Definicja
Generatywna sztuczna inteligencja (AI) odnosi się do systemów sztucznej inteligencji, które tworzą nowe treści, takie jak tekst, obrazy, wideo czy muzyka, poprzez uczenie się wzorców z istniejących danych. W przeciwieństwie do tradycyjnej AI, generuje ona nowe wyniki, a nie tylko analizuje lub klasyfikuje dane wejściowe.
Cel
Celem jest wspomaganie zadań twórczych, automatyzacja generowania treści i zwiększanie produktywności człowieka. Jest szeroko stosowany w projektowaniu, pisaniu, rozrywce i odkryciach naukowych.
Znaczenie
- Umożliwia szybkie prototypowanie i kreatywność w różnych domenach.
- Zmniejsza nakład pracy ręcznej potrzebny do tworzenia treści.
- Podnosi kwestię dezinformacji, praw autorskich i niewłaściwego wykorzystania.
- Ściśle powiązane z modelami GAN, VAE i dużymi modelami językowymi.
Jak to działa
- Zbieraj i wstępnie przetwarzaj duże zbiory danych szkoleniowych.
- Szkolenie modeli generatywnych (np. GAN-y, transformatory, modele dyfuzyjne).
- Poznaj rozkłady prawdopodobieństwa danych treningowych.
- Pobierz próbkę lub poproś model o wygenerowanie nowych wyników.
- Udoskonalaj wyniki na podstawie opinii użytkowników lub poprzez przetwarzanie końcowe.
Przykłady (świat rzeczywisty)
- DALL·E (OpenAI): generuje obrazy z komunikatów tekstowych.
- Stable Diffusion: oprogramowanie typu open source do generowania tekstu i obrazów.
- ChatGPT: generuje odpowiedzi tekstowe przypominające te wypowiadane przez człowieka.
