Эволюция генеративного искусственного интеллекта и его приложений

Опубликовано: 2023-10-27

Как и другие формы искусственного интеллекта, генеративный ИИ учится действовать на основе прошлых данных. На основе этого обучения он создает совершенно новый контент — текст, изображение или даже компьютерный код, а не просто классифицирует или идентифицирует данные, как это делают другие ИИ.

В современном быстро развивающемся мире искусственного интеллекта генеративный ИИ занял центральное место и привлек внимание как энтузиастов технологий, так и профессионалов отрасли.

С появлением мощных алгоритмов и передовых методов машинного обучения такие приложения, как ChatGPT, стали притчей во языцех, вызывая заголовки газет и вызывая дискуссии по всему миру.

Генеративный ИИ относится к области ИИ, которая фокусируется на создании нового оригинального контента, а не просто на анализе существующих данных. Это позволяет машинам генерировать реалистичные и творческие результаты, такие как текст, изображения и даже музыку, которые имитируют человеческое поведение и креативность.

Эта революционная технология открыла мир возможностей в различных отраслях, включая создание контента, виртуальных помощников, игры и многое другое.

Что такое генеративный ИИ?

У каждого бывают дни, когда у него просто нет настроения писать еще одно электронное письмо, статью или строку кода. Генеративный ИИ поддерживает ваш творческий процесс.

Используя неконтролируемые и полуконтролируемые алгоритмы обучения, генеративный ИИ обрабатывает огромные объемы данных для генерации собственных результатов. Одним из примеров является то, как благодаря большим языковым моделям компьютерные программы теперь могут легко понимать тексты и генерировать новый контент.

Нейронная сеть, лежащая в основе генеративного ИИ, может улавливать характеристики конкретного изображения или текста, а затем применять их при необходимости.

ChatGPT OpenAI — наиболее известная из этих более обширных языковых моделей генеративного ИИ. При наличии любого текстового запроса, например фразы или предложения, ChatGPT возвращает следующий наиболее логичный текст в последовательности на естественном языке.

Разработчики могут программировать ChatGPT, показывая ему всего несколько примеров или подсказок. Большинство людей, которые взаимодействовали с ChatGPT, были очарованы его способностью писать связным и качественным языком.

Как работает генеративный ИИ?

Генеративный ИИ использует машинное обучение для обработки огромного количества визуальных или текстовых данных, большая часть которых извлекается из Интернета, а затем определяет, какие вещи с наибольшей вероятностью появятся рядом с другими вещами.

Большая часть работы по программированию генеративного ИИ уходит на создание алгоритмов, которые могут различать «вещи», интересующие создателей ИИ — слова и предложения в случае чат-ботов, таких как ChatGPT, или визуальные элементы для DALL-E.

Но по сути, генеративный ИИ создает результаты, оценивая огромный массив данных, на которых он был обучен, а затем реагируя на подсказки чем-то, что попадает в область вероятности, определяемой этим корпусом.

История генеративного искусственного интеллекта

Захватывающий путь генеративного ИИ можно найти в 1950-х и 1960-х годах, когда пионеры искусственного интеллекта приступили к исследованию возможностей этой развивающейся области. Исследователи искусственного интеллекта первоначально сосредоточились на создании систем, основанных на правилах, которые могли бы копировать человеческое мышление и процессы принятия решений.

Однако идея генеративных моделей со временем начала обретать форму и произвела революцию в ряде отраслей, включая распознавание речи, обработку изображений и обработку естественного языка (НЛП).

На рубеже тысячелетий стали доступны новые генеративные модели, такие как байесовские сети и модели Маркова, что значительно продвинуло робототехнику и компьютерное зрение. Однако изобретение и последующее развитие глубокого обучения подняли планку для генеративного ИИ.

Технология глубоких нейронных сетей позволила исследователям и создателям добиться значительных успехов в области генеративного искусственного интеллекта. Одной из важных вех стала разработка в 2014 году генеративно-состязательных сетей (GAN), которые создавали чрезвычайно реалистичные изображения, фильмы и даже звуки, напоминающие аутентичный контент, созданный человеком.

Сегодня генеративный искусственный интеллект используется в огромном количестве приложений во многих различных отраслях. Оно вышло за рамки традиционного искусства и творчества, позволив создавать завораживающие музыкальные композиции и увлекательные произведения искусства.

Кроме того, это позволило предприятиям создавать свежие товары, улучшать результаты здравоохранения и полностью менять то, как мы используем технологии. Область генеративного искусственного интеллекта будет расти еще больше по мере развития технологий и повышения доступности данных, открывая бесчисленные возможности для творчества и открытий.

Использование генеративных моделей

1. Генерация текста

Именно применение генеративного ИИ в наибольшей степени ответственно за растущее признание ИИ в создании контента. Как частные лица, так и компании часто используют генеративные технологии искусственного интеллекта, такие как ChatGPT.

