Čo je to generatívna umelá inteligencia?
Generatívna AI je forma umelej inteligencie, ktorá dokáže vytvárať text, obrázky a pestrý obsah na základe údajov, na ktorých je trénovaná.
Vysvetlená generatívna umelá inteligencia
Generatívna AI označuje modely umelej inteligencie určené na generovanie nového obsahu vo forme písaného textu, zvuku, obrázkov alebo videí. Aplikácie a prípady použitia sú ďalekosiahle a široké. Generatívna AI môže byť použitá na vytvorenie krátkeho príbehu založeného na štýle konkrétneho autora, generovanie realistického obrazu osoby, ktorá neexistuje, skladanie symfónie v štýle slávneho skladateľa alebo vytvorenie videoklipu z jednoduchého textového popisu.
Ak chcete lepšie pochopiť jedinečnosť generatívnej AI, je užitočné pochopiť, ako sa líši od iných typov AI, programovania a strojového učenia:
Tradičná AI označuje AI systémy, ktoré môžu vykonávať špecifické úlohy podľa vopred určených pravidiel alebo algoritmov. Ide predovšetkým o systémy založené na pravidlách, ktoré sa časom nemôžu učiť z údajov ani zlepšovať. Generatívna AI sa na druhej strane môže učiť z dát a generovať nové inštancie dát.
Strojové učenie umožňuje systému učiť sa z údajov, a nie prostredníctvom explicitného programovania. Inými slovami, strojové učenie je proces, pri ktorom sa počítačový program môže prispôsobiť novým údajom a učiť sa z nich nezávisle, čo vedie k objaveniu trendov a štatistík. Generatívna UMELÁ INTELIGENCIA využíva techniky strojového učenia na učenie sa z a vytváranie nových dát.
Konverzačná UMELÁ INTELIGENCIA umožňuje strojom pochopiť ľudský jazyk a reagovať na ne ľudským spôsobom. Zatiaľ čo generatívna UMELÁ INTELIGENCIA a konverzačná UMELÁ INTELIGENCIA sa môžu zdať podobné – najmä ak sa generatívna UMELÁ INTELIGENCIA používa na generovanie textu podobného človeku – ich primárny rozdiel spočíva v ich účele. Konverzačná umelá inteligencia sa používa na vytváranie interaktívnych systémov, ktoré sa môžu zapojiť do dialógu podobného človeku, zatiaľ čo generatívna UMELÁ INTELIGENCIA je širšia, zahŕňa vytváranie rôznych typov údajov, nielen textu.
Umelá všeobecná inteligencia (AGI) sa vzťahuje na vysoko autonómne systémy – v súčasnosti hypotetické – ktoré môžu prekonávať ľudí pri ekonomicky najcennejšej práci. Ak by sa realizoval, AGI by bol schopný pochopiť, naučiť sa, prispôsobiť a implementovať poznatky v širokom spektre úloh. Hoci generatívna AI môže byť súčasťou takýchto systémov, nie je rovnocenná s AGI. Generatívna AI sa zameriava na vytváranie nových dátových inštancií, zatiaľ čo AGI označuje širšiu úroveň autonómie a schopnosti.
Čo odlišuje generatívnu UMELÚ inteligenciu?
Generatívna AI má schopnosť generovať nové inštancie dát v rôznych typoch, nielen text. To robí generatívnu AI užitočnou pri navrhovaní virtuálnych asistentov, ktorí generujú reakcie podobné človeku, vyvíjajú videohry s dynamickým a vyvíjajúcim sa obsahom a dokonca generujú syntetické údaje na školenie iných modelov umelej inteligencie, najmä v scenároch, kde zhromažďovanie údajov v reálnom svete môže byť náročné alebo nepraktické.
Generatívna AI už má zásadný vplyv na podnikové aplikácie. Môže podporovať inovácie, automatizovať kreatívne úlohy a poskytovať prispôsobené skúsenosti zákazníkov. Mnohé podniky vnímajú generatívnu umelú inteligenciu ako silný nový nástroj na vytváranie obsahu, riešenie komplexných problémov a transformáciu spôsobu interakcie zákazníkov a pracovníkov s technológiami.
