Представьте себе мир, в котором ваша машина возит вас как VIP-персону, выбранные вами ночные фильмы всегда достойны Оскара, а ваш плейлист поет вам душу. Звучит как волшебство, правда? Ну, мы уже вроде как воплотили это в жизнь; это искусственный интеллект! Но держитесь за шляпы, потому что ИИ больше не просто играет диджея или водителя; это также надевание шляпы художника, композитора и даже ученого. Давайте поговорим о генеративном искусственном интеллекте, творческом гении в семействе искусственного интеллекта, который создает все: от цифровых шедевров до жизненно важных лекарств.

Что такое генеративный ИИ?

Специализированный тип ИИ, известный как «генеративный ИИ», занимается созданием новых данных, аналогичных данным, на которых он обучался. Представьте себе виртуального художника, который, изучив сотни различных произведений искусства, может создать совершенно новую картину. Генеративный ИИ ведет себя скорее как творческий гений, способный создавать новые вещи с самого начала, в отличие от других моделей ИИ, которые превосходно сортируют или классифицируют данные.

Понимание данных.Генераторный ИИ учится на существующих данных, чтобы понять их ключевые качества, подобно тому, как вы учите малыша рисовать кошку, приводя ему несколько примеров.

Обучение без учителя.Большинство моделей генеративного ИИ не контролируются, а это означает, что им не нужны помеченные данные обучения. Подобно тому, как они учатся готовить, экспериментируя с ингредиентами, а не строго следуя рецепту, они приходят к своим собственным выводам.

Магия скрытого пространства.Концепция, известная как «скрытое пространство», сжатое представление знаний, часто используется в генеративном искусственном интеллекте. Представьте себе, что вы упаковываете всю информацию о кошках в небольшую коробку; Затем вы можете использовать эти концентрированные знания для создания новых изображений кошек. Эта идея важна для таких алгоритмов, как вариационные автоэнкодеры (VAE), которые концентрируются на сжатии и реконструкции данных.

Популярные алгоритмы, лежащие в основе генеративного ИИ

Хотя цепь Маркова Монте-Карло (MCMC) и ограниченные машины Больцмана (RBM) менее важны в большинстве последних приложений, они, тем не менее, играют роль. GAN и VAE — звезды шоу.

GAN (генеративно-состязательные сети):GAN работают аналогично арт-детективам и фальсификаторам, которые со временем развивают свои способности. В то время как дискриминатор отделяет реальные данные от фиктивных, генератор создает фиктивные данные. В конце концов генератор становится настолько опытным в этом методе двойного обучения, что дискриминатор не может отличить истинное от ложного.

VAE (вариационные автоэнкодеры):VAE функционируют во многом как очень эффективная почтовая служба. Чтобы воспроизвести исходные данные, они берут данные, сжимают их в «скрытое пространство», а затем распаковывают.

Применение генеративного искусственного интеллекта в реальном мире

Создание искусства.Все больше и больше музыкантов и художников используют генеративный искусственный интеллект для создания оригинальных произведений музыки и искусства. Вселенная творчества расширяется благодаря этой технике сотрудничества человека и машины.

Исследование лекарств.Генераторный искусственный интеллект используется фармацевтической промышленностью для ускорения поиска новых лекарств. Эти модели ИИ не только ускоряют исследования, но и, возможно, спасают жизни за счет создания химических структур.

Улучшение данных.Генераторный ИИ может генерировать дополнительные данные в областях, где данных не хватает, чтобы на них можно было обучать другие модели ИИ.

Ролевые игры для обучения.В целях обучения генеративный искусственный интеллект может создавать реалистичные сценарии (матричный мир), например моделировать различные условия вождения беспилотных автомобилей. Это развивающаяся область исследований, имеющая обширные последствия для многих предприятий.

Генеративные инструменты и платформы искусственного интеллекта

Инструменты и платформы генеративного ИИ призваны помочь исследователям, разработчикам и художникам создавать новые экземпляры данных на основе существующих данных. Вот некоторые популярные инструменты и библиотеки, используемые для генеративного ИИ:

Библиотеки и фреймворки

TensorFlow-GAN (TF-GAN) — это расширение TensorFlow, TF-GAN предоставляет необходимые функции для создания и обучения генеративно-состязательных сетей.

ГибкостьPyTorch делает его популярным выбором для реализации GAN, VAE и других генеративных алгоритмов.

Keras-GANпредлагает реализации GAN и известен своей простотой использования, что делает его подходящим для новичков.

FastAI, созданный на базе PyTorch, упрощает процесс создания генеративных моделей с помощью абстракций высокого уровня.

Magenta, разработанный Google, ориентирован на создание музыки, изображений и другого творческого контента с использованием машинного обучения.

Специализированные инструменты

Runwayпредлагает ряд предварительно обученных генеративных моделей, которые можно использовать в различных творческих приложениях, включая искусство и дизайн.

Artbreederпозволяет пользователям создавать изображения путем объединения различных изображений с помощью GAN.

DeepArt использует нейронные сети, чтобы превратить ваши фотографии в произведения искусства в разных стилях.

Womboсоздает песни на основе текстов с помощью искусственного интеллекта.

GPT-3 (GPT-4) компании OpenAI продемонстрировал возможности создания креативного текста, кода и даже простых изображений.

Открытие лекарств и биоинформатика

Atomwise использует искусственный интеллект для открытия лекарств, включая генеративные модели для предложения новых молекулярных структур.

Insilico Medicine специализируется на открытии лекарств и исследованиях старения с использованием генеративных моделей.

Моделирование и увеличение данных

NVIDIA Clara используется в здравоохранении для создания синтетических медицинских изображений для обучения моделей.

DataRobotпредлагает автоматизированные платформы машинного обучения, включающие методы увеличения данных с использованием генеративных моделей.

Вот краткое введение в генеративный ИИ. Имейте в виду, что генеративный ИИ может стать творческой силой за кулисами, когда в следующий раз вы увидите произведение искусства или узнаете о новом медицинском открытии.