생성 AI: 그것은 무엇인가? 이점, 단점 및 기타

생성 AI는 기계 학습 모델을 사용하여 훈련 세트를 기반으로 완전히 새로운 출력을 생성하는 인공 지능의 한 분야입니다.

다시 말해, 생성적 AI는 알고리즘이 인간처럼 물건을 만들어낼 수 있게 하는 반면, AI 시스템은 일반적으로 분석적 성격을 지닙니다.

이러한 결과물은 딥페이크부터 AI 챗봇, 텍스트를 이미지로, 텍스트를 비디오로 변환한 작품, 음악, 그림 등 다양합니다.

최근 몇 년 동안 하드웨어의 발전과 새로운 머신 러닝 접근 방식 덕분에 생성 AI의 결과물도 매우 좋아지고 놀라울 정도로 좋아졌습니다.

이 글에서는 생성 AI의 기본과 응용 분야를 간략히 설명하고, 이것이 개인의 삶과 사업에 어떤 영향을 미칠 수 있는지도 설명합니다.

생성 AI의 작동 방식

인공지능 연구는 처음에는 알고리즘과 신경망을 사용하여 대규모 데이터 세트에서 패턴을 식별하는 데 중점을 두었습니다. 이는 패턴 인식, 분석, 의사 결정 지원 및 이상 감지에 사용되었습니다.

신경망은 인간 두뇌의 디지털 표현으로 두뇌의 자연스러운 시스템을 모델링하는 데 사용됩니다. 생각. 이러한 네트워크에는 뉴런의 입력 및 출력 계층이 있으며, 숨겨진 계층이라고 하는 하나 이상의 계층이 있습니다.

간단히 말해서, 단어와 같은 각 데이터 단위에 대해 하나의 입력 뉴런을 활성화합니다. 예를 들어, 용어 “붉고 뜨거운 태양” 신경망에 입력되면 3개의 입력 뉴런이 활성화됩니다. 빨간, 고온및 해. 그리고 출력 레이어에서 그 3개의 입력이 "붉은 뜨거운 태양".

처음에는 이것이 어리석고 시간이 많이 걸리는 일처럼 보일 수 있지만 "붉은 뜨거운 태양" 푸르고 뜨거운 태양","녹색 차가운 태양"및"노란 차가운 태양”, 그러면 그것이 무엇인지에 대한 아이디어를 얻기 시작합니다. 고온, 녹색및 저온 아마도.

그림 1: "뜨거운 태양" 반응을 보이는 간단한 신경망

이것은 매우 단순화된 설명입니다. 하지만 신경망이 복잡한 개념이기는 하지만, 신경망에 대한 연구는 인공지능 세계뿐만 아니라 인간의 정신과 의식에 대한 환상적인 여정입니다.

게다가 신경망 기술은 수년에 걸쳐 진화하여 오늘날의 생성적 AI 애플리케이션을 가능하게 하는 새로운 시스템과 플랫폼으로 발전했습니다. 다음은 사용되는 인기 있는 신경망 3가지입니다.

• 생성적 적대 네트워크(GAN) – 이것은 두 부분을 사용하여 출력을 생성하는 신경망입니다. 첫 번째 부분은 무작위 출력을 생성하는 생성기이고, 두 번째 부분은 작업이 얼마나 진짜인지 가짜인지 평가하는 판별기입니다.
  
  GAN은 비지도 학습 시스템을 사용하는데, 이는 판별기 부분이 생성기를 가르친다는 것을 의미합니다. 시간이 지남에 따라 판별기는 가짜를 더 잘 감지하고, 생성기는 현실적인 그림까지 더 나은 출력을 생성하는 법을 배웁니다.
  
• 변신 로봇 – 이것은 어떤 데이터 시퀀스를 다른 시퀀스에 저장한 다음 디코더가 이를 사용하여 원래 데이터 시퀀스를 재생성하는 방식으로 작동하는 또 다른 유형의 신경망입니다.
  
  트랜스포머는 자연어 문장과 음악과 같은 순차적 데이터가 있는 프로젝트에 가장 적합합니다. 인기 있는 트랜스포머 기반 신경망에는 Microsoft의 GPT-3, 중국 베이징의 Wu Dao 2.0, Google의 LaMDA가 있습니다.
  
• 변분 자동 인코더(VAE) – 이 세 번째 유형의 신경망은 이미지의 노이즈를 감지하고, 이미지를 그리며, 차원을 줄이고, 분류하고, 객체를 감지하는 데 사용됩니다. VAE 모델은 압축 알고리즘과 패턴을 사용하여 데이터 파일을 축소하기 위해 비지도 학습 방법을 사용합니다.

생성 AI의 이점

생성적 인공지능이 가져다주는 장점은 다음과 같습니다.

• 더 높은 품질의 출력 – 생성 AI는 이미지와 비디오의 노이즈를 찾아 지우고 전반적인 출력 품질을 높이는 데 사용될 수 있습니다.
  
