Подписывайтесь на Telegram-канал AutoFAQ
Блог платформы AutoFAQ

Генеративный искусственный интеллект: что это такое и где используется

Gen AI — это новый виток развития искусственного интеллекта. Технология кардинально меняет процессы создания различных форм контента: от ответов на вопросы пользователей и до подготовки сложных текстовых и графических работ. Согласно последним исследованиям к 2025 году все больше компаний будет обращаться к ИИ: не менее 80% бизнес-процессов клиентской поддержки и продуктовой разработки будут предполагать использование Gen AI.

В статье расскажем о генеративном искусственном интеллекте: что это значит простыми словами, как он работает и какие задачи выполняет.

Что такое генеративный AI?

Генеративный ИИ — так называют класс вычислительных моделей, ориентированный на создание новых данных на основе образцов в базе данных. ИИ имитирует творческие процессы людей, но создает оригинальный контент на основе не вдохновения, а алгоритмов и анализе информации.

Важно понимать, что ключевое отличие технологии генеративного искусственного интеллекта от других — умение воспроизводить новое. Нейросети не просто изучают информацию и отвечают на вопросы пользователя, а создают совершенно новый контент, который по стилю, структуре и другим параметрам соответствует примерам.

Какие задачи выполняет

Генеративный искусственный интеллект (Gen AI) выполняет широкий спектр задач, которые значительно расширяют возможности автоматизации и творчества в различных областях. Вот основные задачи генеративного искусственного интеллекта:

  1. Создание контента: Генеративный И И используется для автоматической генерации огромных массивов информации — текстов, изображений, музыки, видео и других видов контента, который может быть использован в маркетинге, медиа, развлечениях и других областях.
  2. Автоматизация общения: В чат-ботах и виртуальных помощниках ИИ стал ключевым звеном. Он генерирует ответы на запросы пользователей, обеспечивая естественное и адаптивное взаимодействие в реальном времени.
  3. Персонализация: ИИ может анализировать пользовательский опыт и на основе этого генерировать персонализированные рекомендации и предложения и повышать удовлетворенность.
  4. Обучение и адаптация: Генеративный И И может создавать обучающие материалы и адаптировать их под индивидуальные потребности пользователей или сотрудников, обеспечивая более эффективное обучение.
  5. Разработка новых продуктов и решений: ИИ способен генерировать новые идеи и решения, например, разрабатывать новые лекарственные соединения в фармацевтике или создавать инновационные продукты в других отраслях.

Эти задачи делают генеративный ИИ мощным инструментом, который трансформирует различные сферы бизнеса и улучшает процессы создания и управления контентом. Кроме того, системы генеративного искусственного интеллекта позволяют сократить расходы компании. Это отмечают 94% респондентов, по данным агентства «Яков и партнеры». Около 33% компаний в потребительском секторе также ожидают увеличения выручки после внедрения ИИ в бизнес-процессы.

Xplain Sales

Цифровой консультант для повышения продаж в мессенджерах и чатах на сайте
Подробнее

Модели генеративного ИИ

Генеративные модели включают различные архитектуры и подходы, каждая из которых ориентирована на выполнение специфических задач по созданию контента и решению сложных проблем. Вот некоторые из ключевых моделей генеративного ИИ:

  1. Генеративно-состязательные сети (GANs): GANs состоят из двух нейронных сетей — генератора и дискриминатора — которые соревнуются друг с другом. Принципы работы такой модели заключаются в том, что генератор создает данные, похожие на реальные (например, изображения), а дискриминатор оценивает их подлинность. Это позволяет GANs генерировать высококачественные изображения, видео и другие формы контента.
  2. Автокодировщики (VAEs): Вариационные автокодировщики представляют собой тип автокодировщиков, которые могут генерировать новые данные, такие как изображения или текст, путем обучения представлений данных в сжатом формате. VAEs полезны для создания новых вариантов уже существующих данных.
  3. Трансформеры: Модели на основе трансформеров, такие как GPT (Generative Pre-trained Transformer), используются для генерации текста, перевода, написания кода и других задач, связанных с обработкой естественного языка. Эти модели способны генерировать связные и контекстно релевантные тексты на основе вводных данных.
  4. Рекуррентные нейронные сети (RNNs) и LSTM: Эти модели, особенно в своей усовершенствованной версии LSTM (Long Short-Term Memory), используются для генерации последовательных данных, таких как текст или музыка, путем предсказания следующего элемента в последовательности на основе предыдущих.
  5. Диффузионные модели: Эти модели обучаются на процессе добавления шума к данным и затем обучаются обратному процессу — удалению шума. Диффузионные модели используются для генерации изображений, звука и других типов данных и предлагают новые возможности для создания высококачественного контента.

