Генеративный искусственный интеллект (ИИ), подпитываемый передовыми алгоритмами и массивными наборами данных, позволяет машинам создавать оригинальный контент, революционизируя такие области, как искусство, музыка и рассказывание историй. Изучая закономерности в данных, генеративные модели ИИ открывают потенциал машин для создания реалистичных изображений, сочинения музыки и даже разработки целых виртуальных миров, раздвигая границы человеческого творчества.
Генеративный ИИ, объяснение
Генеративный ИИ — это передовая область, которая исследует потенциал машинного обучения для вдохновения человеческого творчества и создания оригинального материала. Генеративный ИИ — это подмножество искусственного интеллекта, связанное с созданием алгоритмов, которые могут производить свежую информацию или воспроизводить исторические шаблоны данных.
Он использует такие методы, как глубокое обучение и нейронные сети, для моделирования творческих процессов человека и получения уникальных результатов. Генеративный ИИ проложил путь для приложений, начиная от создания изображений и аудио и заканчивая рассказыванием историй и разработкой игр, используя алгоритмы и обучающие модели на огромных объемах данных.
И ChatGPT от OpenAI, и Bard от Google демонстрируют способность генеративного ИИ понимать и создавать текст, похожий на человеческий. Они имеют множество применений, включая чат-боты, создание контента, языковой перевод и творческое письмо. Идеи и методы, лежащие в основе этих моделей, более широко продвигают генеративный ИИ и его потенциал для улучшения взаимодействия человека и машины и художественного самовыражения.
Связанный: 5 инструментов ИИ для перевода
В этой статье будет рассказано о генеративном ИИ, его руководящих принципах, его влиянии на бизнес и этических проблемах, возникающих в связи с этой быстро развивающейся технологией.
Эволюция генеративного ИИ
Вот краткое изложение эволюции генеративного ИИ:
1932: Концепция генеративного ИИ появляется с ранней работой над системами, основанными на правилах, и генераторами случайных чисел, закладывая основу для будущих разработок. 1980-е: Область искусственного интеллекта испытывает всплеск интереса, что привело к развитию генеративных моделей, таких как разработка вероятностных графических моделей. 1990-е: Скрытые марковские модели стали широко использоваться в задачах распознавания речи и обработки естественного языка, представляя собой ранний пример генеративного моделирования. Начало 2000-х: байесовские сети и графические модели набирают популярность, позволяя делать вероятностные выводы и генеративное моделирование в различных областях. значительные достижения. 2014: Внедрение генеративно-состязательных сетей (GAN) Яном Гудфеллоу продвигает вперед область генеративного ИИ. GAN демонстрируют способность генерировать реалистичные изображения и становятся фундаментальной основой для генеративного моделирования. 2015–2017 гг.: Исследователи совершенствуют и улучшают GAN, вводя такие вариации, как условные GAN и глубокие сверточные GAN, обеспечивая высококачественный синтез изображений. 2018 г.: StyleGAN, a конкретная реализация GAN позволяет точно контролировать создание изображений, включая такие факторы, как стиль, поза и освещение. языковой перевод и обобщение. Настоящее время: Генеративный ИИ продолжает быстро развиваться, при этом текущие исследования сосредоточены на улучшении возможностей модели, решении этических проблем и изучении междоменных генеративных моделей, способных создавать мультимодальный контент.
Генеративный искусственный интеллект может добавить экономике триллионы долларов! @McKinsey_MGI
См.: https://t.co/iAd8UY0fNg.Генеративный ИИ окажет значительное влияние на все отрасли промышленности;
Генеративный ИИ может существенно увеличить трудозатраты… pic.twitter.com/5iYWolzrcb
— ИИ (@DeepLearn007) 25 июня 2023 г.
Как работает генеративный ИИ?
Используя алгоритмы и обучающие модели на огромных объемах данных, генеративный ИИ создает новый материал, точно отражающий закономерности и характеристики обучающих данных. В процедуре есть различные важные элементы и процессы:
Сбор данных
Первый этап заключается в составлении значительного набора данных, представляющих предмет или категорию контента, которые намерена создать генеративная модель ИИ. Набор данных с фотографиями животных с тегами может быть собран, например, если целью является создание реалистичных изображений животных.
