Генеративный искусственный интеллект (генеративный искусственный интеллект) — это тип искусственного интеллекта, который способен создавать новые данные на основе данных ему шаблонов или инструкций. Этот тип ИИ используется для решения различных задач, таких как обработка изображений или создание новых музыкальных композиций.
Генеративный ИИ обычно использует алгоритмы глубокого обучения и может быть разделен на два основных типа: генеративно-состязательные сети (GAN) и автокодировщики (AE). GAN — это двухэтапные глубокие сети, которые содержат две модели глубокого обучения: генератор и дискриминатор. Модель генератора принимает входные данные, такие как шумовые сигналы или случайные числа, и создает новые данные, которых нет в наборе обучающих данных. Затем модель дискриминатора помогает распознавать реальные данные и новые данные, которые были созданы. Автоэнкодеры используют один уровень нейронной сети, которая кодирует входные данные в небольшое количество выходных значений, а затем восстанавливает их из сжатых значений.
Генеративный искусственный интеллект можно использовать для создания оригинальных произведений искусства, создания новой музыки или историй, а также для разработки методов лечения. Поскольку технология искусственного интеллекта продолжает совершенствоваться, ожидается, что генеративный искусственный интеллект будет становиться все более популярным в ряде отраслей. Генеративный ИИ также можно комбинировать с методами обучения с подкреплением, позволяя агентам ИИ развивать представления о вознаграждении и наказании при взаимодействии с внешней средой.
Короче говоря, генеративный ИИ — это тип искусственного интеллекта, который производит новые материалы из существующих данных. Эта технология полезна во многих отраслях промышленности и имеет широкий спектр применения. Поскольку генеративные технологии искусственного интеллекта продолжают развиваться, они окажут значительное влияние как на бизнес, так и на общество.
