Generativní AI: Co to je? Výhody, nevýhody a další

Generativní umělá inteligence je část umělé inteligence, která využívá modely strojového učení k vytvoření zcela nového výstupu na základě tréninkové sady.

Jinými slovy, generativní AI umožňuje algoritmu vytvářet věci jako člověk, na rozdíl od standardní analytické povahy systémů AI.

Tyto výstupy sahají od hlubokých padělků až po chatboty s umělou inteligencí, tvorbu textu na obrázek a text na video, hudbu, malby a tak dále.

Generativní výstupy umělé inteligence jsou v posledních letech také tak dobré a dokonce úžasné, a to díky vylepšením hardwaru a novým přístupům ke strojovému učení.

Tento příspěvek vám poskytuje přehled základů a aplikací generativní umělé inteligence a také to, jak mohou ovlivnit váš osobní život a podnikání.

Jak funguje generativní umělá inteligence

Studie umělé inteligence se zpočátku zaměřovaly na použití algoritmů a neuronových sítí k identifikaci vzorů ve velkých souborech dat. To bylo použito pro rozpoznávání vzorů, analýzu, podporu rozhodování a detekci anomálií.

Neuronové sítě jsou digitální reprezentace lidského mozku, které se používají k modelování přirozeného systému mozku myslící. Taková síť má vstupní a výstupní vrstvy neuronů s jednou nebo více vrstvami, které se nazývají skrytá vrstva.

Jednoduše řečeno, aktivujete jeden vstupní neuron pro každou datovou jednotku, jako je slovo. Tedy například termín “červené horké slunce” přivedení do neuronové sítě aktivuje 3 vstupní neurony červený, horký, a slunce. A na výstupní vrstvě jí dáte vědět, že tyto 3 vstupy znamenají „rudé horké slunce".

Zpočátku to může vypadat hloupě a časově náročné, ale poté, co takovou síť natrénujete pomocí „rudé horké slunce", zelené horké slunce","zelené studené slunce", a "žluté studené slunce“, pak začne získávat představu o čem horký, zelená, a studený možná.

Obr. 1: Jednoduchá neuronová síť s odezvou „žhavého slunce“.

Toto je velmi zjednodušené vysvětlení. Ale ačkoli jsou neuronové sítě složité pojmy, jejich studium je fantastickou cestou nejen do světa umělé inteligence, ale také do lidské mysli a vědomí.

Kromě toho se technologie neuronových sítí v průběhu let vyvinula v nové systémy a platformy, které umožňují dnešní generativní aplikace umělé inteligence. Zde jsou 3 z populárních používaných neuronových sítí:

• Generative Adversarial Net (GAN) – Jedná se o neuronovou síť, která ke generování výstupu používá dvě části. První část je generátor, který produkuje náhodný výstup, zatímco druhá je diskriminátor, který vyhodnocuje práci, aby zjistil, jak je skutečná nebo falešná.
  
  GANy používají systém učení bez dozoru, což znamená, že diskriminační část učí generátor. Časem se diskriminátor zdokonaluje v odhalování padělků, zatímco generátor se učí produkovat lepší výstupy až po realistické obrázky.
  
• transformátor – Toto je další typ neuronové sítě, která funguje tak, že ukládá libovolnou sekvenci dat do jiné sekvence, kterou pak může použít dekodér k reprodukci původní sekvence dat.
  
  Transformátory fungují nejlépe pro projekty se sekvenčními daty, jako jsou věty v přirozeném jazyce a hudba. Mezi oblíbené neuronové sítě založené na transformátorech patří GPT-3 od Microsoftu, Wu Dao 2.0 z Pekingu v Číně a LaMDA od Google.
  
• Variační automatické kodéry (VAE) – Tento třetí typ neuronové sítě se používá k detekci šumu v obrázcích, kreslení obrázků, zmenšení rozměrů, klasifikaci a detekci objektů. Modely VAE používají metodu učení bez dozoru ke zmenšení datových souborů pomocí kompresních algoritmů a vzorů.

Výhody generativní umělé inteligence

Zde jsou výhody, které s sebou generativní umělá inteligence přináší:

• Vyšší kvalita výstupů – Generativní umělou inteligenci lze použít k vyhledávání a mazání šumu v obrázcích a videích, čímž se zvyšuje jejich celková výstupní kvalita.
  
