Historique de l’intelligence artificielle Tutoriels

Parcourons ensemble l'évolution captivante de l'IA générative. De ses humbles débuts dans les années 1950, en passant par l'ère des réseaux neuronaux des années 1980, l'explosion du Big Data au tournant du millénaire, jusqu'à l'ascension des GANs et les avancées majeures des années 2020. Accompagnez-nous pour une exploration chronologique de cette technologie révolutionnaire.

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Objectifs :

Comprendre l'évolution de l'intelligence artificielle générative à travers son histoire, ses innovations, et son impact sur notre quotidien.

Chapitres :

  1. Introduction à l'Intelligence Artificielle Générative
    L'intelligence artificielle (IA) générative est un domaine fascinant qui a évolué au fil des décennies. Pour en saisir l'importance, il est essentiel de plonger dans son histoire et de comprendre les ambitions des premiers chercheurs en IA.
  2. Les Débuts de l'Intelligence Artificielle
    Les premiers chercheurs en intelligence artificielle avaient une vision audacieuse : créer des machines capables de simuler les processus de pensée humaine. Ils ne se contentaient pas de programmes exécutant des tâches spécifiques, mais aspiraient à des machines qui réfléchissent, apprennent et évoluent. Cette ambition a été le moteur de nombreuses innovations, posant des questions fondamentales sur la capacité des machines à penser et à apprendre.
  3. L'Ère des Réseaux Neuronaux
    Les années 1980 ont marqué un renouveau dans le domaine de l'intelligence artificielle avec l'émergence des réseaux neuronaux. Inspirés par le fonctionnement du cerveau humain, ces réseaux ont tenté de reproduire la manière dont nos neurones traitent et transmettent l'information. Malgré des ressources limitées, les chercheurs ont persévéré, convaincus que cette approche mènerait à une IA plus avancée et adaptable.
  4. L'Avènement du Big Data
    Les années 2000 ont été un tournant pour l'intelligence artificielle, avec l'explosion d'Internet et l'accès à une quantité phénoménale de données. Couplées à des avancées en puissance de calcul, ces données ont permis le développement d'algorithmes plus sophistiqués, donnant naissance à l'ère de l'apprentissage profond. Les réseaux neuronaux sont devenus plus profonds, permettant des prouesses inimaginables, transformant ainsi notre quotidien.
  5. L'Émergence des GANs
    Les années 2010 ont vu l'émergence des GANs (réseaux antagonistes génératifs), permettant à l'IA de générer des contenus créatifs. Ces algorithmes fonctionnent en mettant en compétition deux réseaux : l'un génère du contenu tandis que l'autre évalue sa qualité. Ce processus a permis de créer des œuvres de grande qualité, soulevant des questions éthiques sur la créativité et le rôle des machines dans la création artistique.
  6. Les Avancées des Années 2020
    Les années 2020 ont consolidé l'ère de l'IA générative, avec des modèles comme GPT-3 et GPT-4 capables de générer du texte, de la musique et des designs avec une précision étonnante. Ces modèles ont démontré une polyvalence sans précédent, repoussant les limites de ce que nous pensions possible. L'IA est devenue un outil précieux pour les créateurs, les ingénieurs et les chercheurs.
  7. Conclusion et Perspectives Futures
    En quelques décennies, l'IA générative est passée d'expérimentations en laboratoire à une force qui façonne notre monde. Elle a transformé notre interaction avec la technologie et redéfini la frontière entre l'homme et la machine. Alors que nous nous tournons vers l'avenir, il est certain que l'IA générative continuera à évoluer, à surprendre et à redéfinir nos limites.

FAQ :

Qu'est-ce que l'IA générative ?

L'IA générative est une branche de l'intelligence artificielle qui se concentre sur la création de contenu nouveau, comme des images, des textes ou des sons, en utilisant des algorithmes avancés.

Comment fonctionnent les réseaux neuronaux ?

Les réseaux neuronaux sont des systèmes informatiques inspirés du cerveau humain, composés de neurones artificiels qui traitent des informations en les transmettant à travers des connexions, similaires aux synapses dans le cerveau.

Quel est le rôle du Big Data dans l'IA ?

Le Big Data fournit des ensembles de données volumineux et complexes qui sont essentiels pour entraîner des modèles d'IA, permettant ainsi des analyses plus précises et des prédictions améliorées.

Qu'est-ce que l'apprentissage profond ?

L'apprentissage profond est une technique d'apprentissage automatique qui utilise des réseaux neuronaux profonds pour analyser des données et effectuer des prédictions, permettant des avancées significatives dans le domaine de l'IA.

Qui a inventé les Gans ?

Les Gans, ou réseaux antagonistes génératifs, ont été introduits par le docteur Ian Goodfellow en 2014, et ils ont révolutionné le domaine de l'apprentissage profond.

Quels sont les avantages des modèles GPT ?

Les modèles GPT, comme GPT-3 et GPT-4, sont capables de générer du texte, de la musique et des designs avec une précision et une nuance étonnantes, offrant une polyvalence sans précédent pour diverses applications.

Quelques cas d'usages :

Création de contenu artistique

Les artistes peuvent utiliser l'IA générative pour créer des œuvres d'art uniques, en s'appuyant sur des algorithmes comme les Gans pour générer des images ou des compositions musicales qui n'ont jamais été réalisées auparavant.

Développement de jeux vidéo

Les développeurs de jeux peuvent intégrer des modèles d'IA générative pour créer des environnements de jeu dynamiques et des personnages non-joueurs qui s'adaptent aux actions des joueurs, améliorant ainsi l'expérience de jeu.

Automatisation du marketing

Les spécialistes du marketing peuvent utiliser l'IA générative pour créer des campagnes publicitaires personnalisées, générant des textes et des visuels adaptés aux préférences des consommateurs, ce qui augmente l'engagement et les conversions.

Assistance à la rédaction

Les écrivains et les journalistes peuvent tirer parti des modèles GPT pour générer des idées, des brouillons ou même des articles complets, leur permettant de gagner du temps et d'améliorer leur productivité.

Analyse de données

Les chercheurs peuvent utiliser des algorithmes d'apprentissage profond pour analyser de grands ensembles de données, identifiant des tendances et des modèles qui seraient difficiles à détecter manuellement, ce qui améliore la prise de décision.

Glossaire :

IA générative

Une branche de l'intelligence artificielle qui se concentre sur la création de contenu nouveau, tel que des images, des textes ou des sons, en utilisant des algorithmes avancés.

réseaux neuronaux

Des systèmes informatiques inspirés du fonctionnement du cerveau humain, composés de neurones artificiels qui traitent et transmettent des informations.

Big Data

Un terme désignant des ensembles de données extrêmement volumineux et complexes qui nécessitent des outils et des techniques avancés pour leur traitement et leur analyse.

apprentissage profond

Une sous-catégorie de l'apprentissage automatique qui utilise des réseaux neuronaux profonds pour analyser des données et effectuer des prédictions.

Gans (réseaux antagonistes génératifs)

Un type d'algorithme d'apprentissage automatique où deux réseaux neuronaux sont en compétition, l'un générant du contenu et l'autre évaluant sa qualité.

GPU (unité de traitement graphique)

Un processeur spécialisé conçu pour gérer des calculs complexes, souvent utilisé pour le traitement graphique et l'apprentissage automatique.

GPT (Generative Pre-trained Transformer)

Une architecture de modèle de langage développée par OpenAI, capable de générer du texte de manière cohérente et contextuelle.

