Генеративний ШІ: що це? Переваги, недоліки та інше

Generative AI — це частина штучного інтелекту, яка використовує моделі машинного навчання для створення абсолютно нових результатів на основі навчального набору.

Іншими словами, генеративний штучний інтелект дозволяє алгоритму створювати речі, як це робить людина, на відміну від стандартної аналітичної природи систем ШІ.

Ці результати варіюються від глибоких фейків до чат-ботів штучного інтелекту, створення тексту в зображення та тексту у відео, музики, картин тощо.

Генеративний результат штучного інтелекту також став таким хорошим і навіть дивовижним за останні роки завдяки вдосконаленню апаратного забезпечення та новим підходам до машинного навчання.

У цьому дописі описано основи та застосування генеративного ШІ, а також те, як він може вплинути на ваше особисте життя та бізнес.

Як працює генеративний ШІ

Дослідження штучного інтелекту спочатку були зосереджені на використанні алгоритмів і нейронних мереж для виявлення закономірностей у великих наборах даних. Це використовувалося для розпізнавання образів, аналітики, підтримки прийняття рішень і виявлення аномалій.

Нейронні мережі – це цифрові представлення людського мозку, які використовуються для моделювання природної системи мозку мислення. Така мережа має вхідний і вихідний шари нейронів, з одним або кількома шарами, які називаються прихованим шаром.

Простіше кажучи, ви активуєте один вхідний нейрон для кожної одиниці даних, наприклад слова. Так, наприклад, термін «червоне гаряче сонце» подача в нейронну мережу активує 3 вхідні нейрони для червоний, гарячий та сонце. А на вихідному рівні ви повідомляєте, що ці 3 входи означають «червоне гаряче сонце".

Спочатку це може здатися дурним і трудомістким, але після того, як ви навчите таку мережу за допомогою «червоне гаряче сонце», зелене гаряче сонце»,«зелене холодне сонце", І"жовте холодне сонце», тоді він починає отримувати уявлення про що гарячий, зелений та холодний може бути.

Рис. 1: Проста нейронна мережа з відповіддю «гаряче сонце».

Це дуже спрощене пояснення. Але хоча нейронні мережі є складними поняттями, їх вивчення — це фантастична подорож не лише у світ штучного інтелекту, але й у людський розум і свідомість.

Крім того, технологія нейронної мережі з роками розвинулась у нові системи та платформи, які роблять можливими сучасні генеративні додатки ШІ. Ось 3 використовувані популярні нейронні мережі:

• Генеративні змагальні мережі (GAN) – Це нейронна мережа, яка використовує дві частини для створення виходу. Перша частина — це генератор, який створює випадковий вихід, а друга — це дискримінатор, який оцінює роботу, щоб побачити, наскільки вона справжня чи фальшива.
  
  GAN використовує систему неконтрольованого навчання, що означає, що частина дискримінатора навчає генератор. З часом дискримінатор починає краще виявляти підробки, а генератор вчиться створювати кращі результати аж до реалістичних зображень.
  
• Трансформатор – Це інший тип нейронної мережі, яка працює, зберігаючи будь-яку послідовність даних в іншій послідовності, яку потім може використовувати декодер для відтворення вихідної послідовності даних.
  
  Трансформери найкраще працюють для проектів із послідовними даними, такими як речення природною мовою та музика. До популярних нейронних мереж на основі трансформаторів належать GPT-3 від Microsoft, Wu Dao 2.0 від Пекіна, Китай, і LaMDA від Google.
  
• Варіаційні автоматичні кодери (VAE) – Цей третій тип нейронної мережі використовується для виявлення шуму в зображеннях, малювання зображень, зменшення розмірів, класифікації та виявлення об’єктів. Моделі VAE використовують метод неконтрольованого навчання для зменшення файлів даних за допомогою алгоритмів і шаблонів стиснення.

Переваги Generative AI

Ось переваги, які дає генеративний штучний інтелект:

• Більш якісні результати – Генеративний штучний інтелект можна використовувати для пошуку та видалення шумів у зображеннях і відео, підвищуючи загальну якість їхнього виведення.
  
