Шта је генеративна АИ?

Генеративна АИ у последње време прави велику буку. Термин се користи за означавање било које врсте система вештачке интелигенције који се ослања на алгоритме учења без надзора или полу-надгледања да би креирао нове дигиталне слике, видео, аудио и текст. Према МИТ-у, генеративна АИ је један од напретка који највише обећава у области АИ у протеклој деценији. 

Кроз генеративну вештачку интелигенцију, рачунари могу научити основне обрасце релевантне за унос, што им омогућава да излазе сличан садржај. Ови системи се ослањају на генеративне адверсаријске мреже (ГАН), варијационе аутоенкодере и трансформаторе. 

Хипе око генеративне АИ стално расте, а Гартнер га укључује у свој „Радар утицаја нових технологија и трендова за 2022" извештај. Према компанији, то је једна од најутицајнијих технологија на тржишту које се брзо развијају. 

Нека од кључних предвиђања из тог Гартнеровог извештаја укључују: 

• До 2025. генеративна вештачка интелигенција ће се користити у 50 одсто иницијатива за откривање и развој лекова.
  
• До 2025. генеративна АИ ће производити 10 посто свих података. 
• До 2027. године, 30 одсто произвођача ће користити генеративну вештачку интелигенцију да побољша ефикасност развоја својих производа. 

Генеративне АИ технике 

Генеративна АИ може креирати нови садржај користећи постојећи текст, аудио датотеке или слике. Омогућава рачунарима да открију основни образац који се односи на улаз како би могао да произведе сличан садржај. 

Генеративна АИ постиже овај процес кроз различите технике: 

• Генеративне адверсаријске мреже (ГАН): ГАН се састоје од две неуронске мреже. Постоји генераторска и дискриминаторска мрежа које су међусобно супротстављене да би успоставиле равнотежу између њих. Мрежа генератора генерише нове податке или садржај који личи на изворне податке. Мрежа дискриминатора прави разлику између извора и генерисаних података да би препознала шта је ближе оригиналу. 
• Трансформатори: Модели трансформатора укључују велика имена као што је ГПТ-3, и они имитирају когнитивну пажњу и могу мерити значај делова улазних података. Трансформатори су обучени да разумеју језик или слику. Они такође могу научити задатке класификације и генерисати текстове или слике из великих скупова података. 
• Варијабилни аутоматски кодери: Код варијационих ауто-кодера, енкодер кодира улаз у компримовани код док декодер репродукује почетне информације из кода. Када је правилно обучена, компримована репрезентација може да складишти дистрибуцију улазних података као мању димензионалну репрезентацију. 

Генеративне АИ апликације

Постоји широк спектар апликација за генеративну вештачку интелигенцију која се протеже у многим областима као што су маркетинг, образовање, здравствена заштита и забава. 

Ево неких од најбољих примена генеративне АИ: 

• Здравствена заштита: Генеративне супротстављене мреже револуционишу индустрију здравствене заштите. Могу се научити да производе лажне примере недовољно представљених података, који се онда могу користити за обуку и развој модела. ГАН се такође користе за идентификацију података, побољшање приватности и безбедности података. Они се баве главним проблемом процеса преокрета који може угрозити вредне податке о пацијентима. 
• Мусиц: Генеративна АИ се такође користи у музици стварањем неуронских мрежа које могу имитирати људски мозак. На пример, Гоогле-ов софтвер Магента направио је прву песму АИ. Једна од највећих предности генеративне АИ у музици је њена способност стварања нових жанрова. 
• Филм: Примена генеративне вештачке интелигенције у филмској индустрији наставља да расте. Омогућава професионалцима да сниме кадар у било ком тренутку упркос осветљењу или временским условима пошто се фотографија може конвертовати након тога. Генеративна АИ такође може да користи синтезу лица и клонирање гласа како би омогућила да се слике и видео снимци глумаца користе за различите узрасте. 
• Медији: Генеративна АИ се користи у целој медијској индустрији. На пример, може да унапреди садржај кроз супер резолуцију. Технике машинског учења могу претворити садржај лошег квалитета у висококвалитетан. 
• Роботика: Генеративно моделирање помаже да модели машинског учења појачања показују мање пристрасности и да је у стању да разуме апстрактне концепте у симулацији и стварном свету. 

Изазови генеративне АИ

Уз све своје предности и примене, генеративна АИ такође представља неке изазове. Као прво, лоши актери могу да га користе за вршење злонамерних активности као што су преваре људи или креирање нежељених вести. 

Генеративним АИ алгоритмима је потребно много података за обуку да би успешно обављали задатке. У исто време, ГАН-ови не могу да емитују потпуно нове слике или текст, они морају узети податке и комбиновати их заједно да би створили нови излаз. 

Још један изазов генеративне АИ су неочекивани исходи, при чему је неке моделе попут ГАН-а тешко контролисати. Када је то случај, модели могу бити нестабилни и генерисати неочекивани резултат. 

Примери генеративних АИ компанија

Постоји много компанија укључених у Генеративе АИ за широк спектар апликација: 

• Синтхесиа: Једна од најпознатијих генеративних АИ компанија је Синтхесиа, која је била рани пионир технологије видео синтезе. Компанија са седиштем у Великој Британији основана је 2017. године и примењује нову синтетичку медијску технологију за креирање визуелног садржаја, као и за смањење трошкова, вештина и језичких баријера потребних за коришћење технологије. 
• Углавном АИ: Углавном је АИ развила Синтхетиц Дата Енгине који омогућава симулацију реалистичних и репрезентативних синтетичких података у великом обиму. Може аутоматски научити обрасце, структуру и варијације из постојећих података. 
• Синтеза АИ: Синтхесис АИ комбинује нове генеративне АИ моделе и напредне ЦГИ технологије. Према компанији, њихов власнички цевовод омогућава генерисање огромне количине података за обуку софистицираних модела компјутерског вида. 
• синтетички: Водећа компанија за синтетичке податке, Синтхетаиц развија податке високог квалитета за АИ. РАИЦ компаније (Рапид Аутоматиц Имаге Цатегоризатион) аутоматизује анализу великих, неструктурираних скупова података тако да можете да обучите и примените АИ моделе брже од традиционалних приступа. 
• акемија: Компанија за откривање силиконских лекова, Акемиа се ослања на јединствене алгоритме инспирисане квантима за предвиђање афинитета у комбинацији са вештачком интелигенцијом. Ова техника помаже да се брзо открију иновативнији молекули са већим шансама за успех. 
• АиМи: Једна од најбољих генеративних АИ компанија у музичкој индустрији, АиМи испоручује динамичан, бескрајан ток електронске музике која се реанимира у реалном времену. Можете да користите АиМи за креирање музичких пејзажа који вас урањају у непрекидан звук и визуелне приказе.
  

Ово су само неке од многих компанија које користе генеративне АИ моделе да уведу иновативне технологије које се стално развијају.