AI generativ: ce este? Beneficii, Dezavantaje și multe altele

Inteligența artificială generativă este o secțiune a inteligenței artificiale care utilizează modele de învățare automată pentru a crea rezultate complet noi bazate pe un set de antrenament.

Cu alte cuvinte, IA generativă permite unui algoritm să creeze lucruri ca un om, spre deosebire de natura analitică standard a sistemelor AI.

Aceste rezultate variază de la falsuri profunde la chatbot-uri AI, creații text-to-image și text-video, muzică, picturi și așa mai departe.

Rezultatele AI generative au devenit, de asemenea, atât de bune și chiar uimitoare în ultimii ani, datorită îmbunătățirilor aduse hardware-ului și noilor abordări de învățare automată.

Această postare vă oferă o prezentare a elementelor de bază și a aplicațiilor AI generative, precum și modul în care acestea vă pot afecta viața personală și afacerea.

Cum funcționează IA generativă

Studiile de inteligență artificială s-au concentrat inițial pe utilizarea algoritmilor și a rețelelor neuronale pentru a identifica modele în seturi mari de date. Acesta a fost folosit pentru recunoașterea modelelor, analiză, sprijin pentru decizii și detectarea anomaliilor.

Rețelele neuronale sunt reprezentări digitale ale creierului uman, care sunt folosite pentru a modela sistemul natural al creierului gândire. O astfel de rețea are straturi de intrare și de ieșire de neuroni, cu unul sau mai multe straturi, numite stratul ascuns.

În termeni simpli, activați un neuron de intrare pentru fiecare unitate de date, cum ar fi un cuvânt. Deci, de exemplu, termenul „soare roșu fierbinte” fiind alimentat într-o rețea neuronală va activa cei 3 neuroni de intrare pt roșu, fierbinte și soare. Și pe stratul de ieșire, îi spuneți că acele 3 intrări înseamnă „soare roșu fierbinte".

La început, acest lucru ar putea părea stupid și consumator de timp, dar după ce ați antrenat o astfel de rețea cu „soare roșu fierbinte", soare verde fierbinte","soare verde rece", Și"soare galben rece”, apoi începe să-și facă o idee despre ce fierbinte, verde și rece ar putea fi.

Fig. 1: Rețea neuronală simplă cu răspuns „soare fierbinte”.

Aceasta este o explicație foarte simplificată. Dar, deși rețelele neuronale sunt concepte complexe, studiul lor este o călătorie fantastică nu numai în lumea inteligenței artificiale, ci și în mintea și conștiința umană.

În plus, tehnologia rețelelor neuronale a evoluat de-a lungul anilor și în noi sisteme și platforme care fac posibile aplicațiile AI generative de astăzi. Iată 3 dintre rețelele neuronale populare utilizate:

• Rețele adversare generative (GAN) – Aceasta este o rețea neuronală care utilizează două părți pentru a genera o ieșire. Prima parte este generatorul care produce rezultate aleatorii, în timp ce a doua este un discriminator care evaluează munca pentru a vedea cât de reală sau falsă este.
  
  GAN-urile folosesc un sistem de învățare nesupravegheat, ceea ce înseamnă că partea discriminatoare învață generatorul. Cu timpul, discriminatorul devine mai bun la detectarea falsurilor, în timp ce generatorul învață să producă rezultate mai bune până la imagini realiste.
  
• Transformator – Acesta este un alt tip de rețea neuronală care funcționează prin stocarea oricărei secvențe de date într-o altă secvență, care poate fi apoi utilizată de un decodor pentru a reproduce secvența de date originală.
  
  Transformers funcționează cel mai bine pentru proiecte cu date secvențiale, cum ar fi propoziții în limbaj natural și muzică. Rețelele neuronale populare bazate pe transformatoare includ GPT-3 de la Microsoft, Wu Dao 2.0 de la Beijing China și LaMDA de la Google.
  
• Codificatoare automate variaționale (VAE) – Acest al treilea tip de rețea neuronală este folosit pentru a detecta zgomotul în imagini, pentru a desena imagini, pentru a reduce dimensiunile, pentru a clasifica și pentru a detecta obiecte. Modelele VAE folosesc o metodă de învățare nesupravegheată pentru a micșora fișierele de date folosind algoritmi și modele de compresie.

