Udviklingen af Generativ AI er tæt forbundet med den bredere historie om kunstig intelligens. Fra tidlige symbolske AI-systemer til de nyeste dybe læringsmodeller er udviklingen af generative modeller blevet formet af store fremskridt inden for computerkraft, datatilgængelighed og algoritmiske gennembrud. Dette kapitel udforsker de tidlige fundamenter for AI, de vigtigste milepæle inden for generative modeller og den transformerende indflydelse, som dyb læring har haft på området.

Udviklingen af Generativ Kunstig Intelligens

Tidlige AI-systemer

Forskning i kunstig intelligens begyndte i 1950'erne med primært fokus på regelbaserede og symbolske tilgange. Disse tidlige systemer var designet til at løse problemer ved hjælp af logik og strukturerede regler frem for at lære fra data.

Centrale udviklinger i tidlig AI:

• 1950'erne – AI's fødsel: Alan Turing foreslog "Turing-testen" som en metode til at måle maskinintelligens;
• 1956 – Dartmouth-konferencen: betragtet som den grundlæggende begivenhed for AI, hvor forskere formaliserede studiet af maskinintelligens; 1960'erne – Ekspertsystemer: AI-systemer som DENDRAL (til kemisk analyse) og MYCIN (til medicinsk diagnose) anvendte regelbaseret ræsonnement;
• 1970'erne – AI-vinter: fremskridt gik langsommere på grund af begrænset computerkraft og mangel på praktiske anvendelser.

Hvorfor var tidlig AI ikke generativ?

• Tidlige AI-modeller var baseret på foruddefinerede regler og manglede evnen til at skabe nyt indhold;
• De krævede eksplicit programmering i stedet for at lære mønstre fra data;
• Beregningsmæssige begrænsninger gjorde det vanskeligt at træne komplekse maskinlæringsmodeller.

På trods af disse begrænsninger lagde tidlig AI grundlaget for maskinlæring, som senere muliggjorde generativ AI.

Milepæle i generative modeller

Generativ AI begyndte at opstå med fremskridt inden for sandsynlighedsmodeller og neurale netværk. Følgende milepæle fremhæver vigtige gennembrud:

1. Sandsynlighedsmodeller og neurale netværk (1980'erne – 1990'erne)

• Boltzmann-maskiner (1985): en af de tidligste neurale netværk, der kunne generere datadistributioner;
• Hopfield-netværk (1982): viste potentialet for associativ hukommelse i neurale netværk;
• Skjulte Markov-modeller (1990'erne): anvendt til sekventiel datagenerering, såsom talegenkendelse.

2. Fremkomsten af deep learning (2000'erne – 2010'erne)

• 2006 – Deep Belief Networks (DBNs): Geoffrey Hinton demonstrerede, at deep learning kunne forbedre generative modeller;
• 2014 – Generative Adversarial Networks (GANs): Ian Goodfellow introducerede GANs, hvilket revolutionerede AI-genererede billeder;
• 2015 – Variational Autoencoders (VAEs): Et væsentligt skridt inden for probabilistisk generativ modellering.

3. Æraen for storskala generativ AI (2020'erne – nu)

• 2020 – GPT-3: OpenAI udgav en af de største sprogmodeller, der kan generere menneskelignende tekst;
• 2022 – DALL·E 2 og Stable Diffusion: AI-modeller, der kan skabe meget realistiske billeder ud fra tekstbeskrivelser;
• 2023 – Udvidelse af generativ AI: GenAI-konkurrence blandt store virksomheder og udbredt anvendelse af AI-genereret indhold på tværs af forskellige industrier.

Deep learnings indflydelse på generativ AI

Deep learning har spillet en afgørende rolle i fremkomsten af generativ AI. I modsætning til tidligere maskinlæringstilgange kan deep learning-modeller behandle enorme mængder ustrukturerede data, hvilket gør det muligt for AI at generere komplekse og realistiske output.

Hvordan har deep learning transformeret generativ AI?

• Forbedret mønstergenkendelse: neurale netværk kan lære indviklede datadistributioner, hvilket fører til mere realistiske output;
• Skalerbarhed: med fremskridt inden for GPU'er og cloud computing er storskala modeller som GPT-4 og DALL·E blevet mulige;
• Tværmodal kapacitet: AI kan nu generere tekst, billeder, videoer og endda musik takket være multimodale modeller.

Virkelig Verdenspåvirkning

• Kreative industrier: AI-genereret kunst, musik og skrivning ændrer måden, indhold skabes på;
• Videnskabelig forskning: AI hjælper med opdagelse af lægemidler, materialeforskning og klimamodellering;
• Underholdning og medier: AI-drevet indholdsgenerering omformer spil, animation og virtuel virkelighed.