هوش مصنوعی مولد (Generative AI) چیست؟

تفاوت بین هوش مصنوعی و هوش مصنوعی مولد چیست؟

هوش مصنوعی مفهوم گسترده‌تری است که به ساخت ماشین‌هایی با رفتارهای شبیه به انسان اشاره دارد. این شامل همه‌چیز از دستیارهای هوشمند مانند الکسا، چت‌بات‌ها و مولدهای تصویر گرفته تا جاروبرقی‌های رباتیک و خودروهای خودران می‌شود. هوش مصنوعی مولد زیرمجموعه‌ای از این حوزه است که محتوای جدید را به شکلی معنادار و هوشمند تولید می‌کند.

هوش مصنوعی مولد چه زمانی ایجاد شد؟

هوش مصنوعی مولد در اواخر دهه ۲۰۱۰ با پیشرفت‌های یادگیری عمیق، به‌ویژه با مدل‌هایی مانند شبکه‌های مولد متخاصم (GANs) و ترانسفورمرها ظهور کرد. پیشرفت در محاسبات ابری از سال ۲۰۲۲ این فناوری را از نظر تجاری مقرون‌به‌صرفه و قابل دسترس کرده است.

مدل‌های بنیادی در هوش مصنوعی مولد چیست؟

مدل‌های بنیادی، مدل‌های بزرگ هوش مصنوعی مولد هستند که روی طیف گسترده‌ای از داده‌های متنی و تصویری آموزش دیده‌اند. این مدل‌ها قادر به انجام وظایف عمومی متنوعی مانند پاسخ به سؤالات، نوشتن مقالات و زیرنویس کردن تصاویر هستند.

نمونه‌های هوش مصنوعی مولد چیست؟

هوش مصنوعی مولد کاربردهای متعددی در صنایع مختلف دارد:

خدمات مالی

شرکت‌های خدمات مالی از ابزارهای هوش مصنوعی مولد برای خدمت‌رسانی بهتر به مشتریان و کاهش هزینه‌ها استفاده می‌کنند:

• مؤسسات مالی از چت‌بات‌ها برای ارائه توصیه‌های محصول و پاسخ به سؤالات مشتریان استفاده می‌کنند که خدمات مشتری را بهبود می‌بخشد.
• مؤسسات وام‌دهی، فرآیند تأیید وام را برای بازارهای کمتر برخوردار، به‌ویژه در کشورهای در حال توسعه، تسریع می‌کنند.
• بانک‌ها به‌سرعت تقلب در ادعاها، کارت‌های اعتباری و وام‌ها را شناسایی می‌کنند.
• شرکت‌های سرمایه‌گذاری از قدرت هوش مصنوعی مولد برای ارائه مشاوره مالی شخصی‌سازی‌شده و ایمن با هزینه کم به مشتریان خود استفاده می‌کنند. برای اطلاعات بیشتر درباره هوش مصنوعی مولد در خدمات مالی در AWS مطالعه کنید.

مراقبت‌های بهداشتی و علوم زیستی

یکی از امیدوارکننده‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی مولد، تسریع در کشف دارو و تحقیقات است. هوش مصنوعی مولد می‌تواند توالی‌های پروتئینی جدیدی با ویژگی‌های خاص برای طراحی آنتی‌بادی‌ها، آنزیم‌ها، واکسن‌ها و ژن‌درمانی تولید کند.

شرکت‌های مراقبت‌های بهداشتی و علوم زیستی از ابزارهای هوش مصنوعی مولد برای طراحی توالی‌های ژنی مصنوعی برای زیست‌شناسی مصنوعی و کاربردهای مهندسی متابولیک استفاده می‌کنند. برای مثال، آن‌ها می‌توانند مسیرهای بیوسنتزی جدید ایجاد کنند یا بیان ژن را برای تولید زیستی بهینه‌سازی کنند.

ابزارهای هوش مصنوعی مولد همچنین داده‌های بیمار و مراقبت‌های بهداشتی مصنوعی تولید می‌کنند. این داده‌ها می‌توانند برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی، شبیه‌سازی آزمایش‌های بالینی یا مطالعه بیماری‌های نادر بدون دسترسی به مجموعه داده‌های واقعی بزرگ مفید باشند.

