Обзор

В какой-то момент создание нового контента было чисто человеческой задачей. От написания книг и кода для различных программных приложений до песен о любви и моделирования математических расчетов — все делалось вручную. Однако сегодня ИИ достиг точки, когда он может генерировать различные типы контента на основе простого ввода. Звучит почти волшебно, правда?

Что ж, эта технология называется Генеративный ИИ (Gen AI), которая происходит из широкой категории моделей Машинного обучения. Форма машинного обучения, называемая глубоким обучением, позволяет компьютерам создавать свежий, актуальный и интересный контент, изучая аналогичный контент, созданный ранее — потенциальные результаты включают в себя все, от музыки до картин и целых виртуальных миров! Самое приятное то, что его приложения не ограничиваются развлечениями — Gen AI также имеет множество практических применений для бизнеса. Если вы застряли при создании корпоративного контента или идеального заголовка для своего информационного бюллетеня, это может быть именно то, что вам нужно!

Итак, почему Генеративный ИИ так важен и что он может сделать? Давай выясним!

Понимание генеративного искусственного интеллекта?

Мы уверены, что вы знаете, что инновации в области искусственного интеллекта появляются быстро и интенсивно. Опрос, проведенный McKinsey в 2022 году, показал, что за последние пять лет внедрение ИИ увеличилось более чем вдвое. Это показывает, что предприятия инвестируют в ИИ и лидируют в разработке новых инноваций. Хорошо известные инструменты генеративного ИИ, такие как ChatGPT (инструмент для контента, созданного ИИ) и DALL-E (инструмент для искусства, созданного ИИ), являются результатом этих инвестиций, разработок и исследований.

Решения Gen AI используют машинное обучение для изучения массивных наборов данных существующего контента, понимания ввода пользователей, а затем создания аналогичных выходных данных на основе запроса на ввод. Такие инструменты должны сначала «учиться» на огромном количестве сложных данных, которые находятся за пределами человеческих возможностей. Например, для обучения ChatGPT было использовано 570 ГБ информации из книг, онлайн-текстов, статей из Википедии и другой онлайн-информации.

Естественно, это произошло не в одночасье. Итак, вот краткий обзор того, как системы ИИ стали такими умными!

Эволюция и происхождение генеративного искусственного интеллекта

Скромное начало этой технологии можно проследить до 1930-х и 1940-х годов, когда пионеры в области вычислений, такие как математик Алан Тьюринг, работали над основными методами машинного обучения (МО). Следующие несколько лет ознаменовались появлением рудиментарных приложений искусственного интеллекта. Тем не менее, резкий спад инноваций и инвестиций наблюдался в период, называемый «Зима ИИ». Поскольку требовалась огромная вычислительная мощность, исследования в этой области ограничивались государственными лабораториями до конца 1970-х годов.

В 90-х ранние модели машинного обучения и искусственного интеллекта умели классифицировать изображения/текст и даже предсказывать определенные результаты на основе обширных наборов данных. Эти алгоритмы будут искать шаблоны в тексте или изображениях, которые будут помечены. Как только метки были установлены, они могли классифицировать новые, случайно выбранные изображения. Например, после обучения на тысячах фотографий собак эти модели смогли отсканировать изображение и определить, присутствует ли собака. Усовершенствованные модели также могли определять породу собаки. (Да, он может даже отличить померанского шпица от помимо!)

С развитием модели генеративного ИИ смогли делать больше, чем просто классифицировать текст или изображения. Теперь изображения или текстовые описания можно было генерировать или создавать по запросу. Работа этого современного чуда может показаться почти магической, но это всего лишь старая добрая технология в действии.

Посмотрим, как это работает!

Как вообще работает генеративный искусственный интеллект (ИИ)?

Давайте взглянем на общий процесс, связанный с большинством приложений Gen AI:

Первоначально модели машинного обучения или глубокого обучения обучаются с использованием различных входных данных с заранее определенными метками. Это важно, поскольку приложение Генеративный ИИ будет основано на этой модели. Например, вы можете разработать бота с искусственным интеллектом, который будет отвечать в социальных сетях положительными комментариями. Для этого модели машинного обучения сначала показываются тысячи положительных и отрицательных комментариев, поэтому она знает разницу между ними на основе их содержания. Такой вид обучения известен как обучение с учителем, поскольку человек контролирует обучение модели. После обучения эта модель может создать свое представление положительного комментария в социальных сетях, который также может включать смайлики, хэштеги и сленг — довольно круто, верно?

Тем не менее, некоторые модели основаны на так называемом обучении с самоконтролем. Этот вид обучения включает в себя загрузку модели ML огромным количеством общих онлайн-текстов, чтобы она могла предсказать, какое слово будет следующим. Например, вы, возможно, видели функцию прогнозирования текста Gmail, которая завершает фразу «Надеюсь, у вас все хорошо…» словами «Надеюсь, у вас все хорошо».

