Представьте себе мир, в котором создание контента, написание блогов, подготовка к тестам или написание исследовательских работ становится простой и удобной задачей с помощью генеративных помощников, которые позволяют завершить их за несколько минут.
Генеративный ИИ — это передовое технологическое достижение в области искусственного интеллекта, которое использует машинное обучение и искусственный интеллект для создания новых форм мультимедиа, таких как текст, аудио, видео и анимация. С появлением передовых возможностей машинного обучения, таких как большие языковые модели, нейронный перевод, интерпретация информации и обучение с подкреплением, теперь стало возможным создавать новый творческий короткий и длинный контент и искусственные медиа.
ИСТОРИЯ ГЕНЕРАТИВНОГО ИИ
Идея генеративного ИИ восходит к началу 1950-х годов. Однако только после разработки алгоритмов машинного обучения в 1980-х годах эта область начала развиваться.
Одним из первых заметных примеров генеративного ИИ была программа ELIZA, разработанная профессором Массачусетского технологического института Джозефом Вейценбаумом в 1960-х годах. ELIZA была программой обработки естественного языка, которая могла имитировать человеческий разговор, используя набор правил и шаблонов.
Одним из первых успешных применений нейронных сетей для генеративных задач стала разработка Google программы DeepDream. DeepDream использовал нейронную сеть для создания сказочных изображений, анализируя шаблоны и особенности в наборе данных изображений.
С тех пор область генеративного ИИ продолжает быстро развиваться, и каждый день разрабатываются новые методы. Сегодня генеративный ИИ используется в самых разных приложениях, от языкового перевода до создания контента для социальных сетей.
ПОСЛЕДНИЕ ДОСТИЖЕНИЯ В ГЕНЕРАТИВНОМ ИИ
2022 год был интересным годом с невероятными событиями, как положительными, так и отрицательными в области искусственного интеллекта (ИИ). Многие международные лидеры постоянно выражали озабоченность по поводу надежд или ужасов, которые может вызвать ИИ, если мы не будем осторожны в применении этических методов ИИ. Больше внимания уделялось размышлениям о вариантах использования и социальных последствиях, которые ИИ может оказать на человеческую цивилизацию.
GPT-3 — это модель искусственного интеллекта для обработки языка, разработанная OpenAI. Это один из самых передовых ИИ для обработки языка, доступных в настоящее время, с возможностью генерировать человекоподобный текст и выполнять широкий спектр задач по обработке естественного языка. GPT-3 имеет большой и разнообразный набор возможностей, включая перевод, ответы на вопросы и обобщение текста. Он также использовался для создания творческих произведений, таких как стихи и короткие рассказы. GPT-3 привлек большое внимание средств массовой информации и технической индустрии благодаря своим впечатляющим возможностям обработки языка.
//GPT-3 code to sort an array of n elements
void selection_sort(int arr[], int n) {
int i, j, min_idx, temp;
for (i = 0; i < n-1; i++) {
min_idx = i;
for (j = i+1; j < n; j++)
if (arr[j] < arr[min_idx])
min_idx = j;
temp = arr[min_idx];
arr[min_idx] = arr[i];
arr[i] = temp;
}
}
int main() {
int arr[] = {64, 25, 12, 22, 11};
int n = sizeof(arr)/sizeof(arr[0]);
selection_sort(arr, n);
for (int i=0; i < n; i++)
printf("%d ", arr[i]);
return 0;
}
Еще одним примером популярного генеративного ИИ является DALL-E, программа искусственного интеллекта, способная генерировать изображения из текстовых описаний. DALL-E построен на основе нейронной сети-трансформера и использует новый подход к генерации изображений, который позволяет создавать широкий спектр изображений, от фотореалистичных до сильно стилизованных. DALL-E привлек большое внимание своими потенциальными приложениями в таких областях, как компьютерная графика и дизайн. Тем не менее, он получил много критики за создание изображений путем сшивания уже созданных художниками произведений искусства.
