Что такое генеративный ИИ?

Мир проходит через несколько циклов инноваций. Единый космический закон, который управляет всем. На протяжении всей антропологической истории были такие циклы инноваций, которые изменили ход мира, направив его в совершенно новом направлении.

Например, открытие земледелия. Это изменило всю человеческую природу: от охотников-собирателей до созидателей, земледельцев и поселенцев. Многие великие цивилизации возникли на берегах великих рек мира. Рассмотрим любой другой пример: силикон переосмыслил области медицины и астрофизики, а паровой двигатель открыл золотой век товаров массового производства и торговли.

Весь мир в настоящее время переживает такой цикл инноваций, где цифровизация на базе искусственного интеллекта находится прямо у руля. Цифровизация охватила все сферы бизнеса и личной жизни — от Интернета вещей и дополненной реальности до генеративного искусственного интеллекта.

Генеративный искусственный интеллект — это передовая технология, способная генерировать контент в форме текста, голоса, визуальных изображений или даже синтетических данных. Он использует модели глубокого обучения и большие языковые модели для решения задачи создания нового контента.

Производительность генеративного ИИ будет конкурировать с 25 процентами лучших людей, выполняющих любые задачи до 2040 года — McKinsey

Генеративный ИИ стал мировой сенсацией: ИИ версия Майкл Джордан, принадлежащий, забивает все голы подряд. Это определенно выходит за рамки простого контекстного общения и включает индивидуальные рекомендации, интуитивные решения и многое другое. Сфера его применения распространяется на самые разных отраслях: от высоких технологий до сельского хозяйства и потребительских товаров.

Ведущие исследовательские фирмы прогнозируют, что генеративный искусственный интеллект обладает огромным неиспользованным потенциалом для расширения человеческих возможностей.

Gartner ставит генеративный искусственный интеллект на пик завышенных ожиданий в цикле ажиотажа новых технологий 2023 года.

Deloitte оценивает рынок генеративного искусственного интеллекта в 200 миллиардов долларов по состоянию на 2032 год. Это составляет около 20% от общих расходов на искусственный интеллект по сравнению с примерно 5% сегодня.

Термин «генеративный ИИ», возможно, появился в последнее время, но его история насчитывает по меньшей мере 70 лет, когда люди действительно начали задаваться вопросом, способны ли машины мыслить и обрабатывать процессы, как люди.

От скромных начинаний в 1950-х годах с появлением текстовой аналитики до появления мощных языковых моделей, таких как GPT (Генераторный предварительно обученный преобразователь), каждый этап ознаменовал собой значительный скачок в нашем стремлении создать машины, которые могут понимать и генерировать человеческий язык. .

1950-е годы: текстовая аналитика — рассвет искусственного интеллекта

В 1950-х – начале 1960-х годов область искусственного интеллекта (ИИ) все еще находилась в зачаточном состоянии. Исследователи изучали возможности создания машин, которые могли бы имитировать человеческий интеллект. Одной из первых попыток в этом направлении была текстовая аналитика. Эта эпоха стала свидетелем развития элементарных компьютерных программ, предназначенных для обработки и анализа текстовых данных.

Ранние системы текстового анализа в основном были ориентированы на простые задачи, такие как поиск информации и извлечение ключевых слов. Идея заключалась в том, чтобы позволить компьютерам понимать текст и манипулировать им таким образом, чтобы это напоминало человеческое понимание. Хотя эти усилия были новаторскими для своего времени, они были ограничены в своих возможностях. Им не хватало той сложности, которую мы сегодня ассоциируем с ИИ.

1960-е годы: системы, основанные на правилах, и базы знаний

Во второй половине 1960-х и на протяжении 1970-х годов исследования ИИ сместились в сторону систем, основанных на правилах, и баз знаний. Исследователи стремились закодировать человеческие знания и опыт в компьютерные программы, используя четкие правила и логические рассуждения. Этот подход привел к разработке экспертных систем, которые были способны решать конкретные проблемы, следуя заранее определенным правилам.

Экспертные системы ознаменовали собой значительный шаг вперед в области искусственного интеллекта, поскольку они продемонстрировали, что компьютеры могут выполнять задачи, требующие человеческого опыта. Однако они были ограничены необходимостью тщательного написания правил вручную и ограниченной адаптируемостью к новым областям.

