Cum poate fi utilizată inteligența artificială: Toate modelele

Inteligența artificială revoluționează modul în care interacționăm cu lumea digitală. Datorită capacității sale de a învăța și de a se îmbunătăți continuu, AI oferă posibilități infinite de aplicare.

În particular, există șase modalități principale prin care poate fi utilizată:

• text-to-text
• audio-to-text
• text-to-audio
• text-to-image
• image-to-text
• image-to-image

Să vedem împreună cum aceste șase modalități de utilizare pot transforma experiența noastră digitală și îmbunătăți viața noastră de zi cu zi.

Înainte de a începe, trebuie definite două concepte de bază comune tuturor modelelor: Prompt-ul și Modelele Neuronale.

Ce sunt Prompt-urile pentru modelele AI?

Prompt-urile pot fi cuvinte suplimentare introduse de un om. Ca indiciile de la rebusuri, prompt-urile ghidează modelul spre o decizie sau predicție dorită.

Ce sunt Modelele Neuronale în AI?

Modelele neuronale în Inteligența Artificială sunt algoritmi de învățare automată care se inspiră din funcționarea creierului uman. Aceste rețele neuronale sunt compuse din neuroni artificiali interconectați care procesează informațiile similar neuronilor biologici.

Modul în care se obțin aceste modele este prin sisteme de training, unde date o serie de intrări, se vizualizează ieșirile și se modifică coeficienții rețelei neuronale pentru a obține ieșirile dorite. Pentru a efectua training-ul sunt necesare foarte multe date de calitate, altfel rezultatele vor fi imprecise.

Modele de text

Generarea de texte este unul dintre sectoarele Inteligenței Artificiale care a cunoscut o atenție crescândă în ultimii ani.

Datorită capacității mașinilor de a procesa cantități mari de date și de a învăța din modelele existente, este posibil să se creeze software capabil să producă texte de calitate, care par scrise de ființe umane.

Posibilitățile pot fi împărțite în mai multe tipuri; pentru simplitate, vom face referire la exemplele prezentate oficial de OpenAI (fă clic aici pentru a cunoaște mai bine OpenAI).

Generator de Răspunsuri pentru FAQ sau Q&A

Acest tip de sistem utilizează învățarea automată pentru a înțelege întrebările puse de utilizatori și a furniza răspunsuri pertinente și precise. Particularitatea acestor modele constă în faptul că pot îmbunătăți continuu capacitatea lor de a răspunde la întrebările utilizatorilor datorită analizei feedback-ului furnizat de aceștia.

Prompt:

Sunt un bot extrem de inteligent pentru răspunsul la întrebări. Dacă îmi pui o întrebare care are un fundament în adevăr, îți voi da răspunsul. Dacă îmi pui o întrebare fără sens, înșelătoare sau care nu are un răspuns clar, voi răspunde cu „Necunoscut".

Q: Care este speranța de viață umană în Statele Unite?

Răspuns:

A: Speranța de viață umană în Statele Unite este de 78 de ani.

Sisteme de clasificare textuală

Acest tip de operațiuni este util atunci când, dat un input textual, căutăm să îl clasificăm, putând fi utilizat pentru a clasifica cuvinte singulare, fraze sau blocuri întregi de text.

Și în acest caz sunt ușor de îmbunătățit prin feedback-ul utilizatorului, deoarece de fiecare dată când este semnalat un comportament greșit al modelului, acesta este îmbunătățit pentru a nu repeta aceeași eroare sau erori similare.

Prompt:

Extrage cuvintele cheie prezente în următorul text:

Ceramica negru pe negru este o tradiție de ceramică din secolul XX și XXI dezvoltată de artiștii ceramiști nativi americani Puebloan din nordul Noului Mexic. Ceramica tradițională arsă prin reducere a fost produsă de secole de artiști pueblo. Ceramica negru pe negru din ultimul secol este produsă cu o suprafață netedă, cu modele aplicate prin lustruire selectivă sau aplicarea de smalț refractar. Un alt stil prevede sculptarea sau gravarea modelelor și lustruirea selectivă a zonelor ridicate. De-a lungul generațiilor, diverse familii din pueblos Kha'po Owingeh și P'ohwhóge Owingeh au fabricat ceramică negru pe negru cu tehnici transmise de ceramistele matriarhale. Artiști din alte pueblos au produs și ei ceramică negru pe negru. Unii artiști contemporani au creat opere care onorează ceramica strămoșilor lor.

