We zijn al gewend aan de term ‘kunstmatige intelligentie’, aan wat een smartphone of tv te bieden heeft
Maar dit betekent niet dat de mogelijkheden van technologiealleen uitgeput of beperkt door het eenvoudige leven van alledag. De pandemie heeft voor een nieuwe sprong in de ontwikkeling van AI en machine learning (ML)-algoritmen gezorgd, mede als gevolg van de dramatisch veranderde economische omstandigheden en de gewoonten van mensen. De mediaconsumptie is omhooggeschoten, waarbij sociaal isolement helpt. Dit alles vereiste meer gepersonaliseerde interacties met klanten, media en entertainment (M&E). Zo kon Netflix met behulp van AI-algoritmen niet alleen de kwaliteit van streaming behouden, maar ook aanzienlijk verbeteren: het platform voorspelt de toekomstige behoeften van kijkers en plaatst bronnen op strategisch belangrijke serverlocaties. Door video-items vooraf dichter bij abonnees te positioneren, kunnen gebruikers zelfs tijdens piekuren video van hoge kwaliteit streamen. Maar de mogelijkheden van kunstmatige intelligentie zijn uiteraard veel breder en kennen vrijwel geen grenzen: van geavanceerde kwantumcomputersystemen en medische diagnostiek tot consumentenelektronica en slimme persoonlijke assistenten. Als je twijfelt, vraag het dan aan Alice of Siri.
Experts zijn van mening dat 80% van de technologieën dat doetzal de komende jaren worden ontwikkeld, zal gebaseerd zijn op AI-algoritmen en ML. Het aantal en de verscheidenheid aan toepassingen voor kunstmatige intelligentie blijven groeien, en onderzoekers en wetenschappers vinden voortdurend nieuwe manieren om ze te gebruiken. Volgens onderzoek heeft tegenwoordig 77% van de apparaten die we in het leven gebruiken ingebouwde kunstmatige intelligentie.
AI verspreidt zich in een snel tempozowel op chipniveau als op softwareniveau. Bovendien zijn beide richtingen nauw met elkaar verbonden. Fabrikanten als NVIDIA, Intel en Qualcomm zijn actief bezig met het verbeteren van hardware, waardoor AI-systemen sneller en complexer worden. Dit leidt tot een grotere democratisering van AI. Steeds meer softwareontwikkelaars en IT-medewerkers van bedrijven kunnen kunstmatige intelligentie-algoritmen gebruiken bij het werken met gegevens. Dit wordt al opgemerkt door veel cloudserviceproviders: AWS, Azure, Google, Oracle en IBM. Ze zijn bezig met het inbedden en uitbreiden van hun AI-aanbod voor openbare en hybride cloudimplementaties. Uiteindelijk betekent dit een grotere beschikbaarheid van de rekenkracht, frameworks en algoritmen die nodig zijn om AI toe te passen op alles, van slimme luidsprekers tot mobiele apparaten tot zakelijke verkoop- en planningssoftware.
Hoe AI werkt met teksten en waarom het oudere mensen helpt
Generatieve modellen gebaseerd opconversatie-AI, in het tijdperk van een pandemie meer in trek dan ooit. De reden is simpel: op afstand wonen en werken heeft ertoe geleid dat mensen om personalisatie hebben gevraagd bij het gebruik van digitale bronnen. Tot voor kort kon alleen een persoon zo'n ervaring creëren. Nu is het vervangen door chatbots en natuurlijke taalverwerkingstechnologie (NLP).
Recent ResearchandMarkets-rapport toondendat de wereldwijde conversatie-AI-markt naar verwachting zal groeien van $ 4,8 miljard in 2020 naar $ 13,9 miljard in 2025.
Met NLP-technologie kun je mensen imiterengesprek. En chatbots die op deze basis werken, zijn tegenwoordig een van de meest populaire manieren van personalisatie en kostenoptimalisatie: door de implementatie ervan kunnen veel bedrijven de kosten met wel 90% verlagen. Maar de grootste waarde van conversationele AI is dat het gepersonaliseerde communicatie mogelijk maakt. Het kan worden getraind om meertalig te zijn of zelfs empathische ondersteuning te bieden aan de gebruiker. Intelligente chatbots kunnen bijvoorbeeld ouderen helpen omgaan met eenzaamheid. Osmar Zayane, een expert op het gebied van kunstmatige intelligentie aan de Universiteit van Alberta, leidde bijvoorbeeld een project dat tot doel had een chatbot te ontwikkelen die dynamische gesprekken kon simuleren en sociale voldoening kon bieden aan oudere volwassenen die eenzaamheid ervaren.
