Generative AI: Ano ito? Mga Benepisyo, Disadvantages at higit pa

Ang Generative AI ay isang seksyon ng artificial intelligence na gumagamit ng mga modelo ng machine learning upang lumikha ng ganap na bagong output batay sa isang set ng pagsasanay.

Sa madaling salita, ang generative AI ay nagbibigay-daan sa isang algorithm na lumikha ng mga bagay tulad ng gagawin ng isang tao, kumpara sa karaniwang analytical na katangian ng mga AI system.

Ang mga output na ito ay mula sa malalim na mga pekeng hanggang AI chatbots, text-to-image at text-to-video na mga likha, musika, mga painting, at iba pa.

Ang mga generative AI output ay naging napakahusay at kahit na kamangha-mangha sa mga nakaraang taon, salamat sa mga pagpapabuti sa hardware at mga bagong diskarte sa machine-learning.

Ang post na ito ay nagbibigay sa iyo ng isang rundown ng mga pangunahing kaalaman at aplikasyon ng generative AI, pati na rin kung paano ito makakaapekto sa iyong personal na buhay at negosyo.

Paano Gumagana ang Generative AI

Ang mga pag-aaral ng artificial intelligence sa una ay nakatuon sa paggamit ng mga algorithm at neural network upang matukoy ang mga pattern sa malalaking dataset. Ginamit ito para sa pagkilala ng pattern, analytics, suporta sa desisyon, at pagtuklas ng anomalya.

Ang mga neural network ay mga digital na representasyon ng utak ng tao, na ginagamit upang imodelo ang natural na sistema ng utak ng isip. Ang nasabing network ay may input at output layer ng mga neuron, na may isa o higit pang mga layer, na tinatawag na hidden layer.

Sa madaling salita, ina-activate mo ang isang input neuron para sa bawat unit ng data tulad ng isang salita. Kaya, halimbawa, ang termino "pulang mainit na araw" kapag na-feed sa isang neural net ay magpapagana sa 3 input neuron para sa pula, mainit, at araw. At sa output layer, ipinaalam mo na ang 3 input na iyon ay nangangahulugang "pulang mainit na araw".

Sa una, ito ay maaaring magmukhang hangal at matagal, ngunit pagkatapos mong sanayin ang naturang network na may "pulang mainit na araw", berdeng mainit na araw","berdeng malamig na araw", At"dilaw na malamig na araw”, pagkatapos ay nagsisimula itong makakuha ng ideya kung ano mainit, berde, at malamig maaaring.

Fig. 1: Simple neural net na may tugon na "mainit na araw".

Ito ay isang napakasimpleng paliwanag. Ngunit kahit na ang mga neural network ay kumplikadong mga konsepto, ang kanilang pag-aaral ay isang kamangha-manghang paglalakbay hindi lamang sa mundo ng artificial intelligence kundi pati na rin sa isip at kamalayan ng tao.

Higit pa rito, ang teknolohiya ng neural network ay umunlad sa paglipas ng mga taon at naging mga bagong system at platform na ginagawang posible ang mga generative AI application ngayon. Narito ang 3 sa mga sikat na neural network na ginamit:

• Generative Adversarial Nets (GAN) – Ito ay isang neural network na gumagamit ng dalawang bahagi upang makabuo ng isang output. Ang unang bahagi ay ang generator na gumagawa ng random na output, habang ang pangalawa ay isang discriminator na sinusuri ang trabaho upang makita kung gaano ito totoo o peke.
  
  Gumagamit ang mga GAN ng isang hindi pinangangasiwaang sistema ng pag-aaral, na nangangahulugang ang bahagi ng discriminator ay nagtuturo sa generator. Sa paglipas ng panahon, ang discriminator ay nagiging mas mahusay sa pag-detect ng mga peke, habang ang generator ay natututong gumawa ng mas mahusay na mga output hanggang sa makatotohanang mga larawan.
  
