Хиймэл оюун ухаан гэж юу вэ: энэ нь хэрхэн ажилладаг, ашиг тус, аюул

Generative AI бол 2023 оны хамгийн халуун технологийн хэлэлцүүлгийн сэдэв юм.

Хиймэл оюун ухаан гэж юу вэ, энэ нь хэрхэн ажилладаг вэ, энэ нь юу вэ? Үүнийг энэ нийтлэлд хамтдаа харцгаая

Хиймэл оюун ухаан гэж юу вэ?

Generative AI нь текст, зураг, код болон бусад төрлийн контент үүсгэх боломжтой машин сургалтын системийг өргөнөөр тайлбарладаг хиймэл оюун ухааны технологийн нэг төрөл юм.

-ийн загварууд үүсгэгч хиймэл оюун ухаан нь улам бүр онлайн хэрэгслүүдэд нэвтэрч байна chatbot Энэ нь хэрэглэгчдэд асуулт эсвэл зааврыг оруулах талбарт бичих боломжийг олгодог бөгөөд үүний дагуу AI загвар нь хүнтэй төстэй хариултыг бий болгоно.

Хиймэл оюун ухаан хэрхэн ажилладаг вэ?

-ийн загварууд үүсгэгч хиймэл оюун ухаан гэж нэрлэгддэг нарийн төвөгтэй компьютерийн процессыг ашигладаг deep learning том өгөгдлийн багц дахь нийтлэг хэв маяг, зохицуулалтад дүн шинжилгээ хийж, дараа нь шинэ, анхаарал татахуйц үр дүнг бий болгохын тулд энэ мэдээллийг ашиглах. Загварууд нь хүний ​​тархи мэдээллийг боловсруулж, тайлбарлаж, дараа нь цаг хугацааны явцад түүнээс суралцдаг мэдрэлийн сүлжээ гэж нэрлэгддэг машин сургалтын техникийг нэгтгэн үүнийг хийдэг.

Жишээ нь, хооллох нь загварыг өгөх үүсгэгч хиймэл оюун ухаан Их хэмжээний өгүүлэмжтэй бол цаг хугацаа өнгөрөхөд загвар нь зохиолын бүтэц, дүрүүд, сэдэв, өгүүлэх хэрэгсэл гэх мэт түүхийн элементүүдийг тодорхойлж, хуулбарлах боломжтой болно.

-ийн загварууд үүсгэгч хиймэл оюун ухаан -ийн аргачлалын ачаар хүлээн авах, үүсгэх өгөгдөл нэмэгдэх тусам тэд илүү боловсронгуй болдог deep learning болон мэдрэлийн сүлжээ доор. Үүний үр дүнд загвар нь илүү их контент үүсгэдэг үүсгэгч хиймэл оюун ухаан, үр дүн нь илүү үнэмшилтэй, хүн шиг болдог.

Үүсгэх хиймэл оюун ухааны жишээ

-ийн алдартай байдалүүсгэгч хиймэл оюун ухаан хөтөлбөрүүдийн ачаар 2023 онд дэлбэрсэн GPT чат e SLAB di Нээлттэй байна. Цаашилбал, технологийн хурдацтай хөгжил хиймэл оюун ухаан, байгалийн хэлний боловсруулалт шиг, хийсэн байнаүүсгэгч хиймэл оюун ухаан хэрэглэгчид болон контент бүтээгчид өргөн хүрээнд хүртээмжтэй.

Томоохон технологийн компаниуд Google, Майкрософт, Амазон, Мета болон бусад компаниуд өөрсдийн хөгжүүлэлтийн хэрэглүүрүүдийг эгнээндээ нэгтгэснээр хурдацтай хөгжиж байна. үүсгэгч хиймэл оюун ухаан хэдхэн сарын дотор.

Олон тооны хэрэгсэл байдаг үүсгэгч хиймэл оюун ухаан, гэхдээ текст болон зураг үүсгэх загварууд нь магадгүй хамгийн сайн мэддэг. -ийн загварууд үүсгэгч хиймэл оюун ухаан Тэд ихэвчлэн текст, зураг, видео эсвэл хөгжим гэх мэт хүссэн үр дүнг гаргахад чиглүүлдэг мессежийг хэрэглэгчээс өгдөг, гэхдээ энэ нь үргэлж тийм байдаггүй.

