Что такое генеративный ИИ?

Генеративный искусственный интеллект, сокращение от «Генеративный искусственный интеллект», способен генерировать контент, аналогичный данным, на которых он обучался, — от текста до изображений и музыки. Потенциал впечатляет, но генеративный ИИ также создает проблемы и этические проблемы, особенно в отношении подлинности и потенциального неправильного использования сгенерированного контента.

Генеративный ИИ: определение

Генеративный искусственный интеллект означает «генеративный искусственный интеллект». Этот термин относится к моделям и алгоритмам ИИ, таким как: Б. ChatGPT, который может создавать новый контент или данные, аналогичные тем, на которых они обучались. Это могут быть различные типы данных, такие как текст, изображения, музыка и т. д. Технология основана на так называемых генеративно-состязательных сетях (GAN) — форме машинного обучения.

Как работает генеративный ИИ?

Генеративный искусственный интеллект обычно работает с использованием нейронных сетей, особенно так называемых генеративных моделей, таких как GAN:

• Сначала собираются и обрабатываются большие объемы обучающих данных, которые служат основой для обучения генеративной модели. Это может быть, например. Б. быть текстами, изображениями или видео.
• Нейронная сеть состоит из нескольких слоев. Точная архитектура зависит от типа генерируемых данных. Модель с рекуррентными нейронными сетями (RNN) можно использовать для текстов, а сверточные нейронные сети (CNN) — для изображений.
• Модель ИИ применяется к обучающим данным, чтобы научиться генерировать данные, аналогичные обучающим данным. Он делает это путем корректировки весов и параметров своих нейронов, чтобы минимизировать ошибки между сгенерированными данными и фактическими данными обучения.

После обучения модели ее можно использовать для генерации новых данных. Для этого модели задается стартовая последовательность или начальное значение. Это делается с помощью подсказки, называемой подсказкой, которая может быть в форме текста, изображений, видео или рисунков. Затем генеративный искусственный интеллект доставляет новый контент в ответ на запрос. Создаваемые данные оцениваются, чтобы гарантировать их высокое качество и значимость. Модель можно постоянно корректировать и совершенствовать, обучая ее новым данным.

В чем разница между машинным обучением и искусственным интеллектом?

Искусственный интеллект (ИИ) как широкая область исследований направлен на разработку машин, способных выполнять задачи, обычно требующие человеческого интеллекта. Например, чат-боты и голосовые помощники, такие как Google Home или Amazon Echo, основаны на искусственном интеллекте.

Машинное обучение (МО) — это область ИИ, которая фокусируется на разработке алгоритмов, способных обучаться на данных. Вместо того, чтобы получать конкретные инструкции для выполнения задачи, модель МО учится на выборочных данных, а затем делает прогнозы или решения без необходимости явного программирования для выполнения этой задачи. Объем и сложность данных увеличили потенциал машинного обучения.

Какие генеративные модели ИИ существуют?

Генеративные модели искусственного интеллекта используют специальную нейронную сеть для генерации нового контента. В зависимости от применения к ним относятся:

• Генеративно-состязательные сети (GAN) : GAN состоят из генератора и дискриминатора и часто используются для создания реалистичных изображений.
• Рекуррентные нейронные сети (RNN) : RNN специально разработаны для обработки последовательных данных, таких как текст, и используются для генерации текста или музыки.
• Модели на основе трансформаторов. Такие модели, как GPT OpenAI (генеративный предварительно обученный трансформатор), представляют собой модели на основе трансформаторов, используемые для генерации текста.
• **Модели на основе потока**: используются в расширенных приложениях для создания изображений или других данных.
• Вариационные автоэнкодеры (VAE) : VAE обычно используются при генерации изображений и текста.

Различные методы машинного обучения

В машинном обучении существуют разные типы моделей, и они выбираются в зависимости от типа задачи и доступных данных. Основное различие проводится между обучением с учителем и обучением без учителя. Системы, основанные на обучении без учителя, реализуются, в том числе, в нейронных сетях. В дополнение к этим двум основным категориям существуют также полуконтролируемое обучение, обучение с подкреплением и активное обучение. Все три метода относятся к контролируемому обучению и различаются типом и степенью участия пользователей.

Кроме того, различают глубокое обучение и поверхностное обучение. Основное отличие заключается в глубине и сложности моделей. В то время как глубокое обучение использует более глубокую архитектуру нейронных сетей для распознавания более сложных функций и закономерностей в больших объемах данных, поверхностное обучение основано на более простых моделях с меньшим количеством слоев. По сути, машинное обучение и глубокое обучение являются частями искусственного интеллекта.

