Kaip veikia generuojamasis dirbtinis intelektas?

Generuojamasis dirbtinis intelektas naudoja pažangius mašininio mokymo metodus, kad galėtų analizuoti didelius duomenų rinkinius ir generuoti naują turinį pagal pradinių duomenų kontekstą, stilių, struktūrą ir toną. Kurdamas turinį, dirbtinio intelekto modelis naudojasi duomenų modeliais, kad sukurtų rezultatus, kurie dažnai yra neatskiriami nuo žmogaus sukurtos medžiagos, nesvarbu, ar tai tekstas, vaizdai, kodas, ar net muzika.

Generuojamojo dirbtinio intelekto evoliucija siekia ankstyvuosius pokalbių robotus, kurie pirmiausia buvo taisyklių pagrindu veikiančios sistemos su ribotomis pokalbių galimybėmis. Tai buvo pokalbių DI pradžia; šis DI skiriasi nuo generuojamojo dirbtinio intelekto tuo, kad jame daugiausia dėmesio skiriama įrenginiams, dalyvaujantiems rišliame dialoge su vartotojais, dažnai – klientų palaikymo arba virtualiojo asistento vaidmenyje.

Išaugus skaičiavimo galiai ir duomenų prieinamumui, sudėtingesnių modelių pristatymas buvo svarbus šuolis į priekį. Kai „OpenAI“ išleido „ChatGPT“, tai buvo natūraliosios kalbos apdorojimo proveržis, rodantis gebėjimą generuoti natūralų, su kontekstu susijusį dialogą. Neuroninių tinklų pažanga dar labiau patobulino modelio gebėjimą suprasti kalbos duomenis, kad sąveika būtų dar sklandesnė ir panašesnė į žmonių.

Nuo tada generuojamąjį dirbtinį intelektą tapo galima pritaikyti daugelyje sektorių, iš esmės pakeičiant organizacijų požiūrį į kūrybiškumą ir problemų sprendimą. Generuojamasis dirbtinis intelektas padeda rašyti scenarijus, kurti meną ir muziką. Jis sukuria personalizuotą turinį, pritaikytą konkrečioms auditorijoms, atsižvelgiant į konkrečius poreikius. Jis gali prognozuoti vaistų sąveikas ir apibendrinti rezultatus ataskaitoje. Kai reikia pagalbos, jis netgi gali jums suteikti palaikymą. Puoselėdamas kūrybiškumą, padidindamas produktyvumą ir racionalizuodamas procesus, generuojamasis dirbtinis intelektas ir toliau keičia tai, kaip sąveikaujame su technologijomis ir vieni su kitais. 

Generuojamasis dirbtinis intelektas sukurtas kaip pagrindą naudojant neuroninius tinklus, kurie yra skaičiavimo modeliai, įkvėpti žmogaus smegenų struktūros ir veikimo. Šie tinklai susideda iš kelių tarpusavyje sujungtų neuronų sluoksnių, kurie apdoroja ir perduoda informaciją, kur kiekvienas sluoksnis atlieka konkretų informacijos apdorojimo tikslą.

Pirmasis, įvesties, sluoksnis gauna neapdorotus duomenis, kurie transformuojami tuo daugiau, kuo labiau jie keliauja iš sluoksnio į sluoksnį; galiausiai, galutiniame sluoksnyje, sukuriamas rezultatas. Ši hierarchinė struktūra leidžia neuroniniams tinklams išmokti sudėtingus duomenų modelius ir pateiktis, o gilesni sluoksniai dažnai identifikuoja abstraktesnius modelius; kaip kad žmogaus smegenys apdoroja jutiminę informaciją.

Šiuose sluoksniuose esantys parametrai arba svertinės vertės yra labai svarbios, nes nustato, kaip transformuojami įvesties duomenys. Pvz., GPT-3.5 su savo 175 milijardais parametrų, rodo, kad galima išmokti ir generuoti sudėtingą tekstą, nes kiekvienas parametras prisideda prie modelio galimybės atpažinti kalbos ir konteksto niuansus, todėl gaunama daugiau rišlių ir su kontekstu susijusių rezultatų.

