Ģeneratīvā AI: kas tas ir? Priekšrocības, trūkumi un daudz kas cits

Ģeneratīvais AI ir mākslīgā intelekta sadaļa, kas izmanto mašīnmācīšanās modeļus, lai izveidotu pilnīgi jaunu rezultātu, pamatojoties uz apmācību komplektu.

Citiem vārdiem sakot, ģeneratīvais AI ļauj algoritmam radīt tādas lietas kā cilvēks, pretstatā AI sistēmu standarta analītiskajam raksturam.

Šie izvadi ir no dziļiem viltojumiem līdz AI tērzēšanas robotiem, teksta-attēlu un teksta-video darbiem, mūzikai, gleznām utt.

Pateicoties aparatūras uzlabojumiem un jaunām mašīnmācības pieejām, ģeneratīvā AI izvadi pēdējos gados ir kļuvuši tik labi un pat pārsteidzoši.

Šajā rakstā ir sniegta informācija par ģeneratīvā AI pamatiem un pielietojumiem, kā arī par to, kā tie var ietekmēt jūsu personīgo dzīvi un biznesu.

Kā darbojas ģeneratīvais AI

Mākslīgā intelekta pētījumi sākotnēji bija vērsti uz algoritmu un neironu tīklu izmantošanu, lai identificētu modeļus lielās datu kopās. To izmantoja modeļu atpazīšanai, analītikai, lēmumu atbalstam un anomāliju noteikšanai.

Neironu tīkli ir cilvēka smadzeņu digitālie attēlojumi, kurus izmanto, lai modelētu smadzeņu dabisko sistēmu domāšana. Šādam tīklam ir neironu ievades un izvades slāņi ar vienu vai vairākiem slāņiem, ko sauc par slēpto slāni.

Vienkārši izsakoties, jūs aktivizējat vienu ievades neironu katrai datu vienībai, piemēram, vārdam. Tā, piemēram, termins "sarkanā karstā saule" tiek ievadīts neironu tīklā, tiks aktivizēti 3 ievades neironi sarkans, karsts, un saule. Un izvades slānī jūs darāt tam zināmu, ka šīs 3 ievades nozīmē "sarkani karsta saule".

Sākumā tas varētu šķist muļķīgi un laikietilpīgi, bet pēc tam, kad esat apmācījis šādu tīklu ar “sarkani karsta saule" zaļa karsta saule","zaļa auksta saule", un "dzeltena auksta saule”, tad sāk gūt priekšstatu par ko karsts, zaļš, un auksts varētu būt.

1. attēls. Vienkāršs neironu tīkls ar “karstās saules” reakciju

Tas ir ļoti vienkāršots skaidrojums. Bet, lai gan neironu tīkli ir sarežģīti jēdzieni, to izpēte ir fantastisks ceļojums ne tikai mākslīgā intelekta pasaulē, bet arī cilvēka prātā un apziņā.

Turklāt neironu tīklu tehnoloģija gadu gaitā ir attīstījusies un ir kļuvusi par jaunām sistēmām un platformām, kas padara iespējamas mūsdienu ģeneratīvās AI lietojumprogrammas. Šeit ir 3 no populārajiem izmantotajiem neironu tīkliem:

• Ģeneratīvie pretrunīgie tīkli (GAN) - Šis ir neironu tīkls, kas izvades ģenerēšanai izmanto divas daļas. Pirmā daļa ir ģenerators, kas rada nejaušu izvadi, bet otrā ir diskriminators, kas novērtē darbu, lai redzētu, cik tas ir īsts vai viltots.
  
  GAN izmanto nepārraudzītu mācību sistēmu, kas nozīmē, ka diskriminējošā daļa māca ģeneratoru. Laika gaitā diskriminators labāk atklāj viltojumus, savukārt ģenerators iemācās radīt labākus rezultātus līdz reālistiskiem attēliem.
  
• Transformators – Šis ir cita veida neironu tīkls, kas darbojas, saglabājot jebkuru datu secību citā secībā, ko pēc tam var izmantot dekodētājs, lai reproducētu sākotnējo datu secību.
  
  Transformatori vislabāk darbojas projektiem ar secīgiem datiem, piemēram, dabiskās valodas teikumiem un mūziku. Populāri uz transformatoriem balstīti neironu tīkli ir GPT-3 no Microsoft, Wu Dao 2.0 no Pekinas Ķīnas un LaMDA no Google.
  
• Variāciju automātiskie kodētāji (VAE) - Šis trešais neironu tīkla veids tiek izmantots, lai attēlos noteiktu troksni, zīmētu attēlus, samazinātu izmērus, klasificētu un atklātu objektus. VAE modeļos tiek izmantota nepārraudzīta mācību metode, lai samazinātu datu failus, izmantojot saspiešanas algoritmus un modeļus.

Ģeneratīvā AI priekšrocības

Šeit ir ģeneratīvā mākslīgā intelekta priekšrocības:

• Augstākas kvalitātes izvadi – Ģeneratīvo AI var izmantot, lai atrastu un dzēstu attēlus un videoklipos esošos trokšņus, paaugstinot to kopējo izvades kvalitāti.
  
