This is the Trace Id: 8e7d8f531abcd6694ce177eb236483e6

Mitä generatiivinen tekoäly on?

Tutustu siihen, miten muodostava tekoäly luo uutta sisältöä oppimalla kuvioita olemassa olevista tiedoista.
Lue lisää
Harmaahiuksinen nainen pitelee tablettia.

Miten tekoäly toimii?

Tekoäly alkoi yksinkertaisilla säännöillä, joita tietokoneiden oli noudatettava tarkasti. Se on kehittynyt koneoppimiseksi, minkä ansiosta järjestelmät voivat oppia tiedoista. Tekoäly automatisoi tehtäviä, analysoi tietoja ja ratkaisee monimutkaisia ongelmia eri toimialoilla.

Mitä generatiivinen tekoäly tekee?

Vaikka perinteinen tekoäly yleensä analysoi tietoja kuvioiden löytämiseksi, muodostava tekoäly toimii eri tavalla—se luo uusia tietoja. Syvennä ymmärrystä generatiivisesta tekoälystä, se voi auttaa organisaatioita omaksumaan teknologian onnistuneesti.

Sen sijaan, että se noudattasi joukkosääntöjä, generatiivinen tekoäly tutkii koulutustietojen perusrakennetta ja luo uutta sisältöä kehittyneen koneoppimisen avulla. Näin se voi tehdä uusia tuloksia, jotka vastaavat sitä, mitä se on oppinut.

Generatiivinen tekoäly toimii seuraavasti:
  • Se luo uutta sisältöä , kuten tekstiä, kuvia ja videoita olemassa olevien tietojen mallien perusteella.
  • Se oppii monimutkaisia rakenteita analysoimalla suuria tietojoukkoja ymmärtääkseen tietojen välisiä suhteita.
  • Se mukautuu ja paranee ajan mittaan oppimalla jatkuvasti uusista tiedoista ja parantamalla sen tuloksia.

Tutustu kolmeen generatiiviseen tekoälytyyppiin

Generatiiviset vastakkaisverkot (GAN)

GAN-verkot koostuvat kahdesta verkosta - muodostimesta ja erottelijasta - jotka kilpailevat keskenään. Muodostin luo väärennettyjä tietoja, kun taas erottelija arvioi niitä todellisia tietoja vastaan. Tavoitteena on, että muodostaja tuottaa tietoja, jotka eivät ole erotettavissa todellisista tiedoista.
  • Muodostin: Luo synteettisiä tietoja koulutuksen perusteella.
  • Erotin: Arvioi tiedot ja antaa palautetta muodostimelle.
 
GAN-esimerkkejä
  • Deepfake-tekniikka: GAN voi tehdä oikeita videoita tai kuvia opettelemalla kasvojen liikkeitä ja ilmeitä. Nämä sovellukset kuitenkin herättävät huolta.
  • Kuvan synteesi: GAN luo laadukkaita kuvia tuotteiden suunnittelua tai hahmojen luomista varten esimerkiksi muodissa tai pelaamisessa.
  • Yhteistyötaidetyökalut: Tiettyjen ympäristöjen avulla käyttäjät voivat luoda uusia taidekappaleita tai realistisia muotokuvia yhdistämällä olemassa olevia kuvia GAN-tekniikan avulla. 

Variaatioiden automaattiset koodaustoiminnot (VAE)

VAE-mallit ovat malleja, jotka pienentävät tietojen kokoa säilyttäen samalla sen tärkeät osat. Ne tekevät sitten uusia tietoja tämän rajoitetun esityksen perusteella. VAT:ta käytetään usein esimerkiksi seuraaviin tehtäviin:
  • Tietojen pakkaaminen: Pakkaa suuret tietojoukot tehokkaasti, jotta tallennus ja käsittely helpottuvat.
  • Kuvan kohinan poistaminen: Parantaa heikkotarkkuuksisten tai kohinaa sisältävien kuvien laatua luomalla selkeämpiä versioita.
  • Lääketieteellinen kuvantaminen: Paranna MRI- ja CT-skannauskuvia, jotka tarjoavat selkeämpiä visualisointeja diagnooseja varten. 

