Pełny przewodnik dla początkujących po generatywnym AI Pełny przewodnik dla początkujących po generatywnym AI

Na pewno słyszałeś o generatywnej sztucznej inteligencji. Ta subkategoria uczenia maszynowego stała się jednym z najczęściej używanych słów kluczowych w kręgach technologicznych – i poza nimi.

Sztuczna inteligencja generatywna jest obecnie wszechobecna. Ale czym dokładnie jest? Jak działa? Jak możemy jej używać, aby ułatwić sobie życie (i pracę)?

Wchodząc w nową erę sztucznej inteligencji, generatywne AI będzie stawać się coraz bardziej powszechne. Jeśli potrzebujesz wyjaśnienia podstaw, jesteś we właściwym miejscu. Czytaj dalej, aby dowiedzieć się wszystkiego o generatywnym AI, począwszy od jego skromnych początków w latach 60. aż do dziś – oraz o jego przyszłości, w tym wszystkich pytaniach o to, co może nadejść.

Czym jest AI generatywne?

Algorytmy AI generatywne wykorzystują duże zbiory danych do tworzenia modeli podstawowych, które następnie służą jako baza dla systemów AI generatywnych, zdolnych do wykonywania różnych zadań. Jedną z najpotężniejszych zdolności, jakie posiada AI generatywne, jest zdolność do samodzielnego nadzorowania swojej nauki, gdyż identyfikuje wzorce, które pozwolą mu generować różne rodzaje wyników.

Dlaczego teraz wszyscy mówią o generatywnej sztucznej inteligencji?

Generatywna AI zanotowała znaczące postępy w ostatnim czasie. Prawdopodobnie już korzystałeś z ChatGPT, jednego z głównych graczy w branży i najszybszego produktu AI, który zdobył 100 milionów użytkowników. Wiele innych dominujących i pojawiających się narzędzi AI wzbudza rozmowy: DALL-E, Bard, Jasper i więcej.

Główne firmy technologiczne rywalizują ze startupami o wykorzystanie potencjału aplikacji AI, czy to poprzez przepisywanie zasad wyszukiwania, osiąganie znaczących kapitalizacji rynkowych, czy innowacje w innych obszarach. Konkurencja jest zacięta, a te firmy wkładają dużo pracy, aby pozostać na czele.

Historia AI generatywnej

Historia sztucznej inteligencji generatywnej sięga lat 60., kiedy to pojawiły się pierwsze modele, takie jak chatbot ELIZA. ELIZA symulowała rozmowę z użytkownikami, tworząc pozornie oryginalne odpowiedzi. Jednak te odpowiedzi były w rzeczywistości oparte na tabeli wyszukiwania opartej na regułach, co ograniczało możliwości chatbota.

Znaczący postęp w rozwoju generatywnych SI nastąpił w 2014 roku, kiedy to Ian Goodfellow, badacz w Google, wprowadził Generatywne Sieci Adwersaryjne (GANs). GANs to rodzaj architektury sieci neuronowej, który wykorzystuje dwie sieci, generator i dyskryminator.

Generator tworzy nową treść, podczas gdy dyskryminator ocenia tę treść na podstawie zestawu rzeczywistych przykładów. Przez ten proces generowania i oceny, generator może nauczyć się tworzyć coraz bardziej realistyczne treści.

W 2017 roku nastąpił kolejny znaczący przełom, kiedy grupa badaczy z Google opublikowała słynny artykuł na temat Transformatorów, “Attention Is All You Need.” W tym przypadku “uwaga” odnosi się do mechanizmów, które dostarczają kontekst oparty na pozycji słów w tekście, co może się różnić w zależności od języka. Badacze zaproponowali skupienie się na tych mechanizmach uwagi i odrzucenie innych sposobów wydobywania wzorców z tekstu. Transformery oznaczały przejście od przetwarzania ciągu tekstu słowo po słowie do analizowania całego ciągu naraz, umożliwiając tworzenie znacznie większych modeli.

