Что такое генеративный искусственный интеллект и как он работает

Разбираемся, как работает генеративный искусственный интеллект, благодаря чему нейросети могут выдавать неожиданный результат и где их используют.

Генеративный искусственный интеллект (Generative Artificial Intelligence, или GenAI) — это тип нейронных сетей, которые используются для создания новых данных на основе полученной при обучении информации. Такие нейросети могут создавать изображения, тексты, аудио и видео, концепты и другие типы контента.

Суть генеративного искусственного интеллекта заключается в развитии машинного обучения. Нейросеть учится на загружаемом в неё массиве данных, из которых она способна извлечь некие характеристики и закономерности. На основе этого собирательного анализа нейросеть генерирует новый контент. Например, когда мы пишем текстовый промпт в Midjourney, нейросеть создаёт ответ именно на основе ранее изученного материала.

Графика, созданная искусственным интеллектом. Источник: behance

Генеративный искусственный интеллект не способен самостоятельно мыслить и думать, как человек. Он может только обучаться на предоставленных ему данных и по-своему их интерпретировать.

Генеративность заключается в том, что обученный на некоей базе данных ИИ может самостоятельно предлагать решения, то есть генерировать новые объекты, которые раньше не существовали и которых не было в известной ИИ базе. Пользователь может в промпте не задавать нейросети цвет фона или какие-то детали — она сама их придумает и создаст.

Эксперты Boston Consulting Group прогнозируют, что к 2025 году с помощью GenAI будет производиться от 10% до 12% всех данных в мире. Как ожидается, ещё через пару лет 30% компаний будут применять нейросети для разработки своих продуктов.

Познакомиться с нюансами работы разных типов нейросетей и научить применять их на практике поможет двухмесячный курс «Нейросети для дизайна». Студентов ждут 15 часов активной практики с опытными дизайнерами, гайды по работе с основными нейросетями, два проекта и собственный prompt book.

Условно говоря, если GenAI нужно объяснить, что такое стол или светофор, нейросети показывают 10 тысяч разных изображений этих предметов. Затем, когда пользователь пишет промпт вида «на столе стоит светофор», нейросеть уже предлагает свои варианты на основе собственного представления об этих предметах.

Возможно, что светофор будет расти из стола, или будет напоминать дерево, или у стола вместо привычных ножек будут светофоры. Источник: «Шедеврум»

Образно можно сказать, что генеративный искусственный интеллект складывает один плюс один (светофор + стол), но получает не предсказуемый ответ (число два), а некое нетривиальное в нашей привычной системе координат решение — например, два с половиной, или пять, или восемнадцать. Каждый пользователь, создавая промпт, привносит свои идеи, в том числе самые нетривиальные. Чем больше нейросеть создаёт таких необычных вещей, тем лучше она работает и тем быстрее развивается.

Интересный факт: для создания капчей, которые так раздражают многих пользователей, применяется в том числе машинное обучение. Источник: «Писец»

Рассмотрим ключевые особенности GenAI.

• Способность быстро анализировать большие объёмы данных — основа технологий GenAI. Представим, что нейросеть проанализировала хотя бы 1000 изображений столов — насколько больше среднестатистического человека она будет знать об этом объекте, его характеристиках и свойствах?
• Способность создавать новые смыслы и контент на основе изученной базы данных. Главная характерная черта GenAI — его творческий характер: нейросеть не просто воспроизводит заложенную в неё разработчиками информацию, но перерабатывает её, рождая уникальный контент.
• Вариативность — следствие того, что GenAI обучается на больших массивах данных. Он может комбинировать полученные знания, выдавая в результате множество разных вариантов и предоставляя пользователю широкий выбор.
• Открытость к доработке. Генеративный искусственный интеллект выдаёт результат промпта как некое своё видение, с которым можно дальше работать: попросить добавить деталей, подредактировать промпт или полученный результат.
• Высокая адаптивность — в процессе использования по мере добавления новых примеров и необычных промптов нейросеть развивается.
• Способность выдерживать заданную стилистику. Генеративный искусственный интеллект способен отличать тона и полутона — например, официальный стиль коммуникации от неформального, реализм от комикса, рок от блюза, Кандинского от Айвазовского. При условии подробного описания промпта нейросеть может создать контент в заданном стиле.
• Доступность и простота использования. GenAI позволяет быстро генерировать контент, помогая экономить ресурсы в различных процессах и сферах человеческой жизни, от творческих до прикладных.

Говоря об особенностях генеративного интеллекта, важно отметить этические и правовые аспекты его применения. Практический момент: в области авторского права относительно созданного с помощью нейросетей контента есть множество подводных камней. В частности, законодательство РФ в этом вопросе ещё не устоялось, закреплённого законом единого мнения, кому принадлежат права на результат генерации, нет.

Генеративный ИИ часто используют для разработки концептов в самых разных областях человеческой жизни — от графики и архитектуры до медицины и промышленности. Но это далеко не единственные варианты его применения. Приведём несколько примеров в дизайне и в других областях.

1. Дизайн и маркетинг. Созданные с помощью генеративного ИИ изображения часто используют как иллюстрации для различных инфоповодов. Также результаты генерации применяют в разработке интерфейсов, рекламных баннеров, креативов и концепций, брендинга и графического дизайна.

В продуктовом дизайне GenAI помогает создавать концепты коммерческих и инженерных продуктов. А дизайнеры интерьеров с его помощью генерируют идеи для оформления помещений, выбирают цветовые схемы и даже варианты расстановки мебели.

С помощью нейросетей можно за секунды сгенерировать изображение и не тратить время (и деньги) на поиск нужного на стоках и в фотобанках. Источник: Chad AI

В галерее Midjourney можно найти много интересных коммерческих идей по дизайну продукта. Источник: Midjourney

2. Искусство и креативные проекты. Генеративные нейросети могут «писать» музыку и рисовать картины, основываясь на различных жанрах и стилях. Полученные в результате генерации уникальные визуальные произведения могут использоваться как в коммерческих проектах, так и для личного творчества.

3. Кинематограф и анимация. От написания сценариев к роликам и фильмам в заданном жанре до упрощения процесса постпродакшна и создания впечатляющих визуальных эффектов.

4. Мода. GenAI помогает дизайнерам вдохновляться и разрабатывать новые модели и фасоны одежды на основе анализа текущих тенденций и исторических данных, а также придумывать новые рисунки тканей.

Результат генерации по детализированному промпту «Яркая азиатская модель идёт по подиуму в воздушном платье с открытыми плечами со слоями прозрачной шёлковой ткани…». Источник: Midjourney

5. Медицина. Интерпретация результатов различных исследований (рентген, КТ, МРТ), создание чат-ботов, а также генерация возможных диагнозов и помощь в разработке лекарственных препаратов. Как ожидают эксперты, в обозримом будущем более 30% новых лекарств будут производить благодаря генеративным нейросетям.

6. Разработка игр. GenAI может разработать сценарий игры, продумать сюжет и облик персонажей, а также сгенерировать музыкальное сопровождение, в целом ускоряя процесс разработки и выводя его за рамки человеческой фантазии.

Список сфер использования GenAI этим не исчерпывается. С каждым годом возможности нейросетей расширяются, и возможно, что в будущем генеративные нейросети плотно войдут в жизнь каждого из нас, помогая выполнять учебные и профессиональные обязанности и реализовывать творческий потенциал.

В феврале 2023 года рейтинг популярности генеративного ИИ достиг 100 и с тех пор не изменяется. Источник: EnterpriseAppsToday