Generatywna sztuczna inteligencja: co to jest? Korzyści, wady i więcej

Sztuczna inteligencja generatywna to dziedzina sztucznej inteligencji, która wykorzystuje modele uczenia maszynowego w celu tworzenia zupełnie nowych wyników na podstawie zestawu treningowego.

Innymi słowy, generatywna sztuczna inteligencja umożliwia algorytmowi tworzenie rzeczy na wzór człowieka, w przeciwieństwie do standardowej analitycznej natury systemów AI.

Wyniki te obejmują deepfake'i, chatboty oparte na sztucznej inteligencji, kreacje zamieniające tekst na obraz i tekst na wideo, muzykę, obrazy i tak dalej.

Wyniki generatywnej sztucznej inteligencji również stały się w ostatnich latach tak dobre, a nawet niesamowite, dzięki ulepszeniom sprzętu i nowym podejściu do uczenia maszynowego.

W tym poście omówiono podstawy i zastosowania generatywnej sztucznej inteligencji, a także jej wpływ na Twoje życie osobiste i biznes.

Jak działa generatywna sztuczna inteligencja

Badania nad sztuczną inteligencją początkowo skupiały się na wykorzystaniu algorytmów i sieci neuronowych do identyfikowania wzorców w dużych zbiorach danych. Wykorzystano to do rozpoznawania wzorców, analiz, wspomagania decyzji i wykrywania anomalii.

Sieci neuronowe to cyfrowe reprezentacje ludzkiego mózgu, które służą do modelowania naturalnego układu mózgu myślenia. Sieć taka składa się z warstw wejściowych i wyjściowych neuronów oraz jednej lub większej liczby warstw, zwanych warstwą ukrytą.

Mówiąc prościej, aktywujesz jeden neuron wejściowy dla każdej jednostki danych, takiej jak słowo. Na przykład termin „czerwone gorące słońce” podanie do sieci neuronowej aktywuje 3 neurony wejściowe czerwony, gorąco, słońce. A w warstwie wyjściowej dajesz znać, że te 3 dane wejściowe oznaczają „czerwone, gorące słońce".

Na początku może się to wydawać głupie i czasochłonne, ale po przeszkoleniu takiej sieci za pomocą „czerwone, gorące słońce" zielone, gorące słońce","zielone, zimne słońce", i "żółte, zimne słońce”, wtedy zaczyna się domyślać, co gorąco, Zielony, zimno może być.

Ryc. 1: Prosta sieć neuronowa reagująca na „gorące słońce”.

To bardzo uproszczone wyjaśnienie. Choć sieci neuronowe to złożone koncepcje, ich badanie to fantastyczna podróż nie tylko do świata sztucznej inteligencji, ale także do ludzkiego umysłu i świadomości.

Co więcej, technologia sieci neuronowych ewoluowała na przestrzeni lat i objęła nowe systemy i platformy, które umożliwiają dzisiejsze generatywne zastosowania sztucznej inteligencji. Oto 3 popularne sieci neuronowe:

• Generacyjne sieci kontradyktoryjne (GAN) – Jest to sieć neuronowa, która wykorzystuje dwie części do generowania sygnału wyjściowego. Pierwsza część to generator generujący losowe dane wyjściowe, natomiast druga to dyskryminator, który ocenia pracę, aby sprawdzić, czy jest ona prawdziwa, czy fałszywa.
  
  Sieci GAN korzystają z systemu uczenia się bez nadzoru, co oznacza, że ​​część dyskryminacyjna uczy generator. Z czasem dyskryminator staje się lepszy w wykrywaniu podróbek, a generator uczy się generować lepsze wyniki, aż do uzyskania realistycznych obrazów.
  
• Transformator – To inny rodzaj sieci neuronowej, która działa poprzez przechowywanie dowolnej sekwencji danych w innej sekwencji, która może następnie zostać wykorzystana przez dekoder do odtworzenia oryginalnej sekwencji danych.
  
  Transformatory najlepiej sprawdzają się w projektach z danymi sekwencyjnymi, takimi jak zdania w języku naturalnym i muzyka. Do popularnych sieci neuronowych opartych na transformatorach należą GPT-3 firmy Microsoft, Wu Dao 2.0 firmy Pekin w Chinach i LaMDA firmy Google.
  
• Wariacyjne automatyczne enkodery (VAE) – Ten trzeci typ sieci neuronowej służy do wykrywania szumu w obrazach, rysowania obrazów, zmniejszania wymiarów, klasyfikowania i wykrywania obiektów. Modele VAE wykorzystują metodę uczenia się bez nadzoru w celu zmniejszania plików danych przy użyciu algorytmów i wzorców kompresji.

Korzyści z generatywnej sztucznej inteligencji

Oto zalety, jakie niesie ze sobą generatywna sztuczna inteligencja:

• Wyższa jakość wyników – Generatywną sztuczną inteligencję można wykorzystać do wyszukiwania i usuwania szumów w obrazach i filmach, podnosząc ich ogólną jakość wyjściową.
  
