Повний посібник для початківців з генеративного ШІ

Ви, майже напевно, чули про генеративний ШІ. Ця підгрупа машинного навчання стала одним із найбільш використовуваних слів-маркерів у технічних колах – і не тільки.

Генеративний ШІ зараз скрізь. Але що це таке? Як це працює? Як ми можемо використовувати його, щоб полегшити наше життя (та роботу)?

Як ми вступаємо в нову еру штучного інтелекту, генеративний ШІ стає все більш і більш поширеним. Якщо вам потрібен пояснювач, щоб охопити всі основи, ви в правильному місці. Читайте далі, щоб дізнатися все про генеративний ШІ, від його скромних початків у 1960-х роках до сьогодні – і його майбутнього, включаючи всі питання про те, що може бути далі.

Що таке Generative AI?

Алгоритми генеративного ШІ використовують великі набори даних для створення базових моделей, які потім служать основою для систем генеративного ШІ, здатних виконувати різні завдання. Однією з найпотужніших можливостей генеративного ШІ є здатність самостійно контролювати своє навчання, виявляючи шаблони, які дозволяють йому генерувати різні види виводу.

Чому зараз усі говорять про генеративний ШІ?

Генеративний ШІ досяг значних успіхів у недавні часи. Ви, ймовірно, вже користувалися ChatGPT, одним із провідних гравців у цій галузі та найшвидшим продуктом ШІ, який залучив 100 мільйонів користувачів. Ще кілька домінуючих та нових інструментів ШІ привертають увагу людей: DALL-E, Bard, Jasper та інші.

Великі технологічні компанії змагаються зі стартапами за можливість використання потенціалу додатків штучного інтелекту, чи то переписуючи правила пошуку, досягаючи значних ринкових капіталізацій, чи інновуючи в інших областях. Конкуренція жорстока, і ці компанії докладають багато зусиль, щоб випереджати конкурентів.

Історія генеративного ШІ

Історія генеративного ШІ тягнеться з 1960-х років, коли ми спостерігали за ранніми моделями, такими як чатбот ELIZA. ELIZA імітувала розмову з користувачами, створюючи видимі оригінальні відповіді. Однак ці відповіді насправді базувалися на таблиці пошуку за правилами, що обмежувало можливості чатбота.

Великий прорив у розвитку генеративного штучного інтелекту відбувся у 2014 році з появою генеративних адверсарних мереж (GANs), які запровадив Іан Гудфеллоу, дослідник з Google. GANs — це тип архітектури нейронних мереж, що використовує дві мережі: генератор та дискримінатор.

Генератор створює новий контент, тоді як дискримінатор оцінює цей контент на відповідність реальним прикладам. Через цей процес генерації та оцінювання генератор може навчитися створювати все більш реалістичний контент.

У 2017 році стався черговий значний прорив, коли група в Google опублікувала знамениту статтю про трансформери, “Увага — це все, що вам потрібно.” У цьому випадку “увага” відноситься до механізмів, які надають контекст на основі позиції слів у тексті, що може варіюватися від мови до мови. Дослідники запропонували зосередитися на цих механізмах уваги та відмовитися від інших способів виявлення візерунків у тексті. Трансформери представляли зміщення від обробки тексту слово за словом до аналізу цілісного рядка одразу, що зробило можливим створення значно більших моделей.

Наслідки архітектури Transformers були значними як з точки зору продуктивності, так і ефективності навчання.

Генеративні попередньо навчені трансформери, або GPT, які були розроблені на основі цієї архітектури, тепер підтримують різні технології штучного інтелекту, такі як ChatGPT, GitHub Copilot і Google Bard. Ці моделі були навчені на неймовірно великих колекціях людської мови і відомі як Великі Моделі Мови (LLM).

Яка різниця між ШІ, машинним навчанням та генеративним ШІ?

Генеративний ШІ, ШІ (штучний інтелект) і машинне навчання належать до однієї широкої галузі дослідження, але кожне представляє різний концепт або рівень специфіки.

ШІ є найширшим терміном серед трьох. Він стосується концепції створення машин або програмного забезпечення, які можуть імітувати людський інтелект, виконувати завдання, що традиційно потребують людського інтелекту, та покращувати свої результати на основі досвіду. ШІ охоплює різноманітні підгалузі, включаючи обробку природної мови (NLP), комп’ютерний зір, робототехніку та машинне навчання.