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Pour comprendre l'IA générative,
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plongeons-nous dans son histoire.
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Les premiers chercheurs en
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intelligence artificielle étaient
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animés par une vision audacieuse,
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celle de construire des machines capables
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de simuler les processus de pensée humaine.
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Ils ne se contentaient pas de
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créer des programmes pour
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exécuter des tâches spécifiques.
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Ils voulaient que ces machines réfléchissent,
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apprennent et évoluent.
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Cette ambition, bien que complexe,
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a été le moteur de nombreuses innovations.
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Les premiers modèles d'IA
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étaient rudimentaires,
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mais ils ont posé les
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questions fondamentales.
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Une machine peut-elle penser ?
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peut-elle apprendre comme un enfant ?
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Ces questions ont guidé la recherche
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en IA pendant des décennies.
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Les années 1980 ont été marquées
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par un renouveau dans le domaine
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de l'intelligence artificielle,
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l'ère des réseaux neuronaux.
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Inspirés par la biologie et le
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fonctionnement du cerveau humain,
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ces réseaux ont tenté de reproduire
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la manière dont nos neurones traitent
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et transmettent l'information.
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Malgré des ressources limitées et
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des ordinateurs moins puissants,
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les chercheurs ont persévéré,
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convaincus que cette approche pourrait
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mener à une IA plus avancée et adaptable.
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C'était le début d'une révolution où l'IA
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ne se contentait plus de
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suivre des règles rigides,
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mais apprenait à partir des données,
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tout comme un cerveau qui apprend
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à partir de ses expériences.
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Les réseaux neuronaux sont au cœur
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de nombreuses avancées en IA.
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Imaginez-les comme une imitation
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numérique du cerveau humain,
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chaque neurone artificiel ou nœud
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reçoit des informations, les traite,
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puis les transmet à d'autres
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neurones via des connexions,
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tout comme nos neurones biologiques
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le font avec les synapses.
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Au début,
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ces réseaux étaient simples,
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avec peu de couches de neurones,
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mais l'idée était révolutionnaire. Plutôt
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que de programmer explicitement une
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machine pour qu'elle accomplisse une tâche,
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pourquoi ne pas la former en
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lui fournissant des exemples,
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tout comme on enseigne à un enfant ?
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Cette approche d'apprentissage,
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bien que gourmande en données
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et en puissance de calcul,
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a ouvert la voie à des machines
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capables d'apprendre par elles-mêmes.
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Les années 2000 ont marqué un tournant
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pour l'intelligence artificielle.
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Avec l'explosion d'Internet,
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une quantité phénoménale de
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données est devenue accessible.
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Ces données,
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couplées à des avancées
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significatives en puissance de calcul,
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ont offert un terrain fertile pour l'IA.
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Les algorithmes ont évolué,
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devenant plus sophistiqués et
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capables de traiter des ensembles de
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données de plus en plus volumineux.
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C'était l'ère de l'apprentissage
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profond où les réseaux neuronaux
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sont devenus profonds,
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avec de nombreuses couches permettant
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des prouesses inimaginables
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une décennie auparavant.
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Le Big data est devenu le carburant de l'IA.
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Les entreprises et les chercheurs
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ont rapidement compris le potentiel
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des données pour entraîner des
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modèles d'IA plus performants.
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Des applications comme la
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reconnaissance vocale,
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la traduction automatique et la
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détection d'images sont devenues
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possibles et efficaces.
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L'IA n'était plus un simple outil de recherche,
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elle commençait à transformer
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notre quotidien,
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rendant les technologies plus
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intuitives et adaptées à nos besoins.
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Les années 2010 ont vu l'émergence des
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Gans ou réseaux antagonistes génératifs.
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Ces algorithmes ont permis à l'IA
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de générer des contenus
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créatifs, des images aux sons
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en passant par des textes.
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Les Gans fonctionnent en mettant
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en compétition deux réseaux.
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L'un génère du contenu tandis
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que l'autre évalue sa qualité.
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Ce processus itératif a permis de
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créer des œuvres de grande qualité,
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parfois indiscernables de
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celles créées par des humains.
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Le docteur Ian Goodfellow est largement
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reconnu comme le pionnier des Gans,
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réseaux antagonistes génératifs.
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En 2014, alors qu'il était doctorant,
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Goodfellow a introduit le concept des
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Gans dans un article et depuis lors,
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cette approche a révolutionné le domaine
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de l'apprentissage profond et de l'IA
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générative.
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Depuis l'introduction des Gans,
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de nombreux chercheurs et
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institutions ont contribué à leur
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développement et à leur raffinement.
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Mais Goodfellow est souvent cité
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comme le père des Gans en raison de
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son rôle crucial dans leur création
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et leur popularisation initiale.
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Les créations générées par les Gans
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ont fasciné le monde. Des visages de
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personnes qui n'ont jamais existé,
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des paysages imaginaires,
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des œuvres d'art uniques et
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même de la musique.
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Ces avancées ont soulevé des
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questions éthiques et philosophiques.
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Qu'est-ce que la créativité ? Une
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machine peut-elle être
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considérée comme créative ?
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Alors que l'IA continue d'évoluer,
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elle remet en question notre compréhension
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de la création de l'art et de l'innovation.
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Les années 2020 ont consolidé l'ère
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de l'IA générative. Avec des avancées
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en matière de puissance de calcul,
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notamment grâce aux unités de traitement
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graphique (GPU) et aux infrastructures cloud,
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les modèles d'IA sont devenus
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plus grands et plus complexes.
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C'était l'époque où des modèles
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comme GPT-3 et GPT-4 ont vu le
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jour, capables de générer du texte,
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de la musique,
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des designs et bien plus encore avec
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une précision et une nuance étonnante.
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Ces nouveaux modèles d'IA ont démontré
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une polyvalence sans précédent,
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que ce soit pour rédiger des articles,
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concevoir des objets ou même
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programmer leur capacité à
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comprendre et à générer du contenu,
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a repoussé les limites de ce
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que nous pensions possible.
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L'IA est devenu un outil précieux
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pour les créateurs, les ingénieurs
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et les chercheurs du monde entier.
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En l'espace de quelques décennies, l'IA
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générative est passée de
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simples expérimentations dans des
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laboratoires à une force qui façonne
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notre monde de manière profonde.
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Elle a transformé la manière dont nous
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interagissons avec la technologie,
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comment nous créons et comment
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nous percevons la frontière
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entre l'homme et la machine.
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Alors que nous nous tournons vers l'avenir,
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une chose est certaine, l'IA
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générative continuera à évoluer, à
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surprendre et à redéfinir nos limites.
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Restez avec nous pour explorer
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davantage ce monde fascinant.

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Um generative KI zu verstehen,
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Lassen Sie uns in seine Geschichte eintauchen.
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Die ersten Forscher in
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Künstliche Intelligenz wurden
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angetrieben von einer kühnen Vision,
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Maschinen zu bauen, die in der Lage sind,
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Simulieren Sie menschliche Denkprozesse.
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Sie haben nicht nur
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Erstellen Sie Programme für
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Führen Sie bestimmte Aufgaben aus.
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Sie wollten, dass diese Maschinen denken,
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Lerne und entwickle dich weiter.
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Dieser Ehrgeiz, so komplex er auch sein mag,
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war die treibende Kraft hinter vielen Innovationen.
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Die ersten KI-Modelle
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rudimentär waren,
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Aber sie legten den Grundstein
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Grundsätzliche Fragen.
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Kann eine Maschine denken?
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Kann sie lernen wie ein Kind?
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Diese Fragen leiteten die Forschung
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in der KI seit Jahrzehnten.
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Die 1980er Jahre waren geprägt von
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durch eine Wiederbelebung auf dem Gebiet
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künstliche Intelligenz
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Die Ära der neuronalen Netze.
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Inspiriert von der Biologie und
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Funktionsweise des menschlichen Gehirns,
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Diese Netzwerke haben versucht,
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die Art und Weise, wie unsere Neuronen verarbeiten
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und vermitteln Informationen.
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Trotz begrenzter Ressourcen und
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weniger leistungsfähige Rechner,
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Die Forscher hielten durch,
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überzeugt davon, dass dieser Ansatz
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zu einer fortschrittlicheren und anpassungsfähigeren KI führen.
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Es war der Beginn einer Revolution, bei der KI
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nicht mehr zufrieden war mit
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starren Regeln folgen,
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sondern aus den Daten lernte,
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Genau wie ein Gehirn, das lernt
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aus seinen Erfahrungen.
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Neuronale Netze sind das Herzstück
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viele Fortschritte in der KI.
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Betrachten Sie sie als eine Imitation
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des menschlichen Gehirns,
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jedes künstliche Neuron oder jeder künstliche Knoten
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Informationen erhält, verarbeitet,
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und geben sie dann an andere weiter
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Neuronen über Verbindungen,
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Genau wie unsere biologischen Neuronen
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Tun Sie dies mit Synapsen.
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Zuerst
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Diese Netzwerke waren einfach,
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mit wenigen Schichten von Neuronen,
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Aber die Idee war revolutionär. Eher
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als explizit eine
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Maschine, um eine Aufgabe auszuführen,
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Warum trainierst du sie nicht in
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ihnen Beispiele zu geben,
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So wie man es einem Kind beibringt?
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Dieser Lernansatz,
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Obwohl datenintensiv
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und Rechenleistung,
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ebnete den Weg für Maschinen
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in der Lage, selbstständig zu lernen.
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Die 2000er Jahre markierten einen Wendepunkt
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für künstliche Intelligenz.
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Mit der Explosion des Internets
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eine phänomenale Menge an
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Daten sind zugänglich geworden.
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Diese Daten,
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gepaart mit Fortschritten
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signifikant in Bezug auf die Rechenleistung,
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haben einen fruchtbaren Boden für KI bereitet.
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Algorithmen haben sich weiterentwickelt,
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immer ausgefeilter zu werden, und
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in der Lage, Sätze von
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Daten, die immer größer werden.
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Es war das Zeitalter des Lernens
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wobei neuronale Netze
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tiefgründig geworden sind,
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mit vielen Schichten, die
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Unvorstellbare Leistungen
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vor einem Jahrzehnt.
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Big Data ist zum Treibstoff für KI geworden.
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Unternehmen und Forscher
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schnell erkannte das Potenzial
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Zu steuernde Daten
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leistungsfähigere KI-Modelle.
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Anwendungen wie die
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Spracherkennung
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maschinelle Übersetzung und
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Bilddetektion sind zu einem
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möglich und wirksam.
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KI war nicht mehr nur ein Forschungsinstrument,
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Sie fing an, sich zu verwandeln
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unser tägliches Leben,
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Technologien besser zu machen
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intuitiv und an unsere Bedürfnisse angepasst.
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In den 2010er Jahren entstanden
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GANs oder Generative Adversarial Networks.
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Diese Algorithmen haben es der KI ermöglicht,
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Generieren von Inhalten
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Von Bildern zu Tönen
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durch Texte.
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GANs funktionieren, indem sie
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Zwei Netzwerke konkurrieren miteinander.
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Man generiert Inhalte, während
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dass der andere seine Qualität bewertet.
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Dieser iterative Prozess hat es möglich gemacht,
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qualitativ hochwertige Werke zu schaffen,
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manchmal nicht zu unterscheiden von
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die von Menschen geschaffen wurden.
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Dr. Ian Goodfellow leistet einen wichtigen Beitrag zur
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anerkannt als Pionier der GANs,
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Generative Adversarial Networks.
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Im Jahr 2014, als er Doktorand war,
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Goodfellow führte das Konzept der
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GANs in einem Artikel und seitdem
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Dieser Ansatz hat das Feld revolutioniert
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Deep Learning und KI
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Generativ.
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Seit der Einführung von GANs
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viele Forscher und
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Institutionen haben zu ihrer
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Entwicklung und Verfeinerung.
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Aber Goodfellow wird oft zitiert
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als Vater der GANs aufgrund der
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ihre entscheidende Rolle bei ihrer Entstehung
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und ihre anfängliche Popularisierung.
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Creatives, die von GANs generiert wurden
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faszinierte die Welt. Gesichter von
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Menschen, die es nie gegeben hat,
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imaginäre Landschaften,
00:04:35
einzigartige Kunstwerke und
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sogar Musik.
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Diese Fortschritte haben die Frage aufgeworfen, ob
00:04:43
ethischen und philosophischen Fragen.
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Was ist Kreativität? Eins
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Kann die Maschine
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Gelten Sie als kreativ?
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Während sich die KI ständig weiterentwickelt,
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Es fordert unser Verständnis heraus
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das Schaffen von Kunst und Innovation.
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Die 2020er Jahre zementierten die Ära
00:05:00
generative KI. Mit Vorschüssen
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in Bezug auf die Rechenleistung,
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Insbesondere dank der Verarbeitungseinheiten
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Grafik- (GPU) und Cloud-Infrastrukturen,
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KI-Modelle sind zu einem
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größer und komplexer.
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Es war eine Zeit, in der Models
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wie GPT-3 und GPT-4 die
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Tag, der in der Lage ist, Text zu generieren,
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Musik
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Designs und mehr mit
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Erstaunliche Präzision und Nuancen.
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Diese neuen KI-Modelle haben gezeigt, dass
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beispiellose Vielseitigkeit,
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ob es darum geht, Artikel zu schreiben,
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Designobjekte oder auch
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ihre Fähigkeit zu programmieren,
00:05:40
Inhalte verstehen und generieren,
00:05:42
hat die Grenzen dieser
00:05:43
die wir für möglich hielten.
00:05:47
KI ist zu einem wertvollen Werkzeug geworden
00:05:50
Für Kreative, Ingenieure
00:05:51
und Forscher auf der ganzen Welt.
00:05:54
Innerhalb weniger Jahrzehnte hat KI
00:05:56
generativ ist von
00:05:58
einfache Experimente in
00:05:59
Laboratorien zu einer Kraft, die
00:06:01
unsere Welt auf eine tiefgreifende Art und Weise.
00:06:03
Es hat die Art und Weise verändert, wie wir
00:06:06
mit der Technologie interagieren,
00:06:07
Wie wir kreieren und wie
00:06:09
Wir nehmen die Grenze wahr
00:06:11
zwischen Mensch und Maschine.
00:06:13
Wenn wir in die Zukunft blicken,
00:06:15
Eines ist sicher, KI
00:06:16
wird sich weiterentwickeln,
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um unsere Grenzen zu überraschen und neu zu definieren.
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Bleiben Sie bei uns, um zu erkunden
00:06:24
mehr diese faszinierende Welt.

