რა არის გენერაციული AI?

გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი ბოლო დროს ბევრ ხმაურს იწვევს. ტერმინი გამოიყენება ნებისმიერი ტიპის ხელოვნური ინტელექტის სისტემის აღსანიშნავად, რომელიც ეყრდნობა უკონტროლო ან ნახევრად ზედამხედველობით სწავლის ალგორითმებს ახალი ციფრული სურათების, ვიდეოს, აუდიოსა და ტექსტის შესაქმნელად. MIT-ის თანახმად, გენერაციული AI არის ერთ-ერთი ყველაზე პერსპექტიული წინსვლა AI სფეროში ბოლო ათწლეულის განმავლობაში. 

Generative AI-ს მეშვეობით კომპიუტერებს შეუძლიათ ისწავლონ შეყვანის შესაბამისი ფუნდამენტური შაბლონები, რაც მათ საშუალებას აძლევს გამოიტანონ მსგავსი შინაარსი. ეს სისტემები ეყრდნობა გენერაციულ საპირისპირო ქსელებს (GANs), ვარიაციულ ავტოენკოდერებსა და ტრანსფორმატორებს. 

გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის გარშემო აჟიოტაჟი სტაბილურად იზრდება და Gartner-ი მას თავის "განვითარებადი ტექნოლოგიები და ტენდენციები ზემოქმედების რადარი 2022 წლისთვის“ მოხსენება. კომპანიის თქმით, ეს არის ერთ-ერთი ყველაზე გავლენიანი და სწრაფად განვითარებადი ტექნოლოგია ბაზარზე. 

Gartner-ის ანგარიშიდან ზოგიერთი ძირითადი პროგნოზი მოიცავს: 

• 2025 წლისთვის გენერაციულ AI გამოიყენებს წამლების აღმოჩენისა და განვითარების ინიციატივების 50 პროცენტს.
  
• 2025 წლისთვის გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი გამოიმუშავებს ყველა მონაცემის 10 პროცენტს. 
• 2027 წლისთვის მწარმოებლების 30 პროცენტი გამოიყენებს გენერაციულ AI-ს, რათა გაზარდოს პროდუქტის განვითარების ეფექტურობა. 

გენერაციული AI ტექნიკა 

გენერაციულ AI-ს შეუძლია შექმნას ახალი შინაარსი არსებული ტექსტის, აუდიო ფაილების ან სურათების გამოყენებით. ის კომპიუტერებს საშუალებას აძლევს ამოიცნონ შეყვანის ძირითადი ნიმუში, რათა მან შეძლოს მსგავსი შინაარსის წარმოება. 

გენერაციული AI აღწევს ამ პროცესს სხვადასხვა ტექნიკით: 

• გენერაციული საპირისპირო ქსელები (GANs): GAN შედგება ორი ნერვული ქსელისგან. არსებობს გენერატორი და დისკრიმინატორული ქსელი, რომლებიც ერთმანეთს ეწინააღმდეგებიან, რათა დაამყარონ წონასწორობა ორს შორის. გენერატორის ქსელი წარმოქმნის ახალ მონაცემებს ან შინაარსს, რომელიც წააგავს წყაროს მონაცემებს. დისკრიმინატორის ქსელი განასხვავებს წყაროსა და გენერირებულ მონაცემებს, რათა ამოიცნოს რა არის ორიგინალთან უფრო ახლოს. 
• ტრანსფორმატორები: ტრანსფორმატორის მოდელები მოიცავს დიდ სახელებს, როგორიცაა GPT-3, და ისინი ახდენენ კოგნიტურ ყურადღებას და შეუძლიათ შეაფასონ შეყვანილი მონაცემების ნაწილების მნიშვნელობა. ტრანსფორმატორები გაწვრთნილი არიან ენის ან გამოსახულების გასაგებად. მათ ასევე შეუძლიათ ისწავლონ კლასიფიკაციის ამოცანები და შექმნან ტექსტები ან სურათები დიდი მონაცემთა ნაკრებიდან. 
• ვარიაციული ავტომატური შიფრები: ვარიაციული ავტომატური კოდირებით, ენკოდერი შიფრავს შეყვანას შეკუმშულ კოდში, ხოლო დეკოდერი ამრავლებს საწყის ინფორმაციას კოდიდან. სწორად მომზადებისას, შეკუმშულ წარმომადგენლობას შეუძლია შეინახოს შეყვანის მონაცემთა განაწილება, როგორც მცირე განზომილებიანი წარმოდგენა. 

