જનરેટિવ AI એ આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ ટેક્નોલોજીનો એક પ્રકાર છે જે મશીન લર્નિંગ સિસ્ટમ્સનું વ્યાપકપણે વર્ણન કરે છે જે ટેક્સ્ટ, છબીઓ, કોડ અથવા અન્ય પ્રકારની સામગ્રી જનરેટ કરી શકે છે.
ના મોડેલો જનરેટિવ કૃત્રિમ બુદ્ધિ ઓનલાઈન ટૂલ્સમાં વધુને વધુ સામેલ કરવામાં આવી રહ્યા છે અને chatbot જે વપરાશકર્તાઓને ઈનપુટ ફીલ્ડમાં પ્રશ્નો અથવા સૂચનાઓ ટાઈપ કરવાની મંજૂરી આપે છે, જેના પર AI મોડલ માનવ જેવો પ્રતિભાવ જનરેટ કરશે.
ના મોડેલો જનરેટિવ કૃત્રિમ બુદ્ધિ તેઓ તરીકે ઓળખાતી જટિલ કોમ્પ્યુટર પ્રક્રિયાનો ઉપયોગ કરે છે deep learning મોટા ડેટા સેટ્સમાં સામાન્ય પેટર્ન અને ગોઠવણોનું વિશ્લેષણ કરવા અને પછી નવા અને આકર્ષક પરિણામો બનાવવા માટે આ માહિતીનો ઉપયોગ કરો. મૉડલો ન્યુરલ નેટવર્ક તરીકે ઓળખાતી મશીન લર્નિંગ તકનીકોનો સમાવેશ કરીને આ કરે છે, જે માનવ મગજ જે રીતે માહિતીની પ્રક્રિયા કરે છે અને તેનું અર્થઘટન કરે છે અને સમય જતાં તેમાંથી શીખે છે તેનાથી ઢીલી રીતે પ્રેરિત છે.
ઉદાહરણ આપવા માટે, એક મોડેલને ખવડાવવું જનરેટિવ કૃત્રિમ બુદ્ધિ મોટી માત્રામાં કથા સાથે, સમય જતાં મોડેલ વાર્તાના ઘટકોને ઓળખવામાં અને પુનઃઉત્પાદિત કરવામાં સક્ષમ બનશે, જેમ કે પ્લોટનું માળખું, પાત્રો, થીમ્સ, વર્ણનાત્મક ઉપકરણો વગેરે.
ના મોડેલો જનરેટિવ કૃત્રિમ બુદ્ધિ તેઓ વધુ સુસંસ્કૃત બની જાય છે કારણ કે તેઓ જે ડેટા મેળવે છે અને જનરેટ કરે છે તેમાં વધારો થાય છે, ફરીથી આની તકનીકોને આભારી deep learning અને ન્યુરલ નેટવર્ક નીચે. પરિણામે, ટેમ્પલેટ જેટલી વધુ સામગ્રી જનરેટ કરે છે જનરેટિવ કૃત્રિમ બુદ્ધિ, તેના પરિણામો વધુ ખાતરીપૂર્વક અને માનવ જેવા બને છે.
ની લોકપ્રિયતાજનરેટિવ કૃત્રિમ બુદ્ધિ 2023 માં વિસ્ફોટ થયો, મોટાભાગે કાર્યક્રમો માટે આભાર GPT ચેટ કરો e SLAB di OpenAI. તદુપરાંત, તકનીકીઓની ઝડપી પ્રગતિ કૃત્રિમ બુદ્ધિ, નેચરલ લેંગ્વેજ પ્રોસેસિંગની જેમ, બનાવ્યું છેજનરેટિવ કૃત્રિમ બુદ્ધિ ઉપભોક્તાઓ અને સામગ્રી નિર્માતાઓ માટે સ્કેલ પર સુલભ.
