Jak sieci neuronowe przejęły cyfrowy świat
Zainteresowanie sztuczną inteligencją (AI) regularnie wzrasta po premierze najnowszego thrillera science fiction z gatunku techno. „Terminator”, „Matrix”, „Ja, robot”, „2008: Odyseja kosmiczna” – w przeszłości filmy te wzbudzały prawdziwe zainteresowanie „maszynami” i dawały początek licznym teoriom spiskowym. Jednak w 2023 roku nie mówiło się o filmie ani nowej książce, lecz o jednoczesnym pojawieniu się kilku sieci neuronowych o zdolnościach twórczych – Chat GPT, Mid Journey, DALL-E.
Opanuj GPT czatu i popraw swoje umiejętności w popularnych obszarach — 28 kursów na jednej platformie za 49,90 BYN miesięcznie.
Dowiedz się więcejSztuczna inteligencja (AI) istnieje od lat 60. XX wieku. Są to systemy matematyczne i algorytmy symulujące ludzkie zdolności poznawcze. Początkowo takie modele komputerowe służyły do badania ludzkiego mózgu i umysłu w ogóle. Jednak ich zakres jest znacznie szerszy. Na przykład, sztuczna inteligencja obejmuje algorytmy, które kontrolują postacie niezależne w grach komputerowych, zbierają dane z sieci zgodnie z określonym szablonem, sterują robotami przemysłowymi i analizują duże zbiory danych.
Sztuczna inteligencja niekoniecznie musi myśleć i podejmować niezależne decyzje jak ludzie – nie mówimy tu o samoświadomości w teorii. Naśladuje ona aktywność ludzkiego mózgu, wykonując rutynowe zadania, ale może również działać zgodnie z ustalonym programem. Tak na przykład działał superkomputer Deep Blue, który pokonał Garriego Kasparowa w szachach, korzystając ze specjalistycznego oprogramowania.
Sztuczna inteligencja dzieli się na trzy typy w zależności od poziomu rozwoju:
- Sztuczna inteligencja wąska, ANI — wyspecjalizowana sztuczna inteligencja.Jest zaprojektowana do wykonywania jednego zadania. Należą do niej Deep Blue, systemy rozpoznawania głosu i twarzy oraz chatboty (modele tekstowe) potrafiące pisać poezję, autopiloty i tłumacze tekstu.
- Sztuczna inteligencja ogólna, AGI — ogólna sztuczna inteligencja.Wielozadaniowa sztuczna inteligencja o możliwościach porównywalnych z ludzkimi. Taka sztuczna inteligencja potrafi napisać wiersz, skomponować tekst do muzyki, stworzyć obraz lub film, a w wolnym czasie handlować akcjami i prowadzić samochód. Może posiadać świadomość, jak w filmach „Chappie” czy „Her”. Oczywiście, taki poziom rozwoju nie jest jeszcze dostępny i znajduje się na etapie badań.
- Sztuczna superinteligencja, ASI.Superinteligencja, której zdolności poznawcze są znacznie wyższe niż u ludzi. Przykład takiej sztucznej inteligencji jest dobrze zobrazowany w filmie „Transcendencja”.
Jednym z obszarów sztucznej inteligencji są technologie uczenia maszynowego. Podczas gdy w konwencjonalnych aplikacjach baza danych jest podłączana z wyprzedzeniem, co służy do wykonywania wbudowanego algorytmu, takie systemy uczą się samodzielnie. Na przykład, pisze się algorytm, ładuje się do niego setki lub tysiące zdjęć tablic rejestracyjnych, a odpowiednik (litera, cyfra) jest osobno określany. Proces ten jest podobny do tego, jak małe dzieci uczą się czytać. Po przeszkoleniu system będzie potrafił rozpoznawać tablice rejestracyjne na zdjęciach. Dzięki tej metodzie można nauczyć sztuczną inteligencję rozpoznawania dowolnych obrazów — liczb, tekstów, zwierząt, twarzy ludzkich i mowy.
Sieci neuronowe to rozwinięcie technologii uczenia maszynowego. Są to systemy, które potrafią nie tylko rozpoznawać obrazy i uczyć się na ich podstawie, ale także stosować zdobytą wiedzę i adaptować się do nowych warunków. W rzeczywistości jest to zespół programów, które posiadają cechy poznawcze i możliwości niedostępne dla konwencjonalnych komputerów. Przede wszystkim jest to zdolność uczenia się na błędach, identyfikowania ukrytych wzorców i wykazywania się kreatywnością. Na przykład, odpowiadanie na niekonwencjonalne pytania, pisanie wiersza, generowanie obrazu czy poruszanie się w nieznanym terenie. To właśnie sieci neuronowe wykazują zdolności, które zazwyczaj przypisuje się sztucznej inteligencji w ogóle.Nowoczesne sieci neuronowe, takie jak Chat GPT czy Stable Diffusion, to głębokie sieci neuronowe lub systemy głębokiego uczenia. Ich główną cechą jest to, że podczas uczenia i analizy danych pomiędzy wejściem a wyjściem stosuje się kilka warstw lub poziomów oceny. Takie sieci mogą obsługiwać bardziej złożone zadania i działać w kilku kierunkach. Na przykład mogą pracować jednocześnie z obrazami i dźwiękiem lub zwykłym tekstem i kodem programu.
