Generativni AI: Što je to? Prednosti, nedostaci i više

Generativna umjetna inteligencija dio je umjetne inteligencije koji koristi modele strojnog učenja za stvaranje potpuno novog rezultata na temelju skupa za obuku.

Drugim riječima, generativna umjetna inteligencija omogućuje algoritmu da stvara stvari poput čovjeka, za razliku od standardne analitičke prirode AI sustava.

Ovi rezultati sežu od dubokih krivotvorina do AI chatbota, kreacija teksta u sliku i teksta u video, glazbe, slika itd.

Generativni AI rezultati također su postali tako dobri, pa čak i nevjerojatni posljednjih godina, zahvaljujući poboljšanjima u hardveru i novim pristupima strojnog učenja.

Ovaj vam post daje pregled osnova i primjena generativne umjetne inteligencije, kao i kako oni mogu utjecati na vaš osobni život i posao.

Kako radi generativna umjetna inteligencija

Studije umjetne inteligencije u početku su bile usredotočene na korištenje algoritama i neuronskih mreža za prepoznavanje uzoraka u velikim skupovima podataka. To je korišteno za prepoznavanje uzoraka, analitiku, podršku odlučivanju i otkrivanje anomalija.

Neuronske mreže su digitalni prikazi ljudskog mozga koji se koriste za modeliranje prirodnog sustava mozga misao. Takva mreža ima ulazne i izlazne slojeve neurona, s jednim ili više slojeva koji se nazivaju skriveni sloj.

Jednostavno rečeno, aktivirate jedan ulazni neuron za svaku podatkovnu jedinicu kao što je riječ. Tako npr. pojam “vruće sunce” unesena u neuronsku mrežu aktivirat će 3 ulazna neurona za crvena, vrućei sub. A na izlaznom sloju dajete do znanja da ta 3 ulaza znače "crveno vrelo sunce".

U početku bi ovo moglo izgledati glupo i dugotrajno, ali nakon što ste istrenirali takvu mrežu pomoću "crveno vrelo sunce" zeleno vrelo sunce","zeleno hladno sunce"I"žuto hladno sunce”, tada se počinje shvaćati što vruće, zelenai hladan može biti.

Slika 1: Jednostavna neuronska mreža s odgovorom "vruće sunce".

Ovo je vrlo pojednostavljeno objašnjenje. No iako su neuronske mreže složeni pojmovi, njihovo je proučavanje fantastično putovanje ne samo u svijet umjetne inteligencije već i u ljudski um i svijest.

Nadalje, tehnologija neuronskih mreža razvila se tijekom godina u nove sustave i platforme koje omogućuju današnje generativne AI aplikacije. Ovdje su 3 popularne neuronske mreže koje se koriste:

• Generativne kontradiktorne mreže (GAN) – Ovo je neuronska mreža koja koristi dva dijela za generiranje izlaza. Prvi dio je generator koji proizvodi nasumični izlaz, dok je drugi diskriminator koji procjenjuje rad kako bi vidio koliko je stvaran ili lažan.
  
  GAN-ovi koriste sustav učenja bez nadzora, što znači da dio diskriminatora uči generator. S vremenom diskriminator postaje bolji u otkrivanju krivotvorina, dok generator uči stvarati bolje rezultate do realističnih slika.
  
• Transformator – Ovo je još jedna vrsta neuronske mreže koja radi tako da pohranjuje bilo koju sekvencu podataka u drugu sekvencu, koju zatim može koristiti dekoder za reprodukciju izvorne sekvence podataka.
  
  Transformatori najbolje funkcioniraju za projekte sa sekvencijalnim podacima kao što su rečenice prirodnog jezika i glazba. Popularne neuronske mreže temeljene na transformatorima uključuju GPT-3 iz Microsofta, Wu Dao 2.0 iz Pekinga u Kini i LaMDA iz Googlea.
  
• Varijacijski automatski koderi (VAE) – Ova treća vrsta neuronske mreže koristi se za otkrivanje šuma u slikama, crtanje slika, smanjivanje dimenzija, klasificiranje i otkrivanje objekata. VAE modeli koriste metodu učenja bez nadzora za smanjivanje podatkovnih datoteka pomoću algoritama i uzoraka kompresije.

Prednosti generativne umjetne inteligencije

Evo prednosti koje sa sobom donosi generativna umjetna inteligencija:

• Kvalitetniji rezultati – Generativna umjetna inteligencija može se koristiti za pronalaženje i brisanje šuma u slikama i videozapisima, podižući njihovu ukupnu kvalitetu ispisa.
  
