History of Generative AI Video

Let's explore together the captivating evolution of generative AI. From its humble beginnings in the 1950s, through the era of neural networks in the 1980s, the explosion of Big Data at the turn of the millennium, to the rise of GANs and major advancements in the 2020s.

  • 5:27
  • 1912 views

Objectifs :

This document aims to provide a comprehensive overview of the history and evolution of generative AI, highlighting key developments, concepts, and implications for the future.

Chapitres :

  1. Introduction to Generative AI
    Generative AI represents a significant advancement in artificial intelligence, evolving from early concepts of machine learning to complex systems capable of creating content. This document explores the historical context and key milestones that have shaped generative AI.
  2. The Early Days of AI Research
    In the early stages of artificial intelligence research, pioneers aimed to create machines that could simulate human thought processes. They sought to develop systems that could think, learn, and evolve rather than merely execute predefined tasks. This ambition led to fundamental questions about machine cognition, such as: - Can a machine think? - Can it learn like a child? These inquiries guided AI research for decades, laying the groundwork for future innovations.
  3. The Revival of Neural Networks in the 1980s
    The 1980s marked a resurgence in AI, particularly with the advent of neural networks. Inspired by the human brain's structure, these networks aimed to replicate how neurons process and transmit information. Despite limited computational resources, researchers believed that this approach could lead to more advanced AI systems. Key characteristics of neural networks include: - Digital imitation of the human brain - Processing information through artificial neurons - Learning from data rather than following rigid programming rules This period initiated a revolution in AI, allowing machines to learn from experiences.
  4. The Impact of Big Data and Deep Learning in the 2000s
    The 2000s represented a turning point for AI, driven by the explosion of the Internet and the availability of vast amounts of data. Coupled with advancements in computing power, this era saw the rise of deep learning, characterized by: - Deep neural networks with multiple layers - Enhanced capabilities for processing large datasets - Applications in voice recognition, automatic translation, and image detection AI transitioned from a research tool to a transformative technology in everyday life.
  5. The Emergence of Generative Adversarial Networks (GANs)
    In the 2010s, Generative Adversarial Networks (GANs) emerged, allowing AI to generate creative content across various mediums. GANs operate by: - Utilizing two networks: one generates content, while the other evaluates its quality - Engaging in an iterative process to improve output Dr. Ian Goodfellow, recognized as the pioneer of GANs, introduced this concept in 2014, revolutionizing deep learning and generative AI. The creations produced by GANs, such as: - Imaginary landscapes - Unique works of art - Music compositions have sparked discussions about the nature of creativity and the role of machines in artistic expression.
  6. The Consolidation of Generative AI in the 2020s
    The 2020s solidified the era of generative AI, with advancements in computing power, particularly through GPUs and cloud infrastructures. Notable models like GPT-3 and GPT-4 emerged, showcasing: - The ability to generate text, music, and designs with remarkable accuracy - Versatility in applications ranging from writing to programming These developments have expanded the boundaries of what AI can achieve, making it an invaluable tool for creators and researchers worldwide.
  7. Conclusion and Future Perspectives
    Generative AI has evolved dramatically over the past few decades, transforming our interaction with technology and challenging our perceptions of creativity and innovation. As we look to the future, generative AI is poised to continue evolving, surprising us and redefining the limits of what machines can accomplish. This ongoing journey invites us to explore the fascinating world of AI and its implications for society.

FAQ :

What is generative AI?

Generative AI refers to algorithms that can create new content, such as text, images, or music, by learning from existing data. It includes technologies like Generative Adversarial Networks (GANs) and models like GPT.

How do neural networks work?

Neural networks consist of layers of interconnected nodes (neurons) that process input data. Each neuron receives information, processes it, and passes it to the next layer, allowing the network to learn from examples.

What are the applications of deep learning?

Deep learning is used in various applications, including image and speech recognition, natural language processing, and autonomous systems. It enables machines to learn from large amounts of data and improve their performance over time.

What are the ethical implications of AI?

The rise of AI raises ethical questions about creativity, authorship, and the potential impact on jobs and society. It challenges our understanding of what it means to be creative and the role of machines in our lives.

Who is Ian Goodfellow?

Ian Goodfellow is a prominent researcher in the field of AI, known for introducing Generative Adversarial Networks (GANs) in 2014. His work has significantly influenced the development of generative AI technologies.

Quelques cas d'usages :

Content Creation

Generative AI can be used by writers and marketers to create articles, social media posts, and marketing materials quickly and efficiently, allowing for more creative freedom and faster turnaround times.

Art and Design

Artists and designers can leverage GANs to generate unique artworks or design concepts, providing inspiration and new ideas that push the boundaries of traditional creativity.

Voice Recognition Systems

AI technologies, particularly deep learning models, are used in voice recognition systems to improve accuracy in understanding and processing spoken language, enhancing user experience in applications like virtual assistants.

Automated Translation

Generative AI models can facilitate real-time translation services, making communication across different languages more accessible and efficient, which is particularly useful in global business environments.

Game Development

Game developers can utilize generative AI to create dynamic and responsive game environments, characters, and narratives, enhancing player engagement and experience.

Glossaire :

Artificial Intelligence (AI)

A branch of computer science focused on creating systems capable of performing tasks that typically require human intelligence, such as learning, reasoning, and problem-solving.

Neural Networks

Computational models inspired by the human brain, consisting of interconnected nodes (neurons) that process information and learn from data.

Deep Learning

A subset of machine learning that uses neural networks with many layers (deep networks) to analyze various forms of data, enabling complex pattern recognition.

Generative Adversarial Networks (GANs)

A class of AI algorithms that generate new content by having two networks compete against each other: one creates content while the other evaluates its quality.

Big Data

Extremely large data sets that can be analyzed computationally to reveal patterns, trends, and associations, especially relating to human behavior and interactions.

GPT (Generative Pre-trained Transformer)

A type of AI model designed for natural language processing tasks, capable of generating human-like text based on the input it receives.

Ethical Questions in AI

Concerns regarding the implications of AI technologies on society, including issues of creativity, authorship, and the potential for machines to replicate human-like qualities.

résultat(s)
00:00:04
To understand generative AI,
00:00:05
let's dive into its history.
00:00:07
The early researchers in artificial
00:00:09
intelligence were driven by a bold
00:00:12
vision to build machines capable of
00:00:14
simulating human thought processes.
00:00:16
They were not content with creating
00:00:18
programs to execute specific tasks.
00:00:20
They wanted these machines to think,
00:00:22
learn and evolve.
00:00:23
This ambition, although complex, was the
00:00:26
driving force behind many innovations.
00:00:29
The first AI models were rudimentary,
00:00:31
but they raised fundamental questions.
00:00:34
Can a machine think?
00:00:35
Can it learn like a child?
00:00:38
These questions guided
00:00:39
AI research for decades.
00:00:41
The 1980s marked a revival in the
00:00:43
field of artificial intelligence,
00:00:45
the era of neural networks.
00:00:48
Inspired by biology and the
00:00:50
workings of the human brain,
00:00:51
these networks attempted to replicate how
00:00:54
our neurons process and transmit information.
00:00:57
Despite limited resources
00:00:58
and less powerful computers,
00:01:00
researchers persevered,
00:01:01
convinced that this approach could lead
00:01:03
to more advanced and adaptable AI.
00:01:06
This was the beginning of a revolution where
00:01:08
AI was no longer just following rigid rules,
00:01:11
but learning from data,
00:01:13
just like a brain learns from
00:01:15
its experiences.
00:01:16
Neural networks are at the
00:01:18
heart of many advances in AI.
00:01:20
Imagine them as a digital
00:01:22
imitation of the human brain.
00:01:24
Each artificial neuron,
00:01:25
or node receives information,
00:01:28
processes it, and then transmits it
00:01:30
to other neurons through connections,
00:01:32
just like our biological
00:01:34
neurons do with synapses.
00:01:35
Initially,
00:01:36
these networks were simple,
00:01:38
with few layers of neurons,
00:01:40
but the idea was revolutionary.
00:01:42
Rather than explicitly programming
00:01:43
a machine to perform a task,
00:01:46
why not train it by providing examples?
00:01:49
Just like teaching a child,
00:01:51
this data hungry and computationally
00:01:53
intensive learning approach paved the way for
00:01:56
machines capable of learning on their own.
00:01:58
The 2000s marked a turning point
00:02:00
for artificial intelligence.
00:02:01
With the explosion of the Internet,
00:02:03
a phenomenal amount of data
00:02:05
became accessible.
00:02:06
These data,
00:02:06
coupled with significant
00:02:08
advances in computing power,
00:02:10
provided fertile ground for AI.
00:02:12
Algorithms evolved,
00:02:13
becoming more sophisticated and capable of
00:02:16
processing increasingly large data sets.
00:02:18
This was the era of deep learning,
00:02:19
where neural networks became
00:02:21
deep with many layers,
00:02:22
enabling feats unimaginable a decade earlier.
00:02:25
Big data became the fuel for AI companies,
00:02:28
and researchers quickly
00:02:29
realized the potential of data.
00:02:30
In training more powerful AI models,
00:02:33
applications like voice recognition,
00:02:35
automatic translation,
00:02:36
and image detection became
00:02:38
possible and efficient.
00:02:39
AI was no longer just a research tool.
00:02:41
It began to transform our daily lives,
00:02:44
making technologies more intuitive
00:02:46
and tailored to our needs.
00:02:48
The 2010 S saw the emergence of Gans,
00:02:51
or Generative Adversarial Networks.
00:02:53
These algorithms allowed AI to
00:02:56
generate creative content from
00:02:58
images to sounds and even texts.
00:03:01
Jans work by pitting 2 networks
00:03:03
against each other.
00:03:04
One generates content while the
00:03:07
other evaluates its quality.
00:03:09
This iterative process has enabled
00:03:11
the creation of high quality works,
00:03:13
sometimes indistinguishable
00:03:14
from those created by humans.
00:03:17
Dr.
00:03:17
Ian Goodfellow is widely recognized
00:03:19
as the pioneer of Gans.
00:03:21
In 2014,
00:03:22
while a doctoral student,
00:03:24
Goodfellow introduced the concept
00:03:25
of Jans in a paper and since then
00:03:29
this approach has revolutionized
00:03:30
the field of deep
00:03:32
learning and generative AI.
00:03:34
Since the introduction of Jans,
00:03:36
many researchers and institutions
00:03:37
have contributed to their
00:03:39
development and refinement,
00:03:40
but Goodfellow is often cited as the
00:03:43
father of Gans due to his crucial role in
00:03:46
their creation and initial popularization.
00:03:48
The creations generated by Gans have
00:03:51
fascinated the world faces of people who
00:03:54
never existed, imaginary landscapes,
00:03:56
unique works of art and even music.
00:03:59
These advances have raised ethical
00:04:02
and philosophical questions.
00:04:03
What is creativity?
00:04:05
Can a machine be considered creative?
00:04:08
As AI continues to evolve,
00:04:10
it challenges our understanding of creation,
00:04:12
art, and innovation.
00:04:14
The 2020 S consolidated
00:04:16
the era of generative AI.
00:04:19
With advances in computing power,
00:04:21
notably through GPUs and
00:04:23
cloud infrastructures,
00:04:24
AI models became larger and more complex.
00:04:27
This was the time when models
00:04:29
like GPT 3 and GPT 4 emerged.
00:04:32
Capable of generating text,
00:04:34
music, designs, and much more.
00:04:36
With astonishing accuracy and nuance,
00:04:38
these new AI models demonstrated
00:04:41
unprecedented versatility.
00:04:42
Whether for writing articles,
00:04:44
designing objects,
00:04:45
or even programming,
00:04:46
their ability to understand and
00:04:48
generate content pushed the boundaries
00:04:49
of what we thought possible.
00:04:51
AI has become a valuable tool for creators,
00:04:54
engineers, and researchers around the world.
00:04:56
In just a few decades,
00:04:57
generative AI has evolved from simple
00:05:00
experiments in laboratories to a force
00:05:02
that profoundly shapes our world.
00:05:04
It has transformed how we interact
00:05:07
with technology, how we create,
00:05:09
and how we perceive the boundary
00:05:11
between man and machine.
00:05:13
As we look to the future,
00:05:14
one thing is certain,
00:05:16
generative AI will continue to evolve,
00:05:18
surprise, and redefine our limits.
00:05:21
Stay with us to explore more
00:05:23
of this fascinating world.

No elements match your search in this video....
Do another search or back to content !

 

résultat(s)
00:00:04
Para entender a IA generativa,
00:00:05
Vamos mergulhar na sua história.
00:00:07
Os primeiros pesquisadores em artificial
00:00:09
a inteligência foi impulsionada por uma ousadia
00:00:12
visão para construir máquinas capazes de
00:00:14
simulação de processos de pensamento humano.
00:00:16
Não se contentaram em criar
00:00:18
programas para executar tarefas específicas.
00:00:20
Eles queriam que essas máquinas pensassem,
00:00:22
aprender e evoluir.
00:00:23
Esta ambição, apesar de complexa, era a
00:00:26
força motriz por detrás de muitas inovações.
00:00:29
Os primeiros modelos de IA eram rudimentares,
00:00:31
Mas levantaram questões fundamentais.
00:00:34
Uma máquina pode pensar?
00:00:35
Pode aprender como uma criança?
00:00:38
Estas perguntas orientaram
00:00:39
Investigação em IA há décadas.
00:00:41
A década de 1980 marcou um renascimento na
00:00:43
domínio da inteligência artificial,
00:00:45
A era das redes neurais.
00:00:48
Inspirado pela biologia e pelo
00:00:50
funcionamento do cérebro humano,
00:00:51
estas redes tentaram replicar como
00:00:54
Os nossos neurónios processam e transmitem informação.
00:00:57
Apesar dos recursos limitados
00:00:58
e computadores menos potentes,
00:01:00
os investigadores perseveraram,
00:01:01
convictos de que esta abordagem poderia conduzir
00:01:03
para uma IA mais avançada e adaptável.
00:01:06
Este foi o início de uma revolução onde
00:01:08
A IA já não estava apenas a seguir regras rígidas,
00:01:11
mas aprendendo com os dados,
00:01:13
assim como um cérebro aprende com
00:01:15
suas experiências.
00:01:16
As redes neurais estão na
00:01:18
coração de muitos avanços em IA.
00:01:20
Imagine-os como um digital
00:01:22
imitação do cérebro humano.
00:01:24
Cada neurónio artificial,
00:01:25
ou nó recebe informações,
00:01:28
processa-o e, em seguida, transmite-o
00:01:30
a outros neurónios através de ligações,
00:01:32
assim como o nosso biológico
00:01:34
os neurónios fazem com sinapses.
00:01:35
Inicialmente,
00:01:36
estas redes eram simples,
00:01:38
com poucas camadas de neurónios,
00:01:40
Mas a ideia era revolucionária.
00:01:42
Em vez de programar explicitamente
00:01:43
uma máquina para executar uma tarefa,
00:01:46
Por que não treiná-lo dando exemplos?
00:01:49
Assim como ensinar uma criança,
00:01:51
estes dados famintos e computacionalmente
00:01:53
A abordagem de aprendizagem intensiva abriu caminho para
00:01:56
máquinas capazes de aprender por conta própria.
00:01:58
Os anos 2000 marcaram um ponto de viragem
00:02:00
para a inteligência artificial.
00:02:01
Com a explosão da Internet,
00:02:03
uma quantidade fenomenal de dados
00:02:05
tornou-se acessível.
00:02:06
Estes dados,
00:02:06
juntamente com
00:02:08
avanços no poder de computação,
00:02:10
proporcionou um terreno fértil para a IA.
00:02:12
Os algoritmos evoluíram,
00:02:13
tornar-se mais sofisticado e capaz de
00:02:16
processamento de conjuntos de dados cada vez maiores.
00:02:18
Esta era a era do deep learning,
00:02:19
onde as redes neurais se tornaram
00:02:21
profundo com muitas camadas,
00:02:22
possibilitando feitos inimagináveis uma década antes.
00:02:25
Big data tornou-se o combustível para as empresas de IA,
00:02:28
e investigadores rapidamente
00:02:29
percebeu o potencial dos dados.
00:02:30
No treinamento de modelos de IA mais poderosos,
00:02:33
aplicações como reconhecimento de voz,
00:02:35
tradução automática,
00:02:36
e a deteção de imagens tornou-se
00:02:38
possível e eficiente.
00:02:39
A IA deixou de ser apenas uma ferramenta de investigação.
00:02:41
Começou a transformar o nosso quotidiano,
00:02:44
Tornar as tecnologias mais intuitivas
00:02:46
e adaptado às nossas necessidades.
00:02:48
O S de 2010 viu o surgimento de Gans,
00:02:51
ou Redes Generativas Contraditórias.
00:02:53
Esses algoritmos permitiram que a IA
00:02:56
gerar conteúdo criativo a partir de
00:02:58
imagens a sons e até textos.
00:03:01
Jans trabalho pitting 2 redes
00:03:03
uns contra os outros.
00:03:04
Um gera conteúdo enquanto o
00:03:07
outro avalia a sua qualidade.
00:03:09
Este processo iterativo permitiu
00:03:11
a criação de obras de elevada qualidade,
00:03:13
por vezes indistinguível
00:03:14
daqueles criados por seres humanos.
00:03:17
O dr.
00:03:17
Ian Goodfellow é amplamente reconhecido
00:03:19
como o pioneiro de Gans.
00:03:21
Em 2014,
00:03:22
enquanto estudante de doutoramento,
00:03:24
Goodfellow introduziu o conceito
00:03:25
de Jans em um jornal e desde então
00:03:29
Esta abordagem revolucionou
00:03:30
o campo das profundezas
00:03:32
aprendizagem e IA generativa.
00:03:34
Desde a introdução de Jans,
00:03:36
muitos investigadores e instituições
00:03:37
contribuíram para a sua
00:03:39
desenvolvimento e aperfeiçoamento,
00:03:40
mas Goodfellow é frequentemente citado como o
00:03:43
pai de Gans devido ao seu papel crucial em
00:03:46
sua criação e popularização inicial.
00:03:48
As criações geradas por Gans têm
00:03:51
fascinou os rostos do mundo de pessoas que
00:03:54
nunca existiram, paisagens imaginárias,
00:03:56
obras de arte únicas e até música.
00:03:59
Estes avanços elevaram a ética
00:04:02
e questões filosóficas.
00:04:03
O que é criatividade?
00:04:05
Uma máquina pode ser considerada criativa?
00:04:08
À medida que a IA continua a evoluir,
00:04:10
desafia a nossa compreensão da criação,
00:04:12
arte e inovação.
00:04:14
O S de 2020 consolidado
00:04:16
a era da IA generativa.
00:04:19
Com avanços no poder de computação,
00:04:21
nomeadamente através de GPUs e
00:04:23
infraestruturas de computação em nuvem,
00:04:24
Os modelos de IA tornaram-se maiores e mais complexos.
00:04:27
Esta era a época em que os modelos
00:04:29
como GPT 3 e GPT 4 surgiram.
00:04:32
Capaz de gerar texto,
00:04:34
música, designs e muito mais.
00:04:36
Com precisão e nuance surpreendentes,
00:04:38
estes novos modelos de IA demonstrados
00:04:41
versatilidade sem precedentes.
00:04:42
Seja para escrever artigos,
00:04:44
conceção de objetos,
00:04:45
ou mesmo programação,
00:04:46
a sua capacidade de compreender e
00:04:48
gerar conteúdo ultrapassou os limites
00:04:49
do que pensávamos ser possível.
00:04:51
A IA tornou-se uma ferramenta valiosa para os criadores,
00:04:54
engenheiros e investigadores de todo o mundo.
00:04:56
Em apenas algumas décadas,
00:04:57
A IA generativa evoluiu de uma IA simples
00:05:00
experiências em laboratórios a uma força
00:05:02
que molda profundamente o nosso mundo.
00:05:04
Transformou a forma como interagimos
00:05:07
com a tecnologia, como criamos,
00:05:09
e como percebemos o limite
00:05:11
entre o homem e a máquina.
00:05:13
Ao olharmos para o futuro,
00:05:14
Uma coisa é certa,
00:05:16
a IA generativa continuará a evoluir,
00:05:18
surpreender e redefinir os nossos limites.
00:05:21
Fique connosco para explorar mais
00:05:23
deste mundo fascinante.

