Що таке генеративний ШІ?

Якщо ви стежили за новинами технологій останнім часом, то майже напевно чули про генеративний ШІ - клас алгоритмів штучного інтелекту (ШІ), призначених для створення нового контенту, наприклад, зображень, тексту, музики чи іншої форми даних. Цей тип ШІ відрізняється від інших, призначених для виконання конкретних завдань, таких як розпізнавання об'єктів на зображенні або переклад мови. Що стосується генеративних моделей ШІ, то вони призначені для створення нових даних, схожих на навчальні дані.

Ринок генеративного ШІ стрімко зростає, причому звіти показує, що розмір і частка світового ринку, як очікується, згенерують дохід у розмірі 1 трлн. 4 трлн. 200,73 млрд. доларів США до 2032 року. У 2022 році вони оцінюються в 1 трлн 4 трлн 10,63 млрд доларів США, при середньорічному темпі зростання (CAGR) 34,21 трлн 3 трлн доларів США з 2023 по 2032 рік.

Через це нове середовище з генеративним ШІ та його потенціал, який може змінити індустрію та суспільство, важливо розуміти технологію.

Як працює генеративний ШІ?

Генеративні алгоритми ШІ покладаються на нейронні мережі для генерації нових даних, подібних до навчальних даних, наданих моделі. Ці нейронні мережі, призначені для імітації поведінки людського мозку, складаються з декількох шарів взаємопов'язаних вузлів, кожен з яких виконує прості обчислення над даними.

Одна з головних речей, які ви повинні знати про генеративний ШІ, полягає в тому, що він зазвичай складається з двох основних компонентів:

1. Генератор: Генератор відповідає за створення нових даних.
2. Дискримінатор: Дискримінатор відповідає за визначення того, чи є дані справжніми або згенерованими.

Ці два компоненти тренуються разом у процесі, відомому як змагальне навчання, де генератор намагається створити дані, які неможливо відрізнити від реальних даних, а дискримінатор намагається правильно класифікувати дані як реальні або згенеровані.

Цей процес навчання допомагає створити генератор, який може створювати дані, дуже схожі на реальні дані. Після успішного навчання генератора його можна використовувати для створення нових даних, схожих на навчальні, але з певним ступенем варіативності або новизни.

Застосування генеративного ШІ

Генеративний ШІ має потенціал для революції в багатьох галузях, дозволяючи створювати новий контент, схожий на існуючі дані, але з певним ступенем варіативності. Ця технологія має безліч застосувань у таких різноманітних сферах, як розваги, охорона здоров'я та фінанси.

Деякі з найбільш перспективних застосувань генеративного ШІ включають синтез зображень і відео, написання музики, створення текстів і т.д., і це лише деякі з них.

Синтез зображень і відео

Одне з найцікавіших застосувань генеративного ШІ, що швидко розвивається, - це синтез зображень і відео. Він може використовуватися в таких галузях, як кіно і розваги, для створення спецефектів, а в індустрії моди - для розробки нових моделей одягу.

Одним з найпопулярніших типів алгоритмів, що використовуються для синтезу зображень і відео, є генеративна змагальна мережа (Generative Adversarial Network, GAN), яка складається з раніше згаданих генераторної та дискримінантної мереж.

GAN використовуються для створення реалістичних зображень усього - від людських облич до тварин і пейзажів. Їх також можна використовувати для створення відео, генеруючи послідовність кадрів, а потім зшиваючи їх разом. Зображення та відео, створені за допомогою GAN, можна використовувати для широкого спектру застосувань у рекламі, відеоіграх, а також у віртуальній та доповненій реальності. Але важливо також відзначити небезпеки алгоритмів GAN. Наприклад, вони є технологією, що лежить в основі "ворожі атаки ШІ."