Beneficiile AI generative

Iată care sunt avantajele pe care inteligența artificială generativă le aduce cu ea:

• Ieșiri de calitate superioară – AI generativă poate fi folosită pentru a găsi și șterge zgomotul din imagini și videoclipuri, crescând calitatea globală a ieșirii.
  
• Procese mai ieftine - Prin posibilitatea de a reduce drastic timpul și costurile necesare pentru descoperirea medicamentelor și a materialelor în industria de producție, produsele pot deveni mai ieftine de făcut.
  
• Creșterea productivității – Prin reducerea timpului și a volumului de muncă, IA generativă care ajută oamenii creativi le poate crește productivitatea.
  
• Sănătate îmbunătățită – Utilizarea rețelelor generative adversarial (GAN) în detectarea precoce a tumorilor înseamnă o sănătate mai bună.
  
• Invenții noi – Utilizarea rețelelor neuronale în sinteza noilor substanțe chimice, modele, substanțe sau alte lucruri poate duce la noi invenții.

Dezavantajele AI generative

Există, de asemenea, câteva probleme legate de IA generativă, cum ar fi limitările creativității, costurile de configurare și considerațiile etice. Iată o privire atentă:

• Creativitate limitată – În timp ce AI generativă creează lucruri noi, nu există out-of-the-box gândirea implicată, deoarece rezultatul produs este de obicei un compus al datelor introduse în rețeaua neuronală. Cu alte cuvinte, sistemelor AI le lipsește originalitatea. Ei nu pot conceptualizează sau concepe o idee pe cont propriu, deoarece depind de aportul uman pentru a genera aceste idei.
  
  Cu toate acestea, caracteristica de recunoaștere a modelelor a învățării automate și aspectele creative ale AI generative coincid frumos cu cele 6^th Funcționalitățile chakrelor în sistemul energetic uman al yoga.
  
  Suntem în siguranță atâta timp cât mașinile rămân așa, dar ar trebui să ajungă vreodată la finalul 7^th Abilitățile chakrelor de a înțelege și conceptualiza informațiile, acele caracteristici care ne deosebesc de alte animale, atunci oamenii s-ar putea confrunta cu dispariția.
  
• Cost ridicat de instalare – Configurarea inițială a sistemelor AI poate fi ridicată în acest moment, deși este de așteptat să se reducă în viitor.
  
• Considerații morale și etice - Din deep-falsuri care înfățișează politicieni și celebrități spunând lucruri amuzante sau bizare la aplicații controversate, cum ar fi deep-nude, care a incitat o reacție din partea feministelor, nu există nicio limită pentru posibilele rezultate negative ale utilizării AI generative.

Aplicații populare AI generative 

Tehnologia AI generativă poate fi aplicată în multe sectoare în care creativitatea umană ar fi în mod normal o cerință. Mai jos este o privire la cele mai populare aplicații și industrii ale sale.

• imagini – Generarea de artă AI cu totul nouă, fie utilizând un sistem de creare text în imagine, fie prin editarea automată a imaginilor, cum ar fi adăugarea de trăsături faciale, ochelari de vedere și așa mai departe. Aplicația nepopulară de nud profund a mers până la a dezbraca automat oamenii.
  
• Video – AI generativ este, de asemenea, folosit în crearea de videoclipuri, cum ar fi prin transformarea imaginii unei persoane într-un videoclip vorbitor, făcând celebrul Mona Lisa pictând zâmbet și avatare digitale vorbitoare care arată și sună ca oameni adevărați.
  
• Text – Aceasta include text scris și cod de calculator folosind procesarea limbajului natural (NLP). De la chatbot la corectori de gramatică și asistenți de scriere pentru copywriteri și programatori, domeniul este vast.
  
• Filme de la Hollywood – Pe lângă simpla creare a videoclipurilor, inteligența artificială generativă poate fi aplicată în situații și mai creative, cum ar fi crearea de fețe complet diferite ale unui actor folosind falsurile profunde, schimbarea vârstei acestora, personaje impresionante, cum ar fi Thanos, domnul războinic al Marvel, și chiar povești și scenarii generate de AI.
  
• Muzică – De la rețele neuronale care se pot juca împreună la sisteme mai complexe care compun muzică într-o mare varietate de genuri, fie semi-asistate, fie complet automatizate, AI generativă este la fel de pregătită să perturbe industria muzicală.
  
• Farmaceutice – O gamă largă de aplicații, inclusiv creșterea scanărilor corporale pentru a oferi informații mai bune pentru diagnostic.
  
