Почему в 2023 году генеративный ИИ будет повсюду? Почему не раньше?
Генеративный ИИ — это ветвь искусственного интеллекта, которая фокусируется на создании нового контента или данных с нуля, таких как текст, изображения, музыка, код и т. д.
Генеративный ИИ революционизирует создание контента и инновации в нескольких областях благодаря своим расширенным возможностям. Есть некоторые факторы, способствующие росту генеративного ИИ в 2023 году, такие как глубокое обучение, доступность данных, доступность инструментов и спрос на инновации.
Откройте для себя потенциал и преимущества генеративного ИИ, а также проблемы и ограничения, которые необходимо решить для этичного и ответственного использования.
Существуют различные типы генеративных моделей, используемых в генеративном ИИ, и каждая модель имеет уникальный способ создания нового контента или данных с нуля. Вот некоторые из распространенных типов генеративных моделей:
Вариационный автоэнкодер (VAE). VAE — это тип генеративной модели, использующей нейронную сеть для кодирования и декодирования данных. Сеть кодировщика сжимает входные данные в скрытое пространство меньшей размерности, в то время как сеть декодера генерирует новые данные из скрытого пространства.
VAE широко используются для создания изображений и видео, где они могут научиться создавать реалистичные и разнообразные выходные данные, изучая распределение обучающих данных.
Генеративно-состязательная сеть (GAN): GAN — это тип генеративной модели, состоящей из двух нейронных сетей, генератора и дискриминатора. Генераторная сеть создает новые данные, генерируя выборки из случайного вектора шума, в то время как дискриминаторная сеть учится отличать настоящие данные от поддельных.
Две сети обучаются состязательным способом, когда генератор пытается обмануть дискриминатор, а дискриминатор пытается правильно идентифицировать настоящие и поддельные данные. Сети GAN используются для генерации изображений, видео и текста и способны создавать очень реалистичные и новые результаты.
Модели авторегрессии. Модели авторегрессии — это тип генеративной модели, предсказывающей вероятность появления следующего элемента в последовательности с учетом предыдущих элементов.
Они используют нейронную сеть для оценки распределения вероятности следующего элемента на основе текущего контекста. Авторегрессионные модели обычно используются для генерации текста и аудио, где они могут генерировать последовательности слов или звуков, которые следуют определенному шаблону или стилю.
Модели на основе потока. Модели на основе потока — это тип генеративной модели, которая преобразует простое распределение в сложное путем применения ряда обратимых преобразований. Эти модели могут генерировать выборки, инвертируя процесс преобразования сложного распределения в простое распределение.
Потоковые модели используются для генерации изображений и текста, где они могут создавать высококачественные и разнообразные выходные данные путем моделирования сложных распределений данных.
Эти различные типы генеративных моделей работают, изучая закономерности и взаимосвязи в обучающих данных и используя эти знания для создания новых данных, которые следуют тому же распределению.
Модели обучаются с использованием большого количества данных, и процесс обучения включает в себя оптимизацию параметров модели, чтобы минимизировать разницу между сгенерированными данными и реальными данными.
После обучения модели можно использовать для генерации новых данных путем выборки из изученного распределения. Сгенерированные данные могут быть дополнительно уточнены или изменены с использованием различных методов, таких как обработка дополнительной информации, точная настройка для конкретных задач или объединение с другими моделями.
Некоторые яркие примеры генеративного ИИ
ChatGPT – это бесплатный чат-бот, разработанный OpenAI, который может дать ответ практически на любой заданный вопрос.
Он уже считается лучшим чат-ботом с искусственным интеллектом и пользуется популярностью: более миллиона человек подписались на его использование всего за пять дней.
Другой пример — DALL-E, инструмент для создания произведений искусства с помощью ИИ.
Генеративные системы искусственного интеллекта возникли из базовых моделей — крупномасштабных моделей глубокого обучения, обученных на массивных, обширных, неструктурированных наборах данных (таких как текст и изображения), которые охватывают множество тем.
