Kaj je Generative AI in kako ga uporabljati leta 2023?

Generativna umetna inteligenca (AI) je pripravljena preoblikovati številne industrije leta 2023. Generativna umetna inteligenca, ki jo poganja napredek pri globokem učenju in nevronskih omrežjih, omogoča računalnikom ustvarjanje novih vsebin, kot so besedilo, slike, video in zvok, ki jih ni mogoče razlikovati od del, ki jih je ustvaril človek. . Medtem ko generativna umetna inteligenca veliko obeta, postavlja tudi zahtevna vprašanja glede etike, zakonitosti in vpliva na družbo, ki jih je treba skrbno preučiti.

Ta članek ponuja pregled trenutnega stanja generativne umetne inteligence, kako deluje na tehnični ravni, primere njenih aplikacij na različnih področjih, smernice o tem, kako jo uporabljati odgovorno, in pogled naprej na to, kaj lahko prinaša prihodnost te tehnologije. se še naprej hitro razvija.

Ne glede na to, ali ste vodja podjetja, ki razmišlja o tem, kako izkoristiti generativno umetno inteligenco, oblikovalec politike, ki določa, kako jo upravljati, ali vsakdanji uporabnik, ki poskuša razumeti njene zmožnosti, ta članek služi kot informativni vodnik po trenutni pokrajini generativne umetne inteligence v letu 2023.

Kaj je Generative AI?

Generativni AI se nanaša na modele strojnega učenja, ki so sposobni generirati novo, sintetično vsebino kot rezultat. Za razliko od tradicionalnih sistemov umetne inteligence, ki so osredotočeni na naloge analize ali klasifikacije, generativni modeli umetne inteligence ustvarjajo popolnoma nove artefakte, kot so besedilo, slike, zvok, video in drugo. Ključna značilnost generativne umetne inteligence je, da ne preprosto preureja ali preoblikuje obstoječe vsebine, ampak dejansko ustvarja novo, izvirno vsebino na podlagi vzorcev, pridobljenih iz podatkov o usposabljanju.

Ustvarite neverjetna spletna mesta

Z najboljšim brezplačnim graditeljem strani Elementor

Začni zdaj

Nekateri najvidnejši primeri generativne umetne inteligence danes vključujejo:

• Modeli za generiranje besedila, kot je GPT-3, ki lahko na določen poziv ali temo napiše besedilo, podobno človeškemu.
• Modeli za ustvarjanje slik, kot je DALL-E 2, ki lahko ustvarijo fotorealistične slike iz besedilnih opisov.
• Modeli za generiranje videoposnetkov, ki lahko ustvarijo sintetične videoposnetke na podlagi vnosa besedilne pripovedi.
• Generiranje zvoka za naloge, kot je pretvorba besedila v govor, kot tudi ustvarjanje glasbe.
• Generiranje 3D modela z uporabo poglobljenega učenja za načrtovanje predmetov.

Proces usposabljanja za generativno umetno inteligenco vključuje dovajanje ogromnega nabora podatkov v model, ki je povezan s trenutno nalogo. Na primer, model generiranja slik bi se uril na milijonih slik. Model se nato nauči prepoznati vzorce in razmerja med podatki o usposabljanju s tehnikami, kot so nevronske mreže in globoko učenje. To mu omogoča ustvarjanje popolnoma novih, realističnih izhodov, podobnih podatkom o usposabljanju, ko mu je dano besedilo ali drug vnos.

Ključna prednost generativne umetne inteligence je njena vsestranskost in sposobnost povečanja človeške ustvarjalnosti. Možni primeri uporabe zajemajo ustvarjanje vsebine, oblikovanje, reševanje problemov in drugo. Vendar pa prinaša tudi tveganja v zvezi s pristranskostjo podatkov, zlorabo in vprašanji zakonitosti. Na splošno generativni AI predstavlja vznemirljivo novo mejo v strojnem strojenju z ogromnim potencialom.

Razvoj generativne umetne inteligence

Generativna umetna inteligenca je postopoma napredovala in gradila na prejšnjem napredku na področju umetne inteligence. Na začetku je strojno učenje omogočalo sistemom, da se učijo in izboljšajo iz izkušenj brez potrebe po eksplicitnem programiranju.

