Generativ süni intellekt

Generativ süni intellekt — generativ modellərdən istifadə edərək mətn, şəkil və ya digər media yarada bilən süni intellekt.[1][2][3] Generativ süni intellekt modelləri daxil edilmiş təlim məlumatlarının nümunələrini və strukturunu öyrənir və sonra oxşar xüsusiyyətlərə malik yeni məlumatlar yaradır.[4][5]

Théâtre d'Opéra Spatial, Midjourney tərəfindən yaradılmış şəkil

2020-ci illərin əvvəllərində transformer əsaslı dərin neyron şəbəkələrindəki irəliləyişlər təbii dil göstərişlərini daxil edilən mətn kimi qəbul edən bir sıra generativ Sİ sistemlərini işə saldı. Bunlara ChatGPT, Copilot, Bard və LLaMA kimi böyük dil modeli çatbotları və Stable Diffusion, Midjourney və DALL-E kimi mətndən-şəklə süni intellekt sənət sistemləri daxildir.[6][7][8]

Generativ süni intellekt incəsənət, yazı, ssenari, proqram təminatının inkişafı, məhsul dizaynı, səhiyyə, maliyyə, oyun, marketinq və dəb daxil olmaqla geniş sənaye sahələrində istifadə edilir.[9][10][11] 2020-ci illərin əvvəllərində Microsoft, Google və Baidu kimi böyük şirkətlər, eləcə də generativ süni intellekt modellərini inkişaf etdirən çoxsaylı kiçik şirkətlər sayəsində generativ süni intellektə investisiyalar artdı.[1][12][13] Bununla belə, kibercinayətkarlıq və ya insanları aldatmaq və ya manipulyasiya etmək üçün istifadə edilə bilən saxta xəbərlər və ya deepfake-lər yaratmaq da daxil olmaqla, generativ Sİ-nin potensial sui-istifadəsi ilə bağlı narahatlıqlar da var.[14][15]

Tarixi

Süni intellektin akademik intizamı 1956-cı ildə Dartmut Kollecində tədqiqat emalatxanasında qurulmuşdur və o vaxtdan bəri bir sıra irəliləyiş və optimizm dalğaları yaşamışdır.[16] Yarandığı gündən bu sahədə tədqiqatçılar insan şüurunun təbiəti və insana bənzər intellektə malik süni varlıqların yaradılmasının nəticələri haqqında fəlsəfi və etik arqumentlər irəli sürmüşlər. Bu məsələlər daha əvvəl antik dövrdən bəri mif, bədii ədəbiyyat və fəlsəfə tərəfindən araşdırılmışdır.[17] Avtomatlaşdırılmış sənətin bu anlayışları ən azı qədim Yunan sivilizasiyasının avtomatlarına qədər gedib çıxır, burada Dedal və Heron kimi ixtiraçılar mətn yazmaq, səslər yaratmaq və musiqi çalmaq qabiliyyətinə malik maşınlar dizayn etmişlər.[18][19] Yaradıcı avtomatların ənənəsi tarix boyunca inkişaf etmişdir, 1800-cü illərin əvvəllərində yaradılmış Maillardet avtomatını nümunə göstərmək olar.[20]

Süni intellekt XX əsrin ortalarından bəri cəmiyyəti valeh edən bir fikirdir. Bu, dünyanı konsepsiya ilə tanış edən elmi fantastika ilə başladı, lakin Alan Türinq konsepsiyanın mümkünlüyü ilə maraqlanana qədər ideya elmi şəkildə tam olaraq görülmədi. Türinqin 1950-ci ildə yazdığı "Hesablama Maşınları və Kəşfiyyat" adlı giriş məqaləsi süni intellektin konseptual əsasına əhəmiyyətli dərəcədə töhfə verən insan zəkasına bənzər maşın mülahizələri ilə bağlı fundamental suallar verdi. Süni intellektin inkişafı əvvəlcə yüksək xərclər və kompüterlərin əmrləri yadda saxlaya bilməməsi səbəbindən çox sürətli deyildi. Bu, 1956-cı ildə süni intellektə dair Dartmut Yay Tədqiqat Layihəsi zamanı dəyişdi, burada süni intellekt tədqiqatı üçün həvəsləndirici çağırış var idi və bu, bu sahədə iyirmi illik sürətli irəliləyişlər üçün presedent yaratması ilə əlamətdar bir hadisəyə səbəb oldu.[21]

