Εφαρμογές Τεχνητής Νοημοσύνης
Από την υγειονομική περίθαλψη στη γεωργία και την ψυχαγωγία οι εφαρμογές της τεχνητής νοημοσύνης διαμορφώνουν το παρόν μας και επαναπροσδιορίζουν το μέλλον μας.
Η τεχνητή νοημοσύνη έχει γίνει αναπόσπαστο μέρος της ζωής μας, επηρεάζοντας κάθε πτυχή της κοινωνίας με τρόπους που ούτε θα μπορούσαμε να ονειρευόμαστε μόλις πριν από λίγα χρόνια.
Η τεχνολογία της τεχνητής νοημοσύνης έχει εξελιχθεί σημαντικά τα τελευταία χρόνια και έχει βρει εφαρμογές σχεδόν σε κάθε επιχειρηματικό τομέα, ενώ εφαρμόζεται σε διάφορα πεδία για τη λήψη πληροφοριών σχετικά με τη συμπεριφορά των χρηστών και την υποβολή προτάσεων βάσει δεδομένων.
Η Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) έχει επηρεάσει διάφορους τομείς και η εκπαίδευση δεν αποτελεί εξαίρεση. Καθώς βαδίζουμε περαιτέρω στον 21ο αιώνα, η ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης στην σχολική ή ακαδημαϊκή τάξη γίνεται ολοένα και πιο διαδεδομένη. Ωστόσο, ενώ φέρνει πολλά οφέλη, εγείρει επίσης ορισμένες κρίσιμες προκλήσεις που χρειάζονται προσεκτική εξέταση.
Τι είναι η Τεχνητή Νοημοσύνη;
Η τεχνητή νοημοσύνη είναι η ικανότητα ενός συστήματος ή ενός προγράμματος να σκέφτεται και να μαθαίνει από την εμπειρία.
Η Τεχνητή Νοημοσύνη (ΤΝ) είναι νοημοσύνη που εμφανίζεται σε μηχανή που προσομοιώνει την ανθρώπινη συμπεριφορά ή σκέψη και μπορεί να εκπαιδευτεί για την επίλυση συγκεκριμένων προβλημάτων.
Βασίζεται στη μελέτη του τρόπου με τον οποίο ο ανθρώπινος εγκέφαλος σκέφτεται, μαθαίνει, παίρνει αποφάσεις και εργάζεται για την επίλυση προβλημάτων. Με αυτόν τον τρόπο, δημιουργούνται ευφυή συστήματα λογισμικού.
Η ΤΝ είναι ένας συνδυασμός τεχνικών Machine Learning και Deep Learning. Οι τύποι μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης εκπαιδεύονται χρησιμοποιώντας τεράστιους όγκους δεδομένων και έχουν την ικανότητα να λαμβάνουν έξυπνες αποφάσεις.
Η τεχνητή νοημοσύνη έχει βγει από τη σφαίρα της επιστημονικής φαντασίας και τώρα το βλέπουμε σχεδόν κάθε μέρα, σε κάθε κλάδο.
Μπορεί μια εφαρμογή τεχνητής νοημοσύνης να απαντά σαν άνθρωπος;
Διαβάστε το άρθρο πατώντας στην παρακάτω εικόνα
Η τεχνητή νοημοσύνη στην εκπαίδευση: Ευκαιρίες και προκλήσεις
Με τον όρο «Τεχνητή Νοημοσύνη» αναφερόμαστε στον κλάδο της πληροφορικής ο οποίος ασχολείται με τη σχεδίαση και την υλοποίηση υπολογιστικών συστημάτων. Στην ικανότητα μιας μηχανής να αναπαράγει τις γνωστικές λειτουργίες ενός ανθρώπου, όπως είναι: η μάθηση, ο σχεδιασμός και η δημιουργικότητα.
Οι δυνατότητες του AI να βελτιώσει τη μαθησιακή εμπειρία για τους μαθητές είναι τεράστιες. Παρέχοντας εξατομικευμένες μαθησιακές εμπειρίες, τα συστήματα που λειτουργούν με τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να προσαρμοστούν στον ρυθμό και το στυλ μάθησης μεμονωμένων μαθητών. Αυτά τα προηγμένα συστήματα μπορούν να εντοπίσουν κενά γνώσης και να προσφέρουν προσαρμοσμένο περιεχόμενο για την αντιμετώπιση των συγκεκριμένων κενών, προτείνοντας στοχευμένες αναγνώσεις, διαδικτυακούς πόρους ή ασκήσεις. Αυτή η εξατομικευμένη προσέγγιση επιτρέπει στους μαθητές να μαθαίνουν με τον δικό τους ρυθμό, κάνοντας την εκπαίδευση πιο ελκυστική και αποτελεσματική.
