Kas ir ģeneratīvais mākslīgais intelekts: kā tas darbojas, ieguvumi un briesmas

Ģeneratīvais AI ir 2023. gada karstākā tehnoloģiju diskusiju tēma.

Kas ir ģeneratīvais mākslīgais intelekts, kā tas darbojas un par ko tas ir? Apskatīsim to kopā šajā rakstā

Kas ir ģeneratīvais mākslīgais intelekts?

Ģeneratīvā AI ir mākslīgā intelekta tehnoloģijas veids, kas plaši apraksta mašīnmācīšanās sistēmas, kas var ģenerēt tekstu, attēlus, kodu vai cita veida saturu.

Modeļi no ģeneratīvais mākslīgais intelekts tiek arvien vairāk iekļauti tiešsaistes rīkos un chatbot kas ļauj lietotājiem ievadīt jautājumus vai norādījumus ievades laukā, pēc kura AI modelis ģenerēs cilvēkam līdzīgu atbildi.

Kā darbojas ģeneratīvais mākslīgais intelekts?

Modeļi no ģeneratīvais mākslīgais intelekts viņi izmanto sarežģītu datora procesu, kas pazīstams kā deep learning lai analizētu izplatītus modeļus un izkārtojumus lielās datu kopās un pēc tam izmantotu šo informāciju, lai radītu jaunus un pārliecinošus rezultātus. Modeļi to dara, iekļaujot mašīnmācīšanās paņēmienus, kas pazīstami kā neironu tīkli, kurus brīvi iedvesmo tas, kā cilvēka smadzenes apstrādā un interpretē informāciju un pēc tam laika gaitā mācās no tās.

Lai sniegtu piemēru, barojot modeli ģeneratīvais mākslīgais intelekts ar lielu stāstījuma apjomu, laika gaitā modelis spētu identificēt un reproducēt stāsta elementus, piemēram, sižeta struktūru, varoņus, tēmas, stāstījuma ierīces utt.

Modeļi no ģeneratīvais mākslīgais intelekts tie kļūst sarežģītāki, palielinoties saņemto un ģenerēto datu apjomam, atkal pateicoties metodēm deep learning un neironu tīkls zemāk. Tā rezultātā, jo vairāk satura veidne ģenerē ģeneratīvais mākslīgais intelekts, jo pārliecinošāki un cilvēciskāki kļūst tā rezultāti.

Ģeneratīvā AI piemēri

Popularitāteģeneratīvais mākslīgais intelekts eksplodēja 2023. gadā, lielā mērā pateicoties programmām ChatGPT e DALL-E di OpenAI. Turklāt tehnoloģiju straujā attīstība mākslīgais intelekts, tāpat kā dabiskās valodas apstrāde, ir radījusiģeneratīvais mākslīgais intelekts plašā mērogā pieejama patērētājiem un satura veidotājiem.

Lielie tehnoloģiju uzņēmumi ir ātri ķērušies klāt, jo Google, Microsoft, Amazon, Meta un citi ir izveidojuši savus izstrādes rīkus. ģeneratīvais mākslīgais intelekts dažu mēnešu laikā.

Ir daudz rīku ģeneratīvais mākslīgais intelekts, lai gan teksta un attēlu ģenerēšanas modeļi, iespējams, ir vislabāk zināmie. Modeļi no ģeneratīvais mākslīgais intelekts viņi parasti paļaujas uz to, ka lietotājs sniedz ziņojumu, kas viņus virza uz vēlamo rezultātu, neatkarīgi no tā, vai tas ir teksts, attēls, video vai skaņdarbs, lai gan tas ne vienmēr notiek.

Ģeneratīvā mākslīgā intelekta modeļu piemēri

• ChatGPT: OpenAI izstrādāts AI valodas modelis, kas var atbildēt uz jautājumiem un ģenerēt cilvēkam līdzīgas atbildes no teksta norādījumiem.
• NO-E 3: vēl viens AI modelis no OpenAI, kas var izveidot attēlus un mākslas darbus no teksta instrukcijām.
• Google Bard: Google ģeneratīvais AI tērzēšanas robots un ChatGPT sāncensis. Tas ir apmācīts PaLM lielās valodas modelī un var atbildēt uz jautājumiem un ģenerēt tekstu no uzvednēm.
• Klods 2 : Sanfrancisko uzņēmums Anthropic, ko 2021. gadā dibināja bijušie OpenAI pētnieki, novembrī paziņoja par sava Claude AI modeļa jaunāko versiju.
• Pusceļš : Šis AI modelis, ko izstrādājusi Sanfrancisko pētniecības laboratorija Midjourney Inc., interpretē teksta norādījumus, lai radītu attēlus un mākslas darbus, līdzīgi kā DALL-E 2.
• GitHub kopilots : ar AI darbināms kodēšanas rīks, kas iesaka koda pabeigšanu Visual Studio, Neovim un JetBrains izstrādes vidēs.
• Lama 2: Meta atvērtā pirmkoda lielo valodu modeli var izmantot, lai izveidotu sarunvalodas AI modeļus tērzēšanas robotiem un virtuālajiem palīgiem, līdzīgi kā GPT-4.
• xAI: Pēc OpenAI finansēšanas Īlons Masks pameta projektu 2023. gada jūlijā un paziņoja par šo jauno ģeneratīvo AI uzņēmumu. Tās pirmais modelis, necienīgais Groks, iznāca novembrī.

