Generativ AI mətn, şəkillər, kod və ya digər məzmun növləri yarada bilən maşın öyrənmə sistemlərini geniş şəkildə təsvir edən süni intellekt texnologiyasının bir növüdür.
-nin modelləri generativ süni intellekt getdikcə daha çox onlayn alətlərə daxil edilir və chatbot istifadəçilərə sual və ya təlimatları giriş sahəsinə yazmağa imkan verir, bunun üzərinə AI modeli insana bənzər cavab yaradacaqdır.
-nin modelləri generativ süni intellekt kimi tanınan mürəkkəb kompüter prosesindən istifadə edirlər deep learning böyük məlumat dəstlərində ümumi nümunələri və tənzimləmələri təhlil etmək və sonra bu məlumatdan yeni və cəlbedici nəticələr yaratmaq üçün istifadə etmək. Modellər bunu insan beyninin məlumatı emal etməsindən və şərh etməsindən və zamanla ondan öyrənməsindən sərbəst şəkildə ilhamlanan neyron şəbəkələri kimi tanınan maşın öyrənmə üsullarını daxil etməklə edir.
Bir nümunə vermək üçün bir model qidalandırmaq generativ süni intellekt böyük həcmdə hekayə ilə, zaman keçdikcə model süjet strukturu, personajlar, mövzular, povest cihazları və s. kimi hekayənin elementlərini müəyyən edə və təkrar istehsal edə bilər.
-nin modelləri generativ süni intellekt texnikaları sayəsində əldə etdikləri və yaratdıqları məlumatlar artdıqca daha təkmilləşirlər deep learning və neyron şəbəkəsi aşağıda. Nəticədə, bir şablon daha çox məzmun yaradır generativ süni intellekt, onun nəticələri daha inandırıcı və insana bənzəyir.
-nin populyarlığıgenerativ süni intellekt 2023-cü ildə, əsasən proqramlar sayəsində partladı GPT söhbəti e SLAB di OpenAI. Bundan əlavə, texnologiyaların sürətli inkişafı süni intellekt, təbii dil emal kimi, etmişdirgenerativ süni intellekt miqyasda istehlakçılar və məzmun yaradıcıları üçün əlçatandır.
Böyük texnoloji şirkətlər Google, Microsoft, Amazon, Meta və digərlərinin hamısı öz inkişaf alətlərini sıraya qoyaraq, geniş miqyasda sürətlə irəlilədilər. generativ süni intellekt bir neçə ay ərzində.
Çoxsaylı alətlər var generativ süni intellekt, baxmayaraq ki, mətn və şəkil yaratma modelləri, yəqin ki, ən yaxşı məlumdur. -nin modelləri generativ süni intellekt onlar adətən mətn, şəkil, video və ya musiqi parçası olsun, istənilən nəticəni əldə etmək üçün onları istiqamətləndirən bir mesaj təqdim edən istifadəçiyə etibar edirlər, baxmayaraq ki, bu həmişə belə olmur.
Müxtəlif növ generativ süni intellekt modelləri var, hər biri xüsusi problemlər və tapşırıqlar üçün nəzərdə tutulub. Bunları geniş şəkildə aşağıdakı növlərə bölmək olar.
Transformer-based modelsTransformator əsaslı modellər sözlər və cümlələr kimi ardıcıl məlumatlar arasındakı əlaqələri başa düşmək üçün böyük məlumat dəstləri üzərində öyrədilir. tərəfindən dəstəklənir deep learning, bu süni intellekt modelləri NLP-ni yaxşı bilir və dilin strukturunu və kontekstini başa düşür və onları mətn yaratmaq tapşırıqları üçün yaxşı uyğunlaşdırır. ChatGPT-3 və Google Bard transformator əsaslı generativ AI modellərinə nümunədir.
