Generatiivinen AI: Mikä se on? Edut, haitat ja paljon muuta

Generatiivinen AI on osa tekoäly joka käyttää koneoppimismalleja luodakseen kokonaan uuden tulosteen koulutussarjan perusteella.

Toisin sanoen generatiivinen tekoäly mahdollistaa algoritmin luomaan asioita, kuten ihminen tekisi, toisin kuin tekoälyjärjestelmien standardianalyyttinen luonne.

Nämä lähdöt vaihtelevat syviä väärennöksiä AI chatbotit, tekstistä kuvaksi ja tekstistä videoksi luomuksiin, musiikkiin, maalauksiin ja niin edelleen.

Generatiiviset tekoälytulot ovat myös kehittyneet niin hyviksi ja jopa uskomattomiksi viime vuosina laitteiston parannusten ja uusien koneoppimismenetelmien ansiosta.

Tämä viesti antaa sinulle yhteenvedon generatiivisen tekoälyn perusteista ja sovelluksista sekä siitä, kuinka ne voivat vaikuttaa henkilökohtaiseen elämääsi ja liiketoimintaasi.

Kuinka generatiivinen tekoäly toimii

Tekoälytutkimukset keskittyivät alun perin algoritmien ja hermoverkkojen käyttöön tunnistamaan kuvioita suurista tietojoukoista. Tätä käytettiin hahmontunnistukseen, analytiikkaan, päätöksentekoon ja poikkeamien havaitsemiseen.

Neuraaliverkot ovat digitaalisia esityksiä ihmisaivoista, joita käytetään mallintamaan aivojen luonnollista järjestelmää ajattelu. Tällaisessa verkossa on neuronien tulo- ja lähtökerrokset, joissa on yksi tai useampi kerros, joita kutsutaan piilotetuksi kerrokseksi.

Yksinkertaisesti sanottuna aktivoit yhden syötehermosolun kullekin tietoyksikölle, kuten sanalle. Joten esimerkiksi termi "punainen kuuma aurinko" syöttäminen hermoverkkoon aktivoi 3 sisääntuloneuronia varten punainen, kuumaja aurinko. Ja tulostasolla ilmoitat sille, että nuo 3 tuloa tarkoittavat "punainen kuuma aurinko".

Aluksi tämä saattaa näyttää typerältä ja aikaa vievältä, mutta kun olet kouluttanut tällaisen verkoston "punainen kuuma aurinko" vihreä kuuma aurinko","vihreä kylmä aurinko”Ja”keltainen kylmä aurinko”, sitten alkaa saada käsitys siitä, mitä kuuma, vihreäja kylmä voi olla.

Kuva 1: Yksinkertainen hermoverkko "kuuma auringon" vasteella

Tämä on hyvin yksinkertaistettu selitys. Mutta vaikka hermoverkot ovat monimutkaisia ​​käsitteitä, niiden tutkimus on fantastinen matka paitsi tekoälyn maailmaan myös ihmisen mieleen ja tietoisuuteen.

Lisäksi hermoverkkoteknologia on kehittynyt vuosien varrella uusiksi järjestelmiksi ja alustoiksi, jotka mahdollistavat nykypäivän generatiiviset tekoälysovellukset. Tässä on 3 käytetyistä suosituista neuroverkoista:

• Generative Adversarial Nets (GAN) – Tämä on hermoverkko, joka käyttää kahta osaa tuotoksen luomiseen. Ensimmäinen osa on generaattori, joka tuottaa satunnaisen tulosteen, kun taas toinen on erotin, joka arvioi työn nähdäkseen, kuinka todellinen tai väärennös se on.
  
  GAN:t käyttävät valvomatonta oppimisjärjestelmää, mikä tarkoittaa, että erotinosa opettaa generaattoria. Ajan myötä erottelija havaitsee väärennöksiä paremmin, kun taas generaattori oppii tuottamaan parempia tuloksia realistisiin kuviin asti.
  
