ChatGPT, Bing AI и Google Bard — одни из самых узнаваемых имен в мире потребительского искусственного интеллекта. У всех трех продуктов есть одна общая черта — все они являются продуктами генеративного ИИ.
Но что такое генеративный ИИ и что вызвало недавнее увлечение этим возрождающимся пространством ИИ?
Что такое генеративный ИИ?
Генеративный ИИ, сокращение от «генеративный искусственный интеллект», представляет собой тип системы ИИ, которая может генерировать уникальный или оригинальный контент, такой как текст, аудио, видео или изображения, по запросу. В отличие от некоторых традиционных систем ИИ, предназначенных для таких задач, как классификация или анализ данных, генеративный ИИ модели больше озабочены созданием новых или творческих результатов на основе инструкций, которые они данный.
Хотя генеративный ИИ может показаться новой технологией, на самом деле он существует уже несколько десятилетий. Несколько итераций и форм существовали, по крайней мере, еще в 1960-х годах. Искусственный интеллект — обширная область, а генеративный ИИ — лишь ее часть.
Один из самых увлекательных аспектов использования генеративный инструмент искусственного интеллекта, такой как ChatGPT или Google Bard AI — это способность этих инструментов генерировать контент, соответствующий вашему запросу. Вы просите ChatGPT написать стихотворение в стиле Уильяма Шекспира, и получаете что-то поразительно похожее на произведение Шекспира. Вы попросите его создать речь в стиле Дональда Трампа, и вы получите что-то, впечатляюще имитирующее тон бывшего президента США. Итак, как это возможно? Как генеративный ИИ способен совершить такой захватывающий подвиг?
Как работает генеративный ИИ
Рабочий механизм генеративной модели ИИ включает в себя сложное взаимодействие различных методов и алгоритмов глубокого обучения. Точные детали того, как работает генеративная модель, зависят от ее целей и базовой архитектуры. Например, генеративная модель для создания фрагментов аудио будет иметь другой рабочий механизм, чем тот, который предназначен для создания видео или текста.
Однако по своей сути большинство, если не все, генеративные модели работают одинаково на базовом уровне. Они учатся на большом количестве данных, фиксируют шаблоны и стили данных, а затем используют эти захваченные шаблоны для воспроизведения образцов, аналогичных тому, что они узнали в своих обучающих данных.
Вы можете думать о генеративных инструментах искусственного интеллекта как о композиторе. Представьте себе, что этот музыкальный композитор прослушал бесчисленное количество песен и изучил гармонии, мелодии, ритмы и структуры ряда музыкальных жанров. Другими словами, этот композитор обладает обширными знаниями музыкальных жанров. Обладая этими знаниями, композитор может создавать оригинальную или уникальную музыку, вдохновленную тем, что он узнал.
Так что, если они много узнали о поп-музыке, вы можете попросить их сочинить поп-песню, и у них не возникнет проблем с этим. Сочиненная музыка тогда будет выражением понимания композитором того, как должна выглядеть поп-музыка, исходя из того, что они узнали. Точно так же продукт генеративного ИИ является выражением понимания модели ИИ основных концепций, извлеченных из ее обучающих данных.
Поэтому, если вы хотите создать генеративную модель ИИ, которая генерирует изображения автомобилей, вам придется передать модели огромный набор данных изображений автомобилей. Чтобы создать впечатляющую модель, вам нужно загрузить в нее фотографии как можно большего количества марок и моделей автомобилей. При достаточном обучении алгоритм узнает, как выглядит каждая марка или модель автомобиля, и мы сможем создавать изображения практически любого автомобиля, который вы можете придумать, по запросу.
Популярные модели генеративного ИИ
Существуют сотни генеративных моделей ИИ, которые в настоящее время разрабатываются или уже внедряются на потребительском рынке ИИ. Некоторые из популярных, о которых вы должны знать, включают:
1. Генеративный предварительно обученный преобразователь (GPT)
GPT, разработанный OpenAI, является одним из самых узнаваемых имен в области генеративного ИИ. Его популярность зависит от его эффективности в качестве модели диалогового ИИ и вирусного успеха чат-бота ChatGPT, который использует GPT в качестве базовой технологии. Это большая языковая модель, предназначенная для генерации человеческого текста по запросу. Типично для любой генеративной модели ИИ, все итерации модели GPT были обучены на огромном количестве разнообразных текстовых данных.