برای اطلاعات بیشتر درباره هوش مصنوعی مولد در مراقبت‌های بهداشتی و علوم زیستی در AWS مطالعه کنید.

خودروسازی و تولید

شرکت‌های خودروسازی از فناوری هوش مصنوعی مولد برای اهداف مختلفی از مهندسی تا تجربه‌های داخل خودرو و خدمات مشتری استفاده می‌کنند. برای مثال، آن‌ها طراحی قطعات مکانیکی را برای کاهش نیروی درگ در طراحی خودروها بهینه می‌کنند یا طراحی دستیارهای شخصی را تطبیق می‌دهند.

شرکت‌های خودروسازی از ابزارهای هوش مصنوعی مولد برای ارائه خدمات بهتر به مشتریان با پاسخ سریع به سؤالات رایج استفاده می‌کنند. هوش مصنوعی مولد مواد جدید، تراشه‌ها و طراحی قطعات را برای بهینه‌سازی فرآیندهای تولید و کاهش هزینه‌ها ایجاد می‌کند.

یکی دیگر از کاربردهای هوش مصنوعی مولد، تولید داده‌های مصنوعی برای آزمایش برنامه‌ها است. این امر به‌ویژه برای داده‌هایی که معمولاً در مجموعه‌های داده آزمایشی (مانند نقص‌ها یا موارد حاشیه‌ای) گنجانده نمی‌شوند، مفید است.

برای اطلاعات بیشتر درباره هوش مصنوعی مولد در خودروسازی در AWS مطالعه کنید.

رسانه و سرگرمی

از انیمیشن‌ها و فیلمنامه‌ها تا فیلم‌های بلند، مدل‌های هوش مصنوعی مولد محتوای جدیدی را با کسری از هزینه و زمان تولید سنتی تولید می‌کنند.

سایر کاربردهای هوش مصنوعی مولد در این صنعت شامل موارد زیر است:

• هنرمندان می‌توانند آلبوم‌های خود را با موسیقی تولیدشده توسط هوش مصنوعی تکمیل و تقویت کنند تا تجربه‌های کاملاً جدیدی خلق کنند.
• سازمان‌های رسانه‌ای از هوش مصنوعی مولد برای بهبود تجربه مخاطبان با ارائه محتوای شخصی‌سازی‌شده و تبلیغات برای افزایش درآمد استفاده می‌کنند.
• شرکت‌های بازی‌سازی از هوش مصنوعی مولد برای ایجاد بازی‌های جدید و امکان ساخت آواتارها توسط بازیکنان استفاده می‌کنند.

مخابرات

کاربردهای هوش مصنوعی مولد در مخابرات بر بازآفرینی تجربه مشتری تمرکز دارد که از تعاملات تجمعی مشترکین در تمام نقاط تماس در مسیر مشتری تعریف می‌شود.

برای مثال، سازمان‌های مخابراتی از هوش مصنوعی مولد برای بهبود خدمات مشتری با استفاده از عوامل گفت‌وگوی زنده شبیه به انسان استفاده می‌کنند. آن‌ها روابط با مشتری را با دستیارهای فروش شخصی‌سازی‌شده یک‌به‌یک بازآفرینی می‌کنند. همچنین عملکرد شبکه را با تحلیل داده‌های شبکه برای توصیه راه‌حل‌ها بهینه‌سازی می‌کنند.

برای اطلاعات بیشتر درباره هوش مصنوعی مولد در مخابرات در AWS مطالعه کنید.

انرژی

هوش مصنوعی مولد برای وظایف بخش انرژی که شامل تحلیل داده‌های خام پیچیده، تشخیص الگو، پیش‌بینی و بهینه‌سازی است، مناسب است. سازمان‌های انرژی خدمات مشتری را با تحلیل داده‌های سازمانی برای شناسایی الگوهای مصرف بهبود می‌بخشند. با این اطلاعات، آن‌ها می‌توانند پیشنهادات محصول هدفمند، برنامه‌های بهره‌وری انرژی یا ابتکارات پاسخ به تقاضا را توسعه دهند.