મોટી ટેક કંપનીઓ ગુગલ, માઇક્રોસોફ્ટ, એમેઝોન, મેટા અને અન્ય તમામ તેમના પોતાના ડેવલપમેન્ટ ટૂલ્સને લાઇનમાં રાખીને, બેન્ડવેગન પર કૂદકો મારવા માટે ઝડપી છે. જનરેટિવ કૃત્રિમ બુદ્ધિ થોડા મહિનામાં.
અસંખ્ય સાધનો છે જનરેટિવ કૃત્રિમ બુદ્ધિ, જો કે ટેક્સ્ટ અને ઇમેજ જનરેશન મોડલ કદાચ સૌથી વધુ જાણીતા છે. ના મોડેલો જનરેટિવ કૃત્રિમ બુદ્ધિ તેઓ સામાન્ય રીતે એક સંદેશ પ્રદાન કરતા વપરાશકર્તા પર આધાર રાખે છે જે તેમને ઇચ્છિત આઉટપુટ બનાવવા માટે માર્ગદર્શન આપે છે, પછી તે ટેક્સ્ટ, છબી, વિડિઓ અથવા સંગીતનો ભાગ હોય, જો કે આ હંમેશા કેસ નથી.
ત્યાં વિવિધ પ્રકારના જનરેટિવ AI મોડલ્સ છે, દરેક ચોક્કસ પડકારો અને કાર્યો માટે રચાયેલ છે. આને વ્યાપક રીતે નીચેના પ્રકારોમાં વર્ગીકૃત કરી શકાય છે.
Transformer-based modelsટ્રાન્સફોર્મર-આધારિત મૉડલોને શબ્દો અને વાક્યો જેવી ક્રમિક માહિતી વચ્ચેના સંબંધોને સમજવા માટે મોટા ડેટા સેટ પર તાલીમ આપવામાં આવે છે. દ્વારા આધારભૂત deep learning, આ AI મોડેલો NLP માં સારી રીતે વાકેફ હોય છે અને ભાષાની રચના અને સંદર્ભને સમજે છે, જે તેમને ટેક્સ્ટ જનરેશન કાર્યો માટે સારી રીતે અનુકૂળ બનાવે છે. ChatGPT-3 અને Google Bard એ ટ્રાન્સફોર્મર-આધારિત જનરેટિવ AI મોડલ્સના ઉદાહરણો છે.
Generative adversarial networksGAN એ જનરેટર અને ડિસ્ક્રિમિનેટર તરીકે ઓળખાતા બે ન્યુરલ નેટવર્કથી બનેલું છે, જે અધિકૃત દેખાતા ડેટા બનાવવા માટે આવશ્યકપણે એકબીજા સામે કામ કરે છે. નામ સૂચવે છે તેમ, જનરેટરની ભૂમિકા સૂચન પર આધારિત છબી જેવા વિશ્વાસપાત્ર આઉટપુટ જનરેટ કરવાની છે, જ્યારે ભેદભાવ કરનાર ઉક્ત છબીની અધિકૃતતાનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે કાર્ય કરે છે. સમય જતાં, દરેક ઘટક પોતપોતાની ભૂમિકામાં સુધારો કરે છે, વધુ વિશ્વાસપાત્ર પરિણામો પ્રાપ્ત કરે છે. DALL-E અને મિડજર્ની બંને GAN-આધારિત જનરેટિવ AI મોડલનાં ઉદાહરણો છે.
Variational autoencodersVAEs ડેટાનું અર્થઘટન અને જનરેટ કરવા માટે બે નેટવર્કનો ઉપયોગ કરે છે: આ કિસ્સામાં તે એન્કોડર અને ડીકોડર છે. એન્કોડર ઇનપુટ ડેટા લે છે અને તેને સરળ ફોર્મેટમાં સંકુચિત કરે છે. ડીકોડર પછી આ સંકુચિત માહિતી લે છે અને તેને કંઈક નવું બનાવે છે જે મૂળ ડેટા જેવું લાગે છે, પરંતુ તે એકદમ સમાન નથી.
