Z czym kojarzy Ci się sztuczna inteligencja? Myślisz, że to koncepcja ze świata science fiction? W rzeczywistości ta najnowsza technologia jest znacznie bliżej niż nam się wydaje. Stała się już integralną częścią codziennego życia każdego z nas.
Czy miałeś kiedyś do czynienia z zaawansowanymi chatbotami, takimi jak ChatGPT, zdolnymi dać wyczerpującą odpowiedź na niemal każde pytanie? A może próbowałeś już tworzyć imponujące obrazy z DALL-E lub Midjourney, o których wcześniej mogłeś tylko pomarzyć? W tym artykule opowiemy o tym, jak generatywna sztuczna inteligencja przeszła od pomysłu do stania się najważniejszą technologią współczesnego świata.
Co to jest generatywna sztuczna inteligencja?
Aby zrozumieć to, musimy najpierw zastanowić się, co oznacza sztuczna inteligencja w szerokim znaczeniu. Sztuczna inteligencja to technologia wykorzystująca uczenie maszynowe i ludzką logikę do symulowania działań i zachowań człowieka.
W dziedzinie sztucznej inteligencji rozróżnia się dwa główne rodzaje: tradycyjny i generatywny. Tradycyjna sztuczna inteligencja koncentruje się na rozwiązywaniu konkretnych zadań w oparciu o dostępne dane. Z kolei głównym zadaniem sztucznej inteligencji generatywnej jest tworzenie nowych, unikalnych zawartości na podstawie istniejących danych.
Generatywna sztuczna inteligencja wykorzystuje sieci neuronowe o różnych architekturach do niezależnego tworzenia nowych danych lub oryginalnych treści. Modele te są w stanie generować teksty, obrazy, filmy, muzykę itp. Przyjrzyjmy się bliżej temu, na czym opierają się takie modele i jakie rodzaje modeli istnieją.
Modele generatywnej sztucznej inteligencji
Do głównych modeli generatywnej sztucznej inteligencji należą:
1. Sieci generatywnych przeciwników (ang. generative adversarial network, GAN)
Składają się z dwóch sieci neuronowych trenowanych w trybie rywalizacji: jedna sieć generuje nowe treści, a druga ocenia ich realizm. Taki proces dąży do ciągłej poprawy jakości wyniku.
2. Autoenkodery wariacyjne (ang. variational autoencoder, VAE).
Taki model uczy się skutecznego kodowania złożonych danych do kompaktowych reprezentacji numerycznych, które można następnie wykorzystać do generowania nowych treści.
Weźmy na przykład zdjęcia przyrody. VAE może “skompresować” takie zdjęcia, przekształcając je w mały zestaw liczb, czyli “ukrytą reprezentację” obrazu. A później model może wykorzystać te “ukryte reprezentacje” do stworzenia nowych podobnych obrazów.
3. Rekurencyjne sieci neuronowe (ang. recurrent neural networks, RNN)
Tworzą treści na podstawie poprzednich elementów, kierując się logiką i konsekwencją. Ten model pozwala generować znaczące ciągle teksty i inne sekwencyjne typy danych. Na przykład, używana jest sztuczna inteligencja w muzyce do tworzenia melodii.
4. Transformery
Opierają się na mechanizmie uwagi, który modeluje długoterminowe zależności w danych. Modele te są szeroko stosowane do rozumienia języka, tłumaczenia i generowania tekstów.
Doskonałym przykładem jest Lingvanex, tłumacz maszynowy oparty na sieciach neuronowych architektury Transformer, który wykazuje najwyższą wydajność w przetwarzaniu języka naturalnego.
Jak wygląda proces generatywnej sztucznej inteligencji?
Praca wszystkich modeli generatywnej sztucznej inteligencji składa się zasadniczo z czterech kroków:
1. Gromadzenie i wstępne przetwarzanie danych
Analiza dużych zbiorów danych jest najważniejszym krokiem w procesie generatywnej sztucznej inteligencji. Na tym etapie zbierane i analizowane są różne obrazy, wideo, audio, teksty i inne materiały.
2. Trenowanie modelu
Następnie odbywa się szkolenie modelu sztucznej inteligencji. Podczas tego procesu model uczy się wzorców i cech obecnych w danych treningowych za pomocą algorytmów uczenia maszynowego i głębokiego uczenia.
