Kas yra generatyvinis dirbtinis intelektas?

Kas yra generatyvinis dirbtinis intelektas?

Generatyvinis dirbtinis intelektas – tai dirbtinio intelekto technologija, kuri leidžia kurti įvairių tipų turinį, įskaitant tekstą, vaizdus, garso įrašus ir sintetinius duomenis. Pastaruoju metu dėl generatyvinio dirbtinio intelekto kilo didelis šurmulys dėl naujų naudotojo sąsajų paprastumo, leidžiančio per kelias sekundes sukurti aukštos kokybės tekstą, grafiką ir vaizdo įrašus.

Pažymėtina, kad ši technologija nėra visiškai nauja. Generatyvinis dirbtinis intelektas buvo pradėtas naudoti dar XX a. septintajame dešimtmetyje pokalbių robotuose. Tačiau tik 2014 m., pradėjus naudoti GAN – mašininio mokymosi algoritmo tipą – generatyvinis DI galėjo sukurti įtikinamai autentiškus tikrų žmonių vaizdus, vaizdo ir garso įrašus.

Viena vertus, dėl šių naujai įgytų galimybių atsivėrė tokios galimybės kaip geresnis filmų dubliavimas ir turtingas mokomasis turinys. Tačiau tai taip pat sukėlė susirūpinimą dėl taip vadinamų „deep fake“ klastočių – skaitmeniniu būdu suklastotų vaizdų ar vaizdo įrašų – ir žalingų kibernetinio saugumo atakų prieš įmones, įskaitant nusikaltimus, kuriais realiai imituojamas konkrečios įmonės darbuotojas ar vadovas.

Generatyvinio dirbtinio intelekto paplitimui labai svarbūs dar du naujausi pasiekimai, kurie bus išsamiau aptarti toliau: transformatoriai ir su jais sukurti pažangūs kalbos modeliai.

Transformatoriai ir didieji kalbos modeliai

Transformatoriai yra mašininio mokymosi rūšis, kuri leido tyrėjams mokyti vis didesnius modelius, iš anksto nežymint visų duomenų. Todėl naujus modelius buvo galima mokyti iš milijardų teksto puslapių, o tai leido gauti išsamesnius atsakymus. Be to, transformatoriai atskleidė naują sąvoką, vadinamą dėmesiu, kuri leido modeliams sekti žodžių ryšius puslapiuose, skyriuose ir knygose, o ne tik atskiruose sakiniuose. Ir ne tik žodžių: transformatoriai taip pat galėjo panaudoti savo gebėjimą sekti ryšius analizuojant kodus, baltymus, chemines medžiagas ir DNR.

Sparti (LLM – large language models) vadinamųjų didžiųjų kalbos modelių su milijardais ar net trilijonais parametrų, pažanga atvėrė naują erą, kurioje generatyviniai dirbtinio intelekto modeliai gali rašyti įdomų tekstą, piešti foto realistinius vaizdus ir net kurti šiek tiek linksmus serialus. Be to daugialypės terpės dirbtinio intelekto inovacijos leidžia kurti turinį įvairių tipų medijose, įskaitant tekstą, grafiką ir vaizdo įrašus. Tuo grindžiamos tokios priemonės kaip “Dall-E”, kurios automatiškai kuria vaizdus iš tekstinio aprašymo arba generuoja tekstines antraštes iš vaizdų.

Nepaisant šių pasiekimų, vis dar tik pradedame naudoti generatyvinį dirbtinį intelektą įskaitomam tekstui ir foto realistinei ir stilizuotai grafikai kurti. Ankstyvosios realizacijos turėjo problemų dėl atsakymų tikslumo ir šališkumo. Vis dėlto iki šiol padaryta pažanga rodo, kad šio tipo dirbtiniam intelektui būdingos galimybės gali iš esmės pakeisti verslą. Ateityje ši technologija galėtų padėti rašyti kodus, kurti naujus vaistus, kurti produktus, pertvarkyti verslo procesus ir transformuoti tiekimo grandines.

Dirbtinio intelekto evoliucija

Kaip veikia generatyvinis dirbtinis intelektas?

Generatyvinis dirbtinis intelektas pradedamas nuo užklausos, kuri gali būti teksto, paveikslėlio, vaizdo įrašo, dizaino, muzikos natų ar bet kokios kitos įvesties, kurią dirbtinio intelekto sistema gali apdoroti, pavidalo. Įvairūs AI algoritmai, reaguodami į užklausą, sukuria naują turinį. Turinį gali sudaryti esė, problemų sprendimai arba tikroviškos klastotės, sukurtos iš asmens nuotraukų ar garso įrašų.

Ankstyvosios generatyvinio dirbtinio intelekto versijos reikalavo pateikti duomenis per API arba atlikti kitokį sudėtingą procesą. Kūrėjai turėjo susipažinti su specialiais įrankiais ir rašyti programas tokiomis kalbomis kaip Python.

