هوش مصنوعی مولد (Generative AI) چیست؟

هوش مصنوعی مولد

هوش مصنوعی مولد یا هوش مصنوعی جنریتیو (Gen AI)، نوعی از هوش مصنوعی است که می‌تواند محتوا و ایده‌های جدید، مانند تصاویر و ویدیوها را خلق کند و همچنین از دانش خود برای حل مسائل جدید استفاده مجدد کند.

هوش مصنوعی جنریتیو چیست؟

هوش مصنوعی مولد، که به اختصار هوش مصنوعی جنریتیو یا Gen AI نیز نامیده می‌شود، نوعی از هوش مصنوعی است که می‌تواند محتوا و ایده‌های جدید، از جمله مکالمات، داستان‌ها، تصاویر، ویدیوها و موسیقی را خلق کند. این نوع هوش مصنوعی می‌تواند زبان انسانی، زبان‌های برنامه‌نویسی، هنر، شیمی، زیست‌شناسی یا هر موضوع پیچیده‌ای را بیاموزد. و از دانش خود برای حل مسائل جدید استفاده مجدد می‌کند.

برای مثال، می‌تواند واژگان انگلیسی را بیاموزد و از کلماتی که پردازش می‌کند، یک شعر بسازد.

سازمان شما می‌تواند از هوش مصنوعی مولد برای اهداف مختلفی مانند چت‌بات‌ها، تولید رسانه، توسعه محصول و طراحی استفاده کند.

نمونه‌های هوش مصنوعی مولد

هوش مصنوعی مولد موارد استفاده متعددی در صنایع مختلف دارد:

• خدمات مالی
• مراقبت‌های بهداشتی و علوم زیستی
• خودروسازی و تولید
• مخابرات
• رسانه و سرگرمی

خدمات مالی

شرکت‌های خدمات مالی از ابزارهای هوش مصنوعی مولد برای ارائه خدمات بهتر به مشتریان خود و در عین حال کاهش هزینه‌ها استفاده می‌کنند:

• مؤسسات مالی از چت‌بات‌ها برای ارائه پیشنهادات محصول و پاسخ به سؤالات مشتریان استفاده می‌کنند که باعث بهبود خدمات کلی مشتری می‌شود.
• مؤسسات وام‌دهنده، تأیید وام را برای بازارهای محروم از نظر مالی، به ویژه در کشورهای در حال توسعه، سرعت می‌بخشند.
• بانک‌ها به سرعت تقلب در ادعاها، کارت‌های اعتباری و وام‌ها را تشخیص می‌دهند.
• شرکت‌های سرمایه‌گذاری از قدرت هوش مصنوعی مولد برای ارائه مشاوره مالی ایمن و شخصی به مشتریان خود با هزینه کم استفاده می‌کنند.

مزایای هوش مصنوعی مولد

به گفته گلدمن ساکس، هوش مصنوعی مولد می‌تواند باعث افزایش ۷ درصدی (یا تقریباً ۷ تریلیون دلاری) در تولید ناخالص داخلی (GDP) جهانی شود و رشد بهره‌وری را طی ده سال ۱.۵ واحد درصد افزایش دهد. در ادامه، به برخی مزایای دیگر هوش مصنوعی مولد اشاره می‌کنیم.

• تسریع تحقیقات
• بهبود تجربه مشتری
• بهینه‌سازی فرآیندهای کسب‌وکار
• افزایش بهره‌وری کارکنان

فناوری هوش مصنوعی مولد چگونه تکامل یافت؟

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

• VAEs
• مبدل‌ها (Transformers)

VAEs

VAEs (خودرمزگذارهای تغییرپذیر) قابلیت ایجاد تغییرات جدید از انواع مختلف داده را معرفی کردند. این امر منجر به ظهور سریع سایر مدل‌های هوش مصنوعی مولد مانند شبکه‌های مولد تخاصمی و مدل‌های انتشار شد. این نوآوری‌ها بر تولید داده‌هایی متمرکز بودند که علی‌رغم ایجاد مصنوعی، به طور فزاینده‌ای شبیه داده‌های واقعی بودند.

