ช่วงนี้สังเกต Generative AI ขึ้นเต็มฟีดเลยไหมครับ?เรามาทำความรู้จักกับ Generative AI ปัญญาประดิษฐ์เชิงกำเนิด
Generative AI หรือปัญญาประดิษฐ์เชิงกำเนิด คือปัญญาประดิษฐ์ประเภทหนึ่งที่สามารถสร้างข้อความ รูปภาพ หรือสื่ออื่นๆ โดยใช้แบบจำลองเชิงกำเนิด โมเดล AI เชิงสร้างสรรค์เรียนรู้รูปแบบและโครงสร้างของข้อมูลการฝึกอินพุต จากนั้นสร้างข้อมูลใหม่ที่มีลักษณะคล้ายกัน
ตัวอย่างของ Generative AI ที่เราเห็นกันบ่อยๆ ได้แก่
- การสร้างข้อความ เช่น บทความ บทกวี โค้ด บทสนทนา ฯลฯ
- การสร้างรูปภาพ เช่น ภาพวาด ภาพถ่าย ภาพเคลื่อนไหว ฯลฯ
- การสร้างเสียง เช่น เพลง เสียงพูด เสียงประกอบ ฯลฯ
สำหรับมือใหม่ที่อยากรู้เกี่ยวกับ Generative AI เบื้องต้น ควรรู้สิ่งต่อไปนี้
-
หลักการของ Generative AI Generative AI ทำงานโดยใช้แบบจำลองเชิงกำเนิด ซึ่งสามารถจำแนกได้เป็น 2 ประเภทหลักๆ คือ
- แบบจำลองเชิงกำเนิดแบบสถิติ (Statistical generative models) เรียนรู้รูปแบบและโครงสร้างของข้อมูลการฝึกอินพุตโดยใช้สถิติ เช่น โมเดล Markov Chain Monte Carlo (MCMC)
- แบบจำลองเชิงกำเนิดแบบปัญญาประดิษฐ์ (Artificial intelligence generative models) เรียนรู้รูปแบบและโครงสร้างของข้อมูลการฝึกอินพุตโดยใช้ปัญญาประดิษฐ์ เช่น โมเดลการเรียนรู้เชิงลึก (Deep learning models)
-
ประเภทของ Generative สามารถแบ่งออกเป็นประเภทต่างๆ ตามประเภทของข้อมูลที่ต้องการสร้าง เช่น
- Generative text AI สามารถสร้างข้อความ เช่น บทความ บทกวี โค้ด บทสนทนา ฯลฯ
- Generative image AI สามารถสร้างรูปภาพ เช่น ภาพวาด ภาพถ่าย ภาพเคลื่อนไหว ฯลฯ
- Generative audio AI สามารถสร้างเสียง เช่น เพลง เสียงพูด เสียงประกอบ ฯลฯ
-
ตัวอย่างการใช้งานของ Generative AI มีการใช้งานที่หลากหลาย เช่น
- งานสร้างสรรค์ เช่น การสร้างงานศิลปะ วรรณกรรม ดนตรี ฯลฯ
- งานธุรกิจ เช่น การสร้างเนื้อหาทางการตลาด การออกแบบผลิตภัณฑ์ ฯลฯ
- งานวิจัย เช่น การสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ การสร้างโมเดลเชิงสถิติ ฯลฯ
แหล่งข้อมูลสำหรับศึกษาเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Generative AI
- Generative AI: A Primer: https://arxiv.org/abs/1801.07285
- Generative Adversarial Networks: https://arxiv.org/abs/1406.2661
- Transformers: https://arxiv.org/abs/1706.03762
หวังว่าข้อมูลนี้จะเป็นประโยชน์สำหรับคุณผู้อ่านนะครับ
ไม่มีความคิดเห็น:
แสดงความคิดเห็น