ടെക്സ്റ്റ്, ഇമേജുകൾ, കോഡ് അല്ലെങ്കിൽ മറ്റ് തരത്തിലുള്ള ഉള്ളടക്കം എന്നിവ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയുന്ന മെഷീൻ ലേണിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങളെ വിശാലമായി വിവരിക്കുന്ന ഒരു തരം ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് സാങ്കേതികവിദ്യയാണ് ജനറേറ്റീവ് എഐ.
യുടെ മോഡലുകൾ ജനറേറ്റീവ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ഓൺലൈൻ ടൂളുകളിൽ കൂടുതലായി സംയോജിപ്പിക്കപ്പെടുന്നു chatbot ഒരു ഇൻപുട്ട് ഫീൽഡിൽ ചോദ്യങ്ങളോ നിർദ്ദേശങ്ങളോ ടൈപ്പുചെയ്യാൻ ഉപയോക്താക്കളെ അനുവദിക്കുന്നു, അതിൽ AI മോഡൽ മനുഷ്യനെപ്പോലെയുള്ള പ്രതികരണം സൃഷ്ടിക്കും.
യുടെ മോഡലുകൾ ജനറേറ്റീവ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് എന്നറിയപ്പെടുന്ന സങ്കീർണ്ണമായ കമ്പ്യൂട്ടർ പ്രക്രിയയാണ് അവർ ഉപയോഗിക്കുന്നത് deep learning വലിയ ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിലെ പൊതുവായ പാറ്റേണുകളും ക്രമീകരണങ്ങളും വിശകലനം ചെയ്യുക, തുടർന്ന് പുതിയതും ശ്രദ്ധേയവുമായ ഫലങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് ഈ വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുക. ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ എന്നറിയപ്പെടുന്ന മെഷീൻ ലേണിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾ സംയോജിപ്പിച്ചാണ് മോഡലുകൾ ഇത് ചെയ്യുന്നത്, അവ മനുഷ്യ മസ്തിഷ്കം വിവരങ്ങൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതും വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നതും കാലക്രമേണ അതിൽ നിന്ന് പഠിക്കുന്നതുമായ രീതിയിൽ പ്രചോദനം ഉൾക്കൊള്ളുന്നു.
ഒരു ഉദാഹരണം നൽകാൻ, ഒരു മോഡൽ ഫീഡിംഗ് ജനറേറ്റീവ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് വലിയ അളവിലുള്ള ആഖ്യാനങ്ങളോടെ, കാലക്രമേണ മോഡലിന് കഥയുടെ ഘടന, കഥാപാത്രങ്ങൾ, തീമുകൾ, ആഖ്യാന ഉപാധികൾ എന്നിങ്ങനെയുള്ള ഘടകങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാനും പുനർനിർമ്മിക്കാനും കഴിയും.
യുടെ മോഡലുകൾ ജനറേറ്റീവ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് അവ സ്വീകരിക്കുകയും സൃഷ്ടിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന ഡാറ്റ വർദ്ധിക്കുന്നതിനനുസരിച്ച് അവ കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായിത്തീരുന്നു, സാങ്കേതികതകൾക്ക് നന്ദി deep learning കൂടാതെ ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് താഴെ. തൽഫലമായി, ഒരു ടെംപ്ലേറ്റ് കൂടുതൽ ഉള്ളടക്കം സൃഷ്ടിക്കുന്നു ജനറേറ്റീവ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ്, അതിന്റെ ഫലങ്ങൾ കൂടുതൽ ബോധ്യപ്പെടുത്തുന്നതും മനുഷ്യസമാനമായി മാറുന്നു.
യുടെ ജനപ്രീതിജനറേറ്റീവ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് 2023-ൽ പൊട്ടിത്തെറിച്ചു, പ്രോഗ്രാമുകൾക്ക് നന്ദി ചാറ്റ് GPT e ഡാൾ-ഇ di ഒപെനൈ. കൂടാതെ, സാങ്കേതികവിദ്യകളുടെ ദ്രുതഗതിയിലുള്ള പുരോഗതി കൃത്രിമ ബുദ്ധി, സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ് പോലെ, ഉണ്ടാക്കിജനറേറ്റീവ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് സ്കെയിലിൽ ഉപഭോക്താക്കൾക്കും ഉള്ളടക്ക സ്രഷ്‌ടാക്കൾക്കും ആക്സസ് ചെയ്യാൻ കഴിയും.
