Генеративната вештачка интелигенција е тип на технологија за вештачка интелигенција која нашироко ги опишува системите за машинско учење кои можат да генерираат текст, слики, код или други видови содржина.
Моделите на генеративна вештачка интелигенција се повеќе се инкорпорираат во онлајн алатките и chatbot кои им овозможуваат на корисниците да пишуваат прашања или инструкции во полето за внесување, на кое моделот на вештачка интелигенција ќе генерира одговор сличен на човекот.
Моделите на генеративна вештачка интелигенција тие користат сложен компјутерски процес познат како deep learning да се анализираат вообичаените обрасци и аранжмани во големи збирки податоци и потоа да се користат овие информации за да се создадат нови и привлечни резултати. Моделите го прават тоа со инкорпорирање на техники за машинско учење познати како невронски мрежи, кои се лабаво инспирирани од начинот на кој човечкиот мозок ги обработува и интерпретира информациите и потоа учи од нив со текот на времето.
Да се даде пример, хранење модел на генеративна вештачка интелигенција со големи количини наратив, со текот на времето моделот ќе може да ги идентификува и репродуцира елементите на приказната, како што се структурата на заплетот, ликовите, темите, наративните уреди итн.
Моделите на генеративна вештачка интелигенција тие стануваат пософистицирани како што се зголемуваат податоците што ги добиваат и генерираат, повторно благодарение на техниките на deep learning и нервна мрежа подолу. Како резултат на тоа, толку повеќе содржина генерира шаблонот генеративна вештачка интелигенција, толку неговите резултати стануваат поубедливи и почовечки.
Популарноста нагенеративна вештачка интелигенција експлодираше во 2023 година, најмногу благодарение на програмите Разговор GPT e ДАЛ-Е di OpenAI. Понатаму, брзиот напредок на технологиите вештачка интелигенција, како и обработката на природниот јазик, го направигенеративна вештачка интелигенција достапни за потрошувачите и креаторите на содржини на големо.
Големите технолошки компании брзо се нафрлија на бендот, со Google, Microsoft, Amazon, Meta и други кои сите ги построија своите сопствени развојни алатки. генеративна вештачка интелигенција во рок од неколку месеци.
Постојат бројни алатки генеративна вештачка интелигенција, иако моделите за генерирање текст и слики се веројатно најпознати. Моделите на генеративна вештачка интелигенција тие обично се потпираат на корисникот кој обезбедува порака што ги води кон производство на саканиот излез, било да е тоа текст, слика, видео или парче музика, иако тоа не е секогаш случај.
Постојат различни типови на генеративни модели на вештачка интелигенција, секој дизајниран за специфични предизвици и задачи. Тие може да се класифицираат нашироко во следниве типови.
Transformer-based modelsМоделите засновани на трансформатори се обучуваат на големи збирки податоци за да ги разберат односите помеѓу секвенцијалните информации, како што се зборовите и речениците. Поддржано од deep learning, овие модели на вештачка интелигенција имаат тенденција да бидат добро упатени во НЛП и да ја разбираат структурата и контекстот на јазикот, што ги прави добро прилагодени за задачи за генерирање текст. ChatGPT-3 и Google Bard се примери за генеративни AI модели базирани на трансформатори.
Generative adversarial networksGAN се составени од две невронски мрежи познати како генератор и дискриминатор, кои во суштина работат едни против други за да создадат податоци со автентичен изглед. Како што сугерира името, улогата на генераторот е да генерира убедлив излез, како што е слика врз основа на предлог, додека дискриминаторот работи на проценка на автентичноста на споменатата слика. Со текот на времето, секоја компонента се подобрува во нивните соодветни улоги, постигнувајќи поубедливи резултати. И DALL-E и Midjourney се примери за генеративни AI модели базирани на GAN.
Variational autoencodersVAE користат две мрежи за интерпретација и генерирање податоци: во овој случај тоа е енкодер и декодер. Кодерот ги зема влезните податоци и ги компресира во поедноставен формат. Декодерот потоа ја зема оваа компресирана информација и ја реконструира во нешто ново што личи на оригиналните податоци, но не е сосема исто.