Implikacje architektury Transformers były znaczące zarówno pod względem wydajności, jak i efektywności szkolenia.

Transformatory Generatywne Wstępnie Trenowane, czyli GPT, które zostały opracowane w oparciu o tę architekturę, obecnie zasilają różne technologie AI, takie jak ChatGPT, GitHub Copilot i Google Bard. Te modele zostały wytrenowane na niezwykle dużych zbiorach ludzkiego języka i są znane jako Duże Modele Językowe (LLM).

Jaka jest różnica między AI, uczeniem maszynowym a generatywnym AI?

Generatywna AI, AI (Sztuczna Inteligencja) oraz Uczenie Maszynowe należą do tej samej szerokiej dziedziny badań, lecz każde reprezentuje inny koncept lub poziom szczegółowości.

AI jest najszerszym terminem spośród trzech. Odnosi się do koncepcji tworzenia maszyn lub oprogramowania, które mogą naśladować ludzką inteligencję, wykonywać zadania tradycyjnie wymagające ludzkiego intelektu oraz poprawiać swoją wydajność na podstawie doświadczenia. AI obejmuje różnorodne subdziedziny, w tym przetwarzanie języka naturalnego (NLP), wizję komputerową, robotykę i uczenie maszynowe.

Machine Learning (ML) jest podzbiorem AI i reprezentuje specyficzne podejście do osiągania AI. ML polega na tworzeniu i stosowaniu algorytmów, które pozwalają komputerom uczyć się z danych i dokonywać prognoz lub decyzji, zamiast być wyraźnie zaprogramowanymi do wykonania określonego zadania. Modele uczenia maszynowego poprawiają swoją wydajność, gdy są narażone na coraz więcej danych z biegiem czasu.

Generatywna AI to podzbiór uczenia maszynowego. Odnosi się do modeli, które potrafią generować nowe treści (lub dane) podobne do danych, na których były trenowane. Innymi słowy, te modele nie tylko uczą się na danych, aby dokonywać prognoz lub decyzji – tworzą nowe, oryginalne wyniki.

Jak działa AI generatywne?

Tak jak malarz może stworzyć nowy obraz czy muzyk może napisać nową piosenkę, generatywna sztuczna inteligencja tworzy nowe rzeczy na podstawie nauczonych wzorców.

Pomyśl, jak mógłbyś nauczyć się rysować kota. Możesz zacząć od oglądania wielu zdjęć kotów. Z czasem zaczynasz rozumieć, co sprawia, że kot to kot: kształt ciała, spiczaste uszy, wąsy itd. Następnie, gdy zostaniesz poproszony o narysowanie kota z pamięci, używasz tych wzorców, które poznałeś, aby stworzyć nowy obraz kota. Nie będzie to doskonała kopia żadnego z oglądanych kotów, ale nowe stworzenie oparte na ogólnym pomyśle „kota”.

Sztuczna inteligencja generatywna działa w podobny sposób. Rozpoczyna od nauki na podstawie wielu przykładów. Mogą to być obrazy, teksty, muzyka lub inne dane. AI analizuje te przykłady i uczy się wzorców oraz struktur, które się w nich pojawiają. Gdy nauczy się wystarczająco, może zacząć generować nowe przykłady, które są podobne do tych, które widziała wcześniej.

Na przykład, model AI generatywny, który został wyszkolony na wielu obrazach kotów, mógłby wygenerować nowy obraz, który wygląda jak kot. Lub model wyszkolony na wielu opisach tekstowych mógłby napisać nowy akapit o kocie, który brzmi jakby napisał go człowiek. Generowane treści nie są dokładnymi kopiami tego, co AI widziało wcześniej, ale nowymi elementami, które pasują do wzorców, które poznało.

Istotnym punktem do zrozumienia jest to, że SI nie tylko kopiuje to, co już widziało, ale tworzy coś nowego na podstawie nauczonych wzorców. Dlatego nazywa się to “generatywną” SI.

