Generativni AI: Kaj je to? Prednosti, slabosti in več

Generativna umetna inteligenca je del umetne inteligence, ki uporablja modele strojnega učenja za ustvarjanje povsem novih rezultatov na podlagi nabora za usposabljanje.

Z drugimi besedami, generativni AI omogoča algoritmu, da ustvari stvari, kot bi jih naredil človek, v nasprotju s standardno analitično naravo sistemov AI.

Ti rezultati segajo od globokih ponaredkov do klepetalnih robotov z umetno inteligenco, stvaritev besedila v sliko in besedila v video, glasbe, slik itd.

Tudi generativni izhodi umetne inteligence so v zadnjih letih postali tako dobri in celo neverjetni, zahvaljujoč izboljšavam strojne opreme in novim pristopom strojnega učenja.

Ta objava vam ponuja povzetek osnov in aplikacij generativne umetne inteligence, pa tudi, kako lahko vpliva na vaše osebno življenje in poslovanje.

Kako deluje generativni AI

Študije umetne inteligence so se sprva osredotočale na uporabo algoritmov in nevronskih mrež za prepoznavanje vzorcev v velikih zbirkah podatkov. To je bilo uporabljeno za prepoznavanje vzorcev, analitiko, podporo pri odločanju in odkrivanje nepravilnosti.

Nevronske mreže so digitalne predstavitve človeških možganov, ki se uporabljajo za modeliranje naravnega sistema možganov razmišljanja. Takšno omrežje ima vhodne in izhodne plasti nevronov, z eno ali več plastmi, ki se imenujejo skrite plasti.

Preprosto povedano, aktivirate en vhodni nevron za vsako podatkovno enoto, kot je beseda. Tako je na primer izraz "rdeče vroče sonce" vnesen v nevronsko mrežo bo aktiviral 3 vhodne nevrone za Modra in rdeča., vročein ne. In na izhodni plasti sporočite, da ti 3 vhodi pomenijo "rdeče vroče sonce".

Sprva se bo to morda zdelo neumno in dolgotrajno, toda potem, ko boste takšno omrežje usposobili z "rdeče vroče sonce" zeleno vroče sonce""zeleno hladno sonce"In"rumeno hladno sonce«, nato pa začne dobivati ​​idejo, kaj vroče, Zelenein hladno mogoče je.

Slika 1: Preprosta nevronska mreža z odzivom "vroče sonce".

To je zelo poenostavljena razlaga. Čeprav so nevronske mreže kompleksni koncepti, je njihova študija fantastično potovanje ne le v svet umetne inteligence, ampak tudi v človeški um in zavest.

Poleg tega se je tehnologija nevronske mreže z leti razvila v nove sisteme in platforme, ki omogočajo današnje generativne aplikacije AI. Tukaj so 3 uporabljene priljubljene nevronske mreže:

• Generativne kontradiktorne mreže (GAN) – To je nevronska mreža, ki uporablja dva dela za ustvarjanje izhoda. Prvi del je generator, ki proizvede naključne rezultate, medtem ko je drugi diskriminator, ki oceni delo, da ugotovi, kako resnično ali lažno je.
  
  GAN-ji uporabljajo nenadzorovan učni sistem, kar pomeni, da diskriminatorski del uči generator. Sčasoma postane diskriminator boljši pri odkrivanju ponaredkov, medtem ko se generator nauči ustvarjati boljše rezultate do realističnih slik.
  
• Transformer – To je druga vrsta nevronske mreže, ki deluje tako, da poljubno zaporedje podatkov shrani v drugo zaporedje, ki ga lahko nato uporabi dekoder za reprodukcijo izvirnega zaporedja podatkov.
  
  Transformatorji najbolje delujejo pri projektih z zaporednimi podatki, kot so stavki naravnega jezika in glasba. Priljubljena nevronska omrežja, ki temeljijo na transformatorjih, vključujejo GPT-3 od Microsofta, Wu Dao 2.0 iz Pekinga na Kitajskem in LaMDA od Googla.
  
• Variacijski samodejni kodirniki (VAE) – Ta tretja vrsta nevronske mreže se uporablja za zaznavanje šuma v slikah, risanje slik, zmanjšanje dimenzij, razvrščanje in zaznavanje predmetov. Modeli VAE uporabljajo metodo nenadzorovanega učenja za krčenje podatkovnih datotek z uporabo algoritmov in vzorcev stiskanja.

Prednosti generativne umetne inteligence

Tukaj so prednosti, ki jih prinaša generativna umetna inteligenca:

• Izhodi višje kakovosti – Generativno umetno inteligenco je mogoče uporabiti pri iskanju in brisanju šuma v slikah in videoposnetkih, s čimer se dvigne njihova splošna izhodna kakovost.
  