Dabar generatyvinio dirbtinio intelekto pionieriai kuria geresnę naudotojų patirtį, leidžiančią apibūdinti užklausą paprasta kalba. Po pirminio atsakymo taip pat galite patobulinti rezultatus, pateikdami papildomus prašymus AI patobulinti teksto stilių, toną ir kitus elementus, kuriuos norite, kad atspindėtų sugeneruotas turinys.

Generatyviniai dirbtinio intelekto modeliai

Generatyviniai dirbtinio intelekto modeliai sujungia įvairius dirbtinio intelekto algoritmus turiniui atvaizduoti ir apdoroti. Pavyzdžiui, teksto generavimui įvairūs natūralios kalbos apdorojimo metodai transformuoja neapdorotus simbolius (pvz., raides, skyrybos ženklus ir žodžius) į sakinius, kalbos dalis, esybes ir veiksmus, kurie pateikiami kaip vektoriai naudojant įvairius kodavimo metodus. Panašiai vaizdai transformuojami į įvairius vaizdinius elementus, kurie taip pat išreiškiami vektoriais.

Kai kūrėjai nustato būdą, kaip atvaizduoti pasaulį, jie taiko tam tikrą neuronų tinklą, kad, reaguodami į užklausą ar raginimą, sukurtų naują turinį. Tokie metodai, kaip GAN ir VAE (variaciniai autoenkoderiai) – neuroniniai tinklai su dekoderiu ir koderiu – tinka generuoti tikroviškus žmonių veidus, sintetinius duomenis dirbtinio intelekto mokymui ar net konkrečių žmonių atvaizdus.

Naujausia pažanga transformatorių srityje, pavyzdžiui, “Google” dvikrypčio kodavimo iš transformatorių (BERT), “OpenAI”, „GPT“ ir “Google AlphaFold”, taip pat leido sukurti neuroninius tinklus, kurie gali ne tik koduoti kalbą, vaizdus ir baltymus, bet ir kurti naują turinį.

Kaip neuroniniai tinklai keičia generatyvinį DI?

Nuo pat pirmųjų dirbtinio intelekto atsiradimo dienų tyrėjai kuria dirbtinio intelekto ir kitas programinio turinio kūrimo priemones. Pirmieji metodai, vadinami taisyklėmis grindžiamomis sistemomis, o vėliau – ekspertinėmis sistemomis, atsakymams ar duomenų rinkiniams generuoti naudojo aiškiai parengtas taisykles.

Neuroniniai tinklai, kurie šiandien yra daugelio dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi programų pagrindas, apvertė šią problemą. Sukurti taip, kad imituotų žmogaus smegenų darbą, neuroniniai tinklai “mokosi” taisyklių ieškodami modelių esamuose duomenų rinkiniuose.

XX a. šeštajame ir septintajame dešimtmetyje sukurtus pirmuosius neuroninius tinklus ribojo skaičiavimo galios trūkumas ir maži duomenų rinkiniai. Tik 2000-ųjų viduryje atsiradus dideliems duomenų kiekiams ir patobulėjus kompiuterių techninei įrangai, neuroniniai tinklai tapo praktiškai pritaikomi turinio kūrimui.

Ši sritis paspartėjo, kai mokslininkai rado būdą, kaip priversti neuroninius tinklus lygiagrečiai veikti grafikos procesoriuose (GPU), kurie buvo naudojami kompiuterinių žaidimų pramonėje vaizdo žaidimams atvaizduoti. Per pastarąjį dešimtmetį sukurti nauji mašininio mokymosi metodai, įskaitant minėtus generatyvinius priešpriešos tinklus ir transformerius, sudarė sąlygas pastarųjų metų nuostabiai pažangai dirbtinio intelekto kuriamo turinio srityje.

Kas yra “Dall-E”, “ChatGPT” ir “Bard”?

“ChatGPT”, “Dall-E” ir “Bard” yra populiarios generatyvinės dirbtinio intelekto sąsajos.

Dall-E apmokyta naudoti didelį vaizdų ir su jais susijusių tekstinių aprašymų duomenų rinkinį, yra daugiamodalės dirbtinio intelekto programos, kuri nustato sąsajas įvairiose medijose, pvz., vaizdo, teksto ir garso, pavyzdys. Šiuo atveju ji sieja žodžių reikšmę su vaizdo elementais. Ji buvo sukurta naudojant 2021 m. ” OpenAI” GPT įgyvendinimą. Antroji, pajėgesnė “Dall-E 2” versija buvo išleista 2022 m. Ji leidžia naudotojams generuoti vaizdus įvairiais stiliais, kuriuos lemia naudotojo užuominos.

ChatGPT. 2022 m. lapkritį pasaulį užkariavęs dirbtinio intelekto pokalbių robotas buvo sukurtas remiantis “OpenAI” GPT-3.5 įgyvendinimu.

