Generatyvinis DI ir kiti DI tipai.

Dirbtinis intelektas yra mašinos atkartojamas žmogaus protas. Nepaisant senovinių mitų ir amžius trukusių pastangų sukurti kaip žmonės funkcionuojančias mašinas, pirmas tikras mašinų kompiuterinio mokymosi pavyzdys atsirado 1951 m., kai Mančesterio universiteto šaškių programa išmoko žaisti pakankamai gerai, kad laimėtų prieš žaidėjus žmones. Tai buvo ankstyviausia žaidimų DI forma.

Šiais laikais DI sutinkamas visur, ypač mūsų telefonuose ir mobiliosiose programose, kur jis atlieka tokias įprastas užduotis kaip veido ar balso atpažinimas, brukalo filtravimas, gramatikos pasiūlymai ir kalbos vertimas.

Nėra vieno viską atliekančio DI tipo. Taip pat kaip skirtingos kompiuterinės programos, naudojamos tekstų apdorojimui, apskaitai ar skaitmeniniam komponavimui, skirtingi DI tipai veikia skirtingai tam, kad pasiektų skirtingus tikslus. DI tipai, su kuriais galite susidurti kasdien, įeina į tris pagrindines kategorijas.

Šio tipo DI atlieka konkrečias užduotis ir be jų daugiau nieko nesimoko. Vaizdų atpažinimas, natūralus kalbos apdorojimas ir vaizdų generatoriai yra siaurojo dirbtinio intelekto formos. „Siri“, „Google Assistant“ ir „Alexa“ yra siaurojo DI formos. Šios funkcijos gali suprasti ir atsakyti į balso komandas, bet negali suteikti tikslios medicininės diagnozės.

Kaip galima nuspėti iš pavadinimo, šios mašinos geba tik reaguoti į dirgiklius, pavyzdžiui, šachmatų figūros judėjimą virtualioje lentoje. Jos nekuria atsiminimų, kuriuos gali panaudoti ateityje taip, kaip naudoja ribotos atminties DI mašinos, tačiau yra naudingos skaitmeniniame gyvenime. Brukalo filtrai ir rekomendavimo sistemos, pastebinčios jūsų elgesį ir siūlančios, ką žiūrėti toliau arba ką norėtumėte įsigyti, yra reaktyviosios mašinos.

Kitas DI kūrimo etapas po reaktyviųjų mašinų yra ribotos atminties DI, galintis išsaugoti turimas žinias, iš jų mokytis ir atlikti jomis grįstas užduotis. Šio tipo DI naudingas kuriant prognozes ir naudojamas numatyti tendencijas visose srityse nuo finansų iki orų. Tai – šiais laikais dažniausiai pasitaikantis DI tipas, naudojamas pokalbių robotuose ir savarankiškai važiuojančiuose automobiliuose.

Kaip ir kitos konkretiems tikslams sukurtos DI kategorijos, į generatyvinį DI įeina skirtingi modelių tipai, skirti skirtingų tipų turiniui kurti.

Tekstų generavimas greičiausiai yra labiausiai aptarinėjama DI forma, o DI modelių pokalbių robotai tapo populiarūs ir dažnai minimi naujienose. Šie tekstų generatoriai naudojami viskam: nuo redagavimo, iki apklausų ar kodo kūrimo.

Tokie DI generatoriai kaip „Adobe Firefly“ tekstinę komandą gali paversti vaizdu. Menininkams, turinio kūrėjams ir rinkodaros specialistams jie suteikia daugybę pritaikymo galimybių. Šimtų milijonų vaizdų ir aprašymų išmokyti DI vaizdų generatoriai kiekvienam suteikia galimybę apibūdinti, ko nori, ir greitai iš tekstinio aprašymo sugeneruoti naują vaizdą.

Menininkai ir dizaineriai šią technologiją gali panaudoti kurti naujas idėjas ir išbandyti naujus savo darbo atvaizdavimo būdus neskirdami ilgų valandų kiekvienam atkartojimui. Rinkodaros specialistai ir nepriklausomi turinio kūrėjai gali greitai kurti puikius vaizdus net nebūdami patyrusiais menininkais.

Taip pat kaip vaizdų generatoriai išmokomi didžiuliais vaizdinių duomenų rinkiniais, DI muzikos generatoriai išmokami muzika ir metaduomenimis. Jie gali atpažinti muzikos žanrų ir konkrečių kūrėjų ypatybes ir pagal jas kurti naują muziką.

Ši generatyvinio DI forma apima visas tris vaizdo įrašų, garsų ir vaizdų generavimo formas. Šie modeliai, išmokyti garsinių, vaizdo įrašų ir tekstinių duomenų, gali padėti vaizdo įrašų kūrėjams sutaupyti laiko redaguojant, pridedant subtitrus, keičiant dydį įvairioms išvestims ir net generuojant naują vaizdo įrašų turinį pagal tekstines komandas.