Evoluția IA generativă și aplicațiile sale

Publicat: 2023-10-27

Ca și alte forme de inteligență artificială, AI generativă învață cum să ia acțiuni din datele anterioare. Creează conținut nou-nouț – un text, o imagine sau chiar un cod de computer bazat pe acea instruire, în loc să categorizeze sau să identifice pur și simplu datele ca alte AI.

În lumea de astăzi a inteligenței artificiale, care evoluează rapid, IA generativă a ocupat centrul atenției și a captat atenția atât a pasionaților de tehnologie, cât și a profesioniștilor din industrie.

Odată cu creșterea algoritmilor puternici și a tehnicilor avansate de învățare automată, aplicații precum ChatGPT au devenit subiecte de discuție în oraș, generând titluri și stârnind conversații în întreaga lume.

AI generativă se referă la domeniul AI care se concentrează pe crearea de conținut nou, original, mai degrabă decât pe simpla analiză a datelor existente. Permite mașinilor să genereze rezultate realiste și creative, cum ar fi text, imagini și chiar muzică, care imită comportamentul și creativitatea umană.

Această tehnologie inovatoare a deschis o lume de posibilități în diverse industrii, inclusiv crearea de conținut, asistenți virtuali, jocuri și multe altele.

Ce este AI generativ?

Toată lumea are zile în care pur și simplu nu are chef să scrie un alt e-mail, articol sau linie de cod. AI generativ este acolo pentru a vă sprijini procesul creativ.

Folosind algoritmi de învățare nesupravegheați și semi-supravegheați, IA generativă procesează cantități enorme de date pentru a-și genera propriile rezultate. Un exemplu este modul în care, cu modele de limbaj mari, programele de calculator pot înțelege cu ușurință textele și pot genera conținut nou.

Rețeaua neuronală care se află la baza IA generativă poate prelua trăsăturile unei anumite imagini sau text și apoi le poate exercita atunci când este necesar.

ChatGPT de la OpenAI este cel mai cunoscut dintre aceste modele de limbaj generative AI mai expansive. Având în vedere orice solicitare de text, cum ar fi o frază sau o propoziție, ChatGPT returnează următorul text cel mai logic din secvență în limbaj natural.

Dezvoltatorii pot programa ChatGPT arătându-i doar câteva exemple sau solicitări. Majoritatea oamenilor care au interacționat cu ChatGPT au fost fascinați de capacitatea sa de a scrie un limbaj coerent și de înaltă calitate.

Cum funcționează AI generativ?

Inteligența artificială generativă folosește învățarea automată pentru a procesa o cantitate uriașă de date vizuale sau textuale, dintre care multe sunt extrase de pe internet, și apoi pentru a determina ce lucruri sunt cel mai probabil să apară în apropierea altor lucruri.

O mare parte din munca de programare a AI generativă este destinată creării de algoritmi care pot distinge „lucrurile” de interes pentru creatorii AI – cuvinte și propoziții în cazul chatbot-urilor precum ChatGPT sau elemente vizuale pentru DALL-E.

Dar, în principiu, IA generativă își creează rezultatul evaluând un corpus enorm de date pe care a fost antrenat, apoi răspunzând la solicitări cu ceva care se încadrează în domeniul probabilității, așa cum este determinat de acel corpus.

Istoria IA generativă

Călătoria captivantă a inteligenței artificiale generative poate fi găsită în anii 1950 și 1960, când pionierii inteligenței artificiale și-au propus să investigheze posibilitățile acestui domeniu în curs de dezvoltare. Cercetătorii AI s-au concentrat inițial pe crearea de sisteme bazate pe reguli care ar putea reproduce gândirea umană și procesele de luare a deciziilor.

Cu toate acestea, ideea de modele generative a început să prindă contur în timp și a revoluționat o serie de industrii, inclusiv recunoașterea vorbirii, procesarea imaginilor și procesarea limbajului natural (NLP).

Noi modele generative, cum ar fi rețelele bayesiene și modelele Markov, au devenit disponibile la începutul mileniului, progresând semnificativ robotica și viziunea computerizată. Invenția învățării profunde și avansarea ulterioară, totuși, au ridicat ștacheta pentru IA generativă.

Tehnologia rețelelor neuronale profunde a permis cercetătorilor și creatorilor să facă progrese semnificative în IA generativă. Dezvoltarea rețelelor adverse generative (GAN) în 2014, care au produs imagini extraordinar de realiste, filme și chiar sunete care semănau cu conținutul autentic generat de oameni, a fost o etapă semnificativă.

Astăzi, IA generativă este utilizată într-o mare varietate de aplicații în multe industrii diferite. A depășit ceea ce este considerat a fi artă și creativitate tradițională, permițând crearea de compoziții muzicale fascinante și opere de artă captivante.

În plus, a permis companiilor să creeze produse proaspete, să îmbunătățească rezultatele în domeniul sănătății și să modifice complet modul în care folosim tehnologia. Domeniul AI generativ este gata să crească și mai mult pe măsură ce tehnologia se dezvoltă și disponibilitatea datelor crește, deschizând nenumărate oportunități pentru creativitate și descoperire.

Utilizări ale modelelor generative

1. Generarea textului

Aceasta este aplicarea AI generativă care este cea mai responsabilă pentru acceptarea tot mai mare a AI în crearea de conținut. Atât persoanele fizice, cât și companiile folosesc frecvent tehnologii AI generative precum ChatGPT.

