Najlepsze generatywne aplikacje AI w 2023 r

Aplikacje generatywnej sztucznej inteligencji wykorzystują głębokie uczenie i sieci neuronowe do tworzenia nowych treści, które są oryginalne i niepowtarzalne. Aplikacje te są w stanie tworzyć różne typy treści, od tekstu i obrazów po muzykę i wideo.

Generatywna sztuczna inteligencja polega na szkoleniu algorytmów na dużych zbiorach danych, a następnie używa tych zestawów danych do generowania nowych treści, które pasują do określonych kryteriów lub stylów. Na przykład aplikacja generatywnej sztucznej inteligencji dla muzyki może zostać przeszkolona na zbiorze danych kompozycji klasycznych, a następnie użyć tego zestawu danych do wygenerowania nowych utworów muzycznych, które brzmią podobnie do kompozycji klasycznych.

Jedną z kluczowych zalet generatywnej sztucznej inteligencji jest jej zdolność do tworzenia nowych treści, które są zarówno oryginalne, jak i wysokiej jakości. To sprawia, że ​​jest to cenne narzędzie do szeregu zastosowań, od branż kreatywnych, takich jak sztuka i muzyka, po bardziej praktyczne zastosowania, takie jak analiza danych i prognozowanie.

Jednak generatywna sztuczna inteligencja wiąże się również z pewnymi wyzwaniami i względami etycznymi, szczególnie jeśli chodzi o kwestie takie jak stronniczość, prywatność i własność własności intelektualnej. Podobnie jak w przypadku każdej nowej technologii, ważne jest, aby podchodzić do generatywnej sztucznej inteligencji z ostrożnością i uwzględniać te czynniki.

Najlepsze generatywne aplikacje AI w 2023 r

Oto kilka przykładów najlepszych generatywnych aplikacji AI:

1. GPT-3

GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) to najnowocześniejszy model przetwarzania języka naturalnego (NLP) opracowany przez OpenAI. Jest to model sieci neuronowej, który został wstępnie przeszkolony na ogromnej ilości danych tekstowych przy użyciu technik uczenia się bez nadzoru. GPT-3 jest w stanie między innymi generować tekst podobny do ludzkiego, tłumaczyć języki i odpowiadać na pytania.

GPT-3 wykorzystuje architekturę transformatora, która pozwala mu przetwarzać tekst równolegle, co czyni go znacznie szybszym niż tradycyjne modele sekwencyjne. Ma 175 miliardów parametrów, co czyni ją jedną z największych sieci neuronowych, jakie kiedykolwiek stworzono. Ze względu na swój rozmiar i złożoność, GPT-3 jest w stanie wykonywać wiele różnych zadań NLP z dużą dokładnością i bez potrzeby szkolenia w zakresie konkretnych zadań.

GPT-3 ma szeroki zakres potencjalnych zastosowań, takich jak tłumaczenie językowe, tworzenie treści, chatboty i wirtualni asystenci. Był już używany w wielu komercyjnych produktach i usługach i spotkał się z dużym zainteresowaniem ze strony badaczy, programistów i firm z całego świata.

2. DALL-E

DALL-E to generatywna aplikacja AI opracowana przez OpenAI, która tworzy oryginalne obrazy z opisów tekstowych. Został nazwany na cześć artysty Salvadora Dali i postaci WALL-E z filmu Pixara o tym samym tytule. DALL-E wykorzystuje kombinację technik głębokiego uczenia się, w tym sieci GAN (Generative Adversarial Networks) i transformatory, do generowania obrazów na podstawie danych tekstowych.

Użytkownicy mogą wprowadzać tekstowe opisy obiektów lub scen, a DALL-E stworzy oryginalne obrazy pasujące do opisów. Na przykład użytkownicy mogą wpisać „fotel w kształcie awokado” lub „szklany most rozciągający się nad rzeką”, a DALL-E wygeneruje obraz pasujący do opisu.

