Что такое генеративный ИИ? Полное руководство

Генеративный ИИ — Это модели ИИ, обученные на обширных наборах данных, которые автономно генерируют контент, такой как текст, изображения, аудио и видео, путем прогнозирования последующих слов или пикселей. Пользователи предоставляют подсказки, а алгоритмы создают соответствующий контент.

«Это искусственный интеллект, способный создавать контент… Люди в восторге от качества продукции».

Появление ChatGPT от OpenAI в 2022 году превратилось в быстро расширяющуюся область искусственного интеллекта. Его используют крупные технологические игроки, такие как Microsoft, Google и Amazon. Сара Надь, генеральный директор Seek AI, описывает его как ИИ, способный создавать контент с настолько впечатляющим качеством продукции, что он часто напоминает творение человека, что подогревает энтузиазм в этой области.

Обучение генеративных моделей ИИ

Генеративные модели ИИ проходят обучение путем подачи им больших наборов данных, которые предварительно обработаны и часто помечены, хотя могут также использоваться и немаркированные данные. Распространенный метод включает диффузионные модели, которые вносят шум в обучающие данные и учатся точно их реконструировать. Ранее для обучения широко использовались генеративно-состязательные сети. Оценка необходима после каждой итерации, чтобы определить, насколько близко сгенерированные данные соответствуют обучающим данным. Команды могут точно настраивать параметры, включать дополнительные данные обучения и вводить новые наборы данных, чтобы ускорить разработку генеративных моделей ИИ.

Как работает генеративный ИИ?

ТРАНСФОРМАТОРЫ

Трансформеры представляют собой категорию моделей машинного обучения, позволяющих системам искусственного интеллекта понимать естественный язык. Облегчая анализ огромных массивов текстов, преобразователи позволяют моделям устанавливать сложные связи, что приводит к более точным и сложным результатам. Примечательно, что без трансформаторов разработка генеративных предварительно обученных моделей трансформаторов (GPT) с помощью OpenAI, недавней функции чата Bing и чат-бота Gemini от Google была бы невозможна.

ГЕНЕРАТИВНО-СОПРЯЖАТЕЛЬНЫЕ СЕТИ

Прорыв произошел примерно в 2014 году с появлением генеративно-состязательных сетей, или GAN. Эти модели машинного обучения включают в себя две нейронные сети, участвующие в конкурентном процессе для повышения точности прогнозирования. Одна сеть генерирует поддельные выходные данные, напоминающие реальные данные, а другая различает искусственные и подлинные данные. Обе сети используют методы глубокого обучения для совершенствования своих методов. GAN проложили путь для изображений, видео и аудио, генерируемых искусственным интеллектом.

БОЛЬШИЕ ЯЗЫКОВЫЕ МОДЕЛИ

Важнейшим элементом генеративного ИИ являются большие языковые модели (LLM), содержащие миллиарды или даже триллионы параметров. LLM позволяют моделям ИИ создавать связный, грамматически точный текст, что делает их одной из наиболее успешных реализаций моделей-трансформеров.

В целом, быстрое развитие и широкое распространение генеративного искусственного интеллекта представляют собой революционное развитие технологий. Этот импульс не показывает никаких признаков замедления в ближайшее время.

Какие результаты может генерировать генеративный ИИ?

Репутация генеративного ИИ в создании:

Приложения генеративного ИИ

Интеграция генеративного искусственного интеллекта меняет нашу работу, образ жизни и творчество. Он служит источником развлечения, вдохновения и удобства. Если домен включает в себя код, язык, изображения или аудио, существует потенциал для генеративного ИИ. Эксперты предполагают, что эта технология может стать такой же важной в повседневной жизни, как облака, смартфоны и Интернет.

Примеры приложений генеративного ИИ

• Код устранения неполадок
• Создание речей
• Тексты песен о рукоделии
• Стимулируйте генерацию идей
• Персонализируйте содержимое электронной почты
• Создавайте посты в социальных сетях
• Создавайте 3D-объекты для игр
• Ускорьте разработку игр с помощью кода

Разработчики программного обеспечения все чаще полагаются на генеративные инструменты искусственного интеллекта, такие как Tabnine, Magic AI и Github Copilot, не только для конкретных запросов по кодированию, но также для исправления ошибок и генерации кода. Генераторы текста с искусственным интеллектом упрощают задачи по написанию текстов в различных форматах, таких как блоги, песни и выступления.

