Sztuczna inteligencja — zawsze w naszych myślach
Przez wieki ludzie teoretyzowali na temat sztucznej inteligencji. Widzimy to w mitach i fantastyce. Od Talosa, olbrzymiego, samodzielnego robota z brązu, który chronił Kretę w czasach greckiej mitologii, po sterujący statkiem kosmicznym komputer HAL w Odysei kosmicznej 2001 — naszą wyobraźnię przyciąga koncepcja inteligentnych maszyn tworzonych przez ludzi.
Dzisiaj technologia sztucznej inteligencji jest w naszym życiu codziennym. Analizuje dane, tworzy prognozy i wspiera produktywność. W najnowszej iteracji jest to generatywna sztuczna inteligencja pomagająca w tworzeniu kompozycji.
Co to jest sztuczna inteligencja?
Sztuczna inteligencja oznacza symulację ludzkiej inteligencji przy użyciu maszyn. Choć maszyny działające analogicznie do człowieka występują w najstarszej mitologii i od wielu wieków próbowano je tworzyć, pierwszy przykład samouczenia znajdujemy w 1951 roku, kiedy program do gry w warcaby opracowany na Uniwersytecie Manchesterskim nauczył się grać wystarczająco dobrze, aby pokonać ludzi. Jest to najwcześniejsza sztuczna inteligencja w grach.
Dzisiaj sztuczną inteligencję można znaleźć wszędzie — szczególnie w telefonach i aplikacjach mobilnych, w których wykonuje ona podstawowe zadania, takie jak rozpoznawanie twarzy i mowy, filtrowanie spamu, podpowiadanie gramatyki i tłumaczenie na inne języki.
Trzy typy sztucznej inteligencji
Nie ma jednej sztucznej inteligencji, która robi wszystko. Podobnie jak używamy różnych programów do przetwarzania tekstu, księgowości i tworzenia kompozycji cyfrowych, również w przypadku SI odrębne rozwiązania służą do realizacji odmiennych celów. Sztuczne inteligencje, z którymi stykamy się na co dzień, zazwyczaj należą do jednej z trzech podstawowych kategorii.
SI o wąskim zakresie możliwości
Taka sztuczna inteligencja wykonuje konkretne zadania i nie uczy się niczego więcej. Przykładami SI o wąskim zakresie możliwości są mechanizmy rozpoznawania obrazów, procesory języków naturalnych i generatory obrazów. Należą do nich również technologie Siri, Asystent Google i Alexa. Rozumieją one polecenia głosowe i reagują na nie, ale nie potrafią na przykład opracować dokładnej diagnozy medycznej.
Maszyny reaktywne
Jak sugeruje nazwa, maszyny tego typu mogą jedynie reagować na bodźce, na przykład na ruch figury szachowej na planszy wirtualnej. Nie zapamiętują one niczego i nie mogą sobie przypominać tak jak maszyny SI o ograniczonej pamięci, ale są przydatne w wielu zastosowaniach cyfrowych. Maszynami reaktywnymi są filtry antyspamowe i systemy polecające, które zauważają zachowanie użytkowników i sugerują następny film do obejrzenia albo podpowiadają coś, co może być warte kupienia.
SI o ograniczonej pamięci
Po maszynach reaktywnych kolejnym krokiem w rozwoju sztucznej inteligencji jest SI o ograniczonej pamięci — która potrafi przechowywać wiedzę, uczyć się z niej i wykonywać nowe zadania przy użyciu zdobytej wiedzy. SI tego typu jest zdolna do przewidywania trendów w różnych kontekstach, od finansów po pogodę. Jest to popularny typ SI będący obecnie w użyciu. Stosuje się ją w czatbotach i samochodach autonomicznych.
Zastosowania generatywnej sztucznej inteligencji
Generatywna sztuczna inteligencja to podzbiór SI o wąskim zakresie możliwości, który wbrew nazwie jest bardzo przydatny dla twórców wszelkiej zawartości. Generatywna sztuczna inteligencja jest trenowana przy użyciu ogromnych zbiorów danych, dzięki czemu rozpoznaje w nich wzorce i wyciąga wnioski na temat zdobywanej wiedzy. Następnie do opisu tekstowego jest stosowany mechanizm samouczenia, aby utworzyć nowe wzorce i uzyskać coś zupełnie nowego.