Ko so tehnike strojnega učenja dozorele, so se pojavile nevronske mreže. Nevronske mreže, ohlapno oblikovane po človeških možganih, lahko prebavijo ogromne nabore podatkov in postanejo zmogljiva orodja za naloge, kot so prepoznavanje slik, obdelava naravnega jezika in ustvarjanje vsebine.

Generativna umetna inteligenca je naredila velik korak naprej z izumom generativnih nasprotniških omrežij (GAN). GAN uporablja dve konkurenčni komponenti: generator in diskriminator. Generator proizvaja nove sintetične rezultate, medtem ko jih diskriminator analizira glede na resnične podatke o usposabljanju in poskuša prepoznati ponaredke. To kontradiktorno sodelovanje omogoča generatorju, da se ponavljajoče izboljšuje pri ustvarjanju vse bolj realističnih in človeškim podobnih podatkov.

S temi in drugimi inovacijami, ki delujejo v zakulisju, se je generativna umetna inteligenca prikradla v različne potrošniške in poslovne aplikacije. Od prilagojenih sistemov priporočil do ustvarjalnih orodij za pisanje, umetnost in glasbo lahko povprečna oseba zdaj izkoristi generativno umetno inteligenco, ne da bi potrebovala strokovno znanje o osnovni tehnologiji.

Če povzamemo, so napredek v generativni umetni inteligenci vodili ključni mejniki v strojnem učenju, nevronskih mrežah in GAN-ih. Ker tehnologija še naprej hitro napreduje, bo sprostila nov ustvarjalni potencial, hkrati pa bo zahtevala premišljeno upravljanje.

Uporaba generativne umetne inteligence

Obdelava jezika in pisanje

Generativna umetna inteligenca resnično spreminja igro, ko gre za obdelavo jezika in pisanje. Orodja, kot sta ChatGPT (ki uporablja model GPT-3) in Copy.ai, postajajo nepogrešljiva za ustvarjanje vsebine, racionalizacijo delovnih tokov, pripravo e-poštnih sporočil in dokumentov, pisanje člankov in odgovarjanje na vprašanja. Ta orodja lahko dramatično povečajo produktivnost in ustvarjalnost.

Z našimi raziskavami o pisanju z umetno inteligenco in obdelavi naravnega jezika (NLP) smo našli nekaj najboljših orodij, ki izkoriščajo te besedilne modele umetne inteligence. Tej vključujejo:

• Pomočniki za pisanje z umetno inteligenco in programska oprema, ki pomaga pri pisanju, urejanju, prepisovanju in še več
• Orodja AI za parafraziranje in povzemanje, ki bolj naravno preoblikujejo besedilo
• Klepetalni roboti AI za storitve za stranke , prodajo in druge pogovore
• Preverjevalci vsebine in plagiatorstva z umetno inteligenco skenirajo dvojnike
• Pomočniki za kodiranje AI, ki predlagajo in samodejno dokončajo kodo
• Graditelji spletnih mest z umetno inteligenco, ki zahtevajo manj ročnega dela
• Orodja AI SEO , ki optimizirajo spletne strani in vsebino
• Orodja trženja AI za ustvarjanje oglasov, e-pošte, objav v družabnih omrežjih

Kot lahko vidite, podjetja hitro sprejemajo obdelavo naravnega jezika (NLP) in umetno inteligenco, ki temelji na jeziku, za vse vrste aplikacij. Toda jezik je le ena zmožnost generativne umetne inteligence. Poleg dela z besedilom ima veliko drugih trenutnih in potencialnih primerov uporabe.

Vizualna umetnost in izboljšava

Generativni AI resnično pretresa stvari, ko gre za vizualno ustvarjalnost in izboljšavo. Z osnovnimi modeli, kot je Stable Diffusion, lahko AI zdaj ustvari edinstvene slike in umetnost samo z uporabo besedilnih pozivov. Ustvarja osupljive umetnine, realistične videoposnetke in pomoč pri urejanju fotografij. Orodja, kot sta Midjourney in Photoshop, so vodilna pri uporabi te vrste umetne inteligence.

