Варианты использования и применения генеративного ИИ

VAE, с другой стороны, работают, изучая вероятностное отображение из многомерного входного пространства, такого как фотография, в маломерное нераскрытое пространство, а затем обратно в исходное пространство. Во время обучения VAE подвергается воздействию большого набора изображений и изучает шаблоны и особенности изображений, чтобы понять распределение вероятностей изображений. После обучения модель может создавать новые изображения из набора данных, беря образцы из скрытого пространства и сопоставляя их с исходным пространством.

В случае GAN или VAE модель после обучения может создавать новое изображение или контент, которые имитируют те, что есть в обучающем наборе. Эта технология имеет множество применений, включая создание реалистичных компьютерных изображений, уточнение изображений низкого качества и рисование новых изображений из текстовых описаний.

Теперь, когда мы знаем, как работает генеративный ИИ, давайте рассмотрим варианты использования генеративного ИИ.

Генеративные инструменты искусственного интеллекта для создания изображений обычно преобразуют текст в изображение. Пользователи могут ввести текст, описывающий, какие изображения они хотят, и инструмент обработает их для создания реалистичных изображений. Пользователи могут указать тему, настройку, стиль, объект или местоположение для инструмента AI, который создаст удивительные изображения, соответствующие вашим требованиям.

В дополнение к инструментам искусственного интеллекта для преобразования текста в изображение, которые создают реалистичные 3D-модели или реалистичные оригинальные изображения, существуют инструменты для улучшения изображений, которые изменяют существующие изображения. Вот некоторые из функций, которые он может выполнять:

• Завершение изображения: инструменты ИИ с этой возможностью могут генерировать недостающие части изображения, например создавать реалистичный фон для объекта, заполнять недостающие пиксели или исправлять порванную фотографию.
• Семантический перевод изображения в фотографию: он включает в себя создание фотореалистичной версии изображения на основе эскиза или семантического изображения.
• Манипуляции с изображением: включает модификацию или изменение существующего изображения, например преобразование внешних элементов изображения, таких как его стиль, освещение, цвет или форма, при сохранении исходных элементов.
• Супер-разрешение изображения: инструменты, обладающие этой возможностью, могут повысить разрешение изображения без потери его конкретных деталей. Например, пользователи могут улучшить качество изображения, снятого системой видеонаблюдения.

Примеры инструментов искусственного интеллекта для создания изображений включают Midjourney и DALL.E.

Генеративный ИИ упрощает процесс производства видео, предлагая более эффективные и гибкие инструменты для создания высококачественного видеоконтента. Он может автоматизировать утомительные задачи, такие как создание видео, добавление специальных эффектов, анимация и т. д. Подобно созданию изображений, инструменты искусственного интеллекта для производства видео могут создавать видео с нуля и использоваться для обработки видео, повышения разрешения и завершения видео. Они также могут выполнять следующие задачи:

• Предсказание видео: оно включает в себя предсказание будущих кадров в видео, таких как объекты или персонажи, движущиеся в сцене, с использованием генеративных моделей. Он может понимать временные и пространственные элементы видео, создавать следующую последовательность на основе этой информации и различать вероятные и маловероятные последовательности.
• Передача стиля видео: Генераторы видео AI с этой возможностью могут создавать новое видео, которое соответствует стилю другого видео или эталонному изображению.

Генеративные инструменты искусственного интеллекта можно использовать для создания 3D-форм и моделей с использованием генеративной модели. Этого можно достичь с помощью различных методов, таких как VAE, GAN, авторегрессионные модели или нейронные неявные поля. Инструменты искусственного интеллекта для создания 3D-форм полезны при создании подробных форм, что может быть невозможно при создании 3D-изображения вручную. Его также можно использовать для повышения производительности 3D-задач, таких как 3D-печать, 3D-сканирование и виртуальная реальность.

Генеративный ИИ полезен при создании новых музыкальных произведений. Генеративные инструменты на основе ИИ могут генерировать новую музыку, изучая образцы и стили вводимой музыки и создавая свежие композиции для рекламы или других целей в творческой сфере. Однако нарушение авторских прав остается препятствием, когда в обучающие данные включаются произведения искусства, защищенные авторским правом.

