Generatiivinen tekoäly vs. muut AI-tyypit

Tekoäly on ihmisen älykkyyden simulointia koneella. Huolimatta muinaisesta mytologisoinnista ja vuosisatoja kestäneistä yrityksistä luoda koneita, jotka voisivat toimia ihmisten tavoin, ensimmäinen todellinen esimerkki koneoppimisesta tuli vuonna 1951, kun Manchesterin yliopiston tammiohjelma oppi pelaamaan tarpeeksi hyvin, että se pystyi voittamaan ihmispelaajia. Tämä oli pelitekoälyn aikaisin muoto.

Nykyisin tekoälyä on kaikkialla, erityisesti puhelimissa ja mobiilisovelluksissa, joissa se suorittaa yleisiä tehtäviä, kuten kasvojentunnistusta, puheentunnistusta, roskapostin suodatusta, kielioppiehdotuksia ja kielenkäännöksiä.

Ei ole olemassa yhtä AI-tyyppiä, joka tekee kaiken. Aivan kuten käytämme erilaisia tietokoneohjelmia tekstinkäsittelyyn, kirjanpitoon ja digitaaliseen kokoamiseen, on olemassa erilaisia tekoälytyyppejä, jotka toimivat eri tavalla eri tavoitteiden saavuttamiseksi. Tekoälytyypit, joita todennäköisesti kohtaat tiettynä päivänä, jakautuvat kolmeen perusluokkaan.

Tämän tyyppinen tekoäly suorittaa tiettyjä tehtäviä, eikä opi muuta kuin ne. Kuvantunnistus, luonnollisen kielen prosessorit ja kuvageneraattorit ovat kapean tekoälyn muotoja. Siri, Google Assistant ja Alexa ovat kapean tekoälyn muotoja. Ne voivat ymmärtää äänikomentoja ja vastata niihin, mutta eivät antaa tarkkoja lääketieteellisiä diagnooseja.

Kuten nimestä voi päätellä, nämä koneet reagoivat vain ärsykkeisiin, kuten shakkinappulan liikkeeseen virtuaalisella shakkilaudalla. Ne eivät kokoa muisteja, joita voi palauttaa tulevaisuudessa, kuten rajoitetun muistin tekoälykoneet, mutta ne ovat hyödyllisiä digitaalisen elämän osia. Roskapostisuodattimet ja suositusjärjestelmät, jotka huomioivat käyttäjien käyttäytymistä ja ehdottavat, mitä hänen pitäisi katsoa seuraavaksi tai mitä hän voisi mahdollisesti haluta ostaa, ovat reaktiivisia koneita.

Tekoälykehityksen seuraava askel reaktiivisten koneiden jälkeen on rajoitetun muistin AI, joka voi tallentaa tietoja, oppia niistä ja suorittaa uusia tehtäviä opitun perusteella. Tämän tyyppinen tekoäly on hyödyllinen ennusteiden tekoon, ja sitä käytetään eri alojen tulevien trendien ennustukseen rahoituksesta sääennusteisiin. Tämä on tekoälyn yleisin tällä hetkellä käytössä oleva muoto, ja sitä esiintyy chatboteissa ja itseohjautuvissa autoissa.

Aivan kuten muut tekoälyn alaryhmät on rakennettu tiettyihin tarkoituksiin, generatiiviseen tekoälyyn kuuluu erilaisia malleja, jotka on suunniteltu tuottamaan erityyppistä sisältöä.

Tekstin generointi on ehkä kuuluisin tekoälyn muoto. Chatbot-AI-malleista on tullut suosittuja, ja niistä puhutaan säännöllisesti uutisissa. Ihmiset käyttävät näitä tekstigeneraattoreita kaikkeen oikoluvusta kyselyiden kirjoitukseen tai koodin luontiin.

Tekoälygeneraattorit, kuten Adobe Firefly, voivat muuntaa tekstikehotteen kuvaksi. Niillä on monenlaisia käyttötarkoituksia taiteilijoille, sisällöntuottajille ja markkinoijille. Sadoilla miljoonilla kuvilla ja kuvateksteillä koulutetut AI-kuvageneraattorit antavat kenelle tahansa mahdollisuuden kuvailla haluamansa ja luoda nopeasti uusi kuva tekstikuvauksen perusteella.

Taiteilijat ja suunnittelijat voivat käyttää tätä tekniikkaa uusien ideoiden keksimiseen ja uusien tapojen kokeiluun kuvitella työtään ilman, että jokaiseen iteraatioon kuluu tunteja. Markkinoijat ja riippumattomat sisällöntuottajat voivat tuottaa kauniita kuvia nopeasti, vaikka eivät olisikaan kokeneita taiteilijoita.

Aivan kuten kuvageneraattoreita koulutetaan valtavilla kuvatietojoukoilla, AI-musiikkigeneraattoreita koulutetaan musiikin ja metatietojen avulla. Ne voivat tunnistaa musiikin tyylilajeja ja tiettyjen taiteilijoiden töitä sekä luoda uutta musiikkia näiden ominaisuuksien perusteella.

Tämä generatiivisen tekoälyn muoto yhdistää kaikki kolme videon, äänen ja kuvan generoinnin muotoa. Nämä mallit on koulutettu datalla, joka sisältää ääntä, videota ja tekstiä. Sen avulla videontuottajat säästävät aikaa editoinnissa, tekstitysten lisäyksessä, koon muutoksissa eri tulosteita varten ja jopa uuden videosisällön luonnissa tekstikehotteiden pohjalta.