• Jeftiniji procesi – Mogućnosti drastičnog smanjenja vremena i troškova potrebnih za otkrivanje lijekova i materijala u proizvodnoj industriji, proizvodi mogu postati jeftiniji za proizvodnju.
  
• Povećanje produktivnosti – Smanjenjem vremena i količine posla, generativna umjetna inteligencija koja pomaže kreativnim ljudima može povećati njihovu produktivnost.
  
• Poboljšano zdravlje – Korištenje generativnih kontradiktornih mreža (GAN) u ranom otkrivanju tumora znači bolje zdravlje.
  
• Novi izumi – Korištenje neuronskih mreža u sintetiziranju novih kemikalija, uzoraka, tvari ili drugih stvari može potencijalno dovesti do novih izuma.

Nedostaci generativne umjetne inteligencije

Postoji i nekoliko problema povezanih s generativnom umjetnom inteligencijom, kao što su ograničenja kreativnosti, troškovi postavljanja i etička razmatranja. Evo detaljnog pregleda:

• Ograničena kreativnost – Iako generativna umjetna inteligencija stvara nove stvari, ne postoji out-of-the-box uključeno razmišljanje, budući da je proizvedeni rezultat obično spoj podataka unesenih u neuronsku mrežu. Drugim riječima, AI sustavima nedostaje originalnost. Ne mogu konceptualizirati ili osmisliti ideju sami, budući da ovise o ljudskom doprinosu za stvaranje tih ideja.
  
  Međutim, značajka prepoznavanja uzoraka strojnog učenja i kreativni aspekti generativne umjetne inteligencije prekrasno se podudaraju sa 6^th Funkcionalnosti čakri u ljudskom energetskom sustavu joge.
  
  Sigurni smo sve dok strojevi ostanu ovakvi, ali trebaju li ikada dosegnuti konačnu 7^th Sposobnosti čakri da razumiju i konceptualiziraju informacije, upravo one značajke koje nas izdvajaju od ostalih životinja, onda bi ljudi mogli biti suočeni s izumiranjem.
  
• Visoki troškovi postavljanja – Početna postava AI sustava trenutno može biti visoka, iako se očekuje da će se to smanjiti u budućnosti.
  
• Moralna i etička razmatranja - Od duboki lažnjaci koje prikazuju političare i slavne osobe koje govore smiješne ili bizarne stvari kontroverznim aplikacijama poput duboke golotinje koje su potaknule reakciju feministkinja, nema ograničenja u mogućim negativnim ishodima korištenja generativne umjetne inteligencije.

Popularne generativne AI aplikacije 

Generativna AI tehnologija može se primijeniti u mnogim sektorima gdje bi ljudska kreativnost inače bila zahtjev. Slijedi pogled na njegove najpopularnije primjene i industrije.

• Slike – Generiranje potpuno nove umjetne inteligencije, bilo korištenjem sustava za stvaranje teksta u sliku ili automatskim uređivanjem slika, poput dodavanja crta lica, naočala i tako dalje. Nepopularna aplikacija za duboku golotinju otišla je toliko daleko da je automatski skidala odjeću s ljudi.
  
• Videi – Generativna umjetna inteligencija također se koristi u izradi videa, poput pretvaranja slike osobe u video koji govori, čineći poznatim Mona Lisa slikanje osmijeha i pričanje digitalnih avatara koji izgledaju i zvuče kao stvarni ljudi.
  
• Tekst – Ovo uključuje pisani tekst i računalni kod korištenjem obrade prirodnog jezika (NLP). Domena je ogromna, od chatbota do gramatičkih lektora i pomoćnika u pisanju za copywritere i programere.
  
• Holivudski filmovi – Osim jednostavnog stvaranja videa, generativna umjetna inteligencija može se primijeniti u još kreativnijim situacijama, kao što je stvaranje potpuno različitih lica glumca pomoću dubokog lažiranja, mijenjanje njihove dobi, impresivnih likova kao što je Marvelov vojskovođa Thanos, pa čak i priča generiranih umjetnom inteligencijom i scenarija.
  
• Glazba – Od neuronskih mreža za reprodukciju do složenijih sustava koji skladaju glazbu u širokom spektru žanrova, bilo polupomoćno ili potpuno automatizirano, generativna umjetna inteligencija jednako je spremna poremetiti glazbenu industriju.
  
• Zdravstvo – Niz aplikacija, uključujući povećanje skeniranja tijela za pružanje boljih informacija za dijagnozu.
  
