Что такое генеративный искусственный интеллект и как его использовать в 2023 году?

Генеративный искусственный интеллект (ИИ) способен изменить многие отрасли в 2023 году. Благодаря достижениям в области глубокого обучения и нейронных сетей, генеративный искусственный интеллект позволяет компьютерам генерировать новый контент, такой как текст, изображения, видео и аудио, который неотличим от произведений, созданных человеком. . Хотя генеративный ИИ демонстрирует огромные перспективы, он также ставит сложные вопросы, касающиеся этики, законности и социального воздействия, которые необходимо тщательно рассмотреть.

В этой статье представлен обзор текущего состояния генеративного ИИ, того, как он работает на техническом уровне, примеры его применения в различных областях, рекомендации по его ответственному использованию, а также взгляд на будущее, которое может ожидать эта технология. продолжает стремительно развиваться.

Независимо от того, являетесь ли вы бизнес-лидером, обдумывающим, как использовать генеративный ИИ, политиком, определяющим, как им управлять, или обычным пользователем, пытающимся понять его возможности, эта статья послужит информативным руководством по текущей ситуации с генеративным ИИ в 2023 году.

Что такое генеративный ИИ?

Генеративный ИИ относится к моделям машинного обучения, которые способны генерировать новый синтетический контент на выходе. В отличие от традиционных систем искусственного интеллекта, которые ориентированы на задачи анализа или классификации, генеративные модели искусственного интеллекта создают совершенно новые артефакты, такие как текст, изображения, аудио, видео и многое другое. Ключевой характеристикой генеративного ИИ является то, что он не просто перестраивает или трансформирует существующий контент, а фактически создает новый, оригинальный контент на основе шаблонов, извлеченных из обучающих данных.

Создавайте потрясающие сайты

С лучшим бесплатным конструктором страниц Elementor

Начать сейчас

Некоторые из наиболее ярких примеров генеративного ИИ сегодня включают в себя:

• Модели генерации текста, такие как GPT-3, которые могут писать человеческий текст по заданной подсказке или теме.
• Модели генерации изображений, такие как DALL-E 2, которые могут создавать фотореалистичные изображения на основе текстовых описаний.
• Модели генерации видео, которые могут создавать синтетические видеоклипы на основе текстового повествовательного ввода.
• Генерация звука для таких задач, как преобразование текста в речь, а также создание музыки.
• Генерация 3D-моделей с использованием глубокого обучения для проектирования объектов.

Процесс обучения генеративного ИИ включает в себя передачу модели огромного набора данных, связанных с поставленной задачей. Например, модель генерации изображений будет обучаться на миллионах изображений. Затем модель учится распознавать закономерности и взаимосвязи между обучающими данными с помощью таких методов, как нейронные сети и глубокое обучение. Это позволяет ему генерировать совершенно новые, реалистичные выходные данные, аналогичные обучающим данным, при вводе текста или других входных данных.

Ключевым преимуществом генеративного ИИ является его универсальность и способность расширять творческие способности человека. Возможные варианты использования охватывают создание контента, дизайн, решение проблем и многое другое. Однако это также сопряжено с рисками, связанными с предвзятостью данных, неправомерным использованием и проблемами законности. В целом, генеративный искусственный интеллект представляет собой новый рубеж в области машинного обучения с огромным потенциалом.

Развитие генеративного искусственного интеллекта

Генеративный ИИ развивался постепенно, опираясь на предыдущие достижения в области ИИ. На ранних этапах машинное обучение позволяло системам учиться и совершенствовать себя на основе опыта без необходимости явного программирования.

По мере развития методов машинного обучения появились нейронные сети. Нейронные сети, смоделированные по образцу человеческого мозга, могут обрабатывать огромные наборы данных и становиться мощными инструментами для таких задач, как распознавание изображений, обработка естественного языка и создание контента.

Генеративный ИИ сделал большой шаг вперед с изобретением генеративно-состязательных сетей (GAN). GAN использует два конкурирующих компонента: генератор и дискриминатор. Генератор выдает новые синтетические выходные данные, а дискриминатор анализирует их на основе реальных обучающих данных, пытаясь выявить подделки. Такое враждебное сотрудничество позволяет генератору итеративно совершенствоваться, создавая все более реалистичные и похожие на человеческие данные.

Благодаря этим и другим инновациям, работающим «за кулисами», генеративный искусственный интеллект проник в различные потребительские и бизнес-приложения. От систем персонализированных рекомендаций до творческих инструментов для письма, искусства и музыки — обычный человек теперь может извлечь выгоду из генеративного ИИ, не нуждаясь в знаниях в базовой технологии.

Подводя итог, прогресс в области генеративного ИИ был обусловлен ключевыми вехами в машинном обучении, нейронных сетях и GAN. Поскольку технология продолжает быстро развиваться, она откроет новый творческий потенциал, требуя при этом продуманного управления.