1950-ci illərdə süni intellekt yaranandan bəri rəssamlar və tədqiqatçılar bədii əsərlər yaratmaq üçün süni intellektdən istifadə ediblər. 1970-ci illərin əvvəllərində Harold Kohen rəsmlər yaratmaq üçün yaratdığı kompüter proqramı AARON tərəfindən yaradılan generativ süni intellekt işlərini nümayiş etdirirdi.[22]

Markov zənciri XX əsrin əvvəllərində rus riyaziyyatçısı Andrey Markov tərəfindən yaradılandan bəri təbii dilləri modelləşdirmək üçün uzun müddət istifadə edilmişdir. Markov bu mövzuda ilk məqaləsini 1906-cı ildə nəşr etdi[23][24][25] və Markov zəncirindən istifadə edərək Yevgeni Onegin romanındakı sait və samitlərin modelini təhlil etdi. Markov zənciri mətn korpusunda öyrənildikdən sonra ondan ehtimala əsaslanan mətn generatoru kimi istifadə oluna bilər.[26][27]

Maşın öyrənməsi sahəsi məlumatları modelləşdirmək və proqnozlaşdırmaq üçün çox vaxt generativ modellər də daxil olmaqla statistik modellərdən istifadə edir. 2000-ci illərin sonlarından başlayaraq, dərin öyrənmənin meydana çıxması şəklin klassifikasiyası, nitqin tanınması, təbii dilin emalı və digər tapşırıqlarda irəliləyiş və tədqiqatlara səbəb oldu. Bu dövrdə neyron şəbəkələri generativ modelləşdirmənin çətinliyi səbəbindən adətən diskriminativ modellər kimi öyrədilirdi.[28]

2014-cü ildə variasiyalı avtokodlayıcı və generativ rəqib şəbəkə kimi irəliləyişlər şəkillər kimi mürəkkəb məlumatların diskriminativ deyil, generativ modellərini öyrənməyə qadir olan ilk praktik dərin neyron şəbəkələrini ortaya çıxartdı. Bu dərin generativ modellər yalnız şəkillər üçün sinif etiketlərini deyil, bütün şəkilləri çıxara bilən ilk modellər idi.

2017-ci ildə Transformator şəbəkəsi köhnə uzun qısa müddətli yaddaş modelləri[29] ilə müqayisədə generativ modellərdə irəliləyişlərə imkan verdi və 2018-ci ildə GPT-1 kimi tanınan ilk generativ əvvəlcədən öyrədilmiş transformatorun (GPT) ortaya çıxmasına gətirib çıxardı.[30] Bunun ardınca 2019-cu ildə bir təməl modeli olaraq bir çox fərqli tapşırıqlara nəzarətsiz ümumiləşdirmə qabiliyyətini nümayiş etdirən GPT-2 buraxıldı.[31]

2021-ci ildə transformator əsaslı piksel generativ modeli olan DALL-E-nin, ardınca Midjourney və Stable Diffusion-un buraxılması təbii dil açıqlamalarından praktiki yüksək keyfiyyətli süni intellekt sənətinin ortaya çıxmasını qeyd etdi.

2023-cü ilin mart ayında GPT-4 buraxıldı. Microsoft Research şirkətindən olan bir qrup "bu, süni ümumi intellekt sisteminin ilkin (hələ natamam) versiyası hesab edilə bilər" demişdi.[32] Digər alimlər GPT-4-ün bu həddə çatmasından bəhs edərək, generativ süni intellekti 2023-cü ildən etibarən "ümumi insan zəkasının etalonuna çatmaqdan hələ də uzaq" adlandırırlar.[33]

