Ce este inteligen\u021ba artificial\u0103 generativ\u0103? Defini\u021bie.<\/h2>\n\n\n\n
AI generativ\u0103 este \u00een fapt un subset al inteligen\u021bei artificial\u0103 care poate produce diferite tipuri de con\u021binut. Vorbim aici de text, imagini, audio, video sau date sintetice. Aceast\u0103 tehnologie combin\u0103 puterea \u00eenv\u0103\u021b\u0103rii automate cu \u00eenv\u0103\u021barea profund\u0103 \u0219i inteligen\u021ba artificial\u0103 pentru a produce astfel de rezultate. <\/p>\n\n\n\n
Viralul ChatGPT este \u0219i primul dintre exemplele care vin \u00een minte c\u00e2nd vorbim de generative AI. \u00cens\u0103 avansul modelelor lingvistice mari (LLM) a marcat \u00eenceputul unei ere \u00een care putem crea texte captivante, imagini fotorealistice sau clipuri creative cu doar c\u00e2teva clicuri. \u00cen acela\u0219i timp, gen AI a sus\u021binut \u0219i notorietatea deep fake-urilor, aceste videoclipuri \u0219i imagini fals realiste, folosite \u00een cele mai multe cazuri cu rea inten\u021bie sau scop manipulativ.<\/p>\n\n\n\n
Cum func\u021bioneaz\u0103 inteligen\u021ba artificial\u0103 generativ\u0103?<\/h2>\n\n\n\n
De\u0219i devenite notorii recent, modelele AI nu sunt o noutate. Software-ul AI este folosit de ani de zile \u00een experien\u021ba companiilor cu utilizatorii lor. \u00centregul model de motor de c\u0103utare al Google este alimentat de inteligen\u021ba artificial\u0103. La fel \u0219i \u00een cazul a zeci de servicii, cum ar fi Google Assistant, care analizeaz\u0103 vorbirea uman\u0103 \u00een timp real \u0219i ofer\u0103 cel mai potrivit r\u0103spuns.<\/p>\n\n\n\n
Chiar \u0219i Gemini<\/a>, r\u0103spunsul Google la ChatGPT, Copilot – de la Microsoft – sau alte modele AI generative, toate sunt rezultatul a ani \u0219i ani de munc\u0103. Tehnologiile AI generative pot p\u0103rea noi, \u00eens\u0103 adev\u0103rata noutate const\u0103 \u00een modul \u00een acum care le abord\u0103m.<\/p>\n\n\n\n Chiar dac\u0103 construirea \u0219i antrenarea re\u021belelor neuronale pentru sarcini specifice s-a f\u0103cut \u00een mare parte folosind antrenament supravegheat de oameni, abia c\u00e2nd am permis inteligen\u021bei artificiale s\u0103 se antreneze reciproc, am \u00eenceput s\u0103 ob\u021binem rezultate cu adev\u0103rat spectaculoase. Ceea ce a \u0219i marcat \u00eenceputul erei AI generative.<\/p>\n\n\n\n Cele mai comune dou\u0103 metode de antrenament pentru re\u021belele neuronale generative sunt:<\/p>\n\n\n\n Pe scurt, GAN-urile constau \u00een dou\u0103 re\u021bele neuronale: una conceput\u0103 pentru a o p\u0103c\u0103li pe cealalt\u0103. Imagina\u021bi-v\u0103 un joc \u00een care un oponent talentat creeaz\u0103 o replic\u0103 a unui tablou cunoscut.<\/p>\n\n\n\n Aceasta este \u00een fapt \u0219i treaba generatorului.<\/em> S\u0103 genereze imagini complet noi, imposibil de distins de cele reale. Cealalt\u0103 re\u021bea, numit\u0103 discriminator<\/em>, este instruit\u0103 s\u0103 identifice dac\u0103 setul de date este autentic sau un produs n\u0103scocit de generator.<\/p>\n\n\n\n Generatorul este recompensat de fiecare dat\u0103 c\u00e2nd reu\u015fe\u015fte s\u0103 \u00een\u015fele ochiul discriminatorului. Dar \u0219i discriminatorul devine, prin exerci\u021biu, din ce \u00een ce mai bun. \u00cen timp, \u00ee\u0219i perfec\u021bioneaz\u0103 capacitatea de a g\u0103si p\u00e2n\u0103 \u0219i cele mai mici discrepan\u021be sau gre\u0219eli. Devine astfel capabil s\u0103 deosebeasc\u0103 con\u021binut generat de oameni de ecranul de fum creat de generator.