ઉદાહરણ તરીકે, તાલીમ ડેટા તરીકે ફોટાનો ઉપયોગ કરીને માનવ ચહેરાઓ બનાવવા માટે કમ્પ્યુટર પ્રોગ્રામ શીખવવામાં આવશે. સમય જતાં, પ્રોગ્રામ લોકોના ચહેરાના ફોટાને કેટલીક મહત્વપૂર્ણ લાક્ષણિકતાઓમાં ઘટાડીને તેમને સરળ બનાવવાનું શીખે છે, જેમ કે આંખો, નાક, મોં, કાન વગેરેનું કદ અને આકાર, અને પછી નવા ચહેરા બનાવવા માટે તેનો ઉપયોગ કરે છે.
Multimodal modelsમલ્ટિમોડલ મોડલ એકસાથે અનેક પ્રકારના ડેટાને સમજી અને પ્રક્રિયા કરી શકે છે, જેમ કે ટેક્સ્ટ, ઈમેજીસ અને ઓડિયો, જેનાથી તેઓ વધુ આધુનિક આઉટપુટ બનાવી શકે છે. ઉદાહરણ એ AI મોડેલ હશે જે ટેક્સ્ટ પ્રોમ્પ્ટના આધારે ઇમેજ જનરેટ કરી શકે છે, સાથે સાથે ઇમેજ પ્રોમ્પ્ટનું ટેક્સ્ટ વર્ણન પણ કરી શકે છે. FROM-E 2 e OpenAI દ્વારા GPT-4 મલ્ટિમોડલ મોડલનાં ઉદાહરણો છે.
વ્યવસાયો માટે, કાર્યક્ષમતા એ જનરેટિવ AI નો સૌથી આકર્ષક લાભ છે કારણ કે તે વ્યવસાયોને ચોક્કસ કાર્યોને સ્વચાલિત કરવા અને વધુ મહત્વપૂર્ણ વ્યૂહાત્મક ધ્યેયો પર સમય, ઊર્જા અને સંસાધનોને કેન્દ્રિત કરવામાં સક્ષમ કરી શકે છે. આનાથી શ્રમ ખર્ચ ઓછો થઈ શકે છે, ઓપરેશનલ કાર્યક્ષમતામાં વધારો થઈ શકે છે અને ચોક્કસ વ્યવસાય પ્રક્રિયાઓ થઈ રહી છે કે નહીં તેની નવી આંતરદૃષ્ટિ થઈ શકે છે.
પ્રોફેશનલ્સ અને કન્ટેન્ટ સર્જકો માટે, જનરેટિવ AI ટૂલ્સ આઈડિયા જનરેશન, કન્ટેન્ટ પ્લાનિંગ અને શેડ્યુલિંગ, સર્ચ એન્જિન ઑપ્ટિમાઇઝેશન, માર્કેટિંગ, પ્રેક્ષકોની સગાઈ, સંશોધન અને સંપાદન અને સંભવિત રીતે વધુ મદદ કરી શકે છે. ફરીથી, મુખ્ય સૂચિત લાભ કાર્યક્ષમતા છે કારણ કે જનરેટિવ AI ટૂલ્સ વપરાશકર્તાઓને અમુક કાર્યો પર વિતાવેલા સમયને ઘટાડવામાં મદદ કરી શકે છે જેથી તેઓ તેમની ઊર્જા અન્યત્ર રોકાણ કરી શકે. તેણે કહ્યું, જનરેટિવ AI મોડલ્સનું મેન્યુઅલ દેખરેખ અને નિયંત્રણ અત્યંત મહત્વપૂર્ણ છે.
જનરેટિવ AIએ અસંખ્ય ઉદ્યોગ ક્ષેત્રોમાં પગપેસારો કર્યો છે અને તે વ્યાપારી અને ગ્રાહક બજારોમાં ઝડપથી વિસ્તરી રહ્યું છે. મેકિન્સે અંદાજ કે, 2030 સુધીમાં, યુનાઇટેડ સ્ટેટ્સમાં કામકાજના લગભગ 30% કલાકો માટે જવાબદાર કાર્યો સ્વચાલિત થઈ શકે છે, જે જનરેટિવ આર્ટિફિશિયલ ઈન્ટેલિજન્સના પ્રવેગને આભારી છે.
