Ewolucja generatywnej sztucznej inteligencji i jej zastosowań

Opublikowany: 2023-10-27

Podobnie jak inne formy sztucznej inteligencji, generatywna sztuczna inteligencja uczy się, jak podejmować działania na podstawie danych z przeszłości. Tworzy zupełnie nową treść – tekst, obraz, a nawet kod komputerowy na podstawie tego szkolenia, zamiast po prostu kategoryzować lub identyfikować dane, jak w przypadku innej sztucznej inteligencji.

W dzisiejszym szybko rozwijającym się świecie sztucznej inteligencji generatywna sztuczna inteligencja zajęła centralne miejsce i przyciągnęła uwagę zarówno entuzjastów technologii, jak i profesjonalistów z branży.

Wraz z pojawieniem się potężnych algorytmów i zaawansowanych technik uczenia maszynowego, aplikacje takie jak ChatGPT stały się tematem przewodnim miasta, generując nagłówki gazet i wywołując dyskusje na całym świecie.

Generatywna sztuczna inteligencja odnosi się do dziedziny sztucznej inteligencji, która koncentruje się na tworzeniu nowych, oryginalnych treści, a nie na zwykłej analizie istniejących danych. Umożliwia maszynom generowanie realistycznych i kreatywnych wyników, takich jak tekst, obrazy, a nawet muzyka, które naśladują ludzkie zachowanie i kreatywność.

Ta przełomowa technologia otworzyła świat możliwości w różnych branżach, w tym w tworzeniu treści, wirtualnych asystentach, grach i wielu innych.

Czym jest generatywna sztuczna inteligencja?

Każdemu zdarzają się dni, kiedy po prostu nie ma nastroju na pisanie kolejnego e-maila, artykułu lub linijki kodu. Generatywna sztuczna inteligencja wspiera Twój proces twórczy.

Wykorzystując algorytmy uczenia się bez i częściowo nadzorowanego, generatywna sztuczna inteligencja przetwarza ogromne ilości danych w celu wygenerowania własnych wyników. Jednym z przykładów jest to, jak dzięki dużym modelom językowym programy komputerowe mogą teraz z łatwością rozumieć teksty i generować nową treść.

Sieć neuronowa stanowiąca rdzeń generatywnej sztucznej inteligencji może wychwytywać cechy konkretnego obrazu lub tekstu, a następnie wykorzystywać je w razie potrzeby.

ChatGPT OpenAI jest najbardziej znanym z bardziej ekspansywnych modeli języków generatywnej AI. Dla dowolnego podpowiedzi tekstowej, takiej jak fraza lub zdanie, ChatGPT zwraca następny najbardziej logiczny tekst w sekwencji w języku naturalnym.

Programiści mogą programować ChatGPT, pokazując mu tylko kilka przykładów lub podpowiedzi. Większość osób, które miały kontakt z ChatGPT, była zafascynowana jego zdolnością do pisania spójnego języka o wysokiej jakości.

Jak działa generatywna sztuczna inteligencja?

Generatywna sztuczna inteligencja wykorzystuje uczenie maszynowe do przetwarzania ogromnej ilości danych wizualnych lub tekstowych, z których większość jest pobierana z Internetu, a następnie określa, jakie rzeczy najprawdopodobniej pojawią się w pobliżu innych rzeczy.

Duża część prac programistycznych generatywnej sztucznej inteligencji polega na tworzeniu algorytmów, które potrafią rozróżnić „rzeczy” interesujące twórców sztucznej inteligencji — słowa i zdania w przypadku chatbotów takich jak ChatGPT lub elementy wizualne w przypadku DALL-E.

Zasadniczo jednak generatywna sztuczna inteligencja tworzy swoje wyniki, oceniając ogromny zbiór danych, na których została wyszkolona, a następnie odpowiadając na podpowiedzi za pomocą czegoś, co mieści się w sferze prawdopodobieństwa określonego przez ten korpus.

Historia generatywnej sztucznej inteligencji

Ekscytującą podróż generatywnej sztucznej inteligencji można odnaleźć w latach pięćdziesiątych i sześćdziesiątych XX wieku, kiedy pionierzy sztucznej inteligencji postanowili zbadać możliwości tego rozwijającego się obszaru. Badacze zajmujący się sztuczną inteligencją początkowo koncentrowali się na tworzeniu systemów opartych na regułach, które mogłyby naśladować ludzkie procesy myślenia i podejmowania decyzji.

