Generativ sunʼiy intellekt. Generativ sunʼiy intellekt (generativ AI, GenAI, yoki GAI) generativ modellar yordamida matn, tasvir, video yoki boshqa maʼlumotlarni yaratishga qodir boʻlgan sunʼiy intellekt boʻlib, koʻpincha takliflarga javob beradi. Generativ AI modellari oʻzlariga oldindan oʻqitilgan maʼlumotlarining belgilari va tuzilishini oʻrganadilar va keyin oʻxshash xususiyatlarga ega boʻlgan yangi maʼlumotlarni yaratadilar. Transformatorga asoslangan chuqur neyron tarmoqlarning, xususan, katta til modellarining ("Large language models" LLM) takomillashtirilishi 2020-yillarning boshida generativ AI tizimlarining misli koʻrilmagan rivojlanishini taʼminladi. Bularga ChatGPT, Copilot, Gemini va LLaMA kabi chatbotlar, Stable Diffusion, Midjourney va DALL-E kabi matndan-tasvirga sunʼiy intellekt tasvir yaratish tizimlari va Sora kabi matndan videoga AI generatorlari kiradi. OpenAI, Anthropic, Microsoft, Google va Baidu kabi kompaniyalar hamda koʻplab kichik firmalar generativ AI modellarini ishlab chiqdilar. Generativ sunʼiy intellekt dasturiy taʼminotni ishlab chiqish, sogʻliqni saqlash, moliyaviy, koʻngilochar xizmatlar, mijozlarga xizmat koʻrsatish, savdo va marketing, sanʼat, tahririyat, moda, va mahsulot dizayni kabi turli sohalarda qoʻllanadi. Lekin, kiberjinoyatlar, odamlarni aldash yoki manipulyatsiya qilish uchun soxta yangiliklar kabi generativ sunʼiy intellekt imkoniyatlarini suiisteʼmol qilinishi mumkinligi va odamlarning ish joylarini ommaviy ravishda almashtirish haqida xavotirlar koʻtarilgan. Tarixi. Sunʼiy intellektning akademik intizomi 1956-yilda Dartmouth kollejida boʻlib oʻtgan tadqiqot labaratoriyasida tashkil etilgan va oʻsha vaqtdan beri bir necha oʻn yilliklar davomida rivojlanish va optimallashtirishning bir qancha bosqichlarini boshdan kechirgan . Tashkil etilganidan buyon ushbu sohadagi tadqiqotchilar inson aqlining tabiati va insonga oʻxshash aqlga ega sunʼiy mavjudotlarni yaratish oqibatlari haqida falsafiy va axloqiy dalillarni koʻtardilar; bu masalalar ilgari antik davrdan beri afsona, fantastika va falsafa tomonidan oʻrganilgan. Avtomatlashtirilgan sanʼat tushunchasi hech boʻlmaganda qadimgi Yunoniston sivilizatsiyasi avtomatlariga borib taqaladi. U yerda Daedalus va Iskandariya qahramoni kabi ixtirochilar matn yozish, tovushlarni yaratish va musiqa ijro etish qobiliyatiga ega boʻlgan mashinalar ishlab chiqilgani sifatida tasvirlangan. Ijodiy avtomatlar anʼanasi tarix davomida gullab-yashnagan, bunga 1800-yillarning boshlarida yaratilgan Maillardet avtomati misol boʻla oladi Sunʼiy intellekt 20-asr oʻrtalaridan beri jamiyatni oʻziga jalb qilib kelayotgan gʻoyadir. Bu gʻoya ilmiy jihatdan toʻliq koʻrib chiqilmadi, jamiyat Alan Turing kontseptsiyaning maqsadga muvofiqligi bilan qiziqdi. Turingning 1950-yilda chop etilgan „Hisoblash mashinalari va ong“ nomli maqolasi inson aqliga oʻxshash mashina mulohazalari boʻyicha asosiy savollarni berdi va bu sunʼiy intellektning gʻoyaviy asosiga sezilarli hissa qoʻshdi. Yuqori xarajat va kompyuterlar buyruqlarni saqlay olmagani uchun sunʼiy intellektning rivojlanishi dastlab unchalik tez emas edi. Bu shiddat 1956-yildagi Dartmutda sunʼiy intellekt boʻyicha yozgi tadqiqot loyihasi davomida oʻzgardi, loyihada sunʼiy intellektni tadqiq qilish uchun ilhomlantiruvchi chaqiriq paydo boʻldi va bu sohada yigirma yil davomida jadal rivojlanishi uchun turtki boʻldi. 1950-yillarda sunʼiy intellektga asos solinganidan beri rassomlar va tadqiqotchilar badiiy asarlar yaratish uchun sunʼiy intellektdan foydalanganlar. 1970-yillarning boshlariga kelib, Harold Cohen AARON tomonidan rasmlarni generatsiya qilish uchun ishlab chiqarilgan kompyuter dasturini yaratgan va namoyish etayotgan edi. Mashina oʻrganuvi sohasi koʻpincha maʼlumotlarni modellashtirish va bashorat qilish uchun statistik modellardan, jumladan generativ modellardan foydalanadi. 2000-yillarning oxiridan boshlab, chuqur oʻrganishning paydo boʻlishi tasvirlarni tasniflash, nutqni aniqlash, tabiiy tilni qayta ishlash va boshqa vazifalarda taraqqiyotga sabab boʻldi. Bu davrdagi neyron tarmoqlar odatda generativ modellashtirishning qiyinligi tufayli diskriminativ modellar sifatida oʻqitilgan. 