Trí tuệ nhân tạo tạo sinh là gì? (Generative AI hay Gen AI)

Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI hay Gen AI) là một lĩnh vực thú vị trong trí tuệ nhân tạo, tập trung vào việc tạo ra dữ liệu mới, bao gồm hình ảnh, văn bản và âm nhạc. Các mô hình này được đào tạo trên các bộ dữ liệu lớn, học hỏi các chi tiết phức tạp của thông tin hiện có để sau đó tạo ra dữ liệu hoàn toàn mới, phản ánh các mẫu đã học được trong quá trình đào tạo. Về bản chất, Gen AI là một khía cạnh sáng tạo của trí tuệ nhân tạo với khả năng tạo ra các kết quả đa dạng, từ hình ảnh và văn bản đến các tác phẩm âm nhạc. Tận dụng sự hiểu biết về các mẫu, Gen AI trở thành một công cụ phản ánh sự sáng tạo của con người, mang lại giá trị to lớn trong các ngành công nghiệp như trò chơi, giải trí và thiết kế sản phẩm.

Hành trình của Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI hay Gen AI) đưa chúng ta trở về những năm 1960, đánh dấu bằng sự xuất hiện của các chatbot sơ khai như ELIZA. ELIZA, mặc dù chỉ là một hệ thống đơn giản dựa trên quy tắc, đã có thể tham gia trò chuyện với con người, nhưng lại thiếu khả năng tạo ra nội dung gốc.

Những tiến bộ trong những năm 1980 đã dẫn đến việc tạo ra các mô hình Gen AI tinh vi hơn, đặc biệt là các mạng nơ-ron. Các mạng này sở hữu khả năng đáng chú ý là học hỏi từ dữ liệu, cho phép chúng tạo ra nội dung mới gợi nhớ đến dữ liệu đào tạo của chúng. Những năm 1990 đã chứng kiến việc ứng dụng Gen AI trong các lĩnh vực khác nhau, bao gồm tạo hình ảnh, văn bản và âm nhạc. Bất chấp những bước tiến này, các mô hình của thời đại này vẫn có những hạn chế.

Bước ngoặt thực sự đối với Gen AI đến vào những năm 2010 với sự ra đời của Generative Adversarial Networks (GANs). GANs nổi lên như một phát triển đột phá, thể hiện khả năng tạo ra các hình ảnh, văn bản và âm nhạc chất lượng cao, gần như không thể phân biệt được với nội dung do con người tạo ra.

Gen AI đã phát triển từ khởi đầu khiêm tốn là chatbot cho đến GANs tinh vi ngày nay, định nghĩa lại bối cảnh của trí tuệ nhân tạo.

Hãy tưởng tượng Gen AI như một người học việc, khám phá những bí mật từ kho dữ liệu hiện có và sử dụng chúng như những câu thần chú để tạo ra những sản phẩm mới lạ, độc đáo. Quá trình mê hoặc này bao gồm một loạt các kỹ thuật, bao gồm:

Mạng nơ-ron (Neural Networks)
Hãy tưởng tượng mạng nơ-ron như những người học việc háo hức, hấp thụ những chi tiết phức tạp của các mẫu từ những bộ dữ liệu khổng lồ. Được đào tạo trên đại dương dữ liệu hiện có, chúng biến đổi thành những nhà sáng tạo, tạo ra dữ liệu mới tương tự như thế giới mà chúng đã học được.

Mạng đối nghịch tạo sinh (Generative Adversarial Networks – GANs)
Bước vào thế giới của GANs, một bộ đôi tinh nghịch gồm hai mạng nơ-ron tham gia vào một cuộc đấu trí. Mạng tạo sinh (generator), giống như một nhà ảo thuật tài ba, tạo ra những dữ liệu trông như thật. Đối thủ của nó, mạng phân biệt (discriminator), đóng vai thám tử, phân biệt giữa thực tế và ảo ảnh. Cả hai cùng nhau nhảy múa cho đến khi mạng tạo sinh tạo ra những ảo ảnh không thể phân biệt được với thực tế.

