Что такое генеративный искусственный интеллект и как он работает

ChatGPT и другие подобные AI-модели демонстрируют возможности диалоговых систем для персонализации опыта пользователей. Новые механизмы не только создают контент, но и делают продукты доступнее, ускоряя производство и уменьшая издержки.

Чем отличается генеративный искусственный интеллект (Generative AI) от стандартного, что входит в его возможности и какие есть риски при внедрении генеративного ИИ — читайте в статье.

Что такое генеративный ИИ

Это тип ИИ, который способен создавать текстовые материалы, картинки, видеоролики и прочие разновидности контента, основываясь на информации, полученной в ходе обучения.

Такой подход относится к так называемому «слабому ИИ» и представляет собой важный шаг вперед в развитии интеллектуальных систем, поскольку позволяет проводить анализ сведений и генерировать новые.

В основе работы генеративного ИИ заложены сложные вычислительные модели и алгоритмы:

• вариационные автоэнкодеры (VAEs);
• генеративно-состязательные сети (GANs);
• авторегрессионные модели.

Эти методы дают высокую степень адаптации при разработке нового контента, который имитирует реальные данные. Например, GANs включают две взаимосвязанные нейросети — дискриминатора и генератора. 

Первый создает сведения, а второй определяет качество, позволяя постепенно улучшать результаты. Аналогично VAEs используют вероятностные методы для образцов, основанных на латентном пространстве данных.

Генеративный ИИ функционирует, опираясь на базовые концепции случайных процессов, впервые описанные в модели А. Маркова. Технологии превосходят исторические системы по сложности, однако продолжают применять фундаментальные принципы, чтобы достичь эффективности при генерации.

Рост популярности

Генеративный искусственный интеллект становится популярным благодаря своим возможностям и широте применения.

Аналитики прогнозируют, что объем мирового рынка этой технологии вырастет с $68,34 млрд в 2024 году до $496,82 млрд к 2031 году, продемонстрировав ежегодный рост в 32,8%. 

В России темпы развития будут еще выше — 46,49% в год, что обещает увеличение рынка с $420 млн до $4,15 млрд к 2030 году. Эти показатели отражают возрастающий интерес к ИИ среди компаний и частных пользователей.

Уже сейчас платформа Generative AI помогает создавать текстовые и визуальные материалы, персонажей для игр, фоны и анимации. Такие инструменты становятся незаменимыми не только в области IT, но и для специалистов по продажам, маркетингу и разработке приложений.

Узнайте также:

Например, генеративные модели способны автоматизировать рекламные тексты, коммерческие предложения и сценарии, которые требуют минимальной корректировки.

Бизнес вкладывается в решения на основе ИИ. По оценкам экспертов, расходы компаний в этой сфере в ближайшие годы будут расти на 70% ежегодно, что в 2 раза превышает средние темпы роста рынка ИИ.

Скачок популярности объясняется переходом ИИ из узкоспециализированной сферы в массовое использование. Технологии Generative AI быстро генерируют новый контент, снижают расходы и временные издержки, поэтому востребованы для бизнеса и частного сектора.

Чем он отличается от традиционного ИИ

Генеративный ИИ отличается от традиционных моделей способностью делать контент, а не только анализировать классифицировать существующие данные.

Другие системы (дискриминативные) сосредоточены на предсказании результатов либо интерпретации сведений, тогда как Generative AI выходит за рамки, генерируя текстовые, графические, видео- и аудиоматериалы.

Научитесь пользоваться нейросетями за 4 часа, чтобы ускорить работу с данными, текстом, изображениями, видео и презентациями — на нашем курсе Искусственный интеллект в малом бизнесе: теория и практика

Основные различия:

• Алгоритмы. 

Генеративный ИИ использует вероятностные методы и глубокое обучение, чтобы работать с информацией, которая не структурирована, выявлять неочевидные закономерности и создавать оригинальные результаты. Например, архитектура генеративно-состязательных сетей (GANs) позволяет добиваться высокой точности и реалистичности создаваемого контента.

• Интерполяционная мощность. 

Модели могут создавать данные, находящиеся между известными ориентирами обучающего пространства, что делает возможными плавные переходы объектов либо стилей, как в дизайне, искусстве. Такой подход используется в креативных проектах, позволяя комбинировать характеристики разных объектов.

Generative AI также охватывает более широкий спектр задач, чем традиционные нейросети. Например, диалоговый ИИ предназначен для интерактивных систем, участвующих в человекоподобных диалогах, но генеративный способен выходить за рамки текстовых взаимодействий, создавая любые формы данных, включая аудиовизуальный контент. 

Это делает его универсальным инструментом для различных отраслей — от здравоохранения и финансов до архитектуры и медиа.

