На протяжении многих лет достижения в области глубокого обучения, особенно с GAN, значительно повысили точность и разнообразие генерируемого контента. Генеративный ИИ, основанный на инновационных технологиях, таких как ChatGPT и GAN, меняет способ создания и взаимодействия с контентом. Этот блог исследует эволюцию генерирующего ИИ, от его исторических корней до его текущих возможностей и будущих перспектив.

Инновации в области ИИ и ML были неустанными, постоянно переопределяя то, что возможно, поскольку технология становится все более и более надежной. Среди множества ветвей ИИ, генеративный ИИ занял центральное место в последнее время благодаря таким инструментам, как ChatGPT, Jasper, Synthesia и т. Д., Которые произвели революцию в том, как мы создаем, проектируем, взаимодействуем и потребляем информацию.

Что такое генеративный ИИ?

Генеративный ИИ — это модели ИИ или алгоритмы, которые генерируют контент, такой как текст, фотографии, видео, код, данные или 3D-рендеринг, из огромного количества данных, на которых они обучены. Модели создают новый контент на основе данных, на которых они были обучены, что позволяет им предоставлять интеллектуальные ответы. Но вопрос всегда заключался в том, насколько они точны. Ответы основаны исключительно на том, насколько сильны данные обучения.

Ну, когда-то я смотрел видео о том, как Дэвид Чо (американский художник, музыкант и актер) уволил своего адвоката за то, что он взимал с него 600 долларов за консультацию, чтобы ответить на его юридические вопросы. Ответы, предоставленные его адвокатом, были такими же, как и ответы ChatGPT. Это может звучать очень удивительно, но в то же время меня поражает, насколько точны эти инструменты.

История генеративного ИИ

Вы можете задаться вопросом, как генеративный ИИ мог развиваться в течение последних нескольких лет. Однако генеративный ИИ не появился в последнее время, его история восходит к 1950-60-м годам, когда он был впервые представлен в чат-ботах.

Некоторые из первых генеративных моделей были известны как модели скрытого Маркова (HMM) и модели гауссовской смеси (GMM), которые были разработаны в течение 50-х годов. Для HMM одним из первых применений было распознавание речи. Производительность генеративных моделей, однако, значительно повысилась только после подъема. глубокое обучение.

Только в 2014 году, с введением генеративных состязательных сетей (GAN), тип алгоритма машинного обучения, генеративный ИИ мог создавать убедительные изображения, видео и аудио людей с точностью. С годами, когда наборы данных становятся больше, точность также улучшилась для генеративного ИИ, расширяя сферу возможностей.

Как прогрессирует генеративный ИИ

Прогресс генеративного ИИ можно отнести к достижениям в области глубокого обучения. Давайте посмотрим, как он повлиял на различные аспекты разработки контента.

Языковое поколение

Генерирующие модели ИИ Такие как ChatGPT продемонстрировали замечательные возможности в генерации интеллектуальных и релевантных почти человеческих ответов. Они были использованы для различных действий по обработке естественного языка (NLP), таких как перевод языка, обобщение и создание интеллектуально написанного контента.

Текст для генерации изображений

Генеративные состязательные сети (GAN) широко используются для синтеза изображений (генерирования искусственных изображений). Модели, такие как StyleGAN и BigGAN, продемонстрировали способность генерировать высококачественные и разнообразные изображения, просто набрав краткое описание того, что вы хотите увидеть. Однако это также вызвало много проблем из-за глубоких подделок, которые генерируются и передаются.

Поколение аудио

Значительный прогресс был достигнут в создании реалистичного и выразительного аудио, включая синтез речи и музыкальную композицию. WaveGAN и Tacotron являются примерами моделей, которые продемонстрировали улучшения в создании человекоподобного аудио.

Также доступно множество инструментов, которые превращают письменный текст в закадровый голос, что облегчает создателям контента доставку контента быстрее, однако ему может не хватать человеческих эмоций, поэтому он может быть не полезен для всех целей.

Видеосинтез

Достижения в области генерации видео включают синтез реалистичного и разнообразного видеоконтента. Технология Deepfake, несмотря на свои противоречия, является отличным примером генеративного ИИ, применяемого к видео. позволяя реалистично менять лицо и генерировать сцены. Это может быть полезно для кинофильмов и документальных фильмов.

Интерактивное и условное поколение

Генеративные модели стали более интерактивными и способными к условному генерированию.Условные GAN и модели, такие как DALL-E от OpenAI, демонстрируют способность генерировать контент на основе конкретных входов или ограничений.

Прекрасная настройка и трансферное обучение

ИИ добился многих успехов в тонкой настройке обученных моделей ИИ для конкретных задач, уменьшив потребность в обширных данных обучения. Это привело к более эффективному и эффективному использованию генеративных моделей, несмотря на их применение.

Этические и безопасные соображения

По мере того, как генеративный ИИ продолжает расти, все больше внимания уделяется этическим соображениям и потенциальному неправильному использованию этих технологий. Необходимо разработать надлежащие руководящие принципы и политику, которые минимизируют неправильное использование. Многие организации работают над руководящими принципами и политиками для обеспечения ответственного развития и развертывания.

Будущее генеративного ИИ

Честно говоря, мы все еще находимся на начальных этапах изучения того, что может сделать генеративный ИИ. Это факт, что генеративный ИИ не вышел на уровень, чтобы полностью имитировать поведение человека, особенно эмоциональный аспект.

Это может занять некоторое время, однако в будущем он станет более персонализированным и станет более похожим на человека. Мы определенно можем видеть роль ИИ-гена, просачивающегося во все отраслевые вертикали и становящегося неотъемлемой частью повседневной деятельности многих предприятий.

На фронте программных приложений мы обязательно увидим, что циклы разработки становятся короче, а время выхода на рынок ускоряется. Это будет связано с тем, что разработчикам не придется развиваться с нуля, а дизайнерам не придется проектировать с нуля. Даже когда дело доходит до видеоигр, на создание сред уходит много времени, а с генеративным ИИ вы сможете быстрее генерировать эти окружающие среды, что также ускоряет время выхода на рынок.

Ген ИИ будущего сможет глубже понять такие факторы, как человеческая психология и процесс их творчества, что позволит им создавать более глубокий и привлекательный контент. GPT4 от OpenAI, Mistral, Llama 2 от Meta и другие сделали значительные успехи в моделях большого языка (или мультимодальных возможностях). Эти модели эволюционировали из традиционных функций одного режима, которые генерировали одиночные результаты.

Поскольку платформы, такие как Google Cloud, Vertex AI, продолжают поддерживать эти инновации, понимание и понимание этого вопроса не прекращается. Что такое Vertex AI Это становится важным для организаций, стремящихся принять динамические и масштабируемые решения ИИ.

В будущем мы можем увидеть языковые модели, включающие и смешивающие различные типы данных, такие как изображения, язык и аудио. Из-за этих видов переходов ИИ станет гораздо более динамичным и сплоченным.

Читайте больше: Как генеративный ИИ может помочь в разработке приложений?

В будущем возможности безграничны, и генеративный ИИ может стать разрушителем во многих отраслях промышленности. Свяжитесь с нами, чтобы узнать, как MindInventory может помочь вам использовать преимущества. AI и ML для предоставления исключительных продуктов и услуг.