Kas ir ģeneratīvais AI?

Ģeneratīvais AI pēdējā laikā rada lielu troksni. Šis termins tiek lietots, lai apzīmētu jebkura veida mākslīgā intelekta sistēmu, kas balstās uz neuzraudzītiem vai daļēji uzraudzītiem mācību algoritmiem, lai izveidotu jaunus digitālos attēlus, video, audio un tekstu. Saskaņā ar MIT, ģeneratīvais AI ir viens no daudzsološākajiem sasniegumiem AI jomā pēdējo desmit gadu laikā. 

Izmantojot ģeneratīvo AI, datori var apgūt pamata modeļus, kas attiecas uz ievadi, kas ļauj tiem izvadīt līdzīgu saturu. Šīs sistēmas balstās uz ģeneratīviem pretrunīgiem tīkliem (GAN), variācijas automātiskajiem kodētājiem un transformatoriem. 

Ažiotāža ap ģeneratīvo AI nepārtraukti pieaug, un Gartner to iekļauj savā "Jauno tehnoloģiju un tendenču ietekmes radars 2022. gadam" Ziņot. Pēc uzņēmuma domām, tā ir viena no ietekmīgākajām un straujāk attīstošajām tehnoloģijām tirgū. 

Dažas no galvenajām prognozēm no Gartnera ziņojuma ir šādas: 

• Līdz 2025. gadam ģeneratīvo AI izmantos 50 procenti zāļu atklāšanas un izstrādes iniciatīvu.
  
• Līdz 2025. gadam ģeneratīvais AI ražos 10 procentus no visiem datiem. 
• Līdz 2027. gadam 30 procenti ražotāju izmantos ģeneratīvo AI, lai uzlabotu savu produktu izstrādes efektivitāti. 

Ģeneratīvās AI metodes 

Ģeneratīvā AI var izveidot jaunu saturu, izmantojot esošu tekstu, audio failus vai attēlus. Tas ļauj datoriem noteikt ar ievadi saistīto pamatā esošo modeli, lai tas varētu radīt līdzīgu saturu. 

Ģeneratīvais AI panāk šo procesu, izmantojot dažādas metodes: 

• Ģeneratīvie pretrunīgie tīkli (GAN): GAN sastāv no diviem neironu tīkliem. Ir ģenerators un diskriminācijas tīkls, kas ir savstarpēji savienoti, lai izveidotu līdzsvaru starp abiem. Ģeneratora tīkls ģenerē jaunus datus vai saturu, kas līdzinās avota datiem. Diskriminatora tīkls atšķir avotu un ģenerētos datus, lai atpazītu to, kas ir tuvāks oriģinālam. 
• Transformatori: Transformatoru modeļos ir tādi lieli vārdi kā GPT-3, un tie imitē kognitīvo uzmanību un var izmērīt ievades datu daļu nozīmi. Transformatori ir apmācīti saprast valodu vai attēlu. Viņi var arī apgūt klasifikācijas uzdevumus un ģenerēt tekstus vai attēlus no lielām datu kopām. 
• Variācijas automātiskie kodētāji: Izmantojot variācijas automātiskos kodētājus, kodētājs kodē ievadi saspiestā kodā, bet dekodētājs reproducē sākotnējo informāciju no koda. Pareizi apmācot, saspiestais attēlojums var saglabāt ievades datu sadalījumu kā mazāku izmēru attēlojumu. 

Ģeneratīvās AI lietojumprogrammas

Ir plašs ģeneratīvas AI lietojumu klāsts, kas aptver daudzas jomas, piemēram, mārketingu, izglītību, veselības aprūpi un izklaidi. 

Šeit ir daži no populārākajiem ģeneratīvā AI lietojumiem: 

