Расшифровка магии генеративного ИИ и того, как он работает

За последние несколько месяцев вы, возможно, видели, как люди в вашей сети используют ИИ для создания и распространения оригинальных произведений искусства. Возможно, вы даже видели эстетически измененные селфи, которые отражают стиль искусства эпохи Возрождения или включают сюрреалистические сценарии. Эта технология, ставшая «вирусной», называется генеративным искусственным интеллектом.

Для конечного пользователя генеративный ИИ кажется почти волшебным — это чудо, как веб-приложение может давать 100% оригинальные ответы на уникальные действия человека, начиная от набора слов для визуализации и заканчивая написанием сценариев! Это своего рода «рождественское чудо» происходит из-за того, что технология скрывает свою внутреннюю работу (которая опирается на интенсивную обработку данных и сложный анализ) и представляет только конечные результаты.

По случаю этого праздничного сезона мы раскрываем инновацию ИИ, которая регулярно попадает в заголовки: генеративный ИИ. В чем сила магии генеративного ИИ? Давайте расшифруем эту увлекательную технологию.

Что такое Генеративный ИИ? Определение и значение

Генеративный ИИ (Gen-AI) — это форма ИИ, которая генерирует новый материал, такой как литература, графика и музыка. Эти системы построены на массивных наборах данных и производят свежий материал, сравнимый с учебными примерами, с использованием методов машинного обучения.

Обычно это относится к автоматическим и полуавтоматическим методам машинного обучения, которые позволяют компьютерам использовать существующие данные, такие как слова, видео и аудиофайлы, изображения или даже код, для создания нового контента. Цель состоит в том, чтобы производить совершенно уникальные артефакты, которые кажутся подлинными.

Согласно Gartner, ожидается, что генеративный ИИ изменит, среди прочего, разработку цифровых продуктов. Это повысит качество, производительность и доступность цифровых продуктов, сократив время их выхода на рынок. Это одно из многих коммерческих преимуществ генеративного ИИ, помимо его чисто волшебного качества. Технологии особенно важны в творческих областях, таких как маркетинг и дизайн, включая промышленные дисциплины, такие как архитектура.

Как работает генеративный ИИ?

Термин генеративный ИИ используется для описания любой формы искусственного интеллекта, который создает свежие цифровые изображения, видео, аудио, текст или код, используя неконтролируемые методы обучения. Его внутренняя работа может варьироваться от одного решения к другому. Тем не менее, есть несколько общих фактов о магии поколения ИИ, независимо от того, как он упакован.

Во-первых, он отличается от дискриминационного ИИ, который проводит классификацию входных данных, что в данном случае подразумевается под «дискриминационным». Цель алгоритма различающего обучения состоит в том, чтобы судить о поступающих входных данных на основе того, что было изучено во время обучения. Напротив, целью генеративной модели ИИ является создание синтетических данных.

На этапе обучения этим моделям ИИ предоставляется ограниченное количество параметров. По сути, эта стратегия заставляет модель формулировать свои собственные суждения о наиболее важных характеристиках обучающих данных.

Технология генеративного ИИ может быть трех типов:

• Генеративно-состязательные сети или GAN : технологии, способные генерировать визуальные или мультимедийные выходные данные как из изображений, так и из языковых входов.
• Модели на основе преобразователя . Такие технологии, как языковые модели с генеративным предварительным обучением (GPT), могут использовать данные из Интернета для создания текстовых материалов, таких как статьи на веб-сайтах, пресс-релизы и технические документы.
• Вариационные автокодировщики : кодировщик кодирует входные данные как сжатый код, а декодер распаковывает этот код и воспроизводит исходную информацию.

Генеративный ИИ (особенно GAN) часто носит полуконтролируемый характер. Полууправляемое обучение ИИ эффективно использует помеченные учебные примеры для контролируемого обучения наряду с немаркированными учебными материалами для обучения без учителя. Использование неразмеченных данных облегчает разработку систем, которые могут создавать модели прогнозирования за пределами диапазона размеченных данных.

Несмотря на то, что генеративный ИИ часто связывают с дипфейками, он становится все более важным инструментом для автоматизации повторяющихся процедур, являющихся частью любого творческого упражнения.

