Mi a generatív mesterséges intelligencia?
A generatív AI a mesterséges intelligencia egy olyan formája, amely az általa betanított adatok alapján képes szövegeket, képeket és változatos tartalmakat létrehozni.
Generatív MI magyarázata
A generatív AI olyan mesterséges intelligencia modellekre utal, amelyeket arra terveztek, hogy új tartalmat hozzanak létre írott szöveg, hang, képek vagy videók formájában. Az alkalmazások és a használati esetek messze és széles körűek. A generatív AI segítségével egy adott szerző stílusán alapuló novellát készíthetünk, reális képet készíthetünk egy nem létező személyről, szimfóniát készíthetünk egy híres zeneszerző stílusában, vagy egy egyszerű szöveges leírásból videoklipet készíthetünk.
A generatív AI egyediségének jobb megértése érdekében hasznos megérteni, hogyan különbözik más típusú AI-tól, a programozástól és a gépi tanulástól:
A hagyományos AI olyan AI-rendszerekre utal, amelyek előre meghatározott szabályok vagy algoritmusok követésével képesek végrehajtani bizonyos feladatokat. Ezek elsősorban szabályalapú rendszerek, amelyek nem tanulhatnak az adatokból, és nem fejlődhetnek idővel. A generatív AI viszont tanulhat az adatokból, és új adatpéldányokat generálhat.
A gépi tanulás lehetővé teszi, hogy a rendszer explicit programozás helyett tanuljon az adatokból. Más szóval, a gépi tanulás az a folyamat, amikor egy számítógépes program önállóan alkalmazkodhat az új adatokhoz, és azokból tanulhat, ami trendek és elemzések felfedezését eredményezi. A generatív MI gépi tanulási technikákat használ a tanuláshoz és új adatok létrehozásához.
A társalgási mesterséges intelligencia lehetővé teszi a gépek számára, hogy emberszerű módon megértsék az emberi nyelvet, és reagáljanak rájuk. Míg a generatív MI és a társalgási MI hasonlónak tűnhet – különösen akkor, ha a generatív mesterséges intelligenciát emberszerű szöveg létrehozására használják – az elsődleges különbség a céljukban rejlik. A társalgási mesterséges intelligenciát olyan interaktív rendszerek létrehozására használják, amelyek emberi jellegű párbeszédben vehetnek részt, míg a generatív MI szélesebb körű, amely különböző adattípusok létrehozását foglalja magában, nem csak szöveget.
A mesterséges általános intelligencia (AGI) olyan – jelenleg hipotetikus – nagymértékben autonóm rendszerekre utal, amelyek a gazdaságilag legértékesebb munkában képesek felülmúlni az embereket. Ha megvalósulna, az AGI képes lenne megérteni, megtanulni, adaptálni és megvalósítani a tudást a feladatok széles körében. Míg a generatív AI lehet az ilyen rendszerek komponense, nem egyenértékű az AGI-val. A generatív AI az új adatpéldányok létrehozására összpontosít, míg az AGI tágabb autonómiát és képességet jelöl.
Mi különbözteti meg egymástól a generatív AI-t?
A generatív AI képes új adatpéldányokat generálni különböző típusokban, nem csak szövegben. Ez a generatív mesterséges intelligenciát olyan virtuális asszisztensek tervezéséhez teszi hasznossá, amelyek emberszerű válaszokat generálnak, dinamikus és fejlődő tartalommal rendelkező videojátékokat fejlesztenek ki, sőt szintetikus adatokat is generálnak más AI modellek képzéséhez, különösen olyan esetekben, amikor a valós adatok gyűjtése kihívást jelent vagy nem praktikus.
A generatív MI már most is mélyreható hatással van az üzleti alkalmazásokra. Ösztönözheti az innovációt, automatizálhatja a kreatív feladatokat, és személyre szabott ügyfélélményeket biztosíthat. Sok vállalat a generatív mesterséges intelligenciát hatékony, új eszköznek tekinti a tartalom létrehozásához, az összetett problémák megoldásához és a vevők és a dolgozók technológiákkal való interakciójának átalakításához.
