Генеративный ИИ (GenAI) — это категория алгоритмов искусственного интеллекта (AI), которые могут генерировать новые результаты на основе данных, на которых они обучаются. В отличие от традиционных систем ИИ, предназначенных для распознавания закономерностей и прогнозирования, генеративный ИИ создает новый контент. Этот новый контент может принимать форму изображений, письменного текста и аудио.
Для создания нового контента генеративный ИИ (или GenAI) использует глубокое обучение, называемое генеративно-состязательными сетями (GAN). GAN имеет две нейронные сети: генератор для создания новых данных и дискриминатор для оценки данных. Две сети работают вместе, так как генератор улучшает свои выходные данные на основе обратной связи от дискриминатора, пока не будет сгенерирован контент, неотличимый от реальных данных. Таким образом генеративный ИИ выводит искусственный интеллект на новый уровень с точки зрения создания контента и обслуживания клиентов, что является огромной отраслью.
За последние несколько лет искусственный интеллект пережил значительную эволюцию, особенно после появления ChatGPT. Эта технология станет толчком к следующей революции и создаст новые возможности для бизнеса. Более того, ожидается, что развитие генеративного ИИ проложит путь для новых тенденций, которые произведут революцию в различных отраслях.
17 основных тенденций генеративного ИИ в 2023 году подчеркивают огромный потенциал этой передовой технологии:
Содержание:
Разговорный ИИ
Традиционные или аналитические диалоговые интерфейсы на основе ИИ ограничены предопределенными командами и не понимают намерения запроса, что приводит к некачественным ответам. Разговорный ИИ решает эту проблему, изучая, понимая и разрабатывая ответы в чате, которые зависят от контекста и намерений. Эти управляемые генеративными моделями чат-боты и виртуальные помощники применяют NLP, генерацию естественного языка (NLG), глубокое обучение и LLM. Это позволяет использовать интеллектуальных виртуальных помощников, чат-ботов и другие диалоговые интерфейсы, которые взаимодействуют с пользователями по-человечески.
- Читайте по теме ИИ: Обзор лучших инструментов искусственного интеллекта (AI) для бизнеса и предпринимателей в 2023 году
Еще несколько лет назад ИИ не был таким интригующим; все, что он делал, — это анализировал данные, учился чему-то и предлагал идеальные изменения или подавал команду. Они никогда не были разговорными, и мы можем согласиться с этим утверждением, если увидим голосовых помощников, таких как Google, Alexa или Siri.
Когда появилась технология генеративного искусственного интеллекта, его разговорная часть «взлетела до небес». Инструменты генеративного ИИ, такие как ChatGPT, разговаривают на человеческом уровне; внезапный скачок в способности ИИ вести беседу не ожидался, другими словами, он застал нас врасплох.
Причина, по которой эти ИИ настолько убедительны в разговоре, заключается в их стеке, который включает в себя нейронные сети, нейронную обработку языка, генерацию, глубокое обучение и LLM. Эти стеки позволяют ИИ быть очень привлекательным и разговорчивым, как человек, и это уже рассматривается для голосовых помощников и различных чат-ботов для обслуживания клиентов.
Это связано с тем, что они могут быть сентиментальными и давать людям комфорт, необходимый им при выражении переживаний; это особенно полезно в сфере обслуживания клиентов, где каждый раз, когда клиент дает отзыв о дефектном продукте, бот может быть сентиментальным, чтобы обеспечить индивидуальное обслуживание.
В целом, боты могут повысить ценность бизнес-операций на всех уровнях, предоставляя деловому персоналу человекоподобный опыт в режиме реального времени. Это может стать самым интересным трендом 2023 года.
Инфраструктура генеративного ИИ
Технологический стек любой ИТ-практики развивается, чтобы сделать область конкурентоспособной, и генеративный ИИ не является исключением. Когда ChatGPTs дебютировал, он был основан на модели GPT-3 (generative pre-trained transformer), основной задачей которой было генерирование текстов, таких как статьи, стихи, эссе, новостные сообщения и т. д.
