Как генеративный искусственный интеллект преображает бизнес, медицину и искусство?

Революционное преображение бизнеса, медицины и искусства благодаря генеративному искусственному интеллекту

Введение

Генеративный искусственный интеллект, часто называемый GenAI, находится во главе интеллектуальной революции, позволяя роботам раскрыть их творческий и решающий потенциал без ограничений. GenAI представляет собой важное сочетание передовых технологий и человеческого творчества в мире, где искусственный интеллект постоянно расширяет границы возможного. Эта новая область искусственного интеллекта выходит за рамки простого прогнозирования и характеризуется использованием машин для создания контента, данных и решений, которые тесно имитируют человеческую информацию. В этой статье мы исследуем значительное влияние GenAI, от его основных идей до практических применений и сложной реализации, в мире искусства, медицины, бизнеса, транспорта, игр и многого другого. В этом глубоком исследовании мы рассмотрим, как генеративный искусственный интеллект переформатирует все вокруг нас. Мы дадим вам глубокое понимание возможностей GenAI и вдохновим вас примерами практического применения.

Цели обучения

Вы приобретете понимание основ генеративного искусственного интеллекта после прочтения этой статьи.

Узнайте, как использовать генеративный искусственный интеллект на практике с значительным эффектом.
Узнайте больше о том, как эти примеры использования применяют генеративный искусственный интеллект.
Узнайте больше о возможностях генеративного искусственного интеллекта в будущем.

Эта статья была опубликована в рамках Data Science Blogathon.

Понимание генеративного искусственного интеллекта

Семейство моделей и алгоритмов искусственного интеллекта, известных как «генеративный искусственный интеллект», может производить данные, материалы или другие результаты, которые поразительно похожи на данные, созданные людьми. Создание текста, музыки, графики и даже более сложных результатов, таких как программный код или научные исследовательские статьи, все входит в это.

Что такое генеративный искусственный интеллект?

Генеративный искусственный интеллект, иногда называемый «искусственным интеллектом, создающим новый контент, данные или решения», является передовым подполем искусственного интеллекта. Генеративный искусственный интеллект использует силу алгоритмов глубокого обучения для создания результатов, близких к человеческим данным, в отличие от типичных моделей искусственного интеллекта, которые в основном сосредоточены на анализе и прогнозировании.

Эти передовые модели, такие как вариационные автокодировщики (VAE) и генеративные противоборческие сети (GAN), обладают способностью уловить сложные распределения данных и предоставлять уникальную, контекстно значимую информацию, что делает их бесценными во множестве приложений.

Применение генеративного искусственного интеллекта

Теперь давайте углубимся в понимание нескольких примеров использования генеративного искусственного интеллекта и того, как он переформатирует все вокруг нас.

Искусство и творчество

Способность машин создавать музыку и искусство позволила генеративному искусственному интеллекту развить творческую революцию. Музыканты и художники используют эти модели для экспериментов с новыми способами выражения. К примеру, система музыкального композиционирования AIVA (Artificial Intelligence Virtual Artist) использует глубокое обучение для создания уникальных произведений классической музыки, которые наравне с теми, созданными человеческими музыкантами.

Обработка естественного языка (NLP)

Генеративные модели искусственного интеллекта проложили путь для чат-ботов и улучшений в обработке текста в области естественного языка. Созданный компанией OpenAI GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) проявляет впечатляющие способности в распознавании и генерации языка. Он может вести содержательные дискуссии, переводить между языками и даже писать статьи, подобные данной.

Здравоохранение

С помощью генеративного искусственного интеллекта происходит революция в здравоохранении, благодаря помощи в поиске лекарств, анализе медицинских изображений и индивидуальных методах лечения. Одним знаменитым приложением является AlphaFold компании DeepMind, которое использует глубокое обучение для прогнозирования 3D архитектуры белков. Это открытие может ускорить процесс разработки новых лекарств и расширить наши знания о болезнях.

Финансы

Генеративный искусственный интеллект помогает финансовой сфере благодаря алгоритмической торговле, анализу рисков и обнаружению мошенничества. Алгоритмические трейдинговые боты на основе искусственного интеллекта анализируют рыночные данные в реальном времени и принимают решения о торговле, а генеративные модели искусственного интеллекта могут создавать точные финансовые отчеты и прогнозы, которые помогают инвесторам и аналитикам принимать мудрые решения.