Применение генеративного ИИ

Языковая обработка и письмо

Генеративный ИИ действительно меняет правила игры, когда дело доходит до обработки языка и письма. Такие инструменты, как ChatGPT (который использует модель GPT-3) и Copy.ai, становятся незаменимыми для создания контента, оптимизации рабочих процессов, составления электронных писем и документов, написания статей и ответов на вопросы. Эти инструменты могут значительно повысить производительность и креативность.

Благодаря нашим исследованиям в области письма с использованием искусственного интеллекта и обработки естественного языка (НЛП) мы нашли одни из лучших инструментов, которые используют эти текстовые модели ИИ. К ним относятся:

• Помощники по написанию текстов с искусственным интеллектом и программное обеспечение, которые помогают в составлении, редактировании, переписывании и т.д.
• Инструменты перефразирования и обобщения искусственного интеллекта, которые перефразируют текст более естественно.
• Чат-боты с искусственным интеллектом для обслуживания клиентов , продаж и других разговоров
• Средства проверки контента и плагиата с помощью искусственного интеллекта, которые сканируют дубликаты
• Помощники по программированию с искусственным интеллектом, которые предлагают и автозаполняют код.
• Конструкторы веб-сайтов с искусственным интеллектом, требующие меньше ручной работы
• Инструменты AI SEO , которые оптимизируют веб-страницы и контент
• Маркетинговые инструменты AI для создания рекламы, электронных писем и публикаций в социальных сетях

Как видите, обработка естественного языка (NLP) и языковой искусственный интеллект быстро внедряются компаниями во все виды приложений. Но язык — это лишь одна из возможностей генеративного ИИ. Помимо работы с текстом, у него есть множество других текущих и потенциальных вариантов использования.

Визуальное искусство и улучшение

Генеративный ИИ действительно меняет ситуацию, когда дело доходит до визуального творчества и улучшения. Благодаря таким базовым моделям, как Stable Diffusion, ИИ теперь может создавать уникальные изображения и произведения искусства, просто используя текстовые подсказки. Он создает потрясающие изображения, реалистичные видеоролики и помогает в редактировании фотографий. Такие инструменты, как Midjourney и Photoshop, лидируют в использовании этого типа ИИ.

Мы много писали о лучших инструментах искусственного интеллекта для визуальных эффектов. К ним относятся:

• Инструменты дизайна искусственного интеллекта , позволяющие создавать логотипы, графику, иллюстрации и многое другое.
• Генераторы изображений с искусственным интеллектом , которые создают оригинальные изображения из текста.
• Видеогенераторы с искусственным интеллектом, которые создают реалистичные видеоклипы
• Усилители фотографий с искусственным интеллектом , которые улучшают качество, масштабируют и изменяют изображения.
• Масштабирование изображений с помощью искусственного интеллекта, повышающее разрешение и резкость

Как видите, генеративный ИИ меняет возможности визуального творчества и медиапроизводства. Приложения выходят далеко за рамки простой работы с текстом и языком. ИИ открывает новый потенциал для создания и улучшения всех видов цифровых медиа и визуального контента.

Генерация звука и обработка речи

Генеративный искусственный интеллект также меняет мир аудио. Теперь он может генерировать музыку в любом стиле, который вы захотите. Или вы можете использовать его как инструмент преобразования текста в речь для преобразования написанных слов в естественно звучащую речь. Это делает контент более доступным для пользователей с нарушениями зрения. С другой стороны, инструменты преобразования речи в текст могут расшифровывать аудиофайлы, делая их доступными для поиска и анализа.

Некоторые из лучших инструментов искусственного интеллекта, ориентированных на аудио:

• Инструменты генерации голоса искусственного интеллекта , которые создают реалистичные голоса из текста
• Создатели музыки с искусственным интеллектом, генерирующие оригинальные песни, биты и многое другое.
• Инструменты искусственного интеллекта для преобразования текста в речь, которые естественным образом читают текст вслух

Подводя итог, можно сказать, что генеративный искусственный интеллект меняет возможности работы со звуком, музыкой и речью. Он может синтезировать естественно звучащие голоса, уникальную музыку и точно расшифровывать звук. Это расширяет возможности создания и потребления аудиоконтента.

Как работает генеративный ИИ?

Генеративные системы искусственного интеллекта используют сложную вычислительную технику, называемую глубоким обучением, для изучения больших наборов данных и выявления общих закономерностей и механизмов. Эти знания затем используются для создания новых и убедительных результатов. Модели достигают этого за счет интеграции методов машинного обучения, известных как нейронные сети. Нейронные сети в общих чертах имитируют то, как человеческий мозг со временем поглощает информацию и учится на ней.

Например, вводя огромное количество художественной литературы, генеративный ИИ со временем сможет распознавать и воссоздавать основные компоненты истории — структуру сюжета, персонажей, темы, инструменты повествования и т. д.

Модели генеративного искусственного интеллекта становятся более совершенными, чем больше данных они принимают и производят. Это постоянное совершенствование обусловлено фундаментальными методами глубокого обучения и нейронных сетей. По мере того, как эти модели генерируют больше контента, их результаты становятся все более реалистичными и похожими на человеческие. Благодаря итеративному обучению системы улучшают лингвистическую и контекстуальную осведомленность.

