هوش مصنوعی مولد Generative AI چیست؟ پیام بگذارید

هوش مصنوعی مولد به کاربران این امکان را می‌دهد که محتواهای جدیدی را به سرعت بر اساس ورودی‌های مختلف ایجاد کنند. ورودی‌ها و خروجی‌ها در این مدل‌ها می‌توانند شامل متن، تصاویر، صدا، انیمیشن، مدل‌های سه‌بعدی یا انواع دیگر داده‌ها باشند.

هوش مصنوعی مولد چگونه کار می‌کند؟

مدل‌های هوش مصنوعی مولد از شبکه‌های عصبی برای شناسایی الگوها و ساختارهای موجود در داده‌های موجود استفاده می‌کنند تا محتوای جدید و اصلی تولید کنند.

یکی از دستاوردهای مهم مدل‌های هوش مصنوعی مولد این است که می‌توانند از رویکردهای مختلف یادگیری مانند یادگیری بدون نظارت یا نیمه‌نظارتی برای آموزش استفاده کنند. این امر به سازمان‌ها این امکان را داده که به راحتی و سریع‌تر از مقدار زیادی داده بدون برچسب استفاده کنند تا مدل‌های پایه ایجاد کنند. مدل‌های پایه می‌توانند به عنوان پایه‌ای برای سیستم‌های هوش مصنوعی استفاده شوند که قادر به انجام چندین وظیفه هستند.

مثال‌هایی از مدل‌های پایه شامل GPT-3 و Stable Diffusion هستند که به کاربران این امکان را می‌دهند که از قدرت زبان بهره‌برداری کنند. به عنوان مثال، برنامه‌های کاربردی معروفی مانند ChatGPT که از GPT-4 و GPT-3 استفاده می‌کنند، به کاربران این امکان را می‌دهند که مقاله‌ای بر اساس یک درخواست کوتاه متن تولید کنند. از سوی دیگر، Stable Diffusion به کاربران این امکان را می‌دهد که تصاویر واقع‌گرایانه را بر اساس ورودی متنی تولید کنند.

چگونه مدل‌های هوش مصنوعی مولد را ارزیابی کنیم؟

سه نیاز کلیدی برای موفقیت یک مدل هوش مصنوعی مولد عبارتند از:

1. کیفیت: به ویژه برای برنامه‌هایی که به طور مستقیم با کاربران تعامل دارند، داشتن خروجی‌های تولیدی با کیفیت بالا اهمیت زیادی دارد. به عنوان مثال، در تولید گفتار، کیفیت پایین صدا باعث می‌شود که سخن‌ها سخت قابل درک باشند. به طور مشابه، در تولید تصاویر، خروجی‌های مورد نظر باید از نظر بصری غیر قابل تشخیص از تصاویر طبیعی باشند.
2. تنوع: یک مدل مولد خوب، حالت‌های اقلیتی در توزیع داده‌های خود را بدون قربانی کردن کیفیت تولید، به خوبی شبیه‌سازی می‌کند. این امر کمک می‌کند تا سوگیری‌های ناخواسته در مدل‌های یادگرفته‌شده کاهش یابد.
3. سرعت: بسیاری از برنامه‌های تعاملی به تولید سریع نیاز دارند، مانند ویرایش تصویر در زمان واقعی که امکان استفاده در روندهای ایجاد محتوا را فراهم می‌کند.

چگونه مدل‌های هوش مصنوعی مولد را توسعه دهیم؟

مدل‌های مولد مختلفی وجود دارند، و ترکیب ویژگی‌های مثبت هرکدام باعث می‌شود که توانایی ایجاد مدل‌های قدرتمندتری فراهم شود.