• Veselības aprūpe: Ģeneratīvie pretinieku tīkli rada revolūciju veselības aprūpes nozarēs. Viņiem var iemācīt izveidot viltotus nepietiekami pārstāvētu datu piemērus, kurus pēc tam var izmantot, lai apmācītu un izstrādātu modeli. GAN tiek izmantoti arī datu identificēšanai, datu privātuma un drošības uzlabošanai. Tie risina galveno problēmu, kas saistīta ar apvērsuma procesu, kas var apdraudēt vērtīgus pacientu datus. 
• Mūzika: Ģeneratīvais AI tiek izmantots arī mūzikā, veidojot neironu tīklus, kas var atdarināt cilvēka smadzenes. Piemēram, Google Magenta programmatūra izveidoja pirmo AI dziesmu. Viena no lielākajām ģeneratīvā AI priekšrocībām mūzikā ir tā spēja radīt jaunus žanrus. 
• Kinofilmu: Ģeneratīvā AI pielietojums filmu industrijā turpina pieaugt. Tas ļauj profesionāļiem uzņemt kadru jebkurā laikā, neskatoties uz apgaismojumu vai laika apstākļiem, jo ​​fotoattēlu var pārveidot pēc tam. Ģeneratīvā AI var izmantot arī sejas sintēzi un balss klonēšanu, lai ļautu aktieru attēlus un videoklipus izmantot dažāda vecuma cilvēkiem. 
• Mediji: Ģeneratīvā AI tiek izmantota visā mediju nozarē. Piemēram, tas var uzlabot saturu, izmantojot izcilu izšķirtspēju. Mašīnmācīšanās metodes var pārvērst zemas kvalitātes saturu kvalitatīvā. 
• Robotika: Ģeneratīvā modelēšana palīdz pastiprinātajiem mašīnmācīšanās modeļiem izrādīt mazāk novirzes un spēj izprast abstraktus jēdzienus simulācijā un reālajā pasaulē. 

Ģeneratīvā AI izaicinājumi

Ar visām priekšrocībām un lietojumiem ģeneratīvais AI rada arī dažas problēmas. Pirmkārt, slikti dalībnieki to var izmantot, lai veiktu ļaunprātīgas darbības, piemēram, cilvēku izkrāpšanu vai nevēlamu ziņu izveidošanu. 

Lai veiksmīgi veiktu uzdevumus, ģeneratīvajiem AI algoritmiem ir nepieciešams daudz apmācības datu. Tajā pašā laikā GAN nevar izvadīt pilnīgi jaunus attēlus vai tekstu, tiem ir jāņem dati un jāapvieno tie kopā, lai izveidotu jaunu izvadi. 

Vēl viens ģeneratīvā AI izaicinājums ir negaidīti rezultāti, jo dažus modeļus, piemēram, GAN, ir grūti kontrolēt. Šādā gadījumā modeļi var būt nestabili un radīt negaidītu rezultātu. 

Ģeneratīvo AI uzņēmumu piemēri

Ir daudzi uzņēmumi, kas ir saistīti ar ģeneratīvo AI visdažādākajiem lietojumiem: 

• Sintēze: Viens no pazīstamākajiem ģeneratīvajiem AI uzņēmumiem ir Synthesia, kas bija agrīns video sintēzes tehnoloģiju pionieris. Apvienotajā Karalistē bāzētais uzņēmums tika dibināts 2017. gadā un ievieš jaunu sintētisko mediju tehnoloģiju vizuālā satura veidošanai, kā arī, lai samazinātu izmaksas, prasmes un valodas barjeras, kas nepieciešamas tehnoloģiju izmantošanai. 
• Pārsvarā AI: Lielākoties AI izstrādāja sintētisko datu dzinēju, kas ļauj simulēt reālistiskus un reprezentatīvus sintētiskos datus mērogā. Tas var automātiski apgūt modeļus, struktūru un variācijas no esošajiem datiem. 
• AI sintēze: Sintēzes AI apvieno jaunus ģeneratīvos AI modeļus un attīstošās CGI tehnoloģijas. Pēc uzņēmuma domām, viņu patentētais cauruļvads ļauj ģenerēt milzīgu datu apjomu, lai apmācītu sarežģītus datorredzes modeļus. 
• Sintētisks: Vadošais sintētisko datu uzņēmums Synthetaic audzē augstas kvalitātes datus AI. Uzņēmuma RAIC (ātrā automātiskā attēlu kategorizēšana) automatizē lielu, nestrukturētu datu kopu analīzi, lai jūs varētu apmācīt un izvietot AI modeļus ātrāk nekā tradicionālās pieejas. 
• Aqemia: Silico zāļu atklāšanas uzņēmums Aqemia paļaujas uz unikāliem kvantu iedvesmotiem algoritmiem, lai prognozētu afinitāti apvienojumā ar AI. Šis paņēmiens palīdz ātri atklāt novatoriskākas molekulas ar labākām izredzēm gūt panākumus. 
• AiMi: Viens no labākajiem ģeneratīvajiem AI uzņēmumiem mūzikas industrijā, AiMi nodrošina dinamisku, nebeidzamu elektroniskās mūzikas plūsmu, kas reanimējas reāllaikā. Varat izmantot AiMi, lai radītu mūzikas ainavas, kas iegremdē jūs nepārtrauktā skaņā un vizuālajos attēlos.
  

Šie ir tikai daži no daudzajiem uzņēmumiem, kas izmanto ģeneratīvos AI modeļus, lai ieviestu novatoriskas un pastāvīgi attīstošas ​​tehnoloģijas.