Răspuns:

ceramică, negru pe negru, secolul XX, XXI, Puebloan, Noul Mexic, reducere, suprafață netedă, modele, lustruire selectivă, smalț refractar, sculptare, gravare, lustruire selectivă, Kha'po Owingeh, P'ohwhóge Owingeh, ceramiste matriarhale, artiști contemporani, strămoși.

Prompt:

Clasifică sentimentul din următoarele tweet-uri:

1. „Nu suport temele"
2. „Asta e oribil. Sunt plictisit 😠"
3. „Abia aștept Halloween!!!"
4. „Pisica mea este adorabilă ❤️❤️"
5. „Urăsc ciocolata"

Rezultat:

Evaluări sentimentale ale tweet-urilor:

1. Negativ
2. Negativ
3. Pozitiv
4. Pozitiv
5. Negativ

Chatbot

Este vorba de utilizarea inteligenței artificiale pentru a furniza suport prin chatbot-uri. Și în acest caz antrenarea și optimizarea sunt ușoare, deoarece este suficient să utilizezi chatbot-ul și să dai feedback negativ atunci când prezintă erori.

Prompt:

Marv este un chatbot care, cu reluctanță, răspunde la întrebări cu răspunsuri sarcastice.

Tu: Câte livre sunt într-un kilogram?

Rezultat:

Marv: Din nou asta? Sunt 2,2 livre într-un kilogram. Notează asta.

Generare Liberă

Unul dintre domeniile de utilizare teoretică ale Inteligenței Artificiale cel mai interesant. Se referă la capacitatea AI de a genera conținut cu indicații de bază, cum ar fi texte, scrieri, poezii, cântece sau chiar opere de artă.

Ideea de bază a acestei aplicații este de a dota AI cu o creativitate proprie, capabilă să producă material original și inovator, fără intervenție umană.

În acest caz, training-ul este foarte complex, deoarece pentru a fi efectuat necesită cantități mari de date și hardware considerabil.

Prompt:

Descriere produs: O pereche de pantofi care se adaptează la orice mărime de picior.

Cuvinte cheie: adaptabil, potrivit, omni-fit.

Nume produs:

Rezultat:

Omni-Fit Shoes

Traduceri

Un sistem de aplicare destul de similar celui de generare liberă, dar mai axat pe traducerile propriu-zise, între limbi diferite sau chiar între limbaje de programare diferite (nu este absurd să gândim în viitor la o Piatră Rosetta complet Autonomă).

Și în acest caz, training-ul este foarte complex din cauza cantităților mari de date necesare pentru a-l efectua.

Prompt:

Traduce în 1. Franceză, 2. Spaniolă și 3. Japoneză:

Unde se află cel mai apropiat muzeu?

Rezultat:

1. Où se trouve le musée le plus proche?
2. ¿Dónde está el museo más cercano?
3. 最も近い博物館はどこですか？

Transformări

Se vorbește de sisteme care permit transformarea și remodelarea conținutului textual în altele. Cazurile de utilizare pot fi foarte variate, cum ar fi: corector gramatical, sintetizator, rescrierea conținutului cu un stil de scriere diferit.

Aceste sisteme sunt cele mai complexe de antrenat, deoarece rețeaua neuronală rezultă foarte diferită după antrenare și, prin urmare, greutățile de modificat sunt multe.

