This is the Trace Id: 6bff9f6c3e9bf676d003bbdd69abe715

Kas ir ģeneratīvais mākslīgais intelekts?

Atklājiet, kā ģeneratīvais mākslīgais intelekts veido jaunu saturu, apgūstot modeļus no esošajiem datiem.
Papildinformācija
Sieviete ar sirmiem matiem tur planšetdatoru.

Kā darbojas mākslīgais intelekts?

Mākslīgais intelekts sākās ar vienkāršām kārtulām, kas datoriem bija precīzi jāievēro. Tas ir attīstījies par mašīnmācīšanos, ļaujot sistēmām mācīties no datiem. Šodien mākslīgais intelekts automatizē uzdevumus, analizē datus un risina sarežģītas problēmas dažādās nozarēs.

Ko dara ģeneratīvais mākslīgais intelekts?

Lai gan parastais mākslīgais intelekts parasti analizē datus, lai atrastu modeļus, ģeneratīvais mākslīgais intelekts darbojas citādi — tas veido jaunus datus. Padziļinātas izpratnes par ģeneratīvo mākslīgo intelektu gūšana var palīdzēt organizācijām sekmīgi apgūt šo tehnoloģiju.

Tā vietā, lai ievērotu kārtulu kopu, ģeneratīvais mākslīgais intelekts studē apmācības datu pamata struktūru un izmanto uzlabotu mašīnmācīšanos, lai ģenerētu jaunu saturu. Tas ļauj tam veidot jaunas izvades, kas atbilst apgūtajam.

Lūk, ko dara ģeneratīvais mākslīgais intelekts:
  • Tas veido jaunu saturu, piemēram, tekstu, attēlus un video, pamatojoties uz modeļiem esošajos datos.
  • Tas apgūst sarežģītas struktūras, analizējot lielas datu kopas, lai izprastu relācijas datos.
  • Tas laika gaitā pielāgojas un uzlabojas, nepārtraukti mācoties no jauniem datiem un padarot savas izvades precīzāku.

Izpētiet trīs ģeneratīvā mākslīgā intelekta veidus

Ģeneratīvie sāncenšu tīkli (generative adversarial networks — GAN)

GAN sastāv no diviem tīkliem — ģenerētāja un diskriminatora —, kas savstarpēji sacenšas. Ģenerētājs veido viltotus datus, bet diskriminators tos novērtēti, salīdzinot ar reāliem datiem. Ģenerētāja mērķis ir veidot datus, kas nav atšķirami no reāliem datiem.
  • Ģenerētājs: veido sintētiskos datus, pamatojoties uz apmācību.
  • Diskriminators: novērtē datus un sniedz atsauksmes ģenerētājam.
 
GAN piemēri
  • Dziļviltošanas tehnoloģija: GAN var veidot reālus video vai attēlus, apgūstot sejas kustības un izteiksmes. Tomēr šīs programmas izraisa bažas par ētiskumu.
  • Attēla sintēze: tādās nozarēs kā mode vai spēļu industrija GAN veido augstas kvalitātes attēlus produktu noformējumam vai tēlu izveidei.
  • Sadarbības mākslinieku rīki: noteiktas platformas lietotājiem ļauj veidot jaunus mākslas darbus vai reālistiskus portretus, apvienojot esošos attēlus un izmantojot GAN tehnoloģiju. 

Variāciju automātiskie kodētāji (variational autoencoders — VAE)

VAE ir modeļi, kas samazina datu lielumu, vienlaikus saglabājot to svarīgās daļas. Pēc tam tie veido jaunus datus, pamatojoties uz šo samazināto attēlojumu. VAE parasti tiek izmantoti tādiem uzdevumiem kā:
  • Datu saspiešana: efektīvi saspiediet lielas datu kopas, lai atvieglotu glabāšanu un apstrādi.
  • Attēla trokšņu samazināšana: uzlabojiet zemas izšķirtspējas vai trokšņainu attēlu kvalitāti, ģenerējot skaidrākas versijas.
  • Medicīnas attēlu apstrāde: uzlabojiet MRI un CT skenēšanas attēlus, piedāvājot skaidrākus vizuālos datus diagnozes noteikšanai. 

Transformatori

Transformatori ir populāra arhitektūra dabiskās valodas apstrādē un ir tādu valodas modeļu kā GPT-3 pamatā. Šie modeļi ģenerē tekstu, atbilstoši iepriekšējam kontekstam paredzot nākamo vārdu teikumā. Tie darbojas, izmantojot šādas metodes:
  • Uzmanības mehānismi: transformatori izmanto pašuzmanību, lai izsvērtu katra vārda svarīgumu teikumā.
  • Valodas izprašana: transformatori saprot kontekstu un relācijas starp vārdiem, lai ģenerētu precīzu tekstu.
 
Transformatora programmas
  • Satura ģenerēšana: rakstiet rakstus, atskaites un cita veida radošo saturu, izmantojot tādus modeļus kā GPT-3.
  • Valodas tulkošana: tulkojiet tekstu no vienas valodas citā ar augstu precizitāti.
  • Tērzēšanas roboti: reāllaikā nodrošiniet cilvēkam līdzīgas atbildes tādam pielietojumam kā klientu atbalsts.  
Attēls “Mākslīgā intelekta lēmumu kopsavilkums”
Mākslīgā intelekta lēmumu kopsavilkums

Iegūstiet 2025. gada mākslīgā intelekta lēmumu kopsavilkumu

Lasiet Microsoft un vadošo mākslīgā intelekta ekspertu viedokli, lai iegūtu dziļāku izpratni par to, kā virzīt mākslīgā intelekta platformas maiņu.
Iegūt pārskatu

Ko spēj ģeneratīvais mākslīgais intelekts?

Veselības aprūpe

Ģeneratīvais mākslīgais intelekts transformē veselības aprūpi, revolucionizējot jaunu zāļu izstrādi un to, kā ārstēšana tiek personalizēta individuāliem pacientiem.
   
  • Zāļu atklāšana: mākslīgā intelekta modeļi var ieteikt iespējamās zāļu sastāvdaļas, analizējot miljoniem bioloģiskas izpētes datu punktu. Šī mākslīgā intelekta vadītā pieeja krasi samazina laiku, kas ir nepieciešams, lai identificētu daudzsološas zāles, palīdzot uzņēmumiem ātrāk pāriet no koncepcijas pie klīniskajiem izmēģinājumiem. 
 
  • Personalizēta medicīna: ģeneratīvā mākslīgā intelekta modeļi analizē pacienta datus, tostarp ģenētiku, dzīvesveidu un medicīnisko vēsturi, lai veidotu pielāgotus ārstēšanas plānus. Mākslīgais intelekts palīdz ārstiem pieņemt informētākus lēmumus, kas atbilst pacienta vajadzībām. Risinājumi, kuru darbību nodrošina mākslīgais intelekts, piemēram, Dragon Ambient eXperience (DAX) Copilot, var palīdzēt ārstiem būt produktīvākiem un efektīvākiem, izmantojot mākslīgā intelekta piezīmju izveidi.

Finanses

Finanšu nozarē ģeneratīvais mākslīgais intelekts tiek izmantots, lai pārvaldītu risku un atklātu krāpšanu. Tas palīdz bankām un finanšu iestādēm strādāt drošāk un efektīvāk.
   
  • Riska novērtēšana: mākslīgā intelekta modeļi simulē dažādus tirgus scenārijus, lai prognozētu iespējamos iznākumus. Simulējot tūkstošiem tirgus nosacījumu, mākslīgais intelekts palīdz bankai paredzēt iespējamos finanšu riskus un atbilstoši pielāgot stratēģijas.
  • Krāpniecības noteikšana: ģeneratīvā mākslīgā intelekta modeļi identificē krāpnieciskas transakcijas, nosakot neparastus finanšu datu modeļus. Bankas var izmantot mākslīgo intelektu, lai reāllaikā pārraudzītu un analizētu miljardiem transakciju, atzīmējot aizdomīgas darbības un ģenerējot brīdinājumus, kad tiek atrasti neparasti modeļi. Mākslīgais intelekts palīdz novērst krāpšanu pirms tā eskalācijas, ietaupot būtiskas izmaksas un aizsargājot klientu kontus.
  • Optimizēti finanšu procesi: tādi rīki kā Microsoft 365 Copilot finanšu programmām var palīdzēt uzlabot efektivitāti, lietojot mākslīgo intelektu darbietilpīgiem procesiem, piemēram, datu vākšanai, kā arī līgumu un rēķinu tveršanai. 

Rūpniecība

Ražošanas nozarē ģeneratīvais mākslīgais intelekts revolucionizē ražošanas procesus un kvalitātes kontroli. Tas noved pie efektīvākām darbībām un augstākas kvalitātes produktiem.
   