• Lētāki procesi – Spēj krasi samazināt laiku un izmaksas, kas nepieciešamas zāļu un materiālu atklāšanai apstrādes rūpniecībā, produktu izgatavošana var kļūt lētāka.
  
• Produktivitātes palielināšana – Samazinot laiku un darba apjomu, ģeneratīvais AI, kas palīdz radošiem cilvēkiem, var palielināt viņu produktivitāti.
  
• Uzlabota veselība – Ģeneratīvo pretrunīgo tīklu (GAN) izmantošana agrīnā audzēju noteikšanā nozīmē labāku veselību.
  
• Jauni izgudrojumi – Neironu tīklu izmantošana jaunu ķīmisko vielu, modeļu, vielu vai citu vielu sintezēšanā potenciāli var radīt jaunus izgudrojumus.

Ģeneratīvā AI trūkumi

Ir arī dažas problēmas, kas saistītas ar ģeneratīvo AI, piemēram, radošuma ierobežojumi, iestatīšanas izmaksas un ētiski apsvērumi. Šeit ir tuvs ieskats:

• Ierobežots radošums – Lai gan ģeneratīvais AI rada jaunas lietas, tādas nav out-of-the-box iesaistīta domāšana, jo saražotā produkcija parasti ir neironu tīklā ievadīto datu kompozīts. Citiem vārdiem sakot, AI sistēmām trūkst oriģinalitātes. Viņi nevar konceptualizēt vai arī paši izdomā ideju, jo šīs idejas ir atkarīgas no cilvēka ieguldījuma.
  
  Tomēr mašīnmācīšanās modeļu atpazīšanas funkcija un ģeneratīvā AI radošie aspekti lieliski sakrīt ar 6.^th Čakru funkcionalitāte cilvēka jogas enerģijas sistēmā.
  
  Mēs esam drošībā tik ilgi, kamēr mašīnas paliek tādas, bet, ja tās kādreiz sasniegs pēdējo 7^th Čakru spējas izprast un konceptualizēt informāciju, tās pašas iezīmes, kas mūs atšķir no citiem dzīvniekiem, tad cilvēkiem var draudēt izmiršana.
  
• Augstas uzstādīšanas izmaksas – AI sistēmu sākotnējā iestatīšana pašlaik var būt augsta, lai gan ir paredzams, ka nākotnē tas samazināsies.
  
• Morālie un ētiskie apsvērumi - No dziļi viltojumi attēlojot politiķus un slavenības, kas saka smieklīgas vai dīvainas lietas pretrunīgi vērtētām lietotnēm, piemēram, dziļi kails, kas izraisīja feministu pretreakciju, ģeneratīvā AI izmantošanas iespējamajiem negatīvajiem rezultātiem nav ierobežojumu.

Populāras ģeneratīvās AI lietojumprogrammas 

Ģeneratīvo AI tehnoloģiju var izmantot daudzās nozarēs, kur cilvēka radošums parasti būtu prasība. Tālāk ir sniegts ieskats tās populārākajās lietojumprogrammās un nozarēs.

• Attēli – Pilnīgi jaunas AI mākslas ģenerēšana, izmantojot teksta pārveidošanas sistēmu vai automātiski rediģējot attēlus, piemēram, pievienojot sejas vaibstus, brilles utt. Nepopulārā dziļi kaila lietotne sasniedza cilvēku automātisku izģērbšanu.
  
• video – Ģeneratīvais AI tiek izmantots arī video veidošanā, piemēram, pārvēršot cilvēka attēlu runājošā video, padarot slavenu Mona Lisa gleznot smaidu un runājošus digitālos iemiesojumus, kas izskatās un izklausās kā īsti cilvēki.
  
• Teksts – Tas ietver rakstītu tekstu un datora kodu, izmantojot dabiskās valodas apstrādi (NLP). No tērzēšanas robotiem līdz gramatikas korektoriem un tekstu autoru un kodētāju rakstīšanas palīgiem — domēns ir plašs.
  
• Holivudas filmas – Papildus tam, ka vienkārši veido video, ģeneratīvo AI var izmantot vēl radošākās situācijās, piemēram, veidojot pilnīgi atšķirīgas aktiera sejas, izmantojot dziļu viltojumu, mainot viņu vecumu, iespaidīgus varoņus, piemēram, Marvel karavadoni Tanosu, un pat mākslīgā intelekta radītos stāstos un scenārijos.
  
• mūzika – Sākot ar neironu tīklu atskaņošanu un beidzot ar sarežģītākām sistēmām, kas komponē mūziku visdažādākajos žanros, daļēji atbalstītas vai pilnībā automatizētas, ģeneratīvais AI ir vienlīdz radīts, lai traucētu mūzikas industriju.
  
• Veselības aprūpe – Dažādas lietojumprogrammas, tostarp ķermeņa skenēšanas palielināšana, lai sniegtu labāku informāciju diagnostikai.
  
• modes – No dažādiem stiliem līdz personalizētiem pielāgotiem tērpiem, krāsām, tendenču prognozēšanai un faktūrām, ģeneratīvā AI ir vienlīdz gatava izjaukt modes industriju.
  

