Що таке Генеративний AI?

Генеративний AI最近 багато шumuє. Термін використовується для позначення будь-якого типу системи штучного інтелекту, яка використовує алгоритми навчання без нагляду або з частковим наглядом для створення нових цифрових зображень, відео, аудіо та тексту. За даними MIT, генеративний AI – один з найперспективніших досягнень у сфері AI за останні десять років. 

За допомогою Генеративного AI комп’ютери можуть вивчити фундаментальні закономірності, що стосуються вхідних даних, що дозволяє їм виводити подібний контент. Ці системи використовують генеративні суперницькі мережі (GANs), варіаційні автоенкодери та трансформери. 

Гайп навколо генеративного AI зростає поступово, з Gartner, який включив його в свій звіт «Емерджентні технології та тенденції Impact Radar для 2022». За даними компанії, це одна з найбільш впливаючих та швидко еволюціонуючих технологій на ринку. 

Деякі з ключових прогнозів цього звіту Gartner включають: 

• До 2025 року генеративний AI буде використовуватися 50 відсотками ініціатив з відкриття та розробки ліків.
• До 2025 року генеративний AI буде виробляти 10 відсотків усіх даних. 
• До 2027 року 30 відсотків виробників будуть використовувати генеративний AI для підвищення ефективності розробки продукції. 

Техніки Генеративного AI 

Генеративний AI може створювати новий контент, використовуючи існуючий текст, аудіофайли або зображення. Він дозволяє комп’ютерам виявляти основну закономірність, пов’язану з вхідними даними, щоб створити подібний контент. 

Генеративний AI досягає цього процесу за допомогою різних технік: 

• Генеративні суперницькі мережі (GANs): GANs складаються з двох нейронних мереж. Є мережа-генератор і мережа-дискримінатор, які протиставляються одна одній, щоб встановити рівновагу між ними. Мережа-генератор генерує нові дані або контент, подібний до джерельних даних. Мережа-дискримінатор розрізняє джерельні дані та згенерований контент, щоб розпізнати, що ближче до оригіналу. 
• Трансформери: Моделі трансформерів включають великі імена, такі як GPT-3, і вони імітують когнітивну увагу та можуть виміряти значення частини вхідних даних. Трансформери тренуються для розуміння мови або зображення. Вони також можуть вивчити завдання класифікації та генерувати тексти або зображення з великих наборів даних. 
• Варіаційні автоенкодери: З варіаційними автоенкодерами, кодувальник кодує вхідні дані в стислий код, а декодувальник відтворює початкову інформацію з коду. Коли вони правильно тренуються, стиснене представлення може зберігати розподіл вхідних даних як представлення меншої розмірності. 

Застосування Генеративного AI

Існує широкий спектр застосувань генеративного AI, який охоплює багато галузей, таких як маркетинг, освіта, охорона здоров’я та розваги. 

Ось деякі з найкращих застосувань генеративного AI: 

• Охорона здоров’я: Генеративні суперницькі мережі революціонізують галузі охорони здоров’я. Їх можна навчити генерувати фальшиві приклади недопредставлених даних, які потім можна використовувати для тренування та розвитку моделі. GANs також використовуються для ідентифікації даних, покращення конфіденційності та безпеки даних. Вони вирішують велику проблему процесу зворотного процесу, який може поставити під загрозу цінні дані пацієнтів. 
• Музика: Генеративний AI також використовується в музиці шляхом створення нейронних мереж, які можуть імітувати людський мозок. Наприклад, програмне забезпечення Magenta компанії Google створило першу пісню, створену штучним інтелектом. Однією з найбільших переваг генеративного AI в музиці є його здатність створювати нові жанри. 
• Кіно: Застосування генеративного AI в кіноіндустрії продовжують зростати. Він дозволяє професіоналам захоплювати кадр в будь-який момент, незалежно від освітлення чи погодних умов, оскільки фото можна перетворити пізніше. Генеративний AI також може використовувати синтез обличчя та клонування голосу, щоб дозволити використовувати зображення акторів та відео з різними віками. 
• ЗМІ: Генеративний AI використовується по всій медійній індустрії. Наприклад, він може підвищувати якість контенту за допомогою супер-розрішення. Техніки машинного навчання можуть перетворити низькоякісний контент на високоякісний. 
• Робототехніка: Генеративне моделювання допомагає моделям машинного навчання з посиленою строгою демонстрацією виявляти менше упередженості та розуміти абстрактні концепції в симуляції та реальному світі. 

Виклики Генеративного AI

З усіма своїми перевагами та застосунками генеративний AI також ставить деякі виклики. По-перше, його можна використовувати зловмисниками для здійснення шкідливих дій, таких як обман людей або створення спам-новин. 

Алгоритми генеративного AI потребують великої кількості тренувальних даних для успішного виконання завдань. Водночас GANs не можуть виводити абсолютно нові зображення або тексти, вони повинні взяти дані та поєднати їх разом, щоб створити новий вивід. 

Іншим викликом генеративного AI є непередбачувані результати, з деякими моделями, такими як GANs, які важко контролювати. Коли це відбувається, моделі можуть бути нестабільними та генерувати непередбачуваний результат. 

Приклади компаній Генеративного AI

Є багато компаній, які займаються Генеративним AI для широкого спектра застосунків: 

• Synthesia: Однією з найбільш відомих компаній генеративного AI є Synthesia, яка була одним з перших піонерів технології відеосинтезу. Британська компанія була заснована в 2017 році та реалізує нову синтетичну медіа-технологію для візуальної створення контенту, а також для зниження витрат, навичок та мовних бар’єрів для використання цієї технології. 
• Mostly AI: Mostly AI розробила двигун синтетичних даних, який дозволяє симулювати реалістичні та представницькі синтетичні дані у великому масштабі. Він може автоматично вивчити закономірності, структуру та варіацію з існуючих даних. 
• Synthesis AI: Synthesis AI поєднує нові генеративні моделі AI та еволюційні технології CGI. За даними компанії, їхня власна труба дозволяє генерувати великі об’єми даних для тренування складних моделей комп’ютерного зору. 
• Synthetaic: Ведуча компанія з синтетичних даних, Synthetaic зростає високоякісні дані для AI. RAIC (Швидка автоматична категоризація зображень) компанії автоматизує аналіз великих, неструктурованих наборів даних, щоб ви могли тренувати та розгортати моделі AI швидше, ніж традиційні підходи. 
• Aqemia: Компанія з відкриття ліків in silico, Aqemia покладається на унікальні квантово-інспіровані алгоритми для передбачення спорідненности, поєднані з AI. Цей підхід допомагає швидко відкривати більш інноваційні молекули з кращими шансами на успіх. 
• AiMi: Одна з найкращих компаній генеративного AI в музичній індустрії, AiMi доставляє динамічний, нескінченний потік електронної музики, який оживляє в реальному часі. Ви можете використовувати AiMi для створення музичних пейзажів, які занурюють вас у безперервний звук та візуальні ефекти.

Це лише кілька з багатьох компаній, які використовують моделі генеративного AI для впровадження інноваційних та постійно еволюціонуючих технологій.