Generativna umetna inteligenca: Popoln vodič

Generativna umetna inteligenca (generative AI) nam omogoča, da besedne pozive s pomočjo umetne inteligence spremenimo v umetnine, eseje, glasbo … Ta tehnologija je domiseln umetnik, plodovit pisatelj in iznajdljiv znanstvenik v enem. Toda kaj točno je generativna umetna inteligenca, kako deluje in kaj pomeni za naša delovna mesta? Poglejmo pod njen pokrov.

Izraz generativna umetna inteligenca je postal mainstream zaradi vse večje priljubljenosti programov generativne umetne inteligence, kot sta ChatGPT in DALL-E. Ta klepetalni robota v nekaj sekundah ustvarita novo vsebino, vključno z računalniško kodo, eseji, elektronskimi sporočili, napisi v družabnih omrežjih, slikami, pesmimi, Excelovimi formulami in drugim, kar pritegne pozornost ljudi.

Kaj je generativna umetna inteligenca?

Generativna umetna inteligenca je vrsta umetne inteligence, ki se osredotoča na ustvarjanje ali generiranje nove vsebine oz. podatkov. V zadnjih letih je s pojavom klepetalnega robota Chat GPT in podobnih AI sistemov pritegnila veliko pozornosti. Današnja orodja generativne umetne inteligence so algoritmi, zasnovani za ustvarjanje novih vsebin – od umetnin, pogovorov, esejev, računalniške kode do video iger.

Generative AI is a type of artificial intelligence that focuses on creating or generating new content or data. In this guide, we will go through everything that you need to know about generative AI with Cohere’s large language models (LLMs), starting with model prompting.

— cohere (@cohere) January 3, 2023

Zagovorniki generativne umetne inteligence pravijo, da je zaradi nje ustvarjalni proces dostopen vsakomur, ki lahko uporablja orodja umetne inteligence. In čeprav se dviguje veliko prahu o možnosti, da bo generativna umetna inteligenca odvzela delovna mesta umetnikom, večina sedanjih sistemov generativne umetne inteligence dejansko temelji na partnerstvu med človekom in strojem.

Kako deluje generativna AI?

Generativna umetna inteligenca deluje z uporabo vrste strojnega učenja, ki se imenuje globoko učenje (deep learning). Modeli globokega učenja se usposabljajo na velikih naborih obstoječih podatkov. Na primer, generativni model umetne inteligence za generiranje besedil se lahko usposobi na podatkovni zbirki knjig, člankov in drugih pisnih besedil. Model bi se naučil jezikovnih vzorcev v teh podatkih, kot so pogostost različnih besed in besednih zvez, slovnična struktura stavkov in razmerja med različnimi pojmi.

Ko je generativni model umetne inteligence usposobljen, ga je mogoče uporabiti za ustvarjanje nove vsebine. Model to stori tako, da kot vhodni podatek sprejme poziv (prompt), na primer nekaj besed ali stavek. Nato uporabi naučene vzorce za ustvarjanje novega besedila, ki je skladno s pozivom. Medtem ko so tradicionalni modeli umetne inteligence običajno deterministični in delujejo na podlagi vnaprej določenih pravil in navodil, generativni modeli delujejo verjetnostno in omogočajo ustvarjalne rezultate na podlagi opaženih vzorcev.

Zanimivost: Ena bolj spornih aplikacij generativne umetne inteligence je ustvarjanje deepfakes. Ta tehnologija lahko ustvari prepričljive slike in videoposnetke ljudi, ki počnejo ali govorijo stvari, ki jih nikoli niso počeli. Čeprav so etične posledice resne, je sposobnost tehnologije, da prepričljivo posnema resničnost, nesporno impresivna.

Vrste modelov generativne umetne inteligence

Danes sta razširjeni tri glavne vrste generativnih modelov:

• Variacijski samodejni kodirniki (VAE): VAE delujejo tako, da vhodne podatke kodirajo v manjdimenzionalno predstavitev, nato pa to predstavitev dekodirajo nazaj v prvotno dimenzijot. Ta postopek omogoča, da se VAE med kodiranjem nauči bistvenih značilnosti podatkov in nato med dekodiranjem ustvari nove podatke, ki so podobni vhodnim.

• Generativna kontradiktorna omrežja (GAN): GAN pa uporabljajo dvodelni sistem, ki ga sestavljata generator in diskriminator. Generator ustvari nove podatke, diskriminator pa te podatke ovrednoti na podlagi učne množice. Obe omrežji sta v nenehnem »boju«, pri čemer si generator prizadeva prevarati diskriminator, diskriminator pa si prizadeva pravilno prepoznati generatorjeve stvaritve. Ta nasprotni proces vodi k ustvarjanju vedno bolj kakovostnih podatkov.