• Transformer – Ito ay isa pang uri ng neural network na gumagana sa pamamagitan ng pag-iimbak ng anumang sequence ng data sa isa pang sequence, na maaaring gamitin ng isang decoder upang kopyahin ang orihinal na data sequence.
  
  Pinakamahusay na gumagana ang mga transformer para sa mga proyektong may sequential data gaya ng mga natural na pangungusap sa wika at musika. Kabilang sa mga sikat na transformer-based neural network ang GPT-3 mula sa Microsoft, ang Wu Dao 2.0 mula sa Beijing China, at ang LaMDA mula sa Google.
  
• Variational Auto-encoders (VAE) – Ang ikatlong uri ng neural net na ito ay ginagamit upang makita ang ingay sa mga larawan, gumuhit ng mga larawan, bawasan ang mga sukat, uriin, at makita ang mga bagay. Gumagamit ang mga modelo ng VAE ng hindi pinangangasiwaang paraan ng pag-aaral upang paliitin ang mga file ng data gamit ang mga algorithm at pattern ng compression.

Mga Benepisyo Ng Generative AI

Narito ang mga pakinabang na dala nito ng generative artificial intelligence:

• Mas mataas na kalidad na mga output – Maaaring gamitin ang Generative AI sa paghahanap at pagbubura ng ingay sa mga larawan at video, na nagpapataas ng kanilang pangkalahatang kalidad ng output.
  
• Mas murang mga Proseso – Sa pamamagitan ng kakayahang lubos na mabawasan ang oras at gastos na kailangan para sa pagtuklas ng gamot at materyal sa industriya ng pagmamanupaktura, ang mga produkto ay maaaring maging mas murang gawin.
  
• Pagpapalakas ng Pagiging Produktibo – Sa pamamagitan ng pagputol ng oras at dami ng trabaho, ang generative AI na tumutulong sa mga taong malikhain ay mapapalakas ang kanilang produktibidad.
  
• Pinahusay na Kalusugan – Ang paggamit ng generative adversarial networks (GAN) sa maagang pagtuklas ng tumor ay nangangahulugan ng mas mabuting kalusugan.
  
• Mga Bagong Imbensyon – Ang paggamit ng mga neural net sa pag-synthesize ng mga bagong kemikal, pattern, substance, o iba pang bagay ay maaaring humantong sa mga bagong imbensyon.

Mga Disadvantage ng Generative AI

Mayroon ding ilang isyu na nauugnay sa generative AI, gaya ng mga limitasyon sa pagkamalikhain, mga gastos sa pag-setup, at mga pagsasaalang-alang sa etika. Narito ang malapitang pagtingin:

• Limitadong Pagkamalikhain – Habang lumilikha ng mga bagong bagay ang generative AI, wala out-of-the-box kasangkot ang pag-iisip, dahil ang ginawang output ay karaniwang isang pinagsama-samang data na pinapakain sa neural net. Sa madaling salita, ang mga sistema ng AI ay walang pagka-orihinal. Hindi nila kaya magkonsepto o mag-isip ng ideya sa kanilang sarili, dahil umaasa sila sa input ng tao upang makabuo ng mga ideyang ito.
  
  Gayunpaman, ang tampok na pagkilala ng pattern ng machine learning at ang mga malikhaing aspeto ng generative AI ay mahusay na kasabay ng 6^th Mga pag-andar ng chakra sa sistema ng enerhiya ng tao ng yoga.
  
  Ligtas tayo hangga't nananatiling ganito ang mga makina, ngunit sakaling maabot nila ang huling 7^th Ang mga kakayahan ng chakra na maunawaan at magkonsepto ng impormasyon, ang mga mismong tampok na nagpapahiwalay sa atin sa iba pang mga hayop, kung gayon ang mga tao ay maaaring nahaharap sa pagkalipol.
  
• Mataas na Gastos sa Pag-setup – Ang paunang pag-setup ng mga AI system ay maaaring maging mataas sa ngayon, bagama't ito ay inaasahang bababa sa hinaharap.
  
