Generative AI คืออะไร ข้อดี ข้อเสีย และอื่นๆ

Generative AI คือส่วนหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ที่ใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักรเพื่อสร้างเอาต์พุตใหม่ทั้งหมดโดยอิงจากชุดการฝึกอบรม

กล่าวอีกนัยหนึ่ง AI เชิงสร้างสรรค์ช่วยให้อัลกอริทึมสามารถสร้างสิ่งของต่างๆ ได้เช่นเดียวกับมนุษย์ ซึ่งแตกต่างจากลักษณะการวิเคราะห์มาตรฐานของระบบ AI

ผลลัพธ์เหล่านี้มีตั้งแต่การสร้างสิ่งปลอมอย่างล้ำลึกไปจนถึงแชทบอท AI การสร้างข้อความเป็นภาพและข้อความเป็นวิดีโอ ดนตรี ภาพวาด และอื่นๆ อีกมากมาย

ผลลัพธ์ของ Generative AI ก็ดีขึ้นมากและน่าทึ่งมากในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา เนื่องมาจากการปรับปรุงฮาร์ดแวร์และวิธีการเรียนรู้ของเครื่องจักรแบบใหม่

โพสต์นี้จะให้ข้อมูลสรุปเกี่ยวกับหลักพื้นฐานและการประยุกต์ใช้ของ AI เชิงสร้างสรรค์ รวมถึงว่าสิ่งเหล่านี้สามารถส่งผลต่อชีวิตส่วนตัวและธุรกิจของคุณได้อย่างไร

Generative AI ทำงานอย่างไร

ในช่วงแรก การศึกษาด้านปัญญาประดิษฐ์มุ่งเน้นที่การใช้อัลกอริทึมและเครือข่ายประสาทเทียมเพื่อระบุรูปแบบในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งใช้สำหรับการจดจำรูปแบบ การวิเคราะห์ การสนับสนุนการตัดสินใจ และการตรวจจับความผิดปกติ

เครือข่ายประสาทเป็นตัวแทนดิจิทัลของสมองมนุษย์ ซึ่งใช้เพื่อสร้างแบบจำลองระบบธรรมชาติของสมอง คิดเครือข่ายดังกล่าวมีชั้นอินพุตและเอาต์พุตของเซลล์ประสาท โดยมีชั้นหนึ่งขึ้นไป เรียกว่าชั้นที่ซ่อนอยู่

พูดแบบง่ายๆ คือ คุณเปิดใช้งานนิวรอนอินพุตหนึ่งตัวสำหรับแต่ละหน่วยข้อมูล เช่น คำศัพท์ ตัวอย่างเช่น “แดดร้อนจัด” การป้อนเข้าสู่เครือข่ายประสาทจะกระตุ้นนิวรอนอินพุต 3 ตัว ด้วยสีแดง, ผู้สมัครที่เรารู้จักและ ดวงอาทิตย์และบนเลเยอร์เอาต์พุต คุณแจ้งให้ทราบว่าอินพุตทั้ง 3 นั้นหมายถึง “แดดร้อนแดง"

ในตอนแรกอาจดูโง่และเสียเวลา แต่หลังจากที่คุณได้ฝึกเครือข่ายดังกล่าวด้วย “แดดร้อนแดง" แดดร้อนเขียว","พระอาทิตย์สีเขียวเย็น"และ"ดวงอาทิตย์เย็นสีเหลือง” จากนั้นก็เริ่มมีไอเดียว่ามันคืออะไร ผู้สมัครที่เรารู้จัก, สีเขียวและ ผู้สมัครที่ไม่รู้จัก อาจจะ.

รูปที่ 1: เครือข่ายประสาทเทียมแบบง่ายพร้อมการตอบสนองต่อ “แสงแดดร้อนแรง”

นี่เป็นคำอธิบายที่เรียบง่ายมาก แม้ว่าเครือข่ายประสาทจะเป็นแนวคิดที่ซับซ้อน แต่การศึกษาเครือข่ายประสาทเป็นการเดินทางที่น่าตื่นตาตื่นใจไม่เพียงแต่ในโลกของปัญญาประดิษฐ์เท่านั้น แต่ยังรวมถึงจิตใจและจิตสำนึกของมนุษย์ด้วย