• Levnější procesy – Tím, že je možné drasticky zkrátit čas a náklady potřebné pro objevování léků a materiálů ve zpracovatelském průmyslu, může být výroba produktů levnější.
  
• Zvýšení produktivity – Díky zkrácení času a množství práce může generativní AI, která pomáhá kreativním lidem, zvýšit jejich produktivitu.
  
• Zlepšené zdraví – Použití generativních adversariálních sítí (GAN) při časné detekci nádorů znamená lepší zdraví.
  
• Nové vynálezy – Použití neuronových sítí při syntéze nových chemikálií, vzorů, látek nebo jiných věcí může potenciálně vést k novým vynálezům.

Nevýhody generativní umělé inteligence

Existuje také několik problémů souvisejících s generativní AI, jako jsou omezení kreativity, náklady na nastavení a etické úvahy. Zde je bližší pohled:

• Omezená kreativita – Zatímco generativní AI vytváří nové věci, neexistuje out-of-the-box zapojeno myšlení, protože produkovaný výstup je obvykle složen z dat přiváděných do neuronové sítě. Jinými slovy, systémy umělé inteligence postrádají originalitu. Nemohou konceptualizovat nebo vytvořit myšlenku samy o sobě, protože při vytváření těchto myšlenek závisí na lidském vstupu.
  
  Funkce rozpoznávání vzorů strojového učení a kreativní aspekty generativní umělé inteligence se však krásně shodují s 6^th Funkce čaker v lidském energetickém systému jógy.
  
  Jsme v bezpečí, dokud stroje zůstanou takto, ale pokud někdy dosáhnou konečné 7^th Schopnosti čaker porozumět a konceptualizovat informace, právě ty vlastnosti, které nás odlišují od ostatních zvířat, pak mohou lidé čelit vyhynutí.
  
• Vysoké náklady na nastavení – Počáteční nastavení systémů umělé inteligence může být v současné době vysoké, i když se očekává, že se v budoucnu sníží.
  
• Morální a etické úvahy - Z hluboké padělky které zobrazují politiky a celebrity, kteří říkají vtipné nebo bizarní věci kontroverzním aplikacím, jako je hluboká naha, která podněcovala odpor feministek, neexistuje žádný limit pro možné negativní výsledky používání generativní umělé inteligence.

Populární generativní aplikace umělé inteligence 

Technologie generativní umělé inteligence může být použita v mnoha odvětvích, kde by lidská kreativita byla normálně požadavkem. Následuje pohled na jeho nejoblíbenější aplikace a odvětví.

• snímky – Vytváření zcela nového umění umělé inteligence, buď pomocí systému tvorby textu na obrázek, nebo pomocí automatické úpravy obrázků, jako je přidání rysů obličeje, brýlí a tak dále. Nepopulární aplikace pro hluboké nahoty zašla tak daleko, že automaticky svlékala lidi.
  
• Videa – Generativní umělá inteligence se také používá při tvorbě videí, například přeměnou obrázku osoby na mluvící video, čímž se proslaví Mona Lisa malování úsměvu a mluvící digitální avatary, které vypadají a znějí jako skuteční lidé.
  
• Text – To zahrnuje psaný text a počítačový kód využívající zpracování přirozeného jazyka (NLP). Od chatbotů po korektory gramatiky a asistenty psaní pro copywritery a kodéry, doména je obrovská.
  
• Hollywoodské filmy – Kromě pouhého vytváření videí lze generativní umělou inteligenci použít v ještě kreativnějších situacích, jako je vytváření zcela odlišných tváří herců pomocí hlubokého falšování, změna jejich věku, působivé postavy, jako je Marvelův válečník Thanos, a dokonce i příběhy a scénáře generované umělou inteligencí.
  
• Hudba – Od play-along neuronových sítí až po složitější systémy, které skládají hudbu v široké škále žánrů, buď částečně asistované, nebo plně automatizované, generativní umělá inteligence je stejně připravena na to, aby narušila hudební průmysl.
  
• Zdravotní péče – Řada aplikací, včetně augmentace skenování těla pro poskytnutí lepších informací pro diagnostiku.
  
• Móda – Od různých stylů po personalizované vlastní oblečení, barvy, předpovídání trendů a textury, generativní umělá inteligence je stejně připravena narušit módní průmysl.
  

