GAN vs. VAE: Jaký přístup je u generativní umělé inteligenci AI nejlepší? Mrkněte, jak tyto technologie fungují.

Využívání generativní umělé inteligence se rozšiřuje napříč odvětvími.

Mezi dva populární přístupy se řadí GAN, který se používají ke generování multimédií, a VAE, používané spíše pro analýzu signálů.

Generativní adverzní sítě a variační autoenkodéry jsou dva nejoblíbenější přístupy používané k vytváření obsahu generovaného umělou inteligencí.

Obecně mají GAN tendenci být více využívány pro generování multimédií, zatímco VAE se více používají, jak jsem již psal, při analýze signálů.

Jak se to promítá do reálné, pragmatické hodnoty?

Techniky generativní umělé inteligence pomáhají vytvářet modely umělé inteligence, syntetická data a realistická multimédia, jako jsou hlasy a obrázky.

Ačkoli se tyto techniky někdy používají k vytváření deepfakes, mohou také vytvářet realistické dabingy filmů a generovat obrázky ze stručných textových popisů.

Generují také cíle pro objevování léků, doporučují volbu designu výrobků a zlepšují bezpečnostní algoritmy.

Jak fungují sítě GAN?

Ian Goodfellow a jeho kolegové z Montrealské univerzity představili GAN sítě v roce 2014.

Ukázaly se jako nesmírně slibné při generování mnoha typů realistických dat.

Yann LeCun, hlavní vědecký pracovník pro umělou inteligenci ve společnosti Meta, napsal, že GAN a jejich varianty jsou “nejzajímavějším nápadem za posledních deset let v oblasti strojového učení”.

Pro začátek byly GAN použity ke generování realistické řeči, včetně porovnávání hlasů a pohybů rtů pro vytvoření lepšího překladu.

Překládaly také obrazy, rozlišovaly noc a den a vymezovaly taneční pohyby mezi těly.

V kombinaci s dalšími technikami umělé inteligence zlepšují bezpečnost a vytvářejí lepší klasifikátory umělé inteligence.

Vlastní mechanika GAN zahrnuje souhru dvou neuronových sítí, které spolupracují při generování a následné klasifikaci dat, jež jsou reprezentativní pro realitu.

GAN generují obsah pomocí generátorové neuronové sítě, která je testována proti druhé neuronové síti: diskriminátoru, který určuje, zda obsah vypadá “reálně”.

Tato zpětná vazba pomáhá trénovat lepší generátorovou síť.

Diskriminátor může také odhalit falešný obsah nebo část obsahu, která není součástí zadání.

Postupem času se obě neuronové sítě zlepšují a zpětná vazba jim pomáhá naučit se generovat data, která se co nejvíce blíží realitě.

Jak fungují VAE a jak je lze porovnat s GAN?

VAE byly také představeny v roce 2014, nýbrž ne pány, kteří jsou zmínění výše, ale Diederikem Kingmou, vědeckým pracovníkem společnosti Google, a Maxem Wellingem, vedoucím výzkumu strojového učení na Amsterdamské univerzitě.

VAE také slibují vytvoření efektivnějších klasifikačních strojů pro různé úlohy s různou mechanikou.

Ve své podstatě staví na autokoderech neuronových sítí, které se skládají ze dvou neuronových sítí: kodéru a dekodéru.

Síť kodéru optimalizuje efektivnější způsoby reprezentace dat, zatímco síť dekodéru optimalizuje efektivnější způsoby regenerace původního souboru dat.

Techniky autoenkodéru tradičně čistí data, zlepšují prediktivní analýzu, komprimují data a snižují dimenzionalitu souborů dat pro jiné algoritmy.

VAE jdou v tomto směru ještě dále, aby minimalizovaly chyby mezi surovým signálem a rekonstrukcí.

“VAE jsou mimořádně silné v tom, že poskytují téměř originální obsah s pouhým redukovaným vektorem.

Umožňují nám také generovat neexistující obsah, který lze použít bez licencí,” řekl Tiago Cardoso, produktový manažer skupiny ve společnosti Hyland Software.

Největší rozdíl zjištěný při porovnání GAN a VAE je ve způsobu jejich použití.

Pratik Agrawal, partner v praxi digitální transformace a umělé inteligence v poradenské společnosti Kearney, která se zabývá managementem, uvedl, že GAN se obvykle používají při práci s jakýmkoli druhem obrazových nebo vizuálních dat.

VAE podle něj lépe fungují v případech použití pro zpracování signálů, jako je detekce anomálií pro prediktivní údržbu nebo aplikace bezpečnostní analýzy.

Případy použití generativní umělé inteligence

Techniky generativní umělé inteligence, jako jsou GAN a VAE, lze použít ve zdánlivě neomezeném množství případů použití, včetně následujících:

– Implementace chatbotů pro zákaznický servis a technickou podporu.

– Nasazení deepfakes pro napodobování lidí.

– Zlepšení dabingu filmů.

– Psaní e-mailových odpovědí, seznamovacích profilů, životopisů a seminárních prací.

– Vytváření fotorealistických fotek v určitém stylu.

– Navrhování nových sloučenin léčiv k testování.

– Navrhování fyzických produktů a budov.

– Optimalizace návrhů nových čipů.

– Psaní hudby v určitém stylu nebo tónu.

Vzhledem k tomu, že VAE i GAN jsou příklady neuronových sítí, může být jejich skutečné nasazení daleko širší, uvedl Agrawal.

Datoví vědci a vývojáři, pracující s těmito technikami, musí výsledky vázat na vstupy a provádět analýzu citlivosti.

Je také nezbytné zvážit faktory, jako je udržitelnost těchto řešení, a zabývat se tím, kdo je provozuje, jak často jsou udržovány a jaké technologické zdroje jsou potřebné k jejich aktualizaci.

Stojí za zmínku, že v generativní umělé inteligenci se v poslední době objevila řada dalších technik, včetně difuzních modelů, které se používají ke generování a optimalizaci obrázků, transformátorů, jako je Chat GPT společnosti Open AI, široce využívaných při generování jazyků, a neuronových žářivých polích (neural radiance fields) neboli NeRF, což je nová technika používaná k vytváření realistických 3D médií z 2D dat.

Technologie je to velmi zajímavá a tyto techniky používáme i v Editee.

Zkuste si umělou inteligenci zcela zdarma

Vyzkoušejte si tyto technologie na 5 dní zcela zdarma a objevte, jak moc Vám AI pomůže s tvorbou obsahu.

Editee vytvoří kvalitní obsah, reklamy, prodejní texty, obrázky, přeloží texty a i celé dokumenty.

Vyzkoušejte si to hned teď na 5 dní zcela zdarma!