С ИИ все равно надо аккуратнее — тут написали про топ-5 ошибок при использовании ИИ в бизнесе

ИИ отличается автономностью. После обучения он создает материалы практически без вмешательства, ускоряя производственные и творческие процессы. Это отличает его от большинства традиционных систем.

Типы генеративного ИИ

• Генеративно-состязательные сети (GANs). 

Этот тип архитектуры включает два компонента: генератора и дискриминатора. Первый формирует данные, а второй проверяет их на соответствие реальности.

Такой принцип взаимодействия создает внутреннюю конкуренцию, что ускоряет процесс обучения и улучшает результаты. GANs применяются, чтобы разрабатывать изображения, тексты, видеоматериалы и другие данные, которые могут быть практически неотличимы от созданных человеком.

• Вариационные автоэнкодеры (VAEs). 

Эти нейросети состоят из двух частей: кодировщика, переводящего данные в компактное латентное пространство, и декодировщика, воссоздающего информацию на основе выборок.

Такой метод позволяет генерировать контент, который соответствует вероятностным закономерностям исходных данных. VAEs находят применение в создании изображений, аудиофайлов и другой контентной информации со сложной структурой.

• Авторегрессионные модели (AE). 

Основаны на предсказании следующих элементов последовательности, поскольку используют информацию о предыдущих элементах. Модели позволяют создавать последовательные данные, такие как текст, музыка или изображения.

AE способны генерировать изображения пиксель за пикселем или тексты на естественном языке. Большие языковые модели, лежащие в основе современных диалоговых систем, также базируются на авторегрессионных подходах.

• Потоковые модели. 

Используют непрерывные функции для обработки и преобразования информации. Их преимущество — сохранение структуры и особенностей исходных данных при генерации контента.

Потоковые модели оптимальны для решения задач, где требуется высокая точность передачи формата, например создания аудиофайлов или имитации специфических стилей.

Как работает генеративный ИИ

Основные этапы работы генеративного ИИ:

1. Сбор информации. Например, для работы с текстом используются массивы данных объемом в сотни гигабайт, содержащие статьи, книги и другие источники. Визуальные модели обучаются на базах изображений или видео, а музыкальные — на аудиофайлах.
2. Предварительная обработка данных. Собранные сведения преобразуются в формат, пригодный для обучения модели. Процесс включает очистку от лишней или дублирующейся информации, нормализацию и структурирование. Результатом выступает дата-сет, оптимизированный для ИИ.
3. Обучение. Модель анализирует предоставленные данные и изучает их структуру. В процессе обучения ИИ «запоминает» закономерности, скрытые в исходной информации. Например, генеративные модели учатся понимать, как строятся предложения в текстах или какие паттерны характерны для изображений.
4. Оптимизация параметров. Для повышения точности работы модели применяются специальные алгоритмы, которые корректируют характеристики. Это позволяет улучшить качество контента.
5. Цикличное обучение. Процесс повторяется до тех пор, пока модель не достигнет заданного уровня качества. Причем включается итеративное уточнение, где каждый новый цикл улучшает результаты.
6. Настройка. ИИ адаптируется под задачи (например, генерации текстов или изображений заданного формата). Это достигается дополнительным обучением на специализированных дата-сетах.
7. Генерация данных. Используя изученные закономерности, ИИ генерирует текст, изображения, видео. Например, генеративная модель создает лицо, которое никогда не существовало.

Каковы возможности Gen AI

Генеративный искусственный интеллект (Gen AI):

• Создает контент. 

Gen AI способен к «творчеству», создавая оригинальные произведения искусства, включая музыку, живопись и фотореалистичные изображения. Благодаря обучению на больших объемах данных он не только воспроизводит стили, но и комбинирует, формируя совершенно новые направления в искусстве, дизайне и мультимедиа.

Например, генеративные модели используются для разработки логотипов, иллюстраций и даже короткометражных фильмов.

• Отвечает на запросы на естественном языке. 

Gen AI отвечает на вопросы, генерирует текстовые документы или расшифровывает голосовые команды. Это открывает перспективы для использования таких систем в качестве виртуальных ассистентов, переводчиков или советников, которые могут понимать запрос, поддерживать диалог и помогать в выполнении повседневных задач.

• Используется в научных и прикладных областях. 

Генеративный ИИ находит применение в разных сферах, от медицины до архитектуры. В биоинформатике он помогает моделировать биологические структуры, в химии — проектировать новые материалы, а в промышленности — разрабатывать процессы производства.

Сценарии использования

Генеративный ИИ (Gen AI) становится незаменимым инструментом в различных отраслях. 

При помощи него:

• Создают тексты. 

Gen AI используется для написания деловых писем, отчетов, статей, сценариев и других материалов. Он генерирует тексты, которые практически неотличимы от созданных человеком, поэтому востребован в маркетинге, рекламе.

