Генеративный ИИ — это тип технологии искусственного интеллекта, который в общих чертах описывает системы машинного обучения, которые могут генерировать текст, изображения, код или другие типы контента.
Модели генеративный искусственный интеллект все чаще включаются в онлайн-инструменты и chatbot которые позволяют пользователям вводить вопросы или инструкции в поле ввода, после чего модель ИИ генерирует ответ, подобный человеческому.
Модели генеративный искусственный интеллект они используют сложный компьютерный процесс, известный как deep learning анализировать общие закономерности и механизмы в больших наборах данных, а затем использовать эту информацию для получения новых и убедительных результатов. Модели делают это за счет включения методов машинного обучения, известных как нейронные сети, которые во многом основаны на том, как человеческий мозг обрабатывает и интерпретирует информацию, а затем со временем учится на ней.
Приведем пример: подача модели генеративный искусственный интеллект при большом объеме повествования со временем модель сможет идентифицировать и воспроизводить элементы истории, такие как структура сюжета, персонажи, темы, повествовательные приемы и т. д.
Модели генеративный искусственный интеллект они становятся более сложными по мере увеличения объема данных, которые они получают и генерируют, опять же благодаря методам deep learning и нейронная сеть ниже. В результате, чем больше контента генерирует шаблон генеративный искусственный интеллект, тем убедительнее и человечнее становятся его результаты.
Популярностьгенеративный искусственный интеллект взорвался в 2023 году, во многом благодаря программам ChatGPT e DALL-E di OpenAI. Кроме того, быстрое развитие технологий искусственный интеллект, как и обработка естественного языка, сделалигенеративный искусственный интеллект доступный для потребителей и создателей контента в любом масштабе.
Крупные технологические компании быстро присоединились к этой инициативе: Google, Microsoft, Amazon, Meta и другие выстроили свои собственные инструменты разработки. генеративный искусственный интеллект в течение нескольких месяцев.
Существует множество инструментов генеративный искусственный интеллект, хотя модели генерации текста и изображений, вероятно, наиболее известны. Модели генеративный искусственный интеллект они обычно полагаются на то, что пользователь предоставляет сообщение, которое помогает ему получить желаемый результат, будь то текст, изображение, видео или музыкальное произведение, хотя это не всегда так.
Существуют различные типы генеративных моделей ИИ, каждая из которых предназначена для конкретных задач и задач. Их можно условно разделить на следующие типы.
Transformer-based modelsМодели на основе преобразователей обучаются на больших наборах данных, чтобы понять взаимосвязи между последовательной информацией, такой как слова и предложения. Поддерживается deep learningЭти модели ИИ, как правило, хорошо разбираются в НЛП и понимают структуру и контекст языка, что делает их хорошо подходящими для задач генерации текста. ChatGPT-3 и Google Bard являются примерами генеративных моделей искусственного интеллекта на основе трансформаторов.
Generative adversarial networksGAN состоят из двух нейронных сетей, известных как генератор и дискриминатор, которые, по сути, работают друг против друга, создавая достоверные данные. Как следует из названия, роль генератора заключается в создании убедительного вывода, например изображения, на основе предложения, в то время как дискриминатор работает над оценкой подлинности указанного изображения. Со временем каждый компонент совершенствуется в своей роли, достигая более убедительных результатов. И DALL-E, и Midjourney являются примерами моделей генеративного искусственного интеллекта на основе GAN.
Variational autoencodersVAE используют две сети для интерпретации и генерации данных: в данном случае это кодер и декодер. Кодер принимает входные данные и сжимает их в упрощенный формат. Затем декодер берет эту сжатую информацию и реконструирует ее во что-то новое, напоминающее исходные данные, но не совсем то же самое.
Примером может служить обучение компьютерной программе генерировать человеческие лица, используя фотографии в качестве обучающих данных. Со временем программа научится упрощать фотографии лиц людей, сводя их к нескольким важным характеристикам, таким как размер и форма глаз, носа, рта, ушей и т. д., а затем использовать их для создания новых лиц.
Multimodal modelsМультимодальные модели могут понимать и обрабатывать одновременно несколько типов данных, таких как текст, изображения и аудио, что позволяет им создавать более сложные выходные данные. Примером может служить модель искусственного интеллекта, которая может генерировать изображение на основе текстовой подсказки, а также текстового описания графической подсказки. ДАЛЛ-И 2 е GPT-4 от OpenAI являются примерами мультимодальных моделей.
Для бизнеса эффективность, пожалуй, является наиболее убедительным преимуществом генеративного искусственного интеллекта, поскольку он может позволить предприятиям автоматизировать конкретные задачи и сосредоточить время, энергию и ресурсы на более важных стратегических целях. Это может привести к снижению затрат на рабочую силу, повышению операционной эффективности и новому пониманию того, работают ли определенные бизнес-процессы.
Для профессионалов и создателей контента инструменты генеративного искусственного интеллекта могут помочь в генерации идей, планировании и планировании контента, поисковой оптимизации, маркетинге, привлечении аудитории, исследованиях и редактировании и, возможно, во многом другом. Опять же, основным предлагаемым преимуществом является эффективность, поскольку инструменты генеративного искусственного интеллекта могут помочь пользователям сократить время, которое они тратят на определенные задачи, чтобы они могли инвестировать свою энергию в другое дело. Тем не менее, ручной надзор и контроль над генеративными моделями ИИ остаются чрезвычайно важными.
Генеративный искусственный интеллект нашел свое применение во многих отраслях промышленности и быстро распространяется на коммерческие и потребительские рынки. оценки McKinsey что к 2030 году задачи, на которые в настоящее время приходится около 30% рабочего времени в США, могут быть автоматизированы благодаря ускорению генеративного искусственного интеллекта.
