Прорывы в области генеративного искусственного интеллекта

За последнее десятилетие в области искусственного интеллекта (ИИ) был сделан значительный прогресс, и ИИ стал более распространенным в нашей повседневной жизни. Прорывы в генеративном искусственном интеллекте и вызвали широкий интерес общественности. Одним из важных достижений в применении модели глубокого обучения было демонстрация возможности классифицировать изображения на несколько различных групп. После этого прорыва модели глубокого обучения были применены для классификации текстов и речи, где они значительно превзошли ранее установленные показатели. Генеративные антагонистические сети, являющиеся ключевым направлением в этой области, были разработаны в 2014 году и позволяют генерировать реалистичные изображения человеческих лиц и чисел. Однако генеративные ИИ-модели также подвержены вызовам, присущим техникам глубокого обучения. Кроме того, их генеративный характер может привести к появлению артефактов в сгенерированных данных. Например, ИИ-генераторы изображений имеют проблемы с изображением рук, что может привести к появлению странных и трудно объяснимых изображений. Несколько подходов были предложены для преодоления этих вызовов.