ChatGPT, Bing AI og Google Bard er noen av de mest gjenkjennelige navnene i verden av kunstig forbrukerintelligens. Alle tre produktene har én ting til felles - de er alle generative AI-produkter.

Men hva er egentlig generativ AI, og hva har utløst den nylige fascinasjonen med dette gjenoppståtte AI-rommet?

Hva er generativ AI?

Generativ AI, forkortelse for "generativ kunstig intelligens," er en type AI-system som kan generere unikt eller originalt innhold som tekst, lyd, videoer eller bilder på forespørsel. I motsetning til noen tradisjonelle AI-systemer designet for oppgaver som dataklassifisering eller analyse, generativ AI modeller er mer opptatt av å produsere nye eller kreative resultater basert på instruksjonene de er gitt.

Selv om generativ AI kan virke som en ny teknologi, har den faktisk eksistert i flere tiår. Flere iterasjoner og former har eksistert minst så tidlig som på 1960-tallet. Kunstig intelligens er et stort felt, og generativ AI er bare en underseksjon.

En av de mest fascinerende aspektene ved å bruke en

generativt AI-verktøy som ChatGPT eller Googles Bard AI er evnen til disse verktøyene til å generere innhold som samsvarer med forespørselen din. Du ber ChatGPT om å skrive et dikt i stil med William Shakespeare, og du får noe påfallende likt Shakespeares verk. Du ber den om å lage en tale i stil med Donald Trump, og du vil få noe som på imponerende vis etterligner tonen til den tidligere amerikanske presidenten. Så hvordan er dette mulig? Hvordan er generativ kunstig intelligens i stand til å utføre en så fascinerende bragd?

Hvordan Generativ AI fungerer

Arbeidsmekanismen til en generativ AI-modell involverer et komplekst samspill mellom ulike dyplæringsteknikker og algoritmer. De nøyaktige detaljene om hvordan en generativ modell fungerer avhenger av målene og den underliggende arkitekturen. For eksempel vil en generativ modell for å generere lydbiter ha en annen arbeidsmekanisme enn en som er ment for å generere videoer eller tekst.

Men i kjernen fungerer de fleste, om ikke alle, generative modeller på samme måte på deres grunnleggende nivå. De lærer av en stor mengde data, fanger opp mønstre og stiler for dataene, og bruker deretter disse fangede mønstrene til å reprodusere prøver som ligner på det de har lært i treningsdataene deres.

Du kan tenke på generative AI-verktøy som musikkkomponist. Tenk deg at denne musikkkomponisten har lyttet til utallige sanger og studert harmoniene, melodiene, rytmene og strukturene til en rekke musikalske sjangere. Denne komponisten har med andre ord en omfattende kunnskap om de musikalske sjangrene. Med denne kunnskapen kan komponisten lage original eller unik musikk inspirert av det de har lært.

Så hvis de har lært mye om popmusikk, kan du be dem om å komponere en poplåt, og de vil ikke ha problemer med å gjøre det. Den komponerte musikken vil da være et uttrykk for komponistens forståelse av hvordan popmusikk skal se ut basert på det de har lært. På samme måte er produktet av generativ AI et uttrykk for AI-modellens forståelse av de underliggende konseptene som er lært fra treningsdataene.

Så hvis du vil lage en generativ AI-modell som genererer bilder av biler, må du mate modellen med et stort datasett med bilbilder. For å lage en imponerende modell, må du mate den med bilder av så mange bilmerker og modeller du kan tenke deg. Med nok trening vil algoritmen lære hvordan hvert bilmerke eller hver modell ser ut, og vi vil kunne lage bilder av nesten hvilken som helst bil du kan tenke deg på forespørsel.

Populære Generative AI-modeller

Det er hundrevis av generative AI-modeller som for tiden er under utvikling eller allerede er i bruk i forbruker-AI-markedet. Noen av de populære du bør vite om inkluderer:

1. Generative Pre-Trained Transformer (GPT)

GPT, utviklet av OpenAI, er blant de mest gjenkjennelige navnene i det generative AI-rommet. Dens popularitet avhenger av effektiviteten som en samtale-AI-modell og den virale suksessen til ChatGPT chatbot, som bruker GPT som sin underliggende teknologi. Det er en stor språkmodell designet for å generere menneskelignende tekst når du blir bedt om det. Typisk for enhver generativ AI-modell, alle iterasjoner av GPT-modellen har blitt trent på en enorm mengde forskjellige tekstdata.