Muuntajat

Muuntajat ovat suosittu arkkitehtuuri luonnollisen kielen käsittelyssä, ja ne ovat perusta kielimalleille, kuten GPT-3:lle. Nämä mallit luovat tekstiä ennustamalla lauseen seuraavan sanan aiemman kontekstin perusteella. Ne toimivat seuraavilla tavoilla:
  • Huomiomekanismit: Muuntajat käyttävät itseishuomiota virkkeen kunkin sanan tärkeyden painottamiseen.
  • Kielen ymmärtäminen: Muuntajat ymmärtävät kontekstin ja sanojen väliset suhteet luodakseen tarkkaa tekstiä.
 
Muuntajasovellukset
  • Sisällön luonti: Kirjoita artikkeleita, raportteja ja muita luovan sisällön muotoja GPT-3:n kaltaisten mallien avulla.
  • Kielen kääntäminen: Käännä tekstiä kielestä toiseen suurella tarkkuudella.
  • Keskustelubotit: Tarjoa ihmismäisiä vastauksia reaaliaikaisesti sovelluksille, kuten asiakastuelle.  
Tekoälypäätösten tiivistelmäkuva
Tekoälypäätösten tiivistelmä

Hanki vuoden 2025 tekoälypäätösten tiivistelmä

Lue Microsoftin ja tekoälyn johtavien asiantuntijoiden näkemyksiä, jotta saat syvemmän käsityksen siitä, miten voit luovia tekoäly-ympäristön muutoksessa.
Hanki raportti

Mitä generatiivinen tekoäly voi tehdä?

Terveydenhuolto

Generatiivinen tekoäly muuttaa terveydenhuollon mullistamalla uusien lääkkeiden kehittämisen ja sen, miten hoitohoito mukautetaan yksittäisille potilaille.
   
  • Lääketutkimus: Tekoälymallit voivat ehdottaa mahdollisia lääkeyhdisteitä analysoimalla miljoonia arvopisteitä poikkeuksellisen tutkimuksen perusteella. Tämä tekoälypohjainen lähestymistapa lyhentää huomattavasti lupaavien lääkkeiden tunnistamiseen kuluvaa aikaa ja auttaa yrityksiä siirtymään nopeammin konseptista kliinisiin tutkimuksiin. 
 
  • Personoitu lääkitys: Generatiiviset tekoälymallit analysoivat potilastietoja, kuten genetiikkaa, elintapoja ja lääketieteellistä historiaa, mukautettujen hoitosuunnitelmien luomiseksi. Tekoälyn avulla lääkärit voivat tehdä tietoon perustuvia päätöksiä, jotka vastaavat potilaan erityistarpeita. Tekoälyä hyödyntävät ratkaisut, kuten Dragon Ambient eXperience (DAX) Copilot voivat auttaa klinikoita olemaan tuottavampia ja tehokkaampia tekoälypohjaisen muistiinpanojen luomisen avulla.

Taloushallinto

Rahoitusalalla luodaan tekoälyä riskien hallintaan ja petosten etsimiseen. Näin pankit ja rahoituslaitokset voivat työskennellä turvallisemmin ja tehokkaammin.
   
  • Riskien arviointi: Tekoälymallit simuloivat erilaisia markkinaskenaarioita mahdollisten tulosten ennustamiseksi. Simuloimalla tuhansia markkinaolosuhteita tekoäly auttaa pankkia ennakoimaan mahdollisia taloudellisia riskejä ja muokkaamaan strategioita vastaavasti.
  • Petosten havaitseminen: Generatiiviset tekoälymallit tunnistavat vilpillisiä tapahtumia havaitsemalla epätavallisia malleja taloustiedoissa. Pankit voivat tekoälyn avulla valvoa ja analysoida miljardeja tapahtumia reaaliajassa, merkitä epäilyttäviä toimintoja ja luoda hälytyksiä, kun epäsäännöllisiä kuvioita löytyy. Tekoäly auttaa ehkäisemään petoksia ennen eskaloimista, mikä säästää merkittäviä kustannuksia ja suojaa asiakastilejä.
  • Optimoidut talousprosessit: Työkalut, kuten Microsoft 365 Copilot for Finance, voivat parantaa tehokkuutta käyttämällä tekoälyä työvoimaa vaativille prosesseille, kuten kokoelmille sekä sopimusten ja laskujen sieppaamiseen. 

Valmistus

Tuotantoalalla generatiivinen tekoäly mullistaa tuotantoprosesseja ja laadunvalvontaa. Tämä johtaa tehokkaampaan toimintaan ja laadukkaampiin tuotteisiin.
   