DALL-E jest wyjątkowy, ponieważ może tworzyć obrazy obiektów i scen, które nie istnieją w prawdziwym świecie. Ma potencjał do wykorzystania w szerokim zakresie zastosowań, takich jak projektowanie graficzne, reklama i rozrywka. DALL-E spotkał się z dużym zainteresowaniem i uwagą środowisk badawczych i sztucznej inteligencji, a jego rozwój stanowi znaczący krok naprzód w dziedzinie generatywnej sztucznej inteligencji.

3. AIWA

AIVA (Artificial Intelligence Virtual Artist) to generatywna aplikacja AI, która tworzy oryginalne kompozycje muzyczne. Został opracowany przez luksemburską firmę AIVA Technologies i wykorzystuje kombinację technik głębokiego uczenia się, w tym sieci neuronowych i uczenia się przez wzmacnianie, do generowania muzyki.

Użytkownicy mogą wprowadzić parametry, takie jak gatunek, nastrój i długość muzyki, którą chcą stworzyć, a AIVA wygeneruje oryginalną kompozycję pasującą do tych parametrów. Wygenerowana muzyka może być wykorzystana w różnych zastosowaniach, takich jak ścieżki dźwiękowe do filmów i gier wideo, jingle reklamowe oraz jako podkład muzyczny do podcastów lub filmów.

AIVA jest wyjątkowa, ponieważ może tworzyć oryginalne kompozycje muzyczne w szerokim zakresie gatunków, w tym muzyki klasycznej, popu i rocka. Korzystało z niego wielu znanych klientów, w tym UEFA (Unia Europejskich Związków Piłkarskich) i SKY (brytyjska firma nadawcza). Rozwój AIVA stanowi znaczący krok naprzód w dziedzinie generatywnej sztucznej inteligencji do komponowania muzyki.

4. Pas startowy ML

Runway ML to generatywna aplikacja AI, która umożliwia użytkownikom tworzenie, trenowanie i wdrażanie modeli uczenia maszynowego dla różnych aplikacji kreatywnych. Został opracowany przez firmę Runway i wykorzystuje przyjazny dla użytkownika interfejs oraz gotowe szablony, aby ułatwić użytkownikom nietechnicznym tworzenie i eksperymentowanie z kreatywnymi projektami opartymi na sztucznej inteligencji.

Runway ML obejmuje szereg narzędzi i funkcji do zastosowań generatywnych, takich jak generowanie obrazów i wideo, transfer stylów i przetwarzanie języka naturalnego. Obejmuje również integracje z popularnymi kreatywnymi narzędziami programowymi, takimi jak Adobe Creative Cloud i Unity, co ułatwia włączanie treści generowanych przez sztuczną inteligencję do istniejących projektów.

Jedną z kluczowych cech Runway ML jest możliwość uruchamiania modeli uczenia maszynowego w czasie rzeczywistym, co umożliwia tworzenie interaktywnych aplikacji i instalacji reagujących na działania użytkownika w czasie rzeczywistym. Doprowadziło to do wykorzystania Runway ML w wielu dziedzinach kreatywnych, w tym w sztuce, projektowaniu i filmie.

Ogólnie rzecz biorąc, Runway ML to potężne narzędzie dla wszystkich zainteresowanych badaniem możliwości generatywnej sztucznej inteligencji w aplikacjach kreatywnych, niezależnie od ich technicznego zaplecza lub doświadczenia.

5. Magenta

Magenta to projekt typu open source, którego celem jest tworzenie generatywnych aplikacji AI dla muzyki i sztuki. Został opracowany przez zespół Google Brain i ma na celu umożliwienie muzykom, artystom i programistom odkrywania możliwości treści generowanych przez sztuczną inteligencję w ich pracy twórczej.

Magenta obejmuje szereg narzędzi i modeli do generowania muzyki i grafiki, w tym modele do transkrypcji, generowania i modyfikacji muzyki, a także modele do generowania obrazów i wideo. Zawiera również przyjazny dla użytkownika interfejs i gotowe szablony, które ułatwiają użytkownikom nietechnicznym eksperymentowanie z treściami generowanymi przez sztuczną inteligencję.

