Generative AI: Какво е това? Предимства, недостатъци и други

Generative AI е част от изкуствения интелект, която използва модели на машинно обучение, за да създаде изцяло нов резултат въз основа на обучителен набор.

С други думи, генеративният AI позволява на алгоритъма да създава неща като човек, за разлика от стандартния аналитичен характер на AI системите.

Тези резултати варират от дълбоки фалшификати до чатботове с изкуствен интелект, творения от текст към изображение и текст към видео, музика, картини и т.н.

Генеративните резултати от AI също станаха толкова добри и дори невероятни през последните години, благодарение на подобренията в хардуера и новите подходи за машинно обучение.

Тази публикация ви дава обобщение на основите и приложенията на генеративния AI, както и как те могат да повлияят на вашия личен живот и бизнес.

Как работи Generative AI

Изследванията на изкуствения интелект първоначално се фокусираха върху използването на алгоритми и невронни мрежи за идентифициране на модели в големи масиви от данни. Това беше използвано за разпознаване на образи, анализи, подкрепа за вземане на решения и откриване на аномалии.

Невронните мрежи са цифрови изображения на човешкия мозък, които се използват за моделиране на естествената система на мозъка мислене. Такава мрежа има входни и изходни слоеве от неврони, с един или повече слоеве, наречени скрит слой.

С прости думи, вие активирате един входен неврон за всяка единица данни, като например дума. Така например терминът "горещо червено слънце" подаването в невронна мрежа ще активира 3 входни неврона за червен, горещ, и слънце. И на изходния слой го уведомявате, че тези 3 входа означават „червено горещо слънце".

В началото това може да изглежда глупаво и отнема много време, но след като сте обучили такава мрежа с „червено горещо слънце" зелено горещо слънце","зелено студено слънце", и "жълто студено слънце”, тогава започва да се добива представа какво горещ, зелен, и студ може да бъде.

Фигура 1: Проста невронна мрежа с реакция на „горещо слънце“.

Това е много опростено обяснение. Но въпреки че невронните мрежи са сложни концепции, тяхното изследване е фантастично пътешествие не само в света на изкуствения интелект, но и в човешкия ум и съзнание.

Освен това, технологията на невронните мрежи се разви през годините и се превърна в нови системи и платформи, които правят възможни днешните генеративни AI приложения. Ето 3 от популярните използвани невронни мрежи:

• Generative Adversarial Nets (GAN) – Това е невронна мрежа, която използва две части за генериране на изход. Първата част е генераторът, който произвежда случаен изход, докато втората е дискриминатор, който оценява работата, за да види колко истинска или фалшива е тя.
  
  GAN използват система за обучение без надзор, което означава, че дискриминаторната част обучава генератора. С времето дискриминаторът става по-добър в откриването на фалшификати, докато генераторът се научава да произвежда по-добри резултати до реалистични картини.
  
• Трансформатор – Това е друг вид невронна мрежа, която работи, като съхранява произволна последователност от данни в друга последователност, която след това може да се използва от декодер за възпроизвеждане на оригиналната последователност от данни.
  
  Трансформаторите работят най-добре за проекти с последователни данни, като изречения на естествен език и музика. Популярните базирани на трансформатор невронни мрежи включват GPT-3 от Microsoft, Wu Dao 2.0 от Пекин, Китай и LaMDA от Google.
  
• Вариационни автоматични енкодери (VAE) – Този трети тип невронна мрежа се използва за откриване на шум в изображения, рисуване на изображения, намаляване на размерите, класифициране и откриване на обекти. VAE моделите използват неконтролиран метод на обучение за свиване на файлове с данни с помощта на алгоритми и шаблони за компресиране.

Предимства на Generative AI

Ето предимствата, които генеративният изкуствен интелект носи със себе си:

• Резултати с по-високо качество – Генеративният изкуствен интелект може да се използва за намиране и изтриване на шум в изображения и видеоклипове, повишавайки общото им изходно качество.
  