• Personalizace elektronického obchodu – Techniky používané k předvídání preferencí zákazníka a dokonce k nabízení proaktivních řešení, zkušeností, cílené komunikace, personalizovaných doporučení produktů a tak dále.
  
• Rozšíření dat – Proces vytváření nových datových bodů ze stávajících, ale omezených dat, aby se zvýšilo množství dostupných informací.
  
• Výroba – Generativní umělá inteligence pomáhá při syntéze nových materiálů, chemikálií a léků, které mohou snížit výrobní náklady.

Generativní nápady na projekty AI

Nejlepší způsob, jak se učit, je často dělat. Pokud vás tedy zajímá generativní umělá inteligence a možnosti, které nabízí, pak není lepší způsob, jak si ji vyzkoušet, než pomocí testovacího projektu. Níže uvádíme několik nápadů, které vám pomohou:

1. Vytvářejte neexistující tváře.
2. Aplikace pro stárnutí nebo manipulaci s obličejem.
3. Vytvářejte nové lidské pózy z obrázků.
4. Vytvářejte vyšší rozlišení obrazu.
5. Vybarvujte černobílé obrázky.
6. Vytvářejte 3D objekty z 2D obrázků.
7. Vytvářejte kreslené postavičky.
8. Odstraňte šum z obrázků.
9. Chatovací systém klasifikace záměrů NLP.
10. Krátké shrnutí dlouhých článků.
11. Tvorba uměleckých děl text-to-image.
12. Detekce CT skenu pro zlepšení diagnózy rakoviny.

Nejlepší generativní nástroje AI

Mnoho jednotlivců a organizací vyvinulo širokou škálu nástrojů, které vám mohou pomoci s vaším generativním projektem umělé inteligence tak či onak. Níže jsou uvedeny některé z nejoblíbenějších z těchto nástrojů:

• OpenAI – Zpracování přirozeného jazyka GPT-3 a přirozeného jazyka pro kódování překladových kodexových modelů.
• GAN Lab – Generative Adversarial Network ve vašem prohlížeči.
• Noční kavárna – Generátor umění AI.
• TorchGan – Tréninkový rámec GAN využívající Pytorch.
• Pygan – Knihovna Python pro implementaci GAN.
• TF-GAN – Lehké nástroje Tensorflow pro GAN.
• Google Cloud AI – Sbírka nástrojů AI od Googlu.
• AI Duet – To vám umožní hrát klavírní duet s počítačem.
• Chovatel umění – Remixujte obrázky a vytvořte jedinečné umělecké dílo.
• Kód T5 – Model založený na transformátoru pro pochopení a generování kódu.
• Mimikry AI – Kopírovat a napodobovat něčí hlas.
• GAN Toolkit – Rámec modelu GAN bez kódu.
• HyperGAN – Composable Python framework s UI a API.
• Hluboký sen – Program počítačového vidění.
• Představivost – Knihovna PyTorch pro hluboké zobrazování Nvidia.
• Kreslit - Vytvářejte obrázky podobné karikaturám.
• tenzorový tok – Populární platforma strojového učení.
• Scikit-učit se – Další platforma pro strojové učení v Pythonu.
• DALL-E – Působivý tvůrce převodu textu na obrázek.

Startupy využívající generativní AI

Existuje mnoho startupů, které se zaměřují na využití jednoho nebo druhého aspektu generativní umělé inteligence k řešení problémů. Zde jsou některé:

• Přeformulovat.ai – Hyper-personalizovaná marketingová videa ve velkém měřítku.
• DeepStory – Generátor příběhů a scénářů AI.
• Hudebník – Hudba generovaná umělou inteligencí.
• Syntéza – Generování videa pomocí textu.
• Hudební automat – Hudba generovaná umělou inteligencí pomocí automatických kodérů.
• DĚLAL – Vytvářejte AI videa z fotografií.
• Genie AI – Právní šablony plus právník AI.
• Většinou AI – Generátor syntetických dat pro vývoj AI.

Závěr

Na konci této studie generativní umělé inteligence jste viděli, co to je, co není, jak funguje a čeho společnostem pomáhá dosáhnout.

Jedna věc, kterou si můžeme být všichni jisti, je, že průmysl umělé inteligence bude nadále růst. Takže pokud jste vývojář, použijte to. A pokud jste majitelem firmy, využijte toho.