This is the Trace Id: 672bda6dada0661ff4a8b17e42be1eaf

Što je generativni AI?

Otkrijte kako generativni AI stvara novi sadržaj učeći obrasce iz postojećih podataka.
Saznajte više
Žena sijede kose drži tablet.

Kako funkcionira umjetna inteligencija?

Umjetna inteligencija je započela s jednostavnim pravilima koja su računala morala točno slijediti. Razvila se u strojno učenje, omogućujući sustavima da uče iz podataka. Danas AI automatizira zadatke, analizira podatke i rješava složene probleme u raznim industrijama.

Što radi generativni AI?

Dok konvencionalna umjetna inteligencija obično analizira podatke kako bi pronašla uzorke, generativna umjetna inteligencija radi drugačije– stvara nove podatke. Stjecanje dubljeg razumijevanja generativne umjetne inteligencije može pomoći tvrtkama ili ustanovama da uspješno usvoje tehnologiju.

Umjesto da slijedi postavljena pravila, generativna umjetna inteligencija proučava osnovnu strukturu podataka o obuci i koristi napredno strojno učenje za generiranje novog sadržaja. To mu omogućuje stvaranje novih rezultata koji odgovaraju onome što je naučio.

Evo što generativni AI radi:
  • Stvara novi sadržaj kao što su tekst, slike i videozapisi na temelju uzoraka u postojećim podacima.
  • Uči složene strukture analizirajući velike skupove podataka kako bi razumio odnose unutar podataka.
  • Prilagođava se i poboljšava tijekom vremena kontinuiranim učenjem iz novih podataka, čineći svoje rezultate profinjenijima.

Istražite tri vrste generativne umjetne inteligencije

Generativne kontradiktorne mreže (GAN)

GAN se sastoji od dvije mreže – generatora i diskriminatora – koje se međusobno natječu. Generator stvara lažne podatke, dok ih diskriminator procjenjuje u odnosu na stvarne podatke. Cilj je da generator proizvede podatke koji se ne razlikuju od stvarnih podataka.
  • Generator: Stvara podatke o aktivnostima na temelju obuke.
  • Diskriminator: Procjenjuje podatke i daje povratne informacije generatoru.
 
Primjeri GAN-a
  • Deepfake tehnologija: GAN-ovi mogu napraviti prave videozapise ili slike učeći pokrete i izraze lica. Međutim, ove aplikacije izazivaju etičke probleme.
  • Sinteza slike: U industrijama poput mode ili igara, GAN-ovi stvaraju visokokvalitetne slike za dizajn proizvoda ili stvaranje likova.
  • Slikarski alati za suradnju: Određene platforme omogućuju ljudima stvaranje novih umjetničkih djela ili realističnih portreta kombiniranjem postojećih slika pomoću GAN tehnologije. 

Varijacijski autokoderi (VAE)

VAE su modeli koji smanjuju veličinu podataka, a zadržavaju njihove važne dijelove. Zatim prave nove podatke na temelju tog smanjenog prikaza. VAE-i se obično koriste za zadatke kao što su:
  • Kompresija podataka: Učinkovito komprimirajte velike skupove podataka za lakšu pohranu i obradu.
  • Uklanjanje šuma sa slike: Poboljšajte kvalitetu slika niske razlučivosti ili slika s šumom generiranjem jasnijih verzija.
  • Medicinsko snimanje: Poboljšajte slike MRI i CT skeniranja, nudeći jasnije slike za dijagnozu. 

Transformatori

Transformatori su popularna arhitektura u obradi prirodnog jezika i temeljni su za jezične modele poput GPT-3. Ovi modeli generiraju tekst predviđanjem sljedeće riječi u rečenici na temelju prethodnog konteksta. One funkcioniraju na sljedeće načine:
  • Mehanizmi pažnje: Transformatori koriste samopažnju kako bi odvagnuli važnost svake riječi u rečenici.
  • jezičnog razumijevanja: Pretvarači shvaćaju kontekst i odnose između riječi kako bi generirali točan tekst.
 
Aplikacije pretvarača
  • Generiranje sadržaja: Pišite članke, izvješća i druge oblike kreativnog sadržaja s modelima poput GPT-3.
  • Prijevod jezika: Prevedite tekst s jednog jezika na drugi s visokom točnošću.
  • Botovi za razgovor: Pružite ljudske odgovore u stvarnom vremenu za aplikacije poput korisničke podrške.  
Slika sažetka odluke umjetne inteligencije
Sažetak odluke umjetne inteligencije

Dohvati sažetak odluke umjetne inteligencije za 2025.

Pročitajte perspektive tvrtke Microsoft i voditelja umjetne inteligencije kako biste stekli dublje razumijevanje kako navigirati promjenom platforme umjetne inteligencije.
Dohvati izvješće

Što može učiniti generativni AI?