• مدل‌های دیفیوزیونی: که به عنوان مدل‌های احتمالاتی دیفیوزیون دنوایزینگ (DDPMs) نیز شناخته می‌شوند، مدل‌های مولدی هستند که بردارها را در فضای نهفته از طریق یک فرآیند دو مرحله‌ای در طول آموزش تعیین می‌کنند. این دو مرحله عبارتند از دیفیوزیون به جلو و دیفیوزیون معکوس. در فرآیند دیفیوزیون به جلو، به تدریج نویز تصادفی به داده‌های آموزشی اضافه می‌شود، در حالی که فرآیند معکوس این نویز را معکوس کرده و نمونه‌های داده را بازسازی می‌کند. داده‌های جدید می‌توانند از طریق اجرای فرآیند دنوایزینگ معکوس که از نویز کاملاً تصادفی شروع می‌شود، تولید شوند. مدل دیفیوزیونی ممکن است زمان بیشتری نسبت به مدل‌های خودرمزگذار واریاسیون (VAE) برای آموزش نیاز داشته باشد، اما به لطف این فرآیند دو مرحله‌ای، می‌توان صدها، اگر نگوییم بی‌نهایت لایه را آموزش داد، که به این معناست که مدل‌های دیفیوزیونی معمولاً بالاترین کیفیت خروجی را هنگام ساخت مدل‌های هوش مصنوعی مولد ارائه می‌دهند.
  علاوه بر این، مدل‌های دیفیوزیونی به عنوان مدل‌های پایه (Foundation models) نیز دسته‌بندی می‌شوند، زیرا مقیاس بزرگی دارند، خروجی‌های با کیفیت بالا ارائه می‌دهند، انعطاف‌پذیر هستند و برای موارد استفاده عمومی بهترین انتخاب محسوب می‌شوند. با این حال، به دلیل فرآیند نمونه‌برداری معکوس، اجرای مدل‌های پایه فرآیندی کند و طولانی است.

• خودرمزگذاران واریاسیون (VAEs): VAEs شامل دو شبکه عصبی هستند که معمولاً به عنوان رمزگذار (encoder) و دیکودر (decoder) شناخته می‌شوند. زمانی که ورودی داده می‌شود، رمزگذار آن را به یک نمایش فشرده‌تر و متراکم‌تر از داده تبدیل می‌کند. این نمایش فشرده اطلاعاتی که برای دیکودر جهت بازسازی داده اصلی لازم است را حفظ می‌کند، در حالی که اطلاعات غیرضروری را حذف می‌کند. رمزگذار و دیکودر با هم کار می‌کنند تا یک نمایش داده نهفته کارآمد و ساده یاد بگیرند. این امکان را به کاربر می‌دهد که به راحتی نمونه‌هایی از نمایش‌های نهفته جدید تولید کند که از طریق دیکودر به داده‌های جدید تبدیل شوند. اگرچه VAEs می‌توانند سریع‌تر از مدل‌های دیفیوزیونی خروجی‌هایی مانند تصاویر تولید کنند، تصاویر تولیدشده توسط آنها به اندازه مدل‌های دیفیوزیونی دقیق نیستند.
• شبکه‌های مولد مقابله‌ای (GANs): که در سال ۲۰۱۴ کشف شدند، قبل از موفقیت‌های اخیر مدل‌های دیفیوزیونی، به عنوان رایج‌ترین روش در میان سه مدل یاد شده شناخته می‌شدند. GANها دو شبکه عصبی را در برابر یکدیگر قرار می‌دهند و یک مولد که نمونه‌های جدید تولید می‌کند و یک تمایزدهنده که یاد می‌گیرد محتوای تولیدی را به عنوان واقعی (از دامنه داده‌ها) یا جعلی (تولیدی) تشخیص دهد.

محبوب‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی مولد

• زبان: متن یکی از اصلی‌ترین و پیشرفته‌ترین حوزه‌های مدل‌های هوش مصنوعی مولد است. یکی از نمونه‌های شناخته‌شده این مدل‌ها مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) هستند. این مدل‌ها برای طیف گسترده‌ای از وظایف از جمله تولید مقالات، توسعه کد، ترجمه و حتی درک توالی‌های ژنتیکی استفاده می‌شوند.
• صدا: موسیقی، صوت و گفتار نیز از زمینه‌های نوظهور در هوش مصنوعی مولد محسوب می‌شوند. برخی از مدل‌ها قادرند با ورودی‌های متنی آهنگ و قطعات صوتی تولید کنند، اشیا را در ویدئوها تشخیص دهند و صداهای متناسب را برای آن‌ها ایجاد کنند، و حتی موسیقی سفارشی بسازند.
• تصویری: یکی از پرکاربردترین زمینه‌های هوش مصنوعی مولد، تولید تصاویر است. این حوزه شامل تولید تصاویر سه‌بعدی، آواتارها، ویدئوها، نمودارها و سایر تصاویر می‌شود. مدل‌های مولد می‌توانند تصاویر را در سبک‌های مختلف ایجاد کنند و قابلیت ویرایش و تغییر تصاویر تولیدشده را نیز دارند. از این مدل‌ها برای تولید نمودارهای نمایش‌دهنده ترکیبات شیمیایی جدید در کشف دارو، ایجاد تصاویر واقعی برای واقعیت مجازی و افزوده، طراحی مدل‌های سه‌بعدی برای بازی‌های ویدئویی، طراحی لوگو، بهبود و ویرایش تصاویر موجود و بسیاری از موارد دیگر استفاده می‌شود.
• داده‌های مصنوعی: داده‌های مصنوعی به طور گسترده برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی در شرایطی که داده‌های واقعی وجود ندارند، محدود شده‌اند، یا دقت کافی را در موارد خاص ندارند، مورد استفاده قرار می‌گیرند. تولید داده‌های مصنوعی با استفاده از مدل‌های مولد یکی از تأثیرگذارترین راه‌حل‌ها برای رفع چالش‌های داده‌ای در بسیاری از شرکت‌ها است. این روش تمام حوزه‌ها را در بر می‌گیرد و از طریق فرآیندی به نام یادگیری کارآمد برچسب‌گذاری (Label Efficient Learning) امکان‌پذیر است. مدل‌های هوش مصنوعی مولد می‌توانند هزینه‌های برچسب‌گذاری را کاهش دهند، داده‌های آموزشی تقویت‌شده بیشتری را به‌صورت خودکار تولید کنند یا نمایشی داخلی از داده‌ها یاد بگیرند که به آموزش مدل‌های هوش مصنوعی با داده‌های برچسب‌گذاری‌شده کمتر کمک کند.