Генератор TTS на основе GAN может воспроизводить реалистичный речевой звук из текста, написанного пользователем. Такие инструменты ИИ позволяют дискриминаторам служить в качестве тренера, который модулирует голос или подчеркивает тон для получения реалистичных результатов.

TTS AI использует обширные речевые и текстовые данные для обучения моделей машинного обучения. Затем модели можно настроить для создания высококачественной речи из текста. Инструменты преобразования речи в текст на основе ИИ используются в различных приложениях, таких как устройства с поддержкой речи, интерфейсы на основе речи и вспомогательные технологии.

В приложениях ИИ, связанных со звуком, генеративный ИИ генерирует новые голоса, используя существующие аудиофайлы. Используя преобразование STS, профессионалы игровой и киноиндустрии могут легко и быстро создавать озвучку.

Платформы искусственного интеллекта для генерации текста, такие как ChatGPT, становятся все более популярными с момента их запуска. Такие платформы очень эффективны при создании контента, такого как статьи или сообщения в блогах, диалоги, обобщение текста, перевод языков, завершение фрагмента текста или автоматическое создание текста для веб-сайта и многое другое. Системы обучаются на больших наборах данных для создания аутентичного и обновленного контента.

В большинстве случаев ИИ для генерации текста использует методы ИИ обработки естественного языка (NLP) и понимания естественного языка (NLU), чтобы читать текстовые подсказки, понимать контекст, а также намереваться и давать интеллектуальные ответы пользователям. Такие инструменты обучаются на больших наборах данных для создания аутентичного и обновленного контента.

Помимо создания нового контента, инструменты искусственного интеллекта для генерации текста могут эффективно выполнять множество других задач, связанных с языком, таких как ответы на вопросы, завершение неполного текста, классификация текста по различным категориям, перефразирование и улучшение контента и участие в человеческом обсуждении различных тем. Генеративные модели ИИ для генерации текста можно использовать для следующего:

• Творческое письмо: его можно использовать для написания художественного произведения, например, рассказа, текста песни или стихов.
• Разговорные агенты: модели генеративного ИИ можно использовать для разработки виртуальных помощников и чат-ботов, которые могут автоматически отвечать на запросы пользователей и вести естественные разговоры.
• Перевод: генеративные модели ИИ могут быстро и точно переводить текст с одного языка на другой.
• Маркетинг и реклама: могут быть созданы маркетинговые и рекламные материалы, такие как описания продуктов, рекламные копии, контент для продвижения в социальных сетях и крылатые фразы.

Генеративный ИИ можно использовать в разработке программного обеспечения благодаря его способности генерировать код без ручного кодирования. Автоматизируя процесс создания программного обеспечения, эти модели сокращают время и усилия разработчиков на написание, тестирование и исправление кода. Генеративные модели ИИ для генерации кода могут делать следующее:

• Завершение кода. Завершение фрагмента кода упрощается с помощью генеративных моделей ИИ, таких как ChatGPT, которые изучают контекст кода, чтобы предложить следующую строку кода.
• Генерация кода: благодаря возможностям естественного языка генеративная модель ИИ может понимать текстовое приглашение и преобразовывать его в коды.
• Генерация тестовых случаев: Генеративные модели ИИ могут создавать тестовые сценарии для оценки функциональности программного обеспечения, подтверждая, что оно работает должным образом.
• Автоматическое исправление ошибок: разработчики могут вводить код в модель генеративного инструмента искусственного интеллекта, такую ​​как GPT, которая затем выявляет и исправляет ошибки в коде.
• Интеграция модели: с помощью генеративного ИИ разработчики могут легко и быстро внедрять модели машинного обучения в свое программное обеспечение на основе конкретной модели, такой как нейронная сеть или решение.