ગ્રાહક સેવામાં, AI-સંચાલિત ચેટબોટ્સ અને વર્ચ્યુઅલ સહાયકો કંપનીઓને પ્રતિભાવ સમય ઘટાડવામાં અને સામાન્ય ગ્રાહક પ્રશ્નોને ઝડપથી હેન્ડલ કરવામાં મદદ કરે છે, સ્ટાફ પરનો બોજ ઘટાડે છે. સોફ્ટવેર ડેવલપમેન્ટમાં, જનરેટિવ AI ટૂલ્સ ડેવલપર્સને કોડની સમીક્ષા કરીને, બગ્સને હાઇલાઇટ કરીને અને સંભવિત ઉકેલો સૂચવીને વધુ સ્વચ્છ અને અસરકારક રીતે કોડ કરવામાં મદદ કરે છે અને તે મોટી સમસ્યા બની જાય તે પહેલાં. દરમિયાન, લેખકો નિબંધો, લેખો અને અન્ય લેખિત કાર્યની યોજના બનાવવા, મુસદ્દો તૈયાર કરવા અને સુધારવા માટે જનરેટિવ AI સાધનોનો ઉપયોગ કરી શકે છે, જોકે ઘણીવાર મિશ્ર પરિણામો સાથે.
જનરેટિવ AI નો ઉપયોગ દરેક ઉદ્યોગમાં બદલાય છે અને અન્ય કરતા કેટલાકમાં વધુ સ્થાપિત છે. વર્તમાન અને સૂચિત ઉપયોગના કેસોમાં નીચેનાનો સમાવેશ થાય છે:
જનરેટિવ AI ટૂલ્સના ઉપયોગ અંગેની મુખ્ય ચિંતા - અને ખાસ કરીને તે લોકો માટે સુલભ છે - ખોટી માહિતી અને હાનિકારક સામગ્રી ફેલાવવાની તેમની સંભવિતતા છે. આની અસર વ્યાપક અને ગંભીર હોઈ શકે છે, સ્ટીરિયોટાઇપ્સ, દ્વેષપૂર્ણ ભાષણ અને હાનિકારક વિચારધારાઓથી લઈને વ્યક્તિગત અને વ્યાવસાયિક પ્રતિષ્ઠાને નુકસાન અને કાનૂની અને નાણાકીય પરિણામોના ભય સુધી. એવું પણ સૂચવવામાં આવ્યું છે કે જનરેટિવ AIનો દુરુપયોગ અથવા ગેરવહીવટ રાષ્ટ્રીય સુરક્ષાને જોખમમાં મૂકી શકે છે.
આ જોખમો રાજકારણીઓમાંથી છટકી શક્યા નથી. એપ્રિલ 2023 માં, યુરોપિયન યુનિયનએ પ્રસ્તાવ મૂક્યો જનરેટિવ AI માટે નવા કૉપિરાઇટ નિયમો જેના માટે કંપનીઓને જનરેટિવ આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ ટૂલ્સ વિકસાવવા માટે ઉપયોગમાં લેવાતી કોઈપણ કૉપિરાઇટ કરેલી સામગ્રી જાહેર કરવાની જરૂર પડશે. યુરોપિયન સંસદ દ્વારા જૂનમાં મતદાન કરાયેલા કાયદાના ડ્રાફ્ટમાં આ નિયમોને મંજૂરી આપવામાં આવી હતી, જેમાં EU સભ્ય દેશોમાં કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તાના ઉપયોગ પર કડક મર્યાદાઓનો પણ સમાવેશ થાય છે, જેમાં જાહેર જગ્યાઓમાં રીઅલ-ટાઇમ ફેશિયલ રેકગ્નિશન ટેક્નોલોજી પર પ્રસ્તાવિત પ્રતિબંધનો સમાવેશ થાય છે.
