AI generativa: che cos'è? Vantaggi, svantaggi e altro

L'intelligenza artificiale generativa è una sezione di intelligenza artificiale che utilizza modelli di machine learning per creare output completamente nuovi basati su un set di training.

In altre parole, l'IA generativa consente a un algoritmo di creare cose come farebbe un essere umano, in contrasto con la natura analitica standard dei sistemi di intelligenza artificiale.

Queste uscite vanno da falsi profondi ai chatbot AI, creazioni di testo in immagine e testo in video, musica, dipinti e così via.

Anche i risultati dell'IA generativa sono diventati così buoni e persino sorprendenti negli ultimi anni, grazie ai miglioramenti dell'hardware e ai nuovi approcci di apprendimento automatico.

Questo post ti offre una panoramica delle basi e delle applicazioni dell'IA generativa, nonché di come possono influenzare la tua vita personale e aziendale.

Come funziona l'IA generativa

Gli studi sull'intelligenza artificiale inizialmente si sono concentrati sull'utilizzo di algoritmi e reti neurali per identificare modelli in grandi set di dati. Questo è stato utilizzato per il riconoscimento dei modelli, l'analisi, il supporto alle decisioni e il rilevamento delle anomalie.

Le reti neurali sono rappresentazioni digitali del cervello umano, che vengono utilizzate per modellare il sistema naturale del cervello pensiero. Tale rete ha livelli di input e output di neuroni, con uno o più livelli, chiamati strato nascosto.

In parole povere, attivi un neurone di input per ogni unità di dati come una parola. Quindi, ad esempio, il termine “sole rovente” essere inserito in una rete neurale attiverà i 3 neuroni di input per rosso, possonoe sole. E sul livello di output, fai sapere che quei 3 input significano "sole rovente".

All'inizio potrebbe sembrare stupido e dispendioso in termini di tempo, ma dopo aver addestrato una rete del genere con "sole rovente", sole verde caldo","sole freddo verde", E"sole freddo giallo”, poi inizia a farsi un'idea di cosa possono, greene freddo potrebbe essere.

Fig. 1: Rete neurale semplice con risposta "sole caldo".

Questa è una spiegazione molto semplificata. Ma sebbene le reti neurali siano concetti complessi, il loro studio è un viaggio fantastico non solo nel mondo dell'intelligenza artificiale, ma anche nella mente e nella coscienza umana.

Inoltre, la tecnologia delle reti neurali si è evoluta nel corso degli anni e si è trasformata in nuovi sistemi e piattaforme che rendono possibili le odierne applicazioni di IA generativa. Ecco 3 delle popolari reti neurali utilizzate:

Reti generative contraddittorie (GAN) – Questa è una rete neurale che utilizza due parti per generare un output. La prima parte è il generatore che produce un output casuale, mentre la seconda è un discriminatore che valuta il lavoro per vedere quanto sia reale o falso.

I GAN utilizzano un sistema di apprendimento non supervisionato, il che significa che la parte discriminante insegna al generatore. Con il tempo, il discriminatore migliora nel rilevare i falsi, mentre il generatore impara a produrre risultati migliori fino a immagini realistiche.
trasformatore – Questo è un altro tipo di rete neurale che funziona memorizzando qualsiasi sequenza di dati in un'altra sequenza, che può quindi essere utilizzata da un decoder per riprodurre la sequenza di dati originale.

I trasformatori funzionano meglio per progetti con dati sequenziali come frasi in linguaggio naturale e musica. Le popolari reti neurali basate su trasformatori includono GPT-3 di Microsoft, Wu Dao 2.0 di Pechino, Cina e LaMDA di Google.
Codificatori automatici variazionali (VAE) – Questo terzo tipo di rete neurale viene utilizzato per rilevare il rumore nelle immagini, disegnare immagini, ridurre le dimensioni, classificare e rilevare oggetti. I modelli VAE utilizzano un metodo di apprendimento non supervisionato per ridurre i file di dati utilizzando algoritmi e modelli di compressione.

