Генеративный искусственный интеллект (ИИ), подпитываемый передовыми алгоритмами и огромными массивами данных, позволяет машинам создавать оригинальный контент, революционизируя такие области, как искусство, музыка и повествование. Обучаясь на основе закономерностей в данных, модели генеративного ИИ раскрывают потенциал машин для создания реалистичных изображений, сочинения музыки и даже создания целых виртуальных миров, расширяя границы человеческого творчества.

Генеративный искусственный интеллект, объяснение

Генеративный ИИ - это передовая область, которая изучает потенциал машинного обучения для вдохновения человеческого творчества и создания оригинального материала. Генеративный ИИ - это подмножество искусственного интеллекта, занимающееся созданием алгоритмов, которые могут производить свежую информацию или воспроизводить исторические модели данных.

Он использует такие методы, как глубокое обучение и нейронные сети, для имитации творческих процессов человека и получения уникальных результатов. Генеративный ИИ открыл путь для самых разных приложений - от генерации изображений и звука до создания рассказов и игр - благодаря использованию алгоритмов и обучению моделей на огромных объемах данных.

И OpenAI's ChatGPT, и Google's Bard демонстрируют способность генеративного ИИ понимать и создавать человекоподобную письменность. Они находят разнообразное применение, включая чат-боты, создание контента, перевод языка и творческое письмо. Идеи и методы, лежащие в основе этих моделей, способствуют развитию генеративного ИИ в более широком смысле и его потенциала для улучшения человеко-машинного взаимодействия и художественного выражения.

В этой статье мы расскажем о генеративном ИИ, его руководящих принципах, его влиянии на бизнес и этических вопросах, поднимаемых этой быстро развивающейся технологией.

Эволюция генеративного искусственного интеллекта

Вот краткое описание эволюции генеративного ИИ:

  • 1932: Концепция генеративного ИИ появляется благодаря ранней работе над системами, основанными на правилах, и генераторами случайных чисел, закладывая основу для будущих разработок.
  • 1950-1960-е годы: Исследователи изучают ранние методы распознавания образов и генеративные модели, включая разработку ранних искусственных нейронных сетей.
  • 1980s: Область искусственного интеллекта переживает всплеск интереса, что приводит к развитию генеративных моделей, таких как разработка вероятностных графических моделей.
  • 1990-е годы: 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 проводить вероятностные выводы и генеративное моделирование в различных областях.
  • 2012: Глубокое обучение, а именно глубокие нейронные сети, начали привлекать внимание и произвели революцию в области генеративного ИИ, проложив путь для значительных достижений.
  • 2014: Представление Иэном Гудфеллоу генеративных состязательных сетей (GANs) продвинуло область генеративного ИИ вперед. GANs демонстрируют способность генерировать реалистичные изображения и становятся фундаментальной основой для генеративного моделирования.
  • 2015-2017: Исследователи совершенствуют и улучшают GAN, внедряя такие варианты, как условные GAN и глубокие конволюционные GAN, позволяющие осуществлять высококачественный синтез изображений.
  • 2018: StyleGAN, специфическая реализация GANs, позволяет осуществлять тонкий контроль над созданием изображений, включая такие факторы, как стиль, поза и освещение.
  • 2019-2020: Трансформеры - изначально разработанные для задач обработки естественного языка - показывают перспективность в генеративном моделировании и становятся влиятельными в генерации текстов, переводе языка и обобщении.
  • Присутствуют: Генеративный ИИ продолжает быстро развиваться, и текущие исследования сосредоточены на улучшении возможностей моделей, решении этических проблем и изучении междоменных генеративных моделей, способных создавать мультимодальный контент.

Генеративный искусственный интеллект может принести экономике триллионы долларов дополнительной стоимости! @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

- AI (@DeepLearn007) 25 июня 2023 г.

Как работает генеративный ИИ?

С помощью алгоритмов и обучающих моделей на огромных объемах данных генеративный ИИ создает новый материал, в точности отражающий закономерности и черты обучающих данных. В этой процедуре присутствуют различные важнейшие элементы и процессы:

Сбор данных

На первом этапе необходимо собрать большой набор данных, представляющих предмет или категорию контента, который должна создать генеративная модель ИИ. Например, если целью является создание реалистичных изображений животных, необходимо собрать набор данных, содержащий фотографии животных с метками.

