This is the Trace Id: 77756f9cb18640a971162d4efd78273b
Salt la conținutul principal
Inteligență artificială Microsoft

Ce este inteligența artificială generativă?

Descoperiți cum creează inteligența artificială generativă conținut nou prin învățarea modelelor din datele existente.
Aflați mai multe
O femeie cu păr cărunt ține o tabletă.

Cum funcționează inteligența artificială?

Inteligența artificială a început cu niște reguli simple pe care computerele trebuiau să le urmeze exact. Aceasta a evoluat în învățare programată care permite sistemelor să învețe din date. Astăzi, inteligența artificială automatizează activitățile, analizează datele și rezolvă problemele complexe din diverse domenii.

Ce face inteligența artificială generativă?

Deși inteligența artificială convențională analizează de obicei datele pentru a găsi modele, inteligența artificială generativă funcționează diferit - aceasta creează date noi. Înțelegerea mai profundă a inteligenței artificiale generative poate ajuta organizațiile să adopte cu succes tehnologia.

În loc să urmeze regulile stabilite, inteligența artificială generativă învață structura de bază a datelor de instruire și utilizează învățarea programată avansată pentru a genera conținut nou. Acest lucru îi permite să genereze rezultate noi care se potrivesc cu ceea ce a învățat.

Iată ce face inteligența artificială generativă:
  • Creează conținut nou, cum ar fi text, imagini și videoclipuri pe baza modelelor din datele existente.
  • Învață structuri complexe analizând seturi mari de date pentru a înțelege relațiile din cadrul datelor.
  • Se adaptează și se îmbunătățește în timp, învățând continuu din datele noi, ceea ce face ca rezultatele sale să fie tot mai rafinate.

Explorați trei tipuri de inteligență artificială generativă

Rețele generative adversare (GAN)

Rețelele GAN sunt compuse din două rețele, un generator și un discriminator, care concurează între ele. Generatorul creează date false, în timp ce discriminatorul le evaluează în raport cu datele reale. Obiectivul este ca generatorul să producă date care nu pot fi deosebite de datele reale.
  • Generatorul: Creează date sintetice bazate pe instruire.
  • Discriminatorul: Evaluează datele și oferă feedback generatorului.
 
Exemple GAN
  • Tehnologia Deepfake: GAN-urile pot crea videoclipuri sau imagini reale prin învățarea mișcărilor și expresiilor faciale. Totuși, aceste aplicații ridică probleme de etică.
  • Sinteza imaginilor: În domenii precum moda sau jocurile, GAN-urile creează imagini de înaltă calitate pentru proiectarea produselor sau crearea de personaje.
  • Instrumente de colaborare pentru artă: Anumite platforme le permit utilizatorilor să creeze noi lucrări de artă sau portrete realiste, combinând imaginile existente utilizând tehnologia GAN. 

Autocodificatoare variaționale (VAE)

Rețelele VAE sunt modele care reduc dimensiunea datelor, păstrând în același timp părțile lor importante. Apoi acestea creează date noi pe baza reprezentării reduse. Rețelele VAE sunt utilizate de obicei pentru activități cum ar fi:
  • Comprimarea datelor: Comprimă eficient seturile mari de date, pentru a facilita stocarea și procesarea.
  • Diminuarea perturbațiilor din imagini: Îmbunătățirea calității imaginilor cu rezoluție scăzută sau cu perturbații și generarea unor versiuni mai clare.
  • Imagistică medicală: Îmbunătățirea imaginilor de scanare RMN și CT, oferind elemente vizuale mai clare pentru diagnosticare. 

Transformatoare

Transformatoarele sunt o arhitectură populară în procesarea limbajului natural și sunt fundamentale pentru modele lingvistice precum GPT-3. Aceste modele generează text prezicând următorul cuvânt dintr-o propoziție pe baza contextului anterior. Acestea operează utilizând următoarele metode:
  • Mecanisme de atenție: Transformatoarele utilizează auto-atenția pentru a cântări importanța fiecărui cuvânt dintr-o propoziție.
  • Înțelegerea limbajului: Transformatoarele înțeleg contextul și relațiile dintre cuvinte pentru a genera text corect.
 
Aplicații ale transformatoarelor
  • Generare conținut: Scrierea articolelor, rapoartelor și altor forme de conținut creativ cu modele precum GPT-3.
  • Traducerea în alte limbi: Traducerea textului dintr-o limbă în alta cu precizie mare.
  • Roboți de chat: Furnizarea de răspunsuri similare cu cele umane în timp real pentru aplicații cum ar fi asistența pentru clienți.  
Rezumat de decizie privind inteligența artificială
Raportul Rezumat de decizie privind inteligența artificială

Obțineți raportul Rezumat de decizie privind inteligența artificială 2025

Citiți perspectivele experților de la Microsoft și ai liderilor din domeniul inteligenței artificiale pentru a obține o înțelegere mai profundă a modului de a naviga prin schimbarea platformelor de inteligență artificială.
Obțineți raportul

Ce poate face inteligența artificială generativă?

