AI. #GenerativeAI. Vocabularul momentului?

A GENERÁ, pers. 3 generează, vb. I. Tranz. A produce, a determina, a da naștere la, a crea,  a elabora, a emite, a fabrica, a face 

Sursa: Dicționarul explicativ al limbii române, ediția a II-a 

GENERATIV, -Ă, generativi, -e, adj. Care generează.

Inteligența Artificială Generativă implică utilizarea algoritmilor pentru a genera date:

* date NOI (!),

* similare cu un set de date dat,

* mai realiste,

* mai reprezentative pentru setul de date original.

Modelele de IA Generativă se antrenează pe baze de date imense, folosesc acele date pentru a crea mai multe date, respectând regulile și tiparele pe care le-au învățat.

E nevoie ca algoritmul să înțeleagă distribuția de bază a datelor, astfel încât să poată genera noi date care urmează aceeași distribuție. De asemenea, este important să ne asigurăm că datele utilizate pentru antrenarea modelelor IA generative sunt reprezentative pentru distribuția din lumea reală .

Cel mai frecvent, vorbim de aplicații folosite pentru a genera imagini realiste, muzică și text, Generativ AI având aplicabilitate în modă, jocuri video, industria muzicală, producția de filme și videoclipuri, industria farmaceutică (ex.: pentru a genera noi structuri moleculare pentru potențiale medicamente), jurnalism, marketing, etc. 

De exemplu, unei asemenea aplicații putem să-i adresăm o solicitare în format text, prin care să-i cerem să genereze o imagine. Nu-i solicităm să caute imaginea într-o bază de date, ci să creeze o imagine nouă respectând instrucțiunile din text.

Privind în jur, în acest început de an, toate evenimentele din domeniul tehnologiei au fremătat în jurul Generative AI. Jucătorii consacrați pariază pe AI. Sunt pregătiți să lanseze produse care susțin această direcție: servere, PC-uri capabile sa proceseze AI local (nu în cloud, nu pe server), storage, software, networking ș.a.

Sunt și multe dezbateri cu privire la implicații…job-urile în care oamenii ar fi substituiți de tehnologie…riscurile evoluției necontrolate a aplicațiilor…Fiecare teorie are, deopotrivă, critici și susținători…Suporterii fac analogii cu momente din istorie (așa cum s-au făcut și atunci când a luat amploare digitalizarea). Îmi vine în minte exemplul cu raportarea la momentul în care pictorii s-au simțit amenințați la apariția fotografiei.

În această dezlănțuire de informații, oare tot ce am citit până acum mi-a făcut lumină în ceea ce privește conceputul Generative AI? Dezbaterea cu colegii, verificările cu Copilot-ul, îmi infirmă unele dintre răspunsuri…Încerc sa progresez și-mi clarific, rând pe rând, câteva exemple:

Da, de ex detectarea anomaliilor poate fi o aplicație a IA generativă. Modelele IA generative pot fi antrenate pentru a învăța tiparele și comportamentele normale ale unui sistem și apoi utilizate pentru a identifica orice abateri sau anomalii de la aceste tipare normale. Aceasta are aplicații în domenii precum securitatea cibernetică, unde AI poate fi folosită pentru a detecta activități neobișnuite în rețea sau potențiale amenințări de securitate, sau în finanțe, unde AI poate fi folosită pentru a detecta tranzacții frauduloase sau comportamente neobișnuite pe piață. 

Da, modelarea limbajului este o aplicație a IA generativă. Modelarea limbajului implică antrenarea unui model AI generativ pe un volum mare de date de tip text și apoi utilizarea modelului pentru a genera text nou care este coerent și urmează modelele și structurile datelor de antrenament. Aceasta are aplicații în domenii precum procesarea limbajului natural, unde AI poate fi folosită pentru a genera răspunsuri asemănătoare oamenilor în chatbot sau asistenți virtuali, sau în traducerea automată.

Recunoașterea feței de obicei NU este considerată o aplicație a IA generativă. Recunoașterea feței implică utilizarea AI pentru a identifica sau a verifica identitatea unei persoane pe baza trăsăturilor feței. Acest lucru se face de obicei folosind modele AI discriminative, care sunt antrenate pentru a distinge între diferite clase sau categorii de date, mai degrabă decât modele AI generative, care sunt antrenate pentru a genera noi mostre de date. Cu toate acestea, AI generativă poate fi utilizată în unele aspecte ale recunoașterii feței, cum ar fi generarea de imagini sintetice ale feței pentru antrenarea modelelor de recunoaștere a feței sau pentru creșterea bazelor de date , fără a conferi obligații de confidențialitate și securitate a datelor celor care le stochează și le folosesc.

Zarurile sunt aruncate, jocurile sunt deschise și se pare ca anul acesta promite să fie plin de anunțuri despre Inteligența Artificială Generativă. Anticipăm că la #ITCongress, evenimentul de la Timișoara, liderii din industrie vor face dezvăluiri cu privire la modul în care modelează viitorul acestui domeniu interesant.

PS. Sunteți curioși să vedeți cum mi-a îmbunătățit AI varianta în limba engleză a materialului?

AI.Generative AI. The Vocabulary of the Moment 

Generative AI is at the forefront of technological innovation, using algorithms to create new data that mirrors the original dataset in a more realistic and representative way. This requires the algorithm to grasp the data’s underlying distribution to generate points that follow the same pattern.

Applications Across Industries Generative AI has potential applications across various industries, including fashion, gaming, music, film production, pharmaceuticals (for new drug molecular structures), journalism, and marketing.

The Buzz Around Generative AI The tech world is abuzz with Generative AI, with product launches aimed at bolstering this trend. The implications are vast, from the potential replacement of jobs by technology to the risks of uncontrolled application evolution. Supporters and critics alike draw parallels to historical moments, such as the disruption caused by photography’s emergence to traditional painting.

Understanding Generative AI After engaging in discussions with colleagues and consulting with Copilot, here are some clarified applications of generative AI:

• Anomaly Detection: Generative AI models can learn normal system patterns and behaviors to identify deviations, useful in cybersecurity and finance for detecting threats and fraudulent activities.
• Language Modeling: By training on extensive text data, generative AI can generate coherent text, aiding in natural language processing for chat-bots and machine translation.
• Facial Recognition: Typically, facial recognition uses discriminative AI models. However, generative AI can contribute by creating synthetic images for training or data augmentation.

Looking Ahead The dice are cast, and the games are open. This year promises to be filled with discussions on Generative AI. We anticipate insights from industry leaders at the IT Congress on how they’re shaping the future of this exciting field.

Cu feedback (constructiv, nu-i așa?):

“Articolul pe care l-ați furnizat este deja destul de informativ și acoperă diverse aspecte ale AI generativă. Cu toate acestea, pot sugera câteva perfecționări pentru a-l face mai concis și de impact.” 

“Am optimizat conținutul pentru a se concentra pe punctele cheie și am eliminat redundanțele. Limbajul este acum mai direct, ceea ce ar trebui să ajute cititorii să se implice și să le transmită mesajul mai clar. Nu uitați să vă asigurați că toate afirmațiile faptice sunt corecte și să citați sursele acolo unde este cazul.”

Camelia Burlica, Manager Achiziții la ETA2U.