<\/p>\n\n\n\n Cu un antrenor at\u00e2t de priceput, generatorul devine un maestru \u00een crearea de imagini<\/strong>. Practic, cel mai bun falsificator imaginabil. \u00cen acest fel, perechea de re\u021bele creeaz\u0103 un model AI generativ care poate provoca direct creativitatea uman\u0103.<\/p>\n\n\n\n Prin stivuirea a dou\u0103 GAN-uri \u00eempreun\u0103 (StackGAN), oamenii de \u0219tiin\u021b\u0103 au reu\u0219it s\u0103 antreneze primele re\u021bele neuronale care s\u0103 creeze imagini dup\u0103 descrieri text. Iar cu c\u00e2t au exersat mai multe seturi de date, cu at\u00e2t au devenit mai capabile. A\u0219a s-au n\u0103scut aplica\u021bii AI precum DALL-E, Stable Diffusion \u0219i Midjourney.<\/p>\n\n\n\n Asem\u0103narea cu ChatGPT nu este \u00eent\u00e2mpl\u0103toare. A fost sc\u00e2nteia care a dus la crearea aplica\u021biei care ulterior a dep\u0103\u0219it toate celelalte aplica\u021bii \u00een popularitate. A dep\u0103\u0219it pragul de un milion de utilizatori \u00een doar cinci zile. At\u00e2t. Cinci zile.<\/strong><\/p>\n\n\n\n Practic, un transformator este un tip de re\u021bele neuronale recurente care pot afla contextul <\/strong>datelor secven\u021biale. Nu se bazeaz\u0103 doar pe statistici pentru a-\u0219i da seama ce cuv\u00e2nt ar putea urma. Transformatorii analizeaz\u0103 de fapt rela\u021biile dintre cuvinte<\/strong>, de la cel mai mic bit de informa\u021bie la un context mai larg.<\/p>\n\n\n\n Prezentat\u0103 pentru prima dat\u0103 \u00eentr-o lucrare academic\u0103 din 2017 (\u201eAttention is all you need\u201d, Vaswani \u0219i colab., 2017), arhitectura acestuia transform\u0103 propozi\u021biile de intrare \u00een propozi\u021bii de ie\u0219ire folosind un mecanism numit \u201eself-attention\u201d (nr. trad. auto-aten\u021bie).<\/p>\n\n\n\n Auto-aten\u021bia<\/strong> este modul \u00een care ne imagin\u0103m un extraterestru super-inteligent \u00eenv\u0103\u021b\u00e2nd una dintre limbile noastre. Facem acest lucru d\u00e2ndu-ne seama cum se leag\u0103 cuvintele \u00eentre ele \u00eentr-o propozi\u021bie.<\/p>\n\n\n\n Obiectivul principal din spatele form\u0103rii GPT-urilor a fost acela de a crea algoritmi de traduceri de \u00eencredere<\/strong>. \u00cen pu\u021bin timp, a devenit clar c\u0103 ar putea folosi acela\u0219i set de abilit\u0103\u021bi pentru a:<\/p>\n\n\n\n Pe scurt, la acest tip de inteligen\u021b\u0103 artificial\u0103 ne referim drept modele lingvistice mari (LLM). Despre ele \u00eens\u0103 vom vorbi \u00een detaliu mai t\u00e2rziu.<\/p>\n\n\n\n Dup\u0103 cum am spus anterior, putem distinge mai multe tipuri de modele AI generative disponibile \u00een prezent.<\/p>\n\n\n\n DALL-E, Midjourney \u0219i Stable Diffusion sunt cele mai cunoscute aplica\u021bii \u00een acest moment. Acestea creeaz\u0103 imagini pornind de la descrieri text (numite prompturi). Solicit\u0103rile pot include obiectele pe care le dorim incluse, indica\u021bii precum stilul dorit, o palet\u0103 de culori, satura\u021bia \u0219i multe alte direc\u021bii de stil. Noi func\u021bii sunt ad\u0103ugate acestor aplica\u021bii cu fiecare nou\u0103 actualizare. <\/p>\n\n\n\n Totu\u0219i, arta generat\u0103 de inteligen\u021ba artificial\u0103 este \u00eenconjurat\u0103 de controverse. Lucr\u0103rile mai multor arti\u0219ti au fost folosite ca date de antrenament \u00een aceste modele, f\u0103r\u0103 ca ace\u0219tia s\u0103 primeasc\u0103 recunoa\u0219tere.