Что такое Генеративный ИИ?

Генеративный ИИ в последнее время вызывает много шума. 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 выводить подобный контент. Эти системы полагаются на генеративные состязательные сети (GAN), вариационные автоэнкодеры и трансформеры.

Шум вокруг генеративного ИИ растет стабильно, и Gartner включил его в свой отчет «Рadar влияния новых технологий и тенденций на 2022 год». Согласно компании, это одна из наиболее значимых и быстро эволюционирующих 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. Это позволяет компьютерам обнаруживать основную закономерность, связанную 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. Существует генерирующая и дискриминационная сети, которые противопоставляются друг другу для установления равновесия между ними. Генерирующая сеть генерирует новые данные или контент, похожий на исходные данные. Дискриминационная сеть различает исходные и сгенерированные данные, чтобы распознать, что ближе к оригиналу. 
• Трансформеры: Модели трансформеров включают такие известные имена, как GPT-3, и они имитируют когнитивное внимание и могут измерить важность частей входных данных. Трансформеры обучены понимать язык или изображение. Они также могут学习 задачи классификации и генерировать тексты или изображения из больших наборов данных. 
• Вариационные автоэнкодеры: С помощью вариационных автоэнкодеров кодировщик кодирует входные данные в сжатый код, а декодировщик воспроизводит исходную информацию из кода. Когда они правильно обучены, сжатое представление может хранить распределение входных данных как представление меньшей размерности.

Применения Генеративного ИИ

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

Вот некоторые из лучших применений генеративного ИИ:

• Здравоохранение: Генеративные состязательные сети революционизируют отрасли здравоохранения. Их можно обучить 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 основную 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. Это позволяет профессионалам захватывать кадр в любое время, независимо от условий освещения или погоды, поскольку фотография может быть преобразована позже. Генеративный ИИ также может использовать синтез лица и клонирование голоса, чтобы позволить использовать изображения и видео актеров с разными возрастами. 
• СМИ: Генеративный ИИ используется во всей медиаиндустрии. Например, он может улучшать контент с помощью супер-разрешения. Техники машинного обучения могут преобразовывать контент низкого качества в контент высокого качества. 
• Робототехника: Генеративное моделирование помогает моделям машинного обучения с подкреплением проявлять меньше предвзятости и понимать абстрактные понятия в симуляции и реальном мире.

Вызовы Генеративного ИИ

Несмотря на все свои преимущества и применения, генеративный ИИ также представляет некоторые вызовы. Например, его можно использовать злоумышленниками для совершения вредных действий, таких как обман людей или создание спам-новостей.

Алгоритмы генеративного ИИ требуют много обучающих данных, чтобы успешно выполнять задачи. В то же время GAN не могут выводить совершенно новые изображения или текст, они должны взять данные и объединить их, чтобы создать новый вывод.

Еще одним вызовом 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 разработал Synthetic Data Engine, который позволяет имитировать реалистичные и представительные синтетические данные в большом масштабе. Он может автоматически学习 закономерности, структуру и вариацию из существующих данных. 
• Synthesis AI: Synthesis AI объединяет новые генеративные модели ИИ и развивающиеся технологии CGI. Согласно компании, их проприетарный конвейер позволяет генерировать огромные объемы данных для обучения сложных моделей компьютерного зрения. 
• Synthetaic: Ведущая компания синтетических данных, Synthetaic 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 традиционные подходы. 
• Aqemia: Компания по открытию лекарств in silico, Aqemia полагается на уникальные квантово-инспирированные алгоритмы для прогнозирования сродства, объединенного с ИИ. Этот метод помогает быстро открывать более инновационные молекулы с лучшими шансами на успех. 
• AiMi: Одна из лучших компаний генеративного ИИ в музыкальной индустрии, AiMi доставляет 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, чтобы ввести инновационные и постоянно эволюционирующие технологии.