Definisi dan Konsep Asas Generative AI

Generative AI ialah cabang kecerdasan buatan (Artificial Intelligence, AI) yang direka khusus untuk menghasilkan kandungan baru yang asli seperti teks, imej, video, muzik, dan kod perisian berdasarkan data yang telah dipelajari sebelumnya. Berbeza dengan AI tradisional yang lebih fokus kepada analisis data dan membuat ramalan, generative AI aktif mencipta sesuatu yang benar-benar baru dan unik.

Konsep asas generative AI melibatkan penggunaan model pembelajaran mesin yang kompleks, terutamanya jaringan saraf tiruan (neural networks) dan arsitektur transformer yang dilatih dengan data besar (big data) seperti buku, gambar, muzik, dan teks dari internet. Model ini belajar pola, struktur, gaya, dan konteks dalam data tersebut untuk menghasilkan output yang relevan dan bermakna apabila diberi arahan (prompt) oleh pengguna.

Contoh model generative AI yang terkenal adalah model bahasa besar (Large Language Models, LLM) seperti GPT-3 dan GPT-4 yang mampu menghasilkan teks yang menyerupai tulisan manusia berdasarkan input yang diberikan. Generative AI juga boleh menghasilkan kandungan dalam pelbagai format simbolik pemikiran manusia, termasuk teks, gambar digital, video, muzik, dan kod komputer.

Secara ringkas, generative AI berfungsi dengan menganalisis data yang luas, mengenal pasti pola, dan menggunakan pola tersebut untuk mencipta kandungan baru yang asli dan kreatif berdasarkan permintaan pengguna. Ia menjadi alat penting dalam pelbagai bidang kerana kemampuannya meningkatkan produktiviti dan inovasi, walaupun ia juga menimbulkan cabaran seperti keperluan kemahiran dalam "prompt engineering" untuk mendapatkan hasil yang berkualiti.

Ringkasan konsep asas Generative AI:

• Cabang AI yang menghasilkan kandungan baru (teks, imej, audio, video, kod).
• Berdasarkan model pembelajaran mesin canggih, terutamanya jaringan saraf tiruan dan transformer.
• Dilatih menggunakan data besar dari pelbagai sumber.
• Menghasilkan output asli berdasarkan arahan (prompt) pengguna.
• Contoh popular: model bahasa besar seperti GPT.
• Digunakan dalam pelbagai aplikasi untuk meningkatkan kreativiti dan produktiviti.
• Memerlukan kemahiran pengendalian prompt untuk hasil optimum.

Maklumat ini disokong oleh sumber dari CodePolitan, UNESCO, IBM, dan AWS.