هوش مصنوعی مولد چگونه کار می‌کند؟

مانند همه هوش مصنوعی، هوش مصنوعی مولد با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین کار می‌کند – مدل‌های بسیار بزرگی که از قبل روی حجم وسیعی از داده‌ها آموزش داده شده‌اند.

مدل‌های پایه (Foundation Models)

مدل‌های پایه (FMs) مدل‌های ML هستند که روی طیف گسترده‌ای از داده‌های کلی و بدون برچسب آموزش داده شده‌اند. آنها قادر به انجام طیف گسترده‌ای از وظایف عمومی هستند.

FMها نتیجه آخرین پیشرفت‌ها در فناوری هستند که برای دهه‌ها در حال تکامل بوده است. به طور کلی، یک FM از الگوها و روابط آموخته شده برای پیش‌بینی مورد بعدی در یک دنباله استفاده می‌کند.

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

مدل‌های زبان بزرگ (Large Language Models)

مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) یک دسته از FMها هستند. برای مثال، مدل‌های تبدیل از پیش آموزش دیده مولد (GPT) OpenAI، LLM هستند. LLMها به طور خاص بر وظایف مبتنی بر زبان مانند خلاصه‌سازی، تولید متن، طبقه‌بندی، مکالمه آزاد و استخراج اطلاعات متمرکز هستند.

چیزی که LLMها را خاص می‌کند، توانایی آنها در انجام چند وظیفه است. آنها می‌توانند این کار را انجام دهند زیرا پارامترهای زیادی دارند که آنها را قادر به یادگیری مفاهیم پیشرفته می‌کند.

یک LLM مانند GPT-3 می‌تواند میلیاردها پارامتر را در نظر بگیرد و توانایی تولید محتوا از ورودی بسیار کم را دارد. LLMها از طریق قرار گرفتن در معرض داده‌های در مقیاس اینترنت در تمام اشکال مختلف و الگوهای بی‌شمار، یاد می‌گیرند که دانش خود را در طیف گسترده‌ای از زمینه‌ها به کار گیرند.

مدل‌های هوش مصنوعی مولد چگونه کار می‌کنند؟

مدل‌های یادگیری ماشین سنتی، تمایز قائل بودند یا بر طبقه‌بندی نقاط داده متمرکز بودند. آنها تلاش می‌کردند رابطه بین عوامل شناخته شده و ناشناخته را تعیین کنند. برای مثال، آنها به تصاویر – داده‌های شناخته شده مانند آرایش پیکسل، خط، رنگ و شکل – نگاه می‌کنند و آنها را به کلمات – عامل ناشناخته – نگاشت می‌کنند. از نظر ریاضی، مدل‌ها با شناسایی معادلات

که می‌توانند به صورت عددی عوامل ناشناخته و شناخته شده را به عنوان متغیرهای x و y نگاشت کنند، کار می‌کردند. مدل‌های مولد این را یک قدم فراتر می‌برند. به جای پیش‌بینی یک برچسب با توجه به برخی ویژگی‌ها، آنها سعی می‌کنند ویژگی‌ها را با توجه به یک برچسب خاص پیش‌بینی کنند. از نظر ریاضی، مدل‌سازی مولد احتمال وقوع x و y با هم را محاسبه می‌کند. توزیع ویژگی‌های مختلف داده و روابط آنها را می‌آموزد. برای مثال، مدل‌های مولد تصاویر حیوانات را برای ثبت متغیرهایی مانند اشکال مختلف گوش، اشکال چشم، ویژگی‌های دم و الگوهای پوست تجزیه و تحلیل می‌کنند. آنها ویژگی‌ها و روابط آنها را می‌آموزند تا بفهمند که حیوانات مختلف به طور کلی چگونه به نظر می‌رسند. سپس می‌توانند تصاویر حیوانات جدیدی را که در مجموعه آموزشی نبوده‌اند، دوباره ایجاد کنند. در ادامه، دسته‌بندی‌های کلی مدل‌های هوش مصنوعی مولد را ارائه می‌دهیم.

