Generatywna sztuczna inteligencja przeszła długą drogę od swoich początków, zyskując coraz większe znaczenie i zasięg zastosowań. Choć różne koncepcje AI opierają się na technologiach rozwijanych od dekad, to dopiero ostatnie lata przyniosły rewolucyjne zmiany w tej dziedzinie.
Od prostych systemów naśladowczych po zaawansowane modele generatywne, AI ewoluowała, aby stać się narzędziem zdolnym do tworzenia nowych, oryginalnych danych.
Początki generatywnej AI
W 1966 roku Joseph Weizenbaum stworzył ELIZA, jeden z pierwszych chatbotów, który symulował rozmowy z psychoterapeutami poprzez powtarzanie słów pacjenta. ELIZA, choć to prosty algorytm dopasowujący wzorce, próbował dokonać przełomu w dziedzinie przetwarzania języka naturalnego. ELIZA był jednym z pierwszych programów próbujących przejść test Turinga.
Od lat siedemdziesiątych do dziewięćdziesiątych XX wieku, badacze AI skupiali się na rozwijaniu metod analizy nieustrukturyzowanych danych tekstowych. Wprowadzono sieci semantyczne, ontologie i rekurencyjne sieci neuronowe, które umożliwiły lepsze zrozumienie i przetwarzanie języka naturalnego.
W pierwszych latach XXI wieku doszło do znacznego rozwoju modelowania językowego i osadzania słów, co zrewolucjonizowało tłumaczenia maszynowe i przetwarzanie języka naturalnego. Google Translator stał się jednym z najbardziej rozpoznawalnych narzędzi wykorzystujących te technologie.
Era generatywnych sieci przeciwstawnych
W 2014 roku Ian Goodfellow wprowadził generatywne sieci przeciwstawne (GANs), które wykorzystują konkurencję między dwoma sieciami neuronowymi – generatorem i dyskryminatorem – do tworzenia realistycznych zbiorów danych. W 2017 roku pojawiły się modele transformatorowe, takie jak BERT i ELMo, które umożliwiły jeszcze bardziej zaawansowane przetwarzanie języka dzięki mechanizmowi samoobserwacji.
Pierwszy generatywny model transformatorowy (GPT) powstał w 2018 roku, a wytrenowany został na ogromnych ilościach danych tekstowych z internetu. Dzięki 117 milionom parametrów GPT-1 mógł generować tekst zbliżony stylistycznie do danych treningowych. Kolejne wersje, takie jak GPT-3 i GPT-4, stały się jeszcze bardziej zaawansowane. CzatGPT-4o jest natomiast zdolny do rozwiązywania złożonych problemów.
Różnice i zastosowania
Generatywna AI nie tylko rozpoznaje wzorce, ale także tworzy nowe treści oraz obrazy. W przeciwieństwie do tradycyjnych modeli, to właśnie generatywna AI uczy się z danych i tworzy nowe instancje danych, co czyni ją wszechstronną.
Konwersacyjna AI, choć zbliżona do generatywnej AI w kontekście tworzenia tekstu, ma inny cel – interakcję z użytkownikiem. Generatywna AI jest szersza, obejmując tworzenie różnych typów danych, nie tylko tekstu.
Różnorodność dostępnych narzędzi jest imponująca. Oto kilka przykładów:
ChatGPT
ChatGPT, rozwinięty przez OpenAI, to jeden z najbardziej zaawansowanych modeli generatywnych, który potrafi tworzyć spójne i kontekstowo odpowiednie teksty na podstawie krótkich wskazówek. Wykorzystuje architekturę transformatora, aby analizować kontekst i generować odpowiedzi, które są nie tylko poprawne językowo, ale także pełne treści.
Gemini
Gemini to nowoczesny model AI, który koncentruje się na integracji danych z różnych źródeł, aby tworzyć zaawansowane analizy i prognozy. Jest to przykład, jak generatywna AI może być używana nie tylko do generowania tekstów, ale także do skomplikowanych analiz danych, wspierając procesy decyzyjne w biznesie i innych sektorach.
MidJourney
MidJourney to narzędzie AI specjalizujące się w generowaniu obrazów i grafik na podstawie opisów tekstowych. Wykorzystując zaawansowane techniki generatywne, potrafi tworzyć unikalny kontent, który może być wykorzystywany w projektach artystycznych, marketingowych i nie tylko.
Jasper
Jasper to platforma AI zaprojektowana do wspierania tworzenia treści marketingowych. Wykorzystuje generatywną AI do pisania artykułów, postów na bloga, opisów produktów i innych treści, które są niezbędne w nowoczesnym marketingu cyfrowym. Dzięki zdolności do generowania wysokiej jakości tekstów Jasper pomaga firmom w tworzeniu skutecznych kampanii marketingowych.
CriticGPT
CriticGPT to narzędzie AI stworzone przez OpenAI, które specjalizuje się w identyfikacji i korekcji błędów w kodzie generowanym przez inne modele AI, w tym przez ChatGPT. Wykorzystuje zaawansowane techniki uczenia maszynowego, takie jak Reinforcement Learning, aby poprawiać precyzję w wykrywaniu błędów. Choć nadal jest w fazie rozwoju, CriticGPT obiecuje znacząco usprawnić proces tworzenia oprogramowania, zmniejszając liczbę błędów i poprawiając jakość generowanego kodu. Ma potencjał, by zmienić sposób pracy programistów,
Wyzwanie
W miarę jak technologia generatywnej AI rozwija się, pojawiają się również wyzwania, takie jak etyczne kwestie związane z tworzeniem realistycznych, ale fałszywych danych. Mimo to, potencjał technologii jest ogromny, od tworzenia sztuki i muzyki, po opracowywanie strategii biznesowych.
Ewolucja generatywnej sztucznej inteligencji jest świadectwem nieustającego postępu technologicznego. Z prostych chatbotów, takich jak ELIZA, do zaawansowanych modeli transformatorowych, generatywna AI pokazuje, jak daleko możemy się posunąć w tworzeniu maszyn zdolnych do kreowania rzeczywistości. Przyszłość tej technologii wydaje się nieograniczona, oferując nie tylko nowe możliwości, ale przede wszystkim stawiając przed nami wyzwania.