Что такое ChatGPT, DALL-E и Bard?

ChatGPT, Dall-E и Bard — это интерфейсы искусственного интеллекта, которые позволяют пользователям создавать новый контент с помощью генеративного искусственного интеллекта.

Генеративный ИИ: ChatGPT

ChatGPT — один из самых известных генераторов текста. Чат-бот AI основан на модели прогнозирования речи OpenAI GPT-3.5 или GPT-4 и предлагает возможность доставлять текстовые ответы, похожие на человеческие, в формате чата. Как и другие модели GPT, ChatGPT обучен работе с большими объемами текстовых данных и может охватывать широкий спектр тем и областей знаний, полагаясь на это обучение для получения ответов и объяснений. ChatGPT включает в свои результаты ход разговора с пользователем и таким образом имитирует разговор.

Генеративный ИИ: DALL-E

DALL-E — это мультимодальное приложение искусственного интеллекта для генерации изображений на основе текстовых описаний. Генеративный искусственный интеллект был разработан с использованием реализации GPT OpenAI 2021 и, как и ChatGPT, обучен на большом наборе данных изображений и связанных с ними текстовых описаний. Это позволяет веб-сайту с искусственным интеллектом изображений связывать значения слов с визуальными элементами. Вторая, более мощная версия DALL-E 2 вышла в 2022 году. Это позволяет создавать изображения в разных стилях, управляемых пользователем.

Генеративный ИИ: Бард

Bard — это чат-бот с генеративным искусственным интеллектом, разработанный Google. Генеративный искусственный интеллект основан на моделях больших языков Google (LLM) и PaLM 2. Как и ChatGPT, Бард может отвечать на вопросы, программировать, решать математические задачи и помогать с набором текста. Инструмент также использует методы обработки естественного языка (NLP). Хотя ИИ работает отдельно от поиска Google, информацию он получает из Интернета. Пользователи могут активно способствовать улучшению данных посредством своих отзывов.

Название инструмента	Расходы	Преимущества	Недостатки	Ограничения
ChatGPT	Бесплатно до $20 в месяц	Может ответить на различные вопросы	Иногда может давать неожиданные или неточные ответы.	Ответы основаны на данных обучения и поэтому не всегда актуальны; не может думать или учиться за пределами своего набора обучающих данных
DALL-E 2	15 долларов США за 115 кредитов	Может создавать подробные и высококачественные изображения из текстовых инструкций.	Созданные изображения не всегда идеальны и реалистичны.	Результат во многом зависит от точности описания.
Bard	Бесплатно	Имеет большой и надежный набор данных, имеет доступ к Интернету и постоянно совершенствуется благодаря обратной связи.	Зависимость от Google	Он все еще находится на стадии разработки и содержит определенные эксплуатационные ограничения, поэтому он не сможет идеально выполнить все задачи.

Для чего можно использовать генеративный искусственный интеллект?

Генеративный ИИ можно использовать в самых разных областях для создания практически любого типа контента. В то же время, благодаря революционным разработкам, таким как GPT, и простоте использования технологии, она становится все более доступной. К областям применения генеративного искусственного интеллекта относятся, например:

• Копирайтинг : новостные статьи, креативные тексты, электронные письма, резюме и т. д.
• Создание изображений и графики : логотипы, дизайны, иллюстрации и т. д.
• Музыка и звук : написание музыки, звуковые эффекты и т. д.
• Разработка видеоигр : создание игровых уровней, персонажей, сюжетных линий или диалогов.
• Кино и анимация : создание персонажей или сцен компьютерной графики, создание анимации или видеоконтента и т. д.
• Фармация и химия : открытие новых молекулярных структур или лекарств, оптимизация химических соединений.
• Чат-боты : обслуживание клиентов или техническая поддержка.
• Образовательный контент : демонстрационные видеоролики о продуктах и ​​обучающие материалы на разных языках.
• Архитектура и городское планирование : проектирование зданий, интерьеров или планов города, оптимизация использования пространства или инфраструктуры и т. д.

В чем преимущества генеративного искусственного интеллекта?

Благодаря широкому спектру возможных применений, Generative AI предлагает ряд преимуществ для самых разных областей. Помимо создания нового контента, он также может облегчить интерпретацию и понимание существующего контента. Некоторые из преимуществ внедрения генеративного искусственного интеллекта включают в себя:

• Автоматизация ручных процессов
• Резюме и подготовка комплексной информации
• Более простое создание контента
• Отвечаем на конкретные технические вопросы
• Ответ на электронные письма

Каковы пределы генеративного ИИ?

