Era AI Generatif Telah Dimulai

1. Jaringan Adversarial Generatif (GAN): GAN terdiri dari dua bagian, generator dan diskriminator. Generator membuat contoh data baru, sementara diskriminator mengevaluasinya berdasarkan data nyata. Tujuan generator adalah menghasilkan data yang sangat otentik sehingga diskriminator tidak dapat membedakannya dari data sebenarnya. Proses ini berlanjut hingga generator mencapai tingkat kemahiran yang tinggi. Contoh tindakan GAN adalah penciptaan wajah manusia realistis yang bukan milik orang sungguhan.

2. Variational Autoencoders (VAEs): VAE juga digunakan untuk menghasilkan data. Mereka bekerja dengan mengompresi data (encoding) menjadi representasi yang lebih kecil dan padat dan kemudian merekonstruksinya (decoding) kembali ke bentuk aslinya. VAE sangat berguna dalam menghasilkan data kompleks seperti gambar dan musik dengan mempelajari distribusi probabilitas dari data masukan.

Contoh Aplikasi AI Generatif

Pembuatan Teks: Alat seperti GPT (Generative Pre-trained Transformer) OpenAI, dapat menghasilkan teks yang koheren dan relevan secara kontekstual berdasarkan perintah yang diberikan. Misalnya, jika Anda memintanya untuk menulis cerita tentang anak kucing yang hilang, GPT dapat menghasilkan narasi lengkap yang secara mengejutkan terasa seperti manusia.

Pembuatan Gambar: DeepArt dan DALL·E adalah contoh AI yang dapat menghasilkan seni dan gambar dari deskripsi tekstual. Anda dapat mendeskripsikan suatu pemandangan, seperti matahari terbenam di atas pegunungan, dan alat ini dapat membuat representasi visual dari deskripsi tersebut.
Halaman Selanjutnya....