Prompt:

Rezumă pentru un elev de clasă primară:

Jupiter este al cincilea planet de la Soare și cel mai mare din Sistemul Solar. Este un gigant gazos cu o masă de un milion de ori mai mică decât cea a Soarelui, dar de două ori și jumătate mai mare decât cea a tuturor celorlalte planete din Sistemul Solar la un loc. Jupiter este unul dintre cele mai luminoase obiecte vizibile cu ochiul liber noaptea și este cunoscut din timpuri antice de popoarele civilizației. Poartă numele zeului roman Jupiter. Când este observat de pe Pământ, Jupiter poate fi suficient de luminos pentru a proiecta umbre vizibile și este în medie al treilea obiect natural cel mai luminos noaptea după Lună și Venus.

Rezultat:

Jupiter este o planetă mare și luminoasă care orbitează în jurul Soarelui. Este al cincilea planet de la distanță și poate fi văzut cu ochiul liber noaptea. Îi poartă numele zeului roman Jupiter și poate fi suficient de luminos pentru a proiecta umbre vizibile. Este în medie al treilea cel mai luminos obiect noaptea după Lună și Venus.

Prompt:

Corectează gramatica următoarei fraze:

Jupiter e al cincilea planet de la soare.

Rezultat:

Jupiter este al cincilea planet față de Soare.

Prompt:

Găsește-mi informațiile de contact din următorul email:

Dragă Kelly,

A fost minunat să vorbesc cu tine la seminar. Găsesc că prezentarea lui Jane a fost cu adevărat interesantă.

Mulțumesc pentru carte. Iată adresa mea: 2111 Ash Lane, Crestview CA 92002

Cu stimă,

Maya

Rezultat:

Informații de contact Maya:

Nume: Maya

Adresă: 2111 Ash Lane, Crestview CA 92002

Procesarea Audio

Datorită puterii algoritmilor avansați, AI poate analiza, recunoaște și îmbunătăți audio ca niciodată înainte.

Filtrarea zgomotului de fundal, distingerea vocilor, traducerea în timp real a conversațiilor în diferite limbi, toate acestea sunt posibile datorită inovației AI.

Inteligența artificială poate crea și noi forme de artă sonoră și muzicală, generând sunete și melodii în mod autonom și inovator. Interesul pentru AI în domeniul procesării audio este în creștere, iar aplicațiile sale sunt deja evidente în sistemele de teleconferință, serviciile de asistență virtuală și producția de conținut audiovizual de înaltă calitate.

De la Text la Audio

Utilizarea inteligenței artificiale pentru conversia textului în audio devine din ce în ce mai răspândită. Există multe aplicații care permit transformarea textului într-un fișier audio, facilitând ascultarea cărților, articolelor și documentelor. Această tehnologie este deosebit de utilă pentru persoanele cu dizabilități vizuale sau pentru cei care preferă să asculte în loc să citească.

Această tehnologie poate fi utilizată pentru a crea podcasturi sau asistenți vocali inteligenți. Datorită inteligenței artificiale, vocea generată de calculator poate deveni tot mai naturală și asemănătoare celei umane, îmbunătățind astfel experiența utilizatorului.

Aceste sisteme evoluează și spre generarea de la zero a conținutului audio; aici Google este lider și rezultatele sunt impresionante:

Prompt:

The main soundtrack of an arcade game. It is fast-paced and upbeat, with a catchy electric guitar riff. The music is repetitive and easy to remember, but with unexpected sounds, like cymbal crashes or drum rolls.

Rezultat:

Exemplul este preluat din lucrarea de cercetare oficială a Google: https://google-research.github.io/seanet/musiclm/examples/

De la Audio la Text

Este vorba de posibilitatea de a converti vorbirea în text scris.

Această tehnologie a fost deja utilizată în multe sectoare, cum ar fi transcrierea interviurilor, conferințelor și discursurilor politice. Dar utilizarea acestei tehnologii nu se limitează doar la transcrierea discursurilor; poate fi utilizată și în domeniul medical, cum ar fi transcrierea rapoartelor medicale sau a textelor juridice.

În plus, tehnologia de conversie de la audio la text poate fi utilizată pentru crearea de subtitrări automate în videoclipuri, îmbunătățind accesibilitatea pentru persoanele cu probleme de auz.

