Generatieve AI: wat is het? Voordelen, nadelen en meer

Generatieve AI is een onderdeel van kunstmatige intelligentie dat machine learning-modellen gebruikt om geheel nieuwe output te creëren op basis van een trainingsset.

Met andere woorden, generatieve AI stelt een algoritme in staat om dingen te creëren zoals een mens zou doen, in tegenstelling tot de standaard analytische aard van AI-systemen.

Deze outputs variëren van diepe vervalsingen tot AI-chatbots, tekst-naar-beeld- en tekst-naar-video-creaties, muziek, schilderijen, enzovoort.

Generatieve AI-outputs zijn de afgelopen jaren ook zo goed en zelfs verbazingwekkend geworden, dankzij verbeteringen in hardware en nieuwe benaderingen voor machine learning.

Dit bericht geeft je een overzicht van de basisprincipes en toepassingen van generatieve AI, evenals hoe deze je persoonlijke leven en bedrijf kunnen beïnvloeden.

Hoe generatieve AI werkt

Studies naar kunstmatige intelligentie waren aanvankelijk gericht op het gebruik van algoritmen en neurale netwerken om patronen in grote datasets te identificeren. Dit werd gebruikt voor patroonherkenning, analyse, beslissingsondersteuning en anomaliedetectie.

Neurale netwerken zijn digitale representaties van het menselijk brein, die worden gebruikt om het natuurlijke systeem van de hersenen te modelleren het denken. Zo'n netwerk heeft input- en outputlagen van neuronen, met een of meer lagen, de verborgen laag.

In eenvoudige bewoordingen activeer je één invoerneuron voor elke data-eenheid, zoals een woord. Dus bijvoorbeeld de term “roodgloeiende zon” wordt gevoed in een neuraal net, activeert de 3 ingangsneuronen voor: rood, warm en zon. En op de uitvoerlaag laat je weten dat die 3 ingangen betekenen "roodgloeiende zon'.

In eerste instantie lijkt dit misschien stom en tijdrovend, maar nadat je zo'n netwerk hebt getraind met "roodgloeiende zon" groene hete zon","groene koude zon"En"gele koude zon”, dan begint het een idee te krijgen van wat warm, groen en koud kan zijn.

Fig. 1: Eenvoudig neuraal netwerk met "hete zon" -respons

Dit is een zeer vereenvoudigde uitleg. Maar hoewel neurale netwerken complexe concepten zijn, is hun studie een fantastische reis, niet alleen in de wereld van kunstmatige intelligentie, maar ook in de menselijke geest en bewustzijn.

Bovendien is de neurale netwerktechnologie in de loop der jaren geëvolueerd naar nieuwe systemen en platforms die de huidige generatieve AI-toepassingen mogelijk maken. Hier zijn 3 van de populaire neurale netwerken die worden gebruikt:

Generatieve Adversarial Nets (GAN) – Dit is een neuraal netwerk dat twee delen gebruikt om een output te genereren. Het eerste deel is de generator die willekeurige output produceert, terwijl het tweede een discriminator is die het werk evalueert om te zien hoe echt of nep het is.

GAN's gebruiken een leersysteem zonder toezicht, wat betekent dat het discriminatorgedeelte de generator leert. Na verloop van tijd wordt de discriminator beter in het detecteren van vervalsingen, terwijl de generator leert betere outputs te produceren tot realistische afbeeldingen.
Transformator - Dit is een ander type neuraal netwerk dat werkt door elke reeks gegevens op te slaan in een andere reeks, die vervolgens door een decoder kan worden gebruikt om de originele gegevensreeks te reproduceren.

Transformers werken het beste voor projecten met sequentiële gegevens, zoals zinnen in natuurlijke taal en muziek. Populaire op transformatoren gebaseerde neurale netwerken zijn de GPT-3 van Microsoft, de Wu Dao 2.0 uit Beijing, China en de LaMDA van Google.
Variatie Auto-encoders (VAE) – Dit derde type neuraal net wordt gebruikt om ruis in afbeeldingen te detecteren, afbeeldingen te tekenen, afmetingen te verkleinen, objecten te classificeren en te detecteren. VAE-modellen gebruiken een leermethode zonder toezicht om gegevensbestanden te verkleinen met behulp van compressie-algoritmen en -patronen.

