Generative AI е вид технология за изкуствен интелект, която широко описва системи за машинно обучение, които могат да генерират текст, изображения, код или други видове съдържание.
Моделите на генеративен изкуствен интелект все повече се включват в онлайн инструменти и chatbot които позволяват на потребителите да въвеждат въпроси или инструкции в поле за въвеждане, при което AI моделът ще генерира човешки отговор.
Моделите на генеративен изкуствен интелект те използват сложен компютърен процес, известен като deep learning за анализиране на общи модели и подредби в големи масиви от данни и след това използване на тази информация за създаване на нови и завладяващи резултати. Моделите правят това, като включват техники за машинно обучение, известни като невронни мрежи, които са вдъхновени от начина, по който човешкият мозък обработва и интерпретира информация и след това се учи от нея с течение на времето.
За да дадем пример, хранене на модел на генеративен изкуствен интелект с големи количества разказ, с течение на времето моделът ще може да идентифицира и възпроизведе елементите на една история, като структура на сюжета, герои, теми, наративни средства и т.н.
Моделите на генеративен изкуствен интелект те стават по-сложни, тъй като данните, които получават и генерират, се увеличават, отново благодарение на техниките на deep learning и невронна мрежа По-долу. В резултат на това колкото повече съдържание генерира един шаблон генеративен изкуствен интелект, толкова по-убедителни и човешки стават резултатите му.
Популярността нагенеративен изкуствен интелект експлодира през 2023 г., до голяма степен благодарение на програмите ChatGPT e DALL-E di OpenAI. Освен това бързото развитие на технологиите изкуствен интелект, подобно на обработката на естествен език, направигенеративен изкуствен интелект достъпни за потребителите и създателите на съдържание в мащаб.
Големите технологични компании бързо се нахвърлиха, като Google, Microsoft, Amazon, Meta и други подредиха свои собствени инструменти за разработка. генеративен изкуствен интелект в рамките на няколко месеца.
Има много инструменти генеративен изкуствен интелект, въпреки че моделите за генериране на текст и изображения са може би най-известните. Моделите на генеративен изкуствен интелект те обикновено разчитат на потребител, предоставящ съобщение, което ги насочва към получаване на желания резултат, било то текст, изображение, видео или музикално произведение, въпреки че това не винаги е така.
Има различни видове генеративни AI модели, всеки от които е предназначен за специфични предизвикателства и задачи. Те могат да бъдат широко класифицирани в следните типове.
Transformer-based modelsБазираните на трансформатор модели се обучават на големи набори от данни, за да разберат връзките между последователна информация, като думи и изречения. С подкрепата на deep learning, тези AI модели обикновено са добре запознати с NLP и разбират структурата и контекста на езика, което ги прави много подходящи за задачи за генериране на текст. ChatGPT-3 и Google Bard са примери за базирани на трансформатор генеративни AI модели.
Generative adversarial networksGAN се състоят от две невронни мрежи, известни като генератор и дискриминатор, които по същество работят една срещу друга, за да създадат автентично изглеждащи данни. Както подсказва името, ролята на генератора е да генерира убедителен изход, като например изображение, базирано на предложение, докато дискриминаторът работи, за да оцени автентичността на споменатото изображение. С течение на времето всеки компонент се подобрява в съответните си роли, постигайки по-убедителни резултати. И DALL-E, и Midjourney са примери за базирани на GAN генеративни AI модели.
Variational autoencodersVAE използват две мрежи за интерпретиране и генериране на данни: в този случай това е енкодер и декодер. Кодерът приема входните данни и ги компресира в опростен формат. След това декодерът взема тази компресирана информация и я реконструира в нещо ново, което прилича на оригиналните данни, но не е съвсем същото.
Пример би бил обучението на компютърна програма за генериране на човешки лица, използвайки снимки като данни за обучение. С течение на времето програмата се научава да опростява снимките на лицата на хората, като ги намалява до няколко важни характеристики, като размера и формата на очите, носа, устата, ушите и т.н., и след това да ги използва за създаване на нови лица.
Multimodal modelsМултимодалните модели могат да разбират и обработват множество типове данни наведнъж, като текст, изображения и аудио, което им позволява да създават по-сложни изходи. Пример би бил AI модел, който може да генерира изображение въз основа на текстова подкана, както и текстово описание на подкана за изображение. ОТ-Е 2 д GPT-4 от OpenAI са примери за мултимодални модели.
За бизнеса ефективността е може би най-завладяващото предимство на генеративния AI, защото може да позволи на бизнеса да автоматизира специфични задачи и да фокусира времето, енергията и ресурсите върху по-важни стратегически цели. Това може да доведе до по-ниски разходи за труд, повишена оперативна ефективност и нови прозрения за това дали определени бизнес процеси се изпълняват или не.
За професионалистите и създателите на съдържание генеративните AI инструменти могат да помогнат при генериране на идеи, планиране и планиране на съдържание, оптимизиране на търсачките, маркетинг, ангажиране на публиката, проучване и редактиране и потенциално повече. Отново основната предложена полза е ефективността, тъй като генеративните AI инструменти могат да помогнат на потребителите да намалят времето, което отделят за определени задачи, така че да могат да инвестират енергията си другаде. Въпреки това, ръчният надзор и контрол на генеративни AI модели остават изключително важни.
Generative AI е намерил опора в много индустриални сектори и бързо се разширява в търговските и потребителските пазари. McKinsey изчислява че до 2030 г. задачите, които в момента представляват около 30% от работните часове в Съединените щати, могат да бъдат автоматизирани, благодарение на ускоряването на генеративния изкуствен интелект.
