Hva er Generative AI?

Generative AI har vært mye omtalt nylig. Begrepet brukes til å beskrive enhver type kunstig intelligenssystem som baserer seg på usovervåket eller semiovervåket læring for å lage nye digitale bilder, videoer, lyd og tekst. Ifølge MIT er generative AI en av de mest lovende fremgangene i AI-feltet de siste ti årene.

Gjennom generative AI kan datamaskiner lære grunnleggende mønster relevante for innputt, noe som gjør det mulig for dem å produsere lignende innhold. Disse systemene baserer seg på generative adversarial nettverk (GAN), variasjonelle autoencodere og transformatorer.

Hypeen rundt generative AI øker stadig, med Gartner som inkluderer det i sin rapport “Emerging Technologies and Trends Impact Radar for 2022”. Ifølge selskapet er det en av de mest innflytelsesrike og raskt utviklende teknologiene på markedet.

Noen av de viktigste forutsagnene fra denne Gartner-rapporten inkluderer:

• Innen 2025 vil generative AI bli brukt av 50 prosent av legemiddeloppdagelse- og utviklingsinitiativene.
• Innen 2025 vil generative AI produsere 10 prosent av all data.
• Innen 2027 vil 30 prosent av produsentene bruke generative AI til å forbedre produktutviklingseffektiviteten.

Generative AI-teknikker

Generative AI kan lage nytt innhold ved å bruke eksisterende tekst, lydfiler eller bilder. Det gjør det mulig for datamaskiner å oppdage det underliggende mønsteret relatert til innputt, så det kan produsere lignende innhold.

Generative AI oppnår dette prosessen gjennom ulike teknikker:

• Generative adversarial nettverk (GAN): GAN består av to neurale nettverk. Det er en generator og en diskrimineringsnettverk som er satt opp mot hverandre for å etablere likevekt mellom de to. Generatornettverket genererer ny data eller innhold som ligner kilde-data. Diskrimineringsnettverket skiller mellom kilde- og generert data for å gjenkjenne hva som er nærmest originalen.
• Transformatorer: Transformator-modeller inkluderer store navn som GPT-3, og de imiterer kognitiv oppmerksomhet og kan måle betydningen av innputt-delenes deler. Transformatorer er trent til å forstå språk eller bilder. De kan også lære klassifiseringsoppgaver og generere tekst eller bilder fra store datasett.
• Variasjonelle autoencodere: Med variasjonelle autoencodere kodar encoderen innputt til komprimert kode, mens decoderen gjenskaper den opprinnelige informasjonen fra koden. Når de er trent riktig, kan den komprimerte representasjonen lagre innputt-datas fordeling som en mindre dimensjonal representasjon.

Generative AI-applikasjoner

Det finnes en rekke applikasjoner for generative AI som spenner over mange felt, som markedsføring, utdanning, helse og underholdning.

Her er noen av de topp-applikasjonene for generative AI:

• Helse: Generative adversarial nettverk revolusjonerer helseindustrien. De kan læres til å produsere feksjoner av underrepresentert data, som deretter kan brukes til å trene og utvikle modellen. GAN brukes også til dataidentifisering, forbedring av datasikkerhet og -privatitet. De løser det store problemet med en reverseringsprosess som kan kompromittere verdifull pasientdata.
• Musikk: Generative AI brukes også i musikk ved å lage neurale nettverk som kan imitere det menneskelige hjernen. For eksempel skapte Googles Magenta-programvare den første AI-sangen. En av de største fordelene med generative AI i musikk er dens evne til å skape nye sjangere.
• Bevegelsesbilde: Applikasjonene for generative AI i filmindustrien fortsetter å vokse. Det gjør det mulig for fagfolk å fange et bilde på et hvilket som helst tidspunkt, uavhengig av lys- eller værforhold, siden bildet kan konverteres etterpå. Generative AI kan også bruke ansiktssyntese og stemmekloning til å aktivere skuespillernes bilder og videoer med forskjellige aldre.
• Media: Generative AI brukes over hele medieindustrien. For eksempel kan det oppgradere innhold gjennom super-resolusjon. Maskinlærings-teknikker kan omdanne lavkvalitetsinnhold til høykvalitetsinnhold.
• Robotikk: Generative modellering hjelper forsterkingsmaskinlæringsmodeller med å vise mindre forvrengning og kan forstå abstrakte konsepter i simulering og den virkelige verden.

Utfordringer med generative AI

Med alle fordeler og applikasjoner, stiller generative AI også noen utfordringer. For det første kan det brukes av dårlige aktører til å utføre skadelige aktiviteter som å svindle mennesker eller lage spam-nyheter.

Generative AI-algoritmer trenger mye treningdata for å kunne utføre oppgaver med hell. Samtidig kan GAN ikke produsere helt nye bilder eller tekst; de må ta data og kombinere dem for å skape et nytt utgangspunkt.

En annen utfordring med generative AI er uventede resultater, med noen modeller som GAN som kan være vanskelige å kontrollere. Når dette er tilfelle, kan modellene være ustabile og produsere et uventet resultat.

Eksempler på generative AI-selskaper

Det finnes mange selskaper som er involvert i generative AI for en rekke applikasjoner:

• Synthesia: Et av de mest kjente generative AI-selskapene er Synthesia, som var en tidlig pioner innen videosyntesteknologi. Det britisk-baserte selskapet ble grunnlagt i 2017 og implementerer ny syntetisk medieteknologi for visuelt innholdsskapning, samt for å redusere kostnadene, ferdighetene og språkbarrierene som trengs for å utnytte teknologien.
• Mostly AI: Mostly AI utviklet Synthetic Data Engine som muliggjør simulering av realistisk og representativt syntetisk data i stor skala. Det kan automatisk lære mønster, struktur og variasjon fra eksisterende data.
• Synthesis AI: Synthesis AI kombinerer nye generative AI-modeller og utviklende CGI-teknologier. Ifølge selskapet muliggjør deres proprietære pipeline generering av store mengder data for trening av sofistikerte datavisjonsmodeller.
• Synthetaic: Et ledende syntetisk dataselskap, Synthetaic, vokser høykvalitetsdata for AI. Selskapets RAIC (Rapid Automatic Image Categorization) automatiserer analysen av store, ustrukturerte datasett, slik at du kan trene og distribuere AI-modeller raskere enn tradisjonelle metoder.
• Aqemia: Et silico legemiddeloppdagelsesselskap, Aqemia, baserer seg på unike kvantebaserte algoritmer for å forutsi affinitet kombinert med AI. Denne teknikken hjelper med å raskt oppdage mer innovative molekyler med bedre sjanser for suksess.
• AiMi: Et av de topp generative AI-selskapene i musikkbransjen, AiMi leverer en dynamisk, endeløs strøm av elektronisk musikk som gjenoppliver i sanntid. Du kan bruke AiMi til å skape musikalske landskaper som omgir deg med kontinuerlig lyd og visuelt innhold.

Dette er bare noen av de mange selskapene som utnytter generative AI-modeller for å innføre innovative og konstant utviklende teknologier.