જનરેટિવ AI દ્વારા સ્વચાલિત કાર્યો પણ કર્મચારીઓ અને જોબ ડિસ્પ્લેસમેન્ટ વિશે ચિંતાઓ ઉભી કરે છે, જેમ કે મેકકિન્સે દ્વારા પ્રકાશિત કરવામાં આવી છે. કન્સલ્ટન્સી ગ્રૂપના જણાવ્યા અનુસાર, ઓટોમેશનને કારણે હવે અને 12 ની વચ્ચે કારકિર્દીમાં 2030 મિલિયન સંક્રમણો થઈ શકે છે, જેમાં ઓફિસ સપોર્ટ, ગ્રાહક સેવા અને ખાદ્ય સેવામાં નોકરીની ખોટ કેન્દ્રિત થઈ શકે છે. રિપોર્ટનો અંદાજ છે કે ઓફિસ કામદારોની માંગ "... છૂટક વેચાણકર્તાઓ માટે 1,6, વહીવટી સહાયકો માટે 830.000 અને કેશિયર્સ માટે 710.000 ની ખોટ ઉપરાંત, 630.000 મિલિયન નોકરીઓ ઘટી શકે છે."
જનરેટિવ AI અને સામાન્ય AI એક જ સિક્કાની જુદી જુદી બાજુઓ દર્શાવે છે. બંને આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ ક્ષેત્રની ચિંતા કરે છે, પરંતુ પહેલાનો પેટા પ્રકાર છે.
જનરેટિવ AI વિવિધ મશીન લર્નિંગ તકનીકોનો ઉપયોગ કરે છે, જેમ કે GAN, VAE, અથવા LLM, તાલીમ ડેટામાંથી શીખેલા મોડલ્સમાંથી નવી સામગ્રી જનરેટ કરવા માટે. આ આઉટપુટ ટેક્સ્ટ, છબીઓ, સંગીત અથવા અન્ય કંઈપણ હોઈ શકે છે જે ડિજિટલ રીતે રજૂ કરી શકાય છે.
આર્ટિફિશિયલ જનરલ ઇન્ટેલિજન્સ, જેને આર્ટિફિશિયલ જનરલ ઇન્ટેલિજન્સ તરીકે પણ ઓળખવામાં આવે છે, તે વ્યાપકપણે કમ્પ્યુટર સિસ્ટમ્સ અને રોબોટિક્સના ખ્યાલનો સંદર્ભ આપે છે જે માનવ જેવી બુદ્ધિ અને સ્વાયત્તતા ધરાવે છે. આ હજુ પણ વિજ્ઞાન સાહિત્યની સામગ્રી છે: વિચારો ડિઝની પિક્સારની WALL-E, 2004ની I, Robot, અથવા HAL 9000, સ્ટેનલી કુબ્રિકની 2001: A Space Odyssey માંથી દ્વેષપૂર્ણ કૃત્રિમ બુદ્ધિ. મોટાભાગની વર્તમાન AI સિસ્ટમો "સંકુચિત AI" ના ઉદાહરણો છે, કારણ કે તે ખૂબ ચોક્કસ કાર્યો માટે રચાયેલ છે.
ઉપર વર્ણવ્યા મુજબ, જનરેટિવ AI એ આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સનું પેટાફિલ્ડ છે. જનરેટિવ AI મોડલ્સ ડેટાની પ્રક્રિયા કરવા અને જનરેટ કરવા માટે મશીન લર્નિંગ તકનીકોનો ઉપયોગ કરે છે. સામાન્ય રીતે, આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ એ એવા કમ્પ્યુટર્સની વિભાવનાનો સંદર્ભ આપે છે જે કાર્યો કરવા માટે સક્ષમ હોય કે જેને અન્યથા માનવ બુદ્ધિની જરૂર પડે, જેમ કે નિર્ણય લેવા અને NLP.