• Дешевші процеси – Завдяки можливості різко скоротити час і витрати, необхідні для відкриття ліків і матеріалів у виробничій промисловості, продукти можуть стати дешевшими у виробництві.
  
• Підвищення продуктивності – Скорочуючи час і обсяг роботи, генеративний ШІ, який допомагає творчим людям, може підвищити їх продуктивність.
  
• Поліпшення здоров'я – Використання генеративних суперницьких мереж (GAN) для раннього виявлення пухлин означає покращення здоров’я.
  
• Нові винаходи – Використання нейронних мереж для синтезу нових хімічних речовин, моделей, речовин чи іншого матеріалу потенційно може призвести до нових винаходів.

Недоліки генеративного ШІ

Є також кілька проблем, пов’язаних із генеративним штучним інтелектом, наприклад, обмеження креативності, витрати на налаштування та етичні міркування. Ось уважний погляд:

• Обмежена творчість – Хоча генеративний штучний інтелект створює новий матеріал, його немає поза коробки задіяне мислення, оскільки створений результат зазвичай є складом даних, що подаються в нейронну мережу. Іншими словами, системам ШІ бракує оригінальності. Вони не можуть концептуалізувати або придумати ідею самостійно, оскільки вони залежать від людського внеску для створення цих ідей.
  
  Однак функція розпізнавання шаблонів машинного навчання та творчі аспекти генеративного ШІ чудово збігаються з 6^th Функціональні функції чакр в енергетичній системі людини йоги.
  
  Ми в безпеці, поки машини залишаються такими, але якщо вони колись досягнуть фінальних 7^th Здатності чакр розуміти та концептуалізувати інформацію, ті самі риси, які відрізняють нас від інших тварин, тоді людям може загрожувати зникнення.
  
• Висока вартість налаштування – На даний момент початкове налаштування систем штучного інтелекту може бути високим, хоча очікується, що в майбутньому це знизиться.
  
• Моральні та етичні міркування - Від дип-фейки які зображують політиків і знаменитостей, які говорять смішні чи дивні речі суперечливим програмам, таким як deep-nude, що викликало негативну реакцію з боку феміністок, можливі негативні наслідки використання генеративного штучного інтелекту безмежні.

Популярні програми Generative AI 

Генеративну технологію штучного інтелекту можна застосовувати в багатьох секторах, де людська креативність зазвичай є вимогою. Нижче наведено огляд його найпопулярніших застосувань і галузей.

• зображень – Створення абсолютно нового мистецтва ШІ за допомогою системи створення тексту в зображення або автоматичного редагування зображень, наприклад додавання рис обличчя, окулярів тощо. Непопулярний додаток для глибокого оголення дійшов до того, що автоматично роздягнув людей.
  
• Відео – Генеративний штучний інтелект також використовується для створення відео, наприклад, перетворюючи зображення людини на розмовне відео, що робить знаменитим Мона Ліза малювати посмішки та розмовляючі цифрові аватари, які виглядають і звучать як справжні люди.
  
• текст – Це включає письмовий текст і комп’ютерний код із використанням обробки природної мови (NLP). Від чат-ботів до граматичних коректорів і помічників для написання текстів для копірайтерів і програмістів – домен величезний.
  
• Голівудські фільми – Крім простого створення відео, генеративний штучний інтелект можна застосовувати в ще більш творчих ситуаціях, наприклад, створюючи зовсім інші обличчя актора за допомогою глибокої фальшивки, змінюючи їхній вік, вражаючих персонажів, таких як воєначальник Marvel Танос, і навіть створені штучним інтелектом історії. та сценарії.
  
• музика – Від нейронних мереж для відтворення до складніших систем, які створюють музику в різноманітних жанрах напівавтоматизовано або напівавтоматизовано, генеративний штучний інтелект однаково готовий підірвати музичну індустрію.
  
• Охорона здоров'я – Різноманітність додатків, включаючи доповнення сканування тіла для надання кращої інформації для діагностики.
  
• Fashion – Від різних стилів до персоналізованих нарядів, кольорів, прогнозування тенденцій і текстур – генеративний штучний інтелект однаково готовий підірвати індустрію моди.
  