Ako funguje Generatívna umelá inteligencia
Generatívna AI pracuje na princípoch strojového učenia, odvetvia umelej inteligencie, ktorá umožňuje strojom učiť sa z dát. Na rozdiel od tradičných modelov strojového učenia, ktoré sa učia vzory a robia predpovede alebo rozhodnutia založené na týchto vzoroch, generatívna AI robí o krok ďalej – nielen sa učí z údajov, ale vytvára aj nové inštancie údajov, ktoré napodobňujú vlastnosti vstupných údajov.
V hlavných generatívnych modeloch umelej inteligencie – podrobnejšie popísaných nižšie – je všeobecný pracovný postup pre uvedenie generatívnej umelej inteligencie do práce nasledovný:
Zber údajov: Zhromažďuje sa veľká množina údajov obsahujúca príklady typu obsahu, ktorý sa má generovať. Napríklad množina údajov obrázkov na generovanie realistických obrázkov alebo množina údajov textu na generovanie koherentných viet.
Model tréningu: Generatívny model AI je konštruovaný pomocou neurónových sietí. Model je trénovaný na zhromaždenej množine údajov, aby sa naučil základné vzory a štruktúry v údajoch.
Generovanie: Po trénovaní modelu môže generovať nový obsah vzorkovaním z latentného priestoru alebo prostredníctvom siete generátorov v závislosti od použitého modelu. Vygenerovaný obsah je syntézou toho, čo sa model naučil z dát trénovania.
Spresnenie: V závislosti od úlohy a aplikácie môže generovaný obsah prejsť ďalším spresnením alebo následným spracovaním, aby sa zlepšila jeho kvalita alebo splnili špecifické požiadavky.
Základným kameňom generatívnej AI je hlboké učenie, typ strojového učenia, ktorý napodobňuje fungovanie ľudského mozgu pri spracovaní údajov a vytváraní vzorov pre rozhodovanie. Modely hĺbkového učenia využívajú komplexné architektúry známe ako umelé neurónové siete. Takéto siete pozostávajú z mnohých vzájomne prepojených vrstiev, ktoré spracúvajú a prenášajú informácie, napodobňujú neuróny v ľudskom mozgu.
Typy generatívnej UMELEJ INTELIGENCIE
Typy generatívnej AI sú rôznorodé, každá s jedinečnými vlastnosťami a vhodná pre rôzne aplikácie. Tieto modely patria predovšetkým do týchto troch kategórií:
- Modely založené na transformátoroch: Na generovanie textu boli inštrumentálne modely založené na transformátoroch ako GPT-3 a GPT-4. Používajú architektúru, ktorá im umožňuje zvážiť celý kontext vstupného textu, čo im umožňuje generovať vysoko koherentný a kontextovo vhodný text.
- Generatívne konverzariálne siete (GANs): GANy sa skladajú z dvoch častí, generátora a diskriminátora. Generátor vytvára nové inštancie dát, zatiaľ čo diskriminátor vyhodnotí tieto inštancie z hľadiska pravosti. V podstate sa tieto dve časti zapájajú do hry, pričom generátor sa snaží vytvárať údaje, ktoré diskriminátor nedokáže odlíšiť od skutočných údajov, a diskriminátor sa snaží lepšie rozpoznať falošné údaje. V priebehu času sa generátor stáva zručným pri vytváraní vysoko realistických dátových inštancií.
- Variačné autokódery (VAE): VAE predstavujú iný typ generatívneho modelu, ktorý využíva princípy štatistickej inferencie. Pracujú tak, že zakódujú vstupné údaje do latentného priestoru (komprimované znázornenie údajov) a potom dekódujú túto latentnú reprezentáciu na generovanie nových údajov. Zavedenie faktora náhodnosti v procese kódovania umožňuje VAE generovať rôzne, ale podobné inštancie údajov.
