გენერაციული AI: რა არის ეს? უპირატესობები, უარყოფითი მხარეები და სხვა

Generative AI არის ხელოვნური ინტელექტის განყოფილება, რომელიც იყენებს მანქანათმცოდნეობის მოდელებს სასწავლო ნაკრების საფუძველზე სრულიად ახალი გამოსავლის შესაქმნელად.

სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, გენერაციული AI საშუალებას აძლევს ალგორითმს შექმნას ისეთი პერსონალი, როგორიც ადამიანია, განსხვავებით AI სისტემების სტანდარტული ანალიტიკური ბუნებისგან.

ეს შედეგები მერყეობს ღრმა გაყალბებიდან AI ჩეთბოტებამდე, ტექსტიდან გამოსახულებამდე და ტექსტიდან ვიდეომდე შემოქმედებით, მუსიკით, ნახატებით და ა.შ.

გენერაციული AI შედეგები ასევე გახდა ძალიან კარგი და გასაოცარიც კი ბოლო წლებში, ტექნიკის გაუმჯობესებისა და მანქანური სწავლების ახალი მიდგომების წყალობით.

ეს პოსტი გთავაზობთ გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის საფუძვლებისა და აპლიკაციების მიმოხილვას, ასევე იმაზე, თუ როგორ შეიძლება მათ გავლენა მოახდინონ თქვენს პირად ცხოვრებასა და ბიზნესზე.

როგორ მუშაობს გენერაციული AI

ხელოვნური ინტელექტის კვლევები თავდაპირველად ფოკუსირებული იყო ალგორითმებისა და ნერვული ქსელების გამოყენებაზე დიდი მონაცემთა ნაკრების შაბლონების დასადგენად. ეს გამოიყენებოდა შაბლონის ამოცნობისთვის, ანალიტიკისთვის, გადაწყვეტილების მხარდაჭერისთვის და ანომალიების გამოვლენისთვის.

ნერვული ქსელები არის ადამიანის ტვინის ციფრული წარმოდგენები, რომლებიც გამოიყენება ტვინის ბუნებრივი სისტემის მოდელირებისთვის ფიქრი. ასეთ ქსელს აქვს ნეირონების შემავალი და გამომავალი ფენები, ერთი ან მეტი ფენით, რომელსაც ფარული ფენა ეწოდება.

მარტივი სიტყვებით, თქვენ ააქტიურებთ ერთ შეყვანის ნეირონს თითოეული მონაცემთა ერთეულისთვის, როგორიცაა სიტყვა. ასე, მაგალითად, ტერმინი "წითელი ცხელი მზე" ნერვულ ქსელში შეყვანა ააქტიურებს 3 შეყვანის ნეირონს წითელი, ცხელიდა მზე. და გამომავალი ფენაზე, თქვენ აცნობეთ, რომ ეს 3 შეყვანა ნიშნავს "წითელი ცხელი მზე".

თავდაპირველად, ეს შეიძლება სულელურად და შრომატევად გამოიყურებოდეს, მაგრამ მას შემდეგ რაც თქვენ მოამზადებთ ასეთ ქსელს "წითელი ცხელი მზე" მწვანე ცხელი მზე","მწვანე ცივი მზე”, და”ყვითელი ცივი მზე”, შემდეგ ის იწყებს წარმოდგენას იმის შესახებ, თუ რა ცხელი, მწვანედა ცივი შეიძლება.

სურ. 1: მარტივი ნერვული ბადე „ცხელი მზის“ პასუხით

ეს ძალიან გამარტივებული ახსნაა. მაგრამ მიუხედავად იმისა, რომ ნერვული ქსელები რთული ცნებებია, მათი შესწავლა არის ფანტასტიკური მოგზაურობა არა მხოლოდ ხელოვნური ინტელექტის სამყაროში, არამედ ადამიანის გონებასა და ცნობიერებაში.