Теперь открытый ИИ хочет сделать еще один шаг вперед и отшлифовать его функциональные возможности для создания уникальных приложений. Для этого они разработали модель GPT-4, которая фокусируется на масштабировании и внедрении Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF) для генерации более релевантных ответов.
Как и OpenAI, другие стартапы, такие как Anthropic, работают над своей версией модели обратной связи, такой как RL-CAI, для питания своих чат-ботов. Эта технологическая адаптация позволит ИИ 2023 года более точно реагировать на конкретные человеческие задачи и лучше понимать людей.
ИИ для творчества
Генеративный инструмент ИИ Dall-e преподнес немало сюрпризов. Это был первый инструмент, который мог генерировать произведения искусства с помощью всего нескольких входных данных. Хотя его ранняя версия не отличалась точностью в создании достойного искусства, сейчас она стала намного лучше и создает искусство именно так, как просит пользователь.
Однако все подобные инструменты генеративного искусственного интеллекта могут создавать не только искусство. Они могут генерировать анимацию, музыку и аудио в реальном времени для различных случаев использования.
В течение многих лет это направление будет постоянно развиваться, позволяя музыкантам, авторам песен, создателям произведений искусства, специалистам по звуковым эффектам и обычным пользователям использовать весь потенциал инструментов генеративного ИИ и выражать свое творчество.
Высокоуровневая персонализация
Генеративный AI был создан на основе технологий, которые обладают возможностями для создания персонализированного опыта. К ним относятся GAN, нейронные сети, продвинутые алгоритмы ML и языковые модели.
Им подается огромный объем данных для тренировки их возможностей анализа, генерации данных и прогнозирования, в результате чего создается система, способная анализировать персонализированный выбор человека, генерировать аналогичные результаты и обеспечивать высокую вовлеченность. Это похоже на то, как если бы вам помогли выбрать именно те вещи, которые вы хотите, и вы без всяких проблем быстро их получили.
Высокоуровневая персонализация может помочь компаниям получать огромные доходы, ориентируясь на нужный рынок и аудиторию по нужным параметрам. Например, генеративная персонализация на основе ИИ может помочь компаниям составлять индивидуальный контент для любой маркетинговой пропаганды. Аналогичным образом, отдел продаж может направлять потенциальным клиентам персонализированные электронные письма с информацией о продукте, анализируя их запросы для увеличения продаж.
Инструменты генеративного искусственного интеллекта могут сделать это, изучив спрос компании, то, что клиент приобрел ранее, его лучшие варианты продуктов и его цели, чтобы составить короткий список продуктов, которые ему нужны.
Гипер-персонализация GenAI
GenAI использует передовые алгоритмы и языковые модели для создания персонализированного опыта на основе предпочтений и поведения отдельных аудиторий. Эти модели обучаются на больших базах данных различных индивидуальных взаимодействий, которые затем взаимодействуют с клиентами для обеспечения очень увлекательного опыта.
Гипер-персонализация, в свою очередь, приводит к увеличению доходов, улучшению результатов и снижению оттока клиентов. Персонализация на основе GenAI в розничной торговле и маркетинге включает в себя персонализированные рекомендации по продуктам, автоматизацию контента и настройку рекламных акций.
Для этого модели ИИ используют данные об индивидуальных предпочтениях, истории покупок и поведении в Интернете. Точно так же синтетический ИИ в здравоохранении улучшает результаты лечения пациентов за счет персонализации лечения на основе истории болезни пациента, симптомов и генетической информации.
Интеллектуальная автоматизация процессов
Автоматизация повторяющихся бизнес-задач, таких как ввод данных, документация и выставление счетов, позволяет предприятиям перенаправлять свои ресурсы на выполнение сложных задач. Мультимодальные LLM стандартизируют и анализируют неструктурированные и разнородные бизнес-данные, чтобы предоставлять информацию на основе бизнес-правил и логики. Кроме того, алгоритмы GenAI расширяют возможности традиционных моделей ИИ за счет NLU и распознавания изображений. Это обеспечивает когнитивную автоматизацию и логические ответы, решая проблему нехватки квалифицированных рабочих в разных отраслях.
