Generativ AI: Hva er det? Fordeler, ulemper og mer

Generativ AI er en del av kunstig intelligens som bruker maskinlæringsmodeller for å lage helt nye resultater basert på et treningssett.

Med andre ord, generativ AI gjør det mulig for en algoritme å lage ting som et menneske ville gjort, i motsetning til den standard analytiske naturen til AI-systemer.

Disse utgangene spenner fra dype forfalskninger til AI-chatbots, tekst-til-bilde og tekst-til-video-kreasjoner, musikk, malerier og så videre.

Generative AI-utganger har også blitt så gode og til og med fantastiske de siste årene, takket være forbedringer i maskinvare og nye tilnærminger for maskinlæring.

Dette innlegget gir deg en oversikt over det grunnleggende og applikasjonene til generativ AI, samt hvordan de kan påvirke ditt personlige liv og virksomhet.

Hvordan Generativ AI fungerer

Studier av kunstig intelligens fokuserte opprinnelig på å bruke algoritmer og nevrale nettverk for å identifisere mønstre i store datasett. Dette ble brukt til mønstergjenkjenning, analyser, beslutningsstøtte og avviksdeteksjon.

Nevrale nettverk er digitale representasjoner av den menneskelige hjerne, som brukes til å modellere hjernens naturlige system av tenker. Et slikt nettverk har inn- og utgangslag av nevroner, med ett eller flere lag, kalt det skjulte laget.

Enkelt sagt aktiverer du ett inngangsnevron for hver dataenhet, for eksempel et ord. Så for eksempel begrepet “rød varm sol” blir matet inn i et nevralt nett vil aktivere de 3 inngangsnevronene for rød, varmtog sol. Og på utgangslaget lar du det vite at disse 3 inngangene betyr "rødglødende sol".

I begynnelsen kan dette se dumt og tidkrevende ut, men etter at du har trent opp et slikt nettverk med "rødglødende sol" grønn varm sol","grønn kald sol"Og"gul kald sol”, så begynner det å få en ide om hva varmt, grønnog forkjølelse kan være.

Fig. 1: Enkelt nevrale nett med "varm sol"-respons

Dette er en veldig forenklet forklaring. Men selv om nevrale nettverk er komplekse konsepter, er studiet deres en fantastisk reise, ikke bare inn i den kunstige intelligensens verden, men også inn i det menneskelige sinn og bevissthet.

Videre har nevrale nettverksteknologi utviklet seg gjennom årene og til nye systemer og plattformer som gjør dagens generative AI-applikasjoner mulig. Her er 3 av de populære nevrale nettverkene som brukes:

• Generative Adversarial Nets (GAN) – Dette er et nevralt nettverk som bruker to deler til å generere en utgang. Den første delen er generatoren som produserer tilfeldig utgang, mens den andre er en diskriminator som evaluerer arbeidet for å se hvor ekte eller falskt det er.
  
  GAN-er bruker et uovervåket læringssystem, noe som betyr at diskriminatordelen lærer generatoren. Med tiden blir diskriminatoren bedre til å oppdage forfalskninger, mens generatoren lærer å produsere bedre utganger opp til realistiske bilder.
  
• Transformator – Dette er en annen type nevrale nettverk som fungerer ved å lagre en hvilken som helst sekvens av data i en annen sekvens, som deretter kan brukes av en dekoder til å reprodusere den opprinnelige datasekvensen.
  
  Transformatorer fungerer best for prosjekter med sekvensielle data som naturlig språksetninger og musikk. Populære transformatorbaserte nevrale nettverk inkluderer GPT-3 fra Microsoft, Wu Dao 2.0 fra Beijing Kina og LaMDA fra Google.
  
• Variasjonsautokodere (VAE) – Denne tredje typen nevrale nett brukes til å oppdage støy i bilder, tegne bilder, redusere dimensjoner, klassifisere og oppdage objekter. VAE-modeller bruker en uovervåket læringsmetode for å krympe datafiler ved å bruke komprimeringsalgoritmer og mønstre.

Fordeler med generativ AI

Her er fordelene som generativ kunstig intelligens fører med seg:

• Utganger av høyere kvalitet – Generativ AI kan brukes til å finne og slette støy i bilder og videoer, og øke den generelle utdatakvaliteten.
  