În acest caz, inteligențele artificiale care prezintă această funcționalitate sunt variate; una dintre acestea este cu siguranță cea furnizată de OpenAI — Whisper.

Input:

Rezultat:

Before he had time to answer, a much encumbered veerer burst into the room with the question, I say, Can I leave these here? These were a small black pig and a lusty specimen of black red gamecock.

Exemplul este și în acest caz preluat din resurse oficiale furnizate de OpenAI.

Procesarea Imaginilor

Inteligența artificială a revoluționat modul în care imaginile sunt procesate și analizate. Datorită tehnicilor de deep learning, rețelele neuronale pot învăța să recunoască obiecte, fețe și modele dintr-o imagine, clasificându-le sau creând altele noi.

Aici cei doi interpreți cei mai cunoscuți și avansați sunt MidJourney și alternativa open source Stable Diffusion.

De la Text la Imagine

Este vorba de un mecanism destul de simplu și nu este altceva decât să ceri inteligenței artificiale să genereze imagini pornind de la un prompt.

Iată câteva exemple preluate de pe reddit-urile celor două platforme:

Cererea a fost aceea de a crea o fotografie a fostului președinte al Statelor Unite ca și cum ar fi un om al străzii.

Aici, în schimb, era vorba de a arăta cum ar fi arătat un selfie făcut de indienii americani în 1800.

Rezultatele sunt uimitoare și este foarte foarte dificil ca cineva să recunoască aceste fotografii ca generate. Pentru mai multe exemple fă clic aici pentru stable diffusion și aici pentru MidJourney.

De la Imagine la Text

Această tehnologie poate fi utilizată și în domenii de recunoaștere a obiectelor în imagini și a textului în imagini.

Pentru recunoașterea textului se vorbește de tehnologii OCR, iar în acest caz este vorba de tehnologii practic sigure care dau rezultate corecte în imensa majoritate a cazurilor.

În schimb, în ceea ce privește recunoașterea elementelor, este vorba de ceva mai interesant, deoarece permite procesări mai complexe care deschid calea procesărilor de la imagine la imagine.

În acest caz, tot OpenAI furnizează un model care se ocupă de aceasta cu CLIP, și iată un exemplu:

Modelul Clip a răspuns corect în peste 99% din cazuri, recunoscând prezența unui câine și în particular a unui King Charles Spaniel.

De la Imagine la Imagine

În particular, un domeniu de cercetare foarte activ privește transformarea imaginilor astfel încât să se îmbunătățească calitatea sau să se modifice conținutul. Acest proces, numit „de la imagine la imagine", implică utilizarea algoritmilor de învățare automată pentru a transforma o imagine de intrare într-o imagine de ieșire care satisface anumite criterii.

Aplicații comune pot fi:

1. Reducerea zgomotului în imagini
2. Îmbunătățirea rezoluției și calității imaginilor
3. Eliminarea elementelor sau obiectelor din scenă
4. Adăugarea de elemente sau obiecte în scenă
5. Crearea unei noi scene pornind de la o imagine veche

Iată câteva exemple preluate din reddit-ul stable diffusion:

Dacă Van Gogh ar fi existat astăzi

Înlocuirea protagonistului din „Strigătul" lui Munch cu o pisică

Concluzie

Inteligența artificială reprezintă o adevărată revoluție în lumea digitală.

Datorită capacității sale de a învăța și de a se îmbunătăți constant, AI oferă posibilități infinite de aplicare, printre care cele șase modalități principale de utilizare: text-to-text, audio-to-text, text-to-audio, text-to-image, image-to-text și image-to-image.

Aceste instrumente pot transforma profund experiența noastră digitală și îmbunătăți viața noastră de zi cu zi în multe moduri diferite.

Cu o cunoaștere aprofundată a acestor elemente, vom fi capabili să utilizăm AI pentru a ne îmbunătăți viața într-un mod din ce în ce mai eficace și inovator.

(Fă clic aici pentru a citi ghidul nostru complet despre inteligența artificială pentru companii)