Hogyan működik a Generatív MI?
A generatív AI a gépi tanulás elvein dolgozik, amely a mesterséges intelligencia egyik ága, amely lehetővé teszi a gépek számára, hogy tanuljanak az adatokból. Azonban ellentétben a hagyományos gépi tanulási modellekkel, amelyek mintákat tanulnak és előrejelzéseket vagy döntéseket hoznak ezen minták alapján, a generatív AI egy lépéssel tovább megy – nemcsak tanul az adatokból, hanem új adatpéldányokat is létrehoz, amelyek utánozzák a bemeneti adatok tulajdonságait.
A fő generatív AI modellekben – amelyeket az alábbiakban részletesebben tárgyalunk – a generatív AI működésének általános munkafolyamata a következő:
Adatgyűjtés: A generálandó tartalom típusára példákat tartalmazó nagy adatállomány kerül összegyűjtésre. Például képek adathalmaza reális képek létrehozásához, vagy egy adathalmaz a koherens mondatok létrehozásához.
Modellképzés: A generatív AI modell neurális hálózatok felhasználásával készül. A modell tanítása az összegyűjtött adathalmazon keresztül történik, hogy megtanulja az adatok alapjául szolgáló mintákat és struktúrákat.
Generálás: A modell betanítása után a használt modelltől függően mintavételezéssel új tartalmat generálhat a látens térből vagy generátorhálózaton keresztül. A generált tartalom annak szintézise, amit a modell megtanult a tanítási adatokból.
Finomítás: A feladattól és az alkalmazástól függően a generált tartalom további finomításon vagy utófeldolgozáson mehet keresztül a minőség javítása vagy bizonyos követelmények teljesítése érdekében.
A generatív MI sarokköve a mély tanulás, a gépi tanulás egy olyan típusa, amely utánozza az emberi agy működését az adatok feldolgozásában és a döntéshozatali minták létrehozásában. A mélytanulási modellek mesterséges neurális hálózatként ismert komplex architektúrákat használnak. Az ilyen hálózatok számos összefüggő rétegből állnak, amelyek feldolgozzák és továbbítják az információkat, utánozva az emberi agyban lévő neuronokat.
Generatív MI típusai
A generatív AI típusai változatosak, mindegyik egyedi jellemzőkkel rendelkezik, és különböző alkalmazásokhoz alkalmas. Ezek a modellek elsősorban a következő három kategóriába tartoznak:
- Transzformátoralapú modellek: A szöveggeneráláshoz a transzformátor-alapú modellek, mint például a GPT-3 és a GPT-4 instrumentálisak. Olyan architektúrát használnak, amely lehetővé teszi számukra, hogy figyelembe vegyék a beviteli szöveg teljes kontextusát, lehetővé téve számukra, hogy rendkívül koherens és kontextusilag megfelelő szöveget hozzanak létre.
- Generatív kontradiktórius hálózatok (GAN-ok):A GAN-ok két részből állnak, egy generátorból és egy diszkriminátorból. A generátor új adatpéldányokat hoz létre, míg a megkülönböztető kiértékeli ezeket a példányokat a hitelesség szempontjából. Lényegében a két rész részt vesz egy játékban, a generátor olyan adatok létrehozására törekszik, amelyeket a diszkriminátor nem tud megkülönböztetni a valós adatoktól, és a diszkriminátor megpróbál jobban észrevenni a hamis adatokat. Idővel a generátor képessé válik arra, hogy rendkívül valósághű adatpéldányokat hozzon létre.
- Variációs autokódolók (VAE): A VAE-k egy másik típusú generatív modellt képviselnek, amely a statisztikai következtetés elveit alkalmazza. Úgy működnek, hogy a bemeneti adatokat látens térbe kódolják (az adatok tömörített megjelenítése), majd dekódolják ezt a látens ábrázolást, hogy új adatokat hozzanak létre. A kódolási folyamatban egy véletlenszerűségi tényező bevezetése lehetővé teszi a VAE-k számára, hogy különböző, mégis hasonló adatpéldányokat generáljanak.