• Tańsze procesy – Dzięki możliwości drastycznego skrócenia czasu i kosztów potrzebnych do odkrywania leków i materiałów w przemyśle produkcyjnym, wytwarzanie produktów może stać się tańsze.
  
• Zwiększenie produktywności – Skracając czas i ilość pracy, generatywna sztuczna inteligencja, która pomaga kreatywnym ludziom, może zwiększyć ich produktywność.
  
• Lepsze zdrowie – Zastosowanie generatywnych sieci przeciwstawnych (GAN) we wczesnym wykrywaniu nowotworów oznacza lepszy stan zdrowia.
  
• Nowe wynalazki – Zastosowanie sieci neuronowych do syntezy nowych substancji chemicznych, wzorów, substancji lub innych rzeczy może potencjalnie prowadzić do nowych wynalazków.

Wady generatywnej sztucznej inteligencji

Istnieje również kilka kwestii związanych z generatywną sztuczną inteligencją, takich jak ograniczenia kreatywności, koszty konfiguracji i względy etyczne. Oto dokładne spojrzenie:

• Ograniczona kreatywność – Chociaż generatywna sztuczna inteligencja tworzy nowe rzeczy, nie ma out-of-the-box wymaga myślenia, ponieważ wygenerowany wynik jest zwykle połączeniem danych wprowadzonych do sieci neuronowej. Innymi słowy, systemom AI brakuje oryginalności. Nie mogą konceptualizować lub wymyślić pomysł samodzielnie, ponieważ ich wygenerowanie zależy od wkładu człowieka.
  
  Jednak funkcja rozpoznawania wzorców uczenia maszynowego i kreatywne aspekty generatywnej sztucznej inteligencji pięknie pokrywają się z 6^th Funkcje czakr w ludzkim systemie energetycznym jogi.
  
  Jesteśmy bezpieczni, dopóki maszyny pozostaną w tym stanie, ale jeśli kiedykolwiek osiągną końcową siódemkę^th Zdolności czakr do rozumienia i konceptualizacji informacji, czyli właśnie tych cech, które odróżniają nas od innych zwierząt, wówczas ludziom może grozić wyginięcie.
  
• Wysoki koszt konfiguracji – Początkowa konfiguracja systemów AI może być obecnie skomplikowana, chociaż oczekuje się, że w przyszłości ta liczba spadnie.
  
• Względy moralne i etyczne - Z głębokie podróbki przedstawiających polityków i celebrytów mówiących śmieszne lub dziwaczne rzeczy kontrowersyjnym aplikacjom, takim jak deep-nude, które wywołały reakcję feministek, nie ma ograniczeń co do możliwych negatywnych skutków stosowania generatywnej sztucznej inteligencji.

Popularne zastosowania generatywnej sztucznej inteligencji 

Technologię generatywnej sztucznej inteligencji można zastosować w wielu sektorach, w których normalnie wymagana byłaby ludzka kreatywność. Poniżej znajduje się przegląd najpopularniejszych zastosowań i branż.

• Obrazy – Generowanie całkowicie nowej grafiki AI, albo przy użyciu systemu tworzenia tekstu na obraz, albo poprzez automatyczną edycję obrazów, na przykład dodawanie rysów twarzy, okularów i tak dalej. Niepopularna aplikacja do głębokiej nagości posunęła się nawet do automatycznego rozbierania ludzi.
  
• Filmy – Generatywną sztuczną inteligencję wykorzystuje się także przy tworzeniu filmów wideo, np. przekształcając zdjęcie danej osoby w mówiący film, rozsławiając Mona Lisa malowanie uśmiechu i mówienie cyfrowych awatarów, które wyglądają i brzmią jak prawdziwi ludzie.
  
• Tekst – Obejmuje to tekst pisany i kod komputerowy wykorzystujący przetwarzanie języka naturalnego (NLP). Od chatbotów po korektorów gramatycznych i asystentów pisania dla copywriterów i programistów – domena jest ogromna.
  
• Filmy z Hollywood – Oprócz prostego tworzenia filmów, generatywną sztuczną inteligencję można zastosować w jeszcze bardziej kreatywnych sytuacjach, takich jak tworzenie zupełnie różnych twarzy aktorów za pomocą głębokiego fałszerstwa, zmiana ich wieku, imponujące postacie, takie jak watażka Marvela Thanos, a nawet historie generowane przez sztuczną inteligencję i scenariusze.
  
• Music – Od współpracujących sieci neuronowych po bardziej złożone systemy, które komponują muzykę szerokiej gamy gatunków, częściowo wspomaganą lub w pełni zautomatyzowaną, generatywna sztuczna inteligencja jest w równym stopniu gotowa zrewolucjonizować przemysł muzyczny.
  
• Zdrowie – Szereg zastosowań, w tym wspomaganie skanów ciała w celu zapewnienia lepszych informacji na potrzeby diagnozy.
  