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Para entender la IA generativa,
00:00:06
Vamos a sumergirnos en su historia.
00:00:08
Los primeros investigadores en
00:00:10
La inteligencia artificial fue
00:00:11
impulsados por una visión audaz,
00:00:13
la de construir máquinas que puedan
00:00:15
Simular los procesos de pensamiento humano.
00:00:18
No solo lo hicieron
00:00:20
Crear programas para
00:00:21
Realizar tareas específicas.
00:00:22
Querían que estas máquinas pensaran,
00:00:25
Aprende y evoluciona.
00:00:27
Esta ambición, aunque compleja,
00:00:30
ha sido la fuerza impulsora detrás de muchas innovaciones.
00:00:32
Los primeros modelos de IA
00:00:34
eran rudimentarios,
00:00:35
Pero sentaron las bases
00:00:37
cuestiones fundamentales.
00:00:38
¿Puede pensar una máquina?
00:00:40
¿Puede aprender como un niño?
00:00:44
Estas preguntas guiaron la investigación
00:00:45
en IA durante décadas.
00:00:47
La década de 1980 estuvo marcada por
00:00:50
por un avivamiento en el campo
00:00:51
inteligencia artificial
00:00:53
La era de las redes neuronales.
00:00:54
Inspirado en la biología y
00:00:57
funcionamiento del cerebro humano,
00:00:59
Estas redes han intentado replicar
00:01:01
La forma en que procesan nuestras neuronas
00:01:03
y transmitir información.
00:01:05
A pesar de los recursos limitados y
00:01:07
ordenadores menos potentes,
00:01:08
Los investigadores perseveraron,
00:01:10
convencidos de que este enfoque podría
00:01:13
conducen a una IA más avanzada y adaptable.
00:01:16
Fue el comienzo de una revolución en la que la IA
00:01:18
ya no estaba satisfecho con
00:01:20
seguir reglas rígidas,
00:01:21
pero estaba aprendiendo de los datos,
00:01:23
Al igual que un cerebro que aprende
00:01:25
de sus experiencias.
00:01:27
Las redes neuronales están en el corazón
00:01:30
muchos avances en IA.
00:01:32
Piensa en ellos como una imitación
00:01:34
del cerebro humano,
00:01:36
cada neurona o nodo artificial
00:01:38
recibe información, la procesa,
00:01:41
y luego pasarlos a otros
00:01:43
neuronas a través de conexiones,
00:01:44
Al igual que nuestras neuronas biológicas
00:01:46
Haz esto con las sinapsis.
00:01:48
Al principio
00:01:49
Estas redes eran simples,
00:01:51
con pocas capas de neuronas,
00:01:53
Pero la idea era revolucionaria. Bastante
00:01:55
que programar explícitamente un
00:01:57
máquina para realizar una tarea,
00:01:59
¿Por qué no entrenarla en
00:02:01
dándoles ejemplos,
00:02:03
¿Como le enseñas a un niño?
00:02:06
Este enfoque de aprendizaje,
00:02:07
A pesar de que el uso intensivo de datos
00:02:09
y potencia de cómputo,
00:02:11
allanó el camino para las máquinas
00:02:13
capaces de aprender por sí mismos.
00:02:14
La década de 2000 marcó un punto de inflexión
00:02:18
para la inteligencia artificial.
00:02:19
Con la explosión de Internet,
00:02:21
una cantidad fenomenal de
00:02:23
Los datos se han vuelto accesibles.
00:02:26
Estos datos,
00:02:26
junto con los avances
00:02:28
significativas en términos de potencia de cálculo,
00:02:30
han proporcionado un terreno fértil para la IA.
00:02:32
Los algoritmos han evolucionado,
00:02:35
cada vez más sofisticado, y
00:02:36
capaz de procesar conjuntos de
00:02:39
datos que son cada vez más grandes.
00:02:41
Era la era del aprendizaje
00:02:42
donde las redes neuronales
00:02:44
se han hecho profundas,
00:02:46
con muchas capas que permiten
00:02:48
Hazañas inimaginables
00:02:50
hace una década.
00:02:52
El big data se ha convertido en el combustible de la IA.
00:02:54
Empresas e investigadores
00:02:57
rápidamente comprendió el potencial
00:02:59
Datos para conducir
00:03:01
modelos de IA de mejor rendimiento.
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Aplicaciones como la
00:03:04
Reconocimiento de voz
00:03:05
traducción automática y
00:03:08
La detección de imágenes se ha convertido en
00:03:10
posible y eficaz.
00:03:11
La IA ya no era solo una herramienta de investigación,
00:03:14
Empezaba a transformarse
00:03:16
nuestra vida cotidiana,
00:03:17
Hacer que las tecnologías sean más
00:03:19
Intuitivo y adaptado a nuestras necesidades.
00:03:21
La década de 2010 vio el surgimiento de
00:03:24
GAN o redes generativas adversarias.
00:03:28
Estos algoritmos han permitido a la IA
00:03:29
Generar contenido
00:03:31
De las imágenes a los sonidos
00:03:33
a través de textos.
00:03:34
Las GAN funcionan colocando
00:03:37
Dos redes están compitiendo.
00:03:38
Uno genera contenido mientras
00:03:40
que el otro evalúe su calidad.
00:03:42
Este proceso iterativo ha permitido
00:03:44
crear obras de alta calidad,
00:03:46
a veces indistinguible de
00:03:48
los creados por los humanos.
00:03:50
El Dr. Ian Goodfellow es uno de los principales colaboradores de la
00:03:53
reconocido como el pionero de las GAN,
00:03:56
redes generativas adversarias.
00:03:58
En 2014, cuando era estudiante de doctorado,
00:04:00
Goodfellow introdujo el concepto de
00:04:03
GAN en un artículo y desde entonces,
00:04:05
Este enfoque ha revolucionado el campo
00:04:07
aprendizaje profundo e IA
00:04:09
Generativo.
00:04:10
Desde la introducción de las GAN,
00:04:12
muchos investigadores y
00:04:14
instituciones han contribuido a su
00:04:16
desarrollo y refinamiento.
00:04:18
Pero a menudo se cita a Goodfellow
00:04:20
como el padre de las GAN debido a
00:04:23
su papel crucial en su creación
00:04:25
y su popularización inicial.
00:04:27
Creatividades generadas por GAN
00:04:30
fascinó al mundo. Rostros de
00:04:32
personas que nunca existieron,
00:04:34
paisajes imaginarios,
00:04:35
obras de arte únicas y
00:04:37
incluso la música.
00:04:40
Estos avances han planteado interrogantes sobre
00:04:43
cuestiones éticas y filosóficas.
00:04:45
¿Qué es la creatividad? Uno
00:04:47
¿Se puede la máquina ser
00:04:49
¿Considerado creativo?
00:04:51
A medida que la IA continúa evolucionando,
00:04:53
Desafía nuestra comprensión
00:04:55
la creación de arte y la innovación.
00:04:58
La década de 2020 cimentó la era
00:05:00
IA generativa. Con avances
00:05:03
en términos de potencia de cómputo,
00:05:05
En particular, gracias a las unidades de procesamiento
00:05:07
gráficos (GPU) e infraestructuras en la nube,
00:05:10
Los modelos de IA se han convertido en
00:05:12
más grande y más complejo.
00:05:14
Era una época en la que las modelos
00:05:16
como GPT-3 y GPT-4 han visto el
00:05:19
día, capaz de generar texto,
00:05:21
música
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Diseños y más con
00:05:24
Precisión y matices asombrosos.
00:05:29
Estos nuevos modelos de IA han demostrado
00:05:32
versatilidad sin precedentes,
00:05:33
ya sea para escribir artículos,
00:05:36
objetos de diseño o incluso
00:05:38
programar su capacidad para
00:05:40
comprender y generar contenidos,
00:05:42
ha empujado los límites de esta
00:05:43
que creíamos posible.
00:05:47
La IA se ha convertido en una herramienta valiosa
00:05:50
Para creadores, ingenieros
00:05:51
e investigadores de todo el mundo.
00:05:54
En el espacio de unas pocas décadas, la IA
00:05:56
generativa ha pasado de ser generativa
00:05:58
Experimentos sencillos en
00:05:59
laboratorios a una fuerza que da forma a
00:06:01
nuestro mundo de una manera profunda.
00:06:03
Ha transformado la forma en que
00:06:06
interactuar con la tecnología,
00:06:07
Cómo creamos y cómo
00:06:09
Percibimos la frontera
00:06:11
entre el hombre y la máquina.
00:06:13
Al mirar hacia el futuro,
00:06:15
una cosa es cierta, la IA
00:06:16
seguirá evolucionando,
00:06:20
para sorprender y redefinir nuestros límites.
00:06:22
Quédate con nosotros para explorar
00:06:24
más este fascinante mundo.

