Dekodowanie magii generatywnej sztucznej inteligencji i jej działania

W ciągu ostatnich kilku miesięcy być może widziałeś, jak ludzie w Twojej sieci używają sztucznej inteligencji do tworzenia i udostępniania oryginalnych dzieł sztuki. Być może widziałeś nawet estetycznie zmienione selfie, które odzwierciedlają renesansowy styl sztuki lub zawierają surrealistyczne scenariusze. Ta technologia, która stała się teraz „wirusowa”, nazywa się generatywną sztuczną inteligencją.

Dla użytkownika końcowego generatywna sztuczna inteligencja wydaje się niemal magiczna – to cud, jak aplikacja internetowa może zapewnić w 100% oryginalne odpowiedzi na unikalne dane wprowadzane przez człowieka, począwszy od serii słów do wizualizacji, a skończywszy na pisaniu skryptów! Ten swego rodzaju „świąteczny cud” ma miejsce, ponieważ technologia ogranicza swoje wewnętrzne działanie (które opiera się na ciężkim przetwarzaniu danych i wyrafinowanych analizach) i przedstawia tylko wyniki końcowe.

Z okazji tego sezonu świątecznego rozpakowujemy innowację w zakresie sztucznej inteligencji, która regularnie trafia na pierwsze strony gazet: generatywną sztuczną inteligencję. Co napędza magię generatywnej sztucznej inteligencji? Rozszyfrujmy tę fascynującą technologię.

Co to jest generatywna sztuczna inteligencja? Definicja i znaczenie

Generatywna sztuczna inteligencja (Gen-AI) to forma sztucznej inteligencji, która generuje nowe materiały, takie jak literatura, grafika i muzyka. Systemy te są zbudowane na ogromnych zbiorach danych i generują świeży materiał porównywalny z przykładami szkoleniowymi przy użyciu technik uczenia maszynowego.

Ogólnie odnosi się do nienadzorowanych i częściowo nadzorowanych metod uczenia maszynowego, które umożliwiają komputerom wykorzystanie istniejących danych, takich jak słowa, filmy i pliki audio, obrazy, a nawet kod do generowania nowych treści. Celem jest stworzenie całkowicie unikalnych artefaktów, które wydawałyby się autentyczne.

Według Gartnera, generatywna sztuczna inteligencja ma zmienić między innymi rozwój produktów cyfrowych. Zwiększy to jakość, wydajność i dostępność produktów cyfrowych, jednocześnie skracając czas ich wprowadzania na rynek. Jest to jedna z wielu komercyjnych korzyści generatywnej sztucznej inteligencji, oprócz jej czystej magicznej jakości. Technologia jest szczególnie ważna w dziedzinach kreatywnych, takich jak marketing i projektowanie, w tym w dyscyplinach przemysłowych, takich jak architektura.

Jak działa generatywna sztuczna inteligencja?

Termin generatywna sztuczna inteligencja jest używany do opisania dowolnej formy sztucznej inteligencji, która tworzy świeże obrazy cyfrowe, wideo, audio, tekst lub kod przy użyciu metod uczenia się bez nadzoru. Jego wewnętrzne działanie może się różnić w zależności od rozwiązania. To powiedziawszy, istnieje kilka wspólnych faktów na temat magii gen-AI, bez względu na to, jak jest opakowana.

Po pierwsze, różni się od dyskryminacyjnej sztucznej inteligencji, która dokonuje klasyfikacji między danymi wejściowymi, co w tym przypadku oznacza „dyskryminacyjne”. Celem algorytmu dyskryminacyjnego uczenia się byłoby dokonanie oceny przychodzących danych wejściowych na podstawie tego, czego nauczyliśmy się podczas szkolenia. Natomiast celem generatywnego modelu AI jest tworzenie danych syntetycznych.

Podczas fazy szkolenia do tych modeli AI dostarczana jest ograniczona liczba parametrów. Zasadniczo ta strategia rzuca wyzwanie modelowi, aby formułował własne osądy na temat najważniejszych cech danych treningowych.

Technologia generatywnej sztucznej inteligencji może być trzech rodzajów:

• Generatywne sieci kontradyktoryjne lub sieci GAN : technologie zdolne do generowania wizualnych lub multimedialnych danych wyjściowych zarówno z danych wejściowych obrazu, jak i języka.
• Modele oparte na transformatorach : technologie, takie jak Generative Pre-Trained (GPT) modeli językowych, mogą wykorzystywać dane pochodzące z Internetu do generowania materiałów tekstowych, takich jak artykuły na stronach internetowych, komunikaty prasowe i oficjalne dokumenty.
• Automatyczne enkodery wariacyjne : koder koduje dane wejściowe jako skompresowany kod, podczas gdy dekoder dekompresuje ten kod i odtwarza oryginalne informacje.

Generatywna sztuczna inteligencja (szczególnie GAN) ma często charakter częściowo nadzorowany. Częściowo nadzorowane uczenie się AI skutecznie wykorzystuje oznaczone przykłady szkoleniowe do nadzorowanego uczenia się wraz z nieoznaczonymi materiałami szkoleniowymi do uczenia się bez nadzoru. Korzystanie z danych nieoznaczonych ułatwia rozwój systemów, które mogą tworzyć modele predykcyjne wykraczające poza zakres danych oznakowanych.

Pomimo faktu, że generatywna sztuczna inteligencja jest często powiązana z głębokimi podróbkami, staje się coraz ważniejszym narzędziem w automatyzacji powtarzalnych procedur, które są częścią każdego kreatywnego ćwiczenia.

