Firma, która wyprzedziła Google i Amazon. AI w Reklamie.

🗓 Czwartek 15.02

Witaj w kolejnym wydaniu Horyzont.ai, Twojego kompasu w świecie sztucznej inteligencji.

Nasz newsletter pomoże Ci zacząć korzystać z AI na co dzień oraz nadążyć za nieustannymi nowościami.

~Jakub i Oskar

🎯 W DZISIEJSZYM WYDANIU

• 🎓 AI od zera do zrozumienia: Sieci Neuronowe a Sukces Nvidia

• 🤖 A.I. w praktyce: AI w Reklamie

• 🎓 Twoje Ćwiczenie: Praktyka czyni mistrza

•  🧰 Mini Poradniki: Midjourney. Copilot

• 📚 Rekomendowana Biblioteka: Materiały dostępne online.

🕓 Czas czytania: 7min 14s

Wprowadzenie

Dzisiejsze wydanie edukacyjne zaczniemy nietypowo, od elektryzującej informacji ze świata finansów i technologii.

Nvidia ($NVDA) przeskoczyła wartością Google i Amazon, stając się czwartą największą spółką publiczną w USA o wartości 1,84 tryliona dolarów. Od początku roku ich wartość wzrosła o astronomiczne 650 miliardów dolarów, co przekracza całkowitą wartość Tesli w zaledwie sześć tygodni. To wydarzenie nie jest przypadkowe, zwłaszcza w kontekście dzisiejszego wydania Horyzont.ai.

Jeśli zagłębisz się w sekcję '🎓 AI od zera do zrozumienia', zrozumiesz, dlaczego Nvidia odniosła tak spektakularny sukces. Świadomość, jakie technologie kształtują przyszłość gospodarki światowej, jest kluczowa.
Elementy składające się na AI oraz polityka wobec nowych technologii będą miały tak samo duże znaczenie dla świata, jak kwestie bezpieczeństwa energetycznego.

Pamiętaj, że jak co tydzień, jeśli teoria Cię nuży, możesz przejść do sekcji '🤖 AI w Praktyce', gdzie przygotowaliśmy dla Ciebie:
- AI w branży reklamowej 📺️
- Poradnik: Kontrola kamery w Midjourney 🎥 
- Poradnik: Midjourney: Szybki Start 🚀 
- Copilot + Aplikacje Microsoft 365 🧑‍✈️ 

Złap za kubek swojej ulubionej kawy i zaczynamy ☕

AI Od Zera Do Zrozumienia 🎓

🧠 Ludzki mózg

Nauka o sieciach neuronowych czerpie pełnymi garściami z tajników ludzkiego mózgu, który ze swoją zdumiewającą zdolnością do radzenia sobie z niepełnymi lub zakłóconymi informacjami, stanowi nieustającą inspirację dla badaczy.

Nasz mózg, nawet przy zmiennych danych, utrzymuje spójność przekazu, umożliwiając nam zrozumienie nawet niepełnych komunikatów. Co więcej, mózg ludzki wykazuje zdumiewającą efektywność energetyczną oraz zdolność do szybkiej regeneracji, a także odporność na uszkodzenia czy degenerację komórek.

Te właściwości inspirują do tworzenia sztucznych sieci neuronowych, które mają naśladować te naturalne procesy, będąc programowane do wykonywania określonych zadań. Wzrost zainteresowania sieciami neuronowymi jest efektem postępów w uczeniu maszynowym, osiągniętych dzięki wykorzystaniu ogromnych zbiorów danych i metod uczenia głębokiego.

Czym są sieci neuronowe?

Sieci neuronowe mogą być zarówno biologiczne, jak i sztuczne. Biologiczne sieci znajdują się w naszym mózgu, natomiast ich sztuczne odpowiedniki są tworzone przez komputery. Aby lepiej zrozumieć ten temat, przyjrzymy się kluczowym pojęciom.

Uczenie głębokie: Jest to zaawansowana metoda uczenia maszynowego, wykorzystująca sieci składające się z wielu warstw jednostek obliczeniowych. Te "warstwy" analizują dane etapami, pozwalając na rozpoznawanie coraz bardziej złożonych wzorców. Inspiracją do stworzenia takiej struktury była analiza sposobu przetwarzania informacji wizualnych przez ludzki mózg.

Neurony i ich budowa: Podstawą sieci, zarówno biologicznych jak i sztucznych, są neurony - proste jednostki przetwarzające, komunikujące się przez sygnały. Każdy neuron składa się z ciała komórki i przewodów: dendrytów (odbierających sygnały) oraz aksonów (wysyłających sygnały).

Dendryty, aksony i synapsy: Dendryty to przewody wejściowe do neuronów. Aksony to przewody wyjściowe, łączące się z dendrytami innych neuronów w synapsach, gdzie następuje wymiana sygnałów. To właśnie tutaj dochodzi do przekazywania sygnałów między neuronami, co umożliwia przetwarzanie informacji w sieci.

