Aplikasi AI Generatif Terbaik Tahun 2023

Aplikasi AI generatif menggunakan pembelajaran mendalam dan jaringan saraf untuk membuat konten baru yang asli dan unik. Aplikasi ini mampu menghasilkan berbagai jenis konten, mulai dari teks dan gambar hingga musik dan video.

AI generatif bekerja dengan melatih algoritme pada kumpulan data besar dan kemudian menggunakan kumpulan data ini untuk menghasilkan konten baru yang cocok dengan kriteria atau gaya tertentu. Misalnya, aplikasi AI generatif untuk musik mungkin dilatih pada kumpulan data komposisi klasik, lalu menggunakan kumpulan data ini untuk menghasilkan karya musik baru yang terdengar mirip dengan komposisi klasik.

Salah satu keuntungan utama AI generatif adalah kemampuannya untuk membuat konten baru yang orisinal dan berkualitas tinggi. Ini menjadikannya alat yang berharga untuk berbagai aplikasi, mulai dari industri kreatif seperti seni dan musik hingga aplikasi yang lebih praktis seperti analisis dan peramalan data.

Namun, AI generatif juga menghadirkan beberapa tantangan dan pertimbangan etis, terutama terkait dengan masalah seperti bias, privasi, dan kepemilikan kekayaan intelektual. Seperti halnya teknologi baru, penting untuk mendekati AI generatif dengan hati-hati dan mempertimbangkan faktor-faktor ini.

Aplikasi AI Generatif Terbaik Tahun 2023

Berikut adalah beberapa contoh aplikasi AI generatif terbaik:

1.GPT-3

GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) adalah model pemrosesan bahasa alami (NLP) canggih yang dikembangkan oleh OpenAI. Ini adalah model jaringan saraf yang telah dilatih sebelumnya pada sejumlah besar data teks menggunakan teknik pembelajaran tanpa pengawasan. GPT-3 antara lain mampu menghasilkan teks mirip manusia, menerjemahkan bahasa, dan menjawab pertanyaan.

GPT-3 menggunakan arsitektur transformator, yang memungkinkannya memproses teks secara paralel, membuatnya jauh lebih cepat daripada model sekuensial tradisional. Ini memiliki 175 miliar parameter, menjadikannya salah satu jaringan saraf terbesar yang pernah dibuat. Karena ukuran dan kerumitannya, GPT-3 mampu melakukan banyak tugas NLP berbeda dengan akurasi tinggi dan tanpa memerlukan pelatihan khusus tugas.

GPT-3 memiliki berbagai aplikasi potensial, seperti terjemahan bahasa, pembuatan konten, chatbot, dan asisten virtual. Ini telah digunakan di sejumlah produk dan layanan komersial dan telah mendapat perhatian dan minat yang signifikan dari para peneliti, pengembang, dan bisnis di seluruh dunia.

2. DALL-E

DALL-E adalah aplikasi AI generatif yang dikembangkan oleh OpenAI yang membuat gambar asli dari deskripsi tekstual. Itu dinamai artis Salvador Dali dan karakter WALL-E dari film Pixar dengan nama yang sama. DALL-E menggunakan kombinasi teknik pembelajaran mendalam, termasuk GAN (Generative Adversarial Networks) dan transformer, untuk menghasilkan gambar berdasarkan masukan tekstual.

Pengguna dapat memasukkan deskripsi tekstual dari objek atau pemandangan, dan DALL-E akan membuat gambar asli yang sesuai dengan deskripsi. Misalnya, pengguna dapat memasukkan "kursi berlengan berbentuk seperti alpukat" atau "jembatan kaca yang membentang di atas sungai" dan DALL-E akan menghasilkan gambar yang sesuai dengan deskripsi.

DALL-E unik karena dapat membuat gambar objek dan pemandangan yang tidak ada di dunia nyata. Ini memiliki potensi untuk digunakan dalam berbagai aplikasi, seperti desain grafis, periklanan, dan hiburan. DALL-E telah menerima perhatian dan minat yang signifikan dari penelitian dan komunitas AI, dan perkembangannya merupakan langkah maju yang signifikan di bidang AI generatif.

3. AIVA

AIVA (Artificial Intelligence Virtual Artist) adalah aplikasi AI generatif yang menciptakan komposisi musik asli. Ini dikembangkan oleh perusahaan AIVA Technologies yang berbasis di Luksemburg, dan menggunakan kombinasi teknik pembelajaran mendalam, termasuk jaringan saraf dan pembelajaran penguatan, untuk menghasilkan musik.

Pengguna dapat memasukkan parameter seperti genre, mood, dan durasi musik yang ingin dibuat, dan AIVA akan menghasilkan komposisi orisinal yang sesuai dengan parameter tersebut. Musik yang dihasilkan dapat digunakan dalam berbagai aplikasi, seperti soundtrack film dan video game, jingle iklan, dan sebagai musik latar untuk podcast atau video.

AIVA unik karena dapat membuat komposisi musik orisinal dalam berbagai genre, termasuk klasik, pop, dan rock. Ini telah digunakan oleh sejumlah klien terkenal, termasuk UEFA (Persatuan Asosiasi Sepak Bola Eropa) dan SKY (perusahaan penyiaran Inggris). Perkembangan AIVA merupakan langkah maju yang signifikan di bidang AI generatif untuk komposisi musik.

4. Landasan Pacu ML

Runway ML adalah aplikasi AI generatif yang memungkinkan pengguna membuat, melatih, dan menerapkan model pembelajaran mesin untuk berbagai aplikasi kreatif. Ini dikembangkan oleh Runway perusahaan dan menggunakan antarmuka yang ramah pengguna dan templat yang dibuat sebelumnya untuk memudahkan pengguna non-teknis untuk membuat dan bereksperimen dengan proyek kreatif bertenaga AI.