Автомобильная промышленность

Великолепным примером применения генеративного искусственного интеллекта являются автономные автомобили. Они используют алгоритмы глубокого обучения для интерпретации данных сенсоров, принятия решений во время вождения и даже прогнозирования действий пешеходов. Генеративный искусственный интеллект также моделирует и проектирует детали автомобилей, упрощая процесс их разработки.

Игровая и развлекательная индустрия

Генеративный искусственный интеллект улучшает игровой опыт в игровых и развлекательных отраслях. Процедурные методы генерации используются в играх, таких как No Man’s Sky, для создания обширных и разнообразных игровых сред. Персонажи, управляемые искусственным интеллектом, также могут изменяться и реагировать на действия игрока, что создает интересный и динамичный геймплей.

После рассмотрения различных примеров применения генеративного искусственного интеллекта давайте рассмотрим, как его можно использовать в таких ситуациях.

Каковы методы применения генеративного искусственного интеллекта?

Применение генеративного искусственного интеллекта состоит из нескольких этапов, включая сбор и подготовку данных, выбор и обучение модели, оценку и настройку, а также внедрение и интеграцию. Вот подробное описание процесса применения:

Сбор и подготовка данных

Сбор и подготовка данных – первые шаги в применении генеративного искусственного интеллекта. Для успешного обучения моделей необходимы высококачественные наборы данных. В сценарии генерации искусства можно использовать набор данных известных произведений искусства. Для задач обработки естественного языка собираются большие текстовые корпусы.

import numpy as npfrom keras.datasets import mnist# Загрузка набора данных MNIST(X_train, _), (_, _) = mnist.load_data()# Нормализация данных от -1 до 1X_train = X_train / 127.5 - 1.0X_train = np.expand_dims(X_train, axis=3)

Выбор и обучение модели

Выбор генеративной модели искусственного интеллекта зависит от конкретной задачи. В то время как GAN-ы подходят для создания изображений, модели, например, GPT-3, часто используются для создания текста. Во время обучения модели передается данные, и ее параметры настраиваются для достижения желаемого качества вывода.

Выбор и обучение модели представляют собой основной переломный момент в области генеративного искусственного интеллекта, где начинает формироваться потенциал революции искусственного интеллекта. После детального изучения проблемы и ее особых потребностей в первом этапе процесса выбирается подходящая модель генеративного искусственного интеллекта.

from keras.models import Sequential, Modelfrom keras.layers import Dense, Flatten, Reshapefrom keras.layers import Conv2D, Conv2DTransposefrom keras.layers import LeakyReLU, Inputfrom keras.optimizers import Adam# Модель генератораdef build_generator():    model = Sequential()    model.add(Dense(128, input_shape=(100,)))    model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))    model.add(Dense(784, activation='tanh'))    model.add(Reshape((28, 28, 1)))    return model# Модель дискриминатораdef build_discriminator():    model = Sequential()    model.add(Flatten(input_shape=(28, 28, 1)))    model.add(Dense(128))    model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))    model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))    return model# Общая модель GANdef build_gan(generator, discriminator):    discriminator.trainable = False    gan_input = Input(shape=(100,))    x = generator(gan_input)    gan_output = discriminator(x)    gan = Model(gan_input, gan_output)    gan.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam(0.0002, 0.5))    return gan# Создание и компиляция моделейgenerator = build_generator()discriminator = build_discriminator()gan = build_gan(generator, discriminator)

Выбор подходящей модели важен для использования генеративно-состязательных сетей (GAN) или создания текста с использованием моделей, таких как GPT-3. После выбора модель начинает тренировочную фазу для изучения особенностей данных.

Во время этого процесса модель потребляет и обрабатывает массовые наборы данных. Параметры модели перенастраиваются во время тренировки для улучшения ее способности детально генерировать. Во время этой фазы модель непрерывно улучшает свой вывод, чтобы соответствовать заданному качеству и актуальности, равной развитию ее творческих или проблемно-решающих навыков.

