Vad är Generativ AI?

Generativ AI har fått mycket uppmärksamhet nyligen. Begreppet används för att beskriva vilken typ av artificiell intelligens som förlitar sig på ostrukturerad eller semiostrukturerad inlärning 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. 

Med generativ AI kan datorer lära sig grundläggande mönster som är relevanta för indata, vilket möjliggör för dem att producera liknande innehåll. Dessa system förlitar sig på generativa adversariala nätverk (GAN), variationala autoencoders och transformatorer. 

Hajpen kring generativ AI ökar stadigt, med Gartner som inkluderar det i sin rapport “Emerging Technologies and Trends Impact Radar for 2022”. Enligt företaget är det en av de mest inflytelserika och snabbt utvecklande teknologierna på marknaden. 

Några av de viktigaste förutsägelserna från den rapporten inkluderar: 

• År 2025 kommer generativ AI att användas av 50 procent av initiativen för läkemedelsupptäckt och utveckling.
• 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 möjliggör för datorer att upptäcka det underliggande mönstret som är relaterat till indata så att de kan producera liknande innehåll. 

Generativ AI uppnår denna process genom olika tekniker: 

• Generativa adversariala nätverk (GAN): GAN består av två neurala nätverk. Det finns en generator och en diskrimineringsnätverk som är motsatta varandra för att upprätta ett jämviktstillstånd mellan de två. Generatornätverket genererar ny data eller innehåll som liknar källdata. Diskrimineringsnätverket skiljer mellan käll- och genererad data för att känna igen vad som är närmare originalet. 
• Transformatorer: Transformatormodeller inkluderar stora namn som GPT-3, och de imiterar kognitiv uppmärksamhet och kan mäta betydelsen av indataelementen. Transformatorer tränas för att förstå språk eller bilder. De kan också lära sig klassificeringsuppgifter och generera texter eller bilder från stora datamängder. 
• Variationella autoencoders: Med variationella autoencoders kodar encoder indata i komprimerad kod medan decoder återställer den ursprungliga informationen från koden. När de tränas korrekt kan den komprimerade representationen lagra indatafördelningen som en mindre dimensionell representation. 

Generativa AI-applikationer

Det finns ett brett utbud av applikationer för generativ AI som omfattar många områden som marknadsföring, utbildning, hälsovård och underhållning. 

Här är några av de viktigaste applikationerna för generativ AI: 

• Hälsovård: Generativa adversariala nätverk revolutionerar hälsovårdsindustrin. De kan läras att producera falska exempel på underrepresenterad data, som sedan kan användas för att träna och utveckla modellen. GAN används också för dataidentifiering, förbättring av dataskydd och datasäkerhet. De löser det stora problemet med en omvänd process som kan kompromettera värdefull patientdata. 
• Musik: Generativ AI används också inom musik genom att skapa neurala nätverk som kan imitera den mänskliga hjärnan. Till exempel skapade Googles Magenta-programvaran den första AI-sången. En av de största fördelarna med generativ AI inom musik är dess förmåga att skapa nya genrer. 
• Rörlig bild: Applikationerna för generativ AI inom filmindustrin fortsätter att växa. Det möjliggör för proffs att fånga en bild vid vilken tidpunkt som helst oavsett belysning eller väderförhållanden, eftersom bilden kan konverteras efteråt. Generativ AI kan också använda ansikts syntes och röstkloning för att möjliggöra att skådespelares bilder och videor kan användas med olika åldrar. 
• Media: Generativ AI används inom hela mediaindustrin. Till exempel kan den förbättra innehåll genom superupplösning. Maskinlärningstekniker kan omvandla lågkvalitetsinnehåll till högkvalitetsinnehåll. 
• Robotik: Generativ modellering hjälper förstärkt maskinlärning att visa mindre bias och kan förstå abstrakta begrepp i simulering och den verkliga världen. 

Utmaningar med generativ AI

Med alla dess fördelar och applikationer utgör generativ AI också vissa utmaningar. En av dem är att den kan användas av illvilliga aktörer för att utföra skadliga aktiviteter som bedrägeri eller skapande av skräppost. 

Generativa AI-algoritmer behöver mycket träningsdata för att lyckas med uppgifter. Samtidigt kan GAN inte producera helt nytt innehåll, utan måste ta data och kombinera dem för att skapa ett nytt utdata. 

En annan utmaning med generativ AI är oväntade resultat, med vissa modeller som GAN som kan vara svåra att kontrollera. När detta 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: 

• Synthesia: Ett av de mest kända generativa AI-företagen är Synthesia, som var en tidig pionjär inom videosyntesteknik. Det brittiska företaget grundades 2017 och implementerar ny syntetisk medieteknik för visuellt innehållsskapande, samt för att minska kostnaderna, färdigheterna och språkbarriärerna som krävs för att utnyttja tekniken. 
• Mostly AI: Mostly AI utvecklade Synthetic Data Engine som möjliggör simulering av realistisk och representativ syntetisk data i stor skala. Det kan automatiskt lära sig mönster, struktur och variation från befintlig data. 
• Synthesis AI: Synthesis AI kombinerar nya generativa AI-modeller och utvecklande CGI-tekniker. Enligt företaget möjliggör deras egen pipeline generering av stora mängder data för att träna sofistikerade datorseende-modeller. 
• Synthetaic: Ett ledande syntetiskt dataföretag, Synthetaic växer högkvalitativ data 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. 
• Aqemia: Ett silico-läkemedelsupptäcktsföretag, Aqemia 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 till framgång. 
• AiMi: Ett av de främsta generativa AI-företagen inom musikindustrin, AiMi levererar en dynamisk, oändlig ström av elektronisk musik som återanimeras i realtid. Du kan använda AiMi för att skapa musiklandskap som omger dig med kontinuerlig ljud och visuella effekter.
  

Detta är bara några av de många företagen som utnyttjar generativa AI-modeller för att införa innovativa och ständigt utvecklande teknologier.