2. Языковая модель путей (PaLM)
PaLM, экспериментальная модель большого языка от Google, представляет собой мощную генеративную модель ИИ, способную выполнять широкий спектр задач. таких задач, как творческое письмо, генерация кода, языковой перевод и ряд других текстовых задач на естественном языке. задания. Как и GPT, PaLM обучался на большом массиве текстовых данных, полученных из множества источников в Интернете. Это модель искусственного интеллекта, на которой основан искусственный интеллект Google Bard AI.
3. Модель музыкального языка (MusicLM)
MusicLM — еще одна генеративная модель искусственного интеллекта от Google. Он предназначен для создания «высококачественной» музыки из простых текстовых подсказок. Генеративная модель, обученная на тысячах часов музыки в различных жанрах, может создавать уникальную музыку, используя простые описания музыки, которые вам нужны в качестве входных данных. Если вам интересно, насколько это хорошо, вот наш обзор модели MusicLM.
4. ДАЛЛ-Э
DALL-E — это модель генерации изображений с помощью искусственного интеллекта OpenAI. предназначен для создания нескольких стилей уникальных изображений из текстовых подсказок. Это мультимодальная реализация модели GPT, обученная на многочисленных парах текст-изображение из различных источников в Интернете.
Помимо моделей генеративного ИИ, вы также найдете продукты для генеративного ИИ, такие как Midjourney, генератор изображений DALL-E, Генератор изображений Stable Diffusion, Hugging Chat и несколько других впечатляющих продуктов искусственного интеллекта на основе генеративного искусственного интеллекта. модели.
Почему популярность генеративного ИИ резко возросла?
30 ноября 2022 года генеральный директор OpenAI Сэм Альтман объявил в Твиттере о запуске ChatGPT. Несмотря на то, что он был генеральным директором OpenAI, Альтман был относительно неизвестен в более широком интернет-сообществе, и его твит прошел без особой помпы.
Пять дней спустя ChatGPT собрал свой первый миллион пользователей; это было сделано со скоростью, неслыханной для любого приложения. В конце концов он собрал еще несколько миллионов сделать ChatGPT самым быстрорастущим приложением всех времен. Хотя ChatGPT не является первым продуктом генеративного ИИ, его появление на рынке продуктов ИИ привлекло внимание общественности к генеративному ИИ больше, чем к любому другому технологическому продукту до него.
В то время как ChatGPT был острием копья в продвижении ажиотажа вокруг генеративного ИИ, он сделал это не в одиночку. 2022 год запомнится как год, когда инструменты генеративного ИИ стали массовыми. От диалоговых чат-ботов с искусственным интеллектом до генераторов кода и рисунков — во второй половине 2022 года на рынке впервые появилось несколько инструментов искусственного интеллекта, которые имели как массовую привлекательность, так и практическое повседневное применение. С этими инструментами пришла популярность лежащей в их основе технологии — генеративного ИИ.
Инструменты генеративного ИИ, такие как Bing AI, Google Bard, DALL-E, ChatGPT и Midjourney, легко вплелись в ткань нашей повседневной жизни, постоянно даря нам свои замечательные творения. Будь то увлекательные рецензии, созданные ChatGPT, или удивительно реалистичные изображения. созданный Midjourney, генеративный ИИ стал вездесущим спутником, сопровождающим нас изо дня в день. выходной. Это генезис недавней популярности генеративного ИИ.
Используйте генеративный ИИ
Популярность генеративных инструментов искусственного интеллекта не является причудой. В отличие от некоторых недавних технологических тенденций, которые набрали популярность и со временем исчезли, генеративный ИИ — это технология, которая имеет реальные практические преимущества. Поскольку эта возрождающаяся технологическая ниша проникает почти во все аспекты нашей цифровой жизни, лучше искать способы наилучшим образом использовать эту технологию, а не ломать голову над ней.