Co je generativní AI?

Sítě GAN se skládají ze dvou sítí – generátoru a diskriminátoru – které mezi sebou soutěží. Generátor vytváří falešná data, zatímco diskriminátor je vyhodnocuje na základě skutečných dat. Cílem generátoru je vytvořit data nerozeznatelná od skutečných dat.

• Generátor: Vytváří syntetická data na základě trénování.
• Diskriminátor: Vyhodnocuje data a poskytuje zpětnou vazbu generátoru.

 
Příklady sítí GAN

• Technologie Deepfake: Sítě GAN můžou vytvářet skutečná videa nebo obrázky tím, že se učí pohyby a výrazy obličeje. Tyto aplikace však vyvolávají etické obavy.
• Obrazová syntéza: V odvětvích, jako je móda nebo hry, vytvářejí sítě GAN vysoce kvalitní obrázky pro návrh produktů nebo vytváření postav.
• Umělecké nástroje pro spolupráci: Některé platformy umožňují vytvářet nová umělecká díla nebo realistické portréty kombinací stávajících obrázků pomocí technologie GAN. 

Variační automatické kodéry (VAE) jsou modely, které zmenšují objem dat při zachování jejich důležitých částí. Na základě této redukované reprezentace pak vytvářejí nová data. Variační automatické kodéry (VAE) se běžně používají pro následující úkoly:

• Komprese dat: Efektivní komprese velkých datových sad pro snadnější ukládání a zpracování.
• Odstraňování šumu z obrázků: Zlepšování kvality obrázků s nízkým rozlišením nebo obrázků se šumem generováním jasnějších verzí.
• Lékařské snímky: Vylepšování snímků z magnetické rezonance a počítačové tomografie a vytváření jasnějších zobrazení pro diagnostiku. 

Transformátory jsou oblíbenou architekturou při zpracování přirozeného jazyka a jsou základem jazykových modelů, jako je GPT-3. Tyto modely generují text předpovídáním dalšího slova ve větě na základě předchozího kontextu. Fungují pomocí následujících metod:

• Mechanismy pozornosti: Transformátory používají vlastní pozornost k tomu, aby zvážili důležitost jednotlivých slov ve větě.
• Porozumění jazyku: Transformátory se snaží pochopit kontext a vztahy mezi slovy, aby vytvořili přesný text.

 
Aplikace transformátorů

• Generování obsahu: Psaní článků, zpráv a vytváření dalších forem kreativního obsahu pomocí modelů, jako je GPT-3.
• Překlad jazyka: Překlad textu z jednoho jazyka do druhého s vysokou přesností.
• Chatboti: Poskytování odpovědí podobných lidským v reálném čase pro aplikace, jako je zákaznická podpora.  

Generativní AI přináší nová řešení a zefektivňuje různé kreativní úkoly.

• Zjednodušené kreativní procesy: Generativní AI pomáhá tvůrcům automatizovat opakující se úkoly, čímž získávají více času na inovace. Umělci, spisovatelé a autoři textů a hudebníci se můžou soustředit na zdokonalování své práce, zatímco AI se postará o její přípravu.
  
  

Příklad: Spisovatel, který pracuje na nové knize, používá generativní AI, aby připravila úvodní kapitoly založené na autorově stylu, a může se tak soustředit na zdokonalování zápletky a postav.

• Novátorská řešení: Analýzou rozsáhlých datových sad může generativní AI vytvářet nová řešení problémů. To zahrnuje navrhování nových produktů, tvorbu marketingových textů nebo vytváření řešení v oblasti vědy a techniky.
   

Příklad: Produktový designér, který má za úkol vytvořit novou řadu ekologických obalů, využívá generativní AI k analýze rozsáhlých datových sad s informacemi o materiálech a preferencích spotřebitelů a pak navrhuje udržitelné a inovativní návrhy.

 

Mezi výhody generativní AI patří rozsáhlé zvýšení produktivity.

• Automatizovaná tvorba obsahu: Firmy můžou automatizovat tvorbu textů, obrázků nebo kódu, čímž se výrazně zkrátí doba potřebná k vytvoření obsahu. Týmy se tak můžou soustředit na úkoly vyšší úrovně a strategické plánování.
   

Příklad: Marketingová agentura využívá generativní AI k vytváření příspěvků na sociálních sítích, článků v blozích a propagačních obrázků. AI pomáhá analyzovat trendy a preference publika a vytvářet obsah, který má ohlas na cílovém trhu.

 

• Úspora času a nákladů: Využíváním AI k automatizaci kreativních a technických úkolů firmy šetří náklady a zrychlují pracovní postupy. To v některých oblastech snižuje potřebu rozsáhlé lidské práce, což vede k efektivnějšímu provozu.
   

Příklad: Společnost zabývající se vývojem softwaru využívá generativní AI k psaní a ladění kódu. Při práci na nové aplikaci může AI pomoct vytvořit počáteční strukturu kódu a umožnit vývojářům soustředit se na složitější a kreativnější aspekty projektu.

Firmy využívají AI ke zlepšování prostředí pro zákazníky.

Přizpůsobení prostředí a produktů: AI může pomoct vytvářet přizpůsobený obsah, od produktových doporučení až po přizpůsobené marketingové e-maily, a tím vylepšovat prostředí pro zákazníky. Tato úroveň přizpůsobení pomáhá firmám navázat hlubší kontakt s cílovou skupinou, což podporuje loajalitu a zapojení.

Příklad: Maloobchodní společnost využívá generativní umělou inteligenci k vytváření přizpůsobených nákupních prostředí pro své zákazníky. AI analyzuje historii procházení, nákupní zvyklosti a preference každého zákazníka a vytváří doporučení produktů na míru, díky čemuž je nakupování poutavější a relevantnější.