Generativni AI se odnosi na vrstu veštačke inteligencije koja može da kreira nove uzorke podataka iz iste distribucije kao i dati skup podataka o obuci. Često se postiže algoritmima kao što su Generative Adversarial Networks (GANS), Variational Autoencoders (VAEs) i drugi generativni modeli. Generativni AI može da generiše realistične i visokokvalitetne podatke kao što su slike, tekst i audio zapisi.
- Generativne protivničke mreže (GANS): Standardni metod koji se koristi u generativnoj AI, GAN-ovi se sastoje od dve neuronske mreže – Generatora, koji kreira nove uzorke podataka, i Diskriminatora, koji procenjuje generisane podatke u odnosu na realne podatke. Dve mreže su obučene zajedno, poboljšavajući jedna drugu na teoretički način igre dok generator ne proizvede realistične podatke.
- Aplikacije: Generativni AI ima mnogo aplikacija, uključujući kreiranje realističnih slika, generisanje teksta, sintezu glasa, kreiranje umetničkih dela, povećanje podataka i simuliranje pravih scenarija za obuku drugih modela mašinskog učenja.
- Izazove: Uprkos svom potencijalu, Generativni AI predstavlja izazove, uključujući zahtevanje velikih podataka o obuci, visokih kompjuterskih resursa i etičkih zabrinutosti vezanih za generisanje lažnog ili obmanjujućeg sadržaja.
- Avansi: Kontinuirana napredovanja u generativnoj AI pomeraju granice onoga što je moguće, omogućavaju realniju i raznovrsniju generisanje podataka i proširuju opseg aplikacija.