Servicii medicale

Inteligența artificială generativă transformă serviciile medicale revoluționând dezvoltarea noilor medicamente și modul în care sunt personalizate tratamentele pentru pacienții individuali.
   
  • Descoperire de medicamente: Modelele de inteligență artificială pot sugera potențiale substanțe pentru medicamente analizând milioane de puncte de date din cercetările biologice. Această abordare susținută de inteligența artificială reduce semnificativ timpul necesar pentru a identifica medicamente promițătoare, ajutând firmele să treacă mai rapid de la concept la studiile clinice. 
 
  • Medicină personalizată: Modelele de inteligență artificială generativă analizează datele pacienților, inclusiv datele genetice, despre stilul de viață și istoricul medical, pentru a crea planuri de tratament particularizate. Inteligența artificială ajută medicii să ia decizii mai informate care se aliniază nevoilor specifice ale unui pacient. Soluțiile susținute de inteligența artificială, cum ar fi Dragon Ambient eXperience (DAX) Copilot, pot ajuta medicii să fie mai productivi și mai eficienți în crearea notelor bazate pe inteligență artificială.

Finanțe

În industria financiară, inteligența artificială generativă este utilizată pentru a gestiona riscul și a descoperi fraude. Acest lucru ajută băncile și instituțiile financiare să lucreze mai în siguranță și mai eficient.
   
  • Evaluarea riscului: Modelele de inteligență artificială simulează diverse scenarii de piață pentru a anticipa rezultatele potențiale. Prin simularea a mii de condiții de piață, inteligența artificială ajută banca să anticipeze riscurile financiare posibile și să ajusteze strategiile în consecință.
  • Detectarea fraudelor: Modelele de inteligență artificială generative identifică tranzacții frauduloase detectând modele neobișnuite în datele financiare. Băncile pot utiliza inteligența artificială pentru a monitoriza și a analiza miliarde de tranzacții în timp real, semnalând activități suspecte și generând avertizări atunci când se găsesc modele neobișnuite. Inteligența artificială contribuie la prevenirea fraudelor înainte de escaladare, economisind costuri semnificative și protejând conturile clienților.
  • Procese financiare optimizate: Instrumente precum Microsoft 365 Copilot pentru Finanțe vă pot ajuta să îmbunătățiți eficiența, aplicând inteligența artificială la procesele cu utilizare intensă a forței de muncă, cum ar fi colectarea, precum și preluarea informațiilor din contracte și facturi. 

Producție

În domeniul producției, inteligența artificială generativă revoluționează procesele de producție și controlul calității. Acest lucru duce la operațiuni mai eficiente și la produse de calitate superioară.
   
  • Întreținere predictivă: Modelele de inteligență artificială analizează datele de la utilaje pentru a prognoza când este necesară întreținerea. Prin identificarea problemelor potențiale înainte ca acestea să provoace defecțiuni, inteligența artificială ajută la reducerea timpului de nefuncționare și extinde durata de viață a echipamentului.
  • Controlul calității: Sistemele de inteligență artificială generativă inspectează produsele pentru găsirea defectelor, analizând imaginile și datele de la senzori. Acest lucru asigură că pe piață ajung doar produse de înaltă calitate, reducând pierderile și îmbunătățind satisfacția clienților.

Comerț cu amănuntul

În sectorul de vânzare cu amănuntul, inteligența artificială generativă îmbunătățește experiențele clienților și ajută la optimizarea gestionării inventarului, astfel încât distribuitorii să poată îndeplini cerințele clienților mai eficient.
   
  • Recomandări personalizate: Modelele de inteligență artificială analizează datele clienților pentru a furniza recomandări personalizate de produse. Prin înțelegerea preferințelor individuale, inteligența artificială ajută comercianții să ofere produse mai relevante, crescând vânzările și loialitatea clienților.
  • Optimizarea inventarului: Inteligența artificială generativă anticipează cererea de produse, ajutându-i pe comercianți să își gestioneze mai eficient inventarul. Asigurându-vă că articolele populare sunt întotdeauna în stoc și reducând stocurile excedentare pentru articolele mai puțin populare, inteligența artificială ajută comercianții să reducă la minimum costurile și să maximizeze profiturile.

Educație

Inteligența artificială generativă vă poate ajuta să transformați metodele de predare și învățare, furnizând experiențe educaționale personalizate pentru elevi și studenți.
 