გარდა ამისა, ნერვული ქსელის ტექნოლოგია წლების განმავლობაში განვითარდა და ახალ სისტემებსა და პლატფორმებში გადაიზარდა, რაც შესაძლებელს ხდის დღევანდელ გენერაციულ AI აპლიკაციებს. აქ მოცემულია 3 პოპულარული ნერვული ქსელი, რომელიც გამოიყენება:

• გენერაციული საპირისპირო ბადეები (GAN) - ეს არის ნერვული ქსელი, რომელიც იყენებს ორ ნაწილს გამოსავლის შესაქმნელად. პირველი ნაწილი არის გენერატორი, რომელიც აწარმოებს შემთხვევით გამომავალს, ხოლო მეორე არის დისკრიმინატორი, რომელიც აფასებს სამუშაოს, რათა დაინახოს, რამდენად რეალურია ან ყალბი.
  
  GAN-ები იყენებენ უკონტროლო სწავლის სისტემას, რაც ნიშნავს, რომ დისკრიმინატორის ნაწილი ასწავლის გენერატორს. დროთა განმავლობაში, დისკრიმინატორი უკეთესად ავლენს ყალბებს, ხოლო გენერატორი სწავლობს უკეთესი შედეგების წარმოებას რეალისტურ სურათებამდე.
  
• Transformer – ეს არის ნერვული ქსელის კიდევ ერთი ტიპი, რომელიც მუშაობს მონაცემთა ნებისმიერი თანმიმდევრობის სხვა თანმიმდევრობაში შენახვით, რომელიც შემდეგ შეიძლება გამოყენებულ იქნას დეკოდერის მიერ მონაცემთა ორიგინალური თანმიმდევრობის რეპროდუცირებისთვის.
  
  ტრანსფორმატორები საუკეთესოდ მუშაობს პროექტებისთვის თანმიმდევრული მონაცემებით, როგორიცაა ბუნებრივი ენის წინადადებები და მუსიკა. ტრანსფორმატორზე დაფუძნებულ პოპულარულ ნერვულ ქსელებს მიეკუთვნება GPT-3 Microsoft-ისგან, Wu Dao 2.0 პეკინის ჩინეთიდან და LaMDA Google-ისგან.
  
• ვარიაციური ავტომატური შიფრები (VAE) - ეს მესამე ტიპის ნერვული ბადე გამოიყენება სურათებში ხმაურის დასადგენად, გამოსახულების დახატვისთვის, ზომების შესამცირებლად, კლასიფიკაციისა და ობიექტების აღმოსაჩენად. VAE მოდელები იყენებენ უკონტროლო სწავლის მეთოდს მონაცემთა ფაილების შესამცირებლად შეკუმშვის ალგორითმებისა და შაბლონების გამოყენებით.

გენერაციული AI-ს უპირატესობები

აი, რა უპირატესობები მოაქვს გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტს:

• უმაღლესი ხარისხის გამომავალი – გენერაციული AI შეიძლება გამოყენებულ იქნას სურათებსა და ვიდეოებში ხმაურის პოვნაში და წაშლაში, რაც ამაღლებს მათ საერთო გამომავალ ხარისხს.
  
• იაფი პროცესები – თუ მკვეთრად შემცირდება წამლებისა და მასალების აღმოჩენისთვის საჭირო დრო და ხარჯები საწარმოო ინდუსტრიაში, პროდუქტების დამზადება უფრო იაფი გახდება.
  
• პროდუქტიულობის გაზრდა – დროისა და სამუშაოს მოცულობის შემცირებით, გენერაციული AI, რომელიც ეხმარება შემოქმედებით ადამიანებს, შეუძლია გაზარდოს მათი პროდუქტიულობა.
  
• გაუმჯობესებული ჯანმრთელობა – გენერაციული საპირისპირო ქსელების (GAN) გამოყენება სიმსივნის ადრეულ გამოვლენაში ნიშნავს უკეთეს ჯანმრთელობას.
  
• ახალი გამოგონებები – ახალი ქიმიკატების, შაბლონების, ნივთიერებების ან სხვა ნივთების სინთეზში ნერვული ბადეების გამოყენებამ შეიძლება გამოიწვიოს ახალი გამოგონებები.