გენერაციული AI აპლიკაციები

არსებობს აპლიკაციების ფართო სპექტრი გენერაციული AI-სთვის, რომელიც მოიცავს ბევრ სფეროს, როგორიცაა მარკეტინგი, განათლება, ჯანდაცვა და გართობა. 

აქ არის გენერაციული AI-ს რამდენიმე საუკეთესო პროგრამა: 

• Ჯანმრთელობის დაცვა: გენერაციული მოწინააღმდეგე ქსელები რევოლუციას ახდენენ ჯანდაცვის ინდუსტრიაში. მათ შეიძლება ასწავლონ შექმნან არასაკმარისი წარმოდგენის მონაცემების ყალბი მაგალითები, რომლებიც შემდეგ შეიძლება გამოყენებულ იქნას მოდელის მომზადებისა და განვითარებისთვის. GAN ასევე გამოიყენება მონაცემთა იდენტიფიკაციისთვის, მონაცემთა კონფიდენციალურობისა და უსაფრთხოების გასაუმჯობესებლად. ისინი მიმართავენ უკუპროცესის ძირითად პრობლემას, რამაც შეიძლება ზიანი მიაყენოს პაციენტის ღირებულ მონაცემებს. 
• მუსიკა: გენერაციული AI ასევე გამოიყენება მუსიკაში ნერვული ქსელების შექმნით, რომლებსაც შეუძლიათ ადამიანის ტვინის იმიტაცია. მაგალითად, Google-ის Magenta-ს პროგრამამ შექმნა პირველი AI სიმღერა. გენერაციული AI-ს ერთ-ერთი ყველაზე დიდი უპირატესობა მუსიკაში არის მისი ახალი ჟანრების შექმნის შესაძლებლობა. 
• ფილმის სურათი: გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის აპლიკაციები კინოინდუსტრიაში კვლავ იზრდება. ის პროფესიონალებს საშუალებას აძლევს გადაიღონ ჩარჩო ნებისმიერ დროს, განათების ან ამინდის პირობების მიუხედავად, რადგან ფოტოს შემდეგ შეიძლება გადაკეთდეს. გენერაციულ AI-ს ასევე შეუძლია გამოიყენოს სახის სინთეზი და ხმის კლონირება, რათა მსახიობების სურათები და ვიდეო გამოიყენონ სხვადასხვა ასაკში. 
• მედია: გენერაციული AI გამოიყენება მთელ მედია ინდუსტრიაში. მაგალითად, მას შეუძლია კონტენტის გაზრდა სუპერ რეზოლუციით. მანქანათმცოდნეობის ტექნიკას შეუძლია დაბალი ხარისხის შინაარსი გადააქციოს მაღალ ხარისხად. 
• რობოტები: გენერაციული მოდელირება ეხმარება მანქანური სწავლების გაძლიერების მოდელებს გამოავლინოს ნაკლები მიკერძოება და შეუძლია გაიგოს აბსტრაქტული ცნებები სიმულაციასა და რეალურ სამყაროში. 

გენერაციული AI-ის გამოწვევები

მთელი თავისი უპირატესობებითა და აპლიკაციებით, გენერაციული AI ასევე აჩენს გარკვეულ გამოწვევებს. ერთი, ის შეიძლება გამოიყენონ ცუდი მსახიობების მიერ მავნე მოქმედებების განსახორციელებლად, როგორიცაა ხალხის თაღლითობა ან სპამის ახალი ამბების შექმნა. 

