Створення типів контенту, таких як текст, зображення, музика та навіть код, можливе за допомогою генеративного ШІ. Розвиток штучного інтелекту передбачає використання технік і потужних інструментів, які розширюють межі можливостей машин. У цій статті розглядаються методи та інструменти розробки штучного інтелекту, які дають уявлення про їх функціональні можливості та застосування в реальному світі.

Генеративний ШІ

Генеративні системи штучного інтелекту мають здатність створювати унікальний контент, вивчаючи наявні дані. На відміну від моделей ШІ, які виконують такі завдання, як класифікація зображень або прогнозування результатів, генеративний ШІ зосереджується на створенні нових результатів. Ця можливість стала можливою завдяки моделям машинного навчання, нейронним мережам, які чудово розпізнають складні шаблони в даних і творчо виражають їх.

Багато галузей промисловості отримали вигоду генеративна розробка програмного забезпечення AI, використання передових методів та інструментів для створення інноваційних програм.

Ключові генеративні методи ШІ

• Генеративні змагальні мережі

Новаторська технологія штучного інтелекту – це генеративні змагальні мережі (GAN). Представлені Яном Гудфеллоу та його командою в 2014 році GAN складаються з двох мереж; генератор, який створює зразки даних, і дискримінатор, який порівнює ці зразки з реальними даними. За допомогою цього процесу генератор уточнює свій вихід, поки він не стане майже невідрізним від даних.

• Generative Adversarial Networks (GAN) зазвичай використовуються в додатках, як-от створення високоякісних зображень із зображень із низькою роздільною здатністю, генерація ілюстрацій і розробка глибоких фейків.

• Варіаційні автокодери

Ще одна ефективна техніка штучного інтелекту – варіаційні автокодери (VAE). VAE спрямовані на розуміння стислої версії даних (кодування). Потім відтворіть дані на основі цього представлення. На відміну від автокодерів, VAE включають підхід, який дозволяє створювати нові зразки даних, схожі на оригінальний набір даних.

• З точки зору використання VAE застосовуються в таких завданнях, як генерація зображень, синтез тексту та генерація структур для дослідження.

• Повторювані нейронні мережі та мережі довгострокової пам’яті

Повторювані нейронні мережі (RNN) та їх розширена форма, відома як мережі довгострокової короткострокової пам’яті (LSTM), відіграють важливу роль у діяльності штучного інтелекту, що включає послідовну інформацію, таку як текст і музика. Ці мережі чудово зберігають контекст у послідовностях, що робить їх ідеальними для створення текстових уривків, музичних композицій і передбачень на основі даних часових рядів.

• RNN і LSTM знаходять застосування в таких областях, як моделювання мови, генерація тексту, композиція музики та синтез рукописного тексту.

• Моделі трансформерів

На досягнення в обробці природної мови (NLP) і генеративному штучному інтелекті в значній мірі вплинули моделі трансформаторів, які використовують механізм уваги. Наприклад, OpenAIs GPT (Generative Pre-trained Transformer) використовує трансформатори для створення тексту, який нагадує написане, шляхом передбачення слова в послідовності.

• Застосування. Трансформатори знаходять корисність у таких завданнях, як створення тексту, переклад, узагальнення та розмовні агенти.

Основні інструменти для розробки Generative AI

1. TensorFlow і PyTorch виділяються як основи для створення моделей ШІ. Ці фреймворки пропонують бібліотеки, які полегшують створення, навчання та розгортання моделей машинного навчання.

• TensorFlow: TensorFlow, що походить від Google, надає ресурси для навчання та користується значною підтримкою спільноти.
• PyTorch: створено Facebook PyTorch відомий своєю функцією обчислювального графіка, яка спрощує налагодження та розробку моделей.

1. Керас. Keras є бібліотекою програмного забезпечення з відкритим кодом, яка надає інтерфейс Python для мереж. Служить як шар абстракції поверх TensorFlow Keras є зручним для користувача, що робить його кращим варіантом для новачків, які наважуються на ШІ.