• Muuntaja – Tämä on toisentyyppinen hermoverkko, joka toimii tallentamalla minkä tahansa datasekvenssin toiseen sekvenssiin, jota dekooderi voi sitten käyttää alkuperäisen datasekvenssin toistamiseen.
  
  Transformers toimivat parhaiten projekteissa, joissa on peräkkäistä dataa, kuten luonnollisen kielen lauseita ja musiikkia. Suosittuja muuntajapohjaisia ​​hermoverkkoja ovat GPT-3 Microsoftilta, Wu Dao 2.0 Pekingistä Kiinasta ja LaMDA Googlelta.
  
• Variational Auto-enkooderit (VAE) – Tätä kolmatta tyyppiä neuroverkkoa käytetään havaitsemaan kuvissa olevaa kohinaa, piirtämään kuvia, pienentämään mittoja, luokittelemaan ja havaitsemaan kohteita. VAE-mallit käyttävät valvomatonta oppimismenetelmää datatiedostojen pienentämiseen pakkausalgoritmeilla ja -kuvioilla.

Generatiivisen AI:n edut

Tässä ovat generatiivisen tekoälyn tuomat edut:

• Laadukkaampia tulosteita – Generatiivista tekoälyä voidaan käyttää kuvien ja videoiden kohinan etsimiseen ja poistamiseen, mikä parantaa niiden yleistä tulostuslaatua.
  
• Halvemmat prosessit – Kun valmistavan teollisuuden lääke- ja materiaalikehitykseen tarvittavaa aikaa ja kustannuksia pystytään vähentämään merkittävästi, tuotteiden valmistaminen voi tulla halvemmaksi.
  
• Tuottavuus edistää – Leikkaamalla aikaa ja työmäärää luovia ihmisiä auttava generatiivinen tekoäly voi lisätä heidän tuottavuuttaan.
  
• Parempi terveys – Generatiivisten kilpailevien verkostojen (GAN) käyttö kasvainten varhaisessa havaitsemisessa merkitsee parempaa terveyttä.
  
• Uusia keksintöjä – Neuraaliverkkojen käyttö uusien kemikaalien, kuvioiden, aineiden tai muiden aineiden syntetisoinnissa voi mahdollisesti johtaa uusiin keksintöihin.

Generatiivisen AI:n haitat

Generatiiviseen tekoälyyn liittyy myös muutamia ongelmia, kuten luovuuden rajoitukset, asennuskustannukset ja eettiset näkökohdat. Tässä lähikuva:

• Rajoitettu luovuus – Vaikka generatiivinen tekoäly luo uutta, sitä ei ole out-of-the-box ajattelua, koska tuotettu tulos on yleensä yhdistelmä neuroverkkoon syötetystä tiedosta. Toisin sanoen tekoälyjärjestelmistä puuttuu omaperäisyys. He eivät voi käsitteellistää tai keksiä idean yksinään, koska ne ovat riippuvaisia ​​ihmisten panoksesta näiden ideoiden luomisessa.
  
  Koneoppimisen hahmontunnistusominaisuus ja generatiivisen tekoälyn luovat näkökohdat osuvat kuitenkin kauniisti yhteen 6:n kanssa.^th Chakratoiminnot joogan ihmisen energiajärjestelmässä.
  
  Olemme turvassa niin kauan kuin koneet pysyvät sellaisina, mutta jos ne koskaan pääsevät finaaliin^th Chakrat kykenevät ymmärtämään ja käsitteellistämään tietoa, juuri niitä piirteitä, jotka erottavat meidät muista eläimistä, jolloin ihmiset saattavat olla sukupuuttoon edessä.
  
• Korkeat asennuskustannukset – Tekoälyjärjestelmien alkuasennus voi olla tällä hetkellä korkealla, vaikka sen odotetaan laskevan tulevaisuudessa.
  