Ģeneratīvo AI modeļu veidi

Ir dažādi ģeneratīvo AI modeļu veidi, un katrs ir paredzēts konkrētiem izaicinājumiem un uzdevumiem. Tos var plaši iedalīt šādos veidos.

Transformer-based models

Uz transformatoriem balstīti modeļi ir apmācīti uz lielām datu kopām, lai izprastu attiecības starp secīgu informāciju, piemēram, vārdiem un teikumiem. Atbalsta deep learning, šie AI modeļi parasti labi pārzina NLP un saprot valodas struktūru un kontekstu, tāpēc tie ir labi piemēroti teksta ģenerēšanas uzdevumiem. ChatGPT-3 un Google Bard ir uz transformatoriem balstītu ģeneratīvo AI modeļu piemēri.

Generative adversarial networks

GAN veido divi neironu tīkli, kas pazīstami kā ģenerators un diskriminators, kas būtībā darbojas viens pret otru, lai radītu autentiskus datus. Kā norāda nosaukums, ģeneratora uzdevums ir ģenerēt pārliecinošu rezultātu, piemēram, attēlu, pamatojoties uz ieteikumu, savukārt diskriminators strādā, lai novērtētu minētā attēla autentiskumu. Laika gaitā katrs komponents uzlabojas atbilstoši savām lomām, panākot pārliecinošākus rezultātus. Gan DALL-E, gan Midjourney ir uz GAN balstītu ģeneratīvo AI modeļu piemēri.

Variational autoencoders

VAE izmanto divus tīklus, lai interpretētu un ģenerētu datus: šajā gadījumā tas ir kodētājs un dekodētājs. Kodētājs ņem ievades datus un saspiež tos vienkāršotā formātā. Pēc tam dekodētājs ņem šo saspiesto informāciju un rekonstruē to par kaut ko jaunu, kas atgādina sākotnējos datus, bet nav gluži tas pats.

Piemērs varētu būt datorprogrammas mācīšana ģenerēt cilvēku sejas, izmantojot fotoattēlus kā apmācības datus. Laika gaitā programma iemācās vienkāršot cilvēku seju fotoattēlus, samazinot tos līdz dažām svarīgām iezīmēm, piemēram, acu, deguna, mutes, ausu utt. izmēram un formai, un pēc tam izmantot tos jaunu seju izveidošanai.

Multimodal models

Multimodālie modeļi var vienlaikus saprast un apstrādāt vairāku veidu datus, piemēram, tekstu, attēlus un audio, ļaujot tiem izveidot sarežģītākas izvades. Piemērs varētu būt AI modelis, kas var ģenerēt attēlu, pamatojoties uz teksta uzvedni, kā arī attēla uzvednes teksta aprakstu. NO-E 2 e OpenAI GPT-4 ir multimodālu modeļu piemēri.

Ģeneratīvā mākslīgā intelekta priekšrocības

Uzņēmumiem efektivitāte neapšaubāmi ir vispievilcīgākais ģeneratīvā AI ieguvums, jo tas var ļaut uzņēmumiem automatizēt konkrētus uzdevumus un koncentrēt laiku, enerģiju un resursus svarīgākiem stratēģiskiem mērķiem. Tas var samazināt darbaspēka izmaksas, palielināt darbības efektivitāti un iegūt jaunu ieskatu par to, vai noteikti biznesa procesi darbojas vai ne.

Profesionāļiem un satura veidotājiem ģeneratīvie AI rīki var palīdzēt ideju ģenerēšanā, satura plānošanā un plānošanā, meklētājprogrammu optimizēšanā, mārketingā, auditorijas iesaistē, izpētē un rediģēšanā un, iespējams, daudz ko citu. Atkal galvenais ierosinātais ieguvums ir efektivitāte, jo ģeneratīvie AI rīki var palīdzēt lietotājiem samazināt laiku, ko viņi pavada noteiktu uzdevumu veikšanai, lai viņi varētu ieguldīt savu enerģiju citur. Tomēr ģeneratīvo AI modeļu manuālā uzraudzība un kontrole joprojām ir ārkārtīgi svarīga.

