Üretken AI: Bu nedir? Avantajlar, Dezavantajlar ve daha fazlası

Üretken AI'nın ne anlama geldiğinden emin değil misiniz? İşte bu teknolojiyi bilmek ve anlamak için ihtiyacınız olan her şey.

Üretken AI, bir eğitim setine dayalı olarak tamamen yeni çıktılar oluşturmak için makine öğrenimi modellerini kullanan bir yapay zeka bölümüdür.

Başka bir deyişle, üretken AI, AI sistemlerinin standart analitik doğasının aksine, bir algoritmanın bir insanın yapacağı gibi şeyler yaratmasını sağlar.

Bu çıktılar, derin sahtekarlardan AI sohbet robotlarına, metinden görüntüye ve metinden videoya kreasyonlar, müzik, resimler vb.

Donanımdaki gelişmeler ve yeni makine öğrenimi yaklaşımları sayesinde, üretken AI çıktıları da son yıllarda çok iyi ve hatta şaşırtıcı hale geldi.

Bu gönderi, üretken AI'nın temelleri ve uygulamalarının yanı sıra kişisel yaşamınızı ve işinizi nasıl etkileyebileceklerinin bir özetini sunar.

Üretken Yapay Zeka Nasıl Çalışır?

Yapay zeka çalışmaları başlangıçta büyük veri kümelerindeki kalıpları tanımlamak için algoritmalar ve sinir ağları kullanmaya odaklandı. Bu, örüntü tanıma, analitik, karar desteği ve anormallik tespiti için kullanıldı.

Sinir ağları, beynin doğal sinir sistemini modellemek için kullanılan insan beyninin dijital temsilleridir. düşünme. Böyle bir ağ, gizli katman olarak adlandırılan bir veya daha fazla katman içeren nöronların giriş ve çıkış katmanlarına sahiptir.

giriş ve çıkış katmanı AI üret

Basit bir ifadeyle, bir kelime gibi her veri birimi için bir giriş nöronunu etkinleştirirsiniz. Yani, örneğin, terim “kızıl sıcak güneş” bir sinir ağına beslenmek, 3 giriş nöronunu aktif hale getirecektir. kırmızı, Sıcak, ve güneş. Ve çıktı katmanında, bu 3 girdinin “kırmızı sıcak güneş anlayışının sonucu olarak, buzdolabında iki üç günden fazla durmayan küçük şişeler elinizin altında bulunur.

İlk başta, bu aptalca ve zaman alıcı görünebilir, ancak böyle bir ağı “ile eğittikten sonra”kırmızı sıcak güneş, " yeşil sıcak güneş""yeşil soğuk güneş", ve "sarı soğuk güneş”, sonra ne olduğu hakkında bir fikir edinmeye başlar Sıcak, yeşil, ve soğuk olabilir.

Şekil 1: "Sıcak güneş" tepkisi ile basit sinir ağı

Bu çok basitleştirilmiş bir açıklamadır. Ancak sinir ağları karmaşık kavramlar olsa da, çalışmaları yalnızca yapay zeka dünyasına değil, aynı zamanda insan zihnine ve bilincine de fantastik bir yolculuktur.

Ayrıca, sinir ağı teknolojisi yıllar içinde gelişti ve günümüzün üretken AI uygulamalarını mümkün kılan yeni sistemlere ve platformlara dönüştü. İşte kullanılan popüler sinir ağlarından 3 tanesi:

  • Üretken Düşman Ağları (GAN) – Bu, çıktı üretmek için iki parça kullanan bir sinir ağıdır. İlk kısım rastgele çıktı üreten jeneratör, ikincisi ise işin ne kadar gerçek veya sahte olduğunu görmek için değerlendiren bir ayrımcı.

