Что такое генеративный искусственный интеллект?
Генеративный искусственный интеллект (генеративный ИИ) может создавать новый контент и идеи, включая разговоры, истории, изображения, видео и музыку. Он может изучать человеческий язык, языки программирования, искусство, химию, биологию и любые сложные предметы. Он повторно использует свои знания для решения новых проблем.
Например, он может выучить английскую лексику и создавать из нее стихотворения.
Ваша организация может использовать генеративный искусственный интеллект для различных целей, таких как чат-боты, создание мультимедийных материалов, разработка и дизайн продуктов.
Примеры генеративного искусственного интеллекта
Генеративный искусственный интеллект имеет несколько вариантов использования в разных отраслях
Финансовые услуги
Компании, предоставляющие финансовые услуги, используют инструменты генеративного искусственного интеллекта, чтобы лучше обслуживать своих клиентов и при этом сокращать расходы.
- Финансовые компании используют чат-боты для создания рекомендаций по продуктам и ответов на запросы клиентов, чтобы повысить уровень обслуживания.
- Кредитные учреждения ускоряют выдачи займов на рынках с недостаточным финансовым обслуживанием, особенно в развивающихся странах.
- Банки быстро обнаруживают мошенничество в претензиях, кредитных картах или займах.
- Инвестиционные компании используют возможности генеративного ИИ для предоставления своим клиентам безопасных и персонализированных финансовых консультаций по низким ценам.
Подробнее о генеративном искусственном интеллекте для финансовых услуг на AWS
Здравоохранение и медико‑биологические разработки
Один из наиболее перспективных вариантов использования генеративного искусственного интеллекта – ускорение разработки и исследования лекарств. Генеративный ИИ может создавать новые белковые последовательности со специфическими свойствами, предназначенные для разработки антител, ферментов, вакцин, а также генной терапии.
Компании, занимающиеся здравоохранением и медико-биологическими науками, используют инструменты генеративного искусственного интеллекта, чтобы разрабатывать синтетические последовательности генов для применения в синтетической биологии и метаболической инженерии. Например, они могут создавать новые биосинтетические пути или оптимизировать экспрессию генов для целей биопроизводства.
Инструменты генеративного искусственного интеллекта также создают синтетические данные о пациентах и медицинских учреждениях. Эти данные могут быть полезны для обучения моделей искусственного интеллекта, моделирования клинических испытаний или изучения редких заболеваний без доступа к большим реальным наборам данных.
Автомобильная промышленность и производство
Автомобильные компании используют технологии генеративного ИИ для различных целей, начиная от проектирования автомобилей и заканчивая обслуживанием клиентов. Например, они оптимизируют механические части таким образом, чтобы уменьшить аэродинамическое сопротивление в конструкции автомобиля, или адаптируют дизайн персональных помощников.
Автомобильные компании используют инструменты генеративного искусственного интеллекта для улучшения обслуживания клиентов, быстро отвечая на их наиболее распространенные вопросы. Генеративный искусственный интеллект создает новые материалы, микросхемы и конструкции деталей для оптимизации производственных процессов и снижения затрат.
Еще один пример использования генеративного искусственного интеллекта – синтез данных для тестирования приложений. Это особенно полезно для данных, которые редко включаются в наборы тестовых данных (например, дефекты или крайние случаи).
Подробнее о генеративном искусственном интеллекте для автомобильной промышленности на AWS
Подробнее о генеративном искусственном интеллекте в производстве на AWS
Телекоммуникации
Сценарии использования генеративного искусственного интеллекта в телекоммуникациях направлены на улучшение обслуживания пользователей, определяемое совокупным взаимодействием абонентов во всех точках.
Например, компании, работающие в сфере телекоммуникаций, применяют генеративный искусственный интеллект для улучшения качества обслуживания клиентов с помощью разговорных агентов, похожих на живых людей. Они могут по-новому выстраивать отношения с клиентами с помощью персональных продавцов-консультантов, которые работают с людьми индивидуально. Они также оптимизируют производительность сети, анализируя сетевые данные и разрабатывая рекомендации по устранению неполадок.
Подробнее о генеративном искусственном интеллекте для телекоммуникаций на AWS
Мультимедиа и развлечения
Модели генеративного ИИ создают новый контент, от анимации и сценариев до полнометражных фильмов, с меньшими затратами средств и времени, чем при традиционном производстве.
Другие варианты использования генеративного искусственного интеллекта в отрасли:
- Исполнители могут дополнять и улучшать свои альбомы музыкой, сгенерированной искусственным интеллектом, для создания совершенно новых впечатлений.
- Медийные организации используют искусственный интеллект, чтобы впечатлить аудиторию, предлагая персонализированный контент и рекламу для увеличения доходов.
- Игровые компании используют генеративный искусственный интеллект для создания новых игр и предоставления игрокам возможности создавать аватары.
Преимущества генеративного искусственного интеллекта
По данным Goldman Sachs, генеративный искусственный интеллект может увеличить мировой валовой внутренний продукт (ВВП) на 7 процентов (или почти на 7 триллионов долларов) и повысить рост производительности на 1,5 процентных пункта в течение десяти лет. Далее приводятся еще несколько преимуществ генеративного ИИ.
Как развивалась технология генеративного искусственного интеллекта?
Примитивные генеративные модели уже несколько десятилетий используются в статистике для анализа числовых данных. Нейронные сети и глубокое обучение были предшественниками современного генеративного ИИ. Вариационные автокодировщики, разработанные в 2013 году, стали первыми глубокими генеративными моделями, способными генерировать реалистичные изображения и речь.
VAE
В вариационных автокодировщиках (VAE) была предусмотрена возможность создания новых вариаций нескольких типов данных, в результате чего быстро появились другие генеративные модели ИИ, например генеративные состязательные сети и диффузионные модели. Эти инновации позволяли генерировать искусственные данные, которые все больше напоминали реальные.
Трансформеры
В 2017 году в исследованиях ИИ произошел очередной поворот – появились трансформеры. Они органично объединили архитектуру кодировщика и дешифратора с механизмом внимания и оптимизировали процесс обучения языковых моделей, обеспечив исключительную эффективность и универсальность. Такие известные модели, как GPT, возникли как базовые модели, способные к предварительному обучению на обширных массивах необработанных текстов и точной настройке для решения различных задач.
Трансформеры расширили возможности обработки естественного языка и генерации для решения различных задач, от перевода и обобщения до ответов на вопросы.
Планы на будущее
Многие генеративные модели искусственного интеллекта продолжают демонстрировать значительные успехи и используются во многих отраслях. Недавние инновации направлены на совершенствование моделей для работы с собственными данными. Исследователи также хотят создавать тексты, изображения, видео и речь, все более и более похожие на человеческие.
Как работает генеративный искусственный интеллект?
Как и другие технологии искусственного интеллекта, генеративный ИИ работает на основе моделей машинного обучения – очень больших моделей, предварительно обученных на огромном количестве данных.
Базовые модели
Базовые модели (FM) – это модели машинного обучения, обученные на широком спектре обобщенных и немаркированных данных. Они способны выполнять множество задач общего характера.
Базовые модели – это результат последних достижений в технологии, которая развивалась десятилетиями. Как правило, FM использует изученные закономерности и взаимосвязи для прогнозирования следующего элемента последовательности.
Например, при создании изображения модель его анализирует и создает более резкую и четкую версию. Аналогично в случае с текстом: модель предсказывает следующее слово в текстовой строке на основе предыдущих слов и их контекста. Затем она выбирает следующее слово, используя методы вероятностного распределения.
Большие языковые модели
Большие языковые модели (LLM) – это один из классов базовых моделей. Например, генеративные предварительно обученные модели-трансформеры (GPT), разработанные OpenAI, являются LLM. LLM специально ориентированы на языковые задачи, такие как обобщение, генерация текста, классификация, открытая беседа и извлечение информации.
Особенностью LLM является их способность выполнять несколько задач. Это возможно благодаря тому, что в них присутствуют многие свойства, позволяющие осваивать сложные концепции.
LLM, такой как GPT-3, может учитывать миллиарды параметров и генерировать контент, используя небольшое количество входных данных. Кроме того, изучая данные в масштабе Интернета во всех их различных формах и множестве закономерностей, большие языковые модели учатся применять свои знания в самых разных контекстах.
