Генеративный ИИ с простыми терминами

Генеративный ИИ — это тип ИИ, который создает контент, сначала обучая шаблоны в существующих данных, а затем генерируя новый контент, который соответствует этим шаблонам аналогичным образом.

Именно так генеративный ИИ может создать рассказ на основе стиля конкретного автора, сгенерировать реалистичный образ человека, который не существует, составить симфонию в стиле известного композитора или создать видеоклип из простого текстового описания.

Генеративный ИИ и другие типы ИИ

Генеративный ИИ уникален для других типов ИИ тем, как он создает новые комбинации на основе определенных шаблонов в наборах данных. Это делается путем изучения статистических отношений между словами, например, для прогнозирования того, что будет дальше.

Вот как генеративный ИИ сравнивает и контрастирует с другими формами ИИ:

Генеративный ИИ и традиционный ИИ

Традиционный ИИ — это системы ИИ, которые выполняют определенные задачи, следуя предварительно определенным правилам или алгоритмам. В первую очередь, это системы на основе правил, которые не могут учиться на основе данных или совершенствоваться со временем без прямого вмешательства человека. С другой стороны, генеративный ИИ может обучаться на основе данных и генерировать их новые формы.

Генеративный ИИ и машинное обучение

Машинное обучение позволяет системе учиться на основе данных, а не с помощью явного программирования. Другими словами, машинное обучение — это процесс, с помощью которого компьютерная программа адаптируется к новым данным независимо и обучается на них, что приводит к обнаружению тенденций и понимания. Генеративный ИИ использует методы машинного обучения для обучения и создания новых данных.

Генеративный и диалоговый ИИ

Диалоговый искусственный интеллект позволяет машинам понимать человеческий язык и реагировать на него по-человечески. В то время как генеративный ИИ и диалоговый ИИ аналогичны, особенно когда генеративный ИИ используется для генерации человекоподобного текста, их основное отличие заключается в их цели. Диалоговый ИИ используется для создания интерактивных систем, которые участвуют в человеческом диалоге, в то время как генеративный ИИ шире, включая создание различных типов контента, а не только текста.

Генеративный ИИ и искусственный общий интеллект

Искусственный общий интеллект (AGI) относится к высокоавтономным, но в настоящее время гипотетическим, системам, которые могут превосходить людей при выполнении наиболее экономически ценных задач. Если это будет реализовано, AGI сможет понимать, изучать, адаптировать и внедрять знания по широкому спектру функций. Хотя генеративный ИИ может быть компонентом таких систем, он не эквивалентен AGI. Генеративный ИИ фокусируется на создании новых экземпляров данных, тогда как AGI обозначает более широкий уровень автономности и возможностей.

Что отличает генеративный ИИ от других типов ИИ?

Генеративный ИИ оказывает глубокое влияние на бизнес-приложения, ускоряя генерацию идей, создавая персонализированный интерфейс и оптимизируя потоки операций за счет сокращения объема выполняемых вручную операций.

Примеры задач, которые ускоряет генеративный ИИ:

Инновации

• Быстрое создание прототипов: быстрое создание нескольких концепций проектирования, помогающих дизайнерам и инженерам выполнять итерацию.
• Творческое поколение контента: позволяет писателям, художникам и музыкантам исследовать новые стили или идеи с помощью черновиков, созданных ИИ.
• Научное открытие: создание новых молекулярных структур путём изучения закономерностей из существующих химических баз данных, что позволяет ученым прогнозировать химические свойства перед их синтезом.
• Разработка продукта: моделирование отзывов пользователей или реакции рынка на новые концепции перед запуском.

Персонализация

• Пользовательский контент: отправка персонализированных электронных сообщений, объявлений или рекомендаций по продуктам, адаптированных к индивидуальному поведению пользователей.
• Адаптивное обучение: создание уроков или викторин, соответствующих темпу и стилю ученика.
• Здравоохранение: создание персонализированных планов лечения или анализа состояния здоровья на основе данных пациентов.
• Развлечения: Адаптация сюжетных линий или визуальных эффектов в играх в соответствии с пользовательскими предпочтениями.