મશીન લર્નિંગ એ આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સનું મૂળભૂત ઘટક છે અને કોમ્પ્યુટરને ચોક્કસ કાર્ય કરવા માટે શીખવવાના હેતુથી ડેટા પર કોમ્પ્યુટર એલ્ગોરિધમ્સની એપ્લિકેશનનો સંદર્ભ આપે છે. મશીન લર્નિંગ એ એવી પ્રક્રિયા છે જે આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ સિસ્ટમને શીખેલા પેટર્નના આધારે માહિતગાર નિર્ણયો અથવા આગાહીઓ કરવા દે છે.
જનરેટિવ AI ની વિસ્ફોટક વૃદ્ધિમાં ઘટાડો થવાના કોઈ ચિહ્નો દેખાતા નથી, અને જેમ જેમ વધુ કંપનીઓ ડિજિટલાઈઝેશન અને ઓટોમેશનને અપનાવે છે, તેમ તેમ જનરેટિવ AI ઉદ્યોગના ભવિષ્યમાં કેન્દ્રીય ભૂમિકા ભજવવા માટે તૈયાર દેખાય છે. જનરેટિવ AI ની ક્ષમતાઓ સામગ્રી બનાવટ, સોફ્ટવેર ડેવલપમેન્ટ અને મેડિસિન જેવા ઉદ્યોગોમાં પહેલેથી જ મૂલ્યવાન સાબિત થઈ છે અને જેમ જેમ ટેક્નોલોજીનો વિકાસ થતો જાય છે તેમ તેમ તેના ઉપયોગ અને ઉપયોગના કિસ્સાઓ વિસ્તરશે.
તેણે કહ્યું, વ્યવસાયો, વ્યક્તિઓ અને સમગ્ર સમાજ પર જનરેટિવ AI ની અસર તેના પર નિર્ભર કરે છે કે અમે તે રજૂ કરેલા જોખમોને કેવી રીતે સંબોધિત કરીએ છીએ. કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તાનો ઉપયોગ થાય તેની ખાતરી કરવી નૈતિક રીતે પૂર્વગ્રહ ઘટાડવો, પારદર્શિતા અને જવાબદારીમાં સુધારો કરવો અને ટેકો આપવો શાસન ડેટા નિર્ણાયક હશે, જ્યારે ટેક્નોલોજીના ઝડપી ઉત્ક્રાંતિ સાથે નિયમન ચાલે છે તેની ખાતરી કરવી એ પહેલેથી જ એક પડકાર સાબિત થઈ રહ્યું છે. તેવી જ રીતે, ઓટોમેશન અને માનવ સંડોવણી વચ્ચે સંતુલન શોધવું મહત્વપૂર્ણ છે જો આપણે કોઈપણ નકારાત્મક પરિણામોને ઘટાડતી વખતે જનરેટિવ AI ની સંપૂર્ણ ક્ષમતાનો ઉપયોગ કરવાની આશા રાખીએ.
Ercole Palmeri
રંગ દ્વારા સુંદર મોટર કૌશલ્ય વિકસાવવાથી બાળકોને લેખન જેવી વધુ જટિલ કુશળતા માટે તૈયાર કરવામાં આવે છે. રંગ કરવા માટે…
નૌકાદળ ક્ષેત્ર એ સાચી વૈશ્વિક આર્થિક શક્તિ છે, જેણે 150 અબજના બજાર તરફ નેવિગેટ કર્યું છે...
ગયા સોમવારે, ફાઇનાન્શિયલ ટાઇમ્સે OpenAI સાથેના સોદાની જાહેરાત કરી હતી. FT તેના વિશ્વ કક્ષાના પત્રકારત્વને લાઇસન્સ આપે છે...
લાખો લોકો સ્ટ્રીમિંગ સેવાઓ માટે ચૂકવણી કરે છે, માસિક સબ્સ્ક્રિપ્શન ફી ચૂકવે છે. સામાન્ય અભિપ્રાય છે કે તમે…