Generativ süni intellekt

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

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.

Generativ süni intellekt incəsənət, yazı, ssenari, proqram təminatının inkişafı, məhsul dizaynı, səhiyyə, maliyyə, oyun, marketinq və dəb daxil olmaqla geniş sənaye sahələrində istifadə edilir. 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. 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.
 Tarixi 

Süni intellektin akademik intizamı 1956-cı ildə Dartmut Kollecində tədqiqat emalatxanasında qurulmuşdur və o vaxtdan bəri bir sıra irəliləyiş və optimizm dalğaları yaşamışdır. 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. 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. Yaradıcı avtomatların ənənəsi tarix boyunca inkişaf etmişdir, 1800-cü illərin əvvəllərində yaradılmış Maillardet avtomatını nümunə göstərmək olar.

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.

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.

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 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.

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.

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 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. Bunun ardınca 2019-cu ildə bir təməl modeli olaraq bir çox fərqli tapşırıqlara nəzarətsiz ümumiləşdirmə qabiliyyətini nümayiş etdirən GPT-2 buraxıldı.

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. 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.

 İstinadlar 

 Əlavə ədəbiyyat 

 Xarici keçidlər 

 Süni intellekt gələn il həyatımızı necə dəyişəcək?

Kateqoriya:Süni intellekt
Kateqoriya:Süni neyron şəbəkələr
Kateqoriya:Dərin öyrənmə
Kateqoriya:Maşın öyrənməsi
Kateqoriya:Generativ süni intellekt