ഗൂഗിൾ, മൈക്രോസോഫ്റ്റ്, ആമസോൺ, മെറ്റാ എന്നിവയും മറ്റുള്ളവയും അവരുടേതായ വികസന ഉപകരണങ്ങൾ അണിനിരത്തിക്കൊണ്ട്, വലിയ ടെക് കമ്പനികൾ ബാൻഡ്‌വാഗണിലേക്ക് കുതിക്കാൻ വേഗത്തിലാണ്. ജനറേറ്റീവ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ഏതാനും മാസങ്ങൾക്കുള്ളിൽ.
നിരവധി ഉപകരണങ്ങൾ ഉണ്ട് ജനറേറ്റീവ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ്, ടെക്സ്റ്റ്, ഇമേജ് ജനറേഷൻ മോഡലുകൾ ഒരുപക്ഷേ ഏറ്റവും കൂടുതൽ അറിയപ്പെടുന്നവയാണെങ്കിലും. യുടെ മോഡലുകൾ ജനറേറ്റീവ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ടെക്‌സ്‌റ്റോ ചിത്രമോ വീഡിയോയോ സംഗീതത്തിന്റെ ഭാഗമോ ആകട്ടെ, ആവശ്യമുള്ള ഔട്ട്പുട്ട് സൃഷ്‌ടിക്കുന്നതിലേക്ക് നയിക്കുന്ന സന്ദേശം നൽകുന്ന ഒരു ഉപയോക്താവിനെ അവർ സാധാരണയായി ആശ്രയിക്കുന്നു, എന്നിരുന്നാലും ഇത് എല്ലായ്പ്പോഴും അങ്ങനെയല്ല.
വിവിധ തരത്തിലുള്ള ജനറേറ്റീവ് AI മോഡലുകളുണ്ട്, അവ ഓരോന്നും പ്രത്യേക വെല്ലുവിളികൾക്കും ടാസ്‌ക്കുകൾക്കുമായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്‌തിരിക്കുന്നു. ഇവയെ താഴെ പറയുന്ന തരങ്ങളായി വിശാലമായി തരംതിരിക്കാം.
Transformer-based modelsവാക്കുകളും വാക്യങ്ങളും പോലുള്ള തുടർച്ചയായ വിവരങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള ബന്ധം മനസ്സിലാക്കാൻ ട്രാൻസ്ഫോർമർ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള മോഡലുകൾ വലിയ ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിൽ പരിശീലിപ്പിക്കപ്പെടുന്നു. പിന്തുണയ്ക്കുന്ന deep learning, ഈ AI മോഡലുകൾ NLP-യിൽ നന്നായി അറിയുകയും ഭാഷയുടെ ഘടനയും സന്ദർഭവും മനസ്സിലാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു, ഇത് ടെക്സ്റ്റ് ജനറേഷൻ ടാസ്ക്കുകൾക്ക് നന്നായി അനുയോജ്യമാക്കുന്നു. ChatGPT-3, Google Bard എന്നിവ ട്രാൻസ്ഫോർമർ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ജനറേറ്റീവ് AI മോഡലുകളുടെ ഉദാഹരണങ്ങളാണ്.
Generative adversarial networksജനറേറ്റർ, ഡിസ്ക്രിമിനേറ്റർ എന്നറിയപ്പെടുന്ന രണ്ട് ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ ചേർന്നാണ് GAN-കൾ നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നത്, അവ ആധികാരികമായി കാണപ്പെടുന്ന ഡാറ്റ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് പരസ്പരം പ്രവർത്തിക്കുന്നു. പേര് സൂചിപ്പിക്കുന്നത് പോലെ, ഒരു നിർദ്ദേശത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഒരു ഇമേജ് പോലെയുള്ള ഒരു ബോധ്യപ്പെടുത്തുന്ന ഔട്ട്പുട്ട് സൃഷ്ടിക്കുക എന്നതാണ് ജനറേറ്ററിന്റെ പങ്ക്, അതേസമയം പ്രസ്തുത ചിത്രത്തിന്റെ ആധികാരികത വിലയിരുത്താൻ വിവേചനക്കാരൻ പ്രവർത്തിക്കുന്നു. കാലക്രമേണ, ഓരോ ഘടകങ്ങളും അതത് റോളുകളിൽ മെച്ചപ്പെടുകയും കൂടുതൽ ബോധ്യപ്പെടുത്തുന്ന ഫലങ്ങൾ നേടുകയും ചെയ്യുന്നു. DALL-E ഉം Midjourney ഉം GAN അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ജനറേറ്റീവ് AI മോഡലുകളുടെ ഉദാഹരണങ്ങളാണ്.