Таким образом, генеративный ИИ использует вычислительные методы, такие как глубокое обучение и нейронные сети, для извлечения информации из больших наборов данных. Затем он использует эти знания для создания нового, убедительного контента, качество которого со временем улучшается. Эта новая технология имеет большие перспективы во многих отраслях и приложениях.

Как ответственно использовать генеративный искусственный интеллект

Генеративный искусственный интеллект обладает удивительным потенциалом благодаря своей способности создавать контент, похожий на человеческий. Но мощь этой технологии также поднимает этические проблемы и риск неправильного использования. Крайне важно подходить к этим проблемам ответственно. Это лучший способ раскрыть весь потенциал генеративного ИИ, минимизируя при этом вред. Независимо от того, используете ли вы потребительские инструменты ИИ, строите более широкую модель или создаете свою собственную, мы все должны сыграть свою роль в этическом использовании ИИ.

Помимо мрачных прогнозов об ИИ, существуют реальные, но трудно поддающиеся определению риски, связанные с его использованием.

Небо не обязательно падает. Но нам необходимо тщательно подумать о том, как направить эту технологию в направлении, которое принесет пользу обществу и одновременно защитит от потенциальных негативных последствий. Если мы хотим воспользоваться преимуществами генеративного ИИ, мы все должны использовать его ответственным и этичным образом.

Неотъемлемые риски и критика

Как и любая мощная технология, генеративный ИИ имеет свои проблемы и потенциальные недостатки. Одна из больших проблем заключается в том, что эти модели искусственного интеллекта по своей сути не проверяют информацию, которую они генерируют. Они могут создавать контент на основе неточных или вводящих в заблуждение данных, в результате распространяя ложную информацию. Хуже того, когда они совершают ошибку, не всегда очевидно, что они это сделали.

Это особенно беспокоит такие области, как журналистика или научные круги, где точность имеет решающее значение. Даже в случайном письме ИИ может «галлюцинировать» или выдумывать факты, особенно когда ему сложно завершить работу.

Еще один риск связан с подлинностью контента. Поскольку контент, созданный ИИ, становится все более распространенным, разрабатываются инструменты обнаружения ИИ для его обнаружения. Издатели или частные лица, широко использующие ИИ, могут столкнуться с серьезным ущербом для репутации, особенно если контент ИИ не имеет четкой маркировки.

Ключевым моментом является осознание того, что генеративный ИИ не обладает человеческим суждением. Это может непреднамеренно распространить дезинформацию или заняться плагиатом. Нам необходимо использовать эти модели ответственно и прозрачно. Проверка фактов и цитирование источников по-прежнему имеют решающее значение, даже если в создании контента участвует ИИ.

Примеры генеративного ИИ

В 2023 году популярность генеративного искусственного интеллекта резко возросла во многом благодаря таким достижениям, как Chat GPT и DALL-E от OpenAI. Быстрый прогресс в базовых технологиях, таких как обработка естественного языка, также сделал генеративный ИИ доступным для потребителей и создателей.

Крупные технологические компании быстро вошли в эту сферу: Google, Microsoft, Amazon, Meta и другие в течение нескольких месяцев выпустили свои собственные инструменты генеративного искусственного интеллекта.

Хотя модели текста и изображений хорошо известны, существует множество типов генеративного ИИ. Обычно пользователь предоставляет подсказку, которая помогает модели получить желаемый результат — будь то текст, изображения, видео, музыка или что-то еще.

Яркие примеры включают:

• ChatGPT — языковая модель искусственного интеллекта от OpenAI, которая генерирует текстовые ответы на запросы, похожие на человеческие.
• DALL-E 2 — эта модель также разработана OpenAI и создает изображения и рисунки на основе текстовых описаний.
• Google Bard — чат-бот с генеративным искусственным интеллектом, конкурент ChatGPT, основанный на языковой модели Google PaLM.
• Midjourney — разработано Midjourney Inc. и интерпретирует подсказки для создания изображений и рисунков.
• GitHub Copilot — помощник по программированию с искусственным интеллектом, который предлагает автодополнение кода.
• Llama 2 — языковая модель Meta с открытым исходным кодом для диалогового ИИ, такого как чат-боты.
• xAI — новая компания, занимающаяся генеративным искусственным интеллектом, основанная Илоном Маском после ухода из OpenAI.

Подводя итог, можно сказать, что значительный прогресс в области генеративного искусственного интеллекта открывает новые творческие инструменты и опыт в различных отраслях. Но продуманное управление остается жизненно важным, поскольку приложения продолжают распространяться.

Подведение итогов

Генеративный ИИ — это больше, чем просто технологический прогресс; он служит катализатором творчества, эффективности и инноваций. По мере того, как мы углубляемся в его потенциал, становится очевидным один факт: генеративный ИИ не просто формирует наше будущее; это уже неотъемлемая часть нашей нынешней реальности.