Podskupina algoritmů a modelů umělé inteligence známá jako „generativní umělá inteligence“ je schopna vytvářet čerstvý, jedinečný obsah, který věrně napodobuje věci vytvořené lidmi. Generativní systémy AI se snaží vytvářet něco nového, na rozdíl od běžných systémů AI, které jsou vyškoleny k identifikaci vzorů a vytváření předpovědí. Tyto systémy získávají znalosti z již existujících dat a používají je k tvorbě nového materiálu, který patří do stejné oblasti.
Jednou z nejpozoruhodnějších aplikací generativní umělé inteligence je vytváření realistických vizualizací. Běžný druh generativního modelu nazývaný generativní adverzní sítě (GAN) má dvě části: generátor a diskriminátor. Zatímco diskriminátor se snaží rozlišit skutečné obrazy od vytvořených, generátor vytváří nové obrazy. Obě složky zvyšují svůj výkon opakovaným tréninkovým procesem a vytvářejí extrémně realistické obrazy, které často nelze odlišit od skutečných.
Obrázky nejsou jedinou věcí, kterou generativní umělá inteligence umí. V oblasti zpracování přirozeného jazyka ji lze použít k vytváření textu, včetně příběhů, básní, a dokonce i kódu. Jazykové modely přitahují pozornost svou schopností vytvářet souvislý a kontextově relevantní text v reakci na zadaný podnět, například GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) společnosti OpenAI. Tyto modely se učí předvídat následující slovo nebo řadu slov na základě kontextu, kterému byly vystaveny prostřednictvím tréninku na obrovských objemech textových dat.
Základní struktury a vzory v trénovacích datech jsou objevovány prostřednictvím generativních modelů. Zaznamenávají statistické souvislosti mezi různými prvky dat a využívají tyto informace k vytváření nového obsahu. Model je během trénování vystaven obrovskému souboru dat a jeho vnitřní parametry jsou měněny tak, aby se snížil rozdíl mezi generovaným obsahem a skutečnými daty. S každou iterací se model o něco zlepšuje ve vytváření realistického a koherentního obsahu.
V závislosti na konkrétním cíli a druhu generovaných dat se v generativní umělé inteligenci používají různé algoritmy. Jak již bylo uvedeno, GAN se často používají pro generování obrázků. Další často používaný generativní model, variační autoenkodéry (VAE), se soustředí na kompresi a dekompresi dat s cílem vytvořit nové vzorky, které jsou podobné trénovacím datům. Generativní umělá inteligence může také využívat algoritmy posilovacího učení, jako jsou hluboké Q-sítě (Deep Q-Networks, DQN), k produkci materiálu, který maximalizuje určitou funkci odměny.
Závěrem lze říci, že vzrušující téma generativní umělé inteligence umožňuje systémům umělé inteligence překročit rámec detekce vzorků a predikce ve prospěch vytváření čerstvého a originálního materiálu. Systémy AI mohou vytvářet souvislé texty, realistické vizuály, a dokonce i hudbu díky použití generativních modelů a algoritmů, jako jsou GAN, VAE a posilovací učení. S pokračujícím rozvojem generativní umělé inteligence má nespočet potenciálních využití v široké škále průmyslových odvětví, což otevírá nové dveře kreativitě a inovacím.
Umělá inteligence neboli AI je termín používaný k popisu vytváření počítačových systémů, které jsou schopny vykonávat činnosti, jež tradičně vyžadují lidskou inteligenci. Patří sem řada dovedností, jako je řešení problémů, rozhodování a učení.
Schopnost strojů vytvářet nebo generovat nový obsah, jako jsou obrázky, hudba nebo literatura, je předmětem podmnožiny umělé inteligence známé jako generativní umělá inteligence. Generativní umělá inteligence přesahuje zaměření typických systémů umělé inteligence na zpracování a analýzu již existujících dat tím, že umožňuje počítačům vytvářet jedinečné a umělecké výsledky.
Zamýšlené použití a výstupy umělé inteligence a generativní umělé inteligence se výrazně liší. Zatímco rozhodování a analýza dat jsou hlavními funkcemi systémů AI, generativní AI usiluje o využití síly umělé kreativity k vytváření nových a originálních materiálů.
Ano, v generativní AI se často používají metody hlubokého učení. Aby bylo možné identifikovat vzory a vytvářet nová data, zahrnuje hluboké učení trénování neuronových sítí s mnoha vrstvami. Algoritmy hlubokého učení se často používají ke konstrukci generativních modelů AI, jako jsou generativní adverzní sítě (GAN) a variační autoenkodéry (VAE). Tyto modely jsou vytvořeny tak, aby rozpoznávaly a replikovaly vzory z aktuálních dat s cílem učit se a vytvářet nové materiály, jako jsou obrázky, hudba, text nebo dokonce celé příběhy.
Na rozdíl od jiných metodik umělé inteligence klade generativní umělá inteligence důraz spíše na vytváření nového materiálu než na pouhou analýzu nebo zpracování již existujících dat. Generativní AI se snaží vytvářet nové a kreativní výstupy, jako jsou obrázky, hudba, literatura nebo dokonce kompletní virtuální světy, na rozdíl od standardních metod AI, které se obvykle využívají pro úlohy, jako je kategorizace, predikce nebo optimalizace.
Cílem generativních modelů umělé inteligence je vytvářet nové instance, které věrně napodobují původní data tím, že se učí vzory a struktury z dané sady dat. Pomocí této strategie lze vytvořit nový a osobitý materiál, který přesahuje rámec toho, co se nabízelo dříve.
Jiné metody umělé inteligence se naproti tomu často soustředí na extrakci znalostí nebo predikci na základě dostupných dat. Algoritmy strojového učení lze například naučit rozpoznávat vzory na fotografiích nebo v jazyce, ale nejsou schopny samostatně vytvářet nové obrázky nebo písmo.
Kromě toho, že generativní umělá inteligence posiluje ostatní systémy umělé inteligence tím, že jim poskytuje nové a rozmanité vstupy, otevírá příležitosti pro kreativní aplikace, jako je tvorba umění, hudby nebo psaní. Zvyšuje schopnosti UI a odemyká možnosti syntetické kreativity.