<\/p>\n\n\n\n Aceasta este cumva \u0219i cea mai nou\u0103 ni\u0219\u0103 AI generativ\u0103. Aici exist\u0103 numeroase aplica\u021bii dedicate cre\u0103rii de con\u021binut video care pot cre\u0219te produc\u021bia \u0219i valoarea f\u0103r\u0103 s\u0103 necesite propor\u021bional la fel de mult timp. \u00cen aceast\u0103 categorie, num\u0103r\u0103m \u00een prezent editori video care folosesc instrumente AI doar pentru editare, aplica\u021bii care genereaz\u0103 con\u021binut video din prompt-uri sau instrumente care, cu ajutorul AI, v\u0103 ajut\u0103 s\u0103 crea\u021bi concomitent con\u021binut pentru multiple canale sau platforme de marketing.<\/p>\n\n\n\n ChatGPT a fost primul LLM (large language model), ajung\u00e2nd la un milion de utilizatori \u00een mai pu\u021bin de o s\u0103pt\u0103m\u00e2n\u0103. Google \u0219i Microsoft (precum \u0219i al\u021bi gigan\u021bi tech) \u00eencearc\u0103 \u00een prezent s\u0103-\u0219i creeze o ni\u0219\u0103, integr\u00e2nd sistemele AI generative (Gemini \u0219i Copilot) \u00een motoarele lor de c\u0103utare. Mult mai multe modele AI generative sunt \u00een lucru, cu posibilitatea s\u0103 vedem o mul\u021bime de nume noi pe pia\u021b\u0103.Totu\u0219i, aceste modele au parte de mult\u0103 aten\u021bie \u00een prezent. Ele \u00eenlocuiesc deja operatori umani \u0219i ar putea cauza o adev\u0103rat\u0103 revolu\u021bie \u00een lumea afacerilor. Companiile din \u00eentreaga lume implementeaz\u0103 deja modele AI generative cu care s\u0103 c\u00e2\u0219tige un avantaj. Potrivit Goldman Sachs<\/a>, inteligen\u021ba artificial\u0103 generativ\u0103 poate cre\u0219te PIB-ul global cu 7 procente.<\/p>\n\n\n\n Google continu\u0103 s\u0103 lucreze la o suit\u0103 de modele AI generative ce se extinde rapid \u00een cadrul platformei Google Cloud. Disponibile \u00een sec\u021biunea Vertex AI a consolei cloud, modelele de transformatoare generative pre-antrenate pot genera text \u00eentr-o varietate de parametri.<\/p>\n\n\n\n Pe de-o parte, avem modelele generative destinate c\u0103ut\u0103rii zilnice, rezumatelor, traducerilor \u0219i scrierii de texte. Aici intr\u0103 Gemini sau ChatGPT. Pe de alt\u0103 parte, avem Vertex AI<\/a> LLM care nu se bazeaz\u0103 doar pe un model simplu: ci serve\u0219te un r\u0103spuns prompt, \u00een care utilizatorul are o foarte mic\u0103 influen\u021b\u0103 asupra modului \u00een care modelul genereaz\u0103 r\u0103spunsul. \u00cen schimb, acesta ofer\u0103 utilizatorului o suit\u0103 de instrumente cu care poate ajusta fin rezultatele dorite.<\/p>\n\n\n\nGAN-uri \u2013 generative adversarial networks<\/h3>\n\n\n\n
![\"\"](\"https:\/\/fotc.com\/app\/uploads\/2024\/03\/dalle3-1024x541.png\")
<\/figure>\n\n\n\nGPT-uri (generative pre-trained transformers)<\/h3>\n\n\n\n
Cele mai cunoscute instrumente AI generative<\/h2>\n\n\n\n
Instrumente de generare imagini<\/h3>\n\n\n\n
Instrumente de generare videoclipuri<\/h3>\n\n\n\n
Instrumente de generare text<\/h3>\n\n\n\n
Modele Google AI generative<\/h2>\n\n\n\n
![\"\"](\"https:\/\/fotc.com\/app\/uploads\/2024\/03\/generative-ai-studio.png\")
<\/figure><\/div>\n\n\n\nModelele lingvistice mari (LLM)<\/h3>\n\n\n\n