Пример би бил учењето на компјутерска програма да генерира човечки лица користејќи фотографии како податоци за обука. Со текот на времето, програмата учи да ги поедноставува фотографиите од лицата на луѓето намалувајќи ги на неколку важни карактеристики, како што се големината и обликот на очите, носот, устата, ушите итн., а потоа да ги користи за создавање нови лица.
Multimodal modelsМултимодалните модели можат да разберат и обработуваат повеќе видови податоци одеднаш, како што се текст, слики и аудио, овозможувајќи им да создадат пософистицирани резултати. Пример би бил модел на вештачка интелигенција кој може да генерира слика врз основа на текстуален потсетник, како и текстуален опис на порака за слика. ОД-Е 2 д GPT-4 од OpenAI се примери на мултимодални модели.
За бизнисите, ефикасноста е веројатно најпривлечната придобивка од генеративната вештачка интелигенција бидејќи може да им овозможи на бизнисите да автоматизираат конкретни задачи и да го фокусираат времето, енергијата и ресурсите на поважни стратешки цели. Ова може да доведе до помали трошоци за работна сила, зголемена оперативна ефикасност и нови сознанија за тоа дали одредени деловни процеси функционираат или не.
За професионалците и креаторите на содржини, генеративните алатки за вештачка интелигенција можат да помогнат при генерирање идеи, планирање и закажување содржина, оптимизација на пребарувачите, маркетинг, ангажирање на публиката, истражување и уредување и потенцијално повеќе. Повторно, главната предложена придобивка е ефикасноста бидејќи генеративните алатки за вештачка интелигенција можат да им помогнат на корисниците да го намалат времето што го поминуваат на одредени задачи за да можат да ја инвестираат својата енергија на друго место. Како што рече, рачниот надзор и контрола на генеративните модели со вештачка интелигенција останува исклучително важен.
Генеративната вештачка интелигенција најде основа во бројни индустриски сектори и брзо се шири на комерцијалните и потрошувачките пазари. проценува Мекинзи дека, до 2030 година, задачите кои во моментов сочинуваат околу 30% од работните часови во САД би можеле да се автоматизираат, благодарение на забрзувањето на генеративната вештачка интелигенција.
Во службата за корисници, чет-ботови со вештачка интелигенција и виртуелни асистенти им помагаат на компаниите да го намалат времето на одговор и брзо да се справат со вообичаените прашања на клиентите, намалувајќи го товарот на персоналот. Во развојот на софтвер, генеративните алатки за вештачка интелигенција им помагаат на програмерите да кодираат почисто и поефикасно со прегледување на кодот, истакнување на грешки и предлагање потенцијални решенија пред тие да станат поголеми проблеми. Во меѓувреме, писателите можат да користат генеративни алатки за вештачка интелигенција за планирање, изготвување и ревизија на есеи, написи и друга писмена работа, иако често со мешани резултати.
Употребата на генеративна вештачка интелигенција варира од индустрија до индустрија и е повеќе воспоставена во некои отколку во други. Тековните и предложените случаи на употреба го вклучуваат следново:
Главна загриженост за употребата на генеративни алатки за вештачка интелигенција - и особено оние достапни за јавноста - е нивниот потенцијал да шират дезинформации и штетна содржина. Влијанието од ова може да биде широко и сериозно, од овековечување на стереотипите, говорот на омраза и штетните идеологии до оштетување на личниот и професионалниот углед и заканата од правни и финансиски реперкусии. Дури се сугерираше дека злоупотребата или лошото управување со генеративната вештачка интелигенција може да ја загрози националната безбедност.
Овие ризици не ги избегнаа политичарите. Во април 2023 година, Европската унија предложи нови правила за авторски права за генеративна вештачка интелигенција што ќе бара од компаниите да обелоденат кој било материјал заштитен со авторски права што се користи за развој на генеративни алатки за вештачка интелигенција. Овие правила беа одобрени во нацрт-законот изгласан од Европскиот парламент во јуни, кој исто така вклучуваше строги ограничувања за употребата на вештачка интелигенција во земјите-членки на ЕУ, вклучително и предложена забрана за технологија за препознавање лице во реално време на јавни простори.