• Difuzijski modeli: Znani tudi kot difuzijski verjetnostni modeli (DDPM), so to generativni modeli, ki določajo vektorje v latentnem prostoru z dvostopenjskim postopkom med usposabljanjem. Ta dva koraka sta neposredna in povratna difuzija. Postopek neposredne difuzije počasi dodaja naključni šum k podatkom za usposabljanje, medtem ko obratni postopek obrne šum, da rekonstruira vzorce podatkov. Nove podatke je mogoče ustvariti z izvajanjem povratnega procesa denoumljanja, ki se začne s povsem naključnim šumom.

Jezikovni modeli

Najbolj znan primer generativne umetne inteligence so jezikovni modeli na osnovi transformatorjev, kot sta GPT-3 in GPT-4, ki jih je razvilo podjetje OpenAI. Ti modeli ustvarjajo človeku podobno besedilo z napovedovanjem naslednjih besed ali besednih zvez na podlagi prejšnjih kontekstov. Ti modeli, ki so bili usposobljeni na obsežnih količinah besedila, lahko ustvarjajo eseje, odgovarjajo na poizvedbe, prevajajo jezike in celo ustvarjajo poezijo.

Temeljna tehnologija teh modelov je arhitektura transformatorja. Za razliko od rekurentnih nevronskih mrež (RNN), ki podatke obdelujejo zaporedno, transformatorji obdelujejo podatke na podlagi mehanizma, imenovanega “pozornost”, pri čemer različnim vhodom pripisujejo različne uteži pri ustvarjanju izhoda. Ta tehnika transformatorjem omogoča upravljanje dolgoročnih odvisnosti med besedami, kar znatno izboljša kakovost njihovega izhoda.

Poleg ChatGPT obstaja še kar nekaj jezikovnih modelov:

• Bard: Bard je velik jezikovni model, ki ga je razvil Google AI. Podoben je modelu GPT-3, vendar je usposobljen na drugem naboru podatkov in ima nekatere drugačne zmogljivosti. Bard lahko na primer ustvari bolj ustvarjalne oblike besedil, kot so pesmi, koda, skripte, glasbene skladbe, e-pošta, pisma…

• DALL-E 2: DALL-E 2 je generativni model umetne inteligence, ki ga je razvil OpenAI. Na podlagi besedilnih opisov lahko ustvari realistične slike. Na primer, modelu DALL-E 2 lahko podate besedilni opis, kot je “fotorealistična slika mačke, ki sedi na preprogi za jogo”, in ustvaril bo sliko, ki ustreza vašemu opisu.

• Gato: Gato je generativni model umetne inteligence družbe DeepMind, ki lahko opravlja številne naloge, vključno z igranjem iger Atari, upravljanjem robotske roke in pisanjem različnih vrst ustvarjalnih vsebin. Gato se še vedno razvija, vendar bi lahko kmalu postal močno orodje za različne aplikacije.

Primeri uporabe generativne umetne inteligence

• Umetnost in oblikovanje: Generativna umetna inteligenca v svetu umetnosti in oblikovanja spreminja pravila igre. Umetniki v sodelovanju z umetno inteligenco ustvarjajo izjemna umetniška dela. Portret “Edmond de Belamy“, ki ga je ustvarilo GAN, je na primer pri dražbi Christie’s prinesel 432.500 dolarjev, kar je zgodovinski trenutek za UI v umetnosti.

• Glasba: Generativna umetna inteligenca povzroča valove v glasbeni industriji. Algoritmi umetne inteligence sestavljajo popolnoma nove glasbene skladbe, kar vodi do edinstvenih sodelovanj med umetno inteligenco in človekom. Francoska organizacija za avtorske pravice SACEM je uradno priznala AIVA, skladatelja glasbe z umetno inteligenco, kar poudarja potencial umetne inteligence v glasbi. Orodja umetne inteligence umetnikom omogočajo raziskovanje novih glasbenih stilov in pomagajo začetnikom ustvarjati glasbo brez obsežnega znanja glasbene teorije.

• Modna industrija: Oblikovalci uporabljajo modele umetne inteligence za ustvarjanje inovativnih modelov, napovedovanje trendov in celo ustvarjanje virtualnih modelov za predstavitev modelov. Luksuzna blagovna znamka Balenciaga je z umetno inteligenco ustvarila popolnoma virtualno modno revijo, ki je poudarila preoblikovalno moč generativne umetne inteligence v modi.