Jedną z ekscytujących cech generatywnej SI jest prostota jej używania. Wprowadzenie krótkiego opisu tekstowego pozwala uzyskać wręcz nieograniczone wyniki. Generatywna sztuczna inteligencja może też być pomocna w przypadku wielu drobnych i złożonych zadań.
Programiści stron internetowych mogą dzięki niej poprawiać błędy w kodzie. Firmy używają jej w czatbotach obsługujących klientów. Naukowcy stosują ją w diagnostyce i badaniach. Nauczyciele, pisarze, artyści i muzycy używają jej do realizacji burzy mózgów i szybkiego testowania nowych pomysłów.
Typy generatywnej sztucznej inteligencji
Podobnie jak inne podzbiory sztucznej inteligencji mają różnorodne zastosowania, generatywna sztuczna inteligencja obejmuje szereg modeli opracowanych do tworzenia odmiennej zawartości.
Generowanie tekstu
Jedną z najbardziej znanych form SI są generatory tekstu. Popularne stały się czatboty oparte na modelach SI, o których regularnie mówi się w wiadomościach. Generatory tekstu mają szereg zastosowań — od korekty tekstu po pisanie ankiet czy tworzenie kodu.
Generowanie obrazów
Generatory oparte na SI, takie jak Adobe Firefly, mogą przekształcać opisy tekstowe w obrazy. Artyści, twórcy zawartości i autorzy reklam używają ich na wiele sposobów. Generatory obrazów SI trenowane przy użyciu milionów obrazów i podpisów umożliwiają wszystkim opisywanie oczekiwanych wyników i szybkie generowanie nowych obrazów na podstawie wprowadzonego tekstu.
Artyści i graficy mogą przy użyciu tej technologii testować nowe pomysły i sposoby obrazowania, nie poświęcając wielu godzin na każdą iterację. Twórcy reklam i niezależni autorzy zawartości mogą szybko tworzyć piękne obrazy, nawet jeśli nie dysponują bogatym doświadczeniem.
Generowanie dźwięków
Podobnie jak generatory obrazów — trenowane na ogromnych zestawach obrazów — generatory muzyki SI są trenowane przy użyciu utworów i metadanych. Wykrywają one wzorce w gatunkach muzycznych i pracach określonych artystów, a następnie tworzą muzykę na podstawie tych cech.
Generowanie wideo
Ta forma generatywnej sztucznej inteligencji łączy mechanizmy generowania wideo, dźwięków i obrazów. Dane treningowe obejmują dźwięki, wideo i tekst. Modele tego typu usprawniają pracę producentów wideo podczas montażu, dodawania napisów i zmieniania rozmiarów pod kątem różnych formatów. Pozwalają nawet generować nową zawartość wideo na podstawie opisów tekstowych.
Opis obrazu na podstawie tekstu: ultra hd, kangur skaczący na spadochronie
Adobe a przyszłość generatywnej sztucznej inteligencji
Obecnie technologii Adobe Firefly możesz używać jako generatora obrazów opartego na SI, który przekształca tekst w obrazy, tworzy efekty tekstowe, dodaje i usuwa elementy obrazów, a także tworzy nowe warianty kolorystyczne kompozycji wektorowych. Modele Firefly są również wbudowane w aplikacjach Adobe Creative Cloud, takich jak Photoshop i Illustrator, dzięki czemu twórcy mogą szybko przekształcać własne obrazy, a także używać precyzyjnych, znanych od lat narzędzi, aby generowana zawartość pasowała doskonale do wcześniejszych prac.
Już niedługo będzie możliwe generowanie własnych grafik wektorowych, pędzli i tekstur na podstawie opisów tekstowych, modyfikowanie pogody wideo kilkoma słowami, a nawet przekształcanie projektów 3D w obrazy fotorealistyczne. Istniejące i przyszłe funkcje pozwolą twórcom — niezależnie od poziomu ich umiejętności — realizować się kreatywnie i prezentować wszelkie pomysły.
Udostępnij ten artykuł
Przedstawiamy modele Adobe Firefly
Wydajność generatywnej sztucznej inteligencji wprowadzamy do popularnych produktów firmy Adobe.
