Генеративный ИИ: что это такое? Преимущества, недостатки и многое другое

Не знаете, что означает Генеративный ИИ? Вот все, что вам нужно знать и понимать эту технологию.

Генеративный ИИ — это раздел искусственного интеллекта, который использует модели машинного обучения для создания совершенно новых результатов на основе обучающего набора.

Другими словами, генеративный ИИ позволяет алгоритму создавать вещи, как это сделал бы человек, в отличие от стандартной аналитической природы систем ИИ.

Эти результаты варьируются от глубоких подделок до чат-ботов с искусственным интеллектом, текстовых изображений и текстовых видео, музыки, картин и так далее.

В последние годы результаты генеративного ИИ также стали такими хорошими и даже удивительными благодаря улучшениям в оборудовании и новым подходам к машинному обучению.

Этот пост дает вам краткое изложение основ и приложений генеративного ИИ, а также того, как они могут повлиять на вашу личную жизнь и бизнес.

Как работает генеративный ИИ

Исследования искусственного интеллекта изначально были сосредоточены на использовании алгоритмов и нейронных сетей для выявления закономерностей в больших наборах данных. Это использовалось для распознавания образов, аналитики, поддержки принятия решений и обнаружения аномалий.

Нейронные сети — это цифровые представления человеческого мозга, которые используются для моделирования естественной системы мозга. мышление. Такая сеть имеет входной и выходной слои нейронов с одним или несколькими слоями, называемыми скрытым слоем.

входной и выходной слой Генерировать AI

Проще говоря, вы активируете один входной нейрон для каждой единицы данных, такой как слово. Так, например, термин «красное горячее солнце» подача в нейронную сеть активирует 3 входных нейрона для красный, горячим и солнце. И на выходном слое вы сообщаете, что эти 3 входа означают «красное горячее солнце».

Сначала это может показаться глупым и трудоемким, но после того, как вы обучили такую ​​сеть с помощьюкрасное горячее солнце», зеленое жаркое солнце","зеленое холодное солнце"И"желтое холодное солнце», тогда он начинает понимать, что горячим , зеленыйи холодный возможно.

Рис. 1: Простая нейронная сеть с реакцией на «горячее солнце»

Это очень упрощенное объяснение. Но хотя нейронные сети — сложные понятия, их изучение — фантастическое путешествие не только в мир искусственного интеллекта, но и в человеческий разум и сознание.

Кроме того, технология нейронных сетей с годами развивалась и превращалась в новые системы и платформы, которые делают возможными современные генеративные приложения ИИ. Вот 3 популярных нейронных сети:

  • Генеративно-состязательные сети (GAN) — Это нейронная сеть, которая использует две части для генерации выходных данных. Первая часть — это генератор, который производит случайный вывод, а вторая — дискриминатор, который оценивает работу, чтобы увидеть, насколько она реальна или фальшива.

    В GAN используется неконтролируемая система обучения, что означает, что часть дискриминатора обучает генератор. Со временем дискриминатор становится лучше в обнаружении подделок, а генератор учится выдавать более качественные результаты вплоть до реалистичных изображений.
  • трансформатор — Это еще один тип нейронной сети, который работает путем сохранения любой последовательности данных в другой последовательности, которую затем может использовать декодер для воспроизведения исходной последовательности данных.

    Преобразователи лучше всего подходят для проектов с последовательными данными, такими как предложения на естественном языке и музыка. Популярные нейронные сети на основе трансформаторов включают GPT-3 от Microsoft, Wu Dao 2.0 от Beijing China и LaMDA от Google.
  • Вариационные автоэнкодеры (VAE) — Этот третий тип нейронной сети используется для обнаружения шума на изображениях, рисования изображений, уменьшения размеров, классификации и обнаружения объектов. В моделях VAE используется неконтролируемый метод обучения для сжатия файлов данных с использованием алгоритмов и шаблонов сжатия.