PRO 1 — ТВОРЧЕСКОЕ ПИСЬМО
С момента создания GPT-3 искусственный интеллект помогает писателям и создателям историй более продуктивно выполнять свои задачи. Эти инструменты для создания историй могут создавать естественный текст на разных языках, а их выходные данные могут задавать тон и стиль и не содержать грамматических ошибок. Просто подумайте о том, как будет развиваться журналистика с автоматизированными черновиками, редактированием и даже созданием видео из текста.
PRO 2 — ЗДРАВООХРАНЕНИЕ
В сфере здравоохранения генеративный ИИ может использоваться в различных приложениях, таких как:
- Открытие лекарств: генеративный ИИ можно использовать для разработки лекарств.
- Генерация изображений. Генеративный ИИ можно использовать для создания синтетических медицинских изображений, которые можно использовать для дополнения наборов данных для обучения моделей машинного обучения.
- Генерация текста. Генеративный ИИ можно использовать для создания отчетов или сводок медицинских карт, что может помочь снизить нагрузку на медицинских работников и повысить эффективность ведения документации.
- Прогнозирование заболеваний. Генеративный ИИ можно использовать для выявления закономерностей в медицинских данных, которые могут свидетельствовать об определенных заболеваниях, и для прогнозирования индивидуального риска развития определенного состояния.
НЕГАТИВЫ
Одним из минусов, связанных с внезапным бумом генеративного ИИ, является риск кражи личных данных. Мошенничество или подделка увеличиваются благодаря инновациям в генеративном искусственном интеллекте, поскольку они позволяют создавать очень реалистичные фотографии и изображения. Дипфейки используют форму искусственного интеллекта/машинного обучения (AI/ML) для создания правдоподобных, реалистичных видео, изображений, аудио и текстов событий, которых никогда не было. Это напрямую увеличивает риски генеративного ИИ при распространении кражи личных данных.
Самая серьезная критика генеративного ИИ — это будущая безработица в основных областях, которую он может вызвать. Вполне возможно, что использование генеративного ИИ может привести к некоторому уровню безработицы, поскольку он может автоматизировать определенные задачи, которые в настоящее время выполняются людьми. Например, люди скептически относятся к тому, что генеративный ИИ, такой как GPT-3, может заменить такие профессии, как поэты и писатели, поскольку они могут писать контент быстрее и продуктивнее, чем люди. Dall-E может заменить художников благодаря своей способности создавать оригинальные и уникальные произведения искусства из текстового ввода за очень короткое время по сравнению с людьми.
МОЙ ВЫБОР
Я думаю, что Генеративный ИИ — это захватывающее и многообещающее достижение в области искусственного интеллекта с реальными приложениями. Хотя генеративный ИИ создаст безработицу в определенных областях, также важно учитывать, что использование генеративного ИИ может привести к созданию новых рабочих мест и отраслей, а также даст возможность работникам повышать квалификацию и изучать новые технологии. На самом деле, использование ИИ в целом, скорее всего, приведет к изменению типов доступных рабочих мест, а не к полной замене рабочих мест. Еще одним важным моментом, который следует учитывать, является тот факт, что Генеративный ИИ может только сшивать данные, которые у них уже есть, поэтому ничто из создаваемого ими не может быть полностью уникальным. Вместо того, чтобы подавлять рост генеративного ИИ, важно, чтобы политики и лидеры отрасли активно учитывали потенциальное влияние, которое он окажет на занятость, и обеспечивали наличие у работников навыков и ресурсов, необходимых для адаптации к изменениям на рынке труда.
В заключение, Генеративный ИИ — это мощный инструмент, который может писать стихи быстрее, чем я могу выпить стакан воды, и создавать сложные изображения из текстовых подсказок быстрее, чем я могу их себе представить. Цитируя Ника Бострома, «искусственный интеллект — это последнее изобретение, которое когда-либо понадобится людям».
