Generativ AI: Hvad er det? Fordele, ulemper og mere

Generativ AI er en sektion af kunstig intelligens, der bruger maskinlæringsmodeller til at skabe helt nyt output baseret på et træningssæt.

Med andre ord gør generativ AI det muligt for en algoritme at skabe ting, som et menneske ville, i modsætning til AI-systemernes standardanalytiske karakter.

Disse output spænder fra dybe forfalskninger til AI-chatbots, tekst-til-billede og tekst-til-video kreationer, musik, malerier og så videre.

Generative AI-output er også blevet så gode og endda fantastiske i de seneste år, takket være forbedringer i hardware og nye maskinlæringstilgange.

Dette indlæg giver dig en gennemgang af det grundlæggende og anvendelser af generativ AI, samt hvordan de kan påvirke dit personlige liv og din virksomhed.

Sådan fungerer generativ AI

Studier af kunstig intelligens fokuserede oprindeligt på at bruge algoritmer og neurale netværk til at identificere mønstre i store datasæt. Dette blev brugt til mønstergenkendelse, analyse, beslutningsstøtte og anomalidetektion.

Neurale netværk er digitale repræsentationer af den menneskelige hjerne, som bruges til at modellere hjernens naturlige system af tænker. Et sådant netværk har input- og outputlag af neuroner, med et eller flere lag, kaldet det skjulte lag.

Enkelt sagt aktiverer du én inputneuron for hver dataenhed, såsom et ord. Altså for eksempel udtrykket “rød varm sol” bliver fodret ind i et neuralt net vil aktivere de 3 inputneuroner for rød, hotog sol. Og på outputlaget lader du det vide, at disse 3 input betyder "rødglødende sol".

I starten ser det måske dumt og tidskrævende ud, men efter du har trænet et sådant netværk med “rødglødende sol", grøn varm sol","grøn kold sol"Og"gul kold sol”, så begynder det at få en idé om hvad hot, grønog forkølelse måske.

Fig. 1: Simpelt neuralt net med "varm sol"-respons

Dette er en meget forenklet forklaring. Men selvom neurale netværk er komplekse begreber, er deres undersøgelse en fantastisk rejse ikke kun ind i den kunstige intelligens-verden, men også ind i det menneskelige sind og bevidsthed.

Desuden har neural netværksteknologi udviklet sig gennem årene og til nye systemer og platforme, der gør nutidens generative AI-applikationer mulige. Her er 3 af de populære neurale netværk, der bruges:

• Generative Adversarial Nets (GAN) – Dette er et neuralt netværk, der bruger to dele til at generere et output. Den første del er generatoren, der producerer tilfældigt output, mens den anden er en diskriminator, der evaluerer arbejdet for at se, hvor ægte eller falsk det er.
  
  GAN'er bruger et uovervåget læringssystem, hvilket betyder, at diskriminatordelen lærer generatoren. Med tiden bliver diskriminatoren bedre til at opdage forfalskninger, mens generatoren lærer at producere bedre output op til realistiske billeder.
  
• Transformer – Dette er en anden type neuralt netværk, der fungerer ved at gemme en hvilken som helst sekvens af data i en anden sekvens, som derefter kan bruges af en dekoder til at reproducere den originale datasekvens.
  
  Transformere fungerer bedst til projekter med sekventielle data såsom naturlige sprogsætninger og musik. Populære transformatorbaserede neurale netværk inkluderer GPT-3 fra Microsoft, Wu Dao 2.0 fra Beijing Kina og LaMDA fra Google.
  
• Variational Auto-encodere (VAE) – Denne tredje type neurale net bruges til at detektere støj i billeder, tegne billeder, reducere dimensioner, klassificere og detektere objekter. VAE-modeller bruger en uovervåget indlæringsmetode til at formindske datafiler ved hjælp af kompressionsalgoritmer og mønstre.

Fordele ved Generativ AI

Her er de fordele, som generativ kunstig intelligens bringer med sig:

• Højere kvalitet output – Generativ AI kan bruges til at finde og slette støj i billeder og videoer, hvilket øger deres overordnede outputkvalitet.
  
