เจเนอเรทีฟเอไอคืออะไร?

เจเนอเรทีฟเอไอได้ส่งเสียงดังมากเมื่อเร็วๆ นี้ คำนี้ใช้เพื่ออ้างถึงระบบปัญญาประดิษฐ์ทุกประเภทที่อาศัยอัลกอริธึมการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลหรือกึ่งดูแลเพื่อสร้างภาพดิจิทัล วิดีโอ เสียง และข้อความใหม่ จากข้อมูลของ MIT นั้น AI กำเนิดเป็นหนึ่งในความก้าวหน้าที่มีแนวโน้มมากที่สุดในด้าน AI ในทศวรรษที่ผ่านมา 

ด้วย Generative AI คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้รูปแบบพื้นฐานที่เกี่ยวข้องกับอินพุต ซึ่งทำให้สามารถส่งออกเนื้อหาที่คล้ายคลึงกันได้ ระบบเหล่านี้พึ่งพาเครือข่ายฝ่ายตรงข้ามเชิงกำเนิด (GAN) ตัวเข้ารหัสอัตโนมัติแบบแปรผัน และตัวแปลง 

โฆษณาเกี่ยวกับ AI กำเนิดกำลังเติบโตอย่างต่อเนื่อง โดย Gartner ได้รวมไว้ใน “เทคโนโลยีเกิดใหม่และแนวโน้มผลกระทบต่อเรดาร์ในปี 2022" รายงาน. บริษัทกล่าวว่าเป็นหนึ่งในเทคโนโลยีที่มีผลกระทบมากที่สุดและมีการพัฒนาอย่างรวดเร็วในตลาด 

การคาดการณ์ที่สำคัญบางส่วนจากรายงานของ Gartner ได้แก่: 

• ภายในปี 2025 AI กำเนิดจะถูกใช้โดย 50 เปอร์เซ็นต์ของการริเริ่มการคิดค้นและพัฒนายา
  
• ภายในปี 2025 AI เชิงกำเนิดจะผลิตข้อมูล 10 เปอร์เซ็นต์ของข้อมูลทั้งหมด 
• ภายในปี 2027 ผู้ผลิตร้อยละ 30 จะใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการพัฒนาผลิตภัณฑ์ของตน 

เทคนิคการสร้าง AI 

Generative AI สามารถสร้างเนื้อหาใหม่โดยใช้ข้อความ ไฟล์เสียง หรือรูปภาพที่มีอยู่ ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถตรวจจับรูปแบบพื้นฐานที่เกี่ยวข้องกับอินพุตเพื่อให้สามารถสร้างเนื้อหาที่คล้ายคลึงกันได้ 

AI เจเนอเรทีฟบรรลุกระบวนการนี้ด้วยเทคนิคต่างๆ: 

• เครือข่ายฝ่ายตรงข้ามที่ก่อกำเนิด (GANs): GAN ประกอบด้วยเครือข่ายประสาทสองเครือข่าย มีเครื่องกำเนิดและเครือข่ายผู้เลือกปฏิบัติที่ต่อสู้กันเองเพื่อสร้างสมดุลระหว่างทั้งสอง เครือข่ายตัวสร้างสร้างข้อมูลใหม่หรือเนื้อหาที่คล้ายกับข้อมูลต้นทาง เครือข่ายผู้แยกแยะความแตกต่างระหว่างแหล่งที่มาและข้อมูลที่สร้างขึ้นเพื่อรับรู้สิ่งที่ใกล้เคียงกับต้นฉบับมากขึ้น 
• หม้อแปลง: โมเดล Transformer มีชื่อใหญ่ๆ เช่น GPT-3 และเลียนแบบความสนใจทางปัญญาและสามารถวัดความสำคัญของส่วนข้อมูลอินพุตได้ Transformers ได้รับการฝึกฝนให้เข้าใจภาษาหรือภาพ พวกเขายังสามารถเรียนรู้งานการจัดหมวดหมู่และสร้างข้อความหรือรูปภาพจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ 
• ตัวเข้ารหัสอัตโนมัติแบบแปรผัน: ด้วยตัวเข้ารหัสอัตโนมัติแบบแปรผัน ตัวเข้ารหัสจะเข้ารหัสอินพุตเป็นรหัสที่บีบอัด ในขณะที่ตัวถอดรหัสจะสร้างข้อมูลเริ่มต้นจากรหัส เมื่อฝึกอย่างถูกต้อง การแทนค่าแบบบีบอัดสามารถจัดเก็บการกระจายข้อมูลอินพุตเป็นการแสดงแบบมิติที่เล็กลง 