Krótko mówiąc:
- AI. Kierunek technologii komputerowych imitujący aktywność człowieka. Takie systemy nie zawsze potrafią myśleć i mogą działać zgodnie z algorytmem, jak zwykły program komputerowy.
- Uczenie maszynowe. Jeden z kierunków rozwoju technologii sztucznej inteligencji (AI). Są to systemy uczące się samodzielnie, korzystając ze zbioru danych.
- Sieci neuronoweSystemy komputerowe oparte na uczeniu maszynowym. Potrafią one wykorzystywać zdobytą wiedzę, aby błyskawicznie dostosowywać się do zmieniających się warunków i wykazywać się kreatywnością.
- DNN — Głębokie sieci neuronowe. Sieci neuronowe mogą być przydatne w wielu dziedzinach i analizować informacje w oparciu o kilka cech. Na przykład GPT może zapisywać zwykły tekst i kod programu oraz wykonywać obliczenia.
Przegląd popularnych sieci neuronowych. Gdzie można je wykorzystać?
Sieci neuronowe są teraz wszędzie. Sterują autonomicznymi samochodami Tesli i Google, ulepszają obrazy telewizyjne, optymalizują zdjęcia robione aparatami smartfonów i monitorują spam. Redaktorzy Skillbox.by przygotowali przegląd narzędzi, które są dostępne dla przeciętnego człowieka i które można wykorzystać w pracy i sferze twórczej bez dużych nakładów kapitałowych.
Chat GPT
Najczęściej omawiana sieć neuronowa. To wstępnie wytrenowany model tekstowy, który może odpowiadać na pytania i tworzyć treści. Jego możliwości na tym się nie kończą. Chat GPT może przepisywać teksty, tłumaczyć artykuły na setki języków, tworzyć biznesplany i przepisy na podstawie listy zakupów oraz pisać kod programu. Jedynym problemem jest jakość. Na przykład sieć neuronowa nie jest jeszcze w stanie tworzyć tekstów wysokiej jakości — Chat GPT tworzy teksty złożone stylistycznie z dużą ilością zbędnych elementów; informacje muszą być podwójnie sprawdzane, a unikalność tekstów musi być ręcznie zwiększana.
Podstawowa wersja GPT-3.5 jest dostępna bezpłatnie, ale istnieje również subskrypcja premium z zaawansowanymi funkcjami. Wystarczy zarejestrować się na stronie internetowej. Dziesiątki usług, takich jak Jasper.AI czy hypotenuse.ai, również działają w oparciu o GPT.
Bing AI
Jest to również Microsoft Copilot. Chatbot wyszukiwania oparty na Chat GPT 4.0. Oprócz funkcji Chat GPT, potrafi on wyszukiwać dane w internecie i tworzyć krótkie podsumowania informacji opublikowanych na stronie. Usługa jest bezpłatna, dostępna w wyszukiwarce Bing (w przeglądarce Edge), aplikacji mobilnej Bing oraz pasku wyszukiwania systemu Windows. Jest również używana w Skype i innych aplikacjach firmy Microsoft.
Mid Journey
Generatywna sieć neuronowa wytrenowana na milionach obrazów. Potrafi generować obrazy na podstawie opisu tekstowego w języku angielskim. Obsługuje różne style artystyczne. Potrafi stworzyć obraz w stylu anime, fotorealizmu, futuryzmu, cyberpunku, a nawet namalować obraz imitujący dzieło konkretnego artysty. Usługa jest dostępna za pośrednictwem Discord po wykupieniu płatnej subskrypcji.
Stable Diffusion
Chociaż sieć neuronowa cieszy się mniejszą popularnością niż Mid Journey, jest aktywnie wykorzystywana przez firmy marketingowe, produkcyjne, a nawet studia filmowe. W przeciwieństwie do poprzednich sieci neuronowych, Stable Diffusion jest dostępna jako oprogramowanie open source. Potrafi tworzyć nie tylko obrazy, ale także filmy, muzykę, dźwięki i efekty dźwiękowe. Możesz pobrać ją samodzielnie, złożyć i wytrenować na swoim komputerze.
