Գեներատիվ արհեստական ​​բանականություն

[thumb|upright=1.2|''[Théâtre D'opéra Spatial*, պատկեր, որը ստեղծվել է գեներատիվ արհեստական ​​ինտելեկտի միջոցով |alt=Ֆիգուրների իմպրեսիոնիստական ​​պատկեր ֆուտուրիստական ​​օպերայում տեսարան]]

*'Գեներատիվ արհեստական ​​ինտելեկտ** (**գեներատիվ AI**, **GenAI**, կամ **GAI''') արհեստական ​​ինտելեկտի ենթաբազմություն է, որն օգտագործվում է գեներատիվ մոդելներ՝ տեքստ, պատկերներ, տեսանյութեր կամ տվյալների այլ ձևեր ստեղծելու համար։ Այս մոդելները հաճախ ելքային տվյալները ստեղծում են տեխնիկական հուշումներին համապատասխան։ Գեներատիվ AI համակարգերը՝ սովորում են իրենց մարզման տվյալների հիմքում ընկած ձևերն ու կառուցվածքները և ստեղծում նոր տվյալներ։ 

Տրանսֆորմերների վրա հիմնված խորը նեյրոնային ցանցերի, հատկապես մեծ լեզվական մոդելների (LLM) բարելավումները հնարավորություն են տվել 2020-ականների սկզբին գեներատիվ AI համակարգերի AI-ի բումին: Դրանք ներառում են չաթ-բոտեր, ինչպիսիք են ChatGPT, Copilot, Gemini և LLaMA, տեքստից պատկեր արհեստական ​​ինտելեկտի պատկերների ստեղծման համակարգեր, ինչպիսիք են Stable Diffusion, Midjourney և DALL-E, և տեքստից տեսանյութ AI գեներատորներ, ինչպիսին Sora-ն է։ Ընկերություններ, ինչպիսիք են OpenAI-ն, Anthropic-ը, Microsoft-ը, Google-ը և Baidu-ն, ինչպես նաև բազմաթիվ փոքր ընկերություններ, մշակել են գեներատիվ AI մոդելներ։

Գեներատիվ AI-ն օգտագործում է տարբեր ոլորտներում՝ ներառյալ ծրագրային ապահովման մշակում, առողջապահություն, ֆինանսներ, ժամանց, հաճախորդների սպասարկում, վաճառք և մարկետինգ, արվեստ, նամակագրություն, նորաձևություն, և արտադրանքի ձևավորում։ 

Այնուամենայնիվ, գեներատիվ AI-ն օգտագործվում է կիբերհանցագործություններում, ինչպես նաև կեղծ լուրերի կամ deepfake-երի օգնությամբ մարդկանց խաբելու կամ մանիպուլյացիայի համար։։ Գեներատիվ մոդելների շուրջ կան նաև մտավոր սեփականության իրավունքի վերաբերյալ մտահոգություններ։ Դրանք վերապատրաստվում և ընդօրինակում են հեղինակային իրավունքով պաշտպանված արվեստի գործերը։

## Պատմություն

### Վաղ պատմություն
Ծագման օրվանից այս ոլորտի հետազոտողները մարդկային մտքի էության և մարդուն հատուկ բանականությամբ արհեստական ​​էակների ստեղծման հետևանքների վերաբերյալ, փիլիսոփայական և էթիկական փաստարկներ են բարձրացրել։ Այս հարցերը սկսած հնագույն ժամանակներից ուսումնասիրվել են առասպելների, գեղարվեստական ​​գրականության և փիլիսոփայության կողմից։ Ավտոմատացված արվեստի հայեցակարգը գալիս է առնվազն հին հունական քաղաքակրթության ավտոմատներից, որտեղ գյուտարարները, ինչպիսիք են Դեդալոսը և Հերոն Ալեքսանդրիացին, նկարագրվում էին որպես տեքստ գրելու, հնչյուններ գեներացնելու և երաժշտություն նվագելու ունակ մեքենաների նախագծմամբ։ Ստեղծագործական ավտոմատների ավանդույթը ծաղկել է պատմության ընթացքում, ինչի օրինակն է Մեյլարդեի ավտոմատը, որը ստեղծվել է 1800-ականների սկզբին։ Մարկովյան շղթաները երկար ժամանակ օգտագործվել են բնական լեզուների մոդելավորման համար՝ 20-րդ դարի սկզբին ռուս մաթեմատիկոս Անդրեյ Մարկովի կողմից դրանց մշակումից ի վեր: Այդ թեմայով իր առաջին հոդվածը Մարկովը հրապարակել է 1906 թվականին, և վերլուծեց Եվգենի Օնեգին վեպում ձայնավորների և բաղաձայնների օրինաչափությունը՝ օգտագործելով Մարկովյան շղթաները։ Մարկովի շղթան ուսումնասիրվել է տեքստային կորպուսի վրա, այն կարող է օգտագործվել որպես տեքստի հավանական գեներատոր։