Ģeneratīvie AI lietošanas gadījumi

Ģeneratīvais AI ir atradis pamatu daudzās rūpniecības nozarēs un strauji izvēršas komerciālajos un patēriņa tirgos. McKinsey aplēses ka līdz 2030. gadam, pateicoties ģeneratīvā mākslīgā intelekta paātrinājumam, uzdevumus, kas pašlaik veido aptuveni 30% no ASV darba stundām, varētu automatizēt.

Klientu apkalpošanā ar mākslīgo intelektu darbināmi tērzēšanas roboti un virtuālie palīgi palīdz uzņēmumiem samazināt atbildes laiku un ātri apstrādāt klientu biežāk uzdotos jautājumus, samazinot personāla slogu. Programmatūras izstrādē ģeneratīvie AI rīki palīdz izstrādātājiem kodēt tīrāk un efektīvāk, pārskatot kodu, izceļot kļūdas un ierosinot iespējamos risinājumus, pirms tie kļūst par lielākām problēmām. Tikmēr rakstnieki var izmantot ģeneratīvus AI rīkus, lai plānotu, izstrādātu un pārskatītu esejas, rakstus un citus rakstiskus darbus, lai gan bieži vien ar neviennozīmīgiem rezultātiem.

Lietojumprogrammu nozares

Ģeneratīvā AI izmantošana dažādās nozarēs ir atšķirīga, un dažās nozarēs tā ir vairāk pazīstama nekā citās. Pašreizējie un ierosinātie lietošanas gadījumi ir šādi:

• Veselība: ģeneratīvā AI tiek pētīta kā līdzeklis, lai paātrinātu zāļu atklāšanu, savukārt tādi rīki kā AWS HealthScribe tie ļauj ārstiem pārrakstīt pacientu konsultācijas un augšupielādēt svarīgu informāciju savā elektroniskajā slimības vēsturē.
• Digitālais mārketings: reklāmdevēji, tirgotāji un komerciālās komandas var izmantot ģeneratīvo AI, lai izveidotu personalizētas kampaņas un pielāgotu saturu patērētāju vēlmēm, īpaši, ja tos apvieno ar klientu attiecību pārvaldības datiem.
• Izglītība: Daži izglītības rīki sāk iekļaut ģeneratīvo AI, lai izstrādātu personalizētus mācību materiālus, kas atbilst skolēnu individuālajiem mācīšanās stiliem.
• Finanses: Ģeneratīvais AI ir viens no daudzajiem instrumentiem sarežģītās finanšu sistēmās, lai analizētu tirgus modeļus un paredzētu akciju tirgus tendences, un to izmanto kopā ar citām prognozēšanas metodēm, lai palīdzētu finanšu analītiķiem.
• Vide: vides zinātnēs pētnieki izmanto ģeneratīvos mākslīgā intelekta modeļus, lai prognozētu laika apstākļus un simulētu klimata pārmaiņu ietekmi.

Ģeneratīvā mākslīgā intelekta briesmas un robežas

Galvenās bažas par ģeneratīvo AI rīku izmantošanu — un jo īpaši par tiem, kas ir pieejami sabiedrībai — ir to iespēja izplatīt dezinformāciju un kaitīgu saturu. Tā ietekme var būt plaša un smaga, sākot no stereotipu, naida runas un kaitīgu ideoloģiju saglabāšanas līdz personīgās un profesionālās reputācijas kaitējumam un juridisku un finansiālu seku draudiem. Ir pat ierosināts, ka ģeneratīvā mākslīgā intelekta ļaunprātīga izmantošana vai nepareiza pārvaldība var apdraudēt valsts drošību.

Šie riski nav izbēguši no politiķiem. 2023. gada aprīlī Eiropas Savienība ierosināja jauni autortiesību noteikumi ģeneratīvajam AI kas uzņēmumiem prasītu atklāt jebkādu ar autortiesībām aizsargātu materiālu, ko izmanto ģeneratīvā mākslīgā intelekta rīku izstrādei. Šie noteikumi tika apstiprināti likumprojektā, par kuru Eiropas Parlaments balsoja jūnijā un kurā bija arī stingri ierobežojumi mākslīgā intelekta izmantošanai ES dalībvalstīs, tostarp ierosināts aizliegt reāllaika sejas atpazīšanas tehnoloģiju publiskās telpās.