გენერაციულ AI ალგორითმებს სჭირდებათ ბევრი სასწავლო მონაცემი ამოცანების წარმატებით შესასრულებლად. ამავდროულად, GAN-ებს არ შეუძლიათ გამოაქვეყნონ სრულიად ახალი სურათები ან ტექსტი, მათ უნდა აიღონ მონაცემები და დააკავშირონ ისინი ახალი გამოსავლის შესაქმნელად. 

გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის კიდევ ერთი გამოწვევაა მოულოდნელი შედეგები, ზოგიერთი მოდელი, როგორიცაა GAN-ები, რთულია კონტროლისთვის. როდესაც ეს ასეა, მოდელები შეიძლება იყოს არასტაბილური და გამოიწვიოს მოულოდნელი შედეგი. 

გენერაციული AI კომპანიების მაგალითები

ბევრი კომპანიაა ჩართული Generative AI-ით მრავალფეროვანი აპლიკაციებისთვის: 

• synthesia: ერთ-ერთი ყველაზე ცნობილი გენერაციული AI კომპანიაა Synthesia, რომელიც იყო ვიდეო სინთეზის ტექნოლოგიის ადრეული პიონერი. ბრიტანეთში დაფუძნებული კომპანია დაარსდა 2017 წელს და ახორციელებს ახალ სინთეტიკურ მედია ტექნოლოგიას ვიზუალური კონტენტის შესაქმნელად, ასევე ტექნოლოგიის გამოყენებისთვის საჭირო ხარჯების, უნარებისა და ენის ბარიერების შესამცირებლად. 
• ძირითადად AI: ძირითადად ხელოვნურმა ინტელექტუალმა შეიმუშავა Synthetic Data Engine, რომელიც შესაძლებელს გახდის რეალისტური და წარმომადგენლობითი სინთეტიკური მონაცემების სიმულაციას მასშტაბით. მას შეუძლია ავტომატურად ისწავლოს შაბლონები, სტრუქტურა და ვარიაციები არსებული მონაცემებიდან. 
• Synthesis AI: Synthesis AI აერთიანებს ახალ გენერაციულ AI მოდელებს და განვითარებად CGI ტექნოლოგიებს. კომპანიის თქმით, მათი საკუთრების მილსადენი საშუალებას გაძლევთ შექმნათ დიდი რაოდენობით მონაცემები დახვეწილი კომპიუტერული ხედვის მოდელების მომზადებისთვის. 
• სინთეტური: სინთეზური მონაცემთა წამყვანი კომპანია, Synthetaic ზრდის მაღალი ხარისხის მონაცემებს AI-სთვის. კომპანიის RAIC (სწრაფი ავტომატური სურათების კატეგორიზაცია) ავტომატიზირებს დიდი, არასტრუქტურირებული მონაცემთა ნაკრების ანალიზს, ასე რომ თქვენ შეგიძლიათ მოამზადოთ და განათავსოთ AI მოდელები უფრო სწრაფად, ვიდრე ტრადიციული მიდგომები. 
• აკემია: სილიკო ნარკოტიკების აღმომჩენი კომპანია, Aqemia ეყრდნობა უნიკალურ კვანტური შთაგონებულ ალგორითმებს ხელოვნური ინტელექტის შერწყმული აფინურობის პროგნოზირებისთვის. ეს ტექნიკა ხელს უწყობს უფრო ინოვაციური მოლეკულების სწრაფ აღმოჩენას წარმატების უკეთესი შანსებით. 
• AiMi: ერთ-ერთი საუკეთესო გენერაციული AI კომპანია მუსიკალურ ინდუსტრიაში, AiMi აწვდის ელექტრონული მუსიკის დინამიურ, გაუთავებელ ნაკადს, რომელიც რეანიმაციას განიცდის რეალურ დროში. თქვენ შეგიძლიათ გამოიყენოთ AiMi მუსიკალური პეიზაჟების შესაქმნელად, რომლებიც ჩაძირავთ უწყვეტ ხმასა და ვიზუალს.
  

ეს მხოლოდ რამდენიმეა იმ მრავალი კომპანიისგან, რომლებიც იყენებენ გენერაციულ AI მოდელებს ინოვაციური და მუდმივად განვითარებადი ტექნოლოგიების დასანერგად.