Генеративдик AI – текстти, сүрөттөрдү, коддорду же башка мазмун түрлөрүн түзө ала турган машинаны үйрөнүү системаларын кеңири сүрөттөгөн жасалма интеллект технологиясынын бир түрү.
моделдери генеративдик жасалма интеллект барган сайын онлайн куралдарына киргизилип жатат жана chatbot колдонуучуларга суроолорду же нускамаларды киргизүү талаасына терүүгө мүмкүндүк берет, анын негизинде AI модели адамга окшош жооп берет.
моделдери генеративдик жасалма интеллект деп аталган татаал компьютердик процессти колдонушат deep learning чоң маалымат топтомдорундагы жалпы үлгүлөрдү жана механизмдерди талдоо жана андан кийин бул маалыматты жаңы жана ынанымдуу натыйжаларды түзүү үчүн колдонуу. Модельдер муну нейрондук тармактар деп аталган машиналык үйрөнүү ыкмаларын киргизүү аркылуу жасашат, алар адамдын мээсинин маалыматты иштеп чыгуу жана чечмелөө жолу менен шыктандырылып, убакыттын өтүшү менен андан үйрөнүшөт.
Мисалы, бир моделин тамактандыруу генеративдик жасалма интеллект көп көлөмдөгү баяндоо менен, убакыттын өтүшү менен модель сюжеттин структурасы, каармандар, темалар, баяндоо каражаттары жана башкалар сыяктуу окуялардын элементтерин аныктап жана кайра чыгара алат.
моделдери генеративдик жасалма интеллект техникалары аркасында алар алган жана өндүргөн маалыматтар көбөйгөн сайын татаалдашат deep learning жана нейрон тармагы төмөндө. Натыйжада, шаблон ошончолук көп мазмунду жаратат генеративдик жасалма интеллект, анын натыйжалары ошончолук ынандырарлык жана адам-дык болуп калат.
популярдуулугугенеративдик жасалма интеллект программалардын аркасында 2023-жылы жарылган GPT чат e SLAB di OpenAI. Мындан тышкары, технологиянын тез өнүгүшү жасалма акыл, табигый тил иштетүү сыяктуу, жасадыгенеративдик жасалма интеллект керектөөчүлөр жана мазмун жаратуучулар үчүн жеткиликтүү масштабда.
Чоң технологиялык компаниялар Google, Microsoft, Amazon, Meta жана башкалар өздөрүнүн өнүгүү куралдарын түзүшкөн. генеративдик жасалма интеллект бир нече айдын ичинде.
Көптөгөн аспаптар бар генеративдик жасалма интеллект, текст жана сүрөт түзүү моделдери, балким, эң белгилүү болсо да. моделдери генеративдик жасалма интеллект алар, адатта, текст, сүрөт, видео же музыкалык чыгарма болсун, каалаган натыйжаны чыгарууга багыттоочу билдирүү менен камсыз кылуучу колдонуучуга таянышат, бирок бул дайыма эле андай боло бербейт.
Генеративдик AI моделдеринин ар кандай түрлөрү бар, алардын ар бири белгилүү бир кыйынчылыктар жана милдеттер үчүн иштелип чыккан. Булар жалпысынан төмөнкү түрлөргө бөлүнөт.
Transformer-based modelsТрансформаторго негизделген моделдер сөздөр жана сүйлөмдөр сыяктуу ырааттуу маалыматтын ортосундагы мамилелерди түшүнүү үчүн чоң маалымат топтомдорунда үйрөтүлөт. тарабынан колдоого алынган deep learning, бул AI моделдери NLPди жакшы билишет жана тилдин түзүлүшүн жана контекстин түшүнүшөт, бул аларды текстти түзүү тапшырмаларына ылайыктуу кылат. ChatGPT-3 жана Google Bard трансформаторго негизделген генеративдик AI моделдеринин мисалдары болуп саналат.
Generative adversarial networksGANлар генератор жана дискриминатор катары белгилүү болгон эки нейрондук тармактардан турат, алар бири-бирине карама-каршы келип, чыныгы маалыматтарды түзүү үчүн иштешет. Аты айтып тургандай, генератордун ролу сунушка негизделген сүрөт сыяктуу ынандырарлык натыйжаны түзүү, ал эми дискриминатор айтылган сүрөттүн аныктыгын баалоо үчүн иштейт. Убакыттын өтүшү менен ар бир компонент ынандырарлык натыйжаларга жетишип, өз ролдорун жакшыртат. DALL-E жана Midjourney экөө тең GAN негизиндеги генеративдик AI моделдеринин үлгүлөрү.