Как работают модели генеративного искусственного интеллекта?
Традиционные модели машинного обучения были дискриминативными или концентрировались на классификации точек данных. С их помощью пытались определить взаимосвязь между известными и неизвестными факторами, например, рассматривая изображения (расположение пикселей, линии, цвет и форму), то есть известные данные, и сопоставляя их с неизвестными – словами. С математической стороны модели искали такие уравнения, в которых можно численно сопоставить неизвестные и известные факторы в виде переменных x и y. Генеративные модели упрощают эти процессы. Вместо того чтобы предсказывать метку по некоторым признакам, они пытаются предсказать признаки по определенной метке. Математически генеративное моделирование рассчитывает вероятность того, что x и y совпадут. Оно изучает распределение различных характеристик данных и их взаимосвязь. Например, генеративные модели анализируют изображения животных и регистрируют такие переменные, как различные формы ушей, глаз, хвостов и кожи. Они изучают признаки и их взаимосвязи, чтобы понять, как выглядят различные животные в целом. Затем они могут создавать новые изображения животных, которых не было в наборе обучающих данных. Далее мы приводим несколько широких категорий моделей генеративного искусственного интеллекта.
Модели диффузии
Модели диффузии создают новые данные путем итеративного внесения контролируемых случайных изменений в исходную выборку данных. Они начинают с исходных данных и постепенно уменьшают их сходство с оригиналом, добавляя незначительные изменения (шум). Этот шум тщательно контролируется, чтобы генерируемые данные сохраняли целостность и реалистичность.
После добавления шума в течение нескольких итераций модель диффузии изменяет процесс на обратный, постепенно удаляя шум, в результате чего получается новый образец данных, похожий на исходный.
Генеративные состязательные сети
Генеративная состязательная сеть (GAN) – еще одна модель генеративного искусственного интеллекта, развивающая концепцию модели диффузии.
Модели GAN обучают две нейронные сети в соревновательном режиме. Первая из них называется «генератор». Она создает фиктивные точки данных, добавляя в них случайный шум. Вторая сеть называется «дискриминатор». Она пытается отличить реальные данные от фиктивных, созданных генератором.
В процессе обучения генератор постоянно совершенствует способность создавать реалистичные данные, а дискриминатор все лучше отличает реальные данные от поддельных. Этот состязательный процесс продолжается до тех пор, пока генератор не выдаст настолько убедительные данные, что дискриминатор не сможет отличить их от реальных.
Модели GAN широко используются в задачах генерации реалистичных изображений, передачи стиля и дополнения данных.
Вариационные автокодировщики
Вариационные автокодировщики (VAE) обучаются компактному представлению данных, которое называется «скрытым пространством». Скрытое пространство – это математическое представление данных. Его можно рассматривать как уникальный код, представляющий данные на основе всех их атрибутов. Например, при изучении лиц в скрытом пространстве присутствуют числа, представляющие форму глаз, носа, скул и ушей.
VAE используют две нейронные сети – кодировщик и дешифратор. Нейронная сеть-кодировщик сопоставляет входные данные со средним значением и дисперсией для каждого измерения скрытого пространства. Она генерирует случайную выборку из гауссовского (нормального) распределения. Эта выборка является точкой в скрытом пространстве и представляет собой сжатую упрощенную версию входных данных.
Нейронная сеть-дешифратор получает эту выборку из скрытого пространства и преобразует ее в данные, напоминающие исходный входной сигнал. Для измерения степени соответствия реконструированных данных исходным используются математические функции.
Модели на основе трансформеров
Модель генеративного ИИ на основе трансформера опирается на концепцию кодировщика и дешифратора VAE. Модели, основанные на трансформерах, добавляют новые уровни к кодировщику, чтобы повысить производительность при выполнении текстовых задач, в том числе при понимании, переводе и написании творческих работ.
Модели на основе трансформеров используют механизм самовнимания. Они оценивают важность различных частей последовательности входных данных при обработке каждого элемента этой последовательности.
Еще одна ключевая особенность этих моделей искусственного интеллекта заключается в реализации контекстного встраивания. Кодировка элемента последовательности зависит не только от самого элемента, но и от его контекста в последовательности.
Как работают модели на основе трансформеров
Чтобы понять, как работают модели на основе трансформеров, нужно рассматривать предложение в виде последовательности слов.
Самовнимание помогает модели сосредоточиться на важности слов при обработке каждого из них. В генеративной модели на основе трансформера используется несколько слоев кодировщика, называемых «головами внимания», чтобы передать разные типы связей между словами. Каждая из этих голов проходит обучение, чтобы обращать внимание на разные части входной последовательности. Это позволяет модели одновременно учитывать несколько аспектов данных.
Также каждый слой уточняет контекстные вложения, делая их более информативными и охватывая полный спектр анализа: от грамматики и синтаксиса до сложных семантических тонкостей.
Обучение генеративного искусственного интеллекта для начинающих
Обучение генеративного искусственного интеллекта начинается с понимания основных концепций машинного обучения. Учащиеся также должны изучить нейронные сети и архитектуру искусственного интеллекта. Практический опыт работы с библиотеками Python, такими как TensorFlow или PyTorch, необходим для реализации различных моделей и экспериментов с ними. Вы также должны научиться оценке моделей, тонкой настройке и навыкам работы с подсказками по цепочке рассуждений.
Образование в области искусственного интеллекта или машинного обучения даст возможность глубже разобраться в этих вопросах. Рассмотрите возможность пройти краткосрочные онлайн-курсы и сертификацию для профессионального развития. Обучение генеративному искусственному интеллекту на AWS включает сертификацию экспертами AWS по следующим темам:
- Знакомство с генеративным искусственным интеллектом
- Генеративный искусственный интеллект для руководителей
- Основы генеративного искусственного интеллекта для бизнеса
Какие ограничения есть у генеративного искусственного интеллекта?
Несмотря на все современные достижения, системы генеративного искусственного интеллекта иногда возвращают некорректную или вводящую в заблуждение информацию. Они полностью зависят от тех закономерностей и данных, на основе которых выполнялось обучение, и могут сохранять любые искажения или неточности, присутствующие в этих данных. Ниже указаны еще несколько проблем, связанных с обучающими данными.
Безопасность
Проблемы конфиденциальности и безопасности данных могут возникать, если для настройки моделей генеративного искусственного интеллекта используются собственные данные. Необходимо прилагать усилия для того, чтобы инструменты генеративного искусственного интеллекта при генерации ответов учитывали ограничение доступа к конфиденциальным данным. Проблемы безопасности также возникают при недостаточной ответственности или прозрачности в схеме принятия решений моделями искусственного интеллекта.
Подробнее о безопасном подходе к генеративному искусственному интеллекту с использованием AWS
Креативность
Генеративный искусственный интеллект уже умеет создавать креативный контент, но зачастую ему не хватает подлинной оригинальности. Креативность искусственного интеллекта ограничена теми данными, по которым он обучался, поэтому результаты могут выглядеть вторичными или однообразными. Творческий потенциал человека включает более глубокое понимание и эмоциональную реакцию, которые плохо воспроизводятся искусственным интеллектом.
Стоимость
Для обучения и запуска моделей генеративного искусственного интеллекта требуются значительные объемы вычислительных ресурсов. Облачные модели генеративного искусственного интеллекта более доступны и экономичны, чем любые попытки создать собственные модели с нуля.
Объяснимость
В силу сложной и непрозрачной природы большинство моделей генеративного искусственного интеллекта обоснованно считаются «черными ящиками». Это означает, что механизмы получения результатов такими моделями крайне сложны для понимания. Улучшение объяснимости и прозрачности играет важную роль для повышения доверия, которое необходимо для внедрения подобных систем.
Какие существуют наилучшие методы внедрения генеративного ИИ?
Если ваша организация хочет внедрить решения на основе генеративного ИИ, обратите внимание на следующие рекомендации для повышения эффективности ваших усилий.
Как AWS может помочь генеративному ИИ?
Amazon Web Services (AWS) упрощает создание и масштабирование приложений на основе генеративного искусственного интеллекта для ваших данных, сценариев использования и клиентов. Генеративный искусственный интеллект на AWS предоставляет безопасность и конфиденциальность корпоративного уровня, доступ к ведущим в отрасли базовым моделям, приложениям на базе генеративного искусственного интеллекта и подход на основе использования данных.