AI sztuczna inteligencja
Generatywna sztuczna inteligencja (Generative Artificial Intelligence - GAI) to technologia, która zrewolucjonizowała nie tylko tworzenie treści, muzyki, grafik oraz filmów ale również obsługę klientów, analizę umów oraz wiele innych obszarów zarówno naszego życia jak również obszarów biznesowych. Modele generatywne wykorzystują algorytmy do generowania danych wyjściowych z istniejących danych, takich jak obrazy, tekst lub dźwięk. Technologia sztucznej inteligencji generatywnej tworzy treści w oparciu o wzorce wyuczone z istniejących danych.
Generatywna sztuczna inteligencja
ChatGPT jest znanym przykładem generatywnej sztucznej inteligencji. Tworzy różnego rodzaju teksty. Narzędzia generatywnej sztucznej inteligencji są innowacyjne, a branże wykorzystują ich potencjał, choć nie można ignorować potencjalnych zagrożeń.
Dlaczego warto wiedzieć o systemach generatywnej sztucznej inteligencji?
Generatywna sztuczna inteligencja to najnowocześniejsza gałąź sztucznej inteligencji, która zmienia sposób interakcji z technologią. W swojej istocie modele generatywnej sztucznej inteligencji odnoszą się do systemów, które tworzą nową zawartość, czy to artykuł, utwór muzyczny, grafikę na podstawie wielu przykładów. Modele sztucznej inteligencji uczą się wzorców z realnych tekstów i utworów muzycznych tzw. danych treningowych i generują oryginalne kreacje.
Dlaczego warto zainteresować się modelami generatywnej sztucznej inteligencji?
Po pierwsze, już teraz mają one wpływ na nasze życie - od narzędzi AI do copywritingu po generatory obrazów i filmów AI. Zrozumienie rozwiązań generatywnej sztucznej inteligencji pomaga nam poruszać się w coraz bardziej cyfrowym świecie i umożliwia wykorzystanie tych potężnych narzędzi do zwiększenia naszej kreatywności, produktywności i procesów decyzyjnych.
Co to jest generatywna sztuczna inteligencja?
Model generatywny jest trenowany na zestawach danych, które wymagają ogromnej mocy obliczeniowej; mogą przewidzieć następne słowo, piksel lub dźwięk za pomocą algorytmów odciśniętych w ich strukturze. Większość ludzi zna je również jako technologię stojącą za narzędziami do pisania i generatorami obrazów lub muzyki.
Co to oznacza dla przeciętnego człowieka generatywna sztuczna inteligencja?
Generatywna sztuczna inteligencja prawdopodobnie jest już częścią twojego życia; jest to technologia, która zasila chatboty podobne do ChatGPT, generatory obrazów i pisze artykuły w ciągu kilku minut. Rozumiejąc, czym są modele generatywnej sztucznej inteligencji, możesz docenić cyfrowe doświadczenia, które umożliwia ona w naszym życiu.
Czym generatywna sztuczna inteligencja różni się od konwencjonalnych modeli AI?
Generatywna sztuczna inteligencja to oprogramowanie, które jest szkolone za pomocą złożonych modeli uczenia maszynowego na ogromnych zbiorach danych, umożliwiając zrozumienie i nauczenie się wzorców, struktur i niuansów tekstów, utworów muzycznych grafik . Po przeszkoleniu te nowe modele mogą generować treści podobne do danych, na których zostały szkolone.
W porównaniu do wczesnych etapów konwencjonalnych modeli sztucznej inteligencji, generatywna sztuczna inteligencja wyróżnia się zdolnością do generowania nowych danych z treści, które pierwotnie nie były częścią zestawu danych szkoleniowych. Konwencjonalne modele sztucznej inteligencji identyfikują wzorce i wykonują zadania, takie jak wykrywanie oszustw, ale generatywna sztuczna inteligencja jest znacznie bardziej kreatywna w swoich możliwościach.
Pomyśl o tym w ten sposób: jeśli tradycyjna sztuczna inteligencja jest jak zespół coverowy, grający piosenki dokładnie tak, jak zostały wykonane, to generatywna sztuczna inteligencja jest jak autor piosenek, wykorzystujący inspirację z tych oryginalnych piosenek do tworzenia zupełnie nowych utworów. Od pisania artykułów, przez analizowanie danych, po generowanie realistycznej ludzkiej mowy, modele generatywne poszerzają możliwości maszyn.
