Генеративті AI – мәтінді, кескіндерді, кодты немесе мазмұнның басқа түрлерін жасай алатын машиналық оқыту жүйелерін кеңінен сипаттайтын жасанды интеллект технологиясының бір түрі.
үлгілері генеративті жасанды интеллект барған сайын онлайн құралдарға енгізілуде және chatbot Бұл пайдаланушыларға сұрақтарды немесе нұсқауларды енгізу өрісіне енгізуге мүмкіндік береді, сол арқылы AI моделі адамға ұқсас жауап береді.
үлгілері генеративті жасанды интеллект деп аталатын күрделі компьютерлік процесті пайдаланады deep learning үлкен деректер жиынындағы жалпы үлгілер мен реттеулерді талдау, содан кейін осы ақпаратты жаңа және тартымды нәтижелер жасау үшін пайдалану. Модельдер мұны нейрондық желілер деп аталатын машиналық оқыту әдістерін қосу арқылы жасайды, олар адам миының ақпаратты өңдеп, интерпретациялауынан, содан кейін уақыт өте келе одан сабақ алуынан шабыт алады.
Мысал келтіру үшін, үлгісін азықтандыру генеративті жасанды интеллект әңгіменің үлкен көлемімен модель уақыт өте келе сюжет құрылымы, кейіпкерлер, тақырыптар, баяндау құрылғылары және т.б. сияқты оқиғаның элементтерін анықтап, қайта шығара алады.
үлгілері генеративті жасанды интеллект әдістерінің арқасында олар алатын және жасайтын деректер көбейген сайын олар күрделірек болады deep learning және нейрондық желі төменде. Нәтижесінде үлгі соғұрлым көбірек мазмұн жасайды генеративті жасанды интеллект, оның нәтижелері соғұрлым сенімді және адамға ұқсас болады.
танымалдығыгенеративті жасанды интеллект негізінен бағдарламалардың арқасында 2023 жылы жарылды GPT чат e ТАҚТАША di OpenAI. Оның үстіне технологиялардың қарқынды дамуы жасанды интеллект, табиғи тілді өңдеу сияқты, жасадыгенеративті жасанды интеллект тұтынушылар мен мазмұн жасаушыларға ауқымды түрде қолжетімді.
Ірі технологиялық компаниялар Google, Microsoft, Amazon, Meta және т.б. барлығы өздерінің әзірлеу құралдарын дайындап, тез арада жолға шықты. генеративті жасанды интеллект бірнеше ай ішінде.
Көптеген құралдар бар генеративті жасанды интеллект, дегенмен мәтін мен кескінді құру үлгілері ең танымал болуы мүмкін. үлгілері генеративті жасанды интеллект олар әдетте мәтін, сурет, бейне немесе музыкалық шығарма болсын, қалаған нәтижені шығаруға бағыттайтын хабарламаны ұсынатын пайдаланушыға сенеді, дегенмен бұл әрдайым бола бермейді.
Генеративті AI модельдерінің әр түрлі түрлері бар, олардың әрқайсысы нақты міндеттер мен тапсырмаларға арналған. Оларды келесі түрлерге кең түрде жіктеуге болады.
Transformer-based modelsТрансформаторға негізделген модельдер сөздер мен сөйлемдер сияқты дәйекті ақпарат арасындағы қарым-қатынастарды түсіну үшін үлкен деректер жиындарында оқытылады. Қолдау көрсеткен deep learning, бұл AI үлгілері әдетте NLP-ті жақсы біледі және тілдің құрылымы мен контекстін түсінеді, бұл оларды мәтінді құру тапсырмаларына өте қолайлы етеді. ChatGPT-3 және Google Bard трансформаторға негізделген генеративті AI үлгілерінің мысалдары болып табылады.
Generative adversarial networksGAN-лар генератор және дискриминатор ретінде белгілі екі нейрондық желіден тұрады, олар шынайы көрінетін деректерді жасау үшін бір-біріне қарсы жұмыс істейді. Аты айтып тұрғандай, генератордың рөлі ұсынысқа негізделген кескін сияқты сенімді нәтижені жасау болып табылады, ал дискриминатор аталған кескіннің шынайылығын бағалау үшін жұмыс істейді. Уақыт өте келе әрбір құрамдас өз рөлдерін жақсартып, сенімдірек нәтижелерге қол жеткізеді. DALL-E және Midjourney екеуі де GAN негізіндегі генеративті AI үлгілерінің мысалдары болып табылады.
Variational autoencodersVAE деректерді интерпретациялау және генерациялау үшін екі желіні пайдаланады: бұл жағдайда бұл кодтаушы және декодер. Кодер кіріс деректерді алады және оны жеңілдетілген пішімге қысады. Содан кейін декодер осы қысылған ақпаратты алады және оны бастапқы деректерге ұқсайтын, бірақ мүлдем бірдей емес жаңа нәрсеге қайта жасайды.