Míg a transzformátor-alapú modellek, a VAE-k és a GAN-ok a jelenleg használt generatív AI modellek leggyakoribb típusait képviselik, más modellek is léteznek. Két megfontolásra érdemes modell az autoregresszív modell, amely előre jelez jövőbeli adatpontokat a korábbiak alapján, és normalizálja az áramlási modelleket, amelyek transzformációk sorozatát használják komplex adateloszlások modellezésére.
Fedezze fel a legújabb generatív AI-t
A tartalomkészítők és az üzleti vezetők rengeteg új lehetőséggel rendelkeznek. Fedezze fel, hogyan használhat generatív mesterséges intelligenciát arra, hogy a szövegnél többet hozzon létre.
Fedezze fel a generatív mi legújabb verzióját
A tartalomkészítők és az üzleti vezetők rengeteg új lehetőséggel rendelkeznek. Fedezze fel, hogyan használhat generatív mesterséges intelligenciát arra, hogy a szövegnél többet hozzon létre.
A generatív MI példái és használati esetei
A generatív MI példái és használati esetei egyre nagyobb számban fordulnak elő. Egyedülálló képességével, hogy új adatpéldányokat hozzon létre, a generatív MI változatos és érdekes alkalmazásokhoz vezet az alábbi ágazatokban:
Művészetek és szórakoztatás: Generatív AI segítségével egyedi műalkotásokat készítettek, zenét írnak, sőt filmforgatókönyveket is készítenek. Olyan speciális platformokat hoztak létre, amelyek generatív algoritmusokat használnak, hogy a felhasználók által beküldött képeket híres festők stílusában műalkotásokká alakítsák. Más platformok konvolucionális neurális hálózatokat használnak álomszerű, nagyon bonyolult képek létrehozására. A mélytanulási modellek több hangszerrel is létrehozhatnak zenei kompozíciókat, sokféle stílust és műfajt átívelve. És a megfelelő utasításokkal generatív AI használható filmforgatókönyvek, regények, versek és gyakorlatilag bármilyen elképzelt irodalom létrehozására.
Technológia és kommunikáció: A technológia és a kommunikáció területén a generatív mesterséges intelligenciát emberszerű szöveges válaszok létrehozására használják, ami a chatbotot vonzóbbá teszi, és képessé teszi a természetesebb és kiterjesztett beszélgetések fenntartására. Interaktívabb és magával ragadóbb virtuális asszisztensek létrehozására is használták. A modell emberszerű szövegalkotási képessége sokkal kifinomultabbá és segítőbbé teszi ezeket a virtuális asszisztenseket, mint a virtuális asszisztens technológia korábbi generációi.
Tervezés és építészet: Generatív mesterséges intelligenciát használnak tervezési lehetőségek és ötletek létrehozására, hogy segítsék a grafikai tervezőket abban, hogy rövidebb idő alatt egyedi terveket hozzanak létre. A generatív mesterséges intelligenciát az építészek arra is használták, hogy egyedi és hatékony alaprajzokat készítsenek a vonatkozó képzési adatok alapján.
Tudomány és orvostudomány: Az élettudományokban a generatív mesterséges intelligenciát új drogjelöltek tervezésére használják, évek helyett napokra vágva a felfedezési fázisokat. Az orvosi képalkotáshoz ma már GAN-okat használnak szintetikus agyi MRI képek előállítására az AI képzéséhez. Ez különösen olyan esetekben hasznos, amikor az adatok a magánélet védelmével kapcsolatos aggályok miatt szűkösek.
E-kereskedelem: A vállalatok GAN-okat használnak a hiperrealisztikus 3D-modellek reklámozásához. Ezek a mesterséges intelligencia által generált modellek a kívánt demográfiai és esztétikai igényekhez igazíthatók. Generatív algoritmusokat használnak a személyre szabott marketingtartalmak előállításához is, segítve a vállalkozásokat abban, hogy hatékonyabban kommunikáljanak ügyfeleikkel.