• Moraaliset ja eettiset näkökohdat - Alkaen syviä väärennöksiä jotka kuvaavat poliitikkoja ja julkkiksia sanomassa hauskoja tai outoja asioita kiistanalaisille sovelluksille, kuten syvälle alastonkuvaksi, joka yllytti feministien vastareaktioon, generatiivisen tekoälyn mahdollisilla negatiivisilla seurauksilla ei ole rajaa.

Suosittuja generatiivisia tekoälysovelluksia 

Generatiivista tekoälytekniikkaa voidaan soveltaa monilla aloilla, joilla ihmisen luovuus olisi normaalisti edellytys. Seuraavassa on katsaus sen suosituimpiin sovelluksiin ja toimialoihin.

• kuvat – Täysin uuden tekoälytaiteen luominen joko käyttämällä tekstistä kuvaksi luontijärjestelmää tai muokkaamalla kuvia automaattisesti, kuten lisäämällä kasvonpiirteitä, silmälaseja ja niin edelleen. Epäsuosittu syvän alaston sovellus meni jopa automaattisesti riisumaan ihmiset vaatteista.
  
• Videoita – Generatiivista tekoälyä käytetään myös videoiden luomisessa, kuten muuntamalla ihmisen kuva puhuvaksi videoksi, jolloin Mona Lisa maalaamalla hymyn ja puhumalla digitaalisia avatareja, jotka näyttävät ja kuulostavat oikeilta ihmisiltä.
  
• teksti – Tämä sisältää kirjoitetun tekstin ja tietokonekoodin Natural Language Processing (NLP) -tekniikalla. Chatboteista kieliopin oikolukijoihin ja tekstinkirjoittajien ja koodaajien kirjoitusassistentteihin – verkkotunnus on laaja.
  
• Hollywood-elokuvat – Sen lisäksi, että luodaan vain videoita, generatiivista tekoälyä voidaan soveltaa vieläkin luovemmissa tilanteissa, kuten täysin erilaisten kasvojen luomiseen näyttelijästä käyttämällä syvää väärennöstä, iän muuttamisesta, vaikuttavista hahmoista, kuten Marvelin sotapäällikkö Thanosista, ja jopa tekoälyn luomista tarinoista. ja käsikirjoituksia.
  
• Musiikki – Generatiivinen tekoäly on yhtä lailla häiritsevä musiikkiteollisuutta, aina leikkimishermoverkoista monimutkaisempiin järjestelmiin, jotka säveltävät musiikkia useissa eri genreissä joko puoliavusteisesti tai täysin automatisoidusti.
  
• Terveydenhuolto – Useita sovelluksia, mukaan lukien kehon skannausten lisääminen paremman tiedon saamiseksi diagnoosia varten.
  
• Muoti – Generatiivinen tekoäly on yhtä valmis häiritsemään muotiteollisuutta eri tyyleistä yksilöllisiin räätälöityihin asuihin, väreihin, trendien ennustamiseen ja tekstuureihin.
  

• Verkkokaupan personointi – Tekniikat, joilla ennakoidaan asiakkaan mieltymyksiä ja jopa tarjotaan ennakoivia ratkaisuja, kokemuksia, kohdennettua viestintää, henkilökohtaisia ​​tuotesuosituksia ja niin edelleen.
  
• Tietojen lisääminen – Uusien tietopisteiden luominen olemassa olevista mutta rajoitetuista tiedoista saatavilla olevan tiedon määrän lisäämiseksi.
  
• valmistus – Generatiivinen tekoäly auttaa syntetisoimaan uusia materiaaleja, kemikaaleja ja lääkkeitä, jotka voivat leikata tuotantokustannuksia.

