Decodificarea magiei AI generative și cum funcționează

În ultimele luni, este posibil să fi văzut oameni din rețeaua dvs. folosind inteligența artificială pentru a produce și a partaja opere de artă originale. Este posibil să fi observat chiar și selfie-uri modificate din punct de vedere estetic care oglindesc stilul de artă renascentist sau încorporează scenarii suprarealiste. Această tehnologie care a devenit acum „virală” se numește inteligență artificială generativă.

Pentru utilizatorul final, IA generativă pare a fi aproape magică – este un miracol modul în care o aplicație web poate oferi răspunsuri 100% originale la intrările umane unice, variind de la o serie de cuvinte care trebuie vizualizate până la scrierea de scripturi! Acest fel de „miracol de Crăciun” are loc deoarece tehnologia își blochează funcționarea interioară (care se bazează pe analize complexe ale datelor și analize sofisticate) și prezintă doar rezultatele finale.

Cu ocazia acestui sezon de sărbători, dezvăluim inovația AI, care se află în mod regulat pe titluri: AI generativă. Ce alimentează magia AI generativă? Să decodificăm această tehnologie fascinantă.

Ce este AI generativ? Definiție și semnificație

Generative AI (Gen-AI) este o formă de AI care generează materiale noi, cum ar fi literatură, grafică și muzică. Aceste sisteme sunt construite pe seturi de date masive și produc material proaspăt comparabil cu exemplele de instruire folosind tehnici de învățare automată.

În general, se referă la metode de învățare automată nesupravegheate și semi-asistat, care permit computerelor să utilizeze datele existente, cum ar fi cuvinte, videoclipuri și fișiere audio, imagini sau chiar cod pentru a genera conținut nou. Obiectivul este de a produce artefacte total unice, care să pară autentice.

Conform Gartner, se așteaptă ca IA generativă să schimbe, printre altele, dezvoltarea produselor digitale. Va crește calitatea, performanța și accesibilitatea produselor digitale, reducând în același timp timpul de lansare pe piață. Acesta se numără printre numeroasele beneficii comerciale ale IA generativă, în afară de calitatea sa magică. Tehnologia este deosebit de importantă în domenii creative precum marketing și design, inclusiv discipline industriale precum arhitectura.

Cum funcționează AI generativ?

Termenul AI generativ este folosit pentru a descrie orice formă de inteligență artificială care creează imagini digitale proaspete, video, audio, text sau cod folosind metode de învățare nesupravegheate. Funcționarea sa interioară poate varia de la o soluție la alta. Acestea fiind spuse, există câteva fapte comune despre magia gen-AI, indiferent de modul în care este ambalată.

În primul rând, diferă de IA discriminatorie, care face clasificări între intrări, ceea ce se înțelege prin „discriminatoriu” în acest caz. Obiectivul unui algoritm de învățare discriminant ar fi să emită o judecată cu privire la intrările primite pe baza a ceea ce a fost învățat în timpul antrenamentului. În schimb, scopul unui model AI generativ este de a crea date sintetice.

În timpul fazei de antrenament, un număr restrâns de parametri sunt furnizați acestor modele AI. În esență, această strategie provoacă modelul să își formuleze propriile judecăți asupra celor mai semnificative caracteristici ale datelor de antrenament.

Tehnologia AI generativă poate fi de trei tipuri:

• Rețele adverse generative sau GAN-uri : Tehnologii capabile să genereze rezultate vizuale sau multimedia atât din intrări de imagine, cât și de limbă.
• Modele bazate pe transformatoare : tehnologii precum modelele de limbaj Generative Pre-Trained (GPT) pot folosi date conduse de Internet pentru a genera material text, cum ar fi articole de site-uri web, comunicate de presă și documente albe.
• Auto-codificatoare variaționale : encoderul codifică intrările ca un cod comprimat, în timp ce decodorul decomprimă acest cod și reproduce informațiile originale.

AI generativă (în special GAN) este adesea semi-supravegheată în natură. Învățarea AI semi-supravegheată folosește în mod eficient exemple de instruire etichetate pentru învățarea supravegheată alături de materiale de instruire neetichetate pentru învățarea nesupravegheată. Utilizarea datelor neetichetate facilitează dezvoltarea sistemelor care pot crea modele de predicție dincolo de gama de date etichetate.

În ciuda faptului că AI generativă este adesea legată de falsuri profunde, aceasta devine un instrument din ce în ce mai vital în automatizarea procedurilor repetitive care fac parte din orice exercițiu creativ.

Unde își poate lucra AI generativ? Top cazuri de utilizare

Acestea sunt cele mai promițătoare implementări ale AI generativă:

1. Generare de imagini pentru ilustrații

Folosind AI generativă, persoanele pot converti cuvintele în imagini și pot produce grafice realiste bazate pe un context, subiect sau loc specificat. Este important să aplicați aceste elemente grafice din motive strategice, cum ar fi proiectarea reclamelor pentru campanii de marketing.

