AI Generatif: Apa itu? Manfaat, Kekurangan & lainnya

AI Generatif adalah bagian dari kecerdasan buatan yang menggunakan model pembelajaran mesin untuk menciptakan keluaran yang sepenuhnya baru berdasarkan rangkaian pelatihan.

Dengan kata lain, AI generatif memungkinkan suatu algoritma untuk menciptakan sesuatu seperti yang dilakukan manusia, berbeda dengan sifat analitis standar dari sistem AI.

Output-nya beragam, mulai dari deep fake hingga chatbot AI, kreasi teks ke gambar dan teks ke video, musik, lukisan, dan sebagainya.

Hasil AI generatif juga menjadi sangat bagus dan bahkan menakjubkan dalam beberapa tahun terakhir, berkat peningkatan perangkat keras dan pendekatan pembelajaran mesin baru.

Postingan ini memberi Anda ikhtisar tentang dasar-dasar dan aplikasi AI generatif, serta bagaimana AI dapat memengaruhi kehidupan pribadi dan bisnis Anda.

Cara Kerja AI Generatif

Studi kecerdasan buatan awalnya difokuskan pada penggunaan algoritma dan jaringan saraf untuk mengidentifikasi pola dalam kumpulan data besar. Ini digunakan untuk pengenalan pola, analisis, dukungan keputusan, dan deteksi anomali.

Jaringan saraf adalah representasi digital dari otak manusia, yang digunakan untuk memodelkan sistem alami otak. pikirJaringan semacam itu memiliki lapisan masukan dan keluaran neuron, dengan satu atau lebih lapisan, yang disebut lapisan tersembunyi.

Secara sederhana, Anda mengaktifkan satu neuron input untuk setiap unit data seperti kata. Jadi, misalnya, istilah “matahari merah yang terik” dimasukkan ke dalam jaringan saraf akan mengaktifkan 3 neuron masukan untuk merah, panas, dan matahariDan pada lapisan keluaran, Anda memberi tahu bahwa ketiga masukan tersebut berarti “matahari merah membara".

Awalnya, ini mungkin terlihat bodoh dan memakan waktu, tetapi setelah Anda melatih jaringan seperti itu dengan “matahari merah membara", matahari hijau panas","matahari dingin hijau", Dan"matahari dingin berwarna kuning”, lalu ia mulai mendapatkan ide tentang apa panas, hijau, dan dingin mungkin.

Gambar 1: Jaringan saraf sederhana dengan respons “matahari panas”

Ini adalah penjelasan yang sangat sederhana. Namun, meskipun jaringan saraf merupakan konsep yang kompleks, studi tentangnya merupakan perjalanan yang fantastis tidak hanya ke dalam dunia kecerdasan buatan, tetapi juga ke dalam pikiran dan kesadaran manusia.

Lebih jauh lagi, teknologi jaringan saraf telah berkembang selama bertahun-tahun dan menjadi sistem serta platform baru yang memungkinkan penerapan AI generatif saat ini. Berikut adalah 3 jaringan saraf yang populer digunakan:

• Jaringan Adversarial Generatif (GAN) – Ini adalah jaringan saraf yang menggunakan dua bagian untuk menghasilkan keluaran. Bagian pertama adalah generator yang menghasilkan keluaran acak, sedangkan bagian kedua adalah diskriminator yang mengevaluasi hasil kerja untuk melihat seberapa nyata atau palsunya hasil kerja tersebut.
  
  GAN menggunakan sistem pembelajaran tanpa pengawasan, yang berarti bagian diskriminator mengajarkan generator. Seiring berjalannya waktu, diskriminator semakin baik dalam mendeteksi kepalsuan, sementara generator belajar menghasilkan keluaran yang lebih baik hingga gambar yang realistis.
  
• Transformator – Ini adalah jenis jaringan saraf lain yang bekerja dengan cara menyimpan urutan data apa pun ke dalam urutan lain, yang kemudian dapat digunakan oleh dekoder untuk mereproduksi urutan data asli.
  
  Transformer bekerja paling baik untuk proyek dengan data berurutan seperti kalimat bahasa alami dan musik. Jaringan saraf berbasis transformer yang populer meliputi GPT-3 dari Microsoft, Wu Dao 2.0 dari Beijing China, dan LaMDA dari Google.
  
• Pengkode Otomatis Variasional (VAE) – Jenis jaringan saraf ketiga ini digunakan untuk mendeteksi gangguan pada gambar, menggambar gambar, mengurangi dimensi, mengklasifikasikan, dan mendeteksi objek. Model VAE menggunakan metode pembelajaran tanpa pengawasan untuk mengecilkan berkas data menggunakan algoritma dan pola kompresi.