Генеративная автоматизация на основе ИИ имеет множество преимуществ, таких как автоматизация ввода данных, выставления счетов, бухгалтерского учета и документации, что позволяет компаниям переключить свои ресурсы на сложные задачи для достижения максимального результата. Еще одно преимущество автоматизации с помощью ИИ заключается в том, что компании могут в считанные секунды получить представление о различных параметрах бизнеса и мгновенно оценить их значения для разработки стратегий в конкретных областях.
Большие языковые модели (LLM) могут анализировать все бизнес-данные и классифицировать их на структурированные и неструктурированные, чтобы стандартизировать вновь сформированные данные для точного знания бизнес-логики. Аналогичным образом, генеративные инструменты распознавания образов ИИ на основе нейролингвистического понимания могут помочь обнаружить аномалии в документах, усилить логический ответ и повысить когнитивную автоматизацию для решения таких проблем, как нехватка рабочей силы.
Автоматизация рабочих процессов, предиктивная аналитика и распределение интеллектуальных ресурсов в ответ на человеческий язык — вот некоторые примеры синтетического ИИ в роботизированной автоматизации процессов (RPA). Автоматизация продаж и маркетинга, финансовая отчетность, обнаружение мошенничества, обработка страховых случаев и управление цепочками поставок.
Более того, роботизированная автоматизация процессов может обеспечить преимущества для конкретного бизнеса, такие как страховые претензии, автоматизированный маркетинг и продажи, выявление мошенничества и управление рисками, автоматизация цепочки поставок и т. д. Поскольку в этом году все больше и больше инструментов ИИ будут сосредоточены вокруг автоматизации, тенденция автоматизации получит огромный импульс.
Производство видео с GenAI
Синтез видео, анимации и GIF-файлов с помощью искусственного интеллекта от написания сценариев до редактирования экономит производственные ресурсы для средств массовой информации, маркетинга, рекламы и киноиндустрии. Алгоритмическое творчество обеспечивает реалистичные спецэффекты, виртуальную среду и анимацию персонажей, которые предлагают зрителям захватывающий опыт.
Стартапы генеративного ИИ разрабатывают вычислительную автоматизацию для воспроизведения видеоконтента, персонализированного для более широкой глобальной аудитории. Это экономит время и стоимость ресурсов, необходимых для создания аналогичного контента в разных форматах, на разных языках или в разных контекстах.
Более того, текст, речь или преобразование изображения в видео позволяют быстро создавать разнообразный контент. Некоторые примеры видеороликов, созданных ИИ, включают видеоролики с разъяснением продуктов или услуг, рекламные кампании для социальных сетей или телевизионные трансляции.
Улучшение видео, локализация, и редактирование — это другие возможности, которые упрощает создание синтетического мультимедиа. Стартапы GenAI также создают модели для анализа видео и сбора данных о поведении и настроениях зрителей для повышения эффективности контента.
Разработчики кода и приложений с помощью GenAI
Автоматизация рабочих процессов разработки программного обеспечения с помощью genAI включает написание и тестирование кода, а также создание веб-сайтов и приложений. Генераторы кода на основе NLP значительно сокращают время разработки, тестирования и развертывания программного обеспечения. Это позволяет нетехническим командам и не разработчикам выполнять основные задачи кодирования, не полагаясь на ресурсы разработчиков.
Генеративные модели на основе LLM и преобразователя также позволяют анализировать код и расширяют возможности поддержки и обслуживания программного обеспечения, уменьшая уязвимости кибербезопасности.
Точно так же стартапы создают интегративные модели GenAI для стандартизации кода, сокращения количества ошибок и обеспечения возможности перевода кода между разными языками программирования. Автоматизация кода упрощает создание веб-сайтов и разработку мобильных приложений, сокращая время выхода на рынок для электронной коммерции и цифрового бизнеса.
