Čo je to generatívna AI?

Generatívna AI robí v poslednej dobe veľa hluku. Tento výraz sa používa na označenie akéhokoľvek typu systému umelej inteligencie, ktorý sa pri vytváraní nových digitálnych obrázkov, videa, zvuku a textu spolieha na algoritmy učenia bez dozoru alebo čiastočne pod dozorom. Podľa MIT je generatívna AI jedným z najsľubnejších pokrokov v oblasti AI za posledné desaťročie. 

Prostredníctvom generatívnej AI sa počítače môžu naučiť základné vzorce relevantné pre vstup, čo im umožňuje výstup podobného obsahu. Tieto systémy sa spoliehajú na generatívne adversariálne siete (GAN), variačné autokódery a transformátory. 

Humbuk okolo generatívnej AI neustále rastie a Gartner ju zaradil do svojho „Nové technológie a trendy ovplyvňujú radar na rok 2022" správa. Podľa spoločnosti ide o jednu z najvplyvnejších a najrýchlejšie sa rozvíjajúcich technológií na trhu. 

Niektoré z kľúčových predpovedí z tejto správy Gartner zahŕňajú: 

• Do roku 2025 bude generatívnu AI využívať 50 percent iniciatív na objavovanie a vývoj liekov.
  
• Do roku 2025 bude generatívna AI produkovať 10 percent všetkých údajov. 
• Do roku 2027 bude 30 percent výrobcov používať generatívnu AI na zvýšenie efektivity vývoja svojich produktov. 

Generatívne techniky AI 

Generatívna AI dokáže vytvárať nový obsah využitím existujúceho textu, zvukových súborov alebo obrázkov. Umožňuje počítačom rozpoznať základný vzor súvisiaci so vstupom, aby mohli produkovať podobný obsah. 

Generatívna AI dosahuje tento proces rôznymi technikami: 

• Generatívne adversariálne siete (GAN): GAN sa skladajú z dvoch neurónových sietí. Existuje generátor a sieť diskriminátora, ktoré sú postavené proti sebe, aby sa medzi nimi vytvorila rovnováha. Sieť generátora generuje nové údaje alebo obsah podobný zdrojovým údajom. Diskriminačná sieť rozlišuje medzi zdrojom a generovanými údajmi, aby rozpoznala, čo je bližšie k originálu. 
• Transformátory: Modely transformátorov zahŕňajú veľké mená ako GPT-3 a napodobňujú kognitívnu pozornosť a dokážu merať význam častí vstupných údajov. Transformátory sú trénované na pochopenie jazyka alebo obrazu. Môžu sa tiež naučiť klasifikačné úlohy a vytvárať texty alebo obrázky z veľkých súborov údajov. 
• Variačné automatické kódovače: S variačnými automatickými kódovačmi kódovač zakóduje vstup do komprimovaného kódu, zatiaľ čo dekodér reprodukuje počiatočnú informáciu z kódu. Pri správnom trénovaní môže komprimovaná reprezentácia uložiť distribúciu vstupných údajov ako menšiu dimenzionálnu reprezentáciu. 

Generatívne aplikácie AI

Existuje široká škála aplikácií pre generatívnu AI v mnohých oblastiach, ako je marketing, vzdelávanie, zdravotná starostlivosť a zábava. 

Tu sú niektoré z najlepších aplikácií generatívnej AI: 