Мысал ретінде оқу деректері ретінде фотосуреттерді пайдалана отырып, адам беттерін жасау үшін компьютерлік бағдарламаны үйрету болуы мүмкін. Уақыт өте келе бағдарлама адамдардың бет-әлпетін фотосуреттерін көздің, мұрынның, ауыздың, құлақтың және т.б. өлшемі мен пішіні сияқты бірнеше маңызды мүмкіндіктерге азайту арқылы жеңілдетуді үйренеді, содан кейін оларды жаңа беттерді жасау үшін пайдаланады.
Multimodal modelsМультимодальді модельдер мәтін, кескіндер және дыбыс сияқты деректердің бірнеше түрін бірден түсініп, өңдей алады, бұл оларға күрделірек нәтижелерді жасауға мүмкіндік береді. Мысал мәтіндік шақыруға негізделген кескінді, сондай-ақ кескін шақыруының мәтіндік сипаттамасын жасай алатын AI үлгісі болуы мүмкін. DALL-E 2 e OpenAI ұсынған GPT-4 мультимодальды үлгілердің мысалдары болып табылады.
Кәсіпорындар үшін тиімділік генеративті AI-ның ең маңызды артықшылығы болып табылады, өйткені ол бизнеске нақты тапсырмаларды автоматтандыруға және уақытты, энергияны және ресурстарды маңыздырақ стратегиялық мақсаттарға бағыттауға мүмкіндік береді. Бұл еңбек шығындарының төмендеуіне, операциялық тиімділіктің жоғарылауына және белгілі бір бизнес-процестердің орындалатын-орындалмағаны туралы жаңа түсініктерге әкелуі мүмкін.
Кәсіби мамандар мен мазмұнды жасаушылар үшін генеративті AI құралдары идеяларды құруға, мазмұнды жоспарлауға және жоспарлауға, іздеу жүйесін оңтайландыруға, маркетингке, аудиторияны тартуға, зерттеуге және өңдеуге және т.б. көмектесе алады. Тағы да, ұсынылатын басты артықшылық тиімділік болып табылады, өйткені генеративті AI құралдары пайдаланушыларға энергияны басқа жерге жұмсай алу үшін белгілі бір тапсырмаларды орындауға жұмсайтын уақытын азайтуға көмектеседі. Айтуынша, генеративті AI үлгілерін қолмен қадағалау және басқару өте маңызды болып қала береді.
Генеративті AI көптеген өнеркәсіп салаларында өз орнын тапты және коммерциялық және тұтынушылық нарықтарға тез кеңейіп келеді. McKinsey бағалайды 2030 жылға қарай қазіргі уақытта Құрама Штаттардағы жұмыс уақытының шамамен 30% құрайтын тапсырмалар генеративті жасанды интеллектті жеделдету арқасында автоматтандырылуы мүмкін.
Тұтынушыларға қызмет көрсетуде AI-мен жұмыс істейтін чат-боттар мен виртуалды көмекшілер компанияларға жауап беру уақытын қысқартуға және тұтынушылардың жалпы сұрақтарын жылдам өңдеуге көмектеседі, бұл қызметкерлерге жүктемені азайтады. Бағдарламалық жасақтаманы әзірлеуде генеративті AI құралдары әзірлеушілерге кодты қарап шығу, қателерді бөлектеу және үлкен мәселелерге айналмас бұрын ықтимал шешімдерді ұсыну арқылы кодты таза және тиімдірек жасауға көмектеседі. Сонымен қатар, жазушылар генеративті AI құралдарын эсселерді, мақалаларды және басқа жазбаша жұмыстарды жоспарлау, әзірлеу және қайта қарау үшін пайдалана алады, бірақ көбінесе аралас нәтижелер бар.
Генеративті AI қолдану саладан салаға қарай өзгереді және басқаларына қарағанда кейбіреулерінде бекітілген. Ағымдағы және ұсынылатын пайдалану жағдайлары мыналарды қамтиды:
Генеративті AI құралдарын, әсіресе жұртшылық үшін қолжетімді құралдарды пайдаланудың басты мәселесі - олардың жалған ақпарат пен зиянды мазмұнды тарату мүмкіндігі. Мұның әсері стереотиптердің, өшпенділік пен зиянды идеологиялардың сақталуынан жеке және кәсіби беделге нұқсан келтіруге және құқықтық және қаржылық зардаптар қаупіне дейін кең ауқымды және ауыр болуы мүмкін. Тіпті генеративті AI-ны дұрыс қолданбау немесе дұрыс басқару ұлттық қауіпсіздікке қауіп төндіруі мүмкін деген болжам бар.
Бұл тәуекелдер саясаткерлерді де айналып өтпеді. 2023 жылдың сәуірінде Еуропалық Одақ ұсынды генеративті AI үшін жаңа авторлық құқық ережелері бұл компаниялардан жасанды интеллект құралдарын жасау үшін пайдаланылған авторлық құқықпен қорғалған материалдарды ашуды талап етеді. Бұл ережелер маусымда Еуропарламент дауыс берген заң жобасында мақұлданды, оған ЕО мүше елдерде жасанды интеллектті пайдалануға қатаң шектеулер енгізілді, оның ішінде нақты уақыттағы қоғамдық кеңістікте бет-әлпетті тану технологиясына ұсынылған тыйым салынды.