นอกจากนี้ เทคโนโลยีเครือข่ายประสาทเทียมยังได้รับการพัฒนาในช่วงหลายปีที่ผ่านมา และกลายมาเป็นระบบและแพลตฟอร์มใหม่ที่ทำให้การใช้ AI เชิงสร้างสรรค์ในปัจจุบันเป็นไปได้ นี่คือเครือข่ายประสาทเทียมที่นิยมใช้ 3 เครือข่าย:

• เครือข่ายการต่อต้านเชิงสร้างสรรค์ (GAN) – นี่คือเครือข่ายประสาทที่ใช้สองส่วนในการสร้างผลลัพธ์ ส่วนแรกคือตัวสร้างที่สร้างผลลัพธ์แบบสุ่ม ในขณะที่ส่วนที่สองคือตัวแยกแยะที่ประเมินงานเพื่อดูว่าเป็นของจริงหรือปลอม
  
  GAN ใช้ระบบการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล ซึ่งหมายความว่าส่วนแยกแยะจะสอนเครื่องกำเนิดไฟฟ้า เมื่อเวลาผ่านไป ตัวแยกแยะจะตรวจจับของปลอมได้ดีขึ้น ในขณะที่เครื่องกำเนิดไฟฟ้าจะเรียนรู้ที่จะสร้างเอาต์พุตที่ดีขึ้นจนถึงภาพที่สมจริง
  
• หม้อแปลงไฟฟ้า – นี่เป็นเครือข่ายประสาทอีกประเภทหนึ่งที่ทำงานโดยจัดเก็บลำดับข้อมูลใดๆ ลงในลำดับอื่น ซึ่งจากนั้นตัวถอดรหัสจะสามารถใช้ลำดับข้อมูลต้นฉบับได้
  
  Transformers เหมาะที่สุดสำหรับโครงการที่มีข้อมูลแบบลำดับ เช่น ประโยคภาษาธรรมชาติและดนตรี เครือข่ายประสาทเทียมที่ใช้ Transformer เป็นที่นิยม ได้แก่ GPT-3 จาก Microsoft, Wu Dao 2.0 จากปักกิ่ง ประเทศจีน และ LaMDA จาก Google
  
• ตัวเข้ารหัสอัตโนมัติแบบแปรผัน (VAE) เครือข่ายประสาทเทียมประเภทที่สามนี้ใช้เพื่อตรวจจับสัญญาณรบกวนในภาพ วาดภาพ ลดขนาด จัดประเภท และตรวจจับวัตถุ โมเดล VAE ใช้การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลเพื่อลดขนาดไฟล์ข้อมูลโดยใช้อัลกอริทึมและรูปแบบการบีบอัด

ประโยชน์ของ AI เชิงสร้างสรรค์

นี่คือข้อดีที่ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์นำมาให้:

• ผลผลิตที่มีคุณภาพสูงขึ้น – Generative AI สามารถนำไปใช้ในการค้นหาและลบสัญญาณรบกวนในภาพและวิดีโอ ทำให้คุณภาพผลลัพธ์โดยรวมดีขึ้น
  
• กระบวนการที่ถูกกว่า – การสามารถลดเวลาและต้นทุนที่จำเป็นสำหรับการค้นพบยาและวัสดุในอุตสาหกรรมการผลิตได้อย่างมาก ทำให้สามารถผลิตผลิตภัณฑ์ได้ถูกกว่า
  
• เพิ่มผลผลิต – ด้วยการลดเวลาและปริมาณงาน AI เชิงสร้างสรรค์ที่ช่วยให้ผู้สร้างสรรค์สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของตนได้
  
• สุขภาพที่ดีขึ้น – การใช้เครือข่ายต่อต้านเชิงสร้างสรรค์ (GAN) ในการตรวจพบเนื้องอกในระยะเริ่มต้นส่งผลให้สุขภาพดีขึ้น
  
• สิ่งประดิษฐ์ใหม่ – การใช้เครือข่ายประสาทในการสังเคราะห์สารเคมี รูปแบบ สาร หรือสิ่งอื่นๆ ใหม่ๆ อาจนำไปสู่การประดิษฐ์สิ่งใหม่ๆ ได้

ข้อเสียของการสร้าง AI

นอกจากนี้ยังมีปัญหาบางประการที่เกี่ยวข้องกับ AI เชิงสร้างสรรค์ เช่น ข้อจำกัดด้านความคิดสร้างสรรค์ ต้นทุนการตั้งค่า และข้อควรพิจารณาทางจริยธรรม ต่อไปนี้เป็นรายละเอียดโดยย่อ:

• ความคิดสร้างสรรค์ที่ จำกัด – ในขณะที่ AI เชิงสร้างสรรค์สร้างสิ่งใหม่ๆ แต่ไม่มี ออกจากกล่อง ต้องอาศัยการคิด เนื่องจากผลลัพธ์ที่ผลิตขึ้นมักเป็นข้อมูลประกอบที่ป้อนเข้าสู่เครือข่ายประสาท กล่าวอีกนัยหนึ่ง ระบบ AI ขาดความคิดริเริ่ม ไม่สามารถ แนวความคิด หรือคิดไอเดียขึ้นมาเองเพราะต้องอาศัยข้อมูลจากมนุษย์จึงจะสร้างไอเดียเหล่านี้ขึ้นมาได้
  
  อย่างไรก็ตาม คุณลักษณะการจดจำรูปแบบของการเรียนรู้ของเครื่องและด้านสร้างสรรค์ของ AI เชิงสร้างสรรค์นั้นสอดคล้องอย่างสวยงามกับ 6^th การทำงานของจักระในระบบพลังงานโยคะของมนุษย์
  
  เราจะปลอดภัยตราบใดที่เครื่องจักรยังคงทำงานแบบนี้ แต่เครื่องจักรจะไปถึง 7 ขั้นสุดท้ายหรือไม่^th ความสามารถของจักระในการเข้าใจและสร้างแนวคิดเกี่ยวกับข้อมูล ซึ่งเป็นคุณสมบัติที่ทำให้เราแตกต่างจากสัตว์อื่นๆ หากเป็นเช่นนั้น มนุษย์อาจกำลังเผชิญกับการสูญพันธุ์
  
• ต้นทุนการติดตั้งสูง – การตั้งค่าระบบ AI ในเบื้องต้นอาจยังสูงอยู่ในขณะนี้ แต่คาดว่าจะลดลงในอนาคต
  
• การพิจารณาทางศีลธรรมและจริยธรรม - จาก ของปลอมล้ำลึก ที่พรรณนาถึงนักการเมืองและคนดังที่พูดจาตลกหรือประหลาดๆ ลงในแอปที่ก่อให้เกิดการโต้แย้ง เช่น แอปเปลือยลึกที่กระตุ้นให้เกิดปฏิกิริยาตอบโต้จากกลุ่มสตรีนิยม ไม่มีข้อจำกัดใดๆ ต่อผลลัพธ์เชิงลบที่อาจเกิดขึ้นจากการใช้ AI เชิงสร้างสรรค์

แอปพลิเคชัน Generative AI ยอดนิยม 

เทคโนโลยี AI เชิงสร้างสรรค์สามารถนำไปประยุกต์ใช้ในหลายภาคส่วนซึ่งโดยปกติแล้วความคิดสร้างสรรค์ของมนุษย์จะเป็นสิ่งจำเป็น ต่อไปนี้คือตัวอย่างการใช้งานและอุตสาหกรรมที่ได้รับความนิยมสูงสุด

• ภาพ – การสร้างงานศิลปะ AI แบบใหม่ทั้งหมด ไม่ว่าจะใช้ระบบสร้างข้อความเป็นรูปภาพหรือแก้ไขรูปภาพโดยอัตโนมัติ เช่น เพิ่มคุณลักษณะของใบหน้า แว่นตา และอื่นๆ แอปเปลือยลึกที่ไม่เป็นที่นิยมไปไกลถึงขั้นถอดเสื้อผ้าคนออกโดยอัตโนมัติ
  
• วิดีโอ – Generative AI ยังถูกนำมาใช้ในการสร้างวิดีโอ เช่น การเปลี่ยนรูปภาพของบุคคลให้กลายเป็นวิดีโอที่พูดได้ ทำให้วิดีโอที่มีชื่อเสียง ลิซ่าโมนา การวาดรอยยิ้มและการสร้างอวาตาร์ดิจิทัลที่สามารถพูดได้และดูเหมือนกับคนจริง
  
• ข้อความ – ซึ่งรวมถึงข้อความที่เขียนและโค้ดคอมพิวเตอร์ที่ใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ตั้งแต่แชทบอตไปจนถึงโปรแกรมตรวจสอบไวยากรณ์ และผู้ช่วยการเขียนสำหรับนักเขียนบทและโค้ดเดอร์ โดเมนนี้มีขอบเขตกว้างใหญ่
  
