itkvariat

    Что такое генеративный ИИ и почему он так популярен? Вот все, что вам нужно знать



    Генеративный ИИ сейчас является горячей темой, но что это на самом деле? У нас есть ответы...

    Что такое генеративный ИИ?

    Генеративный ИИ относится к моделям или алгоритмам, которые создают совершенно новые выходные данные, такие как текст, фотографии, видео, код, данные или 3D-рендеринг, из огромных объемов данных, на которых они обучаются. Модели «генерируют» новый контент, обращаясь к данным, на которых они обучались, и делая новые прогнозы.

    В тему: IBM предупредил, что 40% работников компаний в течение следующих трех лет должны будут освоить новые навыки из-за внедрения искусственного интеллекта

    Целью генеративного ИИ является создание контента, в отличие от других форм ИИ, который может использоваться для разных целей, например, для анализа данных или помощи в управлении беспилотным автомобилем.

    Почему генеративный искусственный интеллект сейчас является горячей темой?

    Термин «генеративный ИИ» вызывает ажиотаж из-за растущей популярности программ генеративного ИИ, таких как диалоговый чат-бот OpenAI ChatGPT и генератор изображений AI DALL-E.

    Эти и подобные инструменты используют генеративный искусственный интеллект для создания нового контента, включая компьютерный код, эссе, электронные письма, подписи в социальных сетях, изображения, стихи, формулы Excel и многое другое за считанные секунды, что потенциально может изменить все сценарии повседневной жизни людей.

    ChatGPT стал чрезвычайно популярным, собрав более миллиона пользователей в первую неделю после запуска. Многие другие компании также бросились конкурировать в сфере генеративного искусственного интеллекта, в том числе Google, Microsoft Bing и Anthropic.

    Ажиотаж вокруг генеративного искусственного интеллекта, несомненно, будет продолжать расти по мере того, как к нему присоединятся все больше компаний и предложат новые варианты использования, поскольку технология становится все более интегрированной в повседневные процессы.

    Какое отношение машинное обучение имеет к генеративному ИИ?

    Машинное обучение относится к подразделу ИИ, который учит систему делать прогнозы на основе данных, на которых она обучена. Примером такого рода прогнозирования является ситуация, когда DALL-E может создать изображение на основе введенного вами приглашения, распознав, что на самом деле означает это приглашение.

    Таким образом, генеративный ИИ — это среда машинного обучения, но не все среды машинного обучения являются генеративным ИИ.

    Какие системы используют генеративный ИИ?

    Генеративный ИИ используется в любом алгоритме или модели ИИ, который использует ИИ для вывода совершенно нового атрибута. Наиболее яркими примерами, которые изначально вызвали массовый интерес к генеративному ИИ, являются ChatGPT и DALL-E.

    Однако, увидев ажиотаж вокруг генеративного ИИ, многие компании разработали свои собственные модели генеративного ИИ. Этот постоянно растущий список инструментов включает (но не ограничивается) Google Bard, Bing Chat, Claude, PaLM 2, LLaMA и др.

    Что такое генеративное искусство AI?

    Генеративное искусство ИИ создается моделями искусственного интеллекта, обученными на существующем искусстве. Модель обучена на миллиардах изображений, найденных в Интернете. Модель использует эти данные для изучения стилей изображений, а затем использует эту информацию для создания новых изображений по текстовому запросу.

    Популярным примером генератора искусств ИИ является DALL-E. Однако на рынке есть множество других генераторов искусственного интеллекта, которые не менее хороши и даже в чем-то более эффективны, и которые можно использовать для различных задач. Генератор изображений Bing — это технология Microsoft, которая использует более продвинутую версию DALL-E 2 и в настоящее время рассматривается ZDNET как лучший генератор искусственный интеллект.

    На чем обучаются текстовые генеративные модели искусственного интеллекта?

    Текстовые модели, такие как ChatGPT, обучаются с использованием огромных объемов текста в процессе, известном как обучение с самоконтролем. Здесь модель учится на подаваемой ей информации, чтобы делать прогнозы и давать ответы.

    Одна из проблем, связанных с генеративными моделями ИИ, особенно теми, которые генерируют текст, заключается в том, что они обучаются на данных со всего Интернета. Эти данные включают в себя материалы и информацию, защищенные авторским правом, которые могли быть переданы без согласия владельца.

