Czym jest generatywna AI?

Sieci GAN składają się z dwóch sieci — generatora i dyskryminatora — które konkurują ze sobą. Generator tworzy fałszywe dane, natomiast dyskryminator porównuje je z danymi prawdziwymi. Celem generatora jest generowanie danych nieodróżnialnych od danych rzeczywistych.

• Generator: tworzy dane syntetyczne na podstawie trenowania.
• Dyskryminator: ocenia dane i przekazuje opinię do generatora.

Przykłady sieci GAN

• Technologia Deepfake: sieci GAN mogą tworzyć prawdziwe klipy wideo lub obrazy, ucząc się ruchów i mimiki twarzy. Jednakże zastosowania te budzą wątpliwości etyczne.
• Synteza obrazów: w branżach, takich jak branża modowa lub branża gier, sieci GAN tworzą wysokiej jakości obrazy na potrzeby projektowania produktów lub tworzenia postaci.
• Narzędzia do wspólnego tworzenia sztuki: niektóre platformy umożliwiają tworzenie nowych dzieł sztuki lub realistycznych portretów poprzez łączenie istniejących obrazów przy użyciu technologii GAN.

Modele VAE to modele, które redukują rozmiar danych, zachowując jednocześnie ich istotne części. Następnie tworzą nowe dane w oparciu o tę zredukowaną reprezentację. Modele VAE są powszechnie używane do zadań takich jak:

• Kompresja danych: wydajnie kompresuj duże zestawy danych w celu łatwiejszego przechowywania i przetwarzania.
• Odszumianie obrazów: poprawiaj jakość obrazów o niskiej rozdzielczości lub obrazów zaszumionych, generując wyraźniejsze wersje.
• Obrazowanie medyczne: ulepszaj skany rezonansu magnetycznego (MRI) i tomografii komputerowej (CT), oferując wyraźniejsze wizualizacje diagnostyki.

Transformatory stanowią popularną architekturę w przetwarzaniu języka naturalnego i są podstawą modeli językowych, takich jak GPT-3. Modele te generują tekst poprzez przewidywanie następnego słowa w zdaniu na podstawie poprzedniego kontekstu. Działają one przy użyciu następujących metod:

• Mechanizmy uwagi: transformatory używają samodzielnej uwagi, aby rozważyć znaczenie każdego wyrazu w zdaniu.
• Interpretacja języka: transformatory rozumieją kontekst i relacje między wyrazami w celu wygenerowania dokładnego tekstu.

Zastosowania transformatorów

• Generowanie zawartości: pisz artykuły, raporty i inne formy kreatywnej zawartości za pomocą modeli takich jak GPT-3.
• Tłumaczenie języka: tłumacz tekst z jednego języka na inny z dużą dokładnością.
• Czatboty: zapewniaj odpowiedzi podobne do tych, udzielanych przez człowieka, w czasie rzeczywistym na potrzeby takich zastosowań jak obsługa klienta.

Generatywna AI wprowadza nowe rozwiązania i zwiększa efektywność w różnorodnych zadaniach twórczych.

• Usprawnione procesy twórcze: generatywna sztuczna inteligencja pomaga twórcom automatyzować powtarzające się zadania, co pozwala przeznaczyć więcej czasu na innowacyjność. Artyści, pisarze i muzycy mogą koncentrować się na doskonaleniu swojej pracy, podczas gdy sztuczna inteligencja będzie zajmować się podstawami.
  
  

Przykład: pisarz pracujący nad nową książką używa generatywnej sztucznej inteligencji do tworzenia wersji roboczych początkowych rozdziałów na podstawie stylu danego autora, dzięki czemu może koncentrować się na uściślaniu fabuły i postaci.

• Nowatorskie rozwiązania: analizując ogromne zestawy danych, generatywna sztuczna inteligencja może tworzyć nowatorskie rozwiązania na poczet problemów. Obejmuje to projektowanie nowych produktów, tworzenie wersji roboczych tekstów marketingowych lub tworzenie rozwiązań w dziedzinie nauk ścisłych i inżynierii.
   

Przykład: projektant produktu, którego zadaniem jest stworzenie nowej linii przyjaznych dla środowiska opakowań, używa generatywnej sztucznej inteligencji do analizowania dużych zestawów danych dotyczących materiałów i preferencji konsumentów przed zasugerowaniem zrównoważonych, innowacyjnych projektów.

Do korzyści wynikających ze stosowania generatywnej AI zalicza się znaczną poprawę wskaźników produktywności.

• Automatyczne tworzenie zawartości: firmy mogą automatyzować tworzenie tekstu, obrazów lub kodu, znacząco skracając czas potrzebny do przygotowywania zawartości. Dzięki temu zespoły mogą koncentrować się na zadaniach wyższego rzędu i planowaniu strategicznym.
   

Przykład: agencja marketingowa używa generatywnej sztucznej inteligencji do tworzenia wpisów w mediach społecznościowych, artykułów w blogu i obrazów promocyjnych. Sztuczna inteligencja pomaga analizować trendy i preferencje odbiorców w celu przygotowywania zawartości odpowiadającej potrzebom rynku docelowego.

 

• Oszczędność czasu i kosztów: sztuczna inteligencja umożliwia automatyzowanie zadań kreatywnych i technicznych, a oszczędzają na kosztach i przyspieszają przepływy pracy. Dzięki temu w niektórych obszarach zmniejsza się zapotrzebowanie na znaczną ludzką pracę, co przekłada się na większą wydajność działalności operacyjnej.
   

Przykład: firma tworząca oprogramowanie wykorzystuje generatywną sztuczną inteligencję do pisania i debugowania kodu. Podczas pracy nad nową aplikacją sztuczna inteligencja może pomóc w tworzeniu początkowej struktury kodu, pozwalając deweloperom skupić się na bardziej złożonych i kreatywnych aspektach projektu.

Przedsiębiorstwa wykorzystują sztuczną inteligencję do poprawy środowisk klientów.

Dostosowywanie środowisk i produktów: sztuczna inteligencja może pomóc w tworzeniu spersonalizowanej zawartości, od rekomendacji produktów po dopasowane wiadomości e-mail o charakterze marketingowym, ulepszając środowisko klienta. Ten poziom personalizacji pozwala firmom nawiązywać głębszą relację z odbiorcami, wzmacniając ich lojalność i zaangażowanie.

Przykład: firma zajmująca się sprzedażą detaliczną używa generatywnej sztucznej inteligencji do tworzenia spersonalizowanych środowisk zakupowych dla swoich klientów. Sztuczna inteligencja analizuje historię przeglądania, wzorce zakupów i preferencje każdego klienta, aby tworzyć spersonalizowane rekomendacje produktów, dzięki czemu zakupy stają się bardziej interesujące i trafne.