3. Tworzenie treści
Po ukończeniu szkolenia model jest gotów do tworzenia zawartości i reagowania na nowe instrukcje. Wykorzystuje wzory i szablony, których się nauczył, do generowania nowych treści lub przewidywania wyników zgodnie z otrzymanymi instrukcjami.
4. Ocena, dostosowanie i poprawa
Ważnym etapem jest ocena jakości treści generowanych przez model i dostosowanie parametrów w razie potrzeby. Ludzie lub inteligentne maszyny używają specjalnych wskaźników oceny dla weryfikacji działania sztucznej inteligencji generatywnej. Sztuczna inteligencja jest w stanie uczyć się na błędach i doskonalić się, poprawiając produkt końcowy.
Wpływ generatywnej sztucznej inteligencji na różne branże
Generatywna sztuczna inteligencja ma znaczący wpływ na różne obszary ludzkiego życia i pracy:
- Ułatwianie badań i innowacji
Generatywna sztuczna inteligencja pomaga naukowcom analizować złożone dane, znajdować nowe wzorce i opracowywać innowacyjne koncepcje. Na przykład w branży farmaceutycznej służy do tworzenia i optymalizacji sekwencji białek. Dzięki temu przyspiesza opracowywanie nowych leków i ulepsza technologię medyczną.
- Poprawa obsługi klienta
Czatboty i wirtualni asystenci oparci na generatywnej sztucznej inteligencji są w stanie wchodzić w interakcje z klientami w naturalnym języku mówionym. Zapewniają odpowiednie i spersonalizowane odpowiedzi na zapytania, tym samym podnosząc poziom obsługi i poprawiając doświadczenia klientów.
- Tworzenie nowych treści i produktów
Generatywna sztuczna inteligencja ma ogromny potencjał do tworzenia innowacyjnych, wysokiej jakości i unikalnych treści dla marketingu, edukacji, rozrywki itd. Służy jako źródło kreatywnych pomysłów na tworzenie logotypów, filmów, muzyki, ubrań, mebli, gier wideo i innych produktów.
- Poprawa tłumaczenia maszynowego i lokalizacji
Generatywna sztuczna inteligencja jest kluczowym elementem w aplikacjach do tłumaczenia, która zapewnia dokładne i naturalne tłumaczenia. Dostosowanie tekstu do specyfiki językowej i kulturowej innych języków i regionów pozwala poprawić jakość lokalizacji treści.
Ogólnie rzecz biorąc, najnowsza technologia generatywnej sztucznej inteligencji przynosi nowe możliwości przyspieszenia badań, poprawy obsługi klienta, tworzenia nowych produktów i oryginalnych zawartości oraz poprawy jakości tłumaczenia maszynowego.
Generatywna sztuczna inteligencja wbudowana w tłumacz maszynowy oparty na sieciach neuronowych Lingvanex daje szereg korzyści. Oznacza to dokładniejsze i bardziej naturalne tłumaczenie z lepszym zrozumieniem kontekstu i możliwością dostosowania do specjalistycznych tematów. Charakterystyczną cechą Lingvanex jest jego wielojęzyczność (obsługuje 109 języków świata), a także ciągłe samouczenie się, które z biegiem czasu pomaga poprawić jakość tłumaczeń.
Podsumowanie
Sztuczna inteligencja staje się integralną częścią naszego życia. Prędzej czy później każdy z nas odczuje jej wpływ, bądź to w życiu codziennym, bądź w pracy. Warto zaznaczyć, że generatywna sztuczna inteligencja ma zarówno pozytywne, jak i negatywne aspekty.
Po pierwsze, ma ogromny potencjał do generowania oryginalnych treści i stymulowania kreatywności. Po drugie, poprawi wydajność i produktywność dzięki optymalizacji procesów i ich szybkości. Pojawiają się jednak kwestie etyczne, takie jak oryginalność i możliwa stronniczość algorytmów. Warto brać te aspekty pod uwagę i odpowiedzialnie korzystać z generatywnej sztucznej inteligencji, aby w pełni wykorzystać jej zalety i jednocześnie obniżyć możliwe ograniczenia.