• Billigere prosesser – Ved å drastisk redusere tiden og kostnadene som trengs for å finne medisiner og materialer i produksjonsindustrien, kan produktene bli billigere å lage.
  
• Produktivitetsøkning – Ved å kutte tid og mengde arbeid kan generativ kunstig intelligens som hjelper kreative mennesker øke produktiviteten deres.
  
• Forbedret helse – Bruken av generative adversarial networks (GAN) i tidlig tumordeteksjon betyr bedre helse.
  
• Nye oppfinnelser – Bruk av nevrale nett for å syntetisere nye kjemikalier, mønstre, stoffer eller andre ting kan potensielt føre til nye oppfinnelser.

Ulemper med generativ AI

Det er også noen få problemer knyttet til generativ AI, for eksempel kreativitetsbegrensninger, oppsettskostnader og etiske hensyn. Her er en nærmere titt:

• Begrenset kreativitet – Mens generativ AI skaper nye ting, er det ingen out-of-the-box tenkning involvert, ettersom den produserte produksjonen vanligvis er en sammensetning av dataene som mates inn i det nevrale nettet. Med andre ord mangler AI-systemer originalitet. Det kan de ikke konseptualisere eller unnfange en idé på egen hånd, da de er avhengige av menneskelig innspill for å generere disse ideene.
  
  Mønstergjenkjenningsfunksjonen ved maskinlæring og de kreative aspektene ved generativ AI faller imidlertid vakkert sammen med de 6^th Chakra-funksjoner i det menneskelige energisystemet til yoga.
  
  Vi er trygge så lenge maskinene forblir på denne måten, men skulle de noen gang nå den siste 7^th Chakra evner til å forstå og konseptualisere informasjon, de samme egenskapene som skiller oss fra andre dyr, så kan mennesker stå overfor utryddelse.
  
• Høye installasjonskostnader – Det første oppsettet av AI-systemer kan være høyt for øyeblikket, selv om dette forventes å komme ned i fremtiden.
  
• Moralske og etiske betraktninger - Fra dype forfalskninger som skildrer politikere og kjendiser som sier morsomme eller bisarre ting til kontroversielle apper som dyp-naken som fremkalte tilbakeslag fra feminister, er det ingen grenser for mulige negative utfall av bruk av generativ AI.

Populære Generative AI-applikasjoner 

Generativ AI-teknologi kan brukes i mange sektorer der menneskelig kreativitet normalt vil være et krav. Følgende er en titt på de mest populære applikasjonene og bransjene.

• Bilder – Generering av helt ny AI-kunst, enten ved hjelp av et tekst-til-bilde-opprettingssystem eller ved automatisk redigering av bilder, for eksempel tillegg av ansiktstrekk, briller og så videre. Den upopulære dypnaken-appen gikk så langt som å automatisk kle av folk.
  
• videoer – Generativ AI blir også brukt i videoskaping, for eksempel ved å gjøre om en persons bilde til en snakkende video, noe som gjør den berømte Mona Lisa malende smil, og snakkende digitale avatarer som ser ut og høres ut som ekte mennesker.
  
• tekst – Dette inkluderer skrevet tekst og datakode ved bruk av Natural Language Processing (NLP). Fra chatboter til grammatikkkorrekturlesere og skriveassistenter for tekstforfattere og kodere, domenet er stort.
  
• Hollywood-filmer – Bortsett fra å bare lage videoer, kan generativ AI brukes i enda mer kreative situasjoner, for eksempel å skape helt andre ansikter til en skuespiller ved å bruke dyp-falsk, endre alderen deres, imponerende karakterer som Marvels krigsherre Thanos, og til og med AI-genererte historier og manus.
  
• Music – Fra nevrale nett som kan spilles på, til mer komplekse systemer som komponerer musikk i en lang rekke sjangere, enten semi-assistert eller helautomatisert, er generativ AI like satt til å forstyrre musikkindustrien.
  
• Helsevesen – En rekke applikasjoner, inkludert utvidelse av kroppsskanninger for å gi bedre informasjon for diagnose.
  
