Vad är Generativ AI? En introduktion
Generativ AI är en transformational typ av artificiell intelligensteknologi, som kan producera olika typer av innehåll som svar på naturliga språkuppmaningar. Med generativa AI-modeller kan användare producera bilder, text, ljud och till och med syntetisk data på några sekunder.
Hypen kring generativ AI började byggas upp i slutet av 2022, då Open AI lanserade ChatGPT, en toppmodern chatbot som kan skapa otroligt innehåll på mänskligt språk. Men generativ AI existerade faktiskt långt före 2022.
Tekniken som ligger till grund för generativ AI introducerades först på 1960-talet, i några av de tidigaste chatbotarna. Men potentialen för denna form av AI avslöjades inte riktigt förrän 2014, när generativa motstridiga nätverk (GAN) introducerades till världen av maskininlärning.
Den senaste klassen av generativa AI-tillämpningar har sedan dess vuxit fram från grundmodeller, vilket gör det möjligt för företag att bygga unika bild- och språkgenererande modeller.
De flesta av grundmodellerna som används idag är "stora språkmodeller", eller LLM:er, utbildade på enorma volymer naturligt språk.
Effekten av dessa system tillskrivs inte bara storleken på LLM, utan transformatorerna (verktyg för maskininlärning), som gör det möjligt för forskare att träna modeller utan komplexa märkningsuppgifter.
Zero-shot-inlärning tillåter modeller att använda allmänna förståelser av sambanden mellan begrepp för att göra förutsägelser och generera nya svar på input.
Innehållsförteckning:
Hur fungerar generativ AI?
Som nämnts ovan svarar generativa AI-modeller på "uppmaningar", i form av bilder, ljud, video, text och mer. De tillåter användare att snabbt generera nytt innehåll, som svar på dessa uppmaningar. Tidigare versioner av generativ AI krävde att användare skickade in data till modellen med hjälp av ett API eller liknande process.
Men pionjärer inom generativ AI har utvecklat bättre användargränssnitt, som tillåter användare att beskriva förfrågningar på ett enkelt naturligt språk. Generativa AI-modeller utnyttjar neurala nätverk för att bestämma strukturer och mönster i data och generera nytt innehåll.
Ett av de största genombrotten i generativa AI-modeller är möjligheten för användare att utnyttja olika inlärningsmetoder, inklusive semi-övervakat och oövervakat lärande för träning. Detta innebär att företag och utvecklare lättare kan utnyttja stora mängder data för att stödja Gen AI-modeller för att leverera unika svar på frågor.
GAN:er och olika autoencoders säkerställer att utvecklare kan träna modeller med en specifik syn på världen, vilket leder till olika användningsfall för generativa AI-verktyg. Exempel inkluderar allt från GPT-3 och GPT-4, till stabil diffusion.
Hur utvecklas generativa AI-system?
Även om generativa AI-system som vi känner dem idag fortfarande är relativt nya, finns det flera olika typer av modeller där ute, var och en utbildad på ett unikt sätt.
Ett av de vanligaste alternativen för att utveckla generativ AI är att använda "diffusionsmodeller" eller probabilistiska modeller för förnedrande diffusion. Dessa bestämmer vektorer i latent utrymme med hjälp av tvåstegs träningsprocesser. Systemen använder både framåtriktad diffusion för att lägga till slumpmässigt brus till träningsdata och omvänd diffusion för att vända bruset och rekonstruera dataprover.
Även om diffusionsmodeller tar längre tid att träna än varianter av autoencodermodeller, kan utvecklare träna nästan ett oändligt antal lager, vilket leder till en utdata av högre kvalitet. Vid sidan av spridningsmodeller använder organisationer också både "VAE" och "GAN" för generativ AI.
VAE, eller Variational Autoencoders, består av två motsvarande neurala nätverk: kodare och avkodare. Kodaren omvandlar indata till en mindre representation av data, medan avkodaren rekonstruerar den ursprungliga ingången och tar bort alla onödiga iformatJon. De två nätverken arbetar tillsammans för att lära sig effektiva sätt att representera data, vilket möjliggör kreativ produktion.
GAN, eller Generative Adversarial Networks tvingar två neurala nätverk att tävla mot varandra. En generator skapar nya exempel på data, medan en diskriminator lär sig att särskilja genererat innehåll som "riktigt" eller "falskt".
De två modellerna tränas samtidigt och blir gradvis smartare, vilket ger bättre innehåll med tiden. GAN:er levererar högkvalitativa prover och utdata snabbt, men lider ofta av begränsad provmångfald.
