מה זה AI גנרטיבי?

AI גנרטיבי עושה הרבה רעש לאחרונה. המונח משמש להתייחסות לכל סוג של מערכת בינה מלאכותית המסתמכת על אלגוריתמי למידה לא מפוקחים או מפוקחים למחצה כדי ליצור תמונות דיגיטליות חדשות, וידאו, אודיו וטקסט. לפי MIT, בינה מלאכותית גנרטיבית היא אחת ההתקדמות המבטיחות ביותר בתחום ה-AI בעשור האחרון. 

באמצעות AI Generative, מחשבים יכולים ללמוד דפוסים בסיסיים הרלוונטיים לקלט, מה שמאפשר להם להוציא תוכן דומה. מערכות אלו מסתמכות על רשתות יריבות (GANs), מקודדים אוטומטיים וריאציות ושנאים. 

ההייפ סביב בינה מלאכותית גנרטיבית גדל בהתמדה, כאשר גרטנר כוללת אותו ב"מכ"ם השפעות טכנולוגיות ומגמות מתפתחות לשנת 2022" להגיש תלונה. לדברי החברה, מדובר באחת הטכנולוגיות המשפיעות והמתפתחות במהירות בשוק. 

כמה מהתחזיות המרכזיות מאותו דו"ח של גרטנר כוללות: 

• עד 2025, בינה מלאכותית גנרטיבית תשמש 50 אחוז מיוזמות גילוי ופיתוח תרופות.
  
• עד 2025, בינה מלאכותית גנרטיבית תייצר 10 אחוזים מכל הנתונים. 
• עד 2027, 30 אחוז מהיצרנים ישתמשו בבינה מלאכותית גנרטיבית כדי לשפר את יעילות פיתוח המוצרים שלהם. 

טכניקות AI גנרטיביות 

AI גנרטיבי יכול ליצור תוכן חדש על ידי שימוש בטקסט, קבצי שמע או תמונות קיימים. זה מאפשר למחשבים לזהות את הדפוס הבסיסי הקשור לקלט כך שהוא יכול לייצר תוכן דומה. 

AI גנרטיבי משיג תהליך זה באמצעות טכניקות שונות: 

• רשתות יריבות יצירתיות (GANs): GANs מורכבים משתי רשתות עצביות. יש גנרטור ורשת מפלה שמתמודדים זה מול זה כדי ליצור שיווי משקל בין השניים. רשת המחוללים מייצרת נתונים חדשים או תוכן הדומה לנתוני המקור. רשת המפלה מבדילה בין המקור לנתונים שנוצרו כדי לזהות מה קרוב יותר למקור. 
• רובוטריקים: דגמי שנאים כוללים שמות גדולים כמו GPT-3, והם מחקים תשומת לב קוגניטיבית ויכולים למדוד את המשמעות של חלקי נתוני הקלט. רובוטריקים מאומנים להבין את השפה או הדימוי. הם יכולים גם ללמוד משימות סיווג וליצור טקסטים או תמונות ממערכי נתונים גדולים. 
• מקודדים אוטומטיים וריאציוניים: עם מקודדים אוטומטיים וריאציות, המקודד מקודד את הקלט לקוד דחוס בעוד המפענח משחזר את המידע הראשוני מהקוד. כאשר מאומן נכון, הייצוג הדחוס יכול לאחסן את התפלגות נתוני הקלט כייצוג ממדי קטן יותר. 

יישומי AI גנרטיביים

יש מגוון רחב של יישומים עבור בינה מלאכותית גנרטיבית המשתרעת על פני תחומים רבים כמו שיווק, חינוך, בריאות ובידור. 

להלן כמה מהיישומים המובילים של AI גנרטיבי: 