Архитектура модели
Следующим шагом является выбор подходящей архитектуры генеративной модели. Популярные модели включают трансформаторы, вариационные автоэнкодеры (VAE) и GAN. Архитектура модели определяет, как данные будут изменяться и обрабатываться для создания нового контента.
Обучение
Используя собранный набор данных, модель обучается. Изменяя свои внутренние параметры, модель изучает основные закономерности и свойства данных во время обучения. Итеративная оптимизация используется в процессе обучения для постепенного увеличения способности модели создавать контент, очень похожий на обучающие данные.
Процесс генерации
После обучения модель может создавать новый контент путем выборки из наблюдаемого распределения обучающей выборки. Например, при создании фотографий модель может использовать случайный вектор шума в качестве входных данных для создания изображения, похожего на настоящее животное.
Оценка и доработка
Созданный материал подвергается экспертизе для определения его калибра и степени соответствия заданным свойствам. В зависимости от приложения для улучшения генерируемых выходных данных и разработки модели могут использоваться метрики оценки и человеческий вклад. Повторяющиеся циклы обратной связи способствуют улучшению разнообразия и качества контента.
Тонкая настройка и передача обучения
Предварительно обученные модели могут иногда служить отправной точкой для передачи обучения и тонкой настройки определенных наборов данных или задач. Перенос обучения — это стратегия, которая позволяет моделям использовать информацию из одной области в другую и работать лучше с меньшим количеством обучающих данных.
Крайне важно помнить, что точная работа генеративных моделей ИИ может меняться в зависимости от выбранной архитектуры и методов. Однако основная идея та же: модели обнаруживают закономерности в обучающих данных и создают новый контент на основе этих обнаруженных закономерностей.
Приложения генеративного ИИ
Генеративный ИИ изменил то, как мы создаем контент и взаимодействуем с ним, найдя множество приложений в самых разных отраслях. Реалистичные визуальные эффекты и анимация теперь могут быть созданы в изобразительном искусстве благодаря генеративному ИИ.
Способность художников создавать законченные пейзажи, персонажей и сценарии с поразительной глубиной и сложностью открыла новые возможности для цифрового искусства и дизайна. Общие алгоритмы искусственного интеллекта могут создавать уникальные мелодии, гармонии и ритмы в музыкальном контексте, помогая музыкантам в их творческих процессах и обеспечивая новое вдохновение.
Помимо творчества, генеративный ИИ значительно повлиял на такие области, как игры и здравоохранение. Он использовался в здравоохранении для создания искусственных данных для медицинских исследований, позволяя исследователям обучать модели и исследовать новые методы лечения, не ставя под угрозу конфиденциальность пациентов. Геймеры могут испытать более захватывающий игровой процесс, создавая динамические ландшафты и неигровых персонажей (NPC) с помощью генеративного ИИ.
Этические соображения
Развитие генеративного ИИ имеет огромный потенциал, но также поднимает важные этические вопросы. Одной из основных причин для беспокойства является дипфейк-контент, в котором используется контент, созданный ИИ, для обмана и влияния на людей. Дипфейки способны подорвать общественное доверие к визуальным средствам массовой информации и распространять ложную информацию.
Кроме того, генеративный ИИ может непреднамеренно продолжать усиливать предубеждения, присутствующие в обучающих данных. Система ИИ может создавать материалы, отражающие и усиливающие предубеждения, если данные, используемые для обучения моделей, необъективны. Это может иметь серьезные социальные последствия, такие как усиление стереотипов или маргинализация определенных сообществ.
Связанный: Что такое объяснимый ИИ (XAI)?
Исследователи и разработчики должны отдавать приоритет ответственной разработке ИИ для решения этих этических проблем. Это влечет за собой интеграцию систем для обеспечения открытости и объяснимости, тщательный отбор и разнообразие наборов обучающих данных, а также создание четких правил для ответственного применения технологий генеративного ИИ.
Источник: Сointеlеgrаph