1980-е: появляется обработка естественного языка

В 1980-х и 1990-х годах появилась обработка естественного языка (НЛП), важнейшая область в области искусственного интеллекта, целью которой было дать возможность машинам понимать и генерировать человеческий язык. Исследователи начали разрабатывать более совершенные методы синтаксического анализа и анализа текста, открывая путь для таких приложений, как машинный перевод, распознавание речи и анализ настроений.

Системы НЛП по-прежнему в значительной степени основывались на грамматических и синтаксических правилах. Эти системы были способны решать более сложные языковые задачи, чем предыдущие системы анализа текста, но они были далеки от достижения понимания языка на человеческом уровне.

2000-е: машинное обучение и революция больших данных

На рубеже тысячелетий произошел значительный сдвиг в исследованиях ИИ благодаря развитию машинного обучения и доступности огромных объемов цифровых данных. Алгоритмы машинного обучения, в частности нейронные сети, доказали свою высокую эффективность при решении широкого спектра задач ИИ, в том числе связанных с текстом и языком.

Эта эпоха породила концепцию «больших данных» и развитие крупномасштабной аналитики данных. С появлением таких технологий, как глубокое обучение, и доступностью огромных наборов данных модели ИИ стали все более способны понимать и генерировать человеческий язык.

2020-е: GPT-3 и прорыв в области генеративного искусственного интеллекта

В 2020-х годах мир увидел GPT-3 (Генераторного предварительно обученного трансформатора 3), революционной модели искусственного интеллекта, которая стала важной вехой в области искусственного интеллекта и НЛП. GPT-3 был предварительно обучен на огромном массиве текстовых данных и мог генерировать очень связный и контекстуально релевантный текст.

Развитие GPT продолжается с появлением GPT 3.5, на котором работает ChatGPT и GPT 4 - последней версией GPT.

Ни одно обсуждение генеративного ИИ не будет полным без понимания моделей большого языка, которые в мире просто называются LLM. Большие языковые модели обучаются на больших неразмеченных наборах данных с огромным объемом параметров. GPT-3 обучается по более чем 175 миллиардам параметров!

Немаркированные наборы данных могут быть с открытым исходным кодом, например страницы Википедии, или частными, например, внутренние учебные документы, в зависимости от необходимости. Вся функциональность LLM сосредоточена вокруг вероятностного распределения слов или последовательностей слов, объединенных в предложение или фразу.

LLM подсказывает следующее возможное слово в предложении.

Подсказка следующего возможного слова основано на конкретной «достоверности», и эта достоверность не обязательно определяется грамматическими правилами. Скорее, это определяется тем, как люди создают языковые предложения. Обучение или до определенного уровня имитация того, как люди пишут язык, является результатом языковой тренировки на огромных наборах данных.

Продемонстрируем это на примере.

«Современный ИИ стал новейшим оружием в арсенале бизнеса»

Если бы ИИ сгенерировал приведенное выше предложение, он бы связал оценку вероятности для каждого слова и его альтернатив. Оценка рассчитывается на основе вероятности того, что люди создали предложение с этим конкретным набором слов в этой точной последовательности.

«Современный ИИ стал новейшим…»

Из списка оценок вероятности студенты-магистры могут понять, что по сравнению с тремя другими словами слово «оружие» часто использовалось людьми. В этом гипотетическом примере мы показываем только четыре возможных альтернативы. Хотя на самом деле список слов будет длиннее, и в нем будет больше переменных.

Необходимо понимать, что ИИ находится в стадии непрерывного обучения. Он углубится и оценит появление алфавитов. Как и после «w», чаще всего повторяется буква «e». Все это достигается с помощью передовых алгоритмов машинного обучения.

Некоторые из наиболее широко известных программ LLM:

• Open AI  GPT 3, 3.5 и 4
• Google LaMDA и PaLM
• Hugging Face BLOOM
• Meta* (запрещена в РФ) LLaMA
• NVidia’s NeMO LLM

Вне этого списка LLaMA от Meta*(запрещена в РФ)  — это LLM с открытым исходным кодом, который разработчики по всему миру используют для создания настраиваемых частных моделей.

