Kā strādā ģeneratīvais mākslīgais intelekts?

Ģeneratīvais mākslīgais intelekts izmanto padziļinātas mašīnmācīšanās metodes, lai analizētu lielapjoma datu kopas un radītu jaunu saturu, balstoties uz sākotnējo datu kontekstu, stilu, struktūru un toni. Veidojot saturu, AI modelis izmanto datos atrodamās līdzsakarības, lai radītu saturu, kas bieži vien nav atšķirams no cilvēka radītā materiāla neatkarīgi no tā, vai tas ir teksts, attēli, kods vai pat mūzika.

Ģeneratīvā mākslīgā intelekta evolūcijai var sekot no tērzēšanas botu pirmsākumiem, kas galvenokārt bija noteikumos balstītas sistēmas ar ierobežotām tērzēšanas iespējām. Tās bija tērzēšanas AI agrās versijas, kas atšķiras no ģeneratīvā mākslīgā intelekta ar to, ka fokusējas uz racionālu sarunu starp iekārtu un lietotājiem, bieži vien, klientu atbalsta dienesta vai virtuālā asistenta veidolā.

Skaitļošanas jaudai un datu pieejamībai pieaugot, būtisku starpposmu sasniegšanu nodrošināja aizvien sarežģītāku modeļu ieviešana. OpenAI ChatGPT palaišana nozīmēja jaunus panākumus dabiskās valodas apstrādē, demonstrējot spēju ģenerēt dabisku, kontekstā balstītu un saistošu dialogu. Panākumi neironu tīklos vēl vairāk uzlaboja modeļa spēju saprast valodas datus, padarot mijiedarbību vēl efektīvāku un līdzīgāku cilvēkam.

Kopš tā laika ģeneratīvais mākslīgais intelekts tiek izmantots daudzās nozarēs, mainot veidu, kā organizācijas pieiet radošumam un problēmu risināšanai. Ģeneratīvais mākslīgais intelekts palīdz rakstīt scenārijus, veidot mākslu un sacerēt mūziku. Tas rada personalizētu saturu, kas ir pielāgots konkrētām auditorijām un atbilst konkrētajām vajadzībām. Tas spēj paredzēt mijiedarbību starp medikamentiem un apkopot secinājumus ziņojumā. Tas pat spēj sniegt jums atbalstu, kad nepieciešama palīdzība. Veicinot radošumu, uzlabojot produktivitāti un paaugstinot procesu efektivitāti, ģeneratīvais mākslīgais intelekts turpina pārveidot veidu, kā mēs mijiedarbojamies ar tehnoloģijām un viens ar otru. 

Ģeneratīvais mākslīgais intelekts ir būvēts uz neironu tīklu pamata. Neironu tīkli ir skaitļošanas modeļi, kuru struktūru un darbību iedvesmoja cilvēka smadzenes. Šos tīklus veido vairāki savstarpēji savienotu neironu slāņi, kas apstrādā un pārsūta informāciju. Katram slānim ir konkrēts nolūks informācijas apstrādē.

Pirmais slānis ir ievades slānis, kas saņem neapstrādātos datus, kas tiek pārveidoti no slāņa uz slāni, kļūstot par rezultātu pēdējā slānī. Šī hierarhiskā struktūra ļauj neironu tīkliem iemācīties sarežģītas shēmas un modeļus datos, bet dziļie slāņi atpazīt abstraktākas shēmas — tāpat kā cilvēka smadzenes apstrādā sensoro informāciju.

Kritiski svarīga nozīmē ir šajos slāņos esošajiem parametriem jeb svariem, jo tie nosaka, kā ievadītie dati tiek pārveidoti. Piemēram, GPT-3.5 ar 175 miljardiem parametru demonstrē milzīgu spēju mācīties un ģenerēt izsmalcinātu tekstu, jo katrs no šiem parametriem veicina modeļa spēju atpazīt valodas nianses un kontekstu, radot skaidrāku un kontekstuāli saistošu rezultātu.

Ģeneratīvā mākslīgā intelekta modeļi ir jāapmāca ar datiem. Tāpēc neironu tīkli izmanto lielas datu kopas, kurās modeļi iemācās atpazīt kopsakarības. Apmācību procesu veido divu veidu apmācības: uzraudzītā un neuzraudzītā mācīšanās. Uzraudzītās mācīšanās procesa ietvaros modelim tiek nodrošināti marķēti dati, ļaujot tam apgūt konkrētus rezultātus noteiktām ievadēm, bet neuzraudzītas mācīšanās laikā modelis izmanto datus bez skaidriem marķējumiem, patstāvīgi atpazīstot raksturīgās struktūras vai grupas.

Apmācību laikā modelis ar katru reizi uzlabo savas prognozes, attīstot spēju ģenerēt sakarīgu un saistošu rezultātu. Tas tiek panākts ar atgriezeniskās pavairošanas procesa palīdzību. Šī procesa ietvaros modelis izsaka ievadītajos datos balstītas prognozes, salīdzina savu rezultātu ar faktisko rezultātu un pēc tam aprēķina kļūdas. Šī atgriezeniskās saites cilpa ļauj tīklam pielāgot savus parametrus, pakāpeniski uzlabojot tā spēju ģenerēt precīzu un jēgpilnu saturu.

Veicot valodas apstrādi, ģeneratīvais mākslīgais intelekts sadala tekstu mazākās vienībās, ko dēvē par marķieriem, ar kuru palīdzību, atkarībā no modeļa uzbūves, var apzīmēt veselus vārdus, apakšvārdus vai atsevišķas rakstzīmes. Šī pieeja ļauj modelim efektīvāk strādāt ar plašu vārdu krājumu un valodiskajām variācijām. Ar marķieru apstrādes palīdzību modelis var labāk izprast kopsakarības starp vārdiem un veidot niansētākus rezultātus, uzlabojot modeļa spēju radīt sakarīgus teikumus un saglabāt kontekstu garākās rindkopās, uzlabojot tā kopējo veiktspēju tādos uzdevumos kā teksta ģenerēšana un saruna.

Ģeneratīvajam mākslīgajam intelektam ir plašas izmantošanas iespējas dažādās jomās un nozarēs. Daži no iespaidīgākajiem piemēriem:

• Cilvēka radītiem tekstiem līdzīgu tekstu ģenerēšana. Ģeneratīvā mākslīgā intelekta modeļi, tostarp GPT sērija, var veidot rakstus, stāstus un ierakstus sociālajos tīklos, uzlabojot satura izveidi un mārketinga pasākumus. Tie var darbināt tērzēšanas robotus, kas sarunājas dabiskā veidā un sniedz atbalstu klientiem. Tāpat tie spēj veidot garu dokumentu kopsavilkumus un ģenerēt kodu izstrādātājiem, paaugstinot produktivitāti.
  
  
• Attēlu izveide. Tādi modeļi kā DALL-E spēj ģenerēt unikālus attēlus no teksta uzvednēm, ļaujot lietotājiem radīt mākslas darbus vai dizainus, kas atspoguļo konkrētas idejas vai stilus. Šīs funkcijas ir izcili piemērotas mākslas stilam, produktu dizainam un vizuālajam dizainam spēļu nozarē.
  
  
• Audio ģenerēšana. Tādi rīki kā OpenAI MuseNet spēj sacerēt oriģinālu mūziku dažādos žanros, palīdzot mūziķiem radīt jaunas dziesmas, skaņu celiņus un filmu skaņu noformējumu. Tāpat lietotāji var ģenerēt reālistisku ierunāto tekstu un runas ievadi izmantošanai audio grāmatās, virtuālajos asistentos un video spēlēs.
  
  
• Video izveide. Ģeneratīvais mākslīgais intelekts var palīdzēt video izveidē, iesakot rediģējumus, ievietojot pārejas vai pat izveidojot jaunu materiālu, būtiski paātrinot satura izveidi. Tādi modeļi kā Synthesia spēj veidot sintētiskus video ar reālistiskiem avatāriem, kas nodrošina prezentācijas vai pastāsta saturu, veicinot izglītojošus un mārketinga pasākumus.

Ģeneratīvajam mākslīgajam intelektam piemīt vairāki izaicinājumi un ierobežojumi, tostarp:

• Resursu prasības. Ģeneratīvā mākslīgā intelekta modeļu darbībai nepieciešama būtiska skaitļošanas jauda un enerģijas apjoms, kas to apmācību padara dārgu un nelabvēlīgu videi.
  
  
• Pārredzamības trūkums. Iekšējo procesu un lēmumu pieņemšanas loģikas pārredzamības trūkums modeļos apgrūtina izpratni par to, kā tiek ģenerēti rezultāti. Tas mazina spēju saukt AI pie atbildības.
  
  
• Radošuma sarežģītība. Ņemot vērā to, ka AI ģenerētais saturs bieži vien ir iemācītu shēmu rezultāts, nevis patiesa inovācija, ģeneratīvais mākslīgais intelekts joprojām nespēj apgūt cilvēka radošuma burvību un sarežģītību.
  
  
• Halucinācijas. Ģeneratīvā mākslīgā intelekta modeļi var sniegt ticamu, bet nepatiesu informāciju, maldinot lietotāju. Tas rada būtisku risku tādās svarīgās jomās kā žurnālistika, veselības aprūpe un izglītība.
  
  
• Aizspriedumi. Apmācību dati var saturēt aizspriedumus, kā rezultātā AI radītais saturs veicinās stereotipus, pastiprinot negatīvo attieksmi pret konkrētām grupām.
  
  
• Jautājumi par intelektuālo īpašumu. Pastāv ētikas bažas par autortiesībām, īpašumtiesībām un atbildību AI jomā, kas liecina par nepieciešamību ieviest atbildīga AI praksi un ietvarus.
  
  
• Ļaunprātīgas izmantošanas potenciāls. Pateicoties tā spējai radīt maldinošu saturu un dziļos viltojumus, ģeneratīvo mākslīgo intelektu var izmantot ļaunprātīgiem mērķiem, piemēram, propagandai vai krāpniecībai.

Pētniekiem turpinot uzlabot savas metodes, ģeneratīvā AI modeļi kļūs aizvien izsmalcinātāki un atbildīgāki. Tā rezultātā var tikt iegūts kontekstuāli saistošāks saturs ar retākiem halucināciju un maldinošas informācijas gadījumiem. Tāpat pētnieki eksperimentē ar uzlabotām apmācību metodēm, piemēram, nostiprinošā apmācībā, izmantojot cilvēku sniegtās atsauksmes, kā rezultātā ir iespējams iegūt niansētākus rezultātus, novēršot bažas par aizspriedumiem.

Tiek sagaidīts, ka ģeneratīvais mākslīgais intelekts ieviesīs būtiskas inovācijas daudzās jomās. Veselības aprūpē AI ģenerē individuālus veselības aprūpes plānus, kas pielāgoti katra pacienta profilam, nodrošinot labāku veselības aprūpi. Izglītībā skolotāji izmanto AI, lai veidotu pielāgotas mācību programmas atbilstoši skolēnu stiprajām un vājajām pusēm. Savukārt radošajās nozarēs AI jau maina veidu, kā dizaineri, izstrādātāji, tekstu autori un scenāristi veic savu darbu. Taču šiem sasniegumiem ir ietekme uz sabiedrību. Darba tirgū notiekošo izmaiņu un jautājumu par īpašumtiesībām dēļ pieaug pieprasījums pēc normatīviem ietvariem, kas noteiks AI lomu cilvēku dzīvē.

AI ērai pārejot aizvien jaunos un aizraujošākos posmos, ir būtiski svarīgi, lai pētnieki un entuziasti garantētu to, ka viņu sasniegumi kalpo sabiedrībai, līdz minimumam samazinot riskus ar nepārtraukta dialoga ar visām ieinteresētajām pusēm palīdzību. Tāpēc, kamēr pastāv līdzsvars starp inovācijām un ētiku, AI nodrošinās gaišāku un produktīvāku nākotni.