Хиймэл оюун ухааны үүсгэгч загваруудын жишээ

• ChatGPT: OpenAI-ийн боловсруулсан хиймэл оюун ухааны хэлний загвар нь асуултуудад хариулж, текстийн зааварчилгаанаас хүнтэй төстэй хариултуудыг гаргаж чаддаг.
• FROM-E 3: OpenAI-ийн өөр нэг хиймэл оюун ухаантай загвар нь текстийн заавраас зураг, урлагийн бүтээл үүсгэх боломжтой.
• Google Bard: Google-ийн үүсгэсэн хиймэл оюун ухаантай чатбот ба ChatGPT-тэй өрсөлдөгч. Энэ нь PaLM том хэлний загвар дээр бэлтгэгдсэн бөгөөд асуултуудад хариулж, сануулгаас текст үүсгэх боломжтой.
• Клод 2 : OpenAI судлаач асан 2021 онд үүсгэн байгуулсан Сан Францискод төвтэй Anthropic компани XNUMX-р сард Claude AI загварын хамгийн сүүлийн хувилбарыг зарласан.
• Замын дунд : Сан Францискод төвтэй судалгааны лаборатори Midjourney Inc-ийн боловсруулсан энэхүү хиймэл оюун ухаан нь DALL-E 2-той төстэй зураг, урлагийн бүтээл гаргахын тулд текстийн зааврыг тайлбарладаг.
• GitHub туслах нисгэгч : Visual Studio, Neovim, JetBrains хөгжүүлэлтийн орчинд код бөглөхийг санал болгодог хиймэл оюун ухаанаар ажилладаг кодлох хэрэгсэл.
• лам 2: Метагийн нээлттэй эхийн том хэлний загварыг GPT-4-тэй адил чатботууд болон виртуал туслахуудад зориулсан ярианы хиймэл оюун ухааны загварыг бий болгоход ашиглаж болно.
• xAI: OpenAI-ийг санхүүжүүлсний дараа Элон Маск 2023 оны XNUMX-р сард төслөө орхиж, хиймэл оюун ухааны шинэ бүтээн байгуулалтыг зарласан. Түүний анхны загвар болох хүндэтгэлгүй Grok XNUMX-р сард гарсан.

Генератив AI загваруудын төрлүүд

Төрөл бүрийн AI загварууд байдаг бөгөөд тус бүр нь тодорхой сорилт, даалгаварт зориулагдсан байдаг. Эдгээрийг дараахь төрлүүдэд ерөнхийд нь ангилж болно.

Transformer-based models

Трансформаторт суурилсан загваруудыг үг, өгүүлбэр зэрэг дараалсан мэдээллийн хоорондын хамаарлыг ойлгохын тулд том өгөгдлийн багц дээр сургадаг. дэмжсэн deep learning, эдгээр AI загварууд нь NLP-ийг сайн эзэмшсэн бөгөөд хэлний бүтэц, нөхцөл байдлыг ойлгодог тул текст үүсгэх ажилд тохиромжтой. ChatGPT-3 болон Google Bard нь трансформаторт суурилсан хиймэл оюун ухааны загваруудын жишээ юм.

Generative adversarial networks

GAN нь генератор ба ялгагч гэж нэрлэгддэг хоёр мэдрэлийн сүлжээнээс бүрддэг бөгөөд тэдгээр нь жинхэнэ харагдах өгөгдлийг бий болгохын тулд бие биенийхээ эсрэг ажилладаг. Нэрнээс нь харахад генераторын үүрэг бол санал болголтод үндэслэсэн зураг гэх мэт үнэмшилтэй гаралтыг бий болгох бөгөөд ялгаварлагч нь дээрх зургийн жинхэнэ эсэхийг үнэлэхийн тулд ажилладаг. Цаг хугацаа өнгөрөх тусам бүрэлдэхүүн хэсэг бүр өөр өөрийн үүргээ гүйцэтгэж, илүү үнэмшилтэй үр дүнд хүрдэг. DALL-E болон Midjourney хоёулаа GAN-д суурилсан хиймэл оюун ухааны загваруудын жишээ юм.

Variational autoencoders

VAE нь өгөгдлийг тайлбарлах, үүсгэх хоёр сүлжээг ашигладаг: энэ тохиолдолд энэ нь кодлогч ба декодер юм. Кодлогч нь оролтын өгөгдлийг авч, хялбаршуулсан формат руу шахдаг. Дараа нь декодер нь энэ шахсан мэдээллийг авч, анхны өгөгдөлтэй төстэй, гэхдээ яг ижил биш шинэ зүйл болгон сэргээдэг.