Машинне навчання (ML) є підрозділом штучного інтелекту (AI) і представляє собою конкретний підхід до досягнення AI. ML полягає у створенні та використанні алгоритмів, які дозволяють комп’ютерам навчатися з даних та робити прогнози або приймати рішення, а не бути спеціально запрограмованими для виконання конкретного завдання. Моделі машинного навчання покращують свою продуктивність, коли вони отримують доступ до більшої кількості даних з часом.

Генеративний AI є підмножиною машинного навчання. Він стосується моделей, які можуть генерувати новий вміст (або дані), схожий на дані, на яких вони навчались. Іншими словами, ці моделі не просто навчаються на даних, щоб робити прогнози або приймати рішення – вони створюють нові, оригінальні результати.

Як працює генеративний ШІ?

Так само як художник може створити нову картину або музикант може написати нову пісню, генеративний ШІ створює нові речі на основі вивчених ним шаблонів.

Подумайте, як ви могли б навчитися малювати кота. Ви могли б почати з того, що дивитесь на багато зображень котів. З часом ви почнете розуміти, що робить кота котом: форма тіла, гострі вуха, вуса та інше. Потім, коли вас просять намалювати кота з пам’яті, ви використовуєте ці зразки, які ви вивчили, щоб створити нове зображення кота. Це не буде ідеальна копія будь-якого кота, якого ви бачили, але новий твір на основі загальної ідеї “кіт”.

Генеративний ШІ працює подібно. Він починає з навчання на основі багатьох прикладів. Це можуть бути зображення, текст, музика або інші дані. ШІ аналізує ці приклади та вчиться розпізнавати в них візерунки та структури. Після того, як він достатньо навчиться, може почати генерувати нові приклади, схожі на ті, які він бачив раніше.

Наприклад, генеративна модель ШІ, навчена на великій кількості зображень котів, може створити нове зображення, яке виглядатиме як кіт. Або модель, навчена на багатьох текстових описах, може написати новий абзац про кота, який звучатиме так, ніби його написала людина. Згенерований контент не є точними копіями того, що ШІ бачила раніше, але нові частини, які відповідають вивченим їй шаблонам.

Важливо розуміти, що ШІ не просто копіює те, що бачило раніше, а створює щось нове на основі засвоєних шаблонів. Саме тому його називають “генеративним” ШІ.

Як регулюється генеративний ШІ?

Коротка відповідь полягає в тому, що це не так, і це ще одна причина, чому багато людей зараз говорять про штучний інтелект.

ШІ стає все більш потужним, але деякі експерти стурбовані відсутністю регулювання та контролю над його можливостями. Лідери з Google, OpenAI та Anthropic всі попередили, що генеративний ШІ може легко використовуватися для масштабної шкоди замість добра без регулювання та встановленої системи етики.

Генеративні моделі ШІ

Для інструментів генеративного ШІ, які багато людей сьогодні використовують, існує дві основні моделі: текстова та мультимодальна.

Текстові моделі

Генеративна модель тексту ШІ — це тип моделі штучного інтелекту, яка здатна генерувати новий текст на основі даних, на яких вона була навчена. Ці моделі вивчають шаблони та структури з великої кількості текстових даних, а потім генерують новий, оригінальний текст, який слідує цим навченим шаблонам.

Точний спосіб генерації тексту цими моделями може відрізнятися. Деякі моделі можуть використовувати статистичні методи для прогнозування ймовірності появи певного слова після даної послідовності слів. Інші, зокрема ті, що базуються на техніках глибокого навчання, можуть використовувати більш складні процеси, які враховують контекст речення або абзацу, семантичне значення та навіть стилістичні елементи.

Генеративні моделі тексту AI використовуються у різних застосуваннях, включаючи чат-боти, автоматичне завершення тексту, переклад тексту, креативне письмо та багато іншого. Їх метою часто є створення тексту, який неможливо відрізнити від тексту, написаного людиною.

Багатомодальні моделі

Генеративна багатомодальна модель ШІ — це тип моделі штучного інтелекту, яка може обробляти та генерувати кілька типів даних, таких як текст, зображення, аудіо та інше. Термін «багатомодальний» відноситься до здатності цих моделей розуміти та генерувати різні типи даних (або модальності) разом.

Багатомодальні моделі призначені для виявлення кореляцій між різними модами даних. Наприклад, у наборі даних, що включає зображення та відповідні описи, багатомодальна модель може вивчити взаємозв’язок між візуальним контентом та його текстовим описом.

