Kas yra generuojamasis dirbtinis intelektas?

GAN sudaro du tinklai – generatorius ir diskriminatorius – kurie konkuruoja tarpusavyje. Generatorius sukuria netikrus duomenis, o diskriminatorius vertina juos pagal realius duomenis. Siekiama, kad generatorius kurtų duomenis, kurie nesiskiria nuo realių duomenų.

• Generatorius: kuria sintetinius duomenis remdamasis mokymu.
• Diskriminatorius: vertina duomenis ir teikia atsiliepimus generatoriui.

GAN pavyzdžiai

• „Deepfake“ technologija: GAN gali kurti tikrus vaizdo įrašus ar nuotraukas, mokydamasi veido judesių ir išraiškų. Tačiau šios programos kelia etinių problemų.
• Vaizdų sintezė: tokiose srityse kaip mada ar žaidimai GAN kuria aukštos kokybės vaizdus produktų dizainui ar personažų kūrimui.
• Bendradarbiavimo meno įrankiai: kai kurios platformos leidžia kurti naujus meno kūrinius ar realistiškus portretus, derinant esamus vaizdus naudojant GAN technologiją.

VAE – tai modeliai, kurie sumažina duomenų dydį, tačiau išsaugo svarbias jų dalis. Tuomet, remdamiesi šia sumažinta reprezentacija, jie parengia naujus duomenis. Toliau pateikiamos užduotys, kurioms atlikti naudojami VAE:

• Duomenų glaudinimas: efektyviai glaudinkite didelius duomenų rinkinius, kad būtų lengviau saugoti ir apdoroti.
• Vaizdų triukšmo šalinimas: gerinkite žemos raiškos ar triukšmingų vaizdų kokybę, generuodami aiškesnes versijas.
• Medicininė vaizdų analizė: gerinkite MRT ir KT vaizdus, suteikdami aiškesnį vaizdą diagnozei.

Transformeriai yra populiari natūraliosios kalbos apdorojimo architektūra ir tokių kalbos modelių kaip GPT-3 pagrindas. Šie modeliai sukuria tekstą numatydami kitą sakinio žodį pagal ankstesnį kontekstą. Toliau pateikiami metodai, kuriuos naudodami veikia transformeriai:

• Dėmesio mechanizmai: transformeriai naudoja savidėmesį, kad įvertintų kiekvieno žodžio svarbą sakinyje.
• Kalbos supratimas: transformeriai supranta kontekstą ir žodžių tarpusavio ryšius, kad generuotų tikslius tekstus.

Transformerių taikymas

• Turinio generavimas: rašykite straipsnius, ataskaitas ir kitokį kūrybinį turinį su „GPT-3“ tipo modeliais.
• Kalbų vertimas: tiksliai verskite tekstą iš vienos kalbos į kitą.
• Pokalbiai su robotais: teikite realaus laiko žmogaus kalbai panašius atsakymus, pavyzdžiui, klientų aptarnavimui.

Generuojamasis dirbtinis intelektas pateikia naujų sprendimų ir padidina įvairių kūrybinių užduočių efektyvumą.

• Supaprastinti kūrybiniai procesai: Generuojamasis dirbtinis intelektas padeda kūrėjams automatizuoti pasikartojančias užduotis, suteikdamas daugiau laiko inovacijoms. Menininkai, rašytojai ir muzikantai gali sutelkti dėmesį į savo darbų tobulinimą, o dirbtinis intelektas atlieka pagrindinius darbus.
  
  

Pavyzdys: rašytoja, kurianti naują knygą, naudoja generuojamąjį dirbtinį intelektą, kad parengtų pirminių skyrių juodraščius pagal autorės stilių, o pati rašytoja galėtų sutelkti dėmesį į siužeto ir veikėjų tobulinimą.

• Nauji sprendimai: Analizuodamas didžiulius duomenų rinkinius, generuojamasis dirbtinis intelektas gali kurti naujus problemų sprendimus. Tai gali būti naujų produktų projektavimas, rinkodaros kopijų rengimas arba sprendimų kūrimas mokslo ir inžinerijos srityse.
   

Pavyzdys: produktų dizaineris, kuriam pavesta sukurti naują ekologiškų pakuočių liniją, naudoja generuojamąjį dirbtinį intelektą, kad išanalizuotų didelius duomenų rinkinius apie medžiagas ir vartotojų pageidavimus, ir tik tada pasiūlo tvarų ir novatorišką dizainą.

Generuojamojo dirbtinio intelekto nauda apima didelį produktyvumo augimą.

• Automatizuotas turinio kūrimas: Įmonės gali automatizuoti tekstų, vaizdų ar kodo kūrimą, žymiai sutrumpindamos turinio gamybos laiką. Tai leidžia komandoms sutelkti dėmesį į aukštesnio lygio užduotis ir strateginį planavimą.
   

Pavyzdys: rinkodaros agentūra naudoja generuojamąjį dirbtinį intelektą socialinės žiniasklaidos pranešimams, tinklaraščio straipsniams ir reklaminiams paveikslėliams kurti. Dirbtinis intelektas padeda analizuoti tendencijas ir auditorijos pageidavimus, kad būtų galima kurti tikslinės rinkos poreikius atitinkantį turinį.

 

• Laiko ir kaštų taupymas: naudojant DI kūrybinių ir techninių užduočių automatizavimui, verslai taupo kaštus ir pagreitina darbo procesus. Dėl to kai kuriose srityse sumažėja poreikis naudoti daug žmonių darbo, o tai leidžia efektyviau vykdyti operacijas.
   

Pavyzdys: programinės įrangos kūrimo įmonė naudoja generuojamąjį dirbtinį intelektą kodui rašyti ir derinti. Kuriant naują programą, dirbtinis intelektas gali padėti sukurti pradinę kodo struktūrą, kad kūrėjai galėtų sutelkti dėmesį į sudėtingesnius ir kūrybiškesnius projekto aspektus.

Įmonės naudoja dirbtinį intelektą klientų patirčiai gerinti.

Patirties ir produktų pritaikymas: DI gali padėti kurti suasmenintą turinį – nuo produktų rekomendacijų iki pritaikytų rinkodaros laiškų, gerinant klientų patirtį. Toks personalizavimo lygis padeda įmonėms užmegzti gilesnį ryšį su savo auditorija, skatina lojalumą ir įsitraukimą.

Pavyzdys: mažmeninės prekybos įmonė naudoja generuojamąjį dirbtinį intelektą, kad savo klientams sukurtų asmeniniams poreikiams pritaikytas apsipirkimo funkcijas. Dirbtinis intelektas analizuoja kiekvieno kliento naršymo istoriją, pirkimo įpročius ir pageidavimus, kad sukurtų specialiai pritaikytas produktų rekomendacijas, o apsipirkimo funkcijos taptų patrauklesnės ir tinkamesnės.