Een van de meest effectieve taalmodellen is:Transformator. Google experimenteert actief met deze methode om tekst te genereren. Eerder dit jaar maakte het bedrijf bekend een model te kunnen trainen met 1,6 biljoen parameters. In april 2021 werd het Google-record verbroken door de onderzoeksgroep van het Chinese bedrijf Huawei, die de oprichting aankondigde van het Chinese equivalent van GPT-3: het 750 GB-model, PanGu-Alpha genaamd, bevat tot 200 miljard parameters - 25 miljoen meer dan GPT-3 en werd getraind op 1,1 TB aan e-books, encyclopedieën, nieuws, sociale media en webpagina's.
De "zelden geactiveerde" methode die wordt gebruikt inzijn modellen Google en Huawei, verenigt verschillende modellen binnen een meer globale, en stelt u ook in staat een stroboscoopnetwerk in te bouwen, dat beslist welk model in elk geval moet worden toegepast.
Tijdens het experiment vroegen de onderzoekers:getrainde modellen de taak om woorden in passages te voorspellen. Tegelijkertijd ontbrak ongeveer 15% van de woorden in de tekst. Google ontkent echter niet dat het gebruik van AI om tekst te genereren nog steeds niet volledig is aangepast aan de echte wereld. Allereerst vanwege de aanwezigheid van vooroordelen en verschillende soorten vreemdelingenhaat, die stereotiep denken in kunstmatige intelligentie veroorzaken. Het AI-model kan bijvoorbeeld het adjectief "ondeugend" naast het woord "vrouw" plaatsen of de patiënt vertellen zelfmoord te plegen, zoals tijdens het experiment van het Franse bedrijf Nabla.
Het vorig jaar geïntroduceerde GPT-3-model heeft met succesze ging om met wat voorheen werd beschouwd als een exclusief menselijk werkfonds - ze schreef een artikel voor The Guardian, waarin ze uitlegde waarom AI de mensheid niet bedreigt, en leerde ook hoe ze teksten moest vertalen, vragen moest beantwoorden, poëzie en proza moest schrijven.
Sber heeft een vergelijkbare lesmethode toegepasttaalmodel voor uw assistent. Het model is getraind in Russische literatuur, aangevuld met een dataset met dialogen. Bovendien heeft Joey's assistent een ingebouwd rangschikkingsmechanisme waarmee hij de meest interessante antwoorden kan kiezen. Bovendien kiest Joy niet voor vooraf voorbereide replica's, hij bouwt zinnen in realtime. Daarom lijkt communiceren met hem op communiceren met een persoon.
Waar kunstmatige intelligentie-algoritmen al actief worden gebruikt
- bioscoop en televisie;
- personalisatie van gebruikerservaring;
- sociale media;
- journalistiek;
- muziek;
- spellen;
- sport;
- geneesmiddel;
- cyberbeveiliging;
- het bestrijden van deepfakes;
- automatisering en personalisatie van de productie;
- verzamelen en verwerken van informatie.
Hoe AI mensen helpt bij het maken van content
AI-algoritmen helpen mensen hun eigen vaardigheden te ontwikkelentalenten, creativiteit. Waar machinemodellen altijd om worden bekritiseerd, is het gebrek aan vermogen om te creëren wat een mens niet kan. Maar ze stellen iemand gemakkelijk in staat zijn verbeeldingskracht uit te breiden. In de internetruimte denken gebruikers nu na over het beeld dat zij aan mensen presenteren, over de inhoud. Om zoveel mogelijk abonnees te verzamelen, heb je een product van hoge kwaliteit nodig, in tegenstelling tot al het andere, en tegelijkertijd kenmerkend voor de auteur. Bij PicsArt maken we actief gebruik van AI, zodat gebruikers zonder enige beperking met afbeeldingen kunnen werken. Algoritmen helpen ons complexe veranderingen door te voeren, zoals het veranderen van de achtergrond, het verwijderen van onnodige objecten, het verbeteren van de kwaliteit van afbeeldingen en het veranderen van de stijl ervan. Hierdoor kunnen we ook de algehele gebruikerservaring verbeteren.