გენერაციული AI-ის უარყოფითი მხარეები

ასევე არსებობს რამდენიმე საკითხი, რომლებიც დაკავშირებულია გენერაციულ AI-სთან, როგორიცაა კრეატიულობის შეზღუდვები, დაყენების ხარჯები და ეთიკური მოსაზრებები. აქ არის ახლოდან ნახვა:

• შეზღუდული კრეატიულობა – მიუხედავად იმისა, რომ გენერაციული AI ქმნის ახალ ნივთებს, არ არსებობს out-of-the-box ჩართულია აზროვნება, რადგან წარმოებული გამომავალი ჩვეულებრივ არის ნერვულ ქსელში შეტანილი მონაცემების კომპოზიტი. სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, AI სისტემებს აკლია ორიგინალობა. მათ არ შეუძლიათ კონცეპტუალიზაცია ან დამოუკიდებლად მოიფიქრონ იდეა, რადგან ისინი დამოკიდებულნი არიან ადამიანის წვლილზე ამ იდეების გენერირებაზე.
  
  თუმცა, მანქანური სწავლების ნიმუშის ამოცნობის ფუნქცია და გენერაციული AI-ს შემოქმედებითი ასპექტები ლამაზად ემთხვევა 6-ს.^th ჩაკრას ფუნქციები იოგას ადამიანის ენერგეტიკულ სისტემაში.
  
  ჩვენ დაცულები ვართ მანამ, სანამ მანქანები ასე დარჩებიან, მაგრამ ოდესმე თუ მიაღწიეს საბოლოო 7-ს^th ჩაკრას შეუძლია ინფორმაციის გაგება და კონცეპტუალიზაცია, სწორედ ის თვისებები, რომლებიც გამოგვარჩევს სხვა ცხოველებისგან, მაშინ ადამიანები შესაძლოა გადაშენების წინაშე აღმოჩნდნენ.
  
• დაყენების მაღალი ღირებულება – ხელოვნური ინტელექტის სისტემების საწყისი დაყენება შეიძლება იყოს მაღალი ამ მომენტში, თუმცა მოსალოდნელია, რომ ეს მომავალში შემცირდება.
  
• მორალური და ეთიკური მოსაზრებები - დან ღრმა ყალბი რომლებიც ასახავს პოლიტიკოსებს და ცნობილ ადამიანებს, რომლებიც ამბობენ სასაცილო ან უცნაურ რაღაცეებს ​​საკამათო აპებში, როგორიცაა ღრმა შიშველი, რამაც გამოიწვია ფემინისტების რეაქცია, არ არსებობს გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის გამოყენების შესაძლო ნეგატიური შედეგების შეზღუდვა.

პოპულარული გენერაციული AI აპლიკაციები 

გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის ტექნოლოგია შეიძლება გამოყენებულ იქნას ბევრ სექტორში, სადაც ადამიანის კრეატიულობა ჩვეულებრივ მოთხოვნაა. ქვემოთ მოცემულია მისი ყველაზე პოპულარული აპლიკაციები და ინდუსტრიები.

• სხვადასხვა – სრულიად ახალი AI ხელოვნების თაობა, ტექსტიდან გამოსახულების შექმნის სისტემის გამოყენებით, ან სურათების ავტომატურად რედაქტირებით, როგორიცაა სახის ნაკვთების დამატება, სათვალე და ა.შ. არაპოპულარული ღრმა შიშველი აპი იქამდე მივიდა იქამდე, რომ ადამიანების ტანსაცმელს ავტომატურად ხსნიდა.
  
• ვიდეო – გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი ასევე გამოიყენება ვიდეოს შექმნაში, მაგალითად, ადამიანის სურათის მოლაპარაკე ვიდეოდ გადაქცევით, რაც ცნობილი ხდება Mona Lisa ხატავს ღიმილს და საუბრობს ციფრულ ავატარებზე, რომლებიც რეალურ ადამიანებს ჰგავს.
  
• ტექსტი – ეს მოიცავს წერილობით ტექსტს და კომპიუტერულ კოდს ბუნებრივი ენის დამუშავების (NLP) გამოყენებით. ჩეთბოტებიდან დაწყებული გრამატიკის კორექტორებით და კოპირაიტერებისა და კოდირების დამწერების ასისტენტებით, დომენი უზარმაზარია.
  