Generuojamojo dirbtinio intelekto modeliai turi būti išmokyti naudojant duomenis. Tai apima didelių duomenų rinkinių pateikimą neuroniniam tinklui, kad modelis galėtų mokytis atpažinti tendencingus modelius. Mokymo procesą sudaro dviejų tipų mokymasis: prižiūrimas ir neprižiūrimas mokymasis. Prižiūrimo mokymosi atveju modeliui pateikiami pažymėti duomenys, leidžiantys jam išmokti konkrečias išvestis pagal pateiktas įvestis, o neprižiūrimo mokymosi atveju modelis analizuoja duomenis be aiškių žymų, pats identifikuodamas būdingas struktūras ar grupavimą.

Mokymo metu modelis mokosi pagerinti savo prognozes iteratyviai, tikslindamas savo gebėjimą generuoti nuoseklias ir susijusias išvestis. Tai pasiekiama naudojant procesą, vadinamą atgaliniu platinimu, kurio metu modelis pateikia prognozes pagal įvesties duomenis, palygina savo išvestis su faktiniais rezultatais, tada apskaičiuoja klaidą arba praradimą. Šis grįžtamasis ciklas leidžia tinklui tiksliai nustatyti parametrus, palaipsniui tobulinant gebėjimą generuoti tikslų ir nuoseklų turinį.

Kalbos apdorojimo atžvilgiu generuojamasis dirbtinis intelektas suskirsto tekstą į mažesnius, suvaldomus vienetus, vadinamus atpažinimo ženklais, kurie gali atspindėti visus žodžius, pažodžius ar net atskirus simbolius, atsižvelgiant į modelio dizainą. Tai leidžia modeliui efektyviau tvarkyti įvairius žodyno ir kalbinius variantus. Naudojant atpažinimo ženklų apdorojimą, modelis gali geriau suprasti žodžių sąryšius ir generuoti daugiau niuansų apimančių išvesčių; tai pagerina modelio gebėjimą kurti nuoseklius sakinius ir išlaikyti kontekstą ilgesniame pokalbyje, o tai galiausiai pagerina modelio efektyvumą atliekant užduotis, pvz., generuojant tekstą ir dalyvaujant pokalbyje.

Generuojamasis dirbtinis intelektas turi įvairių pritaikymo galimybių įvairiose srityse ir sektoriuose. Toliau nurodyti keli didžiausi pavyzdžiai.

• Teksto, primenančio sukurtą žmogaus, generavimas. Generuojamojo dirbtinio intelekto modeliai, įskaitant GPT seriją, gali kurti straipsnius, istorijas ir socialinės medijos įrašus, pagerindami turinio kūrimą ir rinkodarą. Jie gali suteikti galimybių pokalbių robotams, kurie dalyvauja natūraliuose pokalbiuose, ir teikti klientų palaikymą. Jie taip pat gali padėti apibendrinti ilgus dokumentus ir generuoti kodo fragmentus kūrėjams, savo ruožtu padidindami produktyvumą.
  
  
• Vaizdų kūrimas. Modeliai, pvz., DALL-E, gali generuoti unikalius vaizdus iš teksto raginimų, kad vartotojai galėtų kurti meno kūrinius ar dizainus, atspindinčius konkrečias koncepcijas ar stilius; tai puikiai tinka meno krypčiai, produktų dizainui ir vaizdiniam žaidimų dizainui.
  
  
• Garso generavimas. Įrankiai, pvz., „OpenAI“ sukurtas „MuseNet“, gali kurti originalią įvairių žanrų muziką, kad muzikantai galėtų lengviau kurti naujus kūrinius, garso takelius ir garsus filmams. Jie taip pat gali generuoti tikroviškus įgarsinimus ir šnekos atpažinimą, skirtus naudoti garso knygoms, virtualiems asistentams ir vaizdo žaidimams.
  
  
• Vaizdo įrašų kūrimas. Generuojantis gali padėti kurti vaizdo įrašus siūlydamas redagavimus, įterpdamas perėjimus ar net generuodamas naują medžiagą, kad būtų galima greitai sukurti turinį. Modeliai, pvz., „Synthesia“, gali kurti sintetinius vaizdo įrašus su realistiniais pseudoportretais, kurie pristato pateiktis arba pasakoja turinį, supaprastindami švietimo ir rinkodaros pastangas.

