Генеративный искусственный интеллект (Generative AI) — это удивительная технология, которая использует глубокие нейронные сети и алгоритмы машинного обучения для создания новых данных, текстов, изображений, аудио и видео. Этот подход отличается от традиционных методов работы с данными, где нейросети применяются для классификации, регрессии и других задач.
История развития генеративного ИИ началась в 2014 году с создания рекуррентных нейронных сетей (RNNs), способных обрабатывать последовательности данных. В 2016 году появились свёрточные нейронные сети (CNNs), работающие с изображениями. А в 2017 году была представлена генеративно-состязательная сеть (GAN), ставшая основой для современных генеративных моделей.
Примеры областей применения генеративного ИИ включают создание текстов, изображений, видео и аудио, разработку логотипов, иллюстраций и даже короткометражных фильмов. Это делает его незаменимым инструментом для решения уникальных задач и создания систем с глубоким пониманием человека.
Нейросетевой мозг для кобота: новое слово в робототехнике
В мире робототехники произошло значимое событие: учёные из Сбера и НИТУ МИСиС интегрировали большую языковую модель (LLM) в робот-манипулятор. Это открыло новые горизонты для автономности и адаптивности роботов к реальному миру.
Теперь коботы, или роботы для совместной работы с людьми, могут управляться без знаний программирования. Они умеют реагировать на человеческие вербальные и невербальные коммуникации и даже предвидеть поведение неподготовленных пользователей.
Применение нейросетей в робототехнике открывает широкие возможности для индустрии. Учёные уверены, что нейросети научат роботов решать совершенно новые и уникальные задачи и помогут создавать системы с глубоким пониманием человека.
В заключение, можно отметить , что генеративный ИИ продолжает развиваться и совершенствоваться, открывая новые возможности для решения сложных задач и создания систем с глубоким пониманием человека. Эта технология будет играть важную роль в будущем, способствуя развитию науки, технологий и общества в целом.