  • Prognozējošā uzturēšana: mākslīgā intelekta modeļi analizē datus no iekārtām, lai prognozētu, kad ir nepieciešama uzturēšanas darbu veikšana. Identificējot potenciālās problēmas, pirms tās izraisa bojājumus, mākslīgais intelekts palīdz samazināt dīkstāves laiku un pagarināt aprīkojuma kalpošanas ilgumu.
  • Kvalitātes kontrole: ģeneratīvā mākslīgā intelekta sistēmas pārbauda, vai produktos nav defektu, analizējot attēlus un sensoru datus. Tas nodrošina, ka tirgū nonāk tikai augstas kvalitātes produkti, tā samazinot atkritumu apjomu un uzlabojot klientu apmierinātību.

Mazumtirdzniecība

Mazumtirdzniecības nozarē ģeneratīvais mākslīgais intelekts uzlabo klientu pieredzi un palīdz optimizēt krājumu pārvaldību, lai mazumtirgotāji varētu efektīvāk izpildīt klientu prasības.
   
  • Personalizēti ieteikumi: mākslīgā intelekta modeļi analizē klientu datus, lai nodrošinātu personalizētus produktu ieteikumus. Izprotot privātpersonas preferences, mākslīgais intelekts palīdz mazumtirgotājiem piedāvāt atbilstošākus produktus, tā palielinot pārdošanas apjomu un klientu lojalitāti.
  • Krājumu optimizācija: ģeneratīvais mākslīgais intelekts prognozē pieprasījumu pēc produktiem, palīdzot mazumtirgotājiem efektīvāk pārvaldīt savus krājumus. Nodrošinot, ka populāri vienumi vienmēr ir krājumos un samazinot mazāk populāru vienumu krājumu apmērus, mākslīgais intelekts mazumtirgotājiem palīdz samazināt izmaksas un maksimizēt peļņu.

Izglītība

Ģeneratīvais mākslīgais intelekts var palīdzēt transformēt mācīšanas un mācīšanās metodes, nodrošinot skolēniem pielāgotu izglītojošo pieredzi.
 
  • Personalizētas mācības: mākslīgā intelekta modeļi analizē skolēnu veiktspējas datus, lai veidotu pielāgotus mācību plānus. Nosakot jomas, kurās skolēniem ir nepieciešami uzlabojumi, mākslīgais intelekts palīdz pedagogiem nodrošināt mērķtiecīgu atbalstu, tā uzlabojot skolēnu rezultātus.
  • Automatizēta vērtēšana: ģeneratīvā mākslīgā intelekta sistēmas novērtē uzdevumus un eksāmenus, analizējot skolēnu atbildes. Tas samazina pedagogu darba slodzi un sniedz skolēniem ātrākas atsauksmes, ļaujot viņiem ātrāk mācīties un uzlabot savas zināšanas.

Satura izveide

Ģeneratīvais mākslīgais intelekts piedāvā plašu jaunu rīku klāstu un iespējas māksliniekiem plašā radošo lauku diapazonā. 
  • Rakstīšana: izmantojot mākslīgā intelekta rīkus, rakstnieki var veidot rakstu, emuāra ziņu vai pat pilna apjoma romānu melnrakstus. Satura veidotāji var automatizēt garlaicīgus uzdevumus, piemēram, informācijas kopsavilkuma izveidi vai informācijas ieskicēšanu. Tas ļauj viņiem koncentrēties uz detalizētākām un radošākām rakstīšanas daļām.
  • Mūzika: mūziķi var pievienot noteiktus iestatījumus vai žanrus, lai veidotu jaunas dziesmas. Pēc tam viņi var izmantot mākslīgā intelekta ģenerētas melodijas kā iedvesmu vai pamatu papildu mūzikai.
  • Fotografēšana: fotogrāfi var uzlabot un rediģēt fotoattēlus, izmantojot ģeneratīvā mākslīgā intelekta rīkus, kas veido jaunus attēlus. Tie var mainīt apgaismojumu un krāsas un pat veidot jaunus attēlus, pamatojoties uz esošajiem.
  • Videogrāfija: videogrāfi var veidot īpašus efektus, reālistiskas animācijas un pat veselas video secības no nulles, tā padarot ražošanas procesu efektīvāku un radošāku.
  • Māksla: mākslinieki var sadarboties ar ģeneratīvo mākslīgo intelektu, lai veidotu pilnīgi unikālus darbus, kas paplašina tradicionālā radošuma robežas. Mākslīgais intelekts var piedāvāt jaunus stilus un koncepcijas, sniedzot māksliniekiem jaunas perspektīvas un novatoriskas idejas.
     