• Moda – Od različitih stilova do prilagođene personalizirane odjeće, boja, predviđanja trendova i tekstura, generativna umjetna inteligencija jednako je spremna poremetiti modnu industriju.
  

• Personalizacija e-trgovine – Tehnike koje se koriste za predviđanje kupčevih preferencija, pa čak i za nuđenje proaktivnih rješenja, iskustava, ciljane komunikacije, personaliziranih preporuka proizvoda i tako dalje.
  
• Povećanje podataka – Proces stvaranja novih podatkovnih točaka iz postojećih, ali ograničenih podataka kako bi se povećala količina dostupnih informacija.
  
• Proizvodnja – Generativna umjetna inteligencija pomaže u sintezi novih materijala, kemikalija i lijekova koji mogu smanjiti troškove proizvodnje.

Generativne AI projektne ideje

Najbolji način učenja je često kroz rad. Dakle, ako ste zainteresirani za generativni AI i mogućnosti koje nudi, onda nema boljeg načina da ga isprobate od testnog projekta. Slijedi nekoliko ideja koje će vas pokrenuti:

1. Proizvesti nepostojeća lica.
2. Aplikacija za starenje lica ili manipulaciju.
3. Stvorite nove ljudske poze od slika.
4. Proizvodite veće rezolucije slike.
5. Obojite crno-bijele slike.
6. Stvorite 3D objekte iz 2D slika.
7. Stvorite likove iz crtića.
8. Uklonite šum sa slika.
9. NLP sustav za čavrljanje klasifikacije namjera.
10. Kratki sažeci dugih članaka.
11. Kreacije umjetničkih djela teksta u sliku.
12. Otkrivanje CT skeniranjem za poboljšanje dijagnoze raka.

Vrhunski generativni AI alati

Mnogi pojedinci i organizacije razvili su širok raspon alata koji vam mogu pomoći u vašem generativnom AI projektu na ovaj ili onaj način. Slijede neki od najpopularnijih alata:

• OpenAI – Obrada prirodnog jezika GPT-3 i Codex modeli prirodnog jezika za prevođenje koda.
• GAN Lab – Generativna kontradiktorna mreža u vašem pregledniku.
• Noćni kafić – AI umjetnički generator.
• TorchGan – GAN okvir za obuku koristeći Pytorch.
• Pygan – Python biblioteka za implementaciju GAN-ova.
• TF-GAN – Lagani Tensorflow alati za GAN-ove.
• Google Cloud AI – Zbirka AI alata iz Googlea.
• AI Duet – Ovo vam omogućuje sviranje klavirskog dueta s računalom.
• Uzgajivač umjetnosti – Remiksirajte slike za stvaranje jedinstvenog umjetničkog djela.
• Šifra T5 – Model temeljen na transformatoru za razumijevanje i generiranje koda.
• Mimikrija AI – Kopirajte i oponašajte bilo čiji glas.
• GAN Toolkit – Okvir GAN modela bez koda.
• HyperGAN – Python okvir koji se može sastaviti s korisničkim sučeljem i API-jem.
• Duboki san – Program za računalni vid.
• Imaginaire – Nvidia duboka biblioteka PyTorch.
• Kartonificiraj – Stvorite slike poput crtića.
• Tenzor protok – Popularna platforma za strojno učenje.
• Scikit-nauči – Još jedna platforma za strojno učenje u Pythonu.
• DALL-E – Impresivni kreator teksta u sliku.

Startupovi koji koriste Generative AI

Postoje brojni startupi koji se fokusiraju na korištenje jednog ili drugog aspekta generativne umjetne inteligencije za rješavanje problema. Evo nekih:

• Preformulirajte.ai – Hiperpersonalizirani marketinški videozapisi u velikom broju.
• DeepStory – AI generator priča i scenarija.
• musico – Glazba generirana umjetnom inteligencijom.
• Sintezija – Generiranje videa pomoću teksta.
• Džu-boks – Glazba generirana umjetnom inteligencijom pomoću automatskih kodera.
• iskaznica – Stvorite AI videozapise iz fotografija.
• AI duh – Pravni predlošci plus AI odvjetnik.
• Uglavnom AI – Generator sintetičkih podataka za razvoj umjetne inteligencije.

Zaključak

Dolazeći do kraja ove studije generativne umjetne inteligencije, vidjeli ste što ona jest, što nije, kako funkcionira i što pomaže tvrtkama postići.

Jedna stvar u koju svi možemo biti sigurni jest da će industrija umjetne inteligencije nastaviti rasti. Dakle, ako ste programer, koristite ga. A ako ste vlasnik tvrtke, iskoristite to.