• ჰოლივუდური ფილმები - გარდა ვიდეოების შექმნისა, გენერაციული AI შეიძლება გამოყენებულ იქნას უფრო კრეატიულ სიტუაციებში, როგორიცაა მსახიობის სრულიად განსხვავებული სახეების შექმნა ღრმა ყალბის გამოყენებით, მათი ასაკის შეცვლა, შთამბეჭდავი პერსონაჟები, როგორიცაა Marvel-ის მეთაური თანოსი და ხელოვნური ინტელექტის მიერ გენერირებული ისტორიებიც კი. და სცენარები.
  
• მუსიკა – დაწყებული სათამაშო ნერვულ ბადეებამდე უფრო რთულ სისტემებამდე, რომლებიც ქმნიან მუსიკას მრავალფეროვან ჟანრში, ნახევრად დამხმარე ან სრულად ავტომატიზირებულად, გენერაციული AI თანაბრად არღვევს მუსიკალურ ინდუსტრიას.
  
• ჯანდაცვის – აპლიკაციების სპექტრი, მათ შორის სხეულის სკანირების გაძლიერება, რათა უზრუნველყოს უკეთესი ინფორმაცია დიაგნოზისთვის.
  
• მოდა - სხვადასხვა სტილიდან დაწყებული პერსონალიზებული სამოსით, ფერებით, ტენდენციების პროგნოზირებამდე და ტექსტურებამდე, გენერაციული AI თანაბრად მზად არის ჩაშალოს მოდის ინდუსტრია.
  

• ელექტრონული კომერციის პერსონალიზაცია – ტექნიკები, რომლებიც გამოიყენება მომხმარებლის პრეფერენციების პროგნოზირებისთვის და კიდევ წინ არის შესთავაზოს პროაქტიული გადაწყვეტილებები, გამოცდილება, მიზანმიმართული კომუნიკაცია, პერსონალიზებული პროდუქტის რეკომენდაციები და ა.შ.
  
• მონაცემთა გაძლიერება – არსებული, მაგრამ შეზღუდული მონაცემებიდან ახალი მონაცემთა პუნქტების შექმნის პროცესი ხელმისაწვდომი ინფორმაციის მოცულობის გაზრდის მიზნით.
  
• წარმოება – გენერაციული AI ეხმარება ახალი მასალების, ქიმიკატების და წამლების სინთეზს, რომლებსაც შეუძლიათ წარმოების ხარჯების შემცირება.

გენერაციული AI პროექტის იდეები

სწავლის საუკეთესო გზა ხშირად კეთებაა. ასე რომ, თუ თქვენ გაინტერესებთ გენერაციული AI და შესაძლებლობები, რომლებიც მას გვთავაზობს, მაშინ არ არსებობს უკეთესი გზა, რომ გამოსცადოთ იგი, ვიდრე სატესტო პროექტი. ქვემოთ მოცემულია რამდენიმე იდეა, რათა წახვიდეთ:

1. აწარმოეთ არარსებული სახეები.
2. სახის დაბერების ან მანიპულაციის აპლიკაცია.
3. შექმენით ახალი ადამიანის პოზები სურათებიდან.
4. შექმენით გამოსახულების უფრო მაღალი გარჩევადობა.
5. გააფერადეთ შავი და თეთრი სურათები.
6. შექმენით 3D ობიექტები 2D სურათებიდან.
7. შექმენით მულტფილმის გმირები.
8. ამოიღეთ ხმაური სურათებიდან.
9. NLP განზრახვის კლასიფიკაციის ჩატის სისტემა.
10. გრძელი სტატიების მოკლე რეზიუმეები.
11. ტექსტიდან სურათზე ნამუშევრების შემოქმედება.
12. CT სკანირების გამოვლენა კიბოს დიაგნოზის გასაუმჯობესებლად.

