AI ג׳נרטיבי עושה הרבה רעש לאחרונה. המונח משמש להתייחסות לכל סוג של מערכת בינה מלאכותית המסתמכת על אלגוריתמי למידה ללא פיקוח או פיקוח למחצה כדי ליצור תמונות דיגיטליות חדשות, וידאו, אודיו וטקסט. לפי MIT, בינה מלאכותית גנרטיבית היא אחת ההתקדמויות המבטיחות ביותר בתחום ה-AI בעשור האחרון.
באמצעות AI Generative, מחשבים יכולים ללמוד דפוסים בסיסיים הרלוונטיים לקלט, מה שמאפשר להם להוציא תוכן דומה. מערכות אלו מסתמכות על generative adversarial networks (GANs), variational auto-encoders, ו- transformers.
ההייפ סביב בינה מלאכותית גנרטיבית גדל בהתמדה, כאשר Gartner (מגזין פופלרי לארגונים) כללה אותו בדוח "השפעת טכנולוגיות ומגמות מתפתחות לשנת 2022". לדברי החברה, מדובר באחת הטכנולוגיות המשפיעות והמתפתחות בשוק.
כמה מהתחזיות המרכזיות מאותו דו"ח של Gartner כוללות:
- עד 2025, בינה מלאכותית גנרטיבית תשמש ב-50% מיוזמות לגילוי ופיתוח תרופות.
- עד 2025, בינה מלאכותית גנרטיבית תהיה אחראית לייצור 10% מכל הנתונים.
- עד 2027, 30% מהיצרנים ישתמשו בבינה מלאכותית גנרטיבית כדי לשפר את יעילות פיתוח המוצרים שלהם.
טכניקות AI גנרטיביות
AI גנרטיבי יכול ליצור תוכן חדש על ידי שימוש קיים של טקסט, קבצי שמע או תמונות. זה מאפשר למחשבים לזהות את הדפוס הבסיסי הקשור לקלט כך שהוא יכול לייצר תוכן דומה.
AI גנרטיבי משיג תהליך זה באמצעות טכניקות שונות:
- רשתות יריבות גנרטיביות (GANs): GANs מורכבים משתי רשתות עצביות. יש מחולל (generator) ורשת מאבחנת (discriminator network) שמתמודדים זה מול זה כדי ליצור שיווי משקל בין השניים. רשת המחוללים מייצרת נתונים חדשים או תוכן הדומה לנתוני המקור. רשת מאבחנת מבדילה בין המקור לנתונים שנוצרו כדי לזהות מה קרוב יותר למקור.
- Transformers (למידת מכונה): מודלי למידה עמוקה כוללים שמות גדולים כמו GPT-3, והם מחקים קשב קוגניטיבי ויכולים למדוד את המשמעות של חלקי נתוני הקלט. Transformers מאומנים להבין את השפה או הדימוי. הם יכולים גם ללמוד משימות סיווג וליצור טקסטים או תמונות ממערכי נתונים גדולים.
- Variational auto-encoders: עם מקודדים וריאציות אוטומטיים, המקודד את הקלט לקוד דחוס בעוד המפענח משחזר את המידע הראשוני מהקוד. כאשר מאומן נכון, הייצוג הדחוס יכול לאחסן את התפלגות נתוני הקלט כייצוג ממדי קטן יותר.
יישומי AI גנרטיביים
יש מגוון רחב של יישומים עבור בינה מלאכותית גנרטיבית המשתרעת על פני תחומים רבים כמו שיווק, חינוך, בריאות ובידור.
להלן כמה מהיישומים המובילים של AI גנרטיבי:
- שירותי בריאות: GANs מחוללות מהפכה בתעשיות הבריאות. ניתן ללמד אותם לייצר דוגמאות מזויפות של נתונים מיוצגים בחסר, אשר לאחר מכן ניתן להשתמש בהם כדי לאמן ולפתח את המודל. GANs משמשים גם לזיהוי נתונים, שיפור פרטיות הנתונים ואבטחתו. הם מטפלים בבעיה העיקרית של תהליך היפוך שיכול לפגוע בנתונים יקרי ערך של מטופלים.
- מוזיקה: בינה מלאכותית גנרטיבית משמשת גם במוזיקה על ידי יצירת רשתות עצביות שיכולות לחקות את המוח האנושי. לדוגמה, תוכנת Magenta של גוגל יצרה את שיר הבינה המלאכותי הראשון אי פעם. אחד היתרונות הגדולים ביותר של AI גנרטיבי במוזיקה הוא היכולת שלו ליצור ז'אנרים חדשים.
