Что это такое и что вам нужно об этом знать

Генеративный искусственный интеллект (ИИ) — это захватывающая технология, которая произведет революцию в создании контента. Генеративные модели используют алгоритмы для генерации выходных данных из существующих данных, таких как изображения, текст или звук. Генеративная технология искусственного интеллекта создает контент на основе шаблонов, извлеченных из существующих данных.

ChatGPT — известный пример генеративного искусственного интеллекта, который создает текстовый контент, такой как блоги, и подробный контент. Инструменты генеративного искусственного интеллекта являются инновационными, и отрасли реализуют свой потенциал, хотя потенциальные риски нельзя игнорировать. В этом посте мы обсудим далеко идущие последствия генеративного ИИ, установим основы и поговорим о том, что он может и не может (или не должен) делать.

Почему важно знать о генеративных системах искусственного интеллекта?

Генеративный ИИ — это передовая отрасль искусственного интеллекта, которая меняет то, как мы взаимодействуем с технологиями. По своей сути модели генеративного искусственного интеллекта относятся к системам, которые создают новый контент, будь то статья или музыкальное произведение. Эти модели ИИ изучают закономерности на основе обучающих данных и создают оригинальные творения. Но почему вас должны интересовать модели генеративного ИИ?

Начнем с того, что это уже влияет на вашу жизнь — от инструментов копирайтинга с использованием искусственного интеллекта до генераторов искусств с использованием искусственного интеллекта. Понимание решений генеративного искусственного интеллекта помогает нам ориентироваться во все более цифровом мире и дает нам возможность использовать эти мощные инструменты для повышения нашей креативности, производительности и процессов принятия решений.

Источник: изображение создано с помощью Midjourney.

Что такое Генеративный ИИ?

Генеративная модель обучается на наборах данных, требующих огромных вычислительных мощностей; они могут предсказать следующее слово, пиксель или звук, используя алгоритмы, заложенные в их структуру. Большинству людей это также известно как технология, лежащая в основе инструментов для письма и генераторов изображений или музыки. Но что это значит для обычного человека?

Генеративный ИИ, вероятно, уже стал частью вашей жизни; это технология, которая обеспечивает работу ваших чат-ботов, подобных ChatGPT, генераторов изображений и позволяет писать статьи за считанные минуты. Поняв, что такое модели генеративного искусственного интеллекта, вы сможете оценить тот цифровой опыт, который они привносят в нашу жизнь.

Чем генеративный ИИ отличается от традиционных моделей ИИ?

Генеративный ИИ обучается с помощью сложных моделей машинного обучения на огромных наборах данных, что позволяет ИИ изучать шаблоны, структуры и нюансы. После обучения эти новые модели могут генерировать контент, аналогичный обучающим данным.

По сравнению с ранними стадиями традиционных моделей ИИ, генеративный ИИ выделяется своей способностью генерировать новые данные из контента, который изначально не был частью набора обучающих данных. Обычные модели ИИ выявляют закономерности и выполняют такие задачи, как обнаружение мошенничества, но генеративный ИИ гораздо более креативен в своих возможностях.

Подумайте об этом так: если традиционный ИИ похож на кавер-группу, исполняющую песни точно в том виде, в каком они были исполнены, то генеративный ИИ похож на автора песен, использующего вдохновение из оригинальных песен для создания совершенно новых мелодий. Генеративные модели расширяют возможности машин: от написания статей до анализа данных и создания реалистичной человеческой речи.

Как работает генеративный ИИ?

Источник: изображение создано с помощью Midjourney.

ИИ, машинное обучение, нейронные сети — используются взаимозаменяемо, особенно когда компании продают свои продукты, но это не одно и то же. Генеративные системы искусственного интеллекта сложны и могут даже научиться воспроизводить модели человеческой речи или создавать реалистичные изображения. По своей сути генеративные модели предназначены для имитации творческих способностей человека и выполнения таких задач, как генерация изображений или написание блогов.

Они работают, принимая необработанные данные в качестве входных данных и извлекая из них шаблоны для формирования модели, которая затем генерирует новый контент. Эту сложность сложно понять даже самому технически подкованному пользователю, но мы можем разбить ее на строительные блоки. Генеративные модели используют традиционный искусственный интеллект, обработку естественного языка (NLP), глубокое обучение и машинное обучение (ML) для создания нового контента.

