Co to jest Sztuczna Inteligencja Generatywna?

Sztuczna Inteligencja Generatywna wywołuje ostatnio sporo zamieszania. Termin ten odnosi się do każdego rodzaju systemu sztucznej inteligencji, który wykorzystuje algorytmy uczenia się nienadzorowanego lub półnadzorowanego do tworzenia nowych cyfrowych obrazów, wideo, audio i tekstu. Zgodnie z informacjami MIT, sztuczna inteligencja generatywna jest jednym z najbardziej obiecujących postępów w dziedzinie sztucznej inteligencji w ciągu ostatnich dziesięciu lat.

Dzięki Sztucznej Inteligencji Generatywnej komputery mogą nauczyć się podstawowych wzorców istotnych dla danych wejściowych, co umożliwia im generowanie podobnych treści. Systemy te opierają się na generatywnych sieciach przeciwniczych (GAN), autoencoderach wariancjalnych i transformatorach.

Zainteresowanie Sztuczną Inteligencją Generatywną rośnie stale, a Gartner umieścił ją w raporcie „Emerging Technologies and Trends Impact Radar for 2022”. Zgodnie z informacjami firmy, jest to jedna z najbardziej wpływowych i szybko ewoluujących technologii na rynku.

Niektóre z kluczowych prognoz z tego raportu Gartnera obejmują:

• Do 2025 roku Sztuczna Inteligencja Generatywna będzie wykorzystywana przez 50 procent inicjatyw odkrywania i rozwoju leków.
• Do 2025 roku Sztuczna Inteligencja Generatywna będzie generować 10 procent wszystkich danych.
• Do 2027 roku 30 procent producentów będzie wykorzystywać Sztuczną Inteligencję Generatywną, aby poprawić skuteczność rozwoju produktów.

Techniki Sztucznej Inteligencji Generatywnej

Sztuczna Inteligencja Generatywna może tworzyć nowe treści, wykorzystując istniejące teksty, pliki audio lub obrazy. Umożliwia komputerom wykrywanie podstawowych wzorców związanych z danymi wejściowymi, aby mogły generować podobne treści.

Sztuczna Inteligencja Generatywna osiąga ten proces za pomocą różnych technik:

• Generatywne sieci przeciwnicze (GAN): GAN składają się z dwóch sieci neuronowych. Jest sieć generująca i sieć dyskryminująca, które są ze sobą zestawione, aby ustalić równowagę między nimi. Sieć generująca tworzy nowe dane lub treści podobne do danych źródłowych. Sieć dyskryminująca różnicuje między danymi źródłowymi a wygenerowanymi, aby rozpoznać, co jest bliższe oryginałowi.
• Transformatorzy: Modele transformatora obejmują takie nazwy jak GPT-3 i imitują uwagę poznawczą, mogąc mierzyć znaczenie części danych wejściowych. Transformatorzy są szkoleni, aby zrozumieć język lub obrazy. Mogą również uczyć się zadań klasyfikacji i generować teksty lub obrazy z dużych zbiorów danych.
• Autoencodery wariancjalne: Z autoencoderami wariancjalnymi, encoder koduje dane wejściowe w postaci skompresowanego kodu, a decoder odtwarza pierwotne informacje z kodu. Po prawidłowym szkoleniu, skompresowana reprezentacja może przechowywać dystrybucję danych wejściowych jako mniejszą reprezentację wymiarową.

Zastosowania Sztucznej Inteligencji Generatywnej

Istnieje wiele zastosowań Sztucznej Inteligencji Generatywnej, obejmujących różne dziedziny, takie jak marketing, edukacja, opieka zdrowotna i rozrywka.

Oto niektóre z najważniejszych zastosowań Sztucznej Inteligencji Generatywnej:

• Opielka zdrowotna: Generatywne sieci przeciwnicze rewolucjonizują branże opieki zdrowotnej. Mogą być nauczane do tworzenia fałszywych przykładów danych niedoreprezentowanych, które mogą być następnie wykorzystane do szkolenia i rozwoju modelu. GAN są również wykorzystywane do identyfikacji danych, poprawy prywatności i bezpieczeństwa. Rozwiązują główny problem procesu odwrotnego, który może naruszyć cenne dane pacjentów.
• Muzyka: Sztuczna Inteligencja Generatywna jest również wykorzystywana w muzyce, tworząc sieci neuronowe, które mogą imitować ludzki mózg. Na przykład, oprogramowanie Magenta firmy Google stworzyło pierwszą w historii piosenkę wygenerowaną przez AI. Jednym z największych zalet Sztucznej Inteligencji Generatywnej w muzyce jest jej zdolność tworzenia nowych gatunków.
• Produkcja filmowa: Zastosowania Sztucznej Inteligencji Generatywnej w przemyśle filmowym ciągle rosną. Umożliwia profesjonalistom przechwytywanie klatki w dowolnym momencie, niezależnie od warunków oświetlenia lub pogody, ponieważ zdjęcie może być przekonwertowane później. Sztuczna Inteligencja Generatywna może również wykorzystywać syntezę twarzy i klonowanie głosu, aby umożliwić wykorzystanie obrazów i wideo aktorów w różnym wieku.
• Media: Sztuczna Inteligencja Generatywna jest wykorzystywana w całym przemyśle medialnym. Na przykład, może ona podnosić jakość treści za pomocą super-rozwiązania. Techniki uczenia maszynowego mogą przekształcać treści o niskiej jakości w treści o wysokiej jakości.
• Robotyka: Modelowanie generatywne pomaga modelom uczenia maszynowego wykazywać mniej uprzedzeń i jest w stanie zrozumieć abstrakcyjne pojęcia w symulacji i świecie rzeczywistym.

Wyzwania Sztucznej Inteligencji Generatywnej

Pomimo wszystkich korzyści i zastosowań, Sztuczna Inteligencja Generatywna stwarza również pewne wyzwania. Może być wykorzystywana przez złe podmioty do prowadzenia niepożądanych działań, takich jak oszustwa lub tworzenie spamu.

Algorytmy Sztucznej Inteligencji Generatywnej wymagają dużej ilości danych szkoleniowych, aby pomyślnie wykonywać zadania. Jednocześnie, GAN nie mogą generować całkowicie nowych obrazów lub tekstu, muszą one łączyć dane, aby utworzyć nowy wynik.

Innym wyzwaniem Sztucznej Inteligencji Generatywnej są nieoczekiwane rezultaty, a niektóre modele, takie jak GAN, są trudne do kontrolowania. W takim przypadku modele mogą być niestabilne i generować nieoczekiwany wynik.

Przykłady firm Sztucznej Inteligencji Generatywnej

Istnieje wiele firm zaangażowanych w Sztuczną Inteligencję Generatywną, które stosują ją w różnych dziedzinach:

• Synthesia: Jedną z najbardziej znanych firm Sztucznej Inteligencji Generatywnej jest Synthesia, która była pionierem technologii syntezy wideo. Brytyjska firma została założona w 2017 roku i wdraża nową syntetyczną technologię mediów do tworzenia treści wizualnych, a także do obniżenia kosztów, umiejętności i barier językowych niezbędnych do wykorzystania tej technologii.
• Mostly AI: Mostly AI opracował Silnik Danych Syntetycznych, który umożliwia symulację realistycznych i reprezentatywnych danych syntetycznych w dużym zakresie. Może automatycznie uczyć się wzorców, struktury i zmienności z istniejących danych.
• Synthesis AI: Synthesis AI łączy nowe modele Sztucznej Inteligencji Generatywnej i rozwijające się technologie CGI. Zgodnie z informacjami firmy, ich własna pipeline umożliwia generowanie ogromnych ilości danych do szkolenia zaawansowanych modeli widzenia komputerowego.
• Synthetaic: Jedna z wiodących firm danych syntetycznych, Synthetaic, rozwija wysokiej jakości dane dla AI. Ich RAIC (Szybka Automatyczna Kategoryzacja Obrazu) automatyzuje analizę dużych, niestrukturyzowanych zbiorów danych, aby można było szybciej szkolić i wdrażać modele AI niż w przypadku tradycyjnych podejść.
• Aqemia: Firma Aqemia, zajmująca się odkrywaniem leków in silico, opiera się na unikalnych algorytmach inspirowanych kwantowo, które łączą predykcję powinowactwa z AI. Ta technika pomaga szybko odkrywać bardziej innowacyjne molekuły z lepszymi szansami na sukces.
• AiMi: Jedna z czołowych firm Sztucznej Inteligencji Generatywnej w branży muzycznej, AiMi dostarcza dynamiczny, nieprzerwany przepływ muzyki elektronicznej, który odtwarza się w czasie rzeczywistym. Można wykorzystywać AiMi do tworzenia pejzaży dźwiękowych, które zanurzają Cię w ciągłym dźwięku i wizualizacjach.

To tylko kilka z wielu firm, które wykorzystują modele Sztucznej Inteligencji Generatywnej, aby wprowadzać innowacyjne i ciągle ewoluujące technologie.