Jak działa generatywna sztuczna inteligencja?
Sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe, sieci neuronowe - są używane zamiennie, zwłaszcza gdy firmy wprowadzają swoje produkty na rynek, ale to nie to samo. Systemy generatywnej sztucznej inteligencji są złożone i mogą nawet nauczyć się replikować ludzkie wzorce mowy lub tworzyć realistyczne obrazy lub filmy. Zasadniczo modele generatywne mają na celu naśladowanie ludzkiej kreatywności i wykonywanie zadań takich jak generowanie obrazów lub pisanie tekstów.
Ich działanie polega na pobieraniu surowych danych jako danych wejściowych i wyodrębnianiu z nich wzorców w celu utworzenia modelu, który następnie generuje nową zawartość. Ta złożoność jest trudna do zrozumienia nawet dla najbardziej obeznanego z technologią użytkownika, ale możemy podzielić je na bloki konstrukcyjne. Modele generatywne wykorzystują konwencjonalną sztuczną inteligencję, przetwarzanie języka naturalnego (NLP), głębokie uczenie (DL) i uczenie maszynowe (ML) do generowania nowych treści.
Sztuczna inteligencja - (Artificial Intelligence - AI)
Konwencjonalna sztuczna inteligencja uczy maszyny uczenia się na podstawie danych, naśladowania ludzkich zachowań lub efektywnego wykonywania zadań. Niezależnie od tego, czy nazwiemy ją "klasyczną sztuczną inteligencją", "analityczną sztuczną inteligencją" czy konwencjonalną, narzędzia te umożliwiają filtrowanie spamu w wiadomościach e-mail i pozwalają aplikacjom mapowym sugerować najszybsze trasy. Wyobraź sobie, że ta koncepcja idzie dalej, a sztuczna inteligencja tworzy coś nowego?
Modele generatywne wykorzystują podstawy konwencjonalnej sztucznej inteligencji, ale ponieważ wszystkie koncepcje otaczające rozwiązania generatywnej sztucznej inteligencji nakładają się na siebie, musimy je rozróżnić. Głębokie modele generatywne tworzą treści i dodają dodatkową warstwę kreatywności przy użyciu inteligentnych algorytmów wyszkolonych na miliardach parametrów. Wykorzystanie generatywnej sztucznej inteligencji pomaga nam docenić, w jaki sposób nasze interakcje ze sztuczną inteligencją stają się dynamiczne i spersonalizowane.
Przetwarzanie języka naturalnego - (Natural Language Processing – NLP)
NLP to gałąź sztucznej inteligencji, która zajmuje się interakcją między komputerami a ludzkim językiem. To dlatego Twój asystent głosowy może zrozumieć Twoje polecenia lub w jaki sposób Twój e-mail może sugerować szybkie odpowiedzi. Ta zaawansowana technologia wykorzystuje moc NLP do rozumienia ludzkiego języka i generowania nowych, spójnych i odpowiednich kontekstowo zdań. Od pisania e-maili po tworzenie postów w mediach społecznościowych, generatywna sztuczna inteligencja wykorzystuje NLP, aby interakcje cyfrowe były bardziej wydajne, spersonalizowane i angażujące.
Uczenie maszynowe - (Machine Learning – ML)
Uczenie maszynowe naśladuje ludzką inteligencję i różni się od symbolicznej sztucznej inteligencji, która wykorzystuje systemy oparte na regułach z warunkami "jeśli-to". Przed ML programiści uczyli komputery o każdym czynniku w procesie podejmowania decyzji, co jest czasochłonne i ograniczone. Jako forma sztucznej inteligencji, ML tworzy prognozy na podstawie danych treningowych dostarczanych do modeli.
Algorytmy uczenia maszynowego - ML mogą działać przy użyciu kilku metod uczenia:
- Uczenie bez nadzoru - szkolenie, w którym zadaniem systemu jest określenie wzorców danych.
- Uczenie nadzorowane - szkolenie obejmuje dane zawierające wzorzec lub "odpowiedź".
- Uczenie ze wzmocnieniem - szkolenie wymaga od algorytmu uczenia się metodą prób i błędów.