• Ustvarjanje vsebine: AI revolucionarno spreminja področje ustvarjanja vsebin, vključno s pisanjem, produkcijo videoposnetkov in drugimi. Napredni jezikovni modeli, kot je GPT-3, lahko ustvarijo človeku podobno besedilo, ki poganja vse od člankov, napisanih z umetno inteligenco, do odzivnih klepetalnih robotov. Na področju produkcije videoposnetkov lahko umetna inteligenca ustvarja deepfake, ki so sicer sporni, vendar dokazujejo osupljive zmožnosti umetne inteligence.

• Medicina: Morda je ena od najbolj vplivnih aplikacij generativne umetne inteligence na področju odkrivanja zdravil. Algoritmi umetne inteligence lahko ustvarjajo potencialne kandidate za zdravila in tako znatno pospešijo tradicionalno počasen in drag postopek odkrivanja zdravil. Podjetje Insilico Medicine je na primer uporabilo generativno umetno inteligenco za identifikacijo potencialnega novega zdravila v samo 46 dneh, kar je postopek, ki običajno traja več let.

• Igralništvo: V igralni industriji generativna umetna inteligenca izboljšuje uporabniško izkušnjo z ustvarjanjem dinamičnih, poglobljenih okolij. Algoritmi umetne inteligence lahko ustvarjajo kompleksne in raznolike ravni iger, kar zagotavlja, da vsako igranje ponuja edinstveno izkušnjo. Prav tako lahko ustvari realistične neigralne like (NPC), zaradi česar so igre bolj zanimive.

• Marketing: Algoritmi umetne inteligence lahko ustvarjajo prilagojene oglasne vsebine, prilagojene posameznikovim željam, kar vodi do učinkovitejših in bolj privlačnih oglasov. Podjetja lahko na primer z umetno inteligenco ustvarijo prilagojena e-poštna sporočila, objave v družabnih medijih ali celo celotna spletna mesta, s čimer vsakemu uporabniku zagotovijo edinstveno, prilagojeno izkušnjo.

Zgodovina generativne umetne inteligence

Alan Turing

Zamisel o umetni inteligenci je sredi 20. stoletja izoblikoval britanski matematik Alan Turing, ki je leta 1950 predlagal znameniti Turingov test, s katerim je želel ugotoviti, ali je stroj sposoben pokazati inteligentno vedenje, ki je tako podobno človeku, da lahko AI človeka prepriča, da je človek. Ta temeljna zamisel je utrla pot temu, kar se je pozneje razvilo v področje umetne inteligence, vključno s specializiranim področjem generativne umetne inteligence.

Strojno učenje

Generativni modeli so se pojavili z začetkom strojnega učenja. Med prvimi generativnimi modeli so bile zgodnje tehnike, kot so klasifikatorji Naive Bayes in Hidden Markov Models. Zasnovane so bile za izračun skupnih verjetnostnih porazdelitev in so lahko generirale nove podatke, čeprav z omejeno kompleksnostjo in prefinjenostjo.

20. stoletje: RNN

Konec 20. in začetek 21. stoletja sta bila s pojavom nevronskih mrež in globokega učenja prelomna za generativno umetno inteligenco. Tehnike, kot so napajalne nevronske mreže in rekurentne nevronske mreže (RNN), so postavile temelje za bolj izpopolnjene generativne modele, vendar je pravo revolucijo na tem področju povzročilo šele globoko učenje.

Preboj: Generativna kontradiktorna omrežja (GAN)

Leta 2014 je Ian Goodfellow s sodelavci predstavil Generative Adversarial Networks (GAN). Omrežja GAN so sestavljena iz dveh delov: generatorskega omrežja, ki ustvarja nove primerke podatkov, in diskriminatorskega omrežja, ki ocenjuje kakovost ustvarjenih primerkov. Rezultat neprekinjenega medsebojnega delovanja teh omrežij je ustvarjanje visokokakovostnih podatkov.

Jezikovni modeli

Medtem ko so GAN spreminjali področje generiranja slik, so jezikovni modeli, kot so mreže dolgotrajnega spomina (LSTM) in transformatorji, začeli revolucionarno spreminjati obdelavo naravnega jezika. Serija GPT (Generative Pretrained Transformer) podjetja OpenAI, vključno s transformatorjem GPT-3 in njegovim naslednikom GPT-4, je pokazala moč generativne umetne inteligence pri ustvarjanju človeku podobnega besedila, kar je sprostilo nove možnosti v interakciji med umetno inteligenco in človekom.