هوش مصنوعی مولد همچنین به مدیریت شبکه، افزایش ایمنی سایت‌های عملیاتی و بهینه‌سازی تولید انرژی از طریق شبیه‌سازی مخزن کمک می‌کند.

مزایای هوش مصنوعی مولد چیست؟

بر اساس گزارش گلدمن ساکس، هوش مصنوعی مولد می‌تواند تولید ناخالص داخلی جهانی را تا ۷ درصد (یا تقریباً ۷ تریلیون دلار) افزایش دهد و رشد بهره‌وری را در طول ده سال ۱.۵ درصد بالا ببرد.

در ادامه برخی دیگر از مزایای هوش مصنوعی مولد را ذکر می‌کنیم:

تسریع تحقیقات

الگوریتم‌های هوش مصنوعی مولد می‌توانند داده‌های پیچیده را به روش‌های جدیدی کاوش و تحلیل کنند، و به محققان اجازه می‌دهند روندها و الگوهای جدیدی را کشف کنند که در غیر این صورت ممکن است آشکار نباشند. این الگوریتم‌ها می‌توانند محتوا را خلاصه کنند، مسیرهای چندگانه راه‌حل را ترسیم کنند، ایده‌ها را طوفان فکری کنند و مستندات مفصلی از یادداشت‌های تحقیقاتی ایجاد کنند. به همین دلیل است که هوش مصنوعی مولد تحقیقات و نوآوری را به شدت ارتقا می‌دهد.

برای مثال، سیستم‌های هوش مصنوعی مولد در صنعت داروسازی برای تولید و بهینه‌سازی توالی‌های پروتئینی و تسریع قابل‌توجه کشف دارو استفاده می‌شوند.

بهبود تجربه مشتری

هوش مصنوعی مولد می‌تواند به گفت‌وگوی انسانی به طور طبیعی پاسخ دهد و به عنوان ابزاری برای خدمات مشتری و شخصی‌سازی جریان‌های کاری مشتری عمل کند.

برای مثال، می‌توانید از چت‌بات‌ها، ربات‌های صوتی و دستیارهای مجازی مبتنی بر هوش مصنوعی استفاده کنید که با دقت بیشتری به مشتریان برای حل مشکلات در اولین تماس پاسخ می‌دهند. آن‌ها می‌توانند با ارائه پیشنهادات و ارتباطات شخصی‌سازی‌شده، تعامل مشتری را افزایش دهند.

بهینه‌سازی فرآیندهای کسب‌وکار

با هوش مصنوعی مولد، کسب‌وکار شما می‌تواند فرآیندهای تجاری را با استفاده از برنامه‌های یادگیری ماشین (ML) و هوش مصنوعی در تمام خطوط کسب‌وکار بهینه‌سازی کند. می‌توانید این فناوری را در تمام خطوط کسب‌وکار، از جمله مهندسی، بازاریابی، خدمات مشتری، مالی و فروش به کار ببرید.

برای مثال، در اینجا آنچه هوش مصنوعی مولد می‌تواند برای بهینه‌سازی انجام دهد آورده شده است:

• استخراج و خلاصه‌سازی داده‌ها از هر منبعی برای توابع جستجوی دانش.
• ارزیابی و بهینه‌سازی سناریوهای مختلف برای کاهش هزینه‌ها در زمینه‌هایی مانند بازاریابی، تبلیغات، مالی و لجستیک.
• تولید داده‌های مصنوعی برای ایجاد داده‌های برچسب‌گذاری‌شده برای یادگیری نظارت‌شده و سایر فرآیندهای یادگیری ماشین.

افزایش بهره‌وری کارکنان

مدل‌های هوش مصنوعی مولد می‌توانند جریان‌های کاری کارکنان را تقویت کنند و به عنوان دستیارهای کارآمد برای همه در سازمان شما عمل کنند. آن‌ها می‌توانند همه‌چیز را از جستجو تا خلق به شیوه‌ای شبیه به انسان انجام دهند.

