Wat is generatieve AI?

Generatieve AI maakt de laatste tijd veel lawaai. De term wordt gebruikt om te verwijzen naar elk type kunstmatige-intelligentiesysteem dat afhankelijk is van niet-gecontroleerde of semi-gecontroleerde leeralgoritmen om nieuwe digitale afbeeldingen, video, audio en tekst te creëren. Volgens MIT is generatieve AI een van de meest veelbelovende vorderingen op het gebied van AI in het afgelopen decennium. 

Door middel van generatieve AI kunnen computers fundamentele patronen leren die relevant zijn voor invoer, waardoor ze vergelijkbare inhoud kunnen uitvoeren. Deze systemen zijn afhankelijk van generatieve vijandige netwerken (GAN's), variatie-auto-encoders en transformatoren. 

De hype rond generatieve AI groeit gestaag, en Gartner neemt het op in zijn “Opkomende technologieën en trends hebben invloed op radar voor 2022" rapport. Volgens het bedrijf is het een van de meest impactvolle en snel evoluerende technologieën op de markt. 

Enkele van de belangrijkste voorspellingen uit dat Gartner-rapport zijn: 

• Tegen 2025 zal generatieve AI worden gebruikt door 50 procent van de initiatieven voor het ontdekken en ontwikkelen van geneesmiddelen.
  
• Tegen 2025 zal generatieve AI 10 procent van alle data produceren. 
• Tegen 2027 zal 30 procent van de fabrikanten generatieve AI gebruiken om de effectiviteit van hun productontwikkeling te verbeteren. 

Generatieve AI-technieken 

Generatieve AI kan nieuwe inhoud creëren door gebruik te maken van bestaande tekst, audiobestanden of afbeeldingen. Het stelt computers in staat om het onderliggende patroon met betrekking tot de invoer te detecteren, zodat het vergelijkbare inhoud kan produceren. 

Generatieve AI realiseert dit proces door middel van verschillende technieken: 

• Generatieve vijandige netwerken (GAN's): GAN's bestaan ​​uit twee neurale netwerken. Er is een generator- en een discriminatornetwerk die het tegen elkaar opnemen om een ​​evenwicht tussen de twee tot stand te brengen. Het generatornetwerk genereert nieuwe gegevens of inhoud die lijkt op de brongegevens. Het discriminatornetwerk maakt onderscheid tussen de bron en de gegenereerde gegevens om te herkennen wat het dichtst bij het origineel ligt. 
• Transformatoren: Transformer-modellen bevatten grote namen zoals GPT-3, en ze imiteren cognitieve aandacht en kunnen de significantie van de invoergegevens delen. Transformers zijn getraind om de taal of het beeld te begrijpen. Ze kunnen ook classificatietaken leren en teksten of afbeeldingen genereren uit grote datasets. 
• Variatie auto-encoders: Met variatie-auto-encoders codeert de encoder de invoer in gecomprimeerde code terwijl de decoder de initiële informatie van de code reproduceert. Indien correct getraind, kan de gecomprimeerde representatie de invoergegevensdistributie opslaan als een kleinere dimensionale representatie. 

Generatieve AI-toepassingen

Er is een breed scala aan toepassingen voor generatieve AI op vele gebieden, zoals marketing, onderwijs, gezondheidszorg en entertainment. 

Hier zijn enkele van de belangrijkste toepassingen van generatieve AI: 

