Владимир Мишин – Искусственный интеллект для всех (страница 5)

Например, платформы автоматизации маркетинга на основе ИИ, такие как Salesforce Marketing Cloud, используют алгоритмы машинного обучения для сегментации клиентов, таргетинга персонализированных сообщений и оптимизации эффективности кампаний. В настоящее время начинают появляться магазины, полностью работающие без кассиров. Магазины без кассиров, работающие на базе ИИ, используют алгоритмы компьютерного зрения и машинного обучения для обеспечения бесперебойного шопинга.

Например, магазины Amazon Go используют технологию ИИ, чтобы автоматически определять, когда покупатели берут товары с полок, и оплачивать их через свой аккаунт Amazon при выходе из магазина. По мере развития ИИ его потенциал для дальнейших инноваций и роста безграничен. Он обещает преобразующие достижения, которые изменят отрасли и революционизируют наш образ жизни и работу.

Генеративный ИИ произвел революцию во многих областях, позволив машинам автономно создавать новый контент. Представьте себе детальные изображения, захватывающие видео и захватывающие истории, созданные с помощью передовых алгоритмов ИИ. Эта мощная технология продемонстрировала огромный потенциал. Несомненно, язык является важнейшей областью применения генеративного ИИ. Для создания нового контента инструменты генеративного ИИ построены на базовых моделях ИИ, таких как большие языковые модели или LLM. Но изначально LLM могли принимать только текстовые входные данные и выводить текстовые данные. Когда OpenAI впервые выпустила ChatGPT, он был построен на текстовой LLM GPT-3. Однако с развитием мультимодальных LLM эти модели теперь могут обрабатывать различные формы данных, включая аудио, изображения и даже видео.

В настоящее время генеративный ИИ добился значительных успехов в использовании мультимодальных моделей. Модели GPT OpenAI теперь могут обрабатывать как текстовые, так и графические данные. Они превосходно справляются с решением сложных задач с большей точностью.

Аналогичным образом, Google представила две новаторские языковые модели: Palm Models и Gemini Models, которые раскрыли потенциал генеративного ИИ. Обе они превосходны в текстовых и лингвистических задачах. В то время как Palm Models ограничены рабочими процессами ввода и вывода текста, семейство моделей Gemini обладает мультимодальными возможностями, включая создание подписей к изображениям, ответы на вопросы о фотографиях, описание видео и даже обсуждение мультимедийного контента. Фактически, это основополагающая модель, лежащая в основе функциональности инструмента Google Gemini, который мы используем сегодня.

Эти модели и инструменты предоставили новые возможности авторам, журналистам и создателям контента. И это только начало. Другие крупные языковые модели, такие как Titan Models от Amazon, Llama Models от Metas и Claude Models от Anthropic, революционизируют способы создания и взаимодействия с контентом.

Генеративный ИИ также повлиял на сферу изобразительного искусства и дизайна, предоставив художникам и дизайнерам новые инструменты и методы для творческого самовыражения. Например, технология Stable Diffusion является одной из самых передовых в технологии преобразования текста в изображение.

Другое достижение, такое как модель DAL-E, демонстрирует способность генерировать изображения, точно соответствующие входному тексту. Генеративный ИИ внес свой вклад в развитие генерации изображений. Например, модель StyleGAN используется для создания высококачественных изображений лиц и других объектов. Super Resolution – ещё одна модель, используемая для повышения разрешения изображения за счёт увеличения количества пикселей.

Помимо генерации текста и изображений, генеративный ИИ также способствует созданию голоса и музыки. Например, Murph – это платформа, находящаяся на переднем крае технологий генерации голоса ИИ, превосходная в создании синтетических голосов, точно воспроизводящих нюансы и тональность человеческой речи. OpenAI представила Whisper – модель с открытым исходным кодом, которая позволяет выполнять транскрипцию на нескольких языках, а также переводить с этих языков на английский.

Вы когда-нибудь представляли себе, что сможете создавать музыку всего несколькими словами? Музыкальные генераторы на базе ИИ теперь могут создавать широкий спектр жанров, от классических композиций до современных ритмов. Не только жанры, но и генераторы могут адаптировать музыку для создания определенного настроения, от веселых мелодий до меланхоличных мелодий. Музыканты, продюсеры, режиссеры, видеографы и компании – все они в той или иной степени экспериментируют с инструментами генеративного ИИ.