Voordelen van generatieve AI

Dit zijn de voordelen die generatieve kunstmatige intelligentie met zich meebrengt:

Uitvoer van hogere kwaliteit - Generatieve AI kan worden gebruikt bij het vinden en wissen van ruis in afbeeldingen en video's, waardoor de algehele uitvoerkwaliteit wordt verbeterd.
Goedkopere processen – Door de tijd en kosten die nodig zijn voor het ontdekken van geneesmiddelen en materialen in de maakindustrie drastisch te verminderen, kunnen producten goedkoper worden om te maken.
Productiviteitsverhoging – Door tijd en hoeveelheid werk te besparen, kan generatieve AI die creatieve mensen helpt, hun productiviteit verhogen.
Verbeterde gezondheid – Het gebruik van generatieve adversariële netwerken (GAN) bij vroege tumordetectie betekent een betere gezondheid.
Nieuwe uitvindingen – Het gebruik van neurale netwerken bij het synthetiseren van nieuwe chemicaliën, patronen, stoffen of andere dingen kan mogelijk leiden tot nieuwe uitvindingen.

Nadelen van generatieve AI

Er zijn ook een paar problemen met generatieve AI, zoals creativiteitsbeperkingen, opstartkosten en ethische overwegingen. Hier is een close-up:

Beperkte creativiteit – Terwijl generatieve AI nieuwe dingen creëert, is er geen out-of-the-box denken betrokken, omdat de geproduceerde output meestal een samenstelling is van de gegevens die in het neurale net worden ingevoerd. Met andere woorden, AI-systemen missen originaliteit. Ze kunnen niet conceptualiseren of zelf een idee bedenken, omdat ze afhankelijk zijn van menselijke input om deze ideeën te genereren.

De patroonherkenningsfunctie van machine learning en de creatieve aspecten van generatieve AI vallen echter prachtig samen met de 6^th Chakra-functionaliteiten in het menselijke energiesysteem van yoga.

We zijn veilig zolang machines zo blijven, maar als ze ooit de laatste 7 . halen^th Chakra-vermogens om informatie te begrijpen en te conceptualiseren, juist die kenmerken die ons onderscheiden van andere dieren, dan kunnen mensen met uitsterven worden bedreigd.
Hoge installatiekosten – De initiële opzet van AI-systemen kan op dit moment hoog zijn, hoewel dit in de toekomst naar verwachting zal afnemen.
Morele en ethische overwegingen - Van deepfakes die politici en beroemdheden portretteren die grappige of bizarre dingen zeggen tegen controversiële apps zoals diep naakt die een reactie van feministen opriepen, is er geen limiet aan de mogelijke negatieve resultaten van het gebruik van generatieve AI.

Populaire generatieve AI-toepassingen

Generatieve AI-technologie kan worden toegepast in veel sectoren waar menselijke creativiteit normaal gesproken een vereiste zou zijn. Het volgende is een blik op de meest populaire toepassingen en industrieën.

Afbeeldingen – De generatie van geheel nieuwe AI-kunst, hetzij met behulp van een tekst-naar-beeld-creatiesysteem of door automatisch afbeeldingen te bewerken, zoals het toevoegen van gelaatstrekken, brillen, enzovoort. De impopulaire diep-naakt-app ging zelfs zo ver dat het automatisch mensen uitkleedde.
Video's – Generatieve AI wordt ook gebruikt bij het maken van video's, zoals door de foto van een persoon om te zetten in een pratende video, waardoor de beroemde Mona Lisa schilderende glimlach en pratende digitale avatars die eruitzien en klinken als echte mensen.
Tekst – Dit omvat geschreven tekst en computercode met behulp van Natural Language Processing (NLP). Van chatbots tot grammaticacontroleurs en schrijfassistenten voor copywriters en programmeurs, het domein is enorm.
Hollywood-films – Afgezien van het eenvoudig maken van video's, kan generatieve AI worden toegepast in nog creatievere situaties, zoals het creëren van totaal verschillende gezichten van een acteur met behulp van deep-fakery, het veranderen van hun leeftijd, indrukwekkende personages zoals Marvel's krijgsheer Thanos en zelfs AI-gegenereerde verhalen en scenario's.
Muziek – Van meespelende neurale netwerken tot complexere systemen die muziek componeren in een breed scala aan genres, zowel semi-geassisteerd als volledig geautomatiseerd, generatieve AI zal de muziekindustrie evenzeer ontwrichten.
Gezondheidszorg – Een reeks toepassingen, waaronder de vergroting van lichaamsscans om betere informatie voor diagnose te bieden.
Mode - Van verschillende stijlen tot gepersonaliseerde aangepaste outfits, kleuren, trendvoorspelling en texturen, generatieve AI is even klaar om de mode-industrie te ontwrichten.

