Майбутнє сьогодні

Генеративний штучний інтелект: що це чим відрізняється від традиційного і що з його допомогою можна генерувати

У McKinsey впевнені, що генеративний штучний інтелект (ШІ) може радикально змінити підхід до створення контенту і не тільки його. Розбираємось, що ховається за цим новим терміном, чому цю технологію вважають проривною технологічні IT-гіганти й де вже застосовується генеративний ШІ.

Що таке генеративний ШІ

Генеративний ШІ (він же Generative Artificial Intelligence, GenAI) — одна з галузей штучного інтелекту, що швидко розвивається, яка створює те, чого раніше не існувало. Насамперед це нові форми контенту: текстовий, аудіо та візуальний. Генеративні моделі використовують як основу для навчання наборів даних, проте не просто комбінують їх відповідно до запиту, а створюють фактично з нуля. В цьому полягає головна відмінність від дискримінаційного ШІ, який аналізує різницю між різними типами даних.

Наведемо найпростіший приклад. Якщо поставити дискримінаційному ШІ питання на кшталт «Дорогою йде людина чи їде автомобіль?», він з високою ймовірністю дасть точну та однозначну відповідь. А генеративному ШІ можна запропонувати намалювати, як однією дорогою йде людина, а його обганяє автомобіль. І він із цим завданням упорається не менш успішно — результатом буде саме малюнок, а не текст.

Таким чином, генеративний ШІ генерує новий контент на основі того, що він дізнався з раніше створеного кимось контенту, причому відбувається це в процесі безперервного навчання ШІ.

Виділяють кілька моделей роботи GenAI, в основу яких покладені такі перетворення:

  • з тексту до тексту;
  • з тексту у 2D зображення;
  • з тексту у 3D зображення/відео;
  • з тексту на дію (відповідь питання, пошук інформації, аналіз даних).

Що може генеративний штучний інтелект: вести розмови так, ніби по той бік екрана знаходиться така сама людина, як ви, писати програмний код, створювати з нуля зображення та відео за описами. ChatGPT — це також приклад генеративного ШІ, причому в базовому варіанті доступного широкому колу користувачів.

Принцип роботи генеративного ШІ добре видно на наступному зображенні:

За даними Goldman Sachs, генеративний ШІ може забезпечити збільшення світового ВВП на 7 % (або майже на $7 трлн) та приріст продуктивності на 1,5 процентних пунктів протягом найближчих 10 років. Водночас дослідження VentureBeat показує, що 18,2% великих компаній у всьому світі вже впроваджують цю технологію, але лише п’ята частина з них планує збільшити витрати на GenAI наступного року. Серед головних причин — обмежені бюджети на ІТ або недостатньо високий пріоритет цього завдання.

Дещо про еволюцію штучного інтелекту

Про генеративне ШІ активно говорять останні кілька років, хоча цю технологію не можна назвати новою — під її опис підходить тест Алана Тьюринга, запропонований ним ще 1950 року. Тоді він стверджував, що машину можна назвати розумною, якщо вона почне генерувати відповіді на питання, які нічим не відрізняються від людських. Генеративні моделі розробляли у 1960-х та 1970-х, але найскладніші з них — наприклад, моделі глибокого навчання — з’явилися лише у 1990-х. Саме вони змогли генерувати досить реалістичний, схожий на людський текст і навіть відтворювати мову. Черговий спалах популярності генеративного ШІ припав на появу GPT-3, створеної компанією OpenAI (ChatGPT — це її дітище, яке використовує саме цю мовну модель).

За даними дослідження Bloomberg Intelligence до 2032 року генеративний ШІ стане ринком вартістю $1,3 трлн, а сама галузь зростатиме в середньому на 42% щорічно протягом 10 найближчих років.

Де і як можна використовувати генеративний ШІ

Якщо дивитися, де вже застосовуються технології ШІ, то можна назвати величезну кількість областей та найнеймовірніших проєктів — від навчання та медицини до обробки великих даних та прогнозної аналітики. Якщо звузити сегмент до генеративного ШІ, то створення унікального творчого контенту теж буде лише одним із ймовірних сценаріїв його застосування.

В яких завданнях потрібний і вже використовується GenAI:

  • покращення якості цифрових зображень та відео;
  • створення персоналізованого контенту;
  • прототипування у виробничих цілях;
  • генерація програмного коду;
  • створення чат-ботів, віртуальних помічників;
  • виконання візуальних перевірок та контролю якості.

У перспективі генеративний ШІ знайде собі застосування практично в кожній галузі, але вже сьогодні можна виділити кілька пріоритетних напрямків, де його використання дає максимальний ефект і користь.

Фінанси: створення чат-ботів для підвищення швидкості та якості обслуговування клієнтів, підготовка персоналізованих фінансових консультацій та рекомендацій щодо вибору продуктів, виявлення шахрайських схем та несумлінних потенційних позичальників.

Охорона здоров’я: прискорення процесів розробки та тестування нових медпрепаратів, створення синтетичних наборів даних про пацієнтів для подальшого навчання моделей ШІ, моделювання клінічних випробувань, вивчення рідкісних генетичних захворювань.

Автомобілебудування: проєктування нових моделей автомобілів, розробка інтелектуальних віртуальних помічників для водіїв, створення нових мікросхем та конструктивних елементів в автомобілі.

Енергетика: аналіз великих даних, прогнозування, підвищення якості обслуговування клієнтів, розробка програм енергоефективності, оптимізація виробництва електроенергії.

Телекомунікації: покращення продуктивності мереж, розробка персоналізованих рекомендацій для клієнтів.

Онлайн-навчання: підготовка персоналізованих навчальних матеріалів та сценаріїв навчання, автоматизація процесу оцінювання, створення інтерактивних навчальних середовищ та навіть виявлення у домашніх завданнях фрагментів, створених за допомогою того ж ШІ.

Крім того, численні кейси показують, що використання рішень на основі генеративного ШІ збільшує продуктивність людей різних професій: цифрових художників, програмістів, тестувальників, маркетологів, інженерів та інших.

Експерт Colobridge:

«Генеративний інтелект вже здійснює революції в різних галузях, генеруючи абсолютно новий персоналізований контент якісно і швидко. Але за цими двома складовими завжди стоїть продуктивна IT-інфраструктура, здатна справлятися із найскладнішими навантаженнями. Щоб забезпечити значну обчислювальну потужність, GenAI найчастіше потрібні графічні процесори (GPU) та спеціалізовані тензорні процесори (TPU), призначені для використання спільно з бібліотекою машинного навчання TensorFlow. Також вже є перші передумови для появи в портфелях провідних хмарних провайдерів продукту «Генеративний ШІ як послуга», що зробить цю технологію ще доступнішою для широкого впровадження в різних сферах».

Інфраструктура на базі виділених серверів, побудована з урахуванням індивідуальних вимог, — оптимальне рішення для розміщення навантажень, пов’язаних зі штучним інтелектом. Фахівці Colobridge допоможуть розробити та реалізувати проєкт, що максимально відповідає вашим очікуванням та потребам, а також при необхідності візьмуть на себе супровід та адміністрування IT-інфраструктури. Напишіть або зателефонуйте нам, щоб дізнатися більше про можливості платформи Colobridge під розміщення ваших IT-сервісів.

Допоможіть нам, стати краще! Наскільки корисний цей пост?

Будь ласка, оцініть цей матеріал, натиснувши на зірочки нижче!

Середній рейтинг 5 / 5. Кількість оцінок: 2

No votes so far! Be the first to rate this post.

Back to top button