• בריאות: רשתות יריבות יוצרות מחוללות מהפכה בתעשיות הבריאות. ניתן ללמד אותם לייצר דוגמאות מזויפות של נתונים מיוצגים בחסר, אשר לאחר מכן ניתן להשתמש בהם כדי לאמן ולפתח את המודל. GANs משמשים גם לזיהוי נתונים, שיפור פרטיות הנתונים ואבטחתו. הם מטפלים בבעיה העיקרית של תהליך היפוך שיכול לפגוע בנתוני מטופלים יקרי ערך. 
• מוסיקה: AI גנרטיבי נמצא בשימוש גם במוזיקה על ידי יצירת רשתות עצביות שיכולות לחקות את המוח האנושי. לדוגמה, תוכנת מג'נטה של ​​גוגל יצרה את שיר הבינה המלאכותית הראשון אי פעם. אחד היתרונות הגדולים ביותר של AI גנרטיבי במוזיקה הוא היכולת שלו ליצור ז'אנרים חדשים. 
• סרט: היישומים של AI גנרטיבי בתעשיית הקולנוע ממשיכים לגדול. זה מאפשר למקצוענים לצלם מסגרת בכל עת למרות תנאי התאורה או מזג האוויר, מכיוון שניתן להמיר את התמונה לאחר מכן. בינה מלאכותית גנרטיבית יכולה גם להשתמש בסינתזת פנים ושיבוט קול כדי לאפשר שימוש בתמונות ובסרטונים של שחקנים עם גילאים שונים. 
• תקשורת: AI גנרטיבי משמש בכל תעשיית המדיה. לדוגמה, זה יכול לשדרג תוכן באמצעות רזולוציית על. טכניקות למידת מכונה יכולות להפוך תוכן באיכות נמוכה לאיכות גבוהה. 
• רובוטיקה: מודלים גנרטיביים עוזרים למודלים של למידת מכונה חיזוקים להפגין פחות הטיה ומסוגל להבין מושגים מופשטים בסימולציה ובעולם האמיתי. 

אתגרי הבינה המלאכותית הגנרטיבית

עם כל היתרונות והיישומים שלו, בינה מלאכותית גנרטיבית מציבה גם כמה אתגרים. ראשית, שחקנים גרועים יכולים להשתמש בו כדי לבצע פעילויות זדוניות כמו הונאת אנשים או יצירת חדשות ספאמי. 

אלגוריתמי AI גנרטיביים זקוקים לנתוני אימון רבים כדי לבצע בהצלחה משימות. יחד עם זאת, GANs לא יכולים להוציא תמונות או טקסט חדשים לגמרי, הם חייבים לקחת נתונים ולשלב אותם יחד כדי ליצור פלט חדש. 

אתגר נוסף של AI גנרטיבי הוא תוצאות בלתי צפויות, כאשר דגמים מסוימים כמו GANs הם קשים לשליטה. כאשר זה המקרה, המודלים יכולים להיות לא יציבים וליצור תוצאה בלתי צפויה. 

דוגמאות לחברות בינה מלאכותית גנרטיבית

ישנן חברות רבות המעורבות ב- Generative AI עבור מגוון רחב של יישומים: 

• סינתזה: אחת מחברות הבינה המלאכותית הידועות ביותר היא Synthesia, שהייתה חלוצה מוקדמת של טכנולוגיית סינתזת וידאו. החברה שבסיסה בבריטניה נוסדה בשנת 2017 ומיישמת טכנולוגיית מדיה סינתטית חדשה ליצירת תוכן חזותי, כמו גם להפחתת העלות, הכישורים ומחסומי השפה הדרושים למינוף הטכנולוגיה. 
• בעיקר AI: בעיקר AI פיתחה את מנוע הנתונים הסינתטיים המאפשר הדמיה של נתונים סינתטיים מציאותיים ומייצגים בקנה מידה. זה יכול ללמוד באופן אוטומטי דפוסים, מבנה ושונות מנתונים קיימים. 
• סינתזה AI: סינתזה בינה מלאכותית משלבת מודלים חדשים של בינה מלאכותית וטכנולוגיות CGI מתפתחות. לדברי החברה, הצינור הקנייני שלהם מאפשר יצירת כמויות אדירות של נתונים לאימון מודלים מתוחכמים של ראייה ממוחשבת. 
• סינתטי: חברת מידע סינתטי מובילה, Synthetaic מגדלת נתונים באיכות גבוהה עבור AI. ה-RAIC (Rapid Automatic Image Categorization) של החברה הופך את הניתוח לאוטומטי של מערכי נתונים גדולים ובלתי מובנים כך שתוכל לאמן ולפרוס מודלים של AI מהר יותר מגישות מסורתיות. 
• אקמיה: חברת גילוי תרופות סיליקו, Aqemia מסתמכת על אלגוריתמים ייחודיים בהשראת קוונטים כדי לחזות זיקה בשילוב עם AI. טכניקה זו עוזרת לגלות במהירות מולקולות חדשניות יותר עם סיכויי הצלחה טובים יותר. 
• AiMi: אחת מחברות הבינה המלאכותית המובילות בתעשיית המוזיקה, AiMi מספקת זרימה דינמית, אינסופית של מוזיקה אלקטרונית המחייה בזמן אמת. אתה יכול להשתמש ב-AiMi כדי ליצור נוף מוזיקה לטבול אותך בסאונד ובחזותיים מתמשכים.
  

אלו הן רק כמה מהחברות הרבות הממנפות מודלים של בינה מלאכותית כדי להכניס טכנולוגיות חדשניות ומתפתחות כל הזמן.