Генеративна АИ је врста технологије вештачке интелигенције која широко описује системе машинског учења који могу да генеришу текст, слике, код или друге врсте садржаја.
Модели оф генеративна вештачка интелигенција се све више уграђују у онлајн алате и chatbot који омогућавају корисницима да унесу питања или упутства у поље за унос, након чега ће АИ модел генерисати одговор сличан човеку.
Модели оф генеративна вештачка интелигенција користе сложен компјутерски процес познат као deep learning да анализира уобичајене обрасце и аранжмане у великим скуповима података, а затим користи ове информације за креирање нових и убедљивих резултата. Модели то раде тако што укључују технике машинског учења познате као неуронске мреже, које су лабаво инспирисане начином на који људски мозак обрађује и тумачи информације, а затим учи из њих током времена.
Да дамо пример, храњење модела генеративна вештачка интелигенција са великом количином нарације, током времена модел би био у стању да идентификује и репродукује елементе приче, као што су структура заплета, ликови, теме, наративна средства итд.
Модели оф генеративна вештачка интелигенција они постају софистициранији како се подаци које примају и генеришу повећавају, опет захваљујући техникама deep learning и неуронске мреже испод. Као резултат тога, шаблон генерише више садржаја генеративна вештачка интелигенција, што његови резултати постају убедљивији и човеколикији.
Популарност одгенеративна вештачка интелигенција експлодирао 2023. године, углавном захваљујући програмима ЦхатГПТ e ДАЛЛ-Е di ОпенАИ. Штавише, брзи напредак технологија вештачка интелигенција, као и обрада природног језика, учинила јегенеративна вештачка интелигенција доступан потрошачима и креаторима садржаја у великом обиму.
Велике технолошке компаније су брзо ускочиле у избор, а Гоогле, Мицрософт, Амазон, Мета и други су поставили своје сопствене развојне алате. генеративна вештачка интелигенција у року од неколико месеци.
Постоје бројни алати генеративна вештачка интелигенција, иако су модели генерисања текста и слика вероватно најпознатији. Модели оф генеративна вештачка интелигенција они се обично ослањају на то да корисник пружи поруку која их води ка стварању жељеног резултата, било да је то текст, слика, видео или музичко дело, иако то није увек случај.
Постоје различите врсте генеративних АИ модела, од којих је сваки дизајниран за специфичне изазове и задатке. Они се могу широко класификовати у следеће типове.
Transformer-based modelsМодели засновани на трансформатору су обучени на великим скуповима података да разумеју односе између секвенцијалних информација, као што су речи и реченице. Подржан од deep learning, ови модели вештачке интелигенције имају тенденцију да буду добро упућени у НЛП и разумеју структуру и контекст језика, што их чини веома погодним за задатке генерисања текста. ЦхатГПТ-3 и Гоогле Бард су примери генеративних АИ модела заснованих на трансформаторима.
Generative adversarial networksГАН-ови се састоје од две неуронске мреже познате као генератор и дискриминатор, који у суштини раде једни против других да би створили податке који изгледају аутентично. Као што име говори, улога генератора је да генерише убедљив резултат као што је слика заснована на сугестији, док дискриминатор ради на процени аутентичности поменуте слике. Временом, свака компонента се побољшава у својим улогама, постижући убедљивије резултате. И ДАЛЛ-Е и Мидјоурнеи су примери генеративних АИ модела заснованих на ГАН-у.
Variational autoencodersВАЕ користе две мреже за тумачење и генерисање података: у овом случају то је кодер и декодер. Кодер узима улазне податке и компресује их у поједностављени формат. Декодер затим узима ове компресоване информације и реконструише их у нешто ново што личи на оригиналне податке, али није сасвим исто.
Пример би био подучавање компјутерског програма да генерише људска лица користећи фотографије као податке за обуку. Временом, програм научи да поједностави фотографије лица људи тако што их сведе на неколико важних карактеристика, као што су величина и облик очију, носа, уста, ушију, итд., а затим их користи за креирање нових лица.
Multimodal modelsМултимодални модели могу да разумеју и обрађују више типова података одједном, као што су текст, слике и аудио, што им омогућава да креирају софистицираније излазе. Пример би био АИ модел који може да генерише слику на основу текстуалног одзива, као и текстуалног описа упита за слику. ДАЛЛ-Е 2 е ГПТ-4 од ОпенАИ су примери мултимодалних модела.
За предузећа, ефикасност је вероватно најубедљивија предност генеративне вештачке интелигенције јер може омогућити предузећима да аутоматизују специфичне задатке и фокусирају време, енергију и ресурсе на важније стратешке циљеве. То може довести до нижих трошкова рада, повећане оперативне ефикасности и нових увида у то да ли се одређени пословни процеси одвијају или не.
За професионалце и креаторе садржаја, генеративни АИ алати могу помоћи у генерисању идеја, планирању и заказивању садржаја, оптимизацији за претраживаче, маркетингу, ангажовању публике, истраживању и уређивању, и потенцијално више. Опет, главна предложена предност је ефикасност јер генеративни АИ алати могу помоћи корисницима да смање време које троше на одређене задатке како би своју енергију могли да уложе негде другде. Међутим, ручни надзор и контрола генеративних АИ модела остаје изузетно важан.
Генеративна АИ је нашла упориште у бројним индустријским секторима и брзо се шири на комерцијална и потрошачка тржишта. МцКинсеи процењује да би до 2030. године задаци који тренутно чине око 30% радних сати у Сједињеним Државама могли бити аутоматизовани, захваљујући убрзању генеративне вештачке интелигенције.