Джордан Харрод, доктор философии. Кандидат в Гарварде и Массачусетском технологическом институте и ведущий канала YouTube, посвященного искусственному интеллекту, использует генераторы текста искусственного интеллекта для стимулирования творчества и идей. Она использовала один из них, чтобы подготовить речь для Gen AI, конференции по генеративному искусственному интеллекту, организованной Джаспером. Текст, сгенерированный искусственным интеллектом, служит ценным ресурсом для команд, которым требуется масштабируемое производство письменного контента, включая команды по маркетингу и продажам.

Шринатх Шридхар, соучредитель и генеральный директор Regie.ai, стартапа по генеративному искусственному интеллекту, ориентированного на продажи, подчеркивает важность искусственного интеллекта в автоматизации таких задач, как персонализированная электронная почта и сценарии звонков для отделов продаж. Regie.ai и аналогичные инструменты оптимизируют рабочие процессы продаж за счет применения генеративной технологии искусственного интеллекта.

Доступность создания контента

Генеративный ИИ повлиял на игровую индустрию, которая уже давно использует искусственный интеллект. Это революция в разработке игр, тестировании и игровом процессе. Sony Haven Studios и Electronic Arts интегрируют эту технологию в создание игр. Roblox также намерена внедрить функции генеративного искусственного интеллекта в свой инструмент для создания Roblox Studio.

«Мы являемся свидетелями замечательного потенциала, когда люди могут просто описывать вещи на естественном языке, как они обычно это делают, а затем воплощать их в жизнь».

Стефано Корацца, глава Roblox Studio, выразил цель «демократизировать создание контента», устранив типичные технологические барьеры в разработке игр и дав возможность каждому стать создателем контента, независимо от его происхождения и возраста.

По словам Кораццы, генеративный искусственный интеллект обладает огромным потенциалом, позволяя людям описывать концепции на естественном языке и беспрепятственно воплощать их в жизнь.

Roblox намерен внедрить генеративные функции завершения кода AI, чтобы ускорить разработку игр наряду с интерфейсом на естественном языке. Корацца подчеркнул, что платформа ориентирована на сотрудничество в режиме реального времени для построения мира, кодирования и создания опыта, стремясь упростить и ускорить создание контента с помощью генеративного искусственного интеллекта.

Преимущества генеративного ИИ

Эффективность затрат

Скорость и автоматизация генеративного искусственного интеллекта не только ускоряют получение результатов, но и обладают потенциалом экономии средств для бизнеса. Ускоренная разработка продуктов и выполнение задач улучшают качество обслуживания клиентов, что приводит к увеличению доходов и рентабельности инвестиций.

Удобный

Предыдущие версии этой технологии часто требовали отправки данных через API или сложные процедуры. Разработчикам приходилось знакомиться со специализированными инструментами и писать приложения, используя такие языки, как Python. В настоящее время использование генеративной системы искусственного интеллекта обычно включает в себя простую подсказку, состоящую из нескольких предложений. Более того, пользователи обычно могут настраивать и редактировать сгенерированные результаты.

Повышенная производительность

Несомненно, потенциал повышения эффективности является привлекательным аспектом генеративного ИИ. Эта технология позволяет автоматизировать задачи, которые обычно требуют ручного труда, например, дни написания и редактирования или часы рисования.

Расширенное принятие решений

Например, Seek позволяет компаниям запрашивать свои данные без прямого доступа к самим данным. Интегрировав Seek в свою инфраструктуру данных, сотрудники могут получать необходимую информацию из собственных данных с помощью простых запросов, устраняя необходимость забрасывать команду обработки данных специальными вопросами. Это обеспечивает быстрый и эффективный доступ к необходимой информации.

Генеральный директор Seek Надь подчеркнул, что люди могут взаимодействовать с ИИ, используя естественный язык, что способствует быстрому выполнению задач, которые в противном случае потребовали бы недель ручного труда.

Ускоренные бизнес-операции

Скорость, эффективность и удобство использования, обеспечиваемые генеративным искусственным интеллектом, делают его сегодня очень привлекательным для многих компаний. Это очевидно в усилиях таких компаний, как Salesforce, Microsoft и Google, которые стремятся интегрировать генеративный искусственный интеллект в свои продукты. Следовательно, предприятия активно ищут способы включить его в свою деятельность.

Шридхар отметил, что люди стремятся использовать эту

технологию для решения различных проблем, поскольку она представляет собой значительный шаг вперед по сравнению с возможностями, доступными всего пять лет назад.

Препятствия в генеративном искусственном интеллекте

Однако широкое внедрение этой технологии также сопряжено с рядом проблем. Обеспокоенность по поводу ее точности, потенциальных искажений и риска неправильного использования и злоупотреблений становится все более распространенной.