İstinadlar
  1. Griffith, Erin; Metz, Cade. "Anthropic Said to Be Closing In on $300 Million in New A.I. Funding". The New York Times. 2023-01-27. 2023-12-09 tarixində arxivləşdirilib. İstifadə tarixi: 2023-03-14.
  2. Lanxon, Nate; Bass, Dina; Davalos, Jackie. "A Cheat Sheet to AI Buzzwords and Their Meanings". Bloomberg News. March 10, 2023. November 17, 2023 tarixində arxivləşdirilib. İstifadə tarixi: March 14, 2023.
  3. Pinaya, Walter H. L.; Graham, Mark S.; Kerfoot, Eric; Tudosiu, Petru-Daniel; Dafflon, Jessica; Fernandez, Virginia; Sanchez, Pedro; Wolleb, Julia; da Costa, Pedro F.; Patel, Ashay. "Generative AI for Medical Imaging: extending the MONAI Framework". 2023. arXiv:2307.15208 [eess.IV].
  4. Pasick, Adam. "Artificial Intelligence Glossary: Neural Networks and Other Terms Explained". The New York Times (ingilis). 2023-03-27. ISSN 0362-4331. 2023-09-01 tarixində arxivləşdirilib. İstifadə tarixi: 2023-04-22.
  5. Karpathy, Andrej; Abbeel, Pieter; Brockman, Greg; Chen, Peter; Cheung, Vicki; Duan, Yan; Goodfellow, Ian; Kingma, Durk; Ho, Jonathan; Rein Houthooft; Tim Salimans; John Schulman; Ilya Sutskever; Wojciech Zaremba. "Generative models". OpenAI. 2016-06-16. 2023-11-17 tarixində arxivləşdirilib. İstifadə tarixi: 2023-12-20.
  6. Metz, Cade. "OpenAI Plans to Up the Ante in Tech's A.I. Race". The New York Times (ingilis). 2023-03-14. ISSN 0362-4331. 2023-03-31 tarixində arxivləşdirilib. İstifadə tarixi: 2023-03-31.
  7. Thoppilan, Romal; De Freitas, Daniel; Hall, Jamie; Shazeer, Noam; Kulshreshtha, Apoorv. "LaMDA: Language Models for Dialog Applications". January 20, 2022. arXiv:2201.08239 [cs.CL].
  8. Roose, Kevin. "A Coming-Out Party for Generative A.I., Silicon Valley's New Craze". The New York Times. 2022-10-21. 2023-02-15 tarixində arxivləşdirilib. İstifadə tarixi: 2023-03-14.
  9. "Don't fear an AI-induced jobs apocalypse just yet". The Economist. 2023-03-06. 2023-11-17 tarixində arxivləşdirilib. İstifadə tarixi: 2023-03-14.
  10. Harreis, H.; Koullias, T.; Roberts, Roger. "Generative AI: Unlocking the future of fashion". 2023-11-17 tarixində arxivləşdirilib. İstifadə tarixi: 2023-12-20.
  11. "How Generative AI Can Augment Human Creativity". Harvard Business Review. 2023-06-16. ISSN 0017-8012. 2023-06-20 tarixində arxivləşdirilib. İstifadə tarixi: 2023-06-20.
  12. "The race of the AI labs heats up". The Economist. 2023-01-30. 2023-11-17 tarixində arxivləşdirilib. İstifadə tarixi: 2023-03-14.
  13. Yang, June; Gokturk, Burak. "Google Cloud brings generative AI to developers, businesses, and governments". 2023-03-14. 2023-11-17 tarixində arxivləşdirilib. İstifadə tarixi: 2023-12-20.
  14. Hendrix, Justin. "Transcript: Senate Judiciary Subcommittee Hearing on Oversight of AI". techpolicy.press. May 16, 2023. November 17, 2023 tarixində arxivləşdirilib. İstifadə tarixi: May 19, 2023.
  15. Simon, Felix M.; Altay, Sacha; Mercier, Hugo. "Misinformation reloaded? Fears about the impact of generative AI on misinformation are overblown". Harvard Kennedy School Misinformation Review (ingilis). 2023-10-18. doi:10.37016/mr-2020-127. 2023-11-17 tarixində arxivləşdirilib. İstifadə tarixi: 2023-12-20.
  16. Crevier, Daniel. AI: The Tumultuous Search for Artificial Intelligence (ingilis). New York, New York: BasicBooks. 1993. 109. ISBN 0-465-02997-3.
