Kas yra generuojantis AI?

Generatyvusis AI pastaruoju metu kelia daug triukšmo. Šis terminas vartojamas apibūdinti bet kokio tipo dirbtinio intelekto sistemas, kurios remiasi neprižiūrimais arba pusiau prižiūrimais mokymosi algoritmais, kad sukurtų naujus skaitmeninius vaizdus, ​​vaizdo įrašus, garsą ir tekstą. Anot MIT, generatyvusis dirbtinis intelektas yra vienas perspektyviausių pažangų AI srityje per pastarąjį dešimtmetį. 

Naudodamiesi „Generative AI“, kompiuteriai gali išmokti pagrindinius modelius, susijusius su įvestimi, o tai leidžia jiems išvesti panašų turinį. Šios sistemos remiasi generatyviais priešpriešiniais tinklais (GAN), variaciniais automatiniais kodavimo įrenginiais ir transformatoriais. 

Ažiotažas apie generatyvųjį AI nuolat auga, o „Gartner“ įtraukė jį į savo „Naujų technologijų ir tendencijų poveikio radaras 2022 m“ ataskaita. Bendrovės teigimu, tai viena didžiausią įtaką darančių ir sparčiausiai besivystančių technologijų rinkoje. 

Kai kurios pagrindinės tos Gartner ataskaitos prognozės: 

• Iki 2025 m. generatyvinis AI bus naudojamas 50 procentų vaistų atradimo ir kūrimo iniciatyvų.
  
• Iki 2025 m. generatyvusis AI pagamins 10 procentų visų duomenų. 
• Iki 2027 m. 30 procentų gamintojų naudos generatyvųjį dirbtinį intelektą, kad padidintų savo produktų kūrimo efektyvumą. 

Generatyvieji dirbtinio intelekto metodai 

Generatyvusis AI gali sukurti naują turinį naudodamas esamą tekstą, garso failus ar vaizdus. Tai leidžia kompiuteriams aptikti pagrindinį šabloną, susijusį su įvestimi, kad būtų galima sukurti panašų turinį. 

Generatyvusis AI pasiekia šį procesą įvairiais būdais: 

• Generatyvieji priešingi tinklai (GAN): GAN susideda iš dviejų neuroninių tinklų. Yra generatoriaus ir diskriminatoriaus tinklas, kurie yra sujungti vienas su kitu, kad būtų sukurta pusiausvyra tarp jų. Generatoriaus tinklas generuoja naujus duomenis arba turinį, panašų į šaltinio duomenis. Diskriminatoriaus tinklas atskiria šaltinį ir sugeneruotus duomenis, kad atpažintų, kas yra arčiau originalo. 
• Transformatoriai: Transformatorių modeliuose yra didelių vardų, tokių kaip GPT-3, jie imituoja pažintinį dėmesį ir gali išmatuoti įvesties duomenų dalių reikšmę. Transformatoriai mokomi suprasti kalbą ar vaizdą. Jie taip pat gali išmokti klasifikavimo užduočių ir generuoti tekstus ar vaizdus iš didelių duomenų rinkinių. 
• Variaciniai automatiniai koduotuvai: Naudojant variacinius automatinius koduotuvus, kodavimo įrenginys užkoduoja įvestį į suspaustą kodą, o dekoderis atkuria pradinę informaciją iš kodo. Tinkamai apmokytas suglaudintas vaizdas gali saugoti įvesties duomenų pasiskirstymą kaip mažesnio matmens vaizdą. 

Generatyvios AI programos

Yra daugybė generatyvaus AI programų, apimančių daugybę sričių, tokių kaip rinkodara, švietimas, sveikatos priežiūra ir pramogos. 

Štai keletas populiariausių generatyvaus AI programų: 