Veliko smo pisali o najboljših orodjih AI za vizualne elemente. Tej vključujejo:

• Orodja za oblikovanje z umetno inteligenco , ki ustvarjajo logotipe, grafike, ilustracije itd
• Generatorji umetnosti z umetno inteligenco , ki ustvarjajo izvirno umetniško delo iz besedila
• Video generatorji z umetno inteligenco, ki ustvarjajo videoposnetke realističnega videza
• Izboljševalci fotografij z umetno inteligenco , ki izboljšajo kakovost, nadgradijo in spremenijo slike
• AI upscalerji slike, ki povečajo ločljivost in ostrino

Kot lahko vidite, generativna umetna inteligenca preoblikuje vse, kar je mogoče v smislu vizualne ustvarjalnosti in medijske produkcije. Aplikacije presegajo samo delo z besedilom in jezikom. AI odpira nov potencial za ustvarjanje in izboljšanje vseh vrst digitalnih medijev in vizualnih vsebin.

Generiranje zvoka in obdelava govora

Generativna umetna inteligenca spreminja tudi svet zvoka. Zdaj lahko ustvarja glasbo v katerem koli slogu, ki ga želite. Lahko pa ga uporabite kot orodje za pretvorbo besedila v govor za pretvorbo napisanih besed v naravno zveneč govor. Zaradi tega je vsebina bolj dostopna za uporabnike z okvarami vida. Na drugi strani lahko orodja za pretvorbo govora v besedilo prepišejo zvočne datoteke, zaradi česar jih je mogoče iskati in jih je lažje analizirati.

Nekatera najboljša orodja umetne inteligence, osredotočena na zvok, so:

• Orodja za ustvarjanje glasu z umetno inteligenco , ki ustvarjajo realistične glasove iz besedila
• Glasbeni ustvarjalci z umetno inteligenco, ki ustvarjajo izvirne pesmi, ritme in drugo
• Orodja AI za pretvorbo besedila v govor, ki naravno berejo besedilo na glas

Če povzamemo, generativni AI preoblikuje tisto, kar je mogoče za delo z zvokom, glasbo in govorom. Lahko sintetizira naravno zveneče glasove, edinstveno glasbo in natančno prepisuje zvok. To razširi možnosti za ustvarjanje in uporabo zvočne vsebine.

Kako deluje generativni AI?

Generativni sistemi umetne inteligence uporabljajo zapleteno računalniško tehniko, imenovano globoko učenje, za preučevanje velikih podatkovnih nizov in prepoznavanje skupnih vzorcev in ureditev. To znanje se nato uporabi za ustvarjanje novih in prepričljivih rezultatov. Modeli to dosegajo z integracijo metod strojnega učenja, znanih kot nevronske mreže. Nevronske mreže ohlapno posnemajo, kako človeški možgani sčasoma absorbirajo informacije in se iz njih učijo.

Na primer, z vnosom ogromne količine leposlovnega pisanja bi lahko generativni AI sčasoma prepoznal in poustvaril ključne komponente zgodbe – strukturo zapleta, like, teme, pripovedna orodja itd.

Generativni modeli umetne inteligence postanejo naprednejši, čim več podatkov zaužijejo in proizvedejo. Ta stalna izboljšava izhaja iz temeljnih tehnik globokega učenja in nevronske mreže. Ko ti modeli ustvarijo več vsebine, postanejo njihovi rezultati vedno bolj realistični in podobni ljudem. S ponavljajočim se učenjem sistemi krepijo jezikovno in kontekstualno zavedanje.

Če povzamemo, generativni AI izkorišča računalniške metode, kot so globoko učenje in nevronske mreže, za pridobivanje vpogledov iz velikih naborov podatkov. Ta znanja nato uporabi za ustvarjanje nove, prepričljive vsebine, ki sčasoma napreduje v kakovosti. Ta nastajajoča tehnologija veliko obeta v številnih panogah in aplikacijah.

Kako odgovorno uporabljati generativno umetno inteligenco

Generativni AI ima neverjeten potencial s svojo sposobnostjo ustvarjanja vsebine, podobne človeški. Toda moč te tehnologije odpira tudi etična vprašanja in tveganje zlorabe. Ključno je, da se teh izzivov lotimo odgovorno. To je najboljši način, da izkoristite celoten potencial generativne umetne inteligence in hkrati zmanjšate škodo. Ne glede na to, ali uporabljate potrošniška orodja umetne inteligence, gradite na podlagi širšega modela ali ustvarjate svojega, moramo vsi odigrati vlogo pri etični uporabi umetne inteligence.

Poleg usodnih napovedi o umetni inteligenci obstajajo resnična, a težko definirana tveganja, povezana z njeno uporabo.

