Tech Informative AI

Τι είναι το Generative AI;

Το Generative AI, που συχνά ονομάζεται τεχνητή νοημοσύνη, μπορεί να δημιουργήσει ποικίλες μορφές περιεχομένου, όπως κείμενο, ήχο, βίντεο, κώδικα, εικόνες και άλλους τύπους δεδομένων. Σε αντίθεση με τους συμβατικούς αλγόριθμους τεχνητής νοημοσύνης που επικεντρώνονται κυρίως στην αναγνώριση μοτίβων και στην πραγματοποίηση προβλέψεων, τα μοντέλα παραγωγής τεχνητής νοημοσύνης αξιοποιούν προηγμένους αλγόριθμους μηχανικής μάθησης για να δημιουργήσουν αποτελέσματα με βάση ένα δεδομένο σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης.

Το εύρος της δημιουργίας τεχνητής νοημοσύνης επεκτείνεται στην παραγωγή περιεχομένου με την ίδια μορφή με την παρεχόμενη προτροπή εισαγωγής, όπως κείμενο σε κείμενο ή ακόμα και σε διαφορετικές μορφές, όπως κείμενο σε εικόνα ή εικόνα σε βίντεο. Πολλά γνωστά παραδείγματα παραγωγικών συστημάτων AI περιλαμβάνουν τα ChatGPT, Bard, DALL-E, Midjourney και DeepMind.

Βασικά Takeaways

•      Ένα υποσύνολο μηχανικής μάθησης που ονομάζεται γενετική τεχνητή νοημοσύνη, που συνήθως ονομάζεται γενετική τεχνητή νοημοσύνη, μπορεί να παράγει διάφορα είδη υλικού, όπως κείμενο, βίντεο, φωτογραφίες και άλλα.
•      Παραδείγματα λογισμικού παραγωγής τεχνητής νοημοσύνης περιλαμβάνουν τα ChatGPT, DALL-E και Bard, τα οποία δημιουργούν κείμενο ή γραφικά ως απόκριση στην εισαγωγή ή τη συνομιλία του χρήστη.
•      Η δημιουργική και ακαδημαϊκή γραφή, η μετάφραση, η επεξεργασία ήχου, τα γραφήματα, η επεξεργασία εικόνων, η αρχιτεκτονική απόδοση και άλλα πεδία —συμπεριλαμβανομένης της αυτοκινητοβιομηχανίας, των μέσων/ψυχαγωγίας, της υγειονομικής περίθαλψης και της επιστημονικής έρευνας— όλα επωφελούνται από τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη.
•      Οι ανησυχίες σχετικά με το νόμο, την ηθική, την πολιτική, το περιβάλλον, την κοινωνία και την οικονομία προκαλούνται από τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη.

Ποια είναι η διαδικασία του Generative AI;

Η μηχανική μάθηση, η οποία περιλαμβάνει μοντέλα λογισμικού εκπαίδευσης για την πραγματοποίηση προβλέψεων με βάση δεδομένα χωρίς ρητό προγραμματισμό, είναι το πεδίο στο οποίο λειτουργεί η γενετική τεχνητή νοημοσύνη. Τα μοντέλα εκπαιδεύονται σε τεράστια σύνολα δεδομένων τρέχοντος υλικού για να ανακαλύψουν υποκείμενα μοτίβα και πιθανότητες στην περίπτωση της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης.

Τα μοντέλα παράγουν αποτελέσματα ως απόκριση σε μια προτροπή χρησιμοποιώντας αυτά τα μαθημένα μοτίβα.

Η βαθιά μάθηση, η μηχανική μάθηση που χρησιμοποιεί νευρωνικά δίκτυα για να χειριστεί πολύπλοκα μοτίβα, είναι μια κατηγορία που περιλαμβάνει τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη. Εμπνευσμένα από τον ανθρώπινο εγκέφαλο, τα νευρωνικά δίκτυα μπορούν να βρουν μοτίβα στα δεδομένα εκπαίδευσης χωρίς ανθρώπινη παρέμβαση.

Οι μετασχηματιστές, οι αυτόματες κωδικοποιητές μεταβλητών (VAE) και τα παραγωγικά αντίθετα δίκτυα (GAN) είναι μερικά παραδείγματα μοντέλων που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τη δημιουργία τεχνητής νοημοσύνης.

Η εκτεταμένη χρήση του Interactive Generative AI AI έχει αλλάξει τον τρόπο με τον οποίο οι χρήστες αλληλεπιδρούν με την τεχνολογία. Για παράδειγμα, η τεχνητή νοημοσύνη που ενεργοποιείται με φωνή περιλαμβάνεται πλέον σε πολλά gadget, συμπεριλαμβανομένων των ηχείων και των smartphone. Ομοίως, η γενετική τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να προσπελαστεί και να χρησιμοποιηθεί μέσω διαφόρων διεπαφών λογισμικού, καθιστώντας το ευρύτερα διαθέσιμο.

Διεπαφές Generative AI

Ακολουθούν μερικές γνωστές απεικονίσεις γενετικών διεπαφών AI:

ChatGPT:

Το OpenAI δημιούργησε το ChatGPT, ένα chatbot που βασίζεται σε AI που συνομιλεί με τους χρήστες σε φυσική γλώσσα. Μπορεί να συνομιλεί, να απαντά σε ερωτήματα και να παράγει γραφή σε διάφορα είδη ή στυλ, συμπεριλαμβανομένων ποιημάτων, δοκιμίων, ιστοριών και συνταγών.

Οι διαδικτυακοί πόροι για το ChatGPT περιλαμβάνουν μια δωρεάν έκδοση και το OpenAI παρέχει επίσης ένα API, εταιρικά σχέδια συνδρομής και επιλογές ενσωμάτωσης.

DALL-E:

Η OpenAI αποκάλυψε το DALL-E, ένα γενετικό σύστημα AI, τον Ιανουάριο του 2021. Με βάση τις γραπτές περιγραφές που παρέχονται από τους χρήστες, παράγει ρεαλιστικές εικόνες. Οι χρήστες μπορούν να παρέχουν περιγραφικό κείμενο και το DALL-E θα παράγει εικόνες με παραλλαγές στην προοπτική και το στυλ ως απάντηση. Επιπλέον, διαθέτει εργαλεία για το χειρισμό εικόνων.

Βάρδος:

Το Bard, ένα εργαλείο που αναπτύχθηκε από την Google, εξουσιοδοτεί το Bard, μια διεπαφή τεχνητής νοημοσύνης που δημιουργεί κείμενο σε κείμενο. είναι ένα chatbot που, όπως το ChatGPT, ανταποκρίνεται σε ερωτήματα χρηστών με απαντήσεις που βασίζονται σε κείμενο ή κείμενο που παράγεται. Θεωρείται ως βελτίωση στην Αναζήτηση Google.

Ιστορία: The Generative AI

Αν και η τεχνητή νοημοσύνη υπήρχε από την αρχαία Ελλάδα, η σύγχρονη τεχνητή νοημοσύνη απογειώθηκε μέχρι τη μελέτη του Άλαν Τούρινγκ και τη δημιουργία του τεστ Τούρινγκ τη δεκαετία του 1950.

Ο Frank Rosenblatt δημιούργησε νευρωνικά δίκτυα, τα δομικά στοιχεία της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης, το 1957. Καθώς τα νευρωνικά δίκτυα συνέχιζαν να προχωρούν, άρχισαν να χρησιμοποιούνται ευρέως στην τεχνητή νοημοσύνη τη δεκαετία του 1980.

Το 2014, η ανάπτυξη παραγωγικών εφαρμογών τεχνητής νοημοσύνης για την παραγωγή εικόνων, ταινιών και ήχου κατέστη δυνατή με την εφεύρεση των δικτύων παραγωγής αντιπάλων (GAN). Το 2023, η εμφάνιση σημαντικών μοντέλων γλώσσας όπως το ChatGPT θα αντικατοπτρίζει την αυξανόμενη αποδοχή και την ποικιλία των χρήσεων της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης.

Ποια είναι η χρήση του Generative AI;

Ένα ευρύ φάσμα εταιρειών και περιοχών μπορεί να χρησιμοποιήσει γενετική τεχνητή νοημοσύνη. Η ευελιξία του όσον αφορά τα μέσα έχει ανοίξει τη θέση του για καινοτόμες και προσοδοφόρες ευκαιρίες. Νέες περιπτώσεις χρήσης συνεχίζουν να αναπτύσσονται καθώς οι επιχειρήσεις και οι βιομηχανίες ενσωματώνουν τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη στις ροές εργασίας τους.

Μερικές πρόσφατες χρήσεις των παραγωγικών μοντέλων AI είναι οι εξής:

Μοντέλα στη γλώσσα:

•      Μετάφραση
•      Γράψιμο στις τέχνες, τις επιστήμες και τις επιχειρήσεις
•      Δημιουργία κώδικα
•      Γενετική ανάλυση
•      Τροποποίηση ή εξέταση της γραμματικής

Μοντελοποίηση ομιλίας και ήχου:

•      Γράφοντας μουσική και σύνθεση
•      Μεταγλώττιση
•      Μεταγραφή και υπαγόρευση
•      Φωνή και ομιλίαh αναγνώριση
•      Επεξεργασία ήχου

Εικόνες και οπτικά μοντέλα:

•      Απεικόνιση
•      Infographics
•      Τρισδιάστατη μοντελοποίηση
•      Καινοτόμο στυλ
•      Ρετουσάρισμα εικόνας
•      Κατασκευαστική απόδοση

Μοντέλα για την παραγωγή δεδομένων:

     Δημιουργία τεχνητών δεδομένων για την εκπαίδευση αλγορίθμων AI

Generative AI: Services by Industry

Οι εφαρμογές της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης επεκτείνονται καθώς η τεχνολογία προχωρά σε ορισμένους κλάδους. Ακολουθούν ορισμένες περιπτώσεις πρόσφατων εφαρμογών σε διάφορους τομείς:

Βιομηχανία αυτοκινήτου: Η εκπαίδευση και οι προσομοιώσεις αυτόνομων οχημάτων χρησιμοποιούν συνθετικά δεδομένα που δημιουργούνται από την τεχνητή νοημοσύνη (AI).

Επιστήμη και ιατρική: Η τεχνητή νοημοσύνη βοηθά τους ερευνητές να μοντελοποιήσουν αλληλουχίες πρωτεϊνών, να βρουν νέα μόρια και να προτείνουν θεραπευτικές ενώσεις. Βοηθά τους γιατρούς να αναλύουν ιατρικές εικόνες για πιο ακριβείς διαγνώσεις.

Μέσα και Ψυχαγωγία: Στους κλάδους των μέσων ενημέρωσης και της ψυχαγωγίας, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να παράγει γρήγορα και φθηνά περιεχόμενο, βελτιώνοντας τη δουλειά των δημιουργικών, όπως οι συγγραφείς και οι σχεδιαστές.

Μετεωρολογία και κλιματική επιστήμη: Τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να προσομοιώσουν φυσικές καταστροφές, να προβλέψουν τον καιρό και να μοντελοποιήσουν μελλοντικά κλιματικά σενάρια.

Εκπαίδευση: Η διδασκαλία και η τεχνητή νοημοσύνη που βασίζονται σε Chatbot μπορούν να παρέχουν υλικό μαθημάτων και διαδικτυακά περιβάλλοντα μάθησης για να συμπληρώσουν την παραδοσιακή διδασκαλία στην τάξη.

Κυβέρνηση: Από το 2022, οι πληροφορίες σχετικά με τις χρήσεις της τεχνητής νοημοσύνης από διάφορα κυβερνητικά υπουργεία είναι διαθέσιμες στο κοινό.

Επιπλέον, η γενετική τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αυτοματοποιήσει επαναλαμβανόμενες λειτουργίες σε οποιαδήποτε επιχείρηση, συμπεριλαμβανομένης της βελτιστοποίησης διαδικασιών, της λήψης λεπτών, της τεκμηρίωσης, της κωδικοποίησης και της επεξεργασίας.