Vantaggi dell'IA generativa

Ecco i vantaggi che l'intelligenza artificiale generativa porta con sé:

Uscite di qualità superiore – L'IA generativa può essere utilizzata per trovare e cancellare il rumore in immagini e video, aumentando la qualità complessiva dell'output.
Processi più economici – Essendo in grado di ridurre drasticamente i tempi ei costi necessari per la scoperta di farmaci e materiali nell'industria manifatturiera, i prodotti possono diventare più economici da realizzare.
della produttività Potenzia – Riducendo il tempo e la quantità di lavoro, l'IA generativa che assiste le persone creative può aumentare la loro produttività.
Salute migliorata – L'uso delle reti generative contraddittorio (GAN) nella diagnosi precoce dei tumori significa una salute migliore.
Nuove invenzioni – L'uso di reti neurali nella sintesi di nuove sostanze chimiche, modelli, sostanze o altro può potenzialmente portare a nuove invenzioni.

Svantaggi dell'IA generativa

Ci sono anche alcuni problemi relativi all'IA generativa, come i limiti della creatività, i costi di installazione e le considerazioni etiche. Ecco uno sguardo da vicino:

Creatività limitata – Mentre l'IA generativa crea nuove cose, non c'è out-of-the-box pensare coinvolto, poiché l'output prodotto è solitamente un composto dei dati immessi nella rete neurale. In altre parole, i sistemi di intelligenza artificiale mancano di originalità. Loro non possono concettualizzare o concepire un'idea da soli, poiché dipendono dall'input umano per generare queste idee.

Tuttavia, la funzione di riconoscimento dei modelli dell'apprendimento automatico e gli aspetti creativi dell'IA generativa coincidono magnificamente con il 6^th Funzionalità dei chakra nel sistema energetico umano dello yoga.

Siamo al sicuro finché le macchine rimarranno così, ma dovrebbero mai raggiungere il 7 finale^th Le capacità dei chakra di comprendere e concettualizzare le informazioni, quelle stesse caratteristiche che ci distinguono dagli altri animali, quindi gli esseri umani potrebbero essere in via di estinzione.
Costo di installazione elevato – La configurazione iniziale dei sistemi di intelligenza artificiale può essere elevata al momento, anche se si prevede che ciò diminuirà in futuro.
Considerazioni morali ed etiche - A partire dal falsi profondi che ritraggono politici e celebrità che dicono cose divertenti o bizzarre ad app controverse come deep-nude che hanno incitato un contraccolpo da parte delle femministe, non c'è limite ai possibili esiti negativi dell'uso dell'IA generativa.

Applicazioni di IA generativa popolari

La tecnologia di IA generativa può essere applicata in molti settori in cui la creatività umana sarebbe normalmente un requisito. Quello che segue è uno sguardo alle sue applicazioni e ai suoi settori più popolari.

Immagini – La generazione di grafica AI completamente nuova, utilizzando un sistema di creazione da testo a immagine o modificando automaticamente le immagini, come l'aggiunta di caratteristiche facciali, occhiali e così via. L'impopolare app per nudisti è arrivata al punto di spogliare automaticamente le persone.
Video – L'IA generativa viene anche impiegata nella creazione di video, ad esempio trasformando l'immagine di una persona in un video parlante, rendendo il famoso Mona Lisa dipingendo il sorriso e parlando avatar digitali che sembrano e suonano come persone reali.
Testo – Ciò include testo scritto e codice del computer utilizzando l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Dai chatbot ai correttori di grammatica e agli assistenti di scrittura per copywriter e programmatori, il dominio è vasto.
Film di Hollywood – Oltre alla semplice creazione di video, l'IA generativa può essere applicata in situazioni ancora più creative, come la creazione di volti completamente diversi di un attore usando il deep-fakery, il cambiamento della loro età, personaggi impressionanti come il signore della guerra della Marvel Thanos e persino storie generate dall'IA e sceneggiature.
Musica – Dalle reti neurali di gioco ai sistemi più complessi che compongono musica in un'ampia varietà di generi semi-assistiti o completamente automatizzati, l'IA generativa è ugualmente destinata a sconvolgere l'industria musicale.
Sistema Sanitario – Una gamma di applicazioni, incluso l'aumento delle scansioni del corpo per fornire informazioni migliori per la diagnosi.
Moda – Da stili diversi a outfit personalizzati personalizzati, colori, previsioni delle tendenze e trame, l'IA generativa è ugualmente pronta a sconvolgere l'industria della moda.

