Что такое генеративный ИИ?
ChatGPT, Bing AI и Google Bard - одни из самых узнаваемых имен в мире потребительского искусственного интеллекта. Все три продукта имеют одну общую черту - все они являются продуктами генеративного ИИ.
Но что именно представляет собой генеративный ИИ, и чем вызвано недавнее увлечение этой возрождающейся областью ИИ?
Что такое генеративный ИИ?
Генеративный ИИ, сокращенно от "генеративный искусственный интеллект", — это тип системы ИИ, которая может генерировать уникальный или оригинальный контент, такой как текст, аудио, видео или изображения по запросу. В отличие от некоторых традиционных систем ИИ, предназначенных для решения таких задач, как классификация или анализ данных, модели генеративного ИИ в большей степени ориентированы на создание новых или творческих результатов на основе полученных инструкций.
Хотя генеративный ИИ может показаться новой технологией, на самом деле он существует уже несколько десятилетий. Некоторые итерации и формы появились, по крайней мере, еще в 1960-х годах. Искусственный интеллект - это обширная область, и генеративный ИИ - лишь один из его разделов.
Одним из наиболее интересных аспектов использования генеративного искусственного интеллекта, такого как ChatGPT или Bard AI от Google, является способность этих инструментов генерировать контент, соответствующий вашему запросу. Вы просите ChatGPT написать стихотворение в стиле Уильяма Шекспира, и получаете нечто поразительно похожее на произведения Шекспира. Так как же это возможно? Как генеративный ИИ способен совершить такой удивительный успех?
Как работает генеративный ИИ
Механизм работы генеративной модели ИИ включает в себя сложное взаимодействие различных методов и алгоритмов глубокого обучения. Точные детали работы генеративной модели зависят от ее целей и базовой архитектуры. Например, генеративная модель для генерации аудиофрагментов будет иметь иной механизм работы, чем модель, предназначенная для генерации видео или текста.
Однако в своей основе большинство, если не все, генеративные модели работают одинаково. Они обучаются на большом количестве данных, улавливают закономерности и стили данных, а затем используют эти уловленные закономерности для воспроизведения образцов, схожих с теми, которые они изучили в своих обучающих данных.
Можно представить себе генеративные инструменты ИИ как музыкального композитора. Представьте, что этот композитор прослушал бесчисленное количество песен и изучил гармонии, мелодии, ритмы и структуры ряда музыкальных жанров. Другими словами, этот композитор обладает обширными знаниями о музыкальных жанрах. Обладая этими знаниями, композитор может создать оригинальную или уникальную музыку, вдохновленную тем, чему он научился.
Так, если они много узнали о поп-музыке, вы можете попросить их сочинить поп-песню, и им не составит труда сделать это. Сочиненная музыка будет выражать понимание композитором того, как должна выглядеть поп-музыка, основанное на том, что он узнал. Аналогичным образом, продукт генеративного ИИ является выражением понимания моделью ИИ основных концепций, полученных из обучающих данных.
Поэтому если вы хотите создать генеративную модель ИИ, которая генерирует изображения автомобилей, вам придется скормить ей огромный набор данных с изображениями автомобилей. Чтобы создать впечатляющую модель, вам нужно будет скормить ей изображения стольких марок и моделей автомобилей, сколько вы сможете придумать. При достаточном обучении алгоритм узнает, как выглядит каждая марка или модель автомобиля, и мы сможем создавать изображения практически любого автомобиля, который только можно придумать.
Популярные генеративные модели ИИ
В настоящее время на рынке потребительского ИИ разрабатываются или уже применяются сотни генеративных моделей ИИ. Некоторые из популярных моделей, о которых вы должны знать, включают:
1. Генеративный предобученный трансформер (GPT)
GPT, разработанный OpenAI, является одним из самых узнаваемых имен в пространстве генеративного ИИ. Его популярность обусловлена его эффективностью в качестве модели разговорного ИИ и вирусным успехом чат-бота ChatGPT, который использует GPT в качестве базовой технологии. Это большая языковая модель, предназначенная для генерации человекоподобного текста по запросу. Как и положено любой генеративной модели ИИ, все итерации модели GPT были обучены на огромном количестве разнообразных текстовых данных.
2. Языковая модель Pathways (PaLM)
PaLM, экспериментальная большая языковая модель от Google, представляет собой мощную генеративную модель ИИ, способную выполнять широкий спектр задач, таких как творческое письмо, генерация кода, перевод языка и ряд других текстовых задач на естественном языке. Как и GPT, PaLM была обучена на большом массиве текстовых данных, полученных из множества источников в Интернете. Это модель ИИ, на которой работает ИИ Bard компании Google.
3. Модель музыкального языка (MusicLM)
MusicLM - это еще одна генеративная модель ИИ от Google. Она предназначена для создания "высокоточной" музыки на основе простых текстовых подсказок. Обученная на тысячах часов музыки различных жанров, генеративная модель может создавать уникальную музыку, используя в качестве входных данных простые описания нужной вам музыки.
4. DALL-E
DALL-E — это модель генерации изображений ИИ OpenAI, предназначенная для создания нескольких стилей уникальных изображений из текстовых подсказок. Это мультимодальная реализация модели GPT, обученная на многочисленных парах текст-изображение из различных источников в Интернете.
Помимо генеративных моделей ИИ, вы также найдете такие продукты генеративного ИИ, как Midjourney, генератор изображений DALL-E, генератор изображений Stable Diffusion, Hugging Chat и ряд других впечатляющих продуктов ИИ, работающих на основе генеративных моделей ИИ.
Почему генеративный ИИ стал так популярен?
30 ноября 2022 года генеральный директор OpenAI Сэм Альтман объявил о запуске ChatGPT в своем твите. Несмотря на то, что он был генеральным директором OpenAI, Альтман был относительно неизвестен в широком интернет-сообществе, и его твит прошел практически без шума.
Пять дней спустя ChatGPT собрал свой первый миллион пользователей; он сделал это со скоростью, невиданной ни для одного приложения. Он собрал еще несколько миллионов, в итоге сделав ChatGPT самым быстрорастущим приложением всех времен. Хотя ChatGPT не является первым продуктом генеративного ИИ, его появление на сцене ИИ-продуктов привнесло генеративный ИИ в общественное сознание больше, чем любой другой технологический продукт до него.
Хотя ChatGPT стал наконечником копья в развитии шумихи вокруг генеративного ИИ, он сделал это не в одиночку. 2022 год запомнится как год, когда инструменты генеративного ИИ стали мейнстримом. Во второй половине 2022 года на рынке впервые появились многочисленные инструменты ИИ, которые имели как массовую привлекательность, так и практическое повседневное применение - от разговорных чат-ботов ИИ до генераторов кода и искусства. Вместе с этими инструментами росла популярность лежащей в их основе технологии генеративного ИИ.
Инструменты генеративного ИИ, такие как Bing AI, Google Bard, DALL-E, ChatGPT и Midjourney, органично вплелись в ткань нашей повседневной жизни, постоянно представляя нам свои замечательные творения. Будь то увлекательные рецензии, созданные ChatGPT, или удивительно реалистичные изображения, созданные Midjourney, генеративный ИИ стал вездесущим спутником, сопровождающим нас изо дня в день. Именно в этом кроется причина недавней популярности генеративного ИИ.
Популярность инструментов генеративного ИИ - это не причуда. В отличие от некоторых недавних технологических тенденций, которые завоевали популярность и со временем сошли на нет, генеративный ИИ - это технология, которая приносит реальную практическую пользу. Поскольку эта возрождающаяся технологическая ниша проникает практически во все аспекты нашей цифровой жизни, лучше всего искать способы наилучшего использования этой технологии, а не недоумевать по этому поводу.