Variational autoencodersഡാറ്റ വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നതിനും സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും VAE-കൾ രണ്ട് നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു: ഈ സാഹചര്യത്തിൽ ഇത് ഒരു എൻകോഡറും ഡീകോഡറും ആണ്. എൻകോഡർ ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റ എടുത്ത് ഒരു ലളിതമായ ഫോർമാറ്റിലേക്ക് കംപ്രസ് ചെയ്യുന്നു. ഡീകോഡർ ഈ കംപ്രസ് ചെയ്ത വിവരങ്ങൾ എടുത്ത് യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയോട് സാമ്യമുള്ളതും എന്നാൽ തികച്ചും സമാനമല്ലാത്തതുമായ പുതിയ ഒന്നായി പുനർനിർമ്മിക്കുന്നു.
പരിശീലന ഡാറ്റയായി ഫോട്ടോകൾ ഉപയോഗിച്ച് മനുഷ്യ മുഖങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ ഒരു കമ്പ്യൂട്ടർ പ്രോഗ്രാം പഠിപ്പിക്കുന്നതാണ് ഒരു ഉദാഹരണം. കാലക്രമേണ, കണ്ണ്, മൂക്ക്, വായ, ചെവി മുതലായവയുടെ വലുപ്പവും ആകൃതിയും പോലുള്ള കുറച്ച് പ്രധാന സവിശേഷതകളിലേക്ക് ആളുകളുടെ മുഖത്തിന്റെ ഫോട്ടോകൾ ചുരുക്കി ലളിതമാക്കാനും പുതിയ മുഖങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ അവ ഉപയോഗിക്കാനും പ്രോഗ്രാം പഠിക്കുന്നു.
Multimodal modelsമൾട്ടിമോഡൽ മോഡലുകൾക്ക് ടെക്സ്റ്റ്, ഇമേജുകൾ, ഓഡിയോ എന്നിവ പോലുള്ള ഒന്നിലധികം തരം ഡാറ്റകൾ ഒരേസമയം മനസിലാക്കാനും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും കഴിയും, ഇത് കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ ഔട്ട്‌പുട്ടുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ അവരെ അനുവദിക്കുന്നു. ഒരു ടെക്സ്റ്റ് പ്രോംപ്റ്റിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഒരു ഇമേജ് സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു AI മോഡലും ഒരു ഇമേജ് പ്രോംപ്റ്റിന്റെ ടെക്സ്റ്റ് വിവരണവും ഒരു ഉദാഹരണമാണ്. FROM-E 2 ഇ OpenAI-യുടെ GPT-4 മൾട്ടിമോഡൽ മോഡലുകളുടെ ഉദാഹരണങ്ങളാണ്.
ബിസിനസ്സുകളെ സംബന്ധിച്ചിടത്തോളം, കാര്യക്ഷമത എന്നത് ജനറേറ്റീവ് AI-യുടെ ഏറ്റവും ശ്രദ്ധേയമായ നേട്ടമാണ്, കാരണം അത് നിർദ്ദിഷ്ട ജോലികൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാനും കൂടുതൽ പ്രധാനപ്പെട്ട തന്ത്രപരമായ ലക്ഷ്യങ്ങളിൽ സമയം, ഊർജ്ജം, വിഭവങ്ങൾ എന്നിവ കേന്ദ്രീകരിക്കാനും ബിസിനസുകളെ പ്രാപ്തമാക്കും. ഇത് കുറഞ്ഞ തൊഴിൽ ചെലവുകൾക്കും പ്രവർത്തനക്ഷമത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനും ചില ബിസിനസ് പ്രക്രിയകൾ പ്രവർത്തിക്കുന്നുണ്ടോ ഇല്ലയോ എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള പുതിയ ഉൾക്കാഴ്ചകൾക്കും ഇടയാക്കും.
