Generatywna AI to zaawansowana dziedzina uczenia maszynowego, która umożliwia komputerom tworzenie nowych, nieistniejących wcześniej treści, takich jak tekst, obrazy, muzyka, a nawet całe wirtualne światy. Podkreśla się, że generatywna AI ma szerokie zastosowanie, nie tylko w tworzeniu nowych projektów produktów czy optymalizacji procesów biznesowych, ale również w rozrywce i sztuce.

    ChatGPT, rozwijany przez OpenAI, jest przykładem generatywnej AI, która może generować odpowiedzi na prawie każde zadane pytanie, co czyni go jednym z najbardziej zaawansowanych chatbotów AI dostępnych obecnie na rynku. Generative AI, jak ChatGPT czy DALL-E (narzędzie do generowania sztuki AI), ma potencjał do zmiany sposobu wykonywania różnych zawodów, choć pełny zakres tego wpływu oraz związane z nim ryzyka są jeszcze nieznane.

    Google Cloud oferuje narzędzia takie jak Vertex AI, które umożliwiają interakcję z modelami, dostosowywanie ich i wdrażanie w aplikacjach bez potrzeby głębokiej wiedzy z zakresu uczenia maszynowego. Dzięki temu firmy mogą wykorzystać generatywną AI do tworzenia nowych treści tekstowych i obrazowych, odkrywania trendów i uzyskiwania wglądów z danych oraz automatyzacji rozwiązań i procesów.

    Generatywna AI – czym się wyróżnia w ramach pojęcia sztucznej inteligencji

    Generatywna sztuczna inteligencja to rodzaj AI, który idzie o krok dalej niż tradycyjne systemy oparte na uczeniu maszynowym lub głębokim uczeniu.

    • Tworzenie nowych danych. W przeciwieństwie do większości systemów AI, które analizują i przetwarzają istniejące dane, generatywna AI może tworzyć nowe dane, które imitują oryginalne dane uczące. Może to obejmować tekst, obrazy, muzykę, a nawet wideo.
    • Zrozumienie i naśladowanie wzorców. Taka AI jest zdolna do zrozumienia złożonych wzorców i struktur w danych, na których została wytrenowana, a następnie naśladowania tych wzorców w celu generowania nowych, spójnych i wiarygodnych danych.
    • Zastosowania kreatywne i innowacyjne. Dzięki zdolności do tworzenia nowych treści, generatywna AI znajduje zastosowanie w wielu kreatywnych i innowacyjnych dziedzinach, takich jak sztuka, muzyka, projektowanie, tworzenie treści i nawet tworzenie gier.
    • Rozwiązania problemów i optymalizacja. Generatywna AI może być wykorzystywana do rozwiązywania złożonych problemów i optymalizacji procesów poprzez generowanie wielu możliwych rozwiązań i wybieranie najlepszego z nich.
    • Personalizacja i adaptacja. Może być dostosowywana do konkretnych potrzeb i preferencji użytkowników, generując unikalne treści lub rozwiązania dostosowane do indywidualnych wymagań.

    Generative AI wyróżnia się na tle innych rodzajów AI swoją zdolnością do tworzenia nowych, unikalnych danych zamiast tylko analizowania i przetwarzania istniejących informacji. Ta zdolność otwiera nowe możliwości w wielu dziedzinach, od sztuki po inżynierię i medycynę, umożliwiając tworzenie innowacyjnych rozwiązań i produktów.

    Pozostała część artykułu pod materiałem wideo:

    Generatywna sztuczna inteligencja w akcji

    Generatywna AI otwiera nowe możliwości w różnych dziedzinach, przekształcając sposób, w jaki tworzymy i pracujemy z danymi. Jednym z zastosowań AI jest tworzenie syntetycznych danych obrazowych, które mogą być używane do szkolenia innych inteligentnych systemów, na przykład modeli wizji komputerowej uczących się rozpoznawania obiektów. Ponadto, generative AI znajduje zastosowanie w projektowaniu nowych struktur białek lub kryształów, co otwiera nowe możliwości w biologii i chemii materiałowej. Modele te uczą się zależności charakterystycznych dla stabilnych i realizowalnych struktur.

    Generatywna AI może również służyć jako zaawansowany interfejs między ludźmi a maszynami, umożliwiając komunikację w bardziej naturalny sposób. Przykładem są chatboty AI wykorzystywane w centrach obsługi klienta, które mogą odpowiadać na pytania klientów w sposób przypominający interakcje ludzkie. To stanowi wsparcie dla twórców, oferując narzędzia generatywne, które pomagają w tworzeniu nowych treści, które mogłyby być trudne do wyprodukowania tradycyjnymi metodami.

    W przyszłości generative AI potencjał do zmiany „ekonomii” wielu dyscyplin, umożliwiając nowe sposoby produkcji i tworzenia wartości. Jednym z obiecujących kierunków rozwoju jest jej zastosowanie w produkcji, to na przykład generowanie planów produktów, które mogą być następnie produkowane. Ponadto, generatywna AI może przyczynić się do rozwoju bardziej ogólnie inteligentnych podmiotów AI, którzy będą zdolni do generowania nowych, innowacyjnych pomysłów lub planów.

    Mimo niesamowitych możliwości, generatywna AI niesie ze sobą również wyzwania, takie jak potencjalne dziedziczenie i rozpowszechnianie uprzedzeń istniejących w danych treningowych, możliwość plagiatu oraz generowanie treści, które mogą naruszać prawa autorskie. Ważne jest, aby podchodzić do tych technologii z odpowiednią ostrożnością i etyką, aby maksymalizować ich pozytywny wpływ na społeczeństwo.

    REKLAMA
    REKLAMA

    Czytaj dalej: