ジェネレーティブ AI: それは何ですか? メリット、デメリットなど

生成 AI は、 人工知能 これは、機械学習モデルを使用して、トレーニング セットに基づいてまったく新しい出力を作成します。

言い換えれば、ジェネレーティブ AI は、AI システムの標準的な分析的性質とは対照的に、アルゴリズムが人間のように何かを作成できるようにします。

これらの出力の範囲は次のとおりです。 深い偽物 AI チャットボット、テキストから画像への作成、テキストからビデオへの作成、音楽、絵画などまで。

ジェネレーティブ AI の出力も、ハードウェアの改善と新しい機械学習アプローチのおかげで、近年非常に優れており、驚くべきものになっています。

この投稿では、ジェネレーティブ AI の基本と応用の概要と、それらが個人の生活やビジネスに与える影響について説明します。

ジェネレーティブ AI の仕組み

人工知能の研究は当初、アルゴリズムとニューラル ネットワークを使用して大規模なデータセットのパターンを識別することに重点を置いていました。 これは、パターン認識、分析、意思決定支援、および異常検出に使用されました。

ニューラル ネットワークは人間の脳のデジタル表現であり、脳の自然なシステムをモデル化するために使用されます。 思考. このようなネットワークには、ニューロンの入力層と出力層があり、隠れ層と呼ばれる XNUMX つ以上の層があります。

簡単に言えば、単語などのデータ単位ごとに XNUMX つの入力ニューロンをアクティブにします。 したがって、たとえば、用語 「真っ赤な太陽」 ニューラルネットに供給されると、3つの入力ニューロンがアクティブになります 赤, , 太陽. 出力層では、これら 3 つの入力が「真っ赤な太陽"。

最初は、これは愚かで時間がかかるように見えるかもしれませんが、そのようなネットワークを「真っ赤な太陽" 緑の暑い太陽"、"緑の冷たい太陽"、および"黄色の冷たい太陽」、それからそれは何のアイデアを得始めます , （緑字）, 冷たい かもしれません。

図 1: 「暑い日差し」に応答する単純なニューラル ネットワーク

これは非常に単純化された説明です。 しかし、ニューラル ネットワークは複雑な概念ですが、彼らの研究は、人工知能の世界だけでなく、人間の心と意識への素晴らしい旅でもあります。

さらに、ニューラル ネットワーク テクノロジは年月をかけて進化し、今日のジェネレーティブ AI アプリケーションを可能にする新しいシステムとプラットフォームになりました。 以下は、使用されている一般的なニューラル ネットワークの 3 つです。

• 敵対的生成ネット (GAN) – これは、XNUMX つの部分を使用して出力を生成するニューラル ネットワークです。 最初の部分はランダムな出力を生成するジェネレータであり、XNUMX 番目の部分は作業を評価して本物か偽物かを判断する識別器です。
  
  GAN は教師なし学習システムを使用します。つまり、ディスクリミネーターの部分がジェネレーターに教えます。 時間が経つにつれて、弁別器は偽物を検出する能力が向上し、ジェネレーターは現実的な画像までより良い出力を生成することを学習します。
  
• トランスフォーマー – これは別のタイプのニューラル ネットワークで、任意のデータ シーケンスを別のシーケンスに格納することで機能します。これをデコーダーで使用して、元のデータ シーケンスを再現できます。
  
  トランスフォーマーは、自然言語の文章や音楽などのシーケンシャル データを扱うプロジェクトに最適です。 人気のある変換ベースのニューラル ネットワークには、Microsoft の GPT-3、中国北京の Wu Dao 2.0、Google の LaMDA などがあります。
  
• 変分自動エンコーダー (VAE) – この XNUMX 番目のタイプのニューラル ネットワークは、画像内のノイズの検出、画像の描画、次元の縮小、分類、オブジェクトの検出に使用されます。 VAE モデルは、教師なし学習方法を使用して、圧縮アルゴリズムとパターンを使用してデータ ファイルを圧縮します。

