Generativní AI? Úvodní průvodce

Co je to generativní AI? Úvod

Generativní umělá inteligence je transformační typ technologie umělé inteligence, která je schopna produkovat různé druhy obsahu v reakci na výzvy přirozeného jazyka. S generativními modely umělé inteligence mohou uživatelé vytvářet snímky, text, zvuk a dokonce syntetická data během několika sekund.

Hype kolem generativní umělé inteligence se začal budovat na konci roku 2022, kdy Open AI spustila ChatGPT, nejmodernější chatbot schopný vytvářet neuvěřitelný obsah v jazyce lidského stylu. Generativní AI však ve skutečnosti existovala dlouho před rokem 2022.

Technologie podporující generativní umělou inteligenci byla poprvé představena v 1960. letech minulého století u některých prvních chatbotů. Potenciál této formy umělé inteligence byl ale skutečně odhalen až v roce 2014, kdy byly do světa strojového učení zavedeny generativní adversariální sítě (GAN).

Nejnovější třída generativních aplikací umělé inteligence se od té doby vynořila ze základních modelů a umožnila společnostem vytvářet jedinečné modely pro generování obrazu a jazyka.

Většina dnes používaných základních modelů jsou „velké jazykové modely“ neboli LLM, trénované na obrovském množství přirozeného jazyka.

Vliv těchto systémů není připisován pouze velikosti LLM, ale také transformátorům (nástrojům strojového učení), které umožňují výzkumníkům trénovat modely bez složitých úkolů označování.

Zero-shot učení umožňuje modelům používat obecné chápání vztahů mezi pojmy k předpovědím a generovat nové reakce na vstupy.

Jak funguje generativní umělá inteligence?

Jak bylo uvedeno výše, generativní modely umělé inteligence reagují na „výzvy“ ve formě obrázků, zvuku, videa, textu a dalších. Umožňují uživatelům rychle vytvářet nový obsah v reakci na tyto výzvy. Dřívější verze generativní umělé inteligence vyžadovaly, aby uživatelé odeslali data do modelu pomocí rozhraní API nebo podobného procesu.

Průkopníci v oblasti generativní umělé inteligence však vyvinuli lepší uživatelská rozhraní, která uživatelům umožňují popisovat požadavky jednoduchým přirozeným jazykem. Generativní modely umělé inteligence využívají neuronové sítě k určování struktur a vzorců v datech a generují nový obsah.

Jedním z největších průlomů v generativních modelech umělé inteligence je možnost pro uživatele využít různé přístupy k učení, včetně učení se částečně pod dohledem a učení bez dozoru pro školení. To znamená, že společnosti a vývojáři mohou snadněji využívat velké množství dat k podpoře modelů Gen AI při poskytování jedinečných odpovědí na dotazy.

GAN a variační automatické kodéry zajišťují, že vývojáři mohou trénovat modely se specifickým pohledem na svět, což vede k různým případům použití generativních nástrojů AI. Příklady zahrnují vše od GPT-3 a GPT-4 až po Stable Diffusion.

Jak se vyvíjejí systémy generativní umělé inteligence?

Přestože generativní systémy umělé inteligence, jak je známe dnes, jsou stále relativně nové, existuje několik různých typů modelů, z nichž každý je trénován jedinečným způsobem.

Jednou z nejběžnějších možností pro vývoj generativní umělé inteligence je použití „modelů difúze“ neboli pravděpodobnostních modelů odšumování difúze. Ty určují vektory v latentním prostoru pomocí dvoukrokových tréninkových procesů. Systémy využívají jak dopřednou difúzi k přidání náhodného šumu do trénovacích dat, tak zpětnou difúzi k obrácení šumu a rekonstrukci vzorků dat.

Přestože difúzní modely trvají natrénování déle než modely variačních autokodérů, mohou vývojáři natrénovat téměř nekonečný počet vrstev, což vede k vyšší kvalitě výstupu. Kromě difúzních modelů využívají organizace také „VAE“ a „GAN“ pro generativní AI.

VAE neboli variační autoenkodéry se skládají ze dvou odpovídajících neuronových sítí: kodérů a dekodérů. Kodér převádí vstup na menší reprezentaci dat, zatímco dekodér rekonstruuje původní vstup a odstraňuje veškeré nepotřebné informace. Tyto dvě sítě spolupracují, aby se naučily efektivní způsoby reprezentace dat, což umožňuje kreativní výstup.

GAN nebo generativní adversariální sítě nutí dvě neuronové sítě, aby spolu soupeřily. Generátor vytváří nové příklady dat, zatímco diskriminátor se učí rozlišovat generovaný obsah jako „skutečný“ nebo „falešný“.

Tyto dva modely jsou trénovány současně a postupně se stávají chytřejšími a v průběhu času produkují lepší obsah. GAN poskytují vysoce kvalitní vzorky a výstupy rychle, ale často trpí omezenou rozmanitostí vzorků.