В обслужването на клиенти чатботовете и виртуалните асистенти, задвижвани от изкуствен интелект, помагат на компаниите да намалят времето за реакция и бързо да се справят с често срещаните въпроси на клиентите, като намаляват тежестта върху персонала. При разработката на софтуер генеративните AI инструменти помагат на разработчиците да кодират по-чисто и ефективно, като преглеждат кода, подчертават грешки и предлагат потенциални решения, преди те да станат по-големи проблеми. Междувременно писателите могат да използват генеративни AI инструменти за планиране, изготвяне и преразглеждане на есета, статии и друга писмена работа, макар и често със смесени резултати.
Използването на генеративен AI варира от индустрия до индустрия и е по-утвърдено в някои, отколкото в други. Настоящите и предложените случаи на употреба включват следното:
Основно безпокойство относно използването на генеративни AI инструменти – и особено тези, достъпни за обществеността – е техният потенциал да разпространяват дезинформация и вредно съдържание. Въздействието от това може да бъде широкообхватно и тежко, от поддържането на стереотипи, реч на омразата и вредни идеологии до увреждане на личната и професионалната репутация и заплахата от правни и финансови последствия. Дори се предполага, че злоупотребата или лошото управление на генеративния ИИ може да изложи на риск националната сигурност.
Тези рискове не са убягнали и на политиците. През април 2023 г. Европейският съюз предложи нови правила за авторско право за генеративен AI което ще изисква от компаниите да разкриват всички защитени с авторски права материали, използвани за разработване на инструменти за генеративен изкуствен интелект. Тези правила бяха одобрени в проектозакона, гласуван от Европейския парламент през юни, който също включваше строги ограничения върху използването на изкуствен интелект в страните-членки на ЕС, включително предложена забрана на технологията за разпознаване на лица в реално време в обществени пространства.
Автоматизирането на задачи чрез генериращ AI също поражда опасения относно работната сила и изместването на работните места, както подчертава McKinsey. Според консултантската група автоматизацията може да причини 12 милиона кариерни прехода между сега и 2030 г., като загубата на работни места е концентрирана в офис поддръжката, обслужването на клиентите и хранителните услуги. Докладът изчислява, че търсенето на офис работници може „… да намалее с 1,6 милиона работни места, в допълнение към загубите от 830.000 710.000 за търговци на дребно, 630.000 XNUMX за административни асистенти и XNUMX XNUMX за касиери.“
Генеративният AI и общият AI представляват различни страни на една и съща монета. И двете се отнасят до областта на изкуствения интелект, но първото е подтип на второто.
Generative AI използва различни техники за машинно обучение, като GAN, VAE или LLM, за генериране на ново съдържание от модели, научени от данни за обучение. Тези резултати могат да бъдат текст, изображения, музика или нещо друго, което може да бъде представено цифрово.
Изкуственият общ интелект, известен също като изкуствен общ интелект, в общи линии се отнася до концепцията за компютърни системи и роботика, които притежават човешки интелект и автономност. Това все още е част от научната фантастика: помислете за WALL-E на Disney Pixar, Сони от I, Robot от 2004 г. или HAL 9000, злонамерения изкуствен интелект от 2001: Космическа одисея на Стенли Кубрик. Повечето съвременни AI системи са примери за „тесен AI“, тъй като са предназначени за много специфични задачи.
Както беше описано по-горе, генеративният AI е подполе на изкуствения интелект. Генеративните AI модели използват техники за машинно обучение за обработка и генериране на данни. Като цяло, изкуственият интелект се отнася до концепцията за компютри, способни да изпълняват задачи, които иначе биха изисквали човешки интелект, като вземане на решения и НЛП.
Машинното обучение е основният компонент на изкуствения интелект и се отнася до прилагането на компютърни алгоритми към данни с цел обучение на компютъра да изпълнява конкретна задача. Машинното обучение е процесът, който позволява на системите с изкуствен интелект да вземат информирани решения или прогнози въз основа на научени модели.
Експлозивният растеж на генеративния AI не показва признаци на отслабване и тъй като все повече компании приемат цифровизацията и автоматизацията, генеративният AI изглежда ще играе централна роля в бъдещето на индустрията. Възможностите на генеративния AI вече се оказаха ценни в индустрии като създаване на съдържание, разработка на софтуер и медицина и тъй като технологията продължава да се развива, нейните приложения и случаи на използване ще се разширяват.
Въпреки това въздействието на генеративния ИИ върху бизнеса, индивидите и обществото като цяло зависи от това как се справяме с рисковете, които той представлява. Гарантиране, че се използва изкуствен интелект етично минимизиране на пристрастията, подобряване на прозрачността и отчетността и подкрепа на управление на данни ще бъде от решаващо значение, докато гарантирането, че регулирането е в крак с бързото развитие на технологиите, вече се оказва предизвикателство. По същия начин намирането на баланс между автоматизацията и човешкото участие ще бъде важно, ако се надяваме да впрегнем пълния потенциал на генеративния ИИ, като същевременно смекчим всички негативни последици.
Ercole Palmeri
Операция по офталмопластика с помощта на търговския зрител Apple Vision Pro беше извършена в поликлиниката в Катания...
Развитието на фини двигателни умения чрез оцветяване подготвя децата за по-сложни умения като писане. Оцветявам…
Военноморският сектор е истинска световна икономическа сила, която се е насочила към пазар от 150 милиарда...
Миналия понеделник Financial Times обяви сделка с OpenAI. FT лицензира своята журналистика от световна класа...