This is the Trace Id: 164af10625fa28a785a1a06ebbd8359c
Põhisisu juurde
Microsoft AI

Mis on genereeriv tehisintellekt?

Uurige, kuidas genereeriv tehisintellekt loob olemasolevate andmete põhjal õpimustreid.
Lugege lisateavet
Hallide juustega naine hoiab käes tahvelarvutit.

Kuidas tehisintellekt töötab?

Tehisintellekt sai alguse lihtsatest reeglitest, mida arvutid pidid täpselt järgima. See arenes edasi masinõppeks, mis võimaldas süsteemidel andmetest õppida. Täna automatiseerib tehisintellekt ülesandeid, analüüsib andmeid ja lahendab eri valdkondades keerulisi probleeme.

Mida genereeriv tehisintellekt teeb?

Kui tavapärane TI analüüsib tavaliselt andmeid mustrite leidmiseks, siis genereeriv tehisintellekt töötab teisiti – see loob uusi andmeid. Genereeriva tehisintellekti sügavam mõistmine aitab organisatsioonidel tehnoloogiat edukalt kasutusele võtta.

Järgmiste reeglite asemel uurib genereeriv tehisintellekt koolitusandmete alusstruktuuri ja kasutab uue sisu genereerimiseks täiustatud masinõpet. Nii on võimalik luua uusi väljundeid, mis on kooskõlas õpituga.

Genereeriv tehisintellekt teeb järgmist.
  • See loob olemasolevate andmete mustrite põhjal uut sisu nagu tekst, pildid ja videod.
  • See õpib keerukaid struktuure, analüüsides suuri andmekomplekte andmetes olevate seoste mõistmiseks.
  • See kohaneb ja täiustub aja jooksul ning õpib pidevalt uutest andmetest ja muudab selle väljundid täpsemaks.

Uurige kolme genereeriva tehisintellekti liiki

Genereerivad vastandvõrgud (GAN)

Genereeriv tehisintellekt koosneb kahest võrgust: generaatorist ja eristajast, mis on omavahel konkurentsis. Generaator loob võltsandmeid, samas kui eristaja hindab neid võrdluses tegelike andmetega. Eesmärk on, et generaator toodaks andmeid, mis on reaalsetest andmetest eristamatud.
  • Generaator: loob treeningandmete põhjal sünteetilisi andmeid.
  • Eraldaja: hindab andmeid ja annab generaatorile tagasisidet.

GAN-i näited
  • Deepfake-tehnoloogia: GAN-id saavad luua tõelisi videoid või pilte, õppides näoliigutusi ja ilmeid. Kuid need rakendused tekitavad eetilisi probleeme.
  • Piltide süntees: valdkondades nagu mood või mängud loovad GAN-id kvaliteetseid pilte tootedisaini või tegelaste loomise jaoks.
  • Koostööl põhinevad kunstitööriistad: teatud platvormid võimaldavad inimestel luua uusi kunstiteoseid või realistlikke portreesid, kombineerides olemasolevaid pilte GAN-tehnoloogia abil.

Variatsioonilised automaatkooderid (VAE)

Variatsioonilised autokodeerijad (VAE) on mudelid, mis vähendavad andmete mahtu nii, et olulised osad säilivad. Seejärel loovad need selle vähendatud esituse põhjal uusi andmeid. VAE-sid kasutatakse tavaliselt sellisteks ülesanneteks nagu:
  • Andmete tihendamine: tihendab tõhusalt suuri andmekogumeid lihtsamaks salvestamiseks ja töötlemiseks.
  • Piltide müravähendus: parandab madala eraldusvõimega või müraste piltide kvaliteeti, genereerides selgemad versioonid.
  • Meditsiiniline pildistamine: täiustab MRI- ja CT-skaneeringu pilte, pakkudes diagnoosimiseks selgemaid visuaale.