Zdravstvo

Generativna umjetna inteligencija transformira zdravstvo revolucioniranjem načina na koji se razvijaju novi lijekovi i načina na koji se tretmani prilagođavaju pojedinačnim pacijentima.
   
  • Otkrivanje lijeka: AI modeli mogu predložiti potencijalne spojeve lijekova analizom milijuna podataka iz bioloških istraživanja. Ovaj pristup vođen umjetnom inteligencijom dramatično smanjuje vrijeme potrebno za prepoznavanje obećavajućih lijekova, pomažući tvrtkama da brže prijeđu s koncepta na klinička ispitivanja. 
 
  • Personalizirana medicina: Modeli generativne umjetne inteligencije analiziraju podatke o pacijentima – uključujući genetiku, životni stil i povijest bolesti – kako bi izradili prilagođene planove liječenja. AI pomaže liječnicima da donose informiranije odluke koje su u skladu s određenim potrebama pacijenata. Rješenja pokretana umjetnom inteligencijom kao što je Dragon Ambient eXperience (DAX) Copilot mogu pomoći kliničarima da budu produktivniji i učinkovitiji uz stvaranje bilješki temeljeno na umjetnoj inteligenciji.

Financije

U financijskoj industriji generativni AI koristi se za upravljanje rizikom i otkrivanje prijevara. To pomaže bankama i financijskim institucijama da rade sigurnije i učinkovitije.
   
  • Procjena rizika: AI modeli simuliraju različite tržišne scenarije za predviđanje mogućih ishoda. Simulirajući tisuće tržišnih uvjeta, AI pomaže banci da predvidi moguće financijske rizike i prilagodi strategije u skladu s tim.
  • Otkrivanje prijevara: Modeli generativne umjetne inteligencije identificiraju lažne transakcije otkrivajući neobične obrasce u financijskim podacima. Banke mogu koristiti AI za praćenje i analizu milijardi transakcija u stvarnom vremenu, označavajući sumnjive aktivnosti i generirajući upozorenja kada se pronađu nepravilni obrasci. AI pomaže spriječiti prijevaru prije nego što eskalira, štedi značajne troškove i štiti korisničke račune.
  • Optimizirani financijski procesi: Alati kao što Microsoft 365 Copilot za financije mogu poboljšati učinkovitost primjenom umjetne inteligencije na radno intenzivne procese kao što su naplate, kao i snimanje ugovora i faktura. 

Proizvodnja

U proizvodnoj industriji generativna umjetna inteligencija revolucionira proizvodne procese i kontrolu kvalitete. To dovodi do učinkovitijih operacija i proizvoda bolje kvalitete.
   
  • Prediktivno održavanje: AI modeli analiziraju podatke sa strojeva kako bi predvidjeli kada je potrebno održavanje. Prepoznavanjem potencijalnih problema prije nego što uzrokuju kvarove, umjetna inteligencija pomaže smanjiti vrijeme zastoja i produžiti životni vijek opreme.
  • Kontrola kvalitete: Sustavi generativne umjetne inteligencije provjeravaju postoje li oštećenja u proizvodima analizirajući slike i podatke senzora. To osigurava da samo visokokvalitetni proizvodi dospiju na tržište, smanjujući otpad i povećavajući zadovoljstvo klijenata.

Maloprodaja

U sektoru maloprodaje, generativna umjetna inteligencija poboljšava iskustva kupaca i pomaže optimizirati upravljanje zalihama kako bi trgovci na malo mogli učinkovitije i učinkovitije ispuniti zahtjeve klijenata.
   
  • Personalizirane preporuke: AI modeli analiziraju podatke o korisnicima kako bi pružili personalizirane preporuke za proizvode. Razumijevanjem individualnih preferencija, AI pomaže trgovcima u ponudi relevantnijih proizvoda, povećavajući prodaju i lojalnost klijenata.
  • Optimizacija inventara: Generativna umjetna inteligencija predviđa potražnju za proizvodima, pomažući trgovcima da učinkovitije upravljaju svojim zalihama. Osiguravajući da su popularne stavke uvijek na zalihama i smanjujući prekomjerne zalihe manje popularnih artikala, umjetna inteligencija pomaže trgovcima da minimiziraju troškove i povećaju profit.

Obrazovanje

Generativna umjetna inteligencija može pomoći u transformaciji metoda poučavanja i učenja, pružajući prilagođena obrazovna iskustva za učenike.
 
  • Personalizirano učenje: AI modeli analiziraju podatke o učinku učenika kako bi izradili prilagođene planove učenja. Identificirajući područja u kojima učenici trebaju poboljšanje, AI pomaže nastavnicima u pružanju ciljane podrške, poboljšavajući rezultate učenika.
  • Automatizirano ocjenjivanje: Sustavi generativne umjetne inteligencije ocjenjuju zadaće i ispite analizirajući odgovore učenika. To smanjuje radno opterećenje za edukatore i studentima pruža brže povratne informacije, omogućujući im brže učenje i usavršavanje.