LLM (языковая модель) и генеративный искусственный интеллект — это связанные концепции, но они имеют явные различия с точки зрения их направленности, возможностей и приложений.

Генеративные модели ИИ — это подмножество моделей искусственного интеллекта (ИИ), предназначенных для генерации новых данных, которые похожи на существующие данные или следуют шаблонам, обнаруженным в них. Генеративные модели ИИ отличаются от других моделей ИИ, которые фокусируются на классификации, прогнозировании или обучении с подкреплением.

Вот некоторые ключевые характеристики и типы генеративных моделей ИИ.

Генерация данных. Генеративные модели ИИ способны создавать новый контент, имитирующий шаблоны или стили, наблюдаемые в обучающих данных. Этот контент может быть в различных формах, включая текст, изображения, музыку и многое другое.

Обучение без учителя. Многие генеративные модели используют методы обучения без учителя, при которых модель изучает закономерности и структуры данных без явных меток или целей. Это позволяет им генерировать данные, не требуя конкретных примеров того, что должно быть сгенерировано.

Вариативность. Генеративные модели часто характеризуются способностью производить разнообразные результаты. Например, они могут создавать разные стили искусства, по-разному перефразировать один и тот же отрывок текста или создавать несколько версий изображения.

Давайте рассмотрим некоторые распространенные типы генеративных моделей ИИ.

Генеративно-состязательные сети (GAN)

GAN состоят из двух нейронных сетей, генератора и дискриминатора, находящихся в конкурентных отношениях. Генератор создает данные, а дискриминатор оценивает подлинность этих данных. Этот состязательный процесс приводит к тому, что генератор улучшает свою способность создавать реалистичные данные. GAN широко использовались для генерации изображений, передачи стилей и создания контента.

 Автоэнкодеры  вероятностей (VAE)

VAE — это генеративные модели, работающие на принципах вероятностного моделирования. Они стремятся изучить основное вероятностное распределение данных. VAE часто используются для генерации изображений, сжатия данных и реконструкции изображений.

Рекуррентные нейронные сети (RNN)

RNN — это тип архитектуры нейронной сети, специально разработанный для последовательных данных, таких как текст и данные временных рядов. Они используются для генерации текста, машинного перевода и распознавания речи. Однако традиционные RNN имеют ограничения в фиксации долгосрочных зависимостей.

Сети с длинной краткосрочной памятью (LSTM)

LSTM — это специализированный тип RNN, который может фиксировать долгосрочные зависимости в последовательных данных. Они доказали свою эффективность в задачах обработки естественного языка, включая языковое моделирование, генерацию текста и анализ настроений.

Генеративные предварительно обученные трансформаторы (GPT)

Модели GPT — это недавний прорыв в области генеративного искусственного интеллекта. Эти модели используют архитектуру преобразователя и крупномасштабную предварительную подготовку текстовых данных для создания связного и контекстуально релевантного текста. Они преуспевают в широком спектре задач по пониманию и генерации естественного языка, включая чат-боты, генерацию контента, перевод и многое другое.

Влияние генеративного искусственного интеллекта не знает границ, производя революцию в отраслях, функциях и личностях по всему спектру. От создания контента до улучшения персонализированного образования, здравоохранения, обслуживания клиентов и маркетинга — возможности применения генеративного искусственного интеллекта безграничны.

Мы разбили эти сферы на два разных кластера

Индустрия маркетинга, рекламы и развлечений

Создание контента. Генеративный искусственный интеллект обеспечивает создание контента в форме искусства, музыки, литературы и многого другого. Художники и музыканты используют ИИ для создания новых произведений и исследования инновационных творческих направлений.

Разработка видеоигр. Генеративные системы, управляемые искусственным интеллектом, создают игровую среду, персонажей и даже диалоги, сокращая время и ресурсы, необходимые для разработки игр.

Написание сценариев. Сценаристы и создатели контента используют генеративный искусственный интеллект для помощи в написании сценариев, создавая диалоги, сюжетные линии и взаимодействия персонажей.

Сектор образования

Персонализированное обучение. Генеративный искусственный интеллект адаптирует образовательный контент к индивидуальным потребностям учащихся, создавая индивидуальные задания, викторины и учебные материалы, способствуя персонализированному обучению.