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00:00:04
Untuk memahami AI generatif,
00:00:06
Mari selami sejarahnya.
00:00:08
Para peneliti pertama di
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Kecerdasan buatan adalah
00:00:11
didorong oleh visi yang berani,
00:00:13
bahwa membangun mesin yang dapat
00:00:15
mensimulasikan proses berpikir manusia.
00:00:18
Mereka tidak hanya
00:00:20
Buat program untuk
00:00:21
Lakukan tugas tertentu.
00:00:22
Mereka ingin mesin-mesin ini berpikir,
00:00:25
belajar dan berkembang.
00:00:27
Ambisi ini, meskipun rumit,
00:00:30
telah menjadi kekuatan pendorong di balik banyak inovasi.
00:00:32
Model AI pertama
00:00:34
belum sempurna,
00:00:35
Tapi mereka meletakkan dasar
00:00:37
pertanyaan mendasar.
00:00:38
Bisakah mesin berpikir?
00:00:40
Bisakah dia belajar seperti anak kecil?
00:00:44
Pertanyaan-pertanyaan ini memandu penelitian
00:00:45
dalam AI selama beberapa dekade.
00:00:47
Tahun 1980-an ditandai oleh
00:00:50
dengan kebangunan rohani di lapangan
00:00:51
kecerdasan buatan,
00:00:53
era jaringan saraf.
00:00:54
Terinspirasi oleh biologi dan
00:00:57
fungsi otak manusia,
00:00:59
Jaringan ini telah berusaha untuk mereplikasi
00:01:01
Cara neuron kita memproses
00:01:03
dan menyampaikan informasi.
00:01:05
Meskipun sumber daya terbatas dan
00:01:07
komputer yang kurang kuat,
00:01:08
Para peneliti bertahan,
00:01:10
yakin bahwa pendekatan ini bisa
00:01:13
mengarah ke AI yang lebih maju dan mudah beradaptasi.
00:01:16
Itu adalah awal dari revolusi di mana AI
00:01:18
tidak lagi puas dengan
00:01:20
ikuti aturan yang kaku,
00:01:21
tetapi belajar dari data,
00:01:23
Sama seperti otak yang belajar
00:01:25
dari pengalamannya.
00:01:27
Jaringan saraf berada di jantung
00:01:30
banyak kemajuan dalam AI.
00:01:32
Anggap mereka sebagai tiruan
00:01:34
otak manusia,
00:01:36
setiap neuron atau node buatan
00:01:38
menerima informasi, memprosesnya,
00:01:41
dan kemudian menyebarkannya kepada orang lain
00:01:43
neuron melalui koneksi,
00:01:44
Sama seperti neuron biologis kita
00:01:46
Lakukan ini dengan sinapsis.
00:01:48
Pada awalnya
00:01:49
Jaringan ini sederhana,
00:01:51
dengan beberapa lapisan neuron,
00:01:53
Tetapi gagasan itu revolusioner. Agak
00:01:55
daripada secara eksplisit memprogram a
00:01:57
mesin untuk melakukan tugas,
00:01:59
Mengapa tidak melatihnya
00:02:01
memberi mereka contoh,
00:02:03
Sama seperti Anda mengajar seorang anak?
00:02:06
Pendekatan pembelajaran ini,
00:02:07
Meskipun intensif data
00:02:09
dan daya komputasi,
00:02:11
Membuka jalan bagi mesin
00:02:13
mampu belajar sendiri.
00:02:14
Tahun 2000-an menandai titik balik
00:02:18
untuk kecerdasan buatan.
00:02:19
Dengan ledakan Internet,
00:02:21
jumlah yang fenomenal
00:02:23
Data telah dapat diakses.
00:02:26
Data ini,
00:02:26
ditambah dengan kemajuan
00:02:28
signifikan dalam hal daya komputasi,
00:02:30
telah menyediakan lahan subur bagi AI.
00:02:32
Algoritma telah berevolusi,
00:02:35
menjadi lebih canggih, dan
00:02:36
mampu memproses set
00:02:39
data yang semakin besar dan besar.
00:02:41
Itu adalah usia belajar
00:02:42
dimana jaringan saraf
00:02:44
telah menjadi mendalam,
00:02:46
dengan banyak lapisan memungkinkan
00:02:48
Prestasi yang tak terbayangkan
00:02:50
satu dekade yang lalu.
00:02:52
Big data telah menjadi bahan bakar untuk AI.
00:02:54
Bisnis dan peneliti
00:02:57
cepat memahami potensi
00:02:59
Data untuk Drive
00:03:01
model AI berkinerja lebih baik.
00:03:02
Aplikasi seperti
00:03:04
Pengenalan suara
00:03:05
terjemahan mesin dan
00:03:08
deteksi gambar telah menjadi
00:03:10
mungkin dan efektif.
00:03:11
AI tidak lagi hanya alat penelitian,
00:03:14
Dia mulai berubah
00:03:16
kehidupan kita sehari-hari,
00:03:17
Membuat teknologi lebih banyak
00:03:19
intuitif dan disesuaikan dengan kebutuhan kita.
00:03:21
Tahun 2010-an melihat munculnya
00:03:24
GAN atau jaringan permusuhan generatif.
00:03:28
Algoritma ini telah memungkinkan AI untuk
00:03:29
Buat konten
00:03:31
Dari gambar ke suara
00:03:33
melalui teks.
00:03:34
GAN bekerja dengan menempatkan
00:03:37
Dua jaringan bersaing.
00:03:38
Satu menghasilkan konten sementara
00:03:40
bahwa yang lain mengevaluasi kualitasnya.
00:03:42
Proses berulang ini telah memungkinkan untuk
00:03:44
menciptakan karya berkualitas tinggi,
00:03:46
terkadang tidak bisa dibedakan dari
00:03:48
yang diciptakan oleh manusia.
00:03:50
Dr. Ian Goodfellow adalah kontributor utama
00:03:53
diakui sebagai pelopor GAN,
00:03:56
jaringan permusuhan generatif.
00:03:58
Pada tahun 2014, ketika ia masih menjadi mahasiswa PhD,
00:04:00
Goodfellow memperkenalkan konsep
00:04:03
GAN dalam sebuah artikel dan sejak itu,
00:04:05
Pendekatan ini telah merevolusi lapangan
00:04:07
pembelajaran mendalam dan AI
00:04:09
Generatif.
00:04:10
Sejak diperkenalkannya GAN,
00:04:12
banyak peneliti dan
00:04:14
institusi telah berkontribusi pada
00:04:16
pengembangan dan penyempurnaan.
00:04:18
Tapi Goodfellow sering dikutip
00:04:20
sebagai bapak GAN karena
00:04:23
peran pentingnya dalam penciptaan mereka
00:04:25
dan mempopulerkan awal mereka.
00:04:27
Materi iklan yang dihasilkan oleh GAN
00:04:30
Terpesona dunia. Wajah
00:04:32
orang yang tidak pernah ada,
00:04:34
lanskap imajiner,
00:04:35
karya seni yang unik dan
00:04:37
bahkan musik.
00:04:40
Kemajuan ini telah menimbulkan pertanyaan tentang
00:04:43
masalah etika dan filosofis.
00:04:45
Apa itu kreativitas? Satu
00:04:47
Bisakah mesinnya
00:04:49
Dianggap kreatif?
00:04:51
Seiring AI terus berkembang,
00:04:53
Ini menantang pemahaman kita
00:04:55
penciptaan seni dan inovasi.
00:04:58
Tahun 2020-an memperkuat era
00:05:00
AI generatif. Dengan kemajuan
00:05:03
dalam hal daya komputasi,
00:05:05
Secara khusus, berkat unit pemrosesan
00:05:07
grafis (GPU) dan infrastruktur cloud,
00:05:10
Model AI telah menjadi
00:05:12
lebih besar dan lebih kompleks.
00:05:14
Itu adalah masa ketika model
00:05:16
seperti GPT-3 dan GPT-4 telah melihat
00:05:19
hari, mampu menghasilkan teks,
00:05:21
musik
00:05:22
Desain dan lainnya dengan
00:05:24
Presisi dan nuansa yang menakjubkan.
00:05:29
Model AI baru ini telah menunjukkan
00:05:32
fleksibilitas yang belum pernah terjadi sebelumnya,
00:05:33
Entah itu untuk menulis artikel,
00:05:36
mendesain objek atau bahkan
00:05:38
memprogram kemampuan mereka untuk
00:05:40
memahami dan menghasilkan konten,
00:05:42
telah mendorong batas-batas ini
00:05:43
yang kami pikir mungkin.
00:05:47
AI telah menjadi alat yang berharga
00:05:50
Untuk kreator, teknisi
00:05:51
dan peneliti di seluruh dunia.
00:05:54
Dalam waktu beberapa dekade, AI
00:05:56
generatif telah berubah dari
00:05:58
Eksperimen sederhana di
00:05:59
laboratorium untuk kekuatan yang membentuk
00:06:01
dunia kita dengan cara yang mendalam.
00:06:03
Itu telah mengubah cara kita
00:06:06
berinteraksi dengan teknologi,
00:06:07
Bagaimana kami membuat dan bagaimana
00:06:09
Kami melihat perbatasan
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antara manusia dan mesin.
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Saat kita melihat ke masa depan,
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satu hal yang pasti, AI
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akan terus berkembang,
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untuk mengejutkan dan mendefinisikan kembali batas kita.
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Tetap bersama kami untuk menjelajah
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lebih dunia yang menarik ini.

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Per comprendere l'IA generativa,
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Immergiamoci nella sua storia.
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I primi ricercatori in
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l'intelligenza artificiale sono stati
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guidati da una visione audace,
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quello di costruire macchine in grado di
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simulare i processi di pensiero umani.
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Non si sono limitati a
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Creare programmi per
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Eseguire attività specifiche.
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Volevano che queste macchine pensassero,
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Impara ed evolvi.
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Questa ambizione, per quanto complessa,
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è stata la forza trainante di molte innovazioni.
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I primi modelli di intelligenza artificiale
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erano rudimentali,
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Ma hanno gettato le basi
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questioni fondamentali.
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Può una macchina pensare?
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Può imparare come un bambino?
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Queste domande hanno guidato la ricerca
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nell'IA da decenni.
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Gli anni '80 sono stati segnati da
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da un risveglio nel campo
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intelligenza artificiale
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L'era delle reti neurali.
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Ispirato alla biologia e
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funzionamento del cervello umano,
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Queste reti hanno tentato di replicare
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il modo in cui i nostri neuroni elaborano
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e trasmettere informazioni.
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Nonostante le risorse limitate e
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computer meno potenti,
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I ricercatori hanno perseverato,
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convinti che tale approccio potrebbe
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portare a un'IA più avanzata e adattabile.
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È stato l'inizio di una rivoluzione in cui l'IA
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non era più soddisfatto di
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seguire regole rigide,
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ma stava imparando dai dati,
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Proprio come un cervello che impara
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dalle sue esperienze.
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Le reti neurali sono al centro
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molti progressi nell'IA.
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Pensa a loro come a un'imitazione
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del cervello umano,
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ogni neurone o nodo artificiale
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riceve informazioni, le elabora,
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e poi passarli ad altri
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neuroni tramite connessioni,
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Proprio come i nostri neuroni biologici
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Fallo con le sinapsi.
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Dapprima
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Queste reti erano semplici,
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con pochi strati di neuroni,
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Ma l'idea era rivoluzionaria. Piuttosto
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rispetto alla programmazione esplicita di un
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macchina per eseguire un compito,
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Perché non addestrarla a
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fornendo loro esempi,
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Proprio come si insegna a un bambino?
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Questo approccio all'apprendimento,
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Anche se ad alta intensità di dati
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e potenza di calcolo,
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ha spianato la strada alle macchine
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in grado di imparare da soli.
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Gli anni 2000 segnano un punto di svolta
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per l'intelligenza artificiale.
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Con l'esplosione di Internet,
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una quantità fenomenale di
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i dati sono diventati accessibili.
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Questi dati,
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accoppiato con gli anticipi
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significativo in termini di potenza di calcolo,
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hanno fornito un terreno fertile per l'IA.
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Gli algoritmi si sono evoluti,
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diventare più sofisticata, e
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in grado di elaborare insiemi di
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dati che stanno diventando sempre più grandi.
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Era l'età dell'apprendimento
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dove le reti neurali
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sono diventati profondi,
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con molti strati che consentono
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Imprese inimmaginabili
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una decina di anni fa.
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I big data sono diventati il carburante per l'intelligenza artificiale.
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Imprese e ricercatori
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ha capito subito il potenziale
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Dati da gestire
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modelli di intelligenza artificiale più performanti.
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Applicazioni come il
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riconoscimento vocale
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traduzione automatica e
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rilevamento delle immagini sono diventati
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possibile ed efficace.
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L'IA non era più solo uno strumento di ricerca,
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Stava cominciando a trasformarsi
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la nostra vita quotidiana,
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Rendere le tecnologie più
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intuitivo e adattato alle nostre esigenze.
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Gli anni 2010 hanno visto l'emergere di
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GAN o reti generative antagoniste.
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Questi algoritmi hanno permesso all'IA di
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Genera contenuti
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Dalle immagini ai suoni
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attraverso i testi.
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Le GAN funzionano mettendo
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Due reti sono in competizione.
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Uno genera contenuti mentre
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che l'altro ne valuti la qualità.
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Questo processo iterativo ha permesso di
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creare opere di alta qualità,
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a volte indistinguibile da
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quelli creati dall'uomo.
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Il Dr. Ian Goodfellow è uno dei principali contributori al
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riconosciuto come il pioniere delle GAN,
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reti antagoniste generative.
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Nel 2014, quando era uno studente di dottorato,
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Goodfellow introdusse il concetto di
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GAN in un articolo e da allora,
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Questo approccio ha rivoluzionato il settore
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deep learning e intelligenza artificiale
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Generativo.
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Dall'introduzione delle GAN,
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molti ricercatori e
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istituzioni hanno contribuito alla loro
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sviluppo e perfezionamento.
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Ma Goodfellow è spesso citato
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come il padre delle GAN a causa di
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il suo ruolo cruciale nella loro creazione
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e la loro iniziale divulgazione.
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Creatività generate dalle GAN
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affascinato il mondo. Volti di
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persone che non sono mai esistite,
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paesaggi immaginari,
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opere d'arte uniche e
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anche la musica.
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Questi progressi hanno sollevato interrogativi in merito a
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questioni etiche e filosofiche.
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Che cos'è la creatività? Uno
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La macchina può essere
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Considerato creativo?
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Mentre l'IA continua ad evolversi,
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Sfida la nostra comprensione
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la creazione di arte e innovazione.
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Gli anni 2020 hanno cementato l'era
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IA generativa. Con anticipi
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in termini di potenza di calcolo,
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In particolare, grazie alle unità di elaborazione
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infrastrutture grafiche (GPU) e cloud,
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I modelli di IA sono diventati
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più grande e più complesso.
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Era un'epoca in cui le modelle
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poiché GPT-3 e GPT-4 hanno visto il
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giorno, in grado di generare testo,
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musica
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Design e altro ancora con
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Precisione e sfumature sorprendenti.
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Questi nuovi modelli di IA hanno dimostrato
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versatilità senza precedenti,
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che si tratti di scrivere articoli,
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oggetti di design o anche
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programmare la loro capacità di
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comprendere e generare contenuti,
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ha spinto i confini di questo
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che pensavamo fosse possibile.
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L'intelligenza artificiale è diventata uno strumento prezioso
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Per creatori, ingegneri
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e ricercatori di tutto il mondo.
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Nell'arco di pochi decenni, l'IA
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generativo è passato da
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semplici esperimenti in
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laboratori a una forza che modella
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il nostro mondo in modo profondo.
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Ha trasformato il modo in cui
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interagire con la tecnologia,
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Come creiamo e come
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Percepiamo il confine
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tra l'uomo e la macchina.
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Guardando al futuro,
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una cosa è certa, l'IA
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continuerà ad evolversi,
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per sorprendere e ridefinire i nostri limiti.
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Resta con noi per esplorare
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più questo affascinante mondo.

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ジェネレーティブAIを理解するには、
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その歴史を掘り下げてみましょう。
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最初の研究者
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人工知能は
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大胆なビジョンに突き動かされ、
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できる機械を造ること
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人間の思考プロセスをシミュレートします。
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彼らはただ
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プログラムの作成
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特定のタスクを実行します。
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彼らはこれらの機械に考えてもらいたかったのです。
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学び、進化する。
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この野望は、複雑ではあるが、
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多くのイノベーションの原動力となっています。
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最初のAIモデル
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初歩的なものでしたが、
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しかし、彼らは基礎を築いた
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根本的な質問。
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機械は考えることができるのか?
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彼女は子供のように学ぶことができますか?
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これらの疑問が研究の指針となりました
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何十年にもわたってAIに。
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1980年代は、
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現場でのリバイバルによって
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人工知能
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ニューラルネットワークの時代。
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生物学に触発され、
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人間の脳の機能、
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これらのネットワークは複製を試みました
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私たちのニューロンが処理する方法
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情報を伝える。
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限られたリソースにもかかわらず、
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それほど強力ではないコンピューター、
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研究者たちは粘り強く、
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このアプローチは、
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より高度で適応性の高いAIにつながります。
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それはAIが
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満足しなくなった
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厳格なルールに従い、
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しかし、データから学んでいましたが、
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学習する脳のように
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彼の経験から。
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ニューラルネットワークが中心
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AIの多くの進歩。
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それらを模倣と考えてください
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人間の脳の、
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各人工ニューロンまたはノード
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情報を受け取り、処理し、
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そして、それらを他の人に伝えます
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接続を介したニューロン、
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私たちの生物学的ニューロンのように
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これをシナプスで行います。
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最初に
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これらのネットワークは単純で、
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ニューロンの層が少ない場合、
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しかし、このアイデアは革命的でした。むしろ
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明示的に
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タスクを実行するマシン、
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なぜ彼女を訓練しないのですか
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彼らに例を示し、
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子供に教えるのと同じですか?
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この学習アプローチは、
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データ集約型ですが、
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そして計算能力、
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機械への道を切り拓いた
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自分で学ぶことができる。
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2000年代はターニングポイント
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人工知能のために。
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インターネットの爆発的な普及に伴い、
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驚異的な量の
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データにアクセスできるようになりました。
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このデータは、
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進歩と相まって
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計算能力の点で重要です。
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AIに肥沃な土壌を提供しました。
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アルゴリズムは進化し、
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より洗練され、
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のセットを処理できます。
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どんどん大きくなるデータ。
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学問の時代でした
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ここで、ニューラルネットワーク
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奥が深くなってきて、
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多くのレイヤーで許可されています
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想像を絶する偉業
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10年前の話です。
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ビッグデータはAIの燃料となっています。
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企業・研究者
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すぐにその可能性を理解
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データからドライブへ
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より優れた AI モデル。
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などのアプリケーション
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音声認識
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機械翻訳と
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画像検出は、
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可能かつ効果的です。
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AIはもはや単なる研究ツールではなく、
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彼女は変貌し始めていた
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私たちの日常生活、
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テクノロジーをもっと
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直感的で、私たちのニーズに適応しています。
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2010年代には、
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GAN(敵対的生成ネットワーク)。
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これらのアルゴリズムにより、AIは
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コンテンツの生成
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映像から音へ
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テキストを通して。
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GANは、
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2つのネットワークが競合しています。
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1つは、
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相手がその品質を評価すること。
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この反復プロセスにより、
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質の高い作品を制作し、
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時々見分けがつかない
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人間が作ったもの。
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イアン・グッドフェロー博士は、
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GANのパイオニアとして認められ、
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敵対的生成ネットワーク。
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博士課程に在籍していた2014年、
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Goodfellowは、
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GANを記事に載せて、それ以来、
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このアプローチは、この分野に革命をもたらしました
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ディープラーニングとAI
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生成。
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GAN導入以来、
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多くの研究者と
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機関は、
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開発と改良。
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しかし、グッドフェローはしばしば引用されます
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GANの父として、
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その創造における重要な役割
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そしてそれらの最初の普及。
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GAN によって生成されたクリエイティブ
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世界を魅了しました。の面
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存在しなかった人々、
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想像上の風景、
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ユニークな芸術作品と
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音楽でさえも。
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これらの進歩は、次の点について疑問を投げかけています。
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倫理的および哲学的な問題。
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クリエイティビティとは?1
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機械は
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クリエイティブだと思われますか?
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AIが進化し続ける中、
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それは私たちの理解に挑戦します
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芸術と革新の創造。
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2020年代は時代を確固たるものにしました
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ジェネレーティブAI。進歩によって
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計算能力の面では、
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特に、処理ユニットのおかげで
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グラフィックス(GPU)とクラウドインフラストラクチャ、
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AIモデルは、
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より大きく、より複雑に。
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それはモデルが
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GPT-3 と GPT-4 が見てきたように、
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日、テキストを生成できる、
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音楽
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デザインなど
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驚異的な精度とニュアンス。
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これらの新しい AI モデルは、
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前例のない汎用性、
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記事を書くためであろうと、
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デザインオブジェクトや、
00:05:38
彼らの能力をプログラムする
00:05:40
コンテンツを理解して生成し、
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この限界を押し広げました
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それは可能だと考えました。
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AIは貴重なツールになりました
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クリエイター、エンジニア向け
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そして世界中の研究者。
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数十年のうちに、AI
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ジェネレーティブは
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簡単な実験
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ラボラトリーズを形作る力に
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私たちの世界は深遠な方法で。
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それは私たちのやり方を変えました
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テクノロジーと対話し、
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どのように、どのように創造するか
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私たちは境界を知覚します
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人間と機械の間。
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未来を見据えて、
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1つ確かなことは、AIです
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これからも進化し続け、
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私たちの限界を驚かせ、再定義するために。
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私たちと一緒に探索してください
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もっとこの魅惑的な世界。