പ്രൊഫഷണലുകൾക്കും ഉള്ളടക്ക സ്രഷ്‌ടാക്കൾക്കും, ജനറേറ്റീവ് AI ടൂളുകൾക്ക് ആശയം സൃഷ്‌ടിക്കൽ, ഉള്ളടക്ക ആസൂത്രണം, ഷെഡ്യൂളിംഗ്, തിരയൽ എഞ്ചിൻ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ, മാർക്കറ്റിംഗ്, പ്രേക്ഷകരുടെ ഇടപഴകൽ, ഗവേഷണം, എഡിറ്റിംഗ് എന്നിവയ്‌ക്കും മറ്റ് സാധ്യതകൾക്കും സഹായിക്കാനാകും. വീണ്ടും, പ്രധാന നിർദിഷ്ട നേട്ടം കാര്യക്ഷമതയാണ്, കാരണം ജനറേറ്റീവ് AI ഉപകരണങ്ങൾ ചില ടാസ്ക്കുകൾക്കായി ചിലവഴിക്കുന്ന സമയം കുറയ്ക്കാൻ ഉപയോക്താക്കളെ സഹായിക്കും, അതിനാൽ അവർക്ക് അവരുടെ ഊർജ്ജം മറ്റെവിടെയെങ്കിലും നിക്ഷേപിക്കാം. ജനറേറ്റീവ് AI മോഡലുകളുടെ മാനുവൽ മേൽനോട്ടവും നിയന്ത്രണവും വളരെ പ്രധാനമാണ്.
ജനറേറ്റീവ് AI നിരവധി വ്യവസായ മേഖലകളിൽ ചുവടുറപ്പിക്കുകയും വാണിജ്യ, ഉപഭോക്തൃ വിപണികളിലേക്ക് അതിവേഗം വികസിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. മക്കിൻസി കണക്കാക്കുന്നു 2030-ഓടെ, നിലവിൽ യുണൈറ്റഡ് സ്റ്റേറ്റ്സിലെ ജോലി സമയത്തിന്റെ 30% വരുന്ന ജോലികൾ യാന്ത്രികമാക്കാൻ കഴിയും, ജനറേറ്റീവ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെ ത്വരിതപ്പെടുത്തലിന് നന്ദി.
ഉപഭോക്തൃ സേവനത്തിൽ, AI- പവർ ചെയ്യുന്ന ചാറ്റ്ബോട്ടുകളും വെർച്വൽ അസിസ്റ്റന്റുകളും കമ്പനികളെ പ്രതികരണ സമയം കുറയ്ക്കാനും സാധാരണ ഉപഭോക്തൃ ചോദ്യങ്ങൾ വേഗത്തിൽ കൈകാര്യം ചെയ്യാനും സഹായിക്കുന്നു, ഇത് ജീവനക്കാരുടെ ഭാരം കുറയ്ക്കുന്നു. സോഫ്റ്റ്വെയർ വികസനത്തിൽ, കോഡ് അവലോകനം ചെയ്‌ത്, ബഗുകൾ ഹൈലൈറ്റ് ചെയ്‌ത്, വലിയ പ്രശ്‌നങ്ങളാകുന്നതിന് മുമ്പ് സാധ്യതയുള്ള പരിഹാരങ്ങൾ നിർദ്ദേശിച്ചുകൊണ്ട് ഡെവലപ്പർമാരെ കൂടുതൽ വൃത്തിയായും കാര്യക്ഷമമായും കോഡ് ചെയ്യാൻ ജനറേറ്റീവ് AI ടൂളുകൾ സഹായിക്കുന്നു. അതേസമയം, ഉപന്യാസങ്ങൾ, ലേഖനങ്ങൾ, മറ്റ് എഴുതിയ സൃഷ്ടികൾ എന്നിവ ആസൂത്രണം ചെയ്യാനും ഡ്രാഫ്റ്റ് ചെയ്യാനും പരിഷ്കരിക്കാനും എഴുത്തുകാർക്ക് ജനറേറ്റീവ് AI ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കാം, പലപ്പോഴും സമ്മിശ്ര ഫലങ്ങളുണ്ടെങ്കിലും.
