Generatywna AI

Jak działa generatywna AI

Spośród popularnych przykładów technologii generatywnej AI warto wymienić DALL-E – system generujący obrazy na podstawie danych tekstowych, ChatGPT – system generowania tekstu, chatbota Google Bard i opartą na AI wyszukiwarkę Bing firmy Microsoft. Kolejnym przykładem jest wykorzystanie generatywnej AI do tworzenia cyfrowego odpowiednika systemu, procesu biznesowego, a nawet osoby – na przykład dynamicznego odpowiednika Twojego obecnego i przyszłego stanu zdrowia.

Istnieją trzy główne rodzaje technologii generatywnych: cyfrowe bliźniaki, duże modele językowe i generowanie danych syntetycznych.

Generatywna AI wykorzystuje wiele innych technologii:

Algorytm to lista instrukcji „krok po kroku”, zaprojektowanych w celu wykonania określonego zadania lub rozwiązania problemu. Wiele programów komputerowych to sekwencje algorytmów napisanych w sposób zrozumiały dla komputera. Ponieważ algorytmy zaczynają uzupełniać lub zastępować ludzkie decyzje, musimy sprawdzać ich uczciwość i domagać się, aby były opracowywane w transparentny sposób.

Sztuczna inteligencja umożliwia maszynom uczenie się na podstawie doświadczeń, dostosowywanie się do nowych danych wejściowych i wykonywanie zadań typowych dla człowieka. AI często opiera się w dużej mierze na uczeniu głębokim i NLP. Dzięki takim technologiom komputery mogą być szkolone do wykonywania określonych zadań poprzez przetwarzanie dużych ilości danych i rozpoznawanie wzorców.

Uczenie głębokie to podkategoria uczenia maszynowego, która polega na trenowaniu komputera, by wykonywał zadania typowe dla człowieka, takie jak rozpoznawanie mowy i obrazów oraz prognozowanie. Metoda ta poprawia zdolność klasyfikowania, rozpoznawania, wykrywania i opisywania za pomocą danych. Modele uczenia głębokiego, takie jak GAN czy autoenkodery wariacyjne (VAE), są trenowane na ogromnych zbiorach i potrafią generować wysokiej jakości dane. Nowsze techniki, np. StyleGAN i modele transformatorowe, mogą tworzyć realistyczne filmy, obrazy, tekst i mowę.

Uczenie maszynowe jest metodą analizy danych, która automatyzuje tworzenie modeli analitycznych. To gałąź sztucznej inteligencji polegająca na trenowaniu maszyny, aby wiedziała, jak się uczyć. Uczenie maszynowe opiera się na założeniu, że systemy potrafią uczyć się z danych, rozpoznawać wzorce i podejmować decyzje przy minimalnej interwencji człowieka.

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) to gałąź sztucznej inteligencji, która pomaga komputerom rozumieć ludzki język, interpretować go oraz nim manipulować. NLP czerpie z wielu dyscyplin, w tym z informatyki i lingwistyki obliczeniowej, aby wypełnić lukę między komunikacją międzyludzką a interpretacją języka przez komputer.

Sieci neuronowe to systemy obliczeniowe z wzajemnie połączonymi węzłami, które działają podobnie jak neurony w ludzkim mózgu. Sieci neuronowe wykorzystują algorytmy do rozpoznawania ukrytych wzorców i korelacji w nieprzetworzonych danych, grupowania ich i klasyfikowania oraz do ciągłego uczenia się i doskonalenia na przestrzeni czasu.

Uczenie przez wzmacnianie polega na odkrywaniu przez algorytm metodą prób i błędów, które działania przynoszą największe korzyści. Proces ten, będący modelem uczenia maszynowego, opiera się na sygnale nagrody przesyłanym do mechanizmu sprzężenia zwrotnego – w ten sposób maszyna stopniowo uczy się, która zasada lub który cel są najlepsze (czyli oferujące maksymalną nagrodę). Jest on często wykorzystywany w robotyce, grach i nawigacji.