Hva er Generative AI?

Generative AI har vært mye omtalt nylig. Begrepet brukes til å referere til enhver type kunstig intelligenssystem som baserer seg på usovervåket eller semi-supervert læring salgoritmer for å lage nye digitale bilder, videoer, lyd og tekst. Ifølge MIT er generative AI en av de mest lovende fremgangene i feltet kunstig intelligens i løpet av det siste tiåret. 

Gjennom Generative AI kan datamaskiner lære grunnleggende mønster relevant for innputt, hvilket muliggjør at de kan produsere lignende innhold. Disse systemene baserer seg på generative adversarial nettverk (GANs), variasjonell autoencodere og transformatorer. 

Hypeen rundt generative AI vokser jevnt, med Gartner inkludert i sin «Emerging Technologies and Trends Impact Radar for 2022»-rapport. Ifølge selskapet er det en av de mest innvirkende og raskt utviklende teknologiene på markedet. 

Noen av de viktigste forutsagnene fra Gartners rapport inkluderer: 

• Innen 2025 vil generative AI bli brukt av 50 prosent av legemiddelforskning og utviklingsinitiativer.
• 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 muliggjør at datamaskiner kan oppdage det underliggende mønsteret relatert til innputt, så det kan produsere lignende innhold. 

Generative AI oppnår denne prosessen gjennom ulike teknikker: 

• Generative adversarial nettverk (GANs): GANs 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 kildedata. 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 innputtdataene. Transformatorer er trent for å forstå språk eller bilder. De kan også lære klassifiseringsoppgaver og generere tekst eller bilder fra store datasett. 
• Variasjonell autoencodere: Med variasjonell autoencodere, kodar encoder innputt i komprimert kode, mens decoder gjenskaper den opprinnelige informasjonen fra koden. Når den er trent riktig, kan den komprimerte representasjonen lagre innputtdatafordelingen 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 viktigste applikasjonene for generative AI: 

• Helse: Generative adversarial nettverk revolusjonerer helseindustrien. De kan læres å produsere feks eksempler på underrepresentert data, som deretter kan brukes til å trene og utvikle modellen. GANs brukes også til dataidentifisering, forbedring av dataprivacy og -sikkerhet. 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 menneskehjernen. For eksempel skapte Googles Magenta-software 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 muliggjør at fagfolk kan fange et bilde til enhver tid uavhengig av lys- eller værforhold, siden bildet kan konverteres etterpå. Generative AI kan også bruke ansiktssyntese og stemmekloning til å aktivere skuespilleres bilder og videoer med forskjellige aldre. 
• Media: Generative AI brukes i hele medieindustrien. For eksempel kan det oppgradere innhold gjennom super-oppløsning. Maskinlærings-teknikker kan omdanne lavkvalitetsinnhold til høykvalitetsinnhold. 
• Robotikk: Generative modellering hjelper styrke maskinlæringsmodeller med mindre bias og kan forstå abstrakte konsepter i simulering og den virkelige verden. 

Utlordninger for Generative AI

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

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

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

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 britiske selskapet ble grunnlagt i 2017 og implementerer ny syntetisk medieteknologi for visuell innholdsskapning, samt for å redusere kostnadene, ferdighetene og språkbarrierene som er nødvendige for å utnytte teknologien. 
• Mostly AI: Mostly AI utviklet Synthetic Data Engine, som muliggjør simuleringsrealistisk og representativ 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 å trene sofistikerte datamaskinsynsmodeller. 
• Synthetaic: Et ledende syntetisk dataselskap, Synthetaic vokser høykvalitetsdata for AI. Selskapets RAIC (Rapid Automatic Image Categorization) automatiserer analysen av store, ustrukturerte datasett, så du kan trene og distribuere AI-modeller raskere enn tradisjonelle tilnærminger. 
• Aqemia: Et selskap for silico legemiddelforskning, 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 beste generative AI-selskapene i musikkindustrien, 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 bringe inn innovative og konstant utviklende teknologier.