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Om generatieve AI te begrijpen,
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Laten we een duik nemen in de geschiedenis ervan.
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De eerste onderzoekers in
00:00:10
kunstmatige intelligentie waren
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gedreven door een gedurfde visie,
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die van het bouwen van machines die
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menselijke denkprocessen simuleren.
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Dat deden ze niet alleen
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Programma's maken voor
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Voer specifieke taken uit.
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Ze wilden dat deze machines zouden denken,
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Leren en evolueren.
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Deze ambitie, hoewel complex,
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is de drijvende kracht geweest achter vele innovaties.
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De eerste AI-modellen
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waren rudimentair,
00:00:35
Maar zij legden de basis
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fundamentele vragen.
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Kan een machine denken?
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Kan ze leren als een kind?
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Deze vragen vormden de leidraad voor het onderzoek
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in AI voor decennia.
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De jaren 1980 werden gekenmerkt door
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door een opwekking in het veld
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kunstmatige intelligentie
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Het tijdperk van neurale netwerken.
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Geïnspireerd door biologie en
00:00:57
werking van het menselijk brein,
00:00:59
Deze netwerken hebben geprobeerd zich te repliceren
00:01:01
De manier waarop onze neuronen verwerken
00:01:03
en informatie over te brengen.
00:01:05
Ondanks beperkte middelen en
00:01:07
minder krachtige computers,
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De onderzoekers zetten door,
00:01:10
ervan overtuigd dat deze aanpak
00:01:13
leiden tot meer geavanceerde en aanpasbare AI.
00:01:16
Het was het begin van een revolutie waarbij AI
00:01:18
was niet langer tevreden met
00:01:20
strikte regels volgen,
00:01:21
maar leerde van de gegevens,
00:01:23
Net als een brein dat leert
00:01:25
van zijn ervaringen.
00:01:27
Neurale netwerken vormen de kern
00:01:30
veel vooruitgang op het gebied van AI.
00:01:32
Beschouw ze als een imitatie
00:01:34
van het menselijk brein,
00:01:36
elk kunstmatig neuron of knooppunt
00:01:38
informatie ontvangt, verwerkt,
00:01:41
en geef ze vervolgens door aan anderen
00:01:43
neuronen via verbindingen,
00:01:44
Net als onze biologische neuronen
00:01:46
Doe dit met synapsen.
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Eerst
00:01:49
Deze netwerken waren eenvoudig,
00:01:51
met weinig lagen neuronen,
00:01:53
Maar het idee was revolutionair. Veeleer
00:01:55
dan het expliciet programmeren van een
00:01:57
machine om een taak uit te voeren,
00:01:59
Waarom train je haar niet in
00:02:01
hun voorbeelden te geven,
00:02:03
Net zoals je een kind lesgeeft?
00:02:06
Deze leeraanpak,
00:02:07
Hoewel data-intensief
00:02:09
en rekenkracht,
00:02:11
De weg vrijgemaakt voor machines
00:02:13
in staat om zelfstandig te leren.
00:02:14
De jaren 2000 markeerden een keerpunt
00:02:18
voor kunstmatige intelligentie.
00:02:19
Met de explosie van het internet,
00:02:21
een fenomenale hoeveelheid
00:02:23
Gegevens zijn toegankelijk geworden.
00:02:26
Deze gegevens,
00:02:26
in combinatie met voorschotten
00:02:28
rekenkracht aanzienlijk is,
00:02:30
hebben een vruchtbare voedingsbodem voor AI verschaft.
00:02:32
Algoritmen zijn geëvolueerd,
00:02:35
steeds geavanceerder worden, en
00:02:36
in staat om sets van
00:02:39
Data die steeds groter wordt.
00:02:41
Het was het tijdperk van leren
00:02:42
waar neurale netwerken
00:02:44
diepgaand zijn geworden,
00:02:46
met veel lagen waardoor
00:02:48
Onvoorstelbare prestaties
00:02:50
tien jaar geleden.
00:02:52
Big data is de brandstof geworden voor AI.
00:02:54
Bedrijven en onderzoekers
00:02:57
begreep snel het potentieel
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Gegevens om te rijden
00:03:01
beter presterende AI-modellen.
00:03:02
Toepassingen zoals de
00:03:04
spraakherkenning
00:03:05
machinevertaling en
00:03:08
beelddetectie zijn geworden
00:03:10
mogelijk en effectief.
00:03:11
AI was niet langer alleen een onderzoeksinstrument,
00:03:14
Ze begon te transformeren
00:03:16
ons dagelijks leven,
00:03:17
Technologieën meer maken
00:03:19
intuïtief en aangepast aan onze behoeften.
00:03:21
In de jaren 2010 ontstond de
00:03:24
GAN's of generatieve vijandige netwerken.
00:03:28
Deze algoritmen hebben AI in staat gesteld om
00:03:29
Genereer inhoud
00:03:31
Van beeld naar geluid
00:03:33
door middel van teksten.
00:03:34
GAN's werken door
00:03:37
Twee netwerken concurreren met elkaar.
00:03:38
Men genereert inhoud terwijl
00:03:40
dat de ander de kwaliteit ervan evalueert.
00:03:42
Dit iteratieve proces heeft het mogelijk gemaakt om
00:03:44
werken van hoge kwaliteit maken,
00:03:46
soms niet te onderscheiden van
00:03:48
die door mensen zijn gemaakt.
00:03:50
Dr. Ian Goodfellow levert een belangrijke bijdrage aan de
00:03:53
erkend als de pionier van GAN's,
00:03:56
generatieve vijandige netwerken.
00:03:58
In 2014, toen hij promovendus was,
00:04:00
Goodfellow introduceerde het concept van
00:04:03
GAN's in een artikel en sindsdien,
00:04:05
Deze aanpak heeft een revolutie teweeggebracht in het vakgebied
00:04:07
deep learning en AI
00:04:09
Geslachtelijk.
00:04:10
Sinds de invoering van GAN's
00:04:12
veel onderzoekers en
00:04:14
instellingen hebben bijgedragen aan hun
00:04:16
ontwikkeling en verfijning.
00:04:18
Maar Goodfellow wordt vaak geciteerd
00:04:20
als de vader van GAN's als gevolg van
00:04:23
de cruciale rol ervan bij de totstandkoming ervan
00:04:25
en hun aanvankelijke popularisering.
00:04:27
Advertentiemateriaal gegenereerd door GAN's
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fascineerde de wereld. Gezichten van
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mensen die nooit hebben bestaan,
00:04:34
denkbeeldige landschappen,
00:04:35
unieke kunstwerken en
00:04:37
zelfs muziek.
00:04:40
Deze vooruitgang heeft vragen doen rijzen over
00:04:43
ethische en filosofische kwesties.
00:04:45
Wat is creativiteit? Een
00:04:47
Kan de machine worden
00:04:49
Wordt u als creatief beschouwd?
00:04:51
Terwijl AI zich blijft ontwikkelen,
00:04:53
Het daagt ons begrip uit
00:04:55
het creëren van kunst en innovatie.
00:04:58
De jaren 2020 hebben het tijdperk gecementeerd
00:05:00
generatieve AI. Met voorschotten
00:05:03
in termen van rekenkracht,
00:05:05
Met name dankzij de verwerkingseenheden
00:05:07
grafische (GPU) en cloudinfrastructuren,
00:05:10
AI-modellen zijn
00:05:12
groter en complexer.
00:05:14
Het was een tijd waarin modellen
00:05:16
aangezien GPT-3 en GPT-4 de
00:05:19
dag, in staat om tekst te genereren,
00:05:21
muziek
00:05:22
Ontwerpen en meer met
00:05:24
Verbazingwekkende precisie en nuance.
00:05:29
Deze nieuwe AI-modellen hebben aangetoond dat
00:05:32
ongekende veelzijdigheid,
00:05:33
of het nu gaat om het schrijven van artikelen,
00:05:36
ontwerpobjecten of zelfs
00:05:38
programmeren van hun vermogen om
00:05:40
inhoud begrijpen en genereren,
00:05:42
heeft de grenzen van deze
00:05:43
waarvan we dachten dat het mogelijk was.
00:05:47
AI is een waardevol hulpmiddel geworden
00:05:50
Voor makers, ingenieurs
00:05:51
en onderzoekers over de hele wereld.
00:05:54
In een tijdsbestek van enkele decennia is AI
00:05:56
generatief is gegaan van
00:05:58
eenvoudige experimenten in
00:05:59
laboratoria tot een kracht die vorm geeft aan
00:06:01
onze wereld op een diepgaande manier.
00:06:03
Het heeft de manier waarop we
00:06:06
interactie met technologie,
00:06:07
Hoe we creëren en hoe
00:06:09
We zien de grens
00:06:11
tussen mens en machine.
00:06:13
Als we naar de toekomst kijken,
00:06:15
één ding is zeker, AI
00:06:16
zal blijven evolueren,
00:06:20
om te verrassen en onze grenzen te herdefiniëren.
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Blijf bij ons om te ontdekken
00:06:24
meer deze fascinerende wereld.

