С тех пор, как ChatGPT появился на рынке, исследователи и специалисты по данным сосредоточены вокруг него. В мире искусственного интеллекта появился новый рубеж, который привлекает всеобщее внимание к генеративному ИИ. До этого момента основная роль ИИ заключается в том, чтобы распознавать закономерности в данных и делать прогнозы на их основе. Генеративный ИИ делает еще один шаг вперед, фактически создавая новый контент или данные с нуля. Он включает в себя не только текст, но и аудио, изображения и видео.

Возможности генеративного ИИ безграничны. Я написал блог Увеличение данных, в котором мы видим, как ИИ выполняет определенные задачи, которые обучаются на данных, сгенерированных им самим. В этом блоге мы исследуем мир генеративного ИИ и то, как он формирует будущее технологий, рассказывая о недавнем приложении.

Понимание внутренней работы генеративного ИИ

Генеративный ИИ, в отличие от других типов ИИ, генерирует новые данные или контент, распознавая структуру входных данных. Он может генерировать новые изображения, видео, текст, аудио и многое другое. Существует множество моделей генеративного ИИ, с помощью которых мы можем генерировать новые данные. Мы изучим его параллельное применение. Перед этим давайте разберемся с внутренней работой некоторых моделей генеративного ИИ. Из-за ограниченного объема мы рассмотрим некоторые из них.

Генеративно-состязательные сети (GAN):
Эта сеть состоит из двух нейронных сетей, а именно сети генератора и сети дискриминатора. Он работает таким образом, что первая сеть генератора создает контент или данные, которые будут различимы сетью дискриминатора. Сеть дискриминатора находит разницу между новыми данными и исходными данными. Со временем генератор учится создавать достаточно реалистичные данные, которые могут обмануть сеть дискриминатора.

Автокодировщик вариаций (GAN) :
VAE — это нейронная сеть, состоящая из сети кодировщика и декодера. В котором сеть кодера берет входные данные и отображает их в пространство более низкого измерения, известное как «скрытое пространство». Здесь скрытое пространство — это сжатое представление входных данных, которое фиксирует базовую структуру и шаблоны данных. Выходом сети кодера являются два вектора, среднее и вероятностное представление входных данных в скрытом пространстве. Декодер берет точку в скрытом пространстве и генерирует новые данные, которые аналогичны исходным входным данным.

Модели авторегрессии :
Типичная реализация моделей авторегрессии в нейронной сети создает распределение вероятностей текущей точки данных с учетом предыдущих точек данных на каждом уровне. Сеть изменяет свои параметры по мере того, как ряд точек данных вводится в модель во время обучения, чтобы спрогнозировать распределение вероятностей предстоящей точки данных. Этот процесс повторяется до тех пор, пока модель не сгенерирует строку свежих точек данных.

Машины Больцмана:
Машины Больцмана – это тип генеративной модели ИИ, в которой используется подход на основе энергии для изучения основного распределения набора данных. Они состоят из набора узлов, которые связаны друг с другом, и каждый узел представляет собой бинарное состояние. Во время обучения модель изучает веса связей между узлами, которые минимизируют энергию системы. После обучения машина Больцмана может генерировать новые точки данных путем выборки из изученного распределения.

Подводя итог, можно сказать, что генеративный ИИ использует разные способы для генерации любых типов данных, но в основном он направлен на изучение структуры исходных данных и создание новых наборов.

Отличные проекты в реальном времени

Разработка видеоигр . Эти модели использовались для создания игровых активов, таких как окружение, персонажи и анимация, в режиме реального времени. Например, GameGAN от NVIDIA может создавать реалистичную среду для видеоигр, просто наблюдая за кадрами игрового процесса.

Генерация музыки. Эти модели можно использовать для создания новой и оригинальной музыки в режиме реального времени. Одним из примеров является Amper Music, который использует алгоритмы машинного обучения для создания уникальных музыкальных треков на основе ввода пользователя.

Чат-боты и обработка естественного языка. Эти модели можно использовать для обеспечения работы чат-ботов и других диалоговых агентов, которые могут генерировать ответы, подобные человеческим, в режиме реального времени. Модель OpenAI GPT-3 является ярким примером этого, поскольку она может генерировать последовательные и контекстуально соответствующие ответы на широкий спектр текстовых входов.

Синтез изображений и видео. Эти модели можно использовать для создания реалистичных и высококачественных изображений и видео в режиме реального времени. Одним из примеров является StyleGAN, который может генерировать реалистичные изображения человеческих лиц и других объектов с высокой точностью.

В заключение, возможности и потенциал генеративного ИИ безграничны, и это удивляет людей и позволяет им больше думать об ИИ без каких-либо барьеров.

Читайте больше блогов об AI ML на AWS здесь

Спасибо за внимание.
С уважением,
EagerMinds