Personalizzazione dell'e-commerce – Tecniche utilizzate per prevedere le preferenze di un cliente e persino andare avanti per offrire soluzioni proattive, esperienze, comunicazioni mirate, consigli personalizzati sui prodotti e così via.
Aumento dei dati – Il processo di creazione di nuovi punti dati da dati esistenti ma limitati per aumentare la quantità di informazioni disponibili.
Manifatturiero – L'IA generativa aiuta nella sintesi di nuovi materiali, prodotti chimici e farmaci che possono ridurre i costi di produzione.

Idee per progetti di IA generativa

Il modo migliore per imparare è spesso facendo. Quindi, se sei interessato all’intelligenza artificiale generativa e alle possibilità che offre, non c’è modo migliore per provarla che con un test progetto. Di seguito sono riportate alcune idee per iniziare:

Produci facce inesistenti.
App per l'invecchiamento o la manipolazione del viso.
Crea nuove pose umane dalle immagini.
Produci risoluzioni dell'immagine più elevate.
Colora le immagini in bianco e nero.
Crea oggetti 3D da immagini 2D.
Crea personaggi dei cartoni animati.
Rimuovere il rumore dalle immagini.
Sistema di chat di classificazione delle intenzioni della PNL.
Brevi riassunti di articoli lunghi.
Creazioni di opere d'arte da testo a immagine.
Rilevamento della scansione TC per migliorare la diagnosi del cancro.

I migliori strumenti di IA generativa

Molte persone e organizzazioni hanno sviluppato un'ampia gamma di strumenti che possono aiutarti con il tuo progetto di IA generativa in un modo o nell'altro. Di seguito sono riportati alcuni dei più popolari di questi strumenti:

OpenAI – Elaborazione del linguaggio naturale GPT-3 e il linguaggio naturale per la traduzione del codice dei modelli Codex.
Laboratorio GAN – Rete contraddittoria generativa nel tuo browser.
NightCaffè – Generatore di arte AI.
TorciaGan – Framework di formazione GAN utilizzando Pytorch.
Pigano – Libreria Python per implementare GAN.
TF-GAN – Strumenti leggeri Tensorflow per GAN.
IA di Google Cloud – Raccolta di strumenti di intelligenza artificiale da Google.
Duetto AI – Ciò consente di suonare un duetto di pianoforte con il computer.
Allevatore d'arte – Remixa le immagini per creare opere d'arte uniche.
Codice T5 – Modello basato su trasformatore per comprendere e generare codice.
Mimetismo AI – Copia e imita la voce di chiunque.
Kit di strumenti GAN – Framework del modello GAN senza codice.
HyperGAN – Framework Python componibile con UI e API.
Deep Dream – Programma di visione artificiale.
Immaginario – Libreria PyTorch per immagini profonde di Nvidia.
Cartoonificare – Crea immagini simili a cartoni animati.
tensorflow – Piattaforma di apprendimento automatico popolare.
Scikit-learn – Un'altra piattaforma di machine learning in Python.
DALL-E – Impressionante creatore di testo in immagine.

Startup che utilizzano l'IA generativa

Ci sono numerosi startup là fuori concentrandosi sull’utilizzo di un aspetto dell’intelligenza artificiale generativa o dell’altro per risolvere i problemi. Eccotene alcune:

Riformula.ai – Video di marketing iper-personalizzati su larga scala.
Storia profonda – Generatore di storie e sceneggiature con intelligenza artificiale.
musico – Musica generata dall'intelligenza artificiale.
Synthesia – Generazione video tramite testo.
juke-box – Musica generata dall'intelligenza artificiale tramite codificatori automatici.
FATTO – Crea video AI dalle foto.
Genie AI – Modelli legali più un avvocato AI.
Principalmente AI – Generatore di dati sintetici per lo sviluppo dell'IA.

Conclusione

Alla fine di questo studio sull'IA generativa, hai visto cosa è, cosa non è, come funziona e cosa sta aiutando le aziende a raggiungere.

Una cosa di cui possiamo essere tutti sicuri è che l'industria dell'intelligenza artificiale continuerà a crescere. Quindi, se sei uno sviluppatore, usalo. E se sei un imprenditore, sfruttalo.