Çfarë është AI gjeneruese?

Inteligjenca artificiale gjeneruese ka bërë shumë zhurmë kohët e fundit. Termi përdoret për t'iu referuar çdo lloj sistemi të inteligjencës artificiale që mbështetet në algoritme mësimore të pambikëqyrura ose gjysmë të mbikëqyrura për të krijuar imazhe të reja dixhitale, video, audio dhe tekst. Sipas MIT, AI gjeneruese është një nga përparimet më premtuese në fushën e AI në dekadën e fundit. 

Nëpërmjet Generative AI, kompjuterët mund të mësojnë modele themelore të rëndësishme për hyrjen, gjë që u mundëson atyre të nxjerrin përmbajtje të ngjashme. Këto sisteme mbështeten në rrjetet kundërshtare gjeneruese (GAN), autoenkoderë variacionalë dhe transformatorë. 

Hima rreth AI gjeneruese po rritet vazhdimisht, me Gartner që e përfshin atë në "Radari i ndikimit të teknologjive dhe tendencave në zhvillim për vitin 2022” raporti. Sipas kompanisë, është një nga teknologjitë më me ndikim dhe me zhvillim të shpejtë në treg. 

Disa nga parashikimet kryesore nga ai raport i Gartner përfshijnë: 

• Deri në vitin 2025, AI gjeneruese do të përdoret nga 50 për qind e iniciativave për zbulimin dhe zhvillimin e drogës.
  
• Deri në vitin 2025, AI gjeneruese do të prodhojë 10 përqind të të gjitha të dhënave. 
• Deri në vitin 2027, 30 përqind e prodhuesve do të përdorin AI gjeneruese për të rritur efektivitetin e zhvillimit të produktit të tyre. 

Teknika gjeneruese të AI 

AI gjeneruese mund të krijojë përmbajtje të re duke përdorur tekstin ekzistues, skedarët audio ose imazhet. Ai u mundëson kompjuterëve të zbulojnë modelin themelor që lidhet me hyrjen në mënyrë që të mund të prodhojë përmbajtje të ngjashme. 

AI gjenerative e arrin këtë proces përmes teknikave të ndryshme: 

• Rrjetet gjeneruese kundërshtare (GAN): GAN-et përbëhen nga dy rrjete nervore. Ekziston një rrjet gjenerues dhe një diskriminues që janë vënë përballë njëri-tjetrit për të vendosur ekuilibrin midis të dyve. Rrjeti gjenerues gjeneron të dhëna të reja ose përmbajtje që i ngjan të dhënave burimore. Rrjeti diskriminues bën dallimin midis burimit dhe të dhënave të gjeneruara për të njohur atë që është më afër origjinalit. 
• Transformatorët: Modelet e transformatorëve përfshijnë emra të mëdhenj si GPT-3, dhe ato imitojnë vëmendjen njohëse dhe mund të masin rëndësinë e pjesëve të të dhënave hyrëse. Transformatorët janë trajnuar për të kuptuar gjuhën ose imazhin. Ata gjithashtu mund të mësojnë detyra klasifikimi dhe të gjenerojnë tekste ose imazhe nga grupe të dhënash të mëdha. 
• Koduesit automatikë të ndryshëm: Me koduesit automatikë variacional, koduesi kodon hyrjen në kodin e ngjeshur ndërsa dekoderi riprodhon informacionin fillestar nga kodi. Kur stërvitet saktë, paraqitja e ngjeshur mund të ruajë shpërndarjen e të dhënave hyrëse si një paraqitje më të vogël dimensionale. 

Aplikacionet gjeneruese të AI

Ka një gamë të gjerë aplikacionesh për AI gjeneruese që shtrihen në shumë fusha si marketingu, arsimi, kujdesi shëndetësor dhe argëtimi. 

Këtu janë disa nga aplikacionet kryesore të AI gjeneruese: 

