Что такое генеративный Искуственный Интеллект?

В контексте стремительных изменений и технологических революций, владение передовыми навыками становится важнейшим элементом успешной карьеры. Прогресс в области искусственного интеллекта (ИИ) существенно воздействует на требования рынка труда, создавая новые вызовы и открывая перспективные горизонты. В предшествующей статье «Взгляд в Будущее: 10 Топовых навыков» мы изучили навыки, признанные компанией LinkedIn как наиболее востребованные на рынке труда в ближайшей перспективе. Сегодня мы более детально рассмотрим аспекты, связанные с искусственным интеллектом

Что такое генеративный ИИ? Вдохновляйтесь творчеством!

Генеративный искусственный интеллект (ИИ) представляет собой увлекательные алгоритмы, такие как ChatGPT, способные вдохновлять создание нового контента в форме аудио, кода, изображений, текста, симуляций и видео. Последние достижения в этой области могут радикально изменить ваш взгляд на создание контента.

Системы генеративного ИИ входят в обширную сферу машинного обучения, и вот как одна из таких систем — ChatGPT — описывает свои возможности:

Готовы поднять свое творчество на новый уровень? Не ищите дальше, чем генеративный ИИ! Этот удивительный вид машинного обучения дает компьютерам силу создавать захватывающий контент, от музыки и искусства до целых виртуальных миров. И это не только для развлечения — генеративный ИИ обладает множеством практических применений, включая создание новых дизайнов продуктов и оптимизацию бизнес-процессов. Зачем ждать? Разблокируйте потенциал генеративного ИИ и посмотрите, какие удивительные творения вы можете создать!

Разница между Традиционным и Генеративным ИИ: Глубокий взгляд в мир технологий

Традиционный и искусственный интеллект (ТИИ и ИИ) представляют собой два фундаментально разных подхода к созданию машин, обладающих интеллектуальной способностью. Традиционный ИИ, в сущности, фокусируется на разработке программ и алгоритмов, способных выполнять конкретные задачи, заданные заранее. Примерами традиционного ИИ могут служить экспертные системы, логические решатели и алгоритмы классификации, основанные на предопределенных правилах.

В отличие от этого, генеративный ИИ представляет собой новую эру в мире технологий. Он основан на алгоритмах, способных создавать новый контент, будь то текст, изображения, музыка или даже видео. Генеративные модели, такие как ChatGPT, могут обучаться на больших объемах разнообразных данных и потом творчески генерировать уникальный контент, исходя из этого обучения. Этот процесс позволяет генеративному ИИ не только выполнять предопределенные задачи, но и проявлять творческий потенциал, создавая нечто новое и удивительное.

Еще одним важным аспектом различия между ТИИ и генеративным ИИ является способность последнего к самообучению. В традиционном подходе задачи формулируются и решаются программистами, и изменение задач может потребовать значительной переработки кода. В случае генеративного ИИ, модели могут обучаться на новых данных, что позволяет им адаптироваться к изменяющейся среде и усложнять свои навыки со временем.

Таким образом, генеративный ИИ не только открывает новые перспективы для творчества и инноваций, но также представляет собой эволюцию в способе, которым машины обучаются и взаимодействуют с окружающим миром, внося свежий взгляд в сферу искусственного интеллекта.

Что такое ChatGPT и DALL-E? История успеха и внимание миллионов!

Именно поэтому ChatGPT — где GPT означает генеративный предварительно обученный трансформатор — привлекает столько внимания. Этот бесплатный чат-бот, способный генерировать ответы на практически любые вопросы, разработанный OpenAI и выпущенный для тестирования в ноябре 2022 года, уже признан лучшим чат-ботом на поле искусственного интеллекта. За пять дней более миллиона пользователей зарегистрировались, чтобы воспользоваться его уникальными возможностями. Вдохновленные поклонники делятся примерами чат-бота, создающего компьютерный код, эссе уровня колледжа, стихи и даже забавные шутки. А в этом бурном мире контент-создания каждый, начиная от рекламных копирайтеров и заканчивая профессорами, трудно устоять перед его потенциалом.