Разработчики могут адаптировать модели для широкого спектра вариантов использования, требуя небольшой тонкой настройки для каждой задачи. Это делает возможности этих возможностей доступными для всех, включая разработчиков, которым не хватает специальных навыков машинного обучения, и, в некоторых случаях, людей без технического образования.
Генеративный ИИ существует уже давно, но в последние годы он стал более популярным и мощным. Почему?
Есть несколько факторов, которые способствовали росту генеративного ИИ в 2023 году. Вот некоторые из них:
Достижения в области глубокого обучения. Глубокое обучение — это подмножество машинного обучения, в котором используются нейронные сети для изучения больших объемов данных. Нейронные сети состоят из слоев искусственных нейронов, которые могут обрабатывать сложные модели и отношения.
Хорошим примером является эксперимент Google «Разговор с книгами», в котором используется обработка естественного языка (NLP) и машинное обучение для получения ответов на запросы пользователей в разговорном формате.
Глубокое обучение позволило генеративному ИИ создавать более реалистичные и разнообразные результаты, такие как генерация естественного языка (NLG), компьютерное зрение (CV) и понимание естественного языка (NLU).
«Технология, лежащая в основе Talk to Books, представляет собой модель машинного обучения, которая была обучена на огромном корпусе книг, что позволяет ей понимать и отвечать на широкий спектр запросов в естественной и разговорной манере» (блог Google AI).
Доступность данных. Данные — это топливо для генеративного ИИ. Чем больше данных доступно, тем лучше могут обучаться и улучшаться генеративные модели.
В 2023 году существует множество данных из различных источников, таких как социальные сети, электронная коммерция, онлайн-платформы, датчики и т. д. Эти данные можно использовать для обучения генеративных моделей для различных областей и приложений, таких как создание контента, персонализация. , рекомендация и т.д.
Ярким примером является языковая модель OpenAI GPT-3, которая была обучена на огромном количестве текстовых данных из Интернета и способна генерировать человекоподобный текст в различных стилях и форматах.
«GPT-3 был обучен на большом количестве текстовых данных, что позволяет ему генерировать высококачественный, разнообразный и связный текст по широкому кругу тем и областей, включая новостные статьи, техническую документацию, творческое письмо и многое другое». (Блог OpenAI).
Доступность инструментов. Генеративный ИИ стал более доступным и удобным для пользователя в 2023 году. Существует множество инструментов и платформ, которые позволяют любому использовать генеративный ИИ, не требуя особых технических знаний или навыков программирования.
Существует довольно много онлайн-сервисов, которые могут генерировать текст, изображения, музыку, код и т. д. на основе пользовательского ввода или предпочтений. Существуют также платформы и библиотеки с открытым исходным кодом, которые могут помочь разработчикам и исследователям создавать и экспериментировать с генеративными моделями.
Что может быть более подходящим примером, чем RunwayML, онлайн-платформа, которая позволяет пользователям создавать, обучать и развертывать генеративные модели, не требуя навыков программирования или технических знаний?
«RunwayML демократизирует ИИ, делая его доступным для всех, независимо от их технического образования или опыта. С RunwayML вы можете создавать и экспериментировать с генеративными моделями за считанные минуты, не написав ни единой строчки кода» (веб-сайт RunwayML).
Спрос на инновации. Генеративный ИИ открыл новые возможности и возможности для инноваций в различных областях и отраслях. Генеративный ИИ может помочь генерировать новые идеи, проекты, продукты, услуги и т. д., которые могут решить проблемы или удовлетворить потребности.
В производстве Autodesk и Creo используют генеративный ИИ для проектирования физических объектов. В некоторых случаях они также создают эти объекты с помощью 3D-печати или компьютерной обработки и аддитивного производства.
NVIDIA подала пример с помощью GauGAN, инструмента на базе искусственного интеллекта, который может преобразовывать грубые наброски в фотореалистичные изображения в режиме реального времени.
«GauGAN представляет собой крупный прорыв в создании изображений с помощью ИИ, открывающий новые возможности для художников, дизайнеров и креативщиков. С GauGAN вы можете создавать потрясающий визуальный контент в режиме реального времени, не тратя часы или дни на ручное редактирование и ретуширование» (блог NVIDIA).