• 더 저렴한 프로세스 – 제조업계에서 약물 및 재료 발견에 필요한 시간과 비용을 획기적으로 줄일 수 있게 되면 제품 생산 비용이 더 저렴해질 수 있습니다.
  
• 생산성 향상 – 창의적인 사람들을 돕는 생성형 AI는 시간과 작업량을 줄여 생산성을 높일 수 있습니다.
  
• 건강 증진 – 조기 종양 탐지에 생성적 적대 신경망(GAN)을 활용하면 건강이 더 좋아집니다.
  
• 새로운 발명품 – 새로운 화학물질, 패턴, 물질 또는 기타 물질을 합성하는 데 신경망을 사용하면 잠재적으로 새로운 발명품이 탄생할 수 있습니다.

생성 AI의 단점

또한 창의성 제한, 설정 비용, 윤리적 고려 사항과 같은 생성 AI와 관련된 몇 가지 문제가 있습니다. 자세히 살펴보겠습니다.

• 제한된 창의성 – 생성 AI가 새로운 것을 창조하는 반면, 아웃 - 오브 - 박스 생산된 출력은 일반적으로 신경망에 입력된 데이터의 합성이기 때문에 사고가 포함됩니다. 즉, AI 시스템은 독창성이 부족합니다. 개념화하다 또는 이러한 아이디어를 생성하기 위해 인간의 의견에 의존하기 때문에 스스로 아이디어를 생각해 낼 수 없습니다.
  
  그러나 머신 러닝의 패턴 인식 기능과 생성 AI의 창의적 측면은 6과 아름답게 일치합니다.^th 요가에서 인간의 에너지 체계에 있어서 차크라의 기능.
  
  기계가 이런 상태를 유지하는 한 우리는 안전하지만, 만약 기계가 최종 7에 도달한다면^th 정보를 이해하고 개념화하는 차크라의 능력은 우리를 다른 동물과 차별화시키는 바로 그 특징인데, 인간이 멸종에 직면하게 될지도 모릅니다.
  
• 높은 설치 비용 – AI 시스템의 초기 설정은 현재로서는 높을 수 있지만, 앞으로 낮아질 것으로 예상됩니다.
  
• 도덕적 및 윤리적 고려 사항 – 발신 딥페이크 정치인과 유명인이 deep-nude와 같은 논란의 여지가 있는 앱에 웃기거나 기괴한 말을 하는 모습을 묘사한 사례가 있어 페미니스트들의 반발을 샀지만, 생성 AI를 사용하면 발생할 수 있는 부정적인 결과에는 한계가 없습니다.

인기 있는 생성 AI 애플리케이션 

생성적 AI 기술은 일반적으로 인간의 창의성이 요구되는 많은 분야에 적용될 수 있습니다. 다음은 가장 인기 있는 응용 분야와 산업을 살펴봅니다.

• 이미지 – 텍스트-이미지 생성 시스템을 사용하거나 얼굴 특징, 안경 등을 추가하는 등 이미지를 자동으로 편집하여 완전히 새로운 AI 아트를 생성합니다. 인기 없는 딥 누드 앱은 사람들의 옷을 자동으로 벗기는 데까지 나아갔습니다.
  
• 비디오 – 생성 AI는 사람의 사진을 말하는 영상으로 바꾸거나 유명인을 영상으로 만드는 등 영상 제작에도 활용되고 있다. 모나리자 실제 사람처럼 보이고 말하는 디지털 아바타가 미소를 그리거나 말하는 방식입니다.
  
• 본문 – 여기에는 자연어 처리(NLP)를 사용한 서면 텍스트와 컴퓨터 코드가 포함됩니다. 채팅봇에서 문법 교정자, 카피라이터와 코더를 위한 글쓰기 보조원까지, 이 도메인은 광대합니다.
  
• 할리우드 영화 – 단순히 영상을 만드는 것 외에도 생성적 AI는 훨씬 더 창의적인 상황에 적용될 수 있습니다. 예를 들어 딥페이크 기술을 사용해 배우의 얼굴을 완전히 다르게 만들거나 나이를 바꾸거나 마블의 군주 타노스와 같은 인상적인 캐릭터를 만들거나 심지어 AI가 생성한 스토리와 각본을 만드는 것입니다.
  
• 음악 – 연주용 신경망부터 다양한 장르의 음악을 반보조 또는 완전 자동으로 작곡하는 보다 복잡한 시스템까지, 생성 AI는 음악 산업을 뒤흔들 준비가 되어 있습니다.
  
• 의료 – 신체 스캔 증강을 포함한 다양한 응용 프로그램을 통해 진단을 위한 더 나은 정보를 제공합니다.
  
• 패션 – 다양한 스타일부터 개인화된 맞춤 의상, 색상, 트렌드 예측 및 질감까지 생성적 AI는 패션 산업을 혁신할 준비가 되어 있습니다.
  