Одне з застосувань багатомодальних моделей полягає у створенні текстових описів для зображень (також відоме як підписування зображень). Вони також можуть використовуватися для генерації зображень з текстових описів (синтез тексту в зображення). Інші застосування включають перетворення мови в текст та тексту в мову, де модель генерує аудіо з тексту та навпаки.

Що таке DALL-E, ChatGPT та Bard?

DALL-E, ChatGPT та Bard є трьома найпоширенішими, найбільш використовуваними та найпотужнішими генеративними інструментами ШІ, доступними для загального користування.

ChatGPT

ChatGPT — це мовна модель, розроблена OpenAI. Вона базується на архітектурі GPT (Generative Pre-trained Transformer), однією з найсучасніших трансформерів, доступних сьогодні. ChatGPT призначений для взаємодії у розмовах з користувачами, надаючи відповіді, схожі на людські, на різноманітні підказки та запитання. Перший публічний реліз OpenAI був GPT-3. Наразі GPT-3.5 та GPT-4 доступні деяким користувачам. Спочатку ChatGPT був доступний лише через API, але тепер його можна використовувати в веб-браузері або мобільному додатку, що робить його одним з найбільш доступних і популярних інструментів генеративного ШІ на сьогодні.

DALL-E

DALL-E — це модель штучного інтелекту, створена для генерації оригінальних зображень з текстових описів. На відміну від традиційних моделей генерації зображень, що маніпулюють існуючими зображеннями, DALL-E створює зображення повністю з нуля на основі текстових підказок. Модель навчена на величезному наборі пар текст-зображення, використовуючи комбінацію некерованих та керованих технік навчання.

Бард

Bard — це вхід Google на ринок чат-ботів зі штучним інтелектом. Google був одним з перших піонерів у сфері обробки мови штучним інтелектом, пропонуючи відкриті дослідження для розробки інших. Bard побудований на найсучаснішій LLM від Google, PaLM2, що дозволяє йому швидко генерувати мультимодальний контент, включаючи зображення в реальному часі.

15 інструментів генеративного ШІ, які ви можете спробувати прямо зараз

Хоча ChatGPT, DALL-E та Bard є деякими з найбільших гравців у сфері генеративного ШІ, існує багато інших інструментів, які ви можете спробувати (зауважте, що деякі з цих інструментів вимагають платних членств або мають списки очікування):

• Інструменти для генерації тексту: Jasper, Writer, Lex
• Інструменти для генерації зображень: Midjourney, Stable Diffusion, DALL-E
• Інструменти для генерації музики: Amper, Dadabots, MuseNet
• Інструменти для генерації коду: Codex, GitHub Copilot, Tabnine
• Інструменти для генерації голосу: Descript, Listnr, Podcast.ai

Для чого використовується генеративний ШІ?

Генеративний ШІ вже має безліч застосувань у багатьох різних галузях, і постійно з’являються нові.

Ось деякі з найпоширеніших (проте все ще захоплюючих!) способів використання генеративного ШІ:

• У фінансовій індустрії для спостереження за транзакціями та їх порівняння зі звичайними витратними звичками людей для більш швидкого та надійного виявлення шахрайства.
• У юридичній індустрії для проектування та інтерпретації контрактів та інших юридичних документів або для аналізу доказів (але не для цитування судових рішень, як один юрист важко зрозумів).
• У виробничій індустрії для контролю якості вироблених товарів та автоматизації процесу виявлення дефектних частин або деталей.
• У медіаіндустрії для більш економічного створення контенту, допомоги у перекладі на нові мови, дублюванні відео та аудіоконтенту синтезованими голосами акторів та багато іншого.
• У медичній індустрії шляхом створення дерев рішень для діагностики та швидкого визначення підходящих кандидатів для досліджень та випробувань.

Існує багато інших креативних та унікальних способів, якими люди знаходять застосування генеративному ШІ у своїй роботі та галузях, і постійно відкриваються нові. Те, що ми бачимо, без сумніву, лише верхівка айсберга того, що ШІ може робити у різних умовах.

Які переваги генеративного ШІ?

Генеративний ШІ має багато переваг, як потенційних, так і реалізованих. Ось деякі способи, як він може покращити нашу роботу та творчість.

Краща ефективність та продуктивність

Генеративний штучний інтелект може автоматизувати завдання та процеси, які інакше були б часомісткими або нудними для людей, такі як створення контенту або генерація даних. Це може збільшити ефективність та продуктивність в багатьох контекстах, оптимізуючи нашу роботу та звільняючи людський час для більш складних, творчих або стратегічних завдань.