Maszyny uczą się za pomocą tych trzech metod, ale niektórzy twierdzą, że rozwój uczenia maszynowego był możliwy dzięki naszym postępom w zakresie złożonych danych i ilości danych, które zebraliśmy. Przykłady algorytmów ML używanych do klasyfikacji i regresji obejmują:
- Regresja liniowa.
- Regresja logistyczna.
- Drzewa decyzyjne.
- Maszyny wektorów nośnych.
- i inne.
W ramach uczenia maszynowego istnieje szczególny model zwany siecią neuronową. Są one zaprojektowane tak, aby naśladować ludzki mózg, z warstwami połączonych ze sobą "neuronów".
Uczenie głębokie - (Deep Learning - DL)
Uczenie głębokie jest podzbiorem uczenia maszynowego - ML, generatywna sztuczna inteligencja wykorzystuje głębokie uczenie, wielowarstwowe sieci neuronowe inspirowane ludzkim mózgiem. Sieci neuronowe mogą uczyć się na podstawie danych, identyfikować wzorce, generować nowe informacje lub wyciągać wnioski podobne do ludzkich. Sieci neuronowe mogą być następujące:
- Konwolucyjne sieci neuronowe (Convolutional Neural Networks - CNN) są powszechnie stosowane do rozpoznawania obrazów w wizji komputerowej.
- Rekurencyjne sieci neuronowe (Recurrent Neural Networks - RNN) są powszechnie używane do generowania tekstu.
- Generatywne sieci adwersarzy (Generative Adversarial Networks - GAN) są powszechnie używane do generowania obrazów.
Ponieważ sieci neuronowe są inspirowane ludzkim mózgiem, mogą one również klasyfikować informacje. Warstwy każdej sieci neuronowej działają jak filtry, które przechodzą od poziomu ogólnego do szczegółowego, zwiększając prawdopodobieństwo wygenerowania precyzyjnych wyników. Ludzki mózg działa podobnie; kiedy otrzymuje nowe informacje, porównuje je ze znanymi obiektami.
Głębokie sieci neuronowe również wykorzystują tę samą koncepcję. Sztuczne sieci neuronowe mają unikalne możliwości wykonywania tych samych zadań, co klasyczne algorytmy; przeciwieństwo nie jest prawdą, co oznacza, że modele uczenia głębokiego mogą rozwiązywać problemy, których klasyczne modele nie mogą.
Modele podstawowe - (Foundation Models – FM)
Koncepcja parasolowa jako prosta reprezentacja potrzeby generatywnej sztucznej inteligencji w zakresie modeli fundamentalnych i algorytmów sztucznej inteligencji.
Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence po raz pierwszy spopularyzował termin "modele fundamentalne" podczas swoich wcześniejszych badań nad sztuczną inteligencją. Modele sztucznej inteligencji są trenowane i zasilane ogromnymi ilościami nieoznakowanych danych przed wykonaniem zadań. Po wytrenowaniu modele te wymagają minimalnego dostrojenia, aby dostosować je do wielu zadań.
Modele tworzenia treści i obrazów, odpowiednio w GPT-3 i DALL-E 2.0. Modele te mają fundamentalne znaczenie, ponieważ stanowią silną podstawę dla wielu zastosowań sztucznej inteligencji. Korzystając z samo-nadzorowanego i nadzorowanego uczenia się, model sztucznej inteligencji może zastosować wyuczoną wiedzę w określonej sytuacji. To tak, jakby nauczyć się pisać blogi, a następnie, przy niewielkim wysiłku, pisać długie artykuły i eBook.
Model fundamentalny można rozszerzyć na inne domeny treści ze względu na ich obszerny zestaw danych i zdolność do dostosowywania się do różnych zadań; każdy może użyć generatywnej sztucznej inteligencji do tworzenia obrazów, treści. Duże modele językowe (LLM) są rodzajem modelu fundamentalnego.
Jak można rozwijać generatywne modele sztucznej inteligencji?
Modele generatywnej sztucznej inteligencji są niezwykle wszechstronne, ale ich łączenie tworzy jeszcze silniejsze modele.
Modele oparte na transformatorach - (Transformer-based models - TBM)
Modele oparte na transformerach, na przykład, są spójne z elastyczną architekturą, która umożliwia tym dużym modelom językowym rozpoznawanie wzorców i relacji w tekście, czego sieci neuronowe nie mogły zrobić wcześniej (lub trwa to za długo).
