Vad är generativ AI?
Generativ AI är en form av artificiell intelligens som kan producera text, bilder och varierat innehåll baserat på de data den tränas på.
Förklaring av generativ AI
Generativ AI avser artificiella intelligensmodeller som är utformade för att generera nytt innehåll i form av skriven text, ljud, bilder eller videor. Applikationer och användningsfall är långt och brett. Generativ AI kan användas för att skapa en novell baserad på en viss författares stil, generera en realistisk bild av en person som inte finns, komponera en symfoni i stil med en känd kompositör, eller skapa ett videoklipp från en enkel textbeskrivning.
För att bättre förstå det unika med generativ AI, är det bra att förstå hur den skiljer sig från andra typer av AI, programmering och maskininlärning:
Traditionell AI avser AI-system som kan utföra specifika uppgifter genom att följa förutbestämda regler eller algoritmer. De är i första hand regelbaserade system som inte kan lära sig av data eller förbättra med tiden. Generativ AI kan däremot lära sig av data och generera nya datainstanser.
Maskininlärning gör det möjligt för ett system att lära av data snarare än genom explicit programmering. Med andra ord är maskininlärning den process där ett datorprogram kan anpassa sig till och lära sig av nya data självständigt, vilket resulterar i upptäckten av trender och insikter. Generativ AI använder maskininlärningstekniker för att lära av och skapa nya data.
Konversationsbaserad AI gör det möjligt för maskiner att förstå och svara på mänskligt språk på ett mänskligt sätt. Medan generativ AI och konversationsbaserad AI kan verka liknande – särskilt när generativ AI används för att generera människoliknande text – ligger deras främsta skillnad i deras syfte. Konversationsbaserad AI används för att skapa interaktiva system som kan delta i mänsklig dialog, medan generativ AI är bredare och omfattar skapandet av olika datatyper, inte bara text.
Artificiell generell intelligens (AGI), syftar på mycket autonoma system – för närvarande hypotetiska – som kan överträffa människor på de mest ekonomiskt värdefulla arbeten. Om det förverkligas skulle AGI kunna förstå, lära sig, anpassa och implementera kunskap inom ett brett spektrum av uppgifter. Generativ AI kan vara en del av sådana system, men det är inte likvärdigt med AGI. Generativ AI fokuserar på att skapa nya datainstanser, medan AGI betecknar en bredare nivå av autonomi och kapacitet.
Vad skiljer generativ AI ifrån varandra?
Generativ AI har förmågan att generera nya datainstanser i olika typer, inte bara text. Detta gör generativ AI användbar för att designa virtuella assistenter som genererar människolik respons, utveckla videospel med dynamiskt och utvecklande innehåll, och även generera syntetiska data för att träna andra AI-modeller, särskilt i scenarier där insamling av verkliga data kan vara utmanande eller opraktisk.
Generativ AI har redan en djupgående inverkan på affärsapplikationer. Det kan driva innovation, automatisera kreativa uppgifter och ge personliga kundupplevelser. Många företag ser generativ AI som ett kraftfullt nytt verktyg för att skapa innehåll, lösa komplexa problem och förändra hur kunder och arbetare interagerar med tekniken.
Hur generativ AI fungerar
Generativ AI arbetar med principerna för maskininlärning, en gren av artificiell intelligens som gör det möjligt för maskiner att lära av data. Till skillnad från traditionella maskininlärningsmodeller som lär sig mönster och gör förutsägelser eller beslut baserade på dessa mönster, tar generativ AI ett steg längre – den lär sig inte bara av data utan skapar också nya datainstanser som efterliknar egenskaperna hos indata.
Över de stora generativa AI-modellerna – som diskuteras mer i detalj nedan – är det allmänna arbetsflödet för att sätta generativ AI att fungera som följer:
Datainsamling: Ett stort dataset med exempel på vilken typ av innehåll som ska genereras samlas in. Till exempel, en datauppsättning bilder för att generera realistiska bilder, eller en datauppsättning text för att generera sammanhängande meningar.
