Generatywna sztuczna inteligencja

Czym jest generatywna sztuczna inteligencja?

Generatywna sztuczna inteligencja odnosi się do podzbioru technologii sztucznej inteligencji, które mogą generować nowe treści, od tekstu i obrazów po muzykę i kod, w oparciu o uczenie się ze zbioru danych. W przeciwieństwie do modeli dyskryminacyjnych, które klasyfikują dane wejściowe w kategorie, modele generatywne mogą tworzyć nowe instancje danych przypominające oryginalny zbiór danych. Osiąga się to za pomocą złożonych algorytmów, które rejestrują podstawową dystrybucję danych, na których są trenowane. Generatywna sztuczna inteligencja działa na zasadzie rozumienia i replikowania wzorców, struktur i cech danych wejściowych, co pozwala jej generować nowatorskie wyniki, które zachowują pozory autentyczności i spójności. Modele te stanowią znaczący przełom w sztucznej inteligencji, ponieważ zmieniają rolę maszyn z pasywnych analizatorów danych na aktywnych twórców, zdolnych do innowacji i projektowania.

Rozwój generatywnej sztucznej inteligencji jest napędzany postępem w sieciach neuronowych, w szczególności technikami głębokiego uczenia się, takimi jak generatywne sieci przeciwstawne (GAN) i autoenkodery wariacyjne (VAE). Technologie te umożliwiły maszynom osiągnięcie poziomu kreatywności, który wcześniej uważano za unikalny dla ludzi. Konsekwencje generatywnej sztucznej inteligencji są rozległe i wieloaspektowe i wpływają na branże, od rozrywki po tworzenie oprogramowania. W miarę jak modele te stają się coraz bardziej wyrafinowane, rodzą się ważne pytania o naturę kreatywności, wartość treści generowanych przez maszyny w porównaniu z treściami generowanymi przez ludzi oraz względy etyczne dotyczące materiałów generowanych przez sztuczną inteligencję. Potencjał generatywnej sztucznej inteligencji w zakresie demokratyzacji tworzenia treści, personalizowania doświadczeń użytkowników i przyspieszania innowacji jest ogromny, ale wymaga również dokładnego rozważenia jej wpływu na społeczeństwo.

 

Przykłady generatywnej sztucznej inteligencji

Deepfakes: Wykorzystując sieci GAN, technologia deepfake może generować bardzo realistyczne obrazy i filmy poprzez nałożenie twarzy jednej osoby na ciało drugiej, co jest często wykorzystywane w filmach gwiazd lub do tworzenia mediów syntetycznych.

Generatory grafiki AI: narzędzia takie jak DeepArt i DeepDream firmy Google generują obrazy artystyczne, stosując cechy stylistyczne jednego obrazu do treści innego, tworząc nowe dzieła sztuki.

Generacja muzyki AI: Systemy AI, takie jak Jukebox OpenAI, mogą komponować muzykę w różnych stylach, tworząc oryginalne utwory naśladujące styl istniejących artystów lub gatunków.

Generowanie tekstu: Modele GPT-3 OpenAI i podobne mogą pisać spójny i kontekstowo odpowiedni tekst, od poezji po artykuły prasowe, poprzez przewidywanie kolejnych słów w sekwencji.

Odkrycie narkotyków: Modele generatywne mogą proponować nowe struktury molekularne potencjalnych leków, ucząc się z rozległych baz danych znanych związków chemicznych i ich właściwości.

Gry wideo: Sztuczna inteligencja może generować poziomy, postacie, a nawet całe światy gry, oferując spersonalizowane i stale zmieniające się wrażenia z gry.

Generatory głosu AI: Technologia syntetycznego głosu umożliwia tworzenie realistycznych narracji i mowy brzmiących jak konkretne osoby, co jest przydatne w przypadku asystentów osobistych i dubbingu.

Projektowanie mody AI: Sztuczna inteligencja może generować nowe projekty odzieży, ucząc się na podstawie aktualnych trendów w modzie, pomagając projektantom w inspiracji i przyspieszając proces projektowania.

Projekt architektoniczny AI: Modele generatywne pomagają architektom proponować układy i konstrukcje budynków w oparciu o ograniczenia projektowe i historyczne style architektoniczne.

Personalizacja treści: Usługi przesyłania strumieniowego wykorzystują generatywną sztuczną inteligencję do tworzenia spersonalizowanych zwiastunów i fragmentów treści dostosowanych do indywidualnych preferencji użytkownika.

Generowanie kodu AI: Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji mogą pisać funkcjonalny kod programowania, po otrzymaniu monitu w języku naturalnym, pomagając programistom w tworzeniu oprogramowania.