Jak scenariusz filmu science fiction?Generatywna AI

GenAI w biznesie

Na początku, bazując na ograniczonym zasobie informacji o niewielkiej liczbie klientów, sami projektowaliśmy reguły, które miały nas wspomagać w prowadzeniu biznesu. Zgodnie ze zdefiniowanymi warunkami logicznymi mogliśmy przygotować odpowiednią ofertę dla wybranych klientów (jeżeli klient kupił produkt A, to wyślij ofertę premium).

Dynamiczny przyrost liczby gromadzonych danych wymusza wykorzystanie modeli Machine Learning, które na podstawie przykładów uczą się wzorców występujących w danych. Taki model potrafi odtworzyć rzeczywiste zachowanie klienta (np. reakcję na promocję), a tę predykcję w postaci oczekiwanych rezultatów naszych działań możemy wykorzystać, aby zwiększyć efektywność oferty.

Model Machine Learning potrafi odtworzyć rzeczywiste zachowanie klienta (np. reakcję na promocję).

Modele generatywne wyróżniają się tym, że potrafią tworzyć nowe przykłady, korzystając z dostarczonych wzorców. Uczą się także na podstawie danych, jednak ich zadaniem jest generowanie nowej treści zamiast odtwarzania rzeczywistych wartości. Model generatywny jest więc w stanie przygotować tekst oferty „skazanej na sukces”. Aby zrobił to poprawnie, potrzebuje m.in. treści dotychczasowych ofert, regulaminów produktów i miary efektywności wcześniejszych działań promocyjnych.

GenAI w przemyśle filmowym

Wyobraź sobie świat, w którym tworzenie filmów staje się dziecinnie proste. Wystarczy gotowy scenariusz, a generatywna sztuczna inteligencja zadba o resztę. GenAI przede wszystkim obniży barierę wejścia do przemysłu filmowego. Technologia ta zrewolucjonizuje proces filmowy, generując realistyczne sceny bez konieczności wchodzenia do studia, tworząc postacie 3D nie do odróżnienia od prawdziwych ludzi czy automatyzując czasochłonne zadania, takie jak postprodukcja.

GenAI przede wszystkim obniży barierę wejścia do przemysłu filmowego.

Tworzenie filmów stanie się dostępne dla każdego, bez względu na budżet czy umiejętności techniczne. Więcej osób będzie mogło opowiedzieć swoje historie i dzielić się swoimi wizjami. Otworzy również drzwi do nowych formatów filmowych, takich jak filmy 360°, które przeniosą widza do środka akcji, czy tworzenie spersonalizowanych treści wideo dopasowanych do preferencji użytkownika.

GenAI to przyszłość filmów. To narzędzie, które pozwoli każdemu opowiedzieć swoją historię w sposób wciągający i wizualnie oszałamiający praktycznie bez angażowania zasobów ludzkich i finansowych. Pamiętajmy jednak, że GenAI ma również swoje ograniczenia. Modele generatywne mogą być podatne na tworzenie stronniczych lub szkodliwych treści. Ważne jest, aby używać tej technologii w sposób odpowiedzialny i etyczny.

Model Sora umożliwi stworzenie realistycznych filmów w wysokiej jakości.

Przełomową aplikacją w obszarze generowania wideo wydaje się zapowiedziana w lutym 2024 r. przez twórców Chata GPT Sora. Model umożliwi stworzenie realistycznych filmów w wysokiej jakości i w pełni udźwiękowionych jedynie przy użyciu wpisywanych w pole tekstowe zdań. Warto poszukać w internecie filmów stworzonych przez Sorę i ocenić, czy jesteśmy w stanie odróżnić je od nakręconych tradycyjną techniką. Poniżej przedstawiany kilka zdjęć z filmów wygenerowanych przez Sorę.

Źródło: openai.com/sora

GenAI w medycynie

GenAI ma ogromny potencjał, aby dokonać przełomów nie tylko w obszarze biznesu i rozrywki, lecz także w medycynie. W przyszłości taki wirtualny „lekarz” poprzez analizę dostarczonych badań zdiagnozuje chorobę, na którą cierpi pacjent, opracuje plan leczenia, biorąc pod uwagę indywidualne cechy pacjenta i historię jego choroby, a nawet opracuje nową recepturę leku na dane schorzenie. Do tego pozwoli na monitorowanie stanu zdrowia oraz oceni możliwość wystąpienia chorób u pacjenta.

Przykładami ciekawych firm implementujących GenAI w medycynie są:

• Atomwise – wykorzystuje modele do generowania cząsteczek chemicznych, które potencjalnie mogą stać się nowymi lekami;
• Entelechon – tworzy spersonalizowane plany leczenia dla pacjentów z chorobami nowotworowymi na podstawie analizy ich danych genetycznych.

GenAI w motoryzacji

Możliwości modeli generatywnych z powodzeniem wykorzystują także koncerny samochodowe. Przykładowo Toyota Research Institute opracował technikę wykorzystującą modele text-to-image do projektowania bryły samochodu optymalnej z punktu widzenia bezpieczeństwa, wygody i aerodynamiki, którą następnie inżynierowie wykorzystują jako punkt wyjścia w dalszych pracach.

Z kolei amerykańska firma Czinger Vehicles poszła jeszcze dalej i opracowała innowacyjny system, dzięki któremu AI projektuje poszczególne części samochodów, zgodnie z wymaganiami inżynierów, którzy określają ich rozmiary, wytrzymałość czy punkty montażowe. Niektóre elementy uzyskały w efekcie tak niestandardowe formy, że ich produkcja była możliwa tylko dzięki zaawansowanej technologii druku 3D. Wynikiem tej współpracy jest dostępny w sprzedaży supersamochód o nazwie Czinger 21C.

Źródło: MrWalkr – Own work, CC BY-SA 4.0,

A gdzie człowiek?

Generatywna AI to nic innego, jak model matematyczny, którym sterujemy za pomocą naszych zapytań. Bez odpowiedniego polecenia nie zrobi on nic wartościowego. Dlatego aby cały proces zakończył się powodzeniem, niezbędnym elementem jest doświadczony użytkownik, który przełoży swoje wymagania na właściwe zapytanie. W odpowiedzi na nasze wymagania model kompiluje wiedzę pozyskaną podczas nauki na podstawie dostarczonych mu danych i dokumentów. Od ich jakości zależy więc sukces naszej współpracy ze sztuczną inteligencją.

Interesujesz się tematami AI? Zajrzyj do naszej społeczności AI Connect na Viva Engage i odkrywaj, co dzieje się w tematach AI na bieżąco!

Przemysław Solecki, Piotr Grabowicz, Tribe Aplikacji Operacyjnych, CIO