Искусственный интеллект

Традиционный искусственный интеллект учит машины учиться на данных, имитировать поведение человека или эффективно выполнять задачи. Независимо от того, называете ли вы это «классическим ИИ», «аналитическим ИИ» или традиционным, эти инструменты позволяют вашей электронной почте фильтровать спам и позволяют вашим картографическим приложениям предлагать самые быстрые маршруты. Представьте себе, что эта концепция может развиваться дальше, когда ИИ создает что-то новое?

Источник: изображение создано в Canva Pro.

Используя график выше, вы можете видеть, что генеративные модели используют основы обычного ИИ, но поскольку все концепции, связанные с решениями генеративного ИИ, пересекаются, нам необходимо различать их. Модели глубокой генерации создают контент и добавляют дополнительный уровень творчества с помощью интеллектуальных алгоритмов, обученных на триллионах параметров. Понимание генеративного ИИ помогает нам понять, как наше взаимодействие с ИИ становится динамичным и персонализированным.

Обработка естественного языка

НЛП — это отрасль искусственного интеллекта, которая занимается взаимодействием компьютеров и человеческого языка. Именно поэтому ваш голосовой помощник может понимать ваши команды или то, как ваша электронная почта может предлагать быстрые ответы. Эта передовая технология использует возможности НЛП для понимания человеческого языка и создания новых, связных и контекстуально релевантных предложений. От написания электронных писем до публикаций в социальных сетях — Generative AI использует НЛП, чтобы сделать цифровые взаимодействия более эффективными, персонализированными и привлекательными.

Машинное обучение

Машинное обучение имитирует человеческий интеллект и отличается от символического ИИ, который использует системы, основанные на правилах, с условиями «если-то». До появления ML разработчики обучали компьютеры всем факторам процесса принятия решений, который отнимал много времени и был ограничен. Будучи формой искусственного интеллекта, машинное обучение делает прогнозы на основе обучающих данных, передаваемых в модели.

Алгоритмы ML могут работать, используя несколько методов обучения:

• Обучение без учителя — обучение, при котором системе поручено определить закономерности данных.
• Обучение под учителем. Обучение включает данные с шаблоном или «ответом» внутри них.
• Обучение с подкреплением. Для обучения требуется алгоритм, обучающийся методом проб и ошибок.

Машины учатся с помощью этих трех методов, но некоторые утверждают, что развитие МО стало возможным благодаря нашим достижениям в области сложных данных и объемам данных, которые мы собрали. Примеры алгоритмов машинного обучения, используемых для классификации и регрессии, включают:

• Линейная регрессия
• Логистическая регрессия
• Деревья решений
• Машины опорных векторов
• И более

В машинном обучении есть особая модель, называемая нейронной сетью. Они созданы для имитации человеческого мозга со слоями взаимосвязанных «нейронов».

Глубокое обучение

В качестве подмножества машинного обучения генеративный искусственный интеллект использует глубокое обучение — многослойные нейронные сети, вдохновленные человеческим мозгом. Нейронные сети могут учиться на данных, выявлять закономерности, генерировать новую информацию или делать выводы, аналогичные людям. Нейронные сети могут быть:

• Сверточные нейронные сети (CNN) обычно используются для распознавания изображений в компьютерном зрении.
• Рекуррентные нейронные сети (RNN) обычно используются для генерации текста.
• Генеративно-состязательные сети (GAN) обычно используются для генерации изображений.

Поскольку нейронные сети созданы по принципу человеческого мозга, они также могут классифицировать информацию. Слои каждой нейронной сети функционируют как фильтры, которые переходят от общего уровня к конкретному, повышая вероятность получения точных результатов. Человеческий мозг работает аналогично; когда он получает новую информацию, он сравнивает ее со знакомыми объектами.

Глубокие нейронные сети также используют ту же концепцию. Искусственные нейронные сети обладают уникальными возможностями выполнять те же задачи, что и классические алгоритмы; обратное неверно: это означает, что модели DL могут решать проблемы, которые не могут решить классические модели.

Модели фундамента

Источник: изображение создано в Canva Pro.

Стэнфордский институт искусственного интеллекта, ориентированного на человека впервые популяризировали термин «фундаментальные модели» во время своих более ранних исследований ИИ. Мы обучаем модели ИИ с огромными объемами неразмеченных данных перед выполнением задач. После обучения эти модели требуют минимальной тонкой настройки, чтобы адаптировать их для решения множества задач.