En annan viktig faktor i utvecklingen av generativa AI-modeller är användningen av en specifik arkitektur, såsom ett transformatornätverk. Dessa nätverk fungerar på samma sätt som neurala nätverk, och bearbetar sekventiell input i en icke-sekventiell format. Transformatorer drar nytta av både självuppmärksamhet och positionell kodning, vilket gör att algoritmer kan fokusera på förhållandet mellan ord.
Självuppmärksamhetslager tilldelar en vikt till varje komponent i inmatningen, korrelerad till dess värde eller betydelse. Positionskodningssystemet bestämmer i vilken ordning inmatningsord skickas. Transformatorer är uppbyggda av olika lager eller transformatorblock, som arbetar tillsammans för att dechiffrera och till och med förutsäga dataströmmar, såsom bilder och text.
Tillämpningar av Generativ AI
Liksom alla AI-tekniker är generativa AI-system avsedda att stödja specifika användningsfall. Dessa verktyg kan effektivisera arbetsflödena för både ingenjörer, vetenskapsmän, forskare och kreativa. Generativa AI-modeller kan ta input i en mängd olika former och generera nytt innehåll i samma modaliteter.
Vanliga applikationer inkluderar:
- visuals: En av de mest populära generativa AI-applikationerna är möjligheten att skapa unika bilder, såsom avatarer, 3D-bilder, grafer och illustrationer. Användare kan skapa bilder i en mängd olika stilar och till och med ändra eller redigera befintligt innehåll. Generativa AI-modeller kan skapa grafer för att visa upp kemiska föreningar för läkemedelsupptäckt, eller skapa realistiska bilder för videospel, designverktyg, virtuell och förstärkt verklighet.
- audio: Ljud, tal och musik är alla nya områden i det generativa AI-landskapet. Exempel inkluderar modeller som kan utveckla utdrag av ljudklipp och låtar med hjälp av textinmatning. Vissa verktyg kan också känna igen specifika objekt i videor och skapa kompletterande ljud eller musik för videofilmer.
- språk: Text är kärnan i många generativa AI-modeller och anses ofta vara den mest avancerade domänen. Några av de mest populära språkbaserade generativa modellerna är LLM, eller stora språkmodeller, som kan användas för att skapa kod, uppsatser, översättningar och mer.
- Syntetisk data: Utvecklare använder syntetisk data för att träna AI-modeller, och vid behov är data begränsad eller existerar inte. Generativa modeller kan skapa syntetiska data för att täcka alla modaliteter och använda etiketteffektiv inlärning för att växa. Generativa AI-algoritmer kan minska märkningskostnaderna genom att automatiskt producera utökade träningsdata eller lära sig representationer av data.
Användningsfallen för generativ AI sträcker sig också över olika branscher. Många yrkesverksamma beskriver generativ AI som en slags generell teknologi, liknande elektricitet eller ångkraft. I varje bransch kan denna teknik tjäna olika användningsfall, såsom:
- Bygga bedrägeriupptäcktssystem och datahanteringsverktyg för ekonomi.
- Tolka kontrakt och analysera bevis inom den juridiska branschen.
- Kombinera data från kameror och mätvärden för att identifiera defekta komponenter och potentiella problem i tillverkningsutrymmet.
- Producerar innehåll och översätter det till andra språk i film- och mediautrymmet.
- Identifiera lovande läkemedelskandidater och möjligheter inom den medicinska industrin.
- Designa och redigera prototyper inom arkitektursektorn.
- Skapa spelinnehåll och nivåer i spelutrymmet.
Utmaningarna med generativ AI
Medan otaliga företag, från Microsoft och Google, till MIT, nu investerar i generativa AI-lösningar, finns det fortfarande utmaningar att övervinna. En av de största utmaningarna är kopplad till datorstrukturens skalbarhet. Generativa AI-modeller kan använda miljarder parametrar och behöver betydande mängder data för träning.
Detta innebär att även om en generativ AI-chatbot kan verka enkel på ytan, kräver den betydande teknisk expertis, kapitalinvesteringar och unik teknologi för att utvecklas. För att träna så stora datamängder behöver företag också enorma mängder datorkraft för att finjustera modeller.
Andra vanliga utmaningar inkluderar:
- Samplingshastighet: Omfattningen av generativa modeller innebär att det ibland kan finnas latens i den tid som krävs för att generera en instans. För interaktiva lösningar som erbjuder textgenerering, eller AI naturligt språkbehandling, måste konversationer ske korrekt och omedelbart. Långsamma provtagningshastigheter kan göra det svårare att träna verktyg snabbt.
