Generativ AI: Vad är det? Fördelar, nackdelar med mera

Generativ AI är en sektion av artificiell intelligens som använder maskininlärningsmodeller för att skapa helt nya resultat baserat på en träningsuppsättning.

Med andra ord, generativ AI gör det möjligt för en algoritm att skapa saker som en människa skulle göra, i motsats till den standardanalytiska naturen hos AI-system.

Dessa utdata sträcker sig från djupa förfalskningar till AI-chatbots, text-till-bild och text-till-video-skapelser, musik, målningar och så vidare.

Generativa AI-utdata har också blivit så bra och till och med fantastiska de senaste åren, tack vare förbättringar av hårdvara och nya metoder för maskininlärning.

Det här inlägget ger dig en genomgång av grunderna och tillämpningarna för generativ AI, samt hur de kan påverka ditt personliga liv och ditt företag.

Hur generativ AI fungerar

Artificiell intelligens studier fokuserade initialt på att använda algoritmer och neurala nätverk för att identifiera mönster i stora datamängder. Detta användes för mönsterigenkänning, analys, beslutsstöd och anomalidetektering.

Neurala nätverk är digitala representationer av den mänskliga hjärnan, som används för att modellera hjärnans naturliga system av tänka. Ett sådant nätverk har ingångs- och utmatningslager av neuroner, med ett eller flera lager, som kallas det dolda lagret.

Enkelt uttryckt aktiverar du en ingångsneuron för varje dataenhet, till exempel ett ord. Så till exempel termen “glödhet sol” att matas in i ett neuralt nät kommer att aktivera de 3 ingångsneuronerna för röd, hetoch sol. Och på utdatalagret låter du det veta att dessa 3 ingångar betyder "glödhet sol".

Till en början kan det här se dumt och tidskrävande ut, men efter att du har tränat ett sådant nätverk med "glödhet sol", grön varm sol","grön kall sol", Och"gul kall sol”, då börjar det få en uppfattning om vad het, grönoch förkylning skulle kunna vara.

Fig. 1: Enkelt neuralt nät med "het sol"-svar

Detta är en mycket förenklad förklaring. Men även om neurala nätverk är komplexa begrepp, är deras studie en fantastisk resa inte bara in i världen med artificiell intelligens utan också in i det mänskliga sinnet och medvetandet.

Dessutom har neural nätverksteknik utvecklats under åren och till nya system och plattformar som gör dagens generativa AI-applikationer möjliga. Här är tre av de populära neurala nätverken som används:

• Generative Adversarial Nets (GAN) – Det här är ett neuralt nätverk som använder två delar för att generera en utdata. Den första delen är generatorn som producerar slumpmässig utdata, medan den andra är en diskriminator som utvärderar arbetet för att se hur verkligt eller falskt det är.
  
  GAN:er använder ett oövervakat inlärningssystem, vilket innebär att diskriminatordelen lär generatorn. Med tiden blir diskriminatorn bättre på att upptäcka förfalskningar, medan generatorn lär sig att producera bättre utdata upp till realistiska bilder.
  
• Transformator – Det här är en annan typ av neurala nätverk som fungerar genom att lagra vilken sekvens av data som helst i en annan sekvens, som sedan kan användas av en avkodare för att reproducera den ursprungliga datasekvensen.
  
  Transformers fungerar bäst för projekt med sekventiell data som naturliga meningar och musik. Populära transformatorbaserade neurala nätverk inkluderar GPT-3 från Microsoft, Wu Dao 2.0 från Beijing Kina och LaMDA från Google.
  
• Variational Auto-encoders (VAE) – Den här tredje typen av neurala nät används för att upptäcka brus i bilder, rita bilder, minska dimensioner, klassificera och upptäcka objekt. VAE-modeller använder en oövervakad inlärningsmetod för att krympa datafiler med hjälp av komprimeringsalgoritmer och mönster.

Fördelar med generativ AI

Här är fördelarna som generativ artificiell intelligens för med sig:

• Utgångar med högre kvalitet – Generativ AI kan användas för att hitta och radera brus i bilder och videor, vilket höjer deras totala utdatakvalitet.
  