ജനറേറ്റീവ് AI യുടെ ഉപയോഗം ഓരോ വ്യവസായത്തിലും വ്യത്യാസപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു, മറ്റുള്ളവയേക്കാൾ ചിലതിൽ കൂടുതൽ സ്ഥാപിതമാണ്. നിലവിലുള്ളതും നിർദ്ദേശിച്ചതുമായ ഉപയോഗ കേസുകളിൽ ഇനിപ്പറയുന്നവ ഉൾപ്പെടുന്നു:
ജനറേറ്റീവ് AI ടൂളുകളുടെ ഉപയോഗത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ഒരു പ്രധാന ആശങ്ക - പ്രത്യേകിച്ച് പൊതുജനങ്ങൾക്ക് ആക്സസ് ചെയ്യാവുന്നവ - തെറ്റായ വിവരങ്ങളും ദോഷകരമായ ഉള്ളടക്കവും പ്രചരിപ്പിക്കാനുള്ള അവയുടെ സാധ്യതയാണ്. സ്റ്റീരിയോടൈപ്പുകൾ, വിദ്വേഷ സംഭാഷണങ്ങൾ, ഹാനികരമായ പ്രത്യയശാസ്ത്രങ്ങൾ എന്നിവയുടെ ശാശ്വതീകരണം മുതൽ വ്യക്തിപരവും തൊഴിൽപരവുമായ പ്രശസ്തിക്ക് കേടുപാടുകൾ വരുത്തുന്നതും നിയമപരവും സാമ്പത്തികവുമായ പ്രത്യാഘാതങ്ങളുടെ ഭീഷണിയും വരെ ഇതിന്റെ ആഘാതം വിശാലവും കഠിനവുമാണ്. ജനറേറ്റീവ് AI യുടെ ദുരുപയോഗം അല്ലെങ്കിൽ ദുരുപയോഗം ദേശീയ സുരക്ഷയെ അപകടത്തിലാക്കുമെന്ന് പോലും അഭിപ്രായമുണ്ട്.
ഈ അപകടസാധ്യതകൾ രാഷ്ട്രീയക്കാരെയും ഒഴിവാക്കിയിട്ടില്ല. 2023 ഏപ്രിലിൽ യൂറോപ്യൻ യൂണിയൻ നിർദ്ദേശിച്ചു ജനറേറ്റീവ് AI-യുടെ പുതിയ പകർപ്പവകാശ നിയമങ്ങൾ ജനറേറ്റീവ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ടൂളുകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിന് ഉപയോഗിക്കുന്ന ഏതെങ്കിലും പകർപ്പവകാശമുള്ള മെറ്റീരിയൽ വെളിപ്പെടുത്താൻ കമ്പനികൾ ആവശ്യപ്പെടും. ജൂണിൽ യൂറോപ്യൻ പാർലമെന്റ് വോട്ട് ചെയ്ത കരട് നിയമത്തിൽ ഈ നിയമങ്ങൾക്ക് അംഗീകാരം ലഭിച്ചു, അതിൽ യൂറോപ്യൻ യൂണിയൻ അംഗരാജ്യങ്ങളിൽ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ഉപയോഗിക്കുന്നതിനുള്ള കർശനമായ പരിമിതികളും ഉൾപ്പെടുന്നു, പൊതു ഇടങ്ങളിൽ തത്സമയ മുഖം തിരിച്ചറിയൽ സാങ്കേതികവിദ്യയ്ക്ക് നിർദ്ദേശിച്ച നിരോധനം ഉൾപ്പെടെ.
ജനറേറ്റീവ് AI മുഖേനയുള്ള ടാസ്‌ക്കുകൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നത്, മക്കിൻസി ഉയർത്തിക്കാട്ടുന്നത് പോലെ, തൊഴിൽ ശക്തിയെയും തൊഴിൽ സ്ഥാനചലനത്തെയും കുറിച്ചുള്ള ആശങ്കകൾ ഉയർത്തുന്നു. കൺസൾട്ടൻസി ഗ്രൂപ്പിന്റെ അഭിപ്രായത്തിൽ, ഓട്ടോമേഷൻ ഇപ്പോൾ മുതൽ 12 വരെ 2030 ദശലക്ഷം കരിയർ പരിവർത്തനങ്ങൾക്ക് കാരണമാകും, ഓഫീസ് സപ്പോർട്ട്, കസ്റ്റമർ സർവീസ്, ഫുഡ് സർവീസ് എന്നിവയിൽ തൊഴിൽ നഷ്ടം കേന്ദ്രീകരിച്ചിരിക്കുന്നു. ഓഫീസ് ജീവനക്കാരുടെ ആവശ്യം "... ചില്ലറ വിൽപ്പനക്കാർക്ക് 1,6, അഡ്മിനിസ്‌ട്രേറ്റീവ് അസിസ്റ്റന്റുമാർക്ക് 830.000, കാഷ്യർമാർക്ക് 710.000 എന്നിങ്ങനെയുള്ള നഷ്ടത്തിന് പുറമേ 630.000 ദശലക്ഷം ജോലി കുറയുമെന്ന്" റിപ്പോർട്ട് കണക്കാക്കുന്നു.