Modellträning: Den generativa AI-modellen är konstruerad med hjälp av neurala nätverk. Modellen tränas på det insamlade datasetet för att lära sig underliggande mönster och strukturer i data.
Generering: När modellen har tränats kan den generera nytt innehåll genom provtagning från det latenta utrymmet eller via ett generatornätverk beroende på vilken modell som används. Det genererade innehållet är en syntes av vad modellen har lärt sig av träningsdata.
Precisering: Beroende på uppgift och applikation kan det genererade innehållet genomgå ytterligare precisering eller efterbearbetning för att förbättra dess kvalitet eller uppfylla särskilda krav.
Hörnstenen i generativ AI är djupinlärning, en typ av maskininlärning som imiterar den mänskliga hjärnans arbete med att bearbeta data och skapa mönster för beslutsfattande. Deep learning-modeller använder komplexa arkitekturer som kallas artificiella neurala nätverk. Sådana nätverk består av många sammanlänkade lager som bearbetar och överför information och härmar nervceller i den mänskliga hjärnan.
Typer av generativ AI
Typer av generativ AI är varierande, var och en med unika egenskaper och lämplig för olika tillämpningar. Dessa modeller faller främst inom följande tre kategorier:
- Transformerbaserade modeller: För textgenerering har transformatorbaserade modeller som GPT-3 och GPT-4 varit instrumentala. De använder en arkitektur som gör det möjligt för dem att beakta hela kontexten, vilket gör det möjligt för dem att generera mycket sammanhängande och kontextuellt lämplig text.
- Generativa kontradiktoriska nätverk (GAN): GAN består av två delar, en generator och en diskriminator. Generatorn skapar nya datainstanser medan diskrimineraren utvärderar dessa instanser med avseende på äkthet. I huvudsak är de två delarna involverade i ett spel, med generatorn som strävar efter att skapa data som diskriminatorn inte kan skilja från de verkliga data, och diskriminatorn försöker bli bättre på att upptäcka falska data. Med tiden blir generatorn skicklig på att skapa mycket realistiska datainstanser.
- Variational autoencoders (VAE): VAE representerar en annan typ av generativ modell som utnyttjar principerna för statistisk inferens. De arbetar genom att koda indata i ett latent utrymme (en komprimerad representation av data) och sedan avkoda denna latenta representation för att generera nya data. Införandet av en slumptalsfaktor i kodningsprocessen gör det möjligt för VAE att generera olika men likartade datainstanser.
Medan transformatorbaserade modeller, VAE och GAN representerar några av de vanligaste typerna av generativa AI-modeller som för närvarande används, finns det även andra modeller. Två som är värda att beakta är autoregressiva modeller, som predikterar framtida datapunkter baserat på tidigare och normaliserar flödesmodeller, som använder en rad transformationer för att modellera komplexa datadistributioner
Utforska det senaste om generativ AI
Innehållsskapare och företagsledare har en mängd nya möjligheter till hands. Upptäck hur du använder generativ AI för att skapa mer än bara text.
Utforska det senaste om generativ AI
Innehållsskapare och företagsledare har en mängd nya möjligheter till hands. Upptäck hur du använder generativ AI för att skapa mer än bara text.
Exempel och användningsfall av generativ AI
Exempel och användningsfall av generativ AI ökar i antal. Med sin unika förmåga att skapa nya datainstanser leder generativ AI till olika och intressanta applikationer inom följande sektorer:
Konst och underhållning: Generativ AI har använts för att skapa unika konstverk, komponera musik och till och med generera manus för filmer. Specialiserade plattformar har skapats som använder generativa algoritmer för att förvandla användarinlämnade bilder till konstverk i stil med kända målare. Andra plattformar använder konvolutionella neurala nätverk för att generera drömliknande, mycket invecklade bilder. Djuplärande modeller kan generera musikaliska kompositioner med flera instrument, som spänner över ett brett spektrum av stilar och genrer. Och med rätt uppmaningar kan generativ AI användas för att generera filmmanus, romaner, dikter och i stort sett vilken litteratur som helst som man kan tänka sig.