Время и усилия, необходимые для создания нового контента, сокращаются за счет генерации текста с использованием генеративных моделей искусственного интеллекта. Это особенно полезно для маркетинговых усилий, когда организациям необходимо быстро и эффективно создавать огромные объемы контента.

Более того, эти инструменты также могут помочь создавать текстовые отчеты и выполнять сложные бизнес-расчеты. На изображении выше показан пример использования ChatGPT для расчета окупаемости расходов на рекламу с помощью подсказки. Точно так же вы можете использовать его для бизнес-отчетов и расчетов.

2. Анализ настроений

Анализ настроений — это еще одно применение генеративного искусственного интеллекта, которое включает в себя анализ текста для определения настроений или эмоций пользователя. Это может быть полезно для компаний, которые хотят отслеживать отношение клиентов к их продуктам или услугам.

Анализ настроений также можно использовать для мониторинга социальных сетей, исследований рынка и многого другого. Возьмем пример генеративного инструмента искусственного интеллекта, который помогает анализировать настроения, стоящие за любым письменным текстом. Он анализирует синтаксис и контекст текста, чтобы определить, является ли настроение положительным или отрицательным.

3. Генерация и улучшение изображений

Вы можете использовать генеративный искусственный интеллект для создания и улучшения изображений. Такие генеративные инструменты искусственного интеллекта используют алгоритмы машинного обучения для создания всего: от абстрактного искусства до фотореалистичных пейзажей. Более того, они также могут улучшать изображения, улучшая качество изображения, например удаляя шум или улучшая цветовой баланс.

4. Создание видео

Используя алгоритмы машинного обучения, генеративные инструменты искусственного интеллекта также могут создавать видео на основе ваших текстовых подсказок или введенных данных. Функция создания видео особенно полезна для рекламных, развлекательных и образовательных компаний. Маркетологи также могут использовать инструменты, основанные на моделях искусственного интеллекта, для создания всего: от короткометражных рекламных объявлений до полнометражных художественных фильмов.

5. Генерация кода

Генерация кода — еще одно интересное применение этой замечательной технологии. Генеративные модели искусственного интеллекта, такие как GPT-3, можно обучать на больших объемах кода из различных языков программирования для создания нового кода.

Генерацию кода с помощью искусственного интеллекта можно использовать для автоматизации процесса создания шаблонов веб-сайтов, создания клиентов API или даже разработки целых программных приложений. В конечном итоге код, созданный с помощью генеративной модели искусственного интеллекта, может ускорить процесс разработки и уменьшить необходимость ручного кодирования.

Простой пример — игровая площадка Open AI, которая позволяет создавать программируемые команды с помощью текстовых подсказок.

6. Преобразование речи в речь

Преобразование речи в речь — важная функция большинства генеративных моделей искусственного интеллекта. Он предполагает преобразование одного естественного языка в другой в режиме реального времени. Это может быть полезно для различных приложений, таких как языковой перевод и устный перевод.

7. Преобразование текста в речь

Под преобразованием текста в речь понимается преобразование письменного текста в устный звук с использованием обработки естественного языка. Эта функция может автоматизировать такие задачи, как создание аудиокниг, создание голосовых помощников и многое другое.

8. Генерация аудио

Используя модели машинного и глубокого обучения, вы можете использовать генеративный искусственный интеллект для создания нового аудиоконтента. Всего несколькими щелчками мыши вы можете использовать модели искусственного интеллекта для создания всего: от музыки до звуковых эффектов и озвучки.

9. Генерация и увеличение синтетических данных

Генерация синтетических данных включает в себя создание уникальных данных на основе входных данных исходного набора данных. Это полезно, когда данных недостаточно для обучения модели машинного обучения или когда сложно получить новые данные.

Синтетические данные могут генерировать изображения объектов, не существующих в реальном мире, например, новый тип автомобиля или вымышленное существо.

Например, Dall-E использует несколько моделей, включая преобразователь, модель скрытого представления и CLIP, для перевода английских фраз в код. Кроме того, этот код генерирует изображения и ранжирует существующие изображения в зависимости от того, насколько близко они связаны с заданной фразой.

Данные для поддержки вашего генеративного искусственного интеллекта

Базовые модели, используемые для создания генеративного ИИ, и результаты, которые они создают, требуют участия человека, чтобы гарантировать качество и точность результатов, независимо от того, используете ли вы их для изменения своего бизнеса или для создания инструментов генеративного ИИ.

Кроме того, генеративные решения искусственного интеллекта требуют человеческого опыта для создания специализированных решений, таких как приложения для юридического, медицинского и финансового секторов.

TagX может помочь обеспечить, чтобы ваши решения генеративного искусственного интеллекта содержали высококачественные данные, необходимые для обеспечения наилучшего обслуживания ваших клиентов.

От сбора данных любого типа; речь, текст, изображения и видео — для масштабного аннотирования данных мы предоставляем решения, которые помогают управлять предвзятостью, используя разнообразную группу участников, которая соответствует вашему домену. Мы также предоставляем 100% гарантию качества наших данных, чтобы гарантировать соответствие стандартам качества вашей организации.