Jak jest zarządzana AI generatywna?

Krótko mówiąc, nie jest, co jest kolejnym powodem, dla którego tak wiele osób rozmawia obecnie o AI.

AI staje się coraz bardziej zaawansowana, ale niektórzy eksperci są zaniepokojeni brakiem regulacji i zarządzania jej możliwościami. Liderzy z Google, OpenAI i Anthropic ostrzegli, że generatywna AI może łatwo być używana do szeroko zakrojonych szkód zamiast przynosić korzyści bez odpowiedniej regulacji i ustanowionego systemu etyki.

Generatywne Modele AI

Dla narzędzi AI generatywnej, których wielu ludzi dzisiaj powszechnie używa, istnieją dwa główne modele: oparte na tekście i multimodalne.

Modele Tekstowe

Generatywny model tekstowy AI to rodzaj modelu AI, który jest zdolny do generowania nowego tekstu na podstawie danych, na których został przeszkolony. Te modele uczą się wzorców i struktur z dużych ilości danych tekstowych, a następnie generują nowy, oryginalny tekst, który podąża za tymi nauczanymi wzorcami.

Dokładny sposób, w jaki te modele generują tekst, może się różnić. Niektóre modele mogą używać metod statystycznych do przewidywania prawdopodobieństwa wystąpienia danego słowa po danej sekwencji słów. Inne, zwłaszcza te oparte na technikach uczenia głębokiego, mogą używać bardziej złożonych procesów, które biorą pod uwagę kontekst zdania lub akapitu, znaczenie semantyczne, a nawet elementy stylistyczne.

Modele tekstowe AI generatywne są wykorzystywane w różnych zastosowaniach, w tym w chatbotach, automatycznym uzupełnianiu tekstu, tłumaczeniu tekstu, pisaniu kreatywnym i wielu innych. Ich celem jest często wytworzenie tekstu, który jest nierozróżnialny od tego napisanego przez człowieka.

Modele Multimodalne

Generatywny model AI multimodalny to typ modelu AI, który może obsługiwać i generować wiele typów danych, takich jak tekst, obrazy, dźwięk i inne. Termin “multimodalny” odnosi się do zdolności tych modeli do rozumienia i generowania różnych typów danych (lub modalności) razem.

Modele multimodalne są zaprojektowane do przechwytywania korelacji między różnymi trybami danych. Na przykład, w zestawie danych, który zawiera obrazy i odpowiadające im opisy, model multimodalny mógłby nauczyć się związku między treścią wizualną a jej tekstowym opisem.

Jednym z zastosowań modeli multimodalnych jest generowanie opisów tekstowych dla obrazów (znane również jako opisywanie obrazów). Mogą być również używane do generowania obrazów z opisów tekstowych (synteza tekst-na-obraz). Inne zastosowania obejmują przekształcenia mowy na tekst i tekst na mowę, gdzie model generuje audio z tekstu i odwrotnie.

Czym są DALL-E, ChatGPT i Bard?

DALL-E, ChatGPT i Bard to trzy z najczęściej używanych i najpotężniejszych narzędzi AI generatywnego dostępnych dla szerokiej publiczności.

ChatGPT

ChatGPT to model językowy opracowany przez OpenAI. Opiera się na architekturze GPT (Generative Pre-trained Transformer), jednym z najbardziej zaawansowanych transformatorów dostępnych obecnie. ChatGPT jest zaprojektowany do prowadzenia interakcji konwersacyjnych z użytkownikami, dostarczając odpowiedzi podobne do ludzkich na różne pytania i polecenia. Pierwsze publiczne wydanie OpenAI to GPT-3. Obecnie dostępne są GPT-3.5 i GPT-4 dla niektórych użytkowników. Początkowo ChatGPT był dostępny tylko poprzez API, ale teraz można go używać w przeglądarce internetowej lub aplikacji mobilnej, co czyni go jednym z najbardziej dostępnych i popularnych narzędzi generatywnej AI na dzisiejszym rynku.