• Modă – De la diferite stiluri la ținute personalizate personalizate, culori, prognoză de tendințe și texturi, AI generativă este la fel de pregătită să perturbe industria modei.
  

• Personalizarea comerțului electronic – Tehnici folosite pentru a prezice preferințele unui client și chiar pentru a oferi soluții proactive, experiențe, comunicare țintită, recomandări personalizate de produse și așa mai departe.
  
• Mărirea datelor – Procesul de creare de noi puncte de date din date existente, dar limitate, pentru a crește cantitatea de informații disponibile.
  
• Producție – IA generativă ajută la sinteza de noi materiale, substanțe chimice și medicamente care pot reduce costurile de producție.

Idei de proiecte AI generative

Cel mai bun mod de a învăța este adesea prin a face. Deci, dacă sunteți interesat de IA generativă și de posibilitățile pe care le oferă, atunci nu există o modalitate mai bună de a o încerca decât cu un proiect de testare. Următoarele sunt câteva idei pentru a vă pune în practică:

1. Produce chipuri inexistente.
2. Aplicație pentru îmbătrânirea feței sau manipularea.
3. Creați noi ipostaze umane din imagini.
4. Produceți rezoluții mai mari de imagine.
5. Colorează imagini alb-negru.
6. Creați obiecte 3D din imagini 2D.
7. Creați personaje de desene animate.
8. Eliminați zgomotul din imagini.
9. Sistem de chat de clasificare a intențiilor NLP.
10. Rezumate scurte ale articolelor lungi.
11. Creații de artă text-to-image.
12. Detectarea scanării CT pentru a îmbunătăți diagnosticul cancerului.

Top instrumente AI generative

Multe persoane și organizații au dezvoltat o gamă largă de instrumente care vă pot ajuta cu proiectul dvs. generativ de IA într-un fel sau altul. Iată câteva dintre cele mai populare dintre aceste instrumente:

• OpenAI – Procesarea limbajului natural GPT-3 și modelele Codex de traducere în limbaj natural pentru codificare.
• Laboratorul GAN – Generative Adversarial Network în browserul dvs.
• cafenea de noapte – Generator de artă AI.
• TorchGan – Cadrul de antrenament GAN folosind Pytorch.
• Pygan – Bibliotecă Python pentru implementarea GAN-urilor.
• TF-GAN – Instrumente ușoare Tensorflow pentru GAN-uri.
• Google Cloud AI – Colecție de instrumente AI de la Google.
• AI Duet – Acest lucru vă permite să cântați un duet cu pian cu computerul.
• Crescător de artă - Remixați imagini pentru a crea lucrări de artă unice.
• Cod T5 – Model bazat pe transformator pentru a înțelege și genera cod.
• Mimica AI – Copiați și imitați vocea oricui.
• Setul de instrumente GAN – Cadrul model GAN ​​fără cod.
• HyperGAN – Cadrul Python composabil cu UI și API.
• Vis adânc – Program de viziune computerizată.
• Imaginare – Biblioteca PyTorch de imagini profunde Nvidia.
• Cartoonizează - Creați imagini asemănătoare desenelor animate.
• flux tensor – Platformă populară de învățare automată.
• Scikit-învață – O altă platformă de învățare automată în Python.
• DALĂ – Creator impresionant de text în imagine.

Startup-uri care folosesc IA generativă

Există numeroase startup-uri care se concentrează pe utilizarea unui aspect al AI generativă sau a celuilalt pentru a rezolva probleme. Iată câteva:

• Reformulare.ai – Videoclipuri de marketing hiperpersonalizate la scară.
• DeepStory – Generator de povești și scenarii AI.
• Muzician – Muzică generată de AI.
• Synthesia – Generare video folosind text.
• Tonomat – Muzică generată de AI folosind codificatoare automate.
• FĂCUT - Creați videoclipuri AI din fotografii.
• Genie AI – Șabloane legale plus un avocat AI.
• În principal AI – Generator de date sintetice pentru dezvoltarea AI.

Concluzie

Ajunși la sfârșitul acestui studiu despre IA generativă, ați văzut ce este, ce nu este, cum funcționează și ce ajută companiile să realizeze.

Un lucru de care putem fi siguri cu toții este că industria inteligenței artificiale va continua să crească. Deci, dacă ești dezvoltator, folosește-l. Și dacă ești proprietar de afaceri, folosește-o.