წარმოიდგინეთ, დრო როდესაც კოდის წერა იმდენად რთული ამოცანა იყო, რომ მხოლოდ მრავალწლიანი გამოცდილების მქონე პროფესიონალ პროგრამისტს შეეძლო ეს ამოცანა შეესრულებინა, დრო როდესაც კოდის თითოეული სტრიქონი საგულდაგულოდ უნდა ყოფილიყო გენერირებული და კურირებული, ისევე როგორც მხატვრის მიერ შექმნილი შედევრი.
შემდგომ კი, ჯადოსნური შელოცვის მსგავსად, გენერაციული AI გამოჩნდა სცენაზე და პროგრამირების სამყარო გადაატრიალა. წამოგვყევით AI-ის რევოლუციურ სამყაროში სამოგზაუროდ.
გენერაციული AI-ის რევოლუცია
გენერაციულმა AI-იმ თამაში შეცვალა პროგრამირების სფეროში, განსაკუთრებით მას შემდეგ რაც Low code/No code პლატფორმები შეიქმნა, პროგრამირება თითქოს გამოუსადეგარი გახდა.
წარმოიდგინეთ, ჯინს რომ სთხოვოთ აპლიკაციის შექმნა ან ვებ გვერდის აწყობა, და ვუალა! სურვილი წამებში აგისრულდეთ, დაახლოებით ასე გამოიყურება დღეს AI, და კომპიუტერული მეცნიერება უკანა პლანზე გადადის.
თუმცა არ უნდა დაგვავიწყდეს, რომ კოდირების ძირითადი თავსატეხები ადამიანის განსაკუთრებულ ცოდნასა და ჩართულობას მოითხოვს.
AI-ის ევოლუცია და მნიშვნელოვანი მიღწევები
AI ყოველთვის ასეთ მოწინავე პოზიციაზე არ ყოფილა. ხელოვნურმა ინტელექტმა განვითარების საინტერესო გზა გაიარა, გარდამტეხი მომენტი იყო Generative Adversarial Networks-ის (GAN) განვითარება.
GAN არის ღრმა სწავლის არქიტექტურა. ის ავარჯიშებს ორ ნერვულ ქსელს, რათა შექმნან უფრო ავთენტური ახალი მონაცემები მოცემული მონაცემთა ბაზიდან.
მაგალითად, შეგიძლიათ შექმნათ ახალი სურათები არსებული სურათების მონაცემთა ბაზიდან ან ორიგინალური მუსიკა სიმღერების მონაცემთა ბაზიდან.
კიდევ ერთი მნიშვნელოვანი ნახტომი, AI-ის განვითარების საფეხურზე, იყო ტრანსფორმატორებზე დაფუძნებული მოდელების დანერგვა, როგორიცაა GPT სერია.
GPT-1-დან GPT 4-მდე, ეს სერია მნიშვნელოვნად განვითარდა, ეს მოდელები გაიზარდნენ სიძლიერითა და სიმძლავრით, რაც მათ საშუალებას აძლევს შექმნან მეტად ზუსტი და კონტექსტის შესაბამისი რეზულტატები.
გენერაციული AI და დისკრიმინაციული AI
როგორ ფიქარობთ, ხელოვნური ინტელექტი არ გამოირჩვა მრავალფეროვნებით? გენერაციული AI და დისკრიმინაციული AI ერთი მედლის ორი მხარეა, თითოეული მათგანს თავისი უნიკალური თვისება გამოარჩევს.
დისკრიმინაციული AI და გენერაციული AI მანქანური სწავლების ორი ძირითადი მიდგომაა, რომლებიც გამოიყენება სხვადასხვა ამოცანების გადასაჭრელად.
დისკრიმინაციული AI ფოკუსირებულია კლასებს შორის საზღვრის შესწავლაზე, ხოლო გენერაციული AI გამოიყენება ძირითადი მონაცემთა განაწილების მოდელირებისთვის.
ფაქტობრივად, სანამ გენერაციული AI სურათს ხატავს, დისკრიმინაციული AI გეუბნება, თუ რას წარმოადგენს სურათი.
გენერაციული AI არ დარჩა მხოლოდ კვლევის ეტაპზე, ის განვითარდა და საკმაოდ დიდი გავლენა მოახდინა თანამედროვე ინდუსტრიასა და საზოგადოებაზე, გენერაციული AI შეიძლება თანამედროვე რენესასს შევადაროთ, რომელიც გავლენას ახდენს ხელობვნებაზე, კრეატიულობაზე, ვირტუალურ რეალობაზე, თამაშზე.
გენერაციული AI-ს მოდელი მოითხოვს უზარმაზარ რესურსებს და დროს რათა დაიმახსოვროს მონაცემები და გამოიყენოს ის.
ხელოვნური ინტელექტის მომავალი
გენერაციული AI უზარმაზარ გავლენას ახდენს სამყაროზე, AI ემსახურება რუტინული ამოცანების ავტომატიზირებას, გვთავაზობს ინფორმაციას და ზრდის ეფექტურობას.
აქედან გამომდინარე შეგვიძლია ვთქვათ, რომ AI-ის მომავალი არ გულისხმობს ადამიანების სრულად ჩანაცველბას, AI-ის მთავარი მიზანი გარკვეული ამოვცანების გამარტივებაა, მისი გამოყენება შეიძლება ისეთ სფეროებში როგორიცაა, ციფრული მარკეტინგი, კომპიუტერული მეცნიერება, გრაფიკული დიზაინი.
AI, როგორც ტექნოლოგია, აგრძელებს განვითარებას და რჩება ადამინებზე ადაპტირებული.