Επιπλέον, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να λειτουργήσει ως πολύτιμο βοήθημα για τους δασκάλους, αυτοματοποιώντας διοικητικά καθήκοντα όπως η βαθμολόγηση και η παρακολούθηση. Αυτή η αυτοματοποίηση ελευθερώνει περισσότερο χρόνο στους δασκάλους για να επικεντρωθούν στη διδασκαλία και την άμεση αλληλεπίδραση με τους μαθητές. Τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης μπορούν επίσης να βοηθήσουν τους δασκάλους να εντοπίσουν περιοχές όπου οι μαθητές δυσκολεύονται, επιτρέποντας πιο στοχευμένη διδασκαλία.
Οι δυνατότητες του AI επεκτείνονται και στη μάθηση αναλυτικών στοιχείων
Συλλέγοντας και αναλύοντας δεδομένα για το πώς μαθαίνουν οι μαθητές, η τεχνητή νοημοσύνη παρέχει διορατικές εισροές που μπορούν να διαμορφώσουν εκπαιδευτικές στρατηγικές. Αυτού του είδους η ανάλυση μπορεί να βοηθήσει στον εντοπισμό τάσεων, στην πρόβλεψη της απόδοσης, ακόμη και στον εντοπισμό πιθανών ζητημάτων προτού εξελιχθούν σε σημαντικά προβλήματα.
Επιπλέον, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να διαδραματίσει κρίσιμο ρόλο στην ανάπτυξη δεξιοτήτων για τους μαθητές. Ως μέρος της εκπαίδευσης στην επιστήμη των υπολογιστών, η τεχνητή νοημοσύνη βοηθά τους μαθητές να αναπτύξουν κρίσιμες δεξιότητες που έχουν ζήτηση στην ψηφιακή οικονομία. Αυτά περιλαμβάνουν όχι μόνο τεχνικές δεξιότητες όπως η κωδικοποίηση, αλλά και επίλυση προβλημάτων, λογική σκέψη και δημιουργικότητα.
Αυτοματοποίηση Διαδικασιών
Η διδασκαλία μαθημάτων περιλαμβάνει πολλές διαδικασίες οι οποίες μπορεί να καθυστερούν την παράδοση της ύλης και το πρόγραμμα. Οι καθηγητές για παράδειγμα καταναλώνουν ώρες για να αξιολογήσουν όλα τα διαγωνίσματα, να υποβάλουν βαθμολογίες και άλλα έγγραφα, αντί να αξιοποιούν αλλιώς τον εκπαιδευτικό χρόνο με τους μαθητές τους. Με την βοήθεια όμως της τεχνητής νοημοσύνης, όλες οι παραπάνω υποχρεώσεις μπορούν να γίνουν αυτόματα, χωρίς να απαιτείται επιπλέον χρόνος.
Παροχή Feedback
Σίγουρα ένα από τα πιο αγχωτικά κομμάτια στο πλαίσιο της εκπαίδευσης είναι αυτό της προσμονής για τα αποτελέσματα των εξετάσεων και των βαθμολογιών. Παλαιότερα, ο χρόνος αναμονής ξεπερνούσε την μια εβδομάδα και το άγχος των μαθητών ήταν μεγάλο. Πλέον όμως, με την χρήση της τεχνητής νοημοσύνης, τα αποτελέσματα των διαγωνισμάτων και εργασιών μπορούν να είναι διαθέσιμα σε πολύ σύντομο χρονικό διάστημα. Έτσι λοιπόν, το feedback των καθηγητών μπορεί να είναι πιο άμεσο, χωρίς καθυστερήσεις.
Συνεχής Βοήθεια
Ένα κοινό χαρακτηριστικό των μαθητών είναι οι απορίες που έχουν τόσο κατά την διάρκεια του μαθήματος όσο και αργότερα μέσα στην μέρα, όσον αφορά το μάθημα. Για τον λόγο αυτό λοιπόν, η τεχνητή νοημοσύνη υποστηρίζει πολλά chatbot, τα οποία έχουν κατασκευαστεί ειδικά για τον τομέα της εκπαίδευσης. Λειτουργούν ως βοηθοί μαθητών όλο το εικοσιτετράωρο για να παρέχουν απαντήσεις στα ερωτήματά τους ανά πάσα στιγμή. Έτσι, δεν χρειάζεται να περιμένουν να δουν τον καθηγητή στο γραφείο ή στην τάξη τους.
Τέλος, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να κάνει την εκπαίδευση πιο προσιτή για μαθητές που διαφορετική περίπτωση θα αντιμετωπίσουν εμπόδια στη μάθηση. Για παράδειγμα, τα εργαλεία που τροφοδοτούνται με τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να παρέχουν υπηρεσίες μεταγραφής και μετάφρασης σε πραγματικό χρόνο, να βοηθήσουν μαθητές με μαθησιακές δυσκολίες ή να προσφέρουν πρόσθετη υποστήριξη σε όσους μαθαίνουν εξ αποστάσεως.
Η άλλη πλευρά: Προκλήσεις που θέτει η τεχνητή νοημοσύνη στην εκπαίδευση
Ενώ τα οφέλη της τεχνητής νοημοσύνης στην εκπαίδευση είναι αναμφισβήτητα, έρχονται επίσης στο προσκήνιο αρκετές προκλήσεις που χρειάζονται προσεκτική προσέγγιση. Ένα από τα κύρια ζητήματα είναι το απόρρητο και η ασφάλεια των δεδομένων. Η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης στην εκπαίδευση περιλαμβάνει τη συλλογή και ανάλυση μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων για μαθητές, εγείροντας ανησυχίες σχετικά με το απόρρητο και την ασφάλεια. Γι’ αυτό, τα σχολεία πρέπει να διασφαλίζουν ότι τηρούν τους κανονισμούς και τις βέλτιστες πρακτικές για την προστασία των δεδομένων των μαθητών.
Επιπλέον, υπάρχει κίνδυνος τα οφέλη της τεχνητής νοημοσύνης να κατανέμονται άνισα. Οι μαθητές σε σχολεία με καλούς πόρους θα μπορούσαν να αποκομίσουν περισσότερα από εκείνους σε σχολεία που δεν διαθέτουν πόρους, διευρύνοντας ενδεχομένως τις υπάρχουσες εκπαιδευτικές ανισότητες. Επιπλέον, τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης που δεν έχουν σχεδιαστεί προσεκτικά μπορούν να ευνοήσουν ακούσια ορισμένες ομάδες μαθητών έναντι άλλων, οδηγώντας σε μεροληψία και άδικα αποτελέσματα.
Η υπερβολική εξάρτηση από την τεχνολογία είναι μια άλλη ανησυχία. Ενώ η τεχνολογία μπορεί να βελτιώσει σημαντικά τη μάθηση, υπάρχει επίσης ο κίνδυνος οι μαθητές να εξαρτηθούν υπερβολικά από αυτήν. Για παράδειγμα, οι μαθητές μπορεί να βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη για απαντήσεις αντί να αναπτύξουν κριτική σκέψη και δεξιότητες επίλυσης προβλημάτων.
Η έλλειψη διαφάνειας και λογοδοσίας στα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης μπορεί επίσης να είναι προβληματική. Τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να είναι περίπλοκα και δυσνόητα, γεγονός που καθιστά δύσκολο για τους εκπαιδευτικούς και τους μαθητές να κατανοήσουν τον τρόπο με τον οποίο λαμβάνει αποφάσεις η τεχνητή νοημοσύνη. Εάν ένα σύστημα τεχνητής νοημοσύνης κάνει λάθος, μπορεί να είναι δύσκολο να εντοπιστεί η αιτία του σφάλματος και να διορθωθεί.
Τέλος, παρά τη δυνατότητα της τεχνητής νοημοσύνης να αυτοματοποιεί ορισμένες διοικητικές εργασίες, αυτό θα μπορούσε επίσης να οδηγήσει σε εκτόπιση θέσεων εργασίας για το σχολικό προσωπικό. Αυτό θα μπορούσε ενδεχομένως να οδηγήσει σε απώλεια εργασίας ή να απαιτήσει από τα άτομα να μάθουν νέες δεξιότητες προκειμένου να παραμείνουν σχετικοί στην αγορά εργασίας.
Παρακάτω θα δείτε πως μερικά προβλήματα μπορούν να αντιμετωπιστούν μέσω της Τεχνητής Νοημοσύνης (ΤΝ)
| ΠΡΟΒΛΗΜΑΤΑ | ΛΥΣΕΙΣ |
| Το τυποποιημένο αναλυτικό πρόγραμμα δεν ανταποκρίνεται σε ατομικές ανάγκες. | Εξατομικευμένη μάθηση. |
| Η βαθμολόγηση και αξιολόγηση είναι χρονοβόρες διαδικασίες και βασίζονται σε ερωτήσεις πολλαπλής επιλογής. | Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αξιολογεί ερωτήσεις ανοιχτού τύπου σε πραγματικό χρόνο. |
| Ο μεγάλος αριθμός μαθητών συνεπάγεται ότι δεν δίνονται απαντήσεις σε όλες τις ερωτήσεις όλων των μαθητών. | Εικονικοί βοηθοί τάξης. |
| Η εξατομικευμένη επικοινωνία είναι ανέφικτη. | Με τα chatbot μπορούν να απαντηθούν αμέσως διοικητικές ερωτήσεις γονέων, προσωπικού και μαθητών. |
| Αυξανόμενα ποσοστά εγκατάλειψης της εκπαιδευτικής διαδικασίας. | Ανάλυση συναισθήματος με Τεχνητή Νοημοσύνη (sentimental analysis). |
| Λογοκλοπή. | Η φυσική γλωσσική επεξεργασία μπορεί να αναγνωρίσει μοτίβα και δεδομένα από πηγές. |
Συμπέρασμα: Το μέλλον της τεχνητής νοημοσύνης στην εκπαίδευση
Καθώς ο ρόλος της τεχνητής νοημοσύνης στην εκπαίδευση συνεχίζει να εξελίσσεται, είναι ζωτικής σημασίας να εξισορροπηθούν τα πιθανά οφέλη της με τις προκλήσεις που παρουσιάζει. Από την ενίσχυση της εξατομικευμένης μάθησης μέχρι την προώθηση της συμπεριληπτικότητας, οι δυνατότητες είναι τεράστιες. Ωστόσο, η διασφάλιση του απορρήτου και της ασφάλειας των δεδομένων, της δικαιοσύνης και της εργασιακής ασφάλειας θα πρέπει επίσης να αποτελούν κορυφαίες προτεραιότητες.
Μία από τις σημαντικές πτυχές που πρέπει να θυμόμαστε είναι ότι η τεχνητή νοημοσύνη δεν προορίζεται να αντικαταστήσει τους δασκάλους. Αντίθετα, χρησιμεύει ως εργαλείο για την ενίσχυση των προσπαθειών τους, επιτρέποντάς τους να εστιάζουν περισσότερο σε μεμονωμένους μαθητές και λιγότερο σε διοικητικά καθήκοντα. Η τεχνητή νοημοσύνη ανοίγει επίσης την πόρτα σε νέες δυνατότητες μάθησης, εισάγοντας τους μαθητές σε ένα κρίσιμο πεδίο σπουδών που αναμφίβολα θα διαμορφώσει το μέλλον τους.
Από την άλλη πλευρά, οι ηθικές επιπτώσεις της τεχνητής νοημοσύνης στην εκπαίδευση δεν μπορούν να αγνοηθούν. Είναι ζωτικής σημασίας να διασφαλιστεί η διαφάνεια στον τρόπο λειτουργίας και λήψης αποφάσεων των συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης, για την αποφυγή ενδεχόμενης προκατάληψης και τη διατήρηση της δικαιοσύνης. Τα σχολεία και τα εκπαιδευτικά ιδρύματα πρέπει να τηρούν τους νόμους περί απορρήτου δεδομένων και τις δεοντολογικές οδηγίες, προστατεύοντας τις ευαίσθητες πληροφορίες των μαθητών τους.
Επιπλέον, πρέπει να αντιμετωπιστεί το ζήτημα της ισότητας στην πρόσβαση σε τεχνητή νοημοσύνη. Όλοι οι μαθητές, ανεξάρτητα από το κοινωνικο-οικονομικό τους υπόβαθρο, θα πρέπει να έχουν ίση πρόσβαση στα οφέλη της τεχνητής νοημοσύνης στην εκπαίδευση. Με αυτόν τον τρόπο, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να χρησιμεύσει ως εργαλείο για τη μείωση των εκπαιδευτικών ανισοτήτων αντί να τις επιδεινώσει.
