Generativní umělá inteligence je typ technologie umělé inteligence, která široce popisuje systémy strojového učení, které mohou generovat text, obrázky, kód nebo jiné typy obsahu.
Modely z generativní umělá inteligence jsou stále více začleňovány do online nástrojů a chatbot které umožňují uživatelům zadávat otázky nebo pokyny do vstupního pole, na základě čehož model AI vygeneruje odpověď podobnou člověku.
Modely z generativní umělá inteligence používají složitý počítačový proces známý jako deep learning analyzovat běžné vzorce a uspořádání ve velkých souborech dat a poté použít tyto informace k vytvoření nových a přesvědčivých výsledků. Modely to dělají začleněním technik strojového učení známých jako neuronové sítě, které jsou volně inspirovány způsobem, jakým lidský mozek zpracovává a interpretuje informace a následně se z nich v průběhu času učí.
Abych uvedl příklad, krmení modelu generativní umělá inteligence s velkým množstvím vyprávění by model byl časem schopen identifikovat a reprodukovat prvky příběhu, jako je struktura zápletky, postavy, témata, narativní zařízení a tak dále.
Modely z generativní umělá inteligence stávají se sofistikovanějšími, jak přibývají a generují data, opět díky technikám deep learning a nervová síť níže. Výsledkem je, že čím více obsahu šablona vygeneruje generativní umělá inteligencetím jsou jeho výsledky přesvědčivější a lidštější.
Popularitagenerativní umělá inteligence explodoval v roce 2023, z velké části díky programům ChatGPT e DALL-E di OpenAI. Navíc rychlý vývoj technologií umělá inteligence, stejně jako zpracování přirozeného jazyka, vytvořilogenerativní umělá inteligence přístupné spotřebitelům a tvůrcům obsahu ve velkém měřítku.
Velké technologické společnosti rychle naskočily do rozjetého vlaku, přičemž Google, Microsoft, Amazon, Meta a další vytvořily své vlastní vývojové nástroje. generativní umělá inteligence během několika měsíců.
Existuje mnoho nástrojů generativní umělá inteligence, i když modely generování textu a obrázků jsou pravděpodobně nejznámější. Modely z generativní umělá inteligence obvykle se spoléhají na to, že uživatel poskytne zprávu, která je navede k vytvoření požadovaného výstupu, ať už jde o text, obrázek, video nebo hudební skladbu, i když tomu tak není vždy.
Existují různé typy generativních modelů umělé inteligence, z nichž každý je navržen pro konkrétní výzvy a úkoly. Ty lze obecně rozdělit do následujících typů.
Transformer-based modelsModely založené na transformátorech jsou trénovány na velkých souborech dat, aby porozuměly vztahům mezi sekvenčními informacemi, jako jsou slova a věty. Podporováno deep learningTyto modely umělé inteligence mají tendenci se dobře orientovat v NLP a chápat strukturu a kontext jazyka, díky čemuž jsou vhodné pro úlohy generování textu. ChatGPT-3 a Google Bard jsou příklady generativních modelů umělé inteligence založené na transformátorech.
Generative adversarial networksSítě GAN se skládají ze dvou neuronových sítí známých jako generátor a diskriminátor, které v podstatě vzájemně spolupracují a vytvářejí autenticky vypadající data. Jak název napovídá, úlohou generátoru je generovat přesvědčivý výstup, jako je obrázek na základě návrhu, zatímco diskriminátor pracuje na hodnocení pravosti uvedeného obrázku. Postupem času se každá složka zlepšuje ve svých příslušných rolích a dosahuje přesvědčivějších výsledků. Jak DALL-E, tak Midjourney jsou příklady generativních modelů AI založených na GAN.
Variational autoencodersVAE používají k interpretaci a generování dat dvě sítě: v tomto případě se jedná o kodér a dekodér. Kodér vezme vstupní data a zkomprimuje je do zjednodušeného formátu. Dekodér pak vezme tyto komprimované informace a rekonstruuje je do něčeho nového, co se podobá původním datům, ale není úplně stejné.
