هوش مصنوعی مولد، شامل طیفی از الگوریتم های هوش مصنوعی با قابلیت تولید محتوای جدید به کمک داده های آموزشی است. در هوش مصنوعی مولد به کمک الگوریتم های یادگیری ماشین، مدل های زبانی بزرگ و داده های وسیع آموزش داده می شود و با دریافت دنباله ای از اطلاعات و تبدیل آن به دنباله دیگر می تواند محتواهای جدید و خلاقانه را تولید کند. این شاخه از هوش مصنوعی به دلیل توانایی بالا در تولید محتواهای جدید در قلب متن، کد، صوت، ویدیو و… در حوزه های مختلفی کاربرد دارد و به اتوماسیون امور و افزایش کیفیت تولید محتوا کمک شایانی کرده است. برای آشنایی بیشتر با هوش مصنوعی مولد و ابعاد مختلف آن در ادامه این مقاله با ما همراه باشید.
بیشتر بخوانید: چت بات سازمانی | chat bot هوشمند فارسی برای سازمان ها و موسسات
هوش مصنوعی مولد چیست؟
هوش مصنوعی مولد شاخه ای از فناوری هوش مصنوعی است که به ماشینها اجازه میدهد تا بر اساس داده های آموزشی قبلی محتواهای جدید و خلاقانه تولید کنند. در واقع، در هوش مصنوعی مولد ما با تصاویر، متن ها، موسیقی ها و در کل محتواهایی رو به رو هستیم که بصورت اورجینال توسط الگوریتم های یادگیری ماشینی تولید شده اند. در Generative AL، از طریق مدل های زبانی بزرگ و فناوری های دیگری مانند شبکه عصبی Transformers داده های آموزشی پردازش شده و از روی نمونه های کوچک دریافتی نمونه های کاملا جدید و بزرگ تولید می شود.
تاریخچه هوش مصنوعی مولد
با وجود اینکه تولید محتواهای خلاقانه توسط ماشین ها عملکردی شگفت و پیشرفته ای به حساب می آید اما فناوری کاملاً جدیدی نیست و در دهه ۱۹۶۰ در قالب چتباتها معرفی شد. تاریخچه ظهور هوش مصنوعی مولد را می توان در سال ۱۹۶۱ پیگیری کرد؛ جایی که این فناوری در قالب چت بات ELIZA معرفی شد. هر چند این چت بات تنها میتوانست مکالمات را شبیه سازی کند و قادر به تولید محتوا به معنای کنونی نبود اما ELIZA را می توان نقطه آغاز حیات شاخه ای از هوش مصنوعی به نام هوش مصنوعی مولد به حساب آورد. پس از آن هوش مصنوعی مولد بین دهه ۱۹۶۰ تا ۱۹۹۰ یک رکورد را تجربه کرد. در دهه ۱۹۹۰، بار دیگر آتش هوش مصنوعی از زیر خاکستر زبانه کشید و به علت در دسترس بودن دادههای بیشتر و پیشرفت فناوری های نوین به سرعت پیشرفت کرد. پیشرفت هوش مصنوعی تا سال ۲۰۲۲ که ChatGPT معرفی شد، پیشرفت کندیبود؛ ولی ظهور این چت بات و دیگر چت های سازمانی هوش مصنوعی را به سطح جدیدی رسانند. در این برهه با توسعهی بیشتر مدل های هوش مصنوعی و ایجاد شبکههای مولد تخاصمی (GAN) هوش مصنوعی پیشرفته های بزرگی را در زمینه تولید دادههای واقعی و با کیفیت بالا تجربه کرد و هوش مصنوعی مولد را به یک شاخه محبوب از فناوری AL تبدیل کرد.
