Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì? Lợi ích, Nhược điểm và nhiều hơn nữa

Trí tuệ nhân tạo (AI) là một phần của trí tuệ nhân tạo sử dụng các mô hình học máy để tạo ra đầu ra hoàn toàn mới dựa trên bộ dữ liệu đào tạo.

Nói cách khác, AI tạo sinh cho phép thuật toán tạo ra những thứ giống như con người làm, trái ngược với bản chất phân tích tiêu chuẩn của các hệ thống AI.

Các đầu ra này bao gồm từ deep fake đến chatbot AI, sáng tạo văn bản thành hình ảnh và văn bản thành video, âm nhạc, tranh vẽ, v.v.

Kết quả đầu ra của AI tạo sinh cũng đã trở nên rất tốt và thậm chí tuyệt vời trong những năm gần đây, nhờ những cải tiến về phần cứng và phương pháp học máy mới.

Bài viết này cung cấp cho bạn bản tóm tắt về những điều cơ bản và ứng dụng của AI tạo sinh, cũng như cách chúng có thể ảnh hưởng đến cuộc sống cá nhân và công việc kinh doanh của bạn.

AI sáng tạo hoạt động như thế nào

Các nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo ban đầu tập trung vào việc sử dụng các thuật toán và mạng nơ-ron để xác định các mẫu trong các tập dữ liệu lớn. Điều này được sử dụng để nhận dạng mẫu, phân tích, hỗ trợ quyết định và phát hiện bất thường.

Mạng nơ-ron là biểu diễn kỹ thuật số của bộ não con người, được sử dụng để mô hình hóa hệ thống tự nhiên của não Suy nghĩ. Một mạng lưới như vậy có các lớp đầu vào và đầu ra của các nơ-ron, với một hoặc nhiều lớp, được gọi là lớp ẩn.

Nói một cách đơn giản, bạn kích hoạt một nơ-ron đầu vào cho mỗi đơn vị dữ liệu như một từ. Vì vậy, ví dụ, thuật ngữ “mặt trời đỏ rực” được đưa vào mạng nơ-ron sẽ kích hoạt 3 nơ-ron đầu vào cho đỏ, nóngvà mặt trời. Và trên lớp đầu ra, bạn cho nó biết rằng 3 đầu vào đó có nghĩa là “mặt trời đỏ rực".

Lúc đầu, điều này có vẻ ngớ ngẩn và tốn thời gian, nhưng sau khi bạn đã đào tạo một mạng lưới như vậy với “mặt trời đỏ rực", mặt trời nóng xanh","mặt trời lạnh xanh", Và"mặt trời lạnh màu vàng”, sau đó nó bắt đầu có ý tưởng về những gì nóng, màu xanh lávà lạnh có thể là.

Hình 1: Mạng nơ-ron đơn giản với phản ứng “mặt trời nóng”

Đây là một lời giải thích rất đơn giản. Nhưng mặc dù mạng nơ-ron là những khái niệm phức tạp, nghiên cứu về chúng là một hành trình tuyệt vời không chỉ vào thế giới trí tuệ nhân tạo mà còn vào tâm trí và ý thức của con người.

Hơn nữa, công nghệ mạng nơ-ron đã phát triển qua nhiều năm và trở thành các hệ thống và nền tảng mới giúp các ứng dụng AI tạo ra ngày nay trở nên khả thi. Sau đây là 3 mạng nơ-ron phổ biến được sử dụng:

• Mạng đối nghịch sinh sản (GAN) – Đây là mạng nơ-ron sử dụng hai phần để tạo ra đầu ra. Phần đầu tiên là bộ tạo tạo ra đầu ra ngẫu nhiên, trong khi phần thứ hai là bộ phân biệt đánh giá công việc để xem nó là thật hay giả.
  
  GAN sử dụng hệ thống học không giám sát, nghĩa là phần phân biệt sẽ dạy cho máy phát. Theo thời gian, bộ phân biệt sẽ phát hiện hàng giả tốt hơn, trong khi máy phát học cách tạo ra đầu ra tốt hơn cho đến hình ảnh chân thực.
  