• По-евтини процеси – Чрез възможността за драстично намаляване на времето и разходите, необходими за откриване на лекарства и материали в производствената индустрия, продуктите могат да станат по-евтини за производство.
  
• Повишаване на производителността – Чрез намаляване на времето и обема на работа, генеративният AI, който помага на креативните хора, може да повиши тяхната производителност.
  
• Подобрено здраве – Използването на генеративни състезателни мрежи (GAN) при ранно откриване на тумор означава по-добро здраве.
  
• Нови изобретения – Използването на невронни мрежи при синтезирането на нови химикали, модели, вещества или други неща може потенциално да доведе до нови изобретения.

Недостатъци на Generative AI

Има и няколко проблема, свързани с генеративния AI, като ограничения на креативността, разходи за настройка и етични съображения. Ето един поглед отблизо:

• Ограничено творчество – Докато генеративният AI създава нови неща, няма вън-на-на-кутия включено мислене, тъй като произведеният резултат обикновено е съставен от данните, подавани в невронната мрежа. С други думи, AI системите нямат оригиналност. Те не могат концептуализирайте или да измислят идея сами, тъй като те зависят от човешкия принос, за да генерират тези идеи.
  
  Въпреки това, функцията за разпознаване на образи на машинното обучение и творческите аспекти на генеративния AI съвпадат прекрасно с 6^th Функционалности на чакрите в човешката енергийна система на йога.
  
  Ние сме в безопасност, докато машините остават по този начин, но дали някога ще достигнат финалните 7^th Способностите на чакрите да разбират и концептуализират информация, същите тези характеристики, които ни отличават от другите животни, тогава хората може да са изправени пред изчезване.
  
• Висока цена за настройка – Първоначалната настройка на AI системите може да бъде висока в момента, въпреки че се очаква това да намалее в бъдеще.
  
• Морални и етични съображения - От дълбоки фалшификати които изобразяват политици и знаменитости, които казват забавни или странни неща на противоречиви приложения като дълбоко голо тяло, което предизвика ответна реакция от страна на феминистките, няма ограничение за възможните отрицателни резултати от използването на генеративен AI.

Популярни генериращи AI приложения 

Генеративната AI технология може да се приложи в много сектори, където човешката креативност обикновено е изискване. Следва поглед върху най-популярните му приложения и индустрии.

• Снимки – Генериране на изцяло ново изкуство с изкуствен интелект, използващо система за създаване на текст към изображение или чрез автоматично редактиране на изображения, като добавяне на черти на лицето, очила и т.н. Непопулярното приложение за дълбоко голо тяло стигна дотам, че автоматично събличаше хората.
  
• Клипове – Генеративният изкуствен интелект също се използва при създаването на видео, като например чрез превръщане на снимка на човек в говорещо видео, правейки известния "Мона Лиза" рисуване на усмивка и говорещи цифрови аватари, които изглеждат и звучат като истински хора.
  
• Текст – Това включва писмен текст и компютърен код с помощта на обработка на естествен език (NLP). От чатботове до коректори на граматика и асистенти за писане за копирайтъри и програмисти, домейнът е огромен.
  
• Холивудски филми – Освен простото създаване на видеоклипове, генеративният AI може да се прилага в още по-креативни ситуации, като създаване на напълно различни лица на актьор с помощта на дълбока фалшива работа, промяна на възрастта им, впечатляващи герои като военачалника на Marvel Танос и дори генерирани от AI истории и сценарии.
  
• музика – От невронни мрежи за възпроизвеждане до по-сложни системи, които композират музика в голямо разнообразие от жанрове, полуподпомогнати или напълно автоматизирани, генеративният AI е еднакво настроен да разруши музикалната индустрия.
  
• Здравеопазване – Набор от приложения, включително увеличаване на телесните сканирания за предоставяне на по-добра информация за диагностика.
  
• Мода – От различни стилове до персонализирани персонализирани тоалети, цветове, прогнозиране на тенденции и текстури, генеративният AI е еднакво готов да разруши модната индустрия.
  

