Kaj je generativna UI?

Omrežje GAN je sestavljeno iz dveh omrežji, generatorskega in diskriminatornega, ki tekmujeta med seboj. Generator ustvari lažne podatke, diskriminator pa jih oceni v primerjavi z resničnimi podatki. Cilj je, da generator ustvari podatke, ki jih ni mogoče ločiti od resničnih podatkov.

• Generator: Ustvari sintetične podatke na podlagi usposabljanja.
• Diskriminator: Ovrednoti podatke in generatorju posreduje povratne informacije.

 
Primeri omrežja GAN

• Tehnologija Deepfake: Omrežja GAN lahko z učenjem gibanja obrazov in izrazov ustvarijo realistične videoposnetke ali slike. Vendar pa te rabe vzbujajo etične pomisleke.
• Sinteza slike: V panogah, kot sta modna panoga ali panoga videoiger, omrežja GAN ustvarjajo visoko kakovostne slike za oblikovanje izdelka ali ustvarjanje likov.
• Sodelovalna umetniška orodja: Nekatere platforme omogočajo ljudem, da ustvarijo nova umetniška dela ali realistične portrete tako, da združijo obstoječe slike s tehnologijo GAN. 

VAE-ji so modeli, ki zmanjšajo velikost podatkov, hkrati pa ohranjajo pomembne dele. Nato ustvarijo nove podatke na podlagi te zmanjšane predstavitve. VAE-ji se pogosto uporabljajo za opravila, kot so:

• Stiskanje podatkov: Učinkovito stisnite velike nabore podatkov za lažje shranjevanje in obdelavo.
• Odstranjevanje šumov v sliki: Izboljšajte kakovost slik z nizko ločljivostjo ali slike s šumom tako, da ustvarjate jasnejše različice.
• Medicinsko slikanje: Izboljšajte slike MRI in CT za jasnejše ponazoritve za diagnosticiranje. 

Pretvorniki so priljubljena arhitektura pri obdelavi naravnega jezika in so osnova za jezikovne modele, kot je GPT-3. Ti modeli ustvarijo besedilo s predvidevanjem naslednje besede v stavku na podlagi prejšnjega konteksta. Delujejo z uporabo naslednjih načinov:

• Mehanizmi pozornosti: Transformerji uporabljajo samopozornost za ocenjevanje pomembnosti posamezne besede v stavku.
• Razumevanje jezika: Transformerji razumejo kontekst in odnose med besedami za ustvarjanje natančnega besedila.

 
Rabe transformerjev

• Ustvarjanje vsebine: Pišite članke, poročila in druge oblike ustvarjalne vsebine z modeli, kot je GPT-3.
• Jezikovno prevajanje: Prevedite besedilo iz enega jezika v drugega z visoko natančnostjo.
• Boti za kepet: V realnem času ponudite odgovore, podobne človeškim, za namene, kot je podpora uporabnikom.  

Generativna UI prinaša nove rešitve in učinkovitosti za različna ustvarjalna opravila.

• Izboljšani ustvarjalni procesi: Generativna UI pomaga ustvarjalcem avtomatizirati ponavljajoča se opravila, kar zagotavlja več časa za inovacije. Umetniki, pisatelji in glasbeniki se lahko osredotočijo na izpopolnjevanje svojega dela, UI pa poskrbi za temelje.
  
  

Primer: Pisateljica, ki piše novo knjigo, uporabi generativno UI za osnutek začetnih poglavij v skladu z njenim slogom, sama pa se lahko osredotoči na izpopolnjevanje zgodbe in likov.

• Nove rešitve: Z analizo velikih naborov podatkov lahko generativna UI ustvari nove rešitve za težave. To vključuje načrtovanje novih izdelkov, ustvarjanje osnutka trženjske kopije ali ustvarjanje rešitev na področju znanosti in inženiringa.
   

Primer: Oblikovalec izdelka, ki je zadolžen za izdelavo nove linije okolju prijazne embalaže, uporabi generativno UI za analizo velikih naborov podatkov materialov in potrošniških preferenc, preden predlaga inovativne dizajne.

 

Med prednosti generativne UI sodi znatno povečanje v učinkovitosti.

• Avtomatizirano ustvarjanje vsebine: Podjetja lahko avtomatizirajo ustvarjanje besedila, slik ali kode in drastično skrajšajo čas, potreben za ustvarjanje vsebine. To omogoča ekipam, da se osredotočijo na opravila na višji ravni in strateško načrtovanje.
   

Primer: Trženjska agencija uporablja generativno UI za ustvarjanje objav v družabnih omrežjih, člankov v spletnem dnevniku in promocijskih slik. UI pomaga analizirati trende in preference občinstva za ustvarjanje vsebine, ki bo odmevala na ciljnem trgu.

 

• Prihranki pri stroških in času: Z uporabo UI za avtomatizacijo ustvarjalnih in tehničnih opravil podjetja zmanjšajo stroške in pospešijo poteke dela. S tem se zmanjša potreba po obsežnem človeškem delu na nekaterih področjih, kar vodi do učinkovitejših postopkov.
   

Primer: Podjetje za razvoj programske opreme uporablja generativno UI za pisanje kode in odpravljanje napak kode. Pri izdelavi nove aplikacije lahko UI pomaga ustvariti začetno strukturo kode, kar razvijalcem omogoča, da se osredotočijo na bolj zapletene in ustvarjalne vidike projekta.

Podjetja uporabljajo UI za izboljšanje izkušenj strank.

Prilagajanje izkušenj in izdelkov: UI lahko pomaga ustvariti prilagojeno vsebino, od priporočil za izdelke do prilagojenih trženjskih e-poštnih sporočil, s tem pa izboljšuje izkušnjo stranke. Ta raven prilagajanja pomaga podjetjem, da se povežejo z občinstvom na bolj poglobljeni ravni, kar prispeva k zvestobi in vključenosti.

Primer: Maloprodajno podjetje uporablja generativno UI za ustvarjanje prilagojenih izkušenj nakupovanja za svoje stranke. UI analizira zgodovino brskanja posameznih strank, vzorce nakupov in preference, da ustvari prilagojena priporočila za izdelke, s tem pa privlačnejšo in ustreznejšo izkušnjo nakupovanja.