Збільшена масштабованість

Генеративні моделі ШІ можуть генерувати результати в масштабах, які були б неможливі для людини самостійно. Наприклад, у сфері обслуговування клієнтів, чат-боти на базі ШІ можуть обробляти значно більший обсяг запитів, ніж людські оператори, забезпечуючи підтримку 24/7 без необхідності перерв чи сну.

Підвищена креативність та інноваційність

Генеративний ШІ може створювати нові ідеї, дизайни та рішення, про які люди можуть не подумати. Це може бути особливо цінним у таких галузях, як дизайн продуктів, наука про дані, наукові дослідження та мистецтво, де високо цінуються свіжі погляди та новаторські ідеї.

Покращене прийняття рішень та вирішення проблем

Генеративний штучний інтелект може допомагати в процесах прийняття рішень, генеруючи ряд потенційних рішень або сценаріїв. Це може допомогти приймати рішення розглянути ширший спектр варіантів та зробити більш обґрунтований вибір.

Доступність

Створюючи контент, генеративний ШІ може допомогти зробити інформацію та досвід більш доступними. Наприклад, ШІ може генерувати текстові описи зображень для користувачів з порушеннями зору або допомагати перекладати контент на різні мови для звернення до ширшої аудиторії.

Які обмеження генеративного ШІ?

Хоча генеративний штучний інтелект має багато переваг, він також має обмеження. Деякі з них пов’язані з самою технологією та недоліками, які їй ще належить подолати, а деякі більш існувальні та впливатимуть на генеративний ШІ, оскільки він продовжує еволюціонувати.

Якість генерованого контенту

Хоча генеративний ШІ зробив значний прогрес, якість контенту, який він генерує, все ще може відрізнятися. Іноді результати можуть бути нелогічними — вони можуть бути не послідовними або фактично некоректними. Це особливо актуально для більш складних або нюансованих завдань.

Надмірна залежність від даних для навчання

Генеративні моделі штучного інтелекту іноді можуть бути надто адаптовані до своїх тренувальних даних, що означає, що вони навчаються імітувати свої тренувальні приклади дуже точно, але виявляють труднощі узагальнення на нові, невідомі дані. Вони також можуть мати перешкоди через якість та упередженість своїх тренувальних даних, що призводить до аналогічно упереджених або низькоякісних результатів (детальніше про це нижче).

Обмежена креативність

Хоча генеративний ШІ може створювати нові комбінації існуючих ідей, його здатність до справжнього інноваційного створення або створення чогось зовсім нового обмежена. Він працює на основі вивчених ним шаблонів і не має людської здатності до спонтанної креативності або інтуїції.

Обчислювальні ресурси

Навчання генеративних моделей ШІ часто вимагає значних обчислювальних ресурсів. Зазвичай, вам знадобляться високопродуктивні ГПУ (графічні обробні пристрої), здатні виконувати паралельну обробку, необхідну для алгоритмів машинного навчання. ГПУ дорогі у придбанні та також вимагають значної енергії.

Стаття 2019 року з Університету Массачусетсу, Амерст, оцінила, що навчання великої моделі ШІ може генерувати стільки ж вуглекислого газу, як п’ять автомобілів протягом усього їхнього життя. Це ставить під сумнів екологічний вплив створення та використання генеративних моделей ШІ та необхідність більш сталих практик, оскільки ШІ продовжує розвиватися.

Яка суперечка навколо генеративного ШІ?

Понад обмеження, є також деякі серйозні занепокоєння стосовно генеративного ШІ, особливо в міру його швидкого росту з малою або ж без будь-якого регулювання чи контролю.

Етичні питання

З етичної точки зору, існують побоювання щодо неправильного використання генеративного ШІ для створення дезінформації або генерації контенту, який просуває шкідливі ідеології. Моделі ШІ можуть бути використані для імітації осіб або організацій, генеруючи текст або медіа, які здаються створеними ними, що потенційно може призвести до дезінформації або зловживання ідентичністю. Моделі ШІ також можуть генерувати шкідливий або образливий контент, чи то навмисно через зловмисне використання, чи ненавмисно через упередження в їх навчальних даних.

Багато провідних експертів у галузі закликають до регулювання (або принаймні етичних настанов) для забезпечення відповідального використання ШІ, однак ці ініціативи ще не знайшли широкого застосування, навіть коли інструменти ШІ почали вкорінюватися.

Упередженість у навчальних даних

Упередженість у генеративному ШІ є ще однією значною проблемою. Оскільки моделі ШІ навчаються на основі даних, на яких вони тренуються, вони можуть відтворювати та посилювати існуючі упередження в цих даних. Це може призвести до несправедливих або дискримінаційних результатів, підтримування шкідливих стереотипів або створення перешкод для певних груп.