База знаний: Генеративный ИИ может использоваться для создания исчерпывающей базы знаний, которую учащиеся могут использовать для получения мгновенной информации в разговорном стиле.

Виртуальные лаборатории: генеративный искусственный интеллект обеспечивает работу виртуальных лабораторий, моделируя эксперименты и сценарии для студентов, изучающих естественные, инженерные и другие практические дисциплины.

Здравоохранение

Генерация медицинских изображений: Генеративный искусственный интеллект используется для создания синтетических медицинских изображений для обучения моделей машинного обучения, повышения точности диагностики и моделирования редких заболеваний в образовательных целях.

Открытие лекарств. Фармацевтические компании используют генеративный искусственный интеллект для открытия новых соединений лекарств путем создания молекулярных структур, ускоряя процесс разработки лекарств.

Персонализированная медицина: генеративные модели на основе искусственного интеллекта анализируют данные пациентов для создания персонализированных планов лечения с учетом генетических факторов, истории болезни и текущего состояния здоровья.

Обрабатывающая промышленность

Проектирование продукта: Генеративное проектирование использует алгоритмы искусственного интеллекта для создания оптимизированных проектов продуктов с учетом таких факторов, как материалы, вес и структурная целостность, что оптимизирует процесс разработки продукта.

Контроль качества. Генеративные модели искусственного интеллекта генерируют синтетические данные для тестирования контроля качества, обеспечивая соответствие производственных процессов стандартам качества.

Оптимизация цепочки поставок. Прогнозы спроса и сценарии цепочки поставок, генерируемые искусственным интеллектом, помогают производителям принимать обоснованные решения о производстве и распространении.

Индустрия программного обеспечения и технологий

Генерация кода. Генеративный искусственный интеллект может помочь разработчикам, генерируя фрагменты кода и шаблоны для общих задач программирования, ускоряя процессы разработки.

Обнаружение ошибок. Инструменты на базе искусственного интеллекта могут генерировать синтетические тестовые примеры и сценарии, помогающие более эффективно выявлять и исправлять ошибки программного обеспечения.

ИТ-безопасность. Генеративные модели искусственного интеллекта могут моделировать сценарии кибератак, помогая ИТ-отделам выявлять уязвимости и усиливать меры кибербезопасности.

Обслуживание клиентов

Чат-боты и виртуальные помощники. Генерирующий искусственный интеллект обеспечивает работу интеллектуальных чат-ботов и виртуальных помощников, которые обрабатывают запросы клиентов, предоставляют информацию и устраняют проблемы круглосуточно и без выходных.

Анализ настроений: отчеты по анализу настроений, созданные с помощью искусственного интеллекта, помогают командам обслуживания клиентов понимать эмоции и отзывы клиентов, обеспечивая более чуткие и эффективные ответы.

Автоматизированная маршрутизация заявок: генеративные алгоритмы искусственного интеллекта помогают направлять запросы клиентов в нужный отдел или агенту, оптимизируя время ответа и решение проблем.

Маркетинг

Генерация контента: Генеративный искусственный интеллект помогает маркетологам создавать высококачественный и привлекательный контент, включая сообщения в блогах, обновления в социальных сетях и рекламные тексты.

Персонализация. Алгоритмы искусственного интеллекта используют данные клиентов для создания персонализированных маркетинговых кампаний, адаптации контента и рекомендаций для отдельных клиентов.

A/B-тестирование: генеративный ИИ может предлагать идеи A/B-тестирования, помогая маркетологам совершенствовать свои стратегии, предсказывая, какие варианты дадут наилучшие результаты.

Подбор персонала

Автоматизированный отбор резюме: генеративный ИИ ускоряет процесс проверки, классифицируя резюме на основе различных параметров, таких как квалификация, образование, навыки и т. д.

Персонализированные пути обучения: ИИ адаптирует планы развития сотрудников, генерируя индивидуальные рекомендации по обучению, автоматические оценки и т. д.

Виртуальные помощники по персоналу: чат-боты на базе генеративного искусственного интеллекта могут делиться информацией о политике с сотрудниками, беспрепятственно нанимать новых сотрудников, отвечать на организационные вопросы и т. д.