Pojedynczy neuron, choć prosty i ograniczony w działaniu, w połączeniu z innymi tworzy system o niezwykłej złożoności. Doskonałym przykładem jest ludzki mózg. Złożoność ta wynika z unikalnych połączeń neuronów, reagujących na sygnały w specyficzny sposób.

Pomysł wzorowanie się na mózgu przy projektowaniu systemów AI wydaje się logiczne, biorąc pod uwagę jego zdolność do licznych przejawów inteligencji (i okazjonalnie, do jej braku). Obecnie sieci neuronowe, szczególnie z zastosowaniem uczenia głębokiego, przynoszą przełomy w takich obszarach jak przetwarzanie języka naturalnego czy obrazu, gdzie AI wcześniej napotykało trudności.

Na czym polega wyjątkowość sieci neuronowych?

Wyjątkowość sieci neuronowych w tworzeniu sztucznej inteligencji sprowadza się do zupełnie innego myślenia niż w podejściach bazujących na czystej logice. Zamiast próbować naśladować skomplikowane ludzkie myślenie, pełne symboli i abstrakcji, sieci neuronowe idą inną drogą. One zakładają, że inteligencja może się pojawić, gdy zaczniemy od podstaw – od prostych procesów zachodzących między neuronami.

To trochę jak z maszynami latającymi. Nie zbudowaliśmy samolotów, które machają skrzydłami jak ptaki, bo zrozumieliśmy, że można latać i inaczej. Podobnie, tworząc sztuczne sieci neuronowe, nie kopiujemy dokładnie tego, jak działają nasze mózgi. Nie próbujemy odwzorować każdego szczegółu, jak elektrochemiczne sygnały przeskakują między neuronami.

W skrócie, chociaż inspirujemy się mózgiem, robimy to na swój sposób. Sztuczne neurony, które tworzymy, są dużo prostsze niż te w naszych głowach. Dzięki temu łatwiej jest nam skupić się na budowaniu inteligentnych systemów, które robią dokładnie to, co od nich chcemy, zamiast zagłębiać się w nieskończoność biologicznych detali.

Sieci neuronowe różnią się od klasycznych komputerów w kilku kluczowych aspektach:

1. Równoczesne przetwarzanie danych: W przeciwieństwie do klasycznego komputera, gdzie centralna jednostka obliczeniowa (procesor) przetwarza dane sekwencyjnie, sieci neuronowe wykorzystują wiele "neuronów" do jednoczesnego przetwarzania informacji. To oznacza, że mogą one obrabiać dużo większe ilości danych w tym samym czasie.

2. Zintegrowane przechowywanie i przetwarzanie danych: W tradycyjnych systemach komputerowych pamięć i procesor to oddzielne komponenty, gdzie dane muszą być przenoszone między pamięcią a procesorem w celu przetworzenia. W sieciach neuronowych, neurony zarówno przechowują, jak i przetwarzają informacje, co eliminuje potrzebę przenoszenia danych.

Te dwie różnice sprawiają, że sieci neuronowe i tradycyjne komputery najlepiej sprawdzają się w różnych zadaniach. Choć można naśladować sieci neuronowe na zwykłych komputerach, co zresztą robiono przez wiele lat, ich pełna moc ujawnia się przy użyciu specjalnego sprzętu zdolnego do równoczesnego przetwarzania danych.

Tak się złożyło, że procesory graficzne (GPU) doskonale nadają się do tego celu i dzięki swojej dostępności i cenie zrewolucjonizowały uczenie głębokie, umożliwiając przetwarzanie równoległe na dużą skalę.

Od momentu, gdy Nvidia zdecydowała się skupić na rozwoju procesorów graficznych, które z czasem stały się kluczowymi narzędziami w trenowaniu i wnioskowaniu AI, jej wartość rynkowa osiągnęła niewyobrażalne wysokości, przekraczając wartość takich gigantów technologicznych jak Amazon czy Alphabet. Wydajność GPU Nvidii wzrosła około 7000 razy od 2003 roku, a stosunek ceny do wydajności poprawił się o 5600 razy, co stanowi ogromny skok w możliwościach przetwarzania i efektywności energetycznej.

Podsumowując, sukces Nvidii nie jest przypadkowy. Jest bezpośrednim wynikiem strategicznego skupienia na technologiach, które stały się fundamentem dla obecnego i przyszłego postępu w sztucznej inteligencji. Dzięki swoim GPU, Nvidia nie tylko przyspieszyła rozwój AI, ale też umożliwiła powstanie aplikacji takich jak ChatGPT, służących setkom milionów ludzi na całym świecie.

AI w Praktyce 🤖

📺️ AI w reklamie

W świecie płatnych mediów, (wszystkiego rodzaju treści, za których powstanie i publikację marka musi zapłacić), głównym wyzwaniem jest kreatywność.