No elements match your search in this video....
Do another search or back to content !

 

résultat(s)
00:00:04
Per comprendere l'IA generativa,
00:00:05
immergiamoci nella sua storia.
00:00:07
I primi ricercatori nel campo dell'artificiale
00:00:09
l'intelligenza era guidata da un audace
00:00:12
visione per costruire macchine in grado di
00:00:14
simulare i processi del pensiero umano.
00:00:16
Non si accontentavano di creare
00:00:18
programmi per eseguire attività specifiche.
00:00:20
Volevano che queste macchine pensassero,
00:00:22
imparano ed evolvono.
00:00:23
Questa ambizione, sebbene complessa, era la
00:00:26
forza trainante di molte innovazioni.
00:00:29
I primi modelli di intelligenza artificiale erano rudimentali,
00:00:31
ma hanno sollevato domande fondamentali.
00:00:34
Una macchina può pensare?
00:00:35
Può imparare come un bambino?
00:00:38
Queste domande hanno guidato
00:00:39
Ricerca sull'IA da decenni.
00:00:41
Gli anni '80 hanno segnato una rinascita nel
00:00:43
campo dell'intelligenza artificiale,
00:00:45
l'era delle reti neurali.
00:00:48
Ispirato alla biologia e al
00:00:50
funzionamento del cervello umano,
00:00:51
queste reti hanno tentato di replicare come
00:00:54
i nostri neuroni elaborano e trasmettono informazioni.
00:00:57
Nonostante le risorse limitate
00:00:58
e computer meno potenti,
00:01:00
i ricercatori hanno perseverato,
00:01:01
convinti che questo approccio potrebbe portare
00:01:03
a un'IA più avanzata e adattabile.
00:01:06
Questo è stato l'inizio di una rivoluzione in cui
00:01:08
L'intelligenza artificiale non si limitava più a seguire regole rigide,
00:01:11
ma imparando dai dati,
00:01:13
proprio come un cervello impara
00:01:15
le sue esperienze.
00:01:16
Le reti neurali sono al
00:01:18
al centro di molti progressi dell'IA.
00:01:20
Immaginateli come digitali
00:01:22
imitazione del cervello umano.
00:01:24
Ogni neurone artificiale,
00:01:25
o il nodo riceve informazioni,
00:01:28
lo elabora e poi lo trasmette
00:01:30
ad altri neuroni tramite connessioni,
00:01:32
proprio come il nostro biologico
00:01:34
i neuroni lo fanno con le sinapsi.
00:01:35
Inizialmente,
00:01:36
queste reti erano semplici,
00:01:38
con pochi strati di neuroni,
00:01:40
ma l'idea era rivoluzionaria.
00:01:42
Piuttosto che programmare in modo esplicito
00:01:43
una macchina per eseguire un compito,
00:01:46
perché non addestrarlo fornendo degli esempi?
00:01:49
Proprio come insegnare a un bambino,
00:01:51
questi dati sono affamati e computazionali
00:01:53
un approccio di apprendimento intensivo ha aperto la strada a
00:01:56
macchine in grado di apprendere da sole.
00:01:58
Gli anni 2000 hanno segnato una svolta
00:02:00
per l'intelligenza artificiale.
00:02:01
Con l'esplosione di Internet,
00:02:03
una quantità fenomenale di dati
00:02:05
è diventato accessibile.
00:02:06
Questi dati,
00:02:06
abbinato a significativi
00:02:08
progressi nella potenza di calcolo,
00:02:10
ha fornito un terreno fertile per l'IA.
00:02:12
Gli algoritmi si sono evoluti,
00:02:13
diventando più sofisticati e capaci di
00:02:16
elaborare set di dati sempre più grandi.
00:02:18
Era l'era del deep learning,
00:02:19
dove sono diventate le reti neurali
00:02:21
profondo con molti strati,
00:02:22
abilitando imprese inimmaginabili un decennio prima.
00:02:25
I big data sono diventati il carburante per le aziende di intelligenza artificiale,
00:02:28
e i ricercatori rapidamente
00:02:29
ha capito il potenziale dei dati.
00:02:30
Nell'addestrare modelli di intelligenza artificiale più potenti,
00:02:33
applicazioni come il riconoscimento vocale,
00:02:35
traduzione automatica,
00:02:36
e il rilevamento delle immagini è diventato
00:02:38
possibile ed efficiente.
00:02:39
L'IA non era più solo uno strumento di ricerca.
00:02:41
Ha iniziato a trasformare la nostra vita quotidiana,
00:02:44
rendendo le tecnologie più intuitive
00:02:46
e su misura per le nostre esigenze.
00:02:48
La S del 2010 ha visto l'emergere di Gans,
00:02:51
o Generative Adversarial Networks.
00:02:53
Questi algoritmi hanno permesso all'IA di
00:02:56
generare contenuti creativi da
00:02:58
dalle immagini ai suoni e persino ai testi.
00:03:01
I Jan funzionano unendo 2 reti
00:03:03
l'uno contro l'altro.
00:03:04
Uno genera contenuti mentre il
00:03:07
l'altro ne valuta la qualità.
00:03:09
Questo processo iterativo ha permesso
00:03:11
la creazione di opere di alta qualità,
00:03:13
a volte indistinguibile
00:03:14
da quelli creati dall'uomo.
00:03:17
Dott.
00:03:17
Ian Goodfellow è ampiamente riconosciuto
00:03:19
come pioniere di Gans.
00:03:21
Nel 2014,
00:03:22
mentre era uno studente di dottorato,
00:03:24
Goodfellow ha introdotto il concetto
00:03:25
di Jans in un giornale e da allora
00:03:29
questo approccio ha rivoluzionato
00:03:30
il campo del profondo
00:03:32
apprendimento e intelligenza artificiale generativa.
00:03:34
Dall'introduzione di Jans,
00:03:36
molti ricercatori e istituzioni
00:03:37
hanno contribuito alla loro
00:03:39
sviluppo e perfezionamento,
00:03:40
ma Goodfellow è spesso citato come
00:03:43
padre di Gans per il suo ruolo cruciale in
00:03:46
la loro creazione e divulgazione iniziale.
00:03:48
Le creazioni generate da Gans hanno
00:03:51
hanno affascinato i volti mondiali di persone che
00:03:54
mai esistiti, paesaggi immaginari,
00:03:56
opere d'arte uniche e persino musica.
00:03:59
Questi progressi hanno sollevato l'etica
00:04:02
e domande filosofiche.
00:04:03
Che cos'è la creatività?
00:04:05
Una macchina può essere considerata creativa?
00:04:08
Man mano che l'IA continua a evolversi,
00:04:10
sfida la nostra comprensione della creazione,
00:04:12
arte e innovazione.
00:04:14
La S 2020 si è consolidata
00:04:16
l'era dell'IA generativa.
00:04:19
Con i progressi nella potenza di calcolo,
00:04:21
in particolare tramite GPU e
00:04:23
infrastrutture cloud,
00:04:24
I modelli di intelligenza artificiale sono diventati più grandi e complessi.
00:04:27
Questo era il momento in cui i modelli
00:04:29
sono emersi come GPT 3 e GPT 4.
00:04:32
Capace di generare testo,
00:04:34
musica, design e molto altro.
00:04:36
Con una precisione e una sfumatura sorprendenti,
00:04:38
questi nuovi modelli di intelligenza artificiale lo hanno dimostrato
00:04:41
versatilità senza precedenti.
00:04:42
Che si tratti di scrivere articoli,
00:04:44
progettazione di oggetti,
00:04:45
o anche programmazione,
00:04:46
la loro capacità di comprendere e
00:04:48
generare contenuti superati i limiti
00:04:49
di ciò che ritenevamo possibile.
00:04:51
L'intelligenza artificiale è diventata uno strumento prezioso per i creatori,
00:04:54
ingegneri e ricercatori in tutto il mondo.
00:04:56
In pochi decenni,
00:04:57
l'intelligenza artificiale generativa si è evoluta da semplice
00:05:00
dagli esperimenti in laboratorio a una forza
00:05:02
che modella profondamente il nostro mondo.
00:05:04
Ha trasformato il modo in cui interagiamo
00:05:07
con la tecnologia, il modo in cui creiamo,
00:05:09
e come percepiamo il confine
00:05:11
tra uomo e macchina.
00:05:13
Guardando al futuro,
00:05:14
una cosa è certa,
00:05:16
l'IA generativa continuerà ad evolversi,
00:05:18
sorprendi e ridefinisci i nostri limiti.
00:05:21
Resta con noi per saperne di più
00:05:23
di questo mondo affascinante.