Generative adversarial networksGAN-lar bir generator və diskriminator kimi tanınan iki neyron şəbəkədən ibarətdir və onlar orijinal görünüşlü məlumatlar yaratmaq üçün bir-birinə qarşı işləyirlər. Adından da göründüyü kimi, generatorun rolu təklifə əsaslanan görüntü kimi inandırıcı bir nəticə yaratmaqdır, eyni zamanda diskriminator sözügedən görüntünün həqiqiliyini qiymətləndirmək üçün işləyir. Zaman keçdikcə hər bir komponent öz rollarında təkmilləşərək daha inandırıcı nəticələr əldə edir. Həm DALL-E, həm də Midjourney GAN əsaslı generativ AI modellərinə nümunədir.
Variational autoencodersVAE-lər məlumatları şərh etmək və yaratmaq üçün iki şəbəkədən istifadə edirlər: bu halda o, kodlayıcı və dekoderdir. Kodlayıcı giriş məlumatlarını götürür və onu sadələşdirilmiş formata sıxır. Sonra dekoder bu sıxılmış məlumatı götürür və onu orijinal verilənlərə bənzəyən, lakin tamamilə eyni olmayan yeni bir şeyə çevirir.
Nümunə olaraq, təlim məlumatları kimi fotoşəkillərdən istifadə edərək insan üzlərini yaratmaq üçün kompüter proqramını öyrətmək olar. Proqram zaman keçdikcə insanların üzlərinin fotoşəkillərini gözlərin, burunun, ağızın, qulaqların və s. ölçüləri və forması kimi bir neçə vacib xüsusiyyətə ixtisar edərək sadələşdirməyi və sonra onlardan yeni üzlər yaratmaq üçün istifadə etməyi öyrənir.
Multimodal modelsMultimodal modellər mətn, şəkillər və audio kimi bir neçə növ məlumatı eyni anda başa düşə və emal edə bilər ki, bu da onlara daha mürəkkəb çıxışlar yaratmağa imkan verir. Məsələn, mətn sorğusuna əsaslanan şəkil yarada bilən süni intellekt modeli, eləcə də şəkil sorğusunun mətn təsviri ola bilər. FROM-E 2 e OpenAI tərəfindən GPT-4 multimodal modellərə misaldır.
Bizneslər üçün səmərəlilik, şübhəsiz ki, generativ AI-nin ən cəlbedici faydasıdır, çünki o, bizneslərə xüsusi tapşırıqları avtomatlaşdırmağa və vaxt, enerji və resursları daha vacib strateji məqsədlərə yönəltməyə imkan verə bilər. Bu, əmək xərclərinin azalmasına, əməliyyat səmərəliliyinin artmasına və müəyyən biznes proseslərinin icra edilib-edilməməsinə dair yeni anlayışlara səbəb ola bilər.
Mütəxəssislər və məzmun yaradıcıları üçün generativ süni intellekt alətləri ideyanın yaradılması, məzmunun planlaşdırılması və planlaşdırma, axtarış sisteminin optimallaşdırılması, marketinq, auditoriya cəlb edilməsi, tədqiqat və redaktə və potensial olaraq daha çox məsələlərdə kömək edə bilər. Yenə də əsas təklif olunan fayda səmərəlilikdir, çünki generativ süni intellekt alətləri istifadəçilərə müəyyən tapşırıqlara sərf etdikləri vaxtı azaltmağa kömək edə bilər ki, onlar enerjilərini başqa yerə sərf etsinlər. Bununla belə, generativ AI modellərinə əl ilə nəzarət və nəzarət son dərəcə vacib olaraq qalır.
Generativ süni intellekt çoxsaylı sənaye sektorlarında öz yerini tapıb və sürətlə kommersiya və istehlak bazarlarına doğru genişlənir. McKinsey hesab edir ki, 2030-cu ilə qədər hazırda ABŞ-da iş saatlarının təxminən 30%-ni təşkil edən tapşırıqlar generativ süni intellektin sürətləndirilməsi sayəsində avtomatlaşdırıla bilər.
