Potpolje umjetne inteligencije koje se fokusira na stvaranje novih podataka ili sadržaja zovemo “GAI -generativna AI” a razlikuje se od analitičke AI po tome što više ne služi samo za analizu postojećih podataka, već kreira novi i originalni sadržaj.
Koristeći velike jezične modele (LLM – large language models) u generiranju modeliranja, računala analiziraju i kreiraju smislene podatke ili sadržaj kao što su slike, glazba ili tekst, učenjem uzoraka iz postojećih skupova podataka.
Mnogi algoritmi umjetne inteligencije koriste se za klasificiranje, organiziranje ili rasuđivanje podataka. Generativni algoritmi stvaraju podatke koristeći modele svijeta za sintetiziranje slika, zvukova i videa koji često izgledaju sve realističnije. Algoritmi počinju s modelima kakav svijet mora biti, a zatim stvaraju simulirani svijet koji odgovara modelu.
Kao primjere možemo istaknuti OpenAI – GPT i DALL-E, Stability AI – Stable Diffusion, Midjourney.
Ne proizvode svi generativni algoritmi sadržaj. Neki se algoritmi koriste u korisničkim sučeljima za poboljšanje zaslona ili korisničkih sučelja. U mnogim primjenama tehnike pomažu, a ne zauzimaju središnje mjesto.
Generativna umjetna inteligencija (GAI) je vrsta umjetne inteligencije koja može stvoriti široku paletu podataka, kao što su slike, video, audio, tekst i 3D modeli. To čini učenjem uzoraka iz postojećih podataka, zatim korištenjem tog znanja za generiranje novih i jedinstvenih rezultata. GAI je sposoban proizvesti vrlo realističan i složen sadržaj koji oponaša ljudsku kreativnost, što ga čini vrijednim alatom za mnoge industrije kao što su igre, zabava i dizajn proizvoda. Nedavna otkrića u tom području, kao što su GPT (Generative Pre-trained Transformer) i Midjourney, značajno su unaprijedila mogućnosti GAI. Ova su poboljšanja otvorila nove mogućnosti korištenja GAI za rješavanje složenih problema, stvaranje umjetničkih djela, pa čak i pomoć u znanstvenom istraživanju.
MOĆ GENERATIVNE AI
Generativna umjetna inteligencija doista je osvojila svijet, revolucionirajući način na koji komuniciramo, radimo i inoviramo. ChatGPT, sa svojih 100 milijuna korisnika, predstavlja dokaz brzog usvajanja i širokog utjecaja ove vrhunske tehnologije. Njegovo stabilno širenje i popularnost samo pojačavaju njegov transformativni potencijal. Čak i u svojim ranim fazama, generativna umjetna inteligencija već oblikuje budućnost u raznim domenama, a njezin će utjecaj na naše živote eksponencijalno rasti. Prihvaćanje ove moćne tehnologije otvorit će vrata nezamislivim mogućnostima, otvarajući novu eru kreativnosti, učinkovitosti i napretka.
GENERIRANJE TEKSTA
Generiranje teksta uključuje korištenje modela strojnog učenja za generiranje novog teksta na temelju uzoraka naučenih iz postojećih tekstualnih podataka. Modeli koji se koriste za generiranje teksta mogu biti Markovljevi lanci, rekurentne neuronske mreže (RNN), a u novije vrijeme i transformeri, koji su revolucionirali ovo područje zbog svog produženog raspona pozornosti. Generiranje teksta ima brojne primjene u području obrade prirodnog jezika, chatbota i stvaranja sadržaja.
GENERIRANJE SLIKA
Generiranje slika je proces korištenja algoritama dubokog učenja kao što su VAE, GAN i odnedavno Stable Diffusion, za stvaranje novih slika koje su vizualno slične slikama iz stvarnog svijeta. Generiranje slika može se koristiti za povećanje podataka kako bi se poboljšala izvedba modela strojnog učenja, kao i za stvaranje umjetnosti, generiranje slika proizvoda i više.
GENERIRANJE VIDEOZAPISA I GOVORA
Generiranje videozapisa uključuje metode dubokog učenja kao što su GAN i Video Diffusion za generiranje novih videozapisa predviđanjem okvira na temelju prethodnih okvira. Generiranje videozapisa se može koristiti u raznim područjima, kao što su zabava, sportska analiza i autonomna vožnja. Generiranje videozapisa se često može vidjeti u upotrebi s generiranjem govora. Modeli koji se koriste za generiranje govora mogu se pokretati pomoću transformera. Generiranje govora se može koristiti u pretvaranju teksta u govor, virtualnim pomoćnicima i kloniranju glasa.
NADOGRADNJA PODATAKA
Nadogradnja podataka je proces generiranja novih podataka za obuku primjenom različitih transformacija slike kao što su okretanje, obrezivanje, rotiranje i podrhtavanje boja. Cilj je povećati raznolikost podataka o obuci i izbjeći prekomjerno opremanje, što može dovesti do boljih performansi modela strojnog učenja.
Generative AI ima raznolik raspon aplikacija koje nadilaze tekst, video, sliku, generiranje govora i povećanje podataka. Može se koristiti za stvaranje glazbe, razvoj igara, zdravstvenu skrb i još mnogo toga. U zdravstvu, generativna umjetna inteligencija može pomoći u stvaranju sintetičkih medicinskih podataka za obuku modela strojnog učenja, razvoj novih kandidata za lijekove i dizajn kliničkih ispitivanja. Ovo su samo neki od primjera mnogih mogućnosti za generativnu umjetnu inteligenciju, a kako tehnologija napreduje, možemo očekivati da će se pojaviti više aplikacija
Pročitajte više na stranicama Sequoiacap, Venturebeat, UI.com