No elements match your search in this video....
Do another search or back to content !

 

résultat(s)
00:00:04
Чтобы понять генеративный искусственный интеллект,
00:00:05
давайте погрузимся в его историю.
00:00:07
Первые исследователи в области искусственного
00:00:09
интеллектом руководил смелый
00:00:12
видение создания машин, способных
00:00:14
моделирование мыслительных процессов человека.
00:00:16
Они не довольствовались творчеством
00:00:18
программы для выполнения конкретных задач.
00:00:20
Они хотели, чтобы эти машины думали,
00:00:22
учитесь и развивайтесь.
00:00:23
Эта цель, хотя и сложная, была
00:00:26
движущая сила многих инноваций.
00:00:29
Первые модели искусственного интеллекта были в зачаточном состоянии,
00:00:31
но они вызвали фундаментальные вопросы.
00:00:34
Может ли машина думать?
00:00:35
Может ли она учиться как ребенок?
00:00:38
Ответы на эти вопросы
00:00:39
Исследования в области искусственного интеллекта на протяжении десятилетий.
00:00:41
1980-е годы ознаменовались возрождением
00:00:43
область искусственного интеллекта,
00:00:45
эпоха нейронных сетей.
00:00:48
Вдохновлено биологией и
00:00:50
работа человеческого мозга,
00:00:51
эти сети пытались воспроизвести, как
00:00:54
наши нейроны обрабатывают и передают информацию.
00:00:57
Несмотря на ограниченные ресурсы
00:00:58
и менее мощные компьютеры,
00:01:00
исследователи выстояли,
00:01:01
убежденные, что такой подход может привести
00:01:03
к более совершенному и адаптируемому искусственному интеллекту.
00:01:06
Это стало началом революции, в которой
00:01:08
Искусственный интеллект больше не просто следовал жестким правилам,
00:01:11
но обучение на основе данных
00:01:13
точно так же, как мозг учится
00:01:15
свой опыт.
00:01:16
Нейронные сети находятся в
00:01:18
В основе многих достижений в области искусственного интеллекта.
00:01:20
Представьте их цифровыми
00:01:22
имитация человеческого мозга.
00:01:24
Каждый искусственный нейрон,
00:01:25
или узел получает информацию,
00:01:28
обрабатывает ее, а затем передает
00:01:30
другим нейронам через связи,
00:01:32
точно так же, как и наша биологическая
00:01:34
нейроны взаимодействуют с синапсами.
00:01:35
Изначально
00:01:36
эти сети были простыми,
00:01:38
с несколькими слоями нейронов,
00:01:40
но идея была революционной.
00:01:42
Вместо явного программирования
00:01:43
машина для выполнения задачи,
00:01:46
почему бы не обучить его, приведя примеры?
00:01:49
Точно так же, как учить ребенка,
00:01:51
эти данные требуют больших вычислительных ресурсов
00:01:53
интенсивный подход к обучению проложил путь к
00:01:56
машины, способные обучаться самостоятельно.
00:01:58
2000-е годы стали поворотным моментом
00:02:00
для искусственного интеллекта.
00:02:01
В условиях стремительного развития Интернета
00:02:03
феноменальный объем данных
00:02:05
стали доступны.
00:02:06
Эти данные,
00:02:06
в сочетании со значительными
00:02:08
достижения в области вычислительной мощности,
00:02:10
обеспечил благодатную почву для искусственного интеллекта.
00:02:12
Алгоритмы развивались,
00:02:13
становится все более совершенным и способным
00:02:16
обработка все более больших наборов данных.
00:02:18
Это была эпоха глубокого обучения,
00:02:19
где появились нейронные сети
00:02:21
глубокие, многослойные,
00:02:22
давая возможность совершить подвиги, невообразимые десять лет назад.
00:02:25
Большие данные стали топливом для компаний, занимающихся искусственным интеллектом,
00:02:28
и исследователи быстро
00:02:29
осознали потенциал данных.
00:02:30
При обучении более мощных моделей искусственного интеллекта,
00:02:33
такие приложения, как распознавание голоса,
00:02:35
автоматический перевод,
00:02:36
и распознавание изображений стало
00:02:38
возможно и эффективно.
00:02:39
Искусственный интеллект перестал быть просто исследовательским инструментом.
00:02:41
Он начал менять нашу повседневную жизнь,
00:02:44
сделав технологии более интуитивными
00:02:46
и адаптированы к нашим потребностям.
00:02:48
В 2010-х годах появились гангстеры,
00:02:51
или генеративные состязательные сети.
00:02:53
Эти алгоритмы позволили искусственному интеллекту
00:02:56
создавать креативный контент из
00:02:58
от изображений до звуков и даже текстов.
00:03:01
Джаны работают, объединяя 2 сети
00:03:03
друг против друга.
00:03:04
Один генерирует контент, в то время как
00:03:07
другой оценивает его качество.
00:03:09
Этот итеративный процесс позволил
00:03:11
создание высококачественных работ,
00:03:13
иногда неотличимы
00:03:14
от созданных людьми.
00:03:17
Доктор
00:03:17
Ян Гудфеллоу широко известен
00:03:19
как пионер Ганса.
00:03:21
В 2014 году
00:03:22
будучи докторантом,
00:03:24
Гудфеллоу представил эту концепцию
00:03:25
о Янсе в статье и с тех пор
00:03:29
этот подход произвел революцию
00:03:30
область глубоких
00:03:32
обучающий и генеративный искусственный интеллект.
00:03:34
С момента появления Jans
00:03:36
многие исследователи и учреждения
00:03:37
внесли свой вклад в их
00:03:39
развитие и усовершенствование,
00:03:40
но Гудфеллоу часто называют
00:03:43
отец Ганса из-за его решающей роли в
00:03:46
их создание и первоначальная популяризация.
00:03:48
Творения, созданные Гансом,
00:03:51
очаровали мировые лица людей, которые
00:03:54
никогда не существовавшие, воображаемые пейзажи,
00:03:56
уникальные произведения искусства и даже музыка.
00:03:59
Эти достижения повысили этический уровень
00:04:02
и философские вопросы.
00:04:03
Что такое творчество?
00:04:05
Можно ли считать машину креативной?
00:04:08
Поскольку искусственный интеллект продолжает развиваться,
00:04:10
это бросает вызов нашему пониманию созидания,
00:04:12
искусство и инновации.
00:04:14
Консолидированный 2020 год
00:04:16
эпоха генеративного искусственного интеллекта.
00:04:19
Благодаря прогрессу в области вычислительных мощностей
00:04:21
в частности, с помощью графических процессоров и
00:04:23
облачные инфраструктуры,
00:04:24
модели искусственного интеллекта стали больше и сложнее.
00:04:27
Это было время, когда модели
00:04:29
появились такие как GPT 3 и GPT 4.
00:04:32
Способен генерировать текст,
00:04:34
музыка, дизайн и многое другое.
00:04:36
С удивительной точностью и нюансами
00:04:38
эти новые модели искусственного интеллекта продемонстрировали
00:04:41
беспрецедентная универсальность.
00:04:42
Будь то написание статей,
00:04:44
проектирование объектов,
00:04:45
или даже программирование,
00:04:46
их способность понимать и
00:04:48
создание контента расширило границы
00:04:49
того, что мы считали возможным.
00:04:51
Искусственный интеллект стал ценным инструментом для создателей,
00:04:54
инженеров и исследователей по всему миру.
00:04:56
Всего за несколько десятилетий
00:04:57
генеративный искусственный интеллект эволюционировал из простого
00:05:00
эксперименты в лабораториях превратились в силу
00:05:02
которая глубоко формирует наш мир.
00:05:04
Это изменило то, как мы взаимодействуем
00:05:07
с технологиями, с тем, как мы создаем,
00:05:09
и как мы воспринимаем границу
00:05:11
между человеком и машиной.
00:05:13
Заглядывая в будущее,
00:05:14
одно можно сказать наверняка,
00:05:16
генеративный искусственный интеллект будет продолжать развиваться,
00:05:18
удивляйте и переопределяйте наши ограничения.
00:05:21
Оставайтесь с нами, чтобы узнать больше
00:05:23
этого увлекательного мира.

