Что такое Генеративный ИИ?

Генеративный ИИ в последнее время стал очень популярным. Этот термин используется для обозначения любого типа системы искусственного интеллекта, которая полагается на алгоритмы машинного обучения без учителя или с частичным обучением для создания новых цифровых изображений, видео, аудио и текста. Согласно MIT, генеративный ИИ является одним из наиболее перспективных достижений в области ИИ за последнее десятилетие.

Благодаря генеративному ИИ компьютеры могут学习 фундаментальные закономерности, связанные с входными данными, что позволяет им выдавать подобный контент. Эти системы полагаются на генеративные состязательные сети (GAN), вариационные автоэнкодеры и трансформеры.

Гип вокруг генеративного ИИ растет стабильно, и Gartner включил его в отчет “Emerging Technologies and Trends Impact Radar for 2022”. Согласно компании, это одна из наиболее влиятельных и быстро развивающихся технологий на рынке.

Некоторые из ключевых прогнозов из этого отчета Gartner включают:

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

Техники Генеративного ИИ

Генеративный ИИ может создавать новый контент, используя существующий текст, аудиофайлы или изображения. Он позволяет компьютерам обнаруживать лежащие в основе закономерности, связанные с входными данными, чтобы произвести подобный контент.

Генеративный ИИ достигает этого процесса посредством различных техник:

• Генеративные состязательные сети (GAN): GAN состоит из двух нейронных сетей. Есть генератор и дискриминатор, которые противопоставляются друг другу, чтобы установить равновесие между ними. Генератор создает новые данные или контент, похожий на исходные данные. Дискриминатор различает исходные и сгенерированные данные, чтобы распознать, что ближе к оригиналу.
• Трансформеры: Модели трансформеров включают такие известные модели, как GPT-3, и имитируют когнитивное внимание, а также могут измерить важность частей входных данных. Трансформеры обучены понимать язык или изображение. Они также могут изучать задачи классификации и генерировать текст или изображения из больших наборов данных.
• Вариационные автоэнкодеры: С помощью вариационных автоэнкодеров кодировщик кодирует входные данные в сжатый код, а декодировщик восстанавливает исходную информацию из кода. Когда они обучены правильно, сжатое представление может хранить распределение входных данных как представление меньшей размерности.

Применения Генеративного ИИ

Существует широкий спектр применений генеративного ИИ, охватывающих многие области, такие как маркетинг, образование, здравоохранение и развлечение.

Некоторые из лучших применений генеративного ИИ включают:

• Здравоохранение: Генеративные состязательные сети революционизируют отрасль здравоохранения. Они могут быть обучены производить фальшивые примеры недопредставленных данных, которые затем можно использовать для обучения и разработки модели. GAN также используются для идентификации данных, улучшения конфиденциальности и безопасности данных. Они решают проблему обратного процесса, который может поставить под угрозу ценные данные пациентов.
• Музыка: Генеративный ИИ также используется в музыке, создавая нейронные сети, которые могут имитировать человеческий мозг. Например, программное обеспечение Magenta от Google создало первую песню, написанную ИИ. Одним из самых больших преимуществ генеративного ИИ в музыке является его способность создавать новые жанры.
• Кино: Применения генеративного ИИ в киноиндустрии продолжают расти. Он позволяет профессионалам захватывать кадр в любое время, независимо от освещения или погодных условий, поскольку фотографию можно преобразовать позже. Генеративный ИИ также может использовать синтез лица и клонирование голоса, чтобы позволить использовать изображения и видео актеров с разными возрастами.
• Медиа: Генеративный ИИ используется во всей медиаиндустрии. Например, он может улучшать контент с помощью супер-разрешения. Техники машинного обучения могут преобразовать контент низкого качества в контент высокого качества.
• Робототехника: Генеративное моделирование помогает моделям обучения с подкреплением проявлять меньше предвзятости и понимать абстрактные понятия в симуляции и реальном мире.

Проблемы Генеративного ИИ

Несмотря на все его преимущества и применения, генеративный ИИ также представляет некоторые проблемы. Например, он может быть использован злоумышленниками для совершения вредных действий, таких как обман людей или создание спам-новостей.

Алгоритмы генеративного ИИ требуют большого количества обучающих данных, чтобы успешно выполнять задачи. В то же время GAN не могут выдавать совершенно новые изображения или текст; они должны брать данные и объединять их, чтобы создать новый вывод.

Еще одной проблемой генеративного ИИ являются непредвиденные результаты, и некоторые модели, такие как GAN, могут быть трудными для контроля. Когда это происходит, модели могут быть нестабильными и генерировать непредвиденный результат.

Примеры Компаний Генеративного ИИ

Существует много компаний, занимающихся генеративным ИИ, для широкого спектра применений:

• Synthesia: Одной из наиболее известных компаний генеративного ИИ является Synthesia, которая была одним из первых пионеров технологии синтеза видео. Эта британская компания была основана в 2017 году и реализует новую синтетическую медиатехнологию для создания визуального контента, а также для снижения стоимости, навыков и языковых барьеров, необходимых для использования этой технологии.
• Mostly AI: Mostly AI разработала Synthetic Data Engine, которая позволяет模拟ировать реалистичные и представительные синтетические данные в масштабе. Она может автоматически学习 закономерности, структуру и вариативность из существующих данных.
• Synthesis AI: Synthesis AI объединяет новые модели генеративного ИИ и развивающиеся технологии CGI. Согласно компании, их проприетарный конвейер позволяет генерировать огромные объемы данных для обучения сложных моделей компьютерного зрения.
• Synthetaic: Synthetaic – ведущая компания синтетических данных, которая выращивает высококачественные данные для ИИ. RAIC (Rapid Automatic Image Categorization) компании автоматизирует анализ больших, неструктурированных наборов данных, чтобы вы могли обучать и развертывать модели ИИ быстрее, чем с помощью традиционных подходов.
• Aqemia: Aqemia – компания виртуального открытия лекарств, которая полагается на уникальные квантово-инспирированные алгоритмы для предсказания сродства в сочетании с ИИ. Этот метод помогает быстро открывать более инновационные молекулы с лучшими шансами на успех.
• AiMi: Одной из лучших компаний генеративного ИИ в музыкальной индустрии является AiMi, которая обеспечивает динамический, бесконечный поток электронной музыки, который оживляет в реальном времени. Вы можете использовать AiMi для создания музыкальных пейзажей, которые погружают вас в непрерывный звук и визуальные эффекты.

Это лишь несколько из многих компаний, использующих модели генеративного ИИ для внедрения инновационных и постоянно развивающихся технологий.