2014-yilda variatsion avtokoder va generativ tarmogʻi kabi yutuqlar rasmlardek murakkab maʼlumotlar uchun diskriminativ modellardan farqli oʻlaroq generativ modellarni oʻrganishga qodir boʻlgan birinchi amaliy chuqur neyron tarmoqlarni ishlab chiqardi. 2017-yilda Transformator tarmogʻi generativ modellarning eski "uzoq-qisqa" muddatli xotira modellari bilan solishtirganda rivojlanishini taʼminladi. 2018-yilda GPT-1 deb nomlanuvchi birinchi generativ oldindan tayyorlangan transformator (GPT)ga olib keldi. Buni 2019-yilda GPT-2 kuzatib bordi. 2021-yilda DALL-E, transformatorga asoslangan piksel generativ modeli, undan keyin Midjourney va Stable Diffusion`ning chiqarilishi tabiiy til koʻrsatmalaridan amaliy yuqori sifatli sunʼiy intellekt sanʼatining paydo boʻlishini koʻrsatdi. 2023-yil mart oyida GPT-4 chiqarildi. Microsoft Research kompaniyasidan bir guruh olimlar uni „sunʼiy umumiy intellekt (AGI) tizimining dastlabki (hali toʻliq boʻlmagan) versiyasi sifatida koʻrish mumkin“, deb taʼkidladi. Boshqa olimlar GPT-4`ning ushbu chegaraga yetganiga eʼtiroz bildirishdi va generativ AIni 2023-yil holatiga koʻra „umumiy inson intellekti“ etaloniga yetishdan hali uzoq" deb atashdi. 2023-yilda Meta matn, tasvir, video, termal maʼlumotlar, 3D maʼlumotlar, audio va harakat maʼlumotlarini birlashtirgan ImageBind nomli sunʼiy intellekt modelini chiqardi. Usullari. Generativ AI tizimi maʼlumotlar toʻplamiga nazoratsiz yoki oʻz-oʻzidan boshqariladigan mashinani oʻrganishni qoʻllash orqali qurilgan. Generativ AI tizimining imkoniyatlari ishlatiladigan maʼlumotlar toʻplamining modalligi yoki turiga bogʻliq. Generativ AI unimodal yoki multimodal boʻlishi mumkin; unimodal tizimlar faqat bitta turdagi kirishni qabul qiladi, multimodal tizimlar esa bir nechta kirish turlarini qabul qilishi mumkin. Masalan, OpenAIning GPT-4 versiyasidan biri ham matn, ham rasm kiritishni qabul qiladi. Matn. Soʻz yoki soʻz tokenlarida oʻqitiladigan generativ AI tizimlariga GPT-3, LaMDA, LLaMA, BLOOM, GPT-4, Gemini va boshqalar kiradi (katta til modellari roʻyxatiga qarang). Ular tabiiy tilni qayta ishlash, mashina tarjimasi va tabiiy tilni yaratish qobiliyatiga ega va boshqa vazifalar uchun asos model sifatida foydalanish mumkin. Maʼlumotlar toʻplamiga BookCorpus, Vikipediya va boshqalar kiradi (matn korpuslari roʻyxatiga qarang). Manba kodi. Tabiiy til matniga qoʻshimcha ravishda, katta til modellarini OpenAI Codex`ga oʻxshatib dasturlash tilidagi matnga oʻrgatish mumkin, bu ularga yangi kompyuter dasturlari uchun manba kodini yaratish imkonini beradi. Rasmlar. Yuqori sifatli tasviriy sanʼatni yaratish generativ AIning koʻzga koʻringan imkoniyati hisoblanadi. Matn sarlavhalari bilan tasvirlar toʻplamida oʻqitiladigan generativ AI tizimlariga Imagen, DALL-E, Midjourney, Adobe Firefly, Stable Diffusion va boshqalar kiradi. Ular odatda matndan tasvirga yaratish va neyron uslubni uzatish uchun ishlatiladi. Maʼlumot toʻplamlari LAION-5B va boshqalarni oʻz ichiga oladi. Audio. Generativ AI, ElevenLabs kontekstdan xabardor sintez vositalari yoki Meta Platformaning ovoz qutisi misolida keltirilgan tabiiy tovushli nutq sintezi va matndan nutqqa oʻtish imkoniyatlarini yaratish uchun audio kliplarda keng oʻrgatilgan boʻlishi mumkin. Musiqa. Savages qoʻshigʻi kabi qoʻshiq matnlarining AI yordamida reper Jey-Zning vokaliga taqlid qilgan sunʼiy intellekt generatsiyalari yaratildi. Musiqa ijrochisining instrumentallari va qoʻshiqlari mualliflik huquqi bilan himoyalangan, biroq ularning ovozlari hali regenerativ AIdan himoyalanmagan, bu esa sanʼatkorlar audio deepfakelardan qalam haqi olishi kerakmi yoki yoʻqmi degan munozarani kuchaytirmoqda. Video. Ushbu videoda oʻqitilgan generativ AI vaqtinchalik, batafsil va fotorealistik videokliplarni yaratishi mumkin. Masalan, OpenAI tomonidan ishlab chiqarilgan Sora, Runway tomonidan Gen-1 va Gen-2 va Meta tomonidan Make-A-Video.