Mô hình khuếch tán (Diffusion Models)
Hãy gặp gỡ mô hình khuếch tán, những bậc thầy giải mã nhiễu. Chúng nắm vững nghệ thuật khám phá trật tự từ hỗn loạn, loại bỏ nhiễu từ dữ liệu ngẫu nhiên cho đến khi nó nở hoa thành hiện thực. Giống như những nhà điêu khắc, chúng đúc kết sự ngẫu nhiên thành những tác phẩm liền mạch.

Mô hình biến đổi (Transformer Models)
Hãy chiêm ngưỡng các mô hình biến đổi, những nhà ngôn ngữ học của thế giới kỹ thuật số. Là bậc thầy về sắc thái ngôn ngữ, chúng nắm bắt mối quan hệ giữa các từ, tạo ra văn bản chính xác về mặt ngữ pháp và phong phú về mặt ngữ nghĩa. Vượt ra ngoài ngôn từ, chúng sáng tác những bản giao hưởng âm nhạc và những dòng mã tao nhã.

Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Gen AI) phản ánh quá trình sáng tạo của con người, tạo ra nghệ thuật, ngôn ngữ và âm nhạc từ không gian kỹ thuật số.

Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Gen AI) có những ứng dụng rộng rãi và đầy tác động. Chúng bao gồm:

1. Hình ảnh và Video chân thực: Gen AI vượt trội trong việc tạo ra những hình ảnh và video chân thực, đóng góp vào hiệu ứng đặc biệt trong phim ảnh và trò chơi, hoặc truyền cảm hứng cho các sản phẩm và thiết kế mới.

2. Tạo Văn bản Sáng tạo: Khả năng tạo văn bản tự nhiên làm cho Gen AI trở nên vô giá trong việc tạo ra sách, bài báo và nhiều hình thức nội dung sáng tạo khác.

3. Biểu đạt Âm nhạc: Gen AI dấn thân vào lĩnh vực âm nhạc, tạo ra các sáng tác mới cho các bài hát, album và các hình thức biểu đạt âm nhạc đa dạng.

4. Đổi mới Khoa học: Trong lĩnh vực nghiên cứu khoa học, Gen AI đóng góp bằng cách tạo ra dữ liệu mới, có thể ở dạng các hợp chất hóa học hoặc các mục tiêu thuốc tiềm năng.

5. Tạo Mã: Khả năng tạo mã khiến Gen AI trở thành một công cụ để tạo ra các ứng dụng phần mềm sáng tạo, thúc đẩy ranh giới của tiến bộ công nghệ.

GAN là gì?

Hãy cùng khám phá bí ẩn của Mạng đối kháng tạo sinh (GAN), một loại mô hình học máy hấp dẫn tạo ra dữ liệu mới như hình ảnh, văn bản và âm nhạc. GAN hoạt động bằng cách đặt hai mạng thần kinh đối đầu nhau trong một điệu nhảy độc đáo: bộ tạo sinh và bộ phân biệt. Đây là thông tin chi tiết:

Vai trò của bộ tạo sinh

Hãy tưởng tượng bộ tạo sinh như một nghệ sĩ kỹ thuật số tạo ra dữ liệu mới. Nó tạo ra hình ảnh, văn bản hoặc âm nhạc, với khát vọng trở nên càng giống thật càng tốt.

Nhiệm vụ của bộ phân biệt

Ở phía bên kia, bộ phân biệt đóng vai trò như một thám tử. Công việc của nó là tìm ra xem dữ liệu là thật hay được tạo ra. Bộ tạo sinh càng xảo quyệt thì nhiệm vụ của bộ phân biệt càng khó khăn.

