Что такое генеративный искусственный интеллект?
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. 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.
В чем разница между искусственным интеллектом и генеративным искусственным интеллектом?
Искусственный интеллект – это более широкая концепция, позволяющая сделать машины более похожими на людей. Он включает в себя многое: от умных помощников, таких как Alexa, чат-ботов и генераторов изображений до роботов-пылесосов и беспилотных автомобилей. Генеративный искусственный интеллект – это подгруппа, которая эффективно и интеллектуально генерирует новый контент.
Когда был создан генеративный искусственный интеллект?
Генеративный искусственный интеллект появился в конце 2010-х годов благодаря достижениям в области глубокого обучения, в частности благодаря таким моделям, как генеративные состязательные сети (GAN) и трансформеры. Достижения в области облачных вычислений сделали генеративный искусственный интеллект коммерчески жизнеспособным и доступным с 2022 года.
Что такое базовые модели в генеративном искусственном интеллекте?
Базовые модели – это большие модели генеративного искусственного интеллекта, обученные на широком спектре текстовых и графических данных. Они способны выполнять самые разные общие задачи, например давать ответы на вопросы, писать эссе и подготавливать субтитры к изображениям.
Каковы примеры генеративного искусственного интеллекта?
Генеративный искусственный интеллект имеет несколько примеров 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 искусственного интеллекта 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 примеров использования генеративного искусственного интеллекта – ускорение разработки и исследования лекарств. Генеративный искусственный интеллект 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 искусственного интеллекта 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 тестовые наборы данных (например, дефекты или крайние случаи).
Подробнее о генеративном искусственном интеллекте для автомобильной промышленности на AWS
Мультимедиа и развлечения
Модели генеративного искусственного интеллекта создают новый контент, от анимации и сценариев до полнометражных фильмов, с меньшими затратами средств и времени, чем при традиционном производстве.
Другие примеры использования генеративного искусственного интеллекта в отрасли:
- Артисты могут дополнять и улучшать свои альбомы музыкой, сгенерированной искусственным интеллектом, для создания совершенно новых жанров
- Медийные организации используют генеративный 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.
Телекоммуникации
Примеры использования генеративного искусственного интеллекта в телекоммуникациях направлены на улучшение обслуживания клиентов, определяемое совокупным взаимодействием подписчиков 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
Энергетика
Генеративный искусственный интеллект отлично подходит для задач энергетического сектора, связанных со сложным анализом необработанных данных, распознаванием образов, прогнозированием и оптимизацией. Компании, предоставляющие услуги в сфере энергетики, повышают качество обслуживания клиентов, анализируя данные предприятия для выявления закономерностей использования. На основе этой информации они могут разрабатывать персонализированные продукты, программы энергоэффективности или инициативы по реагированию на спрос.
Генеративный искусственный интеллект также помогает в управлении сетями, повышении безопасности эксплуатации объектов и оптимизации производства энергии с помощью моделирования резервуаров.
Каковы 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 искусственного интеллекта.
Ускорение исследований
Алгоритмы генеративного искусственного интеллекта могут по-новому исследовать и анализировать сложные данные, что дает возможность исследователям обнаруживать новые тенденции и закономерности, которые в противном случае могут быть не очевидными. Эти алгоритмы способны обобщать информацию, описывать несколько путей решения, генерировать идеи и создавать подробную документацию на основе записей исследований. Именно поэтому генеративный искусственный интеллект значительно повышает эффективность исследований и инноваций.
Например, системы генеративного искусственного интеллекта используются в фармацевтической промышленности для генерации и оптимизации белковых последовательностей, а также значительного ускорения создания лекарственных препаратов.
Повышение качества обслуживания клиентов
Генеративный искусственный интеллект 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 искусственного интеллекта 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 искусственный интеллект 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 данных для обучения под наблюдением и других процессов машинного обучения.
Увеличение продуктивности работы персонала
Модели генеративного искусственного интеллекта 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 искусственного интеллекта 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 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 искусственного интеллекта. Вариационные автокодировщики, разработанные в 2013 году, стали первыми глубокими генеративными моделями, способными генерировать реалистичные изображения и речь.
VAE
В вариационных автокодировщиках была предусмотрена возможность создания новых вариаций нескольких типов данных, в результате чего быстро появились другие модели генеративного искусственного интеллекта, 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. Трансформеры 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 модели генеративного 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 искусственный интеллект 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) являются одним из классов FM. 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 искусственного интеллекта 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 функция 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 встраивания, делая их более информативными и охватывая полный спектр анализа: от грамматики и синтаксиса до сложных семантических тонкостей.
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 искусственного интеллекта?
Если ваша организация хочет внедрить решения на основе генеративного искусственного интеллекта, обратите внимание на следующие рекомендации для повышения эффективности ваших усилий.
Начните с внутренних приложений
Внедрение генеративного искусственного интеллекта 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.
Так вы улучшите взаимодействие с клиентами, которые будут работать с вашими моделями через внешние приложения.
Повысьте прозрачность
Недвусмысленно сообщите всем пользователям, что ваши приложения и результаты основаны на генеративном искусственном интеллекте, чтобы они не считали их взаимодействием 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 искусственного интеллекта 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 протестируйте все сценарии, в которых может использоваться система на основе генеративного искусственного интеллекта. 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.
Что представляет собой обучение работе с генеративным искусственным интеллектом 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 работе с генеративным искусственным интеллектом на AWS включает сертификацию экспертами AWS по следующим темам:
Как AWS может помочь генеративному искусственному интеллекту?
Amazon Web Services (AWS) упрощает создание и масштабирование приложений на основе генеративного искусственного интеллекта для ваших данных, примеров 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.
Выберите подходящий вариант из целого ряда сервисов на базе генеративного искусственного интеллекта, которые поддерживают все типы организаций на всех этапах внедрения и развития генеративного искусственного интеллекта.
- Генерация кода – одно из самых перспективных приложений для генеративного искусственного интеллекта. С помощью помощника по разработке программного обеспечения Amazon Q для разработчиков на базе генеративного искусственного интеллекта вы можете добиться отличных результатов в повышении производительности разработчиков.
- 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.
- Также можно применить Amazon SageMaker JumpStart 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 позволяют не только использовать в запросах к QuickSight Q хорошо структурированные вопросы на естественном языке (например, «какие 10 товаров лучше всего продаются в Калифорнии?»), но и быстро создавать настраиваемые визуальные представления по фрагментам вопроса (например, «10 лучших товаров»), уточнять смысл запроса с помощью дополнительных вопросов, улучшать визуализации и выполнять сложные вычисления.
Начните работу с генеративным искусственным интеллектом на AWS, создав аккаунт уже сегодня.