Сфера продаж

Генерация потенциальных клиентов и оценка: генеративный искусственный интеллект анализирует профили клиентов, чтобы выявить потенциальных клиентов и создать целевые списки для отделов продаж, группируя их по приоритетным сегментам.

Контент для продаж: искусственный интеллект помогает создавать рекламные материалы, такие как презентации, электронные письма и презентации продуктов, для улучшения процесса продаж.

Оптимизация цен. Генеративные модели искусственного интеллекта могут рекомендовать стратегии ценообразования и генерировать котировки на основе динамики рынка и данных о клиентах.

Расчетные операции и  закупки

Планирование технического обслуживания: генеративный искусственный интеллект помогает прогнозировать потребности в обслуживании оборудования, оптимизировать графики технического обслуживания и сокращать время простоев.

Выбор поставщика: генеративный искусственный интеллект анализирует данные о поставщиках и рыночные тенденции, чтобы предложить подходящих поставщиков, помогая отделам закупок принимать обоснованные решения.

Переговоры с поставщиками: генеративный искусственный интеллект предоставляет стратегии переговоров, помогая специалистам по закупкам обеспечить выгодные условия и цены.

«Генеративный ИИ подобен прославленному магнитофону. Он берет фрагменты того, что находится в сети, созданное человеком, объединяет их вместе и выдает так, как если бы эти вещи были созданы им самим.

Одна из ключевых проблем, которую волнует всех: «Вступит ли ChatGPT в свои обязанности?» ». Можно с уверенностью предположить, что эти опасения необоснованны, поскольку генеративный ИИ не разумен. Еще.

Разумные устройства по-прежнему остаются мечтой будущего. В условиях ажиотажа крайне важно различать шумиху и реальность этой революционной технологии. Давайте поймем ограничения генеративного ИИ с точки зрения реального мира.

Понимание контекста

Генеративный ИИ изо всех сил пытается уловить контекст, что время от времени приводит к бессмысленным или нерелевантным ответам при выполнении задач обработки естественного языка.

Настоящее творчество

Хотя генеративный ИИ может имитировать творческие стили, ему не хватает истинной креативности, воображения и эмоциональной глубины. Он опирается на шаблоны и данные, а не на подлинное вдохновение.

Галлюцинации

Генеративный ИИ имеет тенденцию страдать от состояния, известного как галлюцинации. Галлюцинационный  ИИ генерирует ложный контент, основанный на его собственном понимании сценария или контекста.

Предвзятость и справедливость

Генеративные модели ИИ могут непреднамеренно закреплять предвзятости, присутствующие в их обучающих данных, что приводит к искаженным результатам, отражающим социальные предрассудки.

Будущее генеративного искусственного интеллекта

История генеративного искусственного интеллекта далека от завершения, поскольку он постоянно учится и совершенствуется. Будущее генеративного искусственного интеллекта обещает многообещающее изменение того, как мы взаимодействуем с технологиями и решаем сложные проблемы. Крайне важно найти баланс между использованием его потенциала и решением проблем. Мы считаем, что генеративный ИИ в будущем повлияет на следующие три области.

Регулярное быстрое создание контента

Хотя генеративный ИИ имеет ограничения в достижении истинного творчества, он может создавать различные формы контента по широким темам с высокой скоростью и в масштабе. Одновременно. Это можно использовать в разных отраслях, функциях и персоналиях для достижения целей организации.

Естественные и интуитивные разговоры

Виртуальные помощники и чат-боты станут еще более способными обрабатывать сложные запросы, предоставлять персонализированные рекомендации и участвовать в эмоционально интеллектуальных беседах. Они будут играть значительную роль в сфере обслуживания клиентов, здравоохранения и образования.

Масштабная персонализация

Генеративный искусственный интеллект обеспечит гиперперсонализацию во всех отраслях, от маркетинга до здравоохранения. Системы искусственного интеллекта будут анализировать огромные объемы данных, чтобы предоставлять индивидуальный опыт и рекомендации. Персонализированные кампании, контент и рекомендации по продуктам станут нормой, повышающей удовлетворенность и вовлеченность пользователей.