Stvaranje sadržaja

Generativna umjetna inteligencija nudi mnoštvo novih alata i mogućnosti za umjetnike u širokom rasponu kreativnih polja. 
  • Pisanje: Pisci mogu skicirati članke, postove na blogovima ili čak cjelovečernje romane pomoću AI alata. Kreatori sadržaja mogu automatizirati dosadne zadatke poput sažimanja informacija ili pravljenja obrisa. To im omogućuje da se usredotoče na detaljnije i kreativnije dijelove pisanja.
  • Glazba: Glazbenici mogu dodati određene postavke ili žanrove za stvaranje novih pjesama. Zatim mogu koristiti melodije koje je generirala umjetna inteligencija kao inspiraciju ili osnovu za više glazbe.
  • Fotografija: Fotografi mogu poboljšavati i uređivati ​​fotografije pomoću alata generativne umjetne inteligencije koji stvaraju nove slike. Mogu promijeniti osvjetljenje i boje, pa čak i stvarati nove slike na temelju postojećih.
  • Videografija: Videografi mogu stvarati specijalne efekte, proizvoditi realistične animacije i stvarati cijele video sekvence od nule, čineći proizvodni proces učinkovitijim i kreativnijim.
  • Umjetnost: Umjetnici mogu surađivati ​​s generativnom umjetnom inteligencijom kako bi stvorili potpuno jedinstvena djela koja pomiču granice tradicionalne kreativnosti. AI može ponuditi nove stilove i koncepte, dajući umjetnicima svježe perspektive i inovativne ideje.
     
  Prednosti kreativne djelatnosti
  • Povećano eksperimentiranje: Umjetnici mogu brzo nacrtati varijacije svojih radova kako bi istražili različite stilove ili pristupe.
  • Zajedničko stvaranje: Kreatori rade zajedno s umjetnom inteligencijom kao alatom za suradnju, dobivajući pomoć pri razmišljanju i drugim zadacima izrade.
  • Brzina: Kreatori mogu koristiti umjetnu inteligenciju za ubrzavanje procesa poput skladanja glazbe ili izrade nacrta pisanog sadržaja, značajno skraćujući vrijeme proizvodnje.
  • Pristupačnost: Automatizirajući složene aspekte generiranja sadržaja, kreatori s ograničenim resursima ili tehničkim vještinama mogu proizvesti visokokvalitetan rad.
  • Eksperimentiranje: Umjetnici mogu eksperimentirati s novim idejama i stilovima bez ograničenja tradicionalnih metoda.
  • Suradnja: AI može djelovati kao kreativni partner, nudeći prijedloge i generirajući sadržaj koji ljudski kreatori mogu poboljšati.
  • Učinkovitost: Kreatori mogu ubrzati proizvodni proces, omogućujući im da se usredotoče na doradu i usavršavanje svog rada umjesto da počnu od nule. 

Inovacije i kreativnost

Generatitvni AI donosi nova rješenja i učinkovitost različitim kreativnim zadacima.
  • Pojednostavljeni kreativni procesi: Generativni AI pomaže kreatorima automatizirati zadatke koji se ponavljaju, dopuštajući više vremena za inovacije. Umjetnici, pisci i glazbenici mogu se usredotočiti na usavršavanje svog rada dok umjetna inteligencija upravlja temeljem.

Primjer: Romanopisac koji radi na novoj knjizi koristi generativnu umjetnu inteligenciju za izradu početnih poglavlja na temelju stila tog autora, oslobađajući je da se usredotoči na usavršavanje radnje i likova.

  • Nova rješenja: Analizirajući nepregledne skupove podataka, generativna umjetna inteligencija može stvoriti nova rješenja problema. To uključuje dizajniranje novih proizvoda, izradu marketinškog teksta ili stvaranje rješenja u znanosti i inženjerstvu.
     

Primjer: Dizajner proizvoda zadužen za stvaranje nove linije ekoloških pakiranja koristi generativnu umjetnu inteligenciju za analizu velikih skupova podataka o materijalima i preferencijama potrošača prije nego što predloži održive, inovativne dizajne.

 

Učinkovitost i produktivnost

Prednosti generativne umjetne inteligencije uključuju velike dobitke u mjerama produktivnosti.
  • Automatizirano stvaranje sadržaja: Tvrtke mogu automatizirati stvaranje teksta, slika ili koda, drastično smanjujući vrijeme potrebno za proizvodnju sadržaja. To omogućuje timovima da se usredotoče na zadatke više razine i strateško planiranje.
     