Timpul și efortul necesar pentru a produce conținut nou sunt reduse prin generarea de text folosind modele AI generative. Acest lucru este util în special pentru eforturile de marketing în care organizațiile trebuie să producă rapid și eficient cantități mari de conținut.

Mai mult, aceste instrumente pot ajuta, de asemenea, la crearea de rapoarte bazate pe text și la efectuarea de calcule complexe de afaceri. Imaginea de mai sus prezintă un exemplu de utilizare a chatGPT pentru a calcula rentabilitatea cheltuielilor publicitare printr-o solicitare. În mod similar, îl puteți utiliza pentru rapoarte de afaceri și calcule.

2. Analiza sentimentelor

Analiza sentimentelor este o altă utilizare a AI generativă, care implică analiza textului pentru a determina sentimentul sau emoția utilizatorului. Acest lucru poate fi util pentru companiile care doresc să monitorizeze sentimentul clienților față de produsele sau serviciile lor.

Analiza sentimentelor poate fi folosită și în monitorizarea rețelelor sociale, în cercetarea pieței și multe altele. Luați un exemplu de instrument AI generativ care ajută la analiza sentimentului din spatele oricărui text scris. Analizează sintaxa și contextul textului pentru a indica dacă sentimentul este pozitiv sau negativ.

3. Generarea și îmbunătățirea imaginii

Puteți utiliza AI generativă pentru generarea și îmbunătățirea imaginilor. Astfel de instrumente AI generative folosesc algoritmi de învățare automată pentru a crea totul, de la artă abstractă la peisaje fotorealiste. Mai mult decât atât, pot îmbunătăți imaginile prin îmbunătățirea calității imaginii, cum ar fi eliminarea zgomotului sau îmbunătățirea echilibrului de culoare.

4. Creare video

Folosind algoritmi de învățare automată, instrumentele AI generative pot crea și videoclipuri pe baza solicitărilor dvs. de text sau a datelor introduse. Funcția de creare video este utilă în special pentru companiile de publicitate, divertisment și educație. Specialiștii în marketing pot folosi, de asemenea, instrumente bazate pe modele AI pentru a crea totul, de la reclame scurte până la lungmetraje.

5. Generarea codului

Generarea codului este o altă utilizare interesantă a acestei tehnologii minunate. Modelele AI generative precum GPT-3 pot fi antrenate pe cantități mari de cod din diferite limbaje de programare pentru a crea cod nou.

Generarea de cod asistată de AI poate fi utilizată pentru a automatiza procesul de creare a șabloanelor de site-uri web, crearea de clienți API sau chiar dezvoltarea de aplicații software întregi. În cele din urmă, codul generat de un model AI generativ poate accelera procesul de dezvoltare și poate reduce nevoia de codificare manuală.

Un exemplu simplu este Open AI's Playground, care vă permite să creați comenzi programabile prin solicitări text.

6. Conversie vorbire în vorbire

Conversia vorbire în vorbire este o caracteristică de impact a majorității modelelor AI generative. Aceasta implică conversia unei limbi naturale în alta în timp real. Acest lucru poate fi util pentru diverse aplicații, cum ar fi traducerea și interpretarea limbilor.

7. Generarea text-to-speech

Generarea text-to-speech se referă la conversia textului scris în audio vorbit folosind procesarea limbajului natural. Această funcție poate automatiza sarcini precum crearea de cărți audio, crearea de asistenți vocali și multe altele.

8. Generare audio

Folosind modele automate și de învățare profundă, puteți utiliza AI generativă pentru a crea conținut audio nou. Cu doar câteva clicuri, puteți utiliza modele AI pentru a crea totul, de la muzică la efecte sonore la voce off.

9. Generarea și creșterea datelor sintetice

Generarea de date sintetice implică crearea de date unice din intrarea setului de date original. Acest lucru este util atunci când nu există date suficiente pentru a antrena un model de învățare automată sau când este dificil să obțineți date noi.

Datele sintetice pot genera imagini ale obiectelor care nu există în lumea reală, cum ar fi un nou tip de mașină sau o creatură fictivă.

De exemplu, Dall-E folosește mai multe modele, inclusiv un transformator, un model de reprezentare latentă și CLIP, pentru a traduce fraze în limba engleză în cod. În plus, acest cod generează imagini și clasifică imaginile existente în funcție de cât de strâns se leagă de fraza dată.

Date pentru a vă alimenta IA generativă

Modelele de bază folosite pentru a genera IA generativă și rezultatele pe care le creează au nevoie de aport uman pentru a asigura calitatea și acuratețea rezultatelor lor, indiferent dacă le utilizați pentru a vă modifica afacerea sau pentru a construi instrumente AI generative.

În plus, soluțiile AI generative au nevoie de experiență umană pentru a crea soluții specifice domeniului, cum ar fi aplicații pentru sectoarele juridic, medical și financiar.

TagX vă poate ajuta să vă asigurați că soluțiile dvs. Generative AI au datele de înaltă calitate necesare pentru a oferi cea mai bună experiență pentru clienții dvs.

Din colectarea datelor de orice tip; vorbire, text, imagine și video - pentru adnotarea datelor la scară, oferim soluții care ajută la gestionarea părtinirii utilizând un grup divers de colaboratori care se corelează cu domeniul dvs. De asemenea, oferim o garanție de 100% pentru calitatea datelor noastre pentru a ne asigura că îndeplinim standardele de calitate ale organizației dvs.