Generativna AI: Prednosti

• Neomejena kreativnost: Glavna prednost generativne umetne inteligence je njena zmožnost ustvarjanja ustvarjalnih vsebin v doslej neznanem obsegu. MuseNet lahko komponira glasbo v slogu Mozarta ali Beatlov, DALL-E pa lahko iz preprostega besedilnega opisa ustvari edinstvene slike. Ta tehnologija lahko okrepi človeško ustvarjalnost in tako umetnikom, glasbenikom in pisateljem ponudi močno orodje.

• Pospeševanje znanstvenih odkritij: Generativni model AlphaFold podjetja DeepMind revolucionira strukturno biologijo z napovedovanjem zlaganja beljakovin, zapletenega problema, s katerim se znanstveniki spopadajo že desetletja. Podobno se generativna umetna inteligenca uporablja za pomoč pri odkrivanju zdravil, modeliranju podnebja in podobno.

• Optimizacija poslovnih procesov: Generativna umetna inteligenca je odlična tudi pri avtomatizaciji nalog in s tem racionalizaciji različnih poslovnih procesov. Jezikovni modeli, kot je GPT-3, lahko ustvarjajo kontekstualno ustrezno besedilo, zato so neprecenljivi za naloge, kot so priprava e-poštnih sporočil, pisanje poročil, ustvarjanje vsebine in zagotavljanje podpore strankam.

• Učinkovita analiza podatkov: Generativne algoritme umetne inteligence je mogoče uporabiti za raziskovanje in analizo kompleksnih podatkov na nove načine, kar podjetjem in raziskovalcem omogoča odkrivanje skritih vzorcev in trendov, ki morda niso razvidni samo iz surovih podatkov.

Generativna AI: Pomanjkljivosti

• Deepfake in dezinformacije: Tehnologija, ki umetni inteligenci omogoča ustvarjanje nadrealističnih slik in videoposnetkov, je sprožila resne etične in družbene pomisleke. Z možnostjo ustvarjanja prepričljivih ponaredkov ljudi, ki govorijo ali delajo stvari, ki jih niso nikoli storili, se lahko deepfakes uporabijo za širjenje dezinformacij in propagande.

• Razprava o ustvarjalnosti: Generativna umetna inteligenca lahko ustvarja nove vsebine, vendar se nenehno razpravlja o tem, ali je to res ustvarjalnost. Ali je lahko stroj, ki ne doživlja čustev ali nima subjektivne zavesti, resnično ustvarjalen na enak način kot človek? Ali pa zgolj simulira ustvarjalnost na podlagi podatkov, na katerih je bil usposobljen? Tukaj se tudi postavi vprašanje, kako zaščititi umetnike, da bodo še vedno lahko opravljali svoje delo?

• Odvisnost in pristranskost podatkov: Generativni modeli umetne inteligence so tako dobri, kot so dobri podatki, na katerih so usposobljeni. Za dobre rezultate potrebujejo velike količine visokokakovostnih in raznolikih podatkov. Poleg tega, če podatki za usposabljanje vsebujejo pristranskosti, lahko model umetne inteligence te pristranskosti nehote ohrani in okrepi v svojih rezultatih, kar lahko privede do potencialno škodljivih rezultatov.

Ko potegnemo črto

Generativna umetna inteligenca lahko spremeni pravila igre na številnih področjih, od umetnosti in glasbe do znanstvenih raziskav in poslovnih procesov. Z zmožnostjo ustvarjanja novih, prej nevidenih vsebin ti modeli pionirsko uvajajo novo dobo ustvarjalnosti in inovacij. Ker pa postajajo vse bolj izpopolnjeni in razširjeni, je treba obvladati etične in družbene izzive, ki jih prinašajo. Ta vprašanja zahtevajo pozornost in razpravo, od pomislekov glede globokih ponaredkov do morebitnih pristranskosti podatkov. To je razburljivo obdobje na časovnici umetne inteligence, ki je polno neomejenih možnosti, vendar ga zaznamujejo tudi pomembna vprašanja o odgovorni uporabi in upravljanju.

Pogosta vprašanja

Sorodni članki:

• Kaj je strojno učenje in zakaj je tako pomembno?
  
• Lahko umetna inteligenca ugane vaše geslo? Tukaj je PassGPT 
  
• Umetna inteligenca: 10 aplikacij, ki jih morate poznati