Архитектура модели

Следующим шагом является выбор подходящей архитектуры генеративной модели. Популярные модели включают трансформаторы, вариационные автоэнкодеры (VAEs) и GANs. Архитектура модели определяет, как данные будут изменяться и обрабатываться для получения нового контента.

Обучение

Используя собранный набор данных, проводится обучение модели. Изменяя свои внутренние параметры, модель изучает основные закономерности и свойства данных в процессе обучения. Итеративная оптимизация используется в процессе обучения для постепенного увеличения способности модели производить контент, который очень похож на обучающие данные.

Процесс генерации

После обучения модель может создавать новый контент путем выборки из наблюдаемого распределения обучающего набора. Например, при создании фотографий модель может использовать случайный вектор шума в качестве входного сигнала для создания изображения, похожего на реальное животное.

Оценка и уточнение

Созданный материал исследуется для определения его калибра и степени соответствия задуманным атрибутам. В зависимости от приложения, метрики оценки и человеческий вклад могут быть использованы для улучшения сгенерированного результата и развития модели. Итеративные контуры обратной связи способствуют улучшению разнообразия и качества контента.

Тонкая настройка и трансфертное обучение

Предварительно обученные модели иногда могут служить отправной точкой для трансферного обучения и тонкой настройки определенных наборов данных или задач. Трансферное обучение - это стратегия, которая позволяет моделям использовать информацию из одной области в другую и работать лучше при меньшем количестве обучающих данных.

Важно помнить, что точная работа генеративных моделей ИИ может меняться в зависимости от выбранной архитектуры и методов. Однако фундаментальная идея остается неизменной: модели обнаруживают закономерности в обучающих данных и создают новый контент на основе этих обнаруженных закономерностей.

Применение генеративного искусственного интеллекта

Генеративный ИИ изменил то, как мы создаем контент и взаимодействуем с ним, найдя множество применений в самых разных отраслях. Благодаря генеративному ИИ в изобразительном искусстве теперь можно создавать реалистичные визуальные образы и анимацию.

Способность художников создавать целые пейзажи, персонажей и сценарии с поразительной глубиной и сложностью открыла новые возможности для цифрового искусства и дизайна. Алгоритмы искусственного интеллекта могут создавать уникальные мелодии, гармонии и ритмы в контексте музыки, помогая музыкантам в их творческом процессе и обеспечивая свежее вдохновение.

Помимо творческих искусств, генеративный ИИ оказал значительное влияние на такие области, как игры и здравоохранение. В здравоохранении он используется для создания искусственных данных для медицинских исследований, позволяя исследователям обучать модели и изучать новые методы лечения без угрозы для конфиденциальности пациентов. Игроки могут наслаждаться более захватывающим игровым процессом, создавая динамические ландшафты и неигровых персонажей (NPC) с помощью генеративного ИИ.

Этические соображения

Развитие генеративного ИИ имеет огромный потенциал, но оно также поднимает значительные этические вопросы. Одним из основных поводов для беспокойства является глубоко подделанный контент, который использует созданный ИИ контент для обмана и влияния на людей. Глубокие подделки способны подорвать доверие общества к визуальным медиа и распространить ложную информацию.

Кроме того, генеративный ИИ может непреднамеренно продолжать усиливать предубеждения, присутствующие в обучающих данных. Система ИИ может создавать материалы, отражающие и укрепляющие предрассудки, если данные, используемые для обучения моделей, являются предвзятыми. Это может иметь серьезные последствия для общества, такие как усиление стереотипов или маргинализация определенных сообществ.

Исследователи и разработчики должны уделять приоритетное внимание ответственному развитию ИИ, чтобы решить эти этические проблемы. Это подразумевает интеграцию систем для обеспечения открытости и объяснимости, тщательный отбор и диверсификацию наборов обучающих данных, а также создание четких правил ответственного применения технологий генеративного ИИ.

Источник