• Zdravotná starostlivosť: Generatívne protichodné siete spôsobujú revolúciu v zdravotníckom priemysle. Môžu sa naučiť vytvárať falošné príklady nedostatočne zastúpených údajov, ktoré sa potom môžu použiť na trénovanie a vývoj modelu. GAN sa používajú aj na identifikáciu údajov, čím sa zlepšujú súkromie a bezpečnosť údajov. Riešia hlavný problém reverzného procesu, ktorý môže ohroziť cenné údaje pacienta. 
• Hudba: Generatívna AI sa používa aj v hudbe vytváraním neurónových sietí, ktoré dokážu napodobňovať ľudský mozog. Magenta softvér od Googlu vytvoril napríklad vôbec prvú skladbu AI. Jednou z najväčších výhod generatívnej AI v hudbe je jej schopnosť vytvárať nové žánre. 
• Film: Aplikácie generatívnej AI vo filmovom priemysle neustále rastú. Profesionálom umožňuje zachytiť záber kedykoľvek bez ohľadu na svetelné alebo poveternostné podmienky, pretože fotografiu možno následne previesť. Generatívna AI môže tiež využívať syntézu tváre a klonovanie hlasu, aby umožnila použitie obrázkov a videí hercov v rôznych vekových skupinách. 
• Médiá: Generatívna AI sa používa v celom mediálnom priemysle. Dokáže napríklad upscalovať obsah prostredníctvom super-rozlíšenia. Techniky strojového učenia môžu zmeniť obsah nízkej kvality na vysokokvalitný. 
• Robotické: Generatívne modelovanie pomáha posilniť modely strojového učenia, ktoré vykazujú menšiu zaujatosť a sú schopné porozumieť abstraktným konceptom v simulácii a skutočnom svete. 

Výzvy generatívnej AI

Generatívna AI so všetkými svojimi výhodami a aplikáciami predstavuje aj určité výzvy. Po prvé, môžu ho použiť zlí herci na vykonávanie škodlivých aktivít, ako je podvod s ľuďmi alebo vytváranie spamových správ. 

Generatívne algoritmy AI potrebujú na úspešné vykonávanie úloh veľa tréningových údajov. GANy zároveň nemôžu vydávať úplne nové obrázky alebo text, musia zobrať údaje a spojiť ich, aby vytvorili nový výstup. 

Ďalšou výzvou generatívnej AI sú neočakávané výsledky, pričom niektoré modely, ako sú GAN, sa ťažko kontrolujú. V tomto prípade môžu byť modely nestabilné a generovať neočakávaný výsledok. 

Príklady spoločností s generatívnou AI

Existuje mnoho spoločností zapojených do generatívnej AI pre širokú škálu aplikácií: 

• Syntéza: Jednou z najznámejších spoločností zaoberajúcich sa generatívnou umelou inteligenciou je Synthesia, ktorá bola prvým priekopníkom technológie video syntézy. Spoločnosť so sídlom v Spojenom kráľovstve bola založená v roku 2017 a implementuje novú technológiu syntetických médií na vytváranie vizuálneho obsahu, ako aj na zníženie nákladov, zručností a jazykových bariér potrebných na využitie tejto technológie. 
• Väčšinou AI: Umelá inteligencia väčšinou vyvinula Synthetic Data Engine, ktorý umožňuje simuláciu realistických a reprezentatívnych syntetických údajov v mierke. Dokáže sa automaticky naučiť vzory, štruktúru a variácie z existujúcich údajov. 
• Syntéza AI: Synthesis AI kombinuje nové generatívne modely AI a vyvíjajúce sa technológie CGI. Podľa spoločnosti ich vlastný kanál umožňuje generovanie obrovského množstva údajov na trénovanie sofistikovaných modelov počítačového videnia. 
• Syntetické: Popredná spoločnosť zaoberajúca sa syntetickými dátami, Synthetaic, vytvára vysokokvalitné dáta pre AI. RAIC (Rapid Automatic Image Categorization) spoločnosti automatizuje analýzu veľkých, neštruktúrovaných súborov údajov, takže môžete trénovať a nasadzovať modely AI rýchlejšie ako tradičné prístupy. 
• Aqemia: Spoločnosť Aqemia, spoločnosť zaoberajúca sa objavovaním silicových liekov, sa spolieha na jedinečné kvantovo inšpirované algoritmy na predpovedanie afinity v kombinácii s AI. Táto technika pomáha rýchlo objaviť inovatívnejšie molekuly s väčšími šancami na úspech. 
• AiMi: AiMi, jedna z popredných generatívnych AI spoločností v hudobnom priemysle, prináša dynamický, nekonečný tok elektronickej hudby, ktorá sa oživuje v reálnom čase. AiMi môžete použiť na vytváranie hudobných scén, ktoré vás ponoria do nepretržitého zvuku a obrazu.
  

Toto je len niekoľko z mnohých spoločností, ktoré využívajú generatívne modely AI na uvedenie inovatívnych a neustále sa vyvíjajúcich technológií.