• Kujdesit shëndetësor: Rrjetet gjeneruese kundërshtare po revolucionarizojnë industritë e kujdesit shëndetësor. Ata mund të mësohen të prodhojnë shembuj të rremë të të dhënave të nënpërfaqësuara, të cilat më pas mund të përdoren për të trajnuar dhe zhvilluar modelin. GAN-et përdoren gjithashtu për identifikimin e të dhënave, duke përmirësuar privatësinë dhe sigurinë e të dhënave. Ato trajtojnë problemin kryesor të një procesi kthimi që mund të komprometojë të dhënat e vlefshme të pacientit. 
• Music: AI gjeneruese po përdoret gjithashtu në muzikë duke krijuar rrjete nervore që mund të imitojnë trurin e njeriut. Për shembull, softueri Magenta i Google krijoi këngën e parë të AI. Një nga përfitimet më të mëdha të AI gjeneruese në muzikë është aftësia e saj për të krijuar zhanre të reja. 
• Figura kinemaje: Aplikimet e AI gjeneruese në industrinë e filmit vazhdojnë të rriten. Ai u mundëson profesionistëve të kapin një kornizë në çdo kohë, pavarësisht nga ndriçimi ose kushtet e motit, pasi fotografia mund të konvertohet më pas. Inteligjenca artificiale gjeneruese mund të përdorë gjithashtu sintezën e fytyrës dhe klonimin e zërit për të mundësuar që imazhet dhe videot e aktorëve të përdoren me mosha të ndryshme. 
• Media: AI gjeneruese përdoret në të gjithë industrinë e medias. Për shembull, mund të përmirësojë përmbajtjen përmes super-rezolucionit. Teknikat e mësimit të makinerisë mund ta kthejnë përmbajtjen me cilësi të ulët në cilësi të lartë. 
• Robotikë: Modelimi gjenerues ndihmon modelet e përforcimit të mësimit të makinerive të shfaqin më pak paragjykime dhe është në gjendje të kuptojë konceptet abstrakte në simulim dhe në botën reale. 

Sfidat e AI gjenerative

Me të gjitha përfitimet dhe aplikimet e saj, AI gjeneruese paraqet gjithashtu disa sfida. Për një, mund të përdoret nga aktorë të këqij për të kryer aktivitete keqdashëse si mashtrimi i njerëzve ose krijimi i lajmeve të padëshiruara. 

Algoritmet gjeneruese të AI kanë nevojë për shumë të dhëna trajnimi për të kryer me sukses detyrat. Në të njëjtën kohë, GAN nuk mund të nxjerrin imazhe ose tekst krejtësisht të reja, ata duhet të marrin të dhëna dhe t'i kombinojnë ato së bashku për të krijuar një dalje të re. 

Një sfidë tjetër e AI gjeneruese janë rezultatet e papritura, me disa modele si GAN-të që janë të vështira për t'u kontrolluar. Kur është kështu, modelet mund të jenë të paqëndrueshme dhe të gjenerojnë një rezultat të papritur. 

Shembuj të kompanive gjeneruese të AI

Ka shumë kompani të përfshira me Generative AI për një shumëllojshmëri të gjerë aplikimesh: 

• SYNTHESIA: Një nga kompanitë më të njohura gjeneruese të AI është Synthesia, e cila ishte një pionier i hershëm i teknologjisë së sintezës së videove. Kompania me bazë në Mbretërinë e Bashkuar u themelua në vitin 2017 dhe zbaton teknologji të re të mediave sintetike për krijimin e përmbajtjes vizuale, si dhe për të reduktuar koston, aftësitë dhe barrierat gjuhësore të nevojshme për të përdorur teknologjinë. 
• Kryesisht AI: Kryesisht AI zhvilloi Motorin e të Dhënave Sintetike që mundëson simulimin e të dhënave sintetike realiste dhe përfaqësuese në shkallë. Mund të mësojë automatikisht modelet, strukturën dhe variacionet nga të dhënat ekzistuese. 
• Sinteza AI: Synthesis AI kombinon modele të reja gjeneruese të AI dhe teknologjitë në zhvillim CGI. Sipas kompanisë, tubacioni i tyre i pronarit mundëson gjenerimin e sasive të mëdha të të dhënave për trajnimin e modeleve të sofistikuara të vizionit kompjuterik. 
• Sintetike: Një kompani udhëheqëse e të dhënave sintetike, Synthetaic rrit të dhëna me cilësi të lartë për AI. RAIC (Rapid Automatic Image Kategorizim) i kompanisë automatizon analizën e grupeve të të dhënave të mëdha dhe të pastrukturuara, në mënyrë që të mund të trajnoni dhe të vendosni modele të AI më shpejt se qasjet tradicionale. 
• Akemia: Një kompani e zbulimit të barnave siliko, Aqemia mbështetet në algoritme unike të frymëzuara nga kuantike për të parashikuar afinitetin e kombinuar me AI. Kjo teknikë ndihmon në zbulimin e shpejtë të molekulave më inovative me shanse më të mira suksesi. 
• AiMi: Një nga kompanitë më të mira gjeneruese të AI në industrinë e muzikës, AiMi ofron një rrjedhë dinamike dhe të pafundme të muzikës elektronike që ringjallet në kohë reale. Mund të përdorni AiMi për të krijuar pamje muzikore që ju zhytin në tinguj dhe pamje të vazhdueshme.
  

Këto janë vetëm disa nga kompanitë e shumta që përdorin modele gjeneruese të AI për të futur teknologji inovative dhe vazhdimisht në zhvillim.