OpenAI suteikė galimybę bendrauti ir tikslinti tekstinius atsakymus per pokalbių sąsają su interaktyviu grįžtamuoju ryšiu. Ankstesnės GPT versijos buvo pasiekiamos tik per API. GPT-4 buvo išleista 2023 m. kovo 14 d. ChatGPT į savo rezultatus įtraukia pokalbio su naudotoju istoriją, imituodama tikrą pokalbį. Po neįtikėtino naujosios GPT sąsajos populiarumo “Microsoft” paskelbė apie naujas dideles investicijas į “OpenAI” ir integravo GPT versiją į savo “Bing” paieškos variklį.

Kokie yra “ChatGPT” ir “Bard” skirtumai?

Bard. “Google” buvo dar viena ankstyvoji lyderė, pradėjusi taikyti transformuojančius dirbtinio intelekto metodus, skirtus kalbai, baltymams ir kitų tipų turiniui apdoroti. Kai kuriuos iš šių modelių ji atvirai suteikė tyrėjams. Tačiau ji niekada nepaskelbė viešos šių modelių sąsajos.

“Microsoft” sprendimas įdiegti GPT į “Bing” paskatino “Google” skubiai pateikti rinkai viešai prieinamą pokalbių robotą ” Google Bard”, sukurtą naudojant lengvą LaMDA šeimos didelių kalbos modelių šeimos versiją. Skubiai debiutavus “Bard”, “Google” patyrė didelį akcijų kainos nuosmukį, nes kalbos modelis neteisingai nurodė, kad James Webb’o teleskopas pirmasis atrado planetą svetimoje Saulės sistemoje. Tuo tarpu “Microsoft” ir “ChatGPT” įgyvendintos programos taip pat iš dalies prarado savo populiarumą dėl netikslių rezultatų ir nepastovaus elgesio. Po to “Google” pristatė naują “Bard” versiją, sukurtą naudojant pažangiausią LLM PaLM 2, kuri leidžia “Bard” efektyviau ir vaizdingiau reaguoti į naudotojų užklausas.

Kokie yra generatyvinio DI naudojimo atvejai?

Generatyvinis dirbtinis intelektas gali kurti beveik bet kokį turinį. Ši technologija tampa vis prieinamesnė įvairiems naudotojams dėl pažangiausių pasiekimų, tokių kaip GPT, kuriuos galima pritaikyti įvairioms reikmėms. Kai kurie iš generatyvinio dirbtinio intelekto naudojimo atvejų yra šie:

• Pokalbių robotų diegimas klientų aptarnavimo ir techninės pagalbos srityje.
• Giluminių klastočių naudojimas imituojant žmones ar net konkrečius asmenis.
• Geresnis filmų ir mokomojo turinio dubliavimas įvairiomis kalbomis.
• Atsakymų į el. laiškus, pažinčių profilių, gyvenimo aprašymų ir kursinių darbų rašymas.
• Kurti tam tikro stiliaus fotorealistinį meną.
• Produktų demonstravimo vaizdo įrašų tobulinimas.
• Naujų vaistų junginių bandymai.
• Fizinių produktų ir pastatų projektavimas.
• Naujų lustų dizaino optimizavimas.
• Muzikos rašymas tam tikru stiliumi ar tonu.

Kokia generatyvinio dirbtinio intelekto nauda?

Generatyvinis dirbtinis intelektas gali būti plačiai taikomas daugelyje verslo sričių. Jis gali padėti lengviau interpretuoti ir suprasti esamą turinį bei automatiškai kurti naują turinį. Kūrėjai tiria būdus, kaip generatyvinis DI gali patobulinti darbo eigą, kad būtų galima pasinaudoti šios technologijos privalumais. Kai kurie iš galimų generatyvinio dirbtinio intelekto diegimo privalumų yra šie:

• Rankinio turinio rašymo proceso automatizavimas.
• Sumažinti pastangas atsakant į el. laiškus.
• Atsakymų į konkrečias technines užklausas gerinimas.
• Kurti tikroviškus žmonių atvaizdus.
• Sudėtingos informacijos apibendrinimas į nuoseklų pasakojimą.
• Supaprastinti turinio kūrimo procesą tam tikru stiliumi.

Kokie yra generatyvinio dirbtinio intelekto apribojimai?

Ankstyvasis generatyvinio dirbtinio intelekto diegimas akivaizdžiai iliustruoja daugybę jo apribojimų. Kai kurie generatyvinio dirbtinio intelekto iššūkiai kyla dėl konkrečių metodų, taikomų konkrečiais naudojimo atvejais. Pavyzdžiui, sudėtingos temos santrauką lengviau skaityti nei paaiškinimą, kuriame pateikiami įvairūs šaltiniai, pagrindžiantys pagrindinius dalykus.