• Moral at Etikal na Pagsasaalang-alang - Mula malalim na peke na naglalarawan ng mga pulitiko at celebrity na nagsasabi ng nakakatawa o kakaibang mga bagay sa mga kontrobersyal na app tulad ng malalim na hubad na nag-udyok ng backlash mula sa mga feminist, walang limitasyon sa mga posibleng negatibong resulta ng paggamit ng generative AI.

Mga Popular na Generative AI Application 

Maaaring ilapat ang teknolohiyang generative AI sa maraming sektor kung saan karaniwang kinakailangan ang pagkamalikhain ng tao. Ang sumusunod ay isang pagtingin sa mga pinakasikat na aplikasyon at industriya nito.

• Images – Ang henerasyon ng ganap na bagong sining ng AI, alinman sa paggamit ng isang text-to-image na sistema ng paglikha o sa pamamagitan ng awtomatikong pag-edit ng mga larawan, tulad ng pagdaragdag ng mga facial feature, salamin sa mata, at iba pa. Ang hindi sikat na deep-hubad na app ay umabot sa awtomatikong pagtanggal ng damit sa mga tao.
  
• Mga video – Ginagamit din ang Generative AI sa paggawa ng video, tulad ng paggawa ng larawan ng isang tao sa isang nagsasalitang video, na ginagawang sikat Mona Lisa pagpipinta ng ngiti, at nagsasalita ng mga digital na avatar na mukhang totoong tao.
  
• teksto – Kabilang dito ang nakasulat na text at computer code gamit ang Natural Language Processing (NLP). Mula sa mga chatbot hanggang sa mga proofreader ng grammar, at mga katulong sa pagsusulat para sa mga copywriter at coder, malawak ang domain.
  
• Mga Pelikula sa Hollywood – Bukod sa simpleng paggawa ng mga video, ang generative AI ay maaaring ilapat sa mas malikhaing sitwasyon, tulad ng paglikha ng ganap na magkakaibang mga mukha ng isang aktor gamit ang deep-fakery, pagbabago ng kanilang edad, mga kahanga-hangang karakter gaya ng warlord ng Marvel na si Thanos, at maging ang mga kuwentong binuo ng AI at mga screenplay.
  
• musika – Mula sa play-along neural nets hanggang sa mas kumplikadong mga system na bumubuo ng musika sa iba't ibang uri ng genre alinman sa semi-assisted o ganap na awtomatiko, ang generative AI ay pantay na nakatakdang guluhin ang industriya ng musika.
  
• Healthcare – Isang hanay ng mga aplikasyon, kabilang ang pagpapalaki ng mga pag-scan sa katawan upang magbigay ng mas mahusay na impormasyon para sa diagnosis.
  
• moda – Mula sa iba't ibang istilo hanggang sa mga naka-personalize na custom na outfit, kulay, pagtataya ng trend, at texture, ang generative AI ay pantay na nakahanda upang guluhin ang industriya ng fashion.
  

• Pag-personalize ng e-commerce – Mga pamamaraan na ginagamit upang mahulaan ang mga kagustuhan ng isang customer at kahit na magpatuloy upang mag-alok ng mga proactive na solusyon, karanasan, naka-target na komunikasyon, personalized na rekomendasyon ng produkto, at iba pa.
  
• Pagdaragdag ng data – Ang proseso ng paglikha ng mga bagong punto ng data mula sa umiiral ngunit limitadong data upang madagdagan ang dami ng magagamit na impormasyon.
  
• manufacturing – Tumutulong ang Generative AI sa synthesis ng mga bagong materyales, kemikal, at gamot na maaaring makabawas sa mga gastos sa produksyon.