کاربردهای پیشرفته هوش مصنوعی مولد در صنایع مختلف

• صنعت خودرو: هوش مصنوعی مولد می‌تواند به ایجاد دنیای سه‌بعدی و مدل‌سازی برای شبیه‌سازی و توسعه خودروها کمک کند. داده‌های مصنوعی برای آموزش وسایل نقلیه خودران نیز مورد استفاده قرار می‌گیرند. آزمایش توانایی یک وسیله خودران در دنیای سه‌بعدی واقع‌گرایانه باعث افزایش ایمنی، کارایی و انعطاف‌پذیری شده و در عین حال، ریسک و هزینه‌های اضافی را کاهش می‌دهد.
• علوم طبیعی: حوزه علوم طبیعی به شدت از هوش مصنوعی مولد بهره می‌برد. در صنعت سلامت و پزشکی، مدل‌های مولد می‌توانند در تحقیقات پزشکی با توسعه توالی‌های جدید پروتئین برای کمک به کشف دارو مشارکت داشته باشند. پزشکان نیز از اتوماسیون وظایفی مانند ثبت سوابق پزشکی، کدگذاری پزشکی، پردازش تصاویر پزشکی و تحلیل ژنوم بهره می‌برند. همچنین، در پیش‌بینی وضعیت هوا و بلایای طبیعی، مدل‌های مولد می‌توانند شبیه‌سازی‌هایی از تغییرات اقلیمی ایجاد کنند و به پیش‌بینی دقیق‌تر وضعیت آب‌وهوا و مدیریت بحران‌های طبیعی کمک کنند.
• صنعت سرگرمی: از بازی‌های ویدئویی تا فیلم، انیمیشن، ساخت دنیای مجازی و واقعیت مجازی، همگی از مدل‌های هوش مصنوعی مولد برای بهینه‌سازی فرآیند تولید محتوا بهره می‌برند. سازندگان محتوا از مدل‌های مولد به عنوان ابزاری برای تقویت خلاقیت و تسهیل کار خود استفاده می‌کنند.

چالش‌های هوش مصنوعی مولد

با توجه به اینکه هوش مصنوعی مولد هنوز در مراحل اولیه توسعه خود قرار دارد، همچنان با چالش‌هایی مواجه است که نیاز به بهبود و پیشرفت در این زمینه‌ها دارند.