Istnieją również usługi online, które działają w oparciu o sieć neuronową: clipdrop.co, oficjalne studio od dewelopera dreamstudio.ai, stablediffusionweb.comIstnieją również niezależne projekty opracowane na podstawie kodu źródłowego. Na przykład unstability.ai.
Podobnie jak GPT, rozwój Openai. Sieć neuronowa generuje obrazy na podstawie opisu tekstowego. Dostępne za darmo, praktycznie bez ograniczeń, w wyszukiwarce Bing w sekcji „Obrazy”.
Darmowy generator obrazów. Generuje portrety ludzi do awatarów, zdjęcia zwierząt, pojazdów i krajobrazów. Wielu marketerów korzysta z tej usługi jako darmowego banku zdjęć do wypełniania profili reklamowych lub tworzenia banerów.
Wśród interesujących projektów możemy również wymienić:
- SlidesAI to wtyczka do Prezentacji Google, która umożliwia szybkie tworzenie prezentacji na podstawie dodanych materiałów.
- Yandex SpeechKitto darmowa aplikacja oparta na chmurze, która potrafi rozpoznawać mowę, tłumaczyć ją na tekst i odwrotnie. Możesz dostosować głosy.
- Synthesia to uniwersalna usługa, która umożliwia generowanie filmów na podstawie scenariusza tekstowego i udźwiękowienie tekstu. Dostępnych jest ponad 120 języków, co zapewnia ogromny wybór głosów.
- Runway Gen‑2 — generator wideo oparty na opisie tekstowym. Usługa oparta jest na sieci neuronowej Stable Diffusion. Umożliwia tworzenie reklam, filmów edukacyjnych i kreskówek. Dostępna w ramach płatnej subskrypcji, ale istnieje wersja próbna — możesz bezpłatnie stworzyć trzy czterosekundowe filmy.
Przyszłość sieci neuronowych. Przydatne zasoby od redaktorów Skillbox.by
Sieci neuronowe rozwijają się dynamicznie. Istniejące modele generatywne są coraz lepsze, pojawiają się nowe możliwości. Pojawiają się również setki nowych usług AI. Na przykład edytor AI, który potrafi wycinać i zastępować tło, zwiększać rozdzielczość obrazu i dodawać dodatkowe obiekty do zdjęcia, jest już wbudowany w programy Photoshop, Pixlr i Canva.
Sieci neuronowe nie są jeszcze doskonałe i nie mogą całkowicie zastąpić człowieka. Sztuczna inteligencja poradzi sobie z prostym banerem, obrazem, zabawnym postem w mediach społecznościowych czy opisem produktu w sklepie. Oczywiście, nie obejdzie się bez korekty. Nie można polegać na sztucznej inteligencji podczas pisania artykułów i długich tekstów, biografii i publikacji historycznych. Sztuczna inteligencja często myli daty lub po prostu zmyśla informacje, nawet o znanych osobach i wydarzeniach. Bardziej złożone zadania, takie jak generowanie filmów, wymagają korzystania z wielu usług – do tworzenia scenariuszy, infografik i narracji. Generatory obrazów również są niedoskonałe. Nadal nie potrafią przetwarzać tekstu i często mają problemy z poprawnym renderowaniem dłoni.
Nie oznacza to jednak, że sieci neuronowe są bezużyteczne. Można im powierzyć rutynowe zadania, które ułatwią pracę i życie. Dlatego redaktorzy Skillbox.by zalecają, aby nie obawiać się, że sieci neuronowe zastąpią ludzi, lecz nauczyć się z nich korzystać, gdzie to możliwe, zwiększając swoją konkurencyjność.
Literatura:
- Y. Goodfellow, I. Bengio, A. Courville „Deep Learning”;
- D. Rutkovskaya „Sieci neuronowe, algorytmy genetyczne i systemy rozmyte”;
- Rashid Tariq „Tworzenie sieci neuronowej”;
- Yann LeCun „Jak uczą się maszyny: rewolucja w sieciach neuronowych i uczeniu głębokim”.
Źródła internetowe:
- Sieci neuronowe — blog poświęcony generatywnym sieciom neuronowym do tworzenia obrazów.
- OpenAI — portal firmy, która stworzyła DALL-E i GPT. Tutaj znajdziesz mnóstwo informacji i dokumentów na temat sieci neuronowych.
- Neuroset.Info — rosyjskojęzyczne forum o sieciach neuronowych.
- Machine Learning Mastery to blog poświęcony sieciom neuronowym i uczeniu maszynowemu.
Zespół redakcyjny Skillbox.by poleca również lekturę:
Nie utożsamiaj wstępu z końcem świata. Porady ekspertów dla nastolatków i rodziców