У корисничком сервису, четботи и виртуелни помоћници са вештачком интелигенцијом помажу компанијама да смање време одговора и брзо решавају уобичајена питања клијената, смањујући оптерећење за особље. У развоју софтвера, генеративни АИ алати помажу програмерима да кодирају чистије и ефикасније тако што прегледају код, истичу грешке и предлажу потенцијална решења пре него што постану већи проблеми. У међувремену, писци могу да користе генеративне АИ алате за планирање, израду и ревизију есеја, чланака и другог писаног рада, иако често са мешовитим резултатима.
Употреба генеративне вештачке интелигенције варира од индустрије до индустрије и у некима је више успостављена него у другима. Тренутни и предложени случајеви употребе укључују следеће:
Главна забринутост у вези са употребом генеративних алата АИ – а посебно оних доступних јавности – је њихов потенцијал да шире дезинформације и штетни садржај. Утицај овога може бити широк и озбиљан, од одржавања стереотипа, говора мржње и штетних идеологија до оштећења личне и професионалне репутације и претње правним и финансијским последицама. Чак се сугерисало да би злоупотреба или лоше управљање генеративном вештачком интелигенцијом могло да угрози националну безбедност.
Ови ризици нису заобишли политичаре. У априлу 2023. Европска унија је предложила нова правила о ауторским правима за генеративну вештачку интелигенцију што би захтевало од компанија да открију сваки материјал заштићен ауторским правима који се користи за развој генеративних алата вештачке интелигенције. Ова правила су одобрена у нацрту закона који је изгласао Европски парламент у јуну, а који је такође укључивао строга ограничења употребе вештачке интелигенције у земљама чланицама ЕУ, укључујући предложену забрану технологије препознавања лица у реалном времену у јавним просторима.
Аутоматизација задатака путем генеративне вештачке интелигенције такође изазива забринутост у вези са радном снагом и измештањем послова, као што је истакао МцКинсеи. Према консултантској групи, аутоматизација би могла да изазове 12 милиона прелаза у каријери од сада до 2030. године, са губитком посла концентрисаним у канцеларијској подршци, служби за кориснике и услузи хране. Извештај процењује да би потражња за канцеларијским радницима могла „... пасти за 1,6 милиона радних места, поред губитака од 830.000 за продавце на мало, 710.000 за административне помоћнике и 630.000 за благајнике.
Генеративна АИ и општа АИ представљају различите стране истог новчића. Обе се тичу области вештачке интелигенције, али прва је подтип друге.
Генеративна АИ користи различите технике машинског учења, као што су ГАН, ВАЕ или ЛЛМ, да генерише нови садржај из модела научених из података о обуци. Ови излази могу бити текст, слике, музика или било шта друго што се може дигитално представити.
Вештачка општа интелигенција, такође позната као вештачка општа интелигенција, у ширем смислу се односи на концепт рачунарских система и роботике који поседују интелигенцију и аутономију сличну људској. Ово је још увек ствар научне фантастике: помислите на Дизнијев Пиксаров ВАЛЛ-Е, Сонија из Ја, Робот из 2004. или ХАЛ 9000, злонамерну вештачку интелигенцију из филма Стенлија Кјубрика 2001: Одисеја у свемиру. Већина актуелних АИ система су примери „уске АИ“, јер су дизајнирани за врло специфичне задатке.
Као што је горе описано, генеративна АИ је подпоље вештачке интелигенције. Генеративни АИ модели користе технике машинског учења за обраду и генерисање података. Уопштено говорећи, вештачка интелигенција се односи на концепт рачунара способних да обављају задатке који би иначе захтевали људску интелигенцију, као што су доношење одлука и НЛП.
Машинско учење је основна компонента вештачке интелигенције и односи се на примену рачунарских алгоритама на податке у сврху подучавања рачунара да обавља одређени задатак. Машинско учење је процес који омогућава системима вештачке интелигенције да доносе информисане одлуке или предвиђања на основу научених образаца.
Експлозивни раст генеративне АИ не показује знакове јењавања, а како све више компанија прихвата дигитализацију и аутоматизацију, изгледа да ће генеративна АИ играти централну улогу у будућности индустрије. Могућности генеративне АИ су се већ показале вредним у индустријама као што су креирање садржаја, развој софтвера и медицина, а како технологија наставља да се развија, њене апликације и случајеви употребе ће се ширити.
Међутим, утицај генеративне вештачке интелигенције на предузећа, појединце и друштво у целини зависи од тога како се бавимо ризицима које она представља. Обезбеђивање употребе вештачке интелигенције етички минимизирање пристрасности, побољшање транспарентности и одговорности и подршка владавина података ће бити од кључног значаја, док се обезбеђивање да регулатива иде у корак са брзом еволуцијом технологије већ представља изазов. Исто тако, проналажење равнотеже између аутоматизације и учешћа људи биће важно ако се надамо да ћемо искористити пуни потенцијал генеративне АИ уз ублажавање свих негативних последица.
Ercole Palmeri
Развијање финих моторичких вештина кроз бојење припрема децу за сложеније вештине попут писања. Боји…
Поморски сектор је права глобална економска сила, која је кренула ка тржишту од 150 милијарди...
Прошлог понедељка, Финанциал Тимес је објавио договор са ОпенАИ. ФТ лиценцира своје новинарство светске класе…
Милиони људи плаћају услуге стриминга, плаћајући месечне претплате. Увријежено је мишљење да сте…