Generative AI: سکوی پرتاب دنیای تکنولوژی

به احتمال زیاد اکثر شما با ChatGPT کار کرده‌اید یا حداقل نام آن به گوشتان خورده است. ChatGPT یک نوع generative AI (هوش مصنوعی مولد) است.

generative AI با یک درخواست آغاز می‌شود. این درخواست ممکن است به شکل متن، تصویر، ویدئو، طرح، نت‌های موسیقی یا هر ورودی باشد که سیستم هوش مصنوعی موردنظر توانایی پردازش آن را دارد. سپس نوبت به دریافت پاسخ از generative AI می‌رسد. این پاسخ نیز به صورت هر نوع محتوای درخواستی است.

 سرعت بالا در پاسخ به درخواست‌های کاربر این هوش مصنوعی را متمایز می‌کند. این قابلیت هوش مصنوعی مولد  فرصت‌های جدیدی را به روی انسان‌ها باز کرده و از طرف دیگر، نگرانی‌های مربوط به تصاویر یا ویدئوهای جعلی دیجیتالی را نیز به وجود آورده است. 

در ادامه‌ی این نوشته به بررسی کامل generative AI، تاریخچه، مزایا، محدودیت‌ها و هر آنچه که به درک بهتر آن منجر می‌شود، پرداخته‌ایم.

Generative AI چیست و چگونه کار می‌کند؟

generative AI یا هوش مصنوعی مولد به حوزه‌ای از هوش مصنوعی اشاره می‌‌کند که بر ایجاد یا تولید محتوای جدید تمرکز دارد. این شامل استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین (Machine Learning) برای تولید داده‌هایی است که شبیه یا مشابه نوع خاصی از داده‌های ورودی است.

مدل‌های هوش مصنوعی مولد به کمک نوع خاصی از الگوریتم به نام شبکه عصبی (neural networks) از یک مجموعه داده، یاد می‌گیرند و سپس بر اساس آن یادگیری، خروجی‌های جدیدی تولید می‌کنند. انواع مختلف داده از جمله متن، تصویر، موسیقی و حتی ویدئو را می‌توان به این هوش مصنوعی آموزش داد. در انتها نیز از  generative AI انتظار می‌رود، خروجی‌هایی تولید کند که مشابه داده‌های آموزشی باشد اما خلاقیت را نیز به نمایش بگذارد.

یکی از تکنیک‌های رایج در generative AI شبکه‌های تخاصمی مولد (GANs) است. GANها از دو شبکه عصبی تشکیل شده‌اند: یک شبکه مولد (generator network) و یک شبکه تشخیص (discriminator network).

شبکه مولد داده‎‌های جدید تولید می‌کند. شبکه تشخیص‌دهنده سعی می‌کند داده‌های تولیدشده و داده‌های واقعی را مقایسه کند و بازخورد بدهد. این دو شبکه با هم آموزش می‌بینند و با پیشرفت آموزش، هر دو شبکه مولد و تشخیص‌دهنده مهارت‌های خود را بهبود می‌بخشند.

تاریخچه هوش مصنوعی مولد

یکی از اولین نمونه‎‌های هوش مصنوعی مولد چت بات Eliza است که در دهه ۱۹۶۰ ایجاد شد. این نمونه‌ برای تشخیص ورودی کاربر و ایجاد پاسخ، به مجموعه‌ای از قوانین و الگوهای از پیش تعریف شده متکی بود. با این حال، الیزا قادر به درک واقعی معنای متن ورودی کاربر نبود.

پس از مدتی و در سال ۲۰۱۰، شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق پیشرفت بزرگی کرد. این فناوری توانست تا به طور خودکار تجزیه متن موجود، طبقه‌بندی عناصر تصویر و رونویسی صدا را بیاموزد.

سپس ایان گودفلو GANها را در سال ۲۰۱۴ معرفی کرد. این تکنیک یادگیری عمیق یک رویکرد جدید برای سازماندهی شبکه‌های عصبی بود. در این زمان generative AI  توانست تصاویر، صداها، موسیقی و متن واقع‌بینانه تولید کند.

از آن زمان، پیشرفت در سایر تکنیک‌ها و معماری‌های شبکه عصبی به گسترش قابلیت‌های هوش مصنوعی مولد کمک کرده است. در ادامه به دو پیشرفت جدید اشاره می‌کنیم که نقش مهمی در جریان اصلی هوش مصنوعی مولد ایفا کرده‌اند:

۱. ترانسفورمرها

ترانسفورمرها (Transformers) نوعی معماری یادگیری عمیق‌اند که وظایف NLP را متحول کرده‌اند. با استفاده از ترانسفورمر، مدل‌های بزرگتر بدون نیاز به برچسب زدن همه داده‌ها از قبل آموزش داده می‌شوند. بنابراین، مدل‌های جدید را بر روی میلیاردها صفحه متن آموزش می‌دهند و در نتیجه به پاسخ‌هایی با عمق بیشتری دست می‌یابند.

ترانسفورمرها به طور گسترده در کاربردهای مختلف NLP از جمله ترجمه ماشینی، تجزیه و تحلیل احساسات و پاسخگویی به سؤالات استفاده شده‌اند. آن‌ها در فراگرفتن روابط بین کلمات، عبارات و جملات عالی‌اند، که آن‌ها را برای کارهایی که نیاز به درک و تولید زبان طبیعی دارند بسیار موثر می‌‌کند.

۲. مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

این مدل‌‌‌ها بر روی مجموعه وسیعی از داده‌های متنی، مانند کتاب‌ها، مقاله‌ها و وب‌سایت‌ها آموزش داده می‌شوند تا الگوها و ساختارهای زبان انسان را بیاموزند. آن‌ها توانایی تولید متن منسجم و مرتبط با متن ورودی را دارند. Dall-E که متن‌ را به تصویر تبدیل می‌کند، چت بات‌ها و دستیاران صوتی کاربردهای مفید LLM به حساب می‌آیند.

به طور خلاصه، ترانسفورمرها مدل‌ها را قادر می سازند تا روابط بین کلمات را ثبت کنند. در حالی که مدل‌های زبانی بزرگ از این معماری برای تولید متن با کیفیت بالا بر اساس ورودی سریع استفاده می‌کنند.

مقایسه‌ی Generative AI  و  AI

• Generative AI محتوای جدید، پاسخ‌های چت، طرح‌ها، داده‌های مصنوعی یا دیپ‌فیک تولید می‌کند. اما، هوش مصنوعی بر شناسایی الگوها، تصمیم‌گیری، بهبود تجزیه و تحلیل، طبقه‌بندی داده‌ها و کشف تقلب متمرکز شده است.

• هوش مصنوعی مولد اغلب از تکنیک‌های شبکه عصبی مانند ترانسفورمرها  و GAN  استفاده می‌کند. اما سایر انواع هوش مصنوعی از تکنیک‌هایی مانند شبکه‌های عصبی کانولوشن (convolutional neural networks)، شبکه‌های عصبی تکراری (recurrent neural networks) و یادگیری تقویتی (reinforcement learning) متفاوت بهره می‌برند.

• Generative AI با درخواستی از جانب کاربر شروع می‌شود. در حالی که الگوریتم‌های سنتی هوش مصنوعی داده‌های جدید را پردازش می‌کنند تا یک نتیجه ساده به دست آورند.

کاربردهای رایج هوش مصنوعی مولد

• پیاده‌سازی ربات‌های چت برای خدمات مشتریان و پشتیبانی فنی،
• بهبود دوبله فیلم‌ها و ترجمه محتواهای آموزشی به زبان‌های مختلف،
• نوشتن پاسخ ایمیل، رزومه و مقالات،
• بهبود ویدئوهای نمایش محصول،
• پیشنهاد ترکیبات دارویی جدید برای آزمایش،
• طراحی محصولات فیزیکی و ساختمان،
• بهینه‌سازی طرح‌های جدید تراشه،
• نوشتن موسیقی به سبک یا لحن خاص،
• شناسایی دقیق‌تر و اقتصادی‌تر قطعات معیوب و علل ریشه‌ای آن‌ها،
• شناسایی مؤثرتر دارو‌های مفید در صنعت پزشکی،
• طراحی و تطبیق نمونه‌های اولیه سریع‌تر در معماری،

در نظر داشته باشید که این لیست، فقط بخش کوچکی از کاربردهای این هوش مصنوعی جدید به شمار می‌آید.

محدودیت‌های Generative AI چیست؟

با وجود پیشرفت‌های generative AI، همچنان محدودیت‌هایی در آن وجود دارد. در اینجا به برخی از محدودیت های کلیدی هوش مصنوعی مولد اشاره کرده‌ایم:

• در generative AI کیفیت محتوای تولید شده به طور مستقیم به کیفیت داده‌های آموزشی بستگی دارد. بنابراین اگر داده‌ها ناقص باشند، محتوای تولیدشده نیز ناقص خواهد بود.

• آموزش مدل‌های مولد از نظر محاسباتی گران و زمان‌بر است. و به مجموعه داده‌های بزرگ و منابع محاسباتی قابل‌توجهی نیاز دارد. این امر دسترسی و مقیاس‌پذیری آن‌ها را در برنامه‌های خاص محدود می‌کند.