• Billigere processer – Ved at være i stand til drastisk at reducere den tid og de omkostninger, der er nødvendige for at opdage lægemidler og materialer i fremstillingsindustrien, kan produkterne blive billigere at fremstille.
  
• Produktivitetsforøgelse – Ved at skære ned på tid og mængde af arbejde kan generativ kunstig intelligens, der hjælper kreative mennesker, øge deres produktivitet.
  
• Forbedret sundhed – Brugen af ​​generative adversarial networks (GAN) i tidlig tumordetektion betyder bedre sundhed.
  
• Nye opfindelser – Brugen af ​​neurale net til at syntetisere nye kemikalier, mønstre, stoffer eller andre ting kan potentielt føre til nye opfindelser.

Ulemper ved Generativ AI

Der er også et par problemer relateret til generativ AI, såsom kreativitetsbegrænsninger, opsætningsomkostninger og etiske overvejelser. Her er et nærmere kig:

• Begrænset kreativitet – Mens generativ AI skaber nye ting, er der ingen out-of-the-box tænkning involveret, da det producerede output normalt er en sammensætning af de data, der føres ind i det neurale net. Med andre ord mangler AI-systemer originalitet. Det kan de ikke konceptualiser eller udtænke en idé på egen hånd, da de er afhængige af menneskelig input til at generere disse ideer.
  
  Mønstergenkendelsesfunktionen ved maskinlæring og de kreative aspekter af generativ AI falder dog smukt sammen med de 6^th Chakra-funktioner i yogaens menneskelige energisystem.
  
  Vi er sikre, så længe maskiner forbliver på denne måde, men skulle de nogensinde nå de sidste 7^th Chakras evner til at forstå og begrebsliggøre information, netop de træk, der adskiller os fra andre dyr, så kan mennesker stå over for udryddelse.
  
• Høje opsætningsomkostninger – Den indledende opsætning af AI-systemer kan være høj i øjeblikket, selvom det forventes at falde i fremtiden.
  
• Moralske og etiske overvejelser - Fra dybe forfalskninger der portrætterer politikere og berømtheder, der siger sjove eller bizarre ting til kontroversielle apps som deep-nude, der fremkaldte et tilbageslag fra feminister, er der ingen grænser for de mulige negative resultater af at bruge generativ AI.

Populære Generative AI-applikationer 

Generativ AI-teknologi kan anvendes i mange sektorer, hvor menneskelig kreativitet normalt ville være et krav. Det følgende er et kig på de mest populære applikationer og industrier.

• Billeder – Generering af helt ny kunstig intelligens, enten ved hjælp af et tekst-til-billede oprettelsessystem eller ved automatisk redigering af billeder, såsom tilføjelse af ansigtstræk, briller og så videre. Den upopulære dyb-nøgen app gik så langt som automatisk at afklæde folk.
  
• Videoer – Generativ AI bliver også brugt i videooprettelse, såsom ved at omdanne en persons billede til en talende video, hvilket gør den berømte Mona Lisa malende smil og talende digitale avatarer, der ligner og lyder som rigtige mennesker.
  
• tekst – Dette inkluderer skrevet tekst og computerkode ved hjælp af Natural Language Processing (NLP). Fra chatbots til grammatikkorrekturlæsere og skriveassistenter til tekstforfattere og kodere er domænet stort.
  
• Hollywood-film – Udover blot at skabe videoer, kan generativ AI anvendes i endnu mere kreative situationer, såsom at skabe helt andre ansigter af en skuespiller ved hjælp af dyb-falsk, ændre deres alder, imponerende karakterer såsom Marvels krigsherre Thanos og endda AI-genererede historier og manuskripter.
  
• Musik – Fra afspilningsneurale net til mere komplekse systemer, der komponerer musik i en lang række genrer, enten semi-assisteret eller fuldautomatisk, er generativ AI ligeså indstillet til at forstyrre musikindustrien.
  
• Medicinal – En række applikationer, herunder forøgelse af kropsscanninger for at give bedre information til diagnosticering.
  
• Mode – Fra forskellige stilarter til personligt tilpassede outfits, farver, trendprognoser og teksturer er generativ AI lige så klar til at forstyrre modeindustrien.
  