Те, кто интересуется ИИ, видят потенциал этих моделей в образах и языке через GPT-3 и DALL-E 2.0 соответственно. Эти модели являются основополагающими, поскольку образуют прочную основу для многих приложений ИИ. Используя самоконтролируемое и контролируемое обучение, модель ИИ может применять полученные знания к той или иной ситуации. Это все равно, что учиться писать блоги; затем, без особых усилий, вы сможете писать длинные статьи и электронные книги.

Базовую модель можно расширить на другие области контента благодаря обширному набору данных и способности адаптироваться к множеству задач; любой может использовать генеративный искусственный интеллект для создания изображений, письменного контента и даже озвучки. Большие языковые модели (LLM) — это тип базовой модели.

Как можно разработать генеративные модели ИИ

Генеративные модели ИИ невероятно универсальны, но их объединение создает еще более сильные модели.

Трансформаторные модели

Например, модели на основе преобразователей соответствуют гибкой архитектуре, которая позволяет этим большим языковым моделям распознавать шаблоны и отношения в тексте, которые нейронные сети не могли сделать раньше (или это требовало НАВСЕГДА).

ГАНы

GAN похожи на художника и искусствоведа в одном лице, то есть модель использует две конкурирующие нейронные сети. Часть GAN, посвященная художникам, создает новый контент, а часть критиков оценивает, насколько он реалистичен, помогая художнику совершенствоваться с течением времени.

Вариационные автоэнкодеры

Вариационные автоэнкодеры, или VAE, — это генеративные модели, которые используют нейронную сеть для изучения базовой структуры данных. Как только он поймет эту структуру, он сможет генерировать новые данные, аналогичные исходным входным данным. Вариационные автоэнкодеры отлично подходят для контролируемого создания контента, например, для создания изображений лиц с определенными чертами.

Мультимодальная модель

Мультимодальные модели могут интерпретировать и генерировать различные типы данных, например текст и изображения. Эти модели универсальны и могут даже создавать видеоролики или 3D-анимацию. Мультимодальные модели набирают обороты и создают голосовых помощников и виртуальные миры.

Приложения для инструментов генеративного искусственного интеллекта

Модель генеративного искусственного интеллекта предназначена не только для компаний, занимающихся разработкой программного обеспечения, — она пользуется популярностью в различных отраслях. В секторе здравоохранения генеративный искусственный интеллект создает реалистичные симуляции в целях обучения или прогнозирования результатов лечения пациентов на основе медицинских записей. Индустрия развлечений использует его для создания новой музыки и сценариев для телешоу.

Источник: изображение создано в Canva Pro.

В финансовом мире генеративный искусственный интеллект повышает эффективность операций, улучшает анализ данных, способствует масштабируемости и адаптируемости, а также предоставляет важную информацию. Генеративный ИИ анализирует сложные финансовые данные и обнаруживает закономерности или аномалии, которые люди не могут идентифицировать. Чтобы выжить, компаниям необходимо быстро масштабироваться, а генеративный искусственный интеллект помогает справиться с растущим объемом финансовых данных и отчетностью.

Компании могут справиться с возросшими требованиями к отчетности, пока технология адаптируется к меняющимся требованиям. Описательная часть финансовой отчетности, созданная с помощью искусственного интеллекта, предоставляет заинтересованным сторонам своевременную информацию, помогая принимать стратегические решения и оценивать риски.

Примеры инструментов генеративного ИИ

Использование генеративного искусственного интеллекта встряхивает мир бизнеса. Например, маркетинговые команды могут использовать генеративный искусственный интеллект для привлечения рекламных объявлений или публикаций в социальных сетях, экономя время и стимулируя творческий подход. В сфере обслуживания клиентов чат-боты с искусственным интеллектом могут обрабатывать широкий спектр запросов, освобождая агентов для более сложных задач.