هوش مصنوعی مولد می‌تواند بهره‌وری را برای انواع مختلف کارگران افزایش دهد:

• پشتیبانی از وظایف خلاقانه با تولید چندین نمونه اولیه بر اساس ورودی‌ها و محدودیت‌های خاص. همچنین می‌تواند طراحی‌های موجود را بر اساس بازخورد انسانی و محدودیت‌های مشخص‌شده بهینه‌سازی کند.
• پیشنهاد کدهای جدید نرم‌افزاری برای وظایف توسعه برنامه.
• پشتیبانی از مدیریت با تولید گزارش‌ها، خلاصه‌ها و پیش‌بینی‌ها.
• تولید اسکریپت‌های فروش جدید، محتوای ایمیل و وبلاگ‌ها برای تیم‌های بازاریابی. شما می‌توانید زمان را صرفه‌جویی کنید، هزینه‌ها را کاهش دهید و کارایی را در سراسر سازمان خود افزایش دهید.

فناوری هوش مصنوعی مولد چگونه تکامل یافت؟

مدل‌های مولد ابتدایی دهه‌ها در آمار برای کمک به تحلیل داده‌های عددی استفاده می‌شدند. شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق پیش‌زمینه‌های اخیر برای هوش مصنوعی مولد مدرن بودند. خودکارسازهای متغیر (VAEs) که در سال ۲۰۱۳ توسعه یافتند، اولین مدل‌های مولد عمیق بودند که می‌توانستند تصاویر و گفتار واقعی تولید کنند.

خودکارسازهای متغیر (VAEs)

خودکارسازهای متغیر قابلیت ایجاد تغییرات جدید از انواع داده‌های متعدد را معرفی کردند. این امر منجر به ظهور سریع سایر مدل‌های هوش مصنوعی مولد مانند شبکه‌های مولد متخاصم و مدل‌های انتشار شد. این نوآوری‌ها بر تولید داده‌هایی متمرکز بودند که با وجود مصنوعی بودن، به طور فزاینده‌ای شبیه داده‌های واقعی بودند.

ترانسفورمرها

در سال ۲۰۱۷، تغییر دیگری در تحقیقات هوش مصنوعی با معرفی ترانسفورمرها رخ داد. ترانسفورمرها معماری کدگذار و رمزگشا را با مکانیزم توجه ادغام کردند. آن‌ها فرآیند آموزش مدل‌های زبانی را با کارایی و تطبیق‌پذیری فوق‌العاده‌ای ساده کردند. مدل‌های برجسته‌ای مانند GPT به عنوان مدل‌های بنیادی ظهور کردند که قادر به پیش‌آموزش روی مجموعه‌های گسترده‌ای از متن خام و تنظیم دقیق برای وظایف متنوع بودند.

ترانسفورمرها آنچه را که برای پردازش زبان طبیعی ممکن بود تغییر دادند. آن‌ها قابلیت‌های مولد را برای وظایفی از ترجمه و خلاصه‌سازی تا پاسخ به سؤالات توانمند کردند.

آینده

بسیاری از مدل‌های هوش مصنوعی مولد همچنان پیشرفت‌های قابل‌توجهی دارند و کاربردهای بین‌صنعتی پیدا کرده‌اند. نوآوری‌های اخیر بر بهبود مدل‌ها برای کار با داده‌های اختصاصی متمرکز شده‌اند. محققان همچنین می‌خواهند متن، تصاویر، ویدئوها و گفتارهایی تولید کنند که هرچه بیشتر شبیه انسان باشند.

هوش مصنوعی مولد چگونه کار می‌کند؟

مانند تمام هوش مصنوعی‌ها، هوش مصنوعی مولد با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین—مدل‌های بسیار بزرگی که روی حجم عظیمی از داده‌ها پیش‌آموزش دیده‌اند—کار می‌کند.

مدل‌های بنیادی

مدل‌های بنیادی (FMs) مدل‌های یادگیری ماشینی هستند که روی طیف گسترده‌ای از داده‌های عمومی و بدون برچسب آموزش دیده‌اند. آن‌ها قادر به انجام وظایف عمومی متنوعی هستند.