• Personalisering af e-handel – Teknikker, der bruges til at forudsige en kundes præferencer og endda gå videre med at tilbyde proaktive løsninger, oplevelser, målrettet kommunikation, personlige produktanbefalinger og så videre.
  
• Dataforøgelse – Processen med at oprette nye datapunkter ud fra eksisterende, men begrænsede data for at øge mængden af ​​tilgængelig information.
  
• Manufacturing – Generativ kunstig intelligens hjælper med syntesen af ​​nye materialer, kemikalier og lægemidler, der kan reducere produktionsomkostningerne.

Generative AI-projektideer

Den bedste måde at lære på er ofte ved at gøre. Så hvis du er interesseret i generativ AI og de muligheder, det giver, så er der ingen bedre måde at prøve det på end med et testprojekt. Følgende er nogle ideer til at få dig i gang:

1. Fremstil ikke-eksisterende ansigter.
2. App til ansigtsældning eller manipulation.
3. Skab nye menneskelige positurer ud fra billeder.
4. Lav højere billedopløsninger.
5. Farvelæg sort-hvide billeder.
6. Opret 3D-objekter fra 2D-billeder.
7. Skab tegneseriefigurer.
8. Fjern støj fra billeder.
9. NLP hensigtsklassificering chatsystem.
10. Korte resuméer af lange artikler.
11. Tekst-til-billede kunstværker.
12. CT-scanning detektion for at forbedre kræftdiagnosen.

Top Generative AI-værktøjer

Mange enkeltpersoner og organisationer har udviklet en bred vifte af værktøjer, der kan hjælpe dig med dit generative AI-projekt på den ene eller den anden måde. Følgende er nogle af de mest populære af disse værktøjer:

• OpenAI – Naturlig sprogbehandling GPT-3 og det naturlige sprog til at kode oversættelses Codex-modeller.
• GAN Lab – Generative Adversarial Network i din browser.
• Natcafé – AI art generator.
• TorchGan – GAN træningsramme ved hjælp af Pytorch.
• Pygan – Python-bibliotek til at implementere GAN'er.
• TF-GAN – Letvægts Tensorflow-værktøjer til GAN'er.
• Google Cloud AI – Indsamling af AI-værktøjer fra Google.
• AI Duet – Dette lader dig spille en klaverduet med computeren.
• Kunstforædler - Remix billeder for at skabe unikke kunstværker.
• Kode T5 – Transformer-baseret model til at forstå og generere kode.
• Mimicry AI – Kopier og efterlig enhvers stemme.
• GAN Toolkit – No-code GAN model framework.
• HyperGAN – Komponerbar Python-ramme med UI og API.
• dyb drøm – Computer vision program.
• Fantasi – Nvidia dyb billedbehandling PyTorch-bibliotek.
• Tegnefilm – Lav tegneserielignende billeder.
• Tensorflow – Populær maskinlæringsplatform.
• Scikit-lære – Endnu en maskinlæringsplatform i Python.
• DALL-E – Imponerende tekst-til-billede-skaber.

Startups, der bruger Generativ AI

Der er adskillige startups derude, der fokuserer på at bruge det ene aspekt af generativ AI eller det andet til at løse problemer. Her er nogle:

• Refrase.ai – Hyper-personaliserede marketingvideoer i stor skala.
• DeepStory – Generator af AI-historier og manuskripter.
• musico – AI-genereret musik.
• Syntese - Videogenerering ved hjælp af tekst.
• Jukebox – AI-genereret musik ved hjælp af auto-encodere.
• ID - Opret AI-videoer fra fotos.
• Genie AI – Juridiske skabeloner plus en AI-advokat.
• Mest AI – Syntetisk datagenerator til AI-udvikling.

Konklusion

Når du kommer til slutningen af ​​denne undersøgelse af generativ AI, har du set, hvad det er, hvad det ikke er, hvordan det virker, og hvad det hjælper virksomheder med at opnå.

En ting, vi alle kan være sikre på, er, at industrien for kunstig intelligens vil fortsætte med at vokse. Så hvis du er en udvikler, så brug det. Og hvis du er virksomhedsejer, så brug det.