• Transformer – Đây là một loại mạng nơ-ron khác hoạt động bằng cách lưu trữ bất kỳ chuỗi dữ liệu nào vào một chuỗi khác, sau đó bộ giải mã có thể sử dụng chuỗi dữ liệu này để tái tạo chuỗi dữ liệu gốc.
  
  Transformers hoạt động tốt nhất cho các dự án có dữ liệu tuần tự như câu ngôn ngữ tự nhiên và nhạc. Các mạng nơ-ron dựa trên transformer phổ biến bao gồm GPT-3 của Microsoft, Wu Dao 2.0 của Bắc Kinh, Trung Quốc và LaMDA của Google.
  
• Bộ mã hóa tự động biến thiên (VAE) – Loại mạng nơ-ron thứ ba này được sử dụng để phát hiện nhiễu trong hình ảnh, vẽ hình ảnh, giảm kích thước, phân loại và phát hiện đối tượng. Các mô hình VAE sử dụng phương pháp học không giám sát để thu nhỏ tệp dữ liệu bằng các thuật toán và mẫu nén.

Lợi ích của AI tạo sinh

Sau đây là những lợi ích mà trí tuệ nhân tạo mang lại:

• Đầu ra chất lượng cao hơn – AI tạo sinh có thể được sử dụng để tìm và xóa nhiễu trong hình ảnh và video, nâng cao chất lượng đầu ra tổng thể của chúng.
  
• Quy trình rẻ hơn – Bằng cách có thể giảm đáng kể thời gian và chi phí cần thiết cho việc khám phá thuốc và vật liệu trong ngành sản xuất, giá thành sản xuất sản phẩm có thể trở nên rẻ hơn.
  
• Tăng năng suất – Bằng cách cắt giảm thời gian và khối lượng công việc, AI tạo ra hỗ trợ những người sáng tạo có thể tăng năng suất của họ.
  
• Cải thiện sức khỏe – Việc sử dụng mạng đối nghịch tạo sinh (GAN) trong phát hiện khối u sớm có nghĩa là sức khỏe tốt hơn.
  
• Những phát minh mới – Việc sử dụng mạng nơ-ron trong việc tổng hợp các hóa chất, mẫu, chất hoặc thứ mới có khả năng dẫn đến những phát minh mới.

Nhược điểm của AI tạo sinh

Ngoài ra còn có một số vấn đề liên quan đến AI tạo sinh, chẳng hạn như hạn chế về tính sáng tạo, chi phí thiết lập và các cân nhắc về mặt đạo đức. Sau đây là cái nhìn cận cảnh:

• Sáng tạo hạn chế – Trong khi AI tạo ra những thứ mới, không có out-of-the-box suy nghĩ liên quan, vì đầu ra được tạo ra thường là một hợp chất của dữ liệu được đưa vào mạng nơ-ron. Nói cách khác, các hệ thống AI thiếu tính độc đáo. Chúng không thể khái niệm hóa hoặc tự hình thành ý tưởng, vì chúng phụ thuộc vào sự đóng góp của con người để tạo ra những ý tưởng này.
  
  Tuy nhiên, tính năng nhận dạng mẫu của máy học và các khía cạnh sáng tạo của AI tạo sinh trùng hợp tuyệt đẹp với 6^th Chức năng luân xa trong hệ thống năng lượng của con người trong yoga.
  
  Chúng ta sẽ an toàn miễn là máy móc vẫn như thế này, nhưng liệu chúng có đạt được 7 điểm cuối cùng không^th Khả năng hiểu và khái niệm hóa thông tin của luân xa, chính những đặc điểm này khiến chúng ta khác biệt với các loài động vật khác, khi đó con người có thể phải đối mặt với nguy cơ tuyệt chủng.
  
• Chi phí thiết lập cao – Chi phí thiết lập ban đầu của hệ thống AI có thể cao ở thời điểm hiện tại, mặc dù dự kiến ​​sẽ giảm xuống trong tương lai.
  