Автоматизирањето на задачите преку генеративната вештачка интелигенција, исто така, предизвикува загриженост за работната сила и преместувањето на работните места, како што е нагласено од McKinsey. Според консултантската група, автоматизацијата би можела да предизвика 12 милиони премини во кариерата од сега до 2030 година, со губење на работни места концентрирани во канцелариската поддршка, услугите на клиентите и услугата за храна. Во извештајот се проценува дека побарувачката за канцелариски работници би можела „... да се намали за 1,6 милиони работни места, покрај загубите од 830.000 за трговци на мало, 710.000 за административни асистенти и 630.000 за касиери“.
Генеративната вештачка интелигенција и општата вештачка интелигенција претставуваат различни страни на иста монета. И двете се однесуваат на полето на вештачката интелигенција, но првото е подтип на второто.
Генеративната вештачка интелигенција користи различни техники за машинско учење, како што се GAN, VAE или LLM, за да генерира нова содржина од модели научени од податоците за обука. Овие излези може да бидат текст, слики, музика или било што друго што може да се претстави дигитално.
Вештачката општа интелигенција, позната и како вештачка општа интелигенција, нашироко се однесува на концептот на компјутерски системи и роботика кои поседуваат интелигенција и автономија слична на човекот. Ова е сè уште нешто од научна фантастика: размислете за WALL-E на Disney Pixar, Сони од 2004 година I, Robot или HAL 9000, злонамерната вештачка интелигенција од Стенли Кјубрик од 2001: Одисеја во вселената. Повеќето актуелни системи за вештачка интелигенција се примери за „тесна вештачка интелигенција“, бидејќи тие се дизајнирани за многу специфични задачи.
Како што е опишано погоре, генеративната вештачка интелигенција е подполе на вештачката интелигенција. Генеративните модели на вештачка интелигенција користат техники за машинско учење за обработка и генерирање податоци. Општо земено, вештачката интелигенција се однесува на концептот на компјутери способни да извршуваат задачи за кои инаку би била потребна човечка интелигенција, како што се донесување одлуки и НЛП.
Машинското учење е основна компонента на вештачката интелигенција и се однесува на примена на компјутерски алгоритми на податоци со цел да се научи компјутерот да извршува одредена задача. Машинското учење е процес кој им овозможува на системите за вештачка интелигенција да донесуваат информирани одлуки или предвидувања врз основа на научените обрасци.
Експлозивниот раст на генеративната вештачка интелигенција не покажува знаци на опаѓање, и како што повеќе компании ја прифаќаат дигитализацијата и автоматизацијата, генеративната вештачка интелигенција изгледа ќе игра централна улога во иднината на индустријата. Способностите на генеративната вештачка интелигенција веќе се покажаа вредни во индустриите како што се создавање содржини, развој на софтвер и медицина, а како што технологијата продолжува да се развива, нејзините апликации и случаи на употреба ќе се прошируваат.
Сепак, влијанието на генеративната вештачка интелигенција врз бизнисите, поединците и општеството во целина зависи од тоа како ќе се справиме со ризиците што ги претставува. Обезбедување дека се користи вештачка интелигенција етички минимизирање на пристрасноста, подобрување на транспарентноста и отчетноста и поддршка на управување на податоците ќе биде од клучно значење, додека обезбедувањето дека регулативата држи чекор со брзата еволуција на технологијата веќе се покажува како предизвик. Исто така, наоѓањето рамнотежа помеѓу автоматизацијата и човечкото вклучување ќе биде важно ако се надеваме дека ќе го искористиме целосниот потенцијал на генеративната вештачка интелигенција, а истовремено ќе ги ублажиме сите негативни последици.
Ercole Palmeri
Coveware од Veeam ќе продолжи да обезбедува услуги за одговор на инциденти на сајбер изнуда. Coveware ќе понуди форензика и способности за санација…
Предвидливото одржување го револуционизира секторот за нафта и гас, со иновативен и проактивен пристап кон управувањето со постројките.…
Обединетото Кралство CMA издаде предупредување за однесувањето на Big Tech на пазарот на вештачка интелигенција. Таму…
Уредбата за „Case Green“, формулирана од Европската унија за подобрување на енергетската ефикасност на зградите, го заврши својот законодавен процес со…