Generatiivinen tekoäly (eng. Generative AI) on tekoälyn osa-alue, joka keskittyy luomaan uutta dataa tai sisältöä sen sijaan, että vain analysoisi tai luokittelisi olemassa olevaa dataa. Tämä voi sisältää esimerkiksi tekstin, kuvien, äänen tai muun muotoisen sisällön generointia. Generatiivinen tekoäly hyödyntää syväoppimismalleja, eli ne kehittävät itseään käytön myötä paremmiksi esimerkiksi saamansa palautteen kautta. Tämä prosessi on kuin kehittyvä peli, jossa generaattori ja diskriminaattori kilpailevat keskenään. Tämä “peli” auttaa tekoälyä oppimaan ja kehittämään uusia, luovia ideoita, jotka voivat jäljitellä tai jopa ylittää alkuperäiset mallit. Ja tämä on generatiivisen tekoälyn ydin: se ei vain opi ymmärtämään dataa, vaan myös luo uusia, innovatiivisia versioita yhdistämällä tietoa sen perusteella, mitä se on oppinut.

Esimerkki

Otamme esimerkkinä tekstin luomisen GPT-3-mallilla, joka on yksi tunnetuimmista generatiivisista malleista.

Tilanne: Sinulla on kirjoittajablokki, mutta haluat kirjoittaa lyhyen tarinan alusta, jossa on sankari, joka löytää maagisen esineen.

Syöte (prompt): Olipa kerran sankari nimeltä Aria, joka asui pienessä kylässä metsän reunalla. Eräänä päivänä, kun Aria käveli syvällä metsän siimeksessä, hän huomasi maassa kiiltävän esineen…

Generatiivisen tekoälyn luoma teksti:

“… Aria kumartui ja nosti esineen varovasti. Se oli kaunis, jalokivin koristeltu medaljonki, joka hohti himmeää valoa. Heti kun Aria kosketti sitä, hän tunsi lämpimän aallon virtaavan lävitseen. Medaljonki alkoi puhua: “Olen muinaisten voimaesine, joka antaa kantajalleen uskomattomat voimat. Mutta suuren voiman mukana tulee suuri vastuu. Käytä minua viisaasti, Aria.“

Yllättynyt ja hieman pelästynyt, Aria laittoi medaljongin kaulaansa ja tunsi heti itsensä voimakkaammaksi ja itsevarmemmaksi. Hän tiesi, että hänen edessään oli suuri seikkailu, joka muuttaisi hänen elämänsä ikuisesti. Hän suuntasi takaisin kylään kertomaan löydöstään vanhalle tietäjälle, joka ehkä osaisi kertoa enemmän medaljongin historiasta ja sen voimista.“

Miten generatiivinen tekoäly toimii?

1. Opetusvaihe: Malli opetetaan laajalla datalla, joka voi olla esimerkiksi miljoonia tekstidokumentteja. Tämä vaihe antaa mallille kyvyn ymmärtää ja tuottaa kieltä tai muuta dataa, kuten kuvia.
2. Generointi: Kun malli on koulutettu, sille annetaan aloitusteksti tai muu syöte. Malli ennustaa, mikä olisi looginen jatko annettuun syötteeseen perustuen oppimaansa.
3. Iterointi ja hienosäätö: Syötettä voidaan hienosäätää ja toistaa generointiprosessia, kunnes haluttu lopputulos saavutetaan.

Sovellukset

Generatiivisella tekoälyllä on monia sovelluksia, kuten:

• Luova kirjoittaminen ja sisällöntuotanto: Tarinoiden, artikkeleiden tai markkinointitekstien generointi.
• Kuvien luominen: Esimerkiksi sovellukset voivat luoda realistisia kuvia henkilöistä, joita ei ole olemassa todellisuudessa.
• Musiikin ja äänen generointi: Uuden musiikin säveltäminen tai puheen syntetisointi.
• Videoiden luominen: Esimerkiksi AI-sovellukset voivat luoda realistisia videoita paikoista, jotka ovat olemassa.
• Simulaatiot ja pelit: Uusien pelimaailmojen tai hahmojen luominen tarinan edetessä.

Generatiivinen tekoäly on työkalu, joka auttaa luomaan ideoita ja innovaatioita monilla eri aloilla.

Multimodaalisuus

Multimodaalisuus tekoälyssä tarkoittaa kykyä käsitellä ja yhdistää eri tyyppisiä tietoja, kuten tekstiä, ääntä, kuvaa ja videoita, yhdeksi yhtenäiseksi syötteeksi itselleen. Tämä mahdollistaa tekoälyjärjestelmien ymmärtämään ja tuottamaan monimutkaisempia ja rikkaampia vastauksia tai toimintoja, koska ne voivat yhdistää eri tietolähteitä ja tulkita kontekstia monipuolisemmin.

Esimerkiksi multimodaalinen tekoäly voi analysoida samanaikaisesti tekstin sisältöä ja siihen liittyvää kuvaa, mikä mahdollistaa monimutkaisemman ymmärryksen sisällöstä kuin mitä pelkkä tekstin tai kuvan analyysi yksinään antaisi. Tällaiset järjestelmät voivat myös hyödyntää eri modaliteetteja synergisesti, esimerkiksi yhdistämällä kasvojen ilmeitä ja äänen sävyä tunnistaakseen ihmisen tunteita tarkemmin.

GPT-4 ja muut vastaavat kielimallit ovat esimerkkejä multimodaalisesta tekoälystä, kun ne pystyvät käsittelemään sekä tekstiä että kuvia ja tarjoamaan monipuolisempia vastauksia näiden tietolähteiden perusteella. Tätä pääsee helpoiten testaamaan tekoälysovellusten mobiiliappien kautta, joihin näitä ominaisuuksia alkaa tulemaan.