Жишээ нь сургалтын өгөгдөл болгон гэрэл зургийг ашиглан хүний ​​нүүр царай гаргах компьютерийн программыг заах явдал юм. Цаг хугацаа өнгөрөхөд уг программ нь хүмүүсийн царайны зургийг нүд, хамар, ам, чихний хэмжээ, хэлбэр гэх мэт цөөн хэдэн чухал шинж чанарт тохируулан хялбаршуулж, улмаар шинэ царай гаргахад ашиглаж сурдаг.

Multimodal models

Мультимодал загварууд нь текст, зураг, аудио зэрэг олон төрлийн өгөгдлийг нэгэн зэрэг ойлгож, боловсруулж чаддаг бөгөөд ингэснээр илүү боловсронгуй гаралтыг бий болгох боломжийг олгодог. Жишээ нь текстийн сануулга дээр үндэслэн зураг үүсгэх боломжтой хиймэл оюун ухааны загвар, мөн зургийн сануулгын текстийн тайлбар байж болно. DALL-E 2 e OpenAI-ийн GPT-4 нь олон загварт загваруудын жишээ юм.

Хиймэл оюун ухааны үүсгүүрийн ашиг тус

Бизнесийн хувьд үр ашиг нь үүсгүүрийн хиймэл оюун ухааны хамгийн чухал давуу тал гэж хэлж болно, учир нь энэ нь бизнесүүдэд тодорхой ажлуудыг автоматжуулах, цаг хугацаа, эрчим хүч, нөөцийг илүү чухал стратегийн зорилтуудад төвлөрүүлэх боломжийг олгодог. Энэ нь хөдөлмөрийн зардлыг бууруулж, үйл ажиллагааны үр ашгийг дээшлүүлж, зарим бизнесийн үйл явц явагдаж байгаа эсэх талаар шинэ ойлголттой болно.

Мэргэжилтнүүд болон контент бүтээгчдийн хувьд хиймэл оюун ухааны хэрэгслүүд нь санаа гаргах, контент төлөвлөх, хуваарь гаргах, хайлтын системийг оновчтой болгох, маркетинг, үзэгчдийн оролцоо, судалгаа, засварлах зэрэгт тусалж чадна. Дахин хэлэхэд, санал болгож буй гол давуу тал нь үр ашиг юм, учир нь хиймэл хиймэл оюун ухааны хэрэгслүүд нь хэрэглэгчдэд тодорхой ажлуудад зарцуулдаг цагийг багасгаж, эрчим хүчээ өөр газар зарцуулахад тусалдаг. Ингэхдээ хиймэл хиймэл оюун ухааны загваруудыг гар аргаар хянах, хянах нь маш чухал хэвээр байна.

Генератив AI ашиглах тохиолдол

Генератив хиймэл оюун ухаан нь үйлдвэрлэлийн олон салбарт байр сууриа олж, арилжааны болон хэрэглээний зах зээлд хурдацтай өргөжиж байна. McKinsey тооцоолсон 2030 он гэхэд одоогийн байдлаар АНУ-д ажлын цагийн 30 орчим хувийг эзэлдэг ажлуудыг хиймэл оюун ухааныг бий болгосны ачаар автоматжуулж болно.

Үйлчлүүлэгчийн үйлчилгээний хувьд хиймэл оюун ухаанаар ажилладаг чатботууд болон виртуал туслахууд нь компаниудад хариулах хугацааг багасгаж, хэрэглэгчдийн нийтлэг асуултуудыг хурдан шийдвэрлэхэд тусалдаг бөгөөд ингэснээр ажилтнуудын ачааллыг бууруулна. Програм хангамж хөгжүүлэхэд хиймэл оюун ухааны хэрэгслүүд нь хөгжүүлэгчдэд кодыг хянаж, алдаануудыг тодруулж, томоохон асуудал болохоос нь өмнө боломжит шийдлүүдийг санал болгосноор илүү цэвэр, үр дүнтэй кодлоход тусалдаг. Үүний зэрэгцээ зохиолчид хиймэл оюун ухааны хэрэгслийг ашиглан эссэ, нийтлэл болон бусад бичмэл ажлыг төлөвлөх, боловсруулах, засварлах боломжтой байдаг ч ихэнхдээ холимог үр дүнтэй байдаг.

Хэрэглээний салбарууд

Төрөл бүрийн хиймэл оюун ухааны хэрэглээ нь салбар бүрт харилцан адилгүй бөгөөд заримд нь бусдаас илүү тогтсон байдаг. Одоогийн болон санал болгож буй ашиглалтын тохиолдлуудад дараахь зүйлс орно.