Příkladem může být výuka počítačového programu pro generování lidských tváří pomocí fotografií jako tréninkových dat. Postupem času se program naučí zjednodušovat fotografie obličejů lidí tím, že je zmenší na pár důležitých prvků, jako je velikost a tvar očí, nosu, úst, uší atd., a poté je použije k vytvoření nových obličejů.
Multimodal modelsMultimodální modely mohou porozumět a zpracovat více typů dat najednou, jako je text, obrázky a zvuk, což jim umožňuje vytvářet sofistikovanější výstupy. Příkladem může být model umělé inteligence, který dokáže generovat obrázek na základě textové výzvy a také textový popis výzvy k obrázku. OD-E 2e GPT-4 od OpenAI jsou příklady multimodálních modelů.
Pro podniky je efektivita pravděpodobně nejpřesvědčivější výhodou generativní umělé inteligence, protože umožňuje podnikům automatizovat konkrétní úkoly a soustředit čas, energii a zdroje na důležitější strategické cíle. To může vést k nižším mzdovým nákladům, zvýšené provozní efektivitě a novým pohledům na to, zda určité obchodní procesy fungují či nikoli.
Profesionálům a tvůrcům obsahu mohou generativní nástroje umělé inteligence pomoci s generováním nápadů, plánováním a plánováním obsahu, optimalizací pro vyhledávače, marketingem, zapojením publika, výzkumem a úpravami a potenciálně s dalšími. Hlavní navrhovanou výhodou je opět efektivita, protože generativní nástroje umělé inteligence mohou uživatelům pomoci zkrátit čas strávený na určitých úkolech, aby mohli investovat svou energii jinam. Manuální dohled a kontrola nad generativními modely umělé inteligence však zůstávají extrémně důležité.
Generativní umělá inteligence našla oporu v mnoha průmyslových odvětvích a rychle expanduje na komerční a spotřebitelské trhy. odhaduje McKinsey že do roku 2030 by mohly být díky akceleraci generativní umělé inteligence automatizovány úkoly, které v současnosti tvoří asi 30 % pracovní doby ve Spojených státech.
V zákaznických službách pomáhají chatboti a virtuální asistenti s umělou inteligencí společnostem zkrátit dobu odezvy a rychle vyřídit běžné dotazy zákazníků, čímž snižují zátěž zaměstnanců. Při vývoji softwaru pomáhají generativní nástroje umělé inteligence vývojářům kódovat čistěji a efektivněji tím, že kontrolují kód, upozorňují na chyby a navrhují možná řešení dříve, než se stanou většími problémy. Mezitím mohou autoři používat generativní nástroje AI k plánování, navrhování a revizi esejů, článků a dalších písemných prací, i když často se smíšenými výsledky.
Použití generativní umělé inteligence se v jednotlivých odvětvích liší a v některých je zavedenější než v jiných. Aktuální a navrhované případy použití zahrnují následující:
Hlavním problémem používání generativních nástrojů umělé inteligence – a zejména těch, které jsou přístupné veřejnosti – je jejich potenciál šířit dezinformace a škodlivý obsah. Dopad může být široký a závažný, od zachovávání stereotypů, nenávistných projevů a škodlivých ideologií až po poškození osobní a profesní pověsti a hrozbu právních a finančních důsledků. Bylo dokonce navrženo, že zneužití nebo špatné řízení generativní umělé inteligence by mohlo ohrozit národní bezpečnost.
Tato rizika se nevyhnula ani politikům. V dubnu 2023 navrhla Evropská unie nová pravidla autorských práv pro generativní umělou inteligenci což by vyžadovalo, aby společnosti zveřejnily veškerý materiál chráněný autorským právem používaný k vývoji nástrojů generativní umělé inteligence. Tato pravidla byla schválena v návrhu zákona odhlasovaného Evropským parlamentem v červnu, který také obsahoval přísná omezení používání umělé inteligence v členských zemích EU, včetně navrhovaného zákazu technologie rozpoznávání obličeje v reálném čase ve veřejných prostorách.