Primjer: Marketinška agencija koristi generativnu umjetnu inteligenciju za stvaranje objava na društvenim mrežama, članaka na blogovima i promotivnih slika. AI pomaže u analizi trendova i preferencija publike kako bi se stvorio sadržaj koji odgovara ciljnom tržištu.
 
  • Ušteda vremena i troškova: Korištenjem umjetne inteligencije za automatizaciju kreativnih i tehničkih zadataka, tvrtke štede troškove i ubrzavaju tijek rada. To smanjuje potrebu za opsežnim ljudskim radom u nekim područjima, što dovodi do učinkovitijih operacija.
     
Primjer: Tvrtka za razvoj softvera koristi generativnu umjetnu inteligenciju za pisanje i otklanjanje pogrešaka koda. Kada radite na novoj aplikaciji, AI može pomoći u stvaranju početne strukture koda, omogućujući programerima da se usredotoče na složenije i kreativnije aspekte projekta.

Personalizacija

Tvrtke koriste umjetnu inteligenciju da bi poboljšale korisnička iskustva.

Prilagođenja iskustava i proizvoda: AI može pomoći u stvaranju personaliziranog sadržaja, od preporuka proizvoda do prilagođenih marketinških e-poruka, poboljšavajući korisničko iskustvo. Ova razina personalizacije pomaže tvrtkama da se povežu sa svojom publikom na dubljoj razini, potičući lojalnost i angažman.

Primjer: Maloprodajna tvrtka koristi generativnu umjetnu inteligenciju za stvaranje personaliziranih iskustava kupnje za svoje klijente. AI analizira povijest pregledavanja svakog klijenta, obrasce kupnje i preferencije kako bi stvorio prilagođene preporuke proizvoda, čineći iskustvo kupnje privlačnijim i relevantnijim.

Otkrijte još resursa

Muškarac i žena gledaju prijenosno računalo.

Razumijevanje utjecaja umjetne inteligencije na poslovanje

Dobijte resurse za uspješno usvajanje i implementaciju umjetne inteligencije.
Saznajte više
Ruka osobe koja dodiruje prijenosno računalo.

Generativni AI u odnosu na druge vrste umjetne inteligencije

Otkrijte kako se generativni AI razlikuje od prediktivne i drugih vrsta umjetne inteligencije – i zašto se ističe.
Saznajte više
Žena sjedi za stolom i koristi prijenosno računalo.

Kako funkcionira generativni AI?

Pronađite pregled generativnog AI-ja, načina na koji funkcionira i razloga zbog kojih će oblikovati budućnosti.
Saznajte više

Najčešća pitanja

  • Modeli generativne umjetne inteligencije dolaze u nekoliko glavnih vrsta. GAN se sastoji od dvije mreže – generatora i diskriminatora – koje se međusobno natječu. Generator stvara lažne podatke, dok ih diskriminator procjenjuje u odnosu na stvarne podatke. VAE kompresiraju podatke u latentni prostor za pohranu i zatim generiraju nove podatke na temelju te komprimirane reprezentacije. Obično se koriste za zadatke poput kompresije podataka i uklanjanja šuma. Transformatori, popularni u obradi prirodnog jezika, generiraju tekst predviđanjem sljedeće riječi u rečenici na temelju prethodnog konteksta.
  • Generativna umjetna inteligencija stvara nove podatke, dok se tradicionalni modeli umjetne inteligencije, poput diskriminativne umjetne inteligencije, fokusiraju na klasifikaciju i predviđanje. Generativna umjetna inteligencija uči obrasce iz postojećih podataka kako bi proizvela novi sadržaj, dok diskriminativna umjetna inteligencija razlikuje različite kategorije podataka. Za više pojedinosti pogledajte naš članak o generativnoj umjetnoj inteligenciji u odnosu na druge vrste umjetne inteligencije.
  • Generativna umjetna inteligencija je najprikladnija za podatke koji imaju jasne obrasce i strukture, kao što su tekst, slike i zvuk. Ističe se u stvaranju novih sadržaja na temelju ovih obrazaca, što ga čini idealnim za primjene u kreativnim industrijama, zdravstvu i financijama.
  • Generativni AI koristi se u različitim djelatnostima:
    • Zabava: Stvaranje nove glazbe, crteža i videozapisa.
    • Zdravstvo: Otkrivanje lijekova i personalizirana medicina.
    • Financije: Procjena rizika i otkrivanje prijevare. 
    Za više slučajeva upotrebe, istražite priče korisnika iz stvarnog svijeta. 
  • Generativna umjetna inteligencija dobra je u stvaranju novog i originalnog sadržaja. Može generirati tekst, slike, glazbu, videozapise, pa čak i kod. Ova mogućnost ga čini moćnim alatom za inovacije i kreativnost na više polja.

Pratite Microsoft