Alle metadata die we verzamelen wordt gebruiktom de gebruikerservaring direct te verbeteren. Het is een vicieuze cirkel: geanonimiseerde, privacy-conforme gebruikersgegevens helpen ons ons product te verbeteren, een beter product verhoogt het gebruik en meer gebruik genereert meer gegevens, waardoor onze AI nog slimmer wordt. Deze cyclus is essentieel voor de enorme groei van een bedrijf als het onze.
Bovendien helpt AI PicsArt-gebruikersom hun werk te vereenvoudigen: hiervoor implementeert de dienst systemen voor het zoeken naar inhoud op tags, het aanbevelen van stickers en het zoeken naar vergelijkbare afbeeldingen, waarbij foto's worden geselecteerd op de meest voorkomende kleuren of op de beschrijving van de plot in de afbeeldingen. Er zijn modellen die foto's gewoon beoordelen op gelijkenis.
Als we het direct over ongebruikelijk hebbenmanieren om met afbeeldingen te werken, dan zijn dit natuurlijk nu populaire verwerkingen - van een foto een cartoon of anime maken, effecten en visuele oplossingen toepassen, zoals canvas, schetseffect, stijloverdracht, opwaarderen of een afbeelding verbeteren volgens technische en artistieke criteria. Het doel is in ieder geval hetzelfde: content creëren die meer aandacht trekt.
Gebruikers vinden het geweldig dat ze kunnen gebruikengebruiksvriendelijke tools om van uw foto's schilderijen te maken die eruitzien als het werk van grote kunstenaars. Word in wezen een digitale artiest. Maar hierachter ligt het werk van deep learning-modellen.
Om uit te leggen hoe dergelijkemodel kan een analogie worden gemaakt. Stel je een situatie voor waarin je twee afbeeldingen krijgt: jouw foto en een schilderij van een kunstenaar, en vervolgens wordt gevraagd om een foto te tekenen, maar met behulp van verf en kleuren van de afbeelding. Hoe zou je het doen? Ik zou bijvoorbeeld proberen te schetsen met een potlood en het vervolgens in de stijl van de kunstenaar proberen in te kleuren, maar zonder de schets zelf te vergeten.
Een van de PicsArt-kunsteffecten - Canvas - gebaseerd opAI-algoritmen selecteren een beroemd schilderij of beeldhouwwerk uit de oudheid, de middeleeuwen of de renaissance voor een door de gebruiker geüploade foto. Met behulp van gezichtsherkenningstechnologie creëert het kunsteffect een dubbel beeld van een persoon en een kunstwerk. Om het Canvas te maken, werden meer dan 6000 kantel- en gezichtsexperimenten uitgevoerd om de optimale combinatie van elementen te vinden. Om het neurale netwerk te trainen, was een dataset met meer dan 2.000 kunstwerken nodig.
Kunstmatige intelligentie helpt enprofessionele fotografen die honderden foto's moeten verwerken. IT-gigant Adobe gebruikt een kunstmatige intelligentie-engine in zijn Sensei-product. Het is in staat om foto's te analyseren en te vergelijken met een database van duizenden professioneel bewerkte afbeeldingen. Op basis van deze analyse beveelt hij op intelligente wijze de meest geschikte bewerking en aanpassingen voor uw opname aan.
Luminar AI foto-editor maakt ook gebruik van AI datis direct te zien aan de naam. Toegegeven, sommige gebruikers vinden de benadering van de editor te geautomatiseerd, maar volgens de ontwikkelaars kunnen de tools van de editor je gezichten retoucheren zonder moeilijke en veeleisende handelingen, weersomstandigheden aan de foto toevoegen en kleuren en belichting voor hen aanpassen. Het Composition AI-model lijnt afbeeldingen automatisch uit en stelt bijsnijden voor op basis van compositierichtlijnen en feedback van professionele fotografen.
