Cele mai bune aplicații AI generative din 2023

Aplicațiile AI generative folosesc învățarea profundă și rețelele neuronale pentru a crea conținut nou, care este original și unic. Aceste aplicații sunt capabile să producă o gamă largă de tipuri de conținut, de la text și imagini până la muzică și video.

AI generativ funcționează prin antrenarea algoritmilor pe seturi mari de date și apoi folosind aceste seturi de date pentru a genera conținut nou care corespunde anumitor criterii sau stiluri. De exemplu, o aplicație AI generativă pentru muzică ar putea fi antrenată pe un set de date de compoziții clasice și apoi să folosească acest set de date pentru a genera noi piese muzicale care sună similar compozițiilor clasice.

Unul dintre avantajele cheie ale IA generativă este capacitatea sa de a crea conținut nou, care este atât original, cât și de înaltă calitate. Acest lucru îl face un instrument valoros pentru o gamă largă de aplicații, de la industrii creative precum arta și muzica până la aplicații mai practice, cum ar fi analiza datelor și prognoza.

Cu toate acestea, IA generativă prezintă, de asemenea, unele provocări și considerații etice, în special atunci când vine vorba de probleme precum părtinirea, confidențialitatea și proprietatea asupra proprietății intelectuale. Ca și în cazul oricărei tehnologii noi, este important să abordați IA generativă cu prudență și luând în considerare acești factori.

Cele mai bune aplicații AI generative din 2023

Iată câteva exemple de cele mai bune aplicații AI generative:

1. GPT-3

GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) este un model de ultimă generație de procesare a limbajului natural (NLP) dezvoltat de OpenAI. Este un model de rețea neuronală care a fost pre-antrenat pe o cantitate masivă de date text folosind tehnici de învățare nesupravegheată. GPT-3 este capabil să genereze text asemănător omului, să traducă limbi și să răspundă la întrebări, printre altele.

GPT-3 folosește o arhitectură transformatoare, care îi permite să proceseze textul în paralel, făcându-l mult mai rapid decât modelele secvențiale tradiționale. Are 175 de miliarde de parametri, ceea ce o face una dintre cele mai mari rețele neuronale create vreodată. Datorită dimensiunii și complexității sale, GPT-3 este capabil să efectueze multe sarcini diferite NLP cu o precizie ridicată și fără a fi nevoie de instruire specifică sarcinii.

GPT-3 are o gamă largă de aplicații potențiale, cum ar fi traducerea limbilor, crearea de conținut, chatbot și asistenți virtuali. A fost deja folosit într-o serie de produse și servicii comerciale și a primit o atenție și un interes semnificativ din partea cercetătorilor, dezvoltatorilor și companiilor din întreaga lume.

2. DALL-E

DALL-E este o aplicație AI generativă dezvoltată de OpenAI care creează imagini originale din descrieri textuale. Este numit după artistul Salvador Dali și personajul WALL-E din filmul Pixar cu același nume. DALL-E folosește o combinație de tehnici de învățare profundă, inclusiv GAN (Generative Adversarial Networks) și transformatoare, pentru a genera imagini bazate pe introducerea textului.

Utilizatorii pot introduce descrieri textuale ale obiectelor sau scenelor, iar DALL-E va crea imagini originale care se potrivesc cu descrierile. De exemplu, utilizatorii pot introduce „un fotoliu în formă de avocado” sau „un pod din sticlă care se întinde peste un râu”, iar DALL-E va genera o imagine care se potrivește cu descrierea.

DALL-E este unic prin faptul că poate crea imagini cu obiecte și scene care nu există în lumea reală. Are potențialul de a fi utilizat într-o gamă largă de aplicații, cum ar fi în design grafic, publicitate și divertisment. DALL-E a primit o atenție și un interes semnificativ din partea comunităților de cercetare și AI, iar dezvoltarea sa reprezintă un pas semnificativ înainte în domeniul AI generativ.

3. AIVA

AIVA (Artist virtual de inteligență artificială) este o aplicație AI generativă care creează compoziții muzicale originale. A fost dezvoltat de compania AIVA Technologies cu sediul în Luxemburg și utilizează o combinație de tehnici de învățare profundă, inclusiv rețele neuronale și învățare prin întărire, pentru a genera muzică.

Utilizatorii pot introduce parametri precum genul, starea de spirit și durata muzicii pe care doresc să o creeze, iar AIVA va genera o compoziție originală care se potrivește acelor parametri. Muzica generată poate fi folosită într-o varietate de aplicații, cum ar fi coloane sonore de film și jocuri video, jingle-uri publicitare și ca muzică de fundal pentru podcasturi sau videoclipuri.

AIVA este unic prin faptul că poate crea compoziții muzicale originale într-o gamă largă de genuri, inclusiv clasică, pop și rock. A fost folosit de o serie de clienți de profil, inclusiv UEFA (Uniunea Asociațiilor Europene de Fotbal) și SKY (o companie britanică de radiodifuziune). Dezvoltarea AIVA reprezintă un pas semnificativ înainte în domeniul AI generativ pentru compoziția muzicală.

4. Pista ML

Runway ML este o aplicație AI generativă care permite utilizatorilor să creeze, să antreneze și să implementeze modele de învățare automată pentru o varietate de aplicații creative. A fost dezvoltat de compania Runway și folosește o interfață ușor de utilizat și șabloane pre-construite pentru a facilita utilizatorilor non-tehnici să creeze și să experimenteze proiecte creative bazate pe inteligență artificială.