Благодаря последним достижениям в области генеративных возможностей искусственного интеллекта инструменты личной продуктивности, такие как электронная почта и обработка текстов, теперь могут быть дополнены автоматизацией для повышения эффективности и точности. Одним из ярких примеров мощи генеративного ИИ является использование Microsoft GPT-3.5 в премиум-версии Teams. Этот мощный инструмент улучшает записи совещаний, автоматически разделяя их на разделы, создавая заголовки и добавляя персонализированные маркеры. Он может даже выделять упоминания, облегчая вам поиск наиболее важных частей беседы.

Но это не все. Стартап Jesper.ai выводит автоматизацию на новый уровень благодаря текстовому процессору на базе искусственного интеллекта, который заменяет утомительные письменные задачи революционным инструментом, автоматически генерирующим полный текст для маркетинговых текстов, описаний вакансий и многого другого. Благодаря генеративному ИИ совместная работа и продуктивность могут подняться на новый уровень, высвобождая драгоценное время для более творческих и стратегических начинаний.

Генеративный ИИ может помочь компаниям легче находить информацию в своих собственных документах, что известно как корпоративный поиск. Генеративный ИИ может безопасно читать все документы компании, такие как отчеты об исследованиях или контракты, а затем отвечать на вопросы о них. Он также может указать, какие части документов являются наиболее важными. Это может помочь людям в компании узнать больше и лучше обмениваться информацией.

Генеративные модели искусственного интеллекта революционизируют то, как мы работаем с длинными документами и данными, объединяя их в краткие абзацы и предоставляя ссылки на источники. Но это не останавливаться на достигнутом. Эти модели также могут генерировать новый контент, включая аналитику данных, представленную в виде диаграмм и графиков, которые можно беспрепятственно собирать из различных систем записи. Благодаря мощности генеративного искусственного интеллекта компании могут оптимизировать свои операции, сэкономить время и ресурсы и получить доступ к новым знаниям, которые ранее были скрыты в горах данных.

В сфере развлечений вариантов использования генеративного ИИ предостаточно. От создания музыки до редактирования видео и синтеза голоса — Генеративный ИИ можно использовать в полной мере в кино/музыкальном производстве, моде и играх. Используя инструменты генеративного ИИ, вы можете делать ремиксы на существующие песни или сочинять новые. Некоторые инструменты искусственного интеллекта используются при производстве и редактировании видео для добавления специальных эффектов и создания новых видео, включая анимацию и даже полные фильмы. Это упрощает редактирование видео и экономит время создателям контента и влиятельным лицам в социальных сетях.

Игровая индустрия сильно выигрывает от генеративного ИИ. Генеративный ИИ обеспечивает полезный игровой опыт, создавая новых персонажей, уровни и сюжетные линии. Если вы хотите разрабатывать игры на основе виртуальной реальности, вы можете создавать новые среды, персонажей и взаимодействия с помощью инструментов генеративного ИИ, повышая вовлеченность и привлекательность. Наличие множества готовых инструментов, фреймворков и чертежей облегчает разработчикам создание новых игр, что традиционно требует создания вещей с нуля. Также возможно генерировать реалистичные человеческие голоса с помощью инструментов ИИ, которые можно использовать для аватаров и анимации видеоигр.

Финтех-компании могут использовать технологии генеративного ИИ для автоматизации повторяющихся задач, повышения производительности и принятия правильных решений. В финансах Генеративный ИИ можно использовать следующими способами:

1. Обнаружение мошенничества. Генеративный ИИ можно использовать для обнаружения и перехвата мошеннических транзакций путем проверки больших объемов данных транзакций и обнаружения закономерностей или аномалий, указывающих на мошенничество.
2. Кредитный скоринг: Генеративный ИИ может анализировать такие данные, как доход, история занятости и кредитная история, чтобы предсказать кредитоспособность юридического или физического лица.
3. Управление рисками. Генеративный ИИ может управлять кредитными, рыночными и операционными рисками, анализируя исторические данные и выявляя закономерности, указывающие на будущие риски.
4. Роботизированная автоматизация процессов. Генеративный ИИ может повысить эффективность и снизить затраты за счет автоматизации повторяющихся задач, таких как ввод данных и проверка соответствия требованиям.
5. Управление портфелем. Генеративный ИИ может помочь оптимизировать инвестиционные портфели и найти лучшие инвестиционные возможности с учетом риска, доходности и волатильности при анализе рыночных данных.
6. Торговля: с помощью генеративного ИИ можно генерировать и выполнять торговые стратегии с учетом рыночных условий и исторических данных.
7. Оптимизация ценообразования. Генеративный ИИ может оптимизировать стратегии ценообразования для финансовых продуктов, таких как кредиты и страховые полисы, путем анализа рыночных условий и исторических данных.