Štai keletas apribojimų, į kuriuos reikia atsižvelgti diegiant arba naudojant generatyvinio dirbtinio intelekto programėlę:

• Jame ne visada nustatomas turinio šaltinis.
• Gali būti sudėtinga įvertinti pirminių šaltinių šališkumą.
• Realistiškai skambantis turinys apsunkina netikslios informacijos atpažinimą.
• Gali būti sunku suprasti, kaip prisitaikyti prie naujų aplinkybių.
• Rezultatai gali užgožti šališkumą, išankstinį nusistatymą ir neapykantą.

Kokių problemų kelia generatyvinis dirbtinis intelektas?

Generatyvinio dirbtinio intelekto plėtra taip pat kelia įvairių rūpesčių. Jie susiję su rezultatų kokybe, piktnaudžiavimo galimybėmis bei galimybe sužlugdyti esamus verslo modelius. Štai keletas konkrečių probleminių klausimų, kylančių dėl dabartinio generatyvinio DI:

• Gali būti pateikiama netiksli ir klaidinanti informacija.
• Sunku pasitikėti nežinant informacijos šaltinio ir kilmės.
• Gali paskatinti naujų rūšių plagijavimą, kai nepaisoma turinio kūrėjų ir originalaus turinio autorių teisių.
• Gali stipriai paveikti esamus verslo modelius, pagrįstus optimizavimu paieškos sistemoms ir reklama.
• Palengvina netikrų naujienų kūrimą.
• Gali apsimesti žmonėmis, kad būtų galima vykdyti veiksmingesnes socialinės inžinerijos kibernetines atakas.

Generatyvinio dirbtinio intelekto diegimas susijęs ne tik su technologijomis. Įmonės taip pat turi atsižvelgti į jo poveikį žmonėms ir procesams.

Kokie yra generatyvinio dirbtinio intelekto įrankiai?

Keletas populiarių AI turinio generatorių, kuriuos verta ištirti, yra šie:

• Teksto generavimo įrankiai yra šie: GPT, “Jasper”, “AI-Writer” ir “Lex”.
• Vaizdų kūrimo įrankiai yra “Dall-E 2”, “Midjourney” ir “Stable Diffusion”.
• Muzikos generavimo įrankiai yra “Amper”, “Dadabots” ir “MuseNet”.
• Kodo kūrimo įrankiai yra “CodeStarter”, “Codex”, ” GitHub Copilot”ir “Tabnine”.
• Balso sintezės įrankiai yra “Descript”, “Listnr” ir “Podcast.ai”.
• Tarp dirbtinio intelekto lustų projektavimo įrankių bendrovių yra “Synopsys”, “Cadence”, “Google” ir “Nvidia”.

Generatyvinio DI naudojimo atvejai pagal pramonės šakas

Naujosios generatyvinės dirbtinio intelekto technologijos kartais apibūdinamos kaip bendrosios paskirties technologijos, panašios į garo energiją, elektrą ir kompiuteriją, nes jos gali daryti didelį poveikį daugeliui pramonės šakų ir naudojimo atvejų. Būtina nepamiršti, kad, kaip ir ankstesnėms bendrosios paskirties technologijoms, dažnai prireikdavo dešimtmečių, kol žmonės rasdavo geriausią būdą, kaip organizuoti darbo procesus, kad būtų galima pasinaudoti naujuoju metodu, o ne pagreitinti nedideles esamų darbo procesų dalis. Štai keletas būdų, kaip generatyvinio dirbtinio intelekto taikymas galėtų paveikti įvairias pramonės šakas:

• Finansų sektorius gali stebėti sandorius atsižvelgdamas į asmens istoriją ir kurti geresnes sukčiavimo aptikimo sistemas.
• Teisės įmonės gali naudoti generatyvinį dirbtinį intelektą sutartims kurti ir aiškinti, įrodymams analizuoti ir argumentams siūlyti.
• Kino ir žiniasklaidos bendrovės gali naudoti generatyvinį dirbtinį intelektą, kad ekonomiškiau kurtų turinį ir verstų jį į kitas kalbas pačių aktorių balsais.
• Medicinos pramonė gali naudoti generatyvinį dirbtinį intelektą, kad veiksmingiau nustatytų perspektyvius vaistus.
• Architektūros įmonės gali naudoti generatyvinį dirbtinį intelektą, kad greičiau sukurtų ir pritaikytų prototipus.
• Žaidimų bendrovės gali naudoti generatyvinį dirbtinį intelektą žaidimų turiniui ir lygiams kurti.