DALL-E

DALL-E to model sztucznej inteligencji zaprojektowany do generowania oryginalnych obrazów na podstawie opisów tekstowych. W przeciwieństwie do tradycyjnych modeli generowania obrazów, które manipulują istniejącymi obrazami, DALL-E tworzy obrazy całkowicie od podstaw na podstawie tekstowych wskazówek. Model jest trenowany na ogromnym zbiorze par tekst-obraz, wykorzystując połączenie technik uczenia nienadzorowanego i nadzorowanego.

Bard

Bard jest wejściem Google na rynek czatbotów AI. Google był pionierem w przetwarzaniu języka AI, oferując otwarte badania, na których mogli budować inni. Bard oparty jest na najbardziej zaawansowanym LLM Google, PaLM2, który umożliwia mu szybkie generowanie multimodalnych treści, w tym obrazów w czasie rzeczywistym.

15 narzędzi AI generatywnego, które możesz wypróbować już teraz

Podczas gdy ChatGPT, DALL-E i Bard są jednymi z największych graczy w dziedzinie generatywnego AI, istnieje wiele innych narzędzi, które możesz wypróbować (zauważ, że niektóre z tych narzędzi wymagają płatnych członkostw lub mają listy oczekujących):

• Narzędzia do generowania tekstu: Jasper, Writer, Lex
• Narzędzia do generowania obrazów: Midjourney, Stable Diffusion, DALL-E
• Narzędzia do generowania muzyki: Amper, Dadabots, MuseNet
• Narzędzia do generowania kodu: Codex, GitHub Copilot, Tabnine
• Narzędzia do generowania głosu: Descript, Listnr, Podcast.ai

Do czego używa się AI generatywnej?

Sztuczna inteligencja generatywna już ma niezliczone zastosowania w wielu różnych branżach, z ciągle pojawiającymi się nowymi.

Oto niektóre z najczęstszych (a nadal ekscytujących!) sposobów wykorzystania generatywnej sztucznej inteligencji:

• W branży finansowej, aby obserwować transakcje i porównywać je z typowymi nawykami wydatkowymi osób w celu szybszego i bardziej niezawodnego wykrywania oszustw.
• W branży prawnej, aby projektować i interpretować umowy oraz inne dokumenty prawne lub analizować dowody (ale nie cytować prawo precedensowe, jak jeden prawnik nauczył się tego w trudny sposób).
• W branży produkcyjnej do prowadzenia kontroli jakości wyrobów i automatyzacji procesu znajdowania wadliwych elementów lub części.
• W branży medialnej, aby generować treści bardziej ekonomicznie, pomagać w tłumaczeniu ich na nowe języki, dubbingować treści wideo i audio w syntezowanych głosach aktorów i więcej.
• W branży opieki zdrowotnej, tworząc drzewa decyzyjne do diagnostyki i szybko identyfikując odpowiednich kandydatów do badań i prób.

Istnieje wiele innych kreatywnych i unikalnych sposobów, w jakie ludzie znaleźli zastosowanie dla generatywnej sztucznej inteligencji w swoich zawodach i dziedzinach, a cały czas odkrywane są nowe. To, co obserwujemy, to z pewnością tylko wierzchołek góry lodowej tego, co AI może zrobić w różnych środowiskach.

Jakie są korzyści z generatywnej sztucznej inteligencji?

Sztuczna inteligencja generatywna ma wiele zalet, zarówno potencjalnych, jak i zrealizowanych. Oto kilka sposobów, w jakie może ona korzystnie wpłynąć na naszą pracę i twórczość.

Lepsza wydajność i produktywność

Sztuczna inteligencja generatywna może automatyzować zadania i przepływy pracy, które w innym przypadku byłyby czasochłonne lub monotonne dla ludzi, takie jak tworzenie treści lub generowanie danych. Może to zwiększyć efektywność i produktywność w wielu kontekstach, optymalizując sposób naszej pracy i zwalniając czas ludzi na bardziej złożone, kreatywne lub strategiczne zadania.