    GAN'lar denetimsiz bir öğrenme sistemi kullanır; bu, ayrımcı kısmın üreteci öğrettiği anlamına gelir. Jeneratör gerçekçi resimlere kadar daha iyi çıktılar üretmeyi öğrenirken, ayırıcı zamanla sahteleri tespit etmede daha iyi hale gelir.
  • Trafo – Bu, herhangi bir veri dizisini başka bir dizide depolayarak çalışan ve daha sonra bir kod çözücü tarafından orijinal veri dizisini yeniden oluşturmak için kullanılabilen başka bir sinir ağı türüdür.

    Transformatörler, doğal dil cümleleri ve müzik gibi sıralı veriler içeren projeler için en iyi sonucu verir. Popüler transformatör tabanlı sinir ağları, Microsoft'tan GPT-3, Pekin Çin'den Wu Dao 2.0 ve Google'dan LaMDA'yı içerir.
  • Varyasyonlu Otomatik kodlayıcılar (VAE) – Bu üçüncü tip sinir ağı, görüntülerdeki gürültüyü algılamak, görüntü çizmek, boyutları küçültmek, sınıflandırmak ve nesneleri algılamak için kullanılır. VAE modelleri, sıkıştırma algoritmaları ve kalıpları kullanarak veri dosyalarını küçültmek için denetimsiz bir öğrenme yöntemi kullanır.

Üretken Yapay Zekanın Faydaları

Üretken yapay zekanın beraberinde getirdiği avantajlar şunlardır:

  • Daha kaliteli çıktılar – Üretken AI, görüntülerdeki ve videolardaki paraziti bulma ve silmede kullanılabilir ve bunların genel çıktı kalitesini yükseltir.
  • Daha Ucuz Süreçler – İmalat endüstrisinde ilaç ve malzeme keşfi için gereken zaman ve maliyetleri önemli ölçüde azaltarak, ürünler daha ucuza üretilebilir.
  • Verimlilik Artışı - Zamanı ve iş miktarını azaltarak, yaratıcı insanlara yardımcı olan üretken yapay zeka üretkenliklerini artırabilir.
  • İyileştirilmiş Sağlık – Erken tümör tespitinde üretici hasım ağlarının (GAN) kullanılması daha iyi sağlık anlamına gelir.
  • Yeni buluşlar – Yeni kimyasalların, kalıpların, maddelerin veya diğer maddelerin sentezlenmesinde sinir ağlarının kullanılması potansiyel olarak yeni buluşlara yol açabilir.

Üretken Yapay Zekanın Dezavantajları

Yaratıcılık sınırlamaları, kurulum maliyetleri ve etik hususlar gibi üretken AI ile ilgili birkaç konu da vardır. İşte yakından bir bakış:

  • Sınırlı Yaratıcılık – Üretken yapay zeka yeni şeyler yaratırken, out-of-the-box Üretilen çıktı genellikle sinir ağına beslenen verilerin bir bileşimi olduğu için düşünme söz konusudur. Başka bir deyişle, AI sistemleri özgünlükten yoksundur. Yapamazlar kavramsallaştırmak veya bu fikirleri oluşturmak için insan girdisine bağlı olduklarından, kendi başlarına bir fikir tasarlamak.

    Bununla birlikte, makine öğreniminin örüntü tanıma özelliği ve üretken yapay zekanın yaratıcı yönleri, 6.th Yoganın insan enerji sistemindeki çakra işlevleri.

    Makineler bu şekilde kaldığı sürece güvendeyiz, ancak son 7'ye ulaşmaları gerekir mi?th Çakranın bilgiyi anlama ve kavramsallaştırma yetenekleri, bizi diğer hayvanlardan ayıran bu özellikler, o zaman insanlar yok olma tehlikesiyle karşı karşıya olabilir.
  • Yüksek Kurulum Maliyeti – Gelecekte düşmesi beklense de, AI sistemlerinin ilk kurulumu şu anda yüksek olabilir.
  • Ahlaki ve Etik Hususlar - Gönderen derin-sahte politikacıları ve ünlüleri feministlerin tepkisini çeken derin çıplak gibi tartışmalı uygulamalara komik veya tuhaf şeyler söyleyerek tasvir eden, üretken AI kullanmanın olası olumsuz sonuçlarının sınırı yoktur.