TPDNE (This Person Does Not Exist) — замечательный пример генеративного ИИ. Это веб-сайт, который использует генеративно-состязательные сети (GAN) для создания реалистичных изображений человеческих лиц, которых на самом деле не существует.
Этот сайт вдохновил нескольких других на создание подобных сайтов на основе ИИ, которые генерируют кошек, резюме вакансий, списки Airbnb, стартапы и другие выдуманные творения, которые кажутся абсолютно подлинными.
Генеративный ИИ также может помочь улучшить существующий контент или данные, добавив ценность, качество, разнообразие и т. д. Генеративный ИИ также может помочь в создании новых форм развлечений и искусства, которые могут вдохновлять и радовать людей.
В 2023 году генеративный ИИ будет повсюду, потому что он стал более продвинутым, доступным, доступным и желанным, чем когда-либо прежде.
Так было не всегда, не так ли?
В прошлом генеративный ИИ сталкивался со многими проблемами и ограничениями, которые мешали его развитию и внедрению:
Вычислительные затраты. Генеративный ИИ требует больших вычислительных мощностей и ресурсов для обучения и запуска генеративных моделей. Это может быть дорого и занимать много времени, особенно для крупномасштабной или высококачественной генерации.
В прошлом генеративный ИИ в основном ограничивался исследовательскими лабораториями или организациями, имевшими доступ к мощному оборудованию или облачным сервисам.
Однако в 2023 году появится больше вариантов и решений для снижения вычислительной стоимости генеративного ИИ, таких как распределенные вычисления, граничные вычисления, сжатие моделей и т. д.
Этические и социальные проблемы. Генеративный ИИ поднимает множество этических и социальных проблем, которые необходимо решать и регулировать.
Его можно использовать в злонамеренных целях, таких как создание поддельных новостей, дипфейков, спама, фишинга и т. д. Генеративный ИИ также может представлять угрозу для конфиденциальности, безопасности, прав на интеллектуальную собственность и т. д.
Он также может оказывать негативное влияние на человеческое творчество, разнообразие, культуру и т. д. В прошлом генеративный ИИ часто использовался без особого понимания или ответственности за его последствия или последствия. Однако в 2023 году
будет предпринято больше усилий и инициатив по содействию этичному и ответственному использованию генеративного ИИ, таких как руководящие принципы, стандарты, законы, аудиты и т. д.
Заключение
Генеративный ИИ стал повсеместным в 2023 году из-за его продвинутого, доступного, доступного и желательного характера. Он предоставил инновационные решения в различных областях и отраслях, включая создание контента, персонализацию, рекомендации и развлечения. Генеративный ИИ развивался и совершенствовался с течением времени, а глубокое обучение и обилие данных были одними из факторов, которые способствовали его росту.
Однако генеративный ИИ также ставит этические и социальные проблемы, которые необходимо решать и регулировать. Усилия и инициативы по содействию этичному и ответственному использованию генеративного ИИ, такие как руководящие принципы, стандарты, законы и аудиты, необходимы для предотвращения злонамеренных целей и негативных последствий.
По мере нашего продвижения вперед важно продолжать изучать потенциал и ограничения генеративного ИИ, обеспечивая при этом его этичное и ответственное использование. Мы должны сотрудничать между отраслями и дисциплинами, чтобы максимизировать преимущества генеративного ИИ и минимизировать связанные с ним риски. Поступая таким образом, мы можем использовать возможности генеративного ИИ для создания лучшего мира для всех.
Давайте действовать, оставаясь в курсе и участвуя в разработке и использовании генеративного ИИ, а также выступая за его этичное и ответственное использование в наших сообществах и на рабочих местах.
Что вы думаете о генеративном ИИ? Позвольте мне знать в комментариях ниже! Есть ли что-то, что вы хотели бы, чтобы я осветил более подробно? Оставьте комментарий и дайте мне знать!
