Generativ süni intellekt nədir? Mətn, şəkil, video

Generativ AI adi AI-dən nə ilə fərqlənir?

Fərq “köhnə” və “yeni” AI arasında deyil, modelin tapşırığındadır. Diskriminativ model verilən girişin hansı sinfə aid olduğunu və ya nəticənin nə olacağını proqnozlaşdırır. Generativ model isə öyrəndiyi məlumat paylanmasından yeni nümunə yaradır. Eyni məhsulda hər iki yanaşma yanaşı işləyə bilər.

Generativ AI süni intellektin ayrıca bir istifadə və model sinfidir; bütün AI sistemləri generativ deyil. O, eyni zamanda bir tətbiqin adı deyil. Chatbot, dizayn proqramı və video redaktoru istifadəçi interfeysidir; onların arxasında bir və ya bir neçə generativ model, axtarış sistemi, təhlükəsizlik filtri və əlavə proqram qaydaları işləyə bilər.

Generativ model necə işləyir?

Model böyük məlumat kolleksiyasında nümunə və əlaqələri öyrənir. Təlim zamanı parametrlər modelin müşahidə etdiyi nümunələri daha yaxşı təmsil edəcək şəkildə dəyişir. İstifadə zamanı prompt, şəkil, səs və ya başqa giriş həmin öyrənilmiş paylanmadan nəticə yaratmağa istiqamət verir.

Burada model adətən hazır faylı verilənlər bazasından tapıb çıxarmır. O, ehtimal hesabına əsasən nəticəni addım-addım qurur. Lakin bu, təlim materialının təsirsiz olduğu demək deyil: data seçimi, təkrarlanan nümunələr, müəlliflik statusu və şəxsi məlumat model davranışına və hüquqi riskə təsir edir.

1. Məlumat hazırlanır: mətn, şəkil, səs və başqa nümunələr seçilir, təmizlənir və uyğun formata çevrilir.
2. Model təlim alır: proqnoz xətasına əsasən çoxsaylı parametrlər yenilənir.
3. Giriş kodlaşdırılır: prompt və ya media modelin işləyə bildiyi rəqəmsal təmsilə çevrilir.
4. Nümunə seçilir: model öyrəndiyi ehtimallar üzrə növbəti elementi və ya siqnal dəyişməsini hesablayır.
5. Çıxış yığılır: token, piksel, səs vahidi və ya kadr ardıcıllığı nəticəyə çevrilir.
6. Son yoxlama aparılır: təhlükəsizlik filtri və insan redaktəsi nəticəni istifadə məqsədinə görə qiymətləndirir.

Arxadakı hesablama neyron şəbəkələrə əsaslanır, amma bütün generativ modellər eyni arxitekturadan istifadə etmir. Mətn, şəkil və səs üçün data quruluşu fərqlidir; ona görə generasiya mexanizmi də dəyişir.

Mətn, şəkil, səs və video necə yaranır?

Mətn modelləri cümləni insan kimi “fikirləşib” yazmır. Mətn tokenlərə bölünür və model kontekstə görə növbəti tokenin ehtimalını hesablayır. 2017-ci ildə təqdim edilən Transformer arxitekturası diqqət mexanizmi ilə girişdəki elementlər arasında uzaq əlaqələri hesablamağı və təlimi daha paralel qurmağı mümkün etdi. Müasir böyük dil modellərinin əsas xətti buradan gəlir.

Şəkil generasiyasında bir neçə yanaşma var. 2014-cü ildə təqdim edilən GAN çərçivəsində generator nümunə yaradır, diskriminator isə onun real datadan gəlib-gəlmədiyini ayırmağa çalışır; iki model rəqabətli təlimdə bir-birini yaxşılaşdırır. Diffuziya modelləri isə təlimdə dataya tədricən səs-küy əlavə etmə prosesini öyrənir, generasiya zamanı səs-küydən addım-addım struktur çıxarır. Ho, Jain və Abbeelin 2020-ci il NeurIPS işi bu yanaşmanın yüksək keyfiyyətli görüntü sintezində nəticələrini göstərdi.

Səs modelləri nitq, musiqi və səs effektinin zaman quruluşunu öyrənir. Video generasiyası hər kadrın vizual keyfiyyətindən əlavə kadrlar arasında hərəkət və obyekt davamlılığını qorumağa çalışır. Buna görə bir şəkil inandırıcı görünsə də, videoda əl, mətn, istiqamət və fiziki hərəkət səhvləri daha tez görünə bilər.

Generativ AI harada istifadə olunur?