Cuộc cạnh tranh trong hành động

Nó giống như một cuộc đấu kỹ thuật số. Bộ tạo sinh và bộ phân biệt tham gia vào một trò chơi cạnh tranh, mỗi bên thúc đẩy bên kia nâng cao hiệu suất của mình. Cuộc cạnh tranh này thúc đẩy

GAN hoạt động như thế nào?
Bật mí bí mật tạo ra hình ảnh mèo bằng GAN
Hãy cùng đi sâu vào một ví dụ đơn giản về cách Mạng đối kháng tạo sinh (GAN) có thể tạo ra hình ảnh mèo:

1. Hình thành hình ảnh con mèo: Hành trình bắt đầu khi bộ tạo sinh tạo ra một hình ảnh mèo ngẫu nhiên, một bức tranh kỹ thuật số thể hiện con mèo thật.
2. Phân biệt hình ảnh thật và hình ảnh được tạo ra: Lúc này Bộ phân biệt bước vào, xem xét kỹ lưỡng hình ảnh để quyết định xem đó là một con mèo thật hay là một sản phẩm được tạo ra. Bộ phân biệt giống như một thám tử kỹ thuật số trong quá trình điều tra.

3. Hình phạt và Phần thưởng:

Nếu bộ phân biệt đánh giá sai một con mèo thật là được tạo ra, nó sẽ phải đối mặt với một hình phạt. Tương tự, nếu nó nhận dạng sai một con mèo được tạo ra là thật, nó cũng sẽ bị phạt.
Bộ tạo sinh cũng phải đối mặt với hậu quả nếu sản phẩm của nó quá thuyết phục.

4. Tiến hóa lặp đi lặp lại:

Với mỗi hình phạt, bộ tạo sinh và bộ phân biệt học hỏi và thích nghi. Bộ tạo sinh cải thiện kỹ năng tạo hình ảnh của mình, trong khi bộ phân biệt mài giũa khả năng phát hiện của mình. Chu kỳ tạo sinh, phân biệt và phản hồi này tiếp tục, thúc đẩy cả hai mạng hướng tới sự xuất sắc. Hãy nghĩ về nó như một nghệ sĩ kỹ thuật số và nhà phê bình trau dồi nghề của họ thông qua tương tác và phản hồi liên tục. Họ càng làm việc cùng nhau, họ càng trở nên tốt hơn.

Vũ điệu huấn luyện được lặp lại. Bộ tạo sinh và bộ phân biệt cải thiện kỹ năng của mình qua từng vòng, học hỏi và thích nghi. Dần dần, bộ tạo sinh trở nên lão luyện trong việc tạo ra những hình ảnh mèo chân thực hơn trong khi bộ phân biệt trau dồi khả năng phân biệt thực tế với thế giới được tạo ra.

BẠN CÓ THỂ HỌC KHÓA HỌC CƠ BẢN
VỀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TẠO SINH GEN AI
HOÀN TOÀN MIỄN PHÍ TẠI ĐÂY

CLICK TẠI ĐÂY ĐỂ VÀO HỌC MIỄN PHÍ

Các loại GAN khác nhau:

Vanilla GAN
Là anh chị em đơn giản nhất trong gia đình GAN, Vanilla GAN có một bộ đôi – bộ tạo sinh và bộ phân biệt. Cuộc cạnh tranh vui tươi của họ bao gồm việc bộ tạo sinh tạo ra dữ liệu giống như thật, trong khi bộ phân biệt đảm nhận thử thách phân biệt dữ liệu thật và dữ liệu được tạo ra.

Conditional GAN (CGAN)
Hãy tưởng tượng một GAN điều chỉnh các sáng tạo của nó dựa trên thông tin bổ sung. Đó chính là Conditional GAN (CGAN). Ví dụ, nó có thể tạo ra hình ảnh khuôn mặt người với các chi tiết như tuổi tác và giới tính ảnh hưởng đến quá trình sáng tạo.