A generatív MI bevezetésének kihívásai
A generatív mesterséges intelligencia megvalósításának kihívásai számos olyan technikai és etikai szempontot ölelnek fel, amelyekkel a technológia szélesebb körű elfogadásával foglalkozni kell. Itt feltárunk néhány olyan fő kihívást, amellyel a szervezeteknek ma szembe kell nézniük.
Adathasználati követelmények: A generatív AI modellek jelentős mennyiségű, kiváló minőségű, releváns adatot igényelnek a hatékony tanításhoz. Az ilyen adatok megszerzése kihívást jelenthet, különösen azokon a területeken, ahol az adatok szűkösek, érzékenyek vagy védettek, például az egészségügy vagy a pénzügy területén. Továbbá összetett feladat lehet az adatok sokféleségének és reprezentativitásának biztosítása a generált kimenet torzulásának elkerülése érdekében. Erre a kihívásra megoldást jelenthet a szintetikus adatok – mesterségesen létrehozott adatok használata, amelyek a valós adatok jellemzőit utánozzák. A niche adatvállalatok egyre inkább arra specializálódnak, hogy szintetikus adatokat generáljanak, amelyek felhasználhatók a mesterséges intelligencia képzésére, miközben megőrzik az adatvédelmet és a titoktartást.
Tanítási komplexitás: A generatív AI modellek, különösen az összetettebb modellek, mint például a GAN-ok vagy a transzformátor-alapú modellek képzése számítási szempontból intenzív, időigényes és költséges. Jelentős erőforrásokat és szakértelmet igényel, ami akadályt jelenthet a kisebb szervezetek vagy az AI számára újak számára. Az elosztott képzés, ahol a képzési folyamat több gép vagy GPU között oszlik meg, segíthet a folyamat felgyorsításában. Ezenkívül a tanulás átadása, egy olyan technika, ahol az előre betanított modell finomhangolása egy adott feladatra történik, csökkentheti a képzés összetettségét és az erőforrásigényeket.
A kimenet vezérlése: A generatív AI kimenetének vezérlése kihívást jelenthet. Generatív modellek nemkívánatos vagy irreleváns tartalmat generálhatnak. Például az AI modellek létrehozhatnak képzeletbeli, helytelen, sértő vagy elfogult szöveget. A modell tanításának javítása diverzifikáltabb és reprezentatívabb adatok biztosításával segíthet a probléma kezelésében. Emellett a generált tartalom szűrésére vagy ellenőrzésére szolgáló mechanizmusok bevezetése biztosíthatja annak relevanciáját és megfelelőségét.
Etikai aggályok: A generatív MI számos etikai aggályt vet fel, különösen a generált tartalom hitelességét és integritását illetően. A GAN-ok által létrehozott mélyhamisítványok visszaélhetnek a félretájékoztatással vagy a csalárd tevékenységekkel. Generatív szövegmodellek segítségével félrevezető híreket vagy hamis véleményeket készíthetünk. A generatív mesterséges intelligencia használatára vonatkozó erőteljes etikai iránymutatások kidolgozása döntő fontosságú. Az olyan technológiák, mint a digitális vízjelölés vagy a blokklánc segíthetnek az MI által generált tartalom nyomon követésében és hitelesítésében. Emellett a mesterséges intelligencia ismereteinek a nyilvánosság körében történő fejlesztése csökkentheti a félretájékoztatás vagy a csalás kockázatát.
Szabályozási akadályok: Hiányoznak a generatív mesterséges intelligencia használatára vonatkozó egyértelmű szabályozási iránymutatások. A mesterséges intelligencia gyors fejlődésével a törvények és szabályozások nehezen tudnak lépést tartani, ami bizonytalanságokhoz és esetleges jogvitákhoz vezet.
Az átfogó és hatékony szabályozási keretek kialakításához folyamatos párbeszédre és együttműködésre van szükség a technológusok, a politikai döntéshozók, a jogi szakértők és a társadalom egésze között. Ezeknek a céloknak arra kell irányulniuk, hogy előmozdítsák a mesterséges intelligencia felelősségteljes használatát, miközben csökkentik a kockázatokat.