• Sveikatos apsauga: Generatyvūs priešingi tinklai sukelia revoliuciją sveikatos priežiūros pramonėje. Jie gali būti išmokyti pateikti netikrus nepakankamai pateiktų duomenų pavyzdžius, kurie vėliau gali būti naudojami modeliui mokyti ir tobulinti. GAN taip pat naudojami duomenų identifikavimui, duomenų privatumui ir saugumui gerinti. Jie sprendžia pagrindinę atšaukimo proceso problemą, kuri gali pakenkti vertingiems pacientų duomenims. 
• Muzika: Generatyvusis AI taip pat naudojamas muzikoje kuriant neuroninius tinklus, galinčius imituoti žmogaus smegenis. Pavyzdžiui, „Google Magenta“ programinė įranga sukūrė pirmąją AI dainą. Vienas didžiausių generatyvaus AI privalumų muzikoje yra galimybė kurti naujus žanrus. 
• Kino filmas: Generatyvaus AI pritaikymas kino pramonėje ir toliau auga. Tai leidžia profesionalams bet kuriuo metu užfiksuoti kadrą, nepaisant apšvietimo ar oro sąlygų, nes vėliau nuotrauką galima konvertuoti. Generatyvusis dirbtinis intelektas taip pat gali naudoti veido sintezę ir balso klonavimą, kad būtų galima naudoti įvairaus amžiaus aktorių vaizdus ir vaizdo įrašus. 
• Media: Generatyvusis AI naudojamas visoje žiniasklaidos pramonėje. Pavyzdžiui, jis gali padidinti turinį, naudodamas didelę raišką. Mašininio mokymosi metodai gali paversti žemos kokybės turinį aukštos kokybės. 
• Robotika: Generacinis modeliavimas padeda sustiprintiems mašininio mokymosi modeliams parodyti mažiau šališkumo ir gali suprasti abstrakčias koncepcijas modeliuojant ir realiame pasaulyje. 

Generatyvaus AI iššūkiai

Su visais privalumais ir pritaikymais generatyvusis AI taip pat kelia tam tikrų iššūkių. Pavyzdžiui, jį gali naudoti blogi veikėjai, kad galėtų vykdyti kenkėjišką veiklą, pvz., sukčiauti žmones arba kurti naujienas su šlamštu. 

Norint sėkmingai atlikti užduotis, generuojamiesiems AI algoritmams reikia daug mokymo duomenų. Tuo pačiu metu GAN negali išvesti visiškai naujų vaizdų ar teksto, jie turi paimti duomenis ir juos sujungti, kad sukurtų naują išvestį. 

Kitas generatyvaus AI iššūkis yra netikėti rezultatai, kai kuriuos modelius, tokius kaip GAN, sunku valdyti. Tokiu atveju modeliai gali būti nestabilūs ir sukelti netikėtą rezultatą. 

Generatyvaus AI įmonių pavyzdžiai

Yra daug įmonių, susijusių su „Generative AI“, skirtomis įvairioms programoms: 

• Sintezė: Viena žinomiausių generatyvaus AI kompanijų yra Synthesia, kuri buvo ankstyvoji vaizdo sintezės technologijos pradininkė. JK įsikūrusi įmonė buvo įkurta 2017 m. ir diegia naują sintetinės medijos technologiją vaizdiniam turiniui kurti, taip pat sumažinti išlaidas, įgūdžius ir kalbos barjerus, reikalingus technologijai panaudoti. 
• Dažniausiai AI: Dažniausiai dirbtinis intelektas sukūrė sintetinių duomenų variklį, kuris leidžia modeliuoti tikroviškus ir reprezentatyvius sintetinius duomenis. Jis gali automatiškai išmokti modelius, struktūrą ir variantus iš esamų duomenų. 
• AI sintezė: Synthesis AI sujungia naujus generatyvius AI modelius ir besivystančias CGI technologijas. Bendrovės teigimu, jų patentuotas vamzdynas leidžia generuoti didžiulį duomenų kiekį sudėtingiems kompiuterinio regėjimo modeliams mokyti. 
• Sintetinis: Pirmaujanti sintetinių duomenų įmonė „Synthetaic“ augina aukštos kokybės dirbtinio intelekto duomenis. Bendrovės RAIC (greitas automatinis vaizdo kategorizavimas) automatizuoja didelių, nestruktūrizuotų duomenų rinkinių analizę, kad galėtumėte mokyti ir diegti AI modelius greičiau nei taikant tradicinius metodus. 
• Aqemia: Silicio vaistų atradimų bendrovė Aqemia remiasi unikaliais kvantiniais įkvėptais algoritmais, kad prognozuotų giminingumą kartu su AI. Šis metodas padeda greitai atrasti novatoriškesnes molekules, turinčias didesnes sėkmės galimybes. 
• AiMi: Viena iš geriausių generuojančių dirbtinio intelekto kompanijų muzikos pramonėje, AiMi teikia dinamišką, begalinį elektroninės muzikos srautą, kuris atgaivina realiu laiku. Naudodami AiMi galite kurti muzikos vaizdus, ​​kurie panardins jus į nuolatinį garsą ir vaizdus.
  

Tai tik keletas įmonių, naudojančių generatyvius AI modelius, kad pristatytų naujoviškas ir nuolat tobulėjančias technologijas.