Преимущества генеративного ИИ

Вот преимущества, которые дает генеративный искусственный интеллект:

  • Выходы более высокого качества - Генеративный ИИ можно использовать для поиска и удаления шума на изображениях и видео, повышая их общее качество вывода.
  • Более дешевые процессы – Благодаря возможности резко сократить время и затраты, необходимые для разработки лекарств и материалов в обрабатывающей промышленности, производство продуктов может стать дешевле.
  • Повышение производительности – Сокращая время и объем работы, генеративный ИИ, помогающий творческим людям, может повысить их продуктивность.
  • Улучшение здоровья – Использование генеративно-состязательных сетей (GAN) для раннего выявления опухолей означает улучшение здоровья.
  • Новые изобретения – Использование нейронных сетей для синтеза новых химикатов, моделей, веществ и прочего потенциально может привести к новым изобретениям.

Недостатки генеративного ИИ

Есть также несколько проблем, связанных с генеративным ИИ, таких как ограничения творчества, затраты на установку и этические соображения. Вот внимательно:

  • Ограниченное творчество – В то время как генеративный ИИ создает новые вещи, нет вне коробки задействовано мышление, поскольку производимый результат обычно представляет собой составную часть данных, поступающих в нейронную сеть. Другими словами, системам ИИ не хватает оригинальности. Они не могут концептуализировать или придумать идею самостоятельно, поскольку они зависят от человеческого участия в создании этих идей.

    Тем не менее, функция распознавания образов машинного обучения и творческие аспекты генеративного ИИ прекрасно совпадают с 6.th Функции чакр в энергетической системе человека в йоге.

    Мы в безопасности, пока машины остаются такими, но если они когда-нибудь достигнут финальной семеркиth Способность чакры понимать и концептуализировать информацию, те самые черты, которые отличают нас от других животных, тогда людям может грозить вымирание.
  • Высокая стоимость установки – Первоначальная настройка систем ИИ на данный момент может быть высокой, хотя ожидается, что в будущем она уменьшится.
  • Моральные и этические соображения - От фальшивки которые изображают политиков и знаменитостей, рассказывающих забавные или странные вещи противоречивым приложениям, таким как глубокое обнаженное тело, которое вызвало негативную реакцию со стороны феминисток, нет предела возможным негативным последствиям использования генеративного ИИ.

Популярные приложения для генеративного ИИ 

Технология генеративного искусственного интеллекта может применяться во многих секторах, где обычно требуется человеческое творчество. Ниже приводится обзор наиболее популярных приложений и отраслей.

  • Фотографии – Генерация совершенно нового искусства искусственного интеллекта либо с использованием системы создания текста в изображение, либо путем автоматического редактирования изображений, например добавления черт лица, очков и т. д. Непопулярное приложение для глубокого обнажения дошло до того, что автоматически раздевало людей.
  • Видео – Генеративный ИИ также используется при создании видео, например, путем превращения изображения человека в говорящее видео, что делает знаменитый Мона Лиза рисовать улыбки и говорить цифровые аватары, которые выглядят и звучат как настоящие люди.
  • Текст – Это включает в себя письменный текст и компьютерный код с использованием обработки естественного языка (NLP). От чат-ботов до корректоров грамматики и помощников по написанию текстов для копирайтеров и программистов — область обширна.
  • Голливудские фильмы – Помимо простого создания видеороликов, генеративный ИИ можно применять и в более творческих ситуациях, например, для создания совершенно разных лиц актера с помощью глубокой подделки, изменения его возраста, впечатляющих персонажей, таких как военачальник Марвел Танос, и даже историй, созданных ИИ. и сценарии.
  • Музыка – Генеративный ИИ в равной степени настроен на переворот в музыкальной индустрии, от нейронных сетей для воспроизведения до более сложных систем, которые сочиняют музыку в самых разных жанрах либо полуавтоматически, либо полностью автоматически.
  • Здоровье – Ряд приложений, в том числе расширение сканирования тела для получения более точной информации для диагностики.
  • Мода – Генеративный ИИ в равной степени готов революционизировать индустрию моды, начиная от различных стилей и заканчивая индивидуальными нарядами, цветами, прогнозами тенденций и текстурами.
  • Персонализация электронной коммерции – Методы, используемые для прогнозирования предпочтений клиентов и даже для того, чтобы предлагать упреждающие решения, опыт, целевую коммуникацию, персонализированные рекомендации по продуктам и т. д.
  • Увеличение данных – Процесс создания новых точек данных из существующих, но ограниченных данных для увеличения объема доступной информации.
  • Производство – Генеративный ИИ помогает в синтезе новых материалов, химикатов и лекарств, которые могут снизить производственные затраты.

