Generatiivne AI: mis see on? Eelised, miinused ja palju muud

Generatiivne AI on tehisintellekti osa, mis kasutab masinõppemudeleid, et luua koolituskomplekti põhjal täiesti uus väljund.

Teisisõnu, generatiivne tehisintellekt võimaldab algoritmil luua asju nagu inimene, erinevalt AI-süsteemide standardsest analüütilisest olemusest.

Need väljundid ulatuvad sügavatest võltsingutest tehisintellekti vestlusrobotite, teksti-pildiks ja tekst-videoks loomingu, muusika, maalide ja nii edasi.

Generatiivsed AI väljundid on viimastel aastatel muutunud ka nii heaks ja isegi hämmastavaks tänu riistvara täiustustele ja uutele masinõppe lähenemisviisidele.

See postitus annab ülevaate generatiivse AI põhitõdedest ja rakendustest ning sellest, kuidas need võivad mõjutada teie isiklikku elu ja äri.

Kuidas generatiivne AI töötab

Tehisintellekti uuringud keskendusid algselt algoritmide ja närvivõrkude kasutamisele mustrite tuvastamiseks suurtes andmekogumites. Seda kasutati mustrite tuvastamiseks, analüütikaks, otsuste toetamiseks ja anomaaliate tuvastamiseks.

Närvivõrgud on inimese aju digitaalsed kujutised, mida kasutatakse aju loomuliku süsteemi modelleerimiseks mõtlemine. Sellisel võrgul on ühe või mitme kihiga neuronite sisend- ja väljundkihid, mida nimetatakse peidetud kihiks.

Lihtsamalt öeldes aktiveerite iga andmeühiku (nt sõna) jaoks ühe sisendneuroni. Nii näiteks termin "punane kuum päike" närvivõrku söötmine aktiveerib 3 sisendneuronit punane, kuumja päike. Ja väljundkihil andsite talle teada, et need 3 sisendit tähendavad "punane kuum päike".

Alguses võib see tunduda rumal ja aeganõudev, kuid pärast seda, kui olete sellise võrgu välja õpetanud "punane kuum päike" roheline kuum päike","roheline külm päike"Ja"kollane külm päike”, siis hakkab aimu saama, millest kuum, rohelineja külm võib olla.

Joonis 1: Lihtne närvivõrk kuuma päikese vastusega

See on väga lihtsustatud seletus. Kuid kuigi närvivõrgud on keerulised mõisted, on nende uurimine fantastiline teekond mitte ainult tehisintellekti maailma, vaid ka inimmõistusesse ja teadvusesse.

Lisaks on närvivõrkude tehnoloogia aastate jooksul arenenud ning arenenud uuteks süsteemideks ja platvormideks, mis muudavad tänapäevased generatiivsed AI-rakendused võimalikuks. Siin on 3 populaarset kasutatud närvivõrku:

• Generatiivsed võistlevad võrgud (GAN) – See on närvivõrk, mis kasutab väljundi genereerimiseks kahte osa. Esimene osa on generaator, mis toodab juhuslikku väljundit, samas kui teine ​​​​on diskriminaator, mis hindab tööd, et näha, kui tõeline või võlts see on.
  
  GAN-id kasutavad järelevalveta õppesüsteemi, mis tähendab, et diskrimineeriv osa õpetab generaatorit. Aja jooksul hakkab diskrimineerija võltsinguid paremini tuvastama, samas kui generaator õpib tootma paremaid väljundeid kuni realistlike piltideni.
  
• Transformer – See on teist tüüpi närvivõrk, mis salvestab mis tahes andmejada teise jadasse, mida dekooder saab seejärel kasutada algse andmejada reprodutseerimiseks.
  
  Transformerid töötavad kõige paremini järjestikuste andmetega projektide puhul, nagu loomuliku keele laused ja muusika. Populaarsete trafopõhiste närvivõrkude hulka kuuluvad Microsofti GPT-3, Pekingi Hiina Wu Dao 2.0 ja Google'i LaMDA.
  
• Variatsioonilised automaatkodeerijad (VAE) - Seda kolmandat tüüpi närvivõrku kasutatakse piltidel müra tuvastamiseks, kujutiste joonistamiseks, mõõtmete vähendamiseks, objektide klassifitseerimiseks ja tuvastamiseks. VAE mudelid kasutavad andmefailide tihendamiseks pakkimisalgoritme ja mustreid kasutades järelevalveta õppemeetodit.

Generatiivse AI eelised

Siin on generatiivse tehisintellekti eelised:

• Kõrgema kvaliteediga väljundid – Generatiivset AI-d saab kasutada piltide ja videote müra leidmiseks ja kustutamiseks, mis tõstab nende üldist väljundkvaliteeti.
  