Zatiaľ čo modely založené na transformátoroch, VAE a GAN predstavujú niektoré z najbežnejších typov v súčasnosti používaných generatívnych modelov AI, existujú aj iné modely. Dve hodné úvahy zahŕňajú autoregresné modely, ktoré predpovedajú budúce údajové body na základe predchádzajúcich a normalizujú modely toku, ktoré používajú sériu transformácií na modelovanie komplexných distribúcií údajov.
Preskúmajte najnovšie pri generatívnej umelej inteligencii
Tvorcovia obsahu a vedúci biznisu majú na dosah ruky množstvo nových možností. Zistite, ako použiť generatívnu umelú inteligenciu na vytvorenie viac než len textu.
Preskúmajte najnovšiu generatívnu umelú inteligenciu
Tvorcovia obsahu a vedúci biznisu majú na dosah ruky množstvo nových možností. Zistite, ako použiť generatívnu umelú inteligenciu na vytvorenie viac než len textu.
Príklady a prípady použitia generatívnej UMELEJ INTELIGENCIE
Príklady a prípady použitia generatívnej umelej inteligencie rastú. Vďaka svojej jedinečnej schopnosti vytvárať nové dátové inštancie vedie generatívna umelá inteligencia k rôznym a zaujímavým aplikáciám v týchto odvetviach:
Umenie a zábava: Generatívna AI sa používa na vytváranie jedinečných umeleckých diel, skladanie hudby a dokonca aj vytváranie skriptov pre filmy. Vytvorili sa špecializované platformy, ktoré používajú generatívne algoritmy na premenu obrázkov odoslaných používateľom na umelecké diela v štýle slávnych maliarov. Iné platformy používajú konvolučné neurónové siete na generovanie snímok podobných snom, veľmi zložitých obrazov. Modely hĺbkového učenia môžu vytvárať hudobné kompozície s viacerými nástrojmi, ktoré zahŕňajú širokú škálu štýlov a žánrov. A so správnymi výzvami, generatívna AI môže byť použitá na generovanie filmových skriptov, románov, básní a prakticky akéhokoľvek druhu literatúry predstaviteľné.
Technológia a komunikácia: V oblasti technológií a komunikácie sa generatívna umelá inteligencia používa na tvorbu ľudsky podobných textových odpovedí, čím sa chatbot stáva pútavejším a schopnejším udržiavať prirodzenejšie a rozšírenejšie konverzácie. Používa sa aj na vytvorenie interaktívnejších a pútavejších virtuálnych asistentov. Schopnosť modelu generovať text podobný človeku robí týchto virtuálnych asistentov oveľa sofistikovanejšími a užitočnejšími ako predchádzajúce generácie technológie virtuálnych asistentov.
Dizajn a architektúra: Generatívna AI sa používa na generovanie dizajnových možností a nápadov, ktoré pomáhajú grafickým dizajnérom vytvárať jedinečné návrhy v kratšom čase. Generatívna AI bola tiež využívaná architektmi na generovanie jedinečných a efektívnych pôdorysov na základe relevantných údajov o tréningu.
Veda a medicína: Vo vedách o živote sa generatívna umelá inteligencia používa na navrhovanie nových kandidátov na drogy, čím sa fázy objavovania škrtnú na otázku dní namiesto rokov. Pri medicínskom zobrazovaní sa GANs teraz používajú na generovanie syntetických snímok MRI mozgu pre tréning AI. Je to užitočné najmä v scenároch, v ktorých sú údaje obmedzené z dôvodu obáv o súkromie.
Elektronický obchod: Spoločnosti používajú GANy na vytváranie hyperrealistických 3D modelov pre reklamu. Tieto modely generované AI je možné prispôsobiť tak, aby vyhovovali požadovanej demografickej a estetickej stránke. Generatívne algoritmy sa používajú aj na tvorbu personalizovaného marketingového obsahu, čo pomáha firmám efektívnejšie komunikovať so svojimi zákazníkmi.