Генеративная музыка на на базе GenAI
Стартапы разрабатывают генераторы музыки, которые сочиняют оригинальную музыку на основе предпочтений и стилей слушателей для эффективного захвата их внимания. Инструменты генеративной музыки дополняют процесс сочинения музыки для музыкантов и художников, а также позволяют создавать новые произведения более эффективно и творчески. Они автоматизируют процессы производства музыки, такие как микширование и мастеринг, экономя ресурсы музыкантов и продюсеров.
Оздоровительные приложения используют генеративную музыку для создания персонализированных звуковых ландшафтов, которые снижают стресс, улучшают сон и настроение, повышая эффективность терапии.
Кроме того, сектор игр, фильмов и виртуальной реальности (VR) использует генераторы музыки на базе GenAI для создания динамичных и захватывающих звуковых ландшафтов. Рекламная индустрия использует их для создания уникальных и запоминающихся саундтреков для рекламных роликов и брендовых кампаний. Аналогичным образом, это позволяет непрофессиональным создателям контента и предприятиям получать музыку без авторских отчислений для использования в видеороликах и рекламных роликах.
Достижения в генеративно-состязательных сетях
GAN являются основой генеративного ИИ, без них будущий искусственный интеллект не сможет существовать. GAN отвечают за создание новых данных, которые похожи на обучающие данные. Например, он может сгенерировать изображение девушки, даже если оно не принадлежит ни одной девушке в мире.
В нейронной сети GAN есть две системы генераторов и дискриминаторов, которые конкурируют друг с другом с помощью методов глубокого обучения, чтобы стать более точными в прогнозировании. Если вы пользовались какими-либо инструментами генеративного ИИ, то именно GAN позволил вам создать изображение, текст, аудио или видео.
В 2023 году эта тенденция будет развиваться, а GAN продолжит эволюционировать и станет способным предоставлять новые сценарии использования.
Генеративный ИИ для научных исследований
Научные исследования ускорились благодаря технологиям, а зарождающаяся технология генеративного ИИ обещает еще больше ускорить исследования в различных областях. Это приведет к улучшению инноваций, производства и внедрения новых методов исследования, которые могут улучшить различные отрасли и жизнь людей.
Инструменты genAI на основе LLM ускоряют анализ массивных и сложных наборов данных для получения идей и новых гипотез в различных научных дисциплинах. Такие области, как биология, химия, физика и астрономия, извлекают выгоду из генеративного ИИ для разработки точных моделей данных и получения воспроизводимых результатов. Это включает в себя открытие лекарств, материаловедение и исследования в области энергетики, мониторинг окружающей среды и применение в аэрокосмической отрасли и на транспорте.
Это связано с тем, что генеративный искусственный интеллект обучается на огромных массивах данных. Благодаря таким огромным массивам данных они учатся, адаптируются и осознают процессы исследования и их параметры, чтобы генерировать идеи и гипотезы в различных дисциплинах. Такие области, как физика, астрономия, биология, химия и другие, используют потенциал генеративного ИИ для создания систем, которые улучшают анализ, генерацию и прогнозирование объектов исследования, например, определяя выход химической реакции, выделяемое тепло, уровень концентрации и структуру.
Генеративный AI уже начал трансформировать такие области. Среди них — здравоохранение, где с помощью ИИ проводится секвенирование генов, чтобы выяснить, как изменится экспрессия генов в ответ на конкретные изменения в генах, и, соответственно, создать лекарства для улучшения общего состояния здоровья пациентов.
Другим примером может быть поиск лекарств. ИИ создает кандидатов на лекарства для клинических испытаний, чтобы проверить их эффективность с помощью компьютерного моделирования для ускорения открытия и разработки новых лекарств от критических заболеваний.
Стартапы разрабатывают платформы на основе genAI для открытия и разработки новых материалов с желаемыми свойствами, такими как повышенная прочность и долговечность. В исследованиях в области энергетики ИИ оптимизирует производство, распределение и и системы хранения для сокращения выбросов углерода.