Zwiększona skalowalność

Modele generatywne AI mogą generować wyniki na skalę, która byłaby niemożliwa tylko dla ludzi. Na przykład, w obsłudze klienta, chatboty AI mogą obsłużyć znacznie większą liczbę zapytań niż operatorzy ludzcy, zapewniając wsparcie 24/7 bez potrzeby przerw czy snu.

Zwiększona Kreatywność i Innowacyjność

Sztuczna inteligencja generatywna może tworzyć nowe pomysły, projekty i rozwiązania, które mogą nie przyjść do głowy ludziom. Może to być szczególnie cenne w dziedzinach takich jak projektowanie produktów, nauki o danych, badania naukowe i sztuka, gdzie ceni się świeże perspektywy i oryginalne pomysły.

Ulepszone podejmowanie decyzji i rozwiązywanie problemów

Sztuczna inteligencja generatywna może wspomagać procesy podejmowania decyzji poprzez generowanie różnorodnych potencjalnych rozwiązań lub scenariuszy. Może to pomóc osobom decyzyjnym rozważyć szerszy zakres opcji i dokonać bardziej świadomych wyborów.

Dostępność

Generując treści, generatywne SI może pomóc w udostępnianiu informacji i doświadczeń. Na przykład, SI może generować opisy tekstowe obrazów dla użytkowników niedowidzących lub pomagać w tłumaczeniu treści na różne języki, aby dotrzeć do szerszej publiczności.

Jakie są ograniczenia sztucznej inteligencji generatywnej?

Chociaż sztuczna inteligencja generatywna ma wiele zalet, ma też ograniczenia. Niektóre z nich są związane z samą technologią i niedoskonałościami, które musi jeszcze przezwyciężyć, a niektóre mają bardziej egzystencjalny charakter i będą wpływać na sztuczną inteligencję generatywną, gdy będzie się ona dalej rozwijać.

Jakość Generowanych Treści

Chociaż generatywne AI poczyniło imponujące postępy, jakość generowanych przez nie treści wciąż może być zmienna. Czasami wyjścia mogą nie mieć sensu — mogą brakować spójności lub być faktycznie nieprawdziwe. Jest to szczególnie przypadkiem dla bardziej skomplikowanych lub subtelnych zadań.

Nadmierna zależność od danych szkoleniowych

Modele generatywne AI mogą czasami nadmiernie dopasować się do swoich danych treningowych, co oznacza, że uczą się naśladować swoje przykłady treningowe bardzo dokładnie, ale mają problemy z uogólnianiem na nowe, niewidziane wcześniej dane. Mogą być również ograniczone przez jakość i stronniczość swoich danych treningowych, co skutkuje podobnie stronniczymi lub niskiej jakości wynikami (więcej na ten temat poniżej).

Ograniczona Kreatywność

Podczas gdy generatywna AI może tworzyć nowe kombinacje istniejących pomysłów, jej zdolność do prawdziwej innowacji lub stworzenia czegoś całkowicie nowego jest ograniczona. Działa na podstawie wzorców, które poznała i nie posiada ludzkiej zdolności do spontanicznej kreatywności czy intuicji.

Zasoby obliczeniowe

Szkolenie modeli generatywnych AI często wymaga znacznych zasobów obliczeniowych. Zazwyczaj musisz użyć wydajnych GPU (Graphics Processing Units), zdolnych do przeprowadzania równoległych obliczeń wymaganych przez algorytmy uczenia maszynowego. GPU są drogie w zakupie i również wymagają znacznej energii.

Artykuł z 2019 roku z Uniwersytetu Massachusetts w Amherst szacuje, że trenowanie dużego modelu AI może generować tyle samo dwutlenku węgla, co pięć samochodów przez cały ich okres życia. Stawia to pod znakiem zapytania wpływ środowiskowy tworzenia i używania generatywnych modeli AI oraz potrzebę bardziej zrównoważonych praktyk, jako że AI nieustannie się rozwija.

Jaka jest kontrowersja wokół generatywnego AI?

Poza ograniczeniami, istnieją również poważne obawy dotyczące generatywnego AI, zwłaszcza, że rośnie ono szybko bez żadnych regulacji lub nadzoru.

Kwestie Etyczne

Etycznie istnieją obawy dotyczące nadużywania generatywnego AI do tworzenia dezinformacji lub generowania treści promujących szkodliwe ideologie. Modele AI mogą być używane do podszywania się pod osoby lub jednostki, generując tekst lub media, które wydają się pochodzić od nich, co potencjalnie prowadzi do dezinformacji lub nadużycia tożsamości. Modele AI mogą również generować szkodliwe lub obraźliwe treści, zarówno celowo z powodu złego użycia, jak i niezamierzenie z powodu stronniczości w ich danych szkoleniowych.

Wielu wiodących ekspertów w dziedzinie nawołuje do wprowadzenia regulacji (lub przynajmniej wytycznych etycznych) mających na celu promowanie odpowiedzialnego użytkowania AI, ale te propozycje jeszcze nie zdobyły dużego poparcia, nawet gdy narzędzia AI zaczęły się zakorzeniać.

Stronniczość w danych szkoleniowych

Uprzedzenia w generatywnych sztucznych inteligencjach to kolejny znaczący problem. Ponieważ modele AI uczą się na podstawie danych, na których są trenowane, mogą odtwarzać i wzmacniać istniejące uprzedzenia w tych danych. Może to prowadzić do niesprawiedliwych lub dyskryminacyjnych wyników, utrwalając szkodliwe stereotypy lub stawiając w niekorzystnej sytuacji pewne grupy.

Pytania dotyczące praw autorskich i własności intelektualnej

Legalnie, wykorzystanie generatywnej sztucznej inteligencji rodzi złożone pytania dotyczące praw autorskich i własności intelektualnej. Na przykład, jeśli generatywna AI tworzy utwór muzyczny lub dzieło artystyczne, które bardzo przypomina istniejące dzieło, nie jest jasne, kto posiada prawa do sztucznie wygenerowanego dzieła i czy jego stworzenie stanowi naruszenie praw autorskich. Dodatkowo, jeśli model AI generuje treści oparte na materiałach objętych prawem autorskim włączonych do jego danych szkoleniowych, może to potencjalnie naruszać prawa oryginalnych twórców.

W kontekście tworzenia multimodalnego SI na podstawie istniejącej sztuki, implikacje dotyczące praw autorskich są nadal niepewne. Jeśli wyjście SI jest wystarczająco oryginalne i transformatywne, może być uznane za nowe dzieło. Jednakże, jeśli ściśle naśladuje istniejącą sztukę, potencjalnie może naruszać prawa autorskie oryginalnego artysty. Pytanie, czy oryginalny artysta powinien być wynagrodzony za takie dzieła wygenerowane przez SI, jest złożone i przecina się z rozważaniami prawnymi, etycznymi i ekonomicznymi.

Najczęściej Zadawane Pytania dotyczące AI Generatywnego

Poniżej znajdują się niektóre z najczęściej zadawanych pytań dotyczących generatywnej sztucznej inteligencji, które pomogą Ci poszerzyć wiedzę na ten temat.

Kto wynalazł generatywne AI?

Sztuczna inteligencja generatywna nie została wynaleziona przez jedną osobę. Była rozwijana na różnych etapach, z wkładem licznych badaczy i programistów na przestrzeni czasu.

Chatbot ELIZA, uważany za pierwszą generatywną sztuczną inteligencję, został stworzony w latach 60. przez Josepha Weizenbauma.

Generatywne sieci adwersarne (GANs) zostały wynalezione w 2014 roku przez Iana Goodfellowa i jego kolegów z Google.

Architektura transformera została wynaleziona w 2017 roku przez Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan N. Gomez, Lukasz Kaiser, Illia Polosukhin.