Uzdevumu automatizācija, izmantojot ģeneratīvo AI, arī rada bažas par darbaspēku un darba vietu pārvietošanu, kā uzsvēra McKinsey. Saskaņā ar konsultantu grupas sniegto informāciju automatizācija varētu izraisīt 12 miljonus karjeras maiņu no šī brīža līdz 2030. gadam, un darbavietas tiks zaudētas galvenokārt biroja atbalsta, klientu apkalpošanas un ēdināšanas pakalpojumu jomā. Ziņojumā tiek lēsts, ka pieprasījums pēc biroja darbiniekiem varētu "... samazināties par 1,6 miljoniem darba vietu, papildus 830.000 710.000 mazumtirdzniecības pārdevēju, 630.000 XNUMX administratīvo asistentu un XNUMX XNUMX kasieru zaudējumiem."

Ģeneratīvais AI un vispārējais AI

Ģeneratīvais AI un vispārējais AI attēlo vienas monētas dažādas puses. Abi attiecas uz mākslīgā intelekta jomu, bet pirmais ir otrā apakštips.

Ģeneratīvais AI izmanto dažādas mašīnmācīšanās metodes, piemēram, GAN, VAE vai LLM, lai ģenerētu jaunu saturu no modeļiem, kas iegūti no apmācības datiem. Šīs izejas var būt teksts, attēli, mūzika vai jebkas cits, ko var attēlot digitāli.

Mākslīgais vispārējais intelekts, kas pazīstams arī kā mākslīgais vispārējais intelekts, plaši attiecas uz datorsistēmu un robotikas jēdzienu, kam piemīt cilvēkam līdzīgs intelekts un autonomija. Tas joprojām ir zinātniskās fantastikas saturs: padomājiet par Disney Pixar WALL-E, Sonny no 2004. gada I, Robot vai HAL 9000, ļaundabīgo mākslīgo intelektu no Stenlija Kubrika 2001. gada: Kosmosa odiseja. Lielākā daļa pašreizējo AI sistēmu ir “šaura AI” piemēri, jo tās ir paredzētas ļoti specifiskiem uzdevumiem.

Ģeneratīvā AI un mašīnmācīšanās

Kā aprakstīts iepriekš, ģeneratīvais AI ir mākslīgā intelekta apakšlauks. Ģeneratīvie AI modeļi izmanto mašīnmācīšanās metodes, lai apstrādātu un ģenerētu datus. Kopumā mākslīgais intelekts attiecas uz tādu datoru jēdzienu, kas spēj veikt uzdevumus, kuriem citādi būtu nepieciešams cilvēka intelekts, piemēram, lēmumu pieņemšana un NLP.

Mašīnmācība ir mākslīgā intelekta pamatkomponents un attiecas uz datora algoritmu piemērošanu datiem, lai mācītu datoru veikt noteiktu uzdevumu. Mašīnmācība ir process, kas ļauj mākslīgā intelekta sistēmām pieņemt apzinātus lēmumus vai prognozes, pamatojoties uz apgūtajiem modeļiem.

Vai ģeneratīvais mākslīgais intelekts ir nākotne?

Ģeneratīvā AI sprādzienbīstamā izaugsme neliecina par mazināšanās pazīmēm, un, tā kā arvien vairāk uzņēmumu pieņem digitalizāciju un automatizāciju, šķiet, ka ģeneratīvajam AI būs galvenā loma nozares nākotnē. Ģeneratīvā AI iespējas jau ir izrādījušās vērtīgas tādās nozarēs kā satura veidošana, programmatūras izstrāde un medicīna, un, tehnoloģijai turpinot attīstīties, tās pielietojumi un lietošanas gadījumi paplašināsies.

Tomēr ģeneratīvā AI ietekme uz uzņēmumiem, indivīdiem un sabiedrību kopumā ir atkarīga no tā, kā mēs risinām ar tās radītajiem riskiem. Mākslīgā intelekta izmantošanas nodrošināšana ētiski līdz minimumam samazinot neobjektivitāti, uzlabojot pārredzamību un atbildību un atbalstot pārvaldība Datu pieejamība būs ļoti svarīga, vienlaikus nodrošinot, ka regulējums iet kopsolī ar straujo tehnoloģiju attīstību, jau ir izrādījies izaicinājums. Tāpat ir svarīgi atrast līdzsvaru starp automatizāciju un cilvēku iesaistīšanos, ja mēs ceram pilnībā izmantot ģeneratīvā AI potenciālu, vienlaikus mazinot jebkādas negatīvās sekas.

Ercole Palmeri