  • Învățare personalizată: Modelele de inteligență artificială analizează datele de performanță ale elevilor pentru a crea planuri de învățare particularizate. Prin identificarea zonelor în care elevii au nevoie de îmbunătățire, inteligența artificială ajută cadrele didactice să ofere asistență specifică, îmbunătățind rezultatele elevilor.
  • Notare automată: Sistemele de inteligență artificială generează teme și examene analizând răspunsurile elevilor. Acest lucru reduce volumul de lucru pentru cadrele didactice și le oferă elevilor feedback mai repede, permițându-le să învețe și să se îmbunătățească mai rapid.

Crearea de conținut

Inteligența artificială generativă oferă o varietate de instrumente și posibilități noi pentru artiștii dintr-o gamă largă de domenii creative. 
  • Scriere: Autorii pot schița articole, postări de blog sau chiar romane întregi cu instrumente de inteligență artificială. Creatorii de conținut pot automatiza activitățile plictisitoare, cum ar fi rezumarea informațiilor sau crearea de schițe. Acest lucru le permite să se concentreze pe părțile mai detaliate și mai creative ale scrierii.
  • Muzică: Compozitorii pot adăuga anumite setări sau genuri pentru a crea melodii noi. Apoi pot utiliza melodii generate de inteligența artificială ca sursă de inspirație sau ca bază pentru melodii.
  • Fotografie: Fotografii pot îmbunătăți și edita fotografii cu instrumente de inteligență artificială care creează imagini noi. Aceștia pot schimba luminozitatea și culorile și chiar pot crea imagini noi pe baza celor existente.
  • Producția video: Creatorii video pot realiza efecte speciale, pot produce animații realiste și pot crea secvențe video întregi de la zero, făcând procesul de producție mai eficient și mai creativ.
  • Artă: Artiștii pot colabora cu inteligența artificială generativă pentru a crea lucrări complet unice care depășesc limitele creativității tradiționale. Inteligența artificială poate oferi stiluri și concepte noi, oferind artiștilor perspective noi și idei inovatoare.
     
  Avantajele sectorului creativ
  • Experimentare crescută: Artiștii pot schița rapid variații ale lucrării pentru a explora stiluri sau abordări diferite.
  • Creații în colaborare: Creatorii lucrează împreună cu inteligența artificială ca instrument de colaborare, obținând ajutor cu brainstorming și alte activități de elaborare.
  • Viteză: Creatorii pot utiliza inteligența artificială pentru a accelera procese cum ar fi compunerea muzicii sau schițarea conținutului scris, reducând semnificativ timpul de producție.
  • Accesibilitate: Prin automatizarea aspectelor complexe ale generării de conținut, creatorii cu resurse sau abilități tehnice limitate pot produce muncă de înaltă calitate.
  • Experimentare: Artiștii pot experimenta cu idei și stiluri noi fără restricțiile metodelor tradiționale.
  • Colaborare: Inteligența artificială poate acționa ca partener creativ, oferind sugestii și generând conținut care poate fi rafinat de creatorii umani.
  • Eficiență: Creatorii pot accelera procesul de producție, ceea ce le permite să se concentreze pe rafinarea și perfecționarea lucrării, în loc să înceapă de la zero. 

Inovare și creativitate

Inteligența artificială generativă aduce noi soluții și eficiență în diverse activități creative.
  • Procese creative simplificate: Inteligența artificială generativă ajută creatorii să automatizeze activitățile repetitive, permițând mai mult timp pentru inovare. Artiștii, autorii și artiștii se pot concentra pe rafinarea muncii lor în timp ce inteligența artificială gestionează munca de bază.

Exemplu: O autoare de romane care lucrează la o carte nouă utilizează inteligența artificială generativă pentru a schița capitolele inițiale bazate pe stilul autoarei, permițându-i să se concentreze pe rafinarea acțiunii și a personajelor.

  • Soluții noi: Analizând seturi mari de date, inteligența artificială generativă poate crea soluții noi la probleme. Printre acestea se numără proiectarea de produse noi, crearea de texte de marketing sau crearea de soluții în domeniul științei și ingineriei.
     

Exemplu: Un proiectant de produse care are sarcina de a crea o nouă linie de ambalare ecologică utilizează inteligența artificială generativă pentru a analiza seturi mari de date despre materiale și preferințe ale consumatorilor înainte de a sugera proiecte durabile și inovatoare.

 

Eficiență și productivitate

Avantajele inteligenței artificiale generative includ creșteri mari ale indicatorilor de productivitate.
  • Creare automată de conținut: Firmele pot automatiza crearea de text, imagini sau cod, reducând drastic timpul necesar pentru a produce conținut. Acest lucru permite echipelor să se concentreze pe activități de nivel superior și planificare strategică.
     
