## Tworzenie muzyki
Generatywna AI potrafi tworzyć autentycznie brzmiące utwory muzyczne. Przykładem jest projekt "Magenta" prowadzony przez Google, który dzięki sieci neuronowych generuje całkiem nowe melodie.
Dla wielu artystów i producentów muzycznych takie narzędzia stają się dodatkowym źródłem inspiracji, pozwalając na eksplorację nowych gatunków i stylów.
Kierunki rozwoju GenAI w muzyce wskazują także na możliwość dynamicznego dostosowywania utworów do preferencji słuchacza w czasie rzeczywistym oraz tworzenia muzyki interaktywnej, gdzie kompozycja zmienia się w odpowiedzi na działania lub nastroje użytkownika. Ponadto, wraz z postępem technologii, artystyczne współtworzenie z AI może stać się bardziej powszechne, gdzie maszyna i człowiek wspólnie komponują, inspirując się nawzajem.
## Generowanie obrazów
Możliwość generowania realistycznych obrazów przez technologie oparte na generatywnej sztucznej inteligencji przekształciła wiele branż, nadając im nowy wymiar i otwierając drzwi do nieskończonych możliwości.
## Symulowanie ludzkich rozmów
Chatboty i asystenci wirtualni, jak np. GPT-4, są w stanie prowadzić rozmowy niemalże na ludzkim poziomie. W sektorze obsługi klienta, GAI zmniejsza czas oczekiwania, udzielając odpowiedzi na proste pytania i przekierowując bardziej skomplikowane zapytania do specjalistów.
## Jak to zmienia nasz świat codziennie?
1. **Medycyna:** W szpitalnictwie generatywne modele AI są używane do symulacji skomplikowanych procedur chirurgicznych na modelach 3D. Dzięki temu chirurdzy mogą planować i "ćwiczyć" operacje na wirtualnych modelach pacjentów przed przystąpieniem do rzeczywistej procedury.
3. **Edukacja:** Dostosowane systemy GAI mogą oferować indywidualne ścieżki nauki dla uczniów, analizując ich słabości i mocne strony.
Podsumowując, generatywna sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki postrzegamy technologię. Dzięki niej świat staje się bardziej spersonalizowany, efektywny i kreatywny, otwierając przed nami nieskończone możliwości. Wraz z postępami w tej dziedzinie możemy się spodziewać jeszcze większej rewolucji w najbliższej przyszłości.
## Od prostych modeli do skomplikowanych sieci neuronowych
Początki GAI nie były tak zaawansowane. Pierwsze modele były stosunkowo proste i służyły głównie do rozpoznawania wzorców. Z biegiem czasu modele stały się bardziej złożone. Wprowadzenie głębokich sieci neuronowych umożliwiło przetwarzanie i analizę dużych ilości danych w sposób, który wcześniej był nieosiągalny. Te sieci pozwalają GAI "dostrzegać" subtelne niuanse w obrazach czy dźwiękach, czyniąc jej percepcję bardziej precyzyjną niż ludzką. Zaawansowane architektury sieci neuronowych, takie jak sieci konwolucyjne (CNN) i rekurencyjne (RNN), pozwoliły GAI na efektywne przetwarzanie sekwencji danych czy analizę strukturalnych niuansów w obrazach. Przykładowo, w procesie uczenia warstwy konwolucyjne "rozumieją" kształty i tekstury, co jest kluczem do rozpoznawania obiektów. W przeciwieństwie do ludzi, GAI może przetwarzać informacje bez zmęczenia, niezakłócone emocjami czy uprzedzeniami, co pozwala na obiektywną i konsekwentną analizę.
## Uczenie nienadzorowane i generowanie treści
Tradycyjne metody uczenia maszynowego polegają na tym, iż model uczy się na podstawie oznakowanych danych. GAI poszła krok dalej, stosując uczenie nienadzorowane. Model nie potrzebuje już etykietowanych danych, potrafi samodzielnie analizować i generować treści. Techniki takie jak autoenkodery i generatywne sieci przeciwnościowe (GAN) umożliwiły GAI tworzenie nowych, realistycznych treści bazując na analizie dostępnych danych. Ludzie często opierają się na swoich doświadczeniach i przekonaniach, co może wpływać na interpretację informacji. GAI, dzięki swojej obiektywności, jest w stanie dostarczyć odpowiedzi oparte wyłącznie na faktach i danych.
## Techniczne zaawansowanie ChatGPT i jego przewaga nad tradycyjnymi chatbotami
ChatGPT, opierając się na architekturze GPT-3 i wcześniejszych wersji, korzysta z kilku kluczowych technologii, które czynią go wyjątkowo zaawansowanym narzędziem w dziedzinie przetwarzania języka naturalnego (NLP).
**Skala modelu:** GPT-3 to jeden z największych modeli językowych, jaki został stworzony, posiadający 175 miliardów parametrów. Dzięki takiej skali model może lepiej zrozumieć niuanse języka i dostarczać odpowiedzi o wyższej jakości.
**Mechanizm uwagi (Attention Mechanism):** Jest to najważniejszy składnik architektury Transformer, który pozwala modelowi dynamicznie "skupiać się" na różnych częściach tekstu podczas przetwarzania. Umożliwia to efektywne przetwarzanie długich sekwencji tekstu i lepsze zrozumienie kontekstu.
