Generatywna sztuczna inteligencja: Czym jest i jak kształtuje naszą rzeczywistość?

W ostatnich latach generatywna sztuczna inteligencja coraz częściej staje się tematem rozmów – zarówno wśród specjalistów, jak i ludzi niezwiązanych z branżą (choć ci drudzy często nazywają ją po prostu “sztuczną inteligencją”). Popularność tego terminu związana jest z pojawieniem się aplikacji opartych na Generative AI, takich jak m.in. ChatGPT czy MidJourney, które miały ogromny wpływ na wiele zawodów i branż, a także wywołały wiele kontrowersji i dyskusji.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o tej rewolucyjnej technologii, to jesteś w dobrym miejscu.

W tym artykule, wyjaśnimy co to jest Generative AI, jak działa, a także przedstawimy praktyczne przykłady jej zastosowań – od tworzenia sztuki po innowacje w biznesie. 

Czym jest generatywna sztuczna inteligencja?

Zacznijmy od podstaw. Generatywna sztuczna inteligencja (ang. Generative AI, GenAI) to jedna z dziedzin sztucznej inteligencji, która – jak sama nazwa wskazuje, skupia się na generowaniu nowych treści, takich jak obrazy, tekst, muzyka czy nawet wideo. Wykorzystuje do tego zaawansowane modele uczenia maszynowego, takie jak sieci neuronowe, aby na podstawie istniejących danych za pomocą których została wytrenowana generować nowe wyniki.

Jak to działa? System oparty na Generative AI analizuje ogromne zbiory danych i uczy się z nich wzorców. Następnie, na ich podstawie, jest w stanie tworzyć własne, często zaskakujące treści.

Jak działa generatywna sztuczna inteligencja?

Aby lepiej zrozumieć działanie GenerativeAI, przyjrzymy się każdemu etapowi procesu jej działania. Wyobraźmy sobie, na przykład, tworzenie wirtualnego przewodnika, który jest w stanie dostosować się do indywidualnych preferencji i zainteresowań turysty.

1. Zbieranie danych: W przypadku naszego przewodnika, dane mogą obejmować szeroką gamę informacji turystycznych – od popularnych atrakcji po mniej znane miejsca, lokalne przysmaki, kulturowe ciekawostki, a także opinie i recenzje innych podróżników. Dane te mogą również obejmować informacje na temat preferencji i zachowań użytkowników, na przykład poprzez analizę ich wcześniejszych podróży, zainteresowań wyszukiwania czy recenzji.
2. Trenowanie modelu: Model generatywnej sztucznej inteligencji jest trenowany, aby zrozumieć różnorodność doświadczeń turystycznych i preferencji użytkowników. Uczy się również, jakie kombinacje atrakcji i aktywności najbardziej odpowiadają różnym profilom podróżników.
3. Generowanie treści: Po wytrenowaniu, model jest w stanie stworzyć spersonalizowane przewodniki turystyczne. Na przykład, dla miłośnika historii planującego odwiedzić Rzym, system GenAI może zaproponować trasę obejmującą Koloseum, Forum Romanum, a także mniej znane ruiny starożytnych budowli. Dla miłośnika kuchni, przewodnik może skupić się na najlepszych restauracjach i lokalnych specjałach.
4. Optymalizacja i dostosowanie: Wirtualny przewodnik może być dalej dopracowywany w oparciu o bieżące opinie użytkownika. Jeśli turysta wyrazi zainteresowanie konkretną dziedziną, jak na przykład sztuka współczesna, AI może na bieżąco dostosować trasę, wskazując na aktualne wystawy i galerie.

Przykłady aplikacji Generative AI

• ChatGPT: Zaawansowany chatbot oparty na modelu językowym GPT, który potrafi prowadzić płynne i przypominające ludzką komunikację rozmowy. Nie tylko odpowiada na zadane pytania, ale także generuje różnego rodzaju treści, pisze wiersze, rozwiązuje zadania domowe, a nawet tworzy kody programistyczne. 
• MidJourney: Aplikacja, która umożliwia użytkownikom tworzenie zaawansowanych grafik i obrazów. Dzięki Generative AI, Midjourney potrafi przekształcać proste polecenia tekstowe w złożone wizualizacje.
• GitHub Copilot: Narzędzie, które wspomaga programistów w pisaniu kodu, oferując sugestie i autouzupełnienia. 
• Adobe Firefly: Nowe narzędzie Adobe, które wykorzystuje AI do tworzenia grafik, fontów i innych elementów wizualnych. 

Popularność Generatywnej SI

Choć generatywna sztuczna inteligencja to stosunkowo młoda dziedzina, warto podkreślić jej znaczenie, popularność oraz wartość rynkową.

Statista szacuje, że rynek generatywnej sztucznej inteligencji odnotuje znaczny wzrost w nadchodzących latach, z prognozowanym CAGR na poziomie ponad 24,4% w latach 2023-2030. Jej prognozowana wartość w roku 2030 wynosi 207 miliardów dolarów.

Badania Salesforce wskazują natomiast, że trzech na pięciu pracowników (61%) korzysta obecnie lub planuje korzystać z generatywnej sztucznej inteligencji. Dane te pokazują, jak potężna jest to technologia i jak duży wpływ ma na nasze życie – zarówno prywatne, jak i zawodowe.