Автоматизация

• Создание контента: помощь создателям в мозговом штурме с генерацией изображений, редактированием видео и т. д.
• Поддержка клиентов: помощь агентам в обработке запросов. Чат-боты на базе искусственного интеллекта помогают клиентам устранять проблемы и эскалировать их, если они не в состоянии.
• Генерация кода: автоматизация повторяющихся задач кодирования или генерация кода.
• Обработка документов: суммирование, перевод или извлечение ключевой информации из больших объемов текста.

Как работает генеративный ИИ

Генеративный ИИ работает на основе принципов машинного обучения. Однако, в отличие от традиционных моделей машинного обучения, которые изучают шаблоны и делают прогнозы или решения на основе этих шаблонов, генеративный ИИ делает шаг дальше — он не только обучается на основе данных, но и создает новые инстанции данных, имитирующие свойства входных данных.

Краеугольным камнем генеративного ИИ является глубокое обучение, тип машинного обучения, имитирующий обработку данных человеческим мозгом и создание шаблонов для принятия решений. Это достигается за счет использования искусственных нейронных сетей, которые состоят из множества взаимосвязанных слоев, обрабатывающих и передающих информацию, имитирующих нейроны в мозге человека.

Вот общий рабочий процесс для работы генеративного ИИ:

Обучение на основе данных

Модели генеративного ИИ начинаются с приема больших объемов данных — текста, изображений, аудио и других форматов. Во время обучения модель определяет статистические модели и структуры в данных, которые формируют основу для ее способности генерировать новое содержимое.

Распознавание закономерностей и связей

После обучения модель распознает сложные отношения между элементами в данных. Например, в языковых моделях это включает в себя понимание грамматики, контекста, тона и даже намерения. В моделях изображений это может включать распознавание форм, текстур и пространственных аранжировок.

Использование подсказок для создания нового содержимого

Генеративный ИИ отвечает на запросы — данные ввода пользователя, которые направляют модель при создании нового контента. Эти подсказки могут быть вопросами, инструкциями или примерами. На основе изученных моделей модель генерирует выходы, которые являются когерентными, контекстно-релевантными и часто неотличимыми от человеческого содержания.

Как люди работают с генеративным ИИ

В зависимости от целей и используемых ими инструментов люди взаимодействуют с генеративным ИИ различными способами:

• Написание и общение: такие инструменты, как Grammarly и ChatGPT, помогают создавать электронные письма, улучшать тон, исправлять грамматику и генерировать идеи контента. Независимо от того, пишете ли вы отчет или создаете сообщение в социальных сетях, эти инструменты помогают оптимизировать процесс и повысить ясность.
• Кодирование: GitHub Copilot поддерживает разработчиков, предлагая фрагменты кода, идентифицируя ошибки и генерируя целые функции.
• Производительность и организация. Ассистенты ИИ могут помочь своим пользователям мгновенно получать ответы, выполнять рутинные задачи (например, планировать встречи и ввод данных) и поддерживать принятие решений. Например, Joule от SAP может предоставлять пользователям информацию на основе контекста бизнес-данных и автоматизировать повторяющиеся задачи, такие как сопоставление счетов. Фактически пользователи могут адаптировать Joule к своим ролям и обязанностям, от финансов до управления персоналом и т. д.
• Исследования и обучение. Студенты и специалисты используют ассистентов по продуктивности ИИ для объяснения сложных тем, резюмирования статей и мозгового штурма идей.

Принимая рутинные и утомительные задачи, инструменты генеративного ИИ освобождают время, чтобы люди взяли на себя более стратегические обязанности.

Типы генеративного ИИ

Модели генеративного ИИ отличаются тем, что они делают и как создаются. Их сильные стороны и возможности решения проблем зависят от их архитектуры. Эти различия имеют значение, поскольку они определяют, как ИИ работает в реальных сценариях, от написания и написания до создания изображений.