• Cenejši procesi – Z možnostjo drastičnega zmanjšanja časa in stroškov, potrebnih za odkrivanje zdravil in materialov v proizvodni industriji, lahko izdelki postanejo cenejši za izdelavo.
  
• Povečanje produktivnosti – Z zmanjšanjem časa in količine dela lahko generativna umetna inteligenca, ki pomaga kreativnim ljudem, poveča njihovo produktivnost.
  
• Izboljšano zdravje – Uporaba generativnih kontradiktornih mrež (GAN) pri zgodnjem odkrivanju tumorjev pomeni boljše zdravje.
  
• Novi izumi – Uporaba nevronskih mrež pri sintetiziranju novih kemikalij, vzorcev, snovi ali drugih stvari lahko vodi do novih izumov.

Slabosti generativne umetne inteligence

Obstaja tudi nekaj vprašanj, povezanih z generativno umetno inteligenco, kot so omejitve ustvarjalnosti, stroški nastavitve in etični vidiki. Tukaj je pogled od blizu:

• Omejena ustvarjalnost – Čeprav generativna umetna inteligenca ustvarja nove stvari, ni out-of-the-box vključeno razmišljanje, saj je ustvarjeni izhod običajno sestavljen iz podatkov, vnesenih v nevronsko mrežo. Z drugimi besedami, sistemi AI nimajo izvirnosti. Ne morejo konceptualizirati ali zamislijo idejo sami, saj so pri ustvarjanju teh idej odvisni od človeškega vložka.
  
  Vendar pa funkcija prepoznavanja vzorcev strojnega učenja in ustvarjalni vidiki generativne umetne inteligence lepo sovpadajo s 6.^th Funkcionalnosti čaker v človeškem energijskem sistemu joge.
  
  Varni smo, dokler stroji ostanejo takšni, a če sploh kdaj dosežejo končnih 7^th Sposobnosti čaker za razumevanje in konceptualizacijo informacij, prav tiste lastnosti, ki nas ločujejo od drugih živali, se ljudje morda soočajo z izumrtjem.
  
• Visoki stroški namestitve – Začetna nastavitev sistemov AI je lahko trenutno visoka, čeprav se pričakuje, da se bo v prihodnosti zmanjšala.
  
• Moralni in etični vidiki - Od globoko ponaredki ki prikazujejo politike in znane osebnosti, ki sporočajo smešne ali bizarne stvari kontroverznim aplikacijam, kot je deep-nude, ki so vzpodbudile odpor feministk, možni negativni rezultati uporabe generativne umetne inteligence niso omejeni.

Priljubljene generativne aplikacije AI 

Generativno tehnologijo umetne inteligence je mogoče uporabiti v številnih sektorjih, kjer bi bila človeška ustvarjalnost običajno zahtevana. Sledi pogled na njegove najbolj priljubljene aplikacije in industrije.

• slike – Generiranje popolnoma nove umetnosti AI, bodisi z uporabo sistema za ustvarjanje besedila v sliko ali s samodejnim urejanjem slik, kot je dodajanje obraznih potez, očal itd. Nepriljubljena aplikacija za globoko goloto je šla tako daleč, da je ljudi samodejno slekla.
  
• Video posnetki – Generativna umetna inteligenca se uporablja tudi pri ustvarjanju videa, na primer s spreminjanjem slike osebe v govoreči videoposnetek, s čimer postane slavni Mona Lisa slikanje nasmeha in govoreči digitalni avatarji, ki izgledajo in zvenijo kot pravi ljudje.
  
• Besedilo – To vključuje pisno besedilo in računalniško kodo z uporabo obdelave naravnega jezika (NLP). Od chatbotov do lektorjev slovnice in pomočnikov pri pisanju za tekstopisce in kodirnike, domena je ogromna.
  
• Hollywoodski filmi – Poleg preprostega ustvarjanja videoposnetkov je generativno umetno inteligenco mogoče uporabiti v še bolj ustvarjalnih situacijah, kot je ustvarjanje popolnoma različnih obrazov igralca z uporabo globokega ponarejanja, spreminjanje njihove starosti, impresivnih likov, kot je Marvelov vojskovodja Thanos, in celo zgodb, ustvarjenih z umetno inteligenco. in scenarije.
  
• Glasba – Od nevronskih mrež za predvajanje do bolj zapletenih sistemov, ki skladajo glasbo v najrazličnejših zvrsteh, bodisi delno podprtih ali popolnoma avtomatiziranih, je generativna umetna inteligenca enako pripravljena, da moti glasbeno industrijo.
  
• Zdravstveno varstvo – Vrsta aplikacij, vključno z izboljšavo telesnih pregledov za zagotavljanje boljših informacij za diagnozo.
  
