Vad är Generativ AI?

Generativ AI har gjort mycket oväsen på sistone. Termen används för att hänvisa till alla typer av artificiell intelligens som bygger på oövervakade eller semi-övervakade inlärningsalgoritmer för att skapa nya digitala bilder, video, ljud och text. Enligt MIT är generativ AI en av de mest lovande framstegen inom AI-området under det senaste decenniet. 

Genom Generativ AI kan datorer lära sig grundläggande mönster som är relevanta för input, vilket gör att de kan mata ut liknande innehåll. Dessa system förlitar sig på generativa motstridiga nätverk (GAN), variationsmässiga autokodare och transformatorer. 

Hypen kring generativ AI växer stadigt, och Gartner inkluderar den i sin "Emerging Technologies and Trends Impact Radar för 2022" Rapportera. Enligt företaget är det en av de mest slagkraftiga och snabbväxande teknologierna på marknaden. 

Några av de viktigaste förutsägelserna från den Gartner-rapporten inkluderar: 

• År 2025 kommer generativ AI att användas av 50 procent av läkemedelsupptäckten och utvecklingsinitiativen.
  
• År 2025 kommer generativ AI att producera 10 procent av all data. 
• År 2027 kommer 30 procent av tillverkarna att använda generativ AI för att förbättra sin produktutvecklingseffektivitet. 

Generativa AI-tekniker 

Generativ AI kan skapa nytt innehåll genom att använda befintlig text, ljudfiler eller bilder. Det gör det möjligt för datorer att upptäcka det underliggande mönstret som är relaterat till inmatningen så att det kan producera liknande innehåll. 

Generativ AI uppnår denna process genom olika tekniker: 

• Generativa kontradiktoriska nätverk (GAN): GAN består av två neurala nätverk. Det finns en generator och ett diskriminatornätverk som ställs mot varandra för att skapa jämvikt mellan de två. Generatornätverket genererar ny data eller innehåll som liknar källdata. Diskriminatornätverket skiljer mellan källan och den genererade datan för att känna igen vad som ligger närmare originalet. 
• Transformatorer: Transformatormodeller inkluderar stora namn som GPT-3, och de imiterar kognitiv uppmärksamhet och kan mäta betydelsen av indatadelarna. Transformatorer är tränade för att förstå språket eller bilden. De kan också lära sig klassificeringsuppgifter och generera texter eller bilder från stora datamängder. 
• Varierande automatiska kodare: Med olika auto-kodare kodar kodaren ingången till komprimerad kod medan avkodaren återskapar den initiala informationen från koden. När den tränas på rätt sätt kan den komprimerade representationen lagra indatadistributionen som en mindre dimensionell representation. 

Generativa AI-applikationer

Det finns ett brett utbud av tillämpningar för generativ AI som spänner över många områden som marknadsföring, utbildning, hälsovård och underhållning. 

Här är några av de bästa tillämpningarna för generativ AI: 

• Sjukvård: Generativa motståndsnätverk revolutionerar sjukvårdsindustrin. De kan läras att producera falska exempel på underrepresenterad data, som sedan kan användas för att träna och utveckla modellen. GAN:er används också för dataidentifiering, för att förbättra datasekretess och säkerhet. De tar itu med det stora problemet med en reverseringsprocess som kan äventyra värdefull patientdata. 
• Musik: Generativ AI används också i musik genom att skapa neurala nätverk som kan imitera den mänskliga hjärnan. Till exempel skapade Googles Magenta-mjukvara den första AI-låten någonsin. En av de största fördelarna med generativ AI i musik är dess förmåga att skapa nya genrer. 
• Spelfilm: Tillämpningarna av generativ AI i filmindustrin fortsätter att växa. Det gör det möjligt för proffs att ta en ram när som helst trots ljus- eller väderförhållandena eftersom bilden kan konverteras efter. Generativ AI kan också använda ansiktssyntes och röstkloning för att skådespelares bilder och videor ska kunna användas med olika åldrar. 
• Media: Generativ AI används inom hela mediebranschen. Det kan till exempel uppskala innehåll genom superupplösning. Maskininlärningstekniker kan göra innehåll av låg kvalitet till högkvalitativt. 
• Robotik: Generativ modellering hjälper förstärkande maskininlärningsmodeller att uppvisa mindre partiskhet och kan förstå abstrakta begrepp i simulering och den verkliga världen. 

Utmaningar med generativ AI

Med alla dess fördelar och tillämpningar innebär generativ AI också vissa utmaningar. För det första kan det användas av dåliga aktörer för att utföra skadliga aktiviteter som att lura människor eller skapa spamnyheter. 

Generativa AI-algoritmer behöver mycket träningsdata för att framgångsrikt utföra uppgifter. Samtidigt kan GAN inte mata ut helt nya bilder eller text, de måste ta data och kombinera dem för att skapa en ny utdata. 

En annan utmaning med generativ AI är oväntade resultat, där vissa modeller som GAN är svåra att kontrollera. När så är fallet kan modellerna vara instabila och generera ett oväntat resultat. 

Exempel på generativa AI-företag

Det finns många företag som är involverade i Generativ AI för en mängd olika applikationer: 

• Syntes: Ett av de mest välkända generativa AI-företagen är Synthesia, som var en tidig pionjär inom videosyntesteknik. Det brittiska företaget grundades 2017 och implementerar ny syntetisk medieteknik för skapande av visuellt innehåll, samt för att minska kostnaderna, färdigheterna och språkbarriärerna som behövs för att utnyttja tekniken. 
• Mest AI: Mestadels har AI utvecklat Synthetic Data Engine som möjliggör simulering av realistiska och representativa syntetiska data i stor skala. Den kan automatiskt lära sig mönster, struktur och variation från befintliga data. 
• Syntes AI: Synthesis AI kombinerar nya generativa AI-modeller och CGI-tekniker som utvecklas. Enligt företaget möjliggör deras egenutvecklade pipeline generering av enorma mängder data för att träna sofistikerade datorseendemodeller. 
• Syntetiskt: Synthetaic är ett ledande företag inom syntetisk data och odlar data av hög kvalitet för AI. Företagets RAIC (Rapid Automatic Image Categorization) automatiserar analysen av stora, ostrukturerade datamängder så att du kan träna och distribuera AI-modeller snabbare än traditionella metoder. 
• Akemi: Aqemia är ett läkemedelsupptäcktsföretag som förlitar sig på unika kvantinspirerade algoritmer för att förutsäga affinitet i kombination med AI. Denna teknik hjälper till att snabbt upptäcka mer innovativa molekyler med bättre chanser att lyckas. 
• AiMi: Ett av de främsta generativa AI-företagen i musikbranschen, AiMi levererar ett dynamiskt, oändligt flöde av elektronisk musik som återupplivas i realtid. Du kan använda AiMi för att skapa musiklandskap som fördjupar dig i kontinuerligt ljud och bild.
  

Det här är bara några av de många företag som använder generativa AI-modeller för att inleda innovativa och ständigt utvecklade teknologier.