На высоком уровне модели генеративного ИИ делятся на несколько категорий, каждая из которых имеет собственный подход к обучению и генерации новых данных:

1. Модели на основе трансформаторов: модели, построенные на архитектурах трансформаторов, используют механизмы внимания для понимания отношений между словами или токенами в длинных последовательностях. Это позволяет диалоговым и ассистентным ИИ генерировать согласованный контекстно-зависимый текст даже в параграфах или во всех документах.
2. Генеративные состязательные сети (ГАН): ГАН состоят из двух нейронных сетей, генератора и дискриминатора. Генератор создает новые данные, в то время как дискриминатор оценивает их подлинность. Со временем это конкурентное отношение приводит к уточнению. В качестве примеров можно привести цифровые инструменты создания изображений, которые используют GAN для создания визуальных элементов и управления ими.
3. Вариационные автокодировщики (VAE): Одно из приложений VAE — поколение музыки. Они работают путем комбинирования кодировщика, который сжимает данные в латентное пространство, и декодера, который реконструирует данные из этого пространства. Декодер вводит случайность, что позволяет использовать различные выходы. Другими словами, инструменты создания музыки тренируются на аудиоданных и пытаются реконструировать их на основе последовательностей и закономерностей, которые они находят.
4. Авторегрессионные модели: Эти модели генерируют данные за один шаг, прогнозируя следующий элемент на основе ранее сгенерированных элементов. Этот подход обычно используется при языковом моделировании, где каждое слово или маркер генерируется последовательно. Авторегрессионные модели используют несколько популярных инструментов генеративного ИИ.
5. Нормализация моделей потока: Этот класс генеративных моделей преобразует простые вероятностные распределения в сложные, используя ряд обратимых функций. Они особенно полезны для задач, в которых точная оценка вероятности важна, например, для генерации изображений.

Примеры и сценарии использования генеративного ИИ

Благодаря уникальной способности создавать новый контент генеративный ИИ позволяет создавать разнообразные интересные приложения.

Корпоративные сценарии использования

Генеративный ИИ трансформирует различные отрасли за счет оптимизации рабочих процессов и внедрения инноваций.

• Управление персоналом. Генеративный ИИ автоматизирует такие задачи, как составление описаний должностей и генерация индивидуальных вопросов для собеседований на основе профилей кандидатов. Например, Mahindra & Mahindra, индийский производитель автомобилей, использует генеративный ИИ для более быстрого принятия решений по найму.
• Управление цепочкой поставок: AMD, компания-производитель вычислительных технологий, разработала инструмент устранения неполадок на основе ИИ, который анализирует подтверждения заказов клиентов, выявляет проблемы с распределением и выявляет дефицит запасов. Сотрудники взаимодействуют с этим инструментом с помощью чат-бота на естественном языке, что делает сложный анализ данных более доступным и действенным. Это иллюстрирует, как генеративный ИИ стимулирует принятие более взвешенных решений и повышает эффективность операций.
• Профессиональные услуги. Выбирая ключевые показатели, генеративный ИИ предупреждает пользователей о рисках и информирует рассказы с помощью аналитики на основе данных. Компания Accenture расширила возможности финансовых отделов, сократив их рабочую нагрузку и помогая им быстрее принимать более обоснованные решения.

Текстовый и диалоговый искусственный интеллект

Генеративный ИИ кардинально меняет коммуникацию, создавая человекоподобный текст, который улучшает взаимодействие с пользователем. Это позволяет продвинутым чат-ботам и виртуальным ассистентам поддерживать естественные, человекоподобные разговоры. Эти системы более чувствительны и зависимы от контекста, чем предыдущие поколения, что делает их ценными инструментами для обслуживания клиентов, личной помощи и многого другого.