Генеративті AI арқылы тапсырмаларды автоматтандыру сонымен қатар McKinsey атап өткендей, жұмыс күші мен жұмыс орнын ауыстыру туралы алаңдаушылық тудырады. Консультациялық топтың мәліметі бойынша, автоматтандыру қазіргі уақыттан бастап 12 жылға дейін 2030 миллион мансаптық ауысуды тудыруы мүмкін, оның ішінде кеңсені қолдау, тұтынушыларға қызмет көрсету және тамақтандыру қызметтерінде жұмыс орындарын жоғалту. Есепте кеңсе қызметкерлеріне сұраныс «... бөлшек сауда қызметкерлері үшін 1,6 830.000, әкімшілік көмекшілері үшін 710.000 630.000 және кассирлер үшін XNUMX XNUMX шығынға қосымша XNUMX миллион жұмыс орнына төмендеуі мүмкін» деп есептейді.
Генеративті AI және жалпы AI бір монетаның әртүрлі жақтарын білдіреді. Екеуі де жасанды интеллект саласына қатысты, бірақ біріншісі соңғысының кіші түрі болып табылады.
Генеративті AI жаттығу деректерінен алынған үлгілерден жаңа мазмұнды жасау үшін GAN, VAE немесе LLM сияқты әртүрлі машиналық оқыту әдістерін пайдаланады. Бұл нәтижелер мәтін, суреттер, музыка немесе цифрлық түрде ұсынылуы мүмкін кез келген басқа нәрсе болуы мүмкін.
Жасанды жалпы интеллект, сондай-ақ жасанды жалпы интеллект ретінде белгілі, адамға ұқсас интеллект пен автономияға ие компьютерлік жүйелер мен робототехника ұғымына кеңінен қатысты. Бұл әлі де ғылыми фантастика: Дисней Пиксардың WALL-E, 2004 жылғы I, Robot фильміндегі Сонни немесе HAL 9000, Стэнли Кубриктің 2001 жылғы: Ғарыштық Одиссеядағы зұлым жасанды интеллект деп ойлаңыз. Қазіргі AI жүйелерінің көпшілігі «тар AI» мысалдары болып табылады, өйткені олар өте нақты тапсырмаларға арналған.
Жоғарыда сипатталғандай, генеративті AI жасанды интеллекттің қосалқы саласы болып табылады. Генеративті AI үлгілері деректерді өңдеу және жасау үшін машиналық оқыту әдістерін пайдаланады. Жалпы, жасанды интеллект шешім қабылдау және NLP сияқты адам интеллектін талап ететін тапсырмаларды орындауға қабілетті компьютерлер тұжырымдамасын білдіреді.
Машиналық оқыту жасанды интеллекттің негізгі құрамдас бөлігі болып табылады және компьютерді белгілі бір тапсырманы орындауға үйрету мақсатында деректерге компьютерлік алгоритмдерді қолдануды білдіреді. Машиналық оқыту - бұл жасанды интеллект жүйелеріне үйренген үлгілер негізінде негізделген шешімдер немесе болжамдар жасауға мүмкіндік беретін процесс.
Генеративті AI-ның қарқынды өсуі төмендеу белгілерін көрсетпейді және көптеген компаниялар цифрландыру мен автоматтандыруды қабылдайтындықтан, генеративті AI саланың болашағында орталық рөл атқаратын сияқты. Генеративті AI мүмкіндіктері мазмұнды жасау, бағдарламалық жасақтаманы әзірлеу және медицина сияқты салаларда құнды екенін дәлелдеді және технология дамуын жалғастырған сайын оның қолданбалары мен пайдалану жағдайлары кеңейеді.
Яғни, генеративті AI-ның бизнеске, жеке тұлғаларға және тұтастай алғанда қоғамға әсері оның ұсынатын тәуекелдерін қалай шешуге байланысты. Жасанды интеллекттің қолданылуын қамтамасыз ету этикалық біржақтылықты азайту, ашықтық пен есептілікті арттыру және қолдау көрсету басқару Технологияның жылдам эволюциясына сәйкес реттеуді қамтамасыз ету қазірдің өзінде күрделі мәселе болып табылады. Сол сияқты, кез келген жағымсыз салдарды азайта отырып, генеративті AI-ның толық әлеуетін пайдалануға үміттенсек, автоматтандыру мен адамның қатысуы арасындағы теңгерімді табу маңызды болады.
Ercole Palmeri
Өткен дүйсенбіде Financial Times OpenAI-мен келісім туралы жариялады. FT өзінің әлемдік деңгейдегі журналистикасына лицензия береді…
Миллиондаған адамдар ай сайынғы абоненттік төлемді төлей отырып, ағынды қызметтерге ақы төлейді. Жалпы пікір, сіз…
Veeam ұсынған Coveware кибербопсалау оқиғаларына жауап беру қызметтерін көрсетуді жалғастырады. Coveware криминалистикалық және қалпына келтіру мүмкіндіктерін ұсынады ...
Болжалды техникалық қызмет көрсету зауытты басқаруға инновациялық және белсенді көзқараспен мұнай және газ секторында төңкеріс жасайды.…