ജനറേറ്റീവ് AI, ജനറൽ AI എന്നിവ ഒരേ നാണയത്തിന്റെ വ്യത്യസ്ത വശങ്ങളെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു. രണ്ടും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് മേഖലയെ ബാധിക്കുന്നു, എന്നാൽ ആദ്യത്തേത് രണ്ടാമത്തേതിന്റെ ഒരു ഉപവിഭാഗമാണ്.
പരിശീലന ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പഠിച്ച മോഡലുകളിൽ നിന്ന് പുതിയ ഉള്ളടക്കം സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് GAN, VAE അല്ലെങ്കിൽ LLM പോലുള്ള വിവിധ മെഷീൻ ലേണിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾ ജനറേറ്റീവ് AI ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഈ ഔട്ട്‌പുട്ടുകൾ ടെക്സ്റ്റ്, ഇമേജുകൾ, സംഗീതം അല്ലെങ്കിൽ ഡിജിറ്റലായി പ്രതിനിധീകരിക്കാൻ കഴിയുന്ന മറ്റെന്തെങ്കിലും ആകാം.
ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ജനറൽ ഇന്റലിജൻസ്, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ജനറൽ ഇന്റലിജൻസ് എന്നും അറിയപ്പെടുന്നു, മനുഷ്യനെപ്പോലെയുള്ള ബുദ്ധിയും സ്വയംഭരണവും ഉള്ള കമ്പ്യൂട്ടർ സിസ്റ്റങ്ങളുടെയും റോബോട്ടിക്‌സിന്റെയും ആശയത്തെ വിശാലമായി സൂചിപ്പിക്കുന്നു. ഇത് ഇപ്പോഴും സയൻസ് ഫിക്ഷന്റെ വസ്‌തുവാണ്: ഡിസ്നി പിക്‌സറിന്റെ വാൾ-ഇ, 2004 ലെ ഐ, റോബോട്ട് അല്ലെങ്കിൽ എച്ച്എഎൽ 9000-ൽ നിന്നുള്ള സോണി, സ്റ്റാൻലി കുബ്രിക്കിന്റെ 2001: എ സ്‌പേസ് ഒഡീസിയിൽ നിന്നുള്ള ദുഷിച്ച കൃത്രിമ ബുദ്ധി. നിലവിലുള്ള മിക്ക AI സിസ്റ്റങ്ങളും "ഇടുങ്ങിയ AI" യുടെ ഉദാഹരണങ്ങളാണ്, കാരണം അവ വളരെ നിർദ്ദിഷ്ട ജോലികൾക്കായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിട്ടുള്ളതാണ്.
മുകളിൽ വിവരിച്ചതുപോലെ, കൃത്രിമ ബുദ്ധിയുടെ ഒരു ഉപവിഭാഗമാണ് ജനറേറ്റീവ് AI. ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിനും സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും ജനറേറ്റീവ് AI മോഡലുകൾ മെഷീൻ ലേണിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. പൊതുവേ, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് എന്നത് തീരുമാനമെടുക്കൽ, എൻഎൽപി പോലുള്ള മനുഷ്യബുദ്ധി ആവശ്യമായി വരുന്ന ജോലികൾ ചെയ്യാൻ കഴിവുള്ള കമ്പ്യൂട്ടറുകളുടെ ആശയത്തെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു.
ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെ അടിസ്ഥാന ഘടകമാണ് മെഷീൻ ലേണിംഗ്, ഒരു പ്രത്യേക ചുമതല നിർവഹിക്കുന്നതിന് കമ്പ്യൂട്ടറിനെ പഠിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ഡാറ്റയിലേക്ക് കമ്പ്യൂട്ടർ അൽഗോരിതം പ്രയോഗത്തെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. പഠിച്ച പാറ്റേണുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി അറിവുള്ള തീരുമാനങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ പ്രവചനങ്ങൾ നടത്താൻ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് സിസ്റ്റങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്ന പ്രക്രിയയാണ് മെഷീൻ ലേണിംഗ്.