Генераторы изображений
В решениях по созданию или синтезу изображений все чаще используются GAN или автокодировщики. Они создают фотореалистичные и оригинальные произведения искусства, похожие на существующие изображения, созданные человеком. Эти генераторы варьируются от преобразования текста в изображение до преобразования изображения в изображение и речи в изображение.
Генераторы изображений предоставляют даже непрофессионалам сложные инструменты для создания контента. Помимо 2D-фотографий, передовые синтезаторы изображений создают 3D-модели и персонажей, которые находят применение в играх, моде, маркетинге, развлечениях и медиаиндустрии.
Стартапы GenAI также создают алгоритмическое программное обеспечение для создания изображений для автоматизации создания невзаимозаменяемых токенов (NFT) и цифровых произведений искусства. Такие автоматизированные системы снижают стоимость физического прототипирования и повышают эффективность разработки продукта.
Сходным образом, предприятия используют персонажей, созданных искусственным интеллектом, в качестве виртуальных фотомоделей и персонажей для фильмов, игр и других медиа. В маркетинге генераторы изображений создают персонализированные изображения продуктов и рекламные объявления для целевой и иммерсивной рекламы, повышая коэффициент конверсии.
Генеративное проектирование
Генеративные генераторы 3D-проектов на основе искусственного интеллекта автоматизируют проектирование, моделирование и визуализацию, оптимизируя при этом ограничения на проектирование. Это позволяет архитекторам и инженерам эффективно генерировать множество итераций или улучшений дизайна и экономично моделировать индивидуальные особенности продукта.
Чтобы помочь в этом, стартапы интегрируют генеративные модели в существующие инструменты проектирования для 3D-моделирования и быстрого создания прототипов, что также сокращает строительные отходы. Кроме того, оптимизация производства и проектирование деталей с помощью ИИ приносят пользу таким отраслям, как полупроводниковая, аэрокосмическая, машиностроительная и производственная.
Генеративное проектирование компонентов и оборудования учитывает такие сложные ограничения, как вес, долговечность, сырье и прочность, тем самым оптимизируя производство. В архитектуре генеративное проектирование позволяет создавать макеты зданий с учетом энергоэффективности и использования пространства, повышая функциональность и устойчивость зданий.
Приложения НЛП
Генеративные ИИ могут общаться с людьми почти человеческим тоном. Будь то текст, аудио, изображение или видео, они стали более естественными в разговоре с правильным настроением. Все это благодаря (NLP) обработке естественного языка, которая позволяет генеративным ИИ читать тексты, слышать речь, определять настроения и их соотношение, выявлять решающую часть и, соответственно, предлагать ИИ ответить соответствующей информацией.
Все это казалось невозможным для традиционных моделей ИИ, поскольку они были созданы только для анализа, обнаружения и предоставления только статистической информации. В отличие от них, генеративный ИИ привел к развитию НЛП, способного точно воспринимать данные и помогать ИИ более эффективно взаимодействовать с человеком.
В этом году тенденция применения НЛП будет расти, что приведет к появлению голосовых помощников и чат-ботов, которые почти чувствуют себя людьми в разговоре.
Синтез речи с GenAI
Синтез речи или преобразование текста в речь (TTS) расширяют возможности голосовых помощников, чат-ботов и других голосовых интерактивных сервисов. Такие ответы, основанные на намерениях, уменьшают количество тупиковых ситуаций в разговоре. Они находят применение в онлайн-образовании, развлечениях, продажах, маркетинге и обслуживании клиентов.
Приложения для электронного обучения и группы по обучению персонала используют синтез речи для создания интерактивных материалов, таких как аудиокниги, подкасты и онлайн-лекции. Точно так же стартапы используют клонирование голоса для создания реалистичной озвучки и голоса персонажей для обеспечения захватывающих впечатлений для потребителей медиа и геймеров.