• Billigare processer – Genom att drastiskt kunna minska tiden och kostnaderna för läkemedels- och materialupptäckt i tillverkningsindustrin kan produkterna bli billigare att tillverka.
  
• Produktivitetshöjning – Genom att minska tid och mängd arbete kan generativ AI som hjälper kreativa människor öka deras produktivitet.
  
• Förbättrad hälsa – Användningen av generativa motstridiga nätverk (GAN) vid tidig tumördetektering innebär bättre hälsa.
  
• Nya uppfinningar – Användningen av neurala nät för att syntetisera nya kemikalier, mönster, ämnen eller andra saker kan potentiellt leda till nya uppfinningar.

Nackdelar med generativ AI

Det finns också några frågor relaterade till generativ AI, såsom kreativitetsbegränsningar, installationskostnader och etiska överväganden. Här är en närmare titt:

• Begränsad kreativitet – Även om generativ AI skapar nya saker, finns det ingen out-of-the-box tänkande involverat, eftersom den producerade produktionen vanligtvis är en sammansättning av data som matas in i det neurala nätet. AI-system saknar med andra ord originalitet. Det kan de inte konceptualisera eller skapa en idé på egen hand, eftersom de är beroende av mänsklig input för att generera dessa idéer.
  
  Men mönsterigenkänningsfunktionen hos maskininlärning och de kreativa aspekterna av generativ AI sammanfaller vackert med 6^th Chakrafunktioner i yogans mänskliga energisystem.
  
  Vi är säkra så länge maskiner förblir på det här sättet, men skulle de någonsin nå den sista 7^th Chakras förmåga att förstå och konceptualisera information, just dessa egenskaper som skiljer oss från andra djur, då kan människor stå inför utrotning.
  
• Hög installationskostnad – Den initiala installationen av AI-system kan vara hög för tillfället, även om detta förväntas komma ner i framtiden.
  
• Moraliska & etiska överväganden - Från djupa förfalskningar som skildrar politiker och kändisar som säger roliga eller bisarra saker till kontroversiella appar som djupnaken som framkallade en motreaktion från feminister, det finns ingen gräns för de möjliga negativa resultaten av att använda generativ AI.

Populära generativa AI-applikationer 

Generativ AI-teknik kan tillämpas i många sektorer där mänsklig kreativitet normalt sett skulle vara ett krav. Följande är en titt på dess mest populära applikationer och branscher.

• Bilder – Generering av helt ny AI-konst, antingen med hjälp av ett system för att skapa text-till-bild eller genom att automatiskt redigera bilder, såsom tillägg av ansiktsdrag, glasögon och så vidare. Den impopulära djupnaken-appen gick så långt som att automatiskt ta av människor.
  
• Video – Generativ AI används också för att skapa video, till exempel genom att förvandla en persons bild till en talande video, vilket gör den berömda Mona Lisa måla leende och prata digitala avatarer som ser ut och låter som riktiga människor.
  
• text – Detta inkluderar skriven text och datorkod med hjälp av Natural Language Processing (NLP). Från chatbots till grammatikkorrekturläsare och skrivassistenter för copywriters och kodare, domänen är enorm.
  
• Hollywood-filmer – Förutom att helt enkelt skapa videor kan generativ AI användas i ännu mer kreativa situationer, som att skapa helt andra ansikten på en skådespelare med djupfalsk, ändra deras åldrar, imponerande karaktärer som Marvels krigsherre Thanos och till och med AI-genererade berättelser och manus.
  
• Musik – Från att spela med neurala nät till mer komplexa system som komponerar musik i en mängd olika genrer, antingen semiassisterad eller helautomatiserad, är generativ AI lika inställd på att störa musikindustrin.
  
• Sjukvård – En rad applikationer, inklusive förstärkning av kroppsskanningar för att ge bättre information för diagnos.
  