Variational autoencodersVAEлер маалыматтарды интерпретациялоо жана түзүү үчүн эки тармакты колдонушат: бул учурда бул коддоочу жана декодер. Кодер киргизилген маалыматтарды алып, аны жөнөкөйлөтүлгөн форматка кысып коёт. Андан кийин декодер бул кысылган маалыматты алып, аны баштапкы маалыматтарга окшош, бирок такыр эле окшош эмес жаңы нерсеге айлантат.
Мисалы, компьютердик программаны окутуу маалыматтары катары сүрөттөрдү колдонуу менен адамдын жүзүн жасоого үйрөтүү болот. Убакыттын өтүшү менен программа адамдардын жүзүнүн сүрөттөрүн бир нече маанилүү өзгөчөлүктөргө, мисалы, көздүн, мурундун, ооздун, кулактын жана башкалардын өлчөмү жана формасына кыскартуу менен жөнөкөйлөтүп, андан кийин аларды жаңы жүздөрдү жаратуу үчүн колдонууну үйрөнөт.
Multimodal modelsМультимоодалдык моделдер бир эле учурда текст, сүрөттөр жана аудио сыяктуу маалыматтардын бир нече түрүн түшүнүп жана иштетип, аларга татаалыраак жыйынтыктарды түзүүгө мүмкүндүк берет. Мисал катары AI модели болот, ал текст сунушунун негизинде сүрөттү түзө алат, ошондой эле сүрөт сунушунун тексттик сүрөттөлүшү. DALL-E 2 e OpenAI тарабынан GPT-4 мультимодалдык моделдердин мисалдары болуп саналат.
Бизнес үчүн эффективдүүлүк генеративдик интеллекттин эң маанилүү пайдасы болуп саналат, анткени ал бизнеске конкреттүү тапшырмаларды автоматташтырууга жана убакытты, энергияны жана ресурстарды маанилүүрөөк стратегиялык максаттарга топтоштурууга мүмкүндүк берет. Бул эмгек чыгымдарынын төмөндөшүнө, операциялык эффективдүүлүктүн жогорулашына жана айрым бизнес процесстери аткарылып жатабы же жокпу деген жаңы түшүнүккө алып келиши мүмкүн.
Профессионалдар жана мазмун жаратуучулар үчүн генеративдик AI куралдары идеяларды жаратууга, мазмунду пландаштырууга жана графикке, издөө системасын оптималдаштырууга, маркетингге, аудиторияны тартууга, изилдөөгө жана редакциялоого жана башкаларга жардам берет. Дагы бир жолу, сунуш кылынган негизги пайда - бул эффективдүү, анткени генеративдик AI куралдары колдонуучуларга энергияларын башка жакка жумшаш үчүн белгилүү бир тапшырмаларды аткарууга кеткен убакытты кыскартууга жардам берет. Айтор, генеративдик AI моделдерин кол менен көзөмөлдөө жана көзөмөлдөө өтө маанилүү бойдон калууда.
Генеративдик AI көптөгөн өнөр жай тармактарында өз ордун таап, соода жана керектөө рынокторуна тездик менен жайылууда. McKinsey эсептейт 2030-жылга карата генеративдик жасалма интеллектти тездетүүнүн аркасында учурда АКШда жумуш убактысынын болжол менен 30% ын түзгөн тапшырмалар автоматташтырылышы мүмкүн.
Кардарларды тейлөөдө AI менен иштеген чатботтор жана виртуалдык жардамчылар компанияларга жооп берүү убактысын кыскартууга жана кардарлардын жалпы суроолорун тез чечүүгө жардам берип, кызматкерлердин жүгүн азайтат. Программалык камсыздоону иштеп чыгууда генеративдик AI куралдары иштеп чыгуучуларга кодду карап чыгуу, мүчүлүштүктөрдү бөлүп көрсөтүү жана алар чоң көйгөйгө айланганга чейин мүмкүн болуучу чечимдерди сунуштоо менен кодду таза жана натыйжалуураак түзүүгө жардам берет. Ошол эле учурда, жазуучулар эсселерди, макалаларды жана башка жазуу иштерин пландаштыруу, долбоорлоо жана кайра карап чыгуу үчүн генеративдик AI куралдарын колдоно алышат, бирок көбүнчө аралаш натыйжаларга ээ.
