Что такое Генеративный ИИ?

Генеративный ИИ в последнее время наделал много шума. Этот термин используется для обозначения любого типа системы искусственного интеллекта, которая использует неконтролируемые или полуконтролируемые алгоритмы обучения для создания новых цифровых изображений, видео, аудио и текста. По данным Массачусетского технологического института, генеративный ИИ — одно из самых многообещающих достижений в области ИИ за последнее десятилетие. 

С помощью генеративного ИИ компьютеры могут изучать фундаментальные закономерности, относящиеся к входным данным, что позволяет им выводить аналогичный контент. Эти системы основаны на генеративно-состязательных сетях (GAN), вариационных автоэнкодерах и преобразователях. 

Ажиотаж вокруг генеративного ИИ неуклонно растет, и Gartner включил его в свой «Радар влияния новых технологий и тенденций на 2022 год" отчет. По словам компании, это одна из самых эффективных и быстро развивающихся технологий на рынке. 

Вот некоторые из ключевых прогнозов этого отчета Gartner: 

• К 2025 году генеративный ИИ будет использоваться в 50% инициатив по открытию и разработке лекарств.
  
• К 2025 году генеративный ИИ будет производить 10 процентов всех данных. 
• К 2027 году 30% производителей будут использовать генеративный ИИ для повышения эффективности разработки своей продукции. 

Генеративные методы искусственного интеллекта 

Генеративный ИИ может создавать новый контент, используя существующий текст, аудиофайлы или изображения. Это позволяет компьютерам обнаруживать базовый шаблон, связанный с вводом, чтобы он мог создавать аналогичный контент. 

Генеративный ИИ достигает этого процесса с помощью различных методов: 

• Генеративно-состязательные сети (GAN): GAN состоят из двух нейронных сетей. Существует сеть генератора и дискриминатора, которые противопоставляются друг другу, чтобы установить равновесие между ними. Сеть генератора генерирует новые данные или контент, похожий на исходные данные. Сеть дискриминатора различает исходные и сгенерированные данные, чтобы распознать, что ближе к оригиналу. 
• Трансформаторы: Модели-трансформеры включают такие громкие имена, как GPT-3, имитируют когнитивное внимание и могут измерять значимость частей входных данных. Трансформеры обучены понимать язык или изображение. Они также могут изучать задачи классификации и генерировать тексты или изображения из больших наборов данных. 
• Вариационные автоэнкодеры: В вариационных автокодировщиках кодер кодирует ввод в сжатый код, а декодер воспроизводит исходную информацию из кода. При правильном обучении сжатое представление может хранить распределение входных данных как представление меньшего размера. 

Приложения для генеративного ИИ

Существует множество приложений для генеративного ИИ, охватывающих многие области, такие как маркетинг, образование, здравоохранение и развлечения. 

Вот некоторые из лучших приложений генеративного ИИ: 

• Здравоохранение: Генеративно-состязательные сети революционизируют отрасли здравоохранения. Их можно научить создавать поддельные примеры недопредставленных данных, которые затем можно использовать для обучения и разработки модели. GAN также используются для идентификации данных, повышения конфиденциальности и безопасности данных. Они решают основную проблему обратного процесса, который может поставить под угрозу ценные данные пациентов. 
• В музыке: Генеративный ИИ также используется в музыке для создания нейронных сетей, которые могут имитировать человеческий мозг. Например, программное обеспечение Magenta от Google создало первую в мире песню с искусственным интеллектом. Одним из самых больших преимуществ генеративного ИИ в музыке является его способность создавать новые жанры. 
• Кинофильм: Применение генеративного ИИ в киноиндустрии продолжает расти. Это позволяет профессионалам сделать кадр в любое время, независимо от освещения или погодных условий, так как фотографию можно конвертировать после. Генеративный ИИ также может использовать синтез лица и клонирование голоса, чтобы изображения и видео актеров можно было использовать с разным возрастом. 
• СМИ: Генеративный искусственный интеллект используется во всей медиаиндустрии. Например, он может масштабировать контент за счет сверхразрешения. Методы машинного обучения могут превратить низкокачественный контент в высококачественный. 
• Робототехника: Генеративное моделирование помогает моделям машинного обучения с подкреплением проявлять меньше предвзятости и может понимать абстрактные концепции в моделировании и реальном мире. 

Проблемы генеративного ИИ

Со всеми своими преимуществами и приложениями генеративный ИИ также создает некоторые проблемы. Во-первых, злоумышленники могут использовать его для совершения злонамеренных действий, таких как мошенничество или создание спам-новостей. 

Алгоритмы генеративного ИИ нуждаются в большом количестве обучающих данных для успешного выполнения задач. В то же время GAN не могут выводить совершенно новые изображения или текст, они должны брать данные и объединять их вместе для создания нового вывода. 

Еще одна проблема генеративного ИИ — это неожиданные результаты, поскольку некоторые модели, такие как GAN, трудно контролировать. В этом случае модели могут быть нестабильными и давать неожиданный результат. 

Примеры компаний с генеративным искусственным интеллектом

Есть много компаний, занимающихся генеративным ИИ для самых разных приложений: 

• Synthesia: Одной из самых известных компаний, занимающихся генеративным искусственным интеллектом, является Synthesia, которая была одним из первых пионеров технологии синтеза видео. Британская компания была основана в 2017 году и внедряет новую технологию синтетических медиа для создания визуального контента, а также для снижения затрат, навыков и языковых барьеров, необходимых для использования этой технологии. 
• В основном ИИ: В основном искусственный интеллект разработал Synthetic Data Engine, который позволяет моделировать реалистичные и репрезентативные синтетические данные в большом масштабе. Он может автоматически изучать закономерности, структуру и вариации существующих данных. 
• Синтез ИИ: Synthesis AI сочетает в себе новые генеративные модели искусственного интеллекта и развивающиеся технологии CGI. По словам компании, их собственный конвейер позволяет генерировать огромные объемы данных для обучения сложных моделей компьютерного зрения. 
• Синтетический: Synthetaic, ведущая компания по производству синтетических данных, собирает высококачественные данные для ИИ. Разработанная компанией технология RAIC (Rapid Automatic Image Categorization) автоматизирует анализ больших неструктурированных наборов данных, поэтому вы можете обучать и развертывать модели ИИ быстрее, чем традиционные подходы. 
• Акемия: Компания Aqemia, занимающаяся поиском лекарств на основе кремния, полагается на уникальные квантовые алгоритмы для прогнозирования сродства в сочетании с искусственным интеллектом. Этот метод помогает быстро открывать более инновационные молекулы с лучшими шансами на успех. 
• Айми: AiMi, одна из ведущих компаний в области генеративного искусственного интеллекта в музыкальной индустрии, обеспечивает динамичный, бесконечный поток электронной музыки, который оживает в режиме реального времени. Вы можете использовать AiMi для создания музыкальных пейзажей, которые погружают вас в непрерывный звук и визуальные эффекты.
  

Это лишь некоторые из многих компаний, использующих генеративные модели искусственного интеллекта для внедрения инновационных и постоянно развивающихся технологий.