• Những cân nhắc về đạo đức và luân lý - Từ giả mạo sâu sắc việc miêu tả các chính trị gia và người nổi tiếng nói những điều buồn cười hoặc kỳ quặc với các ứng dụng gây tranh cãi như deep-nude khiến những người theo chủ nghĩa nữ quyền phản ứng dữ dội, thì không có giới hạn nào cho những hậu quả tiêu cực có thể xảy ra khi sử dụng AI tạo sinh.

Ứng dụng AI tạo sinh phổ biến 

Công nghệ AI tạo sinh có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực mà sự sáng tạo của con người thường là yêu cầu bắt buộc. Sau đây là cái nhìn tổng quan về các ứng dụng và ngành công nghiệp phổ biến nhất của nó.

• Hình ảnh – Thế hệ nghệ thuật AI hoàn toàn mới, sử dụng hệ thống tạo văn bản thành hình ảnh hoặc tự động chỉnh sửa hình ảnh, chẳng hạn như thêm các đặc điểm khuôn mặt, kính mắt, v.v. Ứng dụng khỏa thân sâu không được ưa chuộng thậm chí còn tự động cởi bỏ quần áo của mọi người.
  
• Videos – Trí tuệ nhân tạo cũng đang được sử dụng trong việc tạo video, chẳng hạn như bằng cách biến hình ảnh của một người thành video nói, làm cho Mona Lisa vẽ nụ cười và nói chuyện với các hình đại diện kỹ thuật số trông giống và nói chuyện giống như người thật.
  
• bản văn – Bao gồm văn bản viết và mã máy tính sử dụng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Từ chatbot đến trình đọc ngữ pháp và trợ lý viết cho người viết quảng cáo và lập trình viên, phạm vi rất rộng.
  
• Phim Hollywood – Ngoài việc chỉ tạo video, AI tạo hình có thể được áp dụng vào những tình huống sáng tạo hơn, chẳng hạn như tạo ra khuôn mặt hoàn toàn khác của một diễn viên bằng cách sử dụng deep-fakery, thay đổi độ tuổi của họ, tạo ra những nhân vật ấn tượng như chúa tể chiến tranh Thanos của Marvel và thậm chí là các câu chuyện và kịch bản do AI tạo ra.
  
• Âm nhạc – Từ mạng nơ-ron nhân tạo cho đến các hệ thống phức tạp hơn có thể sáng tác nhạc ở nhiều thể loại khác nhau, có hỗ trợ bán phần hoặc hoàn toàn tự động, AI tạo sinh cũng được thiết lập để làm thay đổi ngành công nghiệp âm nhạc.
  
• phù hợp túi tiền – Một loạt các ứng dụng, bao gồm việc tăng cường quét cơ thể để cung cấp thông tin tốt hơn cho việc chẩn đoán.
  
• Thời trang – Từ nhiều phong cách khác nhau cho đến trang phục tùy chỉnh theo yêu cầu, màu sắc, dự báo xu hướng và họa tiết, AI tạo ra cũng sẵn sàng làm thay đổi ngành công nghiệp thời trang.
  

• Cá nhân hóa thương mại điện tử – Các kỹ thuật được sử dụng để dự đoán sở thích của khách hàng và thậm chí tiến hành cung cấp các giải pháp chủ động, trải nghiệm, truyền thông có mục tiêu, đề xuất sản phẩm được cá nhân hóa, v.v.
  
• Tăng dữ liệu – Quá trình tạo ra các điểm dữ liệu mới từ dữ liệu hiện có nhưng còn hạn chế để tăng lượng thông tin có sẵn.
  
• Sản xuất Chế tạo – AI tạo ra giúp tổng hợp các vật liệu, hóa chất và thuốc mới có thể cắt giảm chi phí sản xuất.