ジェネレーティブ AI の利点

生成型人工知能がもたらす利点は次のとおりです。

• 高品質の出力 – ジェネレーティブ AI を使用して、画像やビデオのノイズを見つけて消去し、全体的な出力品質を向上させることができます。
  
• より安価なプロセス – 製造業での創薬や材料の発見に必要な時間とコストを大幅に削減できるため、製品の製造コストを抑えることができます。
  
• 生産性 ブースト – クリエイティブな人々を支援するジェネレーティブ AI は、時間と作業量を削減することで、生産性を向上させることができます。
  
• 健康の改善 – 敵対的生成ネットワーク (GAN) を腫瘍の早期発見に使用すると、健康状態が改善されます。
  
• 新しい発明 – 新しい化学物質、パターン、物質、またはその他のものを合成する際にニューラル ネットワークを使用すると、新しい発明につながる可能性があります。

ジェネレーティブ AI の短所

また、創造性の制限、セットアップ コスト、倫理的な考慮事項など、ジェネレーティブ AI に関連するいくつかの問題もあります。 ここによく見てください：

• 限られた創造性 – ジェネレーティブ AI は新しいものを作成しますが、 すぐに使えます 生成される出力は通常、ニューラル ネットワークに供給されたデータの複合体であるため、思考が関与します。 つまり、AI システムには独自性がありません。 彼らがすることはできません 概念化する または、これらのアイデアを生成するために人間の入力に依存しているため、自分でアイデアを思いつきます。
  
  しかし、機械学習のパターン認識機能とジェネレーティブ AI のクリエイティブな側面は、6 つの要素と見事に一致します。^th ヨガの人間のエネルギーシステムにおけるチャクラの機能。
  
  マシンがこのままでいる限り安全ですが、ファイナル 7 に到達した場合^th 情報を理解して概念化するチャクラの能力、つまり私たちを他の動物から際立たせるまさにその特徴であり、そうなると人類は絶滅に直面するかもしれません。
  
• 高いセットアップコスト – AI システムの初期設定は、現時点では高くなる可能性がありますが、将来的には低くなると予想されます。
  
• 道徳的および倫理的考慮事項 –から ディープフェイク フェミニストからの反発を引き起こしたディープヌードのような物議を醸すアプリに対して、政治家や有名人が面白いことや奇妙なことを言っている様子を描いたものですが、ジェネレーティブ AI を使用することで起こりうる否定的な結果に制限はありません。

人気のジェネレーティブ AI アプリケーション 

ジェネレーティブ AI テクノロジーは、人間の創造性が通常必要とされる多くの分野に適用できます。 以下は、その最も人気のあるアプリケーションと業界です。

• 画像 – テキストから画像への作成システムを使用するか、顔の特徴や眼鏡などの追加などの画像を自動的に編集することにより、まったく新しい AI アートを生成します。 人気のないディープヌードアプリは、自動的に人々の服を脱ぐところまで行きました.
  
• 動画 – ジェネレーティブ AI は、人物の写真を会話ビデオに変換して有名にするなど、ビデオ作成にも採用されています。 モナリザ 笑顔を描いたり、実際の人のように見えたり聞こえたりするデジタル アバターを話します。
  
• テキスト – これには、自然言語処理 (NLP) を使用したテキストやコンピュータ コードが含まれます。 チャットボットから文法校正者、コピーライターやコーダーのライティング アシスタントまで、その領域は広大です。
  
• ハリウッド映画 – ジェネレーティブ AI は、単にビデオを作成するだけでなく、ディープ フェイクを使用して俳優のまったく異なる顔を作成したり、年齢を変更したり、マーベルの武将サノスなどの印象的なキャラクターを作成したり、AI によって生成されたストーリーを作成したりするなど、さらにクリエイティブな状況に適用できます。そして脚本。
  
• 音楽 – プレイアロング ニューラル ネットワークから、セミアシストまたは完全自動化されたさまざまなジャンルの音楽を構成するより複雑なシステムまで、ジェネレーティブ AI は音楽業界を混乱させる可能性があります。
  
• 看護師 – 診断のためのより良い情報を提供するためのボディ スキャンの拡張を含む、さまざまなアプリケーション。
  
• ファッション – さまざまなスタイルからパーソナライズされたカスタム衣装、色、トレンド予測、テクスチャーまで、ジェネレーティブ AI は同様にファッション業界を混乱させる態勢を整えています。
  