2. Pathways Language Model (PaLM)

PaLM, en eksperimentell storspråklig modell av Google, er en kraftig generativ AI-modell som er i stand til å utføre et stort område av oppgaver som kreativ skriving, kodegenerering, språkoversettelse og en rekke andre tekstbaserte naturlige språk oppgaver. I likhet med GPT ble PaLM trent på et stort korpus av tekstdata hentet fra en lang rekke kilder over hele nettet. Det er AI-modellen som driver Googles Bard AI.

3. Musikkspråkmodell (MusicLM)

MusicLM er en annen generativ AI-modell fra Google. Den er designet for å generere "high-fidelity" musikk fra enkle tekstmeldinger. Trenet på tusenvis av timer med musikk på tvers av ulike sjangere, kan den generative modellen skape unik musikk ved å bruke enkle beskrivelser av musikken du trenger som input. Hvis du lurer på hvor bra det er, her er vår anmeldelse av MusicLM-modellen.

4. DALL-E

DALL-E er OpenAIs AI-bildegenereringsmodell designet for å lage flere stiler med unike bilder fra tekstmeldinger. Det er en multimodal implementering av GPT-modellen, trent på en rekke tekst-bilde-par fra forskjellige kilder over internett.

Utover generative AI-modeller, finner du også generative AI-produkter som Midjourney, DALL-E image generator, Stabil diffusjonsbildegenerator, Hugging Chat og flere andre imponerende AI-produkter drevet av generativ AI modeller.

Hvorfor har generativ AI eksplodert i popularitet?

30. november 2022 kunngjorde OpenAI-sjef Sam Altman lanseringen av ChatGPT i en tweet. Til tross for at han var OpenAIs administrerende direktør, var Altman relativt ukjent i det større internettsamfunnet, og tweeten hans kom med liten eller ingen fanfare.

Fem dager senere hadde ChatGPT samlet sine første en million brukere; det gjorde det i en hastighet som ingen app har hørt. Det samlet flere millioner til etter hvert gjør ChatGPT til den raskest voksende appen gjennom tidene. Mens ChatGPT ikke er det første generative AI-produktet, førte dets ankomst på AI-produktscenen generativ AI inn i offentlig bevissthet mer enn noe annet teknologisk produkt før det.

Mens ChatGPT har vært spissen av spydet i å drive hypen rundt generativ AI, gjorde det det ikke alene. 2022 vil bli husket som året generative AI-verktøy ble mainstream. Fra samtale-AI-chatbots til kode- og kunstgeneratorer, andre halvdel av 2022 var første gang flere AI-verktøy som hadde både masse-appell og praktisk daglig bruk kom på markedet. Med disse verktøyene kom populariteten til den underliggende teknologien – generativ AI.

Generative AI-verktøy som Bing AI, Googles Bard, DALL-E, ChatGPT og Midjourney har sømløst vevde seg inn i stoffet i våre daglige liv, og stadig presenterer oss for deres bemerkelsesverdige kreasjoner. Enten det er de fengslende oppskriftene laget av ChatGPT eller de forbløffende naturtro bildene fremtryllet av Midjourney, har generativ kunstig intelligens blitt en alltid tilstedeværende følgesvenn, og følger oss dag ut og dag ute. Dette er opprinnelsen til den nylige populariteten til generativ AI.

Omfavn generativ AI

Populariteten til generative AI-verktøy er ikke en kjepphest. I motsetning til noen nyere teknologiske trender som ble populær og forsvant med tiden, er generativ AI en teknologi som har faktiske praktiske fordeler. Ettersom denne gjenoppståtte teknologinisjen smyger seg inn i nesten alle aspekter av vårt digitale liv, er det best å finne måter å utnytte teknologien på best mulig i stedet for å lure på den.