Hoe AI bepaalt of een foto of video een deepfake is
AI-algoritmen zorgden voor deepfakes en nu zijn ze het zelfze vechten. Dit gebied is een van de prioriteiten in cybersecurity. Het gebruik van de gezichten of stemmen van topmanagers is een nieuwe vorm van fraude. Maar in tegenstelling tot geavanceerde technologieën zoals ransomware, zijn deepfake-aanvallen afhankelijk van social engineering: ze zijn gebaseerd op bedrog. Volgens ZDnet bedraagt het gemiddelde verlies per klacht voor dergelijke aanvallen $ 75.000. Het gemiddelde verlies door malware per klacht is $ 4.400. Dit is de reden waarom onderzoekers van het Dawes Future Crimes Centre van University College London deepfakes met gesimuleerde menselijke audio- en videobeelden beoordeelden als de gevaarlijkste criminele dreiging in verband met kunstmatige intelligentie.
De geschiedenis speelt echt partenAI-ontwikkelaars. Manish Agrawala van Stanford hielp twee jaar geleden bij de ontwikkeling van lipsynchronisatietechnologie waarmee video-editors de woorden van sprekers vrijwel naadloos konden veranderen. De tool kan gemakkelijk woorden invoegen die de persoon nog nooit heeft gezegd, zelfs niet midden in een zin, of woorden verwijderen die de persoon heeft gezegd. Met het blote oog, en zelfs voor veel computersystemen, zag alles er organisch uit.
Maar deze technologie heeft enorme kansen gecreëerdvoor oplichters, politieke chantage en misdaad. In Rusland hebben oplichters bijvoorbeeld een deepfake-kopie gemaakt van de oprichter van Flocktory en Dbrain Dmitry Matskevich. Voor bijna een half uur durende video sprak deepfake-Matskevich over een platform met een nieuw verdiensysteem. Het domein waarnaar in deze video wordt gelinkt, behoorde natuurlijk toe aan cybercriminelen.
Daarom, een jaar na het einde van de ontwikkelingDe lipsynchronisatietechnologieën van Agrawal hebben een AI-algoritme geïntroduceerd dat deepfakes in video kan detecteren. Het programma detecteert nauwkeurig meer dan 80% van de vervalsingen en herkent de kleinste inconsistenties tussen de geluiden van mensen en de vorm van hun mond.
Maar, volgens Agrawal, op lange termijner is geen technische oplossing voor het vinden en identificeren van deepfakes. Technologieën voor hun creatie staan ook niet stil: tegenwoordig kan de maker van een deepfake-video een persoon alles laten 'zeggen', met een voldoende aantal voorbeelden van iemands gezicht en stem.
De tool van Agrawal werkt op basis van:Een AI-algoritme dat zoekt naar inconsistenties tussen 'visemes' of mondvormen en 'fonemen', fonetische geluiden. In het bijzonder keken de onderzoekers naar de mond van een persoon wanneer hij de geluiden "B", "M" of "P" maakte, omdat het bijna onmogelijk is om deze geluiden te maken zonder de lippen stevig te sluiten.
AI-algoritmen zullen zich actief blijven ontwikkelen,gebruikers van digitale diensten steeds meer mogelijkheden bieden: van het borgen van veiligheid en het verbeteren van de kwaliteit van medicijnen tot creativiteit en stemassistenten. De introductie van AI zal steeds actiever plaatsvinden en de markt zal zich ontwikkelen.
Vorig jaar gaf OpenAI de grootste sprong innatuurlijke taalverwerking. Dit model van kunstmatige intelligentie vereiste echter een enorme hoeveelheid computerbronnen. Microsoft is van plan OpenAI te helpen samenwerken om de supercomputers van het bedrijf te benutten om nog krachtigere en betrouwbaardere AI-modellen te creëren. Hoogstwaarschijnlijk zal meer nadruk worden gelegd op AI, wat ook zal helpen het stroomverbruik van deze data-hongerige machines te optimaliseren en te verminderen.
Google DeepMind, AI for Good van Microsoft,Facebook AI, Intel Universitair Onderzoek & Collaboration Office (URC), NVIDIA AI en OpenAI zijn slechts enkele van de meest vooraanstaande bedrijven en organisaties die AI-onderzoek uitvoeren. Ze zullen mensen helpen bij het oplossen van veel problemen die verband houden met gezondheid, armoede, onderwijs, het milieu en al het andere dat ons leven aangaat.
Lees ook:
Japanse wetenschappers boorden de oceaanbodem bij Fukushima op een diepte van 8.000 meter
Een wiskundig model van de hersenen stelt AI in staat te denken als een mens
Uranus heeft de status van de vreemdste planeet in het zonnestelsel gekregen. Waarom?