Generatywna sztuczna inteligencja zyskuje na popularności, przyciągając uwagę zarówno mediów, jak i badaczy.
W przeciwieństwie do tradycyjnych modeli AI, które skupiają się na przewidywaniu na podstawie danych, GenAI ma za zadanie tworzyć nowe dane, które przypominają te, na których została wytrenowana. Dzięki temu, systemy generatywne są w stanie produkować obiekty, takie jak teksty, obrazy czy muzyka, wydające się być dziełem ludzkich twórców.
Generatywna sztuczna inteligencja
Phillip Isola, profesor z MIT, podkreśla, że choć różnice między generatywną AI a innymi typami AI mogą wydawać się niejasne, często wykorzystuje się te same algorytmy do różnych zastosowań. Technologia ta nie jest nowością – opiera się na badaniach i postępach obliczeniowych sięgających ponad 50 lat wstecz.
Wczesnym przykładem generatywnej AI jest model znany jako łańcuch Markowa, używany do prostych zadań predykcji słów. Jednak obecne modele, takie jak ChatGPT, są znacznie bardziej zaawansowane, dysponując miliardami parametrów i trenowane na ogromnych zbiorach danych, co pozwala im na generowanie bardziej przekonujących treści.
Postęp w dziedzinie GenAI napędzany jest nie tylko przez większe zbiory danych, ale także przez rozwój bardziej złożonych architektur głębokiego uczenia, takich jak generatywne sieci przeciwstawne (GANs), modele dyfuzji i architektura transformatorów. Te innowacje umożliwiają tworzenie realistycznie wyglądających obrazów, zaawansowane modele językowe i inne zastosowania.
Pozostała część artykułu pod materiałem wideo:
Zastosowania i zagrożenia
Generatywna sztuczna inteligencja znajduje zastosowanie w wielu dziedzinach, od tworzenia syntetycznych danych obrazowych po projektowanie nowych struktur białek i materiałów. Jednak, jak zauważa Devavrat Shah z MIT, nie jest ona odpowiednia dla wszystkich rodzajów danych i może być mniej skuteczna niż tradycyjne metody uczenia maszynowego w niektórych zadaniach.
Mimo swojego potencjału, GenAI rodzi również pewne obawy, takie jak możliwość wypierania pracowników, propagowanie uprzedzeń i fałszywych informacji, a także kwestie związane z prawami autorskimi. Niemniej jednak, może ona również wspierać twórców w produkcji kreatywnych treści.
W przyszłości generatywna sztuczna inteligencja może zmienić ekonomię wielu dziedzin i znaleźć nowe zastosowania, na przykład w produkcji czy rozwijaniu bardziej ogólnie inteligentnych agentów AI, co zbliża nas do lepszego zrozumienia i naśladowania ludzkiego procesu twórczego.
Wyzwania GenAI
Wyzwania związane z generatywną sztuczną inteligencją są różnorodne i dotyczą zarówno aspektów technicznych, jak i praktycznych zastosowań. Oto kilka kluczowych wyzwań.
- Czas i zasoby potrzebne do treningu. Modele dyfuzyjne, które są przykładem modeli generatywnych, mogą wymagać więcej czasu na trening niż modele autoenkoderów wariacyjnych (VAE). Ze względu na możliwość trenowania setek, a nawet nieskończonej liczby warstw, modele dyfuzyjne zazwyczaj oferują wyjścia najwyższej jakości. Jednakże, proces odwróconego próbkowania, który jest kluczowy dla działania tych modeli, sprawia, że są one wolne w działaniu.
- Jakość i różnorodność generowanych danych. Chociaż generatywne sieci przeciwstawne (GANs) mogą dostarczać próbki wysokiej jakości i generować wyniki szybko, różnorodność próbek jest ograniczona. To sprawia, że GANs są lepiej przystosowane do generowania danych specyficznych dla danej dziedziny, niż do zastosowań ogólnych.
- Złożoność architektury. Podstawą wielu modeli generatywnych AI jest sieć transformatorowa, która, podobnie jak rekurencyjne sieci neuronowe, jest zaprojektowana do przetwarzania sekwencyjnych danych wejściowych w sposób niesekwencyjny. Mechanizmy takie jak samo-uwaga i kodowania pozycyjne pozwalają na efektywne reprezentowanie czasu i skupienie się na relacjach między słowami na dużych odległościach. Zrozumienie i optymalizacja tych złożonych architektur wymaga głębokiej wiedzy i doświadczenia.
- Praktyczne zastosowania. Pomimo imponujących możliwości generatywnej AI, znalezienie praktycznych zastosowań, które w pełni wykorzystują jej potencjał, pozostaje wyzwaniem. Wymaga to nie tylko zaawansowanej wiedzy technicznej, ale również kreatywności w identyfikowaniu nowych możliwości wykorzystania generowanej treści.
- Ograniczenia dotyczące jakości i szybkości. Autoenkodery wariacyjne (VAEs) mogą generować wyniki, takie jak obrazy, szybciej niż modele dyfuzyjne, ale generowane przez nie obrazy nie są tak szczegółowe. To pokazuje kompromis między szybkością a jakością, z którym muszą się mierzyć projektanci i użytkownicy modeli generatywnych AI.
Te wyzwania podkreślają, że choć generatywna AI otwiera nowe możliwości w tworzeniu danych, jej skuteczne wykorzystanie wymaga rozwiązania szeregu trudności technicznych i praktycznych.
Czytaj dalej: