Что такое генеративный искусственный интеллект?
Генеративный искусственный интеллект (генеративный ИИ) – это тип ИИ, который может создавать новый контент и идеи, включая разговоры, истории, изображения, видео и музыку. Технологии искусственного интеллекта пытаются имитировать человеческий интеллект в таких нетрадиционных вычислительных задачах, как распознавание изображений, обработка естественного языка (NLP) и перевод. Генеративный искусственный интеллект – это следующий шаг в разработке искусственного интеллекта. Вы можете научить его изучать человеческий язык, языки программирования, искусство, химию, биологию и любые сложные предметы. Он использует изученные данные для решения новых задач. 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.
Почему генеративный искусственный интеллект важен?
Приложения на основе генеративного искусственного интеллекта, такие как ChatGPT, привлекают всеобщее внимание и поражают воображение. С их помощью можно переосмыслить большинство процессов взаимодействия с клиентами и разработать новые, невиданные ранее приложения, а также помочь клиентам достичь новых показателей производительности.
По данным компании Goldman Sachs, генеративный ИИ может обеспечить увеличение мирового валового внутреннего продукта (ВВП) на 7 % (или почти на 7 трлн долл.). Также предполагается, что за 10 лет рост продуктивности может увеличиться на 1,5 процентных пункта.
Далее приводятся еще несколько преимуществ генеративного ИИ.
Ускорение исследований
Алгоритмы генеративного ИИ могут по-новому исследовать и анализировать сложные данные. Таким образом, исследователи могут обнаруживать новые тенденции и закономерности, которые в других случаях могут быть не очевидны. Эти алгоритмы способны обобщать информацию, описывать несколько путей решения, генерировать идеи и создавать подробную документацию на основе записей исследований. Именно поэтому генеративный ИИ значительно повышает эффективность исследований и инноваций.
Например, системы генеративного ИИ используются в фармацевтической промышленности для генерации и оптимизации белковых последовательностей, а также значительного ускорения создания лекарственных препаратов.
Повышение качества обслуживания клиентов
Генеративный ИИ может естественным образом реагировать на разговор с человеком, а также служить инструментом для обслуживания клиентов и персонализации их рабочих процессов.
Например, можно использовать чат-боты, голосовые боты и виртуальные помощники на базе искусственного интеллекта, которые точнее реагируют на запросы клиентов при первом обращении. Благодаря персонализированной подаче предложений и общению с клиентами можно добиться большей вовлеченности потребителей.
Оптимизация бизнес-процессов
С помощью генеративного ИИ можно оптимизировать бизнес-процессы, используя приложения машинного обучения и ИИ во всех сферах деятельности. Эту технологию можно применять во всех сферах бизнеса, включая проектирование, маркетинг, обслуживание клиентов, финансы и продажи.
К примеру, генеративный ИИ можно использовать при:
- извлечении и обобщении данных из любых источников для использования функций поиска знаний;
- оценке и оптимизации различных сценариев снижения затрат в таких областях, как маркетинг, реклама, финансы и логистика;
- генерации синтетических данных и создании маркированных данные для обучения под наблюдением и других процессов машинного обучения.
Увеличение продуктивности работы персонала
Модели генеративного ИИ могут дополнять рабочие процессы сотрудников и выполнять функции эффективных помощников для всех сотрудников вашей организации. От поиска информации до ее создания – они могут делать все подобно человеку.
С помощью генеративного ИИ можно повысить производительность труда различных категорий персонала, поскольку он:
- поддерживает творческие задачи за счет генерации нескольких прототипов на основе определенных входных данных и ограничений; оптимизирует существующие проекты на основе отзывов людей и определенных ограничений;
- создает новые предложения по программному коду для задач разработки приложений;
- помогает руководителям в составлении отчетов, сводок и прогнозов;
- разрабатывает новые скрипты продаж, контент для электронной почты и блогов для сотрудников отдела маркетинга.
Вы можете сэкономить время, сократить расходы и повысить эффективность всей организации.
Как работает генеративный искусственный интеллект?
Как и любой другой искусственный интеллект, 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 общих задач.
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 генеративный ИИ повлияет на отрасли?
Хотя генеративный ИИ со временем сможет повлиять на все сферы деятельности, некоторые из них могут быстро извлечь выгоду из этой технологии.
Финансовые сервисы
Компании, предоставляющие финансовые услуги, могут использовать возможности генеративного ИИ, чтобы лучше обслуживать своих клиентов и при этом сокращать расходы.
- Финансовые компании могут использовать чат-боты для создания рекомендаций по продуктам и ответов на запросы клиентов, чтобы повысить уровень обслуживания.
- Кредитные учреждения могут ускорить выдачи займов на рынках с недостаточным финансовым обслуживанием, особенно в развивающихся странах.
- Банки могут быстро обнаруживать мошенничество в претензиях, кредитных картах или займах.
- Инвестиционные компании могут использовать возможности генеративного ИИ для предоставления своим клиентам безопасных и персонализированных финансовых консультаций по низким ценам.
Здравоохранение и медико‑биологические разработки
Один из наиболее перспективных вариантов использования генеративного искусственного интеллекта – ускорение разработки и исследования лекарств. Генеративный ИИ использует модели для создания новых белковых последовательностей со специфическими свойствами, предназначенных для разработки антител, ферментов, вакцин, а также генной терапии.
Компании, занимающиеся здравоохранением и медико-биологическими науками, могут использовать генеративные модели, 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.
Наконец, генеративный искусственный интеллект можно использовать для создания синтетических данных о пациентах и медицинских учреждениях. Это полезно при обучении моделей искусственного интеллекта, моделировании клинических испытаний или изучении редких заболеваний, когда доступ к большим массивам данных реального мира отсутствует.
Автомобильная промышленность и производство
Автомобильные компании могут использовать технологии генеративного ИИ для различных целей, начиная от проектирования автомобилей и заканчивая обслуживанием клиентов. Например, они могут оптимизировать конструкцию механических частей таким образом, чтобы уменьшить аэродинамическое сопротивление в конструкции автомобиля, или адаптировать дизайн персональных помощников.
Автомобильные компании используют генеративный искусственный интеллект для улучшения обслуживания клиентов, быстро отвечая на их наиболее распространенные вопросы. С помощью генеративного искусственного интеллекта можно оптимизировать производственные процессы и снизить затраты, создавая новые конструкции материалов, микросхем и деталей.
Генеративный искусственный интеллект также можно использовать для того, чтобы генерировать синтетические данные для тестирования приложений. Это особенно полезно для данных, которые редко включаются в наборы тестовых данных (например, дефекты или крайние случаи).
Мультимедиа и развлечения
Модели генеративного ИИ могут создавать новый контент, от анимации и сценариев до полнометражных фильмов, с меньшими затратами средств и времени, чем при традиционном производстве.
Ниже приведены другие способы использования генеративного ИИ в отрасли.
- Артисты могут дополнять и улучшать свои альбомы музыкой, сгенерированной искусственным интеллектом, для создания совершенно новых жанров.
- Медийные организации могут использовать искусственный интеллект, чтобы впечатлить аудиторию, предлагая персонализированный контент и рекламу для увеличения доходов.
- Игровые компании могут использовать генеративный искусственный интеллект для создания новых игр и предоставления игрокам возможности создавать аватары.
Телекоммуникации
Первые примеры использования генеративного ИИ в телекоммуникациях касаются пересмотра качества взаимодействия с клиентами. Опыт работы с клиентами определяется совокупным взаимодействием подписчиков во всех точках взаимодействия с клиентами.
Например, компании, работающие в сфере телекоммуникаций, могут применять генеративный ИИ для улучшения качества обслуживания клиентов с помощью разговорных агентов, похожих на живых людей. Они также могут оптимизировать производительность сети, анализируя сетевые данные и разрабатывая рекомендации по устранению неполадок. Кроме того, они могут по-новому выстраивать отношения с клиентами с помощью персональных продавцов-консультантов, которые работают с людьми один на один.
Энергетика
Генеративный искусственный интеллект подходит для задач энергетического сектора, связанных со сложным анализом необработанных данных, распознаванием образов, прогнозированием и оптимизацией. Компании, предоставляющие услуги в сфере энергетики, могут повысить качество обслуживания клиентов, анализируя данные предприятия для выявления закономерностей использования. На основе этой информации они могут разрабатывать целевые предложения продуктов, программы энергоэффективности или инициативы по реагированию на спрос.
Генеративный искусственный интеллект может помочь в управлении сетями, повышении безопасности эксплуатации объектов и оптимизации производства энергии с помощью моделирования резервуаров.
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. Математически модели работали путем определения уравнений, в которых можно было численно отобразить 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 ИИ, развивающая концепцию модели диффузии.
Модели GAN обучают две нейронные сети в соревновательном режиме. Первая сеть, известная как генератор, создает поддельные образцы данных, добавляя в них случайный шум. Вторая сеть, называемая дискриминатором, пытается отличить реальные данные от поддельных, создаваемых 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, называемому 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, представьте предложение как последовательность слов.
Самовнимание помогает модели сосредоточиться на важности слов при обработке каждого из них. Для того чтобы передать различные типы связей между словами, в генеративной модели на основе трансформера используется несколько слоев кодировщика, называемых головками внимания. Каждая головка учится воспринимать различные части последовательности входных сигналов, чтобы модель могла одновременно учитывать различные аспекты данных.
Каждый слой также уточняет контекстные встраивания. Благодаря слоям контекстные встраивания становятся более информативными и передают различные значения – от грамматического синтаксиса до сложных семантических смыслов.
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.
В вариационных автокодировщиках 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. С помощью этих инноваций генерировали данные, которые, будучи созданными искусственно, все больше напоминали реальные.
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.
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.
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.
Начните с внутренних приложений
Внедрение генеративного ИИ лучше всего начинать с разработки внутренних приложений, сосредоточившись на оптимизации процессов и повышении производительности труда. Вы получаете возможность проверить результаты в более контролируемой среде, одновременно развивая навыки и понимание технологии. Можно тщательно протестировать модели и даже настроить их на основе внутренних источников знаний.
Таким образом, вы повысите уровень обслуживания клиентов, когда в конечном итоге будете использовать модели для внешних приложений.
Повысьте прозрачность
Четко описывайте все приложения и результаты работы генеративного ИИ, чтобы пользователи знали, что они взаимодействуют с ИИ, а не с человеком. Например, искусственный интеллект может представиться как ИИ, или результаты поиска, основанные на использовании ИИ, могут помечаться и выделяться.
Таким образом, ваши клиенты могут использовать контент по своему усмотрению, а также активнее устранять любые неточности или скрытые ошибки в базовых моделях из-за ограниченности обучающих данных.
Внедрите безопасность
Внедрите ограничения, чтобы приложения генеративного ИИ не допускали непреднамеренного несанкционированного доступа к конфиденциальным данным. Привлекайте к работе специалистов по безопасности с самого начала, чтобы предусмотреть все аспекты. Например, перед обучением моделей на внутренних данных может потребоваться маскировка данных и удаление информации, позволяющей установить личность (PII).
Выполняйте тестирование тщательно
Разработайте процессы автоматизированного и ручного тестирования для проверки результатов и типов сценариев, которые может сгенерировать система генеративного ИИ. Создайте различные группы бета-тестировщиков, которые опробуют приложения различными способами и задокументируют результаты. Кроме того, благодаря тестированию модель будет постоянно совершенствоваться, и у вас будет больше контроля над ожидаемыми результатами и ответами.
Каковы распространенные области применения генеративного искусственного интеллекта?
Благодаря генеративному искусственному интеллекту вы сможете быстрее использовать преимущества машинного обучения для своего бизнеса и применять их к более широкому набору сценариев использования. Генеративный искусственный интеллект можно применять во всех сферах бизнеса, включая проектирование, маркетинг, обслуживание клиентов, финансы и продажи. Генерация кода – одно из самых перспективных приложений для генеративного искусственного интеллекта, и благодаря Amazon CodeWhisperer, решению для программирования на основе искусственного интеллекта, мы добиваемся отличных результатов в повышении производительности разработчиков. Во время работы с ознакомительной версией мы в Amazon выполнили проверку на повышение производительности, и участники, использовавшие Amazon CodeWhisperer, имели на 27 % больше шансов успешно выполнить задачи и справлялись в среднем на 57 % быстрее, чем те, кто не использовал CodeWhisperer.
Помимо генерации кода, существует множество приложений, в которых можно использовать генеративный искусственный интеллект, чтобы кардинально изменить качество обслуживания клиентов, производительность сотрудников, эффективность бизнеса и творческий подход. Генеративный искусственный интеллект можно использовать для улучшения качества обслуживания клиентов с помощью таких возможностей, как чат-боты, виртуальные помощники, интеллектуальные контактные центры, персонализация и модерация контента. Вы можете повысить производительность своих сотрудников, в том числе с помощью генеративного диалогового поиска на базе искусственного интеллекта, создания контента и суммирования текста. Вы можете улучшить бизнес-операции с помощью интеллектуальной обработки документов, помощников по обслуживанию, контроля качества и визуальной проверки, а также синтетического генерирования учебных данных. Наконец, вы можете использовать генеративный искусственный интеллект для ускорения производства всех видов творческого контента: от искусства и музыки до создания текста, анимации, видео и изображений.
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 – это безопасность и конфиденциальность корпоративного уровня, доступ к ведущим в отрасли базовым моделям, приложениям на базе генеративного ИИ и подход, основанный на использовании данных.
Выбирайте нужные параметры из целого ряда технологий генеративного ИИ, которые поддерживают все типы организаций на всех этапах внедрения и развития генеративного ИИ.
- Генерация кода – одно из самых перспективных приложений для генеративного ИИ. Amazon CodeWhisperer – помощник по программированию на основе искусственного интеллекта, с помощью которого вы можете добиться отличной производительности разработчиков. Во время предварительной версии компания Amazon поставила перед собой задачу повышения производительности. Участники, которые использовали CodeWhisperer, имели на 27 % больше шансов успешно выполнить задания. В среднем они выполняли задачи на 57 % быстрее, чем те, кто не пользовался CodeWhisperer.
- Amazon Bedrock – еще один полностью управляемый сервис, предлагающий широкий выбор высокопроизводительных базовых моделей и различные возможности. Вы можете легко экспериментировать с различными лучшими базовыми моделями, настраивать их с учетом своих данных и создавать управляемые агенты, которые выполняют сложные бизнес-задачи.
- Amazon SageMaker JumpStart также можно использовать для поиска, изучения и развертывания базовых моделей или даже для создания собственных. SageMaker JumpStart предоставляет управляемую инфраструктуру и инструменты, с помощью которых вы сможете ускорить построение, обучение и развертывание масштабируемых, надежных и безопасных моделей.
- AWS HealthScribe – это сервис, отвечающий требованиям HIPAA, который позволяет производителям программного обеспечения для здравоохранения создавать приложения, способные автоматически генерировать клинические заметки на основе анализа разговоров между пациентом и врачом. AWS HealthScribe совмещает распознавание речи и генеративный искусственный интеллект (ИИ), чтобы снизить объем медицинской документации за счет расшифровки разговоров между пациентом и врачом и создания более удобных для просмотра клинических записей.
- Amazon Q в QuickSight помогает бизнес-аналитикам легко создавать и настраивать визуальные эффекты с помощью команд на естественном языке. Новые возможности создания генеративной бизнес-аналитики расширяют возможности QuickSight Q по созданию запросов на естественном языке, которые не просто отвечают на хорошо структурированные вопросы (например, «какие 10 товаров лучше всего продаются в Калифорнии?»), но и помогают аналитикам быстро создавать настраиваемые визуальные представления из фрагментов вопроса (например, «10 товаров, которые продаются лучше всего»), уточнять смысл запроса, задавая последующие вопросы, улучшать качество визуализаций и выполнять сложные вычисления.
Начните работу с генеративным ИИ на AWS, создав аккаунт уже сегодня.
AWS: дальнейшие шаги
Получите мгновенный доступ к уровню бесплатного пользования AWS.