Ý tưởng dự án AI tạo sinh

Cách tốt nhất để học thường là thực hành. Vì vậy, nếu bạn quan tâm đến AI tạo sinh và các khả năng mà nó mang lại, thì không có cách nào tốt hơn để thử nghiệm nó hơn là với một dự án thử nghiệm. Sau đây là một số ý tưởng để bạn bắt đầu:

1. Tạo ra những khuôn mặt không tồn tại.
2. Ứng dụng chỉnh sửa hoặc làm lão hóa khuôn mặt.
3. Tạo tư thế con người mới từ hình ảnh.
4. Tạo ra độ phân giải hình ảnh cao hơn.
5. Tô màu cho hình ảnh đen trắng.
6. Tạo vật thể 3D từ hình ảnh 2D.
7. Tạo nhân vật hoạt hình.
8. Loại bỏ nhiễu khỏi hình ảnh.
9. Hệ thống trò chuyện phân loại ý định NLP.
10. Tóm tắt ngắn gọn các bài viết dài.
11. Tác phẩm nghệ thuật chuyển văn bản thành hình ảnh.
12. Phát hiện chụp CT để cải thiện chẩn đoán ung thư.

Công cụ AI sáng tạo hàng đầu

Nhiều cá nhân và tổ chức đã phát triển nhiều công cụ có thể giúp bạn thực hiện dự án AI tạo sinh của mình theo cách này hay cách khác. Sau đây là một số công cụ phổ biến nhất trong số này:

• OpenAI – Xử lý ngôn ngữ tự nhiên GPT-3 và mô hình Codex chuyển đổi ngôn ngữ tự nhiên sang mã.
• Phòng thí nghiệm GAN – Mạng đối kháng tạo sinh trong trình duyệt của bạn.
• quán cà phê đêm – Trình tạo nghệ thuật AI.
• Ngọn đuốcGan – Khung đào tạo GAN sử dụng Pytorch.
• Con Trâu – Thư viện Python để triển khai GAN.
• TF-GAN – Công cụ Tensorflow nhẹ dành cho GAN.
• Trí tuệ nhân tạo trên đám mây của Google – Bộ sưu tập các công cụ AI từ Google.
• AI song ca – Cho phép bạn chơi song tấu piano với máy tính.
• Nhà tạo giống nghệ thuật – Phối lại hình ảnh để tạo ra tác phẩm nghệ thuật độc đáo.
• Mã T5 – Mô hình dựa trên bộ biến đổi để hiểu và tạo mã.
• AI bắt chước – Sao chép và bắt chước giọng nói của bất kỳ ai.
• Bộ công cụ GAN – Khung mô hình GAN không cần mã.
• Siêu GAN – Khung Python có thể cấu hình với UI và API.
• giấc mơ sâu – Chương trình thị giác máy tính.
• Trí tưởng tượng – Thư viện PyTorch chụp ảnh sâu của Nvidia.
• Phim hoạt hình – Tạo hình ảnh giống phim hoạt hình.
• Dòng chảy – Nền tảng học máy phổ biến.
• Học hỏi – Một nền tảng học máy khác bằng Python.
• DALL-E – Công cụ chuyển văn bản thành hình ảnh ấn tượng.

Các công ty khởi nghiệp sử dụng AI tạo sinh

Có rất nhiều công ty khởi nghiệp tập trung vào việc sử dụng một khía cạnh của AI tạo sinh hoặc khía cạnh khác để giải quyết vấn đề. Sau đây là một số:

• Viết lại.ai – Video tiếp thị được cá nhân hóa ở quy mô lớn.
• DeepStory – Công cụ tạo kịch bản và truyện bằng AI.
• Musico – Âm nhạc được tạo ra bởi AI.
• Tổng hợp – Tạo video bằng văn bản.
• Hộp đựng – Âm nhạc được tạo ra bằng AI sử dụng bộ mã hóa tự động.
• ĐÃ LÀM – Tạo video AI từ ảnh.
• Thần đèn AI – Mẫu pháp lý cùng luật sư AI.
• Chủ yếu là AI – Công cụ tạo dữ liệu tổng hợp để phát triển AI.

Kết luận

Khi kết thúc nghiên cứu về AI tạo sinh này, bạn đã thấy AI là gì, AI không phải là gì, AI hoạt động như thế nào và AI giúp các công ty đạt được điều gì.

Một điều mà tất cả chúng ta có thể chắc chắn là ngành công nghiệp trí tuệ nhân tạo sẽ tiếp tục phát triển. Vì vậy, nếu bạn là một nhà phát triển, hãy sử dụng nó. Và nếu bạn là một chủ doanh nghiệp, hãy tận dụng nó.