Manfaat AI Generatif

Berikut ini adalah keuntungan yang dibawa oleh kecerdasan buatan generatif:

• Output dengan kualitas lebih tinggi – AI generatif dapat digunakan untuk menemukan dan menghapus noise pada gambar dan video, sehingga meningkatkan kualitas output secara keseluruhan.
  
• Proses yang Lebih Murah – Dengan mampu mengurangi secara drastis waktu dan biaya yang dibutuhkan untuk penemuan obat dan material dalam industri manufaktur, produk dapat menjadi lebih murah untuk dibuat.
  
• Peningkatan Produktivitas – Dengan memangkas waktu dan jumlah pekerjaan, AI generatif yang membantu orang-orang kreatif dapat meningkatkan produktivitas mereka.
  
• Peningkatan Kesehatan – Penggunaan jaringan adversarial generatif (GAN) dalam deteksi tumor dini berarti kesehatan yang lebih baik.
  
• Penemuan Baru – Penggunaan jaringan saraf dalam mensintesis bahan kimia, pola, zat, atau hal baru lainnya berpotensi menghasilkan penemuan baru.

Kerugian AI Generatif

Ada juga beberapa masalah yang terkait dengan AI generatif, seperti keterbatasan kreativitas, biaya penyiapan, dan pertimbangan etika. Berikut ini adalah pembahasannya:

• Kreativitas Terbatas – Meskipun AI generatif menciptakan hal-hal baru, tidak ada out-of-the-box pemikiran yang terlibat, karena output yang dihasilkan biasanya merupakan gabungan dari data yang dimasukkan ke dalam jaringan saraf. Dengan kata lain, sistem AI kurang orisinal. Mereka tidak bisa konsep atau memiliki ide sendiri, karena mereka bergantung pada masukan manusia untuk menghasilkan ide-ide tersebut.
  
  Namun, fitur pengenalan pola dari pembelajaran mesin dan aspek kreatif dari AI generatif bertepatan dengan indah dengan 6^th Fungsi cakra dalam sistem energi manusia yoga.
  
  Kita aman selama mesin tetap seperti ini, tetapi jika mereka mencapai 7 tahap terakhir,^th Kemampuan cakra untuk memahami dan mengonseptualisasikan informasi, ciri-ciri itulah yang membedakan kita dari hewan lain, maka manusia mungkin menghadapi kepunahan.
  
• Biaya Persiapan Tinggi – Pengaturan awal sistem AI mungkin tinggi saat ini, meskipun ini diperkirakan akan turun di masa mendatang.
  
• Pertimbangan Moral & Etika - Dari palsu yang menggambarkan politisi dan selebriti mengatakan hal-hal lucu atau aneh kepada aplikasi kontroversial seperti deep-nude yang memicu reaksi keras dari kaum feminis, tidak ada batasan untuk kemungkinan hasil negatif dari penggunaan AI generatif.

Aplikasi AI Generatif yang Populer 

Teknologi AI generatif dapat diterapkan di banyak sektor yang biasanya membutuhkan kreativitas manusia. Berikut ini adalah beberapa aplikasi dan industri yang paling populer.

• Foto – Generasi seni AI yang sepenuhnya baru, baik menggunakan sistem pembuatan teks ke gambar atau dengan mengedit gambar secara otomatis, seperti penambahan fitur wajah, kacamata, dan sebagainya. Aplikasi deep-nude yang tidak populer ini bahkan sampai menelanjangi orang secara otomatis.
  
• Video – AI Generatif juga digunakan dalam pembuatan video, seperti mengubah gambar seseorang menjadi video berbicara, membuat orang terkenal Mona Lisa lukisan senyum, dan avatar digital berbicara yang terlihat dan terdengar seperti orang sungguhan.
  
• Teks – Ini mencakup teks tertulis dan kode komputer menggunakan Natural Language Processing (NLP). Dari chatbot hingga proofreader tata bahasa, dan asisten penulisan untuk copywriter dan coder, bidang ini sangat luas.
  
• Film Hollywood – Selain sekadar membuat video, AI generatif dapat diaplikasikan dalam situasi yang lebih kreatif, seperti menciptakan wajah aktor yang sepenuhnya berbeda menggunakan deep-fakery, mengubah usia mereka, karakter yang mengesankan seperti panglima perang Marvel, Thanos, dan bahkan cerita serta skenario yang dihasilkan AI.
  
• musik – Dari jaringan saraf yang dapat dimainkan bersama hingga sistem yang lebih kompleks yang menggubah musik dalam berbagai genre baik yang semi-terbantu atau sepenuhnya otomatis, AI generatif juga siap untuk mengganggu industri musik.
  
• Tenaga Kesehatan – Berbagai aplikasi, termasuk augmentasi pemindaian tubuh untuk memberikan informasi yang lebih baik untuk diagnosis.
  