Важность генеративного ИИ в сфере здравоохранения невозможно переоценить. Генеративный ИИ может помочь рентгенологам в выявлении рака, сердечных заболеваний и неврологических расстройств путем анализа медицинских изображений, таких как рентгеновские снимки, компьютерная томография и МРТ. Таким образом, диагнозы могут быть поставлены более точно и с меньшей вероятностью будут пропущены или отсрочены. Используя обработку естественного языка (NLP), генеративные инструменты искусственного интеллекта могут анализировать большие наборы неструктурированных данных, таких как электронные медицинские карты (EHR), для выявления полезной информации и помощи врачам в постановке диагнозов и принятии решений о лечении.

С помощью генеративного ИИ также можно рекомендовать персонализированные планы лечения на основе истории болезни, генетики и образа жизни пациента. В результате побочные реакции могут быть уменьшены, а эффективность лечения может быть повышена. Кроме того, для фармацевтических компаний Генеративный ИИ может использоваться для анализа больших наборов данных о взаимодействии лекарств, побочных эффектах и ​​эффективности, помогая в поиске и перепрофилировании лекарств.

Производство может извлечь выгоду из генеративного ИИ во многих отношениях. Это помогает оптимизировать производственный процесс. Например, генеративный ИИ можно использовать для изучения данных датчиков машины и прогнозирования наиболее вероятного сбоя. Это позволяет производителям оборудования планировать техническое обслуживание и ремонт заранее, сокращая время простоя и повышая общую производительность оборудования. Кроме того, генеративный ИИ можно использовать для поиска закономерностей в производственных данных, которые можно использовать для повышения производительности, снижения затрат и повышения эффективности.

Генеративный ИИ может улучшить качество продукции, анализируя данные датчиков машин и обнаруживая закономерности, указывающие на возможные дефекты продукции. Это может помочь производителям выявлять и устранять проблемы до того, как продукты будут отправлены клиентам, снижая риск отзыва и повышая удовлетворенность клиентов.

Кроме того, генеративный ИИ можно использовать в робототехнике и автоматизации, например, для прогнозирования подходящих путей для роботов и определения наиболее эффективного способа перемещения и манипулирования материалами, что позволяет ему контролировать и оптимизировать производительность роботов и других автоматизированных систем. Это может улучшить производственные процессы и снизить количество несчастных случаев за счет ускорения и повышения эффективности.

Генеративный ИИ еще не полностью раскрыл свой потенциал в сфере недвижимости, но он по-прежнему приносит большую пользу во многих отношениях. Ниже приведены наиболее важные приложения генеративного ИИ в сфере недвижимости:

1. Оценка имущества: с помощью генеративного ИИ мы можем прогнозировать стоимость имущества на основе таких факторов, как местоположение, размер и состояние. Это может помочь агентам по недвижимости и инвесторам быстро и точно определить стоимость недвижимости.
2. Поиск недвижимости: Генеративный ИИ может генерировать персонализированные рекомендации по недвижимости на основе истории поиска и предпочтений покупателя. В результате покупателям может быть легче найти недвижимость, соответствующую их конкретным потребностям.
3. Оптимизация ценообразования: при оценке арендуемой недвижимости модель генеративного ИИ может прогнозировать оптимальную сумму арендной платы с учетом рыночных тенденций, спроса и конкуренции.
4. Прогностическое обслуживание: с помощью искусственного интеллекта вы можете предсказать, когда объекту потребуется техническое обслуживание или ремонт, и соответствующим образом расставить приоритеты для этих задач. Таким образом, управляющие недвижимостью могут снизить затраты и улучшить качество недвижимости.