Wielu więcej naukowców, badaczy, pracowników technicznych i innych kontynuuje pracę nad rozwijaniem sztucznej inteligencji generatywnej w nadchodzących latach.

Co jest potrzebne do zbudowania modelu AI generatywnego?

Budowanie modelu AI generatywnego wymaga następujących czynności:

1. Dane. Modele generatywne są szkolone na dużych ilościach danych. Na przykład model generujący tekst może być szkolony na milionach książek, artykułów i stron internetowych. Jakość i różnorodność tych danych szkoleniowych może znacznie wpłynąć na wydajność modelu.
2. Zasoby obliczeniowe. Szkolenie modeli generatywnych zwykle wymaga znaczącej mocy obliczeniowej. Często wiąże się to z użyciem wydajnych GPU, które mogą sprostać intensywnym wymaganiom obliczeniowym szkolenia dużych sieci neuronowych.
3. Architektura modelu. Projektowanie architektury modelu jest kluczowym etapem. Obejmuje to wybór typu sieci neuronowej (np. sieci neuronowe rekurencyjne, sieci neuronowe konwolucyjne, sieci transformatorów itp.) oraz konfigurację jej struktury (np. liczba warstw, liczba węzłów w każdej warstwie itp.).
4. Algorytm szkoleniowy. Model musi być szkolony przy użyciu odpowiedniego algorytmu. W przypadku Generatywnych Sieci Adwersyjnych (GANs), na przykład, wiąże się to z procesem, gdzie dwa sieci neuronowe są szkolone równolegle: sieć “generująca”, która stara się tworzyć realistyczne dane, i sieć “dyskryminująca”, która stara się odróżnić wygenerowane dane od prawdziwych danych.

Budowanie modelu AI generatywnego może być skomplikowanym i wymagającym dużych zasobów procesem, często wymagającym zespołu wykwalifikowanych naukowców zajmujących się danymi i inżynierów. Na szczęście dostępnych jest wiele narzędzi i zasobów, które ułatwiają ten proces, w tym otwarte badania nad już zbudowanymi modelami AI generatywnymi.

Jak szkolić model generatywny AI?

Szkolenie modelu AI generatywnego wymaga wielu kroków – i dużo czasu.

1. Zbieranie i przygotowanie danych. Pierwszym krokiem jest zebranie i przygotowanie danych, na których zostanie przeszkolony model. W zależności od zastosowania, mogą to być duże zestawy dokumentów tekstowych, obrazy lub inny rodzaj danych. Te dane muszą być przetworzone do formy, którą można dostarczyć do modelu.
2. Wybór architektury modelu. Następnie należy wybrać odpowiednią architekturę modelu. Zależy to od rodzaju danych i konkretnego zadania. Na przykład, Generatywne Sieci Adwersaryjne (GANs) są często używane do generowania obrazów, podczas gdy sieci Long Short-Term Memory (LSTM) lub modele Transformer mogą być używane do generowania tekstu.
3. Szkolenie modelu. Model jest następnie szkolony na zebranych danych. W przypadku GAN, obejmuje to grę dwóch graczy pomiędzy siecią generatora (która stara się generować realistyczne dane) oraz siecią dyskryminatora (która stara się odróżnić prawdziwe dane od generowanych). Generator uczy się produkować bardziej realistyczne dane na podstawie informacji zwrotnych od dyskryminatora.
4. Ocena i dostosowanie. Po początkowym szkoleniu, oceniana jest wydajność modelu. W tym celu można użyć oddzielnego zestawu danych walidacyjnych. Następnie można dostosować model na podstawie oceny.
5. Testowanie. Wreszcie, przeszkolony model jest testowany na nowym zestawie danych (zestaw testowy), których wcześniej nie widział. Daje to miarę tego, jak dobrze model prawdopodobnie będzie działać w rzeczywistym świecie.

Jakie rodzaje wyników może tworzyć AI generatywne?