• Fashion – Dari berbagai gaya hingga pakaian, warna, perkiraan tren, dan tekstur khusus yang dipersonalisasi, AI generatif sama-sama siap untuk mengganggu industri mode.
  

• Personalisasi e-niaga – Teknik yang digunakan untuk memprediksi preferensi pelanggan dan bahkan menawarkan solusi proaktif, pengalaman, komunikasi yang terarah, rekomendasi produk yang dipersonalisasi, dan sebagainya.
  
• Augmentasi data – Proses pembuatan titik data baru dari data yang sudah ada tetapi terbatas untuk meningkatkan jumlah informasi yang tersedia.
  
• Manufaktur – AI generatif membantu dalam sintesis bahan, bahan kimia, dan obat baru yang dapat memangkas biaya produksi.

Ide Proyek AI Generatif

Cara terbaik untuk belajar sering kali adalah dengan melakukannya. Jadi, jika Anda tertarik dengan AI generatif dan berbagai kemungkinan yang ditawarkannya, maka tidak ada cara yang lebih baik untuk mencobanya selain dengan proyek uji coba. Berikut ini adalah beberapa ide untuk membantu Anda memulai:

1. Menghasilkan wajah yang tidak ada.
2. Aplikasi penuaan atau manipulasi wajah.
3. Buat pose manusia baru dari gambar.
4. Menghasilkan resolusi gambar yang lebih tinggi.
5. Mewarnai gambar hitam putih.
6. Membuat objek 3D dari gambar 2D.
7. Buat karakter kartun.
8. Hilangkan noise dari gambar.
9. Sistem obrolan klasifikasi maksud NLP.
10. Ringkasan pendek dari artikel yang panjang.
11. Kreasi karya seni dari teks ke gambar.
12. Deteksi pemindaian CT untuk meningkatkan diagnosis kanker.

Alat AI Generatif Teratas

Banyak individu dan organisasi telah mengembangkan berbagai alat yang dapat membantu Anda dengan proyek AI generatif Anda dengan satu atau lain cara. Berikut ini adalah beberapa alat yang paling populer:

• OpenAI – Pemrosesan bahasa alami GPT-3 dan penerjemahan bahasa alami ke kode model Codex.
• Laboratorium GAN – Jaringan Adversarial Generatif di peramban Anda.
• Kafe Malam – Generator seni AI.
• Obor Gan – Kerangka pelatihan GAN menggunakan Pytorch.
• babi – Pustaka Python untuk mengimplementasikan GAN.
• TF-GAN – Alat Tensorflow ringan untuk GAN.
• AI Google Cloud – Koleksi alat AI dari Google.
• Duet AI – Ini memungkinkan Anda memainkan duet piano dengan komputer.
• Pembibit Seni – Campurkan gambar untuk menciptakan karya seni yang unik.
• Kode T5 – Model berbasis transformator untuk memahami dan menghasilkan kode.
• Peniruan AI – Menyalin dan meniru suara siapa pun.
• Perangkat GAN – Kerangka kerja model GAN ​​tanpa kode.
• HiperGAN – Kerangka kerja Python yang dapat disusun dengan UI dan API.
• Mimpi yang mendalam – Program visi komputer.
• imajiner – Pustaka PyTorch pencitraan mendalam Nvidia.
• Buat kartun – Membuat gambar seperti kartun.
• aliran tensor – Platform pembelajaran mesin yang populer.
• Scikit-belajar – Platform pembelajaran mesin lain dalam Python.
• DALL-E – Pembuat teks menjadi gambar yang mengesankan.

Startup yang Menggunakan AI Generatif

Ada banyak perusahaan rintisan di luar sana yang berfokus pada penggunaan salah satu aspek AI generatif atau yang lainnya untuk memecahkan masalah. Berikut beberapa di antaranya:

• Kata ulang.ai – Video pemasaran yang sangat personal dalam skala besar.
• Cerita Dalam – Generator cerita dan skenario AI.
• Musisi – Musik yang dihasilkan AI.
• Sintesia – Pembuatan video menggunakan teks.
• Jukebox – Musik yang dihasilkan AI menggunakan auto-encoder.
• MELAKUKAN – Buat video AI dari foto.
• Jin AI – Template hukum plus pengacara AI.
• Sebagian besar AI – Generator data sintetis untuk pengembangan AI.

Kesimpulan

Menjelang akhir studi tentang AI generatif ini, Anda telah melihat apa itu AI generatif, apa yang bukan AI generatif, bagaimana cara kerjanya, dan apa saja yang AI generatif bantu capai bagi perusahaan.

Satu hal yang dapat kita pastikan adalah bahwa industri kecerdasan buatan akan terus tumbuh. Jadi, jika Anda seorang pengembang, gunakanlah. Dan jika Anda seorang pemilik bisnis, manfaatkanlah.