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Para entender a IA generativa,
00:00:06
Vamos mergulhar na sua história.
00:00:08
Os primeiros investigadores em
00:00:10
a inteligência artificial foi
00:00:11
impulsionados por uma visão arrojada,
00:00:13
a de construir máquinas que possam
00:00:15
simular processos de pensamento humano.
00:00:18
Não se limitaram a
00:00:20
Criar programas para
00:00:21
Executar tarefas específicas.
00:00:22
Eles queriam que essas máquinas pensassem,
00:00:25
aprender e evoluir.
00:00:27
Esta ambição, embora complexa,
00:00:30
tem sido a força motriz por trás de muitas inovações.
00:00:32
Os primeiros modelos de IA
00:00:34
eram rudimentares,
00:00:35
Mas lançaram as bases
00:00:37
questões fundamentais.
00:00:38
Uma máquina pode pensar?
00:00:40
Ela pode aprender como uma criança?
00:00:44
Essas questões nortearam a pesquisa
00:00:45
na IA há décadas.
00:00:47
A década de 1980 foi marcada por
00:00:50
por um renascimento no campo
00:00:51
inteligência artificial,
00:00:53
A era das redes neurais.
00:00:54
Inspirado na biologia e
00:00:57
funcionamento do cérebro humano,
00:00:59
Estas redes tentaram replicar
00:01:01
a forma como os nossos neurónios processam
00:01:03
e transmitir informações.
00:01:05
Apesar dos recursos limitados e
00:01:07
computadores menos potentes,
00:01:08
Os pesquisadores perseveraram,
00:01:10
convictos de que esta abordagem poderia
00:01:13
levam a uma IA mais avançada e adaptável.
00:01:16
Foi o início de uma revolução onde a IA
00:01:18
já não estava satisfeito com
00:01:20
seguir regras rígidas,
00:01:21
mas foi aprendendo com os dados,
00:01:23
Tal como um cérebro que aprende
00:01:25
das suas experiências.
00:01:27
As redes neurais estão no coração
00:01:30
muitos avanços na IA.
00:01:32
Pense neles como uma imitação
00:01:34
do cérebro humano,
00:01:36
cada neurônio ou nó artificial
00:01:38
recebe informação, processa-a,
00:01:41
e depois transmiti-los a outros
00:01:43
neurónios através de ligações,
00:01:44
Tal como os nossos neurónios biológicos
00:01:46
Faça isso com sinapses.
00:01:48
No início
00:01:49
Estas redes eram simples,
00:01:51
com poucas camadas de neurónios,
00:01:53
Mas a ideia era revolucionária. Pelo contrário;
00:01:55
do que programar explicitamente um
00:01:57
máquina para executar uma tarefa,
00:01:59
Por que não treiná-la em
00:02:01
dando-lhes exemplos,
00:02:03
Assim como você ensina uma criança?
00:02:06
Esta abordagem de aprendizagem,
00:02:07
Embora com uso intensivo de dados
00:02:09
e poder de computação,
00:02:11
abriu caminho para as máquinas
00:02:13
capazes de aprender por conta própria.
00:02:14
Os anos 2000 marcaram um ponto de viragem
00:02:18
para a inteligência artificial.
00:02:19
Com a explosão da Internet,
00:02:21
uma quantidade fenomenal de
00:02:23
os dados tornaram-se acessíveis.
00:02:26
Estes dados,
00:02:26
juntamente com avanços
00:02:28
significativa em termos de poder de computação,
00:02:30
proporcionaram um terreno fértil para a IA.
00:02:32
Os algoritmos evoluíram,
00:02:35
tornar-se mais sofisticado, e
00:02:36
capazes de processar conjuntos de
00:02:39
dados que estão ficando cada vez maiores.
00:02:41
Era a era da aprendizagem
00:02:42
onde redes neurais
00:02:44
tornaram-se profundas,
00:02:46
com muitas camadas permitindo
00:02:48
Feitos inimagináveis
00:02:50
há uma década.
00:02:52
O Big Data tornou-se o combustível para a IA.
00:02:54
Empresas e investigadores
00:02:57
compreendeu rapidamente o potencial
00:02:59
dados para conduzir
00:03:01
modelos de IA com melhor desempenho.
00:03:02
Aplicações como a
00:03:04
reconhecimento de fala
00:03:05
tradução automática e
00:03:08
a deteção de imagem tornou-se
00:03:10
possível e eficaz.
00:03:11
A IA deixou de ser apenas uma ferramenta de investigação,
00:03:14
Ela estava começando a se transformar
00:03:16
o nosso dia-a-dia,
00:03:17
tornar as tecnologias mais importantes
00:03:19
intuitivo e adaptado às nossas necessidades.
00:03:21
A década de 2010 assistiu ao surgimento de
00:03:24
GANs ou redes adversárias generativas.
00:03:28
Esses algoritmos permitiram que a IA
00:03:29
Gerar conteúdo
00:03:31
Das imagens aos sons
00:03:33
através de textos.
00:03:34
As GANs funcionam colocando
00:03:37
duas redes estão competindo.
00:03:38
Um gera conteúdo enquanto
00:03:40
que o outro avalia a sua qualidade.
00:03:42
Este processo iterativo tornou possível
00:03:44
criar obras de alta qualidade,
00:03:46
por vezes indistinguível de
00:03:48
aqueles criados por seres humanos.
00:03:50
O Dr. Ian Goodfellow é um dos principais contribuintes para o
00:03:53
reconhecido como o pioneiro das GAN,
00:03:56
redes generativas adversariais.
00:03:58
Em 2014, quando era aluno de doutoramento,
00:04:00
Goodfellow introduziu o conceito de
00:04:03
GANs em um artigo e, desde então,
00:04:05
Esta abordagem revolucionou o campo
00:04:07
aprendizagem profunda e IA
00:04:09
Generativo.
00:04:10
Desde a introdução das GAN,
00:04:12
muitos investigadores e
00:04:14
as instituições contribuíram para a sua
00:04:16
desenvolvimento e aperfeiçoamento.
00:04:18
Mas Goodfellow é frequentemente citado
00:04:20
como o pai das GANs devido a
00:04:23
o seu papel crucial na sua criação
00:04:25
e sua popularização inicial.
00:04:27
Criativos gerados por GANs
00:04:30
fascinou o mundo. Rostos de
00:04:32
pessoas que nunca existiram,
00:04:34
paisagens imaginárias,
00:04:35
obras de arte únicas e
00:04:37
até mesmo música.
00:04:40
Estes avanços levantaram questões sobre
00:04:43
questões éticas e filosóficas.
00:04:45
O que é criatividade? Um
00:04:47
A máquina pode ser
00:04:49
Considerado criativo?
00:04:51
À medida que a IA continua a evoluir,
00:04:53
Desafia a nossa compreensão
00:04:55
a criação de arte e inovação.
00:04:58
A década de 2020 cimentou a era
00:05:00
IA generativa. Com avanços
00:05:03
em termos de poder de computação,
00:05:05
Em particular, graças às unidades de processamento
00:05:07
gráficos (GPU) e infraestruturas na nuvem,
00:05:10
Os modelos de IA tornaram-se
00:05:12
maior e mais complexo.
00:05:14
Era uma época em que os modelos
00:05:16
como GPT-3 e GPT-4 viram o
00:05:19
dia, capaz de gerar texto,
00:05:21
música,
00:05:22
Designs e muito mais com
00:05:24
Precisão e nuances surpreendentes.
00:05:29
Estes novos modelos de IA demonstraram
00:05:32
versatilidade sem precedentes,
00:05:33
seja para escrever artigos,
00:05:36
objetos de design ou mesmo
00:05:38
programar a sua capacidade de
00:05:40
compreender e gerar conteúdos,
00:05:42
ultrapassou os limites desta
00:05:43
que pensávamos ser possível.
00:05:47
A IA tornou-se uma ferramenta valiosa
00:05:50
Para criadores, engenheiros
00:05:51
e investigadores de todo o mundo.
00:05:54
No espaço de algumas décadas, a IA
00:05:56
generativo passou de
00:05:58
experiências simples em
00:05:59
laboratórios para uma força que molda
00:06:01
o nosso mundo de uma forma profunda.
00:06:03
Transformou a forma como
00:06:06
interagir com a tecnologia,
00:06:07
Como criamos e como
00:06:09
Percebemos a fronteira
00:06:11
entre o homem e a máquina.
00:06:13
Ao olharmos para o futuro,
00:06:15
uma coisa é certa, IA
00:06:16
continuará a evoluir,
00:06:20
surpreender e redefinir os nossos limites.
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Fique connosco para explorar
00:06:24
mais este mundo fascinante.