Popüler Üretken Yapay Zeka Uygulamaları 

Üretken AI teknolojisi, insan yaratıcılığının normalde bir gereklilik olacağı birçok sektörde uygulanabilir. Aşağıdakiler, en popüler uygulamalarına ve sektörlerine bir bakıştır.

  • Görüntüler - Metinden görüntüye oluşturma sistemi kullanarak veya yüz özelliklerinin, gözlüklerin vb. eklenmesi gibi görüntüleri otomatik olarak düzenleyerek tamamen yeni AI sanatının oluşturulması. Popüler olmayan derin çıplaklık uygulaması, insanları otomatik olarak soyunmaya kadar gitti.
  • Videolar – Üretken yapay zeka, bir kişinin resmini konuşan bir videoya dönüştürmek, ünlüleri ünlü yapmak gibi video oluşturmada da kullanılıyor. Mona Lisa gülümsemeyi boyamak ve gerçek insanlar gibi görünen ve ses çıkaran dijital avatarlar konuşmak.
  • Metin – Bu, Doğal Dil İşleme (NLP) kullanan yazılı metin ve bilgisayar kodunu içerir. Sohbet robotlarından dilbilgisi düzelticilerine ve metin yazarları ve kodlayıcılar için yazma yardımcılarına kadar, etki alanı çok geniştir.
  • Hollywood Filmleri – Üretken yapay zeka, yalnızca video oluşturmanın yanı sıra, derin taklit kullanarak bir aktörün tamamen farklı yüzlerini oluşturmak, yaşlarını değiştirmek, Marvel'in savaş ağası Thanos gibi etkileyici karakterler ve hatta yapay zeka tarafından oluşturulan hikayeler gibi daha da yaratıcı durumlarda uygulanabilir. ve senaryolar.
  • Music - Birlikte oynanabilen sinir ağlarından, yarı destekli veya tam otomatik olarak çok çeşitli türlerde müzik besteleyen daha karmaşık sistemlere kadar, üretken AI, müzik endüstrisini eşit derecede bozmaya ayarlanmıştır.
  • Sağlık hizmeti – Teşhis için daha iyi bilgi sağlamak için vücut taramalarının arttırılması dahil bir dizi uygulama.
  • Moda – Farklı stillerden kişiselleştirilmiş özel kıyafetlere, renklere, trend tahminlerine ve dokulara kadar üretken AI, moda endüstrisini bozmaya eşit derecede hazır.
  • E-ticaret kişiselleştirme – Bir müşterinin tercihlerini tahmin etmek ve hatta proaktif çözümler, deneyimler, hedeflenen iletişim, kişiselleştirilmiş ürün önerileri vb. sunmak için kullanılan teknikler.
  • Veri büyütme – Mevcut bilgi miktarını artırmak için mevcut ancak sınırlı verilerden yeni veri noktaları oluşturma süreci.
  • Üretim – Üretken AI, üretim maliyetlerini azaltabilecek yeni materyallerin, kimyasalların ve ilaçların sentezine yardımcı olur.

Üretken AI Proje Fikirleri

Öğrenmenin en iyi yolu genellikle yapmaktır. Bu nedenle, üretken yapay zeka ve sunduğu olanaklarla ilgileniyorsanız, bunu denemenin bir test projesinden daha iyi bir yolu yoktur. Devam etmenizi sağlayacak bazı fikirler aşağıdadır:

  1. Var olmayan yüzler üretin.
  2. Yüz yaşlanması veya manipülasyon uygulaması.
  3. Görüntülerden yeni insan pozları oluşturun.
  4. Daha yüksek görüntü çözünürlükleri üretin.
  5. Siyah beyaz görüntüleri renklendirin.
  6. 3B görüntülerden 2B nesneler oluşturun.
  7. Çizgi film karakterleri oluşturun.
  8. Görüntülerdeki gürültüyü kaldırın.
  9. NLP niyet sınıflandırma sohbet sistemi.
  10. Uzun makalelerin kısa özetleri.
  11. Metinden görüntüye sanat kreasyonları.
  12. Kanser teşhisini iyileştirmek için CT taraması tespiti.