    Каковы последствия использования генеративного искусства ИИ?

    Художественные модели генеративного искусственного интеллекта обучаются на миллиардах изображений из Интернета. Эти изображения часто представляют собой произведения искусства, созданные конкретным художником, которые затем переосмысляются и перепрофилируются искусственным интеллектом для создания вашего изображения.

    Хотя это и не то же самое изображение, в новом изображении есть элементы оригинальной работы художника, авторство которой  не упомянуто. Таким образом, конкретный стиль, уникальный для художника, может в конечном итоге быть воспроизведен ИИ и использован для создания нового изображения без ведома или одобрения оригинального художника. Споры о том, является ли искусство, созданное ИИ, действительно «новым» или даже «искусством», вероятно, будут продолжаться еще долгие годы.

    Каковы некоторые недостатки генеративного ИИ?

    Генеративные модели искусственного интеллекта берут огромное количество контента из Интернета, а затем используют информацию, на которой они обучены, для прогнозирования и создания выходных данных для введенной вами подсказки. Эти прогнозы основаны на данных, которые поступают в модели, но нет никаких гарантий, что прогноз будет правильным, даже если ответы кажутся правдоподобными.

    Ответы также могут включать в себя предвзятость, свойственную контенту, полученному моделью из Интернета, но часто невозможно узнать, так ли это. Оба этих недостатка вызвали серьезные опасения относительно роли генеративного ИИ в распространении дезинформации.

    Генеративные модели ИИ не обязательно знают, являются ли результаты, которые они выдают, точными и истинными, и по большей части у нас почти нет возможности узнать, откуда взялась эта информация и как она была обработана алгоритмами для создания контента.

    Существует множество примеров чат-ботов, предоставляющих неверную информацию или просто придумывающих ее, чтобы заполнить пробелы. Хотя результаты генеративного искусственного интеллекта могут быть интригующими и занимательными, было бы неразумно, особенно в краткосрочной перспективе, полагаться на информацию или контент, который они создают.

    Некоторые модели генеративного искусственного интеллекта, такие как Bing Chat или GPT-4, пытаются восполнить этот пробел в источниках, предоставляя сноски с источниками, которые позволяют пользователям не только знать, откуда поступает их ответ, но также тщательно проверять его точность.


    Иван Ковалев

    VIA



    Подписывайтесь и читайте новости от ITквариат раньше остальных в нашем Telegram-канале !





    Заметили ошибку? Выделите ее мышкой и нажмите Ctrl+Enter!  




    И еще на эту тему...
  • Что такое программное обеспечение с открытым исходным кодом?
  • Обзор: Samsung Galaxy Watch 5 против Watch 5 Pro: разумная экономия?
  • iPhone 15 против iPhone 14 — сравнение характеристик, цены и функций
  • Руководство по выбору нового процессора: пять вопросов, которые нужно задать себе перед покупкой
  • Обзор Galaxy Z Flip 5: почти идеальное "железо" с очень "сырым" ПО
  • Быстрее, чем RTX 3060: обзор Nvidia GeForce RTX 4060
  • Руководство по выбору новой видеокарты: пять вопросов, которые нужно задать себе перед покупкой
  • Лучшие бюджетные телефоны 2023 года под Android
  • Обзор Sony PlayStation VR2
  • Как стать и что нужно учитывать будущим веб-разработчикам?
  • Прыжок в никуда: как осушить "Море китов"?
  • Как работает аккумулятор iPhone и как за ним ухаживать
  • Как правильно реагировать на отрицательные отзывы в глобальной Сети, или Как заботиться о своей репутации
  • 10 000 часов с Клодом Шенноном: как гений думал, работал и жил
  • Обзор Asus Zenbook Pro 14 Duo: двухэкранный ноутбук с быстрым OLED-дисплеем на 120 Гц
  • 5 шагов к созданию контент-конвейера
  • "Обманываться рад"... или Как банки "зарабатывают" на отмененных покупках в иностранных интернет-магазинах
  • NFT-токены: что это и зачем? Разбираемся в актуальных вопросах
  • Шеринг: весь мир в аренду
  • Беларусь - IT-страна. Есть ли у отечественных разработчиков перспективы работать на внутренний рынок или наше будущее в "аутсорсинге"?