مدل‌های بنیادی نتیجه آخرین پیشرفت‌ها در فناوری‌ای هستند که دهه‌ها در حال تکامل بوده است. به طور کلی، یک مدل بنیادی از الگوها و روابط آموخته‌شده برای پیش‌بینی مورد بعدی در یک توالی استفاده می‌کند.

برای مثال، در تولید تصویر، مدل تصویر را تحلیل می‌کند و نسخه‌ای واضح‌تر و تعریف‌شده‌تر از تصویر ایجاد می‌کند. به طور مشابه، با متن، مدل کلمه بعدی در یک رشته متنی را بر اساس کلمات قبلی و زمینه آن‌ها پیش‌بینی می‌کند. سپس با استفاده از تکنیک‌های توزیع احتمال، کلمه بعدی را انتخاب می‌کند.

مدل‌های زبانی بزرگ

مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) یک کلاس از مدل‌های بنیادی هستند. برای مثال، مدل‌های ترانسفورمر پیش‌آموزش‌دیده مولد (GPT) اوپن AI مدل‌های زبانی بزرگی هستند. LLMs به طور خاص روی وظایف مبتنی بر زبان مانند خلاصه‌سازی، تولید متن، طبقه‌بندی، گفت‌وگوی باز و استخراج اطلاعات متمرکز هستند.

آنچه LLMs را خاص می‌کند، توانایی آن‌ها در انجام چندین وظیفه است. آن‌ها این کار را می‌توانند زیرا شامل پارامترهای زیادی هستند که آن‌ها را قادر به یادگیری مفاهیم پیشرفته می‌کنند.

یک LLM مانند GPT-3 می‌تواند میلیاردها پارامتر را در نظر بگیرد و توانایی تولید محتوا از ورودی بسیار کمی را دارد. از طریق پیش‌آموزش روی داده‌های مقیاس اینترنت در تمام اشکال و الگوهای متنوع آن، LLMs یاد می‌گیرند که دانش خود را در طیف گسترده‌ای از زمینه‌ها اعمال کنند.

مدل‌های هوش مصنوعی مولد چگونه کار می‌کنند؟

مدل‌های یادگیری ماشین سنتی، discriminative بودند یا روی طبقه‌بندی نقاط داده متمرکز بودند. آن‌ها تلاش می‌کردند رابطه بین عوامل شناخته‌شده و ناشناخته را تعیین کنند. برای مثال، آن‌ها تصاویر را—داده‌های شناخته‌شده مانند آرایش پیکسل‌ها، خط، رنگ و شکل—بررسی می‌کردند و آن‌ها را به کلمات—عامل ناشناخته—نقشه‌برداری می‌کردند. از نظر ریاضی، مدل‌ها با شناسایی معادلاتی کار می‌کردند که می‌توانستند عوامل ناشناخته و شناخته‌شده را به عنوان متغیرهای x و y نقشه‌برداری کنند.

مدل‌های مولد این را یک گام فراتر می‌برند. به جای پیش‌بینی یک برچسب با توجه به برخی ویژگی‌ها، آن‌ها تلاش می‌کنند ویژگی‌ها را با توجه به یک برچسب خاص پیش‌بینی کنند. از نظر ریاضی، مدل‌سازی مولد احتمال وقوع همزمان x و y را محاسبه می‌کند. این مدل توزیع ویژگی‌های مختلف داده‌ها و روابط آن‌ها را یاد می‌گیرد.

برای مثال، مدل‌های مولد تصاویر حیوانات را تحلیل می‌کنند تا متغیرهایی مانند اشکال مختلف گوش، شکل چشم، ویژگی‌های دم و الگوهای پوست را ثبت کنند. آن‌ها ویژگی‌ها و روابط آن‌ها را یاد می‌گیرند تا بفهمند حیوانات مختلف به طور کلی چه شکلی هستند. سپس می‌توانند تصاویر حیوانی جدیدی را که در مجموعه آموزشی نبودند، بازسازی کنند.

در ادامه، برخی دسته‌بندی‌های گسترده مدل‌های هوش مصنوعی مولد را ارائه می‌دهیم.

مدل‌های انتشار

مدل‌های انتشار داده‌های جدید را با ایجاد تغییرات تصادفی کنترل‌شده در یک نمونه داده اولیه ایجاد می‌کنند. آن‌ها با داده اصلی شروع می‌کنند و تغییرات جزئی (نویز) را اضافه می‌کنند، به تدریج آن را کمتر شبیه به اصلی می‌کنند. این نویز با دقت کنترل می‌شود تا اطمینان حاصل شود که داده‌های تولیدشده منسجم و واقعی باقی می‌مانند.

پس از افزودن نویز در چندین تکرار، مدل انتشار فرآیند را معکوس می‌کند. حذف نویز معکوس به تدریج نویز را حذف می‌کند تا یک نمونه داده جدید تولید کند که شبیه به داده اصلی باشد.

شبکه‌های مولد متخاصم

شبکه مولد متخاصم (GAN) مدل دیگری از هوش مصنوعی مولد است که بر مفهوم مدل انتشار ساخته شده است.

GANها با آموزش دو شبکه عصبی به صورت رقابتی کار می‌کنند. شبکه اول، معروف به مولد، نمونه‌های داده جعلی را با افزودن نویز تصادفی تولید می‌کند. شبکه دوم، به نام تشخیص‌دهنده، تلاش می‌کند بین داده‌های واقعی و داده‌های جعلی تولیدشده توسط مولد تمایز قائل شود.

در طول آموزش، مولد توانایی خود را برای ایجاد داده‌های واقعی بهبود می‌بخشد، در حالی که تشخیص‌دهنده در تشخیص واقعی از جعلی بهتر می‌شود. این فرآیند متخاصم تا زمانی ادامه می‌یابد که مولد داده‌هایی تولید کند که تشخیص‌دهنده نمی‌تواند آن را از داده‌های واقعی تمایز دهد.

GANها به طور گسترده در تولید تصاویر واقعی، انتقال سبک و وظایف تقویت داده استفاده می‌شوند.

خودکارسازهای متغیر

خودکارسازهای متغیر (VAEs) یک نمایش فشرده از داده‌ها به نام فضای نهان را یاد می‌گیرند. فضای نهان یک نمایش ریاضی از داده‌هاست. می‌توانید آن را به عنوان یک کد منحصربه‌فرد در نظر بگیرید که داده‌ها را بر اساس تمام ویژگی‌هایش نشان می‌دهد. برای مثال، اگر چهره‌ها را مطالعه کنید، فضای نهان شامل اعدادی است که شکل چشم، شکل بینی، استخوان‌های گونه و گوش‌ها را نشان می‌دهد.

VAEs از دو شبکه عصبی استفاده می‌کنند—کدگذار و رمزگشا. شبکه عصبی کدگذار داده‌های ورودی را به میانگین و واریانس برای هر بعد از فضای نهان نقشه‌برداری می‌کند. یک نمونه تصادفی از توزیع گاوسی (نرمال) تولید می‌کند. این نمونه نقطه‌ای در فضای نهان است و نسخه‌ای فشرده و ساده‌شده از داده ورودی را نشان می‌دهد.

شبکه عصبی رمزگشا این نقطه نمونه‌برداری‌شده را از فضای نهان می‌گیرد و آن را به داده‌هایی بازسازی می‌کند که شبیه ورودی اصلی است. توابع ریاضی برای اندازه‌گیری میزان تطابق داده بازسازی‌شده با داده اصلی استفاده می‌شوند.

مدل‌های مبتنی بر ترانسفورمر

مدل هوش مصنوعی مولد مبتنی بر ترانسفورمر بر مفاهیم کدگذار و رمزگشای VAEs ساخته شده است. مدل‌های مبتنی بر ترانسفورمر لایه‌های بیشتری به کدگذار اضافه می‌کنند تا عملکرد در وظایف مبتنی بر متن مانند درک، ترجمه و نوشتن خلاق را بهبود بخشند.

مدل‌های مبتنی بر ترانسفورمر از مکانیزم خود-توجه استفاده می‌کنند. آن‌ها اهمیت بخش‌های مختلف یک توالی ورودی را هنگام پردازش هر عنصر در توالی وزن می‌کنند.