Такие модели могут предсказывать текст на основе начальных слов, того, что говорится, и контекста, чтобы предсказать, как должно закончиться предложение. Когда модель учится на огромном количестве входного текста, эти модели могут точно генерировать различные типы текстов: строки темы, комментарии, блоги и еще много чего! Это то, что мы наблюдаем с такими инструментами, как ChatGPT от OpenAI.

Мы держим пари, что вы можете не знать о внутренней работе (или движке), который управляет ChatGPT или DALL-E. Итак, давайте кратко рассмотрим типы инструментов генеративного ИИ!

Типы генеративного ИИ

"Источник"

Как вы уже знаете, генеративный ИИ может создавать строки кода, видео, текст, аудио и даже смоделированные изображения, как показано выше. Для этого он опирается на два основных типа моделей ИИ: генеративно-состязательные сети (GAN) и вариационные автоэнкодеры (VAE).

Генеративно-состязательные сети (GAN)

Две модели машинного обучения одновременно обучаются в GAN. Один известен как генератор, а другой как дискриминатор. Генератор несет ответственность за создание новых выходных данных, которые напоминают обучающие данные (например, положительные комментарии в социальных сетях). Работа дискриминатора заключается в оценке выходных данных и предложении генератору предложений по улучшению полученных результатов. Например, он может предложить больше позитивных слов или добавить больше смайликов с цветными сердечками!

Вариационные автоэнкодеры (VAE)

В VAE одна модель машинного обучения обучается кодировать обучающие данные в низкоразмерное представление, которое фиксирует ключевые свойства, структуры, отношения и т. д. данных. Затем низкоразмерное представление декодируется для понимания исходных данных. По сути, модель ML может генерировать новые выходные данные, изучая компактное представление данных с помощью операций кодирования и декодирования. Например, понимая используемый язык, общие слова и структуру предложений положительных комментариев, модель может воссоздавать новые уникальные комментарии.

Хотя это был всего лишь обзор двух типов Gen AI, вы, возможно, поняли, насколько легко стало создавать новый контент. Естественно, это имеет далеко идущие последствия для отрасли!

Важность генеративного ИИ

Генеративный ИИ может помочь предприятиям создавать широкий спектр ценного контента всего за несколько секунд. Это имеет серьезные последствия для создателей контента в разных отраслях. Например, эта технология может помочь создавать блоги на основе нескольких входных данных, а затем корректировать вывод с помощью дополнительных входных данных, чтобы окончательный блог идеально соответствовал цели пользователя. Та же логика может быть применена к разработке программного обеспечения, где Gen AI может мгновенно создавать точный код на различных языках. Более того, Gen AI уже позволяет менеджерам и маркетологам социальных сетей создавать маркетинговые копии, подписи, заголовки блогов и т. д.

В фармацевтическом секторе это позволяет организациям переписывать технические медицинские тексты на более простой и доступный язык, позволяя пациентам лучше понимать свои заболевания и методы лечения. Это лишь часть его вариантов использования!

Генеративный ИИ может быть полезен для любого бизнеса, который хочет создавать новый контент (изображения, текст, код, интерактивные симуляции и т. д.), отличный от существующего контента. Организации могут использовать новые возможности для бизнеса, экономя значительное количество времени и ресурсов. Это может дать им возможность повысить ценность и внедрить инновации — мы имеем в виду, что вы не ошибетесь, если создание вашего контента автоматизировано или с помощью ИИ!

Но это еще не все — это только первая серия. Итак, какой будет следующий выпуск? (Это каламбур доктора Дре? Мы не знаем, эту статью написал Генеративный ИИ!).

Каково будущее генеративного ИИ?

Эксперты прогнозируют, что к 2025 году Генеративный ИИ будет создавать до 10% всех данных для взаимодействия с потребителем. Сегодня она составляет менее 1 процента! Более того, к 2027 году 30% производителей будут использовать Gen AI для повышения эффективности разработки своих продуктов — улучшения маркетинговых слоганов, торговых презентаций и многого другого!

Еще один новый вариант использования, который примет каждая отрасль, — это трансформация. Это позволит преобразовывать один тип контента в другой с помощью Gen AI. Например, разреженный набросок желаемого продукта будет преобразован с помощью ИИ в законченный синтезированный продукт со спецификациями. Это будет использоваться инженерами, архитекторами, дизайнерами и т. д. для оптимизации разработки продуктов и исследований.

Следовательно, в будущем ожидается более широкое внедрение технологий ИИ; глобальные инвестиции в ИИ увеличатся с 93,5 млрд долларов в 2021 году до примерно 422,37 млрд долларов к 2028 году. Нужно ли говорить больше?

Подводя итоги

Генеративный ИИ — это форма приложения искусственного интеллекта, которое может генерировать новый материал, включая текст, изображения, аудио, код и многое другое. Эта технология стала вирусной и, похоже, с каждым днем ​​набирает обороты в различных вариантах использования. Итак, будете ли вы использовать генеративный ИИ в своей отрасли? Напишите нам в комментариях!

Первоначально опубликовано на https://www.techdogs.com.