No elements match your search in this video....
Do another search or back to content !

 

résultat(s)
00:00:04
Para entender la IA generativa,
00:00:05
vamos a sumergirnos en su historia.
00:00:07
Los primeros investigadores en el campo de la tecnología artificial
00:00:09
la inteligencia fue impulsada por un audaz
00:00:12
visión de construir máquinas capaces de
00:00:14
simular los procesos de pensamiento humano.
00:00:16
No se contentaron con crear
00:00:18
programas para ejecutar tareas específicas.
00:00:20
Querían que estas máquinas pensaran,
00:00:22
aprender y evolucionar.
00:00:23
Esta ambición, aunque compleja, era
00:00:26
fuerza impulsora detrás de muchas innovaciones.
00:00:29
Los primeros modelos de IA eran rudimentarios,
00:00:31
pero planteaban cuestiones fundamentales.
00:00:34
¿Puede pensar una máquina?
00:00:35
¿Puede aprender como un niño?
00:00:38
Estas preguntas guiaron
00:00:39
Investigación en IA durante décadas.
00:00:41
La década de 1980 marcó un renacimiento en
00:00:43
campo de la inteligencia artificial,
00:00:45
la era de las redes neuronales.
00:00:48
Inspirado en la biología y la
00:00:50
funcionamiento del cerebro humano,
00:00:51
estas redes intentaron replicar cómo
00:00:54
nuestras neuronas procesan y transmiten información.
00:00:57
A pesar de los recursos limitados
00:00:58
y ordenadores menos potentes,
00:01:00
los investigadores perseveraron,
00:01:01
convencidos de que este enfoque podría conducir
00:01:03
a una IA más avanzada y adaptable.
00:01:06
Este fue el comienzo de una revolución en la que
00:01:08
La IA ya no se limitaba a seguir reglas rígidas,
00:01:11
pero aprender de los datos,
00:01:13
al igual que un cerebro aprende de
00:01:15
sus experiencias.
00:01:16
Las redes neuronales están en
00:01:18
El meollo de muchos avances en la IA.
00:01:20
Imagínelos como digitales
00:01:22
imitación del cerebro humano.
00:01:24
Cada neurona artificial,
00:01:25
o nodo recibe información,
00:01:28
la procesa y, a continuación, la transmite
00:01:30
a otras neuronas a través de conexiones,
00:01:32
al igual que nuestro biológico
00:01:34
las neuronas tienen que ver con las sinapsis.
00:01:35
Inicialmente,
00:01:36
estas redes eran sencillas,
00:01:38
con pocas capas de neuronas,
00:01:40
pero la idea era revolucionaria.
00:01:42
En lugar de programar explícitamente
00:01:43
una máquina para realizar una tarea,
00:01:46
¿por qué no entrenarla proporcionando ejemplos?
00:01:49
Al igual que enseñarle a un niño,
00:01:51
esta hambrienta de datos y computacionalmente
00:01:53
el enfoque de aprendizaje intensivo allanó el camino para
00:01:56
máquinas capaces de aprender por sí mismas.
00:01:58
La década de 2000 marcó un punto de inflexión
00:02:00
para inteligencia artificial.
00:02:01
Con la explosión de Internet,
00:02:03
una cantidad fenomenal de datos
00:02:05
se hizo accesible.
00:02:06
Estos datos,
00:02:06
junto con importantes
00:02:08
avances en la potencia informática,
00:02:10
proporcionó un terreno fértil para la IA.
00:02:12
Los algoritmos evolucionaron,
00:02:13
cada vez más sofisticados y capaces de
00:02:16
procesar conjuntos de datos cada vez más grandes.
00:02:18
Era la era del aprendizaje profundo,
00:02:19
donde se convirtieron las redes neuronales
00:02:21
profundo con muchas capas,
00:02:22
posibilitando hazañas inimaginables una década antes.
00:02:25
Los macrodatos se convirtieron en el combustible para las empresas de inteligencia artificial,
00:02:28
e investigadores rápidamente
00:02:29
se dieron cuenta del potencial de los datos.
00:02:30
Al entrenar modelos de IA más potentes,
00:02:33
aplicaciones como el reconocimiento de voz,
00:02:35
traducción automática,
00:02:36
y la detección de imágenes se convirtió
00:02:38
posible y eficiente.
00:02:39
La IA ya no era solo una herramienta de investigación.
00:02:41
Comenzó a transformar nuestra vida cotidiana,
00:02:44
haciendo que las tecnologías sean más intuitivas
00:02:46
y a la medida de nuestras necesidades.
00:02:48
El S de 2010 vio la aparición de Gans,
00:02:51
o redes generativas de confrontación.
00:02:53
Estos algoritmos permitieron a la IA:
00:02:56
generar contenido creativo a partir de
00:02:58
desde imágenes hasta sonidos e incluso textos.
00:03:01
El trabajo de Jan consiste en unir 2 redes
00:03:03
uno contra el otro.
00:03:04
Uno genera contenido mientras que el
00:03:07
otro evalúa su calidad.
00:03:09
Este proceso iterativo ha permitido
00:03:11
la creación de obras de alta calidad,
00:03:13
a veces indistinguibles
00:03:14
de los creados por los humanos.
00:03:17
Dra.
00:03:17
Ian Goodfellow es ampliamente reconocido
00:03:19
como el pionero de Gans.
00:03:21
En 2014,
00:03:22
cuando era estudiante de doctorado,
00:03:24
Goodfellow introdujo el concepto
00:03:25
de Jans en un periódico y desde entonces
00:03:29
este enfoque ha revolucionado
00:03:30
el campo de lo profundo
00:03:32
aprendizaje e IA generativa.
00:03:34
Desde la introducción de Jans,
00:03:36
muchos investigadores e instituciones
00:03:37
han contribuido a sus
00:03:39
desarrollo y refinamiento,
00:03:40
pero Goodfellow es citado con frecuencia como el
00:03:43
padre de Gans debido a su papel crucial en
00:03:46
su creación y popularización inicial.
00:03:48
Las creaciones generadas por Gans tienen
00:03:51
fascinó los rostros del mundo de personas que
00:03:54
nunca existieron, paisajes imaginarios,
00:03:56
obras de arte únicas e incluso música.
00:03:59
Estos avances han elevado la ética
00:04:02
y cuestiones filosóficas.
00:04:03
¿Qué es la creatividad?
00:04:05
¿Se puede considerar creativa a una máquina?
00:04:08
A medida que la IA continúa evolucionando,
00:04:10
desafía nuestra comprensión de la creación,
00:04:12
arte e innovación.
00:04:14
La S del 2020 se consolidó
00:04:16
la era de la IA generativa.
00:04:19
Con los avances en la potencia informática,
00:04:21
especialmente a través de GPU y
00:04:23
infraestructuras en la nube,
00:04:24
Los modelos de IA se hicieron más grandes y complejos.
00:04:27
Este fue el momento en que los modelos
00:04:29
surgieron como GPT 3 y GPT 4.
00:04:32
Capaz de generar texto,
00:04:34
música, diseños y mucho más.
00:04:36
Con una precisión y unos matices asombrosos,
00:04:38
estos nuevos modelos de IA demostraron
00:04:41
versatilidad sin precedentes.
00:04:42
Ya sea para escribir artículos,
00:04:44
diseñando objetos,
00:04:45
o incluso programar,
00:04:46
su capacidad de entender y
00:04:48
generar contenido superó los límites
00:04:49
de lo que creíamos posible.
00:04:51
La IA se ha convertido en una herramienta valiosa para los creadores,
00:04:54
ingenieros e investigadores de todo el mundo.
00:04:56
En tan solo unas décadas,
00:04:57
La IA generativa ha evolucionado desde lo simple
00:05:00
experimentos en laboratorios hasta convertirse en una fuerza
00:05:02
que moldea profundamente nuestro mundo.
00:05:04
Ha transformado la forma en que interactuamos
00:05:07
con la tecnología, con la forma en que creamos,
00:05:09
y cómo percibimos el límite
00:05:11
entre el hombre y la máquina.
00:05:13
Al mirar hacia el futuro,
00:05:14
una cosa es segura,
00:05:16
la IA generativa seguirá evolucionando,
00:05:18
sorprenda y redefina nuestros límites.
00:05:21
Quédate con nosotros para explorar más
00:05:23
de este fascinante mundo.

No elements match your search in this video....
Do another search or back to content !