Питання про авторське право та інтелектуальну власність

З юридичної точки зору, використання генеративного ШІ порушує складні питання щодо авторського права та інтелектуальної власності. Наприклад, якщо генеративний ШІ створює музичний твір або мистецький об’єкт, який тісно нагадує існуючий твір, незрозуміло, хто володіє правами на ШІ-генерований твір і чи є його створення порушенням авторських прав. Крім того, якщо модель ШІ генерує контент на основі авторського матеріалу, включеного до його тренувальних даних, це може потенційно порушити права оригінальних творців.

У контексті створення багатомодального ШІ на основі існуючого мистецтва, питання авторського права залишається невизначеним. Якщо результат роботи ШІ є достатньо оригінальним та трансформативним, його можна вважати новим твором. Однак, якщо він тісно наслідує існуюче мистецтво, це може потенційно порушувати авторські права оригінального художника. Питання про те, чи слід компенсувати оригінальному художнику за такі твори, створені ШІ, є складним і перетинається з правовими, етичними та економічними аспектами.

Часті питання про генеративний ШІ

Нижче наведено деякі з найчастіше задаваних питань про генеративний ШІ, щоб допомогти вам розширити ваші знання з цього питання.

Хто винайшов генеративний ШІ?

Генеративний ШІ не був винайдений однією особою. Він розвивався на різних етапах, з внеском численних дослідників та програмістів протягом часу.

Чатбот ELIZA, який вважається першим генеративним штучним інтелектом, був створений у 1960-х роках Джозефом Вайценбаумом.

Генеративні конкурентні мережі (GANs) були винайдені в 2014 році Іаном Гудфеллоу та його колегами в Google.

Архітектура Transformer була винайдена у 2017 році Ашішем Васвані, Ноамом Шазером, Нікі Пармаром, Якобом Усзкорейтом, Лліоном Джонсом, Ейданом Н. Гомесом, Лукашем Кайзером, Іллею Полосухіним.

Багато інших науковців, дослідників, технічних працівників та багато інших продовжують роботу над розвитком генеративного ШІ в найближчі роки.

Що потрібно для створення генеративної моделі ШІ?

Створення генеративної моделі штучного інтелекту вимагає наступного:

1. Дані. Генеративні моделі навчаються на великій кількості даних. Наприклад, модель для генерації тексту може бути навчена на мільйонах книг, статей та веб-сайтів. Якість та різноманітність цих навчальних даних може значно вплинути на продуктивність моделі.
2. Ресурси обчислень. Навчання генеративних моделей зазвичай вимагає значних обчислювальних потужностей. Це часто передбачає використання високопродуктивних GPU, які можуть впоратися з інтенсивними обчислювальними вимогами при навчанні великих нейронних мереж.
3. Архітектура моделі. Проектування архітектури моделі є вирішальним етапом. Це включає вибір типу нейронної мережі (наприклад, рекурентні нейронні мережі, конволюційні нейронні мережі, трансформери тощо) та конфігурацію її структури (наприклад, кількість шарів, кількість вузлів в кожному шарі тощо).
4. Алгоритм навчання. Модель потребує навчання за допомогою підходящого алгоритму. Наприклад, у випадку з генеративно-змагальними мережами (GANs), це передбачає процес, де дві нейронні мережі навчаються одночасно: «генератор», що намагається створити реалістичні дані, і «дискримінатор», що намагається відрізнити згенеровані дані від реальних.

Створення генеративної моделі штучного інтелекту може бути складним і ресурсомістким процесом, який часто вимагає команди кваліфікованих науковців з даних та інженерів. На щастя, існує багато інструментів та ресурсів, які роблять цей процес більш доступним, включаючи відкриті дослідження генеративних моделей штучного інтелекту, які вже були побудовані.

Як навчити генеративну модель штучного інтелекту?

Тренування генеративної моделі ШІ включає багато етапів – і багато часу.