• E-komercijas personalizēšana – Metodes, ko izmanto, lai paredzētu klienta vēlmes un pat piedāvātu proaktīvus risinājumus, pieredzi, mērķtiecīgu komunikāciju, personalizētus produktu ieteikumus un tā tālāk.
  
• Datu palielināšana – jaunu datu punktu izveides process no esošiem, bet ierobežotiem datiem, lai palielinātu pieejamās informācijas apjomu.
  
• Ražošana – Ģeneratīvais AI palīdz sintezēt jaunus materiālus, ķīmiskas vielas un zāles, kas var samazināt ražošanas izmaksas.

Ģeneratīvas AI projektu idejas

Labākais veids, kā mācīties, bieži vien ir darot. Tātad, ja jūs interesē ģeneratīvā AI un tās piedāvātās iespējas, nav labāka veida, kā to izmēģināt, kā ar testa projektu. Tālāk ir sniegtas dažas idejas, kas jums palīdzēs:

1. Izveidojiet neeksistējošas sejas.
2. Sejas novecošanas vai manipulācijas lietotne.
3. Izveidojiet jaunas cilvēka pozas no attēliem.
4. Izveidojiet augstāku attēlu izšķirtspēju.
5. Krāsojiet melnbaltos attēlus.
6. Izveidojiet 3D objektus no 2D attēliem.
7. Izveidojiet multfilmu varoņus.
8. Noņemiet troksni no attēliem.
9. NLP nolūku klasifikācijas tērzēšanas sistēma.
10. Īsi garu rakstu kopsavilkumi.
11. Mākslas darbu radīšana no teksta pārveides attēlā.
12. CT skenēšanas noteikšana, lai uzlabotu vēža diagnostiku.

Populārākie ģeneratīvie AI rīki

Daudzas personas un organizācijas ir izstrādājušas plašu rīku klāstu, kas vienā vai otrā veidā var jums palīdzēt jūsu ģeneratīvajā AI projektā. Tālāk ir minēti daži no populārākajiem no šiem rīkiem.

• OpenAI – Dabiskās valodas apstrāde GPT-3 un dabiskās valodas koda tulkošana Codex modeļi.
• GAN laboratorija - ģeneratīvais pretrunīgs tīkls jūsu pārlūkprogrammā.
• nakts kafejnīca - AI mākslas ģenerators.
• TorchGan – GAN apmācības sistēma, izmantojot Pytorch.
• Pigāns - Python bibliotēka GAN ieviešanai.
• TF-GAN - Viegli Tensorflow rīki GAN.
• Google mākoņa AI - Google AI rīku kolekcija.
• AI duets – Tas ļauj spēlēt klavieru duetu ar datoru.
• Mākslas selekcionārs - Remiksējiet attēlus, lai izveidotu unikālu mākslas darbu.
• Kods T5 - Uz transformatoriem balstīts modelis, lai saprastu un ģenerētu kodu.
• Mīmikas AI – Kopējiet un atdariniet jebkuras personas balsi.
• GAN rīkkopa – Bezkoda GAN modeļa ietvars.
• HiperGAN - Saliekams Python ietvars ar lietotāja interfeisu un API.
• Dziļš sapnis – Datorredzes programma.
• Iztēlojies - Nvidia dziļās attēlveidošanas PyTorch bibliotēka.
• Karikatūrizēt - Izveidojiet karikatūrai līdzīgus attēlus.
• tenzora plūsma - Populāra mašīnmācīšanās platforma.
• Scikit-mācīties - Vēl viena mašīnmācīšanās platforma Python.
• DALL-E – Iespaidīgs teksta pārveidošanas attēls.

Jaunuzņēmumi, kas izmanto ģeneratīvo AI

Ir daudz jaunuzņēmumu, kas koncentrējas uz viena vai otra ģeneratīvā AI aspekta izmantošanu problēmu risināšanai. Šeit ir daži:

• Pārfrāzēt.ai - Hiperpersonalizēti mārketinga video lielā mērogā.
• DeepStory - AI stāstu un scenāriju ģenerators.
• Musico - AI radīta mūzika.
• Sintēze - Video ģenerēšana, izmantojot tekstu.
• Jukebox - AI ģenerēta mūzika, izmantojot automātiskos kodētājus.
• D-ID - Izveidojiet AI videoklipus no fotoattēliem.
• Genie AI - Juridiskās veidnes un AI jurists.
• Pārsvarā AI - Sintētisko datu ģenerators AI izstrādei.

Secinājumi

Tuvojoties šī ģeneratīvā AI pētījuma beigām, jūs redzējāt, kas tas ir, kas tas nav, kā tas darbojas un ko tas palīdz uzņēmumiem sasniegt.

Viena lieta, par ko mēs visi varam būt pārliecināti, ir tas, ka mākslīgā intelekta nozare turpinās attīstīties. Tātad, ja esat izstrādātājs, izmantojiet to. Un, ja esat uzņēmuma īpašnieks, izmantojiet to.