Výzvy súvisiace s implementáciou generatívnej umelej inteligencie
Výzvy spojené s implementáciou všeobecnej umelej inteligencie zahŕňajú celý rad technických a etických problémov, ktoré je potrebné riešiť, keď sa technológia bude vo väčšej miere prijímať. Tu skúmame niektoré z hlavných výziev, ktorým organizácie dnes čelia.
Požiadavky na údaje: Generatívne modely umelej inteligencie si vyžadujú značné množstvo kvalitných a relevantných údajov, aby sa mohli účinne trénovať. Získavanie takýchto údajov môže byť náročné, najmä v oblastiach, kde sú údaje nedostatočné, citlivé alebo chránené, napríklad v oblasti zdravotnej starostlivosti alebo financií. Komplexnou úlohou môže byť okrem toho zabezpečenie rozmanitosti a reprezentatívnosti údajov, aby sa predišlo zaujatosti vo vygenerovanom výstupe. Jedným z riešení tejto výzvy by mohlo byť použitie syntetických dát – umelo vytvorených dát, ktoré napodobňujú vlastnosti reálnych dát. Stále viac špecializované dátové spoločnosti sa špecializujú na vytváranie syntetických údajov, ktoré môžu byť použité na školenie umelej inteligencie pri zachovaní súkromia a dôvernosti.
Zložitosť tréningu: Trénovanie generatívnych modelov umelej inteligencie, najmä zložitejších modelov, ako sú GAN alebo transformátorové modely, je výpočtovo náročné, časovo náročné a drahé. Vyžaduje si to značné zdroje a odborné znalosti, ktoré môžu byť prekážkou pre menšie organizácie alebo nové pre umelú inteligenciu. Distribuovaný tréning, kde je tréningový proces rozdelený do viacerých strojov alebo GPU, môže pomôcť urýchliť proces. Taktiež prenos učenia, technika, pri ktorej je vopred vyškolený model doladený na konkrétnu úlohu, môže znížiť zložitosť školenia a požiadavky na zdroje.
Ovládanie výstupu: Riadenie výstupu generatívnej AI môže byť náročné. Generatívne modely môžu vytvárať obsah, ktorý je nežiaduci alebo irelevantný. Napríklad modely AI by mohli vytvoriť text, ktorý je imaginárny, nesprávny, ofenzívny alebo zaujatý. Zlepšenie školení modelu poskytovaním rozmanitejších a reprezentatívnejších údajov môže pomôcť zvládnuť tento problém. Implementačné mechanizmy na filtrovanie alebo kontrolu generovaného obsahu môžu tiež zabezpečiť jeho relevantnosť a vhodnosť.
Etické obavy: Generatívna MH vyvoláva niekoľko etických obáv, najmä pokiaľ ide o autentickosť a integritu vytvoreného obsahu. Deepfales, vytvorené GAN-mi, môžu byť zneužité na šírenie nesprávnych informácií alebo na podvodné činnosti. Generatívne textové modely môžu byť použité na vytváranie zavádzajúcich spravodajských článkov alebo falošných recenzií. Rozhodujúce je vytvorenie spoľahlivých etických usmernení pre využívanie všeobecnej umelej inteligencie. Technológie ako digitálne vodoznaky alebo blockchain môžu pomôcť sledovať a overovať obsah generovaný AI. Rozvoj gramotnosti umelej inteligencie medzi verejnosťou môže tiež zmierniť riziká nesprávnych informácií alebo podvodov.
Regulačné prekážky: Chýbajú jasné regulačné usmernenia pre používanie všeobecnej umelej inteligencie. Keďže umelá inteligencia sa naďalej rýchlo vyvíja, zákony a nariadenia majú problém udržať krok, čo vedie k neistotám a možným právnym sporom.
Na formovanie komplexných a účinných regulačných rámcov je potrebný nepretržitý dialóg a spolupráca medzi technologickými pracovníkmi, tvorcami politík, právnymi expertmi a spoločnosťou vo všeobecnosti. Tie by sa mali zameriavať na podporu zodpovedného využívania umelej inteligencie a zároveň na zmiernenie jej rizík.