Runway ML mencakup serangkaian alat dan fitur untuk aplikasi generatif, seperti pembuatan gambar dan video, transfer gaya, dan pemrosesan bahasa alami. Ini juga mencakup integrasi dengan alat perangkat lunak kreatif populer seperti Adobe Creative Cloud dan Unity, membuatnya mudah untuk menggabungkan konten yang dihasilkan AI ke dalam proyek yang sudah ada.

Salah satu fitur utama Runway ML adalah kemampuannya untuk menjalankan model pembelajaran mesin secara real-time, sehingga memungkinkan untuk membuat aplikasi dan instalasi interaktif yang merespons input pengguna secara real-time. Hal ini menyebabkan Runway ML digunakan di berbagai bidang kreatif, termasuk seni, desain, dan film.

Secara keseluruhan, Runway ML adalah alat yang ampuh bagi siapa saja yang tertarik untuk mengeksplorasi kemungkinan AI generatif dalam aplikasi kreatif, terlepas dari latar belakang atau pengalaman teknis mereka.

5. Magenta

Magenta adalah proyek sumber terbuka yang bertujuan untuk membuat aplikasi AI generatif untuk musik dan seni. Ini dikembangkan oleh tim Otak Google dan dirancang untuk memungkinkan musisi, artis, dan pengembang menjelajahi kemungkinan konten yang dihasilkan AI dalam karya kreatif mereka.

Magenta mencakup berbagai alat dan model untuk pembuatan musik dan seni, termasuk model untuk transkripsi, pembuatan, dan modifikasi musik, serta model untuk pembuatan gambar dan video. Ini juga mencakup antarmuka yang ramah pengguna dan templat yang dibuat sebelumnya untuk memudahkan pengguna non-teknis untuk bereksperimen dengan konten yang dihasilkan AI.

Salah satu fitur utama Magenta adalah kemampuannya untuk memungkinkan pengguna berkolaborasi dengan AI secara real time. Ini berarti bahwa musisi dapat memainkan alat musik atau bernyanyi ke mikrofon, dan Magenta akan merespons dengan iringan atau melodi yang dihasilkan AI secara real-time. Hal ini menyebabkan Magenta digunakan dalam berbagai aplikasi musik, mulai dari pertunjukan jazz eksperimental hingga lagu pop yang dihasilkan AI.

Secara keseluruhan, Magenta adalah alat yang ampuh bagi siapa saja yang tertarik untuk mengeksplorasi kemungkinan AI generatif dalam musik dan seni, terlepas dari latar belakang atau pengalaman teknis mereka. Sifatnya yang open-source juga berarti bahwa ia terus berkembang dan meningkat karena semakin banyak pengguna yang berkontribusi pada pengembangannya.

6. Generasi Gambar

Pembuatan gambar adalah proses di mana algoritma atau model digunakan untuk menghasilkan gambar asli baru berdasarkan serangkaian parameter atau data input. Tujuan pembuatan gambar adalah untuk membuat gambar yang menarik secara visual, realistis, dan beragam.

Salah satu pendekatan umum untuk pembuatan citra adalah dengan menggunakan generative adversarial network (GANs), yang merupakan model pembelajaran mendalam yang terdiri dari dua jaringan saraf: jaringan generator dan jaringan diskriminator. Jaringan generator mengambil noise acak sebagai input dan menghasilkan gambar, sedangkan jaringan diskriminator mengambil gambar sebagai input dan mencoba menentukan apakah itu dihasilkan oleh generator atau apakah itu gambar nyata. Jaringan generator dilatih untuk membodohi jaringan diskriminator dengan berpikir bahwa gambar yang dihasilkannya nyata.

Pendekatan lain untuk pembuatan gambar adalah dengan menggunakan autoencoder variasional (VAE), yang merupakan model pembelajaran mendalam yang dapat mempelajari representasi dimensi rendah dari sekumpulan gambar. Representasi ini kemudian dapat digunakan untuk menghasilkan gambar baru dengan mengambil sampel dari distribusi yang dipelajari.

Pembuatan citra memiliki banyak aplikasi praktis, seperti di bidang seni, desain, dan hiburan. Misalnya, pembuatan gambar dapat digunakan untuk membuat model 3D yang realistis, menghasilkan gambar unik untuk kampanye pemasaran dan periklanan, atau membuat lingkungan virtual untuk permainan video dan simulasi.

Ini hanyalah beberapa contoh dari banyak aplikasi AI generatif yang tersedia saat ini. Saat bidang AI terus berkembang, kita dapat berharap untuk melihat alat AI generatif yang lebih kuat dan inovatif muncul.

Kesimpulan Pada Aplikasi AI Generatif

Aplikasi AI generatif telah merevolusi berbagai industri, termasuk seni, musik, dan desain. Kemampuan untuk menghasilkan konten secara mandiri telah mengarah pada penciptaan peluang baru dan telah mengubah cara orang mendekati kreativitas. Meskipun ada banyak aplikasi AI generatif, beberapa yang terbaik termasuk GPT-3, DALL-E, AIVA, Runway ML, dan Magenta. Aplikasi ini menawarkan kemampuan unik dan memiliki kasus penggunaan yang berbeda, mulai dari membuat teks dan gambar hingga membuat musik dan desain. Karena teknologi di balik aplikasi ini terus berkembang, kita dapat berharap untuk melihat aplikasi AI generatif yang lebih inovatif dan menarik di masa mendatang.

Bacaan Menarik:

Bagaimana cara memulai keterlibatan dalam komunitas Anda?

13 Tema Asuransi WordPress Yang Harus Diperhatikan Di Tahun 2023

3 level strategi komunitas