Transformerid

Muundurid on loomuliku keele töötluses populaarne arhitektuur ja põhineb keelemudelitel, nagu GPT-3. Need mudelid ennustavad teksti genereerimiseks konteksti põhjal lause järgmist sõna. Need toimivad järgmiste meetodite abil:
  • Tähelepanumehhanismid: transformerid kasutavad enesetähelepanu, et kaaluda iga sõna tähtsust lauses.
  • Keele mõistmine: transformerid haaravad konteksti ja sõnadevahelisi seoseid täpse teksti genereerimiseks.

Transformeri rakendused
  • Sisu genereerimine: kirjutab artikleid, aruandeid ja muid loomingulise sisu vorme mudelitega nagu GPT-3.
  • Keeletõlge: tõlgib teksti ühest keelest teise suure täpsusega.
  • Vestlusbotid: pakub reaalajas inimlaadseid vastuseid rakendustele nagu klienditugi.
Tehisintellekti otsuste lühiülevaade – pilt
Tehisintellekti otsuste lühiülevaade

Hankige 2025. aasta tehisintellekti otsuste lühiülevaade

Lugege Microsofti ja tehisintellektivaldkonna juhtivate ekspertide seisukohti, mis aitavad paremini mõista, kuidas tehisintellektiplatvormile üleminekut hallata.
Hankige aruanne

Mida saab genereeriv tehisintellekt teha?

Tervishoid

Genereeriv tehisintellekt muudab tervishoidu, kujundades ümber uute ravimite väljatöötamist ja ravi isikupärastamist üksikutele patsientidele.

  • Ravimite avastamine: TI-mudelid võivad soovitada potentsiaalseid ravimiühendeid, analüüsides miljoneid andmepunkte bioloogilistest uuringutest. See TI-põhine lähenemine vähendab oluliselt aega, mis kulub paljulubavate ravimite tuvastamiseks, aidates ettevõtetel liikuda kontseptsioonist kliiniliste uuringuteni kiiremini.
  • Isikupärastatud meditsiin: genereeriva tehisintellekti mudelid analüüsivad patsiendi andmeid – sealhulgas geneetikat, elustiili ja haiguslugu –, et luua kohandatud raviplaane. TI aitab arstidel teha teadlikumaid otsuseid, mis on kooskõlas patsiendi konkreetsete vajadustega. Tehisintellektipõhised lahendused, nagu Dragon Ambient eXperience (DAX) Copilot, aitavad arstidel tehisintellektipõhise märkmekooste abiga tõhusamalt töötada.

Rahandus

Finantsvaldkonnas kasutatakse genereerivat tehisintellekti riskide haldamiseks ja pettuste tuvastamiseks. See aitab pankadel ja finantsasutustel töötada turvalisemalt ja tõhusamalt.

  • Riskihindamine: TI-mudelid simuleerivad erinevaid turustsenaariume, et ennustada potentsiaalseid tulemusi. Simuleerides tuhandeid turutingimusi, aitab TI pangal ette näha võimalikke finantsriske ja kohandada strateegiaid vastavalt.
  • Pettuste tuvastamine: genereeriva tehisintellekti mudelid tuvastavad pettusega seotud tehinguid, märgates finantsandmetes ebatavalisi mustreid. Pangad saavad kasutada TI-d miljardite tehingute reaalajas jälgimiseks ja analüüsimiseks, märgistades kahtlased tegevused ja genereerides hoiatusi ebaregulaarsete mustrite leidmisel. TI aitab ennetada pettusi enne nende eskaleerumist, säästes olulisi kulusid ja kaitstes klientide kontosid.
  • Optimeeritud finantsprotsessid: tööriistad nagu Microsoft 365 Copilot rahandusele võivad aidata parandada tõhusust, rakendades TI-d töömahukatele protsessidele nagu nõuete kogumine ning lepingute ja arvete andmehõive.

Tootmine

Tootmisvaldkonnas on genereeriv tehisintellekt toonud murrangu tootmisprotsessidesse ja kvaliteedikontrolli. See viib tõhusamate operatsioonide ja kvaliteetsemate toodeteni.