• Odavamad protsessid – Suutes drastiliselt vähendada töötlevas tööstuses ravimite ja materjalide avastamiseks kuluvat aega ja kulusid, võib toodete valmistamine muutuda odavamaks.
  
• Tootlikkuse tõstmine – Vähendades aega ja töömahtu, saab loomingulisi inimesi abistav generatiivne AI tõsta nende tootlikkust.
  
• Paranenud tervis – Generatiivsete võistlevate võrgustike (GAN) kasutamine kasvaja varajases tuvastamises tähendab paremat tervist.
  
• Uued leiutised – Neuraalvõrkude kasutamine uute kemikaalide, mustrite, ainete või muude asjade sünteesimisel võib potentsiaalselt viia uute leiutisteni.

Generatiivse AI puudused

Generatiivse tehisintellektiga on seotud ka mõned probleemid, näiteks loovuse piirangud, seadistuskulud ja eetilised kaalutlused. Siin on lähivaade:

• Piiratud loovus – Kuigi generatiivne tehisintellekt loob uusi asju, pole seda out-of-the-box kaasatud mõtlemine, kuna toodetud väljund koosneb tavaliselt närvivõrku sisestatud andmetest. Teisisõnu, AI-süsteemidel puudub originaalsus. Nad ei saa kontseptualiseerida või nad loovad idee iseseisvalt, kuna need sõltuvad nende ideede genereerimiseks inimeste panusest.
  
  Kuid masinõppe mustrituvastusfunktsioon ja generatiivse AI loomingulised aspektid langevad ilusti kokku 6.^th Tšakrate funktsioonid jooga inimese energiasüsteemis.
  
  Oleme ohutud seni, kuni masinad sellisena püsivad, kuid kui nad peaksid kunagi finaali 7 jõudma^th Tšakrate võime mõista ja kontseptualiseerida teavet, just neid omadusi, mis eristavad meid teistest loomadest, siis võib inimesi ähvardada väljasuremine.
  
• Kõrge seadistuskulu – AI-süsteemide esialgne seadistus võib praegu olla kõrge, kuigi see peaks tulevikus langema.
  
• Moraalsed ja eetilised kaalutlused - Alates sügav-võltsingud mis kujutab poliitikuid ja kuulsusi, kes ütlevad naljakaid või veidraid asju vastuolulistele rakendustele, nagu näiteks sügav alasti, mis õhutas feministide vastureaktsiooni, ei ole generatiivse tehisintellekti kasutamise võimalikel negatiivsetel tagajärgedel piire.

Populaarsed generatiivsed AI rakendused 

Generatiivset AI-tehnoloogiat saab rakendada paljudes sektorites, kus inimese loovus oleks tavaliselt nõutav. Järgnevalt vaatleme selle kõige populaarsemaid rakendusi ja tööstusharusid.

• images – Täiesti uue AI-kunsti loomine, kasutades kas tekstist pildiks loomise süsteemi või pilte automaatselt redigeerides, näiteks näojoonte, prillide jms lisamisega. Ebapopulaarne sügav-alasti rakendus jõudis inimeste automaatse riietuse eemaldamiseni.
  
• Videod – Generatiivset tehisintellekti kasutatakse ka videote loomisel, näiteks inimese pildi muutmine kõnelevaks videoks, mis teeb kuulsaks Mona Lisa naeratuse maalimine ja rääkivad digitaalsed avatarid, mis näevad välja ja kõlavad nagu päris inimesed.
  
• Tekst – See hõlmab kirjalikku teksti ja arvutikoodi, mis kasutab loomulikku keeletöötlust (NLP). Alates vestlusrobotitest kuni grammatikakorrektorite ning tekstikirjutajate ja kodeerijate kirjutamisassistentideni on domeen tohutu.
  
• Hollywoodi filmid – Lisaks lihtsalt videote loomisele saab generatiivset AI-d rakendada veelgi loomingulisemates olukordades, näiteks luua näitlejatest täiesti erinevaid nägusid, kasutades sügavat võltsimist, muutes nende vanust, muljetavaldavaid tegelasi, nagu Marveli sõjapealik Thanos, ja isegi tehisintellektiga loodud lugusid ja stsenaariume.
  
• muusika – Generatiivne tehisintellekt häirib muusikatööstust võrdselt alates närvivõrkudest kuni keerukamate süsteemideni, mis komponeerivad muusikat laias valikus žanrites, kas pooleldi abiga või täielikult automatiseeritud.
  
• Tervishoid – lai valik rakendusi, sealhulgas kehaskaneerimise suurendamine, et pakkuda diagnoosimiseks paremat teavet.
  