• مدل‌های انتشار
• شبکه‌های مولد تخاصمی
• خودرمزگذارهای تغییرپذیر
• مدل‌های مبتنی بر مبدل

مدل‌های انتشار

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

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

آموزش هوش مصنوعی مولد برای مبتدیان

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

مدرک تحصیلی در هوش مصنوعی یا یادگیری ماشین، آموزش عمیقی را فراهم می‌کند. دوره‌های کوتاه آنلاین و گواهینامه‌ها را برای توسعه حرفه‌ای در نظر بگیرید. آموزش هوش مصنوعی مولد در AWS شامل گواهینامه‌هایی توسط متخصصان AWS در موضوعاتی مانند:

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

محدودیت‌های هوش مصنوعی مولد چیست؟

علیرغم پیشرفت‌هایشان، سیستم‌های هوش مصنوعی مولد گاهی اوقات می‌توانند اطلاعات نادرست یا گمراه‌کننده تولید کنند. آنها به الگوها و داده‌هایی که روی آنها آموزش داده شده‌اند تکیه می‌کنند و می‌توانند تعصبات یا نادرستی‌های ذاتی در آن داده‌ها را منعکس کنند. سایر نگرانی‌های مربوط به داده‌های آموزشی عبارتند از:

• امنیت: نگرانی‌های مربوط به امنیت و حریم خصوصی داده‌ها در صورتی ایجاد می‌شود که از داده‌های اختصاصی برای سفارشی کردن مدل‌های هوش مصنوعی مولد استفاده شود. باید تلاش شود تا اطمینان حاصل شود که ابزارهای هوش مصنوعی مولد پاسخ‌هایی را تولید می‌کنند که دسترسی غیرمجاز به داده‌های اختصاصی را محدود می‌کند. نگرانی‌های امنیتی نیز در صورت عدم پاسخگویی و شفافیت در نحوه تصمیم‌گیری مدل‌های هوش مصنوعی ایجاد می‌شود.
• خلاقیت: در حالی که هوش مصنوعی مولد می‌تواند محتوای خلاقانه تولید کند، اغلب فاقد اصالت واقعی است. خلاقیت هوش مصنوعی محدود به داده‌هایی است که روی آن آموزش داده شده است و منجر به خروجی‌هایی می‌شود که ممکن است تکراری یا مشتق به نظر برسند. خلاقیت انسانی که شامل درک عمیق‌تر و طنین عاطفی است، همچنان برای هوش مصنوعی دشوار است که به طور کامل آن را تکرار کند.
• هزینه: آموزش و اجرای مدل‌های هوش مصنوعی مولد به منابع محاسباتی قابل توجهی نیاز دارد. مدل‌های هوش مصنوعی مولد مبتنی بر ابر، در مقایسه با تلاش برای ساخت مدل‌های جدید از ابتدا، در دسترس‌تر و مقرون به صرفه‌تر هستند.
• قابلیت توضیح: به دلیل ماهیت پیچیده و مبهم آنها، مدل‌های هوش مصنوعی مولد اغلب جعبه‌های سیاه در نظر گرفته می‌شوند. درک چگونگی رسیدن این مدل‌ها به خروجی‌های خاص دشوار است. بهبود تفسیرپذیری و شفافیت برای افزایش اعتماد و پذیرش ضروری است.

بهترین شیوه‌ها در پذیرش هوش مصنوعی مولد چیست؟

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

• با برنامه‌های داخلی شروع کنید
• شفافیت را افزایش دهید
• امنیت را پیاده‌سازی کنید
• به طور گسترده آزمایش کنید