Automatizace úkolů prostřednictvím generativní umělé inteligence také vyvolává obavy ohledně pracovní síly a přesunu pracovních míst, jak zdůraznil McKinsey. Podle poradenské skupiny by automatizace mohla do roku 12 způsobit 2030 milionů kariérních přechodů se ztrátou pracovních míst soustředěnou v kancelářské podpoře, zákaznických službách a stravovacích službách. Zpráva odhaduje, že poptávka po kancelářských pracovnících by mohla „... poklesnout o 1,6 milionu pracovních míst, navíc ke ztrátě 830.000 710.000 pro maloobchodníky, 630.000 XNUMX pro administrativní asistenty a XNUMX XNUMX pro pokladní.“
Generativní AI a obecná AI představují různé strany téže mince. Obě se týkají oblasti umělé inteligence, ale ta první je podtypem té druhé.
Generativní umělá inteligence využívá různé techniky strojového učení, jako je GAN, VAE nebo LLM, ke generování nového obsahu z modelů získaných z tréninkových dat. Těmito výstupy mohou být text, obrázky, hudba nebo cokoli jiného, co lze digitálně znázornit.
Umělá obecná inteligence, také známá jako umělá obecná inteligence, široce odkazuje na koncept počítačových systémů a robotiky, které mají inteligenci a autonomii podobnou lidské inteligenci. To je stále věc sci-fi: vzpomeňte si na WALL-E od Disney Pixar, Sonny z roku 2004 Já, robot nebo HAL 9000, zlovolnou umělou inteligenci z 2001: Vesmírná odysea Stanleyho Kubricka. Většina současných systémů umělé inteligence je příkladem „úzké umělé inteligence“, protože jsou navrženy pro velmi specifické úkoly.
Jak je popsáno výše, generativní umělá inteligence je podpolí umělé inteligence. Generativní modely umělé inteligence využívají ke zpracování a generování dat techniky strojového učení. Umělá inteligence obecně označuje koncept počítačů schopných vykonávat úkoly, které by jinak vyžadovaly lidskou inteligenci, jako je rozhodování a NLP.
Strojové učení je základní složkou umělé inteligence a odkazuje na aplikaci počítačových algoritmů na data za účelem výuky počítače vykonávat konkrétní úkol. Strojové učení je proces, který umožňuje systémům umělé inteligence přijímat informovaná rozhodnutí nebo předpovědi na základě naučených vzorců.
Explozivní růst generativní umělé inteligence nevykazuje žádné známky ústupu, a jak stále více společností přijímá digitalizaci a automatizaci, zdá se, že generativní umělá inteligence bude hrát v budoucnosti tohoto odvětví ústřední roli. Schopnosti generativní umělé inteligence se již osvědčily v odvětvích, jako je tvorba obsahu, vývoj softwaru a lékařství, a jak se technologie neustále vyvíjí, její aplikace a případy použití se budou rozšiřovat.
To znamená, že dopad generativní umělé inteligence na podniky, jednotlivce a společnost jako celek závisí na tom, jak se vypořádáme s riziky, která představuje. Zajištění využití umělé inteligence eticky minimalizace zaujatosti, zlepšení transparentnosti a odpovědnosti a podpora vláda dat bude zásadní, zatímco zajištění toho, aby regulace držela krok s rychlým vývojem technologií, se již ukazuje jako výzva. Stejně tak bude důležité najít rovnováhu mezi automatizací a lidským zapojením, pokud doufáme, že využijeme plný potenciál generativní umělé inteligence a zároveň zmírníme všechny negativní důsledky.
Ercole Palmeri
Rozvíjení jemné motoriky prostřednictvím vybarvování připravuje děti na složitější dovednosti, jako je psaní. Barvit…
Námořní sektor je skutečnou globální ekonomickou velmocí, která se dostala na 150miliardový trh...
Minulé pondělí Financial Times oznámily dohodu s OpenAI. FT licencuje svou prvotřídní žurnalistiku…
Miliony lidí platí za streamovací služby a platí měsíční předplatné. Je obecný názor, že jste…