ویژگی کلیدی دیگر این است که این مدل‌های هوش مصنوعی جاسازی‌های زمینه‌ای را پیاده‌سازی می‌کنند. کدگذاری یک عنصر توالی نه تنها به خود عنصر بلکه به زمینه آن در توالی بستگی دارد.

مدل‌های مبتنی بر ترانسفورمر چگونه کار می‌کنند؟

برای درک نحوه عملکرد مدل‌های مبتنی بر ترانسفورمر، یک جمله را به عنوان توالی از کلمات تصور کنید.

خود-توجه به مدل کمک می‌کند تا هنگام پردازش هر کلمه، روی کلمات مرتبط تمرکز کند. مدل مولد مبتنی بر ترانسفورمر از چندین لایه کدگذار به نام سرهای توجه استفاده می‌کند تا انواع مختلف روابط بین کلمات را ثبت کند. هر سر یاد می‌گیرد که به بخش‌های مختلف توالی ورودی توجه کند، و به مدل اجازه می‌دهد جنبه‌های مختلف داده را به طور همزمان در نظر بگیرد.

هر لایه همچنین جاسازی‌های زمینه‌ای را بهبود می‌بخشد، و آن‌ها را اطلاعاتی‌تر می‌کند و همه‌چیز را از نحو گرامری تا معانی معنایی پیچیده ثبت می‌کند.

محدودیت‌های هوش مصنوعی مولد چیست؟

با وجود پیشرفت‌ها، سیستم‌های هوش مصنوعی مولد گاهی اوقات اطلاعات نادرست یا گمراه‌کننده تولید می‌کنند. آن‌ها به الگوها و داده‌هایی که روی آن‌ها آموزش دیده‌اند وابسته‌اند و می‌توانند تعصبات یا نادرستی‌های موجود در آن داده‌ها را منعکس کنند. سایر نگرانی‌های مرتبط با داده‌های آموزشی شامل موارد زیر است:

امنیت

نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی و امنیت داده‌ها زمانی ایجاد می‌شود که داده‌های اختصاصی برای سفارشی‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی مولد استفاده می‌شوند. باید تلاش‌هایی انجام شود تا اطمینان حاصل شود که ابزارهای هوش مصنوعی مولد پاسخ‌هایی تولید می‌کنند که دسترسی غیرمجاز به داده‌های اختصاصی را محدود می‌کنند. نگرانی‌های امنیتی همچنین زمانی ایجاد می‌شود که شفافیت و پاسخگویی در نحوه تصمیم‌گیری مدل‌های هوش مصنوعی وجود نداشته باشد.

برای اطلاعات بیشتر درباره رویکرد امن به هوش مصنوعی مولد با استفاده از AWS مطالعه کنید.

خلاقیت

در حالی که هوش مصنوعی مولد می‌تواند محتوای خلاقانه تولید کند، اغلب فاقد اصالت واقعی است. خلاقیت هوش مصنوعی به داده‌هایی که روی آن آموزش دیده محدود است، که منجر به خروجی‌هایی می‌شود که ممکن است تکراری یا مشتق‌شده به نظر برسند. خلاقیت انسانی، که شامل درک عمیق‌تر و رزونانس عاطفی است، همچنان برای هوش مصنوعی چالش‌برانگیز است که به طور کامل آن را بازتولید کند.

هزینه

آموزش و اجرای مدل‌های هوش مصنوعی مولد نیازمند منابع محاسباتی قابل‌توجهی است. مدل‌های هوش مصنوعی مولد مبتنی بر ابر قابل دسترس‌تر و مقرون‌به‌صرفه‌تر از تلاش برای ساخت مدل‌های جدید از ابتدا هستند.

توضیح‌پذیری

به دلیل ماهیت پیچیده و غیرشفافشان، مدل‌های هوش مصنوعی مولد اغلب به عنوان جعبه‌های سیاه در نظر گرفته می‌شوند. درک چگونگی رسیدن این مدل‌ها به خروجی‌های خاص چالش‌برانگیز است. بهبود قابلیت تفسیر و شفافیت برای افزایش اعتماد و پذیرش ضروری است.