عوامل موثر در AI مولد
هوش مصنوعی مولد برای شبیه سازی بیشتر قابلیت های مغز انسان و تولید محتواهای جدید از فناوری های مختلفی استفاده می کند. دو مورد از مهمترین عواملی که باعث پیشرفت زیاد هوش مصنوعی مولد شدهاند عبارتند از:
ترانسفورمرها
Transformers انواعی از معماری شبکه عصبی هستند که باقابلیت پردازش موازی، امکان آموزش مدل های زبانی بزرگتر را فراهم می آورند. ترانسفورمرها با ایجاد ارتباط بین کلمات و ردیابی صفحات و کتابها به کمک مکانیزم توجه (Attention Mechanism) ارتباط بین واحدهای مختلف ورودی را مدلسازی می کنند. به بیان ساده تر ترانسفورمر می تواند یک دنباله یا رشته اطلاعات ورودی را به اطلاعات خروجی تبدیل کند و این موضوع به پردازش سریعتر و آموزش مدل های زبانی بزرگتر در هوش مصنوعی مولد کمک می کند.
مدلهای زبانی بزرگ
مدلهای زبان بزرگ (LLM) یکی از عوامل موثر در آموزش هوش مصنوعی مولد هستند که توانایی تولید متنی شبیه به گفتار و نوشتار انسان را دارند و داده های جدید با کیفیت واقعی را تولید می کنند. این مدل ها به کمک یادگیری ماشین (Machine Learning) و نوعی شبکه عصبی می توانند زبان انسانی را درک و ادامه جملات را حدس بزنند و با استفاده از داده های بسیار زیادی که جمع آوری کرده اند کارهایی نظیر تولید متن، کد، خلاصه، ترجمه و پاسخگویی به سوالات را انجام دهند. البته چون اساس عملکرد آن ها بر حدس و تحلیل داده های قبلی استوار است ممکن است تولیدات آن ها ضریب دقت پایینی داشته باشد.
نحوه کار هوش مصنوعی Generative
هوش مصنوعی مولد از الگوریتمهای یادگیری ماشین بدون نظارت یا نیمه نظارت شده و مدل های زبانی مختلف برای تولید محتوا استفاده می کند. Generative در مرحله اول داده ها را با Encoder رمز گذاری کرده و سپس به کمک انواع الگوریتم پردازش زبان طبیعی (NLP)، مکانیزم ترانسفورماتور و Decoder آن ها را رمزگشایی کرده و به داده های قابل درک برای انسان تبدیل می کند. به این ترتیب زمانیکه هوش مصنوعی مولد توسط داده های آموزشی و مدل های زبانی چیزی را می آموزد می تواند با پردازش های داده های مرتبط و استفاده از آموزش های قبلی محتوای جدیدی را تولید کند. به عبارت دیگر اگر داده ها یا آموزشی در رابطه با یک موضوع به اندازه کافی موجود باشد هوش مصنوعی مولد می تواند با یادگیری از طریق نمونههای کوچک، نمونههای بزرگتر را به راحتی تولید کند.
بیشتر بخوانید: هوش مصنوعی AI چیست؟ | بررسی نحوه عملکرد و کاربردهای هوش مصنوعی
کاربردهای Generative AI
هوش مصنوعی مولد با توانایی تولید محتواهای یونیک در قالب های مختلف، کارایی بالایی برای اتوماسیون و شبیه سازی دارد. برخی از کاربردهای رایج این شاخه هوش مصنوعی عبارتند از:
|
|
ویژگی ها مثبت و منفی هوش مصنوعی مولد
هوش مصنوعی مولد به عنوان یک تکنولوژی پیشرفته مرتبط با ai & GPU Server دارای ویژگی ها مثبت و منفی متعددی است که برخی از مهمترین آن ها شامل موارد زیر هستند.