Etika ir šališkumas generatyviniame dirbtiniame intelekte

Nepaisant to, kad naujosios generatyvinės dirbtinio intelekto priemonės yra daug žadančios, jos tuo pačius atveria daug problemų susijusių su pateikiamu duomenų tikslumu, patikimumu, šališkumu ir plagijavimu. Visa tai dirbtinio intelekto etikos klausimai, kuriuos išspręsti greičiausiai prireiks ne vienerių metų. Nė viena iš šių problemų nėra itin nauja dirbtinio intelekto srityje. Pavyzdžiui, 2016 m. “Microsoft” pirmąjį pokalbių robotą, pavadintą “Tay”, teko išjungti po to, kai jis ėmė skleisti kurstytojišką retoriką socialiniame tinkle “Twitter”.

Nauja tai, kad generatyvinio dirbtinio intelekto sukurtas turinys iš pat pradžių skamba nuosekliai. Tačiau šis į žmogaus kalbą panašus nuoseklumo derinys nėra žmogaus intelekto sinonimas, ir šiuo metu labai diskutuojama, ar generatyvinius dirbtinio intelekto modelius galima išmokyti mąstyti. Vienas “Google” inžinierius netgi buvo atleistas iš darbo po to, kai viešai pareiškė, kad bendrovės generatyvinio dirbtinio intelekto programa “Kalbos modeliai dialogo programoms” (Language Models for Dialog Applications, LaMDA) yra protinga.

Dėl įtikinamo generatyvinio dirbtinio intelekto turinio tikroviškumo kyla nauja dirbtinio intelekto rizika. Dėl jo sunkiau aptikti dirbtinio intelekto generuojamą turinį ir, dar svarbiau, sunkiau nustatyti, kas jame yra negerai. Tai gali būti didelė problema, kai pasikliaujame generatyvinio DI rezultatais rašant kodą arba teikiant medicinines konsultacijas. Daugelis generatyvinio DI rezultatų nėra skaidrūs, todėl sunku nustatyti, ar, pavyzdžiui, jie nepažeidžia autorių teisių arba ar yra kitų problemų su pirminiais šaltiniais, iš kurių gauti rezultatai. Jei nežinote, kaip dirbtinis intelektas priėjo prie išvados, negalite samprotauti, kodėl ji gali būti klaidinga.

Generatyvinis dirbtinis intelektas ir dirbtinis intelektas

Generatyvinis dirbtinis intelektas kuria naują turinį, pokalbių atsakymus, dizainą, sintetinius duomenis arba gilumines klastotes. Kita vertus, tradicinis dirbtinis intelektas daugiausia dėmesio skiria dėsningumams aptikti, sprendimams priimti, analitikai tobulinti, duomenims klasifikuoti ir sukčiavimui nustatyti.

Kaip minėta, generatyviniame dirbtiniame intelekte dažnai naudojami neuroninių tinklų metodai, pavyzdžiui, transformatoriai, GAN ir VAE. Kitų rūšių dirbtinis intelektas naudoja tokius metodus, kaip konvoliuciniai neuroniniai tinklai, pasikartojantys neuroniniai tinklai ir mokymasis naudojant pastiprinimą.

Generatyvinis dirbtinis intelektas dažnai prasideda nuo raginimo, kuriuo naudotojas arba duomenų šaltinis pateikia pradinę užklausą arba duomenų rinkinį, pagal kurį generuojamas turinys. Tai gali būti kartotinis procesas, kurio metu tiriami turinio variantai. Tradiciniai dirbtinio intelekto algoritmai apdoroja naujus duomenis, kad gautų paprastą rezultatą.

Generatyvinio dirbtinio intelekto istorija

XX a. septintajame dešimtmetyje Josepho Weizenbaumo sukurtas pokalbių robotas “Eliza” buvo vienas pirmųjų generatyvinio dirbtinio intelekto pavyzdžių. Šiose ankstyvosiose realizacijose buvo naudojamas taisyklėmis pagrįstas metodas, kuris netapo sėkmingu dėl žodyno, konteksto trūkumo ir pernelyg didelio pasikliovimo šablonais. Ankstyvuosius pokalbių robotus taip pat buvo sunku pritaikyti ir išplėsti.

Ši sritis atgimė po 2010 m., kai buvo pasiekta pažanga neuroninių tinklų ir gilaus mokymosi srityje, kuri leido automatiškai išmokti analizuoti esamą tekstą, klasifikuoti vaizdo elementus ir transkribuoti garsą.

2014 m. Ianas Goodfellow pristatė GAN. Šis gilaus mokymosi metodas suteikė naują požiūrį, kaip organizuoti konkuruojančius neuroninius tinklus, kad būtų galima generuoti ir vertinti turinio variantus. Jais buvo galima generuoti tikroviškus žmonių atvaizdus, balsus, muziką ir tekstą. Tai paskatino susidomėjimą ir baimę, kaip generatyvinis dirbtinis intelektas gali būti naudojamas kuriant tikroviškas “gilias kląstotes” vaizdo įrašuose apsimetančius tikrais balsais ir žmonėmis.