def train_gan(epochs, batch_size):    for epoch in range(epochs):        for _ in range(X_train.shape[0] // batch_size):            noise = np.random.normal(0, 1, (batch_size, 100))            generated_images = generator.predict(noise)            real_images = X_train[np.random.randint(0, X_train.shape[0], batch_size)]            labels_real = np.ones((batch_size, 1))            labels_fake = np.zeros((batch_size, 1))            # Обучение дискриминатора            d_loss_real = discriminator.train_on_batch(real_images, labels_real)            d_loss_fake = discriminator.train_on_batch(generated_images, labels_fake)            d_loss = 0.5 * np.add(d_loss_real, d_loss_fake)            # Обучение генератора            noise = np.random.normal(0, 1, (batch_size, 100))            labels_gan = np.ones((batch_size, 1))            g_loss = gan.train_on_batch(noise, labels_gan)            # Вывод прогресса            print(f'Epoch: {epoch+1}, D Loss: {d_loss[0]}, G Loss: {g_loss}')            # Сохранение сгенерированных изображений через определенные промежутки            if epoch % save_interval == 0:                save_generated_images(epoch)# Функция для сохранения сгенерированных изображенийdef save_generated_images(epoch, examples=10, dim=(1, 10), figsize=(10, 1)):    noise = np.random.normal(0, 1, (examples, 100))    generated_images = generator.predict(noise)    plt.figure(figsize=figsize)    for i in range(examples):        plt.subplot(dim[0], dim[1], i + 1)        plt.imshow(generated_images[i], interpolation='nearest', cmap='gray')        plt.axis('off')    plt.tight_layout()    plt.savefig(f'gan_generated_image_epoch_{epoch}.png')# Обучение GANtrain_gan(epochs=30000, batch_size=64, save_interval=1000)

Финальный навык системы GenAI в выборе и тренировке модели зависит от выбора модельной архитектуры, количества и качества обучающих данных и методологии оптимизации.

Оценка и настройка

После тренировки модель должна пройти тщательную оценку. Это может включать оценку эстетического качества искусственно созданных произведений. Оценка моделей NLP учитывает связность и актуальность содержимого.

Чтобы обеспечить их эффективность, модели GenAI должны пройти необходимые этапы оценки и настройки. После тренировки модель тщательно оценивается, чтобы установить ее эффективность и применимость для данной задачи.

# Функция для оценки производительности моделиdef evaluate_model(epoch, generator, discriminator, examples=10,       dim=(1, 10), figsize=(10, 1)):    noise = np.random.normal(0, 1, (examples, 100))    generated_images = generator.predict(noise)    real_images = X_train[np.random.randint(0, X_train.shape[0], examples)]        # Построение сгенерированных изображений    plt.figure(figsize=figsize)    for i in range(examples):        plt.subplot(dim[0], dim[1], i + 1)        plt.imshow(generated_images[i], interpolation='nearest', cmap='gray')        plt.axis('off')    plt.tight_layout()    plt.savefig(f'gan_generated_image_epoch_{epoch}.png')    # Потери дискриминатора на реальных и сгенерированных изображениях    d_loss_real = discriminator.evaluate(real_images, np.ones((examples, 1)),           verbose=0)    d_loss_fake = discriminator.evaluate(generated_images,     np.zeros((examples, 1)), verbose=0)        # Потери генератора    g_loss = gan.evaluate(noise, np.ones((examples, 1)), verbose=0)        print(f'Epoch: {epoch+1}, D Loss Real: {d_loss_real[0]},           D Loss Fake: {d_loss_fake[0]}, G Loss: {g_loss}')

Настройка GAN включает изменение архитектуры модели, гиперпараметров или стратегии обучения на основе результатов оценки. Настройка является важным шагом для улучшения производительности GAN. Ниже приведен общий пример того, как выполнить процесс настройки:

# Функция для тонкой настройки ГАНdef fine_tune_gan(generator, discriminator, gan, fine_tuning_epochs=1000, fine_tuning_batch_size=64):    for epoch in range(fine_tuning_epochs):        # Процесс тонкой настройки (при необходимости измените)                # Пример: Обучаем дискриминатор несколько шагов дополнительно        for _ in range(5):            real_images = X_train[np.random.randint(0, X_train.shape[0], fine_tuning_batch_size)]            labels_real = np.ones((fine_tuning_batch_size, 1))            d_loss_real = discriminator.train_on_batch(real_images, labels_real)                        noise = np.random.normal(0, 1, (fine_tuning_batch_size, 100))            generated_images = generator.predict(noise)            labels_fake = np.zeros((fine_tuning_batch_size, 1))            d_loss_fake = discriminator.train_on_batch(generated_images, labels_fake)                    # Обучаем генератор        noise = np.random.normal(0, 1, (fine_tuning_batch_size, 100))        labels_gan = np.ones((fine_tuning_batch_size, 1))        g_loss = gan.train_on_batch(noise, labels_gan)                # Выводим прогресс        print(f'Тонкая настройка Эпоха: {epoch+1}, D Loss Real: {d_loss_real[0]},             D Loss Fake: {d_loss_fake[0]}, G Loss: {g_loss}')

Развёртывание и интеграция

После успешной тренировки и оценки, разверните модель искусственного интеллекта Generative AI. Она может интегрироваться в различные приложения, такие как чат-боты, программное обеспечение для создания искусства и беспилотные транспортные средства, требующие работы в реальном времени и плавной интеграции.