Teknik och kommunikation: Inom teknik och kommunikation används generativ AI för att producera mänskliga textsvar, vilket gör chattroboten mer engagerande och kapabel att upprätthålla mer naturliga och utökade samtal. Det har också använts för att skapa mer interaktiva och engagerande virtuella assistenter. Modellens förmåga att generera människoliknande text gör dessa virtuella assistenter mycket mer sofistikerade och hjälpsamma än tidigare generationer av virtuell assistentteknik.
Design och arkitektur: Generativ AI används för att generera designalternativ och idéer för att hjälpa grafiska designers att skapa unika mönster på kortare tid. Generativ AI har också använts av arkitekter för att generera unika och effektiva planritningar baserade på relevanta träningsdata.
Vetenskap och medicin: Inom biovetenskap används generativ AI för att utforma nya läkemedelskandidater och skära ner upptäcktsfaserna till en fråga om dagar istället för år. För medicinsk avbildning används nu GAN för att generera syntetiska hjärn-MRI-bilder för träning av AI. Detta är särskilt användbart i scenarier där data är knappa på grund av integritetsproblem.
E-handel: Företag använder GAN för att skapa hyperrealistiska 3D-modeller för reklam. Dessa AI-genererade modeller kan anpassas för att passa önskad demografi och estetik. Generativa algoritmer används också för att producera personligt marknadsföringsinnehåll, vilket hjälper företag att kommunicera mer effektivt med sina kunder.
Utmaningar med att implementera generativ AI
Utmaningar i genomförandet av generativ AI spänner över en rad tekniska och etiska problem som måste åtgärdas i takt med att tekniken blir mer allmänt antagen. Här utforskar vi några av de främsta utmaningar som organisationer står inför idag.
Datakrav: Generativa AI-modeller kräver en betydande mängd högkvalitativa, relevanta data för att träna effektivt. Det kan vara svårt att få fram sådana uppgifter, särskilt på områden där data är knappa, känsliga eller skyddade, t.ex. inom hälso- och sjukvård eller finans. Dessutom kan det vara en komplicerad uppgift att säkerställa mångfalden och representativiteten hos uppgifterna för att undvika partiskhet i den genererade produktionen. En lösning på denna utmaning kan vara användningen av syntetiska data – artificiellt skapade data som efterliknar egenskaperna hos verkliga data. Allt fler nischade dataföretag är specialiserade på att generera syntetiska data som kan användas för AI-utbildning samtidigt som sekretess och sekretess bevaras.
Utbildningskomplexitet: Att utbilda generativa AI-modeller, särskilt de mer komplexa modellerna som GAN eller transformatorbaserade modeller, är beräkningskrävande, tidskrävande och dyrt. Det kräver betydande resurser och expertis, vilket kan vara ett hinder för mindre organisationer eller de som är nya för AI. Distribuerad utbildning, där utbildningsprocessen är uppdelad på flera maskiner eller grafikprocessorer, kan bidra till att påskynda processen. Överföringslärande, en teknik där en förskolad modell finjusteras på en specifik uppgift, kan också minska utbildningens komplexitet och resursbehov.
Styrning av resultatet: Att styra produktionen av generativ AI kan vara utmanande. Generativa modeller kan generera innehåll som inte är önskvärt eller irrelevant. AI-modeller skulle till exempel kunna skapa text som är imaginär, felaktig, stötande eller partisk. Att förbättra modellens utbildning genom att tillhandahålla mer mångsidiga och representativa data kan hjälpa till att hantera detta problem. Dessutom kan genomförandemekanismer för att filtrera eller kontrollera det genererade innehållet säkerställa dess relevans och lämplighet.
Etisk oro: Generativ AI väcker flera etiska farhågor, särskilt när det gäller äktheten och integriteten hos det genererade innehållet. Deepfakes, som skapas av GAN, kan missbrukas för att sprida felaktig information eller för bedrägliga aktiviteter. Generativa textmodeller kan användas för att skapa vilseledande nyhetsartiklar eller falska recensioner. Det är avgörande att fastställa gedigna etiska riktlinjer för användningen av generativ AI. Teknik som digital vattenmärkning eller blockchain kan hjälpa till att spåra och autentisera AI-genererat innehåll. Att utveckla kunskaper om AI hos allmänheten kan också minska riskerna för felaktig information eller bedrägerier.