  • Ennustav hooldus: TI-mudelid analüüsivad masinate andmeid, et ennustada, millal hooldust vaja on. Tuvastades potentsiaalsed probleemid enne rikete tekkimist, aitab TI vähendada seisakuid ja pikendada seadmete eluiga.
  • Kvaliteedikontroll: genereeriva tehisintellekti süsteemid kontrollivad tooteid defektide suhtes, analüüsides pilte ja anduriandmeid. See tagab, et turule jõuavad ainult kvaliteetsed tooted, vähendades jäätmeid ja parandades kliendirahulolu.

Jaemüük

Jaekaubandussektoris parandab genereeriv tehisintellekt kliendikogemusi ja aitab optimeerida varude haldamist, et jaemüüjad saaksid klientide nõudmisi tõhusamalt ja tulemuslikumalt täita.

  • Isikupärastatud soovitused: TI-mudelid analüüsivad kliendiandmeid, et pakkuda isikupärastatud tootesoovitusi. Mõistes individuaalseid eelistusi, aitab TI jaemüüjatel pakkuda asjakohasemaid tooteid, suurendades müüki ja kliendilojaalsust.
  • Varude optimeerimine: genereeriv tehisintellekt ennustab toodete nõudlust, aidates jaemüüjatel oma varusid tõhusamalt hallata. Tagades populaarsete toodete pideva olemasolu ja vähendades vähem populaarsete toodete liigset varu, aitab TI jaemüüjatel minimeerida kulusid ja maksimeerida kasumit.

Haridus

Genereeriv tehisintellekt võib aidata muuta õpetamis- ja õppimismeetodeid, pakkudes õpilastele kohandatud haridust.
 
  • Isikupärastatud õpe: TI-mudelid analüüsivad õpilaste sooritusandmeid, et luua kohandatud õppeplaane. Tuvastades valdkonnad, kus õpilased vajavad järeleaitamist, pakub TI õpetajatele sihipärast tuge, parandades õpilaste tulemusi.
  • Automatiseeritud hindamine: genereeriv tehisintellekti süsteemid hindavad ülesandeid ja eksameid, analüüsides õpilaste vastuseid. See vähendab õpetajate töökoormust ja annab õpilastele kiiremat tagasisidet, võimaldades neil kiiremini õppida ja areneda.

Sisu loomine

Genereeriv tehisintellekt pakub rikkalikult uusi tööriistu ja võimalusi kunstnikele laias valikus loomingulistes valdkondades.
  • Kirjutamine: kirjanikud saavad koostada artikleid, blogipostitusi või isegi täispikki romaane TI-tööriistadega. Sisuloojad saavad automatiseerida igavaid ülesandeid nagu teabe kokkuvõtmine või kavandite tegemine. See võimaldab neil keskenduda kirjutamise üksikasjalikumatele ja loomingulisematele osadele.
  • Muusika: muusikud saavad lisada teatud sätteid või žanre, et luua uusi laule. Seejärel saavad nad kasutada TI loodud meloodiaid inspiratsioonina või alusena rohkema muusika loomiseks.
  • Fotograafia: fotograafid saavad täiustada ja redigeerida fotosid genereeriva tehisintellekti tööriistadega, mis loovad uusi pilte. Nad saavad muuta valgustust ja värve ning isegi luua uusi pilte olemasolevate põhjal.
  • Videograafia: videograafid saavad luua eriefekte, toota realistlikke animatsioone ja luua terveid videostseene nullist, muutes töötlusprotsessi tõhusamaks ja loomingulisemaks.
  • Kunst: kunstnikud saavad teha koostööd genereeriva tehisintellektiga, et luua täiesti ainulaadseid teoseid, mis nihutavad traditsioonilise loovuse piire. TI võib pakkuda uusi stiile ja kontseptsioone, andes kunstnikele värskeid vaatenurki ja uuenduslikke ideid.