Выбор соответствующей модели ГенИИ, сетей глубокого обучения, таких как генеративно-состязательные сети (GAN) для генерации изображений или GPT-3 для обработки естественного языка, является важным следующим шагом. Чтобы достичь желаемого качества результатов, эти модели должны быть обучены путём подачи на них данных и настройки их параметров. После этого эксперты тщательно анализируют модель ГенИИ, чтобы убедиться, что она соответствует требуемым результатам.

Развёртывание и интеграция модели искусственного интеллекта включает подготовку модели к развёртыванию и её интеграцию в приложения или системы. Ниже приведен общий пример процесса развёртывания и интеграции:

# Функция для подготовки модели к развёртываниюdef prepare_for_deployment(generator):    # Сохраняем модель генератора в файл для будущего использования    generator.save('generator_model.h5')# Функция для интеграции модели в приложениеdef integrate_into_application(input_noise):    # Загружаем модель генератора    generator = load_model('generator_model.h5')        # Генерируем изображение с использованием предоставленного входного шума    generated_image = generator.predict(input_noise)        # Отображаем или используем сгенерированное изображение в приложении    plt.imshow(generated_image[0], cmap='gray')    plt.axis('off')    plt.show()# Пример использования подготовки к развёртываниюprepare_for_deployment(generator)# Пример использования интеграции в приложениеслучайный_шум = np.random.normal(0, 1, (1, 100))  # Случайный входной шум для генерации изображенияintegrate_into_application(случайный_шум)

Этические соображения

Выполняющие внедрение модели искусственного интеллекта Generative AI должны учитывать этические вопросы при работе с чувствительными данными или потенциально предвзятыми результатами.
Соблюдение правил конфиденциальности данных является важным при использовании Generative AI.
Революционный потенциал ГенИИ поднимает сложные этические вопросы и обязанности.
Возрастают опасения относительно возможного злоупотребления и обмана по мере улучшения моделей ГенИИ в генерации контента.
Избегание распространения социальных предубеждений требует решения проблемы смещения в обучающих данных.
Необходимы меры справедливости и прозрачности в результатах работы моделей.
Использование ГенИИ для генерации реалистичных персональных данных подчеркивает вопросы приватности и необходимость строгой защиты данных.
Достоверность потенциальных нарушений авторских прав или этических норм в контенте, созданном ГенИИ, требует ответственности.
Балансирование революционного потенциала ГенИИ с этическими соображениями требует разработки нормативов и моральных норм.
ГенИИ меняет отрасли и повышает творческие возможности и для машин, и для людей.

Заключение

В заключение, мир ГенИИ – это пространство с бесконечными возможностями и потенциалом, меняющим правила игры. Изучение его основ, реальных приложений, этических вопросов и преград даёт важные идеи. ГенИИ – это поворотный момент в развитии искусственного интеллекта, поскольку он позволяет роботам не только предсказывать, но и создавать, изобретать и решать сложные задачи во многих областях. Его влияние охватывает всё от оживления искусства и музыки до революции в финансах, здравоохранении, игровой индустрии и многом другом. Подводя итоги основным идеям и аспектам, обсуждаемым в тексте о ГенИИ:

<!–

GenAI превосходит прогнозирование, позволяя машинам создавать, инновировать и решать сложные проблемы в различных областях.

Этические аспекты включают снижение предвзятости, защиту данных и предотвращение эксплуатации контента.

Этические соображения лежат в основе внедрения GenAI, требуя ответственной работы с предубеждениями, данными и сгенерированным контентом.

GenAI обещает революционизировать отрасли, способствовать креативности и переопределить сотрудничество между человеком и машиной.

Будущий прогресс зависит от этических стандартов, справедливого распределения ресурсов и совместных научных усилий.

Оно меняет несколько областей, включая здравоохранение и искусство. Подготовка данных, обучение модели, оценка, развертывание и этические вопросы – все это часть внедрения генеративного ИИ.

Часто задаваемые вопросы

Показанный в этой статье материал не принадлежит Analytics Vidhya и используется по усмотрению автора.

AI,Applications,blogathon,GANs,GenerativeAI,intelligence,Models,training

Это исследование искусственного интеллекта представляет Flash-Decoding новый подход искусственного интеллекта на основе FlashAttention, который делает выводы LLM с длинным контекстом в 8 раз быстрее.