Что такое генеративный ИИ?
Generative AI — это форма искусственного интеллекта, которая может создавать текст, изображения и разнообразный контент на основе данных, на которых выполняется обучение.
Генеративный ИИ с пояснением
Generative AI — это модели искусственного интеллекта, предназначенные для создания нового контента в виде письменного текста, аудио, изображений или видео. Приложения и сценарии использования являются широкими и широкими. Генеративный ИИ может быть использован для создания рассказа, основанного на стиле конкретного автора, создания реалистичного образа человека, который не существует, сочинения симфонии в стиле известного композитора или создания видеоклипа из простого текстового описания.
Чтобы лучше понять уникальность генерирующего ИИ, полезно понять, чем он отличается от других типов ИИ, программирования и машинного обучения:
Традиционный ИИ — это системы ИИ, которые могут выполнять определенные задачи, следуя предварительно определенным правилам или алгоритмам. Это прежде всего системы на основе правил, которые не могут учиться на данных или улучшаться с течением времени. С другой стороны, генерирующий ИИ может извлекать уроки из данных и генерировать новые экземпляры данных.
Машинное обучение позволяет системе обучаться на основе данных, а не через явное программирование. Другими словами, машинное обучение — это процесс, в котором компьютерная программа может самостоятельно адаптироваться к новым данным и учиться на них, что приводит к обнаружению тенденций и анализа. Генеративный ИИ использует методы машинного обучения для обучения и создания новых данных.
Диалоговый ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ позволяет машинам понимать человеческий язык и реагировать на него по-человечески. В то время как генеративный ИИ и диалоговый ИИ могут показаться похожими, особенно когда генеративный ИИ используется для генерации текста, похожего на человека, их основное различие заключается в их цели. Диалоговый ИИ используется для создания интерактивных систем, которые могут участвовать в человеко-подобном диалоге, в то время как генеративный ИИ шире, охватывая создание различных типов данных, а не только текста.
Искусственный общий интеллект (AGI), относится к высокоавтономным системам, в настоящее время гипотетическим, которые могут превосходить людей, по крайней мере, экономически ценную работу. Если это будет реализовано, AGI сможет понимать, изучать, адаптировать и внедрять знания по широкому кругу задач. Хотя генерирующий ИИ может быть компонентом таких систем, он не эквивалентен AGI. Generative AI фокусируется на создании новых экземпляров данных, в то время как AGI означает более широкий уровень автономности и возможностей.
Что отличает генеративный ИИ от других?
Generative AI позволяет генерировать новые экземпляры данных разных типов, а не только текст. Это делает генеративный ИИ полезным для проектирования виртуальных помощников, которые генерируют человекоподобные отклики, разрабатывают видеоигры с динамичным и развивающимся контентом и даже генерируют синтетические данные для обучения других моделей ИИ, особенно в сценариях, где сбор реальных данных может быть сложным или непрактичным.
Generative AI уже оказывает значительное влияние на бизнес-приложения. Оно может стимулировать инновации, автоматизировать творческие задачи и обеспечить персонализированное взаимодействие с клиентами. Многие компании рассматривают генерирующий ИИ как мощный новый инструмент для создания контента, решения сложных проблем и преобразования способов взаимодействия клиентов и работников с технологиями.
Как работает генеративный ИИ
Generative AI работает на принципах машинного обучения — отрасли искусственного интеллекта, позволяющей машинам извлекать уроки из данных. Однако, в отличие от традиционных моделей машинного обучения, которые изучают закономерности и делают прогнозы или решения на основе этих моделей, генеративный ИИ делает шаг дальше — он не только обучается на основе данных, но и создает новые экземпляры данных, имитирующие свойства входных данных.
В рамках основных генеративных моделей ИИ, которые более подробно рассматриваются ниже, общий рабочий процесс для работы с генеративным ИИ выглядит следующим образом:
Сбор данных: собирается большой набор данных, содержащий примеры типа генерируемого контента. Например, набор данных изображений для создания реалистичных изображений или набор текстов для генерации последовательных предложений.