• Персоналізація електронної комерції – Методи, які використовуються для передбачення вподобань клієнтів і навіть для пропонування проактивних рішень, досвіду, цільової комунікації, персоналізованих рекомендацій щодо продукту тощо.
  
• Збільшення даних – Процес створення нових точок даних із наявних, але обмежених даних, щоб збільшити обсяг доступної інформації.
  
• Manufacturing – Generative AI допомагає в синтезі нових матеріалів, хімікатів і ліків, які можуть скоротити витрати на виробництво.

Ідеї ​​генеративних проектів ШІ

Найкращий спосіб вчитися – часто на практиці. Отже, якщо ви зацікавлені в генеративному штучному інтелекті та можливостях, які він пропонує, то немає кращого способу випробувати його, ніж тестовий проект. Нижче наведено кілька ідей, які вам допоможуть:

1. Створення неіснуючих облич.
2. Додаток для старіння обличчя або маніпуляції.
3. Створюйте нові людські пози із зображень.
4. Створення зображень з вищою роздільною здатністю.
5. Розфарбуйте чорно-білі зображення.
6. Створення 3D-об’єктів із 2D-зображень.
7. Створення мультяшних героїв.
8. Видалити шум із зображень.
9. Система чату класифікації намірів НЛП.
10. Короткі анотації великих статей.
11. Створення тексту в зображення.
12. Виявлення КТ для покращення діагностики раку.

Найкращі генеративні інструменти ШІ

Багато людей і організацій розробили широкий спектр інструментів, які так чи інакше можуть допомогти вам у вашому генеративному проекті ШІ. Нижче наведено деякі з найпопулярніших із цих інструментів:

• OpenAI – Обробка природної мови GPT-3 і природна мова для кодування моделей Codex.
• Лабораторія ГАН – Generative Adversarial Network у вашому браузері.
• NightCafe – генератор штучного інтелекту.
• TorchGan – Тренування GAN з використанням Pytorch.
• Піган – Бібліотека Python для реалізації GAN.
• TF-GAN – Легкі інструменти Tensorflow для GAN.
• Google Cloud AI – Колекція інструментів ШІ від Google.
• ІІ дует – Це дозволяє грати фортепіанний дует за допомогою комп’ютера.
• Арт-заводчик – Реміксуйте зображення для створення унікальних творів мистецтва.
• Код T5 – Модель на основі трансформатора для розуміння та створення коду.
• Мімікрія ШІ – Копіюйте та імітуйте чийсь голос.
• GAN Toolkit – Структура моделі GAN без коду.
• ГіперГАН – Компонована структура Python з інтерфейсом користувача та API.
• Глибока мрія – Програма комп’ютерного зору.
• Imaginaire – Бібліотека PyTorch глибокої обробки зображень Nvidia.
• Картонізувати – Створюйте зображення, схожі на мультфільми.
• Тензорний потік – Популярна платформа машинного навчання.
• Scikit-Learn – Ще одна платформа машинного навчання на Python.
• DALL-E – Вражаючий засіб перетворення тексту в зображення.

Стартапи з використанням Generative AI

Існує багато стартапів, які зосереджуються на використанні того чи іншого аспекту генеративного ШІ для вирішення проблем. Ось деякі з них:

• Перефраз.ai – Масштабні гіперперсоналізовані маркетингові відео.
• DeepStory – Генератор історій та сценаріїв AI.
• музично – Музика, створена ШІ.
• Синтезія – Генерація відео за допомогою тексту.
• Jukebox – Музика, створена штучним інтелектом за допомогою автоматичних кодувальників.
• ЗРОБИВ – Створюйте відео ШІ з фотографій.
• Джин ШІ – Юридичні шаблони плюс юрист ШІ.
• Переважно ШІ – Генератор синтетичних даних для розробки ШІ.

Висновок

Підійшовши до кінця цього дослідження генеративного штучного інтелекту, ви побачили, чим він є, чим він не є, як він працює та чого він допомагає досягти компаніям.

В одному ми всі можемо бути впевнені: індустрія штучного інтелекту продовжить розвиватися. Отже, якщо ви розробник, використовуйте його. І якщо ви власник бізнесу, скористайтеся цим.