• مدل‌های مولد ممکن است به تغییرات کوچک در داده‌های ورودی حساس باشند که ممکن است منجر به تغییرات قابل‌توجهی در خروجی تولیدشده شود.

• از generative AI می‌توان برای تولید دیپ‌فیک یا دیگر اشکال محتوای مصنوعی استفاده کرد. این نوع محتواها نگرانی‌های اخلاقی مهمی را در رابطه با حریم خصوصی، امنیت و احتمال سوءاستفاده ایجاد کرده‌اند.

آینده هوش مصنوعی مولد

انتظار می رود که generative AI در آینده تأثیر قابل توجهی در حوزه‌های مختلف داشته باشد. در ادامه به برخی از جنبه‌های کلیدی آینده‌ی این هوش مصنوعی اشاره می‌کنیم:

۱. برنامه‌های کاربردی خلاق

هوش مصنوعی مولد می‌تواند با کمک به هنرمندان، طراحان و موسیقی‌دانان در تولید محتوای جدید و منحصر‌به‌فرد، صنایع خلاق را متحول کند. به عنوان مثال، هنرمندان می‌توانند از مدل‌های هوش مصنوعی برای ایجاد نقاشی‌های دیجیتال یا تولید آهنگ‌های جدید موسیقی استفاده کنند. 

۲. شخصی‌سازی و سفارشی‌سازی

generative AI می‌تواند برای شخصی‌سازی تجربیات کاربران در حوزه‌های مختلف استفاده شود. به عنوان مثال، در تجارت الکترونیک و وبسایت‌های فروشگاهی، مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند توصیه‌های محصول سفارشی‌شده را بر اساس ترجیحات فردی و مرور رفتار آن‌ها ایجاد کنند. از طرفی در مراقبت‌های بهداشتی، هوش مصنوعی می‌تواند براساس داده‌های بیمار، برنامه‌های درمانی شخصی ایجاد کند.

۳.  تولید و تقویت محتوا

از مدل‌های هوش مصنوعی برای خودکارسازی تولید محتوا برای اهداف مختلف استفاده می‌شود. این مزیت در زمان و منابع سازمان صرفه‌جویی خواهد کرد.

۴.  واقعیت مجازی و واقعیت افزوده

 مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند محیط‌ها، اشیاء و شخصیت‌های سه‌بعدی واقع‌گرایانه تولید کنند و دنیای مجازی را باورپذیرتر و تعاملی‌تر کنند.

۵. کمک در تحقیق و توسعه

 هوش مصنوعی مولد از تحقیقات علمی، نوآوری و توسعه محصول پشتیبانی می‌کند. به عنوان مثال، مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند به تولید ترکیبات شیمیایی جدید، طراحی مواد جدید یا یافتن راه‌حل‌هایی در بهینه‌سازی مسائل پیچیده کمک کنند.

۶.  تجزیه‌وتحلیل و شبیه‌سازی داده‌ها

 مدل‌های هوش مصنوعی داده‌ها را تجزیه و تحلیل و شبیه‌سازی می‌کنند. این مزیت می‌تواند در موقعیت‌هایی که داده‌های محدودی در دسترس است یا زمانی که تولید داده‌ها پرهزینه یا زمان‌بر است، مفید باشد.

توجه به این نکته مهم است که آینده generative AI به تحقیقات مداوم، پیشرفت در تکنیک‌های هوش مصنوعی و اطمینان از تأثیر مثبت آن بر جامعه بستگی دارد.

جمع‌بندی

generative AI نوعی هوش مصنوعی است که بر اساس الگوهایی که از داده‌های موجود آموخته است، داده‌های جدیدی را تولید می‌کند. یکی از مزایای هوش مصنوعی مولد این است که می‌‌شود از آن برای ایجاد تصاویر، ویدئوها و صداهای واقعی استفاده کرد. 

 با این حال، نگرانی‌هایی نیز در مورد سوء‌استفاده احتمالی از هوش مصنوعی مولد، مانند ایجاد اخبار جعلی، وجود دارد. علاوه بر این، هوش مصنوعی مولد به مقدار زیادی داده برای یادگیری نیاز دارد، که در صنایع خاصی که داده‌ها کمیاب یا حساس‌اند، ممکن است یک محدودیت برای این تکنولوژی باشد.

حال اگر شما هم شیفته‌ی تکنولوژی شده‌اید و قصد دارید وارد دنیای هوش مصنوعی و هوش مصنوعی مولد شوید، اولین قدم آموزش ماشین لرنینگ خواهد بود.

در نوشتن این مقاله از  techtarget استفاده شده است.