بهترین روش‌ها برای پذیرش هوش مصنوعی مولد چیست؟

اگر سازمان شما می‌خواهد راه‌حل‌های هوش مصنوعی مولد را پیاده‌سازی کند، بهترین روش‌های زیر را برای بهبود تلاش‌های خود در نظر بگیرید.

با برنامه‌های داخلی شروع کنید

بهتر است پذیرش هوش مصنوعی مولد را با توسعه برنامه‌های داخلی آغاز کنید، با تمرکز بر بهینه‌سازی فرآیند و بهره‌وری کارکنان. شما محیط کنترل‌شده‌تری برای آزمایش نتایج خواهید داشت در حالی که مهارت‌ها و درک فناوری را توسعه می‌دهید. می‌توانید مدل‌ها را به طور گسترده آزمایش کنید و حتی آن‌ها را بر منابع دانش داخلی سفارشی کنید.

به این ترتیب، مشتریان شما تجربه بهتری خواهند داشت زمانی که در نهایت از مدل‌ها برای برنامه‌های خارجی استفاده کنید.

افزایش شفافیت

به وضوح درباره تمام برنامه‌ها و خروجی‌های هوش مصنوعی مولد اطلاع‌رسانی کنید تا کاربران بدانند که با هوش مصنوعی و نه انسان‌ها تعامل دارند. برای مثال، هوش مصنوعی می‌تواند خود را به عنوان هوش مصنوعی معرفی کند، یا نتایج جستجوی مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند علامت‌گذاری و برجسته شوند.

به این ترتیب، کاربران می‌توانند هنگام تعامل با محتوا از قضاوت خود استفاده کنند. آن‌ها همچنین ممکن است در برخورد با نادرستی‌ها یا تعصبات پنهانی که مدل‌های زیربنایی به دلیل محدودیت‌های داده‌های آموزشی‌شان دارند، فعال‌تر باشند.

پیاده‌سازی امنیت

محدودیت‌هایی را پیاده‌سازی کنید تا برنامه‌های هوش مصنوعی مولد شما به طور ناخواسته اجازه دسترسی غیرمجاز به داده‌های حساس را ندهند. تیم‌های امنیتی را از ابتدا درگیر کنید تا تمام جنبه‌ها از ابتدا در نظر گرفته شوند. برای مثال، ممکن است لازم باشد داده‌ها را مخفی کنید و اطلاعات شناسایی شخصی (PII) را قبل از آموزش هر مدلی روی داده‌های داخلی حذف کنید.

آزمایش گسترده

فرآیندهای آزمایش خودکار و دستی را برای اعتبارسنجی نتایج و آزمایش همه انواع سناریوهایی که سیستم هوش مصنوعی مولد ممکن است با آن مواجه شود، توسعه دهید. گروه‌های مختلف آزمایش‌کنندگان بتا داشته باشید که برنامه‌ها را به روش‌های مختلف امتحان کنند و نتایج را مستند کنند. مدل همچنین از طریق آزمایش به طور مداوم بهبود می‌یابد و شما کنترل بیشتری بر نتایج و پاسخ‌های مورد انتظار خواهید داشت.

آموزش هوش مصنوعی مولد برای مبتدیان چیست؟

آموزش هوش مصنوعی مولد با درک مفاهیم پایه یادگیری ماشین آغاز می‌شود. یادگیرندگان همچنین باید شبکه‌های عصبی و معماری هوش مصنوعی را کاوش کنند. تجربه عملی با کتابخانه‌های پایتون مانند TensorFlow یا PyTorch برای پیاده‌سازی و آزمایش مدل‌های مختلف ضروری است. همچنین باید مهارت‌های ارزیابی مدل، تنظیم دقیق و مهندسی نشانه را یاد بگیرید.

مدرک در هوش مصنوعی یا یادگیری ماشین آموزش عمیقی ارائه می‌دهد. دوره‌های کوتاه آنلاین و گواهینامه‌ها را برای توسعه حرفه‌ای در نظر بگیرید. آموزش هوش مصنوعی مولد در AWS شامل گواهینامه‌هایی توسط کارشناسان AWS در موضوعاتی مانند:

• مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولfly
• هوش مصنوعی مولد برای مدیران
• مبانی هوش مصنوعی مولد برای کسب‌وکار