Jedną z kluczowych cech Magenty jest możliwość umożliwienia użytkownikom współpracy z AI w czasie rzeczywistym. Oznacza to, że muzycy mogą grać na instrumencie lub śpiewać do mikrofonu, a Magenta odpowie generowanym przez sztuczną inteligencję akompaniamentem lub melodią w czasie rzeczywistym. Doprowadziło to do wykorzystania Magenty w wielu zastosowaniach muzycznych, od eksperymentalnych występów jazzowych po popowe piosenki generowane przez sztuczną inteligencję.

Ogólnie rzecz biorąc, Magenta to potężne narzędzie dla wszystkich zainteresowanych badaniem możliwości generatywnej sztucznej inteligencji w muzyce i sztuce, niezależnie od ich technicznego zaplecza lub doświadczenia. Jego charakter typu open source oznacza również, że stale ewoluuje i ulepsza się, ponieważ coraz więcej użytkowników przyczynia się do jego rozwoju.

6. Generowanie obrazu

Generowanie obrazu to proces, w którym algorytm lub model jest używany do generowania nowych, oryginalnych obrazów na podstawie zestawu parametrów wejściowych lub danych. Celem generowania obrazu jest tworzenie obrazów, które są atrakcyjne wizualnie, realistyczne i różnorodne.

Jednym z powszechnych podejść do generowania obrazu jest wykorzystanie generatywnych sieci przeciwstawnych (GAN), które są modelami głębokiego uczenia się składającymi się z dwóch sieci neuronowych: sieci generatora i sieci dyskryminatora. Sieć generatora pobiera losowy szum jako dane wejściowe i generuje obraz, podczas gdy sieć dyskryminatora pobiera obraz jako dane wejściowe i próbuje określić, czy został on wygenerowany przez generator, czy też jest to rzeczywisty obraz. Sieć generatora jest szkolona, ​​aby oszukać sieć dyskryminatora, aby myślała, że ​​generowane przez nią obrazy są prawdziwe.

Innym podejściem do generowania obrazu jest użycie autoenkoderów wariacyjnych (VAE), które są modelami głębokiego uczenia się, które mogą nauczyć się niskowymiarowej reprezentacji zestawu obrazów. Ta reprezentacja może być następnie wykorzystana do wygenerowania nowych obrazów poprzez próbkowanie z wyuczonej dystrybucji.

Generowanie obrazu ma wiele praktycznych zastosowań, na przykład w dziedzinie sztuki, projektowania i rozrywki. Na przykład generowanie obrazów może być wykorzystywane do tworzenia realistycznych modeli 3D, generowania unikalnych obrazów na potrzeby kampanii marketingowych i reklamowych lub tworzenia wirtualnych środowisk do gier wideo i symulacji.

To tylko kilka przykładów z wielu generatywnych aplikacji sztucznej inteligencji, które są obecnie dostępne. Ponieważ dziedzina sztucznej inteligencji wciąż się rozwija, możemy spodziewać się pojawienia się jeszcze potężniejszych i innowacyjnych narzędzi do generatywnej sztucznej inteligencji.

Wnioski dotyczące generatywnych aplikacji AI

Generatywne aplikacje sztucznej inteligencji zrewolucjonizowały różne branże, w tym sztukę, muzykę i projektowanie. Możliwość samodzielnego generowania treści doprowadziła do stworzenia nowych możliwości i zmieniła sposób, w jaki ludzie podchodzą do kreatywności. Chociaż istnieje wiele generatywnych aplikacji AI, niektóre z najlepszych to GPT-3, DALL-E, AIVA, Runway ML i Magenta. Aplikacje te oferują unikalne możliwości i mają różne zastosowania, od generowania tekstu i obrazów po tworzenie muzyki i projektów. Ponieważ technologia stojąca za tymi aplikacjami stale się rozwija, możemy spodziewać się w przyszłości jeszcze bardziej innowacyjnych i ekscytujących zastosowań generatywnej sztucznej inteligencji.

Ciekawe lektury:

Jak rozpocząć zaangażowanie w swojej społeczności?

13 motywów ubezpieczeniowych WordPress, których warto szukać w 2023 r

Trzy poziomy strategii społeczności