Mikä on Generative AI?

Generative AI on saanut paljon huomiota viime aikoina. Termiä käytetään minkä tahansa tekoälyjärjestelmän kuvaamiseen, joka perustuu valvottuihin tai osittain valvottuihin oppimisalgoritmeihin luodakseen uusia digitaalisia kuvia, videoita, ääniä ja tekstejä. MIT:n mukaan generative AI on yksi lupaavimmista edistysaskelista tekoälytutkimuksessa viime vuosikymmenen aikana. 

Generative AI:n avulla tietokoneet voivat oppia perustavat mallit syötteen perusteella, mikä mahdollistaa niiden tuottaa samankaltaista sisältöä. Nämä järjestelmät perustuvat generatiivisiin vastakkainasettelumalleihin (GAN), variational autoenkoodereihin ja transformer-malleihin. 

Hype generative AI:sta kasvaa jatkuvasti, ja Gartner on sisällyttänyt sen “Emerging Technologies and Trends Impact Radar for 2022” -raporttiin. Yhtiön mukaan se on yksi vaikuttavimmista ja nopeasti kehittyvistä tekniikoista markkinoilla. 

Jotkut tärkeimmistä ennusteista raportissa ovat: 

• Vuoteen 2025 mennessä generative AI:a käytetään 50 prosentissa lääkekehitys- ja tutkimushankkeista.
• Vuoteen 2025 mennessä generative AI tuottaa 10 prosenttia kaikista tiedoista. 
• Vuoteen 2027 mennessä 30 prosenttia valmistajista käyttää generative AI:a tuotekehitystehtävissään. 

Generative AI -tekniikat 

Generative AI voi luoda uutta sisältöä käyttämällä olemassa olevia tekstejä, äänitiedostoja tai kuvia. Se mahdollistaa tietokoneiden havaitsemisen perustuvan syötteen taustalla olevaan malliin, jotta ne voivat tuottaa samankaltaista sisältöä. 

Generative AI saavuttaa tämän prosessin eri tekniikoiden avulla: 

• Generatiiviset vastakkainasettelumallit (GAN): GAN:it koostuvat kahdesta neuroverkkomallista. Niissä on generoiva ja diskriminoiva neuroverkko, jotka asetetaan toisiaan vastaan, jotta ne voivat saavuttaa tasapainon. Generoiva neuroverkko luo uutta dataa tai sisältöä, joka muistuttaa alkuperäistä dataa. Diskriminoiva neuroverkko erottaa alkuperäisen ja luodun datan, jotta se voi tunnistaa, mikä on lähempänä alkuperäistä. 
• Transformerit: Transformer-mallit sisältävät suuria nimiä kuten GPT-3, ja ne jäljittelevät kognitiivista huomiota ja voivat mitata syötteen osien merkitystä. Transformerit koulutetaan ymmärtämään kieltä tai kuvia. Ne voivat myös oppia luokittelutehtäviä ja generoida tekstejä tai kuvia suurista tietokannoista. 
• Variational autoenkooderit: Variational autoenkoodereiden avulla kooderin koodaa syötteen pakattuun koodiin, kun taas dekooderi palauttaa alkuperäisen tiedon koodista. Kun ne koulutetaan oikein, pakattu esitys voi säilyttää syötteen datan jakautumisen pienempidimensionaalisena esityksenä. 

Generative AI -sovellukset

Generative AI:lla on laaja valikoima sovelluksia monilla aloilla, kuten markkinoinnissa, koulutuksessa, terveydenhuollossa ja viihteessä. 

Tässä on joitakin generative AI:n tärkeimmistä sovelluksista: 