• e コマースのパーソナライゼーション – 顧客の好みを予測し、積極的なソリューション、エクスペリエンス、ターゲットを絞ったコミュニケーション、パーソナライズされた製品の推奨などを提供するために使用される手法。
  
• データ増強 – 既存の限られたデータから新しいデータ ポイントを作成して、利用可能な情報量を増やすプロセス。
  
• 製造業 – ジェネレーティブ AI は、生産コストを削減できる新しい材料、化学物質、医薬品の合成に役立ちます。

ジェネレーティブ AI プロジェクトのアイデア

学ぶための最良の方法は、多くの場合、実践することです。したがって、生成 AI とそれが提供する可能性に興味がある場合は、テストよりも試してみるのが良い方法はありません。 プロジェクト。次に、作業を進めるためのいくつかのアイデアを示します。

1. 存在しない面を生成します。
2. 顔の老化または操作アプリ。
3. 画像から新しい人間のポーズを作成します。
4. より高い画像解像度を生成します。
5. 白黒画像に色を付けます。
6. 3D 画像から 2D オブジェクトを作成します。
7. 漫画のキャラクターを作成します。
8. 画像からノイズを除去します。
9. NLP 意図分類チャット システム。
10. 長い記事の短い要約。
11. テキストから画像へのアートワークの作成。
12. がん診断を改善するための CT スキャン検出。

上位のジェネレーティブ AI ツール

多くの個人や組織が、ジェネレーティブ AI プロジェクトに何らかの形で役立つさまざまなツールを開発しています。 これらのツールの中で最も一般的なものを次に示します。

• OpenAI – 自然言語処理 GPT-3 および自然言語からコードへの変換 Codex モデル。
• GANラボ – ブラウザの Generative Adversarial Network。
• ナイトカフェ – AI アート ジェネレーター。
• トーチガン – Pytorch を使用した GAN トレーニング フレームワーク。
• ピガン – GAN を実装するための Python ライブラリ。
• TFガン – GAN 用の軽量 Tensorflow ツール。
• Google クラウド AI – Google の AI ツールのコレクション。
• AIデュエット – パソコンとピアノのデュエットができます。
• アートブリーダー – 画像をリミックスして、ユニークなアートワークを作成します。
• コード T5 – コードを理解して生成するためのトランスフォーマーベースのモデル。
• 擬態 AI – 誰かの声をコピーして真似する。
• GAN ツールキット – ノーコード GAN モデル フレームワーク。
• ハイパーガン – UI と API を備えた構成可能な Python フレームワーク。
• ディープドリーム – コンピューター ビジョン プログラム。
• イマジネア – Nvidia ディープ イメージング PyTorch ライブラリ。
• カートゥーン化 – 漫画のような画像を作成します。
• テンソルフロー – 人気の機械学習プラットフォーム。
• シキット学習 – Python の別の機械学習プラットフォーム。
• DALL-E – 印象的なテキストから画像へのクリエーター。

ジェネレーティブ AI を使用するスタートアップ

数々あります スタートアップ 問題を解決するために生成 AI の 1 つの側面または別の側面を使用することに焦点を当てています。ここにあるいくつかの：

• 言い換え.ai – 大規模な超パーソナライズされたマーケティング ビデオ。
• ディープストーリー – AI ストーリーと脚本ジェネレーター。
• ミュージシャン – AIが生成した音楽。
• Synthesia – テキストを使用したビデオ生成。
• ジュークボックス – 自動エンコーダーを使用して AI が生成した音楽。
• した – 写真から AI ビデオを作成します。
• 魔神AI – 法的テンプレートと AI 弁護士。
• 主にAI – AI 開発用の合成データ ジェネレーター。

まとめ

ジェネレーティブ AI に関するこの研究の終わりまでに、生成 AI とは何か、そうでないもの、どのように機能し、企業が達成するのに何を支援しているかを見てきました。

私たち全員が確信できることの XNUMX つは、人工知能産業が成長し続けるということです。 したがって、あなたが開発者である場合は、それを使用してください。 そして、あなたがビジネスオーナーなら、それを活用してください。