Co to jest generatywna sztuczna inteligencja? Tak, wszyscy zadają dziś to samo pytanie. Od 2020 roku wydatki na generatywną sztuczną inteligencję wzrosły o 425 procent, osiągając ponad 2 miliardy dolarów. Niektóre z najbardziej znanych obecnie zastosowań generatywnej sztucznej inteligencji dotyczą uczenia maszynowego. Dane szkoleniowe można wykorzystać do generowania nowych treści, takich jak zdjęcia, filmy, a nawet tekst przy użyciu tej metody.
ChatGPT, DALL-E 2 i Bing AI to tylko niektóre z dobrze znanych narzędzi do generatywnej sztucznej inteligencji.
Co to jest generatywna sztuczna inteligencja?
Zamiast jedynie analizować i kategoryzować istniejące dane, dyscyplina generatywnej sztucznej inteligencji (AI) próbuje generować nowe dane od podstaw. Ogólna sztuczna inteligencja (AI) opisuje systemy uczenia maszynowego, które mogą tworzyć nowe znaczenie z wcześniej istniejących danych. ChatGPT, GPT-3.5, DALL-E, MidJourney, Jasper i Stable Diffusion należą do najlepszych generatywnych narzędzi sztucznej inteligencji, wraz z Alpha Code firmy DeepMind (GoogleLab).
Jaka będzie najważniejsza technologia w ciągu najbliższych 50 lat?
Emad uważa, że to generatywna sztuczna inteligencja. Myślę, że to technologia odwracania wieku. Co myślisz? pic.twitter.com/ZLBBu65fkX
— Peter H. Diamandis, MD (@PeterDiamandis) 8 lutego 2023 r
Generatywna sztuczna inteligencja odnosi się do technologii, która pozwala na tworzenie nowych informacji z istniejących źródeł, takich jak tekst, pliki audio i zdjęcia (AI). Aby odtworzyć dane wejściowe, komputery mogą teraz wykorzystywać generatywną sztuczną inteligencję do identyfikacji podstawowego wzorca.
Istnieją 3 generatywne techniki sztucznej inteligencji:
- Generatywne sieci kontradyktoryjne (GAN): Dwie oddzielne sieci neuronowe — „generator” i „dyskryminator” — tworzą sieć GAN. Te sieci neuronowe konkurują ze sobą, aby znaleźć szczęśliwe medium.
- Transformatory: Korzystając z modeli ludzkiego poznania, transformatory, takie jak GPT-3, LaMDA i Wu-Dao, mogą określić względne znaczenie różnych części wejściowego zbioru danych. Są szkoleni w rozpoznawaniu języka i obrazów, uczeni tworzenia nowych z dużych baz danych i uczeni klasyfikowania istniejących.
- Autokodery wariacyjne: Koder konwertuje dane wejściowe na skompresowany kod, którego następnie używa dekoder do przywrócenia oryginalnych danych.
Znaczenie generatywnych narzędzi AI
Potencjał maszyn do tworzenia rzeczy, które są zarówno rozsądne, jak i estetyczne, dopiero teraz wkracza w fazę rozwoju. Z definicji generatywna sztuczna inteligencja odnosi się do przypadków, w których komputer generuje coś nowego, zamiast analizować istniejący.
Technologie generatywnej sztucznej inteligencji szybko postępują w kierunku szybszego i bardziej opłacalnego niż to, co ludzie mogą wygenerować ręcznie, aw niektórych przypadkach nawet przewyższają to, co sami produkują. Media społecznościowe, gry wideo, reklama, architektura, programowanie komputerowe, projektowanie graficzne, rozwój produktów, prawo, marketing i sprzedaż to tylko niektóre z dziedzin dojrzałych do innowacji. Jednak generatywna sztuczna inteligencja może pozwolić na ulepszoną, przyspieszoną i bardziej opłacalną produkcję w różnych sektorach konsumenckich. Wynika to z faktu, że niektóre zadania mogą zostać całkowicie zastąpione przez sztuczną inteligencję, podczas gdy inne bardziej skorzystałyby na ścisłej iteracyjnej pętli twórczej między ludźmi a maszynami. Potencjał generatywnej sztucznej inteligencji do zmniejszenia krańcowych kosztów pracy twórczej i intelektualnej do zera jest ekscytujący, ponieważ może doprowadzić do ogromnego wzrostu produkcji na pracownika, PKB i ceny akcji.