Проблемы подотчетности

Такие инструменты, как ChatGPT и DALL-E, обученные на интернет-контенте, вызывают серьезные опасения по поводу плагиата. Вопросы, касающиеся прав собственности на данные, используемые для обучения систем искусственного интеллекта, авторских прав на результаты генеративных двигателей и ответственности за клеветнические или вредные результаты, остаются нерешенными. «Все это получено на основе одних и тех же данных тренировок, поэтому аспект креативности и оригинальности уменьшается», — заметил ютубер Харрод. «В этом контексте нам не хватает прочной основы для решения таких вопросов, как атрибуция и компенсация или системы роялти».

Ограниченная функциональность и доступность

Хотя значительные успехи были достигнуты в области генеративного искусственного интеллекта, особенно в области генерации текста и изображений, разработка аудио и видео, генерируемых ИИ, все еще развивается. Jukebox от OpenAI, выпущенный в 2020 году, генерирует музыку в различных жанрах и стилях, но прогресс в области голосов и видео, генерируемых искусственным интеллектом, продолжается. Например, VALL-E от Microsoft может имитировать голоса и эмоциональные тона, но большая часть этой технологии еще не широко доступна публике.

Ошибочные выходные данные

Генеративные системы искусственного интеллекта склонны давать неточные ответы, что часто приводит к распространению дезинформации. Надь сравнивает генеративный ИИ с комиком-импровизатором, объясняя, что его цель — создавать контент, соответствующий данному персонажу или контексту, даже если ему не хватает фактической точности.

Эта проблема касается всех генеративных систем искусственного интеллекта, поскольку в настоящее время не существует встроенного механизма проверки фактов. У моделей нет возможности проверять свои выходные данные, и пользователи также не обязательно их внимательно изучают.

Харрод подчеркивает сложность решения этой проблемы, выражая обеспокоенность по поводу того, что люди принимают результаты генеративного ИИ как факты без проверки.

Ограниченный надзор и гарантии

В настоящее время существует несколько законов, регулирующих создание и использование искусственного интеллекта. Следовательно, большинство связанных с этим вопросов придется решать в рамках существующих законов, по крайней мере, на данный момент. Более того, компаниям приходится контролировать контент, создаваемый на их платформах, что является значительной задачей, учитывая быстрые темпы развития в этой области.

Корацца из Roblox Studio подчеркнула предстоящий всплеск контента, подчеркнув ответственность компаний за то, чтобы созданный контент оставался уважительным и способствовал созданию гражданской среды для создателей.

Расцвет дипфейков

Платформы генеративного искусственного интеллекта могут создавать простые видеоролики или редактировать существующие, что приводит к появлению дипфейков, используемых в изощренных фишинговых аферах. Однако этот аспект генеративного ИИ не так продвинут, как генерация текста или неподвижных изображений. Харрод отмечает, что, хотя эта область быстро развивается, она еще не достигла той точки, когда пользователи смогут легко создавать определенный видеоконтент, но это быстро развивающаяся область.

Краткая история генеративного ИИ

У генеративного искусственного интеллекта богатая история, берущая свое начало в 1960-х годах, с такими вехами, как ELIZA, базовый чат-бот, разработанный Джозефом Вайценбаумом из Массачусетского технологического института. Однако современный генеративный ИИ, воплощенный в ChatGPT и DALL-E, гораздо более сложен. Достижения в области обработки естественного языка позволяют этим системам обрабатывать необработанные данные — текст, речь и изображения — преобразуя их в векторы с использованием различных методов кодирования.

Будущие перспективы генеративного ИИ

Несмотря на трудности, будущее генеративного искусственного интеллекта кажется многообещающим, особенно после недавнего объявления OpenAI о доступе через API к ChatGPT. Ожидается, что этот шаг станет катализатором разработки новых чат-ботов и других генеративных интерфейсов искусственного интеллекта.

Джордан Харрод выразил надежду, что будущие инструменты будут служить полезным целям, продвигая социальные цели. Выпуск OpenAI GPT-4 в марте 2023 года, который поддерживает ChatGPT, знаменует собой важную веху. GPT-4 может похвастаться повышенной точностью и уменьшенной предвзятостью, а также дополнительной функцией мультимодальности, принимающей как текст, так и изображения в качестве входных данных.

Ожидается, что мультимодальные возможности произведут революцию в приложениях искусственного интеллекта, позволяя одновременно общаться с помощью различных режимов, таких как текст, изображения и закадровый голос. Шридхар прогнозирует, что в ближайшие годы эти достижения будут легко интегрироваться, обеспечивая более динамичное и разностороннее взаимодействие.