Generatiivisia tekoälyprojektiideoita

Paras tapa oppia on usein tekemällä. Joten jos olet kiinnostunut generatiivisesta tekoälystä ja sen tarjoamista mahdollisuuksista, ei ole parempaa tapaa kokeilla sitä kuin testi projekti. Seuraavassa on muutamia ideoita, joiden avulla pääset eteenpäin:

1. Luo olemattomia kasvoja.
2. Kasvojen ikääntyminen tai manipulointisovellus.
3. Luo kuvista uusia ihmisasentoja.
4. Tuottaa suurempia kuvien resoluutioita.
5. Väritä mustavalkoiset kuvat.
6. Luo 3D-objekteja 2D-kuvista.
7. Luo sarjakuvahahmoja.
8. Poista kohina kuvista.
9. NLP-tarkoitusluokituksen chat-järjestelmä.
10. Lyhyet tiivistelmät pitkistä artikkeleista.
11. Tekstistä kuvaksi taideteoksia.
12. CT-skannauksen havaitseminen syövän diagnoosin parantamiseksi.

Suosituimmat luovat tekoälytyökalut

Monet yksilöt ja organisaatiot ovat kehittäneet laajan valikoiman työkaluja, jotka voivat auttaa sinua generatiivisessa tekoälyprojektissasi tavalla tai toisella. Seuraavassa on joitain näistä työkaluista suosituimpia:

• OpenAI – Luonnollisen kielen käsittely GPT-3 ja luonnollisen kielen koodin käännös Codex-mallit.
• GAN Lab – Generative Adversarial Network selaimessasi.
• yökahvila – AI-taidegeneraattori.
• TorchGan – GAN-koulutuskehys Pytorchia käyttäen.
• Pygan – Python-kirjasto GAN:ien toteuttamiseen.
• TF-GAN – Kevyet Tensorflow-työkalut GAN:ille.
• Google Cloud AI – Googlen tekoälytyökalujen kokoelma.
• AI Duetti – Tämän avulla voit soittaa pianoduettoa tietokoneen kanssa.
• Taiteen kasvattaja - Remix kuvia luodaksesi ainutlaatuisia taideteoksia.
• Koodi T5 – Muuntajapohjainen malli koodin ymmärtämiseen ja luomiseen.
• Mimicry AI – Kopioi ja matkii kenen tahansa ääntä.
• GAN Toolkit – Kooditon GAN-mallikehys.
• HyperGAN – Yhdistettävä Python-kehys käyttöliittymällä ja API:lla.
• Syvä unelma – Tietokonenäköohjelma.
• Kuvittele – Nvidian syväkuvaus PyTorch-kirjasto.
• Sarjakuvaksi – Luo sarjakuvamaisia ​​kuvia.
• Tensorflow – Suosittu koneoppimisalusta.
• Scikit opittava – Toinen koneoppimisalusta Pythonissa.
• DALL-E – Vaikuttava tekstistä kuvaksi luoja.

Aloitusyritykset, jotka käyttävät generatiivista tekoälyä

On lukuisia startups keskitytään käyttämään yhtä tai toista generatiivisen tekoälyn osa-aluetta ongelmien ratkaisemiseen. Tässä muutamia:

• Refrase.ai – Hyperpersonoidut markkinointivideot mittakaavassa.
• DeepStory – AI-tarinoiden ja käsikirjoitusten generaattori.
• musico – tekoälyn luomaa musiikkia.
• Synteesia – Videon luominen tekstin avulla.
• Levyautomaatti – Tekoälyn luoma musiikki automaattisilla koodereilla.
• D-tunnus - Luo AI-videoita valokuvista.
• Genie AI – Lakimallit sekä tekoälylakimies.
• Enimmäkseen tekoäly – Synteettinen datageneraattori tekoälyn kehittämiseen.

Yhteenveto

Tämän generatiivisen tekoälyn tutkimuksen loppuun mennessä olet nähnyt, mitä se on, mitä se ei ole, miten se toimii ja mitä se auttaa yrityksiä saavuttamaan.

Yksi asia, josta voimme kaikki olla varmoja, on se, että tekoälyteollisuus jatkaa kasvuaan. Joten, jos olet kehittäjä, käytä sitä. Ja jos olet yrityksen omistaja, hyödynnä sitä.