  17. Newquist, H. P. The Brain Makers: Genius, Ego, And Greed In The Quest For Machines That Think (ingilis). New York: Macmillan/SAMS. 1994. 45–53. ISBN 978-0-672-30412-5.
  18. Sharkey, Noel, A programmable robot from 60 AD, 2611, New Scientist, July 4, 2007, January 13, 2018 tarixində arxivləşdirilib, İstifadə tarixi: October 22, 2019
  19. Brett, Gerard, "The Automata in the Byzantine "Throne of Solomon"", Speculum, 29 (3), July 1954: 477–487, doi:10.2307/2846790, ISSN 0038-7134, JSTOR 2846790.
  20. kelinich. "Maillardet's Automaton". The Franklin Institute (ingilis). 2014-03-08. 2023-08-24 tarixində arxivləşdirilib. İstifadə tarixi: 2023-08-24.
  21. SITNFlash. "The History of Artificial Intelligence". Science in the News (ingilis). 2017-08-28. 2023-12-02 tarixində arxivləşdirilib. İstifadə tarixi: 2023-12-08.
  22. Bergen, Nathan; Huang, Angela. "A Brief History of Generative AI" (PDF). Dichotomies: Generative AI: Navigating Towards a Better Future (2). 2023: 4. 2023-08-10 tarixində arxivləşdirilib (PDF). İstifadə tarixi: 2023-12-20.
  23. Gagniuc, Paul A. Markov Chains: From Theory to Implementation and Experimentation (ingilis). USA, New Jersey: John Wiley & Sons. 2017. 2–8. ISBN 978-1-119-38755-8.
  24. Grinstead, Charles Miller; Snell, James Laurie. Introduction to Probability (ingilis). American Mathematical Society. 1997. 464–466. ISBN 978-0-8218-0749-1.
  25. Bremaud, Pierre. Markov Chains: Gibbs Fields, Monte Carlo Simulation, and Queues. Springer Science & Business Media. 9 March 2013. səh. ix. ISBN 978-1-4757-3124-8. 23 March 2017 tarixində arxivləşdirilib.
  26. Hayes, Brian. "First Links in the Markov Chain". American Scientist. 101 (2). 2013: 92. doi:10.1511/2013.101.92. ISSN 0003-0996.
  27. Fine, Shai; Singer, Yoram; Tishby, Naftali. "The Hierarchical Hidden Markov Model: Analysis and Applications". Machine Learning (ingilis). 32 (1). 1998-07-01: 41–62. doi:10.1023/A:1007469218079. ISSN 1573-0565.
  28. Jebara, Tony. Machine learning: discriminative and generative. 755. Springer Science & Business Media. 2012.
  29. Cao, Yihan; Li, Siyu; Liu, Yixin; Yan, Zhiling; Dai, Yutong; Yu, Philip S.; Sun, Lichao. "A Comprehensive Survey of AI-Generated Content (AIGC): A History of Generative AI from GAN to ChatGPT". ArXiv. 7 March 2023. doi:10.48550/arXiv.2303.04226. 19 December 2023 tarixində arxivləşdirilib. İstifadə tarixi: 20 December 2023.
  30. "finetune-transformer-lm". GitHub. 2023-05-19 tarixində arxivləşdirilib. İstifadə tarixi: 2023-05-19.
  31. Radford, Alec; Wu, Jeffrey; Child, Rewon; Luan, David; Amodei, Dario; Sutskever, Ilya; others. "Language models are unsupervised multitask learners". OpenAI Blog. 1 (8). 2019: 9.
  32. Bubeck, Sébastien; Chandrasekaran, Varun; Eldan, Ronen; Gehrke, Johannes; Horvitz, Eric; Kamar, Ece; Lee, Peter; Lee, Yin Tat; Li, Yuanzhi; Lundberg, Scott; Nori, Harsha; Palangi, Hamid; Ribeiro, Marco Tulio; Zhang, Yi. "Sparks of Artificial General Intelligence: Early experiments with GPT-4". March 22, 2023. arXiv:2303.12712 [cs.CL].
  33. Schlagwein, Daniel; Willcocks, Leslie. "ChatGPT et al: The Ethics of Using (Generative) Artificial Intelligence in Research and Science". Journal of Information Technology. 38 (2). September 13, 2023: 232–238. doi:10.1177/02683962231200411.

Əlavə ədəbiyyat

Xarici keçidlər
This article is issued from Wikipedia. The text is licensed under Creative Commons - Attribution - Sharealike. Additional terms may apply for the media files.