Jednak idea modeli generatywnych zaczęła nabierać kształtu z biegiem czasu i zrewolucjonizowała wiele branż, w tym rozpoznawanie mowy, przetwarzanie obrazu i przetwarzanie języka naturalnego (NLP).

Nowe modele generatywne, takie jak sieci Bayesa i modele Markowa, stały się dostępne na przełomie tysiącleci, znacząco przyczyniając się do postępu w robotyce i wizji komputerowej. Jednak wynalazek głębokiego uczenia się i późniejszy postęp podniosły poprzeczkę dla generatywnej sztucznej inteligencji.

Technologia głębokich sieci neuronowych umożliwiła badaczom i twórcom dokonanie znacznych postępów w dziedzinie generatywnej sztucznej inteligencji. Istotnym kamieniem milowym był rozwój generatywnych sieci kontradyktoryjnych (GAN), które generowały niezwykle realistyczne obrazy, filmy, a nawet dźwięki przypominające autentyczne treści generowane przez człowieka.

Obecnie generatywna sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w ogromnej liczbie zastosowań w wielu różnych branżach. Wykracza poza to, co uważa się za tradycyjną sztukę i kreatywność, pozwalając na tworzenie hipnotyzujących kompozycji muzycznych i urzekających dzieł sztuki.

Ponadto umożliwiło przedsiębiorstwom tworzenie świeżych towarów, poprawę wyników opieki zdrowotnej i całkowitą zmianę sposobu, w jaki korzystamy z technologii. Dziedzina generatywnej sztucznej inteligencji będzie się jeszcze bardziej rozwijać wraz z rozwojem technologii i wzrostem dostępności danych, otwierając niezliczone możliwości kreatywności i odkryć.

Zastosowania modeli generatywnych

1. Generowanie tekstu

To zastosowanie generatywnej sztucznej inteligencji jest w największym stopniu odpowiedzialne za rosnącą akceptację sztucznej inteligencji w tworzeniu treści. Zarówno osoby prywatne, jak i firmy często korzystają z generatywnych technologii AI, takich jak ChatGPT.

Generowanie tekstu przy użyciu generatywnych modeli sztucznej inteligencji zmniejsza czas i wysiłek potrzebny do tworzenia nowych treści. Jest to szczególnie przydatne w przypadku działań marketingowych, w których organizacje muszą szybko i skutecznie tworzyć ogromne ilości treści.

Co więcej, narzędzia te mogą również pomóc w tworzeniu raportów tekstowych i przeprowadzaniu skomplikowanych obliczeń biznesowych. Powyższy obrazek przedstawia przykład użycia chatGPT do obliczenia zwrotu z wydatków na reklamę za pomocą podpowiedzi. Podobnie można go używać do raportów biznesowych i obliczeń.

2. Analiza sentymentów

Analiza nastrojów to kolejne zastosowanie generatywnej sztucznej inteligencji, która obejmuje analizę tekstu w celu określenia nastrojów lub emocji użytkownika. Może to być przydatne dla firm, które chcą monitorować nastroje klientów w stosunku do ich produktów lub usług.

Analizę nastrojów można również wykorzystać w monitorowaniu mediów społecznościowych, badaniach rynku i nie tylko. Weźmy przykład generatywnego narzędzia AI, które pomaga analizować nastroje kryjące się za dowolnym tekstem pisanym. Analizuje składnię i kontekst tekstu, aby określić, czy sentyment jest pozytywny, czy negatywny.

3. Generowanie i ulepszanie obrazu

Możesz używać generatywnej sztucznej inteligencji do generowania i ulepszania obrazu. Takie generatywne narzędzia AI wykorzystują algorytmy uczenia maszynowego do tworzenia wszystkiego, od sztuki abstrakcyjnej po fotorealistyczne krajobrazy. Co więcej, mogą także ulepszać obrazy, poprawiając jakość obrazu, na przykład usuwając szumy lub poprawiając balans kolorów.