1. مقیاس زیرساخت‌های پردازشی: مدل‌های هوش مصنوعی مولد دارای میلیاردها پارامتر هستند و برای آموزش، نیاز به پردازش سریع و کارآمد داده‌ها دارند. توسعه این مدل‌ها نیازمند سرمایه‌گذاری عظیم، تخصص فنی و زیرساخت‌های محاسباتی در مقیاس بزرگ است. برای مثال، مدل‌های دیفیوزیونی ممکن است نیاز به میلیون‌ها یا حتی میلیاردها تصویر برای آموزش داشته باشند. علاوه بر این، برای پردازش چنین مجموعه داده‌های عظیمی، قدرت محاسباتی گسترده‌ای مورد نیاز است و متخصصان هوش مصنوعی باید بتوانند صدها پردازنده گرافیکی (GPU) را برای آموزش مدل‌های خود تأمین و استفاده کنند.
2. سرعت نمونه‌گیری (Sampling Speed): با توجه به اندازه مدل‌های مولد، ممکن است تأخیر در تولید خروجی‌ها وجود داشته باشد. این مسئله خصوصاً در کاربردهای تعاملی مانند چت‌بات‌ها، دستیارهای صوتی هوشمند و خدمات مشتریان بسیار مهم است، زیرا مکالمات باید بلافاصله و با دقت بالا انجام شوند. با افزایش محبوبیت مدل‌های دیفیوزیونی به دلیل کیفیت بالای نمونه‌های تولیدی، سرعت پایین نمونه‌گیری این مدل‌ها به عنوان یک چالش جدی مطرح شده است.
3. کمبود داده‌های باکیفیت: اغلب، مدل‌های هوش مصنوعی مولد برای تولید داده‌های مصنوعی در کاربردهای مختلف مورد استفاده قرار می‌گیرند. با وجود اینکه روزانه حجم عظیمی از داده‌ها در سراسر جهان تولید می‌شود، همه داده‌ها برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی مناسب نیستند. مدل‌های مولد به داده‌های باکیفیت و بدون سوگیری نیاز دارند. علاوه بر این، برخی از حوزه‌ها به دلیل کمبود داده‌های لازم برای آموزش مدل‌ها با محدودیت مواجه هستند. به عنوان مثال، دارایی‌های سه‌بعدی (3D assets) بسیار کمیاب هستند و توسعه آن‌ها هزینه‌بر است. این حوزه‌ها نیاز به سرمایه‌گذاری و منابع قابل توجهی برای پیشرفت و توسعه دارند.
4. مجوزهای داده (Data Licenses): یکی دیگر از چالش‌های عمده، دسترسی به داده‌های باکیفیت دارای مجوز تجاری است. بسیاری از سازمان‌ها برای استفاده از مجموعه داده‌های موجود یا ایجاد مجموعه داده‌های سفارشی جهت آموزش مدل‌های مولد، با مشکلات حقوقی و مسائل مربوط به مالکیت معنوی مواجه هستند. این فرایند از اهمیت بالایی برخوردار است و عدم رعایت آن می‌تواند منجر به مسائل حقوقی در زمینه نقض مالکیت معنوی شود.

بسیاری از شرکت‌ها مانند NVIDIA، Cohere و Microsoft در تلاش هستند تا با ارائه خدمات و ابزارهای مختلف، رشد و توسعه مدل‌های هوش مصنوعی مولد را تسهیل کنند. این محصولات و پلتفرم‌ها پیچیدگی‌های مربوط به راه‌اندازی و اجرای مدل‌های مولد در مقیاس بزرگ را کاهش داده و کار با آن‌ها را آسان‌تر می‌کنند.

مزایای هوش مصنوعی مولد

هوش مصنوعی مولد به دلایل مختلفی اهمیت دارد. برخی از مزایای کلیدی آن شامل موارد زیر است:

1. تولید محتوای جدید و اصیل: الگوریتم‌های هوش مصنوعی مولد قادرند محتوای جدیدی مانند تصاویر، ویدئوها و متن ایجاد کنند که از محتوای تولید شده توسط انسان قابل تمایز نیست. این ویژگی برای صنایع سرگرمی، تبلیغات و هنرهای خلاقانه بسیار مفید است.
2. افزایش کارایی و دقت سیستم‌های هوش مصنوعی: مدل‌های مولد می‌توانند بازدهی و دقت سیستم‌های هوش مصنوعی موجود مانند پردازش زبان طبیعی (NLP) و بینایی کامپیوتری را بهبود ببخشند. به عنوان مثال، الگوریتم‌های مولد می‌توانند داده‌های مصنوعی تولید کنند که برای آموزش و ارزیابی سایر الگوریتم‌های هوش مصنوعی استفاده شوند.
3. کشف الگوهای پنهان در داده‌های پیچیده: الگوریتم‌های هوش مصنوعی مولد می‌توانند راه‌های جدیدی برای تحلیل و کاوش داده‌های پیچیده ارائه دهند، که این امر به شرکت‌ها و پژوهشگران کمک می‌کند تا الگوها و روندهای پنهانی را کشف کنند که ممکن است در داده‌های خام قابل مشاهده نباشند.
4. اتوماسیون و تسریع فرایندها: مدل‌های مولد می‌توانند بسیاری از وظایف و فرایندها را خودکار کرده و سرعت اجرای آن‌ها را افزایش دهند، که این امر باعث صرفه‌جویی در زمان و منابع برای کسب‌وکارها و سازمان‌ها می‌شود.

به طور کلی، هوش مصنوعی مولد پتانسیل بالایی برای ایجاد تحول در صنایع مختلف دارد و یکی از حوزه‌های مهم تحقیق و توسعه در هوش مصنوعی محسوب می‌شود.