Например, помогает агентствам разрабатывать слоганы и проводить A/B-тестирование.

• Генерируют изображения и дизайн. 

С помощью ИИ можно создавать картинки на основе текстовых или голосовых описаний. Это открывает новые возможности в искусстве, дизайне и архитектуре.

Gen AI используется для разработки визуализаций, синтезирования стилей и создания концепт-артов, которые помогают дизайнерам находить свежие идеи. Применяется в моде, т.к. разрабатывает дизайны одежды и прогнозирует тренды.

• Делают видео. 

Модели ИИ способны создавать короткие видеоролики, добавлять спецэффекты и даже генерировать фотореалистичные сцены. Например, алгоритмы используются для генерации deepfake-видео, фона и персонажей, воссоздания актеров в цифровом виде.

• Разрабатывают компьютерные игры. 

Gen AI автоматизирует создание персонажей, ландшафтов, текстур и уровней. Упрощает разработку интерактивных игровых миров, что ускоряет процесс и расширяет возможности гейм-дизайна.

• Проводят научные исследования. 

Генеративные модели используются в биотехнологиях и фармацевтике для предсказания молекулярных структур, разработки новых лекарств и моделирования сложных биологических процессов. Это ускоряет создание медикаментов и позволяет глубже изучать механизмы заболеваний.

• Улучшают клиентский сервис. 

Компании внедряют Gen AI для автоматизации обслуживания с помощью чат-ботов и виртуальных ассистентов. Эти системы способны обрабатывать большое количество запросов одновременно, освобождая сотрудников.

• Развивают инженерию и промышленный дизайн. 

В машиностроении и проектировании ИИ помогает разрабатывать новые конструкции и оптимизировать производственные процессы.

Например, предприятия металлургии тестируют технологии генеративного ИИ, которые показывают прирост производительности на 50%.

Проблемы и риски, связанные с внедрением генеративного ИИ

• Низкая достоверность и непредсказуемость сгенерированного контента. 

Даже современные модели нередко ошибаются, создавая искаженную или недостоверную информацию, что вводит пользователей в заблуждение. Например, в медицине или транспорте такие ошибки способны повлечь за собой тяжелые последствия.

• Создание ложного контента, включая дипфейки. 

Генеративные модели могут имитировать голоса, изображения и видео известных личностей, что открывает путь к манипуляциям общественным мнением, мошенничеству и киберпреступности. В этих условиях возникают сложные юридические и этические вопросы по защите конфиденциальной информации.

• Высокая энергоемкость обучения и эксплуатации моделей ИИ. 

Современные генеративные алгоритмы требуют больших вычислительных ресурсов, что повышает их стоимость и негативно влияет на экологию. Это подходит для малых предприятий и исследовательских групп, которым часто недоступны дорогие технологии.

• Переобучение. 

Модели теряют способность генерировать оригинальный контент, слишком точно копируя данные, использованные для обучения. Такое поведение затрудняет их применение в сферах, где требуются креативность и вариативность.

• Непредсказуемость. 

Самообучающиеся алгоритмы, работающие как «черный ящик», затрудняют контроль над процессом генерации данных, что делает невозможным предсказание результата. Это создает дополнительные риски при развертывании технологий в реальных условиях.

Генеративный ИИ и его будущее

AI продолжает развиваться, формируя новые перспективы и трансформируя множество отраслей. 

Благодаря способности создавать контент — от текста и изображений до сложных 3D-моделей и программного кода — генеративный искусственный интеллект становится важным инструментом в таких сферах, как:

• дизайн,
• медицина,
• образование,
• развлечения.

Ожидается, что в ближайшие годы ИИ достигнет точности и качества создаваемых данных. Прорывы в алгоритмах обучения и архитектурах моделей позволят снизить ошибки, уменьшить количество искажений и сделать результаты предсказуемыми.

В результате ИИ станет полезнее в задачах, где важна достоверность информации. Например, в научных исследованиях, диагностике заболеваний или автоматизации сложных производственных процессов.

Будущее генеративного ИИ также связано со снижением энергоемкости. 

Усовершенствованные методы обучения позволят сделать технологию экологичной и доступной.

Отдельным направлением станет разработка нормативной базы и этических стандартов, которые будут регулировать использование ИИ. Это нужно для решения вопросов по авторским правам, защиты личных данных и предотвращения дискриминации, которую могут неосознанно воспроизводить алгоритмы, обученные на предвзятых данных.

В перспективе генеративный искусственный интеллект станет не только инструментом, но и партнером человека. Он поможет реализовать творческие и аналитические задачи, требующие творчества, аналитики и нестандартных решений.

Фото на обложке: Freepik