Kako deluje generativna UI?

Generativna UI uporablja napredne tehnike strojnega učenja za analiziranje velikih naborov podatkov in ustvarjanje nove vsebine na podlagi konteksta, sloga, strukture in tona izvirnih podatkov. Pri ustvarjanju vsebine model umetne inteligence na podlagi vzorcev v podatkih ustvari rezultate, ki jih pogosto ni mogoče razlikovati od gradiva, ki ga je ustvaril človek, ne glede na to, ali gre za besedilo, slike, kodo ali celo glasbo.

Razvoj generativne UI lahko zasledimo že v času razvoja botov za klepet – sistemov, ki so temeljili na pravilih in so imeli omejene sposobnosti pogovora. To so bili začetki pogovorne UI, ki se od generativne UI razlikuje po tem, da se osredotoča predvsem na naprave, ki z uporabniki sodelujejo v usklajenem pogovoru, pogosto v vlogi podpore uporabnikom ali navideznega pomočnika.

S povečevanjem računske zmogljivosti in razpoložljivosti podatkov je uvedba bolj zapletenih modelov pomenila pomemben mejnik. Izdaja aplikacije ChatGPT podjetja OpenAI je pomenila preboj na področju obdelave naravnega jezika in pokazala, da je mogoče ustvariti naraven pogovor, ki ustreza kontekstu. Napredek na področju nevronskih omrežij je še dodatno izboljšal zmogljivost modela za razumevanje jezikovnih podatkov, zaradi česar so interakcije še bolj nemotene in podobne človeškim.

Uporaba generativne UI je bila od takrat uvedena v številne panoge in spreminja pristop organizacij k ustvarjalnosti in reševanju težav. Z generativno UI lahko pišete skripte, oblikujete umetnine in ustvarjate glasbo. Ustvarja vsebino, ki je prilagojena posameznemu občinstvu glede na njegove posebne potrebe. Predvideva lahko interakcije med zdravili in svoje ugotovitve povzame v poročilu. Zagotavlja vam lahko celo podporo, ko jo potrebujete. Generativna UI s spodbujanjem ustvarjalnosti, povečanjem storilnosti in izboljšanjem učinkovitosti postopkov še naprej spreminja način, kako komuniciramo s tehnologijo in drug z drugim. 

Generativna UI temelji na nevronskih omrežjih, ki so računalniški modeli, zasnovani na strukturi in delovanju človeških možganov. Ta omrežja so sestavljena iz več plasti medsebojno povezanih nevronov, ki obdelujejo in prenašajo informacije, pri čemer ima vsaka plast poseben namen pri obdelavi informacij.

Prva plast, vhodna plast, prejme neobdelane podatke, ki jih preoblikuje glede na premikanje iz ene plasti v drugo (bolj ko se premika, bolj so podatki preoblikovani), na koncu, v zadnji plasti, pa ustvari izhodne podatke. Ta hierarhična struktura omogoča nevronskim omrežjem učenje zapletenih vzorcev in predstavitev v podatkih, pri čemer globlje plasti pogosto prepoznajo bolj abstraktne vzorce – podobno kot človeški možgani obdelujejo senzorične informacije.

Parametri ali ponderji v teh plasteh so ključnega pomena, saj določajo način preoblikovanja vhodnih podatkov. GPT-3.5 s 175 milijardami parametrov na primer izkazuje izjemno zmogljivost učenja in ustvarjanja dovršenih besedil, saj vsak parameter prispeva k sposobnosti modela, da prepozna nianse v jeziku in kontekstu, s čimer so zagotovljeni bolj skladni in kontekstno ustrezni rezultati.

Modeli generativne UI je treba učiti s podatki. To vključuje izpostavitev nevronskega omrežja velikim naborom podatkov, pri čemer se model nauči prepoznavati vzorce. Postopek učenja je sestavljen iz dveh vrst učenja: nadzorovanega in nenadzorovanega učenja. Pri nadzorovanem učenju so modelu na voljo označeni podatki, kar mu omogoča, da se nauči določenih izhodov za dane vhodne podatke, pri nenadzorovanem učenju pa model raziskuje podatke brez izrecnih oznak in sam prepozna notranje strukture ali skupine.

Med postopkom učenja se model uči iterativno izboljšati svoja predvidevanja, s tem pa je izboljšana tudi njegova sposobnost ustvarjanja doslednih in ustreznih rezultatov. To dosežemo s postopkom, imenovanim povratno razširjanje, kjer model na podlagi vhodnih podatkov predvideva, primerja svoje rezultate z dejanskimi rezultati in nato izračuna napako ali izgubo. Ta povratna zanka za obdelane podatke omogoča omrežju, da natančno prilagodi parametre in postopoma izboljša svojo zmogljivost ustvarjanja natančne in dosledne vsebine.

Pri obdelavi jezika generativna UI besedilo razdeli na manjše enote, imenovane žetoni, ki jih je mogoče upravljati. Te manjše enote so lahko celotne besede, podpomenke ali celo posamezni znaki, odvisno od zasnove modela. To omogoča modelu učinkovitejše obravnavanje raznolikega nabora besedišča in jezikovnih različic. Z obdelavo žetonov lahko model bolje razume odnose med besedami in ustvari bolj raznolike rezultate, s čimer je izboljšana zmogljivost ustvarjanja doslednih stavkov in ohranjanja konteksta v daljših odlomkih, hkrati pa je izboljšana tudi učinkovitost pri opravilih, kot sta ustvarjanje besedil in pogovor.