Ən sağlam istifadə generativ sistemi yekun qərar sahibi yox, layihə və variant istehsalçısı kimi yerləşdirir. Marketoloq başlıq variantı, proqramçı kod skeleti, müəllim məşq nümunəsi, dizayner eskiz, analitik xülasə layihəsi ala bilər. Vaxt ilk variantda azalır, məsuliyyət son nəticədə qalır.

• İdeya, struktur, xülasə və ilkin mətn hazırlamaq
• Mətnin dilini, tonunu və formatını dəyişmək
• Şəkil konsepti, maket və məhsul vizualı yaratmaq
• Səs transkripsiyası, səsləndirmə və lokalizasiya layihəsi hazırlamaq
• Video ssenarisi, storyboard, kadr və effekt variantı yaratmaq
• Kod skeleti, test nümunəsi və texniki izah hazırlamaq
• Sintetik təlim nümunələri ilə məhdud datanı genişləndirmək

Hər format üçün xüsusi iş axını ayrıca qurulur. Məsələn, AI ilə şəkil yaratmaq brif, ölçü, mətn oxunaqlığı və kommersiya istifadə hüququ tələb edir; video isə bunlara zaman davamlılığı və montaj nəzarətini əlavə edir.

Generativ süni intellektin əsas riskləri nələrdir?

Generativ model səlis və inandırıcı çıxış yaratdığı üçün səhv asan gizlənir. Uydurma fakt və mənbə, qərəzli təsvir, məxfi məlumatın daxil edilməsi, icazəsiz səs təqlidi, deepfake, zərərli kod və müəlliflik mübahisəsi əsas risklər arasındadır. “AI yaratdı” demək hüquqi və peşə məsuliyyətini modelə keçirmir.

NIST Generative AI Profile confabulation, məlumat məxfiliyi, informasiya bütövlüyü, qərəz, təhlükəsizlik və intellektual mülkiyyət daxil olmaqla generativ AI-nin yaratdığı və ya böyütdüyü riskləri həyat dövrü üzrə idarə etməyi təklif edir. Bir təhlükəsizlik filtri bu risklərin hamısını həll etmir.

1. Məxfi və şəxsi məlumatı icazəsiz modelə daxil etməyin.
2. Fakt, rəqəm, sitat və keçidi ilkin mənbədə ayrıca yoxlayın.
3. Real şəxsin səs və görüntüsünü razılıq olmadan təqlid etməyin.
4. Platformanın kommersiya istifadəsi və müəlliflik şərtlərini oxuyun.
5. Yüksək təsirli tibbi, hüquqi və maliyyə nəticəni peşəkar təsdiqsiz istifadə etməyin.
6. Yayımlanan sintetik məzmun üçün uyğun şəffaflıq və etiket qaydası müəyyən edin.

Fayda və riskin daha geniş müqayisəsi AI-nin faydaları və riskləri yazısında verilib. Burada fərq generativ çıxışın informasiyaya bənzəməsi və buna görə səhvin daha asan paylaşılmasıdır.

Generativ AI-dən düzgün istifadə prosesi necə qurulur?

Yaxşı prompt başlanğıcdır, bütün proses deyil. Məqsəd, giriş məlumatı, qəbul meyarı, insan redaktəsi və versiya qeydi birlikdə işləməlidir. Modeli dəyişəndə nəticə də dəyişə bilər; yalnız bir uğurlu nümunə sabit keyfiyyət sübut etmir.

1. Tapşırığı daraldın: hansı format, auditoriya və nəticə lazım olduğunu yazın.
2. Məlumatı təmizləyin: məxfi hissəni çıxarın, istifadə icazəsini təsdiqləyin.
3. Nümunə və məhdudiyyət verin: ton, uzunluq, fakt sərhədi və qadağan olunan elementi göstərin.
4. Bir neçə variant alın: ilk cavabı yekun saymayın, fərqləri müqayisə edin.
5. İnsan yoxlaması aparın: fakt, dil, hüquq, təhlükəsizlik və brend meyarını tətbiq edin.
6. Nəticəni ölçün: qənaət edilən vaxtdan düzəliş vaxtını çıxın, xəta və istifadəçi nəticəsini qeyd edin.

Azərbaycan dilində şəkilçi, ad, dialekt və termin səhvləri ayrıca test edilməlidir. İngiliscə keyfiyyət yerli nəticəyə zəmanət deyil. Beş real Azərbaycan dili nümunəsi ilə başlayan test, ümumi məhsul demosundan daha faydalı siqnal verir.