Sieci GAN
Sieci GAN są jak artysta i krytyk sztuki w jednym, co oznacza, że model wykorzystuje dwie konkurujące ze sobą sieci neuronowe. Część artystyczna sieci GAN tworzy nowe treści, podczas gdy część krytyczna ocenia ich realistyczność, pomagając artyście doskonalić się w miarę upływu czasu.
Autoenkodery wariacyjne - (Variational Autoencoders – VAE)
Autoenkodery wariacyjne (VAE) to modele generatywne, które wykorzystują sieć neuronową do nauki podstawowej struktury danych. Gdy zrozumie tę strukturę, może wygenerować nowe dane podobne do oryginalnych danych wejściowych. Autoenkodery wariacyjne świetnie nadają się do tworzenia treści w kontrolowany sposób, na przykład do tworzenia obrazów twarzy o określonych cechach.
Model multimodalny - (Multimodal Model – MM)
Modele multimodalne mogą interpretować i generować różne typy danych, takie jak tekst i obrazy. Modele te są wszechstronne i mogą nawet tworzyć filmy lub animacje 3D. Modele multimodalne zyskują na popularności, tworząc asystentów głosowych i wirtualne światy.
Zastosowania narzędzi generatywnej sztucznej inteligencji
Model generatywnej sztucznej inteligencji nie jest przeznaczony wyłącznie dla firm zajmujących się tworzeniem oprogramowania. W sektorze opieki zdrowotnej generatywna sztuczna inteligencja tworzy realistyczne symulacje do celów szkoleniowych lub do przewidywania wyników pacjentów na podstawie dokumentacji medycznej. Branża rozrywkowa wykorzystuje ją do generowania nowej muzyki i scenariuszy programów telewizyjnych.
Generatywna sztuczna inteligencja w finansach poprawia wydajność operacji, usprawnia analizę danych, promuje skalowalność i zdolność adaptacji oraz dostarcza krytycznych spostrzeżeń. Generatywna sztuczna inteligencja w finansach analizuje skomplikowane dane finansowe i wykrywa wzorce lub anomalie, których ludzie nie są w stanie zidentyfikować. Firmy muszą się szybko skalować, aby przetrwać, a generatywna sztuczna inteligencja pomaga w radzeniu sobie z rosnącą ilością danych finansowych i potrzebami w zakresie raportowania.
Firmy mogą sprostać zwiększonym wymaganiom w zakresie raportowania, podczas gdy technologia dostosowuje się do zmieniających się wymagań. Generowane przez sztuczną inteligencję opisy raportów finansowych dostarczają interesariuszom aktualnych informacji, pomagając w podejmowaniu strategicznych decyzji i ocenie ryzyka.
Przykłady narzędzi generatywnej sztucznej inteligencji
Korzystanie z generatywnej sztucznej inteligencji zmienia firmy. Zespoły marketingowe mogą wykorzystywać generatywną sztuczną inteligencję do tworzenia angażujących tekstów reklamowych lub postów w mediach społecznościowych, oszczędzając czas i pobudzając kreatywność. W obsłudze klienta, chatboty AI mogą obsługiwać szereg zapytań, uwalniając czas pracowników do bardziej złożonych zadań.
Generatywna sztuczna inteligencja zmienia zasady gry dla twórców treści, pomagając im w tworzeniu artykułów, postów na blogach, a nawet całych książek. Nie zapominajmy też o analizie danych - generatywna sztuczna inteligencja może pomóc firmom zrozumieć trendy w zastrzeżonych danych w celu przewidywania i podejmowania strategicznych decyzji.
Możliwość adaptacji generatywnej sztucznej inteligencji pozwala zaoszczędzić czas i pieniądze, jednocześnie przekonując użytkowników do tworzenia unikalnych treści.
Generatywna sztuczna inteligencja nie jest jednak pozbawiona wad!
Niebezpieczeństwa związane z generatywną sztuczną inteligencją
Korzyści płynące z generatywnej sztucznej inteligencji obejmują wiele ekscytujących zastosowań, ma ona wiele potencjalnych pułapek.