4. Tworzenie wideo

Korzystając z algorytmów uczenia maszynowego, narzędzia generatywnej sztucznej inteligencji mogą również tworzyć filmy na podstawie podpowiedzi tekstowych lub wprowadzonych danych. Funkcja tworzenia filmów jest szczególnie przydatna w firmach zajmujących się reklamą, rozrywką i edukacją. Marketerzy mogą również używać narzędzi opartych na modelach AI do tworzenia wszystkiego, od krótkich reklam po pełnometrażowe filmy fabularne.

5. Generowanie kodu

Generowanie kodu to kolejne ekscytujące zastosowanie tej wspaniałej technologii. Generatywne modele sztucznej inteligencji, takie jak GPT-3, można trenować na dużych ilościach kodu z różnych języków programowania w celu utworzenia nowego kodu.

Generowanie kodu wspomaganego sztuczną inteligencją można wykorzystać do automatyzacji procesu tworzenia szablonów stron internetowych, budowania klientów API, a nawet tworzenia całych aplikacji. Ostatecznie kod wygenerowany przez generatywny model sztucznej inteligencji może przyspieszyć proces programowania i zmniejszyć potrzebę ręcznego kodowania.

Prostym przykładem jest plac zabaw Open AI, który umożliwia tworzenie programowalnych poleceń za pomocą podpowiedzi tekstowych.

6. Konwersja mowy na mowę

Konwersja mowy na mowę to istotna funkcja większości generatywnych modeli sztucznej inteligencji. Polega na konwersji jednego języka naturalnego na inny w czasie rzeczywistym. Może to być przydatne w różnych zastosowaniach, takich jak tłumaczenia ustne i ustne.

7. Generowanie zamiany tekstu na mowę

Generowanie tekstu na mowę oznacza przekształcanie tekstu pisanego na dźwięk mówiony przy użyciu przetwarzania języka naturalnego. Ta funkcja może automatyzować zadania, takie jak tworzenie audiobooków, tworzenie asystentów głosowych i nie tylko.

8. Generowanie dźwięku

Korzystając z modeli maszynowych i głębokiego uczenia się, możesz używać generatywnej sztucznej inteligencji do tworzenia nowych treści audio. Za pomocą kilku kliknięć możesz używać modeli AI do tworzenia wszystkiego, od muzyki, przez efekty dźwiękowe, po narrację.

9. Syntetyczne generowanie i wzmacnianie danych

Syntetyczne generowanie danych polega na tworzeniu unikalnych danych na podstawie danych wejściowych oryginalnego zbioru danych. Jest to przydatne, gdy nie ma wystarczającej ilości danych do wytrenowania modelu uczenia maszynowego lub gdy trudno jest uzyskać nowe dane.

Dane syntetyczne mogą generować obrazy obiektów, które nie istnieją w świecie rzeczywistym, takich jak nowy typ samochodu lub fikcyjna istota.

Na przykład firma Dall-E wykorzystuje wiele modeli, w tym transformator, model reprezentacji ukrytej i CLIP, do tłumaczenia angielskich zwrotów na kod. Co więcej, kod ten generuje obrazy i klasyfikuje istniejące obrazy na podstawie tego, jak blisko odnoszą się one do danej frazy.

Dane wspierające generatywną sztuczną inteligencję

Podstawowe modele wykorzystywane do generowania generatywnej sztucznej inteligencji oraz generowane przez nie produkty wymagają wkładu człowieka, aby zapewnić jakość i dokładność wyników, niezależnie od tego, czy wykorzystujesz je do zmiany swojej firmy, czy do tworzenia narzędzi generatywnej sztucznej inteligencji.

Ponadto generatywne rozwiązania AI wymagają ludzkiego doświadczenia, aby tworzyć rozwiązania specyficzne dla danej dziedziny, takie jak aplikacje dla sektora prawnego, medycznego i finansowego.

TagX może pomóc w zapewnieniu, że Twoje rozwiązania generatywnej AI zawierają dane wysokiej jakości wymagane do zapewnienia najlepszej obsługi Twoim klientom.

Od zbierania danych dowolnego typu; mowa, tekst, obraz i wideo — aby dodawać adnotacje do danych na dużą skalę, zapewniamy rozwiązania, które pomagają zarządzać uprzedzeniami, korzystając z zróżnicowanej grupy autorów mapujących Twoją domenę. Zapewniamy również 100% gwarancję jakości naszych danych, aby mieć pewność, że spełniamy standardy jakości Twojej organizacji.