A generatív mesterséges intelligencia a mesterséges intelligencia egyik fajtája, amely nagy vonalakban leírja a gépi tanulási rendszereket, amelyek képesek szöveget, képeket, kódot vagy más típusú tartalmat generálni.
A modellek generatív mesterséges intelligencia egyre inkább beépülnek az online eszközökbe és chatbot amelyek lehetővé teszik a felhasználók számára, hogy kérdéseket vagy utasításokat írjanak be egy beviteli mezőbe, amelyre az AI-modell emberszerű választ generál.
A modellek generatív mesterséges intelligencia néven ismert összetett számítógépes folyamatot használnak deep learning a közös minták és elrendezések elemzésére nagy adathalmazokban, majd ezen információk felhasználásával új és meggyőző eredményeket hozhat létre. A modellek ezt a neurális hálózatokként ismert gépi tanulási technikák beépítésével teszik meg, amelyeket lazán az emberi agy információfeldolgozási és értelmezési módja inspirál, majd idővel tanul belőle.
Hogy egy példát mondjak, etetjük a modellt generatív mesterséges intelligencia nagy mennyiségű narratívával a modell idővel képes lenne azonosítani és reprodukálni a történet elemeit, mint például a cselekmény felépítése, a szereplők, a témák, a narratív eszközök stb.
A modellek generatív mesterséges intelligencia technikájának köszönhetően egyre kifinomultabbá válnak, ahogy a kapott és előállított adatok száma növekszik deep learning és neurális hálózat lent. Ennek eredményeként egy sablon minél több tartalmat generál generatív mesterséges intelligencia, annál meggyőzőbbek és emberibbek lesznek az eredményei.
A népszerűségegeneratív mesterséges intelligencia 2023-ban robbanásszerűen megnőtt, nagyrészt a programoknak köszönhetően ChatGPT e DALL-E di OpenAI. Továbbá a technológiák gyors fejlődése mesterséges intelligencia, mint a természetes nyelvi feldolgozás, tette ageneratív mesterséges intelligencia széles körben elérhető a fogyasztók és a tartalomkészítők számára.
A nagy technológiai cégek gyorsan nekivágtak, a Google, a Microsoft, az Amazon, a Meta és mások is felsorakoztatták saját fejlesztőeszközeiket. generatív mesterséges intelligencia néhány hónapon belül.
Számos eszköz létezik generatív mesterséges intelligencia, bár a szöveg- és képgeneráló modellek talán a legismertebbek. A modellek generatív mesterséges intelligencia jellemzően arra hagyatkoznak, hogy a felhasználó olyan üzenetet adjon, amely elvezeti őket a kívánt kimenet létrehozásához, legyen az szöveg, kép, videó vagy zene, bár ez nem mindig van így.
Különféle típusú generatív mesterséges intelligencia modellek léteznek, amelyek mindegyike meghatározott kihívásokhoz és feladatokhoz készült. Ezeket nagy vonalakban a következő típusokba sorolhatjuk.
Transformer-based modelsA transzformátor alapú modelleket nagy adathalmazokra tanítják, hogy megértsék a szekvenciális információk, például szavak és mondatok közötti kapcsolatokat. Támogatta deep learning, ezek az AI-modellek általában jól ismerik az NLP-t, és megértik a nyelv szerkezetét és kontextusát, így kiválóan alkalmasak szöveggenerálási feladatokra. A ChatGPT-3 és a Google Bard példák a transzformátor alapú generatív mesterséges intelligencia modellekre.
Generative adversarial networksA GAN-ok két neurális hálózatból állnak, amelyek generátorként és megkülönböztetőként ismertek, és amelyek lényegében egymás ellen dolgoznak, hogy hitelesnek látszó adatokat hozzanak létre. Ahogy a neve is sugallja, a generátor szerepe az, hogy egy javaslat alapján meggyőző kimenetet, például képet generáljon, míg a diszkriminátor az említett kép hitelességének értékelésén dolgozik. Idővel az egyes komponensek a saját szerepükben javulnak, és meggyőzőbb eredményeket érnek el. Mind a DALL-E, mind a Midjourney a GAN-alapú generatív AI modellek példája.
Variational autoencodersA VAE két hálózatot használ az adatok értelmezésére és generálására: ebben az esetben ez egy kódoló és egy dekódoló. A kódoló veszi a bemeneti adatokat, és egyszerűsített formátumba tömöríti. A dekóder ezután veszi ezt a tömörített információt, és valami újjá rekonstruálja, ami hasonlít az eredeti adatokra, de nem teljesen ugyanaz.
