Що таке генеративний ШІ?

GAN складається з двох мереж, генератора та дискримінатора, які конкурують одна з одною. Генератор створює підроблені дані, тоді як дискримінатор порівнює їх із реальними даними. Мета полягає в тому, щоб генератор виробив дані, які не відрізняються від реальних даних.

• Генератор: створює синтетичні дані на основі навчання.
• Дискримінатор: оцінює дані та надає відгуки генератору.

 
Приклади GAN

• Технологія deepfake: мережі GAN можуть створювати реальні відео або зображення, вивчаючи рухи та вирази обличчя. Проте такі застосування викликають занепокоєння.
• Синтез зображень: у таких галузях, як мода або ігри, мережі GAN створюють високоякісні зображення для дизайну продуктів або створення персонажів.
• Колаборативне художнє приладдя: деякі платформи дають змогу створювати нові витвори мистецтва або реалістичні портрети, комбінуючи наявні зображення за допомогою технології GAN. 

VAE – це моделі, які зменшують розмір даних, зберігаючи їхні важливі частини. Потім вони виробляють нові дані на основі цього обмеженого представлення. VAE зазвичай використовуються для таких завдань:

• Стискання даних: ефективне стискання великих наборів даних, щоб спростити зберігання та обробку.
• Зменшення шумів зображення: підвищення якості зображень із низькою роздільною здатністю або шумом шляхом генерування чіткіших версій.
• Медична візуалізація: покращення зображень МРТ та КТ-сканування, пропонуючи чіткіші візуалізації для діагностики. 

Трансформери – це популярна архітектура обробки природної мови, яка лежить в основі таких мовних моделей, як GPT-3. Ці моделі генерують текст, прогнозуючи наступне слово в реченні на основі попереднього контексту. Вони працюють за допомогою таких методів:

• Механізми уваги: трансформери використовують самоувагу, щоб оцінити важливість кожного слова в реченні.
• Розпізнавання мови: трансформатори вловлюють контекст і зв’язки між словами, щоб згенерувати точний текст.

 
Застосування трансформерів

• Генерування вмісту: написання статей, звітів та інших форм творчого вмісту за допомогою таких моделей, як GPT-3.
• Переклад різними мовами: переклад тексту з однієї мови на іншу з високою точністю.
• Чат-боти: надання в реальному часі відповідей, подібних до таких, що надає людина, для таких застосувань, як служба підтримки клієнтів.  

Генеративний ШІ вносить нові рішення та ефективність у різноманітні творчі завдання.

• Оптимізовані творчі процеси: генеративний ШІ допомагає творцям автоматизувати повторювані завдання, даючи більше часу на інновації. Художники, письменники та музиканти можуть зосередитися на вдосконаленні своєї роботи, поки ШІ займається підготовкою.
  
  

Приклад: Письменниця, працюючи над новою книгою, використовує генеративний ШІ, щоб створювати чернетки перших глав із додержанням стилю автора, що дає їй змогу зосередитися на доробці сюжету та персонажів.

• Новітні рішення: аналізуючи великі набори даних, генеративний ШІ може створювати новітні рішення проблем. Це стосується розробки нових продуктів, написання маркетингових текстів або створення рішень в науці та інженерії.
   

Приклад: Дизайнер продукту, якому доручено створити нову лінію екологічного пакування, використовує генеративний ШІ, щоб проаналізувати великі набори даних про матеріали й уподобання споживачів, перш ніж пропонувати стійкі, інноваційні проекти.

 

Переваги генеративного ШІ включають значне зростання показників продуктивності.

• Автоматизоване створення вмісту: компанії можуть автоматизувати створення тексту, зображень або коду, суттєво скоротивши час, необхідний для створення вмісту. Це дає працівникам змогу зосередитися на завданнях вищого рівня та стратегічному плануванні.
   

Приклад: маркетингова агенція використовує генеративний ШІ, щоб створювати дописи в соціальних мережах, статті для блоґів і рекламні зображення. ШІ допомагає аналізувати тенденції та вподобання аудиторії, щоб створити вміст, який знаходить відгук у цільового ринку.

 

• Заощадження часу й коштів: використовуючи ШІ для автоматизації творчих і технічних завдань, компанії заощаджують кошти та прискорюють робочі процеси. Це зменшує потребу в кількості людської праці в деяких областях, що веде до підвищення ефективності.
   

Приклад: компанія-розробник програмного забезпечення використовує генеративний ШІ для написання та налагодження коду. Під час роботи над новою програмою ШІ може допомогти створити початкову структуру коду, що дає розробникам змогу зосередитися на складніших і творчих аспектах проекту.

Компанії використовують ШІ, щоб покращити обслуговування клієнтів.

Адаптація досвіду та продуктів: ШІ може допомогти створювати персоналізований вміст: від рекомендацій товарів до персоналізованих маркетингових електронних листів, підвищуючи якість обслуговування клієнтів. Такий рівень персоналізації допомагає компаніям підтримувати міцніший зв’язок зі своєю аудиторією, сприяючи її лояльності та залученості.

Приклад: роздрібна компанія використовує генеративний ШІ, щоб створювати персоналізований досвід покупок для своїх клієнтів. ШІ аналізує історію переглядів, закономірності покупок і вподобання кожного клієнта та створює персоналізовані рекомендації щодо продуктів, роблячи процес шопінгу привабливішим та доречнішим.