La Generativ AI er måske den bedst kendte af alle, der eksisterer, sandsynligvis på grund af den berømte chatbot-makro af Åbn AI, ChatGPT. Det er en type IA i stand til at skabe nyt indhold. Den baserer sin drift på Deep learning (deep machine learning). Men hvad er generativ kunstig intelligens, hvad er det og hvordan virker det?
Hvad er Deep Learning helt præcist?
Denne type læring har været brugt siden 2006, og siden starten har den forsøgt at "efterligne" naturlig indlæring af en hjerne. I dag er det afgørende for udviklingen af IA personliggjort. Den har fortsat betydelige fremskridt inden for hvert af dets anvendelsesområder. En af dem (vi vender tilbage til hovedemnet) er IAG.
Fra begyndelsen som et forskningsprojekt, indtil nu, som er en virksomhed specialiseret i robotprodukter til rehabilitering, Inrobics har været en konstant i udviklingen af teknologi, brugen af Kunstig intelligens (AI). Vores udviklere bringer robotter igennem det. Men nu har vi udvidet dybden af interaktion takket være Generativ kunstig intelligens (IAG), hovedperson i dette indlæg. Vi fortæller dig mere om dette til sidst...
Hvis du vil vide mere om IAG, hvordan det virker y hvilke forsyninger har, fortsæt med at læse...
Hvad er generativ kunstig intelligens? Hvordan virker det?
Driften af IAG involverer at indsamle tusinder og atter tusinder af data/information, som systemet (gennem algoritmos) bruges til at generere ideer og tilføjer også al den information, som brugerne bidrager med til systemet. Dette hjælper maskinen med at være mere præcis. Sådan opnås det efterligne menneskelig tænkning. Generer ideer, som en hjerne ville gøre, og det er derfor, den har så mange i øjeblikket etiske og sikkerhedsmæssige konsekvenser. Det beriger ethvert område (personligt eller professionelt) og hjælper med at give dybde og personlighed til maskiner som vores. robotter.
Modellerne af IA svarende til denne kategori formår at generere nyt indhold, fordi de lærer og analyserer mønstrene eller strukturen af tidligere indtastede data og skaber indhold med en lignende struktur. Derfor måden at udtrykke sig på ChatGPT eller de billeder, der er oprettet ud fra instruktioner, som vi sender (disse tekster, som vi indtaster, kaldes promps) virker så realistisk for os.
En af de særlige kendetegn ved denne type IA er niveauet af personalisering hvad vi leder efter med dets brug. Udviklerne introducerer forskellige datalag specifikt for hvert enkelt tilfælde IAG. For at finde en oplevelse, der er tilpasset vores behov, behøver vi kun at angive korrekt, hvad vi ønsker, nemlig IAG De reagerer på vores krav.
Modstridende generative netværk eller generative antagonistiske netværk, hvad er de?
En anden ejendommelighed i driften af IAG er brugen af algoritmos kaldet generative kontradiktoriske netværk, også kendt som GANer (Det lyder som en teknikalitet, men vi lover, at det er let at forstå.) I øjeblikket tilhører de fleste af de applikationer, vi bruger i vores daglige liv uovervåget indlæring af generative kunstige intelligenser. den GANer De er, hverken mere eller mindre, end to neurale netværk modsætninger, der konkurrerer i et nulsumsspil.
Men hvad er det? nulsum spil?
De er en kategori af spil, hvor en spillers gevinster balanceres med en andens tab. Det vil sige, at de samlede tab og sejre i spillet altid vil være lig nul, opbygning af en perfekt balance.
Så går tilbage til GANer, det første netværk, den generativ, producerer de første data som anmodet, mens det andet netværk, den diskriminerende identificerer og analyserer det materiale, der er produceret af den første, og beslutter, om det er i overensstemmelse med det angivne, eller om det tilhører det datasæt, der tidligere blev introduceret. Disse netværk er nøglen til personalisering og tilstrækkelighed at ansøgningerne af IAG De giver de instruktioner, vi beder dem om, hvad enten de er i tekst-, video-, lyd- eller billedformat og er i stand til at gøre det øjeblikkeligt og uden nogen form for menneskelig opsyn.
Denne proces, selvom den i vores øjne er øjeblikkelig, involverer tusindvis af konfrontationer mellem generativt netværk y diskriminerende netværk. Den ene leverer materiale, den anden angiver graden af korrektion af dette materiale (med hensyn til de data, der er lagret fra tidligere træning), hvilket genererer et nyt forsøg af den første, således gentagne gange. Hver gang lærer det generative netværk af fejl, bliver mere præcist og hurtigere, når det kommer til at få det rigtigt.
Disse er nogle sektorer, hvor brugen af denne teknologi er mest relevant:
Mediestøjen omkring Kunstig intelligens generelt, og mere specifikt, omkring IAG Det er imponerende, direkte proportionalt med den voksende brug af værktøjer, der anvender denne teknologi på tusindvis af områder, både i det personlige og professionelle miljø.
-
Teknologi og software:
La IAG bruges til generere kode, lette brugergrænseflade design og forbedre effektiviteten i udvikling af autonom algoritme. Det er en fremragende ressource til at fremskynde oprettelsesprocesserne for programmører samt rette deres arbejde.
-
sundhed:
Dette er en sektor, som vi har talt længe om i vores blog, samt de mest almindelige anvendelser af IA og den brug, de giver det kliniske fagfolk. Nogle af de mest bemærkelsesværdige værktøjer er hjælp til medicinsk diagnose, generere medicinske rapporter automatisk, hjælp til biomedicinsk forskning Gennem skabelsen af prædiktive modeller, sammenligning og billedkontrast, personlig medicin (Til IA analyserer de specifikke data for hver patient, såsom genetik, klinisk historie og livsstil, hvilket giver en ny vision for specialisten at fortolke efter hans eller hendes skøn), virtuelle sundhedsassistenter o augmented reality i kirurgi. Blandt mange andre hjælpeprogrammer.
-
Kunst og kreativitet:
I dette område bruges det til musik generation, grafisk design, visuel kunst y Kreativ skrivning, der tilbyder nye perspektiver og uendelige kunstneriske muligheder. Dette er et område, der genererer en masse kontroverser, fordi med fremskridt i præcision af IA, er det næsten umuligt at skelne mellem værker og skrifter skabt af menneskehænder, eller dem, der er skabt kunstigt. I denne henseende spiller det en grundlæggende rolle fagfolks ansvar at bruge disse applikationer som arbejdsredskaber til at generere ideer og for ikke at skulle starte fra bunden. En idé, en tekst eller et stykke musik skabt af IA Det kan forbedres i det uendelige eller tilpasses, det kan endda inspirere til skabelsen af et værk, der er 100% udarbejdet, komponeret eller skrevet af en menneskelig forfatter.
-
Annoncering og markedsføring:
I dette tilfælde IAG bruges til personliggøre annonceringsindhold. til analysere markedsdata og prognoser tendenser. Opret annoncer mere effektivt og for i det hele taget at strømline hele oprettelses- og analyseprocessen.
-
Menneskelige ressourcer:
Måske har du allerede hørt det, og måske tror nogle, det er en myte, men den IAG anvendes i profilvalg til ledige stillinger i virksomheder. Igen, under opsyn af fagfolk eller for den automatiserede evaluering af kandidater, i det mindste i første omgang, hvor en række filtre anvendes til at kassere profiler og reducere de kandidater, der efterfølgende gennemgås af udvælgelsesholdene.
-
Datavidenskab:
Det er her de træningsdata, vi tidligere har talt om, kommer fra. De data, der leveres til generativ kunstig intelligens for at gøre dem mere præcise. Det lyder måske lidt kompliceret, men i mange tilfælde, IAG allerede udviklet hjælp generere syntetiske data der bruges i træningen maskinlæringsmodeller, der letter udvikling og test af algoritmer.
IAG applikationer
Blandt de mest almindelige anvendelser af IAG er: skrivning (i alle dens varianter, stilarter og intonationer), generation af billedsprog, generation af musik y video, lydstykker, generation af lyd o syntetisk stemme (som i tilfælde af automatiske fortællinger og oplæsninger), simulering y Virtual Reality (RV), oversættelse og tolkning af data bl.a.
BOMBAZO, Generative Artificial Intelligence kommer til Inrobics
Vores robotter har deres egen stemme
Det er, når vi kaster bomben af denne artikel på dig. Hensigten med at specificere, hvad IAG, det var ikke bare for at informere, vi vil også meddele, at vores udviklingsteam i disse måneder har arbejdet på introduktionen af denne teknologi i vores produkter (i vores robotter!). Dette indebærer robotter med større kompleksitet og en mere udviklet personlighed, hvis det er muligt.
Med denne integration, Inrobics tager et skridt i tilpasningen af de mest eftertragtede teknologier. Mod a robotteknik uendeligt mere personlig y tilpasset til menneskelige relationer. Denne udvikling giver os mulighed for at bære menneske-robot interaktion til et helt nyt niveau. Alt dette under hensyntagen til, at vores robotter allerede har en erhvervet personlighed og nu er i stand til at interagere på et verbalt niveau.
La vision af Inrobics Det indebærer at skabe produkter, der påvirker folks livskvalitet, og bygger en mere inklusiv fremtid. Denne opdatering bringer os tættere på det mål.
Vi inviterer dig til at lære mere om os. Du kan møde vores team eller komme i kontakt med eventuelle kommentarer, interesser eller forslag igennem vores form. Hvis du ønsker at se vores løsninger på første hånd, kan du selvfølgelig anmode om en demo, Det er gratis!