แอปพลิเคชั่นเจเนอเรทีฟ AI

มีแอปพลิเคชันมากมายสำหรับ generative AI ซึ่งครอบคลุมหลายสาขา เช่น การตลาด การศึกษา การดูแลสุขภาพ และความบันเทิง 

ต่อไปนี้เป็นแอปพลิเคชั่นชั้นนำของ generative AI: 

• ดูแลสุขภาพ: เครือข่ายฝ่ายตรงข้ามที่สร้างสรรค์กำลังปฏิวัติอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ พวกเขาสามารถสอนให้สร้างตัวอย่างปลอมของข้อมูลที่ไม่ได้นำเสนอ ซึ่งสามารถนำไปใช้ในการฝึกอบรมและพัฒนาแบบจำลองได้ GAN ยังใช้สำหรับการระบุข้อมูล ปรับปรุงความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล พวกเขาจัดการกับปัญหาสำคัญของกระบวนการย้อนกลับที่สามารถประนีประนอมข้อมูลอันมีค่าของผู้ป่วยได้ 
• เพลง: AI เจเนอเรทีฟยังถูกนำมาใช้ในดนตรีด้วยการสร้างโครงข่ายประสาทเทียมที่สามารถเลียนแบบสมองของมนุษย์ได้ ตัวอย่างเช่น ซอฟต์แวร์ Magenta ของ Google สร้างเพลง AI เพลงแรก ประโยชน์ที่ใหญ่ที่สุดอย่างหนึ่งของ AI ในดนตรีคือความสามารถในการสร้างแนวเพลงใหม่ๆ 
• ภาพเคลื่อนไหว: การประยุกต์ใช้ AI กำเนิดในอุตสาหกรรมภาพยนตร์เติบโตอย่างต่อเนื่อง ช่วยให้มืออาชีพสามารถจับภาพได้ตลอดเวลาแม้สภาพแสงหรือสภาพอากาศเนื่องจากสามารถแปลงภาพถ่ายได้ในภายหลัง AI เจเนอเรทีฟยังสามารถใช้การสังเคราะห์ใบหน้าและการโคลนเสียงเพื่อให้ใช้รูปภาพและวิดีโอของนักแสดงกับวัยต่างๆ ได้ 
• สื่อ: Generative AI ถูกนำมาใช้ทั่วทั้งอุตสาหกรรมสื่อ ตัวอย่างเช่น สามารถขยายขนาดเนื้อหาผ่านความละเอียดสูงพิเศษได้ เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องสามารถเปลี่ยนเนื้อหาคุณภาพต่ำให้เป็นคุณภาพสูงได้ 
• วิทยาการหุ่นยนต์: การสร้างแบบจำลองเชิงกำเนิดช่วยให้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงเสริมกำลังแสดงอคติน้อยลง และสามารถเข้าใจแนวคิดเชิงนามธรรมในการจำลองและโลกแห่งความเป็นจริง 

ความท้าทายของ Generative AI

ด้วยคุณประโยชน์และการใช้งานทั้งหมด AI เชิงกำเนิดยังก่อให้เกิดความท้าทายบางประการ ประการแรก ผู้ไม่ประสงค์ดีสามารถใช้เพื่อดำเนินกิจกรรมที่เป็นอันตราย เช่น การหลอกลวงผู้คนหรือสร้างข่าวสแปม 

อัลกอริทึม AI กำเนิดต้องการข้อมูลการฝึกอบรมจำนวนมากเพื่อให้ทำงานได้สำเร็จ ในขณะเดียวกัน GAN ไม่สามารถส่งออกรูปภาพหรือข้อความใหม่ทั้งหมดได้ พวกเขาต้องใช้ข้อมูลและรวมเข้าด้วยกันเพื่อสร้างเอาต์พุตใหม่ 

ความท้าทายอีกอย่างหนึ่งของ AI เชิงกำเนิดคือผลลัพธ์ที่คาดไม่ถึง โดยโมเดลบางอย่างเช่น GAN นั้นยากต่อการควบคุม ในกรณีนี้ โมเดลอาจไม่เสถียรและสร้างผลลัพธ์ที่ไม่คาดคิดได้ 

ตัวอย่างของบริษัท Generative AI

มีหลายบริษัทที่เกี่ยวข้องกับ Generative AI สำหรับการใช้งานที่หลากหลาย: 

• Synthesia: บริษัทด้าน AI กำเนิดที่มีชื่อเสียงที่สุดแห่งหนึ่งคือ Synthesia ซึ่งเป็นผู้บุกเบิกเทคโนโลยีการสังเคราะห์วิดีโอในยุคแรกๆ บริษัทในสหราชอาณาจักรก่อตั้งขึ้นในปี 2017 และใช้เทคโนโลยีสื่อสังเคราะห์ใหม่สำหรับการสร้างเนื้อหาภาพ ตลอดจนเพื่อลดค่าใช้จ่าย ทักษะ และอุปสรรคด้านภาษาที่จำเป็นในการใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยี 
• AI ส่วนใหญ่: AI ส่วนใหญ่พัฒนาเครื่องมือข้อมูลสังเคราะห์ที่ช่วยให้สามารถจำลองข้อมูลสังเคราะห์ที่สมจริงและเป็นตัวแทนได้ในวงกว้าง สามารถเรียนรู้รูปแบบ โครงสร้าง และความแปรผันจากข้อมูลที่มีอยู่ได้โดยอัตโนมัติ 
• AI การสังเคราะห์: AI การสังเคราะห์ผสมผสานโมเดล AI ที่สร้างใหม่เข้ากับเทคโนโลยี CGI ที่พัฒนาแล้ว จากข้อมูลของบริษัท ท่อส่งที่เป็นกรรมสิทธิ์ของบริษัทช่วยให้สามารถสร้างข้อมูลจำนวนมหาศาลสำหรับการฝึกอบรมโมเดลคอมพิวเตอร์วิทัศน์ที่ซับซ้อนได้ 
• สังเคราะห์: บริษัทข้อมูลสังเคราะห์ชั้นนำ Synthetaic เติบโตข้อมูลคุณภาพสูงสำหรับ AI RAIC ของบริษัท (การจัดหมวดหมู่รูปภาพอัตโนมัติอย่างรวดเร็ว) ทำการวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่ไม่มีโครงสร้างโดยอัตโนมัติ คุณจึงสามารถฝึกฝนและปรับใช้โมเดล AI ได้เร็วกว่าวิธีการแบบเดิม 
• อคเมีย: Aqemia เป็นบริษัทผู้ค้นพบยาแบบซิลิโก อาศัยอัลกอริธึมที่ได้รับแรงบันดาลใจจากควอนตัมแบบ uniqe เพื่อทำนายความสัมพันธ์ร่วมกับ AI เทคนิคนี้ช่วยให้ค้นพบโมเลกุลที่เป็นนวัตกรรมใหม่ๆ ได้อย่างรวดเร็วและมีโอกาสประสบความสำเร็จมากขึ้น 
• ไอมิ: หนึ่งในบริษัท AI ชั้นนำในอุตสาหกรรมเพลง AiMi นำเสนอเพลงอิเล็กทรอนิกส์แบบไดนามิกและไม่มีที่สิ้นสุดที่มีชีวิตชีวาตามเวลาจริง คุณสามารถใช้ AiMi เพื่อสร้างภาพดนตรีที่ให้คุณดื่มด่ำไปกับเสียงและภาพที่ต่อเนื่อง
  

นี่เป็นเพียงส่วนน้อยจากหลายๆ บริษัทที่ใช้ประโยชน์จากโมเดล AI เชิงกำเนิดเพื่อนำไปสู่นวัตกรรมและเทคโนโลยีที่พัฒนาอย่างต่อเนื่อง