Wat is Generatieve AI?

Generatieve AI heeft de laatste tijd veel lawaai gemaakt. De term wordt gebruikt om elke vorm van kunstmatige intelligentie te beschrijven die afhankelijk is van onbegeleide of semi-begeleide leer-algoritmen om nieuwe digitale afbeeldingen, video’s, audio en tekst te creëren. Volgens MIT is generatieve AI een van de meest veelbelovende vooruitgangen op het gebied van AI in het afgelopen decennium.

Met generatieve AI kunnen computers fundamentele patronen leren die relevant zijn voor de invoer, waardoor ze soortgelijk inhoud kunnen produceren. Deze systemen zijn afhankelijk van generatieve tegenstrijdige netwerken (GAN’s), variatie-auto-encoders en transformatoren.

De hype rond generatieve AI groeit gestaag, met Gartner die het opneemt in hun “Emerging Technologies and Trends Impact Radar for 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:

• In 2025 zal generatieve AI worden gebruikt door 50 procent van de initiatieven voor geneesmiddelenontdekking en -ontwikkeling.
• In 2025 zal generatieve AI 10 procent van alle gegevens produceren. 
• In 2027 zullen 30 procent van de fabrikanten generatieve AI gebruiken om de effectiviteit van hun productontwikkeling te verbeteren.

Technieken voor Generatieve AI

Generatieve AI kan nieuwe inhoud creëren door bestaande tekst, audio-bestanden of afbeeldingen te gebruiken. Het stelt computers in staat om het onderliggende patroon te detecteren dat verband houdt met de invoer, zodat het soortgelijke inhoud kan produceren.

Generatieve AI bereikt dit proces door middel van verschillende technieken:

• Generatieve tegenstrijdige netwerken (GAN’s): GAN’s bestaan uit twee neurale netwerken. Er is een generator- en een discriminator-netwerk dat tegen elkaar worden uitgespeeld om een evenwicht tussen de twee te bereiken. Het generator-netwerk genereert nieuwe gegevens of inhoud die lijkt op de brondata. Het discriminator-netwerk onderscheidt tussen de bron- en gegenereerde gegevens om te herkennen wat dichter bij het origineel ligt. 
• Transformatoren: Transformer-modellen omvatten grote namen zoals GPT-3, en ze imiteren cognitieve aandacht en kunnen de belangrijkheid van de invoerdata-delen meten. Transformatoren worden getraind om taal of afbeeldingen te begrijpen. Ze kunnen ook classificatie-taken leren en tekst of afbeeldingen genereren uit grote datasets. 
• Variatieve auto-encoders: Met variatieve auto-encoders codeert de encoder de invoer in een gecomprimeerde code, terwijl de decoder de oorspronkelijke informatie uit de code reproduceert. Wanneer deze correct getraind zijn, kan de gecomprimeerde weergave de invoerdata-verdeling opslaan als een kleinere dimensionale weergave.

Toepassingen van Generatieve AI

Er zijn een breed scala aan toepassingen voor generatieve AI die zich uitstrekken over veel gebieden, zoals marketing, onderwijs, gezondheidszorg en entertainment.

Hier zijn enkele van de belangrijkste toepassingen van generatieve AI:

• Gezondheidszorg: Generatieve tegenstrijdige netwerken zijn de gezondheidszorg-industrie aan het revolutioneren. Ze kunnen worden geleerd om nep-voorbeelden van ondervertegenwoordigde gegevens te produceren, die vervolgens kunnen worden gebruikt om het model te trainen en te ontwikkelen. GAN’s worden ook gebruikt voor gegevensidentificatie, het verbeteren van gegevensprivacy en -beveiliging. Ze lossen het grote probleem van een omgekeerd proces op dat waardevolle patiëntgegevens in gevaar kan brengen. 
• Muziek: Generatieve AI wordt ook in de muziek gebruikt door neurale netwerken te creëren die de menselijke hersenen kunnen imiteren. Zo creëerde Google’s Magenta-software de allereerste AI-lied. Een van de grootste voordelen van generatieve AI in de muziek is de mogelijkheid om nieuwe genres te creëren. 
• Bewegende Beelden: De toepassingen van generatieve AI in de filmindustrie blijven groeien. Het stelt professionals in staat om een frame op elk moment te capteren, ongeacht de licht- of weersomstandigheden, aangezien de foto na afloop kan worden omgezet. Generatieve AI kan ook gezichtssynthese en stemcloning gebruiken om acteursbeelden en -video’s te gebruiken met verschillende leeftijden. 
• Media: Generatieve AI wordt in de hele media-industrie gebruikt. Zo kan het inhoud opschalen door middel van super-resolutie. Machine learning-technieken kunnen lage kwaliteit inhoud omzetten in hoge kwaliteit. 
• Robotica: Generatieve modellering helpt versterkte machine learning-modellen om minder vooroordelen te vertonen en kan abstracte concepten in simulatie en de echte wereld begrijpen.

Uitdagingen van Generatieve AI

Met al zijn voordelen en toepassingen, stelt generatieve AI ook enkele uitdagingen. Zo kan het door slechte actoren worden gebruikt om kwaadaardige activiteiten uit te voeren, zoals het oplichten van mensen of het creëren van spam-nieuws.

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

Een andere uitdaging van generatieve AI is onverwachte resultaten, met sommige modellen zoals GAN’s die moeilijk te controleren zijn. Wanneer dit het geval is, kunnen de modellen onstabiel zijn en onverwachte resultaten genereren.

Voorbeelden van Generatieve AI-bedrijven

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

• Synthesia: Een van de meest bekende generatieve AI-bedrijven is Synthesia, dat een vroegere pionier was op het gebied van video-synthesietechnologie. Het Britse bedrijf werd in 2017 opgericht en implementeert nieuwe synthetische mediatechnologie voor visuele inhoudscreatie, evenals om de kosten, vaardigheden en taalbarrières te verlagen die nodig zijn om de technologie te benutten. 
• Mostly AI: Mostly AI ontwikkelde de Synthetic Data Engine die realistische en representatieve synthetische gegevens op grote schaal kan simuleren. Het kan automatisch patronen, structuur en variatie leren uit bestaande gegevens. 
• Synthesis AI: Synthesis AI combineert nieuwe generatieve AI-modellen en evoluerende CGI-technologieën. Volgens het bedrijf maakt hun eigen pipeline het mogelijk om grote hoeveelheden gegevens te genereren voor het trainen van geavanceerde computer vision-modellen. 
• Synthetaic: Een toonaangevend synthetisch gegevensbedrijf, Synthetaic groeit hoge kwaliteit gegevens voor AI. Het bedrijfs RAIC (Rapid Automatic Image Categorization) automatiseert de analyse van grote, ongestructureerde datasets, zodat u AI-modellen sneller kunt trainen en implementeren dan met traditionele benaderingen. 
• Aqemia: Een in silico-geneesmiddelontdekkingsbedrijf, Aqemia vertrouwt op unieke quantum-geïnspireerde algoritmen om affiniteit te voorspellen in combinatie met AI. Deze techniek helpt om sneller innovatieve moleculen te ontdekken met een grotere kans op succes. 
• AiMi: Een van de top-generatieve AI-bedrijven in de muziekindustrie, AiMi levert een dynamische, eindeloze stroom van elektronische muziek die in real-time opnieuw wordt geanimeerd. U kunt AiMi gebruiken om muzieklandschappen te creëren die u onderdompelen in continue geluiden en visuele effecten.

Dit zijn slechts enkele van de vele bedrijven die generatieve AI-modellen gebruiken om innovatieve en constant evoluerende technologieën te introduceren.