### Ակադեմիական արհեստական ​​բանականություն
Արհեստական ​​ինտելեկտի ակադեմիական ոլորտը հիմնվել է 1956 թվականին Դարտմուտի քոլեջում անցկացված հետազոտական ​​աշխատաժողովում և տասնամյակների ընթացքում ապրել է առաջընթացի և լավատեսության մի քանի ալիքներ։ Արհեստական ​​ինտելեկտի հետազոտությունը սկսվել է 1950-ական թվականներին այնպիսի աշխատանքներով, ինչպիսիք են Հաշվողական մեքենաները և բանականությունը (1950) և 1956 թվականի Դարտմութի ամառային հետազոտական ​​նախագիծը ԱԻ-ի վերաբերյալ: Սկսած 1950-ական թվականներից արվեստագետներն ու հետազոտողները արհեստական ​​ինտելեկտ են օգտագործել գեղարվեստական ​​գործեր ստեղծելու համար։ 1970-ականների սկզբին Հարոլդ Քոհենը ստեղծում և ցուցադրում էր AARON-ի կողմից ստեղծված արհեստական ​​ինտելեկտի գեներատիվ աշխատանքները, համակարգչային ծրագիրը, որը Կոհենը մշակել էր նկարներ ստեղծելու համար։

1980-ականներին և 1990-ականներին Generative AI-ի պլանավորում կամ գեներատիվ պլանավորում տերմիններն օգտագործվել են՝ նկատի ունենալով AI-ի պլանավորման համակարգերը, որոշակի նպատակի հասնելու գործողությունների հաջորդականություն ստեղծելու համար։ Արհեստական ​​ինտելեկտի գեներատիվ պլանավորման համակարգերն օգտագործում էին խորհրդանշական արհեստական ​​ինտելեկտի մեթոդներ, ինչպիսիք են տիեզերական վիճակի որոնումը և սահմանափակումների բավարարումը և 1990-ականների սկզբին «համեմատաբար հասուն» տեխնոլոգիաներ էին: Դրանք օգտագործվել են ռազմական օգտագործման ճգնաժամային գործողությունների պլաններ մշակելու համար, արտադրության գործընթացի պլաններ և որոշումների կայացման պլաններ, օրինակ, ինքնավար տիեզերանավերի նախատիպերում։

### Գեներատիվ նեյրոնային ցանցեր (2014-2019)

thumb|Վերևում՝ պատկերների դասակարգիչ, նեյրոնային ցանցի օրինակ, որը պատրաստված է տարբերակման նպատակներով: Ստորև. Տեքստ-պատկեր մոդել, ցանցի օրինակ, որը պատրաստված է գեներատիվ նպատակներով։

Ստեղծման օրվանից մեքենայական ուսուցման ոլորտը օգտագործել է ինչպես տարբերակման մոդելներ, այնպես էլ գեներատիվ մոդելներ՝ տվյալների մոդելավորման և կանխատեսման համար: Սկսած 2000-ականների վերջից, խորը ուսուցման առաջացումը խոսքի ճանաչման, բնական լեզվի մշակման, պատկերների դասակարգման և այլ խնդիրների ոլորտում խթանեց առաջընթացը և հետազոտությունը։ Այս դարաշրջանում նեյրոնային ցանցերը սովորաբար վերապատրաստվում էին որպես տարբերակման մոդելներ՝ գեներատիվ մոդելավորման դժվարության պատճառով։

2014 թվականին առաջընթացները, ինչպիսիք են փոփոխական ինքնակոդավորիչը և գեներատիվ մրցակցային ցանցը, ստեղծեցին առաջին պրակտիկ խորը նեյրոնային ցանցերը, որոնք կարող են սովորել գեներատիվ մոդելներ, ի տարբերություն տարբերակման մոդելների, բարդ տվյալների համար, ինչպիսիք են պատկերները: Այս խորը գեներացնող մոդելներն առաջինն էին, որոնք դուրս բերեցին ոչ միայն պատկերների դասի պիտակներ, այլև ամբողջական պատկերներ:

2017 թվականին, տրանսֆորմերների ցանցը հնարավորություն տվեց գեներատիվ մոդելներում առաջընթացի հասնել՝ համեմատ ավելի հին երկար-կարճաժամկետ հիշողության մոդելների, ինչը, 2018 թվականին հանգեցրեց առաջին գեներատիվ նախապես մարզված տրանսֆորմերի (GPT) ստեղծմանը, որը հայտնի է որպես GPT-1։ Դրան հաջորդեց 2019 թվականին GPT-2-ը, որը ցույց տվեց չվերահսկվող բազմաթիվ տարբեր առաջադրանքներ ընդհանրացնելու ունակությունը որպես բազիսային մոդել։

Այս ժամանակահատվածում ստեղծված նոր գեներատիվ մոդելները թույլ տվեցին, որպեսզի խոշոր նեյրոնային ցանցերը վերապատրաստվեն՝ օգտագործելով չվերահսկվող ուսուցում կամ կիսավերահսկվող ուսուցում, այլ ոչ թե տարբերակման մոդելներին բնորոշ վերահսկվող ուսուցում: Չվերահսկվող ուսուցումը վերացրեց մարդկանց կողմից տվյալները ձեռքով պիտակավորելու անհրաժեշտությունը՝ թույլ տալով ավելի մեծ ցանցերի վերապատրաստում։