Dalším významným faktorem při vývoji generativních modelů umělé inteligence je použití specifické architektury, jako je transformátorová síť. Tyto sítě fungují podobně jako neuronové sítě a zpracovávají sekvenční vstupy v nesekvenčním formátu. Transformátory těží z vlastní pozornosti a pozičního kódování, což umožňuje algoritmům zaměřit se na vztah mezi slovy.

Vrstvy s vlastní pozorností přiřazují každému komponentu vstupu váhu, která koreluje s jeho hodnotou nebo důležitostí. Systém pozičního kódování určuje pořadí, ve kterém jsou zadána vstupní slova. Transformátory se skládají z různých vrstev nebo bloků transformátorů, které spolupracují na dešifrování a dokonce předpovídání toků dat, jako jsou obrázky a text.

Aplikace generativní umělé inteligence

Stejně jako všechny technologie AI jsou generativní systémy AI určeny k podpoře konkrétních případů použití. Tyto nástroje mohou zefektivnit pracovní postupy inženýrů, vědců, výzkumníků a kreativců. Generativní modely umělé inteligence mohou přijímat vstupy v různých formách a generovat nový obsah ve stejných modalitách.

Mezi běžné aplikace patří:

• Vizuální: Jednou z nejpopulárnějších generativních aplikací umělé inteligence je schopnost vytvářet jedinečné obrázky, jako jsou avatary, 3D obrázky, grafy a ilustrace. Uživatelé mohou vytvářet obrázky v různých stylech a dokonce upravovat nebo upravovat stávající obsah. Generativní modely umělé inteligence mohou vytvářet grafy k předvedení chemických sloučenin pro objevování léků nebo vytvářet realistické obrázky pro videohry, návrhářské nástroje, virtuální a rozšířenou realitu.
• Audio: Zvuk, řeč a hudba, to vše jsou nově vznikající oblasti v prostředí generativní umělé inteligence. Příklady zahrnují modely, které mohou vytvářet úryvky zvukových klipů a písní pomocí textových vstupů. Některé nástroje také dokážou rozpoznat konkrétní objekty ve videích a vytvořit doplňkové zvuky nebo hudbu pro videozáznam.
• Jazyk: Text je jádrem mnoha generativních modelů umělé inteligence a je často považován za nejpokročilejší doménu. Některé z nejpopulárnějších generativních modelů založených na jazyce jsou LLM nebo velké jazykové modely, které lze použít k vytváření kódu, esejů, překladů a dalších.
• Syntetická data: Vývojáři používají syntetická data k trénování modelů AI a v případě potřeby jsou data omezená nebo neexistují. Generativní modely mohou vytvářet syntetická data pokrývající všechny modality a využívat efektivní učení k růstu. Generativní algoritmy umělé inteligence mohou snížit náklady na označování automatickým vytvářením rozšířených školicích dat nebo učením se reprezentací dat.

Případy použití generativní umělé inteligence také pokrývají různá odvětví. Mnoho odborníků popisuje generativní umělou inteligenci jako druh univerzální technologie, která je podobná elektrické nebo parní energii. V každém odvětví může tato technologie sloužit různým případům použití, například:

• Budování systémů detekce podvodů a nástrojů pro správu dat pro finance.
• Tlumočení smluv a analýza důkazů v právním průmyslu.
• Kombinace dat z kamer a metrik k identifikaci vadných součástí a potenciálních problémů ve výrobním prostoru.
• Produkce obsahu a jeho překlad do jiných jazyků ve filmovém a mediálním prostoru.
• Identifikace slibných kandidátů na léky a příležitostí v lékařském průmyslu.
• Navrhování a úprava prototypů v oblasti architektury.
• Vytváření herního obsahu a úrovní v herním prostoru.

Výzvy generativní umělé inteligence

Zatímco nespočet společností, od Microsoftu a Google až po MIT, nyní investuje do generativních řešení umělé inteligence, stále existují výzvy, které je třeba překonat. Jedna z největších výzev je spojena se škálovatelností výpočetní struktury. Generativní modely umělé inteligence mohou využívat miliardy parametrů a pro trénování potřebují značné objemy dat.

To znamená, že ačkoli se generativní chatbot s umělou inteligencí může na první pohled zdát jednoduchý, jeho vývoj vyžaduje značné technické znalosti, kapitálové investice a jedinečnou technologii. K trénování tak velkých datových sad potřebují společnosti také obrovské množství výpočetního výkonu k doladění modelů.

