Mikä on generatiivinen AI?

Generatiivinen tekoäly on pitänyt paljon melua viime aikoina. Termiä käytetään viittaamaan kaikentyyppisiin tekoälyjärjestelmiin, jotka luottavat uusien digitaalisten kuvien, videon, äänen ja tekstin luomiseen valvomattomiin tai puolivalvottuihin oppimisalgoritmeihin. MIT:n mukaan generatiivinen tekoäly on yksi lupaavimmista edistysaskeleista tekoälyn alalla viimeisen vuosikymmenen aikana. 

Generatiivisen tekoälyn avulla tietokoneet voivat oppia syötteen kannalta tärkeitä perusmalleja, mikä mahdollistaa samanlaisen sisällön tulostamisen. Nämä järjestelmät luottavat generatiivisiin vastavuoroisiin verkkoihin (GAN), variaatioautoenkoodereihin ja muuntajiin. 

Generatiivisen tekoälyn ympärillä oleva hype kasvaa tasaisesti, ja Gartner sisällyttää sen "Uusien teknologioiden ja trendien vaikutustutka vuodelle 2022”raportti. Yhtiön mukaan se on yksi markkinoiden vaikuttavimmista ja nopeasti kehittyvistä teknologioista. 

Jotkut Gartnerin raportin tärkeimmistä ennusteista ovat: 

• Vuoteen 2025 mennessä 50 prosenttia lääkekehitys- ja kehityshankkeista käyttää generatiivista tekoälyä.
  
• Vuoteen 2025 mennessä generatiivinen tekoäly tuottaa 10 prosenttia kaikesta tiedosta. 
• Vuoteen 2027 mennessä 30 prosenttia valmistajista käyttää generatiivista tekoälyä parantaakseen tuotekehityksensä tehokkuutta. 

Generatiiviset AI-tekniikat 

Generatiivinen tekoäly voi luoda uutta sisältöä käyttämällä olemassa olevaa tekstiä, äänitiedostoja tai kuvia. Sen avulla tietokoneet voivat havaita syötteeseen liittyvän taustalla olevan kuvion, jotta se voi tuottaa samanlaista sisältöä. 

Generatiivinen tekoäly saavuttaa tämän prosessin useilla eri tekniikoilla: 

• Generatiiviset vastavuoroiset verkot (GAN:t): GAN-verkot koostuvat kahdesta hermoverkosta. On olemassa generaattori- ja erotinverkko, jotka asetetaan vastakkain tasapainon saavuttamiseksi näiden kahden välille. Generaattoriverkko tuottaa uutta dataa tai sisältöä, joka muistuttaa lähdedataa. Diskriminaattoriverkko tekee eron lähteen ja luodun tiedon välillä tunnistaakseen, mikä on lähempänä alkuperäistä. 
• Muuntajat: Muuntajamalleissa on suuria nimiä, kuten GPT-3, ja ne jäljittelevät kognitiivista huomiota ja voivat mitata syötetietojen osien merkitystä. Muuntajat on koulutettu ymmärtämään kieltä tai kuvaa. He voivat myös oppia luokittelutehtäviä ja luoda tekstejä tai kuvia suurista tietojoukoista. 
• Vaihtelevat automaattiset enkooderit: Vaihtelevilla automaattisilla koodereilla kooderi koodaa syötteen pakatuksi koodiksi, kun taas dekooderi toistaa koodin alkuperäiset tiedot. Oikein opetettuna pakattu esitys voi tallentaa syöttödatan jakauman pienemmän ulottuvuuden esityksenä. 

Luovat tekoälysovellukset

Generatiiviselle tekoälylle on olemassa laaja valikoima sovelluksia monilla aloilla, kuten markkinointi, koulutus, terveydenhuolto ja viihde. 

Tässä on joitain generatiivisen tekoälyn suosituimmista sovelluksista: 