• Эрүүл мэнд: үүсгэгч хиймэл оюун ухааныг эмийн нээлтийг хурдасгах хэрэгсэл болгон судалж байгаа бол, зэрэг хэрэгслүүд AWS HealthScribe Тэд эмч нарт өвчтөний зөвлөгөөг хуулбарлах, чухал мэдээллийг цахим эмнэлгийн бүртгэлдээ оруулах боломжийг олгодог.
• Дижитал маркетинг: Сурталчлагчид, маркетерууд болон арилжааны багууд хиймэл хиймэл оюун ухааныг ашиглан хувь хүний ​​кампанит ажил үүсгэж, контентыг хэрэглэгчийн хүсэл сонирхолд нийцүүлэн тохируулах боломжтой.
• Боловсрол: Боловсролын зарим хэрэглүүр нь сурагчдын бие даасан сургалтын хэв маягт тохирсон сургалтын хэрэглэгдэхүүнийг боловсруулахын тулд хиймэл оюун ухааныг нэгтгэж эхэлж байна.
• Санхүү: Generative AI нь зах зээлийн хэв маягт дүн шинжилгээ хийх, хөрөнгийн зах зээлийн чиг хандлагыг урьдчилан таамаглах санхүүгийн цогц систем дэх олон хэрэгслүүдийн нэг бөгөөд санхүүгийн шинжээчдэд туслах зорилгоор таамаглах бусад аргуудын хамт ашиглагддаг.
• Хүрээлэн буй орчин: Байгаль орчны шинжлэх ухаанд судлаачид цаг агаарын төлөв байдлыг урьдчилан таамаглах, уур амьсгалын өөрчлөлтийн нөлөөг дуурайхын тулд хиймэл оюун ухааны үүсгэгч загварыг ашигладаг.

Хиймэл оюун ухааны үүсгэгч аюул ба хязгаар

Хиймэл оюун ухаан, ялангуяа олон нийтэд хүртээмжтэй хэрэгслүүдийг ашиглахтай холбоотой гол санаа зовоосон асуудал бол тэдгээр нь ташаа мэдээлэл, хортой контентыг түгээх боломж юм. Үүний үр дагавар нь хэвшмэл ойлголт, үзэн ядалт, хор хөнөөлтэй үзэл суртлыг үргэлжлүүлэхээс эхлээд хувь хүний ​​болон мэргэжлийн нэр хүндэд халдах, хууль эрх зүйн болон санхүүгийн үр дагаварт хүргэх аюул хүртэл өргөн хүрээтэй бөгөөд хүнд байж болно. Хиймэл оюун ухааныг буруугаар ашиглах эсвэл буруу удирдах нь үндэсний аюулгүй байдлыг эрсдэлд оруулж болзошгүй гэж хүртэл үзсэн.

Эдгээр эрсдэлүүд улстөрчдийг тойрсонгүй. 2023 оны дөрөвдүгээр сард Европын холбоо санал тавьсан Хиймэл оюун ухаанд зориулсан зохиогчийн эрхийн шинэ дүрэм Энэ нь компаниудаас хиймэл оюун ухааны үүсгэгч хэрэгслийг боловсруулахад ашигласан зохиогчийн эрхээр хамгаалагдсан аливаа материалыг ил болгохыг шаарддаг. Эдгээр дүрмүүд нь XNUMX-р сард Европын парламентаас санал хураалт явуулсан хуулийн төсөлд батлагдсан бөгөөд ЕХ-ны гишүүн орнуудад хиймэл оюун ухааныг ашиглахыг хатуу хязгаарлах, тэр дундаа олон нийтийн сансарт бодит цагийн нүүр царайг таних технологийг хориглох зэрэг багтсан.

Хиймэл оюун ухаанаар даалгавруудыг автоматжуулах нь ажиллах хүч болон ажлын байрыг нүүлгэн шилжүүлэхтэй холбоотой санаа зовнилыг бий болгодог гэж McKinsey онцолжээ. Зөвлөхүүдийн бүлгийн үзэж байгаагаар автоматжуулалт нь одоогоос 12 он хүртэл 2030 сая ажил мэргэжлийн шилжилтийг үүсгэж болзошгүй бөгөөд ажлын байрны алдагдал нь оффисын дэмжлэг, үйлчлүүлэгчийн үйлчилгээ, хоолны үйлчилгээнд төвлөрсөн байна. Уг тайланд оффисын ажилчдын эрэлт "... жижиглэнгийн худалдаачид 1,6, захиргааны туслахууд 830.000, кассчид 710.000 ажил алдахаас гадна 630.000 сая ажлын байраар буурч магадгүй" гэж тооцоолжээ.