Loomingulise valdkonna hüved
  • Suurenenud eksperimenteerimine: kunstnikud saavad kiiresti koostada oma töö variatsioone, et uurida erinevaid stiile või lähenemisviise.
  • Koostööl põhinev loomine: loojad töötavad koos TI-ga kui koostöötööriistaga, saades abi ajurünnakute ja muude mustandite koostamise ülesannetega.
  • Kiirus: loojad saavad kasutada TI-d protsesside nagu muusika komponeerimine või kirjaliku sisu koostamine kiirendamiseks, vähendades oluliselt tootmisaega.
  • Juurdepääsetavus: automatiseerides sisu loomise keerulisi aspekte, saavad piiratud ressursside või tehniliste oskustega loojad teha kvaliteetset tööd.
  • Eksperimenteerimine: kunstnikud saavad katsetada uute ideede ja laadidega ilma traditsiooniliste meetodite piiranguteta.
  • Koostöö: TI võib toimida loomingulise partnerina, pakkudes soovitusi ja genereerides sisu, mida inimloojad saavad täiustada.
  • Tõhusus: loojad saavad loomisprotsessi kiirendada, võimaldades neil keskenduda oma töö viimistlemisele ja täiustamisele, mitte nullist alustamisele.

Innovatsioon ja loovus

Genereeriv tehisintellekt toob uusi lahendusi ja tõhusust erinevatesse loomingulistesse ülesannetesse.
  • Sujuvamad loomeprotsessid: genereeriv tehisintellekt aitab loojatel automatiseerida korduvaid ülesandeid, jättes rohkem aega innovatsiooniks. Kunstnikud, kirjanikud ja muusikud saavad keskenduda oma töö viimistlemisele, samas kui TI tegeleb alustööga.

Näide: uue raamatu kallal töötav romaanikirjanik kasutab autori stiilil põhinevate algsete peatükkide koostamiseks genereerivat tehisintellekti, mis võimaldab tal keskenduda süžee ja tegelaste viimistlemisele.

  • Uudsed lahendused: Analüüsides tohutuid andmekogumeid, saab genereeriv tehisintellekt luua uudseid lahendusi probleemidele. See hõlmab uute toodete disainimist, turundustekstide koostamist või lahenduste loomist teaduses ja inseneriteaduses.
     

Näide: tootekujundaja, kes on loonud uue keskkonnasõbraliku pakendisarja, analüüsib genereeriva tehisintellekti abil materjali ja tarbijaeelistuste suuri andmestikke ning pakub selle põhjal välja säästlikke, uuenduslikke disaine.

Efektiivsus ja tööviljakus

Genereeriva tehisintellekti hüved hõlmavad laialdast tootlikkuse kasvu.
  • Automatiseeritud sisu loomine: ettevõtted saavad automatiseerida teksti, piltide või koodi loomist, vähendades drastiliselt sisu tootmiseks kuluvat aega. See võimaldab meeskondadel keskenduda kõrgema taseme ülesannetele ja strateegilisele planeerimisele.
     
Näide: turundusagentuur kasutab genereerivat tehisintellekti sotsiaalmeediapostituste, blogiartiklite ja reklaampiltide loomiseks. TI aitab analüüsida trende ja sihtrühma eelistusi, et luua sisu, mis kõnetab sihtturgu.
 
  • Aja ja kulude kokkuhoid: kasutades TI-d loominguliste ja tehniliste ülesannete automatiseerimiseks, säästavad ettevõtted kulusid ja kiirendavad töövooge. See vähendab vajadust ulatusliku inimtöö järele mitmes valdkonnas, viies tõhusamate operatsioonideni.
     
Näide: tarkvaraarendusettevõte kasutab koodi kirjutamiseks ja silumiseks genereerivat tehisintellekti. Uue rakenduse kallal töötades saab TI aidata luua algse koodistruktuuri, võimaldades arendajatel keskenduda projekti keerukamatele ja loomingulisematele aspektidele.