Runway ML include o serie de instrumente și caracteristici pentru aplicații generative, cum ar fi generarea de imagini și videoclipuri, transferul de stil și procesarea limbajului natural. Include, de asemenea, integrări cu instrumente software creative populare, cum ar fi Adobe Creative Cloud și Unity, facilitând încorporarea conținutului generat de inteligență artificială în proiectele existente.

Una dintre caracteristicile cheie ale Runway ML este capacitatea sa de a rula modele de învățare automată în timp real, făcând posibilă crearea de aplicații și instalații interactive care răspund la intrarea utilizatorului în timp real. Acest lucru a condus la utilizarea Runway ML într-o serie de domenii creative, inclusiv artă, design și film.

În general, Runway ML este un instrument puternic pentru oricine este interesat să exploreze posibilitățile AI generative în aplicații creative, indiferent de experiența sau experiența lor tehnică.

5. Magenta

Magenta este un proiect open-source care își propune să creeze aplicații AI generative pentru muzică și artă. A fost dezvoltat de echipa Google Brain și este conceput pentru a permite muzicienilor, artiștilor și dezvoltatorilor să exploreze posibilitățile conținutului generat de inteligență artificială în munca lor de creație.

Magenta include o gamă de instrumente și modele pentru generarea muzicii și a artei, inclusiv modele pentru transcrierea, generarea și modificarea muzicii, precum și modele pentru generarea de imagini și videoclipuri. Include, de asemenea, o interfață ușor de utilizat și șabloane prefabricate pentru a facilita experimentarea cu conținut generat de AI pentru utilizatorii netehnici.

Una dintre caracteristicile cheie ale Magenta este capacitatea sa de a permite utilizatorilor să colaboreze cu AI în timp real. Aceasta înseamnă că muzicienii pot cânta la un instrument sau pot cânta într-un microfon, iar Magenta va răspunde cu un acompaniament sau o melodie generată de AI în timp real. Acest lucru a condus la utilizarea Magenta într-o gamă largă de aplicații muzicale, de la spectacole experimentale de jazz până la melodii pop generate de AI.

În general, Magenta este un instrument puternic pentru oricine este interesat să exploreze posibilitățile AI generative în muzică și artă, indiferent de experiența sau experiența lor tehnică. Natura sa open-source înseamnă, de asemenea, că evoluează și se îmbunătățește constant, pe măsură ce mai mulți utilizatori contribuie la dezvoltarea sa.

6. Generarea imaginii

Generarea imaginilor este un proces în care un algoritm sau un model este utilizat pentru a genera imagini noi, originale, bazate pe un set de parametri de intrare sau date. Scopul generării imaginilor este de a crea imagini atractive din punct de vedere vizual, realiste și diverse.

O abordare comună a generării de imagini este utilizarea rețelelor generative adversarial (GAN), care sunt modele de învățare profundă care constau din două rețele neuronale: o rețea generatoare și o rețea discriminatoare. Rețeaua generatoare ia zgomot aleatoriu ca intrare și generează o imagine, în timp ce rețeaua discriminatorului ia o imagine ca intrare și încearcă să determine dacă a fost generată de generator sau dacă este o imagine reală. Rețeaua generatoare este instruită să păcălească rețeaua discriminatoare, făcându-le să creadă că imaginile sale generate sunt reale.

O altă abordare a generării de imagini este utilizarea autoencoderelor variaționale (VAE), care sunt modele de învățare profundă care pot învăța o reprezentare cu dimensiuni reduse a unui set de imagini. Această reprezentare poate fi apoi utilizată pentru a genera noi imagini prin eșantionare din distribuția învățată.

Generarea de imagini are multe aplicații practice, cum ar fi în domeniile artei, designului și divertismentului. De exemplu, generarea de imagini poate fi folosită pentru a crea modele 3D realiste, pentru a genera imagini unice pentru campanii de marketing și publicitate sau pentru a crea medii virtuale pentru jocuri video și simulări.

Acestea sunt doar câteva exemple din numeroasele aplicații AI generative care sunt disponibile astăzi. Pe măsură ce domeniul AI continuă să evolueze, ne putem aștepta la apariția unor instrumente AI generative și mai puternice și mai inovatoare.

Concluzie despre aplicațiile AI generative

Aplicațiile AI generative au revoluționat diverse industrii, inclusiv arta, muzica și designul. Capacitatea de a genera conținut în mod autonom a dus la crearea de noi oportunități și a transformat modul în care oamenii abordează creativitatea. Deși există numeroase aplicații AI generative, unele dintre cele mai bune includ GPT-3, DALL-E, AIVA, Runway ML și Magenta. Aceste aplicații oferă capabilități unice și au cazuri de utilizare diferite, de la generarea de text și imagini până la crearea de muzică și design. Pe măsură ce tehnologia din spatele acestor aplicații continuă să avanseze, ne putem aștepta să vedem aplicații AI generative și mai inovatoare și interesante în viitor.

Lecturi interesante:

Cum să începeți implicarea în comunitatea dvs.?

13 teme de asigurări WordPress de căutat în 2023

Cele 3 niveluri ale strategiei comunitare