Τέλος, είναι σημαντικό να θυμάστε ότι ενώ η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να είναι ένα φανταστικό εργαλείο για την εκπαίδευση, δεν είναι μια μαγική λύση. Θα πρέπει να θεωρηθεί ως μέρος μιας ευρύτερης εργαλειοθήκης που μπορούν να χρησιμοποιήσουν οι εκπαιδευτικοί για να προσελκύσουν μαθητές, παράλληλα με τις παραδοσιακές μεθόδους διδασκαλίας. Εξάλλου, ενώ η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να μας διδάξει πολλά, δεν μπορεί να αντικαταστήσει το ανθρώπινο άγγιγμα που είναι τόσο αναπόσπαστο σε μια εξαιρετική μαθησιακή εμπειρία.
Συμπερασματικά, η τεχνητή νοημοσύνη έχει τη δυνατότητα να φέρει επανάσταση στον κόσμο της εκπαίδευσης, αλλά η εφαρμογή της πρέπει να γίνεται προσεκτικά βήματα. Με τη στοχαστική χάραξη πολιτικής και τη συνεχή έρευνα, μπορούμε να αξιοποιήσουμε τη δύναμη της τεχνητής νοημοσύνης για να βελτιώσουμε τις μαθησιακές εμπειρίες, καθιστώντας την εκπαίδευση πιο αποτελεσματική, ελκυστική και προσβάσιμη για όλους τους μαθητές.
Εφαρμογές Τεχνητής Νοημοσύνης για την Εκπαίδευση
Σε αίθουσες διδασκαλίας και κέντρα κατάρτισης, η διδασκαλία με τεχνητή νοημοσύνη προσαρμόζει το εκπαιδευτικό περιεχόμενο στις ανάγκες κάθε μαθητή, ενώ τα προγράμματα ανίχνευσης λογοκλοπής διασφαλίζει την ακαδημαϊκή ακεραιότητα. Οι δάσκαλοι και οι εκπαιδευτές μπορούν ακόμη και να αξιοποιήσουν την ανάλυση δεδομένων για να προβλέψουν την απόδοση των μαθητών, ώστε να μπορούν να παρέμβουν έγκαιρα εάν εντοπίσουν προβλήματα.
Η τεχνητή νοημοσύνη έπαιξε επίσης σημαντικό ρόλο στον εκδημοκρατισμό της πρόσβασης στην εκπαίδευση, ειδικά για όσους βρίσκονται σε απομακρυσμένες ή μειονεκτούσες περιοχές. Τα εργαλεία μετάφρασης γλώσσας που βασίζονται στο AI και οι υπηρεσίες μεταγραφής σε πραγματικό χρόνο έχουν καταρρίψει τους γλωσσικούς φραγμούς, δίνοντας τη δυνατότητα στους μαθητές σε όλο τον κόσμο να έχουν πρόσβαση σε εκπαιδευτικό περιεχόμενο από οπουδήποτε στον κόσμο. Οι εικονικοί δάσκαλοι που λειτουργούν με AI μπορούν να παρέχουν ατομική υποστήριξη και καθοδήγηση, συμπληρώνοντας την παραδοσιακή διδασκαλία στην τάξη και καθιστώντας την ποιοτική εκπαίδευση προσβάσιμη σε ένα ευρύτερο κοινό.
© Οι 121 κορυφαίες εφαρμογές Τεχνητής Νοημοσύνης για την τάξη
Εξωτερικό άρθρο από τον ιστότοπο educraft.tech
Συγγραφέας Θεοδόσης Καραγεωργάκης
© Τεχνητή Νοημοσύνη: Part 1. Text to image apps: “ΜΑΓΙΚΑ ΜΕΣΑ – CANVA”
Εξωτερικό άρθρο από τον ιστότοπο EdTech Teacher από Spyros Spyrou
Αξιοποίηση της “εφαρμογής” “Μαγικά μέσα” της Canva για τη δημιουργία εικόνων ή βίντεο με βάση το κείμενο που γράφουμε!
Οι εφαρμογές παραγωγής εικόνων τεχνητής νοημοσύνης μας βοηθούν να δημιουργήσουμε μοναδικές εικόνες από μια απλή περιγραφή σε δευτερόλεπτα. Πληκτρολογούμε αυτό που επιθυμούμε και οι λέξεις μεταμορφώνονται σε μοναδικές εικόνες.