Példa erre, ha megtanítunk egy számítógépes programot emberi arcok generálására fotók, mint edzésadatok felhasználásával. Idővel a program megtanulja leegyszerűsíteni az emberek arcáról készült fényképeket néhány fontos jellemzőre redukálva azokat, például a szemek, orr, száj, fülek stb. méretére és alakjára, majd új arcok létrehozására használja őket.
Multimodal modelsA multimodális modellek többféle adattípust, például szöveget, képeket és hangot képesek egyszerre megérteni és feldolgozni, így kifinomultabb kimeneteket hozhatnak létre. Példa erre egy mesterséges intelligencia modell, amely szöveges prompt alapján képes képet generálni, valamint egy képprompt szöveges leírását. DALL-E 2 e GPT-4 az OpenAI-tól példák a multimodális modellekre.
A vállalkozások számára a hatékonyság vitathatatlanul a generatív mesterséges intelligencia leglenyűgözőbb előnye, mert lehetővé teszi a vállalkozások számára, hogy automatizálják az adott feladatokat, és az időt, energiát és erőforrásokat fontosabb stratégiai célokra összpontosítsák. Ez alacsonyabb munkaerőköltségekhez, nagyobb működési hatékonysághoz és új betekintéshez vezethet abban, hogy bizonyos üzleti folyamatok működnek-e vagy sem.
A szakemberek és tartalomkészítők számára a generatív AI-eszközök segíthetnek az ötletgenerálásban, a tartalomtervezésben és -ütemezésben, a keresőoptimalizálásban, a marketingben, a közönség elköteleződésében, a kutatásban és a szerkesztésben, és potenciálisan még sok másban. A fő javasolt előny ismét a hatékonyság, mivel a generatív mesterséges intelligencia eszközök segíthetnek a felhasználóknak csökkenteni bizonyos feladatokra fordított időt, így energiájukat máshova fektethetik be. Ennek ellenére a generatív AI-modellek kézi felügyelete és vezérlése továbbra is rendkívül fontos.
A generatív mesterséges intelligencia számos iparágban megvetette lábát, és gyorsan terjeszkedik a kereskedelmi és fogyasztói piacokra. McKinsey becslése szerint hogy 2030-ra a generatív mesterséges intelligencia felgyorsulásának köszönhetően automatizálhatók lesznek azok a feladatok, amelyek jelenleg az Egyesült Államokban a munkaórák mintegy 30%-át teszik ki.
Az ügyfélszolgálatban a mesterséges intelligencia által vezérelt chatbotok és virtuális asszisztensek segítenek a vállalatoknak csökkenteni a válaszidőt, és gyorsan kezelni a gyakori ügyfelek kérdéseit, csökkentve ezzel a személyzet terheit. A szoftverfejlesztés során a generatív mesterséges intelligencia eszközök tisztábban és hatékonyabban kódolják a fejlesztőket azáltal, hogy áttekintik a kódot, kiemelik a hibákat, és potenciális megoldásokat javasolnak, mielőtt azok nagyobb problémákká válnának. Mindeközben az írók generatív mesterséges intelligencia eszközöket használhatnak esszék, cikkek és egyéb írásos munkák megtervezésére, vázolására és átdolgozására, bár gyakran vegyes eredménnyel.
A generatív mesterséges intelligencia használata iparágonként eltérő, és egyes területeken jobban elterjedt, mint másokban. A jelenlegi és javasolt használati esetek a következők:
A generatív mesterségesintelligencia-eszközök – és különösen a nyilvánosság számára hozzáférhetők – használatával kapcsolatos fő aggodalomra ad okot, hogy azok téves információkat és káros tartalmakat terjeszthetnek. Ennek hatása széles körű és súlyos lehet, a sztereotípiák, a gyűlöletbeszéd és a káros ideológiák továbbélésétől a személyes és szakmai hírnév károsodásáig, valamint a jogi és pénzügyi következmények veszélyéig. Még azt is felvetették, hogy a generatív mesterséges intelligencia helytelen használata vagy rossz kezelése veszélyeztetheti a nemzetbiztonságot.
Ezek a kockázatok nem kerülték el a politikusokat. 2023 áprilisában az Európai Unió javasolta új szerzői jogi szabályok a generatív mesterséges intelligencia számára amely előírná a vállalatoknak, hogy hozzanak nyilvánosságra minden, a generatív mesterséges intelligencia eszközeinek kifejlesztéséhez használt szerzői jog által védett anyagot. Ezeket a szabályokat hagyta jóvá az Európai Parlament júniusban megszavazott törvénytervezete, amely szigorú korlátozásokat is tartalmazott a mesterséges intelligencia használatára vonatkozóan az EU-tagországokban, beleértve a valós idejű arcfelismerő technológia betiltását a nyilvános helyeken.