Ограничения генеративного искусственного интеллекта часто возникают из-за конкретных подходов, используемых для реализации конкретных вариантов использования. Хотя сгенерированный контент обычно звучит очень убедительно, лежащая в его основе информация может быть неверной и подтасованной. Другие ограничения использования генеративного ИИ включают в себя:

• Источник информации не всегда можно определить.
• Предвзятость в первоисточниках трудно оценить.
• Реалистичный контент затрудняет обнаружение ложной информации.
• Создаваемый контент может содержать предвзятость и предвзятость.

Какие опасения вызывают генеративный ИИ?

Существует ряд проблем, связанных с использованием генеративного ИИ. Помимо качества создаваемого контента, они также влияют на возможность неправомерного использования.

• Злоупотребление и дезинформация. Способность генеративного ИИ создавать реалистичный контент может быть злоупотреблена, например. Например, для дипфейков, фейковых новостей, сфабрикованных документов и других форм дезинформации.
• Авторское право и интеллектуальная собственность. Созданный контент поднимает вопросы авторского права и интеллектуальной собственности, поскольку часто неясно, кому принадлежат права на созданный контент и как он может быть использован.
• Предвзятость и дискриминация. Если генеративный искусственный интеллект был обучен на предвзятых данных, это может быть отражено в генерируемом контенте.
• Этика. Создание ложного контента и манипулирования информацией может вызвать этические вопросы.
• Юридические и нормативные вопросы. Быстрое развитие генеративного ИИ привело к неясной правовой ситуации; существует неопределенность относительно того, как следует регулировать эту технологию.
• Защита данных и конфиденциальность. Использование генеративного искусственного интеллекта для генерации личных данных или идентификации людей на изображениях сомнительно с точки зрения защиты данных и конфиденциальности.
• Безопасность. Генеративный ИИ можно использовать для атак социальной инженерии, которые более эффективны, чем человеческие атаки.

Примеры инструментов генеративного ИИ

В зависимости от типа генерируемого контента существуют различные инструменты генеративного искусственного интеллекта. Лучшие генераторы текста AI включают в себя:

• ChatGPT by OpenAI
• Jasper
• Writesonic
• Frase
• CopyAI

Лучшие генераторы изображений AI включают в себя:

• Mid-journey
• DALL E-2
• Neuroflash
• Jasper Art
• Crayon

Лучшие генераторы видео AI включают в себя:

• Pictory
• Synthesys
• Synthesia
• Hey Gen
• Veed

Генеративный ИИ против ИИ

Разница между генеративным ИИ и искусственным интеллектом в целом заключается в первую очередь в приложении, а не обязательно в базовой технологии. В то время как основной целью искусственного интеллекта является выполнение задач, которые обычно требуют человеческого интеллекта, в автоматизированном или расширенном виде, генеративный искусственный интеллект создает новый контент, такой как: Например, ответы в чате, дизайны, синтетические данные или дипфейки. Для этого генеративный ИИ требует приглашения для ввода, в котором пользователь вводит первоначальный запрос или набор данных. Традиционный ИИ, с другой стороны, фокусируется на распознавании образов, принятии решений, усовершенствованной аналитике, классификации данных и обнаружении мошенничества.

Лучшие практики использования генеративного искусственного интеллекта

Использование генеративного ИИ несет в себе как возможности, так и риски. Для пользователей, которые используют генеративные модели ИИ или работают с их результатами, есть несколько рекомендаций, позволяющих добиться лучших результатов, избегая при этом возможных рисков:

• Проверка результатов. Всегда проверяйте созданный контент на достоверность и качество.
• Понимание инструмента. Вы должны знать, как работает каждый инструмент генеративного ИИ, каковы его сильные и слабые стороны. Ключевое слово здесь — объяснимый ИИ (XAI).
• Критично относитесь к источникам. При работе с контентом, созданным генеративным ИИ, в качестве источников вам следует просмотреть их.
• Четкая маркировка. Контент генеративного ИИ должен быть помечен как таковой, чтобы его могли видеть другие люди.
• Этика : ответственно используйте генеративный искусственный интеллект. Это означает, что вы не должны создавать или распространять вводящий в заблуждение, неточный или манипулятивный контент.
• Непрерывное обучение. Генеративный искусственный интеллект быстро развивается, поэтому вам следует быть в курсе новых технологий, методов и передового опыта.