Müştəri xidmətində süni intellektlə işləyən chatbotlar və virtual köməkçilər şirkətlərə cavab vaxtlarını azaltmağa və ümumi müştəri suallarını tez bir zamanda həll etməyə kömək edir, bununla da işçilərin üzərinə düşən yükü azaldır. Proqram təminatının hazırlanmasında generativ süni intellekt alətləri daha böyük problemlərə çevrilməzdən əvvəl kodu nəzərdən keçirmək, səhvləri vurğulamaq və potensial həll yollarını təklif etməklə tərtibatçılara daha təmiz və səmərəli kodlamağa kömək edir. Eyni zamanda, yazıçılar tez-tez qarışıq nəticələrə baxmayaraq, esseləri, məqalələri və digər yazılı işləri planlaşdırmaq, tərtib etmək və nəzərdən keçirmək üçün generativ AI vasitələrindən istifadə edə bilərlər.
Generativ süni intellektdən istifadə sənayedən sənayeyə dəyişir və bəzilərində digərlərindən daha çox qurulub. Cari və təklif olunan istifadə hallarına aşağıdakılar daxildir:
Generativ süni intellekt alətlərinin və xüsusən də ictimaiyyət üçün əlçatan olanların istifadəsi ilə bağlı əsas narahatlıq onların dezinformasiya və zərərli məzmun yayma potensialıdır. Bunun təsiri stereotiplərin, nifrət nitqinin və zərərli ideologiyaların davam etdirilməsindən tutmuş şəxsi və peşəkar reputasiyanın zədələnməsinə, hüquqi və maliyyə nəticələri təhlükəsinə qədər geniş və ağır ola bilər. Hətta generativ süni intellektdən sui-istifadənin və ya yanlış idarə olunmasının milli təhlükəsizliyi riskə ata biləcəyi irəli sürülüb.
Bu risklər siyasətçilərdən də yan keçməyib. 2023-cü ilin aprelində Avropa İttifaqı təklif etdi generativ AI üçün yeni müəllif hüququ qaydaları Bu, şirkətlərdən generativ süni intellekt alətlərini inkişaf etdirmək üçün istifadə olunan müəllif hüquqları ilə qorunan materialı açıqlamağı tələb edəcək. Bu qaydalar iyun ayında Avropa Parlamenti tərəfindən səsə qoyulan qanun layihəsində təsdiq edilib və bu qanun layihəsində Aİ-yə üzv ölkələrdə süni intellektdən istifadəyə dair ciddi məhdudiyyətlər, o cümlədən ictimai yerlərdə real vaxt rejimində üz tanıma texnologiyasına təklif edilən qadağa da daxil edilib.
Generativ süni intellekt vasitəsilə tapşırıqların avtomatlaşdırılması həm də McKinsey tərəfindən vurğulandığı kimi işçi qüvvəsi və iş yerlərinin dəyişdirilməsi ilə bağlı narahatlıqları artırır. Məsləhətçi qrupuna görə, avtomatlaşdırma indidən 12-cu ilə qədər 2030 milyon karyera keçidinə səbəb ola bilər, iş yerlərinin itirilməsi ofis dəstəyi, müştəri xidməti və yemək xidmətində cəmləşir. Hesabatda ofis işçilərinə tələbin “... pərakəndə satış işçiləri üçün 1,6, inzibati köməkçilər üçün 830.000 və kassirlər üçün 710.000 itkilərə əlavə olaraq, 630.000 milyon iş yeri azala biləcəyi təxmin edilir.
Generativ AI və ümumi AI eyni sikkənin müxtəlif tərəflərini təmsil edir. Hər ikisi süni intellekt sahəsinə aiddir, lakin birincisi ikincinin alt növüdür.