• Mode – Från olika stilar till personliga anpassade outfits, färger, trendprognoser och texturer, generativ AI är lika redo att störa modebranschen.
  

• Personalisering av e-handel – Tekniker som används för att förutsäga en kunds preferenser och till och med gå vidare med att erbjuda proaktiva lösningar, upplevelser, riktad kommunikation, personliga produktrekommendationer och så vidare.
  
• Dataförstoring – Processen att skapa nya datapunkter från befintlig men begränsad data för att öka mängden tillgänglig information.
  
• Produktion – Generativ AI hjälper till med syntesen av nya material, kemikalier och läkemedel som kan sänka produktionskostnaderna.

Generativa AI-projektidéer

Det bästa sättet att lära sig är ofta genom att göra. Så om du är intresserad av generativ AI och de möjligheter den erbjuder, så finns det inget bättre sätt att testa det än med ett testprojekt. Följande är några idéer för att komma igång:

1. Producera obefintliga ansikten.
2. App för ansiktsåldring eller manipulation.
3. Skapa nya mänskliga poser från bilder.
4. Skapa högre bildupplösningar.
5. Färglägg svartvita bilder.
6. Skapa 3D-objekt från 2D-bilder.
7. Skapa seriefigurer.
8. Ta bort brus från bilder.
9. NLP avsiktsklassificering chattsystem.
10. Korta sammanfattningar av långa artiklar.
11. Text-till-bild konstverk.
12. CT-skanning detektion för att förbättra cancerdiagnostik.

Topp generativa AI-verktyg

Många individer och organisationer har utvecklat ett brett utbud av verktyg som kan hjälpa dig med ditt generativa AI-projekt på ett eller annat sätt. Följande är några av de mest populära av dessa verktyg:

• OpenAI – Bearbetning av naturligt språk GPT-3 och det naturliga språket för att koda översättningsmodeller för Codex.
• GAN Lab – Generativt kontradiktoriskt nätverk i din webbläsare.
• Nattkafé – AI art generator.
• TorchGan – GAN-utbildningsram med Pytorch.
• Pygan – Python-bibliotek för att implementera GAN:er.
• TF-GAN – Lätta Tensorflow-verktyg för GAN.
• Google Cloud AI – Samling av AI-verktyg från Google.
• AI Duett – Detta låter dig spela en pianoduett med datorn.
• Konstuppfödare – Mixa om bilder för att skapa unika konstverk.
• Kod T5 – Transformatorbaserad modell för att förstå och generera kod.
• Mimicry AI – Kopiera och härma någons röst.
• GAN Toolkit – No-code GAN-modellramverk.
• HyperGAN – Komponerbart Python-ramverk med UI och API.
• Djup dröm – Program för datorseende.
• Fantasi – Nvidia djupbildande PyTorch-bibliotek.
• Tecknade – Skapa tecknade bilder.
• Tensorflöde – Populär maskininlärningsplattform.
• Scikit lära – En annan maskininlärningsplattform i Python.
• DALL-E – Imponerande text-till-bild-skapare.

Nystartade företag som använder generativ AI

Det finns många startups där ute som fokuserar på att använda den ena aspekten av generativ AI eller den andra för att lösa problem. Här är några:

• Refrase.ai – Hyperanpassade marknadsföringsvideor i stor skala.
• DeepStory – Generator av AI-historier och manus.
• Musiker – AI-genererad musik.
• Syntes – Videogenerering med hjälp av text.
• jukebox – AI-genererad musik med hjälp av auto-kodare.
• ID - Skapa AI-videor från foton.
• Genie AI – Juridiska mallar plus en AI-advokat.
• Mest AI – Syntetisk datagenerator för AI-utveckling.

Slutsats

När du kommer till slutet av denna studie av generativ AI har du sett vad det är, vad det inte är, hur det fungerar och vad det hjälper företag att uppnå.

En sak vi alla kan vara säkra på är att industrin för artificiell intelligens kommer att fortsätta växa. Så, om du är en utvecklare, använd den. Och om du är en företagsägare, utnyttja det.