  Radošo nozaru ieguvumi
  • Plašāka eksperimentēšana: mākslinieki var ātri izveidot savu darba variāciju melnrakstu, lai izpētītu dažādus stilus vai pieejas.
  • Kopīga izveide: veidotāji sadarbojas ar mākslīgo intelektu kā sadarbības rīku, saņemot palīdzību saistībā ar ideju ģenerēšanu un citiem melnrakstu izveides uzdevumiem.
  • Ātrums: veidotāji var izmantot mākslīgo intelektu, lai paātrinātu procesus, piemēram, mūzikas komponēšanu vai rakstītā satura melnraksta izveidi, tā ievērojami samazinot ražošanas laiku.
  • Pieejamība: automatizējot sarežģītus satura ģenerēšanas aspektus, veidotāji ar ierobežotiem resursiem vai tehniskām prasmēm var radīt augstas kvalitātes darbu.
  • Eksperimentēšana: mākslinieki var eksperimentēt ar jaunām idejām un stiliem bez tradicionālo metožu ierobežojumiem.
  • Sadarbība: mākslīgais intelekts var darboties kā radošais partneris, piedāvājot ieteikumus un ģenerējot saturu, ko var uzlabot veidotāji-cilvēki.
  • Efektivitāte: veidotāji var paātrināt ražošanas procesu, kas ļauj viņiem koncentrēties uz sava darba precizēšanu un uzlabošanu, nevis liek sākt visu no nulles. 

Inovācijas un radošums

Ģeneratīvais mākslīgais intelekts nodrošina jaunus risinājumus un efektivitāti dažādiem radošiem uzdevumiem.
  • Racionalizēti radošie procesi: ģeneratīvais mākslīgais intelekts palīdz veidotājiem automatizēt atkārtotus uzdevumus, atbrīvojot laiku inovācijām. Mākslinieki, rakstnieki un mūziķi var koncentrēties uz darba precizēšanu, kamēr mākslīgais intelekts veic pamata darbus.

Piemērs: romānu rakstnieks, kas strādā pie jaunas grāmatas, izmanto ģeneratīvo mākslīgo intelektu, lai izveidotu sākotnējo nodaļu melnrakstu atbilstošo šī autora stilam, ļaujot viņam koncentrēties uz sižeta un tēlu precizēšanu.

  • Jauni risinājumi: analizējot plašas datu kopas, ģeneratīvais mākslīgais intelekts var radīt jaunus problēmu risinājumus. Tas ietver jaunu produktu izstrādi, mārketinga kopiju noformēšanu vai risinājumu izveidi zinātnē un inženierzinātnē.
     

Piemērs: produktu noformētājs, kura uzdevums ir izveidot jaunu videi draudzīga iepakojuma līniju, izmanto ģeneratīvo mākslīgo intelektu, lai analizētu lielas materiālu un patērētāju preferenču datu kopas, pirms iesaka ilgtspējīgus, novatoriskus noformējumus.

 

Efektivitāte un produktivitāte

Ģeneratīvā mākslīgā intelekta ieguvumi ietver plašu produktivitātes līdzekļu pieaugumu.
  • Automatizēta satura izveide: Uzņēmumi var automatizēt teksta, attēlu vai koda izveidi, ievērojami samazinot laiku, kas nepieciešams satura izveidei. Tas ļauj komandām koncentrēties uz augstāka līmeņa uzdevumiem un stratēģisko plānošanu.
     
Piemērs: mārketinga aģentūra izmanto ģeneratīvo mākslīgo intelektu, lai veidotu sociālo mediju ziņas, emuāru rakstus un reklāmas attēlus. Mākslīgais intelekts palīdz analizēt tendences un auditorijas preferences, lai veidotu saturu rezonē ar mērķa tirgu.
 
  • Laika un izmaksu ietaupījumi: izmantojot mākslīgo intelektu, lai automatizētu radošos un tehniskos uzdevumus, uzņēmumi ietaupa izmaksas un paātrina darbplūsmas. Tas samazina plaša cilvēku darba nepieciešamību dažās jomās, kas noved pie efektīvākām darbībām.
     
Piemērs: programmatūras izstrādes uzņēmums izmanto ģeneratīvo mākslīgo intelektu, lai rakstītu un atkļūdotu kodu. Strādājot pie jaunas programmas, mākslīgais intelekts var palīdzēt izveidot sākotnējo koda struktūru, ļaujot izstrādātājiem koncentrēties uz sarežģītākiem un radošākiem projekta aspektiem.