Кроме того, такие инструменты, как письменные ассистенты, помогают людям выражать себя с большей ясностью и уверенностью. Независимо от того, занимаются ли они составлением электронных писем, обобщением документов или созданием творческого контента, эти инструменты генерации текстов предоставляют им согласованный, актуальный и грамматически правильный язык на основе их подсказок.

Изображения и дизайн

В творческих областях генеративный ИИ является мощным инструментом для визуальной итерации. В графическом дизайне и архитектуре она помогает специалистам быстро создавать уникальные концепции дизайна и эффективные планы этажей на основе данных обучения. В искусстве платформы преобразуют переданные пользователем изображения в произведения искусства, стилизованные после известных художников. Скользящие нейронные сети могут также производить сюрреалистические, сноподобные визуальные эффекты, продвигая границы цифрового творчества.

Музыка и видео

Продвинутые модели теперь могут сочинять музыку в широком диапазоне жанров, имитируя множество инструментов и стилей с впечатляющей слаженностью и эмоциональной глубиной.

В производстве видео передовые системы генеративного ИИ могут даже создавать короткие, реалистичные клипы в комплекте с синхронизированным аудио, окружающим звуком и даже диалогами. Эти модели поддерживают кинематографические и анимированные стили, включая предоставленные пользователем ссылки на персонализированные сцены, такие как вставка подобия человека в генерируемое видео. При физическом движении и пожизненном рендеринге эти инструменты открывают новые возможности для музыкальных клипов, короткометражных фильмов и захватывающего цифрового опыта.

Проблемы и риски внедрения генеративного ИИ

Проблемы и риски при внедрении генеративного ИИ связаны с целым рядом технических, организационных и этических проблем, которые руководители должны решать по мере развития технологий. Здесь мы рассмотрим некоторые основные проблемы и стратегии, которые организации могут использовать для эффективной навигации по ним.

• Требования к данным. Модели генеративного ИИ требуют значительного объема высококачественных, разнообразных и релевантных данных для эффективного обучения. Получение таких данных может быть затруднительным, особенно в областях, где данных недостаточно, конфиденциальных или защищенных, например, в здравоохранении или финансах. Кроме того, обеспечение разнообразия и точности выборки данных во избежание смещения в генерируемом выходе потенциально является сложным. Одним из решений этой проблемы может быть использование синтетических данных — искусственно созданных данных, имитирующих характеристики реальных данных. Все чаще нишевые компании, работающие с данными, специализируются на генерации синтетических данных, обучаемых системами ИИ, сохраняя при этом конфиденциальность и конфиденциальность.
• Сложность обучения. Обучение моделей генеративного ИИ, особенно более сложных, таких как GANS, или моделей, основанных на преобразователях, требует больших вычислительных затрат, трудозатрат и затрат. Для этого требуются значительные ресурсы и опыт, которые являются препятствием для небольших организаций или тех, кто впервые использует искусственный интеллект. Распределенное обучение, где процесс обучения проходит на нескольких машинах или GPU, помогает ускорить процесс. Кроме того, метод переноса обучения, в котором разработчики точно настраивают предварительно обученную модель для конкретной задачи, снижает сложность обучения и требования к ресурсам.
• Управление выводом: генеративные модели могут создавать контент, который является неточным, нерелевантным или неподходящим. Оптимизация обучения модели за счет предоставления более разнообразных и репрезентативных данных помогает справиться с этой проблемой. Кроме того, механизмы реализации, такие как системы фильтрации и циклы обратной связи, помогают отслеживать и уточнять выходные данные. Внедрение объяснимости и справедливости в дизайн модели крайне важно для обеспечения доверия и актуальности.
• Этические проблемы: генеративный ИИ порождает несколько этических проблем, особенно с точки зрения подлинности и целостности сгенерированного контента. Deepfakes, созданные GANs, могут распространять дезинформацию и способствовать мошенничеству. Генеративные текстовые модели также используются для создания вводящих в заблуждение новостных статей или фейковых отзывов. Крайне важно разработать надежные этические принципы использования генеративного ИИ. Такие технологии, как цифровой водяной знак или блокчейн, помогают отслеживать и аутентифицировать сгенерированный ИИ контент. Кроме того, развитие грамотности среди населения, связанной с искусственным интеллектом, может помочь снизить риски дезинформации и мошенничества.
• Нормативные ограничения: нет четких нормативных указаний по использованию генеративного ИИ. По мере стремительного развития ИИ законы и нормативные акты с трудом справляются с проблемами, что приводит к неопределенности и потенциальным правовым спорам.