Rozpowszechnianie błędnych informacji
Jednym z zagrożeń związanych z generatywną sztuczną inteligencją jest ryzyko rozpowszechniania dezinformacji, które podsycają zamieszanie i nieufność. Ponieważ generatywna sztuczna inteligencja może tworzyć wyniki podobne do treści generowanych przez ludzi, fałszywe wiadomości i filmy deepfake są trudne do odróżnienia od prawdziwych. Chociaż brzmią one niezwykle przekonująco, musimy zachować czujność w kwestii ich wykorzystania oraz promować przejrzystość i etykę.
Generatywnej sztucznej inteligencji brakuje zasad moralnych
Generatywna sztuczna inteligencja, pomimo swoich możliwości tworzenia treści, nie posiada kodeksu moralnego ani świadomości. Generuje treści bez zrozumienia etyki tego, co tworzy. Na przykład, sztuczna inteligencja może wygenerować humorystyczny żart, nie rozumiejąc, dlaczego jest zabawny, lub stworzyć coś obraźliwego, nie zdając sobie sprawy, że jest to niewłaściwe. Sztuczna inteligencja nie ma uczuć, przekonań ani sumienia. Może być w tych obszarach wyszkolona.
Po prostu postępuje zgodnie z algorytmami i uczy się na podstawie dostarczonych jej danych. Generatywna sztuczna inteligencja to po prostu kod oprogramowania, który nie posiada kompasu moralnego. Musimy kierować kreatywnością AI za pomocą naszych wartości etycznych.
Przeciwdziałanie niebezpieczeństwom i ograniczeniom sztucznej inteligencji za pomocą wytycznych etycznych
Choć generatywna sztuczna inteligencja jest ekscytująca, musimy zająć się jej potencjalnymi zagrożeniami i ograniczeniami za pomocą wytycznych etycznych; wytyczne te umożliwiają odpowiedzialne korzystanie z niej przez wszystkich. Na przykład twórcy sztucznej inteligencji powinni dążyć do przejrzystości, wyjaśniając, kiedy sztuczna inteligencja wygenerowała treść. Powinni również dążyć do sprawiedliwości, usuwając systemy AI, które utrwalają uprzedzenia.
Prywatność jest kolejnym kluczowym aspektem, ponieważ sztuczna inteligencja często obsługuje wrażliwe dane. Jeśli coś pójdzie nie tak, powinny istnieć mechanizmy odpowiedzialności w celu ustalenia odpowiedzialności.
Wyjaśnialna sztuczna inteligencja (Explainable AI - XAI)
Wyjaśnialna sztuczna inteligencja (Explainable AI - XAI) obejmuje wszystkie te zasady. Wyjaśnialna sztuczna inteligencja odnosi się do metod wyjaśniających, w jaki sposób i dlaczego system sztucznej inteligencji wyciąga wnioski, wspierając przejrzystość, zrozumienie i etykę.
Generatywna sztuczna inteligencja (GAI)
Generatywna sztuczna inteligencja rewolucjonizowała tworzenie treści; możemy konsekwentnie generować nowe pomysły bardziej efektywnie, a nawet odkrywać artystyczne ścieżki, których nigdy byśmy nie rozważali. Niezależnie od tego, czy chodzi o napisanie opowiadania, czy zaprojektowanie nowego produktu, sztuczna inteligencja oferuje nam nowy poziom kreatywności. Należy jednak pamiętać, że to wciąż tylko narzędzie.
Przyszłość kreatywności to nie tylko AI; chodzi o to, jak bezpiecznie zintegrujemy AI z ludzką pomysłowością. Jako ekscytująca granica w technologii, możemy zrozumieć korzyści płynące z generatywnej sztucznej inteligencji. Jest jak ogromny ocean możliwości, pełen potencjału do zrewolucjonizowania wielu aspektów biznesu.
Jednak, jak każda siła, zastosowanie generatywnej sztucznej inteligencji w biznesie niesie ze sobą pewne ryzyko. Widmo eksplozji inteligencji, nieprzewidziane konsekwencje, które mogą radykalnie zmienić biznesy, a nawet zniechęcająca perspektywa wyginięcia to realia, z którymi musimy się zmierzyć. Wprowadzając innowacje w tej ekscytującej dziedzinie, musimy postępować ostrożnie, uwzględniając różne opinie, zachowując równowagę między postępem technologicznym a stylem życia.