E-commerce personalisatie – Technieken die worden gebruikt om de voorkeuren van een klant te voorspellen en zelfs door te gaan met het aanbieden van proactieve oplossingen, ervaringen, gerichte communicatie, gepersonaliseerde productaanbevelingen, enzovoort.
Gegevensvergroting – Het proces van het creëren van nieuwe datapunten uit bestaande maar beperkte data om de hoeveelheid beschikbare informatie te vergroten.
Productie – Generatieve AI helpt bij de synthese van nieuwe materialen, chemicaliën en medicijnen die de productiekosten kunnen verlagen.

Generatieve AI-projectideeën

De beste manier om te leren is vaak door te doen. Dus als je geïnteresseerd bent in generatieve AI en de mogelijkheden die het biedt, dan is er geen betere manier om het uit te proberen dan met een testproject. Hieronder volgen enkele ideeën om u op weg te helpen:

Produceer niet-bestaande gezichten.
Gezichtsveroudering of manipulatie-app.
Creëer nieuwe menselijke poses op basis van afbeeldingen.
Produceer hogere beeldresoluties.
Kleur zwart-witafbeeldingen in.
Maak 3D-objecten van 2D-afbeeldingen.
Maak stripfiguren.
Verwijder ruis uit afbeeldingen.
NLP intentie classificatie chatsysteem.
Korte samenvattingen van lange artikelen.
Tekst-naar-beeld kunstwerk creaties.
CT-scandetectie om de diagnose van kanker te verbeteren.

Top generatieve AI-tools

Veel individuen en organisaties hebben een breed scala aan tools ontwikkeld die u op de een of andere manier kunnen helpen bij uw generatieve AI-project. Hieronder volgen enkele van de meest populaire van deze tools:

OpenAI – Natuurlijke taalverwerking GPT-3 en de natuurlijke taal-naar-code vertaling Codex-modellen.
GAN-lab – Generative Adversarial Network in uw browser.
NachtCafé - AI-kunstgenerator.
FakkelGan – GAN-trainingskader met behulp van Pytorch.
Pygan - Python-bibliotheek om GAN's te implementeren.
TF-GAN – Lichtgewicht Tensorflow-tools voor GAN's.
Google Cloud-AI – Verzameling van AI-tools van Google.
AI-duet – Hiermee kunt u een pianoduet spelen met de computer.
Kunst Fokker - Remix afbeeldingen om unieke illustraties te maken.
CodeT5 – Transformator-gebaseerd model om code te begrijpen en te genereren.
Mimicry-AI - Kopieer en boots iemands stem na.
GAN-toolkit – No-code GAN-modelraamwerk.
HyperGAN – Samenstelbaar Python-framework met UI en API.
Diepe droom – Computer vision-programma.
imaginaire – Nvidia deep imaging PyTorch-bibliotheek.
Cartooniseren - Maak cartoonachtige afbeeldingen.
tensorstroom – Populair machine learning-platform.
Scikit leren – Een ander machine learning-platform in Python.
DALL-E - Indrukwekkende tekst-naar-afbeelding maker.

Startups die generatieve AI gebruiken

Er zijn talloze startups die zich richten op het gebruik van het ene aspect van generatieve AI of het andere om problemen op te lossen. Hier zijn een paar:

Herformuleren.ai – Hypergepersonaliseerde marketingvideo's op schaal.
Diep verhaal - AI-verhalen en scenariogenerator.
Musico - AI-gegenereerde muziek.
Synthesia - Videogeneratie met behulp van tekst.
Jukebox - AI-gegenereerde muziek met behulp van auto-encoders.
DEED - Maak AI-video's van foto's.
Genie AI – Juridische sjablonen plus een AI-advocaat.
Meestal AI – Synthetische datagenerator voor AI-ontwikkeling.

Conclusie

Aan het einde van dit onderzoek naar generatieve AI heb je gezien wat het is, wat het niet is, hoe het werkt en wat het bedrijven helpt te bereiken.

Eén ding waar we allemaal zeker van kunnen zijn, is dat de kunstmatige-intelligentie-industrie zal blijven groeien. Dus, als je een ontwikkelaar bent, gebruik het dan. En als je een ondernemer bent, maak er dan gebruik van.