Exemplu: O agenție de marketing utilizează inteligența artificială generativă pentru a crea postări pe rețele sociale, articole de blog și imagini promoționale. Inteligența artificială vă ajută să analizați tendințele și preferințele publicului pentru a crea conținut care rezonează cu piața țintă.
 
  • Economii de timp și costuri: Prin utilizarea inteligenței artificiale pentru a automatiza activitățile creative și tehnice, firmele economisesc costuri și accelerează fluxurile de lucru. Acest lucru reduce nevoia extinsă de forță de muncă umană în unele zone, ducând la operațiuni mai eficiente.
     
Exemplu: O firmă de dezvoltare software utilizează inteligența artificială generativă pentru a scrie și a depana cod. Atunci când lucrați la o aplicație nouă, inteligența artificială vă poate ajuta să creați structura inițială de cod, permițând dezvoltatorilor să se concentreze pe aspectele mai complexe și mai creative ale proiectului.

Personalizare

Firmele utilizează inteligența artificială pentru a îmbunătăți experiențele clienților.

Experiențe și produse personalizate: Inteligența artificială vă poate ajuta să creați conținut personalizat, de la recomandări de produse până la e-mailuri de marketing personalizate, îmbunătățind experiența clienților. Acest nivel de personalizare ajută firmele să se conecteze cu publicul la un nivel mai profund, stimulând loialitatea și implicarea.

Exemplu: O firmă de vânzări cu amănuntul utilizează inteligența artificială generativă pentru a crea experiențe de cumpărături personalizate pentru clienții săi. Inteligența artificială analizează istoricul de navigare, modelele de achiziții și preferințele fiecărui client pentru a crea recomandări de produse personalizate, făcând experiența de cumpărături mai captivantă și mai relevantă.

Descoperiți mai multe resurse

Un bărbat și o femeie uitându-se la un laptop.

Înțelegerea impactului de afaceri al inteligenței artificiale

Obțineți resurse pentru un parcurs reușit de adoptare și implementare a inteligenței artificiale.
Aflați mai multe
Mâna unei persoane atingând un laptop.

Inteligența artificială generativă comparativ cu alte tipuri de inteligență artificială

Descoperiți cum diferă inteligența artificială generativă de cea predictivă și de alte tipuri de inteligență artificială și prin ce se remarcă aceasta.
Aflați mai multe
O femeie stă la o masă și utilizează un laptop.

Cum funcționează inteligența artificială generativă?

Obțineți o prezentare generală a inteligenței artificiale generative, a modului în care funcționează și a modului în care este pregătită pentru a modela viitorul.
Aflați mai multe

Întrebări frecvente

  • Există mai multe tipuri principale de modele de inteligență artificială generativă. Rețelele GAN sunt compuse din două rețele, un generator și un discriminator, care concurează între ele. Generatorul creează date false, în timp ce discriminatorul le evaluează în raport cu datele reale. Rețelele VAE comprimă datele într-un spațiu de stocare latentă, apoi generează date noi pe baza acelei reprezentări comprimate. Acestea sunt utilizate de obicei pentru activități cum ar fi comprimarea datelor și diminuarea perturbațiilor. Transformatoarele, populare în domeniul procesării limbajului natural, generează text prezicând următorul cuvânt dintr-o propoziție pe baza contextului anterior.
  • Inteligența artificială generativă creează date noi, în timp ce modelele de inteligență artificială tradiționale, cum ar fi inteligența artificială discriminatoare, se concentrează pe clasificare și predicție. Inteligența artificială generativă învață modele din datele existente pentru a produce conținut nou, în timp ce inteligența artificială discriminatoare distinge între categorii diferite de date. Pentru mai multe detalii, consultați articolul nostru despre inteligența artificială generativă comparativ cu alte tipuri de inteligență artificială.
  • Inteligența artificială generativă este cea mai potrivită pentru datele care au modele și structuri clare, cum ar fi textul, imaginile și conținutul audio. Aceasta excelează în crearea de conținut nou bazat pe aceste modele, făcând-o ideală pentru aplicațiile din domeniile creative, sănătate și finanțe.
  • Inteligența artificială generativă este utilizată în diverse domenii:
    • Divertisment: Se creează muzică, artă și conținut video noi.
    • Servicii medicale: Descoperirea de medicamente și medicina personalizată.
    • Finanțe: Evaluarea riscurilor și detectarea fraudelor. 
    Pentru mai multe cazuri de utilizare, explorați relatările clienților din lumea reală. 
  • Inteligența artificială generativă este bună pentru crearea de conținut nou și original. Aceasta poate genera text, imagini, muzică, videoclipuri și chiar cod. Această capacitate o face un instrument puternic pentru inovare și creativitate în mai multe domenii.

Urmăriți Microsoft