• Mote – Fra forskjellige stiler til personlig tilpassede antrekk, farger, trendprognoser og teksturer, generativ AI er like klar til å forstyrre moteindustrien.
  

• Personalisering av e-handel – Teknikker som brukes til å forutsi en kundes preferanser og til og med tilby proaktive løsninger, opplevelser, målrettet kommunikasjon, personlige produktanbefalinger og så videre.
  
• Dataforstørrelse – Prosessen med å lage nye datapunkter fra eksisterende, men begrensede data for å øke mengden informasjon som er tilgjengelig.
  
• Produksjon – Generativ kunstig intelligens hjelper til med syntesen av nye materialer, kjemikalier og medisiner som kan redusere produksjonskostnadene.

Generative AI-prosjektideer

Den beste måten å lære på er ofte ved å gjøre. Så hvis du er interessert i generativ AI og mulighetene den gir, så er det ingen bedre måte å prøve det ut enn med et testprosjekt. Følgende er noen ideer for å komme deg i gang:

1. Produser ikke-eksisterende ansikter.
2. App for ansiktsaldring eller manipulasjon.
3. Lag nye menneskelige positurer fra bilder.
4. Produser høyere bildeoppløsninger.
5. Fargelegg svart-hvitt-bilder.
6. Lag 3D-objekter fra 2D-bilder.
7. Lag tegneseriefigurer.
8. Fjern støy fra bilder.
9. NLP intent klassifisering chat system.
10. Korte oppsummeringer av lange artikler.
11. Tekst-til-bilde kunstverk.
12. CT-skanningsdeteksjon for å forbedre kreftdiagnosen.

Topp generative AI-verktøy

Mange enkeltpersoner og organisasjoner har utviklet et bredt spekter av verktøy som kan hjelpe deg med ditt generative AI-prosjekt på en eller annen måte. Følgende er noen av de mest populære av disse verktøyene:

• OpenAI – Naturlig språkbehandling GPT-3 og det naturlige språket for å kode oversettelse Codex-modeller.
• GAN Lab – Generative Adversarial Network i nettleseren din.
• Nattkafé – AI art generator.
• TorchGan – GAN treningsramme ved hjelp av Pytorch.
• Pygan – Python-bibliotek for å implementere GAN-er.
• TF-GAN – Lette Tensorflow-verktøy for GAN-er.
• Google Cloud AI – Samling av AI-verktøy fra Google.
• AI Duett – Dette lar deg spille en pianoduett med datamaskinen.
• Kunstoppdretter – Remiks bilder for å lage unike kunstverk.
• Kode T5 – Transformatorbasert modell for å forstå og generere kode.
• Mimicry AI – Kopier og etterlign hvem som helsts stemme.
• GAN Toolkit – No-code GAN modellrammeverk.
• HyperGAN – Komponerbart Python-rammeverk med UI og API.
• Dyp drøm – Program for datasyn.
• Tenk deg – Nvidia dypt bildebehandling PyTorch-bibliotek.
• Tegneserier – Lag tegneserielignende bilder.
• tensorflow – Populær maskinlæringsplattform.
• Scikit lære – Nok en maskinlæringsplattform i Python.
• DALL-E – Imponerende tekst-til-bilde-skaper.

Startups som bruker generativ AI

Det er mange startups der ute som fokuserer på å bruke ett aspekt av generativ AI eller det andre for å løse problemer. Her er noen:

• Refrase.ai – Hypertilpassede markedsføringsvideoer i stor skala.
• DeepStory – Generator av AI-historier og manus.
• Musiker – AI-generert musikk.
• Synthesia – Videogenerering ved hjelp av tekst.
• Jukebox – AI-generert musikk ved hjelp av auto-kodere.
• ID – Lag AI-videoer fra bilder.
• Genie AI – Juridiske maler pluss en AI-advokat.
• Stort sett AI – Syntetisk datagenerator for AI-utvikling.

Konklusjon

Når du kommer til slutten av denne studien av generativ AI, har du sett hva det er, hva det ikke er, hvordan det fungerer og hva det hjelper bedrifter å oppnå.

En ting vi alle kan være sikre på er at industrien for kunstig intelligens vil fortsette å vokse. Så hvis du er en utvikler, bruk den. Og hvis du er bedriftseier, bruk det.