Что такое генеративный ИИ и почему он так популярен? Вот все, что вам нужно знать



Генеративный ИИ сейчас является горячей темой, но что это на самом деле? У нас есть ответы...

Что такое генеративный ИИ?

Генеративный ИИ относится к моделям или алгоритмам, которые создают совершенно новые выходные данные, такие как текст, фотографии, видео, код, данные или 3D-рендеринг, из огромных объемов данных, на которых они обучаются. Модели «генерируют» новый контент, обращаясь к данным, на которых они обучались, и делая новые прогнозы.

В тему: IBM предупредил, что 40% работников компаний в течение следующих трех лет должны будут освоить новые навыки из-за внедрения искусственного интеллекта

Целью генеративного ИИ является создание контента, в отличие от других форм ИИ, который может использоваться для разных целей, например, для анализа данных или помощи в управлении беспилотным автомобилем.

Почему генеративный искусственный интеллект сейчас является горячей темой?

Термин «генеративный ИИ» вызывает ажиотаж из-за растущей популярности программ генеративного ИИ, таких как диалоговый чат-бот OpenAI ChatGPT и генератор изображений AI DALL-E.

Эти и подобные инструменты используют генеративный искусственный интеллект для создания нового контента, включая компьютерный код, эссе, электронные письма, подписи в социальных сетях, изображения, стихи, формулы Excel и многое другое за считанные секунды, что потенциально может изменить все сценарии повседневной жизни людей.

ChatGPT стал чрезвычайно популярным, собрав более миллиона пользователей в первую неделю после запуска. Многие другие компании также бросились конкурировать в сфере генеративного искусственного интеллекта, в том числе Google, Microsoft Bing и Anthropic.

Ажиотаж вокруг генеративного искусственного интеллекта, несомненно, будет продолжать расти по мере того, как к нему присоединятся все больше компаний и предложат новые варианты использования, поскольку технология становится все более интегрированной в повседневные процессы.

Какое отношение машинное обучение имеет к генеративному ИИ?

Машинное обучение относится к подразделу ИИ, который учит систему делать прогнозы на основе данных, на которых она обучена. Примером такого рода прогнозирования является ситуация, когда DALL-E может создать изображение на основе введенного вами приглашения, распознав, что на самом деле означает это приглашение.

Таким образом, генеративный ИИ — это среда машинного обучения, но не все среды машинного обучения являются генеративным ИИ.

Какие системы используют генеративный ИИ?

Генеративный ИИ используется в любом алгоритме или модели ИИ, который использует ИИ для вывода совершенно нового атрибута. Наиболее яркими примерами, которые изначально вызвали массовый интерес к генеративному ИИ, являются ChatGPT и DALL-E.

Однако, увидев ажиотаж вокруг генеративного ИИ, многие компании разработали свои собственные модели генеративного ИИ. Этот постоянно растущий список инструментов включает (но не ограничивается) Google Bard, Bing Chat, Claude, PaLM 2, LLaMA и др.

Что такое генеративное искусство AI?

Генеративное искусство ИИ создается моделями искусственного интеллекта, обученными на существующем искусстве. Модель обучена на миллиардах изображений, найденных в Интернете. Модель использует эти данные для изучения стилей изображений, а затем использует эту информацию для создания новых изображений по текстовому запросу.

Популярным примером генератора искусств ИИ является DALL-E. Однако на рынке есть множество других генераторов искусственного интеллекта, которые не менее хороши и даже в чем-то более эффективны, и которые можно использовать для различных задач. Генератор изображений Bing — это технология Microsoft, которая использует более продвинутую версию DALL-E 2 и в настоящее время рассматривается ZDNET как лучший генератор искусственный интеллект.

На чем обучаются текстовые генеративные модели искусственного интеллекта?

Текстовые модели, такие как ChatGPT, обучаются с использованием огромных объемов текста в процессе, известном как обучение с самоконтролем. Здесь модель учится на подаваемой ей информации, чтобы делать прогнозы и давать ответы.

Одна из проблем, связанных с генеративными моделями ИИ, особенно теми, которые генерируют текст, заключается в том, что они обучаются на данных со всего Интернета. Эти данные включают в себя материалы и информацию, защищенные авторским правом, которые могли быть переданы без согласия владельца.