  • Ennakoiva ylläpito: Tekoälymallit analysoivat tietoja laitteista ennustaakseen, milloin ylläpitoa tarvitaan. Tunnistamalla mahdolliset ongelmat ennen kuin ne aiheuttavat erittelyjä, tekoäly auttaa vähentämään käyttökatkoja ja pidentämään laitteiden elinkaarta.
  • Laadunvalvonta: Generatiiviset tekoälyjärjestelmät tarkistavat tuotteet vikojen osalta analysoimalla kuvia ja tunnistintietoja. Näin varmistetaan, että markkinoille pääsee vain laadukkaita tuotteita, mikä vähentää hukkaa ja parantaa asiakastyytyväisyyttä.

Vähittäismyynti

Vähittäiskaupan alalla generatiivinen tekoäly parantaa asiakaskokemuksia ja auttaa optimoimaan varastonhallintaa, jotta jälleenmyyjät voivat vastata asiakkaiden vaatimuksiin entistä tehokkaammin ja tehokkaammin.
   
  • Mukautetut suositukset: Tekoälymallit analysoivat asiakastietoja tarjotakseen mukautettuja tuotesuosituksia. Ymmärtämällä yksittäisiä mieltymyksiä tekoäly auttaa jälleenmyyjiä tarjoamaan osuvampia tuotteita, mikä lisää myyntiä ja asiakasuskollisuutta.
  • Varaston optimointi: Generatiivinen tekoäly ennustaa tuotteiden kysyntää ja auttaa jälleenmyyjiä hallitsemaan varastoaan entistä tehokkaammin. Varmistamalla, että suositut tuotteet ovat aina varastossa ja vähentämällä vähemmän suosittujen tuotteiden ylikuormitusta, tekoäly auttaa jälleenmyyjiä minimoimaan kustannuksia ja maksimoimaan tuottonsa.

Koulutus

Generatiivinen tekoäly voi auttaa muuntamaan opetus- ja oppimismenetelmiä ja tarjoamaan opiskelijoille räätälöityjä koulutuskokemuksia.
 
  • Mukautettu oppiminen: Tekoälymallit analysoivat opiskelijoiden suorituskykytietoja mukautettujen oppimissuunnitelmien luomiseksi. Tunnistamalla alueet, joilla opiskelijat tarvitsevat parannusta, tekoäly auttaa opettajia tarjoamaan kohdennettua tukea ja parantamaan opiskelijoiden tuloksia.
  • Automaattinen arvostelu: Generatiiviset tekoälyjärjestelmät arvostelevat tehtäviä ja kokeita analysoimalla opiskelijoiden vastauksia. Tämä vähentää opettajien työmäärää ja antaa opiskelijoille nopeampaa palautetta, jotta he voivat oppia ja parantaa toimintaansa nopeammin.

Sisällöntuottaminen

Generatiivinen tekoäly tarjoaa runsaasti uusia työkaluja ja mahdollisuuksia esittäjille useilla luovilla alueilla. 
  • Kirjoittaminen: Kirjoittajat voivat luoda artikkeleita, blogikirjoituksia tai jopa täyspituisia kirjoituksia tekoälytyökalujen avulla. Sisällön luojat voivat automatisoida ikäviä tehtäviä, kuten tietojen yhteenvetoa tai jäsennysten tekemistä. Näin he voivat keskittyä kirjoituksen yksityiskohtaisempiin ja luoviin kohtiin.
  • Musiikki: Muusikot voivat lisätä tiettyjä asetuksia tai tyylilajeja uusien kappaleiden luomiseksi. Sen jälkeen he voivat käyttää tekoälyn luomia melodioita inspiraationa tai pohjana muulle musiikille.
  • Valokuvaus: Valokuvaajat voivat parantaa ja muokata valokuvia luovilla tekoälytyökaluilla, jotka luovat uusia kuvia. He voivat muuttaa valaistusta ja värejä ja jopa tehdä uusia kuvia olemassa olevien kuvien perusteella.
  • Videokuvaus: Videokuvaajat voivat luoda erikoistehosteita, tuottaa realistisia animaatioita ja luoda kokonaisia videosekvenssejä alusta alkaen, mikä tekee tuotantoprosessista tehokkaamman ja luovemman.
  • Taide: Taiteilijat voivat tehdä yhteistyötä generatiivisen tekoälyn kanssa luodakseen täysin ainutlaatuisia teoksia, jotka laajentavat perinteisen luovuuden rajoja. Tekoäly voi tarjota uusia tyylejä ja käsitteitä, jotka antavat esittäjille uusia näkökulmia ja innovatiivisia ideoita.
     
  Luovan alan edut
  • Parannettu kokeilu: Taiteilijat voivat nopeasti luoda variaatioita työstään ja tutustua eri tyyleihin tai lähestymistapoihin.
  • Yhteistyöluominen: Tekijät työskentelevät yhdessä tekoälyn kanssa yhteistyötyökaluna ja saavat apua aivoriihessä ja muissa luonnostelutehtävissä.
  • Nopeus: Tekijät voivat tekoälyn avulla nopeuttaa prosesseja, kuten musiikin sommittelua tai kirjoitetun sisällön luonnostelua, mikä lyhentää merkittävästi tuotantoaikaa.
  • Helppokäyttöisyys: Automatisoimalla sisällönluonnin monimutkaisia ominaisuuksia sisällöntuottajat, joilla on rajalliset resurssit tai tekniset taidot, voivat tuottaa laadukasta työtä.
  • Kokeilu: Esittäjät voivat kokeilla uusia ideoita ja tyylejä ilman perinteisten menetelmien rajoituksia.
  • Yhteistyö: Tekoäly voi toimia luovana kumppanina tarjoten ehdotuksia ja luoden sisältöä, jota ihmiskehittäjät voivat tarkentaa.
  • Tehokkuus: Tekijät voivat nopeuttaa tuotantoprosessia, jolloin he voivat keskittyä töidensä hienosäätämiseen ja viimeistelemiseen sen sijaan, että aloittaisivat alusta. 

Innovaatio ja luovuus

Generatiivinen tekoäly tuo uusia ratkaisuja ja tehokkuutta erilaisiin luoviin tehtäviin.
  • Virtaviivaistetut luovat prosessit: Generatiivinen tekoäly auttaa luojia automatisoimaan toistuvia tehtäviä, mikä antaa enemmän aikaa innovaatioille. Taiteilijat, kirjoittajat ja muusikot voivat keskittyä työnsä hienosäätämiseen, kun tekoäly hoitaa pohjatyön.

Esimerkki: Uuden kirjan parissa työskentelevä kirjailija käyttää generatiivista tekoälyä alustavien lukujen laatimiseen kirjailijan tyyliin perustuen, jolloin kirjailija voi keskittyä juonen ja hahmojen hiomiseen.

  • Uudet ratkaisut: Analysoimalla laajoja tietojoukkoja generatiivinen tekoäly voi luoda uusia ratkaisuja ongelmiin. Tämä sisältää uusien tuotteiden suunnittelun, markkinointikopion luomisen tai tieteen ja tekniikan ratkaisujen luomisen.
     

Esimerkki: Tuotesuunnittelija, jonka tehtävänä on luoda uusi ympäristöystävällisten pakkausten valikoima, analysoi suuria tietojoukkoja materiaaleista ja kuluttajien mieltymyksistä luomalla uusia, innovatiivisia malleja.

 

Tehokkuus ja tuottavuus

Luovan tekoälyn etuihin kuuluvat tuottavuusmittarien laajat hyödyt.
  • Automaattinen sisällön luominen: Yritykset voivat automatisoida tekstin, kuvien tai koodin luomisen, mikä lyhentää merkittävästi sisällön tuottamiseen tarvittavaa aikaa. Näin tiimit voivat keskittyä ylemmän tason tehtäviin ja strategiseen suunnitteluun.
     
Esimerkki: Markkinointitoimisto käyttää muodostavaa tekoälyä sosiaalisen median julkaisujen, blogiartikkelien ja mainoskuvien luomiseen. Tekoäly auttaa analysoimaan trendejä ja yleisöasetuksia ja luomaan sisältöä, joka vastaa kohde markkina-aluetta.
 
  • Ajan ja kustannusten säästöt: Kun yritykset automatisoivat luovia ja teknisiä tehtäviä tekoälyn avulla, ne säästävät kustannuksia ja nopeuttavat työnkulkuja. Tämä vähentää laajasti työvoiman tarvetta joillakin alueilla, mikä johtaa tehokkaampaan toimintaan.
     
Esimerkki: Ohjelmistokehitysyritys käyttää muodostavaa tekoälyä koodin kirjoittamiseen ja virheenkorjaukseen. Kun työstät uutta sovellusta, tekoäly voi auttaa luomaan alkuperäisen koodirakenteen, jolloin kehittäjät voivat keskittyä projektin monimutkaisempiin ja luovempiin piirteihin.

Räätälöinti

Yritykset käyttävät tekoälyä asiakaskokemusten parantamiseen.

Kokemusten ja tuotteiden räätälöinti: Tekoäly voi auttaa luomaan mukautettua sisältöä tuotesuosituksista räätälöityihin markkinointisähköposteihin, mikä parantaa asiakaskokemusta. Tämä mukautustaso auttaa yrityksiä pitämään yhteyttä yleisöönsä syvemmällä tasolla, mikä edistää uskollisuutta ja sitoutumista.

Esimerkki: Jälleenmyyntiyritys luo asiakkailleen mukautettuja ostokokemuksia luomalla luovia tekoälyjä. Tekoäly analysoi kunkin asiakkaan selaushistorian, ostomallit ja asetukset ja luo räätälöityjä tuotesuosituksia, mikä tekee ostokokemuksesta kiinnostavamman ja osuvamman.

Tutustu muihin resursseihin

Mies ja nainen katsovat kannettavaa tietokonetta.

Tekoälyn liiketoimintavaikutuksen ymmärtäminen

Hanki resursseja onnistuneeseen tekoälyn käyttöönottoon ja käyttöönottoon.
Lue lisää
Käsi koskettaa kannettavaa tietokonetta.

Miten generatiivinen tekoäly eroaa muista tekoälytyypeistä?

Ota selvää, miten muodostava tekoäly eroaa ennakoivasta tekoälytyypistä ja miksi se erottuu joukosta.
Lue lisää
Nainen istuu pöydän ääressä ja käyttää kannettavaa tietokonetta.

Miten generatiivinen tekoäly toimii?

Lue yleiskatsaus generatiivisesta tekoälystä, sen toiminnasta ja siitä, miten se muovaa tulevaisuutta.
Lue lisää

Usein kysytyt kysymykset

  • Muodostavia tekoälymalleja on useita päätyyppejä. GAN:t koostuvat kahdesta verkosta - muodostimesta ja erottelijasta jotka kilpailevat keskenään. Muodostin luo väärennettyjä tietoja, kun taas erottelija arvioi niitä todellisia tietoja vastaan. VAE:t pakkaavat tiedot piileväksi tallennustilaksi ja luo sitten uusia tietoja pakatun esityksen perusteella. Niitä käytetään usein esimerkiksi tietojen pakkaamiseen ja delegoinnin purkamiseen. Muuntimet, jotka ovat suosittuja luonnollisen kielen käsittelyssä, luovat tekstiä ennustamalla lauseen seuraavan sanan aiemman kontekstin perusteella.
  • Generatiivinen tekoäly luo uusia tietoja, kun taas perinteiset tekoälymallit, kuten erottava tekoäly, keskittyvät luokitukseen ja ennusteisiin. Generatiivinen tekoäly oppii mallit olemassa olevista tiedoista uuden sisällön tuottamiseksi, kun taas erottava tekoäly erottaa eri tietoluokat toisistaan. Lisätietoja on artikkelissamme muodostava tekoäly verrattuna muuntyyppisiin tekoälyihin.
  • Generatiivinen tekoäly soveltuu parhaiten tietoihin, joissa on selkeät kuviot ja rakenteet, kuten teksti, kuvat ja ääni. Se on erinomainen luomaan uutta sisältöä näiden mallien perusteella, mikä tekee siitä ihanteellisen luovan alan, terveydenhuollon ja talouden sovelluksille.
  • Generatiivinen tekoäly on käytössä eri toimialoilla:
    • Viihde: Uuden musiikki-, taide- ja videosisällön luominen.
    • Terveydenhuolto: Lääkkeiden löytäminen ja mukautettu lääketiede.
    • Talous: Riskien arviointi ja petosten havaitseminen. 
    Jos haluat lisää käyttötapauksia, tutustu aitoihin asiakastarinoihin. 
  • Generatiivinen tekoäly on hyvä luomaan uutta ja alkuperäistä sisältöä. Se voi luoda tekstiä, kuvia, musiikkia, videoita ja jopa koodia. Tämä ominaisuus tekee siitä tehokkaan työkalun innovaatioille ja luovuudelle useilla eri kentillä.

Seuraa Microsoftia