 

résultat(s)
00:00:04
Om generatieve AI te begrijpen,
00:00:05
laten we in zijn geschiedenis duiken.
00:00:07
De vroege onderzoekers op het gebied van kunstmatige
00:00:09
intelligentie werd gedreven door een stoutmoedige
00:00:12
visie om machines te bouwen die in staat zijn om
00:00:14
het simuleren van menselijke denkprocessen.
00:00:16
Ze waren niet tevreden met het creëren
00:00:18
programma's om specifieke taken uit te voeren.
00:00:20
Ze wilden dat deze machines zouden denken:
00:00:22
leren en evolueren.
00:00:23
Deze ambitie, hoewel complex, was de
00:00:26
drijvende kracht achter veel innovaties.
00:00:29
De eerste AI-modellen waren rudimentair,
00:00:31
maar ze riepen fundamentele vragen op.
00:00:34
Kan een machine denken?
00:00:35
Kan het leren zoals een kind?
00:00:38
Deze vragen als leidraad
00:00:39
Al tientallen jaren AI-onderzoek.
00:00:41
De jaren tachtig markeerden een opleving in de
00:00:43
gebied van kunstmatige intelligentie,
00:00:45
het tijdperk van neurale netwerken.
00:00:48
Geïnspireerd door biologie en de
00:00:50
werking van het menselijk brein,
00:00:51
deze netwerken probeerden te repliceren hoe
00:00:54
onze neuronen verwerken en verzenden informatie.
00:00:57
Ondanks beperkte middelen
00:00:58
en minder krachtige computers,
00:01:00
onderzoekers volhardden,
00:01:01
ervan overtuigd dat deze aanpak zou kunnen leiden
00:01:03
naar meer geavanceerde en aanpasbare AI.
00:01:06
Dit was het begin van een revolutie waarbij
00:01:08
AI volgde niet langer alleen maar rigide regels,
00:01:11
maar leren van data,
00:01:13
net zoals een brein leert van
00:01:15
zijn ervaringen.
00:01:16
Neurale netwerken bevinden zich op de
00:01:18
de kern van vele vorderingen op het gebied van AI.
00:01:20
Stel je ze voor als een digitale
00:01:22
imitatie van het menselijk brein.
00:01:24
Elk kunstmatig neuron,
00:01:25
of knooppunt ontvangt informatie,
00:01:28
verwerkt het en verzendt het vervolgens
00:01:30
naar andere neuronen via verbindingen,
00:01:32
net als onze biologische
00:01:34
neuronen hebben te maken met synapsen.
00:01:35
In eerste instantie
00:01:36
deze netwerken waren eenvoudig,
00:01:38
met weinig lagen neuronen,
00:01:40
maar het idee was revolutionair.
00:01:42
In plaats van expliciet te programmeren
00:01:43
een machine om een taak uit te voeren,
00:01:46
waarom zou je het niet trainen door voorbeelden te geven?
00:01:49
Net zoals het lesgeven aan een kind,
00:01:51
deze data hongerig en computationeel
00:01:53
intensieve leeraanpak heeft de weg vrijgemaakt voor
00:01:56
machines die in staat zijn om zelfstandig te leren.
00:01:58
De jaren 2000 markeerden een keerpunt
00:02:00
voor kunstmatige intelligentie.
00:02:01
Met de explosie van het internet
00:02:03
een fenomenale hoeveelheid data
00:02:05
toegankelijk werd.
00:02:06
Deze gegevens,
00:02:06
gekoppeld aan aanzienlijke
00:02:08
vooruitgang in rekenkracht,
00:02:10
bood een vruchtbare voedingsbodem voor AI.
00:02:12
Algoritmen zijn geëvolueerd,
00:02:13
steeds geavanceerder worden en in staat zijn om
00:02:16
het verwerken van steeds grotere datasets.
00:02:18
Dit was het tijdperk van diepgaand leren,
00:02:19
waar neurale netwerken werden
00:02:21
diep met veel lagen,
00:02:22
het mogelijk maken van prestaties die tien jaar eerder ondenkbaar waren.
00:02:25
Big data werd de brandstof voor AI-bedrijven,
00:02:28
en onderzoekers snel
00:02:29
realiseerde het potentieel van data.
00:02:30
Bij het trainen van krachtigere AI-modellen
00:02:33
toepassingen zoals spraakherkenning,
00:02:35
automatische vertaling,
00:02:36
en beelddetectie werd
00:02:38
mogelijk en efficiënt.
00:02:39
AI was niet langer alleen een onderzoeksinstrument.
00:02:41
Het begon ons dagelijks leven te veranderen,
00:02:44
technologieën intuïtiever maken
00:02:46
en afgestemd op onze behoeften.
00:02:48
De 2010 S zag de opkomst van Gans,
00:02:51
of generatieve vijandige netwerken.
00:02:53
Met deze algoritmen kon AI
00:02:56
creatieve inhoud genereren van
00:02:58
van beelden tot geluiden en zelfs van teksten.
00:03:01
Jans werk door 2 netwerken op te zetten
00:03:03
tegen elkaar.
00:03:04
Men genereert inhoud terwijl de
00:03:07
andere evalueert de kwaliteit ervan.
00:03:09
Dit iteratieve proces is ingeschakeld
00:03:11
de creatie van hoogwaardige werken,
00:03:13
soms niet te onderscheiden
00:03:14
van degenen die door mensen zijn gemaakt.
00:03:17
Dr.
00:03:17
Ian Goodfellow wordt algemeen erkend
00:03:19
als de pionier van Gans.
00:03:21
In 2014
00:03:22
terwijl hij een doctoraatsstudent was,
00:03:24
Goodfellow introduceerde het concept
00:03:25
van Jans in een krant en sindsdien
00:03:29
deze aanpak heeft een revolutie teweeggebracht
00:03:30
het diepe veld
00:03:32
lerende en generatieve AI.
00:03:34
Sinds de introductie van Jans
00:03:36
veel onderzoekers en instellingen
00:03:37
hebben bijgedragen aan hun
00:03:39
ontwikkeling en verfijning,
00:03:40
maar Goodfellow wordt vaak genoemd als de
00:03:43
vader van Gans vanwege zijn cruciale rol in
00:03:46
hun creatie en initiële popularisering.
00:03:48
De creaties die door Gans zijn gegenereerd, hebben
00:03:51
fascineerde de wereldgezichten van mensen die
00:03:54
nooit bestaan, denkbeeldige landschappen,
00:03:56
unieke kunstwerken en zelfs muziek.
00:03:59
Deze vooruitgang heeft geleid tot een toename van de ethische
00:04:02
en filosofische vragen.
00:04:03
Wat is creativiteit?
00:04:05
Kan een machine als creatief worden beschouwd?
00:04:08
Terwijl AI blijft evolueren,
00:04:10
het daagt ons begrip van creatie uit,
00:04:12
kunst en innovatie.
00:04:14
De S 2020 geconsolideerd
00:04:16
het tijdperk van generatieve AI.
00:04:19
Met de vooruitgang in rekenkracht
00:04:21
met name via GPU's en
00:04:23
cloudinfrastructuren,
00:04:24
AI-modellen werden groter en complexer.
00:04:27
Dit was de tijd dat modellen
00:04:29
zoals GPT 3 en GPT 4 zijn ontstaan.
00:04:32
Geschikt voor het genereren van tekst,
00:04:34
muziek, ontwerpen en nog veel meer.
00:04:36
Met verbazingwekkende nauwkeurigheid en nuance
00:04:38
deze nieuwe AI-modellen demonstreerden
00:04:41
ongekende veelzijdigheid.
00:04:42
Of het nu gaat om het schrijven van artikelen,
00:04:44
objecten ontwerpen,
00:04:45
of zelfs programmeren,
00:04:46
hun vermogen om te begrijpen en
00:04:48
content genereren verlegde de grenzen
00:04:49
van wat we voor mogelijk hielden.
00:04:51
AI is een waardevol hulpmiddel geworden voor makers,
00:04:54
ingenieurs en onderzoekers over de hele wereld.
00:04:56
In slechts enkele decennia
00:04:57
generatieve AI is geëvolueerd van eenvoudig
00:05:00
experimenten in laboratoria met een kracht
00:05:02
dat onze wereld diepgaand vormgeeft.
00:05:04
Het heeft de manier waarop we met elkaar omgaan veranderd
00:05:07
met technologie, hoe we creëren,
00:05:09
en hoe we de grens waarnemen
00:05:11
tussen mens en machine.
00:05:13
Als we naar de toekomst kijken,
00:05:14
één ding is zeker,
00:05:16
generatieve AI zal blijven evolueren,
00:05:18
verras en herdefinieer onze grenzen.
00:05:21
Blijf bij ons om meer te ontdekken
00:05:23
van deze fascinerende wereld.

No elements match your search in this video....
Do another search or back to content !