Generativna umetna inteligenca se uporablja na različnih področjih in v različnih panogah. Nekateri pomembni primeri so:

• Ustvarjanje besedila, podobnega človeškemu. Modeli generativne UI, vključno s serijo GPT, lahko ustvarijo članke, zgodbe in objave v družabnih omrežjih ter tako izboljšajo ustvarjanje vsebine in trženjska prizadevanja. Z njimi lahko upravljate bote za klepet, ki sodelujejo v naravnih pogovorih in zagotavljajo podporo uporabnikom. Omogočajo tudi lažje povzemanje dolgih dokumentov in ustvarjanje izrezkov kode za razvijalce, s čimer je povečana storilnost.
  
  
• Ustvarjanje slik. Modeli, kot je DALL-E, lahko ustvarijo enolične slike na podlagi besedilnih pozivov, kar uporabnikom omogoča ustvarjanje umetniških del ali zasnov, ki odražajo določene koncepte ali sloge – popolno za umetniško vodenje, oblikovanje izdelkov in vizualno oblikovanje v igrah.
  
  
• Ustvarjanje zvočnih posnetkov. Z orodji, kot je MuseNet podjetja OpenAI, lahko skladate izvirno glasbo različnih žanrov, glasbeniki pa lahko lažje ustvarjajo nove skladbe, filmske skladbe in zvočne prizore za filme. Ustvarjajo lahko tudi realistične glasovne komentarje in sintezo govora za uporabo v zvočnih knjigah, navideznih pomočnikih in videoigrah.
  
  
• Ustvarjanje videoposnetkov. Generativna UI vam lahko pomaga pri ustvarjanju videoposnetkov tako, da predlaga montažo, vstavi prehode ali celo ustvari nove posnetke za hitro ustvarjanje vsebine. Modeli, kot je Synthesia, lahko ustvarijo sintetične videoposnetke z realističnimi avatarji, ki zagotavljajo predstavitve ali pripovedujejo vsebino, za izboljšanje učinkovitosti na področju izobraževanja in trženja.

Generativna UI se sooča s številnimi izzivi in omejitvami, vključno s temi:

• Zahteve glede virov. Modeli generativne UI zahtevajo veliko računske zmogljivosti in energije, zato je njihovo učenje drago in škodljivo za okolje.
  
  
• Pomanjkanje preglednosti. Zaradi pomanjkanja preglednosti notranjih postopkov in poti sprejemanja odločitev modelov je težko razumeti način ustvarjanja rezultatov. To ovira odgovornost umetne inteligence.
  
  
• Zapletenost ustvarjanja. Ker je vsebina, ki jo ustvari umetna inteligenca, pogosto rezultat naučenih vzorcev in ne resničnih inovacij, generativna UI še vedno ne more zajeti čarobnosti in kompleksnosti človeške ustvarjalnosti.
  
  
• Halucinacije. Modeli generativne UI lahko ustvarijo verjetne, vendar napačne informacije, kar lahko vodi do morebitnih napačnih informacij. To predstavlja veliko tveganje za pomembna področja, kot so novinarstvo, zdravstvo in izobraževanje.
  
  
• Pristranskost. Podatki za učenje lahko vsebujejo pristranskost, kar privede do rezultatov, ki podpirajo stereotipe in še dodatno ožigosajo določene skupine.
  
  
• Vprašanja v zvezi z intelektualno lastnino. Etična vprašanja glede avtorstva, lastništva in odgovornosti so na področju umetne inteligence predmet stalnih razprav, ki kažejo na potrebo po praksah in ogrodjih odgovorne UI.
  
  
• Možnost zlorabe. Generativna UI se lahko zaradi možnosti ustvarjanja zavajajočih vsebin in ponaredkov uporablja za zlonamerne namene, kot so propaganda ali prevare.

Ker raziskovalci še naprej izpopolnjujejo svoje tehnike, bodo modeli generativne UI postali še bolj izpopolnjeni – in še bolj odgovorni. To bi lahko vodi do kontekstno ustreznejše vsebine z manj primeri halucinacij in napačnih informacij. Raziskovalci preizkušajo tudi izboljšane metode učenja, kot je učenje, podprto s povratnimi informacijami ljudi, kar bi zagotovilo bolj raznolike rezultate in odpravilo pomisleke glede pristranskosti.

Pričakovano je, da bo generativna UI spodbudila pomembne inovacije na številnih področjih. Na področju zdravstva umetna inteligenca ustvarja načrte zdravljenja, ki so prilagojeni posameznim profilom bolnikov, kar omogoča boljšo oskrbo. Na področju izobraževanja učitelji uporabljajo umetno inteligenco za ustvarjanje prilagojenih učnih načrtov na podlagi prednosti in slabosti učencev. Na področju ustvarjanja pa umetna inteligenca že spreminja način, kako oblikovalci, razvijalci, tekstopisci in scenaristi ustvarjajo delo. Vendar imajo ti napredki tudi družbene posledice. Zaradi sprememb na trgu dela in vprašanj v zvezi z lastništvom se povečuje potreba po več regulativnih okvirih glede vloge umetne inteligence v človeškem življenju.

Ker doba umetne inteligence vstopa v nove in bolj vznemirljive faze, je bistveno, da raziskovalci in strokovnjaki redno posredujejo svoje ugotovitve zainteresiranim skupinam ter zagotovijo, da napredki služijo javnemu dobremu, hkrati pa zmanjšujejo tveganja. Dokler se bodo inovacije usklajevale z etiko, bo umetna inteligenca zagotovo prinesla svetlejšo in produktivnejšo prihodnost.