Що таке Генеративний ІІ?

Генеративний ІІ останнім часом викликає багато шуму. 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 Массачусетського технологічного інституту, генеративний ІІ є одним з найперспективніших досягнень у сфері ІІ за останні десять років.

За допомогою Генеративного ІІ комп’ютери можуть вивчати основні закономірності, що стосуються вхідних даних, що дозволяє їм виводити подібний контент. Ці системи використовують генеративні суперницькі мережі (GAN), варіаційні автокодувальники та трансформери.

Гайп навколо Генеративного ІІ зростає поступово, і Gartner включив його у свій звіт “Емерджентні технології та тенденції 2022 року”. За словами компанії, це одна з найбільш впливаючих і швидко розвиваючихся технологій на ринку.

Деякі з ключових прогнозів цього звіту Gartner включають:

• До 2025 року Генеративний ІІ буде використовуватися у 50% ініціатив відкриття та розробки ліків.
• До 2025 року Генеративний ІІ буде виробляти 10% усіх даних. 
• До 2027 року 30% виробників будуть використовувати Генеративний ІІ для підвищення ефективності розробки продукції.

Техніки Генеративного ІІ

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

Генеративний ІІ досягає цього процесу за допомогою різних технік:

• Генеративні суперницькі мережі (GAN): GAN складаються з двох нейронних мереж. Є генеративна мережа та дискримінативна мережа, які протиставляються одна одній, щоб встановити рівновагу між ними. Генеративна мережа генерує нові дані або контент, подібний до джерельних даних. Дискримінативна мережа розрізняє джерельні дані та згенеровані дані, щоб визначити, що ближче до оригіналу. 
• Трансформери: Моделі трансформерів включають відомі імена, такі як GPT-3, і вони імітують когнітивну увагу та можуть вимірювати значення частин вхідних даних. Трансформери навчаються розуміти мову або зображення. Вони також можуть вивчати завдання класифікації та генерувати тексти або зображення з великих наборів даних. 
• Варіаційні автокодувальники: З варіаційними автокодувальниками, кодувальник кодує вхідні дані у стиснутий код, а декодувальник відновлює початкову інформацію з коду. Коли вони правильно навчаються, стиснуте представлення може зберігати розподіл вхідних даних як меншої розмірності.

Застосування Генеративного ІІ

Є широкий спектр застосувань Генеративного ІІ, який охоплює багато галузей, таких як маркетинг, освіта, охорона здоров’я та розваги.

Деякі з найкращих застосувань Генеративного ІІ включають:

• Охорона здоров’я: Генеративні суперницькі мережі революціонізують галузі охорони здоров’я. Їх можна навчити генерувати фальшиві приклади недопредставлених даних, які потім можна використовувати для навчання та розробки моделі. GAN також використовуються для ідентифікації даних, покращення конфіденційності та безпеки даних. Вони вирішують основну проблему процесу зворотного процесу, який може поставити під загрозу цінні дані пацієнтів. 
• Музика: Генеративний ІІ також використовується у музиці шляхом створення нейронних мереж, які можуть імітувати людський мозок. Наприклад, програмне забезпечення Magenta компанії Google створило першу пісню, створену ІІ. Одним з найбільших переваг Генеративного ІІ у музиці є його здатність створювати нові жанри. 
• Кінематограф: Застосування Генеративного ІІ у кіноіндустрії продовжують зростати. Він дозволяє професіоналам захоплювати кадр у будь-який момент, незалежно від освітлення чи погодних умов, оскільки фото можна перетворити пізніше. Генеративний ІІ також може використовувати синтез обличчя та клонування голосу, щоб дозволити використовувати зображення та відео акторів з різним віком. 
• Медіа: Генеративний ІІ використовується по всій медіаіндустрії. Наприклад, він може підвищувати якість контенту за допомогою супер-розширення. Техніки машинного навчання можуть перетворювати низькоякісний контент у високоякісний. 
• Робототехніка: Генеративне моделювання допомагає моделям машинного навчання з підкріпленням виявляти менше упередженості та能够 розуміти абстрактні концепції у симуляції та реальному світі.

Виклики Генеративного ІІ

З усіма своїми перевагами та застосувань, Генеративний ІІ також ставить деякі виклики. По-перше, його можна використовувати зловмисниками для здійснення шкідливих дій, таких як шахрайство чи створення спам-повідомлень.

Алгоритми Генеративного ІІ потребують великої кількості тренувальних даних для успішного виконання завдань. Одночасно GAN не можуть виводити зовсім нові зображення чи текст, вони повинні брати дані та поєднувати їх, щоб створити новий вивід.

Іншим викликом Генеративного ІІ є непередбачувані результати, деякі моделі, такі як GAN, можуть бути важкими для контролю. Коли це відбувається, моделі можуть бути нестабільними та генерувати непередбачуваний результат.

Приклади компаній Генеративного ІІ

Є багато компаній, які займаються Генеративним ІІ для широкого спектра застосувань:

• Synthesia: Однією з найбільш відомих компаній Генеративного ІІ є Synthesia, яка була одним з перших піонерів технології синтезу відео. Компанія була заснована у 2017 році у Великій Британії та реалізує нову синтетичну медіатехнологію для створення візуального контенту, а також для зменшення витрат, навичок та мовних бар’єрів для використання цієї технології. 
• Mostly AI: Mostly AI розробила двигун синтетичних даних, який дозволяє симулювати реалістичні та репрезентативні синтетичні дані у великому масштабі. Він може автоматично вивчати закономірності, структуру та варіацію з існуючих даних. 
• Synthesis AI: Synthesis AI поєднує нові моделі Генеративного ІІ та еволюційні технології комп’ютерної графіки. За словами компанії, їхня власна трубопровідна система дозволяє генерувати велику кількість даних для навчання складних моделей комп’ютерного зору. 
• Synthetaic: Ведуча компанія синтетичних даних, Synthetaic росте високоякісні дані для ІІ. Система RAIC (Швидка автоматична категоризація зображень) компанії автоматизує аналіз великих, неструктурованих наборів даних, щоб ви могли швидше тренувати та розгортати моделі ІІ, ніж традиційні підходи. 
• Aqemia: Компанія з відкриття ліків in silico, Aqemia покладається на унікальні квантово-інспіровані алгоритми для прогнозування спорідненості, поєднані з ІІ. Цей підхід допомагає швидко відкривати більш інноваційні молекули з кращими шансами на успіх. 
• AiMi: Одна з топових компаній Генеративного ІІ у музичній індустрії, AiMi доставляє динамічний, безперервний 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 ІІ для впровадження інноваційних та постійно еволюціонуючих технологій.