Ni nujno, da nebo pada. Vendar moramo premišljeno razmisliti, kako to tehnologijo usmeriti v smer, ki bo koristila družbi in hkrati zaščitila pred morebitnimi slabostmi. Če želimo uživati ​​v prednostih generativne umetne inteligence, je na vseh nas, da jo uporabljamo na odgovoren in etičen način.

Inherentna tveganja in kritike

Kot vsaka zmogljiva tehnologija ima tudi generativna umetna inteligenca svoje izzive in potencialne slabosti. Velika skrb je, da ti modeli umetne inteligence sami po sebi ne preverjajo dejstev, ki jih ustvarijo. Lahko ustvarijo vsebino na podlagi netočnih ali zavajajočih podatkov, posledično pa širijo napačne informacije. Še huje, ko naredijo napako, ni vedno očitno, da so jo.

To je še posebej zaskrbljujoče za področja, kot sta novinarstvo ali akademski svet, kjer je natančnost ključnega pomena. Tudi v priložnostnem pisanju lahko umetna inteligenca "halucinira" ali si izmišljuje dejstva, zlasti ko se trudi dokončati svoj rezultat.

Drugo tveganje je pristnost vsebine. Ker postaja vsebina, ustvarjena z umetno inteligenco, vse pogostejša, se razvijajo orodja za odkrivanje umetne inteligence, ki jo označujejo. Založniki ali posamezniki, ki obsežno uporabljajo AI, bi se lahko soočili z veliko škodo za ugled, zlasti če vsebina AI ni jasno označena.

Ključno je zavedanje, da generativna umetna inteligenca nima človeške presoje. Lahko nenamerno širi dezinformacije ali plagiat. Te modele moramo uporabljati odgovorno in pregledno. Preverjanje dejstev in navajanje virov je še vedno ključnega pomena, tudi če je pri ustvarjanju vsebine vključena umetna inteligenca.

Primeri generativne umetne inteligence

Leta 2023 je priljubljenost generativne umetne inteligence eksplodirala predvsem po zaslugi prebojev, kot sta OpenAI Chat GPT in DALL-E. Zaradi hitrega napredka osnovnih tehnologij, kot je obdelava naravnega jezika, je generativna umetna inteligenca postala dostopna potrošnikom in ustvarjalcem.

Večja tehnološka podjetja so hitro skočila v vesolje, pri čemer so Google, Microsoft, Amazon, Meta in drugi v nekaj mesecih izdali lastna generativna orodja AI.

Čeprav so besedilni in slikovni modeli dobro znani, obstajajo številne vrste generativne umetne inteligence. Običajno uporabnik ponudi poziv za vodenje modela, da ustvari želeni izhod - bodisi besedilo, slike, video, glasbo ali kako drugače.

Pomembni primeri vključujejo:

• ChatGPT – jezikovni model umetne inteligence podjetja OpenAI, ki ustvarja človeško podobne besedilne odgovore na pozive.
• DALL-E 2 – tudi OpenAI, ta model ustvarja slike in umetnost iz besedilnih opisov.
• Google Bard – generativni klepetalni robot z umetno inteligenco, tekmec ChatGPT, ki ga poganja Googlov jezikovni model PaLM.
• Midjourney – Razvil ga je Midjourney Inc., tolmači pozive za ustvarjanje slik in umetnosti.
• GitHub Copilot – pomočnik za kodiranje z umetno inteligenco, ki predlaga dokončanje kode.
• Llama 2 – Metin odprtokodni jezikovni model za pogovorno umetno inteligenco, kot so chatboti.
• xAI - Novo generativno podjetje za umetno inteligenco, ki ga je ustanovil Elon Musk po odhodu iz OpenAI.

Če povzamemo, velik napredek generativne umetne inteligence omogoča nova ustvarjalna orodja in izkušnje v panogah. Toda premišljeno upravljanje ostaja bistvenega pomena, saj se aplikacije še naprej množijo.

Zavijanje

Generativni AI je več kot le tehnološki napredek; služi kot katalizator ustvarjalnosti, učinkovitosti in inovativnosti. Ko se poglobimo v njen potencial, postane očitno eno dejstvo: generativna umetna inteligenca ne oblikuje le naše prihodnosti; je že sestavni del naše sedanje realnosti.