Generative AI Project Ideas

Ang pinakamahusay na paraan upang matuto ay madalas sa pamamagitan ng paggawa. Kaya, kung interesado ka sa generative AI at ang mga posibilidad na inaalok nito, walang mas mahusay na paraan upang subukan ito kaysa sa isang pagsubok na proyekto. Ang mga sumusunod ay ilang ideya para makapagpatuloy ka:

1. Gumawa ng mga di-umiiral na mukha.
2. Face aging o manipulation app.
3. Lumikha ng mga bagong pose ng tao mula sa mga larawan.
4. Gumawa ng mas mataas na mga resolution ng imahe.
5. Kulayan ang itim at puti na mga imahe.
6. Lumikha ng mga 3D na bagay mula sa mga 2D na imahe.
7. Gumawa ng mga cartoon character.
8. Alisin ang ingay sa mga larawan.
9. NLP intent classification chat system.
10. Maikling buod ng mahabang artikulo.
11. Text-to-image na mga likhang sining.
12. CT scan detection upang mapabuti ang diagnosis ng kanser.

Mga Nangungunang Generative AI Tools

Maraming indibidwal at organisasyon ang nakabuo ng malawak na hanay ng mga tool na makakatulong sa iyo sa iyong generative AI project sa isang paraan o sa iba pa. Ang mga sumusunod ay ilan sa mga pinakasikat sa mga tool na ito:

• OpenAI – Natural na pagpoproseso ng wikang GPT-3 at ang natural na wika para sa pagsasalin ng code ng mga modelo ng Codex.
• GAN Lab – Generative Adversarial Network sa iyong browser.
• night cafe - Generator ng sining ng AI.
• TorchGan – GAN training framework gamit ang Pytorch.
• Pygan – Python library para ipatupad ang mga GAN.
• TF-GAN – Magaan na mga tool sa Tensorflow para sa mga GAN.
• Google Cloud AI – Koleksyon ng mga tool sa AI mula sa Google.
• AI Duet – Hinahayaan ka nitong tumugtog ng piano duet gamit ang computer.
• Tagapag-aanak ng Sining - Mga remix na imahe upang lumikha ng natatanging likhang sining.
• Code T5 – Transformer-based na modelo upang maunawaan at makabuo ng code.
• Mimicry AI – Kopyahin at gayahin ang boses ng sinuman.
• GAN Toolkit – Walang code na balangkas ng modelo ng GAN.
• HyperGAN – Composable Python framework na may UI at API.
• malalim na panaginip - Programa ng computer vision.
• Imaginaire – Nvidia deep imaging PyTorch library.
• Cartoonize - Lumikha ng mga larawang tulad ng cartoon.
• daloy ng tensor – Sikat na machine learning platform.
• Scikit-matuto – Isa pang machine learning platform sa Python.
• TILAD – Kahanga-hangang text-to-image na tagalikha.

Mga Startup na Gumagamit ng Generative AI

Mayroong maraming mga startup doon na tumutuon sa paggamit ng isang aspeto ng generative AI o ang iba pa upang malutas ang mga problema. Narito ang ilan:

• Rephrase.ai – Hyper-personalized na mga video sa marketing sa sukat.
• DeepStory – Generator ng mga kwentong AI at screenplay.
• musico – musikang binuo ng AI.
• Synthesis - Pagbuo ng video gamit ang teksto.
• Jukebox – AI-generated music gamit ang mga auto-encoders.
• ID - Lumikha ng mga video ng AI mula sa mga larawan.
• Genie AI – Mga legal na template kasama ang isang abogado ng AI.
• Karamihan ay AI – Sintetikong data generator para sa pagbuo ng AI.

Konklusyon

Sa pagtatapos ng pag-aaral na ito ng generative AI, nakita mo na kung ano ito, kung ano ang hindi, kung paano ito gumagana, at kung ano ang tinutulungan nitong makamit ang mga kumpanya.

Isang bagay na masisiguro nating lahat ay ang industriya ng artificial intelligence ay patuloy na lalago. Kaya, kung ikaw ay isang developer, gamitin ito. At kung ikaw ay may-ari ng negosyo, gamitin ito.