 

résultat(s)
00:00:04
Aby zrozumieć generacyjną sztuczną inteligencję,
00:00:05
zagłębimy się w jego historię.
00:00:07
Pierwsi badacze sztucznej
00:00:09
Inteligencja była napędzana przez odważnego
00:00:12
wizja budowy maszyn zdolnych
00:00:14
symulacja ludzkich procesów myślowych.
00:00:16
Nie byli zadowoleni z tworzenia
00:00:18
programy do wykonywania określonych zadań.
00:00:20
Chcieli, aby te maszyny myślały,
00:00:22
Uczyć się i ewoluować.
00:00:23
Ta ambicja, choć złożona, była
00:00:26
siła napędowa wielu innowacji.
00:00:29
Pierwsze modele AI były prymitywne,
00:00:31
Ale poruszyli fundamentalne pytania.
00:00:34
Czy maszyna potrafi myśleć?
00:00:35
Czy może się uczyć jak dziecko?
00:00:38
Te pytania prowadzą
00:00:39
Badania sztucznej inteligencji od dziesięcioleci.
00:00:41
Lata osiemdziesiąte oznaczały odrodzenie w
00:00:43
dziedzina sztucznej inteligencji,
00:00:45
Era sieci neuronowych.
00:00:48
Zainspirowany biologią i
00:00:50
funkcjonowanie ludzkiego mózgu,
00:00:51
sieci te próbowały powtórzyć, jak
00:00:54
nasze neurony przetwarzają i przekazują informacje.
00:00:57
Pomimo ograniczonych zasobów
00:00:58
i mniej wydajne komputery,
00:01:00
Naukowcy wytrwali,
00:01:01
przekonany, że takie podejście może prowadzić
00:01:03
do bardziej zaawansowanej i adaptowalnej sztucznej inteligencji.
00:01:06
Był to początek rewolucji, w której
00:01:08
AI nie tylko przestrzegała sztywnych zasad,
00:01:11
ale ucząc się z danych,
00:01:13
tak jak mózg uczy się
00:01:15
swoich doświadczeń.
00:01:16
Sieci neuronowe znajdują się na
00:01:18
serce wielu postępów w sztucznej inteligencji.
00:01:20
Wyobraź sobie je jako cyfrowe
00:01:22
naśladowanie ludzkiego mózgu.
00:01:24
Każdy sztuczny neuron,
00:01:25
lub węzeł odbiera informacje,
00:01:28
przetwarza go, a następnie przesyła
00:01:30
do innych neuronów poprzez połączenia,
00:01:32
Podobnie jak nasze biologiczne
00:01:34
neurony mają związek z synapsami.
00:01:35
Początkowo
00:01:36
Te sieci były proste,
00:01:38
z kilkoma warstwami neuronów,
00:01:40
Pomysł był rewolucyjny.
00:01:42
Zamiast wprost programować
00:01:43
maszyna do wykonania zadania,
00:01:46
Dlaczego nie trenować go, podając przykłady?
00:01:49
Tak jak nauczanie dziecka,
00:01:51
te dane są głodne i obliczeniowo
00:01:53
podejście do intensywnego uczenia się utorowało drogę
00:01:56
maszyny zdolne do samodzielnego uczenia się.
00:01:58
Lata 2000 oznaczały punkt zwrotny
00:02:00
dla sztucznej inteligencji.
00:02:01
Wraz z eksplozją Internetu,
00:02:03
fenomenalna ilość danych
00:02:05
Stało się dostępne.
00:02:06
Te dane,
00:02:06
w połączeniu ze znaczącymi
00:02:08
postępy w zakresie mocy obliczeniowej,
00:02:10
zapewnił żyzny grunt dla sztucznej inteligencji.
00:02:12
Algorytmy ewoluowały,
00:02:13
staje się bardziej wyrafinowany i zdolny do
00:02:16
przetwarzanie coraz większych zbiorów danych.
00:02:18
To była era głębokiego uczenia się,
00:02:19
gdzie stały się sieci neuronowe
00:02:21
głębokie z wieloma warstwami,
00:02:22
umożliwiając wyczyny niewyobrażalne dekadę wcześniej.
00:02:25
Big Data stały się paliwem dla firm sztucznej inteligencji,
00:02:28
i naukowcy szybko
00:02:29
Uświadomiłem potencjał danych.
00:02:30
Podczas szkolenia potężniejszych modeli AI,
00:02:33
aplikacje takie jak rozpoznawanie głosu,
00:02:35
tłumaczenie automatyczne,
00:02:36
i wykrywanie obrazu stało się
00:02:38
Możliwe i wydajne.
00:02:39
Sztuczna inteligencja nie była już tylko narzędziem badawczym.
00:02:41
Zaczęło zmieniać nasze codzienne życie,
00:02:44
czynienie technologii bardziej intuicyjnymi
00:02:46
i dostosowane do naszych potrzeb.
00:02:48
W 2010 S pojawił się Gans,
00:02:51
lub Generatywne sieci kontradiktorne.
00:02:53
Algorytmy te pozwoliły sztucznej inteligencji
00:02:56
generuj kreatywne treści z
00:02:58
obrazy do dźwięków, a nawet tekstów.
00:03:01
Jany pracują poprzez wstawienie 2 sieci
00:03:03
przeciw sobie nawzajem.
00:03:04
Jeden generuje treści, podczas gdy
00:03:07
Inni oceniają jego jakość.
00:03:09
Ten proces iteracyjny został włączony
00:03:11
tworzenie wysokiej jakości prac,
00:03:13
czasami nie do odróżnienia
00:03:14
z tych stworzonych przez ludzi.
00:03:17
Dr.
00:03:17
Ian Goodfellow jest powszechnie uznawany
00:03:19
jako pionier Gans.
00:03:21
W 2014 r.
00:03:22
będąc doktorantem,
00:03:24
Goodfellow wprowadził koncepcję
00:03:25
Jansa w gazecie i od tego czasu
00:03:29
Takie podejście zrewolucjonizowało
00:03:30
Pole głębi
00:03:32
uczenie się i generatywna sztuczna inteligencja.
00:03:34
Od czasu wprowadzenia Jansa,
00:03:36
wielu naukowców i instytucji
00:03:37
przyczyniły się do ich
00:03:39
rozwój i udoskonalanie,
00:03:40
ale Goodfellow jest często cytowany jako
00:03:43
ojciec Gansa ze względu na jego kluczową rolę w
00:03:46
ich tworzenie i początkowa popularyzacja.
00:03:48
Kreacje wygenerowane przez Gansa mają
00:03:51
Fascynują światowe twarze ludzi, którzy
00:03:54
nigdy nie istniały, wyimaginowane krajobrazy,
00:03:56
unikalne dzieła sztuki, a nawet muzyka.
00:03:59
Te postępy podniosły etykę
00:04:02
i pytania filozoficzne.
00:04:03
Czym jest kreatywność?
00:04:05
Czy maszynę można uznać za kreatywną?
00:04:08
W miarę jak sztuczna inteligencja nadal ewoluuje,
00:04:10
kwestionuje nasze rozumienie stworzenia,
00:04:12
Sztuka i innowacje.
00:04:14
2020 S skonsolidowany
00:04:16
Era generatywnej sztucznej inteligencji.
00:04:19
Wraz z postępem w zakresie mocy obliczeniowej,
00:04:21
przede wszystkim za pośrednictwem procesorów graficznych i
00:04:23
infrastruktury chmurowe,
00:04:24
Modele AI stały się większe i bardziej złożone.
00:04:27
To był czas, kiedy modelki
00:04:29
jak pojawiły się GPT 3 i GPT 4.
00:04:32
Możliwość generowania tekstu,
00:04:34
Muzyka, projekty i wiele więcej.
00:04:36
Z zadziwiającą dokładnością i niuansami,
00:04:38
te nowe modele sztucznej inteligencji zademonstrowano
00:04:41
bezprecedensowa wszechstronność.
00:04:42
Czy do pisania artykułów,
00:04:44
projektowanie obiektów,
00:04:45
a nawet programowania,
00:04:46
Zdolność do zrozumienia i
00:04:48
generowanie treści przesunęło granice
00:04:49
tego, co uważaliśmy za możliwe.
00:04:51
AI stała się cennym narzędziem dla twórców,
00:04:54
inżynierów i naukowców na całym świecie.
00:04:56
W ciągu zaledwie kilku dekad
00:04:57
generatywna sztuczna inteligencja ewoluowała z prostej
00:05:00
eksperymenty w laboratoriach do siły
00:05:02
To głęboko ukształtuje nasz świat.
00:05:04
Zmieniło sposób, w jaki wchodzimy w interakcje
00:05:07
z technologią, jak tworzymy,
00:05:09
i jak postrzegamy granicę
00:05:11
Między człowiekiem a maszyną.
00:05:13
Patrząc w przyszłość,
00:05:14
jedno jest pewne,
00:05:16
generatywna sztuczna inteligencja będzie nadal ewoluować,
00:05:18
Zaskoczenie i przedefiniowanie naszych ograniczeń.
00:05:21
Zostań z nami, aby odkryć więcej
00:05:23
tego fascynującego świata.

No elements match your search in this video....
Do another search or back to content !