En İyi Üretken Yapay Zeka Araçları

Birçok kişi ve kuruluş, üretken AI projenizde size şu veya bu şekilde yardımcı olabilecek çok çeşitli araçlar geliştirmiştir. Bu araçlardan en popüler olanlarından bazıları şunlardır:

  • OpenAI – Doğal dil işleme GPT-3 ve doğal dilden kod çeviri Codex modelleri.
  • GAN Laboratuvarı – Tarayıcınızda Üretken Düşman Ağı.
  • GeceKafesi - AI sanat üreteci.
  • TorchGan – Pytorch kullanarak GAN eğitim çerçevesi.
  • domuz – GAN'ları uygulamak için Python kütüphanesi.
  • TF-GAN – GAN'lar için hafif Tensorflow araçları.
  • Google Bulut AI - Google'dan AI araçlarının toplanması.
  • yapay zeka düeti – Bu, bilgisayarla bir piyano düeti çalmanızı sağlar.
  • Sanat Yetiştiricisi - Eşsiz sanat eserleri yaratmak için görüntüleri yeniden karıştırın.
  • Kod T5 – Kodu anlamak ve oluşturmak için transformatör tabanlı model.
  • Taklit AI - Herhangi birinin sesini kopyalayın ve taklit edin.
  • GAN Araç Seti – Kodsuz GAN model çerçevesi.
  • hiperGAN – UI ve API ile birleştirilebilir Python çerçevesi.
  • Derin rüya – Bilgisayarla görme programı.
  • Hayali – Nvidia derin görüntüleme PyTorch kitaplığı.
  • Karikatürleştir - Çizgi film benzeri görüntüler oluşturun.
  • tensör akışı – Popüler makine öğrenme platformu.
  • Scikit-öğrenme – Python'da başka bir makine öğrenme platformu.
  • DALL-E – Etkileyici metinden görüntüye yaratıcısı.

Generative AI Kullanan Başlangıçlar

Sorunları çözmek için üretken AI'nın bir yönünü veya diğerini kullanmaya odaklanan çok sayıda girişim var. İşte bazıları:

  • yeniden ifade.ai – Geniş ölçekte hiper kişiselleştirilmiş pazarlama videoları.
  • Derin Hikaye – AI hikayeleri ve senaryo üreteci.
  • Musico - AI tarafından oluşturulan müzik.
  • Sintezi – Metin kullanarak video oluşturma.
  • müzik kutusu – Otomatik kodlayıcılar kullanılarak AI tarafından oluşturulan müzik.
  • YAPTI - Fotoğraflardan AI videoları oluşturun.
  • Cin yapay zekası – Yasal şablonlar artı bir AI avukatı.
  • Çoğunlukla AI – AI geliştirme için sentetik veri oluşturucu.

Sonuç

Üretken yapay zeka ile ilgili bu çalışmanın sonuna geldiğimizde, onun ne olduğunu, ne olmadığını, nasıl çalıştığını ve şirketlerin başarmasına nelerin yardımcı olduğunu gördünüz.

Hepimizin emin olabileceği bir şey, yapay zeka endüstrisinin büyümeye devam edeceğidir. Yani, eğer bir geliştiriciyseniz, onu kullanın. Ve eğer bir işletme sahibiyseniz, bundan yararlanın.

Nnamdi Okeke

Nnamdi Okeke

Nnamdi Okeke, çok çeşitli kitapları okumayı seven bir bilgisayar meraklısıdır. Windows/Mac yerine Linux tercihi var ve
Ubuntu ilk günlerinden beri. Onu twitter üzerinden yakalayabilirsiniz. bongotrax

Makaleler: 191

Teknik malzeme alın

Teknoloji trendleri, başlangıç ​​trendleri, incelemeler, çevrimiçi gelir, web araçları ve pazarlama ayda bir veya iki kez

Yorum bırak

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar işaretlenmişlerdir. *