This is the Trace Id: 1ce99571dc48885f9ee7d0e47c7af37b
Põhisisu juurde
Microsoft AI

Mis on genereeriv tehisintellekt?

Uurige, kuidas genereeriv tehisintellekt loob olemasolevate andmete põhjal õpimustreid.
Lugege lisateavet
Hallide juustega naine hoiab käes tahvelarvutit.

Kuidas tehisintellekt töötab?

Tehisintellekt sai alguse lihtsatest reeglitest, mida arvutid pidid täpselt järgima. See arenes edasi masinõppeks, mis võimaldas süsteemidel andmetest õppida. Täna automatiseerib tehisintellekt ülesandeid, analüüsib andmeid ja lahendab eri valdkondades keerulisi probleeme.

Mida genereeriv tehisintellekt teeb?

Kuigi tavaline tehisintellekt analüüsib üldiselt andmeid mustrite leidmiseks, töötab genereeriv tehisintellekt teistmoodi: see loob uusi andmeid. Genereeriva tehisintellekti ja ohutuse tutvustusPõhjalikum arusaamine genereerivast tehisintellektist aitab ettevõtetel seda tehnoloogiat edukalt kasutusele võtta.

Järgmiste reeglite asemel uurib genereeriv tehisintellekt koolitusandmete alusstruktuuri ja kasutab uue sisu genereerimiseks täiustatud masinõpet. Nii on võimalik luua uusi väljundeid, mis on kooskõlas õpituga.

Genereeriv tehisintellekt teeb järgmist.
  • See loob olemasolevate andmete mustrite põhjal uut sisu nagu tekst, pildid ja videod.
  • See õpib keerukaid struktuure, analüüsides suuri andmekomplekte andmetes olevate seoste mõistmiseks.
  • See kohaneb ja täiustub aja jooksul ning õpib pidevalt uutest andmetest ja muudab selle väljundid täpsemaks.

Uurige kolme genereeriva tehisintellekti liiki

Vastandgeneratiivsed võrgud (GAN)

Genereeriv tehisintellekt koosneb kahest võrgust: generaatorist ja eristajast, mis on omavahel konkurentsis. Generaator loob võltsandmeid, samas kui eristaja hindab neid võrdluses tegelike andmetega. Generaatori eesmärk on luua andmeid, mis on tegelikest andmetest eristamatud.
  • Generaator: loob koolitamisel põhinevaid andmeid.
  • Eristaja: hindab andmeid ja annab generaatorile tagasisidet.
 
Näited genereerivast tehisintellektist
  • Süvavõltsingute tehnoloogia: genereeriv tehisintellekt suudab luua realistlikke videoid või pilte, näoliikumise ja -väljenduste õppimise teel. Need rakendused tekitavad aga eetikaprobleeme.
  • Pildisüntees: genereeriv tehisintellekt loob toodete kujundamiseks või tegelaskujude loomiseks kvaliteetseid pilte sellistes valdkondades nagu mood või mängud.
  • Koostööriistad kunsti tegemiseks: teatud platvormid võimaldavad luua uusi kunstiteoseid või realistlikke portreesid olemasolevate piltide kombineerimise teel GAN-tehnoloogiaga. 

Variatsioonilised autokodeerijad (VAE)

Variatsioonilised autokodeerijad (VAE) on mudelid, mis vähendavad andmete mahtu nii, et olulised osad säilivad. Seejärel loovad need selle vähendatud esituse põhjal uusi andmeid. VAE-sid kasutatakse tavaliselt järgmiste ülesannete jaoks.
  • Andmetihendus: mahukaid andmekomplekte saab hõlpsamini salvestada ja töötlemiseks tihendada.
  • Müravähendus piltidel: väikse eraldusvõimega või mürarikaste piltide kvaliteedi täiustamiseks saab genereerida selgemaid versioone.
  • Meditsiiniline pildindus: MRT- ja KT-skannipiltide täiustamise teel saab pakkuda diagnoosimiseks selgemaid visuaale. 