• Terveydenhuolto: Generatiiviset vastakkainasettelumallit ovat vallankumouksellisia terveydenhuoltoaloilla. Niitä voidaan opettaa tuottamaan väärä esimerkki aliedustetusta datasta, jota voidaan sitten käyttää mallin kouluttamiseen ja kehittämiseen. GAN:eja käytetään myös datatunnistamiseen, jolloin parannetaan datan turvallisuutta ja yksityisyyttä. Ne ratkaisevat suuren ongelman, joka voi vaarantaa arvokkaita potilastietoja. 
• Musiikki: Generative AI:a käytetään myös musiikissa luomalla neuroverkkomalleja, jotka voivat jäljitellä ihmisaivoja. Esimerkiksi Google:n Magenta-ohjelmisto loi ensimmäisen koskaan tekoälykappaleen. Yksi generative AI:n suurimmista eduista musiikissa on sen kyky luoda uusia tyylilajeja. 
• Liikkuvat kuvat: Generative AI:n sovellukset elokuva-alalla jatkavat kasvamistaan. Se mahdollistaa ammattilaisten ottamisen kehyksestä missä tahansa valaistus- tai sääolosuhteissa, koska valokuva voidaan muuttaa myöhemmin. Generative AI voi myös käyttää kasvojen synteesiä ja äänen kloonaamista, jotta näyttelijöiden kuvia ja videoita voidaan käyttää eri ikäluokissa. 
• Media: Generative AI:a käytetään laajasti mediataloissa. Esimerkiksi se voi parantaa sisältöä superresoluutiolla. Konenoppimismenetelmillä voidaan muuttaa matalanlaatuiset sisällöt korkealaatuisiksi. 
• Robotiikka: Generatiivinen mallinnus auttaa vahvistamaan konenoppimismalleja, jotta ne voivat osoittaa vähemmän harhaa ja ymmärtää abstrakteja käsitteitä simulaatiossa ja oikeassa maailmassa. 

Generative AI:n haasteet

Kaikkien edustamiensa eduista ja sovelluksista huolimatta generative AI asettaa myös haasteita. Se voidaan käyttää pahantahtoisesti harjoitettaessa väärinkäytöksiä, kuten huijauksia tai roskapostin lähettämistä. 

Generative AI -algoritmien on tarve paljon koulutusdataa, jotta ne voivat suorittaa tehtäviä onnistuneesti. Samalla GAN:eja ei voida tuottaa täysin uusia kuvia tai tekstejä, vaan ne on yhdisteltävä yhteen luodakseen uuden tulosteen. 

Toinen generative AI:n haaste on odottamattomat tulokset, ja joitakin malleja, kuten GAN:eja, on vaikea hallita. Kun tämä on tapahtunut, mallit voivat olla epävakaita ja tuottaa odottamattoman tuloksen. 

Esimerkkejä Generative AI -yhtiöistä

On monia yhtiöitä, jotka käyttävät generative AI -malleja moniin eri sovelluksiin: 

• Synthesia: Yksi tunnetuimmista generative AI -yhtiöistä on Synthesia, joka oli varhainen edelläkävijä videosynteesiteknologiassa. UK-pohjainen yhtiö perustettiin 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 automaattisesti oppia mallit, rakenteen ja vaihtelun olemassa olevasta datasta. 
• Synthesis AI: Synthesis AI yhdistää uusia generative AI -malleja ja kehittyviä CGI-tekniikoita. Yhtiön mukaan heidän oma tuotantoputkensa mahdollistaa suuren määrän datan luomisen taitavien tietokoneen näkemismallien kouluttamiseksi. 
• Synthetaic: Johtava synteettinen data-yhtiö, Synthetaic kasvattaa laadukkaita dataa tekoälylle. Yhtiön RAIC (Rapid Automatic Image Categorization) automatisoi suurten, rakenteettomien tietokantojen analyysin, jotta voit kouluttaa ja ottaa tekoälymallit käyttöön nopeammin kuin perinteiset lähestymistavat. 
• Aqemia: A silico -lääkekehitysyhtiö, Aqemia luottaa ainutlaatuiseen kvantti-inspiroituun algoritmiin sitoutumisen ennustamiseksi yhdistettynä tekoälyyn. Tämä tekniikka auttaa löytämään nopeasti innovatiivisempia molekyylejä, joilla on paremmat onnistumisen mahdollisuudet. 
• AiMi: Yksi musiikkialan johtavista generative AI -yhtiöistä, AiMi toimittaa dynaamisen, loputtoman virtauksen elektronista musiikkia, joka elävöittyy reaaliajassa. Voit käyttää AiMi:a luomaan musiikkimaisemia, jotka upottavat sinut jatkuvaan ääneen ja visuaaliseen kokemukseen.

Nämä ovat vain muutamia monista yhtiöistä, jotka hyödyntävät generative AI -malleja uusien ja jatkuvasti kehittyvien teknologioiden kehittämiseksi.