Эти модели составляют основу генеративного ИИ и применяются в самых разных областях, от создания медиа-контента и автоматизации общения до разработки новых продуктов и решений в науке и технике.

Инструменты генеративного искусственного интеллекта

Разработчики уже создали большое количество ИИ-решений для роботизации различных процессов. Наиболее заметный прорыв сейчас наблюдается в генерации контента разных форматов. Например, для создания текстов используются:

  • GPT-4 — прорыв в понимании естественного языка и воспроизводства текстов. Нейросеть способна написать связный и логичный текст. Наиболее известный продукт, ChatGPT.
  • Yandex GPT 3 — аналог GPT-4 от российских разработчиков. Он выполняет те же функции, но имеет ряд дополнительных, например, подготовка быстрых ответов на поисковые запросы.
  • LSTM-сеть — вид рекуррентных нейросетей для генерации последовательных данных. Такие решения нередко используют для языкового моделирования и завершения текстов.

Если же рассматривать более узкие ИИ-решения, то нужно отметить GPT-помощника Xplain от AutoFAQ. С его помощью пользователи могут быстро найти информацию из документов, баз знаний или на сайте. Благодаря этому специалисты экономят до 3−5 часов в неделю, поскольку поиск данных занимает всего несколько секунд.

На базе Xplain созданы AI Copilot — персональный ИИ-ассистент оператора контактного центра, также цифровой продавец-консультант в онлайн-каналах Xplain Sales.

Как используется генеративный искусственный интеллект: примеры

Рассмотрим области применения Gen AI с примерами:

  • Обслуживание клиентов. Это перспективное использование генеративного ИИ, поскольку он может помочь существенно сократить расходы крупных компаний на коммуникации. Например, благодаря подключению Xplain к сайту компания «Новосибирскэнергосбыт» организовала консультацию своих клиентов.

  • Изобразительное искусство. Генеративный И И на основе AE модели (на их базе основаны «большие языковые модели») активно применяется для рисования, изменения или улучшения изображений. Он способен генерировать полноценные уникальные картины, в которых сочетаются различные подходы и стили, благодаря чему художники исследуют новые формы и расширяют границы традиционного искусства. Результаты такой работы впечатляют.
  • Кинопроизводство. В этой отрасли генеративный ИИ используется для создания реалистичных и стилизованных изображений и спецэффектов. Он также может воссоздавать лица актеров и изменять их (например, состаривать и омолаживать).
  • Реклама и контент-маркетинг. Рекламные агентства и маркетологи активно применяют Gen AI для решения широкого спектра задач — генерации текстовых объявлений, изображений, слоганов и т. д. Искусственный интеллект также существенно упрощает проведение А/В-тестов, поскольку быстро создает множество вариантов контента. Например, интересный кейс для социальных сетей от производителей йогуртов EPICA
На этом возможности данной технологии не заканчиваются. Можно использовать генеративный ИИ для научных исследований, написания кода и даже тренировки других нейронных сетей.

Генеративный искусственный интеллект трансформирует подходы подготовки контента, создания нового знания, меняет организацию поиска корпоративной информации и взаимодействия с клиентами. AI-инструменты помогают компаниям повысить эффективность, расширяют творческий потенциал сотрудников, снижая объем рутины, что минимизирует ошибки. Внедрение новых технологий на базе искусственного интеллекта позволяет оптимизировать процессы, повысить производительность и качество работы персонала.

Хотите получить больше информации о том, как можно внедрить генеративный ИИ в ваши бизнес-процессы?

Оставьте заявку и наши специалисты свяжуться с вами
Записаться на демо
Смотрите также