ტოპ გენერაციული AI ინსტრუმენტები

ბევრმა ინდივიდმა და ორგანიზაციამ შეიმუშავა ინსტრუმენტების ფართო სპექტრი, რომელიც დაგეხმარებათ ამა თუ იმ გზით თქვენს გენერაციულ AI პროექტში. ქვემოთ მოცემულია ამ ხელსაწყოებიდან რამდენიმე ყველაზე პოპულარული:

• OpenAI – ბუნებრივი ენის დამუშავება GPT-3 და კოდექსის მოდელების თარგმანის კოდირების ბუნებრივი ენა.
• GAN ლაბორატორია – გენერაციული საპირისპირო ქსელი თქვენს ბრაუზერში.
• ღამის კაფე - AI ხელოვნების გენერატორი.
• TorchGan - GAN სასწავლო ჩარჩო Pytorch-ის გამოყენებით.
• პიგანი - პითონის ბიბლიოთეკა GAN-ების განსახორციელებლად.
• TF-GAN - მსუბუქი Tensorflow ინსტრუმენტები GAN-ებისთვის.
• Google Cloud AI - AI ინსტრუმენტების კოლექცია Google-ისგან.
• AI დუეტი - ეს საშუალებას გაძლევთ ითამაშოთ ფორტეპიანოს დუეტი კომპიუტერთან.
• არტ სელექციონერი - სურათების რემიქსი უნიკალური ნამუშევრების შესაქმნელად.
• კოდი T5 – ტრანსფორმატორზე დაფუძნებული მოდელი კოდის გასაგებად და გენერირებისთვის.
• Mimicry AI - დააკოპირეთ და მიბაძეთ ვინმეს ხმა.
• GAN ინსტრუმენტარიუმის – კოდის გარეშე GAN მოდელის ჩარჩო.
• HyperGAN - კომპოზირებადი პითონის ჩარჩო ინტერფეისით და API-ით.
• ღრმა ოცნება – კომპიუტერული ხედვის პროგრამა.
• წარმოსახვითი - Nvidia ღრმა გამოსახულების PyTorch ბიბლიოთეკა.
• მულტფილმი - შექმენით მულტფილმის მსგავსი სურათები.
• ტენზორული - პოპულარული მანქანათმცოდნეობის პლატფორმა.
• Scikit- ისწავლე – კიდევ ერთი მანქანათმცოდნეობის პლატფორმა Python-ში.
• SLAB - შთამბეჭდავი ტექსტის გამოსახულების შემქმნელი.

სტარტაპები გენერაციული AI-ის გამოყენებით

არსებობს უამრავი სტარტაპი, რომლებიც ფოკუსირებულია გენერაციული AI-ის ერთი ან მეორე ასპექტის გამოყენებაზე პრობლემების გადასაჭრელად. აქ არის რამდენიმე:

• გადაფორმება.აი - ჰიპერპერსონალიზებული მარკეტინგული ვიდეო მასშტაბით.
• ღრმა ისტორია - ხელოვნური ინტელექტის ისტორიებისა და სცენარის გენერატორი.
• Musico - ხელოვნური ინტელექტის გამომუშავებული მუსიკა.
• synthesia - ვიდეო გენერაცია ტექსტის გამოყენებით.
• ჯუკბოქსი - ხელოვნური ინტელექტის მიერ გენერირებული მუსიკა ავტომატური შიფრირების გამოყენებით.
• ID - შექმენით AI ვიდეოები ფოტოებიდან.
• Genie AI - იურიდიული შაბლონები პლუს AI იურისტი.
• ძირითადად AI - სინთეტიკური მონაცემთა გენერატორი ხელოვნური ინტელექტის განვითარებისთვის.

დასკვნა

გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის ამ კვლევის დასასრულს, თქვენ ნახეთ რა არის, რა არ არის, როგორ მუშაობს და რის მიღწევაში ეხმარება კომპანიებს.

ერთი რამ, რაშიც ყველა შეგვიძლია დარწმუნებული ვიყოთ, არის ის, რომ ხელოვნური ინტელექტის ინდუსტრია კვლავაც იზრდება. ასე რომ, თუ დეველოპერი ხართ, გამოიყენეთ იგი. და თუ ბიზნესის მფლობელი ხართ, გამოიყენეთ იგი.