Deep Convolutional GAN (DCGAN)
Xin giới thiệu bậc thầy thị giác trong gia đình, DCGAN. Được trang bị Mạng nơ-ron tích chập (CNN), nó vượt trội trong việc tạo ra hình ảnh bằng cách làm chủ các mối quan hệ không gian giữa các pixel. Một lựa chọn hàng đầu cho nghệ thuật hoàn hảo đến từng pixel.

CycleGAN
Hãy tưởng tượng một GAN là một bậc thầy ngôn ngữ, dễ dàng chuyển đổi dữ liệu từ lĩnh vực này sang lĩnh vực khác. Đó là điều kỳ diệu của CycleGAN. Hãy nghĩ đến việc biến những hình ảnh đen trắng thành những màu sắc rực rỡ hoặc chuyển đổi văn bản một cách liền mạch từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác.

StyleGAN
Là nghệ sĩ của gia đình, StyleGAN chuyên tạo ra những khuôn mặt người có độ phân giải cao. Được đào tạo trên một kho tàng khuôn mặt người, nó tạo ra những hình ảnh chân thực đến mức có thể bị nhầm là ảnh chụp.

GANs, giống như một gia đình sáng tạo, mỗi thành viên mang đến một tài năng độc đáo, từ sự đơn giản của Vanilla đến nghệ thuật của StyleGAN.

Các loại GAN và Ứng dụng

Vanilla GAN thường được sử dụng làm cơ sở để so sánh với các kiến trúc GAN khác.

DCGAN là kiến trúc GAN được sử dụng rộng rãi nhất cho các tác vụ tạo hình ảnh.

CGAN thường được sử dụng cho các tác vụ như tạo văn bản thành hình ảnh và chuyển đổi hình ảnh sang hình ảnh.

CycleGAN và StyleGAN là các kiến trúc GAN tiên tiến cho chuyển đổi hình ảnh và tạo hình ảnh, tương ứng.

BigGAN là một kiến trúc GAN gần đây đã được chứng minh là có khả năng tạo ra các hình ảnh quy mô lớn chất lượng cao.

Huấn luyện GAN
Bắt tay vào hành trình huấn luyện Mạng Đối kháng Tạo sinh (GAN) có thể là một câu đố thực sự, mang đến những rào cản như sụp đổ mode và biến mất gradient.

Sụp đổ mode

Hãy tưởng tượng GANs như những nghệ sĩ đang học cách sáng tạo từ một bảng màu rộng lớn. Sụp đổ mode xảy ra khi người nghệ sĩ, tức bộ tạo sinh của chúng ta, chỉ tập trung vào một vài màu sắc thay vì khám phá toàn bộ quang phổ. Điều này xảy ra khi nhà phê bình nghệ thuật, tức bộ phân biệt, trở nên quá khó tính, và người nghệ sĩ quyết định dễ dàng hơn khi chỉ bám vào một phạm vi hạn chế.

Biến mất gradient

Bây giờ, chúng ta hãy nói về một trở ngại khác, biến mất gradient. Nó giống như cố gắng học một điệu nhảy khi các hướng dẫn quá mờ nhạt. Gradient, những người hướng dẫn khiêu vũ của chúng ta cho bộ tạo sinh, trở nên quá mờ nhạt đến mức việc học trở thành một thách thức. Điều này xảy ra khi bộ phân biệt quá sắc sảo hoặc điệu nhảy (bộ tạo sinh) quá phức tạp.

Giải pháp cứu cánh Nhưng đừng lo lắng; có các giải pháp để gỡ rối tình huống nghệ thuật khó khăn này:

1. Wasserstein GANs (WGANs): Hãy nghĩ về WGANs như một bộ cọ mới. Chúng sử dụng một kỹ thuật khác ít bị sụp đổ mode hơn.
2. Unrolled GANs (UGANs): Hình dung UGANs như những huấn luyện viên khiêu vũ với một kế hoạch đào tạo tiên tiến. Chúng sử dụng một thuật toán thông minh hơn để ngăn chặn biến mất gradient.
3. Spectral Normalization (SN): SN là bộ cân bằng. Nó chuẩn hóa trọng số của nhà phê bình nghệ thuật của chúng ta, ngăn chặn cả sụp đổ mode và biến mất gradient.
4. Gradient Penalty: Đây giống như một động tác bổ sung trong điệu nhảy. Gradient penalty thêm một chút thay đổi để khuyến khích người nghệ sĩ khám phá nhiều màu sắc hơn.

Làm chủ Huấn luyện GAN: Hướng dẫn Đơn giản của Bạn Bắt đầu huấn luyện GAN? Hãy chia nhỏ nó thành các bước đơn giản.

Các bước liên quan:

– Xác định vấn đề: Bạn muốn GAN của mình tạo ra gì? Làm thế nào để bạn đo lường sự thành công của nó?

– Chọn kiến ​​trúc GAN: Có nhiều loại GAN khác nhau. Chọn một loại phù hợp với nhiệm vụ của bạn và tài nguyên máy tính.

– Chuẩn bị dữ liệu huấn luyện: Thu thập một tập hợp dữ liệu đa dạng đại diện cho những gì bạn muốn tạo.

Khởi tạo mạng: Bắt đầu với các trọng số ngẫu nhiên cho mạng tạo sinh và mạng phân biệt.

– Huấn luyện GAN: Thực hiện các bước sau theo cách lặp đi lặp lại: Lấy mẫu dữ liệu thật. Tạo dữ liệu giả bằng cách sử dụng bộ tạo sinh. Huấn luyện bộ phân biệt để phân biệt thật giả. Huấn luyện bộ tạo sinh để đánh lừa bộ phân biệt.

– Theo dõi quá trình: Chú ý theo dõi quá trình đào tạo. Trực quan hóa dữ liệu được tạo và theo dõi mất mát mạng tạo sinh/bộ phân biệt.

– Dừng huấn luyện: Dừng huấn luyện khi GAN liên tục tạo ra kết quả đạt yêu cầu.

Ví dụ tình huống Giả sử bạn đang huấn luyện một GAN để tạo ra hình ảnh cá. Đây là một ví dụ đơn giản:

– Thu thập một tập dữ liệu đa dạng về hình ảnh cá.

– Chọn một loại GAN phù hợp, chẳng hạn như DCGAN.

– Ngẫu nhiên các trọng số để khởi tạo mạng.

– Huấn luyện lặp đi lặp lại như mô tả ở trên.

– Theo dõi tiến độ bằng cách kiểm tra hình ảnh được tạo và theo dõi mất mát mạng.

– Dừng lại khi GAN đạt được kết quả mong muốn.

Làm chủ Huấn luyện GAN: Hướng dẫn Đơn giản của Bạn Để huấn luyện một GAN để tạo ra hình ảnh cá bằng Python, bạn sẽ cần những thứ sau: PyTorch, NumPy, Matplotlib và một tập dữ liệu mẫu gồm hình ảnh cá.

Khi bạn đã có tất cả các yêu cầu cần thiết, bạn có thể làm theo các bước sau để đào tạo GAN:

A) Import the necessary libraries:

import numpy as np

B) Define the generator and discriminator networks:
class Generator(torch.nn.Module):

super(Generator, self).__init__()

# Define the generator network architecture

# Generate fake fish images

class Discriminator(torch.nn.Module):

def __init__(self):

# Define the discriminator network architecture

# Discriminate between real and fake fish images

C) Load the sample dataset of fish images:

# Load the sample dataset of fish images

E) Define the loss function and optimizer:

optimizer_G = torch.optim.Adam(generator.parameters(), lr=0.001)

F) Start training the GAN:

# Generate fake fish images

# Update the generator and discriminator networks’ weights

G) Once the GAN is trained, you can use the generator to generate new fish images:

# Save the generated fish images to a file