• Moda – Od različnih slogov do personaliziranih oblek po meri, barv, napovedi trendov in tekstur, je generativni AI enako pripravljen, da uniči modno industrijo.
  

• Personalizacija e-trgovine – Tehnike, ki se uporabljajo za predvidevanje strankinih preferenc in celo za ponujanje proaktivnih rešitev, izkušenj, ciljne komunikacije, prilagojenih priporočil za izdelke itd.
  
• Povečanje podatkov – Postopek ustvarjanja novih podatkovnih točk iz obstoječih, a omejenih podatkov za povečanje količine razpoložljivih informacij.
  
• predelovalne dejavnosti – Generativna umetna inteligenca pomaga pri sintezi novih materialov, kemikalij in zdravil, ki lahko znižajo proizvodne stroške.

Generativne ideje za projekte umetne inteligence

Najboljši način za učenje je pogosto z delom. Torej, če vas zanima generativni AI in možnosti, ki jih ponuja, potem ni boljšega načina, da ga preizkusite kot s testnim projektom. Sledi nekaj idej, ki vas bodo spodbudile:

1. Ustvarite neobstoječe obraze.
2. Aplikacija za staranje obraza ali manipulacijo.
3. Ustvarite nove človeške poze iz slik.
4. Ustvarite višjo ločljivost slike.
5. Barvanje črno-belih slik.
6. Ustvarite 3D predmete iz 2D slik.
7. Ustvari risane junake.
8. Odstranite šum iz slik.
9. Klepetalni sistem za klasifikacijo namer NLP.
10. Kratki povzetki dolgih člankov.
11. Kreacije umetniških del besedila v sliko.
12. Zaznavanje CT za izboljšanje diagnoze raka.

Najboljša generativna orodja AI

Številni posamezniki in organizacije so razvili široko paleto orodij, ki vam lahko tako ali drugače pomagajo pri vašem generativnem projektu AI. Sledi nekaj najbolj priljubljenih orodij:

• OpenAI – Obdelava naravnega jezika GPT-3 in naravni jezik za prevajanje kode modelov Codex.
• Laboratorij GAN – Generativno kontradiktorno omrežje v vašem brskalniku.
• Nočna kavarna – Generator umetnosti AI.
• TorchGan – Okvir usposabljanja GAN z uporabo Pytorcha.
• Pygan – Knjižnica Python za implementacijo GAN-jev.
• TF-GAN – Lahka orodja Tensorflow za GAN.
• Google AI v oblaku – Zbirka Googlovih orodij AI.
• AI Duet – To vam omogoča igranje klavirskega dueta z računalnikom.
• Vzrejalec umetnosti – Predelajte slike, da ustvarite edinstveno umetniško delo.
• Koda T5 – Model na osnovi transformatorja za razumevanje in ustvarjanje kode.
• Mimikrija AI – Kopirajte in posnemajte glas kogar koli.
• GAN Toolkit – Okvir modela GAN brez kode.
• HyperGAN – Sestavljivo ogrodje Python z uporabniškim vmesnikom in API-jem.
• globoke sanje – Program za računalniški vid.
• Imaginaire – Knjižnica PyTorch za globoko slikanje Nvidia.
• Karikaturiziraj – Ustvarite slike, podobne risankam.
• Tenzorski tok – Priljubljena platforma za strojno učenje.
• Scikit-učite se – Druga platforma za strojno učenje v Pythonu.
• DALL-E – Impresivni ustvarjalec besedila v sliko.

Startupi, ki uporabljajo generativno umetno inteligenco

Obstaja veliko zagonskih podjetij, ki se osredotočajo na uporabo enega ali drugega vidika generativne umetne inteligence za reševanje problemov. Tukaj je nekaj:

• Preoblikovati.ai – Hiperpersonalizirani tržni videoposnetki v velikem obsegu.
• DeepStory – Generator zgodb in scenarijev AI.
• muzikološke – Glasba, ustvarjena z AI.
• Sinteza – Generiranje videa z besedilom.
• Jukebox – Glasba, ustvarjena z AI z uporabo samodejnih kodirnikov.
• ID – Ustvarite videoposnetke z umetno inteligenco iz fotografij.
• Genie AI – Pravne predloge in odvetnik za umetno inteligenco.
• Večinoma AI – Generator sintetičnih podatkov za razvoj AI.

zaključek

Ob koncu te študije generativne umetne inteligence ste videli, kaj je in kaj ni, kako deluje in kaj podjetjem pomaga doseči.

Ena stvar, o kateri smo lahko vsi prepričani, je, da bo industrija umetne inteligence še naprej rasla. Torej, če ste razvijalec, ga uporabite. In če ste lastnik podjetja, to izkoristite.