Nuo to laiko kitų neuroninių tinklų metodų ir architektūrų pažanga padėjo išplėsti generatyvinio dirbtinio intelekto galimybes. Šie metodai apima VAE, ilgalaikę trumpalaikę atmintį, transformatorius, difuzijos modelius ir neuroninius spinduliavimo laukus.

Geriausia generatyvinio DI naudojimo praktika

Geriausia generatyvinio dirbtinio intelekto naudojimo praktika skirsis priklausomai nuo sąlygų, darbo eigos ir norimų tikslų. Vis dėlto dirbant su generatyviniu dirbtiniu intelektu svarbu atsižvelgti į esminius veiksnius, tokius kaip tikslumas, skaidrumas ir naudojimo paprastumas. Toliau nurodyta praktika padeda pasiekti šiuos veiksnius:

• Aiškiai paženklinkite visą generatyvinį dirbtinio intelekto turinį naudotojams ir vartotojams.
• Patikrinti sukurto turinio tikslumą, jei reikia, naudojant pirminius šaltinius.
• Apsvarstykite, kaip šališkumas gali būti įtrauktas į sukurtus dirbtinio intelekto rezultatus.
• Naudodami kitus įrankius, du kart patikrinkite dirbtinio intelekto sukurto kodo ir turinio kokybę.
• Sužinokite apie kiekvieno generatyvinio dirbtinio intelekto įrankio privalumus ir trūkumus.
• Susipažinkite su dažniausiai pasitaikančiomis rezultatų klaidų formomis ir jas apeikite.

Generatyvinio dirbtinio intelekto ateitis

Neįtikėtina “ChatGPT” sėkmė parodė koks perspektyvus gali būti generatyvinis dirbtinis intelektas savo plačiu pritaikomumu. Be abejo jis taip pat atskleidė kai kuriuos sunkumus, susijusius su saugiu ir atsakingu šios technologijos diegimu. Tačiau šios ankstyvosios įgyvendinimo problemos paskatino kurti naujus įrankius, skirtus aptikti dirbtinio intelekto sukurtą tekstą, vaizdus ir vaizdo įrašus. Pramonė ir visuomenė taip pat sukurs geresnes informacijos kilmės stebėjimo priemones, kad būtų sukurtas patikimesnis dirbtinis intelektas.

Be to, patobulinus dirbtinio intelekto kūrimo platformas, ateityje bus sparčiau atliekami moksliniai tyrimai ir kuriami geresni teksto, vaizdų, vaizdo įrašų, 3D turinio, vaistų, tiekimo grandinių, logistikos ir verslo procesų generatyviniai dirbtinio intelekto pajėgumai. Kad ir kokios geros būtų šios naujos vienkartinės priemonės, didžiausią generatyvinio AI poveikį turės šių galimybių tiesioginis įdiegimas į jau naudojamų priemonių versijas.

Gramatikos analizės įrankiai tik tobulės. Dizaino įrankiai sklandžiai įtrauks daugiau naudingų rekomendacijų tiesiai į darbo eigą. Mokymo įrankiai galės automatiškai nustatyti geriausią praktiką vienoje organizacijos dalyje, kad padėtų efektyviau mokyti kitus. Ir tai tik nedidelė dalis būdų, kaip generatyvinis dirbtinis intelektas pakeis mūsų darbą.

Generatyvinis dirbtinis intelektas įsilies į daugelį verslo funkcijų.

DUK apie generatyvinį dirbtinį intelektą

Toliau pateikiama keleta dažniausiai užduodamų klausimų apie generatyvinį dirbtinį intelektą.

Kas sukūrė generatyvinį dirbtinį intelektą?

• Josephas Weizenbaumas 1960-aisiais sukūrė pirmąjį generatyvinį dirbtinį intelektą kaip pokalbių roboto “Eliza” dalį.
• 2014 m. Ianas Goodfellow pademonstravo generatyvinius priešpriešos tinklus, skirtus tikroviškai atrodantiems ir skambantiems žmonėms generuoti.
• Vėlesni “Open AI” ir “Google” atlikti LLM tyrimai sukėlė entuziazmą, kuris išsivystė į tokias priemones kaip “ChatGPT”, “Google Bard” ir “Dall-E”.

Kaip generatyvinis DI galėtų pakeisti darbo vietas?

Generatyvinis dirbtinis intelektas gali pakeisti įvairias darbo vietas, įskaitant šias:

• Produktų aprašymų rašymas.
• Rinkodaros kopijų kūrimas.
• Žiniatinklio turinio kūrimas.
• Inicijuoti interaktyvią pardavimų veiklą.
• Atsakymai į klientų klausimus.
• Grafikos tinklalapiams kūrimas.

Kai kurios įmonės ieškos galimybių, kur įmanoma, pakeisti žmones, o kitos naudosis generatyviniu dirbtiniu intelektu, kad papildytų ir patobulintų esamą darbo jėgą.

