Mikä on generatiivinen tekoäly?

Generatiivinen tekoäly on saanut paljon huomiota viime aikoina. Termiä käytetään kuvaamaan mitä tahansa tekoälyjärjestelmää, joka käyttää valvottuja tai osittain valvottuja oppimisalgoritmeja luomaan uusia digitaalisia kuvia, videoita, ääniä ja tekstejä. MIT:n mukaan generatiivinen tekoäly on yksi lupaavimmista edistysaskelista tekoälytutkimuksessa viime vuosikymmenen aikana.

Generatiivisen tekoälyn avulla tietokoneet voivat oppia perusrakenteita, jotka liittyvät syötteeseen, mikä mahdollistaa niiden tuottaa samankaltaista sisältöä. Nämä järjestelmät perustuvat generatiivisiin vastakkainasettelumalleihin (GAN), variatioautoenkoodereihin ja transmuuttajiin.

Hype generatiivisen tekoälyn ympärillä kasvaa jatkuvasti, ja Gartner on sisällyttänyt sen “Emerging Technologies and Trends Impact Radar for 2022” -raporttiin. Yrityksen mukaan se on yksi vaikuttavimmista ja nopeasti kehittyvistä teknologioista markkinoilla.

Jotkut Gartner-raportin avainennusteista ovat:

• Vuoteen 2025 mennessä generatiivinen tekoäly tullaan käyttämään 50 prosentissa lääkekehitys- ja tutkimushankkeista.
• Vuoteen 2025 mennessä generatiivinen tekoäly tuottaa 10 prosenttia kaikista tiedoista.
• Vuoteen 2027 mennessä 30 prosenttia valmistajista käyttää generatiivista tekoälyä parantamaan tuotekehitysteorian tehokkuutta.

Generatiivisen tekoälyn tekniikat

Generatiivinen tekoäly voi luoda uutta sisältöä hyödyntämällä olemassa olevaa tekstin, äänitiedostoja tai kuvia. Se mahdollistaa tietokoneiden havaitsemisen perusrakenteita, jotka liittyvät syötteeseen, jotta ne voivat tuottaa samankaltaista sisältöä.

Generatiivinen tekoäly saavuttaa tämän prosessin eri tekniikoiden avulla:

• Generatiiviset vastakkainasettelumallit (GAN): GAN-konsistuu kahdesta neuroverkosta. On generaattoriverkko ja diskriminaattoriverkko, jotka asetetaan toisiaan vastaan, jotta ne voivat saavuttaa tasapainon. Generaattoriverkko luo uutta dataa tai sisältöä, joka muistuttaa alkuperäistä dataa. Diskriminaattoriverkko erottaa alkuperäisen ja luodun datan, jotta se voi tunnistaa, mikä on lähempänä alkuperäistä.
• Transmuuttajat: Transmuuttajamalleihin kuuluvat suuret nimet kuten GPT-3, ja ne jäljittelevät kognitiivista huomiota ja voivat mitata syötteen osien merkitystä. Transmuuttajat koulutetaan ymmärtämään kieltä tai kuvaa. Ne voivat myös oppia luokittelutehtäviä ja tuottaa tekstejä tai kuvia suurista tietokannoista.
• Variatioautoenkooderit: Variatioautoenkoodereiden avulla kooderin koodaa syötteen pakattuun koodiin, kun taas dekooderi palauttaa alkuperäisen tiedon koodista. Kun koulutetaan oikein, pakattu edustus voi säilyttää syötteen jakautumisen pienempänä ulottuvuutena.

Generatiivisen tekoälyn sovellukset

Generatiivisella tekoälyllä on laaja valikoima sovelluksia, jotka kattavat useita aloja, kuten markkinointia, koulutusta, terveydenhuoltoa ja viihdettä.

Tässä on joitakin generatiivisen tekoälyn tärkeimmistä sovelluksista:

• Terveydenhuolto: Generatiiviset vastakkainasettelumallit ovat vallankumouksellisia terveydenhuoltoalalla. Ne voidaan opettaa tuottamaan väärä esimerkki aliedustetusta datasta, jota voidaan sitten käyttää kouluttamaan ja kehittämään mallia. GAN:t käytetään myös datatunnistamiseen, jolloin parannetaan datan turvallisuutta ja yksityisyyttä. Ne ratkaisevat suuren ongelman, joka liittyy käänteisprosessiin, joka voi vaarantaa arvokkaita potilastietoja.
• Musiikki: Generatiivinen tekoäly käytetään myös musiikissa luomalla neuroverkkoja, jotka voivat jäljitellä ihmisaivoja. Esimerkiksi Google Magenta -ohjelmisto loi ensimmäisen koskaan tekoälykappaleen. Yksi generatiivisen tekoälyn suurimmista eduista musiikissa on sen kyky luoda uusia tyylilajeja.
• Liikeyritys: Generatiivisen tekoälyn sovellukset elokuvateollisuudessa jatkavat kasvamista. Se mahdollistaa ammattilaisten ottamisen kuvan millä tahansa hetkellä, riippumatta valaistuksesta tai sääolosuhteista, koska kuva voidaan muuttaa myöhemmin. Generatiivinen tekoäly voidaan käyttää myös kasvojen synteesiin ja äänen kloonaamiseen, jotta näyttelijöiden kuvat ja videot voidaan käyttää eri ikäluokissa.
• Media: Generatiivinen tekoäly käytetään laajasti mediataloissa. Esimerkiksi se voidaan käyttää sisällön parantamiseen superresoluutiolla. Koneoppimismenetelmillä voidaan muuttaa matalanlaatuiset sisällöt korkealaatuisiksi.
• Robotiikka: Generatiivinen mallinnus auttaa vahvistamaan koneoppimismalleja, jotta ne voivat osoittaa vähemmän harhaa ja ymmärtää abstrakteja käsitteitä simulaatiossa ja oikeassa maailmassa.

Generatiivisen tekoälyn haasteet

Kaikkien edustamiensa hyötyjen ja sovellusten lisäksi generatiivinen tekoäly asettaa myös joitakin haasteita. Yksi niistä on, että se voidaan käyttää pahantahtoisesti, kuten huijauksiin tai roskapostin lähetykseen.

Generatiivisen tekoälyn algoritmeja tarvitaan paljon koulutusdataa, jotta ne voivat suorittaa tehtäviä onnistuneesti. Samalla GAN:eja ei voida tuottaa täysin uusia kuvia tai tekstejä, vaan ne on pakko yhdistää olemassa olevasta datasta, jotta voidaan luoda uusi tuloste.

Toinen generatiivisen tekoälyn haaste on odottamattomat tulokset, ja joitakin malleja, kuten GAN, on vaikea hallita. Kun tämä on tapahtunut, mallit voivat olla epävakaita ja tuottaa odottamattoman tuloksen.

Esimerkkejä generatiivisen tekoälyn yrityksistä

On monia yrityksiä, jotka ovat mukana generatiivisessa tekoälyssä monilla sovellusalueilla:

• Synthesia: Yksi tunnetuimmista generatiivisen tekoälyn yrityksistä on Synthesia, joka oli varhainen edelläkävijä videosynteesiteknologiassa. Yritys perustettiin Isossa-Britanniassa vuonna 2017 ja toteuttaa uutta syntetistä mediaa visuaalisen sisällön luomiseksi sekä vähentämään kustannuksia, taitoja ja kielimuureja, joita tarvitaan teknologian hyödyntämiseen.
• Mostly AI: Mostly AI kehitti Synthetic Data Engine -järjestelmän, joka mahdollistaa realistisen ja edustavan synteettisen datan simuloimisen suuressa mittakaavassa. Se voi oppia automaattisesti mallit, rakenteen ja vaihtelun olemassa olevasta datasta.
• Synthesis AI: Synthesis AI yhdistää uudet generatiivisen tekoälyn mallit ja kehittyvät CGI-teknologiat. Yrityksen mukaan heidän oma putki mahdollistaa suuren määrän datan luomisen koulutusmonimutkaisille tietokoneen näön malleille.
• Synthetaic: Johtava synteettinen datayritys, Synthetaic, kasvattaa korkealaatuista dataa tekoälylle. Yrityksen RAIC (Rapid Automatic Image Categorization) -järjestelmä automatisoi suurten, järjestämättömien tietokantojen analyysin, jotta voidaan kouluttaa ja ottaa tekoälymallit käyttöön nopeammin kuin perinteisillä menetelmillä.
• Aqemia: Aqemia on siliko-lääkekehitysyhtiö, joka luottaa ainutlaatuiseen kvantti-inspiroituun algoritmiin affiniteetin ennustamiseen yhdistettynä tekoälyyn. Tämä tekniikka auttaa nopeasti löytämään innovatiivisia molekyylejä, joilla on paremmat onnistumisen mahdollisuudet.
• AiMi: Yksi johtavista generatiivisen tekoälyn yrityksistä musiikkialalla, AiMi toimittaa dynaamisen, loputtoman virtauksen elektronista musiikkia, joka elävöittyy reaaliajassa. Voit käyttää AiMi:ä luomaan musiikkimaisemia, jotka upottavat sinut jatkuvaan ääneen ja visuaaliseen ilmapiiriin.

Nämä ovat vain muutamia monista yrityksistä, jotka hyödyntävät generatiivisia tekoälymalleja innovatiivisten ja jatkuvasti kehittyvien teknologioiden kehittämiseen.