• Terveydenhuolto: Generatiiviset vastustajaverkostot mullistavat terveydenhuoltoalan. Heitä voidaan opettaa tuottamaan väärennettyjä esimerkkejä aliedustetusta tiedosta, jota voidaan sitten käyttää mallin kouluttamiseen ja kehittämiseen. GANeja käytetään myös tietojen tunnistamiseen, tietojen yksityisyyden ja turvallisuuden parantamiseen. Ne käsittelevät käänteisprosessin suurta ongelmaa, joka voi vaarantaa arvokkaita potilastietoja. 
• Musiikki: Generatiivista tekoälyä käytetään myös musiikissa luomalla hermoverkkoja, jotka voivat jäljitellä ihmisaivoja. Esimerkiksi Googlen Magenta-ohjelmisto loi ensimmäisen tekoälykappaleen. Yksi generatiivisen tekoälyn suurimmista eduista musiikissa on sen kyky luoda uusia genrejä. 
• Elokuva: Generatiivisen tekoälyn sovellukset elokuvateollisuudessa kasvavat edelleen. Sen avulla ammattilaiset voivat ottaa kuvan milloin tahansa valaistuksesta tai sääolosuhteista huolimatta, koska valokuva voidaan muuntaa sen jälkeen. Generatiivinen tekoäly voi myös käyttää kasvojen synteesiä ja äänen kloonausta mahdollistaakseen näyttelijöiden kuvien ja videoiden käytön eri-ikäisten kanssa. 
• Media: Generatiivista tekoälyä käytetään koko media-alalla. Se voi esimerkiksi parantaa sisältöä huippuresoluutiolla. Koneoppimistekniikat voivat muuttaa huonolaatuisen sisällön korkealaatuiseksi. 
• Robotiikka: Generatiivinen mallinnus auttaa vahvistavia koneoppimismalleja osoittamaan vähemmän harhaa ja pystyy ymmärtämään abstrakteja käsitteitä simulaatiossa ja todellisessa maailmassa. 

Generatiivisen tekoälyn haasteet

Kaikkien etujensa ja sovelluksiensa ansiosta generatiivinen tekoäly asettaa myös haasteita. Ensinnäkin huonot toimijat voivat käyttää sitä haitallisiin toimiin, kuten ihmisten huijaamiseen tai roskapostiuutisten luomiseen. 

Generatiiviset tekoälyalgoritmit tarvitsevat paljon harjoitusdataa tehtävien onnistumiseen. Samaan aikaan GAN-verkot eivät voi tulostaa kokonaan uusia kuvia tai tekstiä, vaan niiden on otettava dataa ja yhdistettävä ne yhteen uuden tulosteen luomiseksi. 

Toinen generatiivisen tekoälyn haaste on odottamattomat tulokset, ja joitain malleja, kuten GAN:ia, on vaikea hallita. Tässä tapauksessa mallit voivat olla epävakaita ja tuottaa odottamattoman tuloksen. 

Esimerkkejä generatiivisista tekoälyyrityksistä

Generatiivisen tekoälyn kanssa on mukana monia yrityksiä monenlaisiin sovelluksiin: 

• Synteesia: Yksi tunnetuimmista generatiivisista tekoälyyrityksistä on Synthesia, joka oli videosynteesitekniikan varhainen edelläkävijä. Iso-Britanniassa toimiva yritys perustettiin vuonna 2017, ja se ottaa käyttöön uutta synteettistä mediatekniikkaa visuaalisen sisällön luomiseen sekä vähentääkseen teknologian hyödyntämiseen tarvittavia kustannuksia, taitoja ja kielimuuria. 
• Enimmäkseen AI: Enimmäkseen tekoäly kehitti Synthetic Data Enginen, joka mahdollistaa realistisen ja edustavan synteettisen datan simuloinnin mittakaavassa. Se voi automaattisesti oppia kuvioita, rakennetta ja muunnelmia olemassa olevista tiedoista. 
• Synteesi AI: Synthesis AI yhdistää uusia generatiivisia tekoälymalleja ja kehittyviä CGI-tekniikoita. Yhtiön mukaan heidän oma putkistonsa mahdollistaa valtavien tietomäärien luomisen kehittyneiden tietokonenäkömallien koulutukseen. 
• Synteettinen: Synteettisen datan johtava yritys, Synthetaic kasvattaa korkealaatuista dataa tekoälyä varten. Yrityksen RAIC (Rapid Automatic Image Categorization) automatisoi suurten, strukturoimattomien tietojoukkojen analysoinnin, jotta voit kouluttaa ja ottaa käyttöön tekoälymalleja perinteisiä lähestymistapoja nopeammin. 
• Aqemia: Silico-lääkkeitä kehittävä Aqemia luottaa ainutlaatuisiin kvanttivaikutteisiin algoritmeihin ennustaakseen affiniteettia yhdistettynä tekoälyyn. Tämä tekniikka auttaa löytämään nopeasti innovatiivisempia molekyylejä, joilla on paremmat mahdollisuudet menestyä. 
• AiMi: Yksi musiikkialan johtavista generatiivisista tekoälyyrityksistä, AiMi tarjoaa dynaamisen, loputtoman elektronisen musiikin virran, joka elvytetään reaaliajassa. AiMi:n avulla voit luoda musiikkimaisemia, jotka uppoavat jatkuvaan ääneen ja visuaalisuuteen.
  

Nämä ovat vain muutamia niistä monista yrityksistä, jotka hyödyntävät generatiivisia tekoälymalleja tuodakseen käyttöön innovatiivisia ja jatkuvasti kehittyviä teknologioita.