Kas yra generuojamasis dirbtinis intelektas?

GAN sudaro du tinklai – generatorius ir diskriminatorius – kurie konkuruoja tarpusavyje. Generatorius sukuria netikrus duomenis, o diskriminatorius vertina juos pagal realius duomenis. Siekiama, kad generatoriaus kurtų duomenis, kurie nesiskiria nuo realių duomenų.

• Generatorius: Sukuria sintetinius duomenis pagal mokymą.
• Diskriminatorius: Įvertina duomenis ir pateikia grįžtamąjį ryšį generatoriui.

 
GAN pavyzdžiai

• Išmaniųjų vaizdo klastočių technologija: GAN gali kurti realius vaizdo įrašus ar vaizdus mokydamasis veidų judesių ir išraiškų. Tačiau šios programos kelia etinių problemų.
• Vaizdų sintezė: Kai kuriose pramonės šakose, pvz., mados ar žaidimų, GAN kuria aukštos kokybės vaizdus, skirtus gaminių dizainui ar personažų kūrimui.
• Bendradarbiavimo meno įrankiai: Tam tikrose platformose žmonės gali kurti naujus meno kūrinius ar realistinius portretus jungiant esamus vaizdus naudojant GAN technologiją. 

VAE – tai modeliai, kurie sumažina duomenų dydį, tačiau išsaugo svarbias jų dalis. Tuomet, remdamiesi šia sumažinta reprezentacija, jie parengia naujus duomenis. Toliau pateikiamos užduotys, kurioms atlikti naudojami VAE:

• Duomenų glaudinimas: Efektyviai glaudina didelius duomenų rinkinius, kad juos būtų lengviau saugoti ir apdoroti.
• Vaizdo triukšmo šalinimas: Pagerina mažos skiriamosios gebos ar triukšmingų vaizdų kokybę, sukurdami aiškesnes versijas.
• Medicininis vaizdavimas: Pagerina MRT ir kompiuterinės tomografijos vaizdus, kad diagnozė būtų aiškesnė. 

Transformeriai yra populiari natūraliosios kalbos apdorojimo architektūra ir tokių kalbos modelių kaip GPT-3 pagrindas. Šie modeliai sukuria tekstą numatydami kitą sakinio žodį pagal ankstesnį kontekstą. Toliau pateikiami metodai, kuriuos naudodami veikia transformeriai:

• Dėmesio mechanizmai: Transformeriai, sutelkdami dėmesį į save, pasveria kiekvieno žodžio svarbą sakinyje.
• Kalbos supratimas: Transformeriai suvokia kontekstą ir žodžių ryšius, kad sukurtų tikslų tekstą.

 
Transformerių taikymas

• Turinio generavimas: Rašo straipsnius, ataskaitas ir kitokio pobūdžio kūrybinį turinį naudodami tokius modelius kaip GPT-3.
• Kalbos vertimas: Labai tiksliai išverčia tekstą iš vienos kalbos į kitą.
• Pokalbių robotai: Realiuoju laiku pateikia atsakymus, panašius į žmogaus, tokiose programose kaip klientų aptarnavimas.  

Generuojamasis dirbtinis intelektas pateikia naujų sprendimų ir padidina įvairių kūrybinių užduočių efektyvumą.

• Supaprastinti kūrybiniai procesai: Generuojamasis dirbtinis intelektas padeda kūrėjams automatizuoti pasikartojančias užduotis, todėl daugiau laiko skiriama inovacijoms. Menininkai, rašytojai ir muzikantai gali sutelkti dėmesį į savo darbų tobulinimą, o dirbtinis intelektas atlieka pagrindinius darbus.
  
  

Pavyzdys: Rašytoja, kurianti naują knygą, naudoja generuojamąjį dirbtinį intelektą, kad parengtų pirminių skyrių juodraščius pagal autorės stilių, o pati rašytoja galėtų sutelkti dėmesį į siužeto ir veikėjų tobulinimą.

• Nauji sprendimai: Analizuodamas didžiulius duomenų rinkinius, generuojamasis dirbtinis intelektas gali sukurti naujus problemų sprendimus. Tai gali būti naujų produktų projektavimas, rinkodaros kopijų rengimas arba sprendimų kūrimas mokslo ir inžinerijos srityse.
   

Pavyzdys: Produktų dizaineris, kuriam pavesta sukurti naują ekologiškų pakuočių liniją, naudoja generuojamąjį dirbtinį intelektą, kad išanalizuotų didelius duomenų rinkinius apie medžiagas ir vartotojų pageidavimus, ir tik tada pasiūlo tvarų ir novatorišką dizainą.

 

Generuojamojo dirbtinio intelekto nauda apima didelį produktyvumo augimą.

• Automatinis turinio kūrimas: Įmonės gali automatizuoti teksto, paveikslėlių ar kodo kūrimą ir taip gerokai sutrumpinti turinio kūrimo laiką. Tai leidžia komandoms sutelkti dėmesį į aukštesnio lygio užduotis ir strateginį planavimą.
   

Pavyzdys: Rinkodaros agentūra naudoja generuojamąjį dirbtinį intelektą socialinės žiniasklaidos pranešimams, tinklaraščio straipsniams ir reklaminiams paveikslėliams kurti. Dirbtinis intelektas padeda analizuoti tendencijas ir auditorijos pageidavimus, kad būtų galima kurti tikslinės rinkos poreikius atitinkantį turinį.

 

• Laiko ir išlaidų taupymas: Naudodamos dirbtinį intelektą kūrybinėms ir techninėms užduotims automatizuoti, įmonės sutaupo lėšų ir pagreitina darbo eigą. Dėl to kai kuriose srityse sumažėja poreikis naudoti daug žmonių darbo, o tai leidžia efektyviau vykdyti operacijas.
   

Pavyzdys: Programinės įrangos kūrimo įmonė naudoja generuojamąjį dirbtinį intelektą kodui rašyti ir derinti. Kuriant naują programą, dirbtinis intelektas gali padėti sukurti pradinę kodo struktūrą, kad kūrėjai galėtų sutelkti dėmesį į sudėtingesnius ir kūrybiškesnius projekto aspektus.

Įmonės naudoja dirbtinį intelektą klientų patirčiai gerinti.

Patirties ir produktų pritaikymas: Dirbtinis intelektas gali padėti kurti asmeniniams poreikiams pritaikytą turinį – nuo produktų rekomendacijų iki specialiai pritaikytų rinkodaros el. laiškų – ir taip pagerinti klientų patirtį. Toks personalizavimo lygis padeda įmonėms užmegzti gilesnį ryšį su savo auditorija, skatina lojalumą ir įsitraukimą.

Pavyzdys: Mažmeninės prekybos įmonė naudoja generuojamąjį dirbtinį intelektą, kad savo klientams sukurtų asmeniniams poreikiams pritaikytas apsipirkimo funkcijas. Dirbtinis intelektas analizuoja kiekvieno kliento naršymo istoriją, pirkimo įpročius ir pageidavimus, kad sukurtų specialiai pritaikytas produktų rekomendacijas, o apsipirkimo funkcijos taptų patrauklesnės ir tinkamesnės.