• ภาพยนตร์ฮอลลีวูด นอกเหนือจากการสร้างวิดีโอเพียงอย่างเดียว ปัญญาประดิษฐ์ยังสามารถนำไปประยุกต์ใช้ในสถานการณ์ที่สร้างสรรค์ยิ่งกว่านี้ได้อีก เช่น การสร้างใบหน้าที่แตกต่างไปจากเดิมอย่างสิ้นเชิงของนักแสดงโดยใช้การหลอกลวงอย่างลึกซึ้ง การเปลี่ยนอายุ ตัวละครที่น่าประทับใจ เช่น ธานอส จอมสงครามของ Marvel และแม้แต่เรื่องราวและบทภาพยนตร์ที่สร้างโดยปัญญาประดิษฐ์
  
• ดนตรี – จากเครือข่ายประสาทที่เล่นตามไปจนถึงระบบที่ซับซ้อนยิ่งขึ้นที่แต่งเพลงในแนวเพลงที่หลากหลาย ไม่ว่าจะเป็นแบบกึ่งช่วยเหลือหรืออัตโนมัติเต็มรูปแบบ AI เชิงสร้างสรรค์ก็พร้อมที่จะสร้างความเปลี่ยนแปลงให้กับอุตสาหกรรมเพลงเช่นกัน
  
• การดูแลสุขภาพ – แอปพลิเคชั่นต่างๆ รวมถึงการเพิ่มการสแกนร่างกายเพื่อให้ข้อมูลที่ดีกว่าสำหรับการวินิจฉัย
  
• แฟชั่น AI เชิงสร้างสรรค์นั้นมีความสามารถที่จะสร้างการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ให้กับอุตสาหกรรมแฟชั่น ไม่ว่าจะเป็นรูปแบบที่แตกต่างไปจนถึงเครื่องแต่งกายที่กำหนดเอง สีสัน การคาดการณ์เทรนด์ และเนื้อสัมผัส
  

• การปรับแต่งอีคอมเมิร์ซ – เทคนิคที่ใช้ในการคาดการณ์ความต้องการของลูกค้า และแม้กระทั่งนำเสนอโซลูชันเชิงรุก ประสบการณ์ การสื่อสารแบบมีเป้าหมาย คำแนะนำผลิตภัณฑ์ส่วนบุคคล และอื่นๆ
  
• การเสริมข้อมูล – กระบวนการสร้างจุดข้อมูลใหม่จากข้อมูลที่มีอยู่แต่จำกัด เพื่อเพิ่มปริมาณข้อมูลที่มีอยู่
  
• การผลิต – AI เชิงสร้างสรรค์ช่วยในการสังเคราะห์วัสดุ สารเคมี และยาใหม่ๆ ที่สามารถลดต้นทุนการผลิตได้

ไอเดียโครงการ AI เชิงสร้างสรรค์

วิธีที่ดีที่สุดในการเรียนรู้คือการลงมือทำ ดังนั้น หากคุณสนใจในปัญญาประดิษฐ์และความเป็นไปได้ที่ปัญญาประดิษฐ์มอบให้ ก็ไม่มีวิธีใดดีไปกว่าการทดลองทำโปรเจ็กต์ทดสอบ ต่อไปนี้เป็นแนวคิดบางประการที่จะช่วยให้คุณเริ่มต้นได้:

1. สร้างใบหน้าที่ไม่มีอยู่จริง
2. แอปพลิเคชั่นลดอายุหรือจัดการใบหน้า
3. สร้างท่าทางของมนุษย์ใหม่จากรูปภาพ
4. สร้างความละเอียดของภาพที่สูงขึ้น
5. ทำภาพขาวดำให้เป็นสี
6. สร้างวัตถุ 3 มิติ จากภาพ 2 มิติ
7. สร้างตัวละครการ์ตูน
8. ลดสัญญาณรบกวนจากภาพ
9. ระบบแชทจำแนกเจตนา NLP
10. บทสรุปสั้นๆ จากบทความยาวๆ
11. การสร้างสรรค์ผลงานศิลปะจากข้อความเป็นรูปภาพ
12. การตรวจจับการสแกน CT เพื่อการปรับปรุงการวินิจฉัยโรคมะเร็ง