Kaip sukurti generatyvinį dirbtinio intelekto modelį?

Generatyvinis dirbtinio intelekto modelis pradedamas nuo to, kad efektyviai užkoduojamas to, ką norite generuoti, atvaizdavimas. Pavyzdžiui, teksto generatyvinis dirbtinio intelekto modelis gali būti pradedamas ieškant būdo, kaip atvaizduoti žodžius kaip vektorius, apibūdinančius žodžių, dažnai vartojamų tame pačiame sakinyje arba reiškiančių panašius dalykus, panašumą.

Naujausia LLM tyrimų pažanga padėjo pramonei pritaikyti tą patį procesą vaizdų, garsų, baltymų, DNR, DNR, vaistų ir 3D dizaino modeliams atvaizduoti. Šis generatyvinis dirbtinio intelekto modelis suteikia veiksmingą būdą atvaizduoti norimą turinio tipą ir efektyviai iteruoti naudingus variantus.

Kaip apmokyti generatyvinį dirbtinio intelekto modelį?

Generatyvinį dirbtinio intelekto modelį reikia apmokyti konkrečiam naudojimo atvejui. Naujausia pažanga LLM srityje yra idealus atspirties taškas, leidžiantis pritaikyti programas įvairiems naudojimo atvejams. Pavyzdžiui, populiarusis GPT modelis, sukurtas OpenAI, buvo naudojamas tekstui rašyti, kodui generuoti ir vaizdams kurti pagal parašytus aprašymus.

Mokymas apima modelio parametrų derinimą skirtingiems naudojimo atvejams ir rezultatų tikslinimą pagal tam tikrą mokymo duomenų rinkinį. Pavyzdžiui, skambučių centras gali apmokyti pokalbių robotą pagal tai, kokius klausimus aptarnavimo agentai gauna iš įvairių tipų klientų ir kokius atsakymus į juos pateikia aptarnavimo agentai. Paveikslėlius generuojanti programa, skirtingai nuo teksto, gali pradėti nuo etikečių, apibūdinančių paveikslėlių turinį ir stilių, kad būtų galima apmokyti modelį generuoti naujus paveikslėlius.

Kaip generatyvinis dirbtinis intelektas keičia kūrybinį darbą?

Generatyvinis dirbtinis intelektas žada padėti kūrybingiems darbuotojams ištirti idėjų variantus. Menininkai gali pradėti nuo pagrindinės dizaino koncepcijos, o paskui tyrinėti jos variantus. Pramonės dizaineriai galėtų tyrinėti produktų variantus. Architektai galėtų tyrinėti įvairius pastatų išdėstymus ir juos vizualizuoti kaip pradinį tašką tolesniam tobulinimui.

Tai taip pat galėtų padėti demokratizuoti kai kuriuos kūrybinio darbo aspektus. Pavyzdžiui, verslo naudotojai galėtų tyrinėti produktų rinkodaros vaizdus naudodami tekstinius aprašymus. Jie galėtų toliau tobulinti šiuos rezultatus naudodami paprastas komandas ar pasiūlymus.

Kas toliau laukia generatyvinio dirbtinio intelekto?

“ChatGPT” gebėjimas generuoti į žmogų panašų tekstą sukėlė didelį susidomėjimą generatyvinio dirbtinio intelekto galimybėmis. Jis taip pat atskleidė daugybę problemų ir iššūkių.

Artimiausiu metu daugiausia dėmesio bus skiriama naudotojo patirčiai ir darbo eigai gerinti naudojant generatyvinius dirbtinio intelekto įrankius. Taip pat bus labai svarbu didinti pasitikėjimą generatyvinio dirbtinio intelekto rezultatais.

Daugelis įmonių taip pat pritaikys generatyvinį dirbtinį intelektą savo duomenims, kad padėtų pagerinti prekės ženklo kūrimą ir komunikaciją. Programavimo komandos naudosis generatyviniu dirbtiniu intelektu, kad įdiegtų konkrečios įmonės geriausią praktiką, kaip rašyti ir formatuoti aiškesnį ir nuoseklesnį kodą.

Pardavėjai integruos generatyvinio dirbtinio intelekto galimybes į savo papildomus įrankius, kad supaprastintų turinio kūrimo darbo eigą. Tai skatins inovacijas, kaip šios naujos galimybės gali padidinti produktyvumą.

Generatyvinis dirbtinis intelektas taip pat galėtų būti svarbus įvairiais duomenų apdorojimo, transformavimo, ženklinimo ir tikrinimo aspektais, kurie yra papildytos analitikos darbo eigos dalis. Semantinio žiniatinklio taikomosiose programose generatyvinis DI galėtų būti naudojamas automatiškai atvaizduoti vidines taksonomijas, apibūdinančias darbo įgūdžius, įvairias taksonomijas įgūdžių mokymo ir įdarbinimo svetainėse. Panašiai verslo komandos naudos šiuos modelius trečiųjų šalių duomenims transformuoti ir ženklinti, kad galėtų atlikti sudėtingesnius rizikos vertinimus ir naudotis galimybių analizės galimybėmis.

