Всё, что нужно знать о генеративном ИИ: определение, типы, принципы работы и проблемы внедрения

Содержание: Что такое генеративный ИИ? Чем он отличается от традиционного ИИ Типы генеративного ИИ Как работает генеративный ИИ Каковы возможности Gen-AI? Сценарии использования Проблемы и риски, связанные с внедрением генеративного ИИ Что такое генеративный ИИ? Генеративный искусственный интеллект – это одна из разновидностей «слабого ИИ», являющаяся по сути новым этапом в развитии систем. Такие ИИ используют «генеративные» модели для обучения и дальнейшего функционирования, что обеспечивает им ряд преимуществ в сравнении с классическими нейросетевыми программами. Основой для разработки генеративного ИИ стала модель Маркова, разработанная еще в 1906 году знаменитым русским математиком для изучения и моделирования случайных процессов. Современные ИИ гораздо сложнее модели Маркова, но используют заложенные в ней принципы для генерации новых данных. Чем он отличается от традиционного ИИ Генеративный ИИ отличается от обычного тем, что способен создавать новый контент. Если «классические» ИИ могут работать только в узких, строго очерченных рамках, по заранее заданным вводным данным для реагирования, то генеративные ИИ гораздо сложнее. Такие системы способны создавать новые, оригинальные данные, например, тексты, картинки, изображения или даже компьютерный код. Хотя для работы им все еще нужны подсказки, а также обширные базы данных для обучения, сами алгоритмы таких ИИ гораздо более гибкие и адаптивные. Также к важным отличиям можно отнести способность к самообучению без необходимости прямо указывать нейросети правильные результаты. При этом ИИ способен использовать для обучения и дальнейшей работы даже неструктурированные данные. Типы генеративного ИИ Схематичное сравнение принципов работы VAE и AE На данный момент разработано достаточно много разновидностей генеративных ИИ, одной из самых популярных является GAN (генеративно-состязательная нейросеть). Такие нейросети строятся на базе двух модулей – генератора и дискриминатора. Задачей генератора является синтез новой информации. Дискриминатор занимается оценкой и классификацией полученных от генератора результатов. Обучение таких ИИ строится на внутренней конкуренции между этими компонентами, такая схема работы позволяет значительно ускорить обучение и получать фотореалистичные изображения, видеоролики, тексты, практически любые виды контента. К другим популярным разновидностям генеративного ИИ можно отнести: VAE. Такие нейросети также состоят из двух частей – кодировщика и декодировщика. Кодировщик трансформирует входные данные превращая их в особую форму записи информации – атентное пространство. Затем декодировщик восстанавливает их, но не прямым путем, а используя метод выборки. Таким образом нейросеть генерирует новые данные используя для этого вероятностное распределение. AE. Такие генеративные ИИ работают за счет предсказания элементов последовательности, основываясь на информации о предыдущих элементах. По сути они функционируют на основе модели Маркова, упомянутой в начале нашей статьи, но существенно усложненной и доработанной. Генеративные ИИ на основе AE-модели способны попиксельно синтезировать реалистичные изображения, на их базе основаны многие «большие языковые модели», способные общаться с пользователем на естественном языке, также они активно используются в генерации музыки. Нужно отметить, что AE-модели отличаются высокой сложностью и требуют больших вычислительных ресурсов для работы. Также к генеративному ИИ относятся потоковые модели, разработанные относительно недавно. Они работают за счет преобразования информации путем применения к ней непрерывных функций. Они отличаются возможностью генерировать новую информацию сохраняя особенности и формат исходных данных, а также обладают рядом других, менее существенных преимуществ. Нужно отметить, что каждая разновидность генеративного искусственного интеллекта обладает рядом ограничений, которые нужно учитывать при выборе подходящей модели для обработки определенного типа контента. Также сейчас происходит интенсивное развитие имеющихся моделей ИИ, активная разработка новых, в основном за счет комбинации уже известных разновидностей ИИ. Как работает генеративный ИИ Абстрактное изображение ИИ-сотрудника Работа любой генеративной модели в целом схожа с функционированием классических нейросетей, так как процесс анализа и синтеза данных также делится на несколько этапов. Но сама последовательность работы с данными может существенно различаться. Усредненный алгоритм работы генеративного ИИ выглядит так: Сбор информации. Это первый и стандартный этап для работы с любым ИИ. Данные должны быть специфичными, подбираются в зависимости от контента, с которым должна работать нейросеть, например, для ChatGPT использовался массив текстов объемом в несколько сотен гигабайт. Предварительная обработка. Собранную информацию нужно трансформировать в понятный для генеративного ИИ формат, так называемый датасет. Также на этой стадии данные «очищают», удаляя лишние или повторяющиеся участки. Обучение. Модель обучается выполнять операции, для которых предназначена, на основе анализа и обработки предоставленного датасета (или нескольких). Например, модель может обучаться генерации нового текста или синтезу картинок определенного формата и стилистики. Оптимизация. К генеративному ИИ применяют специальные алгоритмы, позволяющие откорректировать параметры работы и повысить точность получаемых результатов. Повторение. Подразумевает многократное, цикличное повторение третьего и четвертого этапа. Повторение длится до момента, когда получаемые от ИИ результаты перестают улучшаться или прогресс улучшения серьезно замедляется и дальнейшие циклы становятся неэффективны. Тонкая настройка. На этом этапе происходит «специализация» генеративного ИИ для выполнения определенного спектра задач, за счет дополнительной коррекции параметров работы или обучения на специфичных датасетах. Это не обязательный этап, хотя он присутствует в работе с практически любым современным ИИ. Благодаря такому построению схемы работы нейросети она становится способна к генерации нового контента на основе изученного, а также получает возможность «понимать» шаблоны и правила, по которым ей нужно обрабатывать данные. Также многие модели способны в дальнейшем совершенствоваться за счет включения в алгоритм работы этапа уточнения и обратной связи. В зависимости от типа генеративного искусственного интеллекта алгоритм работы может немного отличаться, но в целом радикальных отличий в схеме функционирования и обучения не будет.  Каковы возможности Gen-AI? Изображение, которое возможно создать при помощи Gen-Ai Генеративный ИИ обладает существенно более широким потенциалом и возможностями в сравнении с классическими нейросетями, хотя и не выходит за пределы «узкого ИИ». Его главное преимущество – способность создавать новый контент, на основе тех данных которые были использованы для обучения. Таким образом генеративный ИИ становится способен к творчеству, например, созданию музыки или фотореалистичных изображений. Но самостоятельно он работать не может, для генерации контента необходим запрос пользователя. Также генеративные модели способны к «пониманию» запросов на естественном языке, причем как в текстовом формате, так и в виде голоса. Это открывает широкие перспективы к использованию таких ИИ в качестве личных ассистентов и переводчиков. Еще одна ключевая особенность – высокая способность к совершенствованию и адаптации. Благодаря этому генеративные модели способны достаточно быстро анализировать огромные объемы данных, обучаться работать с ними, что особенно востребовано в области научных исследований. Например, генеративный искусственный интеллект уже применяется для предсказания свойств белковых молекул, что позволит создать лекарственные препараты нового поколения и в целом лучше понять, какие процессы протекают в живых клетках на молекулярном уровне. Сценарии использования Изображение, созданное в генеративной модели "Шедеврум" Хотя генеративный ИИ не способен полностью заменить «живых» писателей, художников или музыкантов, именно в области творчества он находит широчайшее применение в качестве дополнительного инструмента, существенно повышающего эффективность работы. К основным сценариям его применения можно отнести: Текст. ИИ способен создавать реалистичный текст, практически неотличимый от написанного человеком. Он может применяться для создания деловых писем, составления отчетов, презентаций. Изображения. Современные модели способны создавать изображения на основе текстовых или голосовых подсказок, причем в самой разной стилистике, от гиперреалистичных фотоизображений до «масляных» картин или абстракций. Дизайн. Синтезирование нескольких вариаций дизайна продукта может помочь в работе дизайнера и натолкнуть на новые идеи. Видео. Это одно из активно развивающихся направлений в работе с генеративным ИИ. Сейчас такие нейросети способны генерировать короткие видеоролики, делать склейки и добавлять спецэффекты на уже имеющиеся видео. Не исключено, что в будущем эта технология станет способна создавать полноценные фильмы. Компьютерные игры. Разработчики игр активно используют генеративные ИИ для создания персонажей, текстур и дизайна уровней. В будущем такие нейросети смогут автоматически синтезировать целые уровни, что существенно разнообразит геймплей. Активная интеграция генеративных моделей в популярные игровые движки происходит именно сейчас, через несколько лет это даст видимые результаты в виде уникальных, интерактивных игровых миров. Реклама. Рекламные агентства активно внедряют генеративный ИИ, способный создавать уникальные текстовые объявления, слоганы и другой контент, причем на основе анализа предпочтений целевой аудитории, что позволяет увеличить вовлеченность. Но сценарии использования генеративного искусственного интеллекта не ограничиваются только творчеством. Например, такой ИИ способен существенно ускорить разработку нового ПО, причем интегрировать его использование можно на всех этапах разработки. А благодаря способности к анализу огромных объемов данных именно генеративные модели применяются в передовых научных разработках, где они анализируют и модулируют сложные химические, физические и биологические процессы. Проблемы и риски, связанные с внедрением генеративного ИИ Абстрактное изображение робота, размышляющего над проблемами внедрения ИИ Несмотря на огромные возможности и потенциал генеративного искусственного интеллекта, его масштабное, неконтролируемое внедрение создает и ряд серьезных проблем. Например, несмотря на существенный прогресс в повышении качества получаемого от ИИ контента, он все еще достаточно часто ошибается, давая пользователю недостоверные данные и может даже ввести в заблуждение. Также применение ИИ ставит ряд юридических и этических вопросов. Одна из широко известных проблем такого рода – распространение дипфейков, которые часто используются для манипуляции общественным мнением. К тому же генеративные ИИ могут создавать реалистичные аудио- и даже видеозаписи на основе образцов голоса и видео известных лиц, например, политиков, деятелей искусства. Вышеперечисленные проблемы являются общими для всех видов ИИ, но есть и специфичные именно для генеративных моделей. В их число входят: Непредсказуемость. Результаты, получаемые от таких ИИ сложно контролировать и предсказывать из-за сложности «самообучающихся» алгоритмов, которые по сути работают в формате «черного ящика», так как постоянно меняются в процессе обучения и совершенствования. Высокая энергоемкость. Для обучения и работы генеративного ИИ требуются большие затраты вычислительных ресурсов и электроэнергии. В результате стоимость использования технологии достаточно высока и недоступна для малых компаний или стартапов. Переобучение. Это явление, при котором генеративный искусственный интеллект начинает слишком точно воспроизводить данные, использовавшиеся для его обучения, практически теряя возможность генерировать новый, уникальный контент. Решение этой проблемы пока не создано, так как неочевидны причины, приводящие к этой ситуации. Также проблемой, связанной с генеративным ИИ является его активное внедрение в «критических» областях, например, медицине, или транспорте. Ошибки в результате работы нейросети или уязвимости, позволяющие получить к ней несанкционированный доступ могут потенциально привести к серьезным последствиям, тяжесть которых еще только предстоит оценить. Нужно отметить, что все проблемы и риски, связанные с генеративным ИИ являются «проблемами роста», характерными для любой новой технологии. Можно смело утверждать, что в ближайшие годы они будут решены или их негативный эффект будет нивелирован за счет разработки новых более продвинутых версий искусственного интеллекта.