Nieustannie pojawia się zapotrzebowanie na nowe pomysły reklamowe, oryginalne kreacje i różnorodność materiałów, które mogą znacząco poprawić efektywność kampanii.

Jednak przeciętny Media Buyer (osoba odpowiedzialna za zakup reklam dla firmy) napotyka na szereg wyzwań, w tym szybkość zużycia się obecnych materiałów, ograniczoną różnorodność dostępnych treści oraz często tylko przeciętną jakość statycznych obrazów. Statyczne materiały reklamowe, mimo że kiedyś dominowały w płatnych mediach, obecnie stanowią coraz mniejszą część rynku. Główne problemy związane ze statycznymi obrazami to ich ograniczona dostępność, czasochłonność produkcji i wysokie koszty. Proces tworzenia zdjęć reklamowych, zarówno dla marek jak i agencji, może być długotrwały i kosztowny – od znalezienia fotografa, przez organizację sesji zdjęciowej, aż po edycję i ewentualne poprawki, co może zająć nawet dwa miesiące.

Oczywiście nie negujemy tutaj wartości profesjonalnych sesji zdjęciowych, kluczowym jest znalezienie sposobu na ich uzupełnienie.

Dlaczego marki coraz częściej sięgają po AI, by tworzyć swoje reklamy?

Głównym powodem jest unikalność i możliwość stworzenia materiałów, które wyróżniają się na tle innych i przykuwają uwagę odbiorców podczas ‘scrollowania’ w mediach społecznościowych czy innych platformach. Kluczowym atutem jest tutaj możliwość skalowania. AI pozwala na szybkie generowanie różnorodnych kreacji, co jest nieocenione w testowaniu i optymalizacji kampanii.

A co z międzynarodowymi korporacjami? Działając na różnych kontynentach, marki muszą dostosować swoje komunikaty do specyfiki poszczególnych rynków. To, co sprawdzi się w Stanach Zjednoczonych, niekoniecznie będzie odpowiednie dla odbiorców w Ameryce Południowej czy Chinach. AI umożliwia generowanie materiałów dostosowanych do różnych rynków przy niższych kosztach, co czyni je kluczowym narzędziem w strategii marketingowej wielu marek.

Dlaczego Midjourney (MJ)?

Przede wszystkim dlatego, że doskonale radzi sobie z terminologią fotograficzną, co jest kluczowe przy tworzeniu realistycznych obrazów. W przeciągu ostatnich miesięcy MJ odnotowało znaczący postęp w generowaniu obrazów fotorealistycznych.

Midjourney wyróżnia się umiejętnością tworzenia obrazów, które wyglądają naturalnie, unikając sztucznego, "robotycznego" wyglądu charakterystycznego dla niektórych generacji AI. Kluczowym aspektem pracy z Midjourney jest możliwość precyzyjnego definiowania promptów, które mogą obejmować takie elementy jak: podmiot i akcja, środowisko, kompozycja, typ ujęcia, nastrój i emocje, a także specyficzne dla fotografii aspekty, takie jak rodzaje aparatów czy obiektywów.

Jeżeli jest to temat, który Ci interesuje to obecnie finalizujemy już zaktualizowany poradnik Midjourney dzięki któremu zdobędziesz umiejętnosci i wiedzę które są pozwolą Ci opanować AI w reklamie. Już dziś możesz zacząć od podstaw takich jak kontrola kamery 🎥 

Bez obaw, jeżeli dopiero zaczynasz swoją przygodę z MJ to przygotowaliśmy również poradnik Szybki Start Wszystkie mini poradniki z dziejszego wydania znajdziesz poniżej

1. Kontrola kamery w Midjourney 🎥 📚️ Link 🧰 

2. Midjourney: Szybki Start dla początkujących 🚀 📚️ Link 🧰 

3. Copilot + Aplikacje Microsoft 365 🧑‍✈️ 📚️ Link 🧰 

Twoje Ćwiczenie

Praktyka czyni mistrz

Rozpocznij swoją przygodę z Midjourney od naszego poradnika Midjourney: Szybki Start dla początkujących 🚀 

Jeżeli jesteś bardziej zaawansowany to sprawdź
Kontrola kamery w Midjourney 🎥  

Biblioteka 📚

1. From Theory To Practice Making Generative AI Work In Your Studio I Nathan McDowell I FLOW 🔗 
   Praktyczne zastosowania Gen AI w procesach pracy studia fotograficznego.

^{Zareklamuj swój produkt!}
Zasponsoruj kolejne wydanie newslettera!
Czyta nas ponad 1800 osób zainteresowanych AI z różnych sektorów: ludzie z branży technologicznej, przedsiębiorcy, inwestorzy, managerowie, CEO firm!

Napisz do nas!

To na tyle!

Do zobaczenia w następnym wydaniu! ~Jakub I Oskar