Ще однією з найбільш помітних технологій ШІ на основі GAN є DALL-E 2яка є вдосконаленою версією оригінальної моделі DALL-E, розробленої OpenAI. Генераторна мережа може приймати текстовий вхід (наприклад, письмовий опис) і генерувати зображення на основі цього опису. Наприклад, ви можете сказати їй створити зображення "кота в капелюсі" або "єнота в скафандрі", і за лічені секунди ви отримаєте абсолютно унікальне зображення.

Аудіо та музика

Алгоритми генеративного ШІ також можна використовувати для створення аудіо- та музичних композицій, що дозволяє створювати новий та унікальний контент. Цю технологію можна використовувати для створення нових мелодій, гармоній, ритмів і навіть цілих музичних композицій, схожих на навчальні дані, але з певним ступенем варіативності. У музичній індустрії це має багато потенційних застосувань, включаючи створення нових пісень і реміксів.

Популярні типи генеративних алгоритмів ШІ, що використовуються для створення аудіо та музики, включають рекурентну нейронну мережу (RNN), яка призначена для обробки послідовностей даних, таких як музичні ноти, і трансформатор, який може обробляти послідовності тексту, що представляють музичні дані.

Одним з найкращих прикладів генеративного ШІ в цих галузях є MusicLMяка є генеративною моделлю ШІ, спеціально розробленою для написання музики. Це тип мовної моделі, яка навчається на великому масиві музичних даних, а потім використовується для створення нових музичних композицій.

Оскільки технологія продовжує розвиватися, потенціал генеративного ШІ в аудіо та музиці величезний, і ми можемо очікувати, що в майбутньому з'явиться багато нових та інноваційних додатків.

Генерація тексту

Генеративний ШІ можна використовувати для створення нового тексту, що виявляється одним з найбільш корисних застосувань. Він має багато потенційних застосувань у різних галузях. Наприклад, у сфері обслуговування клієнтів його можна використовувати для створення автоматизованих відповідей на запити клієнтів. Це може допомогти підвищити ефективність операцій з обслуговування клієнтів шляхом надання швидких і точних відповідей на типові запити.

Ще одне перспективне застосування генеративного ШІ у створенні текстів - це обробка природної мови (NLP). NLP - це підгалузь ШІ, яка фокусується на взаємодії між комп'ютером і людською мовою. Моделі генеративного ШІ можна використовувати для створення чат-ботів і віртуальних асистентів, які можуть спілкуватися з людьми в більш природний і людський спосіб.

Найкращою моделлю генерації тексту на сьогоднішній день є ChatGPTце велика мовна модель, створена OpenAI, яка використовує глибоке навчання для обробки та розуміння людської мови. Вона належить до сімейства мовних моделей GPT (Generative Pre-Trained Transformer - генеративний попередньо навчений перетворювач) і призначена для спілкування з людьми та відповідей на широкий спектр запитань на різні теми. Модель генерує відповіді на основі вхідних даних природною мовою, які подаються у вигляді текстових підказок.

Революція в промисловості та суспільстві

Генеративний ШІ може зробити революцію в багатьох галузях, дозволяючи створювати новий контент, схожий на наявні дані. Світовий ринок генеративного ШІ зростає безпрецедентними темпами з широким спектром потенційних застосувань у таких різноманітних сферах, як розваги, охорона здоров'я та фінанси.

Синтез зображень і відео, написання музики і генерація тексту - це лише кілька прикладів багатьох потенційних застосувань генеративного ШІ.

У кожній з цих сфер генеративний ШІ має потенціал для трансформації способу створення та споживання контенту, дозволяючи нам створювати новий унікальний контент, пристосований до наших конкретних потреб та вподобань.

Оскільки технологія продовжує розвиватися, ми можемо очікувати, що в майбутньому з'явиться багато нових та інноваційних застосувань генеративного ШІ. Однак важливо визнати, що з великою силою приходить велика відповідальність, і ми повинні бути пильними, щоб ці технології використовувалися на благо, а не на шкоду. Спільно працюючи над розробкою та впровадженням етичних принципів використання генеративного ШІ, ми зможемо забезпечити позитивний вплив цієї технології на світ і принести користь усьому людству.