Generativ AI təlim məlumatlarından öyrənilən modellərdən yeni məzmun yaratmaq üçün GAN, VAE və ya LLM kimi müxtəlif maşın öyrənmə üsullarından istifadə edir. Bu çıxışlar mətn, şəkillər, musiqi və ya rəqəmsal şəkildə təmsil oluna bilən hər hansı başqa şey ola bilər.
Süni ümumi intellekt kimi də tanınan süni ümumi intellekt, geniş mənada insana bənzər intellektə və muxtariyyətə malik olan kompüter sistemləri və robototexnika anlayışına istinad edir. Bu, hələ də elmi fantastikanın materialıdır: düşünün Disney Pixar-ın WALL-E, 2004-cü ildəki I, Robotdan Sonny və ya Stenli Kubrikin 9000: Kosmos Odisseyindəki bədxah süni intellekt HAL 2001. Mövcud süni intellekt sistemlərinin əksəriyyəti “dar AI” nümunələridir, çünki onlar çox xüsusi tapşırıqlar üçün nəzərdə tutulub.
Yuxarıda təsvir edildiyi kimi, generativ süni intellekt süni intellektin alt sahəsidir. Generativ AI modelləri məlumatları emal etmək və yaratmaq üçün maşın öyrənmə üsullarından istifadə edir. Ümumiyyətlə, süni intellekt qərar qəbul etmə və NLP kimi insan zəkasını tələb edən vəzifələri yerinə yetirə bilən kompüterlər anlayışına aiddir.
Maşın öyrənməsi süni intellektin əsas komponentidir və kompüterə müəyyən bir tapşırığı yerinə yetirməyi öyrətmək məqsədi ilə məlumatlara kompüter alqoritmlərinin tətbiqinə aiddir. Maşın öyrənməsi süni intellekt sistemlərinə öyrənilmiş nümunələr əsasında məlumatlı qərarlar və ya proqnozlar verməyə imkan verən prosesdir.
Generativ süni intellektin sürətlə artması heç bir azalma əlaməti göstərmir və daha çox şirkət rəqəmsallaşma və avtomatlaşdırmanı mənimsədikcə, generativ süni intellekt sənayenin gələcəyində mərkəzi rol oynamağa hazırlaşır. Generativ süni intellektin imkanları artıq məzmunun yaradılması, proqram təminatının inkişafı və tibb kimi sahələrdə dəyərli olduğunu sübut edib və texnologiya inkişaf etməyə davam etdikcə, onun tətbiqləri və istifadə halları genişlənəcək.
Bununla belə, generativ süni intellektin bizneslərə, fərdlərə və bütövlükdə cəmiyyətə təsiri onun təqdim etdiyi riskləri necə həll etməyimizdən asılıdır. Süni intellektin istifadə olunmasını təmin etmək etik cəhətdən qərəzliyi minimuma endirmək, şəffaflığı və hesabatlılığı artırmaq və dəstəkləmək idarəetmə tənzimləmənin texnologiyanın sürətli təkamülü ilə ayaqlaşmasını təmin etmək artıq bir problem olmaqla yanaşı, məlumatların toplanması çox vacib olacaq. Eyni şəkildə, hər hansı mənfi nəticələri azaltmaqla generativ AI-nin bütün potensialından istifadə etməyə ümid etsək, avtomatlaşdırma və insan iştirakı arasında tarazlığın tapılması vacib olacaq.
Ercole Palmeri
Kataniya poliklinikasında Apple Vision Pro kommersiya görüntüləyicisi ilə oftalmoplastika əməliyyatı həyata keçirilib...
Rəngləmə yolu ilə incə motor bacarıqlarının inkişafı uşaqları yazı kimi daha mürəkkəb bacarıqlara hazırlayır. Rəngləmək üçün…
Dəniz sektoru 150 milyardlıq bazara doğru irəliləyən əsl qlobal iqtisadi gücdür...
Keçən bazar ertəsi Financial Times OpenAI ilə müqavilə elan etdi. FT dünya səviyyəli jurnalistikasına lisenziya verir...