Sztuczna inteligencja generatywna może tworzyć szeroki wachlarz wyników, w tym teksty, obrazy, wideo, grafiki ruchome, audio, modele 3-D, próbki danych i wiele innych.

Czy generatywna sztuczna inteligencja naprawdę odbiera ludziom pracę?

Tak, to skomplikowana kwestia z wieloma czynnikami: tempo postępu technologicznego, zdolność adaptacji różnych branż i siły roboczej, polityka gospodarcza i więcej.

AI ma potencjał do automatyzacji powtarzalnych, rutynowych zadań, a generatywna AI już potrafi wykonywać niektóre zadania tak dobrze jak człowiek (ale nie pisanie artykułów – to napisał człowiek 😇).

Ważne jest pamiętanie, że generatywna sztuczna inteligencja, podobnie jak AI przed nią, ma również potencjał do tworzenia nowych miejsc pracy. Na przykład, generatywna AI może automatyzować niektóre zadania w tworzeniu treści, projektowaniu czy programowaniu, potencjalnie zmniejszając potrzebę pracy ludzkiej w tych obszarach, ale również umożliwia nowe technologie, usługi i branże, które wcześniej nie istniały.

A choć generatywna AI może automatyzować niektóre zadania, nie jest w stanie zastąpić ludzkiej kreatywności, krytycznego myślenia i zdolności podejmowania decyzji, które są kluczowe w wielu zawodach. Dlatego bardziej prawdopodobne jest, że generatywna AI zmieni charakter pracy, a nie całkowicie zastąpi ludzi.

Czy AI kiedykolwiek stanie się świadome?

To kolejne trudne pytanie do odpowiedzi. Konsensus wśród badaczy AI jest taki, że AI, w tym AI generatywne, nie osiągnęło jeszcze świadomości, i nie wiadomo kiedy, a nawet czy kiedykolwiek to nastąpi. Świadomość odnosi się do zdolności posiadania subiektywnych doświadczeń lub uczuć, samoświadomości lub świadomości i obecnie odróżnia ludzi i inne zwierzęta od maszyn.

Chociaż AI poczyniła imponujące postępy i może naśladować pewne aspekty ludzkiej inteligencji, nie “rozumie” w sposób, w jaki robią to ludzie. Na przykład, generatywny model AI, jak GPT-3, może generować tekst, który wydaje się niezwykle ludzki, ale tak naprawdę nie rozumie treści, którą generuje. To w zasadzie znajdowanie wzorców w danych i przewidywanie kolejnego fragmentu tekstu na podstawie tych wzorców.

Nawet jeśli dojdziemy do momentu, w którym AI może naśladować ludzkie zachowanie lub inteligencję tak dobrze, że wydaje się być świadome, to niekoniecznie oznacza, że faktycznie jest świadome. Kwestia tego, co stanowi świadomość i jak moglibyśmy ostatecznie określić, czy AI jest świadome, to skomplikowane pytania filozoficzne i naukowe, które są dalekie od uzyskania odpowiedzi.

Przyszłość AI generatywnej

Nikt nie jest w stanie przewidzieć przyszłości – nawet generatywne AI (jeszcze nie).

Przyszłość generatywnej sztucznej inteligencji zapowiada się ekscytująco i transformacyjnie. Możliwości SI prawdopodobnie będą nadal się rozszerzać i ewoluować, napędzane postępami w technologiach podstawowych, rosnącą dostępnością danych oraz ciągłymi badaniami i pracami rozwojowymi.

Podkreślając jakikolwiek optymizm dotyczący przyszłości AI, należy jednak pamiętać o obawach związanych z pozwalaniem narzędziom AI na niekontrolowany rozwój. W miarę jak AI staje się bardziej widoczne w nowych obszarach naszego życia, może to przynieść zarówno korzyści, jak i potencjalne szkody.

Jedno jest pewne: era sztucznej inteligencji generatywnej dopiero się zaczyna, i mamy szczęście być świadkami tego na własne oczy.