Mezi další běžné výzvy patří:

• Rychlost vzorkování: Rozsah generativních modelů znamená, že v čase potřebném k vygenerování instance může být někdy přítomna latence. U interaktivních řešení, která nabízejí generování textu nebo zpracování přirozeného jazyka AI, musí konverzace probíhat přesně a okamžitě. Nízká rychlost vzorkování může ztížit rychlé školení nástrojů.
• Kvalita dat: Jak bylo uvedeno výše, některé generativní modely umělé inteligence se používají k vytváření syntetických dat pro různé případy použití. Ne všechna data jsou vhodná pro použití v modelech a aplikacích AI. Tyto modely vyžadují nezkreslená, vysoce kvalitní data k provádění konkrétních úkolů. Některé domény mají problém najít dostatek efektivních dat pro vytváření modelů.
• Datové licence: Nedostatek dat dále zhoršuje nemožnost přístupu k datům. Ne všechna data dostupná pro generativní optimalizaci AI jsou open source. Některé společnosti mají potíže s přístupem ke komerčním licencím, aby mohly používat stávající data nebo vytvářet nové datové sady na míru.

Mnoho inovativních společností nyní pracuje na nových způsobech podpory trvalého růstu a vývoje generativních modelů umělé inteligence. Tyto platformy a produkty začínají odstraňovat složitosti spojené s vytvářením inovativních modelů strojového učení ve velkém měřítku.

Výhody generativní umělé inteligence

I když je třeba překonat různé výzvy, než bude mít každý přístup ke generativním řešením umělé inteligence pro vytváření nových obrázků, textových popisů a dalších, tato technologie má stále mnoho zřetelných výhod. Generativní algoritmy AI jsou výkonné nástroje schopné vytvářet nový, originální obsah, jako jsou videa, text a obrázky (Dall-e 2).

Některé z těchto modelů stylu hlubokého učení jsou schopny vytvářet obsah, který je téměř k nerozeznání od obsahu vytvořeného lidmi. Generativní algoritmy umělé inteligence lze dokonce použít ke zlepšení přesnosti a účinnosti stávajících technologií umělé inteligence.

Mohou účinněji pomáhat v mnoha nástrojích pro zpracování přirozeného jazyka a systémech počítačového vidění s vytvářením nových syntetických dat pro trénink. Generativní algoritmy umělé inteligence navíc umožňují vývojářům a organizacím analyzovat a zkoumat složitá data novými způsoby.

Firmy a výzkumní pracovníci mohou používat generativní umělou inteligenci k sumarizaci informací, objevování skrytých vzorců a hledání trendů, které nemusí být zřejmé pouze v hrubých datech. V širokém měřítku mohou generativní algoritmy umělé inteligence urychlit a automatizovat obrovské množství procesů a úkolů, což organizacím i jednotlivcům ušetří značný čas a zdroje.

Existují dnes nějaké problémy s generativní AI?

Ačkoli vzestup generativní umělé inteligence vedl ke spoustě vzrušení ve všem, od výroby po zdravotnický průmysl, existují také různé obavy týkající se této technologie. Mnohé z těchto obav se točí kolem možného zneužití a zneužití modelů AI, problémů s nekvalitními výsledky a potenciálu narušit některé stávající obchodní modely.

Generativní AI je výkonná, ale může poskytovat nepřesné a zavádějící informace. Je také obtížné věřit, když společnosti nejsou plně obeznámeny se zdrojem informací používaných generativním předtrénovaným transformátorem a dalšími algoritmy.

V některých případech by generativní umělá inteligence mohla podporovat nové formy plagiátorství, které přehlíží práva tvůrců obsahu a umělců. Mohlo by to také narušit stávající obchodní modely, zejména ve vztahu k reklamě a optimalizaci pro vyhledávače.

Jedním z konkrétních problémů souvisejících s generativní umělou inteligencí je, že modely generování textů a obrázků by mohly usnadnit vytváření falešných zpráv. Existuje také potenciál, že některé modely, schopné replikovat lidi, by se mohly vydávat za lidi během útoků sociálního inženýrství.

Pohled do budoucnosti generativní umělé inteligence

Vzhledem k tomu, že inovátoři v moderním světě pokračují v optimalizaci a vylepšování generativních modelů umělé inteligence, jsou tyto nástroje neuvěřitelně slibné. V současné době probíhá výzkum nových způsobů vytváření nástrojů k odhalení a překonání potenciálních problémů a výzev. Některé společnosti dokonce vytvářejí nástroje schopné detekovat obrázky, video a text generované umělou inteligencí.

Zlepšení vývojových platforem AI také pomůže zlepšit vývoj generativních řešení AI v budoucnu. Vedoucí firmy a vývojáři již hledají způsoby, jak začlenit generativní umělou inteligenci do nástrojů a systémů, které již používáme v masivním měřítku.

Návrhářské nástroje se stanou intuitivnějšími, bude se vyvíjet kontrola gramatiky a školicí nástroje mohou být brzy schopny automaticky identifikovat osvědčené postupy jménem obchodních lídrů. Generativní umělá inteligence má potenciál proměnit prakticky každý aspekt toho, jak žijeme a pracujeme.