• Застосування: Keras оптимізує процес проектування мереж, що дозволяє швидко створювати прототипи та експериментувати.

1. Лабораторія ГАН. GAN Lab представляє собою веб-інструмент, створений для допомоги окремим особам у розумінні Generative Adversarial Networks (GAN). Він демонструє представлення, які ілюструють, як функціонують GAN, допомагаючи зрозуміти основні принципи.

• Випадки використання: GAN Lab служить інструментом для отримання інтуїтивного розуміння роботи GAN.

1. Обіймаючи обличчя трансформери. Hugging Face Transformers — це бібліотека, яка пропонує навчені моделі трансформаторів для різних завдань обробки природної мови. Це оптимізує використання трансформаторних моделей для таких дій, як створення тексту, переклад і реферування.

• Випадки використання: Hugging Face Transformers використовується в додатках NLP, що спрощує інтеграцію найсучасніших моделей.

1. NVIDIA CUDA та cuDNN. NVIDIA CUDA та cuDNN — це ресурси для прискорення обчислень глибокого навчання на графічних процесорах. Ці ресурси значно прискорюють процес навчання моделей, уможливлюючи роботу з великими наборами даних і складними моделями.

• Варіанти використання: CUDA та cuDNN використовуються для підвищення продуктивності моделей AI у великомасштабних проектах.

Практичні застосування генеративного ШІ

Створення контенту

Generative AI змінює процес створення контенту на медіа-платформах. Мистецтво, музика та текст, створені штучним інтелектом, поступово розвиваються, відкриваючи можливості для інновацій та автоматизації. Твори мистецтва, створені штучним інтелектом, демонструються на аукціонах, генеративні інструменти штучного інтелекту для створення музики, створення мелодій і генератори тексту, які допомагають створювати статті та історії.

Охорона здоров’я

У сфері охорони здоров’я генеративний штучний інтелект відіграє певну роль у створенні медичних зображень для навчальних цілей, розробки нових молекул ліків і моделювання біологічних процесів. Він використовується для створення зображень для навчання радіологів створювати інноваційні лікарські сполуки та моделювати процеси згортання білка.

Ігри

Коли справа доходить до ігор, генеративний штучний інтелект здійснив революцію в розробці відеоігор, створюючи середовища, персонажів і сценарії. Використання генерації контенту за допомогою ШІ призводить до створення динамічних ігрових вражень. Сюди входить створення згенерованих ігрових рівнів, анімація персонажів на основі штучного інтелекту та інтерактивне оповідання в іграх.

Мода та дизайн

У галузях моди та дизайну генеративний штучний інтелект набирає обертів, допомагаючи створювати свіжі стилі, візерунки та продукти. Тепер дизайнери можуть експериментувати з ідеями. Автоматизуйте певні аспекти творчого процесу за допомогою інструментів дизайну на основі штучного інтелекту.

Це включає в себе генерування модних дизайнів за допомогою алгоритмів штучного інтелекту, які автоматично створюють візерунки для текстилю та проектують продукти в категоріях споживчих товарів.

Висновок

Загалом сфера штучного інтелекту постійно розвивається з потенціалом у різноманітних галузях. Використовуючи такі методи, як трансформатори GAN (Generative Adversarial Networks), VAE (Variational Autoencoders), RNN (Recurrent Neural Networks), а також такі інструменти, як TensorFlow, PyTorch і Hugging Face Transformers, розробники можуть створювати інноваційні програми, які розширюють межі можливостей технологій. .

З іншого боку, прогрес штучного інтелекту створює власний набір перешкод, таких як забезпечення точності даних, забезпечення достатньої обчислювальної потужності для вирішення етичних дилем і покращення інтерпретації. Подолання цих перешкод вимагає поєднання прогресу, етичних стандартів і постійного творчого підходу.

Оскільки генеративний штучний інтелект розвивається вперед, він готовий вплинути на траєкторію розвитку технологій і мистецького вираження. Залишаючись в курсі методологій і ресурсів, розробники можуть використовувати потенціал ШІ для розробки інноваційних програм, які позитивно впливають на суспільство.