هوش مصنوعی مولد چیست؟

به گزارش پایگاه خبری ارز دیجیتال موبو ارز،

هوش مصنوعی مولد از مجموعه داده های بزرگ و مدل های پیچیده برای تقلید از خلاقیت انسان برای تولید تصاویر، موسیقی، متن و موارد جدید استفاده می کند.

هوش مصنوعی مولد (AI) با بهره‌گیری از الگوریتم‌های پیشرفته و مجموعه داده‌های عظیم، ماشین‌ها را قادر می‌سازد تا محتوای اصلی ایجاد کنند و زمینه‌هایی مانند هنر، موسیقی و داستان سرایی را متحول کنند. با یادگیری الگوهای موجود در داده‌ها، مدل‌های هوش مصنوعی مولد مرزهای خلاقیت انسان را جابجا می‌کنند و پتانسیل ماشین‌ها برای تولید تصاویر واقعی، ساخت موسیقی و حتی توسعه کل جهان‌های مجازی را باز می‌کنند.

نسل هوش مصنوعی توضیح داد

هوش مصنوعی مولد یک زمینه پیشرفته است که پتانسیل یادگیری ماشینی را برای برانگیختن خلاقیت انسان‌مانند و تولید مواد اصلی بررسی می‌کند. هوش مصنوعی مولد زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که به ایجاد الگوریتم‌هایی می‌پردازد که می‌توانند اطلاعات به‌روز تولید کنند یا الگوهای داده‌های تاریخی را تکرار کنند.

از تکنیک هایی مانند یادگیری عمیق و شبکه های عصبی برای شبیه سازی فرآیند خلاقیت انسان و تولید نتایج منحصر به فرد استفاده می کند. هوش مصنوعی مولد با استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های آموزشی بر اساس حجم وسیعی از داده‌ها، راه را برای برنامه‌های کاربردی از تولید تصویر و صدا گرفته تا داستان سرایی و توسعه بازی هموار کرده است.

هم ChatGPT OpenAI و هم Bard گوگل توانایی هوش مصنوعی مولد را در درک و تولید جملات شبیه انسان نشان می دهند. می توان از آن برای کاربردهای مختلفی مانند چت بات ها، ایجاد محتوا، ترجمه زبان، نوشتن خلاقانه و غیره استفاده کرد. ایده‌ها و تکنیک‌های زیربنایی این مدل‌ها هوش مصنوعی مولد را به‌طور گسترده‌تر و پتانسیل بهبود تعامل انسان و ماشین و بیان هنری را هدایت می‌کنند.

مرتبط: ۵ ابزار هوش مصنوعی برای ترجمه

این مقاله هوش مصنوعی مولد، اصول راهنمای آن، پیامدهای تجاری، و مسائل اخلاقی مطرح شده توسط این فناوری به سرعت در حال تحول را مورد بحث قرار می دهد.

تکامل هوش مصنوعی مولد

در اینجا مروری بر تکامل هوش مصنوعی مولد است:

• ۱۹۳۲: کار اولیه بر روی سیستم های مبتنی بر قانون و مولدهای اعداد تصادفی، مفهوم هوش مصنوعی مولد را به وجود آورد و زمینه را برای پیشرفت های آینده فراهم کرد.
• دهه‌های ۱۹۵۰-۱۹۶۰: محققان تکنیک‌های اولیه تشخیص الگو و مدل‌های تولیدی، از جمله توسعه شبکه‌های عصبی مصنوعی اولیه را بررسی می‌کنند.
• دهه ۱۹۸۰: علاقه روزافزون به حوزه هوش مصنوعی منجر به پیشرفت در مدل‌های مولد، از جمله توسعه مدل‌های گرافیکی احتمالی شد.
• دهه ۱۹۹۰: به عنوان یک نمونه اولیه از مدل‌سازی مولد، مدل‌های مارکوف پنهان به طور گسترده در وظایف تشخیص گفتار و پردازش زبان طبیعی مورد استفاده قرار گرفتند.
• اوایل دهه ۲۰۰۰: شبکه‌های بیزی و مدل‌های گرافیکی محبوبیت پیدا کردند و امکان استنتاج احتمالی و مدل‌سازی مولد را در حوزه‌های مختلف فراهم کردند.
• ۲۰۱۲: یادگیری عمیق، به ویژه شبکه های عصبی عمیق، شروع به جذب کرد، انقلابی در زمینه هوش مصنوعی مولد کرد و راه را برای پیشرفت های بزرگ هموار کرد.
• ۲۰۱۴: زمینه هوش مصنوعی مولد با معرفی شبکه های متخاصم مولد (GAN) توسط ایان گودفلو پیشرفت کرد. GAN ها توانایی تولید تصاویر واقعی و تبدیل شدن به یک چارچوب اساسی برای مدل سازی مولد را نشان داده اند.
• ۲۰۱۵-۲۰۱۷: محققان GAN ها را اصلاح و بهبود بخشیدند و انواع مختلفی مانند GAN های شرطی و GAN های پیچیده عمیق را معرفی کردند که امکان سنتز تصویر با کیفیت بالا را فراهم کردند.
• ۲۰۱۸: StyleGAN، یک پیاده سازی خاص از GAN، امکان کنترل دقیق بر تولید تصویر، از جمله عناصری مانند سبک، ژست و نور را فراهم می کند.
• ۲۰۱۹-۲۰۲۰: Transformers که در اصل برای وظایف پردازش زبان طبیعی توسعه یافته بود، در مدل‌سازی تولیدی امیدوارکننده بود و در تولید متن، ترجمه زبان و خلاصه‌سازی تأثیرگذار شد.
• امروزه: هوش مصنوعی مولد به سرعت به پیشرفت خود ادامه می‌دهد، با تحقیقات مداوم بر بهبود قابلیت‌های مدل، رسیدگی به نگرانی‌های اخلاقی، و کاوش مدل‌های تولیدی بین دامنه‌ای که می‌توانند محتوای چندوجهی تولید کنند.

هوش مصنوعی مولد می تواند تریلیون ها دلار به اقتصاد اضافه کند. @ McKinsey _MGI
مرجع: https://t.co/iAd8UY0fNg

هوش مصنوعی مولد تاثیر زیادی بر هر بخش صنعتی خواهد داشت.

هوش مصنوعی مولد می تواند نیروی کار را به میزان قابل توجهی افزایش دهد… pic.twitter.com/5iYWolzrcb

— AI (@DeepLearn007) ۲۵ ژوئن ۲۰۲۳

هوش مصنوعی مولد چگونه کار می کند؟

هوش مصنوعی مولد از الگوریتم‌ها و مدل‌های آموزشی بر روی مقادیر انبوه داده استفاده می‌کند تا مواد جدیدی ایجاد کند که الگوها و ویژگی‌های داده‌های آموزشی را از نزدیک منعکس کند. عناصر و فرآیندهای کلیدی مختلفی در این روش وجود دارد.

جمع آوری داده ها

مرحله اول یک مجموعه داده بزرگ را گردآوری می کند که نشان دهنده موضوع یا دسته بندی محتوایی است که مدل هوش مصنوعی مولد تولید می کند. به عنوان مثال، اگر هدف ایجاد تصاویر واقعی از حیوانات باشد، مجموعه داده ای از عکس های حیوانات برچسب گذاری شده جمع آوری می شود.

معماری مدل

قدم بعدی انتخاب یک معماری مدل مولد مناسب است. مدل‌های متداول شامل ترانسفورماتورها، رمزگذارهای خودکار متغیر (VAE) و GAN‌ها هستند. معماری یک مدل نحوه تغییر و پردازش داده ها برای تولید محتوای جدید را تعیین می کند.

آموزش

یک مدل با استفاده از مجموعه داده های جمع آوری شده آموزش داده می شود. با تغییر پارامترهای داخلی، مدل الگوها و ویژگی‌های اساسی داده‌ها را در طول آموزش می‌آموزد. بهینه سازی تکراری در طول فرآیند آموزش برای افزایش تدریجی توانایی مدل برای تولید محتوایی که بسیار شبیه به داده های آموزشی است استفاده می شود.

فرآیند تولید

پس از آموزش، مدل می تواند با نمونه گیری از توزیع مشاهده شده مجموعه آموزشی، محتوای جدیدی تولید کند. به عنوان مثال، هنگام ایجاد یک عکس، یک مدل ممکن است از یک بردار نویز تصادفی به عنوان ورودی برای ایجاد تصویری که شبیه یک حیوان واقعی است استفاده کند.

ارزیابی و بهبود بخشد

مواد تولید شده برای تعیین انطباق آنها با کالیبر و ویژگی های مورد نظر بازرسی می شوند. بسته به کاربرد، معیارها و ورودی انسانی ممکن است برای بهبود خروجی تولید شده و توسعه مدل استفاده شود. یک حلقه بازخورد تکراری به تنوع و کیفیت محتوا کمک می کند.

تنظیم دقیق و انتقال یادگیری

یک مدل از پیش آموزش دیده ممکن است به عنوان نقطه شروعی برای انتقال یادگیری یا تنظیم دقیق برای یک مجموعه داده یا کار خاص باشد. یادگیری انتقالی یک استراتژی است که به یک مدل اجازه می دهد تا از اطلاعات یک دامنه به دامنه دیگر برای عملکرد بهتر با داده های آموزشی کمتر استفاده کند.

مهم است که به یاد داشته باشید که رفتار دقیق مدل هوش مصنوعی مولد ممکن است بر اساس معماری و روش‌های انتخاب شده تغییر کند. با این حال، ایده اصلی یکسان است. مدل الگوها را در داده های آموزشی کشف می کند و بر اساس الگوهای کشف شده محتوای جدیدی تولید می کند.

کاربردهای هوش مصنوعی مولد

هوش مصنوعی مولد با یافتن کاربردهای متعدد در صنایع مختلف، روش تولید و دستکاری محتوا را تغییر داده است. به لطف هوش مصنوعی مولد، تصاویر و انیمیشن های واقع گرایانه اکنون در هنرهای تجسمی ساخته می شوند.

توانایی هنرمندان برای خلق مناظر کامل، شخصیت ها و سناریوهایی با عمق و پیچیدگی خیره کننده فرصت های جدیدی را در هنر و طراحی دیجیتال باز کرده است. الگوریتم‌های هوش مصنوعی همه‌منظوره ملودی‌ها، هارمونی‌ها و ریتم‌های منحصربه‌فردی را در زمینه موسیقی ایجاد می‌کنند و به نوازندگان در فرآیند خلاقانه‌شان کمک می‌کنند و الهام تازه‌ای را ارائه می‌دهند.

فراتر از هنرهای خلاقانه، هوش مصنوعی مولد تأثیر زیادی در زمینه هایی مانند بازی و مراقبت های بهداشتی دارد. در زمینه پزشکی برای تولید داده های مصنوعی برای تحقیقات پزشکی استفاده می شود و به محققان این امکان را می دهد که مدل ها را آموزش دهند و درمان های جدید را بدون به خطر انداختن حریم خصوصی بیمار بررسی کنند. گیمرها می توانند با استفاده از هوش مصنوعی مولد برای ایجاد مناظر پویا و شخصیت های غیربازیکن (NPC) گیم پلی فراگیرتری را تجربه کنند.

ملاحظات اخلاقی

توسعه هوش مصنوعی مولد پتانسیل بالایی دارد، اما سوالات اخلاقی جدی را نیز مطرح می کند. یکی از منابع اصلی نگرانی، محتوای عمیق جعلی است که از محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی برای فریب و تأثیرگذاری بر مردم استفاده می کند. دیپ فیک ها قدرت تضعیف اعتماد عمومی به رسانه های ویدئویی و انتشار اطلاعات نادرست را دارند.

علاوه بر این، هوش مصنوعی مولد می تواند به طور ناخواسته به تقویت تعصبات موجود در داده های آموزشی ادامه دهد. اگر داده‌های مورد استفاده برای آموزش مدل مغرضانه باشد، سیستم هوش مصنوعی ممکن است موادی تولید کند که سوگیری را منعکس و تقویت کند. این می تواند عواقب اجتماعی جدی داشته باشد، از جمله تقویت کلیشه ها و به حاشیه راندن برخی جوامع.

مرتبط: هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI) چیست؟

محققان و توسعه دهندگان باید توسعه هوش مصنوعی مسئول را برای رسیدگی به این مسائل اخلاقی در اولویت قرار دهند. این امر مستلزم ادغام سیستم برای باز بودن و توضیح‌پذیری، انتخاب دقیق و تنوع مجموعه داده‌های آموزشی، و ایجاد قوانین صریح برای کاربرد مسئولانه فناوری‌های هوش مصنوعی مولد است.

نویسنده: Guneet Kaur