Wiele osób otrzymuje dobre pieniądze za pracę opartą na wiedzy i pracę twórczą, które generatywna sztuczna inteligencja ma nadzieję udoskonalić. Wykorzystanie generatywnej sztucznej inteligencji może zwiększyć produktywność i innowacyjność w niektórych dziedzinach o co najmniej 10%. Oznacza to, że poprawiają się pod każdym względem, w tym szybkością, wydajnością i możliwościami. W rezultacie wartość ekonomiczna stworzona przez generatywną sztuczną inteligencję może sięgać bilionów dolarów.
Generatywne aplikacje AI
Dziedzina generatywnej sztucznej inteligencji (AI) szybko się rozwija i obecnie obejmuje wiele zastosowań. Zdjęcia, długie teksty, e-maile, posty w sieciach społecznościowych, nagrania audio, dane strukturalne, a nawet kod źródłowy to tylko niektóre z rodzajów informacji, które mogą przetwarzać. Dodatkowo mogą tworzyć oryginalne materiały, tłumaczyć, odpowiadać na pytania, przeprowadzać analizę nastrojów, streszczać, a nawet kręcić krótkie filmy. Firmy mogą wiele zyskać na przyjęciu tych uniwersalnych silników treści. Obecnie niektóre z najczęstszych zastosowań generatywnej sztucznej inteligencji znajdują się w kontekstach marketingowych. Przyszłe zastosowania generatywnej sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej i naukach przyrodniczych mogą obejmować wykrywanie chorób i identyfikację potencjalnych terapii.
Na razie rozważ następujące przykłady generatywnej sztucznej inteligencji w akcji, z którymi możesz się spotkać:
- Kopiowanie
- Asystenci pisania
- Generowanie kodu
- Pokolenie sztuki
- Hazard
- Reklamy w mediach
- Projekt
- Portale społecznościowe
Najlepsze generatywne narzędzia AI
Omówiliśmy już niektóre z najlepszych generatywnych narzędzi sztucznej inteligencji:
- sztuczna inteligencja hodowcy sztuki
- Sztuczna inteligencja Binga
- Sztuczna inteligencja Google Bard
- ChatGPT
- Google MusicLM AI
- Tom AI
- StarryAI
- sztuczna inteligencja szynszyli
- Sztuczna inteligencja Uberduck
- Wehikuł czasu AI MyHeritage
- Sztuczna inteligencja Meta Galactica
- Make-A-Video Meta AI
- Wombo Sen
- DALL-E 2
- Generator grafiki Stable Difusion AI
Generatywne obrazy AI
Większość z wyżej wymienionych rozwiązań Generative AI koncentruje się na wytwarzaniu nowych obrazów. Narzędzia sztucznej inteligencji, które mogą generować grafikę w dwóch, trzech, a nawet czterech wymiarach, wymagają wprowadzenia tekstu jako punktu wyjścia. Spójrz na te próbki zdjęć wygenerowanych przez sztuczną inteligencję:
Jednym z przykładów imponujących wyników, jakie może osiągnąć generatywna sztuczna inteligencja, jest tworzenie fotorealistycznych przedstawień ludzi. Zobacz poniżej próbkę generatywnej sztucznej inteligencji, która może z łatwością uchodzić za fotografię.
Tworzenie awatarów to powszechne zastosowanie sztucznej inteligencji w dziedzinie generowania obrazów. TikTok to jedna z najczęściej używanych platform do udostępniania przypadków generatywnej sztucznej inteligencji.
@dawnaiapp Nazwa aplikacji to Dawn AI
#tendencja #dawnai
Techniki generatywnej sztucznej inteligencji ułatwiają wcielenie się w dowolną postać historyczną, czy to astronautę, szlachcica z XIX wieku, średniowiecznego rycerza czy faraona starożytnego Egiptu.
Generatywne obrazy AI to nie jedyne przykłady sztucznej inteligencji. Czy wiesz, że OkCupid testuje pytania dopasowujące generowane przez ChatGPT? W miarę ulepszania generatywnej sztucznej inteligencji do listy będą dodawane nowe przykłady.
Source: Czym jest generatywna sztuczna inteligencja i dlaczego jest ważna?