• Персонализиране на електронната търговия – Техники, използвани за прогнозиране на предпочитанията на клиента и дори за предлагане на проактивни решения, опит, целенасочена комуникация, персонализирани препоръки за продукти и т.н.
  
• Увеличаване на данни – Процесът на създаване на нови точки от данни от съществуващи, но ограничени данни, за да се увеличи количеството налична информация.
  
• производство – Generative AI помага при синтеза на нови материали, химикали и лекарства, които могат да намалят производствените разходи.

Генеративни идеи за AI проекти

Най-добрият начин да се научите често е чрез правене. Така че, ако се интересувате от генеративния AI и възможностите, които предлага, тогава няма по-добър начин да го изпробвате от тестов проект. Следват някои идеи, които да ви помогнат да продължите:

1. Създаване на несъществуващи лица.
2. Приложение за стареене на лицето или манипулация.
3. Създайте нови човешки пози от изображения.
4. Създайте по-високи разделителни способности на изображението.
5. Оцветете черно-бели изображения.
6. Създавайте 3D обекти от 2D изображения.
7. Създайте анимационни герои.
8. Премахнете шума от изображенията.
9. Система за чат за класификация на намеренията на НЛП.
10. Кратки резюмета на дълги статии.
11. Създаване на произведения на изкуството от текст към изображение.
12. CT откриване за подобряване на диагностиката на рак.

Топ Генеративни AI инструменти

Много хора и организации са разработили широк набор от инструменти, които могат да ви помогнат с вашия генеративен AI проект по един или друг начин. Следват някои от най-популярните от тези инструменти:

• OpenAI – Обработка на естествен език GPT-3 и модели на Codex за превод на код на естествен език.
• GAN Lab – Generative Adversarial Network във вашия браузър.
• Нощно кафене – AI арт генератор.
• TorchGan – GAN рамка за обучение с помощта на Pytorch.
• Пиган – Python библиотека за внедряване на GAN.
• TF-GAN – Леки инструменти Tensorflow за GAN.
• Google Cloud AI – Колекция от AI инструменти от Google.
• AI дует – Това ви позволява да свирите пиано дует с компютъра.
• Art Breeder – Ремиксирайте изображения, за да създадете уникални произведения на изкуството.
• Код T5 – Базиран на трансформатор модел за разбиране и генериране на код.
• Мимикрия AI – Копирайте и имитирайте нечий глас.
• GAN Инструментариум – GAN моделна рамка без код.
• HyperGAN – Композируема Python рамка с UI и API.
• Дълбока мечта – Програма за компютърно зрение.
• Imaginaire – Библиотека PyTorch на Nvidia за дълбоки изображения.
• Карикатуризирайте – Създавайте изображения, подобни на анимационни филми.
• Тензорен поток – Популярна платформа за машинно обучение.
• Научете се – Друга платформа за машинно обучение в Python.
• DALL-E – Впечатляващ създател на текст към изображение.

Стартъпи, използващи Generative AI

Има много стартиращи компании, които се фокусират върху използването на един или друг аспект на генеративния AI за решаване на проблеми. Ето някои:

• Преформулирайте.ai – Хиперперсонализирани маркетингови видеоклипове в мащаб.
• DeepStory – Генератор на AI истории и сценарии.
• Musico – Музика, генерирана от AI.
• Синтезия – Генериране на видео с помощта на текст.
• Jukebox – Генерирана от AI музика с помощта на автоматични енкодери.
• НАПРАВИХ – Създавайте AI видеоклипове от снимки.
• Genie AI – Правни шаблони плюс AI адвокат.
• Предимно AI – Генератор на синтетични данни за разработване на AI.

Заключение

Стигайки до края на това изследване на генеративния AI, вие видяхте какво е, какво не е, как работи и какво помага на компаниите да постигнат.

Едно нещо, в което всички можем да бъдем сигурни, е, че индустрията на изкуствения интелект ще продължи да расте. Така че, ако сте разработчик, използвайте го. И ако сте собственик на бизнес, използвайте го.