Генератив AI ба ерөнхий хиймэл оюун ухаан

Generative AI болон ерөнхий AI нь нэг зоосны өөр өөр талыг илэрхийлдэг. Аль аль нь хиймэл оюун ухааны салбарт хамааралтай боловч эхнийх нь сүүлийнх нь дэд төрөл юм.

Generative AI нь GAN, VAE эсвэл LLM гэх мэт янз бүрийн машин сургалтын техникийг ашиглан сургалтын өгөгдлөөс сурсан загваруудаас шинэ контент үүсгэхэд ашигладаг. Эдгээр гаралт нь текст, зураг, хөгжим эсвэл дижитал хэлбэрээр дүрслэгдэх бусад зүйл байж болно.

Хиймэл ерөнхий оюун ухаан буюу хиймэл ерөнхий оюун ухаан гэдэг нь ерөнхийдөө хүнтэй төстэй оюун ухаан, бие даасан байдлыг эзэмшдэг компьютерийн систем, робот техникийн тухай ойлголтыг илэрхийлдэг. Энэ бол шинжлэх ухааны уран зөгнөлийн сэдэв хэвээр байна: Дисней Пиксарын WALL-E, 2004 оны I, Robot киноны Сонни, эсвэл Стэнли Кубрикийн 9000: Сансар огторгуйн ертөнц киноны хор хөнөөлтэй хиймэл оюун ухаан болох HAL 2001 гээд бод доо. Одоогийн ихэнх хиймэл оюун ухааны системүүд нь маш тодорхой даалгаварт зориулагдсан тул "нарийн хиймэл оюун ухаан"-ын жишээ юм.

Генератив AI болон машин сургалт

Дээр дурдсанчлан үүсгэгч хиймэл оюун ухаан нь хиймэл оюун ухааны дэд салбар юм. Генератив AI загварууд нь өгөгдлийг боловсруулах, үүсгэхийн тулд машин сургалтын техникийг ашигладаг. Ерөнхийдөө хиймэл оюун ухаан гэдэг нь шийдвэр гаргах, NLP гэх мэт хүний ​​оюун ухаан шаардсан ажлуудыг гүйцэтгэх чадвартай компьютерийн тухай ойлголтыг хэлдэг.

Машины сургалт нь хиймэл оюун ухааны үндсэн бүрэлдэхүүн хэсэг бөгөөд компьютерийг тодорхой даалгавар гүйцэтгэхийг заах зорилгоор өгөгдөлд компьютерийн алгоритмыг ашиглахыг хэлнэ. Машины сургалт гэдэг нь хиймэл оюун ухааны системд сурсан хэв маягт үндэслэн мэдээлэлтэй шийдвэр гаргах эсвэл таамаглал гаргах боломжийг олгодог үйл явц юм.

Хиймэл оюун ухаан бол ирээдүй мөн үү?

Үүсгэх хиймэл оюун ухааны хурдацтай өсөлт нь буурах шинж тэмдэггүй байгаа бөгөөд улам олон компани дижиталчлал, автоматжуулалтыг хэрэгжүүлэхийн хэрээр хиймэл оюун ухаан нь салбарын ирээдүйд гол үүрэг гүйцэтгэх бололтой. Үүсгэх хиймэл оюун ухааны чадвар нь контент бүтээх, програм хангамж боловсруулах, анагаах ухаан зэрэг салбарт хэдийнэ үнэ цэнэтэй болох нь батлагдсан бөгөөд технологи тасралтгүй хөгжихийн хэрээр түүний хэрэглээ болон ашиглалтын хүрээ өргөжих болно.

Энэ нь үүсгэгч хиймэл оюун ухааны бизнес, хувь хүн, нийгэмд үзүүлэх нөлөө нь түүний учирч буй эрсдлийг хэрхэн шийдвэрлэхээс хамаарна. Хиймэл оюун ухааныг ашиглахыг баталгаажуулах ёс зүйн хувьд өрөөсгөл хандлагыг багасгах, ил тод байдал, хариуцлагыг сайжруулах, дэмжих засаглалын Технологийн хурдацтай хувьсалтай хөл нийлүүлэн алхаж байгаа зохицуулалтыг баталгаажуулах нь хэдийнэ сорилт болж байгаа нь өгөгдлийн тоо чухал байх болно. Үүний нэгэн адил, хэрэв бид аливаа сөрөг үр дагаврыг багасгахын зэрэгцээ үүсгэгч хиймэл оюун ухааны чадавхийг бүрэн ашиглана гэж найдаж байгаа бол автоматжуулалт болон хүний ​​оролцооны тэнцвэрийг олох нь чухал байх болно.

Ercole Palmeri