В сфере обслуживания клиентов чат-боты и виртуальные помощники на базе искусственного интеллекта помогают компаниям сократить время ответа и быстро решать типичные вопросы клиентов, снижая нагрузку на персонал. В разработке программного обеспечения инструменты генеративного искусственного интеллекта помогают разработчикам писать код более чисто и эффективно, проверяя код, выявляя ошибки и предлагая потенциальные решения, прежде чем они станут более серьезными проблемами. Между тем, писатели могут использовать генеративные инструменты искусственного интеллекта для планирования, составления и редактирования эссе, статей и других письменных работ, хотя часто с неоднозначными результатами.
Использование генеративного искусственного интеллекта варьируется от отрасли к отрасли и в некоторых из них более распространено, чем в других. Текущие и предлагаемые варианты использования включают следующее:
Серьезную озабоченность по поводу использования генеративных инструментов искусственного интеллекта, особенно тех, которые доступны общественности, вызывает их потенциал распространения дезинформации и вредоносного контента. Последствия этого могут быть самыми разнообразными и серьезными: от увековечивания стереотипов, разжигания ненависти и вредных идеологий до ущерба личной и профессиональной репутации и угрозы юридических и финансовых последствий. Было даже высказано предположение, что неправильное использование или неправильное управление генеративным ИИ может поставить под угрозу национальную безопасность.
Эти риски не ускользнули от политиков. В апреле 2023 года Евросоюз предложил новые правила авторского права для генеративного ИИ что потребует от компаний раскрытия любых материалов, защищенных авторским правом, используемых для разработки инструментов генеративного искусственного интеллекта. Эти правила были одобрены в законопроекте, проголосованном Европейским парламентом в июне, который также включал строгие ограничения на использование искусственного интеллекта в странах-членах ЕС, включая предлагаемый запрет на технологию распознавания лиц в реальном времени в общественных местах.
Как подчеркивает McKinsey, автоматизация задач с помощью генеративного искусственного интеллекта также вызывает обеспокоенность по поводу рабочей силы и сокращения рабочих мест. По данным консалтинговой группы, автоматизация может привести к 12 миллионам смен карьеры в период до 2030 года, при этом потери рабочих мест будут сосредоточены в офисной поддержке, обслуживании клиентов и сфере общественного питания. По оценкам отчета, спрос на офисных работников может «… сократиться на 1,6 миллиона рабочих мест, в дополнение к потерям 830.000 710.000 для розничных продавцов, 630.000 XNUMX для административных помощников и XNUMX XNUMX для кассиров».
Генеративный ИИ и общий ИИ представляют собой разные стороны одной медали. Оба относятся к области искусственного интеллекта, но первый является подтипом второго.
Генеративный ИИ использует различные методы машинного обучения, такие как GAN, VAE или LLM, для создания нового контента на основе моделей, полученных на основе обучающих данных. Эти выходные данные могут представлять собой текст, изображения, музыку или что-либо еще, что может быть представлено в цифровом виде.
Общий искусственный интеллект, также известный как общий искусственный интеллект, в широком смысле относится к концепции компьютерных систем и робототехники, которые обладают интеллектом, подобным человеческому, и автономией. Это все еще элементы научной фантастики: вспомните ВАЛЛ-И от Disney Pixar, Сонни из фильма «Я, робот» 2004 года или HAL 9000, злобный искусственный интеллект из «Космической одиссеи» Стэнли Кубрика 2001 года. Большинство современных систем ИИ являются примерами «узкого ИИ», поскольку они предназначены для очень специфических задач.
Как описано выше, генеративный ИИ — это подобласть искусственного интеллекта. Генеративные модели искусственного интеллекта используют методы машинного обучения для обработки и генерации данных. В целом, искусственный интеллект относится к концепции компьютеров, способных выполнять задачи, которые в противном случае потребовали бы человеческого интеллекта, например, принятие решений и НЛП.
Машинное обучение является фундаментальным компонентом искусственного интеллекта и относится к применению компьютерных алгоритмов к данным с целью обучения компьютера выполнению конкретной задачи. Машинное обучение — это процесс, который позволяет системам искусственного интеллекта принимать обоснованные решения или прогнозы на основе изученных закономерностей.
Взрывной рост генеративного ИИ не показывает никаких признаков ослабления, и по мере того, как все больше и больше компаний внедряют цифровизацию и автоматизацию, генеративный ИИ, похоже, будет играть центральную роль в будущем отрасли. Возможности генеративного искусственного интеллекта уже доказали свою ценность в таких отраслях, как создание контента, разработка программного обеспечения и медицина, и по мере того, как технология продолжает развиваться, ее приложения и варианты использования будут расширяться.
Тем не менее, влияние генеративного ИИ на бизнес, отдельных людей и общество в целом зависит от того, как мы устраняем риски, которые он представляет. Обеспечение использования искусственного интеллекта этично минимизация предвзятости, улучшение прозрачности и подотчетности и поддержка управление данных будет иметь решающее значение, в то время как обеспечение того, чтобы регулирование шло в ногу с быстрым развитием технологий, уже оказывается непростой задачей. Аналогичным образом, поиск баланса между автоматизацией и участием человека будет важен, если мы надеемся использовать весь потенциал генеративного ИИ, одновременно смягчая любые негативные последствия.
Ercole Palmeri
Развитие мелкой моторики посредством раскрашивания готовит детей к более сложным навыкам, таким как письмо. Раскрасить…
Военно-морской сектор является настоящей глобальной экономической державой, которая достигла 150-миллиардного рынка...
В прошлый понедельник Financial Times объявила о сделке с OpenAI. FT лицензирует свою журналистику мирового уровня…
Миллионы людей платят за стриминговые сервисы, выплачивая ежемесячную абонентскую плату. Распространено мнение, что вы…