Generatív MI története
A generatív MI történetét számos kulcsfontosságú fejlesztés és mérföldkő jellemezte. Az 1980-as években a hagyományos AI előre meghatározott szabályain és algoritmusain túlmutató adattudósok elkezdték egy generatív megközelítés magjait olyan egyszerű generatív modellek kifejlesztésével, mint a Naive Bayes osztályozó.
Később az 1980-as és 1990-es években olyan modellek jelentek meg, mint a Hopfield Networks és a Boltzmann gépek azzal a céllal, hogy új adatok előállítására képes neurális hálózatokat hozzanak létre. De a nagy adathalmazok méretezése nehéz volt, és az olyan problémák, mint az eltűnő gradiens probléma megnehezítették a mély hálózatok betanítását.
2006-ban a Korlátozott Boltzmann-gép (RBM) megoldotta az eltűnő gradiens problémát, lehetővé téve a rétegek előképzését egy mély neurális hálózatban. Ez a megközelítés vezetett a mélyhitű hálózatok kialakulásához, ami az egyik legkorábbi mély generatív modell.
2014-ben bevezették a generatív kontradiktórius hálózatot (GAN), ami meggyőző képességet mutat a reális adatok, különösen a képek előállítására. Körülbelül ugyanekkor vezették be a variációs autoencodert (VAE), amely valószínűségi megközelítést kínál az autokódolók számára, ami támogatta az adatgenerálás elvi keretét.
A 2010-es évek végén megjelentek a transzformátoralapú modellek, különösen a Natural Language Processing (NLP) területén. Az olyan modellek, mint a generatív edzés előtti transzformátorok (GPT) és a Transzformátorok kétirányú kódoló reprezentációi (BERT) forradalmasították az NLP-t, amely képes megérteni és generálni az emberszerű szöveget.
Ma a generatív AI élénk terület aktív kutatással és változatos alkalmazásokkal. A technológia folyamatosan fejlődik, az újabb modellek, mint a GPT-4, és a DALL-E tolja a határokat, amit az AI képes generálni. Egyre nagyobb hangsúlyt fektetnek arra is, hogy a generatív mesterséges intelligenciát kontrollálhatóbbá és etikailag felelősségteljesebbé tegyék.
A generatív mesterséges intelligencia története az elmúlt néhány évtizedben a mesterséges intelligencia óriási fejlődésének bizonyítéka. Bemutatja a robusztus elméleti alapok és az innovatív gyakorlati alkalmazások kombinálásának erejét. Előre haladva, a történelem tanulságai iránymutatásként szolgálnak a generatív mesterséges intelligencia potenciáljának felelősségteljes és hatékony kiaknázásához, egy olyan jövő kialakításához, ahol a mesterséges intelligencia példátlan módon fokozza az emberi kreativitást és termelékenységet.
Összegzés
Már a generatív AI – egy olyan kifejezés, amely valaha úgy tűnt, mint egy koncepció, amely egyenesen kihúzta a sci-fit – a mindennapi életünk szerves részévé vált. A mesterséges intelligencia nagyobb területén való megjelenése jelentős előrelépést jelent. A hagyományos mesterséges intelligencia képességeihez – amelyek tanulhatnak az adatokból, döntéseket hozhatnak és automatizálhatják a folyamatokat – növeli a teremtés erejét. Ez az innováció kikövezi az utat a korábban elképzelhetetlen alkalmazások előtt.
A generatív MI minden iparág vállalatai számára vezető szerepet tölt be a valódi „üzleti MI” kialakulásához, amely képes segíteni a szervezetet a folyamatok automatizálásában, az ügyfelek interakcióinak javításában és a hatékonyság számtalan módon történő előmozdításában. A játékipar számára valószerű képek és animációk készítésétől kezdve a virtuális asszisztensek létrehozásán keresztül, amelyek e-maileket készíthetnek vagy kódot írhatnak a szintetikus adatok kutatási és képzési célokra történő létrehozásáig, az üzleti MESTERSÉGES INTELLIGENCIA segíthet a vállalatoknak az üzletágak közötti teljesítmény javításában és a növekedés előmozdításában a jövőben.