გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი

რა არის გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი?

გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი ეხება ხელოვნური ინტელექტის ტექნოლოგიების ქვეჯგუფს, რომელსაც შეუძლია ახალი შინაარსის გენერირება, ტექსტიდან და სურათებიდან მუსიკამდე და კოდამდე, მონაცემთა ნაკრებიდან სწავლის საფუძველზე. დისკრიმინაციული მოდელებისგან განსხვავებით, რომლებიც შეყვანის მონაცემებს კატეგორიებად ანაწილებენ, გენერაციულ მოდელებს შეუძლიათ შექმნან მონაცემთა ახალი შემთხვევები, რომლებიც წააგავს თავდაპირველ მონაცემთა ბაზას. ეს მიიღწევა რთული ალგორითმების მეშვეობით, რომლებიც ასახავს იმ მონაცემთა განაწილებას, რომლებზეც ისინი სწავლობენ. გენერაციული AI მუშაობს შეყვანის მონაცემების შაბლონების, სტრუქტურებისა და მახასიათებლების გაგებისა და რეპლიკაციის პრინციპზე, რაც საშუალებას აძლევს მას შექმნას ახალი შედეგები, რომლებიც ინარჩუნებენ ავთენტურობას და თანმიმდევრულობას. ეს მოდელები მნიშვნელოვანი გარღვევაა ხელოვნური ინტელექტის სფეროში, რადგან ისინი ცვლის მანქანების როლს მონაცემთა პასიური ანალიზატორებიდან აქტიურ შემქმნელებზე, რომლებსაც შეუძლიათ ინოვაციებისა და დიზაინის შექმნა.

გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის განვითარებას ხელი შეუწყო ნერვულ ქსელებში მიღწევებით, განსაკუთრებით ღრმა სწავლის ტექნიკით, როგორიცაა Generative Adversarial Networks (GANs) და Variational Autoencoders (VAEs). ამ ტექნოლოგიებმა მანქანებს საშუალება მისცა მიაღწიონ კრეატიულობის დონეს, რომელიც ადრე ითვლებოდა, რომ უნიკალური იყო ადამიანებისთვის. გენერაციული AI-ის შედეგები ფართო და მრავალმხრივია, რაც გავლენას ახდენს ინდუსტრიებზე გართობიდან პროგრამული უზრუნველყოფის შემუშავებამდე. რაც უფრო დახვეწილი ხდება ეს მოდელები, ისინი აჩენენ მნიშვნელოვან კითხვებს კრეატიულობის ბუნების, მანქანით გენერირებული კონტენტის ღირებულების და ადამიანის მიერ გენერირებული მასალის ეთიკური მოსაზრებების შესახებ. გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის პოტენციალი კონტენტის შექმნის დემოკრატიზაციის, მომხმარებლის გამოცდილების პერსონალიზაციისა და ინოვაციების დაჩქარების მიზნით უზარმაზარია, მაგრამ ის ასევე მოითხოვს საზოგადოებაზე მისი გავლენის ფრთხილად განხილვას.

 

გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის მაგალითები

Deepfakes: GAN-ების გამოყენებით ღრმა Fake ტექნოლოგიას შეუძლია წარმოქმნას უაღრესად რეალისტური სურათები და ვიდეოები ერთი ადამიანის სახის სხეულზე გადატანით, რომელიც ხშირად გამოიყენება ცნობილი ადამიანების ვიდეოებში ან სინთეზური მედიის შესაქმნელად.

AI ხელოვნების გენერატორები: ინსტრუმენტები, როგორიცაა DeepArt და Google-ის DeepDream, ქმნიან მხატვრულ სურათებს ერთი სურათის სტილისტური მახასიათებლების მეორის შინაარსზე გამოყენებით და ხელოვნების ახალ ნიმუშებს ქმნიან.

AI მუსიკალური თაობა: ხელოვნური ინტელექტის სისტემებს, როგორიცაა OpenAI's Jukebox, შეუძლიათ შექმნან მუსიკა სხვადასხვა სტილში, აწარმოონ ორიგინალური სიმღერები, რომლებიც მიბაძავს არსებული შემსრულებლების ან ჟანრების სტილს.

ტექსტის გენერაცია: OpenAI-ს GPT-3-ს და მსგავს მოდელებს შეუძლიათ დაწერონ თანმიმდევრული და კონტექსტური შესაბამისი ტექსტი, დაწყებული პოეზიიდან ახალი ამბების სტატიებამდე, შემდეგი სიტყვების თანმიმდევრობით წინასწარმეტყველებით.

ნარკოტიკების აღმოჩენა: გენერაციულ მოდელებს შეუძლიათ შემოგვთავაზონ ახალი მოლეკულური სტრუქტურები პოტენციური წამლებისთვის ცნობილი ქიმიური ნაერთების და მათი თვისებების ფართო მონაცემთა ბაზებიდან შესწავლით.

ვიდეო თამაშები: AI-ს შეუძლია შექმნას დონეები, პერსონაჟები და მთელი თამაშის სამყაროც კი, რაც გთავაზობთ პერსონალიზებულ და მუდმივად ცვალებად სათამაშო გამოცდილებას.

AI ხმის გენერატორები: სინთეზურ ხმის ტექნოლოგიას შეუძლია შექმნას რეალისტური ხმები და მეტყველება, რომელიც ჟღერს კონკრეტულ პიროვნების მსგავსი, სასარგებლო პერსონალურ ასისტენტებსა და დუბლირებაში.

AI მოდის დიზაინი: AI-ს შეუძლია ტანსაცმლის ახალი დიზაინის გენერირება მოდის მიმდინარე ტენდენციებზე სწავლით, დიზაინერების შთაგონებით და დიზაინის პროცესის დაჩქარებით.

AI არქიტექტურული დიზაინი: გენერაციული მოდელები ეხმარებიან არქიტექტორებს შენობების განლაგებისა და სტრუქტურების შეთავაზებით, დიზაინის შეზღუდვებზე და ისტორიულ არქიტექტურულ სტილზე დაყრდნობით.

შინაარსის პერსონალიზაცია: სტრიმინგის სერვისები იყენებენ გენერაციულ AI-ს, რათა შექმნან პერსონალიზებული თრეილერები და კონტენტის ფრაგმენტები, რომლებიც მორგებულია მომხმარებლის ინდივიდუალურ პრეფერენციებზე.

AI კოდების გენერაცია: AI-ზე მომუშავე ინსტრუმენტებს შეუძლიათ დაწერონ ფუნქციონალური პროგრამირების კოდი, ბუნებრივი ენის მოთხოვნის მიცემით, რაც ეხმარება დეველოპერებს პროგრამული უზრუნველყოფის შექმნაში.