Muundurid

Muundurid on loomuliku keele töötluses populaarne arhitektuur ja põhineb keelemudelitel, nagu GPT-3. Need mudelid ennustavad teksti genereerimiseks konteksti põhjal lause järgmist sõna. Need töötavad järgmiste meetodite abil.
  • Tähelepanumehhanismid: muundurid kasutavad lause iga sõna tähtsuse kaalumiseks enese tähelepanu.
  • Keele mõistmine: muundurid hoomavad täpse teksti genereerimiseks sõnade vahel konteksti ja seoseid.
 
Muundurrakendused
  • Sisu genereerimine: mudelitega, nagu GPT-3, saab kirjutada artikleid, aruandeid ja muud loomesisu.
  • Tõlkimine: teksti saab tõlkida suure täpsusega ühest keelest teise.
  • Vestlusrobotid: reaalajas saab anda inimlikke vastuseid sellistes rakendustes nagu klienditugi.  
Tehisintellekti otsuste lühiülevaade – pilt
Tehisintellekti otsuste lühiülevaade

Hankige 2025. aasta tehisintellekti otsuste lühiülevaade

Lugege Microsofti ja tehisintellektivaldkonna juhtivate ekspertide seisukohti, mis aitavad paremini mõista, kuidas tehisintellektiplatvormile üleminekut hallata.
Hankige aruanne

Mida genereeriv tehisintellekt suudab?

Tervishoid

Genereeriv tehisintellekt muudab tervishoiu toimimist murranguga ravimiarenduses ja ravi isikupärastamises üksikpatsientide jaoks.
   
  • Ravimite leiutamine: tehisintellektimudelid võivad soovitada potentsiaalseid ravimiühendeid bioloogilise uurimistöö miljonite andmepunktide analüüsi teel. See tehisintellektipõhine lähenemine vähendab oluliselt aega, mis kulub paljulubavate ravimite tuvastamiseks ning aitab ettevõtetel jõuda kiiremini kontseptsioonist kliiniliste uuringuteni. 
 
  • Isikupärastatud meditsiin: genereeriva tehisintellekti mudelid analüüsivad patsiendi andmeid, sh geneetilisi, eluviisiandmeid ja haiguslugu, kohandatud raviplaanide koostamiseks. Tehisintellekt aitab arstidel teha teadlikumaid otsuseid, mis on kooskõlas patsiendi isiklike vajadustega. Tehisintellektipõhised lahendused, nagu Dragon Ambient eXperience (DAX) Copilot, aitavad arstidel tehisintellektipõhise märkmekooste abiga tõhusamalt töötada.

Rahandus

Finantsvaldkonnas kasutatakse genereerivat tehisintellekti riskide haldamiseks ja pettuste tuvastamiseks. Nii saavad pangad ja finantsasutused turvalisemalt ja tõhusamalt töötada.
   
  • Riskianalüüs: tehisintellektimudelid simuleerivad eri turustsenaariume, et prognoosida võimalikke tulemusi. Tuhandete turutingimuste simuleerimise teel aitab tehisintellekt pangal võimalikke finantsriske ette näha ja strateegiaid vastavalt kohandada.
  • Riskide tuvastamine: genereerivad tehisintellektimudelid tuvastavad petturlikke tehinguid finantsandmetes ebatavaliste mustrite leidmise teel. Pangad saavad tehisintellekti abil reaalajas jälgida ja analüüsida miljardeid tehinguid, märgistada kahtlasi tegevusi ja genereerida ebakorrapäraste mustrite leidmisel teateid. Tehisintellekt aitab enne eskaleerumist ära hoida pettusi, vältida märkimisväärselt kulusid ja kaitsta kliendikontosid.
  • Optimeeritud finantsprotsessid: tööriistad, nagu Microsoft 365 Copilot for Finance, aitavad suurendada tõhusust, tänu tehisintellekti rakendamisele töömahukate protsesside (nt kogumike) jaoks ning lepingute ja arvete jäädvustamiseks. 

Tootmine

Tootmisvaldkonnas on genereeriv tehisintellekt toonud murrangu tootmisprotsessidesse ja kvaliteedikontrolli. Tänu sellele muutuvad toimingud tõhusamaks ja tooted kvaliteetsemaks.
   
  • Ennetav hooldus: tehisintellektimudelid analüüsivad seadmete andmeid, et prognoosida hooldusvajadust. Tänu võimalike probleemide tuvastamisele enne, kui need tekitavad rikkeid, aitab tehisintellekt vähendada seisakuaega ja pikendada seadmete eluiga.
  • Kvaliteedikontroll: genereerivad tehisintellektisüsteemid kontrollivad toodetes vigu piltide ja anduriandmete analüüsi teel. Nii tagatakse, et turule jõuavad ainult kvaliteetsed tooted ning väheneb raiskamine ja suureneb klientide rahulolu.

Jaemüük

Jaemüügisektoris täiustab tehisintellekt klientide kasutusvõimalusi ja aitab optimeerida varude haldust, et jaemüüjad saaksid klientide nõudmisele efektiivsemalt ja tõhusamalt reageerida.
   
  • Isikupärastatud soovitused: tehisintellektimudelid analüüsivad kliendiandmeid, et pakkuda isikupärastatud tootesoovitusi. Individuaalsete eelistuste mõistmisel aitab tehisintellekt jaemüüjatel pakkuda asjakohasemaid tooteid, suurendada müüki ja kliendilojaalsust.
  • Varude optimeerimine: genereeriv tehisintellekt ennustab nõudlust toodete järele, et jaemüüjad saaksid oma inventari tõhusamalt hallata. Kuna populaarsete toodete olemasolu laos on alati tagatud ja vähempopulaarsete kaupade ülejääk väiksem, aitab tehisintellekt jaemüüjatel vähendada kulusid ja suurendada kasumit.

Haridus

Genereeriva tehisintellekti abil saab muuta õpetamis- ja õpimeetodeid, nii et õpilased saavad kohandatud haridusvõimalused.
 
  • Isikupärastatud õpe: tehisintellektimudelid analüüsivad õpilaste tulemuste andmeid kohandatud õppekavade koostamiseks. Arendamist vajavate valdkondade tuvastamise teel aitab tehisintellekt haridustöötajatel pakkuda sihipärast tuge ja täiustada õpilaste tulemusi.
  • Automatiseeritud hindamine: genereeriva tehisintellekti süsteemid hindavad õppeülesandeid ja eksameid õpilaste vastuste analüüsimise teel. See vähendab haridustöötajate töökoormust ja annab õpilastele kiiremat tagasisidet, et nad saaksid kiiremini õppida ja areneda.

Sisu loomine

Genereeriv tehisintellekt pakub hulgaliselt uusi tööriistu ja võimalusi mitmesuguste loomealade esitajatele. 
  • Kirjutamine: kirjanikud saavad TI-tööriistade abil koostada artikleid, ajaveebipostitusi või isegi täispikki romaane. Sisuloojad saavad automatiseerida igavaid ülesandeid, nagu teabe kokkuvõtmine või liigenduste tegemine. Nii saavad nad keskenduda kirjutamise üksikasjalikumale ja loomingulisemale osale.
  • Muusika: muusikud saavad uute laulude loomiseks määrata teatud sätteid või žanreid. Seejärel saavad nad kasutada tehisintellektipõhiseid meloodiaid inspiratsiooniallikana või muusika juurdekirjutamise alusena.
  • Fotograafia: fotograafid saavad fotosid täiustada ja töödelda genereeriva tehisintellekti tööriistade abil, mis loovad uusi pilte. Nad saavad muuta valgust ja värve ning luua olemasoleva põhjal isegi uusi pilte.
  • Videograafia: videograafid saavad luua eriefekte, realistlikke animatsioone ja täiesti nullist terveid videostseene, nii et töötlusprotsess muutub tõhusamaks ja loomingulisemaks.
  • Kunst: kunstnikud saavad luua koostöös genereeriva tehisintellektiga täiesti ainulaadseid teoseid, mis kompavad tavapärase loovuse piire. Tehisintellekt pakub uute laadide ja kontseptsioonidega esitajatele värskeid perspektiive ja uuenduslikke ideid.
     
  Loominguvaldkonna eelised
  • Rohkem katsetamist: kunstnikud saavad eri laadide või lähenemiste uurimiseks kiiresti koostada oma tööst variatsioone.
  • Koostööpõhine loome: autorid kasutavad tehisintellekti kui koostööriista, mis pakub abi ajurünnakute ja muude koosteülesannetega.
  • Kiirus: autorid saavad tehisintellekti abil kiirendada protsesse, nagu muusika koostamine või kirjaliku sisu koostamine, nii et tööaeg väheneb oluliselt.
  • Hõlbustatus: sisu loomise keerukate aspektide automatiseerimisega saavad piiratud ressursside või tehniliste oskustega autorid kvaliteetseid teoseid luua.
  • Katsetamine: kunstnikud saavad katsetada uute ideede ja laadidega ilma traditsiooniliste meetodite piiranguteta.
  • Koostöö: tehisintellekt võib olla loomingupartner, kes pakub soovitusi ja genereerib sisu, mida inimloojad täiustavad.
  • Tõhusus: autorid saavad loomeprotsessi kiirendamise teel keskenduda oma töö viimistlemisele ja täiustamisele, mitte nullist alustamisele. 

Uuendused ja loovus

Genereeriv tehisintellekt toob mitmesuguste loominguliste ülesannete jaoks uued lahendused ja tõhususe.
  • Sujuvad loomeprotsessid: genereeriv tehisintellekt aitab autoritel korduvaid ülesandeid automatiseerida, et jääks rohkem aega uuenduste jaoks. Kunstnikud, kirjanikud ja muusikud saavad keskenduda oma töö viimistlemisele, tehisintellekt paneb aga paika aluse.

Näide. Uue raamatu kallal töötav romaanikirjanik kasutab autori stiilil põhinevate algsete peatükkide koostamiseks genereerivat tehisintellekti, mis võimaldab tal keskenduda süžee ja tegelaste viimistlemisele.

  • Uudsed lahendused: tänu suurte andmestike analüüsile leiab genereeriva tehisintellekti abil probleemidele uudseid lahendusi. See hõlmab uute toodete kujundamist, turunduseksemplari koostamist või teadus- ja tehnikalahenduste loomist.
     

Näide. Tootekujundaja, kes on loonud uue keskkonnasõbraliku pakendisarja, analüüsib genereeriva tehisintellekti abil materjali ja tarbijaeelistuste suuri andmestikke ning pakub selle põhjal välja säästlikke, uuenduslikke disaine.

 

Efektiivsus ja tööviljakus

Genereeriva tehisintellekti eelised hõlmavad laialdasi tootlikkuse tõstmise meetmeid.
  • Automatiseeritud sisuloome: ettevõtted saavad automatiseerida teksti, piltide või koodi loomist, nii et sisu loomiseks vajaminev aeg väheneb oluliselt. Nii saavad meeskonnad keskenduda kõrgema taseme ülesannetele ja strateegilisele kavandamisele.
     
Näide. Turundusagentuur kasutab sotsiaalmeediapostituste, ajaveebiartiklite ja reklaampiltide loomiseks genereerivat tehisintellekti. Tehisintellekt aitab analüüsida trende ja sihtrühma eelistusi sihtturule sobiva sisu loomiseks.
 
  • Aja ja kulude kokkuhoid: Tehisintellekti abil loominguliste ja tehniliste ülesannete automatiseerimise teel säästavad ettevõtted kulusid ja kiirendavad töövoogusid. See vähendab vajadust ulatusliku inimtöö järele mõnel alal, nii et tegevus muutub tõhusamaks.
     
Näide. Tarkvaraarendusettevõte kasutab koodi kirjutamiseks ja silumiseks genereerivat tehisintellekti. Uue rakendusega töötamisel saab tehisintellekt aidata luua algse koodistruktuuri, nii et arendajad saavad keskenduda projekti keerukamatele ja loomingulisematele aspektidele.

Isikupärastamine

Ettevõtted täiustavad tehisintellekti abil klientide kasutuskogemust.

Funktsioonide ja toodete kohandamine: tehisintellekt aitab luua isikupärastatud sisu alates tootesoovitustest kuni kohandatud turundusmeilideni, nii et kasutusvõimalused muutuvad kliendile paremaks. Selline isikupärastamine aitab ettevõtetel sihtrühmaga lähemalt suhelda ning edendab lojaalsust ja kaasatust.

Näide. Jaemüügiettevõte loob genereeriva tehisintellekti abil oma klientidele isikupärastatud ostlemisvõimalused. Tehisintellekt analüüsib iga kliendi sirvimisajalugu, ostumustreid ja -eelistusi, et luua kohandatud tootesoovitusi, nii et ostlemine muutub köitvamaks ja asjakohasemaks.

Tutvuge muude ressurssidega

Mees ja naine vaatavad sülearvutit.

Tehisintellekti ärilise mõju mõistmine

Hankige ressursse tehisintellekti kasutuselevõtuks ja juurutamiseks.
Lugege lisateavet
Inimese käsi, mis puudutab sülearvutit.

Genereeriv tehisintellekt võrreldes muud tüüpi tehisintellektiga

Lugege, mille poolest erineb genereeriv tehisintellekt prognoosivast ja muud tüüpi tehisintellektist ning miks just see teiste hulgast esile tõuseb.
Lugege lisateavet
Naine istub laua taga ja kasutab sülearvutit.

Kuidas genereeriv tehisintellekt toimib?

Saate ülevaate genereerivast tehisintellektist, selle toimimisest ja sellest, kuidas see on valmis tulevikku kujundama.
Lugege lisateavet

Korduma kippuvad küsimused

  • Genereerivatel tehisintellektimudelitel on mitu põhitüüpi. Genereeriv tehisintellekt koosneb kahest võrgust: generaatorist ja eristajast, mis on omavahel konkurentsis. Generaator loob võltsandmeid, samas kui eristaja hindab neid võrdluses tegelike andmetega. VAE-d tihendavad andmed latentsesse salvestusruumi ja seejärel genereerivad selle tihendatud esituse põhjal uued andmed. Neid kasutatakse tavaliselt näiteks andmete tihendamiseks ja müraeemalduseks. Muundurid, mis on levinud loomuliku keele töötluses, ennustavad teksti genereerimiseks konteksti põhjal lause järgmist sõna.
  • Genereeriv tehisintellekt loob uusi andmeid, samas kui traditsioonilised tehisintellektimudelid (nt eristav tehisintellekt) keskenduvad liigitusele ja ennustamisele. Genereeriv tehisintellekt õpib olemasolevatest andmetest mustreid uue sisu loomiseks, samas kui eristav tehisintellekt eristab mitmesuguseid andmekategooriaid. Lisateavet leiate meie artiklist genereeriva tehisintellekti ja muud tüüpi tehisintellekti alasest artiklist.
  • Genereeriv tehisintellekt sobib kõige paremini andmete jaoks, millel on selged mustrid ja struktuurid (nt tekst, pildid ja heli). See võimaldab luua nende mustrite põhjal uut sisu, mis sobib suurepäraselt rakenduste jaoks loomevaldkonnas, tervishoius ja rahanduses.
  • Genereerivat tehisintellekti kasutatakse eri valdkondades.
    • Meelelahutus: uue muusika, kunsti ja videosisu loomine.
    • Tervishoid: ravimite leiutamine ja isikupärastatud meditsiin.
    • Rahandus: riskianalüüs ja pettuste tuvastamine. 
    Rohkem kasutusjuhtumeid leiate tegelike rakenduste kliendilugudest. 
  • Genereeriva tehisintellekti abil saate luua uut ja originaalset sisu. See võimaldab genereerida teksti, pilte, muusikat, videoid ja isegi koodi. Nõnda on see võimas tööriist uuenduste ja loovuse edendamiseks mitmes valdkonnas.

Jälgige Microsofti