Co to jest Generative AI?

Generative AI wzbudza ostatnio sporo zainteresowania. Termin ten odnosi się do każdego typu systemu sztucznej inteligencji, który wykorzystuje algorytmy uczenia nienadzorowanego lub półnadzorowanego do tworzenia nowych cyfrowych obrazów, filmów, dźwięków i tekstu. Według MIT, generative AI jest jednym z najbardziej obiecujących postępów w dziedzinie sztucznej inteligencji w ciągu ostatnich dziesięciu lat.

Dzięki Generative AI komputery mogą uczyć się podstawowych wzorców istotnych dla danych wejściowych, co umożliwia im wyjściowe podobne treści. Systemy te opierają się na generatywnych sieciach przeciwniczych (GAN), autoencoderach wariancjalnych i transformatorach.

Zainteresowanie generative AI rośnie stopniowo, a Gartner uwzględnił je w swoim raporcie „Emerging Technologies and Trends Impact Radar for 2022”. Według 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 generative AI będzie wykorzystywane przez 50 procent inicjatyw odkrywania i rozwoju leków.
• Do 2025 roku generative AI będzie produkowało 10 procent wszystkich danych.
• Do 2027 roku 30 procent producentów będzie wykorzystywało generative AI, aby poprawić skuteczność rozwoju produktów.

Techniki Generative AI

Generative AI może tworzyć nowe treści, wykorzystując istniejący tekst, pliki audio lub obrazy. Umożliwia komputerom wykrywanie ukrytego wzorca związanego z danymi wejściowymi, aby mogły wytworzyć podobne treści.

Generative AI osiąga ten proces za pomocą różnych technik:

• Generatywne sieci przeciwnicze (GANs): GANy 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 kognitywną, a także mogą mierzyć znaczenie części danych wejściowych. Transformatorzy są szkoleni, aby zrozumieć język lub obraz. 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 skompresowany kod, a dekoder odtwarza pierwotne informacje z kodu. Po prawidłowym przeszkoleniu, skompresowana reprezentacja może przechowywać rozkład danych wejściowych jako mniejszy wymiar.

Aplikacje Generative AI

Istnieje wiele aplikacji generative AI, które obejmują różne dziedziny, takie jak marketing, edukacja, opieka zdrowotna i rozrywka.

Oto niektóre z najważniejszych aplikacji generative AI:

• Opieka zdrowotna: Generatywne sieci przeciwnicze rewolucjonizują branże opieki zdrowotnej. Mogą być nauczane do tworzenia fałszywych przykładów niedoreprezentowanych danych, które mogą być następnie wykorzystane do szkolenia i rozwoju modelu. GANy są również wykorzystywane do identyfikacji danych, poprawy prywatności i bezpieczeństwa danych. Rozwiązują one główny problem procesu odwrotnego, który może naruszyć cenne dane pacjentów.
• Muzyka: Generative AI jest również wykorzystywane w muzyce przez tworzenie sieci neuronowych, które mogą imitować ludzki mózg. Na przykład, oprogramowanie Magenta firmy Google stworzyło pierwszą w historii piosenkę AI. Jednym z największych korzyści generative AI w muzyce jest jego zdolność do tworzenia nowych gatunków.
• Produkcja filmowa: Aplikacje generative AI w branży filmowej ciągle rosną. Umożliwiają profesjonalistom przechwytywanie klatki w dowolnym momencie, niezależnie od warunków oświetlenia lub pogody, ponieważ zdjęcie może być przekonwertowane później. Generative AI może również wykorzystywać syntezę twarzy i klonowanie głosu, aby umożliwić wykorzystanie obrazów i wideo aktorów w różnym wieku.
• Media: Generative AI jest wykorzystywane w branży medialnej. Na przykład, może ono podnosić jakość treści za pomocą super-rozdziału. Techniki uczenia maszynowego mogą przekształcić treści o niskiej jakości w treści o wysokiej jakości.
• Robotyka: Modelowanie generatywne pomaga modelom uczenia maszynowego z wzmocnieniem, aby wykazywały mniej uprzedzeń i mogły zrozumieć abstrakcyjne pojęcia w symulacji i świecie rzeczywistym.

Wyzwania Generative AI

Pomimo wszystkich korzyści i aplikacji, generative AI stwarza również pewne wyzwania. Może ono być wykorzystywane przez złe podmioty do prowadzenia niepożądanych działań, takich jak oszustwa lub tworzenie spamu.

Algorytmy generative AI wymagają dużej ilości danych szkoleniowych, aby pomyślnie wykonać zadania. Jednocześnie GANy nie mogą wyprowadzać całkowicie nowych obrazów lub tekstu, muszą one łączyć dane, aby utworzyć nowy wynik.

Innym wyzwaniem generative AI są nieoczekiwane wyniki, a niektóre modele, takie jak GANy, są trudne do kontrolowania. W takim przypadku modele mogą być niestabilne i generować nieoczekiwany wynik.

Przykłady firm Generative AI

Istnieje wiele firm zajmujących się generative AI, które stosują te technologie w różnych dziedzinach:

• Synthesia: Jedną z najbardziej znanych firm generative AI 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 syntetycznych danych w dużym zakresie. Może on automatycznie uczyć się wzorców, struktury i zmienności z istniejących danych.
• Synthesis AI: Synthesis AI łączy nowe model generatywne AI i ewoluujące technologie CGI. Według firmy, ich własny potok umożliwia generowanie ogromnych ilości danych do szkolenia zaawansowanych modeli widzenia komputerowego.
• Synthetaic: Jako wiodąca firma danych syntetycznych, Synthetaic rozwija wysokiej jakości dane dla AI. Własny system RAIC (Szybka Automatyczna Kategoryzacja Obrazu) firmy automatyzuje analizę dużych, nieustrukturyzowanych zbiorów danych, dzięki czemu możesz szybciej szkolić i wdrażać modele AI niż przy tradycyjnych podejściach.
• Aqemia: Jako firma odkrywania leków in silico, Aqemia opiera się na unikalnych algorytmach inspirowanych kwantowo, które przewidują powinowactwo w połączeniu z AI. Ta technika pomaga szybko odkrywać bardziej innowacyjne cząsteczki z lepszymi szansami na sukces.
• AiMi: Jedna z czołowych firm generative AI w branży muzycznej, AiMi dostarcza dynamiczny, nieprzerwany przepływ muzyki elektronicznej, który odtwarza się w czasie rzeczywistym. Możesz wykorzystywać AiMi do tworzenia pejzaży dźwiękowych, które zanurzają Cię w ciągłym dźwięku i wizualizacjach.

To tylko kilka z wielu firm, które wykorzystują modele generative AI, aby wprowadzać innowacyjne i ciągle ewoluujące technologie.