Генеративный искусственный интеллект меняет правила игры для создателей контента, помогая им создавать статьи, сообщения в блогах или даже целые книги. И давайте не будем забывать об анализе данных: генеративный ИИ может помочь компаниям понять тенденции в собственных данных, чтобы делать прогнозы и принимать стратегические решения. Примеры инструментов генеративного ИИ включают в себя:

• AlphaCode — языковая модель на основе преобразователя, имеющая 41,4 миллиарда параметров. AlphaCode обеспечивает обучение нескольким языкам программирования, включая C#, Ruby, Scala, Java, JavaScript, PHP и Go, а также владеет Python и C++.
• Synthesia — это платформа или инструмент для создания видео на базе искусственного интеллекта, который позволяет быстро и легко создавать высококачественные видеоролики. Он также соответствует SOC 2 и GDPR.
• Джаспер.ай – Платформа генеративного искусственного интеллекта, которая помогает авторам преодолевать писательский кризис, создавать уникальные образы и перепрофилировать контент в различных форматах и ​​стилях.

Адаптивность генеративного искусственного интеллекта может сэкономить время и деньги, одновременно убеждая пользователей создавать уникальный контент. Тем не менее, генеративный ИИ не лишен недостатков.

Опасности генеративного ИИ

Источник: изображение создано с помощью Midjourney.

Хотя преимущества генеративного искусственного интеллекта связаны со многими интересными приложениями, у него есть много потенциальных ловушек.

Распространение дезинформации

Одна из опасностей, связанных с генеративным ИИ, — это риск распространения дезинформации, которая порождает путаницу и недоверие. Поскольку генеративный ИИ может создавать результаты, похожие на контент, созданный людьми, фейковые новости и дипфейковые видео трудно отличить от реальных. Поэтому, хотя они звучат чрезвычайно убедительно, мы должны сохранять бдительность в отношении их использования и способствовать прозрачности и этике.

У генеративного ИИ нет морального кодекса

Источник: изображение создано с помощью Midjourney.

Генеративному ИИ, несмотря на его возможности создания контента, не хватает морального кодекса или сознания. Он генерирует контент, не понимая этики того, что создает. Например, ИИ может отпустить юмористическую шутку, не понимая, почему она смешная, или создать что-то оскорбительное, не осознавая, что это неуместно. У ИИ нет чувств, убеждений или совести.

Он просто следует алгоритмам и учится на полученных данных. Генеративный ИИ — это просто программный код, не обладающий моральным компасом. Мы должны направлять творчество ИИ, руководствуясь нашими этическими ценностями.

Устраните опасности и ограничения ИИ с помощью этических принципов

Каким бы захватывающим ни был генеративный ИИ, мы должны устранить его потенциальные опасности и ограничения с помощью этических принципов; эти руководящие принципы обеспечивают ответственное использование всеми. Например, разработчики ИИ должны стремиться к прозрачности, давая понять, когда ИИ создает контент. Им также следует стремиться к справедливости, устраняя системы искусственного интеллекта, которые увековечивают предвзятость.

Конфиденциальность — еще один важный аспект, поскольку ИИ часто обрабатывает конфиденциальные данные. Если что-то пойдет не так, должны быть созданы механизмы подотчетности для определения ответственности. Объяснимый ИИ (XAI) охватывает все эти принципы. Объяснимый ИИ — это методы, объясняющие, как и почему система ИИ делает выводы, способствующие прозрачности, пониманию и этике.

Последние мысли

Источник: изображение создано с помощью Midjourney.

Генеративный искусственный интеллект совершает революцию в создании контента; мы можем более эффективно последовательно генерировать новые идеи и даже исследовать художественные направления, о которых мы, возможно, никогда не задумывались. Будь то написание короткого рассказа или разработка нового продукта, ИИ предлагает поднять наше творчество на новую высоту. Но помните, это всего лишь инструмент.

Будущее творчества связано не только с искусственным интеллектом; речь идет о том, как мы безопасно интегрируем ИИ в нашу человеческую изобретательность. Поскольку генеративный искусственный интеллект является захватывающим рубежом в области технологий, мы можем понять преимущества генеративного искусственного интеллекта. Это похоже на огромный океан возможностей, изобилующий потенциалом революционизировать многие аспекты нашей жизни.

Тем не менее, как и любая могущественная сила, она сопряжена со своей долей рисков. Призрак интеллектуального взрыва, непредвиденные последствия, которые могут радикально изменить наше общество под знаменем «прогресса», и даже устрашающая перспектива вымирания человечества — это реальности, с которыми мы должны бороться. Внедряя инновации в этой захватывающей области, мы должны действовать осторожно, принимая во внимание обратную связь между людьми и поддерживая баланс между технологическим прогрессом и нашим образом жизни.