เครื่องมือ AI เจนเนอเรชั่นยอดนิยม

บุคคลและองค์กรจำนวนมากได้พัฒนาเครื่องมือต่างๆ มากมายที่สามารถช่วยคุณในโครงการ AI เชิงสร้างสรรค์ของคุณได้ในทางใดทางหนึ่ง ต่อไปนี้คือเครื่องมือที่ได้รับความนิยมสูงสุดบางส่วน:

• OpenAI – การประมวลผลภาษาธรรมชาติ GPT-3 และการแปลภาษาธรรมชาติเป็นรหัสโมเดล Codex
• ห้องปฏิบัติการ GAN – เครือข่ายการต่อต้านเชิงสร้างสรรค์ในเบราว์เซอร์ของคุณ
• ไนท์คาเฟ่ – เครื่องกำเนิดงานศิลปะ AI
• ทอร์ชแกน – กรอบการฝึกอบรม GAN โดยใช้ Pytorch
• ไพแกน – ไลบรารี Python สำหรับใช้งาน GAN
• ทีเอฟ-กัน – เครื่องมือ Tensorflow น้ำหนักเบาสำหรับ GAN
• กูเกิลคลาวด์เอไอ – ชุดเครื่องมือ AI จาก Google
• เอไอ ดูเอ็ต – ช่วยให้คุณสามารถเล่นเปียโนคู่กับคอมพิวเตอร์ได้
• ผู้เพาะพันธุ์ศิลปะ – รีมิกซ์ภาพเพื่อสร้างงานศิลปะที่มีเอกลักษณ์เฉพาะ
• รหัส T5 – โมเดลที่ใช้หม้อแปลงเพื่อทำความเข้าใจและสร้างโค้ด
• การเลียนแบบ AI – คัดลอกและเลียนเสียงของใครก็ได้
• ชุดเครื่องมือ GAN – กรอบงานโมเดล GAN แบบไม่มีโค้ด
• ไฮเปอร์แกน – กรอบงาน Python ที่สามารถแต่งได้พร้อมด้วย UI และ API
• ฝันลึก – โปรแกรมวิทัศน์คอมพิวเตอร์
• จินตนาการ – ไลบรารี PyTorch สำหรับการสร้างภาพเชิงลึกของ Nvidia
• การ์ตูน – สร้างรูปภาพเหมือนการ์ตูน
• เทนเซอร์โฟลว์ – แพลตฟอร์มการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่ได้รับความนิยม
• วิทย์ - เรียน – แพลตฟอร์มการเรียนรู้ของเครื่องอีกแห่งใน Python
• DALL-E – โปรแกรมสร้างข้อความเป็นรูปภาพอันน่าประทับใจ

สตาร์ทอัพที่ใช้ Generative AI

มีสตาร์ทอัพจำนวนมากที่เน้นการใช้ AI เชิงสร้างสรรค์เพื่อแก้ปัญหาต่างๆ ต่อไปนี้คือตัวอย่างบางส่วน:

• ใช้วลีใหม่.ai – วิดีโอการตลาดแบบเฉพาะบุคคลในระดับขนาดใหญ่
• ดีพสตอรี่ – เครื่องสร้างเรื่องราวและบทภาพยนตร์ด้วย AI
• Musico – เพลงที่สร้างโดย AI
• การสังเคราะห์ – การสร้างวิดีโอโดยใช้ข้อความ
• ตู้เพลง – เพลงที่สร้างโดย AI โดยใช้ตัวเข้ารหัสอัตโนมัติ
• ทำ – สร้างวิดีโอ AI จากภาพถ่าย
• จินนี่ไอ – เทมเพลตทางกฎหมายพร้อมทนายความ AI
• ส่วนใหญ่เป็นAI – เครื่องสร้างข้อมูลสังเคราะห์สำหรับการพัฒนา AI

สรุป

เมื่อมาถึงตอนจบของการศึกษาด้าน AI เชิงสร้างสรรค์นี้ คุณจะเห็นว่า AI คืออะไร ไม่ใช่อะไร ทำงานอย่างไร และช่วยให้บริษัทต่างๆ บรรลุเป้าหมายใดได้บ้าง

สิ่งหนึ่งที่เราทุกคนมั่นใจได้คืออุตสาหกรรมปัญญาประดิษฐ์จะเติบโตต่อไป ดังนั้น หากคุณเป็นนักพัฒนา ก็ควรใช้ปัญญาประดิษฐ์ และหากคุณเป็นเจ้าของธุรกิจ ก็ควรใช้ปัญญาประดิษฐ์ให้เป็นประโยชน์