ویژگی های مثبت هوش مصنوعی مولد
|
|
چالش های هوش مصنوعی مولد
|
|
لیست ابزارهای مبتنی بر Generative AI
ابزارهای هوش مصنوعی بسیار متنوعی وجود دارند که به کمک الگوریتم های هوش مصنوعی مولد محتواهای صوتی، تصویری متنی و… را در قالب جدید و خلاقانه تولید می کنند. لیست برخی از این ابزارها با توجه به دامنه کاربرد آنها در جدول زیر آمده است.
| نوع ابزار بر اساس حوزه کاربردی | نمونه ها |
| ابزارهای تولید متن | GPT، Jasper، AI-Writer و Lex. |
| ابزارهای تولید موسیقی |
Amper، Dadabots و MuseNet. |
| ابزارهای تولید تصویر |
Dall-E 2، Midjourney و Stable Diffusion |
| ابزار طراحی تراشه هوش مصنوعی |
Synopsys، Cadence، Google و Nvidia. |
ابزارهای تولید کد |
CodeStarter، Codex، GitHub Copilot ، Tabnine |
ابزارهای ترکیب صدا |
Descript، Listnr و Podcast.ai. |
سوالات متداول
در این بخش به چند سوال متداول کاربران پیرامون هوش مصنوعی Generative و کاربردهای متنوع آن پاسخ میدهیم.
هوش مصنوعی مولد چه تفاوتی با هوش مصنوعی سنتی دارد؟
فعالیت هوش مصنوعی سنتی تنها به تحلیل و پیش بینی داده ها محدود می شود در حالیکه هوش مصنوعی مولد توانایی خلق نمونه های جدید و اورجینال را دارد.
آینده هوش مصنوعی مولد چگونه خواهد بود؟
با توجه به پیشرفت های بیشتر در زمینه توسعه الگوریتم های هوش مصنوعی و مدل های زبانی بزرگ، در آینده نه چندان دور فاصله تولیدات هوش مصنوعی مولد با تولیدات واقعی انسان ها بسیار کمتر می شود.
نگرانیهای پیرامون هوش مصنوعی مولد چیست؟
تولید اطلاعات نادرست و جانب دارنه، عدم ذکر منبع، سرقت ادبی، تولید اخبار جعلی و… تنها بخشی از نگرانی های مرتبط با توسعه هوش مصنوعی مولد هستند.
آیا هوش مصنوعی مولد تاثیر منفی بر امنیت سایبری دارد؟
ممکن است برخی از تولیدات هوش مصنوعی مولد نظیر دیپفیکها، تصاویر یا ویدیوهای جعلی دیجیتالی و … امنیت سایبری بعضی از مشاغل را به خاطر بیندازد.
–آیا Generative AI میتواند اشتباه کند؟
بله یکی از محدودیت های جدید هوش مصنوعی Generative تولید محتوای اشتباه یا فیک است.
استفاده از Generative AI برای چه سازمان هایی مفید است؟
این شاخه از هوش مصنوعی برای استفاده در شرکت های تولید فیلم و محتواهای صوتی و تصویری، مراکز تبلیغاتی، شرکت های تولیدی، سازمان های دولتی، شرکتهای معماری، شرکت های توسعه بازی کامپیوتری و… مناسب است.
بیشتر بخوانید: جفری هینتون | پدر هوش مصنوعی، فرزندم میتواند جهان را نابود کند!
جمع بندی
هوش مصنوعی مولد به عنوان یک شاخه محبوب از هوش مصنوعی به کمک داده های آموزشی طیف متنوعی از محتواهای متنی، ویدیویی، تصویری، صوتی و… را تولید می کند. دستاوردهای حاصل از آموزش هوش مصنوعی مولد به دلیل یونیک و خلاقانه بودن می توانند در حوزه های مختلف از جمله موسیقی، توسعه بازی، معماری، دوبله و تولید فیلم، مراقبتهای بهداشتی و… مورد استفاده قرار بگیرند. با این وجود کاربرد Generative نگرانی هایی همچون سرقت ادبی، تولید محتوای فیک و ارائه اطلاعات غلط را به همراه دارد که پیش بینی می شود با توسعه بیشتر این فناوری در آینده و نزدیک شدن تولیدات Generative به تولیدات انسان، این نگرانی ها برطرف شوند.