• mood – Alates erinevatest stiilidest kuni isikupärastatud kohandatud rõivaste, värvide, trendide prognoosimise ja tekstuurideni – generatiivne AI on võrdselt valmis moetööstust häirima.
  

• E-kaubanduse isikupärastamine – Tehnikad, mida kasutatakse kliendi eelistuste ennustamiseks ja isegi ennetavate lahenduste, kogemuste, sihipärase suhtluse, isikupärastatud tootesoovituste jms pakkumiseks.
  
• Andmete suurendamine – olemasolevate, kuid piiratud andmete põhjal uute andmepunktide loomise protsess, et suurendada saadaoleva teabe hulka.
  
• tootmine – Generatiivne AI aitab sünteesida uusi materjale, kemikaale ja ravimeid, mis võivad tootmiskulusid vähendada.

Generatiivsed AI projektiideed

Parim viis õppimiseks on sageli tegutsemine. Seega, kui olete huvitatud generatiivsest tehisintellektist ja selle pakutavatest võimalustest, siis pole paremat viisi selle proovimiseks kui testprojekt. Järgmised on mõned ideed, mis aitavad teil edasi liikuda:

1. Tootma olematuid nägusid.
2. Näo vananemise või manipuleerimise rakendus.
3. Looge piltidest uusi inimpoose.
4. Suurema pildi eraldusvõime loomine.
5. Värvige mustvalgeid pilte.
6. Looge 3D-piltidest 2D-objekte.
7. Loo koomiksitegelasi.
8. Eemaldage piltidelt müra.
9. NLP kavatsuste klassifitseerimise vestlussüsteem.
10. Pikkade artiklite lühikokkuvõtted.
11. Kunstiteoste loomine tekstist pildiks.
12. CT-skanni tuvastamine vähi diagnoosimise parandamiseks.

Parimad generatiivsed AI tööriistad

Paljud üksikisikud ja organisatsioonid on välja töötanud laia valiku tööriistu, mis võivad teid ühel või teisel viisil teie generatiivse AI projektiga aidata. Järgmised on mõned neist tööriistadest kõige populaarsemad.

• OpenAI – Loomuliku keele töötlemine GPT-3 ja loomuliku keele kodeerimiseks tõlkimise Codex mudelid.
• GAN Lab – Generatiivne võistlev võrk teie brauseris.
• Öökohvik - AI kunstigeneraator.
• TorchGan - GAN-i koolitusraamistik Pytorchi abil.
• Pygan - Pythoni teek GAN-ide juurutamiseks.
• TF-GAN - Kerged Tensorflow tööriistad GAN-ide jaoks.
• Google Cloud AI - Google'i tehisintellekti tööriistade kogu.
• AI Duett – See võimaldab teil arvutiga klaveriduetti mängida.
• Kunsti aretaja - Remix pilte, et luua unikaalne kunstiteos.
• Kood T5 - Trafol põhinev mudel koodi mõistmiseks ja genereerimiseks.
• Mimikri AI - Kopeerige ja jäljendage kellegi häält.
• GAN-i tööriistakomplekt – Koodita GAN-mudeliraamistik.
• HüperGAN - Komponeeritav Pythoni raamistik kasutajaliidese ja API-ga.
• Sügav unistus – Arvutinägemise programm.
• Imaginaire - Nvidia süvakujutise PyTorchi teek.
• Teha karikatuuriks - Looge koomiksilaadseid pilte.
• Tensorivoog - Populaarne masinõppeplatvorm.
• Scikit-õppida - Pythonis veel üks masinõppeplatvorm.
• DALL-E – Muljetavaldav tekstist pildiks looja.

Generatiivset AI-d kasutavad idufirmad

Seal on palju idufirmasid, kes keskenduvad generatiivse AI ühe või teise aspekti kasutamisele probleemide lahendamiseks. Siin on mõned:

• Ümbersõnastamine.ai - Suures mahus hüperisikupärastatud turundusvideod.
• DeepStory - AI lugude ja stsenaariumide generaator.
• musico - AI-ga loodud muusika.
• Sünteesia - Video genereerimine teksti abil.
• Plaadiautomaat - AI-ga loodud muusika automaatsete kodeerijate abil.
• ID - Looge fotodest AI-videoid.
• Genie AI - Õiguslikud mallid ja tehisintellekti jurist.
• Enamasti AI - Sünteetiline andmegeneraator AI arendamiseks.

Järeldus

Selle generatiivse AI uuringu lõppu jõudes olete näinud, mis see on, mis see ei ole, kuidas see töötab ja mida see aitab ettevõtetel saavutada.

Ühes võime kõik kindlad olla, et tehisintellekti tööstus kasvab jätkuvalt. Seega, kui olete arendaja, kasutage seda. Ja kui olete ettevõtte omanik, kasutage seda.