• Moda – Od różnych stylów po spersonalizowane, niestandardowe stroje, kolory, prognozowanie trendów i tekstury – generatywna sztuczna inteligencja jest w równym stopniu gotowa zrewolucjonizować branżę modową.
  

• Personalizacja handlu elektronicznego – Techniki stosowane do przewidywania preferencji klienta, a nawet do oferowania proaktywnych rozwiązań, doświadczeń, ukierunkowanej komunikacji, spersonalizowanych rekomendacji produktów i tak dalej.
  
• Powiększanie danych – Proces tworzenia nowych punktów danych na podstawie istniejących, ale ograniczonych danych, w celu zwiększenia ilości dostępnych informacji.
  
• Produkcja – Generatywna sztuczna inteligencja pomaga w syntezie nowych materiałów, chemikaliów i leków, co może obniżyć koszty produkcji.

Pomysły na projekty generatywnej sztucznej inteligencji

Najlepszym sposobem nauki jest często działanie. Więc jeśli interesuje Cię generatywna sztuczna inteligencja i możliwości, jakie oferuje, nie ma lepszego sposobu na jej wypróbowanie niż projekt testowy. Oto kilka pomysłów, które Cię zainspirują:

1. Twórz nieistniejące twarze.
2. Aplikacja do starzenia lub manipulacji twarzą.
3. Twórz nowe ludzkie pozy na podstawie obrazów.
4. Twórz obrazy o wyższej rozdzielczości.
5. Pokoloruj czarno-białe obrazy.
6. Twórz obiekty 3D z obrazów 2D.
7. Twórz postacie z kreskówek.
8. Usuń szum z obrazów.
9. System czatu z klasyfikacją intencji NLP.
10. Krótkie streszczenia długich artykułów.
11. Twórczość plastyczna polegająca na zamianie tekstu na obraz.
12. Wykrywanie tomografii komputerowej w celu poprawy diagnostyki raka.

Najlepsze narzędzia generatywnej sztucznej inteligencji

Wiele osób i organizacji opracowało szeroką gamę narzędzi, które w taki czy inny sposób mogą pomóc w projekcie generatywnej sztucznej inteligencji. Oto niektóre z najpopularniejszych z tych narzędzi:

• OpenAI – Przetwarzanie języka naturalnego GPT-3 i tłumaczenie języka naturalnego na kod Modele Codexu.
• Laboratorium GAN – Generatywna sieć przeciwstawna w Twojej przeglądarce.
• Nocna kawiarnia – Generator grafiki AI.
• PochodniaGan – Framework szkoleniowy GAN z wykorzystaniem Pytorch.
• Pygan – Biblioteka Pythona do implementacji sieci GAN.
• TF-GAN – Lekkie narzędzia Tensorflow dla sieci GAN.
• Sztuczna inteligencja Google Cloud – Kolekcja narzędzi AI od Google.
• Duet AI – Dzięki temu możesz grać w duecie fortepianowym z komputerem.
• Hodowca sztuki – Remiksuj obrazy, aby stworzyć niepowtarzalną grafikę.
• Kod T5 – Model oparty na transformatorze do zrozumienia i generowania kodu.
• Mimikra AI - Kopiuj i naśladuj czyjś głos.
• Zestaw narzędzi GAN – Struktura modelu GAN bez kodu.
• HyperGAN – Komponowalny framework Pythona z interfejsem użytkownika i API.
• Głęboki sen – Program do widzenia komputerowego.
• Wyimaginowany – Biblioteka PyTorch do głębokiego obrazowania Nvidia.
• Karykatura – Twórz obrazy przypominające kreskówki.
• Tensorflow – Popularna platforma uczenia maszynowego.
• Nauka scikitu – Kolejna platforma uczenia maszynowego w Pythonie.
• DALL-E – Imponujący kreator zamiany tekstu na obraz.

Startupy wykorzystujące generatywną sztuczną inteligencję

Istnieje wiele startupów skupiających się na wykorzystaniu jednego aspektu generatywnej AI lub innego do rozwiązywania problemów. Oto niektóre z nich:

• Refraza.ai – Hiperspersonalizowane filmy marketingowe na dużą skalę.
• Głęboka historia – Generator historii i scenariuszy AI.
• Muzyk – Muzyka generowana przez sztuczną inteligencję.
• Synthesia – Generowanie wideo za pomocą tekstu.
• Szafa grająca – Muzyka generowana przez sztuczną inteligencję przy użyciu automatycznych koderów.
• ZROBIŁ – Twórz filmy AI ze zdjęć.
• Dżin AI – Wzory prawne plus prawnik AI.
• Głównie AI – Generator danych syntetycznych do rozwoju AI.

Wniosek

Dochodząc do końca tego badania nad generatywną sztuczną inteligencją, widziałeś, czym ona jest, czym nie jest, jak działa i co pomaga firmom osiągnąć.

Jedno, czego wszyscy możemy być pewni, to to, że branża sztucznej inteligencji będzie nadal się rozwijać. Jeśli więc jesteś programistą, użyj go. A jeśli jesteś właścicielem firmy, wykorzystaj ją.