Isikupärastamine

Ettevõtted kasutavad TI-d kliendikogemuste parandamiseks.

Kogemuste ja toodete kohandamine: TI aitab luua isikupärastatud sisu, alates tootesoovitustest kuni kohandatud turundusmeilideni, parandades kliendikogemust. Selline isikupärastamise tase aitab ettevõtetel luua sügavama sideme oma sihtrühmaga, soodustades lojaalsust ja kaasamist.

Näide: jaemüügiettevõte loob genereeriva tehisintellekti abil oma klientidele isikupärastatud ostlemisvõimalused. TI analüüsib iga kliendi sirvimisajalugu, ostumustreid ja eelistusi, et luua kohandatud tootesoovitusi, muutes ostukogemuse kaasahaaravamaks ja asjakohasemaks.

Tutvuge muude ressurssidega

Mees ja naine vaatavad sülearvutit.

Tehisintellekti ärilise mõju mõistmine

Hankige ressursse tehisintellekti kasutuselevõtuks ja juurutamiseks.
Lugege lisateavet
Inimese käsi, mis puudutab sülearvutit.

Genereeriv tehisintellekt võrreldes muud tüüpi tehisintellektiga

Lugege, mille poolest erineb genereeriv tehisintellekt prognoosivast ja muud tüüpi tehisintellektist ning miks just see teiste hulgast esile tõuseb.
Lugege lisateavet
Naine istub laua taga ja kasutab sülearvutit.

Kuidas genereeriv tehisintellekt toimib?

Saate ülevaate genereerivast tehisintellektist, selle toimimisest ja sellest, kuidas see on valmis tulevikku kujundama.
Lisateave

Korduma kippuvad küsimused

  • Genereerivatel tehisintellektimudelitel on mitu põhitüüpi. Genereeriv tehisintellekt koosneb kahest võrgust: generaatorist ja eristajast, mis on omavahel konkurentsis. Generaator loob võltsandmeid, samas kui eristaja hindab neid võrdluses tegelike andmetega. VAE-d tihendavad andmed latentsesse salvestusruumi ja seejärel genereerivad selle tihendatud esituse põhjal uued andmed. Neid kasutatakse tavaliselt näiteks andmete tihendamiseks ja müraeemalduseks. Muundurid, mis on levinud loomuliku keele töötluses, ennustavad teksti genereerimiseks konteksti põhjal lause järgmist sõna.
  • Genereeriv tehisintellekt loob uusi andmeid, samas kui traditsioonilised TI mudelid, nagu eristav TI, keskenduvad liigitamisele ja prognoosile. Genereeriv tehisintellekt õpib mustreid olemasolevatest andmetest uue sisu tootmiseks, samas kui eristav TI teeb vahet erinevatel andmekategooriatel. Lisateabe saamiseks vaadake meie artiklit genereeriv tehisintellekt versus teised tehisintellekti tüübid.
  • Genereeriv tehisintellekt sobib kõige paremini andmete jaoks, millel on selged mustrid ja struktuurid (nt tekst, pildid ja heli). See võimaldab luua nende mustrite põhjal uut sisu, mis sobib suurepäraselt rakenduste jaoks loomevaldkonnas, tervishoius ja rahanduses.
  • Genereerivat tehisintellekti kasutatakse erinevates valdkondades:
    • Meelelahutus: uue muusika, kunsti ja videosisu loomine.
    • Tervishoid: ravimite loomine ja isikupärastatud meditsiin.
    • Rahandus: riskihindamine ja pettuste tuvastamine.
    Rohkemate kasutusjuhtude jaoks uurige reaalseid kliendilugusid.
  • Genereeriva tehisintellekti abil saate luua uut ja originaalset sisu. See võimaldab genereerida teksti, pilte, muusikat, videoid ja isegi koodi. Nõnda on see võimas tööriist uuenduste ja loovuse edendamiseks mitmes valdkonnas.

Jälgige Microsofti