Generuojamasis dirbtinis intelektas susiduria su keletu iššūkių ir apribojimų, įskaitant šiuos:

• Išteklių reikalavimai. Kad generuojamojo dirbtinio intelekto modeliai galėtų veikti, jiems reikia daug skaičiavimo galios ir energijos, todėl jų mokymas yra brangus ir daro poveikį aplinkai.
  
  
• Skaidrumo trūkumas. Dėl nepakankamo vidinių procesų skaidrumo ir modelių sprendimų priėmimo būdų sunku suprasti, kaip generuojamos išvestys. Tai trukdo užtikrinti DI atsakingumą.
  
  
• Kūrybiškumo sudėtingumas. Dirbtinio intelekto sugeneruotas turinys dažnai yra išmoktų modelių rezultatas, o ne tikra inovacija, todėl generuojamajam dirbtiniam intelektui vis dar sunkiai sekasi pažaboti žmogaus kūrybiškumo magiją ir sudėtingumą.
  
  
• Haliucinacijos. Generuojamojo dirbtinio intelekto modeliai gali pateikti patikimos, bet klaidingos informacijos, dėl kurios gali būti gaunama potencialiai neteisinga informacija. Tai kelia didelę riziką kritiškai svarbioms sritims, pvz., žurnalistikai, sveikatos priežiūrai ir švietimui.
  
  
• Šališkumas. Mokymo duomenyse gali būti būdingo šališkumo, todėl išvestyse gali būti pastebimi stereotipai, dar labiau sumenkinantys tam tikras grupes.
  
  
• Klausimai apie intelektinę nuosavybę. Vyksta diskusijos apie etinius klausimus, susijusius su autoryste, nuosavybe ir atsakomybe DI srityje, ir matomas atsakingo dirbtinio intelekto naudojimo praktikos bei sistemų poreikis.
  
  
• Netinkamo naudojimo galimybė. Dėl galimybės kurti klaidinantį turinį ir išmaniąsias vaizdo klastotes, generuojamasis dirbtinis intelektas gali būti naudojamas kenkėjiškais tikslais, pvz., propagandai ar sukčiavimui.

Tyrėjams toliau tikslinant savo metodus, generuojamojo dirbtinio intelekto modeliai tampa dar labiau sudėtingesni ir dar labiau atsakingesni. Dėl to gali būti pateikiamas su kontekstu labiau susijęs turinys, kuriame yra mažiau haliucinacijų ir netinkamos informacijos atvejų. Tyrinėtojai taip pat eksperimentuoja su patobulintais mokymo metodais, pvz., sustiprinančiu mokymusi iš žmonių pateiktų atsiliepimų, dėl kurių gali būti gaunamos daugiau niuansų turinčios išvestys ir sprendžiamos problemos dėl šališkumo.

Tikimasi, kad generuojamasis dirbtinis intelektas paskatins dideles naujoves įvairiose srityse. Sveikatos priežiūros srityje DI generuoja personalizuotus gydymo planus, pritaikytus individualių pacientų profiliams, todėl teikiama geresnė priežiūra. Švietimo įstaigose mokytojai naudoja DI, kad sukurtų pritaikytą mokymo programą pagal mokinių stipriąsias ir silpnąsias puses. O kūrybiniuose sektoriuose DI jau iš esmės keičia tai, kaip dirba dizaineriai, kūrėjai, rašytojai ir scenaristai. Tačiau šie pasiekimai turi socialinių pasekmių. Dėl darbo rinkos pokyčių ir klausimų, susijusius su nuosavybe, auga poreikis turėti daugiau reguliuojamųjų sistemų, skirtų DI vaidmeniui žmogaus gyvenime.

Dirbtinio intelekto erai ir toliau žengiant į naujesnius ir įdomesnius etapus, labai svarbu, kad tyrinėtojai ir specialistai užtikrintų, jog jų pasiekimai būtų naudingi visuomenei, tuo pačiu sumažinant riziką dalyvaujant nuolatinėse diskusijose su suinteresuotosiomis šalimis. Kol tarp inovacijų ir etikos bus balansas, DI tikrai kurs ryškesnę ir produktyvesnę ateitį.