Генеративдик интеллектти колдонуу тармактан тармакка өзгөрүп турат жана башкаларга караганда кээ бирлеринде көбүрөөк белгиленген. Учурдагы жана сунушталган колдонуу учурлары төмөнкүлөрдү камтыйт:
Генеративдик AI инструменттерин, айрыкча коомчулукка жеткиликтүү инструменттерди колдонуунун негизги көйгөйү - алардын туура эмес маалыматты жана зыяндуу мазмунду жайылтуу потенциалы. Мунун таасири стереотиптердин, жек көрүүчүлүктүн жана зыяндуу идеологиялардын сакталышынан жеке жана профессионалдык репутацияга, юридикалык жана каржылык кесепеттерге алып келүү коркунучуна чейин кеңири жана катуу болушу мүмкүн. Ал тургай генеративдик интеллектти туура эмес пайдалануу же туура эмес башкаруу улуттук коопсуздукка коркунуч келтириши мүмкүн деген божомолдор да бар.
Бул тобокелдиктер саясатчыларды да четте калтырган жок. 2023-жылдын апрелинде Европа Биримдиги сунуш кылган генеративдик AI үчүн жаңы автордук укук эрежелери Бул компаниялардан генеративдик жасалма интеллект куралдарын иштеп чыгуу үчүн колдонулган автордук укук менен корголгон материалдарды ачыкка чыгарууну талап кылат. Бул эрежелер июнь айында Европарламент тарабынан добуш берген мыйзам долбоорунда жактырылды, анда Евробиримдикке мүчө өлкөлөрдө жасалма интеллектти колдонууга катуу чектөөлөр, анын ичинде коомдук мейкиндиктерде реалдуу убакыт режиминде жүзүн таануу технологиясына сунушталган тыюу салынган.
Генеративдик AI аркылуу тапшырмаларды автоматташтыруу, ошондой эле МакКинси баса белгилегендей, жумушчу күчү жана жумуш ордун алмаштыруу боюнча тынчсызданууну жаратат. Консультанттар тобунун айтымында, автоматташтыруу азыркыдан 12-жылга чейин 2030 миллион мансапка өтүүгө алып келиши мүмкүн, жумуш орундарын жоготуулар офиске колдоо көрсөтүү, кардарларды тейлөө жана тамак-аш кызматтарында топтолгон. Отчетто кеңсе кызматкерлерине болгон суроо-талап "... чекене сатуучулар үчүн 1,6, административдик жардамчылар үчүн 830.000 жана кассирлер үчүн 710.000 жоготуулардан тышкары, 630.000 миллион жумуш орундарына кыскарышы мүмкүн" деп эсептейт.
Генеративдик AI жана жалпы AI бир эле монетанын ар башка жактарын билдирет. Экөө тең жасалма интеллект тармагына тиешелүү, бирок биринчиси экинчисинин бир түрү.
Генеративдик AI машыгуу маалыматтарынан үйрөнүлгөн моделдерден жаңы мазмунду түзүү үчүн GAN, VAE же LLM сыяктуу ар кандай машина үйрөнүү ыкмаларын колдонот. Бул жыйынтыктар текст, сүрөттөр, музыка же санарип түрүндө көрсөтүлө турган башка нерселер болушу мүмкүн.
Жасалма жалпы интеллект, ошондой эле жасалма жалпы интеллект катары белгилүү, жалпысынан адамга окшош интеллектке жана автономияга ээ болгон компьютердик системалар жана робототехника түшүнүгүн билдирет. Бул дагы эле илимий фантастикалык нерсе: Дисней Пиксардын WALL-E, 2004-жылдагы I, Robot тасмасындагы Сонни же HAL 9000, Стэнли Кубриктин 2001: Космос Одиссейиндеги зыяндуу жасалма интеллект деп ойлойсуз. Көпчүлүк учурдагы AI системалары "тар AI" үлгүлөрү болуп саналат, анткени алар абдан конкреттүү тапшырмалар үчүн иштелип чыккан.