História generatívnej UMELEJ INTELIGENCIE
Dejiny generatívnej AI sa niesli v znamení viacerých kľúčových vývojových trendov a míľnikov. V 80. rokoch začali vedci údajov, ktorí sa snažia prekročiť preddefinované pravidlá a algoritmy tradičnej AI, zasadiť semená generatívneho prístupu s vývojom jednoduchých generatívnych modelov, ako je klasifikátor Naive Bayes.
Neskôr v 80. a 90. rokoch prišlo zavedenie modelov ako Hopfield Networks a Boltzmann stroje s cieľom vytvoriť neurónové siete schopné generovať nové dáta. Rozširovanie na veľké súbory údajov však bolo zložité a problémy, ako napríklad problém so stratou gradientov, sťažili prípravu hlbokých sietí.
V roku 2006 obmedzený Boltzmann Machine (RBM) vyriešil zmiznutý problém gradientu, čo umožnilo predtrénovať vrstvy v hlbokej neurónovej sieti. Tento prístup viedol k rozvoju sietí hlbokej viery, jedného z najskorších hlbokých generatívnych modelov.
V roku 2014 bola zavedená generatívna kontradiktórna sieť (GAN), ktorá dokazuje pôsobivú schopnosť generovať realistické dáta, najmä obrázky. Približne v tom istom čase bol zavedený variačný autoencoder (VAE), ktorý ponúkal pravdepodobnostný prístup k autokódovačom, ktorý podporoval principiálnejší rámec pre generovanie dát.
Koncom roku 2010 došlo k vzostupu modelov založených na transformátoroch, najmä v oblasti spracovania prirodzeného jazyka (NATURAL Language Processing – NLP). Modely ako generatívne predškoliace transformátory (GPT) a Obojsmerné kódové reprezentácie z transformátorov (BERT) revolucionizovali NLP so schopnosťou pochopiť a generovať text podobný človeku.
Dnes je generatívna AI živou oblasťou s aktívnym výskumom a rôznymi aplikáciami. Technológia sa naďalej vyvíja, novšie modely ako GPT-4 a DALL-E posúvajú hranice toho, čo AI môže generovať. Rastie aj zameranie na to, aby sa generatívna AI stala kontrolovateľnejšou a eticky zodpovednejšou.
Dejiny generatívnej AI sú dôkazom obrovského pokroku v AI za posledných niekoľko desaťročí. Dokazuje silu kombinácie robustných teoretických základov s inovatívnymi praktickými aplikáciami. Napredovanie, poučenie z tejto histórie poslúži ako návod na využitie potenciálu generatívnej umelej inteligencie zodpovedne a účinne a bude vytvárať budúcnosť, v ktorej umelá inteligencia bezprecedentným spôsobom posilňuje ľudskú kreativitu a produktivitu.
Zhrnutie
Už teraz sa generatívna AI – pojem, ktorý sa raz mohol zdať ako koncept vytiahnutý priamo zo sci-fi – stal neoddeliteľnou súčasťou nášho každodenného života. Vzniká v rámci väčšej oblasti umelej inteligencie, čo predstavuje významný skok vpred. K schopnostiam tradičnej umelej inteligencie – ktorá sa môže učiť z dát, rozhodovať sa a automatizovať procesy – pridáva silu tvorby. Táto inovácia pripravuje pôdu pre aplikácie, ktoré boli predtým nepredstaviteľné.
Pre spoločnosti vo všetkých odvetviach vedie generatívna umelá inteligencia cestu k vzniku skutočnej „podnikovej umelej inteligencie“, ktorá je schopná pomôcť organizácii automatizovať procesy, zlepšovať interakcie so zákazníkmi a zvyšovať efektivitu nespočetnými spôsobmi. Od generovania realistických obrázkov a animácií pre herný priemysel až po vytváranie virtuálnych asistentov, ktorí môžu navrhovať e-maily alebo písať kód, až po vytváranie syntetických údajov na účely výskumu a školení, môže obchodná umelá inteligencia pomôcť spoločnostiam zlepšiť výkon naprieč odvetviami podnikania a dobre stimulovať rast do budúcnosti.