Каковы последствия использования генеративного искусства ИИ?

Художественные модели генеративного искусственного интеллекта обучаются на миллиардах изображений из Интернета. Эти изображения часто представляют собой произведения искусства, созданные конкретным художником, которые затем переосмысляются и перепрофилируются искусственным интеллектом для создания вашего изображения.

Хотя это и не то же самое изображение, в новом изображении есть элементы оригинальной работы художника, авторство которой  не упомянуто. Таким образом, конкретный стиль, уникальный для художника, может в конечном итоге быть воспроизведен ИИ и использован для создания нового изображения без ведома или одобрения оригинального художника. Споры о том, является ли искусство, созданное ИИ, действительно «новым» или даже «искусством», вероятно, будут продолжаться еще долгие годы.

Каковы некоторые недостатки генеративного ИИ?

Генеративные модели искусственного интеллекта берут огромное количество контента из Интернета, а затем используют информацию, на которой они обучены, для прогнозирования и создания выходных данных для введенной вами подсказки. Эти прогнозы основаны на данных, которые поступают в модели, но нет никаких гарантий, что прогноз будет правильным, даже если ответы кажутся правдоподобными.

Ответы также могут включать в себя предвзятость, свойственную контенту, полученному моделью из Интернета, но часто невозможно узнать, так ли это. Оба этих недостатка вызвали серьезные опасения относительно роли генеративного ИИ в распространении дезинформации.

Генеративные модели ИИ не обязательно знают, являются ли результаты, которые они выдают, точными и истинными, и по большей части у нас почти нет возможности узнать, откуда взялась эта информация и как она была обработана алгоритмами для создания контента.

Существует множество примеров чат-ботов, предоставляющих неверную информацию или просто придумывающих ее, чтобы заполнить пробелы. Хотя результаты генеративного искусственного интеллекта могут быть интригующими и занимательными, было бы неразумно, особенно в краткосрочной перспективе, полагаться на информацию или контент, который они создают.

Некоторые модели генеративного искусственного интеллекта, такие как Bing Chat или GPT-4, пытаются восполнить этот пробел в источниках, предоставляя сноски с источниками, которые позволяют пользователям не только знать, откуда поступает их ответ, но также тщательно проверять его точность.


Иван Ковалев

VIA



Подписывайтесь и читайте новости от ITквариат раньше остальных в нашем Telegram-канале !





Заметили ошибку? Выделите ее мышкой и нажмите Ctrl+Enter!  




И еще на эту тему...
  • Что такое программное обеспечение с открытым исходным кодом?
  • Обзор: Samsung Galaxy Watch 5 против Watch 5 Pro: разумная экономия?
  • iPhone 15 против iPhone 14 — сравнение характеристик, цены и функций
  • Руководство по выбору нового процессора: пять вопросов, которые нужно задать себе перед покупкой
  • Обзор Galaxy Z Flip 5: почти идеальное "железо" с очень "сырым" ПО
  • Быстрее, чем RTX 3060: обзор Nvidia GeForce RTX 4060
  • Руководство по выбору новой видеокарты: пять вопросов, которые нужно задать себе перед покупкой
  • Лучшие бюджетные телефоны 2023 года под Android
  • Обзор Sony PlayStation VR2
  • Как стать и что нужно учитывать будущим веб-разработчикам?
  • Прыжок в никуда: как осушить "Море китов"?
  • Как работает аккумулятор iPhone и как за ним ухаживать
  • Как правильно реагировать на отрицательные отзывы в глобальной Сети, или Как заботиться о своей репутации
  • 10 000 часов с Клодом Шенноном: как гений думал, работал и жил
  • Обзор Asus Zenbook Pro 14 Duo: двухэкранный ноутбук с быстрым OLED-дисплеем на 120 Гц
  • 5 шагов к созданию контент-конвейера
  • "Обманываться рад"... или Как банки "зарабатывают" на отмененных покупках в иностранных интернет-магазинах
  • NFT-токены: что это и зачем? Разбираемся в актуальных вопросах
  • Шеринг: весь мир в аренду
  • Беларусь - IT-страна. Есть ли у отечественных разработчиков перспективы работать на внутренний рынок или наше будущее в "аутсорсинге"?



  • ITквариат Powered by © 1996-2024