Generativna umetna inteligenca v primerjavi z drugimi vrstami umetne inteligence

Umetna inteligenca je simulacija človeške inteligence s strani stroja. Kljub starodavni mitologiji in večstoletnim prizadevanjem, da bi ustvarili stroje, ki bi delovali kot ljudje, se je prvi pravi primer strojnega učenja pojavil leta 1951, ko se je program za šah na Univerzi v Manchestru naučil igrati tako dobro, da je premagal človeške igralce. To je bila najzgodnejša oblika umetne inteligence v igrah.

Danes je umetna inteligenca prisotna povsod, zlasti v naših telefonih in mobilnih aplikacijah, kjer opravlja običajna opravila, kot so prepoznavanje obraza, prepoznavanje govora, filtriranje neželene pošte, slovnični predlogi in prevajanje.

Zavedati se moramo, da ni ene same vrste umetne inteligence, ki bi znala narediti čisto vse. Tako kot za obdelavo besedil, računovodstvo in digitalno sestavljanje uporabljamo različne računalniške programe, obstajajo tudi različne vrste umetne inteligence, ki z namenom doseganja različnih ciljev delujejo na različne načine. Vrste umetne inteligence, s katerimi se lahko srečate vsak dan, se delijo na tri osnovne kategorije.

Ta vrsta umetne inteligence opravlja določene naloge in ne poglablja svojega znanja. Prepoznavanje slik, procesorji naravnega jezika in generatorji slik so oblike ozke umetne inteligence. Oblike ozke umetne inteligence so: Siri, Google Assistant in Alexa. Razumejo glasovne ukaze in se nanje odzivajo, natančne medicinske diagnoze pa vam žal ne morejo postaviti.

Kot pove že ime, se ti stroji lahko odzivajo le na dražljaje, kot je gibanje šahovske figure na virtualni šahovnici. Omenjeni stroji nimajo sposobnosti ustvarjanja spominov, ki bi jih lahko priklicali v prihodnosti, kot na primer sistemi UI z omejenim spominom, vendar so koristen del digitalnega življenja. V skupino odzivnih strojev sodijo filtri za neželeno pošto in sistemi priporočanja, ki beležijo vaše vedenje in vam predlagajo, kaj si morate ogledati ali kaj bi morda radi kupili.

Naslednji korak v razvoju umetne inteligence po odzivnih strojih je umetna inteligenca z omejenim spominom, ki lahko shranjuje znanje, se iz njega uči in na podlagi tega učenja opravlja nova opravila. Ta vrsta umetne inteligence je uporabna za napovedovanje in se uporablja za napovedovanje prihodnjih trendov na različnih področjih, ki obsegajo vse od financ do vremenske prognoze. To je najpogostejša vrsta umetne inteligence, ki se danes uporablja v botih za klepet in samovozečih avtomobilih.

Tako kot so druge podskupine umetne inteligence ustvarjene za posebne namene, tudi generativna umetna inteligenca vključuje različne vrste modelov, narejenih z namenom ustvarjanja različnih vrst vsebine.

Ustvarjanje besedil je morda najbolj obravnavana oblika umetne inteligence, modeli botov, ki uporabljajo umetno inteligenco, pa so postali priljubljeni in se redno pojavljajo v novicah. Ljudje te generatorje besedila uporabljajo v različne namene, vse od lektoriranja, pa tja do ustvarjanja anket in pisanja kode.

Generatorji umetne inteligence, kot je storitev Adobe Firefly, lahko besedilni ukaz pretvorijo v sliko. Umetniki, ustvarjalci vsebin in tržniki jih lahko uporabljajo na različne načine. UI generatorji slik, ki so bili usposobljeni na več sto milijonih slik in napisov, omogočajo vsakomur, da opiše, kaj želi, in na podlagi besedilnega opisa hitro ustvarijo novo sliko.

Umetniki in oblikovalci lahko to tehnologijo uporabljajo za ustvarjanje novih idej in preizkušanje novih načinov zamišljanja svojega dela, ne da bi za vsako iteracijo porabili več ur. Tržnikom in neodvisnim ustvarjalcem vsebin pomaga pri hitrem ustvarjanju čudovitih slik, četudi niso izkušeni umetniki.

Podobno kot se generatorji slik učijo na velikih naborih podatkov o slikah, se UI generatorji glasbe učijo na glasbi in metapodatkih. Prepoznajo lahko vzorce v glasbenih zvrsteh in dela določenih umetnikov ter na podlagi teh značilnosti ustvarijo novo glasbo.

Ta oblika generativne umetne inteligence združuje vse tri oblike ustvarjanja videoposnetkov, zvoka in slik. Ti modeli, ki se učijo na podatkih, ki vključujejo zvok, videoposnetke in besedilo, lahko na podlagi besedilnih ukazov producentom videoposnetkov pomagajo prihraniti čas pri urejanju, dodajanju podnapisov, spreminjanju velikosti za različne izhode in celo ustvarjanju nove videovsebine.