1. Збір та підготовка даних. Перший крок – збір та підготовка даних, на яких буде навчатися модель. Залежно від застосування, це може бути великий набір текстових документів, зображень або будь-яких інших типів даних. Ці дані потрібно попередньо обробити так, щоб їх можна було подати у модель.
2. Вибір архітектури моделі. Далі потрібно вибрати підходящу архітектуру моделі. Це залежатиме від типу даних та конкретного завдання. Наприклад, генеративно-змагальні мережі (GANs) часто використовують для генерації зображень, тоді як мережі з довгою короткочасною пам’яттю (LSTM) або моделі Transformer можуть використовуватися для генерації тексту.
3. Навчання моделі. Потім модель навчається на зібраних даних. Для GAN це включає в себе гру між двома учасниками: генераторною мережею (яка намагається генерувати реалістичні дані) та дискримінаторною мережею (яка намагається відрізнити реальні дані від генерованих). Генератор навчається виробляти більш реалістичні дані на основі зворотного зв’язку від дискримінатора.
4. Оцінка та доопрацювання. Після початкового навчання проводиться оцінка ефективності моделі. Для цього можна використовувати окремий набір даних для перевірки. Потім модель можна доопрацювати на основі результатів оцінки.
5. Тестування. Нарешті, навчена модель тестується на новому наборі даних (тестовий набір), які вона раніше не бачила. Це дає показник того, наскільки добре вона, ймовірно, буде працювати в реальному світі.

Які види результатів може створювати генеративний ШІ?

Генеративний ШІ може створювати широкий спектр результатів, включаючи текст, зображення, відео, анімаційну графіку, аудіо, 3-D моделі, зразки даних та багато іншого.

Чи справді генеративний штучний інтелект забирає робочі місця у людей?

Так, це складне питання, в якому враховується багато факторів: швидкість технологічного прогресу, адаптаційна здатність різних галузей та робочих колективів, економічні політики тощо.

ШІ має потенціал для автоматизації повторюваних, рутинних завдань, і генеративний ШІ вже може виконувати деякі завдання так само добре, як і людина (але не писати статті – це написала людина 😇).

Важливо пам’ятати, що генеративний ШІ, як і ШІ, що був до нього, також має потенціал створювати нові робочі місця. Наприклад, генеративний ШІ може автоматизувати деякі завдання у створенні контенту, дизайні або програмуванні, потенційно зменшуючи потребу в людській праці в цих областях, але він також відкриває нові технології, послуги та індустрії, які раніше не існували.

І хоча генеративний ШІ може автоматизувати певні завдання, він не відтворює людську креативність, критичне мислення та здатність приймати рішення, які є критично важливими у багатьох професіях. Саме тому ймовірніше, що генеративний ШІ змінить характер роботи, а не повністю замінить людей.

Чи коли-небудь штучний інтелект стане свідомим?

Це ще одне складне питання, на яке важко відповісти. Консенсус серед дослідників штучного інтелекту полягає в тому, що ШІ, включаючи генеративний ШІ, поки що не досягнув свідомості, і невідомо, коли або навіть чи коли-небудь це станеться. Свідомість відноситься до здатності мати суб’єктивні переживання або почуття, самосвідомість чи свідомість, і наразі це відрізняє людей та інших тварин від машин.

Хоча штучний інтелект досяг значних успіхів і може імітувати певні аспекти людського інтелекту, він не «розуміє» так, як розуміють люди. Наприклад, генеративна модель штучного інтелекту, як GPT-3, може генерувати текст, який здається надзвичайно схожим на людський, але насправді вона не розуміє змісту, який генерує. Вона по суті знаходить взірці в даних і прогнозує наступний шматок тексту на основі цих взірців.

Навіть якщо ми дійдемо до моменту, коли штучний інтелект зможе настільки добре імітувати людську поведінку або інтелект, що здасться свідомим, це не обов’язково означатиме, що він дійсно є свідомим. Питання про те, що становить свідомість та як ми можемо остаточно визначити, чи є штучний інтелект свідомим, є складними філософськими та науковими питаннями, які далекі від вирішення.

Майбутнє генеративного ШІ

Ніхто не може передбачити майбутнє – навіть генеративний ШІ (поки що).

Майбутнє генеративного ШІ обіцяє бути захоплюючим та трансформаційним. Можливості ШІ, ймовірно, продовжать розширюватися та еволюціонувати, завдяки прогресу в основних технологіях, зростанню доступності даних та постійним науковим дослідженням та розробкам.

Підкреслюючи будь-який оптимізм щодо майбутнього ШІ, однак, існують занепокоєння щодо дозволу інструментам ШІ продовжувати розвиватися без контролю. Оскільки ШІ стає більш помітним у нових сферах нашого життя, це може приносити як переваги, так і потенційні шкоди.

Є одна річ, яку ми знаємо напевно: Ера генеративного штучного інтелекту тільки починається, і нам пощастило спостерігати за цим на власні очі.