Такие инструменты, как Jukedeck и Amper Music, используют алгоритмы генеративного ИИ для создания оригинальных музыкальных треков на основе пользовательского ввода. Помимо этого, AIVA позволяет генерировать новые песни в более чем 250 различных стилях за считанные секунды.

Таким образом, независимо от того, являетесь ли вы полным новичком или опытным профессионалом, вы можете использовать эти инструменты ИИ для создания своих собственных песен. Алгоритмы генеративного ИИ могут создавать видео, максимально приближенные к реальности. Эти алгоритмы анализируют человеческие черты и движения на основе существующих данных, создавая персонажей и фоны, которые отображают реалистичные качества.

Модели генеративного ИИ могут не только генерировать визуальные эффекты, но и создавать захватывающие истории, создавая очень увлекательные видео. Видео Imogen от Google – это модель машинного обучения, которая генерирует видео высокой четкости. OpenAI Sora – ещё одна модель, способная создавать реалистичные и воображаемые сцены из текстовых инструкций.

Многие известные компании используют возможности генеративного ИИ. Согласно недавнему опросу Gartner, 55% организаций, то есть более половины, находятся в пилотном или промышленном режиме с использованием генеративного ИИ.

Google использует генеративный ИИ в Google Фото для улучшения изображений, Google Duplex для понимания естественного языка и Google Magenta для создания музыки. Salesforce и OpenAI представили приложение ChatGPT под названием Einstein для своей платформы Slack. Сообщается, что приложение использует ChatGPT. Технология искусственного интеллекта (ИИ) от PT. Adobe использует генеративный ИИ в Adobe Sensei, платформе искусственного интеллекта и машинного обучения компании. Она обеспечивает такие функции, как автоматическое редактирование фотографий и распознавание шрифтов.

Кроме того, IBM представила WatsonX, передовую платформу искусственного интеллекта и данных, которая помогает компаниям создавать собственные приложения с использованием ИИ. Она предоставляет инструменты для обучения моделей, управления данными, соблюдения правил и эффективной работы с другими системами.

Все говорят о генеративном ИИ, но ИИ поколения – это подмножество более обширной области машинного обучения.

Под машинным обучением я подразумеваю подразделы искусственного интеллекта, в которых машины обучаются на наборах данных и прошлом опыте, распознавая закономерности и генерируя прогнозы. Прогнозируется, что к 2029 году машинное обучение станет индустрией с оборотом в 200 миллиардов долларов.

Но оно уже существует сегодня, и один из аспектов машинного обучения, который показал огромную полезность, – это обработка естественного языка (NLP). Это способность машин понимать неструктурированный беспорядок, который мы называем человеческим языком. Итак, пример использования номер один – обслуживание клиентов. Текстовые запросы могут обрабатывать чат-боты, которые действуют как виртуальные агенты, предоставляемые многими компаниями на своих сайтах электронной коммерции. Чат-боты могут самостоятельно решать многие вопросы. А там, где они не могут, они могут направлять клиентов туда, где они могут получить необходимую помощь от

специалиста службы поддержки.

МО также лежит в основе работы голосовых помощников, таких как Siri и Alexa, где сначала модели машинного обучения, преобразующие речь в текст, а затем и NLP, помогают распознавать голосовые команды. Эта же возможность используется такими сервисами, как Slack и YouTube, для автоматической транскрипции речи в видеоконтенте.

Теперь номер три – это МО и мобильные приложения. Где бы мы были без моделей МО Spotify для генерации рекомендаций песен или использования МО LinkedIn для составления предложений о работе? Ваш телефон, вероятно, полон приложений, которые обращаются к сервисам, использующим модели машинного обучения. И на самом деле МО в смартфонах действительно заслуживает отдельной категории, потому что благодаря мощности современных смартфонов часть машинного обучения выполняется непосредственно на устройстве.

Например, вычислительная фотография для размытия фона на ваших селфи или разблокировка телефона с помощью распознавания лиц. Или встроенные модели классификации изображений устройства, которые помогают вам искать в вашей фотогалерее. Как в тот раз, когда я пытался найти фотографию своего кота, запрыгнувшего в сушилку, МО помогло мне найти её, не тратя кучу времени на прокрутку страниц в приложении «Фотографии».