• Gezondheidszorg: Generatieve vijandige netwerken zorgen voor een revolutie in de gezondheidszorg. Ze kunnen worden geleerd nepvoorbeelden te maken van ondervertegenwoordigde gegevens, die vervolgens kunnen worden gebruikt om het model te trainen en te ontwikkelen. GAN's worden ook gebruikt voor gegevensidentificatie, waardoor de privacy en beveiliging van gegevens worden verbeterd. Ze pakken het grote probleem aan van een omkeringsproces dat waardevolle patiëntgegevens in gevaar kan brengen. 
• Muziek: Generatieve AI wordt ook gebruikt in muziek door neurale netwerken te creëren die het menselijk brein kunnen imiteren. De Magenta-software van Google creëerde bijvoorbeeld het allereerste AI-nummer. Een van de grootste voordelen van generatieve AI in muziek is de mogelijkheid om nieuwe genres te creëren. 
• Film: De toepassingen van generatieve AI in de filmindustrie blijven groeien. Het stelt professionals in staat om op elk moment een frame vast te leggen, ongeacht de licht- of weersomstandigheden, omdat de foto daarna kan worden geconverteerd. Generatieve AI kan ook gezichtssynthese en stemklonen gebruiken om ervoor te zorgen dat de afbeeldingen en video's van acteurs met verschillende leeftijden kunnen worden gebruikt. 
• Media: Generatieve AI wordt in de hele media-industrie gebruikt. Het kan bijvoorbeeld inhoud opschalen via superresolutie. Machine learning-technieken kunnen inhoud van lage kwaliteit omzetten in inhoud van hoge kwaliteit. 
• Robotica: Generatieve modellering helpt bij het versterken van machine learning-modellen die minder vooroordelen vertonen en abstracte concepten in simulatie en de echte wereld kunnen begrijpen. 

Uitdagingen van generatieve AI

Met al zijn voordelen en toepassingen stelt generatieve AI ook enkele uitdagingen. Ten eerste kan het door kwaadwillenden worden gebruikt om kwaadaardige activiteiten uit te voeren, zoals het oplichten van mensen of het maken van nieuws met spam. 

Generatieve AI-algoritmen hebben veel trainingsgegevens nodig om taken succesvol uit te voeren. Tegelijkertijd kunnen GAN's geen geheel nieuwe afbeeldingen of tekst uitvoeren, ze moeten gegevens verzamelen en combineren om een ​​nieuwe uitvoer te creëren. 

Een andere uitdaging van generatieve AI zijn onverwachte resultaten, waarbij sommige modellen, zoals GAN's, moeilijk te controleren zijn. Wanneer dit het geval is, kunnen de modellen onstabiel zijn en een onverwacht resultaat genereren. 

Voorbeelden van generatieve AI-bedrijven

Er zijn veel bedrijven betrokken bij generatieve AI voor een breed scala aan toepassingen: 

• Synthesia: Een van de meest bekende generatieve AI-bedrijven is Synthesia, een vroege pionier op het gebied van videosynthesetechnologie. Het in het Verenigd Koninkrijk gevestigde bedrijf werd opgericht in 2017 en implementeert nieuwe synthetische mediatechnologie voor het creëren van visuele inhoud, evenals het verminderen van de kosten, vaardigheden en taalbarrières die nodig zijn om de technologie te benutten. 
• Meestal AI: Meestal heeft AI de Synthetic Data Engine ontwikkeld die de simulatie van realistische en representatieve synthetische data op schaal mogelijk maakt. Het kan automatisch patronen, structuur en variatie leren uit bestaande gegevens. 
• Synthese AI: Synthese AI combineert nieuwe generatieve AI-modellen en evoluerende CGI-technologieën. Volgens het bedrijf maakt hun eigen pijplijn het genereren van enorme hoeveelheden gegevens mogelijk voor het trainen van geavanceerde computer vision-modellen. 
• synthetisch: Synthetaic, een toonaangevend bedrijf op het gebied van synthetische data, ontwikkelt hoogwaardige data voor AI. De RAIC (Rapid Automatic Image Categorization) van het bedrijf automatiseert de analyse van grote, ongestructureerde datasets, zodat u AI-modellen sneller kunt trainen en implementeren dan traditionele benaderingen. 
• Akemia: Aqemia, een silico-geneesmiddelenontdekkingsbedrijf, vertrouwt op unieke kwantum-geïnspireerde algoritmen om affiniteit in combinatie met AI te voorspellen. Deze techniek helpt om snel meer innovatieve moleculen te ontdekken met een grotere kans op succes. 
• AiMi: AiMi, een van de beste generatieve AI-bedrijven in de muziekindustrie, levert een dynamische, eindeloze stroom elektronische muziek die in realtime reanimeert. U kunt AiMi gebruiken om muzieklandschappen te creëren die u onderdompelen in continu geluid en beeld.
  

Dit zijn slechts enkele van de vele bedrijven die gebruikmaken van generatieve AI-modellen om innovatieve en voortdurend evoluerende technologieën in te luiden.