Δείτε πως γίνεται πατώντας στην παρακάτω εικόνα:
Εξωτερικό άρθρο από τον ιστότοπο EdTech Teacher από Spyros Spyrou
Με την εφαρμογή Gamma App μπορούμε να δημιουργήσουμε παρουσιάσεις, αρχεία και ιστοσελίδες με τη δύναμη της τεχνητής νοημοσύνης.
Δείτε πως γίνεται πατώντας στην παρακάτω εικόνα:
© Τεχνητή Νοημοσύνη: Part 3. Quiz Generators
Εξωτερικό άρθρο από τον ιστότοπο EdTech Teacher από Spyros Spyrou
Δείτε πως γίνεται πατώντας στην παρακάτω εικόνα:
© Τεχνητή Νοημοσύνη: Part 4. Text to image apps: “MICROSOFT DESIGNER: IMAGE CREATOR”
Εξωτερικό άρθρο από τον ιστότοπο EdTech Teacher από Spyros Spyrou
Το Microsoft Designer είναι ένα νέο εργαλείο σχεδιασμού γραφικών με τεχνητή νοημοσύνη που σας βοηθά να δημιουργείτε εντυπωσιακά γραφικά μέσα σε λίγα λεπτά. Eίναι μια νέα προσθήκη στην εργαλειοθήκη της Microsoft που βοηθά στη δημιουργία εικόνων ή προτύπων για αναρτήσεις στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, παρουσιάσεις, κολάζ και πολλά άλλα, χρησιμοποιώντας ισχυρή τεχνολογία της τεχνητής νοημοσύνης.
Στο Microsoft Designer μπορούμε να συνδεθούμε με ένα email της Microsoft (hotmail, outlook κ.λπ.).
Σε αυτή την εργαλειοθήκη περιλαμβάνεται η το “IMAGE CREATOR” μία γεννήτρια εικόνων τεχνητής νοημοσύνης.
Δείτε πως γίνεται πατώντας στην παρακάτω εικόνα:
© Sora: Το επαναστατικό εργαλείο της OpenAI που δημιουργεί βίντεο από κείμενα
Η OpenAI, δημιουργός του ChatGPT και του δημιουργού εικόνων DALL-E, παρουσίασε ένα νέο εργαλείο με την ονομασία «Sora», το οποίο είναι ικανό να δημιουργεί, με την απλή εισαγωγή ενός κειμένου, ρεαλιστικά βίντεο που μπορούν να διαρκέσουν μέχρι ένα λεπτό – μια μείζων καινοτομία στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης.
Βασισμένη στις προηγούμενες έρευνες για τα προγράμματα DALL-E και GPT, αυτή η νέα πλατφόρμα είναι ακόμη υπό δοκιμή, διευκρίνισε η καλιφορνέζικη νεοφυής σύμμαχος της Microsoft, η οποία παρουσίασε πάντως μερικά βίντεο και τον τρόπο που δημιουργήθηκαν. Το πρόγραμμα μπορεί να δημιουργήσει βίντεο μέγιστης διάρκειας ενός λεπτού «διατηρώντας οπτική ποιότητα και σεβόμενο το αίτημα του χρήστη», ανέφερε στον ιστότοπό της η OpenAI.
Αυτή η νέα πλατφόρμα είναι ακόμη υπό δοκιμή, διευκρίνισε η εταιρεία.
Οι Meta, Google και Runway AI, οι οποίες εργάζονται σε παρόμοιες εφαρμογές μετατροπής κειμένου σε βίντεο, τις λεγόμενες «text-to-video» («από κείμενο σε βίντεο»), έχουν ήδη παρουσιάσει δείγματα.
Δείτε δείγματα του Sora με Δημιουργία βίντεο από κείμενο πατώντας στην παρακάτω εικόνα :
Παρόμοια με το DALL·E 3, αξιοποιείτε επίσης το GPT για να μετατραπούν σύντομες προτροπές χρήστη σε πιο λεπτομερείς λεζάντες που αποστέλλονται στο μοντέλο βίντεο. Αυτό επιτρέπει στο Sora να δημιουργεί βίντεο υψηλής ποιότητας που ακολουθούν με ακρίβεια τις προτροπές των χρηστών.
Δείτε μερικά ακόμη δείγματα του Sora με Δημιουργία βίντεο από κείμενο πατώντας την παρακάτω εικόνα
Αυτή η εργασία έχει άδεια χρήσης Creative Commons Αναφορά δημιουργού4.0.
