Генеративный искусственный интеллект: что это такое и где используется

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.

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.

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.

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.

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.

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.