Кроме того, такие решения позволяют компаниям выходить на новые рынки, создавая речь на местных языках. Стартапы, занимающиеся генеративным искусственным интеллектом, создают инклюзивные инструменты синтеза голоса, такие как программы чтения с экрана, для помощи людям с нарушениями речи и зрения.
Этические проблемы ИИ
С ростом использования инструментов генеративного ИИ возникает обеспокоенность по поводу того, насколько новый ИИ будет следовать этическим нормам и оставаться в рамках закона, особенно при сборе различных типов данных в Интернете, которые включают личную и другую важную информацию.
Генеративный ИИ может генерировать данные, похожие на реальные данные любого человека, для обучения своей модели, чтобы сделать их точными в том, что они делают. Однако существует риск, например, повторной идентификации людей по синтетическим данным, что может создать проблему конфиденциальности данных для любого человека.
Также растет опасение, что ИИ может быть предвзятым в зависимости от расы, религии и др., что может вызвать социальные проблемы, поскольку технология будет развернута через Интернет. Это может произойти из-за того, что люди размещают в Интернете предвзятые данные в пользу той или иной расы, страны, гражданина или религии. Это означает, что ИИ может обучаться на таких предвзятых данных и генерировать подобные ответы, которые могут оказаться оскорбительными.
Такие опасения уже возникают в 2023 году, что заставит компании дважды подумать и разработать приемлемые решения для устранения подобных неопределенностей.
Широкий спектр применения генеративного ИИ
Все началось со среднего и стабильного распространения, первых моделей генеративного ИИ, которые стали вирусными в социальных сетях. Вскоре генеративный ИИ стал самой большой шумихой в истории человечества после дебюта ChatGPT. Теперь мир может получить ответы почти на все свои вопросы с помощью ChatGPT; они даже могут использовать такие инструменты генеративного ИИ для создания изображений, видео, аудио, искусства и других медиа.
Все больше и больше инструментов генеративного ИИ появляются благодаря их постоянно растущей популярности, использованию, спросу и преимуществам. Компании, занимающиеся разработкой ИИ, также начали соответствовать растущему спросу, создавая уникальные инструменты ИИ, которые обеспечивают уникальную функциональность для повседневных и рабочих операций.
Например, Jasper сейчас набирает популярность как один из лучших инструментов копирайтинга, безупречно построенный на основе модели GPT-4 для контента, ориентированного на предприятия. Другой инструмент, Harvey, построен на основе обучения собственным данным, которые в основном используются в юридическом секторе. Этот инструмент может извлекать контекст из сложных юридических терминов и создавать контракты для нескольких заинтересованных сторон.
Аналогичным образом, на рынок выходит множество инструментов, которые обещают предоставить исключительные возможности автоматизации различных бизнес-операций, а 2023 год станет годом, когда все сделают ставку на тот или иной инструмент генеративного ИИ, поскольку в игру могут вступить такие крупные продукты ИИ, как Bard и чат-боты, созданные по модели GPT-4, с исключительными возможностями.
Возможности и перспективы генеративного ИИ
Одной из самых больших проблем по мере роста генеративного ИИ является автоматизация, влияющая на рабочую силу и заменяющая сотрудников выполнением задач, ранее выполняемых людьми. Согласно исследования аналитиков, генеративный ИИ предназначен для изменения взаимодействия, такого как обслуживание клиентов, таким образом, чтобы поведение человека близко и незаметно приближалось к человеческому.
Кроме того, генеративный ИИ не просто создает новый контент, но делает это творчески. Он использует входные данные и опыт, чтобы помочь ему «изучить» новую информацию для создания совершенно нового контента. Хотя технология сегодня не может заменить человеческое творчество, она может дать миру больше творчества, помогая людям с начальными идеями.
Генеративные модели искусственного интеллекта находятся на начальном этапе масштабирования, но уже начали применяться для различных функций бизнеса, включая маркетинг и продажи, управление рисками и юриспруденцию, ИТ и проектирование, операции, исследования и разработки.
Новые комментарии: