Генеративный ИИ (Generative AI) — это тип искусственного интеллекта, который создаёт новые данные на основе уже существующих, будь то текст, изображения, звук или другие типы контента. В отличие от традиционных моделей ИИ, которые просто классифицируют или анализируют данные, генеративные модели могут генерировать новые образцы, схожие с обучающим набором данных. Например, такие модели могут создавать реалистичные изображения, стилизовать текст, писать код и т.д.
Особенности генеративного ИИ
- Создание нового контента:
- Генеративные модели способны создавать уникальные образцы, которые не являются прямым копированием данных из обучающей выборки.
- Высокая адаптивность:
- Они могут адаптироваться к разным типам задач, таким как текстовая генерация, создание изображений, синтез речи, и даже проектирование молекул.
- Использование больших объемов данных:
- Для создания реалистичного и высококачественного контента модели требуют больших обучающих выборок, чтобы изучить закономерности и зависимости.
- Сложность в контроле результатов:
- Генеративные модели могут производить нежелательные результаты или даже давать вредные советы, поскольку сложно заранее контролировать все возможные выводы.
Разновидности генеративного ИИ
Генеративные состязательные сети (Generative Adversarial Networks, GANs)
- GAN-сети состоят из двух нейросетей — генератора и дискриминатора, которые работают вместе. Генератор создаёт новые образцы данных, стремясь “обмануть” дискриминатор, который определяет, являются ли данные реальными или синтетическими. Этот подход используется для генерации реалистичных изображений, синтеза речи и других задач, связанных с созданием визуально или акустически правдоподобного контента.
Автокодировщики и вариационные автокодировщики (Autoencoders, VAEs)
- Автокодировщики представляют собой нейронные сети, которые учатся кодировать данные в сжатое представление, а затем восстанавливать их обратно.
- Вариационные автокодировщики (VAEs) делают это с добавлением вероятностной оценки, что позволяет генерировать более разнообразные результаты. VAEs используются для создания изображений, аудио и текста, а также для задач, где требуется контроль за параметрами выходных данных.
Трансформеры и большие языковые модели (LLM)
Трансформеры, такие как GPT (Generative Pre-trained Transformer), BERT и их производные, представляют собой архитектуры, особенно популярные для обработки текста. Они обучаются на больших наборах текстов и могут генерировать новые тексты, писать код, вести диалог, переводить и обрабатывать текстовые данные в различных форматах. Такие модели особенно сильны в задачах обработки языка и демонстрируют высокую гибкость в задачах текстовой генерации и анализа.
Диффузионные модели
Эти модели постепенно добавляют шум к данным, чтобы сделать их менее определёнными, а затем “восстанавливают” данные обратно к оригиналу, но уже с вариативностью. Диффузионные модели используются для генерации изображений и других типов данных, где требуется высокий уровень детализации и вариативности.
Рекуррентные нейронные сети (RNN)
Хотя RNN не так распространены, как трансформеры для генеративных задач, они до сих пор применяются в ряде случаев, особенно когда важен контекст последовательности (например, в задачах синтеза музыки или генерации текста). LSTM и GRU (в рамках RNN) также могут быть использованы для генеративных задач, где важна зависимость от временной последовательности.
Чем генеративный ИИ отличается от других типов ИИ
Генеративный ИИ отличается от других типов искусственного интеллекта по ряду характеристик:
Создание новых данных vs. анализ и предсказание:
Генеративный ИИ создаёт новые данные (например, текст или изображение), которые не существовали в изначальном виде.
Дискриминативные модели (например, классификаторы) нацелены на анализ, предсказание и категоризацию, а не на генерацию. Они используют алгоритмы, такие как деревья решений, SVM или CNN для задач распознавания образов и классификации, но не могут самостоятельно создавать новые данные.
Использование для творчества и генерации контента:
- Генеративные модели активно используются для творчества и задач, связанных с созданием мультимедиа-контента.
- Дискриминативные модели используются в задачах, где требуется анализ существующих данных, например, для диагностики заболеваний, предсказания погоды, выявления мошенничества.
Комплексность и требования к обучению:
- Генеративные модели требуют более крупных и сложных обучающих выборок, чтобы изучить шаблоны и закономерности.
- Дискриминативные модели, как правило, легче обучаются и требуют меньших вычислительных ресурсов, особенно в задачах бинарной классификации.
Применение генеративного ИИ
Генеративный ИИ находит применение во множестве сфер:
- Развлечения и медиа:
- создание музыки, текста, изображений, сценариев.
- Маркетинг: генерация контента для социальных сетей и рекламы.
- Наука и медицина: моделирование молекул, создание изображений для диагностики.
- Разработка продуктов: дизайн, генерация прототипов и улучшение изображений.
Заключение
Генеративный ИИ — это мощный инструмент, способный создать уникальные данные и открыть новые возможности в различных областях. От традиционных моделей ИИ он отличается именно своей способностью генерировать новые данные, а не просто анализировать и классифицировать существующие.