Gdzie generatywna sztuczna inteligencja może wykorzystać swoją magię? Najlepsze przypadki użycia

Oto najbardziej obiecujące implementacje generatywnej sztucznej inteligencji:

1. Generowanie obrazu do ilustracji

Korzystając z generatywnej sztucznej inteligencji, osoby mogą przekształcać słowa w obrazy i tworzyć realistyczne grafiki w oparciu o określony kontekst, temat lub miejsce. Stosowanie tych elementów graficznych jest ważne ze względów strategicznych, takich jak projektowanie kreacji kampanii marketingowych.

2. Konwersja obrazu na zdjęcie

Na podstawie podstawowego obrazu lub szkicu możliwe jest wykonanie realistycznego przedstawienia. Ma to zastosowanie w projektowaniu map, wizualizacji wyników promieni rentgenowskich i wielu innych. Ten konkretny przypadek użycia generatywnej sztucznej inteligencji jest niezwykle ważny dla sektora opieki zdrowotnej.

3. Generowanie obrazu do obrazu

Obejmuje zmianę zewnętrznych cech obrazu, takich jak kolor, materiał lub kształt, przy jednoczesnym zachowaniu jego podstawowych właściwości. Przykładem tego może być przekształcenie fotografii dziennej w fotografię nocną. Ma to zastosowanie w sektorach takich jak handel detaliczny i nadzór wideo/obrazowy.

4. Optymalizacja wrażeń muzycznych

Możliwe jest wykorzystanie technologii rozwoju dźwięku do tworzenia świeżych materiałów dźwiękowych do reklam i innych celów kreatywnych. Generative AI może nawet tworzyć krótkie klipy lub fragmenty audio, które poprawiają wrażenia podczas słuchania muzyki na innych platformach, takich jak media społecznościowe czy Spotify.

5. Generowanie tekstu

W sektorach marketingu, gier i komunikacji generatywna sztuczna inteligencja jest często wykorzystywana do generowania dialogów, nagłówków i reklam. Możliwości te mogą być wykorzystywane w czatach w czasie rzeczywistym z konsumentami lub do tworzenia szczegółów produktów, blogów i materiałów w mediach społecznościowych.

6. Projekt wyposażenia

Generatywna sztuczna inteligencja może generować komponenty i podzespoły maszyn. Może optymalizować projekty pod kątem wydajności materiałów, przejrzystości i wydajności produkcji. W niektórych przypadkach projekt można wprowadzić do maszyny drukującej 3D, aby uzyskać część w 100% automatycznie – to prawdziwy cud!

7. Kodowanie

Tworzenie oprogramowania to kolejne zastosowanie generatywnej sztucznej inteligencji ze względu na jej zdolność do generowania kodu bez konieczności kodowania przez człowieka. Tworzenie kodu jest możliwe zarówno dla profesjonalistów, jak i osób nietechnicznych. W tym podejściu generatywna sztuczna inteligencja stanowi kolejny krok w ewolucji tworzenia aplikacji bez kodu.

Czy generatywna sztuczna inteligencja zastąpi ludzkich pracowników?

Niektórzy ludzie martwią się generatywnymi systemami sztucznej inteligencji, szczególnie tymi, które powielają ludzką pomysłowość poprzez tworzenie fikcyjnych narracji lub dzieł sztuki. Skutkuje to szerszą dyskusją na temat ograniczeń technologii i jej wpływu na życie człowieka. Ludzie mogą postrzegać generatywną sztuczną inteligencję jako narzędzie do zastępowania zadań, chociaż takie nowe technologie często obejmują aspekt HITL (ang. human-in-the-loop). Może to zaowocować powstaniem nowych miejsc pracy.

Do 2030 r. sztuczna inteligencja wzmocni światową gospodarkę o przewidywane 15,7 biliona dolarów, czyli 26%. Pomimo faktu, że sztuczna inteligencja zautomatyzuje niektóre branże, badania wskazują, że wszelkie straty zatrudnienia spowodowane przez automatyzację prawdopodobnie zostaną z nawiązką zrekompensowane w dłuższej perspektywie. Wynika to z większego wpływu ekonomicznego, jaki umożliwiły te nowe technologie. Gartner sugeruje, że w celu uzyskania przewagi konkurencyjnej firmy powinny natychmiast zastosować generatywną sztuczną inteligencję, dostosowując dynamikę siły roboczej, procesy biznesowe i narzędzia.

Jakie są wyzwania związane z generatywną sztuczną inteligencją?

Podczas gdy generatywna sztuczna inteligencja może wydawać się rodzajem świątecznego cudu, gdy używasz jej po raz pierwszy, ma ona kilka własnych pułapek. Pierwszym wyzwaniem jest to, że trudno jest to kontrolować. Ponieważ generatywna sztuczna inteligencja jest zdolna do samouczenia się, jej zachowanie jest trudne do uregulowania i przewidzenia. Często osiągane wyniki są znacznie poniżej lub daleko od oczekiwań.

Ponadto, aby algorytmy wykonywały zadania, wymagana jest ogromna ilość danych treningowych. Przy ograniczonych danych treningowych otrzymasz tylko powtarzalne i nie do końca oryginalne wyniki. Niektóre aplikacje budzą obawy dotyczące prywatności danych na poziomie indywidualnym i etycznych konsekwencji sztucznej inteligencji.

Obecnie szum wokół generatywnej sztucznej inteligencji może być wszechobecny, co utrudnia ustalenie pragmatycznych oczekiwań dotyczących wyników biznesowych. To największe wyzwanie w najbliższej perspektywie; zbadaj najbardziej aktualne i popularne frameworki sztucznej inteligencji, aby zrozumieć dokładny zakres i zasięg tej powstającej technologii — i faktycznie przekształć ten „świąteczny cud” w wymierne wyniki!

Dzięki za przeczytanie i wesołych świąt!