**Transfer Learning:** Modele GPT są szkolone w dwóch etapach: wstępne uczenie na dużych zbiorach danych, a następnie dostosowywanie do konkretnych zastosowań. Pozwala to na skuteczne zastosowanie wiedzy ogólnej w konkretnych scenariuszach.
**Zdolność do zadawania pytań w kontekście:** W przeciwieństwie do wielu tradycyjnych chatbotów, które traktują każde zapytanie jako izolowany problem, GPT-3 może rozważać kilka poprzednich wypowiedzi podczas formułowania odpowiedzi, co przypomina bardziej naturalny przepływ rozmowy.
**Brak konieczności tworzenia reguł:** Większość tradycyjnych chatbotów opiera się na predefiniowanych regułach i drzewach decyzyjnych. W przypadku ChatGPT model uczy się odpowiedzi bezpośrednio z danych, co eliminuje konieczność manualnego programowania odpowiedzi na każdą możliwą kwestię.
**Generalizacja:** ChatGPT jest w stanie generalizować na podstawie nauczonych informacji. Oznacza to, iż choćby jeżeli nie spotkał się z konkretnym zapytaniem podczas treningu, może wygenerować sensowną odpowiedź na podstawie wcześniej nauczonych wzorców językowych.
Te techniczne aspekty, w połączeniu z potężną infrastrukturą obliczeniową potrzebną do trenowania i uruchamiania takich modeli, powodują, iż ChatGPT i podobne modele stanowią nową erę w dziedzinie chatbotów, przewyższając tradycyjne podejścia w zakresie umiejętności komunikacji i zrozumienia języka ludzkiego.
## Widzenie lepsze niż ludzkie
Model DALL·E firmy OpenAI stanowi prawdziwy przełom w dziedzinie generowania obrazów. Jego architektura bazuje na zaawansowanej technologii Transformer, znanej przede wszystkim z modeli przetwarzania języka naturalnego, takich jak GPT-3. To, co wyróżnia DALL·E spośród innych rozwiązań, to niespotykana elastyczność w generowaniu obrazów. Tradycyjne GANy i sieci CNN są skuteczne w odtwarzaniu realistycznych obrazów, bazując na wcześniej zobaczonych wzorcach, natomiast DALL·E potrafi stworzyć grafiki na podstawie abstrakcyjnych, niekiedy choćby surrealistycznych opisów tekstowych. Można go poprosić, by wygenerował "dwugłowego flaminga noszącego garnitur", a on dostarczy odpowiedni, szczegółowy obraz. Jego zdolność do łączenia różnych koncepcji w jednym obrazie jest efektem sposobu, w jaki model "rozumie" i interpretuje tekstowe opisy, przekładając je na wizualne reprezentacje. Ta zdolność do syntezowania informacji pochodzących z różnych źródeł czyni DALL·E niezwykle wszechstronnym narzędziem w dziedzinie grafiki komputerowej. Ponadto technologia Transformer umożliwia modelowi uwzględnianie kontekstu i zachowanie spójności w generowanych obrazach, co przekłada się na wysoką jakość i realistyczność tworzonych grafik. W porównaniu do innych metod DALL·E działa bardziej intuicyjnie i holistycznie, oferując zdolność tworzenia obrazów, które wcześniej były poza zasięgiem tradycyjnych modeli generatywnych.
## Podsumowanie
Generatywna sztuczna inteligencja (GAI) przekształciła świat technologii, wprowadzając innowacje w muzyce, grafice i komunikacji. Systemy takie jak "Magenta" od Google potrafią tworzyć autentyczne utwory muzyczne, podczas gdy technologie GAI w medycynie i edukacji pozwalają na symulację procedur chirurgicznych oraz indywidualne ścieżki nauki dla uczniów.
Postęp w dziedzinie GAI doprowadził od prostych modeli do zaawansowanych sieci neuronowych, takich jak głębokie sieci neuronowe.
ChatGPT, bazujący na architekturze GPT-3, przewyższa tradycyjne chatboty, umożliwiając bardziej naturalny przepływ rozmowy bez konieczności tworzenia reguł. DALL·E oferuje przełomowe możliwości w generowaniu obrazów, tworząc grafiki na podstawie abstrakcyjnych opisów tekstowych.
Podsumowując, GAI nie tylko zmienia sposób, w jaki integrujemy z technologią, ale także otwiera przed nami nieskończone możliwości w muzyce, grafice i komunikacji.
Jeśli zainteresował Cię artykuł, zapraszamy na bezpłatny warsztat Stacji IT, który odbędzie się 18 listopada: [[BEZPŁATNIE] Jak założyć okulary sztucznej inteligencji?](https://stacja.it/produkt/jak-zalozyc-okulary-sztucznej-inteligencji/)
W naszej ofercie znalazły się również **nowości**, jakimi są szkolenia z AI:
- [Budowanie aplikacji opartych na AI z wykorzystaniem biblioteki Langchain](https://www.sages.pl/szkolenia/ai-openai-i-langchain) (najbliższy termin 7 grudnia 2023)
- [Prompt engineering](https://www.sages.pl/szkolenia/prompt-engineering)(najbliższy termin: 17 listopada 2023)
Mamy możliwość zorganizowania szkolenia dedykowanego z kategorii AI, dopasowanego do potrzeb Twojego zespołu. Zapytania prosimy wysyłać na adres mailowy: [biuro@sages.pl](biuro@sages.pl).