• 전자상거래 개인화 – 고객의 선호도를 예측하고 나아가 사전 예방적 솔루션, 경험, 타겟팅된 커뮤니케이션, 개인화된 제품 추천 등을 제공하는 데 사용되는 기술입니다.
  
• 데이터 확대 – 제한된 기존 데이터에서 새로운 데이터 포인트를 생성하여 사용 가능한 정보의 양을 늘리는 프로세스입니다.
  
• 제조업 – 생성 AI는 생산 비용을 절감할 수 있는 새로운 소재, 화학물질, 약물의 합성에 도움이 됩니다.

생성 AI 프로젝트 아이디어

배우는 가장 좋은 방법은 종종 실천하는 것입니다. 따라서 생성 AI와 그것이 제공하는 가능성에 관심이 있다면 테스트 프로젝트보다 시도해 볼 더 좋은 방법은 없습니다. 다음은 시작하기 위한 몇 가지 아이디어입니다.

1. 존재하지 않는 얼굴을 만들어냅니다.
2. 얼굴 노화 또는 조작 앱.
3. 이미지에서 새로운 사람의 포즈를 만듭니다.
4. 더 높은 이미지 해상도를 생성합니다.
5. 흑백 이미지에 컬러를 입힙니다.
6. 3D 이미지에서 2D 객체를 만듭니다.
7. 만화 캐릭터를 만들어 보세요.
8. 이미지에서 노이즈를 제거합니다.
9. NLP 의도 분류 채팅 시스템.
10. 긴 기사의 짧은 요약입니다.
11. 텍스트를 이미지로 변환하는 아트워크 제작.
12. 암 진단을 개선하기 위한 CT 스캔 감지.

최고의 생성 AI 도구

많은 개인과 조직이 생성 AI 프로젝트를 어떤 식으로든 도울 수 있는 광범위한 도구를 개발했습니다. 다음은 이러한 도구 중 가장 인기 있는 몇 가지입니다.

• OpenAI – 자연어 처리 GPT-3 및 자연어에서 코드로의 번역 Codex 모델.
• GAN 랩 – 브라우저에서 생성적 적대 신경망을 사용합니다.
• 나이트카페 – AI 아트 생성기.
• 토치간 – Pytorch를 사용한 GAN 학습 프레임워크.
• 파이건 – GAN을 구현하는 Python 라이브러리.
• TF-GAN – GAN을 위한 가벼운 Tensorflow 도구.
• 구글 클라우드 AI – Google의 AI 도구 모음.
• AI 듀엣 – 이 기능을 사용하면 컴퓨터로 피아노 듀엣을 연주할 수 있습니다.
• 아트 브리더 – 이미지를 리믹스하여 독특한 예술작품을 만들어보세요.
• 코드 T5 – 코드를 이해하고 생성하기 위한 Transformer 기반 모델.
• 모방 AI – 누구의 목소리라도 그대로 따라합니다.
• GAN 툴킷 – 코드가 필요 없는 GAN 모델 프레임워크.
• 하이퍼GAN – UI와 API를 갖춘 구성 가능한 Python 프레임워크.
• 깊은 꿈 – 컴퓨터 비전 프로그램.
• 상상력 – Nvidia 딥 이미징 PyTorch 라이브러리.
• 만화화하다 – 만화 같은 이미지를 만듭니다.
• 텐서 플로우 – 인기 있는 머신 러닝 플랫폼.
• 사이 킷 러닝 – Python으로 작성된 또 다른 머신 러닝 플랫폼.
• DALL-E – 인상적인 텍스트-이미지 변환 도구.

생성 AI를 사용하는 스타트업

생성 AI의 한 측면 또는 다른 측면을 사용하여 문제를 해결하는 데 중점을 둔 수많은 스타트업이 있습니다. 다음은 그 중 일부입니다.

• Rephrase.ai – 대규모로 고도로 개인화된 마케팅 비디오.
• 딥스토리 – AI 스토리 및 시나리오 생성기.
• 음악가 – AI가 만든 음악.
• 종합 – 텍스트를 활용한 영상 제작
• 쥬크 박스 – 자동 인코더를 사용하여 AI가 생성한 음악.
• 했다 – 사진으로 AI 비디오를 만듭니다.
• Genie AI – 법률 템플릿과 AI 변호사.
• 대부분 AI – AI 개발을 위한 합성 데이터 생성기.

결론

생성 AI에 대한 이 연구를 마치면서, 여러분은 생성 AI가 무엇이고, 무엇이 아닌지, 어떻게 작동하는지, 그리고 기업이 무엇을 달성하는 데 도움이 되는지 알아보았습니다.

우리 모두가 확신할 수 있는 한 가지는 인공지능 산업이 계속 성장할 것이라는 것입니다. 따라서 개발자라면 사용하세요. 그리고 사업주라면 활용하세요.