Где генеративный ИИ может творить чудеса? Лучшие варианты использования

Вот наиболее многообещающие реализации генеративного ИИ:

1. Генерация изображений для иллюстраций

Используя генеративный ИИ, люди могут преобразовывать слова в визуальные эффекты и создавать реалистичную графику на основе определенного контекста, темы или места. Важно применять эти графические элементы по стратегическим причинам, например, при разработке креативов для маркетинговых кампаний.

2. Преобразование изображения в фотографию

На основе рудиментарного рисунка или наброска можно создать реалистическое изображение. Это находит применение в дизайне карт, визуализации результатов рентгеновских снимков и многом другом. Этот конкретный вариант использования генеративного ИИ чрезвычайно важен для сектора здравоохранения.

3. Генерация изображений

Он включает в себя изменение внешних характеристик изображения, таких как его цвет, материал или форма, при сохранении его основных свойств. Примером этого может быть преобразование дневной фотографии в ночную. Это находит применение в таких секторах, как розничная торговля и видео/видеонаблюдение.

4. Оптимизация музыкального опыта

Можно использовать технологии разработки аудио для создания свежих аудиоматериалов для рекламы и других творческих целей. Генеративный ИИ может даже создавать короткие клипы или аудиофрагменты, которые улучшают качество прослушивания музыки на других платформах, таких как социальные сети или Spotify.

5. Генерация текста

В секторах маркетинга, игр и коммуникаций генеративный ИИ часто используется для создания диалогов, заголовков и рекламы. Эти возможности можно использовать в чатах в режиме реального времени с потребителями или для создания сведений о продукте, блогов и материалов в социальных сетях.

6. Конструкция оборудования

Генеративный ИИ может генерировать компоненты и узлы машин. Он может оптимизировать дизайн с учетом эффективности материалов, четкости и эффективности производства. В некоторых случаях дизайн можно загрузить в машину для 3D-печати, чтобы получить деталь на 100 % автоматически — это настоящее чудо!

7. Кодирование

Разработка программного обеспечения — еще одно применение генеративного ИИ из-за его способности генерировать код без необходимости кодирования человеком. Разработка кода доступна как профессионалам, так и нетехническим людям. При таком подходе генеративный ИИ представляет собой следующий шаг в эволюции разработки приложений без кода.

Сможет ли генеративный ИИ заменить людей?

Некоторые люди обеспокоены генеративными системами ИИ, особенно теми, которые воспроизводят человеческую изобретательность, создавая вымышленные рассказы или искусство. Это приводит к более широкому обсуждению ограничений технологий и их влияния на жизнь людей. Люди могут рассматривать генеративный ИИ как инструмент замены задач, хотя такие новые технологии часто включают в себя аспект «человек в цикле» (HITL). Это может привести к созданию новых рабочих мест.

К 2030 году ИИ улучшит мировую экономику на 15,7 трлн долларов, или на 26%. Несмотря на то, что ИИ автоматизирует определенные отрасли, исследования показывают, что любые потери рабочих мест, вызванные автоматизацией, вероятно, будут более чем компенсированы в долгосрочной перспективе. Это связано с большим экономическим воздействием, которое эти новые технологии сделали возможными. Gartner предполагает, что для того, чтобы получить конкурентное преимущество, предприятия должны немедленно использовать генеративный ИИ, изменив динамику своей рабочей силы, бизнес-процессы и инструменты.

Каковы проблемы генеративного ИИ?

Хотя генеративный ИИ может показаться чем-то вроде рождественского чуда, когда вы впервые его используете, у него есть несколько подводных камней. Первая проблема заключается в том, что это трудно контролировать. Поскольку генеративный ИИ способен к самообучению, его поведение трудно регулировать и прогнозировать. Часто получаемые результаты оказываются значительно ниже или далеки от ожидаемых.

Кроме того, для выполнения задач алгоритмами требуется огромное количество обучающих данных. С ограниченными тренировочными данными вы получите только повторяющиеся и не совсем оригинальные результаты. Некоторые приложения вызывают опасения по поводу конфиденциальности данных на индивидуальном уровне и этических последствий искусственного интеллекта.

В настоящее время ажиотаж вокруг генеративного ИИ может быть повсеместным, что затрудняет установление прагматических ожиданий в отношении результатов бизнеса. Это самая большая проблема в ближайшем будущем; изучите самые современные и популярные фреймворки ИИ, чтобы понять точные масштабы и спектр этой новой технологии — и на самом деле превратите это «рождественское чудо» в измеримые результаты!

Спасибо за чтение, и счастливых праздников!