Τα υπέρ και τα κατά της Generative AI

Τα πλεονεκτήματα της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης περιλαμβάνουν:

•      Αυξημένη απόδοση ως αποτέλεσμα της επιτάχυνσης της εργασίας ή του αυτοματισμού.
•      Μειωμένος χρόνος ή απαιτήσεις εξειδίκευσης για προγράμματα που δημιουργούν περιεχόμενο.
•      Βελτιωμένη εξερεύνηση και ανάλυση πολύπλοκων δεδομένων.
•      Δημιουργία τεχνητών δεδομένων για τη βελτίωση και την εκπαίδευση άλλων συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης.

Ωστόσο, υπάρχουν μειονεκτήματα που πρέπει να ληφθούν υπόψη:

     Ψευδαίσθηση: Ορισμένα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να παράγουν παράλογες ή ψευδείς πληροφορίες που έρχονται σε αντίθεση με την αλήθεια ή τη λογική κοινή λογική.
     Αξιοπιστία επισήμανσης δεδομένων: Ενώ πολλά μοντέλα παραγωγής τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να μάθουν χωρίς επίβλεψη, η διατήρηση της ποιότητας και της αυθεντικότητας των δεδομένων εξακολουθεί να είναι δύσκολη. Οι επιχειρήσεις χρησιμοποιούν συχνά συμβασιούχους υπαλλήλους για δραστηριότητες όπως η επισήμανση δεδομένων.
     Προβλήματα με την εποπτεία περιεχομένου: Οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης χρειάζονται βοήθεια για τον εντοπισμό και την κατάργηση προσβλητικού περιεχομένου. Η επανεξέταση και η κατάργηση ακατάλληλου ή δυνητικά επιβλαβούς περιεχομένου απαιτεί συχνά ανθρώπινη παρέμβαση.
     Ηθική: Οι αλγόριθμοι ενδέχεται να αυξάνουν ακούσια τις προκαταλήψεις και τις διακρίσεις που εντοπίζονται στα δεδομένα εκπαίδευσης, έχοντας επιζήμια αποτελέσματα. Το προκατειλημμένο εργαλείο προσλήψεων της Amazon έδειξε τα ανήθικα ζητήματα με τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη.
     Νομικά και ρυθμιστικά ζητήματα: Οι συνέπειες της ανάπτυξης της τεχνολογίας AI είναι δύσκολο να διαχειριστούν τα νομικά συστήματα. Οι ανησυχίες σχετικά με τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη περιλαμβάνουν αυτές που σχετίζονται με τα πνευματικά δικαιώματα, το απόρρητο, την ευθύνη και τις πολιτικές επιπτώσεις.
     Κατανάλωση ενέργειας: Τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης χρησιμοποιούν πολλή ηλεκτρική ενέργεια, η οποία επηρεάζει το περιβάλλον καθώς αυξάνεται η χρήση τους.

Σημείωση τέλους

Ο συναρπαστικός τομέας της παραγωγικής εταιρείας ανάπτυξης τεχνητής νοημοσύνης υπόσχεται πολλά για την επανάσταση σε πολλές πτυχές της ζωής και των επαγγελμάτων μας. Ενώ η επικοινωνία απλής γλώσσας με συστήματα τεχνητής νοημοσύνης έχει εκδημοκρατίσει την πρόσβαση σε αυτήν την τεχνολογία, η τεχνητή νοημοσύνη προηγουμένως ήταν διαθέσιμη μόνο σε επιστήμονες δεδομένων και επαγγελματίες. Ωστόσο, η εφαρμογή παραγωγικής εταιρείας ανάπτυξης AI φέρνει επίσης σημαντικά ζητήματα και δυσκολίες. Καθώς η τεχνολογία προχωρά και ενσωματώνεται σε περισσότερα πεδία χρήσης, οι νομικές, ηθικές, πολιτικές, οικολογικές, κοινωνικές και οικονομικές προεκτάσεις πρέπει να εξεταστούν προσεκτικά.