Обучение модели: генеративная модель ИИ строится с использованием нейронных сетей. Модель обучается на собранном наборе данных для изучения базовых шаблонов и структур в данных.
Генерация: после обучения модели она может сгенерировать новое содержимое путем отбора проб из скрытого пространства или через сеть генератора в зависимости от используемой модели. Сгенерированный контент представляет собой синтез информации, полученной моделью из данных обучения.
Уточнение: в зависимости от задачи и приложения, сгенерированный контент может подвергаться дальнейшему уточнению или постобработке для повышения его качества или удовлетворения конкретных требований.
Краеугольным камнем генеративного ИИ является глубокое обучение — тип машинного обучения , имитирующий работу человеческого мозга при обработке данных и создании шаблонов для принятия решений. Модели глубокого обучения используют сложные архитектуры, известные как искусственные нейронные сети. Такие сети состоят из многочисленных взаимосвязанных слоев, которые обрабатывают и передают информацию, имитируя нейроны в мозге человека.
Типы генеративного ИИ
Типы генерирующего ИИ разнообразны, каждый из которых обладает уникальными характеристиками и подходит для различных применений. Эти модели в основном подразделяются на следующие три категории:
- Модели на основе трансформатора: Для генерации текста инструментальными были такие модели на основе трансформаторов, как GPT-3 и GPT-4. Они используют архитектуру, которая позволяет им рассматривать весь контекст входного текста, что позволяет им генерировать очень когерентный и контекстуально соответствующий текст.
- Генеративные состязательные сети (ГАН): ГАН состоят из двух частей: генератора и дискриминатора. Генератор создает новые экземпляры данных, в то время как дискриминатор оценивает эти экземпляры на предмет подлинности. По сути, эти две части участвуют в игре, при этом генератор стремится создавать данные, которые дискриминант не может отличить от реальных данных, и дискриминатор пытается лучше выявить фальшивые данные. Со временем генератор становится опытным в создании очень реалистичных экземпляров данных.
- Вариационные автокодировщики (VAE): VAE представляют собой другой тип генеративной модели, которая использует принципы статистического вывода. Они работают, кодируя входные данные в латентное пространство (сжатое представление данных), а затем декодируя это латентное представление для генерации новых данных. Введение фактора случайности в процесс кодирования позволяет VAE генерировать разнообразные, но при этом схожие экземпляры данных.
В то время как модели на основе трансформаторов, VAE и GAN представляют некоторые из наиболее распространенных типов моделей искусственного интеллекта, которые используются в настоящее время, существуют и другие модели. Две из них заслуживают внимания: авторегрессионные модели, которые прогнозируют будущие точки данных на основе предыдущих, и нормализация моделей потоков, которые используют ряд преобразований для моделирования сложных распределений данных
Узнайте больше о генеративном ИИ
Создатели контента и бизнес-лидеры имеют множество новых возможностей. Узнайте, как использовать генеративный ИИ для создания не только текста.
Узнайте о последней версии генеративного ИИ
Создатели контента и бизнес-лидеры имеют множество новых возможностей. Узнайте, как использовать генеративный ИИ для создания не только текста.
Примеры и сценарии использования генеративного ИИ
Число примеров и вариантов использования генерирующего ИИ растет. Благодаря уникальной способности создавать новые экземпляры данных, генерирующий ИИ ведет к разнообразным и интересным приложениям в следующих секторах:
Искусство и развлечения: Generative AI используется для создания уникальных произведений искусства, сочинения музыки и даже создания сценариев для фильмов. Созданы специализированные платформы, использующие генеративные алгоритмы для превращения представленных пользователем изображений в художественные произведения в стиле известных живописцев. Другие платформы используют сверточные нейронные сети, чтобы генерировать образы, похожие на сон, очень сложные. Модели глубокого обучения могут генерировать музыкальные композиции с несколькими инструментами, охватывающими широкий спектр стилей и жанров. А с правильными подсказками, генеративный ИИ можно использовать для создания киносценариев, романов, стихов и практически любого рода литературы, воображаемой.
Технологии и коммуникации. В области технологий и коммуникации генеративный ИИ используется для получения текстовых ответов, похожих на человека, что делает чатбот более привлекательным и способным поддерживать более естественные и расширенные разговоры. Он также используется для создания более интерактивных и привлекательных виртуальных ассистентов. Способность модели генерировать человекоподобный текст делает этих виртуальных помощников гораздо более изощренными и полезными, чем предыдущие поколения технологий виртуальных помощников.
Дизайн и архитектура: Generative AI используется для генерации вариантов дизайна и идей, чтобы помочь графическим дизайнерам в создании уникальных конструкций за меньшее время. Generative AI также используется архитекторами для создания уникальных и эффективных планов этажей на основе соответствующих данных обучения.
Наука и медицина: В медико-биологических науках генеративный ИИ используется для разработки новых кандидатов на лекарства, сокращая фазы открытия до нескольких дней, а не лет. Для медицинской визуализации GANs в настоящее время используются для генерации синтетических изображений МРТ мозга для обучения ИИ. Это особенно полезно в сценариях, в которых данных недостаточно из-за проблем с конфиденциальностью.
Электронная коммерция: Компании используют GANs для создания гиперреалистичных 3D-моделей для рекламы. Эти модели, сгенерированные ИИ, могут быть настроены в соответствии с требуемыми демографическими и эстетическими особенностями. Генеративные алгоритмы также используются для создания персонализированного маркетингового контента, помогая компаниям более эффективно общаться со своими клиентами.
Задачи внедрения генеративного ИИ
Проблемы внедрения генеративного ИИ охватывают целый ряд технических и этических проблем, которые необходимо решать по мере более широкого внедрения технологии. Здесь мы рассмотрим некоторые основные проблемы, с которыми сегодня сталкиваются организации.
Требования к данным: для эффективного обучения генеративным моделям ИИ требуется значительный объем высококачественных релевантных данных. Получение таких данных может быть сложным, особенно в тех областях, где данные дефицитные, конфиденциальные или защищенные, например, в здравоохранении или финансах. Кроме того, обеспечение многообразия и репрезентативности данных во избежание предвзятости в генерируемых результатах может быть сложной задачей. Одним из решений этой проблемы может быть использование синтетических данных – искусственно созданных данных, которые имитируют характеристики реальных данных. Все чаще нишевые компании по обработке данных специализируются на создании синтетических данных, которые можно использовать для обучения на базе ИИ, сохраняя при этом конфиденциальность и конфиденциальность.
Сложность обучения: Обучение генеративных моделей ИИ, особенно более сложных моделей, таких как ГАН или модели на основе трансформаторов, является вычислительно трудоемким, трудоемким и дорогостоящим. Для этого необходимы значительные ресурсы и экспертные знания, которые могут стать препятствием для небольших организаций или новых для ИИ. Распределенное обучение, в котором процесс обучения разделен на несколько машин или GPU, может помочь ускорить процесс. Кроме того, перенос обучения, метод, при котором предварительно обученная модель настраивается по конкретной задаче, может снизить сложность обучения и снизить потребности в ресурсах.
Контроль выпуска: контроль за выходом генеративного ИИ может быть сложным. Генеративные модели могут генерировать нежелательный или нерелевантный контент. Например, модели ИИ могут создавать вымышленный, неправильный, оскорбительный или предвзятый текст. Улучшение обучения модели за счет предоставления более разнообразных и репрезентативных данных может помочь в решении этой проблемы. Кроме того, внедрение механизмов фильтрации или проверки создаваемого контента может обеспечить его релевантность и уместность.
Этические опасения: Генеративный ИИ вызывает несколько этических проблем, особенно с точки зрения подлинности и целостности создаваемого контента. Deepfakes, созданные GANs, могут быть неправильно использованы для распространения дезинформации или для мошеннической деятельности. Генеративные текстовые модели могут быть использованы для создания вводящих в заблуждение новостных статей или фальшивых обзоров. Крайне важно разработать надежные этические рекомендации по использованию генерирующего ИИ. Такие технологии, как цифровая водяная маркировка или блокчейн, помогают отслеживать и аутентифицировать контент, сгенерированный ИИ. Кроме того, развитие грамотности искусственного интеллекта среди общественности может снизить риски дезинформации или мошенничества.
Регламентирующие препятствия: отсутствует четкое регламентационное руководство по использованию генеративного ИИ. По мере того, как ИИ продолжает быстро развиваться, законы и нормативные акты изо всех сил стараются идти в ногу со временем, что приводит к неопределенностям и потенциальным правовым спорам.
Для формирования всеобъемлющей и эффективной нормативной базы необходимы постоянный диалог и сотрудничество между технологами, директивными органами, экспертами по правовым вопросам и обществом в целом. Они должны быть направлены на содействие ответственному использованию ИИ при одновременном снижении его рисков.
История генеративного ИИ
История генерирующего ИИ отмечена рядом ключевых разработок и вех. В 1980-х годах специалисты по обработке данных, стремящиеся выйти за рамки предопределенных правил и алгоритмов традиционного ИИ, начали сажать семена генеративного подхода с разработкой простых генеративных моделей, таких как наивный байесовский классификатор.
Позже в 1980-х и 1990-х годах появились такие модели, как Hopfield Networks и машины Больцмана с целью создания нейронных сетей, способных генерировать новые данные. Но масштабирование до больших наборов данных было затруднительным, и такие проблемы, как проблема исчезнувшего градиента, затрудняли обучение глубоким сетям.
В 2006 году Ограниченная машина Больцмана (англ. Restricted Boltzmann Machine, RBM) решила проблему уклона, что позволило предварительно обучить слои в глубокой нейронной сети. Такой подход привел к развитию сетей глубоких убеждений, одной из самых ранних глубоких генеративных моделей.
В 2014 году была введена генеративная состязательная сеть (ГАН), демонстрирующая впечатляющую способность генерировать реалистичные данные, особенно изображения. Примерно в это же время был введен вариационный автокодировщик (VAE), предлагающий вероятностный подход к автокодировщикам, который поддерживал более принципиальную структуру генерации данных.
В конце 2010-х годов наблюдался рост трансформерных моделей, особенно в области обработки естественного языка (NLP). Такие модели, как генеративные пре-тренировочные трансформаторы (GPT) и двунаправленные энкодеры Представления от трансформеров (BERT) произвели революцию в НЛП с возможностью понимать и генерировать человекоподобный текст.
Сегодня генерирующий ИИ — это динамичная область с активными исследованиями и разнообразными приложениями. Технология продолжает развиваться, с более новыми моделями, такими как GPT-4, и DALL-E, продвигая границы того, что может генерировать ИИ. Также все больше внимания уделяется тому, чтобы генеративный ИИ стал более контролируемым и ответственным с точки зрения этики.
История генерирующего ИИ является свидетельством огромного прогресса в этой области за последние несколько десятилетий. Он демонстрирует способность сочетать прочные теоретические основы с инновационными практическими приложениями. Продвигаясь вперед, уроки этой истории послужат ориентиром в использовании потенциала генерирующего ИИ ответственно и эффективно, формируя будущее, в котором ИИ беспрецедентно повышает творческий потенциал и продуктивность человека.
Заключение
Уже сейчас генерирующий ИИ — термин, который когда-то казался понятием, вытянутым прямо из научной фантастики, стал неотъемлемой частью нашей повседневной жизни. Это появление в большей области ИИ представляет собой значительный скачок вперед. Возможности традиционного ИИ, который может извлекать уроки из данных, принимать решения и автоматизировать процессы, расширяют возможности создания. Это нововведение открывает путь для приложений, которые ранее были невообразимы.
Для компаний во всех отраслях генеративный ИИ ведет к появлению истинного «бизнес-ии», способного помочь организации автоматизировать процессы, улучшить взаимодействие с клиентами и всемерно повысить эффективность. От создания реалистичных изображений и анимаций для игровой индустрии до создания виртуальных помощников, которые могут составлять электронные письма или писать код для создания синтетических данных в исследовательских и учебных целях, бизнес-искусственный интеллект может помочь компаниям повысить производительность по всем направлениям бизнеса и стимулировать рост в будущем.