Üretken Yapay Zeka – Eski İçeriği Farklı Bir Şekilde Yenileyen Yapay Zeka

Yaklaşan yeni teknoloji çağı, sadece eski içeriklerin altında yatan modeli gözlemlemekle kalmayıp, aynı zamanda tabanına benzer ancak ön uçta farklı yeni içerikler üretebilen bir teknoloji getirmeye hazır.
"Üretici AI", bilgisayarların bir girdiyle ilişkili temel kalıbı anlamasını ve ardından bu kalıp temelinde karşılaştırılabilir materyal oluşturmasını sağlayan teknolojidir.

Üretken AI nedir?

Üretken AI, metin, ses kayıtları veya fotoğraflar gibi mevcut içerikten yeni inandırıcı materyallerin oluşturulmasını sağlayan bir Yapay Zeka algoritmasıdır. Başka bir deyişle, bilgisayarların girdiyle ilişkili temel deseni soyutlamasına ve ardından benzer materyali oluşturmak için kullanmasına olanak tanır.

Mevcut metni, ses dosyalarını veya görüntüleri kullanarak yeni içerik oluşturmak için kullanılan çeşitli teknikler şunlardır:

Üretken rakip ağlar (GAN'lar) :

GAN'lar, iki sinir ağının, bir üreteç ve bir ayrımcının birbirine karşı kullanıldığı üretici modellerdir. Üretken ağ olarak da bilinen üreteç, yeni veriler veya kaynak verilere benzer içerik üreten bir sinir ağıdır. Ayırt edici ağ olarak da bilinen ayrımcı, kaynak ve üretilen veri arasında ayrım yapan bir sinir ağıdır.

Bu sinir ağlarının her ikisi de, jeneratörün daha gerçekçi veriler üretmeyi öğrenmesi ve ayrımcının sahte ve gerçek verileri ayırt etmeyi öğrenmesiyle, alternatif döngülerde eğitilir.

Bir hırsız ve bir polis memuru arasındaki ilişki gibi, her ikisi de görevlerini yerine getirmenin yeni yollarını kendi başlarına öğreniyor. Hırsız, hırsızlık eylemlerini azaltmak için paralel olarak eşyaları ve memuru soymanın yeni yollarını bulmaya çalışır. Her biri çabalarının bir sonucu olarak yavaş yavaş diğer tarafı geliştirir.

Transformatörler :

Transformatörler, belirli bir sinir ağı mimarisi türüdür. Özetlemek gerekirse, sinir ağları fotoğraf, video, ses ve metin gibi karmaşık veri türlerini değerlendirmek için güçlü bir araçtır.

Basit bir deyişle, insan el yazısıyla yazılmış yazılı kalıpları çoğaltabilir ve hatta yeniden yazabilirler.

GPT-3, LaMDA ve Wu-Dao gibi dönüştürücüler, girdi veri parçalarının uygunluğunu farklı şekillerde ölçerek bilişsel dikkati çoğaltır. Dili veya resmi tanımaları, bazı sınıflandırma görevlerini yerine getirmeleri ve büyük veri kümelerinden metinler veya resimler oluşturmaları öğretilir.

Varyasyonlu otomatik kodlayıcılar :

Kodlayıcı, verileri, kod çözücünün orijinal verileri çözdüğü ve yeniden ürettiği sıkıştırılmış koda dönüştürür.
Bu sıkıştırılmış gösterim, doğru seçilmiş ve eğitilmişse, girdi veri dağılımını önemli ölçüde azaltılmış boyutlu bir gösterimde saklar.

Üretken AI'nın uygulanması ve uygulamaları

Gerçek fotoğrafların çoğaltılması:

Üretken AI, fotoğraflardaki bazı varyasyonlarla gerçek dünya kopyasını çoğaltabilir. Görüntü olan her şey benzer bir temelde çoğaltılabilir, ancak sağladığımız girdiye göre orijinalinden farklı görünür.

El yazısı gibi görünen rakamlar ve gerçek insanlara benzeyen yüzler yapabilirler.

Tero Karras, 2017 yılında yayınlanan “Progressive Growing of GANs for Enhanced Quality, Stability, and Variation” adlı çalışmasında insan yüzlerinin gerçekçi görüntülerinin üretimini gösterdi. Yüz nesilleri ünlü örnekler üzerinde eğitildi, bu da bazı yüzlerin belirli ünlü özelliklerine sahip olduğu anlamına geliyor. ve bu nedenle tanıdık geliyor.

Görüntülerin Yeniden Dönüştürülmesi

Eğlence Dünyasında : 3D baskı, CRISPR ve diğer teknolojiler tarafından tetiklendiğinde, sıfırdan ürünler oluşturmak için üretken AI da kullanılabilir.

Derin sahte teknoloji, materyali dünya çapında dağıtırken yerelleştirmek (dublaj yapmak ve filtrelemek) için kullanılır. Sanatçının/orijinal oyuncunun sesi, yüz sentezi ve ses klonlama kullanılarak dudak senkronizasyonu ile eşleştirilebilir.https://www.youtube.com/embed/QiiSAvKJIHo?feature=oembed

Avantajlar ve Faydalar

Üretken AI, her bir veri kümesinden kendi kendine öğrenerek daha yüksek kaliteli çıktıların geliştirilmesini sağlama yeteneği de dahil olmak üzere çok sayıda avantaja sahiptir.
-Bir projenin tehlikelerini daha düşük bir seviyeye taşımak
-Makine öğrenimi modellerini daha az önyargılı hale getirmek için güçlendirmek
-Sensörlere ihtiyaç duymadan derin tahmin
-İçeriğin yerelleştirilmesini ve bölgeselleştirilmesini sağlamak için derin sahtekarlık kullanma
-Robotların hem simülasyonda hem de gerçek hayatta daha soyut kavramları anlamalarını sağlamak.

Hangisinde Faydalıdır

• Kimlik Koruması: Görüşme veya çalışma sırasında kimliklerini açıklamak istemeyen kişiler, kimliklerini gizlemek için Generative AI avatarlarını kullanabilir.
• Robotik kontrol: Üretken modelleme, simülasyonda ve gerçek dünyada daha soyut kavramları anlamada makine öğrenimi modellerini güçlendirmeye yardımcı olur.
• Sağlık Hizmetleri: Üretken AI, potansiyel kötülüğün erken tespitine ve etkili tedavilerin geliştirilmesine olanak tanır. Örneğin GAN'lar, tümörün potansiyel genişlemesini görselleştirmek için bir röntgen görüntüsünün birkaç açısını hesaplar.

Bazı Zorluklar

• Güvenlik: Bazı kişiler, başkalarını dolandırmak gibi hain amaçlar için Üretken Yapay Zeka'yı kullanabilir.
• Yeteneklerin fazla tahmin edilmesi: Üretken AI algoritmaları, görevleri gerçekleştirmek için çok büyük miktarda eğitim verisi gerektirir. GAN'lar ise tamamen yeni görüntüler veya ifadeler oluşturamazlar. Sadece bildiklerini farklı şekillerde bir araya getirirler.
• Beklenmeyen sonuçlar: GAN'lar gibi bazı Üretken AI modellerinin davranışını kontrol etmek zordur. Kararsız davranırlar ve beklenmedik bir sonuç sağlarlar.
• Veri gizliliği: Bireysel düzeyde veri gizliliği, sağlıkla ilgili uygulamalarda bir sorundur.