- וידאו וקולנוע: יישומי הבינה המלאכותית הגנרטיבית בתעשיית הקולנוע ממשיכים לגדול. זה מאפשר למקצוענים לצלם פריים בכל עת למרות תנאי התאורה או מזג האוויר, מכיוון שניתן להמיר את התמונה לאחר מכן. בינה מלאכותית גנרטיבית יכולה גם להשתמש בסינתזת פנים ושיבוט קול כדי לאפשר שימוש בתמונות ובסרטונים של שחקנים עם גילאים שונים.
- תמונות ותוכן מדיה: בינה מלאכותית גנרטיבית משמשת בכל תעשיית המדיה. לדוגמה, זה יכול לשדרג תוכן באמצעות רזולוציית על. טכניקות למידת מכונה יכולות להפוך תוכן באיכות נמוכה לאיכות גבוהה.
- רובוטיקה: מודלים גנרטיביים מחזקים מודלים של למידת מכונה ומציגים פחות הטיה וסטייה וכך מסוגלים להבין מושגים מופשטים בסימולציה של העולם האמיתי.
אתגרי הבינה המלאכותית הגנרטיבית
עם כל היתרונות והיישומים שלו, בינה מלאכותית גנרטיבית מציבה גם כמה אתגרים. ראשית, שחקנים גרועים יכולים להשתמש בו כדי לבצע פעילויות זדוניות כמו הונאת אנשים או יצירת חדשות פייק וספאם.
אלגוריתמי AI גנרטיביים זקוקים לנתוני אימון רבים כדי לבצע בהצלחה משימות. יחד עם זאת, GANs לא יכולים להוציא תמונות או טקסט חדשים לגמרי, הם חייבים לקחת נתונים קיימים ולשלב אותם יחד כדי ליצור פלט חדש.
אתגר נוסף של AI גנרטיבי הוא תוצאות בלתי צפויות, כאשר דגמים מסוימים כמו GANs הם קשים לשליטה. כאשר זה המקרה, המודלים יכולים להיות לא יציבים וליצור תוצאה בלתי צפויה.
דוגמאות לחברות בינה מלאכותית גנרטיבית
ישנן חברות רבות המעורבות ב- Generative AI עבור מגוון רחב של יישומים:
- Synthesia: אחת מחברות הבינה המלאכותית המוכרות ביותר היא Synthesia, שהייתה חלוצה מוקדמת של טכנולוגיית סינתזת וידאו. החברה שבסיסה בבריטניה נוסדה ב-2017 ומיישמת טכנולוגיית מדיה סינתטית חדשה ליצירת תוכן חזותי, כמו גם להפחתת העלות, הכישורים ומחסומי השפה הדרושים למינוף הטכנולוגיה.
- Mostly AI: החברה שפיתחה את מנוע הנתונים הסינתטיים (Synthetic Data Engine) המאפשר הדמיה של נתונים סינתטיים מציאותיים בקנה מידה. זה יכול ללמוד באופן אוטומטי דפוסים, מבנה ומשתנים מנתונים קיימים.
- Synthesis AI: משלבת מודלים חדשים של בינה מלאכותית וטכנולוגיות מתפתחות של CGI. לדברי החברה, הצינור הקנייני שלהם מאפשר יצירת כמויות עצומות של נתונים לאימון מודלים מתוחכמים של ראייה ממוחשבת (computer vision models).
- Synthetaic: חברת מידע סינתטי מובילה, Synthetaic ״מגדלת״ נתונים באיכות גבוהה עבור AI. ה-RAIC Rapid Automatic Image Categorization של החברה הופך את הניתוח של מערכי נתונים גדולים ובלתי מובנים לאוטומטי, כך שתוכל לאמן ולפרוס מודלים של AI מהר יותר מגישות מסורתיות.
- Aqemia: חברת גילוי תרופות silico, היא מסתמכת על אלגוריתמים ייחודיים בהשראת קוונטים כדי לחזות זיקה בשילוב עם AI. טכניקה זו עוזרת לגלות במהירות מולקולות חדשניות יותר עם סיכויי הצלחה טובים יותר.
- AiMi: אחת מחברות הבינה המלאכותית המובילות בתעשיית המוזיקה, AiMi מספקת זרימה דינמית, אינסופית של מוזיקה אלקטרונית המחייה מחדש בזמן אמת. אתה יכול להשתמש ב-AiMi כדי ליצור נוף מוזיקלי המקיף אותך בסאונד חזותי מתמשך.
אלו הן רק כמה מהחברות הרבות הממנפות מודלים של בינה מלאכותית כדי להכניס טכנולוגיות חדשניות ומתפתחות כל הזמן.