Ateityje generatyviniai dirbtinio intelekto modeliai bus pritaikyti 3D modeliavimui, gaminių projektavimui, vaistų kūrimui, skaitmeniniams dvyniams, tiekimo grandinėms ir verslo procesams. Tai leis lengviau generuoti naujų produktų idėjas, eksperimentuoti su įvairiais organizaciniais modeliais ir nagrinėti įvairias verslo idėjas.

Kokie yra generatyviniai natūralios kalbos apdorojimo modeliai?

Kai kurie generatyviniai natūralios kalbos apdorojimo modeliai yra šie:

• Carnegie Mellon universiteto XLNet
• “OpenAI” GPT (Generative Pre-trained Transformer)
• “Google” ALBERTAS (“A Lite” BERT)
• “Google” BERT
• “Google” LaMDA

Ar kada nors dirbtinis intelektas įgis sąmonę?

Kai kurie dirbtinio intelekto šalininkai mano, kad generatyvinis dirbtinis intelektas yra esminis žingsnis bendrosios paskirties dirbtinio intelekto ir net sąmonės link. Vienas ankstyvasis “Google” pokalbių roboto LaMDA bandytojas net sukėlė sąmyšį, kai viešai pareiškė, kad jis yra sąmoningas. Tada jis buvo atleistas iš bendrovės.

1993 m. amerikiečių mokslinės fantastikos rašytojas ir kompiuterių mokslininkas Vernoras Vinge’as teigė, kad po 30 metų turėsime technologinių galimybių sukurti “antžmogišką intelektą” – dirbtinį intelektą, kuris bus protingesnis už žmogų – ir po to žmonijos era baigsis. AI pradininkas Ray Kurzweilas tokį “singuliarumą” numatė 2045 m.

Daugelis kitų dirbtinio intelekto specialistų mano, kad tai gali būti daug toliau. Robotų pradininkas Rodney Brooksas prognozavo, kad dirbtinis intelektas per savo gyvenimą neįgis šešiamečio vaiko jausmingumo, tačiau iki 2048 m. gali atrodyti toks pat protingas ir atidus kaip šuo.

Reziume

• Generatyvinis dirbtinis intelektas yra dirbtinio intelekto tipas, kuris gali kurti naują turinį, pvz., tekstą, vaizdus ir garsą.
• Generatyvinis DI yra pagrįstas idėja, kad kompiuteris gali būti apmokytas kurti naują turinį, analizuojant esamą turinį. Pavyzdžiui sistema gali būti apmokyta kurti tekstą, analizuojant didžiulį teksto duomenų rinkinį. Kartą apmokyta, sistema gali generuoti naują tekstą, kuris yra panašus į tekstą, kuriuo ji buvo apmokyta.
• Generatyvinis DI vis dar yra savo vystymosi pradžioje, tačiau jau buvo naudojamas kuriant įvairų turinį, įskaitant tekstus, vaizdus ir garsą. Pavyzdžiui buvo naudojamas generuoti tekstus, kurių yra neįmanoma atskirti nuo žmogaus sukurtų tekstų. DI taip pat buvo naudojamas generuoti vaizdus, kurie yra realistiški ir patrauklūs.
• Generatyvinis dirbtinis intelektas turi potencialą revolucionizuoti daugybę pramonės šakų. Pavyzdžiui gali būti naudojamas generuoti naujus produktus ir paslaugas, kurti naujas reklamas ir kurti naujus meno kūrinius. Taip pat gali būti naudojamas kurti naujus mokymo ir medicinos diagnostikos metodus.
• Generatyvinis dirbtinis intelektas yra galingas įrankis, kuris turi potencialą pakeisti pasaulį. Tačiau taip pat gali būti naudojamas blogiems tikslams, pvz., dezinformacijai skleisti ar klastotėms kurti. Todėl labai svarbu atsakingai naudoti generatyvinį DI ir užtikrinti, kad jis būtų naudojamas tik geroms idėjoms skleisti.
• Štai keletas konkrečių pavyzdžių, kaip generatyvinis DI jau yra naudojamas dabar:
• Teksto generavimas: pvz., reklamai, turinio kūrimui ir žurnalistikai.
• Vaizdų generavimas: pvz., produktų demonstravimui, meno kūrinių kūrimui ir reklamai.
• Garso generavimas: pvz., muzikos kūrimui, animacijai ir žaidimams.
• Medicinos diagnostika: pvz. rentgeno vaizdų analizė ir ligų diagnostika.
• Mokymas: gali kurti naujus mokymo metodus, kurie gali padėti studentams geriau mokytis.

Turinys parengtas pagal Techtarget.com informaciją.