A feladatok generatív mesterséges intelligencia segítségével történő automatizálása a munkaerővel és a munkahelyek elmozdításával kapcsolatban is aggályokat vet fel, amint azt McKinsey is kiemelte. A tanácsadó csoport szerint az automatizálás 12 millió pályaváltást okozhat 2030 között, a munkahelyek elvesztése pedig az irodai támogatás, az ügyfélszolgálat és az élelmezés területén koncentrálódik. A jelentés becslése szerint az irodai dolgozók iránti kereslet „… 1,6 millió álláshellyel csökkenhet, a kiskereskedelmi értékesítők 830.000 710.000, az adminisztratív asszisztensek 630.000 XNUMX és a pénztárosok XNUMX XNUMX munkahelyének elvesztése mellett”.
A generatív AI és az általános AI ugyanannak az éremnek a különböző oldalait képviselik. Mindkettő a mesterséges intelligencia területére vonatkozik, de az előbbi az utóbbi altípusa.
A generatív mesterséges intelligencia különféle gépi tanulási technikákat, például GAN-t, VAE-t vagy LLM-et használ, hogy új tartalmat állítson elő a betanítási adatokból tanult modellekből. Ezek a kimenetek lehetnek szövegek, képek, zenék vagy bármi más, ami digitálisan ábrázolható.
A mesterséges általános intelligencia, más néven általános mesterséges intelligencia, nagy vonalakban az emberhez hasonló intelligenciával és autonómiával rendelkező számítógépes rendszerek és robotika fogalmára utal. Ez még mindig a sci-fi dolga: gondoljunk csak a Disney Pixar WALL-E-jére, a Sonnyra a 2004-es I, Robotból, vagy a HAL 9000-re, a rosszindulatú mesterséges intelligenciára Stanley Kubrick 2001: Űrodüsszeiájából. A legtöbb jelenlegi AI-rendszer a „szűk AI” példája, mivel nagyon specifikus feladatokra tervezték.
Ahogy fentebb leírtuk, a generatív AI a mesterséges intelligencia egy részterülete. A generatív AI-modellek gépi tanulási technikákat használnak az adatok feldolgozására és generálására. Általában a mesterséges intelligencia olyan számítógépek fogalmát jelenti, amelyek képesek olyan feladatokat végrehajtani, amelyek egyébként emberi intelligenciát igényelnének, mint például a döntéshozatal és az NLP.
A gépi tanulás a mesterséges intelligencia alapvető összetevője, és a számítógépes algoritmusok adatokra történő alkalmazását jelenti, azzal a céllal, hogy megtanítsák a számítógépet egy adott feladat elvégzésére. A gépi tanulás az a folyamat, amely lehetővé teszi a mesterséges intelligencia rendszerek számára, hogy a tanult minták alapján megalapozott döntéseket hozzanak vagy előrejelzéseket hozzanak.
A generatív mesterséges intelligencia robbanásszerű növekedése nem mutatja a hanyatlás jeleit, és ahogy egyre több vállalat veszi át a digitalizációt és az automatizálást, úgy tűnik, hogy a generatív mesterséges intelligencia központi szerepet fog játszani az iparág jövőjében. A generatív mesterséges intelligencia képességei már értékesnek bizonyultak az olyan iparágakban, mint a tartalomkészítés, a szoftverfejlesztés és az orvostudomány, és ahogy a technológia folyamatosan fejlődik, alkalmazásai és használati esetei is bővülni fognak.
Ennek ellenére a generatív AI vállalkozásokra, egyénekre és a társadalom egészére gyakorolt hatása attól függ, hogyan kezeljük az általa jelentett kockázatokat. A mesterséges intelligencia használatának biztosítása etikusan az elfogultság minimalizálása, az átláthatóság és az elszámoltathatóság javítása, valamint a kormányzás Az adatok mennyisége kulcsfontosságú lesz, miközben annak biztosítása, hogy a szabályozás lépést tartson a technológia gyors fejlődésével, már most is kihívásnak bizonyul. Hasonlóképpen fontos lesz megtalálni az egyensúlyt az automatizálás és az emberi részvétel között, ha azt reméljük, hogy a generatív mesterséges intelligencia teljes potenciálját kiaknázzuk, miközben csökkentjük a negatív következményeket.
Ercole Palmeri
A finom motoros készségek színezéssel történő fejlesztése felkészíti a gyerekeket olyan összetettebb készségekre, mint az írás. Kiszínezni…
A haditengerészeti szektor igazi világgazdasági hatalom, amely egy 150 milliárdos piac felé navigált...
Múlt hétfőn a Financial Times bejelentette, hogy megállapodást köt az OpenAI-val. Az FT engedélyezi világszínvonalú újságírását…
Emberek milliói fizetnek a streaming szolgáltatásokért, havi előfizetési díjat fizetve. Általános vélemény, hogy Ön…