Несмотря на опасения, с которыми некоторые реагируют на ChatGPT и ИИ в целом, машинное обучение давно доказало свой потенциал для добра. Распространение ИИ увеличилось более чем вдвое за последние пять лет, а инвестиции в эту сферу стремительно растут. Генеративные инструменты ИИ, такие как ChatGPT и DALL-E (инструмент для генерации фотографий на ИИ), несомненно, могут изменить способы выполнения различных задач. Полный объем их воздействия остается неизвестным, но потенциал и риски стоят внимания.

В чем разница между машинным обучением и искусственным интеллектом? Откроем тайны технологий!

Искусственный интеллект, в общем, представляет собой создание машин, способных имитировать человеческий интеллект для решения разнообразных задач. Возможно, вы уже сталкивались с ИИ, даже не подозревая об этом — голосовые ассистенты, такие как Siri и Alexa, а также чат-боты для обслуживания клиентов, все они базируются на технологии искусственного интеллекта, помогая вам навигировать по веб-сайтам.

Машинное обучение представляет собой разновидность искусственного интеллекта. Через машинное обучение специалисты разрабатывают искусственный интеллект, используя модели, которые могут «обучаться» на основе данных без прямого вмешательства человека. Рост объема и сложности данных, которые невозможно обработать вручную, привел к увеличению потенциала машинного обучения и его неотъемлемости.

Какие основные типы моделей машинного обучения существуют? Разберем строительные блоки технологии!

Машинное обучение опирается на несколько строительных блоков, начиная с классических статистических методов, разработанных в период между 18 и 20 веками для работы с небольшими наборами данных. В 1930-х и 1940-х годах пионеры в области вычислительной техники, включая теоретика Алана Тьюринга, начали экспериментировать с основными техниками машинного обучения. Однако эти техники оставались ограниченными до конца 1970-х годов, когда появились достаточно мощные компьютеры.

До недавнего времени машинное обучение в основном использовалось для предиктивных моделей, анализирующих и классифицирующих паттерны в данных. Однако генеративный ИИ принес революцию. Теперь, вместо простого восприятия и классификации данных, машинное обучение может создавать контент на основе запросов, как в случае ChatGPT.

Как работают модели машинного обучения на основе текста? Как их обучают?

Хотя ChatGPT может быть на вершине в этом контексте, он не единственная модель машинного обучения, вызывающая интерес. GPT-3 от OpenAI и BERT от Google также привлекли внимание. Но до ChatGPT чат-боты на основе ИИ не всегда получали лестные отзывы. Важно отметить, что обучение моделей на тексте началось с моделей, обученных людьми для классификации данных. Например, модель могла классифицировать сообщения в социальных сетях как положительные или отрицательные.

Современные модели машинного обучения на тексте полагаются на самообучение. Модель подается огромным объемом текстов, чтобы она могла делать прогнозы. С правильным количеством текстовых образцов, таких как разнообразные данные из интернета, эти текстовые модели становятся достаточно точными. Точность таких моделей видна в успехе инструментов, таких как ChatGPT.

Что нужно для создания генеративной модели ИИ? Погружение в технические подробности!

Создание генеративной модели ИИ обычно требует значительных ресурсов, и только крупные технологические компании могут позволить себе этот шаг. OpenAI, разработчик ChatGPT, располагает миллиардами долларов инвестиций от известных спонсоров. Также компании, такие как DeepMind (филиал Alphabet, материнской компании Google) и Meta, внедряют свои продукты на базе генеративного ИИ. Эти компании объединяют некоторых лучших компьютерных ученых и инженеров в мире.

Но это не только талант. Обучение модели на почти всем интернете требует значительных финансовых вложений. Например, GPT-3 был обучен на примерно 45 терабайтах текстовых данных, что стоило несколько миллионов долларов. Такие ресурсы недоступны обычным стартапам.

Какой контент может создавать генеративная модель ИИ? Взгляд в будущее творчества!

Результаты работы генеративных моделей ИИ могут быть неотличимы от того, что создано человеком, или же они могут приобретать некоторую уникальность. Качество результатов зависит от модели — и, как мы видим, ChatGPT сейчас демонстрирует выдающиеся результаты. Такие модели могут создавать разнообразный контент, будь то текст, изображения или даже музыка, поддерживая волнующий взгляд в будущее творчества и исследований.