Przykłady zastosowania Generatywnej SI w różnych branżach

Sztuka

W malarstwie i grafice, programy takie jak DeepArt pozwalają na tworzenie obrazów w stylach znanych artystów, wykorzystując algorytmy uczenia maszynowego. W muzyce natomiast, AIVA i podobne narzędzia stosują AI do komponowania utworów muzycznych. Ostatnio głośno zrobiło się też o najnowszym produkcie OpenAI o nazwie Sora, który pozwala generować video na podstawie zwykłych instrukcji tekstowych. Wyniki można zobaczyć na tym wideo:

Architektura i Projektowanie

W dziedzinie architektury i projektowania, Generative AI staje się narzędziem umożliwiającym tworzenie bardziej złożonych i efektywnych projektów. Przykładowo, Autodesk’s Dreamcatcher, wykorzystując zaawansowane algorytmy, generuje optymalne projekty konstrukcyjne, które łączą estetykę z funkcjonalnością. 

Marketing

W marketingu, Generative AI rewolucjonizuje tworzenie oraz personalizację treści, czyniąc ją bardziej efektywną i angażującą. Narzędzia takie jak Persado, wykorzystujące AI do tworzenia tekstów reklamowych, umożliwiają generowanie spersonalizowanych wiadomości. Również technologie do generowania grafik takie jak DALL-E od OpenAI pozwalają na tworzenie unikalnych wizualizacji, zwiększając kreatywność wizualnych aspektów kampanii. 

Turystyka

W branży turystycznej, Generative AI znacząco wpływa na personalizację planowania podróży. Booking.com wprowadził planer podróży oparty na GPT, umożliwiając użytkownikom w USA tworzenie spersonalizowanych itinerarzy podróży za pomocą swojej aplikacji. Podobny krok podjęła również firma Expedia, która wykorzystuję tę technologię, aby zaoferować swoim użytkownikom możliwość prowadzenia rozmów w celu otrzymania rekomendacji podróżniczych i automatycznego zapisywania hoteli do planu podróży. 

Słowniczek pojęć związanych z Generatywną AI

• Model Generatywny (Generative Model): Typ modelu sztucznej inteligencji, który jest trenowany na danych, aby generować nowe dane, które mogą naśladować oryginalny zestaw danych.
• Sieci Generatywne Przeciwstawne (Generative Adversarial Networks, GANs): Rodzaj sieci neuronowych wykorzystywanych w Generative AI, składający się z dwóch części: generatora, który tworzy dane, i dyskryminatora, który ocenia ich autentyczność.
• GPT (Generative Pre-trained Transformer): Zaawansowany model sztucznej inteligencji, trenowany na ogromnych zbiorach danych tekstowych, stosowany do tworzenia aplikacji służących do generowania tekstu, tłumaczenia, odpowiadania na pytania i innych zadań przetwarzania języka naturalnego.
• ChatGPT: Aplikacja oparta na modelu GPT zaprojektowana do prowadzenia rozmów w formie chatu. ChatGPT symuluje naturalne dialogi, odpowiadając na pytania i wykonując zadania językowe, jak pisanie tekstów czy programowanie.
• Fine-Tuning (Dostrajanie Modelu): Proces polegający na dodatkowym trenowaniu już wytrenowanego modelu generatywnego na specyficznym, często mniejszym zbiorze danych, aby lepiej dopasować się do konkretnych wymagań lub zadań.
• Transfer Learning w Generative AI: Metoda polegająca na wykorzystaniu wiedzy uzyskanej przez model podczas treningu na jednym zadaniu do ulepszania wydajności na innym, pokrewnym zadaniu. W Generative AI, często polega to na wykorzystaniu wytrenowanych modeli do generowania treści w nowych kontekstach.
• Hyperparameter Tuning (Dostosowywanie Hiperparametrów): Proces optymalizacji hiperparametrów modelu generatywnego, takich jak szybkość uczenia się, liczba warstw sieci, aby osiągnąć lepsze wyniki.
• Model Conditioning (Warunkowanie Modelu): Technika stosowana w Generative AI, pozwalająca na kontrolowanie procesu generowania danych poprzez określenie warunków, takich jak tematy, style lub inne specyficzne charakterystyki żądanej treści.
• Zero-Shot Learning: Metoda uczenia maszynowego, w której model generatywny jest w stanie wykonywać zadania, na których nie był bezpośrednio trenowany, wykorzystując wiedzę nabytą podczas treningu na innych zadaniach.
• Few-Shot Learning: Technika uczenia maszynowego, w której model generatywny jest trenowany na bardzo małej liczbie przykładów, co pozwala mu na szybkie adaptowanie się do nowych zadań z ograniczoną ilością danych treningowych.

Podsumowanie

Jak widzisz, Generative AI bez wątpienia zmienia naszą rzeczywistość, rewolucjonizując zarówno życie zawodowe, jak i prywatne. Jest to narzędzie o ogromnym potencjale w różnych branżach, dlatego warto śledzić jej rozwój, aby zrozumieć, jak może wpłynąć na przyszłość naszego świata .

W tym celu, można zapisać się do naszego newslettera, gdzie regularnie dzielimy się trendami i odkryciami w świecie AI oraz turystyki.