### Գեներատիվ ԱԻ բում (2020-)
thumb|ԱԻ-ի ստեղծած պատկերները շատ ավելի առաջադեմ են դարձել:
2021 թվականին DALL-E-ի՝ տրանսֆորմերի վրա հիմնված պիքսել գեներատիվ մոդելի թողարկումը, որին հաջորդեցին Midjourney-ը և Stable Diffusion-ը, նշանավորեց բնական լեզվի հուշումներից գործնական բարձրորակ արհեստական ​​ինտելեկտի արվեստի երևան գալը:

2022 թվականին ChatGPT-ի հրապարակային թողարկումը գեներատիվ AI-ի օգտագործումը ընդհանուր նշանակության տեքստի վրա հիմնված առաջադրանքների համար, հանրաճանաչ դարձրեց։

2023 թվականի մարտին թողարկվեց GPT-4-ը։ Microsoft Research-ի թիմը պնդում էր, որ «այն կարող է ողջամտորեն դիտարկվել որպես արհեստական ​​ընդհանուր ինտելեկտի (AGI) համակարգի վաղ (դեռևս թերի) տարբերակ»։ Այլ գիտնականներ վիճարկում են, որ GPT-4-ը հասնում է այս շեմին՝ պնդելով, որ 2023 թվականի դրությամբ, գեներատիվ AI-ն «դեռ հեռու է «ընդհանուր մարդկային ինտելեկտի» նշաձողին հասնելուց»։ 2023 թվականին Meta-ն թողարկեց «ImageBind» կոչվող AI մոդելը, որը միավորում է տեքստի, պատկերների, տեսանյութի, ջերմային տվյալների, 3D տվյալների, աուդիո և շարժումների տվյալները, որով ակնկալվում է, որ կգեներացնի ավելի խորը, ամբողջական AI բովանդակություն։

SAS-ի և Coleman Parkes Research-ի կողմից անցկացված հարցման համաձայն, գեներատիվ արհեստական ​​ինտելեկտի ներդրման առումում Չինաստանն աշխարհում առաջատար է։ Չինացի հարցվածների 83%-ն օգտագործում է տեխնոլոգիան՝ գերազանցելով համաշխարհային միջինի 54%-ը, իսկ ԱՄՆ-ի՝ 65%-ով: ՄԱԿ-ի զեկույցի համաձայն, Չինաստանը 2014-ից 2023 թվականներին ներկայացրել է ավելի քան 38,000 GenAI արտոնագիր, որը զգալիորեն գերազանցում է ԱՄՆ-ի ցուցանիշը։

## Մոդալիզմներ
Գեներատիվ ԱԻ համակարգը կառուցվում է չվերահսկվող մեքենայական ուսուցման կիրառմամբ (օրինակ՝ նեյրոնային ցանցերի ճարտարապետություններ, ինչպիսիք են GANs, VAE, Transformer, ...) կամ տվյալների հավաքածուի նկատմամբ ինքնավերահսկվող մեքենայական ուսուցմամբ։ Գեներատիվ ԱԻ համակարգի հնարավորությունները կախված են օգտագործվող տվյալների հավաքածուի մոդալիզմից կամ տեսակից։

Գեներատիվ ԱԻ-ը կարող է լինել կամ միամոդալ կամ բազմամոդալ։ Միամոդալ համակարգերը ընդունում են միայն մեկ տեսակի մուտքային տվյալներ, մինչդեռ մուլտիմոդալ համակարգերը կարող են ընդունել մեկից ավելի մուտքային տեսակներ։ Օրինակ, OpenAI-ի GPT-4-ի մեկ տարբերակն ընդունում է ինչպես տեքստի, այնպես էլ պատկերի մուտքագրում։

## Ծրագրային ապահովում և սարքավորում
right|thumb|Գեներատիվ ԱԻ ագենտի կառուցվածք
Գեներատիվ AI մոդելներն օգտագործվում են չաթ-բոթերի արտադրանքները միացնելու համար, ինչպիսիք են ChatGPT-ն, ծրագրավորման գործիքները, ինչպիսիք են GitHub Copilot-ը, տեքստից պատկերի արտադրանքները, ինչպիսիք են Midjourney-ը, և տեքստից վիդեո արտադրանքները, ինչպիսիք են Runway Gen-2-ը: Generative AI-ի առանձնահատկությունները ինտեգրվել են մի շարք գոյություն ունեցող առևտրային հասանելի արտադրանքներում, ինչպիսիք են Microsoft Office (Microsoft Copilot), Google Photos, and the Adobe (Adobe Firefly). Շատ գեներատիվ ԱԻ մոդելներ հասանելի են նաև որպես բաց կոդով ծրագրակազմ, ներառյալ Stable Diffusion-ը և LLaMA լեզվի մոդելը:

## Ծանոթագրություններ