2. Conversie imagine în fotografie

Pe baza unei imagini sau a unei schițe rudimentare, este fezabil să se producă o reprezentare realistă. Aceasta are aplicații în proiectarea hărților, vizualizarea rezultatelor razelor X și multe altele. Acest caz particular de utilizare a IA generativă este extrem de important pentru sectorul sănătății.

3. Generare imagine-la-imagine

Include modificarea caracteristicilor externe ale unei imagini, cum ar fi culoarea, materialul sau forma acesteia, păstrând în același timp proprietățile esențiale. Un exemplu în acest sens ar fi transformarea unei fotografii la lumina zilei într-una nocturnă. Aceasta are aplicații în sectoare precum comerțul cu amănuntul și supravegherea video/imagine.

4. Optimizarea experienței muzicale

Este posibil să utilizați tehnologii de dezvoltare audio pentru a produce material audio proaspăt pentru reclame și alte scopuri creative. AI generativ poate chiar produce clipuri scurte sau fragmente audio care îmbunătățesc experiența de ascultare a muzicii pe alte platforme, cum ar fi rețelele sociale sau Spotify.

5. Generarea textului

În sectoarele de marketing, jocuri și comunicații, IA generativă este adesea folosită pentru a genera dialoguri, titluri și reclame. Aceste capabilități pot fi utilizate în casetele de chat în timp real cu consumatorii sau pentru crearea de detalii despre produse, bloguri și materiale de social media.

6. Proiectarea echipamentelor

AI generativă poate genera componente și subansambluri ale mașinii. Poate optimiza designul având în vedere eficiența materialelor, claritatea și eficiența producției. În unele cazuri, designul poate fi introdus într-o mașină de imprimare 3D pentru a obține o piesă 100% automat – este într-adevăr un miracol!

7. Codificare

Dezvoltarea de software este încă o altă aplicație a AI generativă datorită capacității sale de a genera cod fără a fi nevoie de codare umană. Dezvoltarea codului este realizabilă atât pentru profesioniști, cât și pentru persoanele netehnice. În această abordare, AI generativă reprezintă următorul pas în evoluția dezvoltării aplicațiilor fără cod.

AI generativă va înlocui lucrătorii umani?

Unii oameni sunt îngrijorați de sistemele AI generative, în special de cele care reproduc ingeniozitatea umană prin crearea de narațiuni fictive sau de artă. Acest lucru are ca rezultat o discuție mai amplă despre limitările tehnologiei și influența acesteia asupra vieților umane. Oamenii pot vedea AI generativă ca un instrument de înlocuire a sarcinilor, deși astfel de tehnologii noi includ frecvent un aspect uman în buclă (HITL). Acest lucru ar putea duce la dezvoltarea de noi locuri de muncă.

Până în 2030, inteligența artificială va îmbunătăți economia mondială cu o valoare estimată de 15,7 trilioane de dolari, sau 26%. În ciuda faptului că AI va automatiza anumite industrii, studiile indică faptul că orice pierdere de locuri de muncă cauzate de automatizare va fi probabil mai mult decât contracarată pe termen lung. Acest lucru se datorează impactului economic mai mare pe care aceste noi tehnologii le-au făcut posibil. Gartner sugerează că, pentru a obține un avantaj competitiv, companiile ar trebui să utilizeze imediat AI generativă, ajustându-și dinamica forței de muncă, procesele de afaceri și instrumentele.

Care sunt provocările AI generative?

În timp ce AI generativă poate părea un fel de miracol de Crăciun atunci când o utilizați pentru prima dată, vine cu câteva capcane proprii. Prima provocare este că este greu de controlat. Deoarece IA generativă este capabilă de auto-învățare, comportamentul său este dificil de reglat și anticipat. Frecvent, rezultatele obținute cad cu mult sub – sau departe de – așteptări.

În plus, pentru ca algoritmii să îndeplinească sarcini, este necesară o cantitate enormă de date de antrenament. Cu date limitate de antrenament, veți primi doar rezultate repetitive și nu complet originale. Unele aplicații ridică îngrijorări cu privire la confidențialitatea datelor la nivel individual și la ramificațiile etice ale inteligenței artificiale.

În prezent, hype-ul în jurul IA generativă poate fi omniprezent, ceea ce face dificilă stabilirea așteptărilor pragmatice pentru rezultatele afacerii. Aceasta este cea mai mare provocare pe termenul apropiat; examinați cele mai actuale și populare cadre AI pentru a înțelege scopul și gama exactă a acestei tehnologii emergente - și transformați efectiv acest „miracol de Crăciun” în rezultate măsurabile!

Multumesc pentru lectura, si sarbatori fericite!