ജനറേറ്റീവ് AI-യുടെ സ്ഫോടനാത്മകമായ വളർച്ച കുറയുന്നതിന്റെ ലക്ഷണങ്ങളൊന്നും കാണിക്കുന്നില്ല, കൂടുതൽ കൂടുതൽ കമ്പനികൾ ഡിജിറ്റലൈസേഷനും ഓട്ടോമേഷനും സ്വീകരിക്കുമ്പോൾ, വ്യവസായത്തിന്റെ ഭാവിയിൽ ജനറേറ്റീവ് AI ഒരു പ്രധാന പങ്ക് വഹിക്കുമെന്ന് തോന്നുന്നു. ഉള്ളടക്ക നിർമ്മാണം, സോഫ്റ്റ്വെയർ വികസനം, മെഡിസിൻ തുടങ്ങിയ വ്യവസായങ്ങളിൽ ജനറേറ്റീവ് AI യുടെ കഴിവുകൾ ഇതിനകം തന്നെ വിലപ്പെട്ടതാണെന്ന് തെളിയിക്കപ്പെട്ടിട്ടുണ്ട്, സാങ്കേതികവിദ്യ വികസിക്കുന്നത് തുടരുന്നതിനനുസരിച്ച്, അതിന്റെ ആപ്ലിക്കേഷനുകളും ഉപയോഗ കേസുകളും വികസിക്കും.
ബിസിനസ്സുകളിലും വ്യക്തികളിലും സമൂഹത്തിലും മൊത്തത്തിൽ ജനറേറ്റീവ് AI യുടെ സ്വാധീനം അത് അവതരിപ്പിക്കുന്ന അപകടസാധ്യതകളെ ഞങ്ങൾ എങ്ങനെ അഭിമുഖീകരിക്കുന്നു എന്നതിനെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. കൃത്രിമബുദ്ധി ഉപയോഗിക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു ധാർമ്മികമായി പക്ഷപാതം കുറയ്ക്കുക, സുതാര്യതയും ഉത്തരവാദിത്തവും മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും പിന്തുണയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു ഭരണം സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ ദ്രുതഗതിയിലുള്ള പരിണാമത്തിനൊപ്പമുള്ള നിയന്ത്രണം ഒരു വെല്ലുവിളിയായി തെളിയിക്കപ്പെടുമ്പോൾ തന്നെ, ഡാറ്റ നിർണായകമാകും. അതുപോലെ, ഏതെങ്കിലും പ്രതികൂല പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ ലഘൂകരിക്കുമ്പോൾ ജനറേറ്റീവ് AI യുടെ മുഴുവൻ സാധ്യതകളും പ്രയോജനപ്പെടുത്തുമെന്ന് ഞങ്ങൾ പ്രതീക്ഷിക്കുന്നുവെങ്കിൽ, ഓട്ടോമേഷനും മനുഷ്യ ഇടപെടലും തമ്മിലുള്ള സന്തുലിതാവസ്ഥ കണ്ടെത്തുന്നത് പ്രധാനമാണ്.
Ercole Palmeri
ആപ്പിൾ വിഷൻ പ്രോ കൊമേഴ്‌സ്യൽ വ്യൂവർ ഉപയോഗിച്ചുള്ള ഒഫ്താൽമോപ്ലാസ്റ്റി ഓപ്പറേഷൻ കാറ്റാനിയ പോളിക്ലിനിക്കിൽ നടത്തി.
കളറിംഗ് വഴി മികച്ച മോട്ടോർ കഴിവുകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നത് എഴുത്ത് പോലെയുള്ള കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ കഴിവുകൾക്ക് കുട്ടികളെ സജ്ജമാക്കുന്നു. നിറം കൊടുക്കാൻ...
നാവിക മേഖല ഒരു യഥാർത്ഥ ആഗോള സാമ്പത്തിക ശക്തിയാണ്, അത് 150 ബില്യൺ വിപണിയിലേക്ക് നാവിഗേറ്റ് ചെയ്തു...
കഴിഞ്ഞ തിങ്കളാഴ്ച, ഫിനാൻഷ്യൽ ടൈംസ് ഓപ്പൺഎഐയുമായി ഒരു കരാർ പ്രഖ്യാപിച്ചു. FT അതിൻ്റെ ലോകോത്തര പത്രപ്രവർത്തനത്തിന് ലൈസൻസ് നൽകുന്നു…