Personalizēšana

Uzņēmumi izmanto mākslīgo intelektu, lai uzlabotu klientu pieredzi.

Pieredzes un produktu pielāgošana: mākslīgais intelekts var palīdzēt izveidot personalizētu saturu — no produktu ieteikumiem līdz pielāgotiem mārketinga e-pasta ziņojumiem —, uzlabojot klientu pieredzi. Šis personalizācijas līmenis palīdz uzņēmumiem sazināties ar savu auditoriju dziļākā līmenī, sekmējot uzticību un iesaisti.

Piemērs: mazumtirdzniecības uzņēmums izmanto ģeneratīvo mākslīgo intelektu, lai saviem klientiem veidotu personalizētu iepirkšanās pieredzi. Mākslīgais intelekts analizē katra klienta pārlūkošanas vēsturi, pirkumu modeļus un preferences, lai izveidotu pielāgotus produktu ieteikumus, padarot iepirkšanās pieredzi iesaistošāku un atbilstošāku.

Atklāt papildu resursus

Vīrietis un sieviete skatās klēpjdatorā.

Mākslīgā intelekta ietekmes uz uzņēmējdarbību izpratne

Iegūstiet resursus sekmīgai mākslīgā intelekta apgūšanai un ieviešanai.
Papildinformācija
Personas roka pieskaras klēpjdatoram.

Ģeneratīvais mākslīgais intelekts salīdzinājumā ar citiem mākslīgā intelekta veidiem

Atklājiet, ar ko ģeneratīvais mākslīgais intelekts atšķiras no prognozējošā un citiem mākslīgā intelekta veidiem un kāpēc tas izceļas.
Papildinformācija
Sieviete sēž pie galda un lieto klēpjdatoru.

Kā darbojas ģeneratīvais mākslīgais intelekts?

Iegūstiet pārskatu par ģeneratīvo mākslīgo intelektu, kā tas darbojas un kā tas palīdz veidot nākotni.
Papildinformācija

Bieži uzdotie jautājumi

  • Ģeneratīvā mākslīgā intelekta modeļiem ir vairāki galvenie veidi. GAN sastāv no diviem tīkliem — ģenerētāja un diskriminatora —, kas savstarpēji sacenšas. Ģenerētājs veido viltotus datus, bet diskriminators tos novērtēti, salīdzinot ar reāliem datiem. VAE saspiež datus latentā krātuves vietā un pēc tam ģenerē jaunus datus, pamatojoties uz šo saspiesto attēlojumu. Tie parasti tiek izmantoti tādiem uzdevumiem kā datu saspiešana un trokšņu slāpēšana. Transformatori, kas ir populāri dabiskās valodas apstrādē, ģenerē tekstu, paredzot nākamo vārdu teikumā atbilstoši iepriekšējam kontekstam.
  • Ģeneratīvais mākslīgais intelekts veido jaunus datus, bet tradicionālie mākslīgā intelekta modeļi, piemēram, diferencētais mākslīgais intelekts, koncentrējas uz klasifikāciju un paredzēšanu. Ģeneratīvais mākslīgais intelekts apgūst modeļus no esošajiem datiem, lai veidotu jaunu saturu, bet diferencētais mākslīgais intelekts izšķir dažādas datu kategorijas. Lai iegūtu papildinformāciju, skatiet mūsu rakstu par ģeneratīvā mākslīgā intelekta salīdzinājumu ar citiem mākslīgā intelekta veidiem.
  • Ģeneratīvais mākslīgais intelekts ir vispiemērotākais datiem, kuriem ir skaidri modeļi un struktūras, piemēram, teksts, attēli un audio. Tas izcili veido jaunu saturu, pamatojoties uz šiem modeļiem, kas to padara par ideālu pielietojumam radošajās nozarēs, veselības aprūpē un finanšu jomā.
  • Ģeneratīvais mākslīgais intelekts tiek izmantots dažādās nozarēs:
    • Izklaide: jaunas mūzikas, mākslas darbu un video satura izveide.
    • Veselības aprūpe: zāļu atklāšana un personalizēta medicīna.
    • Finanses: riska novērtēšana un krāpniecības atklāšana. 
    Citus lietošanas gadījumus skatiet reālās pasaules klientu stāstos. 
  • Ģeneratīvais mākslīgais intelekts labi darbojas, veidojot jaunu un oriģinālu saturu. Tas var ģenerēt tekstu, attēlus, mūziku, video un pat kodu. Šī iespēja padara to par jaudīgu rīku inovācijai un radošumam dažādās jomās.

Sekot korporācijai Microsoft