 

résultat(s)
00:00:04
A generatív mesterséges intelligencia megértéséhez,
00:00:05
Merüljünk bele a történelmébe.
00:00:07
A mesterséges korai kutatók
00:00:09
Az intelligenciát egy merész vezérelte
00:00:12
elképzelés arra, hogy olyan gépeket építsünk
00:00:14
az emberi gondolkodási folyamatok szimulálása.
00:00:16
Nem voltak elégedettek a teremtéssel
00:00:18
konkrét feladatok végrehajtására szolgáló programok.
00:00:20
Azt akarták, hogy ezek a gépek gondolkodjanak,
00:00:22
Tanulj és fejlődj.
00:00:23
Ez az ambíció, bár összetett, volt a
00:00:26
számos újítás mögött meghúzódó hajtóerő.
00:00:29
Az első AI modellek kezdetlegesek voltak,
00:00:31
De alapvető kérdéseket vettek fel.
00:00:34
Gondolkozhat egy gép?
00:00:35
Tud-e úgy tanulni, mint egy gyerek?
00:00:38
Ezeket a kérdéseket vezérelték
00:00:39
AI-kutatás évtizedek óta.
00:00:41
Az 1980-as évek újjáéledést jelentettek a
00:00:43
a mesterséges intelligencia területe,
00:00:45
a neurális hálózatok korszaka.
00:00:48
A biológia ihlette és a
00:00:50
az emberi agy működése,
00:00:51
ezek a hálózatok megpróbálták megismételni, hogyan
00:00:54
neuronjaink feldolgozzák és továbbítják az információkat.
00:00:57
A korlátozott erőforrások ellenére
00:00:58
és kevésbé nagy teljesítményű számítógépek,
00:01:00
A kutatók kitarták,
00:01:01
meggyőződve arról, hogy ez a megközelítés vezethet
00:01:03
fejlettebb és alkalmazkodóbb mesterséges intelligenciához.
00:01:06
Ez egy olyan forradalom kezdete volt, ahol
00:01:08
Az AI már nem csak szigorú szabályokat követett,
00:01:11
de az adatokból tanulva,
00:01:13
Ahogy az agy tanul tőle
00:01:15
tapasztalatait.
00:01:16
A neurális hálózatok a
00:01:18
A mesterséges intelligencia számos fejlődésének szíve.
00:01:20
Képzelje el őket digitálisnak
00:01:22
az emberi agy utánzása.
00:01:24
Minden mesterséges neuron,
00:01:25
vagy csomópont információt kap,
00:01:28
feldolgozza, majd továbbítja
00:01:30
más neuronokhoz kapcsolatokon keresztül,
00:01:32
Akárcsak a mi biológiai
00:01:34
a neuronok szinapszisokkal foglalkoznak.
00:01:35
Kezdetben,
00:01:36
Ezek a hálózatok egyszerűek voltak,
00:01:38
néhány réteg neuronnal,
00:01:40
De az ötlet forradalmi volt.
00:01:42
Ahelyett, hogy kifejezetten programozunk
00:01:43
egy gép egy feladat elvégzéséhez,
00:01:46
miért nem tanítaná példák megadásával?
00:01:49
Csakúgy, mint egy gyereket tanítani,
00:01:51
Ezek az adatok éhes és számítástechnikai szempontból
00:01:53
intenzív tanulási megközelítés előkészítette az utat
00:01:56
Gépek, amelyek képesek önállóan tanulni.
00:01:58
A 2000-es évek fordulópontot jelentettek
00:02:00
a mesterséges intelligenciához.
00:02:01
Az internet robbanásával
00:02:03
fenomenális mennyiségű adat
00:02:05
hozzáférhetővé vált.
00:02:06
Ezek az adatok,
00:02:06
jelentős
00:02:08
a számítási teljesítmény fejlődése,
00:02:10
termékeny talajt biztosított az AI számára.
00:02:12
Algoritmusok fejlődtek,
00:02:13
egyre kifinomultabbá és képesebbé válik
00:02:16
egyre nagyobb adatkészletek feldolgozása.
00:02:18
Ez volt a mély tanulás korszaka,
00:02:19
ahol neurális hálózatok lettek
00:02:21
mély, sok réteggel,
00:02:22
egy évtizeddel korábban elképzelhetetlen teljesítmények lehetővé tétele.
00:02:25
A big data az AI vállalatok üzemanyagává vált,
00:02:28
és a kutatók gyorsan
00:02:29
Felismertük az adatok potenciálját.
00:02:30
Hatékonyabb AI modellek képzésében
00:02:33
olyan alkalmazások, mint a hangfelismerés,
00:02:35
automatikus fordítás,
00:02:36
és a képészlelés lett
00:02:38
Lehetséges és hatékony.
00:02:39
Az AI már nem csak kutatási eszköz volt.
00:02:41
Elkezdte átalakítani mindennapi életünket,
00:02:44
a technológiák intuitívabbá tétele
00:02:46
és igényeinkhez igazítva.
00:02:48
A 2010-es S-ben megjelent a Gans,
00:02:51
vagy Generatív ellentmondásos hálózatok.
00:02:53
Ezek az algoritmusok lehetővé tették az AI számára
00:02:56
kreatív tartalom létrehozása
00:02:58
képek hangok, sőt szövegek.
00:03:01
A janok 2 hálózat kiosztásával működnek
00:03:03
egymás ellen.
00:03:04
Az egyik tartalmat generál, míg a
00:03:07
más értékeli annak minőségét.
00:03:09
Ez az iteratív folyamat engedélyezte
00:03:11
kiváló minőségű művek létrehozása,
00:03:13
néha megkülönböztethetetlen
00:03:14
az emberek által teremtettekből.
00:03:17
Dr.
00:03:17
Ian Goodfellow széles körben elismert
00:03:19
mint a Gans úttörője.
00:03:21
2014-ben
00:03:22
doktori hallgató,
00:03:24
Goodfellow bemutatta a koncepciót
00:03:25
Jans-ról egy újságban és azóta
00:03:29
Ez a megközelítés forradalmasította
00:03:30
A mély mező
00:03:32
tanulás és generatív AI.
00:03:34
A Jans bevezetése óta
00:03:36
sok kutató és intézmény
00:03:37
hozzájárultak ahhoz, hogy
00:03:39
fejlesztés és finomítás,
00:03:40
de Goodfellow gyakran emlegetik a
00:03:43
Gans apja döntő szerepe miatt
00:03:46
létrehozásuk és kezdeti népszerűsítésük.
00:03:48
A Gans által generált alkotások
00:03:51
lenyűgözte azoknak az embereknek a világarcát, akik
00:03:54
soha nem léteztek, képzeletbeli tájak,
00:03:56
egyedi műalkotások, sőt zene is.
00:03:59
Ezek az előrelépések növelték az etikát
00:04:02
filozófiai kérdések.
00:04:03
Mi a kreativitás?
00:04:05
Lehet-e egy gép kreatívnak tekinteni?
00:04:08
Ahogy az AI tovább fejlődik,
00:04:10
megkérdőjelezi a teremtés megértését,
00:04:12
Művészet és innováció.
00:04:14
A 2020 S konszolidált
00:04:16
a generatív AI korszaka.
00:04:19
A számítási teljesítmény fejlődésével,
00:04:21
különösen GPU-kon keresztül és
00:04:23
felhőinfrastruktúrák,
00:04:24
Az AI modellek nagyobbak és összetettebbek lettek.
00:04:27
Ez volt az idő, amikor a modellek
00:04:29
mint a GPT 3 és a GPT 4 megjelenése.
00:04:32
Képes szöveg létrehozására,
00:04:34
zene, dizájn, és még sok más.
00:04:36
Megdöbbentő pontossággal és árnyalattal,
00:04:38
ezeket az új AI modelleket bemutatták
00:04:41
példátlan sokoldalúság
00:04:42
Akár cikkek írására,
00:04:44
objektumok tervezése,
00:04:45
vagy akár programozás,
00:04:46
képességük megértésére és
00:04:48
tartalom létrehozása áthelyezte a határokat
00:04:49
Amiről, amit lehetségesnek gondoltunk.
00:04:51
Az AI értékes eszközzé vált az alkotók számára,
00:04:54
mérnökök és kutatók szerte a világon.
00:04:56
Csupán néhány évtized alatt,
00:04:57
a generatív AI az egyszerűből fejlődött
00:05:00
laboratóriumokban végzett kísérletek egy erőre
00:05:02
Ez mélyen formálja a világunkat.
00:05:04
Megváltoztatta a kölcsönhatásaink módját
00:05:07
a technológiával, hogyan alkotunk,
00:05:09
és hogyan érzékeljük a határt
00:05:11
Az ember és a gép között.
00:05:13
Ahogy a jövőbe nézünk,
00:05:14
egy dolog biztos,
00:05:16
a generatív AI tovább fog fejlődni,
00:05:18
Meglepjük, és újradefiniáljuk a határainkat.
00:05:21
Maradjon velünk, hogy többet tudjon meg
00:05:23
ebből a lenyűgöző világból.

No elements match your search in this video....
Do another search or back to content !

 

Mandarine AI: WHAT YOU SHOULD KNOW

RELATED COURSES This video is part of the following courses

2000 Views

Part 01 - Introduction to Generative AI

Discover the fundamentals of generative AI, its history, potential, and how to adapt to its revolution.

ALL COURSES

An Error Has Occurred

Unable to save your progress. Please reload the page, log in, and try again. If the problem persists, please contact an administrator.

Close

Reminder

Show

/

Join Live Training Session