Для обеспечения ответственного использования генеративного ИИ важное значение имеет стратегическое сотрудничество между технологами, политиками, экспертами по правовым вопросам и широкой общественностью. Это сотрудничество должно способствовать разработке надежных механизмов управления, этических стандартов и четких нормативных принципов, которые соответствуют технологическим достижениям.

Не менее важной является готовность данных. Организации должны оценивать зрелость своих данных, обеспечивая их чистоту, непротиворечивость и контекстность, а также создавать инфраструктуру, поддерживающую это.  Решения должны интегрировать данные между системами, сохраняя при этом надежное управление и защиту конфиденциальности.

История генеративного ИИ

Несколько ключевых разработок и ключевых этапов ознаменовали собой историю генеративного ИИ.

В 1980-х годах специалисты по обработке данных, стремящиеся выйти за рамки предварительно определенных правил и алгоритмов традиционного ИИ, заложили основу для генеративного подхода с разработкой наивного байесовского классификатора.

Позднее, в 1980-х и 1990-х годах, для создания нейронных сетей, способных генерировать новые данные, были введены такие модели, как сети Хопфилда и машины Больцмана. Однако масштабирование до больших наборов данных было сложным, и такие проблемы, как проблема исчезающего градиента, мешали обучению глубоких сетей.

Прорыв произошёл в 2006 году с ограниченными машинами Больцмана (RBM), что позволило провести предварительную подготовку слоев в глубокой нейронной сети. РПМ не только решили проблему исчезающего градиента, но и привели к развитию сетей глубоких убеждений.

В 2014 году на сцену вышли генеративные состязательные сети (ГАН), демонстрирующие впечатляющую способность генерировать реалистичные данные, в частности изображения. Примерно в то же время учёные в области информатики представили вариационные автокодировщики, предложив вероятностный подход к автокодировщикам, который поддерживал более принципиальную основу для генерации данных.

В конце 2010-х годов появились модели, основанные на преобразователях, такие как GPT и BERT, что привело к революционным изменениям в обработке естественного языка с помощью генерации человеческого текста.

Сегодня модели генеративного ИИ продолжают продвигать границы, уделяя все больше внимания этическому использованию и управляемости.

История генеративного ИИ отражает быстрый прогресс в теории и применении, предлагая ценные уроки для ответственного использования его творческого потенциала.

Будущее генеративного ИИ

Генеративный ИИ — концепция, ранее ограниченная научной фантастикой — быстро стала неотъемлемой частью повседневной работы и жизни. В отличие от традиционного ИИ, который ориентирован на обучение на основе данных и автоматизацию решений, генеративный ИИ добавляет возможность создания. Этот скачок позволяет приложениям, которые ранее были невообразимыми, от создания реалистичных изображений и написания кода до создания синтетических данных для обучения.

Генеративный ИИ также вступает в новую эру бизнес-ИИ для предприятий. Встроенные непосредственно в основные процессы, они помогают организациям автоматизировать потоки операций, улучшать взаимодействие с клиентами и повышать операционную эффективность.

По мере развития генеративного ИИ его потенциал для расширения человеческого творчества и продуктивности будет только расти при условии, что он будет придерживаться продуманного управления и приверженности этическому использованию. Компании должны развертывать и использовать эти технологии этичным, прозрачным и соответствующим требованиям, соблюдая глобальные нормативные требования.

Часто задаваемые вопросы