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Để hiểu về AI tạo ra,
00:00:06
Hãy đi sâu vào lịch sử của nó.
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Các nhà nghiên cứu đầu tiên trong
00:00:10
Trí tuệ nhân tạo là
00:00:11
được thúc đẩy bởi một tầm nhìn táo bạo,
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đó là chế tạo máy móc có thể
00:00:15
Mô phỏng quá trình suy nghĩ của con người.
00:00:18
Họ không chỉ
00:00:20
Tạo chương trình cho
00:00:21
Thực hiện các nhiệm vụ cụ thể.
00:00:22
Họ muốn những cỗ máy này suy nghĩ,
00:00:25
Học hỏi và phát triển.
00:00:27
Tham vọng này, mặc dù phức tạp,
00:00:30
đã là động lực thúc đẩy nhiều đổi mới.
00:00:32
Các mô hình AI đầu tiên
00:00:34
còn thô sơ,
00:00:35
Nhưng họ đã đặt nền móng
00:00:37
câu hỏi cơ bản.
00:00:38
Một cỗ máy có thể suy nghĩ?
00:00:40
Cô ấy có thể học như một đứa trẻ không?
00:00:44
Những câu hỏi này đã hướng dẫn nghiên cứu
00:00:45
trong AI trong nhiều thập kỷ.
00:00:47
Những năm 1980 được đánh dấu bằng
00:00:50
bởi một sự hồi sinh trong lĩnh vực này
00:00:51
trí tuệ nhân tạo,
00:00:53
Thời đại của mạng lưới thần kinh.
00:00:54
Lấy cảm hứng từ sinh học và
00:00:57
hoạt động của bộ não con người,
00:00:59
Các mạng này đã cố gắng sao chép
00:01:01
Cách tế bào thần kinh của chúng ta xử lý
00:01:03
và truyền đạt thông tin.
00:01:05
Mặc dù nguồn lực hạn chế và
00:01:07
máy tính kém mạnh hơn,
00:01:08
Các nhà nghiên cứu đã kiên trì,
00:01:10
tin rằng cách tiếp cận này có thể
00:01:13
dẫn đến AI tiên tiến và thích ứng hơn.
00:01:16
Đó là sự khởi đầu của một cuộc cách mạng nơi AI
00:01:18
không còn hài lòng với
00:01:20
tuân theo các quy tắc cứng nhắc,
00:01:21
nhưng đã học hỏi từ dữ liệu,
00:01:23
Giống như một bộ não học hỏi
00:01:25
từ kinh nghiệm của mình.
00:01:27
Mạng lưới thần kinh là trung tâm
00:01:30
nhiều tiến bộ trong AI.
00:01:32
Hãy nghĩ về chúng như một sự bắt chước
00:01:34
của bộ não con người,
00:01:36
mỗi tế bào thần kinh nhân tạo hoặc nút
00:01:38
nhận thông tin, xử lý nó,
00:01:41
và sau đó chuyển chúng cho người khác
00:01:43
tế bào thần kinh thông qua các kết nối,
00:01:44
Cũng giống như tế bào thần kinh sinh học của chúng ta
00:01:46
Làm điều này với các khớp thần kinh.
00:01:48
Lúc đầu
00:01:49
Những mạng này rất đơn giản,
00:01:51
với vài lớp tế bào thần kinh,
00:01:53
Nhưng ý tưởng này mang tính cách mạng. Khá
00:01:55
hơn là lập trình rõ ràng một
00:01:57
máy để thực hiện một nhiệm vụ,
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Tại sao không đào tạo cô ấy
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cung cấp cho họ các ví dụ,
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Giống như bạn dạy một đứa trẻ?
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Phương pháp học tập này,
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Mặc dù sử dụng nhiều dữ liệu
00:02:09
và sức mạnh tính toán,
00:02:11
Mở đường cho máy móc
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có thể tự học.
00:02:14
Những năm 2000 đánh dấu một bước ngoặt
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cho trí tuệ nhân tạo.
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Với sự bùng nổ của Internet,
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một số lượng phi thường của
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Dữ liệu đã trở nên có thể truy cập được.
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Dữ liệu này,
00:02:26
cùng với những tiến bộ
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đáng kể về sức mạnh tính toán,
00:02:30
đã tạo ra mảnh đất màu mỡ cho AI.
00:02:32
Các thuật toán đã phát triển,
00:02:35
trở nên tinh vi hơn, và
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Có khả năng xử lý các bộ
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dữ liệu ngày càng lớn hơn.
00:02:41
Đó là thời đại học tập
00:02:42
nơi mạng nơ-ron
00:02:44
đã trở nên sâu sắc,
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với nhiều lớp cho phép
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Những chiến công không thể tưởng tượng được
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một thập kỷ trước.
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Dữ liệu lớn đã trở thành nhiên liệu cho AI.
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Doanh nghiệp và nhà nghiên cứu
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Nhanh chóng hiểu được tiềm năng
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Dữ liệu để lái xe
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các mô hình AI hoạt động tốt hơn.
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Các ứng dụng như
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Nhận dạng giọng nói
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dịch máy và
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Phát hiện hình ảnh đã trở thành
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có thể và hiệu quả.
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AI không còn chỉ là một công cụ nghiên cứu,
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Cô ấy đã bắt đầu biến đổi
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cuộc sống hàng ngày của chúng ta,
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Làm cho công nghệ trở nên tốt hơn
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trực quan và thích nghi với nhu cầu của chúng tôi.
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Những năm 2010 chứng kiến sự xuất hiện của
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GAN hoặc mạng đối nghịch phát sinh.
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Các thuật toán này đã cho phép AI
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Tạo nội dung
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Từ hình ảnh đến âm thanh
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thông qua các văn bản.
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GAN hoạt động bằng cách đặt
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Hai mạng đang cạnh tranh.
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Một người tạo ra nội dung trong khi
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mà người kia đánh giá chất lượng của nó.
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Quá trình lặp đi lặp lại này đã làm cho nó có thể
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tạo ra các tác phẩm chất lượng cao,
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đôi khi không thể phân biệt được với
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những thứ do con người tạo ra.
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Tiến sĩ Ian Goodfellow là người đóng góp chính cho
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được công nhận là người tiên phong của GAN,
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mạng lưới đối thủ phát sinh.
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Năm 2014, khi còn là nghiên cứu sinh,
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Goodfellow giới thiệu khái niệm
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GAN trong một bài báo và kể từ đó,
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Cách tiếp cận này đã cách mạng hóa lĩnh vực này
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học sâu và AI
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Phát sinh.
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Kể từ khi giới thiệu GAN,
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nhiều nhà nghiên cứu và
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Các tổ chức đã đóng góp cho họ
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phát triển và sàng lọc.
00:04:18
Nhưng Goodfellow thường được trích dẫn
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là cha đẻ của GAN do:
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vai trò quan trọng của nó trong việc tạo ra chúng
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và phổ biến ban đầu của họ.
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Tệp sáng tạo do GAN tạo
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mê hoặc thế giới. Khuôn mặt của
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những người chưa bao giờ tồn tại,
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phong cảnh tưởng tượng,
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tác phẩm nghệ thuật độc đáo và
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thậm chí cả âm nhạc.
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Những tiến bộ này đã đặt ra câu hỏi về
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vấn đề đạo đức và triết học.
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Sáng tạo là gì? Một
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Máy có thể được
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Được coi là sáng tạo?
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Khi AI tiếp tục phát triển,
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Nó thách thức sự hiểu biết của chúng ta
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sự sáng tạo của nghệ thuật và đổi mới.
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Những năm 2020 đã củng cố kỷ nguyên
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AI tạo ra. Với những tiến bộ
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Về sức mạnh tính toán,
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Đặc biệt, nhờ các đơn vị xử lý
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đồ họa (GPU) và cơ sở hạ tầng đám mây,
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Các mô hình AI đã trở thành
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lớn hơn và phức tạp hơn.
00:05:14
Đó là thời điểm mà các người mẫu
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như GPT-3 và GPT-4 đã thấy
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ngày, có thể tạo văn bản,
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âm nhạc
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Thiết kế và hơn thế nữa với
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Độ chính xác và sắc thái đáng kinh ngạc.
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Những mô hình AI mới này đã chứng minh
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tính linh hoạt chưa từng có,
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cho dù đó là để viết bài,
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Thiết kế đối tượng hoặc thậm chí
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Lập trình khả năng của họ để
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hiểu và tạo nội dung,
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đã đẩy ranh giới của điều này
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mà chúng tôi nghĩ là có thể.
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AI đã trở thành một công cụ có giá trị
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Dành cho người sáng tạo, kỹ sư
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và các nhà nghiên cứu trên khắp thế giới.
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Trong vòng vài thập kỷ, AI
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Generative đã đi từ
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Các thí nghiệm đơn giản trong
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phòng thí nghiệm thành một lực lượng định hình
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Thế giới của chúng ta một cách sâu sắc.
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Nó đã thay đổi cách chúng ta
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tương tác với công nghệ,
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Cách chúng tôi tạo ra và làm thế nào
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Chúng tôi nhận thức biên giới
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giữa con người và máy móc.
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Khi chúng ta nhìn về tương lai,
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một điều chắc chắn, AI
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sẽ tiếp tục phát triển,
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để gây bất ngờ và xác định lại giới hạn của chúng ta.
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Ở lại với chúng tôi để khám phá
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nhiều hơn thế giới hấp dẫn này.

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要瞭解生成式 AI，
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讓我們深入瞭解它的歷史。
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第一批研究人員
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人工智慧是
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在大膽願景的驅使下，
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建造可以
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類比人類的思維過程。
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他們不僅
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創建程式
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執行特定任務。
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他們希望這些機器能夠思考，
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學習和發展。
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這個雄心壯志雖然複雜，
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一直是許多創新背後的驅動力。
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第一個 AI 模型
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是初級的，
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但他們奠定了基礎
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基本問題。
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機器能思考嗎？
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她能像孩子一樣學習嗎？
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這些問題指導了研究
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幾十年來，人工智慧領域。
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1980 年代的特點是
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通過實地的復興
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人工智慧
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神經網路時代。
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受生物學和
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人腦功能，
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這些網路試圖複製
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我們的神經元處理方式
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並傳達資訊。
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儘管資源有限，但
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功能較弱的計算機，
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研究人員堅持了下來，
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深信這種方法可以
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導致更先進和適應性更強的人工智慧。
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這是一場革命的開始，人工智慧
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不再滿足於
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遵循嚴格的規則，
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但正在從數據中學習，
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就像一個會學習的大腦
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從他的經歷。
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神經網路是核心
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人工智慧的許多進步。
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把它們看作是模仿品
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人腦，
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每個人工神經元或節點
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接收資訊，處理資訊，
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然後將它們傳遞給其他人
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通過連接的神經元，
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就像我們的生物神經元一樣
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用突觸來做到這一點。
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起先
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這些網路很簡單，
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神經元層數少，
00:01:53
但這個想法是革命性的。而
00:01:55
而不是顯式程式設計
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機器來執行任務，
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為什麼不訓練她
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向他們提供範例，
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就像你教孩子一樣？
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這種學習方法，
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雖然數據密集型
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和計算能力，
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為機器鋪平了道路
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能夠自學。
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2000年代是一個轉捩點
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用於人工智慧。
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隨著互聯網的爆炸式增長，
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數量驚人的
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數據已經變得可訪問。
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這些數據，
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加上進步
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在計算能力方面具有重要意義，
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為人工智慧提供了肥沃的土壤。
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演算法已經發展，
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變得越來越複雜，並且
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能夠處理
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數據越來越大。
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那是學習的時代
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其中神經網路
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變得深刻，
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多層允許
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難以想像的壯舉
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十年前。
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大數據已成為人工智慧的燃料。
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企業和研究人員
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快速了解潛力
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要驅動器的數據
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性能更好的 AI 模型。
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應用程式，例如
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語音辨識
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機器翻譯和
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圖像檢測已成為
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可能且有效。
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人工智慧不再只是一種研究工具，
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她開始轉變
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我們的日常生活，
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讓技術更偉大
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直觀，適應我們的需求。
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2010 年代見證了
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GAN 或生成對抗網路。
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這些演算法使 AI 能夠
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生成內容
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從圖像到聲音
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通過文本。
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GAN的工作原理是把
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兩個網路正在競爭。
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一個生成內容，而
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另一個評估其品質。
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這個反覆運算過程使得
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創作優質作品，
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有時無法區分
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那些由人類創造的。
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伊恩·古德費羅（Ian Goodfellow）博士是
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被公認為GAN的先驅，
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生成對抗網路。
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2014年，當他還是一名博士生時，
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Goodfellow介紹了
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GANs在一篇文章中，從那時起，
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這種方法徹底改變了該領域
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深度學習和人工智慧
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生成。
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自從 GAN 推出以來，
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許多研究人員和
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機構為他們的
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發展和完善。
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但古德費羅經常被引用
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作為 GAN 之父，由於
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它在他們的創造中起著至關重要的作用
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以及它們的最初普及。
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GAN 生成的廣告素材
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讓世界著迷。面孔
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從未存在過的人，
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想像景觀，
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獨特的藝術作品和
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甚至音樂。
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這些進展引發了以下問題：
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倫理和哲學問題。
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什麼是創造力？一
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機器可以
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被認為是有創意的？
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隨著人工智慧的不斷發展，
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它挑戰了我們的理解
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藝術的創造和創新。
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2020 年代鞏固了這個時代
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生成式 AI。隨著進步
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在計算能力方面，
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特別是，由於處理單元
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圖形 （GPU） 和雲基礎設施，
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AI 模型已成為
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更大、更複雜。
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那是一個模型的時代
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正如 GPT-3 和 GPT-4 所看到的
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天，能夠生成文本，
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音樂
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設計及更多
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驚人的精確度和細微差別。
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這些新的人工智慧模型已經證明
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前所未有的多功能性，
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不管是寫文章，
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設計物件甚至
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對他們的能力進行程式設計
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理解並生成內容，
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已經突破了這個界限
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我們認為這是可能的。
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人工智慧已成為一種有價值的工具
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對於創作者、工程師
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以及世界各地的研究人員。
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在幾十年的時間里，人工智慧
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生成式已經從
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簡單的實驗
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實驗室形成一種力量
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我們的世界以一種深刻的方式。
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它改變了我們的方式
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與技術互動，
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我們如何創造以及如何創造
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我們感知邊界
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人與機器之間。
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展望未來，
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有一件事是肯定的，人工智慧
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將繼續發展，
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讓我們感到驚訝並重新定義我們的極限。
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和我們一起探索
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更多這個迷人的世界。

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