🚨 اخبار ارز دیجیتال

هوش مصنوعی Generative برای Web3 به چه معناست؟


به گزارش پایگاه خبری ارز دیجیتال موبو ارز،

آینده مخربی برای صنعت Web3 انتظار می رود زیرا فناوری هوش مصنوعی در طول زمان تکامل می یابد.

برای چندین دهه، هوش مصنوعی (AI) یک اصطلاح غیر معمول بوده است.

پیشرفت‌ها و پیشرفت‌های فناوری کنونی باعث علاقه به نوع خاصی از هوش مصنوعی به نام هوش مصنوعی مولد شده است. هوش مصنوعی مولد با توانایی بی سابقه خود در تولید محتوای جدید و منحصر به فرد که از خلاقیت انسان پشتیبانی می کند، حول تجزیه و تحلیل، خودکارسازی و تولید محتوا می چرخد.

یادگیری اینکه چگونه هوش مصنوعی مولد در زبان همه برنامه های کاربردی قرار می گیرد، جالب خواهد بود. طبق وبلاگ BCG، پیش‌بینی می‌شود که بخش مولد هوش مصنوعی تا سال ۲۰۲۵ حدود ۳۰ درصد از سهم کل بازار هوش مصنوعی را به خود اختصاص دهد. این معادل ۶۰ میلیارد دلار در کل بازار هوش مصنوعی است که می توان آن را ارائه کرد.

استفاده از قدرت هوش مصنوعی: هوش مصنوعی مولد

هوش مصنوعی مولد زیرمجموعه ای از یادگیری ماشینی است که از شبکه های عصبی برای تولید محتوای جدید استفاده می کند. برخلاف سایر سیستم‌های هوش مصنوعی که برای انجام وظایف خاص برنامه‌ریزی شده‌اند، هوش مصنوعی مولد روی مجموعه داده‌های بزرگ برای تولید محتوای جدید، منحصربه‌فرد و گاهی غیرقابل پیش‌بینی آموزنده کار می‌کند.

یکی از محبوب ترین انواع هوش مصنوعی مولد، شبکه متخاصم مولد (GAN) است. یک GAN از دو شبکه عصبی تشکیل شده است: یک مولد و یک تشخیص دهنده. تولیدکنندگان محتوای جدید ایجاد می‌کنند و متمایزکنندگان واقعی یا جعلی بودن محتوا را ارزیابی می‌کنند. این شبکه ها به طور مداوم از یکدیگر یاد می گیرند و به تدریج کیفیت محتوای تولید شده را بهبود می بخشند.

هوش مصنوعی مولد این پتانسیل را دارد که روش استفاده از هوش مصنوعی را از تولید داده‌های مصنوعی واقعی برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی تا تهیه محتوای سفارشی شده برای مشتریان تغییر دهد. پس از آن، کیفیت محتوای تولید شده توسط GAN ها در طول زمان بهبود یافت. امروزه GAN ها عکس ها و ویدیوهایی را تولید می کنند که تقریباً از نسخه اصلی قابل تشخیص نیستند.

به عنوان مثال، برای سرعت بخشیدن به فرآیند طراحی و کاهش هزینه ها، شرکت هایی مانند H&M و Nike از هوش مصنوعی مولد برای ایجاد طرح های جدید پوشاک استفاده می کنند. طراحان اکنون می توانند مجموعه های خود را در یک محیط مجازی به لطف فناوری هوش مصنوعی مورد استفاده برای ایجاد نمایش های مد مجازی مشاهده کنند. بر اساس مطالعه McKinsey در سال ۲۰۲۲، استفاده از هوش مصنوعی در پنج سال گذشته تقریباً دو برابر شده است و سرمایه گذاری در هوش مصنوعی به سرعت در حال رشد است. ابزارهای مولد هوش مصنوعی مانند ChatGPT و DALL-E (ابزارهایی برای هنر تولید شده توسط هوش مصنوعی) می توانند طیف گسترده ای از مشاغل را تغییر دهند.

تعریف ChatGPT و DALL-E

ترانسفورماتور از پیش آموزش دیده مولد چت (ChatGPT) آخرین نوآوری قوی در صنعت هوش مصنوعی است که به سرعت در حال تکامل است. این یک مدل زبان هوش مصنوعی مولد موثر است که توسط OpenAI توسعه یافته است که می تواند محتوای منحصر به فرد را در پاسخ به دستورات کاربر تولید کند. ChatGPT مبتنی بر تکنیک یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF) است و در زمان نگارش بر روی مدل زبان GPT-3.5 اجرا می شود (مدلی که با استفاده از مقادیر زیادی داده جمع آوری شده از منابع بسیاری ایجاد شده است).

از سوی دیگر، DALL-E یک مدل هوش مصنوعی است که توسط OpenAI توسعه یافته است که از ترکیبی از تکنیک‌های پیشرفته یادگیری عمیق مانند شبکه‌های ترانسفورماتور و شبکه‌های متخاصم مولد (GAN) برای تولید تصاویر بر اساس توضیحات متنی استفاده می‌کند. این فناوری انقلابی می تواند ورودی زبان طبیعی را درک و تفسیر کند و در پاسخ، یک نمایش بصری منحصر به فرد ایجاد کند.

نمونه هایی از استفاده از هوش مصنوعی

به جامعه ای بپیوندید که می تواند آینده را تغییر دهد. حلقه نوآوری کوین تلگراف رهبران فناوری بلاک چین را گرد هم می آورد، به هم متصل می کند، همکاری می کند و در معرض دید قرار می دهد. اکنون درخواست دهید

استفاده از ChatGPT و DALL-E در سناریوهای واقعی باعث افزایش کارایی و خلاقیت شده است. شرکت‌های بزرگی مانند مایکروسافت و گوگل، ChatGPT را در سیستم‌های پشتیبانی مشتری خود گنجانده‌اند تا به مشتریان خود کمک کنند.

خرده فروش مبلمان IKEA از هوش مصنوعی برای ایجاد مدل های سه بعدی از محصولات خود استفاده می کند تا مشتریان بتوانند پیش نمایش مبلمان خود را در خانه خود مشاهده کنند. علاوه بر این، خودروساز لکسوس از هوش مصنوعی برای ایجاد طرح‌های سورئال خودرو بر اساس توضیحات متنی استفاده کرد که نشان دهنده توانایی این فناوری در پرورش طراحی نوآورانه است. این به برجسته کردن پتانسیل فناوری‌های هوش مصنوعی مولد مانند ChatGPT و DALL-E کمک می‌کند.

هوش مصنوعی مولد چگونه به صنعت Web3 نیرو می دهد؟

هوش مصنوعی مولد را می توان در NFT ها (به عنوان مثال برندسازی و رسانه با استفاده از هنر NFT)، بازی های بلاک چین (مانند تولید دارایی، روایت، طراحی داستان، ایجاد مدل سازی آواتار)، متاورس (اکوسیستم سه بعدی، دارایی های متعدد و تولید بافت) و توسعه Web3 (کد) اعمال کرد. تولید، اشکال زدایی حسابرسی، اتوماسیون گردش کار و غیره).

طیف وسیعی از ابزارهای مولد هوش مصنوعی Web3 به طور مستقیم جستجوی آنلاین را متحول می کند. به عنوان مثال، آخرین ادغام ChatGPT با Bing مایکروسافت یک رابط چت پیشرفته و آسان برای استفاده را فراهم می کند. علاوه بر این، هوش مصنوعی مولد از طریق ابر هوش مصنوعی در دامنه Web3 قرار می گیرد. این به افراد کمک می کند تا داده های وب را فیلتر کنند و پیچیدگی محتوای SEO را هنگام پرس و جو در جستجوی وب کاهش می دهد.

با پیاده سازی ابزارهای متنی مولد هوش مصنوعی، می توانید عناصر پویا بازی مانند دیالوگ ها و آواتارها را ساده و نوآوری کنید.

هوش مصنوعی Generative همچنین از تولید هنر NFT مانند CryptoPunks، Lost Poets، Ringers و Chromie Squiggle پشتیبانی می کند. ابزارهای هوش مصنوعی مجموعه‌ای از قوانین (محدوده‌های رنگ، الگوها و غیره) را با تکرارهای متعدد و سطوح تصادفی وارد می‌کنند تا آثار هنری را در چارچوبی تعیین‌شده تولید کنند.

خطرات بالقوه هوش مصنوعی مولد در Web3 چیست و چگونه می توانیم با آنها مقابله کنیم؟

درست مانند هر سکه ای دو روی دارد، هوش مصنوعی مولد نیز با خطراتی همراه است که باید هنگام استفاده از این فناوری در نظر گرفته شود. اینها برخی از خطرات بالقوه هوش مصنوعی مولد در Web3 هستند.

  • نقض مالکیت معنوی و مسائل مربوط به حق چاپ محتوا
  • کیفیت و دقت محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی
  • مسدود کننده های معماری در تولید زمان های اجرا بلاک چین جدید
  • مشکلات حریم خصوصی با محتوای مبتنی بر داده های حساس
  • اجرای مخرب هوش مصنوعی مولد
  • خروجی داده الگوریتم بایاس

این خطرات را می توان با موارد زیر برطرف کرد:

  • ابزارهای مدیریت محتوای مبتنی بر هوش مصنوعی مانند Google’s Perspective API و Two Hat’s Community Sift
  • تکنیک های حفاظت از حریم خصوصی داده ها مانند یادگیری فدرال، رمزگذاری همومورفیک و ناشناس سازی
  • مجموعه داده های نماینده برای افزایش اعتماد به الگوریتم های هوش مصنوعی تولیدی مانند ImageNet، MNIST
  • ابزارهای تشخیص تقلب مبتنی بر هوش مصنوعی مانند Fraud.Net، Kount و NICE Actimize
  • معیارهای تجزیه و تحلیل محتوای هوش مصنوعی مانند معیارهای عدالت و مسئولیت پذیری
  • استانداردها و شیوه های استفاده از هوش مصنوعی مولد در Web3 را بنویسید

پینوشت

اتوماسیون هوش مصنوعی مولد محاسبات داده را تقویت می کند که به سازمان های Web3 کمک می کند تا یادگیری ماشین را در عملیات خود ادغام کنند. در نتیجه، افراد داوطلبانه از پیشرفت‌های آینده در هوش مصنوعی استفاده می‌کنند.

هوش مصنوعی مولد فضایی متحول کننده است که در آن رهبران صنایعی مانند فین‌تک، فناوری آب و هوا، ورزش‌های فانتزی، بازی‌های دیجیتال، تجارت متقابل، مراقبت‌های بهداشتی، فضاهای هنری، مهمان‌نوازی و موارد دیگر را نوآوری می‌کنند. پیاده سازی های مولد هوش مصنوعی در Web3 نیز می تواند بهبود یابد.

آینده مخربی برای صنعت Web3 انتظار می رود زیرا فناوری هوش مصنوعی در طول زمان تکامل می یابد.

وینیتا راثی بنیانگذار و مدیر عامل Systango است که در وب ۳، داده و بلاک چین تخصص دارد.


این مقاله از طریق حلقه نوآوری Cointelegraph منتشر شده است. حلقه نوآوری کوین تلگراف یک سازمان تأیید شده متشکل از مدیران ارشد و کارشناسان در صنعت فناوری بلاک چین است که از طریق قدرت ارتباط، همکاری و رهبری فکری در حال ساختن آینده هستند. نظرات بیان شده لزوما منعکس کننده نظرات Cointelegraph نیست.

درباره حلقه نوآوری Cointelegraph بیشتر بدانید و ببینید آیا واجد شرایط هستید یا خیر

نویسنده: Vinita Rathi

به این مطلب چه امتیازی می‌دهید؟

میانگین امتیارها ۰ / ۵. مجموع آرا: ۰

دیدگاهتان را بنویسید

دکمه بازگشت به بالا