Идеи генеративного ИИ-проекта

Часто лучший способ учиться — это делать. Итак, если вы заинтересованы в генеративном ИИ и возможностях, которые он предлагает, то нет лучшего способа попробовать его, чем в тестовом проекте. Ниже приведены некоторые идеи, которые помогут вам начать работу:

  1. Создавать несуществующие лица.
  2. Приложение для старения лица или манипуляций.
  3. Создавайте новые человеческие позы из изображений.
  4. Создавайте изображения с более высоким разрешением.
  5. Раскрашивайте черно-белые изображения.
  6. Создание 3D-объектов из 2D-изображений.
  7. Создание мультяшных персонажей.
  8. Удаление шума с изображений.
  9. Чат-система классификации намерений НЛП.
  10. Краткое содержание длинных статей.
  11. Преобразование текста в изображение.
  12. Обнаружение КТ для улучшения диагностики рака.

Лучшие инструменты генеративного ИИ

Многие люди и организации разработали широкий спектр инструментов, которые так или иначе могут помочь вам в вашем проекте генеративного ИИ. Ниже приведены некоторые из наиболее популярных из этих инструментов:

  • OpenAI – Обработка естественного языка GPT-3 и преобразование естественного языка в модели Codex для перевода кода.
  • Лаборатория ГАН – Генеративно-состязательная сеть в вашем браузере.
  • Ночное кафе - Генератор искусства AI.
  • ФакелГан – Учебная структура GAN с использованием Pytorch.
  • Пиган — Библиотека Python для реализации GAN.
  • ТФ-ГАН - Легкие инструменты Tensorflow для GAN.
  • Облачный ИИ Google – Коллекция инструментов ИИ от Google.
  • ИИ Дуэт – Это позволяет вам играть фортепианный дуэт с компьютером.
  • Заводчик искусства - Ремикс изображений для создания уникальных произведений искусства.
  • Код Т5 – Модель на основе трансформатора для понимания и генерации кода.
  • Мимикрия ИИ - Копируйте и имитируйте чей-либо голос.
  • Инструментарий ГАН – Структура модели GAN без кода.
  • ГиперГАН — Компонуемый фреймворк Python с пользовательским интерфейсом и API.
  • Глубокий сон – Программа компьютерного зрения.
  • Воображаемый – Библиотека PyTorch для глубокой обработки изображений Nvidia.
  • Мультяшный - Создавайте мультяшные изображения.
  • Tensorflow – Популярная платформа машинного обучения.
  • Scikit учиться — Еще одна платформа машинного обучения на Python.
  • ДАЛЛ-Э - Впечатляющий создатель текста в изображение.

Стартапы, использующие генеративный ИИ

Существует множество стартапов, сосредоточенных на использовании того или иного аспекта генеративного ИИ для решения проблем. Вот некоторые:

  • Перефразировать.ai – Гипер-персонализированные маркетинговые видеоролики в масштабе.
  • Глубокая история - Генератор ИИ-историй и сценариев.
  • Музыкант - Музыка, созданная искусственным интеллектом.
  • Synthesia – Генерация видео с использованием текста.
  • проигрыватель-автомат - Музыка, созданная искусственным интеллектом с использованием автокодировщиков.
  • СДЕЛАЛ - Создавайте AI-видео из фотографий.
  • Джинн ИИ – Юридические шаблоны плюс юрист с искусственным интеллектом.
  • В основном ИИ – Генератор синтетических данных для разработки ИИ.

Заключение

Подходя к концу этого исследования генеративного ИИ, вы увидели, чем он является, чем не является, как он работает и чего он помогает компаниям достичь.

В одном мы все можем быть уверены: индустрия искусственного интеллекта будет продолжать расти. Так что, если вы разработчик, используйте его. И если вы владелец бизнеса, используйте его.

Ннамди Океке

Ннамди Океке

Ннамди Океке — компьютерный энтузиаст, который любит читать самые разные книги. Он предпочитает Linux, а не Windows/Mac, и использует
Ubuntu с первых дней. Вы можете поймать его в твиттере через Бонготракс

Статей: 191

Получить технические вещи

Технические тенденции, тенденции стартапов, обзоры, онлайн-доход, веб-инструменты и маркетинг один или два раза в месяц.

Оставьте комментарий

Ваш электронный адрес не будет опубликован. Обязательные поля помечены * *