Regleringshinder: Det saknas tydliga riktlinjer för användningen av generativ artificiell intelligens. I takt med att AI utvecklas snabbt kämpar lagar och förordningar för att hålla jämna steg, vilket leder till osäkerhet och potentiella rättstvister.
Kontinuerlig dialog och samarbete mellan tekniker, beslutsfattare, juridiska experter och samhället i stort behövs för att utforma omfattande och effektiva regelverk. Dessa bör syfta till att främja en ansvarsfull användning av artificiell intelligens och samtidigt minska dess risker.
Historik för generativ AI
Historien om generativ AI har präglats av flera viktiga utvecklingar och milstolpar. På 1980-talet började datavetare att gå bortom de fördefinierade reglerna och algoritmerna för traditionell AI, och började plantera fröet till ett generativt tillvägagångssätt med utveckling av enkla generativa modeller som Naive Bayes-klassifikatorn.
Senare under 1980- och 1990-talen introducerades modeller som Hopfield Networks och Boltzmanns maskiner i syfte att skapa neurala nätverk som kan generera nya data. Men att skala upp till stora dataset var svårt och problem som försvinnande gradientproblem gjorde det svårt att träna djupa nätverk.
2006 löste den Begränsade Boltzmann-maskinen (RBM) det försvinnande gradientproblemet, vilket gjorde det möjligt att förträna lager i ett djupt neuralt nätverk. Detta tillvägagångssätt ledde till utvecklingen av djupa trosnätverk, en av de tidigaste djupa generativa modellerna.
År 2014 introducerades det generativa kontradiktoriska nätverket (GAN), vilket visade en imponerande förmåga att generera realistiska data, särskilt bilder. Ungefär samtidigt introducerades variational autoencoder (VAE), som erbjuder en sannolikhetsbaserad inställning till autoencoders som stödde ett mer principiellt ramverk för att generera data.
I slutet av 2010-talet växte transformatorbaserade modeller, särskilt inom området Natural Language Processing (NLP). Modeller som generativa pre-training transformatorer (GPT) och dubbelriktade encoderrepresentationer från Transformers (BERT) revolutionerade NLP med en förmåga att förstå och generera människoliknande text.
Idag är generativ AI ett levande område med aktiv forskning och olika tillämpningar. Tekniken fortsätter att utvecklas, med nyare modeller som GPT-4 och DALL-E som tänjer på gränserna för vad AI kan generera. Det finns också ett växande fokus på att göra generativ AI mer kontrollerbar och etiskt ansvarsfull.
Historien om generativ AI är ett bevis på de enorma framsteg inom AI under de senaste decennierna. Det visar kraften i att kombinera robusta teoretiska grunder med innovativa praktiska tillämpningar. Framöver kommer lärdomarna från denna historia att fungera som en vägledning för att utnyttja potentialen hos generativ AI på ett ansvarsfullt och effektivt sätt och forma en framtid där AI förbättrar mänsklig kreativitet och produktivitet på helt nya sätt.
Slutsats
Redan nu har generativ AI – en term som en gång kan ha verkat som ett begrepp som dras rakt ut ur science fiction – blivit en integrerad del av vår vardag. Det är uppkomst inom det större området AI representerar ett betydande steg framåt. Till kapaciteten hos traditionell AI – som kan lära av data, fatta beslut och automatisera processer – tillför det kraften i skapandet. Denna innovation banar väg för tillämpningar som tidigare var otänkbara.
För företag i alla branscher leder generativ AI vägen till framväxten av äkta ”business AI” som kan hjälpa organisationen att automatisera processer, förbättra kundinteraktioner och öka effektiviteten på många olika sätt. Från att generera realistiska bilder och animationer för spelbranschen till att skapa virtuella assistenter som kan skriva e-post eller skriva kod till att skapa syntetiska data för forsknings- och utbildningsändamål, kan business AI hjälpa företag att förbättra prestanda över olika affärsgrenar och driva tillväxt långt in i framtiden.