Жогоруда сүрөттөлгөндөй, генеративдик AI жасалма интеллекттин субталаасы болуп саналат. Генеративдик AI моделдери маалыматтарды иштеп чыгуу жана түзүү үчүн машинаны үйрөнүү ыкмаларын колдонушат. Жалпысынан алганда, жасалма интеллект чечим кабыл алуу жана NLP сыяктуу адамдын интеллекти талап кылынган милдеттерди аткарууга жөндөмдүү компьютерлердин түшүнүгүн билдирет.
Машиналарды үйрөнүү жасалма интеллекттин негизги компоненти болуп саналат жана компьютерди белгилүү бир тапшырманы аткарууга үйрөтүү максатында маалыматтарга компьютердик алгоритмдерди колдонууну билдирет. Машина үйрөнүү - бул жасалма интеллект системаларына үйрөнүлгөн үлгүлөрдүн негизинде негизделген чечимдерди же болжолдоолорду кабыл алууга мүмкүндүк берүүчү процесс.
Генеративдик интеллекттин жарылуучу өсүшү эч кандай басаңдоо белгилерин көрсөтпөйт жана барган сайын көп компаниялар санариптештирүү жана автоматташтыруу менен алектенип жаткандыктан, генеративдик AI өнөр жайдын келечегинде борбордук ролду ойнойт окшойт. Генеративдик интеллекттин мүмкүнчүлүктөрү мазмун түзүү, программалык камсыздоону иштеп чыгуу жана медицина сыяктуу тармактарда баалуу экенин далилдеген жана технология өнүгө берген сайын, анын колдонмолору жана колдонуу учурлары кеңейет.
Айтор, генеративдик интеллекттин бизнеске, жеке адамдарга жана бүтүндөй коомго тийгизген таасири анын пайда болгон тобокелдиктерин кантип чечкенибизден көз каранды. Жасалма интеллект колдонулушун камсыз кылуу этикалык бир тараптуулукту азайтуу, ачык-айкындуулукту жана отчеттуулукту жогорулатуу жана колдоо көрсөтүү башкаруу Технологиянын тез эволюциясы менен темпте сакталышын камсыз кылуу азыртадан эле кыйынчылыкка дуушар болууда. Ошо сыяктуу эле, эгерде биз ар кандай терс кесепеттерди азайтып, генеративдик интеллекттин потенциалын толук пайдаланабыз деп үмүттөнсөк, автоматташтыруу менен адамдын катышуусунун ортосундагы тең салмактуулукту табуу маанилүү болот.
Ercole Palmeri
Microsoft Excel маалыматтарды талдоо үчүн маалымдама куралы болуп саналат, анткени ал маалымат топтомун уюштуруу үчүн көптөгөн мүмкүнчүлүктөрдү сунуш кылат,…
Уоллианс, SIM жана платформа 2017-жылдан бери кыймылсыз мүлк краудфандинг чөйрөсүндө Европанын лидерлеринин арасында, аяктагандыгын жарыялайт ...
Filament - бул бир нече толук стек компоненттерин камсыз кылган "тездетилген" Laravel өнүктүрүү негизи. Бул процессти жөнөкөйлөтүү үчүн иштелип чыккан ...
«Мен эволюциямды аяктоо үчүн кайтып келишим керек: мен өзүмдү компьютердин ичинде долбоорлоп, таза энергия болом. Жайгашкандан кийин…
Google DeepMind өзүнүн жасалма интеллект моделинин жакшыртылган версиясын сунуштоодо. Жаңы өркүндөтүлгөн модель бир гана…
Өзүнүн жарашыктуу синтаксиси жана күчтүү өзгөчөлүктөрү менен белгилүү болгон Laravel модулдук архитектура үчүн бекем негизди түзөт. Ал жерде…
Cisco жана Splunk кардарларга келечектеги Коопсуздук Операциялар Борборуна (SOC) сапарын тездетүүгө жардам берүүдө…
Ransomware акыркы эки жылдан бери жаңылыктарда үстөмдүк кылып келет. Көпчүлүк адамдар кол салууларды жакшы билишет ...