- Datakvalitet: Som nämnts ovan används vissa generativa AI-modeller för att skapa syntetiska data för olika användningsfall. Alla data är inte lämpliga för användning i AI-modeller och appar. Dessa modeller kräver opartisk data av hög kvalitet för att utföra specifika uppgifter. Vissa domäner kämpar för att hitta tillräckligt med effektiv data för att skapa modeller.
- Datalicenser: Att ytterligare förvärra bristen på data är en oförmåga att få tillgång till data. Alla data som är tillgängliga för generativ AI-optimering är inte öppen källkod. Vissa företag kämpar för att få tillgång till kommersiella licenser för att använda befintlig data eller skapa nya skräddarsydda datauppsättningar.
Många innovativa företag arbetar nu med nya sätt att stödja den fortsatta tillväxten och utvecklingen av generativa AI-modeller. Dessa plattformar och produkter börjar minska komplexiteten i att bygga innovativa maskininlärningsmodeller i stor skala.
Fördelarna med Generativ AI
Även om det finns olika utmaningar att övervinna innan alla kommer att kunna få tillgång till generativa AI-lösningar för att skapa nya bilder, textbeskrivningar och mer, har tekniken fortfarande många distinkta fördelar. Generativa AI-algoritmer är kraftfulla verktyg som kan skapa nytt, originellt innehåll, som videor, text och bilder (Dall-e 2).
Vissa av dessa stilmodeller för djupinlärning kan skapa innehåll som nästan inte går att skilja från innehåll som skapats av människor. Generativa AI-algoritmer kan till och med användas för att förbättra noggrannheten och effektiviteten hos befintlig AI-teknik.
De kan hjälpa till med många bearbetningsverktyg för naturligt språk och datorseendesystem mer effektivt, med skapandet av nya syntetiska data för träning. Dessutom kan generativa AI-algoritmer tillåta utvecklare och organisationer att analysera och utforska komplexa data på nya sätt.
Företag och forskare kan använda generativ AI för att sammanfattaformatupptäcka dolda mönster och hitta trender som kanske inte är uppenbara i enbart rådata. Generativa AI-algoritmer kan i stor skala accelerera och automatisera ett stort antal processer och uppgifter, rädda organisationer och idividubblerar betydande tid och resurser.
Finns det några problem med Generativ AI idag?
Även om framväxten av generativ AI har lett till mycket spänning inom allt från tillverkningsindustrin till sjukvårdsindustrin, finns det också olika bekymmer kring tekniken. Många av dessa farhågor kretsar kring risken för missbruk och missbruk av AI-modeller, problem med resultat av dålig kvalitet och potentialen att störa vissa befintliga affärsmodeller.
Generativ AI är kraftfull, men den kan ge inexakt och vilseledande informatJon. Det är också svårt att lita på när företag inte är fullt medvetna om källan till inflödetformatjon som används av den generativa förtränade transformatorn och andra algoritmer.
I vissa fall kan generativ AI främja nya former av plagiat som förbiser rättigheterna för innehållsskapare och artister. Det kan också störa befintliga affärsmodeller, särskilt när det gäller reklam och sökmotoroptimering.
Ett särskilt problem relaterat till generativ AI är att textbaserade och bildgenererande modeller kan göra det lättare att generera falska nyheter. Det finns också potentialen att vissa modeller, som kan replikera människor, kan imitera människor under sociala ingenjörsattacker.
Ser på framtiden för generativ AI
Eftersom innovatörer i den moderna världen fortsätter att optimera och förbättra generativa AI-modeller, visar dessa verktyg fantastiskt lovande. Forskning pågår för närvarande om nya sätt att bygga verktyg för att upptäcka och övervinna potentiella problem och utmaningar. Vissa företag bygger till och med verktyg som kan upptäcka AI-genererade bilder, video och text.
Förbättringar av AI-utvecklingsplattformar kommer också att bidra till att förbättra utvecklingen av generativa AI-lösningar i framtiden. Företagsledare och utvecklare letar redan efter sätt att bädda in generativ AI i de verktyg och system vi redan använder i stor skala.
Designverktyg kommer att bli mer intuitiva, grammatikkontroller kommer att utvecklas och utbildningsverktyg kan snart automatiskt identifiera bästa praxis på uppdrag av företagsledare. Generativ AI har potential att förändra praktiskt taget alla aspekter av hur vi lever och arbetar.
