هوش مصنوعی مولد در مقابل هوش مصنوعی این عنوان شما را بر آن می دارد تا به خواندن این مقاله ادامه دهید و شاید از ابتدا سوال شما همین بوده که هوش مصنوعی چه تفاوتی با هوش مصنوعی مولد دارد. قبل از اینکه وارد بحث شویم توجه کنید که  این مقاله در ادامه رشته مقالات هوش مصنوعی مولد آمده است که لینک آنها در پایان نوشته شده است.

هوش مصنوعی مولد و  هوش مصنوعی

هوش مصنوعی مولد بر ایجاد محتوای جدید و اصلی، پاسخ‌های چت، طرح‌ها، داده‌های مصنوعی یا حتی دیپ‌فیک تمرکز دارد. هوش مصنوعی مولد به ویژه در زمینه های خلاقانه و برای حل مسائل جدید ارزشمند است، زیرا می تواند به طور مستقل انواع مختلفی از خروجی های جدید را ایجاد کند.

همانطور که در بالا ذکر شد، هوش مصنوعی مولد بر تکنیک های شبکه عصبی مانند ترانسفورماتورها، GAN ها و VAE ها متکی است. سایر انواع هوش مصنوعی، به طور متمایز، از تکنیک هایی مانند شبکه های عصبی کانولوشن، شبکه های عصبی تکراری و یادگیری تقویتی استفاده می کنند.

هوش مصنوعی مولد اغلب با یک اعلان شروع می شود که به کاربر یا منبع داده اجازه می دهد یک پرس و جو یا مجموعه داده اولیه را برای هدایت تولید محتوا ارسال کند. این می‌تواند یک فرآیند تکراری برای کشف تغییرات محتوا باشد. از سوی دیگر، الگوریتم‌های سنتی هوش مصنوعی اغلب از مجموعه‌ای از قوانین از پیش تعریف‌شده برای پردازش داده‌ها و تولید نتیجه پیروی می‌کنند.

هر دو رویکرد بسته به مشکلی که باید حل شود، نقاط قوت و ضعف خود را دارند، هوش مصنوعی مولد برای کارهایی که شامل NLP و خواستار ایجاد محتوای جدید است، مناسب است، و الگوریتم‌های سنتی برای کارهایی که شامل پردازش مبتنی بر قوانین و نتایج از پیش تعیین‌شده است مؤثرتر است. .

هوش مصنوعی مولد در مقابل هوش مصنوعی پیشگو در مقابل هوش مصنوعی محاوره ای

هوش مصنوعی پیش‌بینی‌کننده، بر خلاف هوش مصنوعی مولد، از الگوهایی در داده‌های تاریخی برای پیش‌بینی نتایج، طبقه‌بندی رویدادها و بینش‌های عملی استفاده می‌کند. سازمان‌ها از هوش مصنوعی پیش‌بینی‌کننده برای تقویت تصمیم‌گیری و توسعه استراتژی‌های مبتنی بر داده استفاده می‌کنند.

هوش مصنوعی مکالمه به سیستم‌های هوش مصنوعی مانند دستیاران مجازی، چت‌بات‌ها و اپلیکیشن‌های خدمات مشتری کمک می‌کند تا به روشی طبیعی با انسان‌ها تعامل داشته باشند. از تکنیک های NLP و یادگیری ماشینی برای درک زبان و ارائه پاسخ های متنی یا گفتاری شبیه انسان استفاده می کند.

تاریخچه هوش مصنوعی مولد

چت بات Eliza که توسط جوزف وایزنبام در دهه 1960 ایجاد شد، یکی از اولین نمونه های هوش مصنوعی مولد بود. این پیاده‌سازی‌های اولیه از یک رویکرد مبتنی بر قوانین استفاده می‌کردند که به‌دلیل محدود بودن واژگان، فقدان زمینه و اتکای بیش از حد به الگوها، از جمله کاستی‌های دیگر، به راحتی شکسته شد. سفارشی سازی و گسترش ربات های چت اولیه نیز دشوار بود.

این حوزه در پی پیشرفت‌های شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق در سال 2010 شاهد تجدید حیات بود که این فناوری را قادر ساخت تا به طور خودکار تجزیه متن موجود، طبقه‌بندی عناصر تصویر و رونویسی صدا را بیاموزد.

تکنیک های یادگیری عمیق رویکرد جدیدی برای سازماندهی شبکه های عصبی رقیب برای تولید و سپس رتبه بندی تغییرات محتوا ارائه کرد. آنها می توانند افراد، صداها، موسیقی و متن واقع بینانه تولید کنند. این علاقه الهام‌بخش – و ترس از – این بود که چگونه می‌توان از هوش مصنوعی مولد برای ایجاد دیپ‌فیک‌های واقعی که صداها و افراد را در ویدیوها جعل می‌کنند، استفاده کرد.

از آن زمان، پیشرفت در سایر تکنیک‌ها و معماری‌های شبکه عصبی به گسترش قابلیت‌های هوش مصنوعی مولد کمک کرده است. تکنیک ها شامل VAE ها، حافظه کوتاه مدت بلند مدت، ترانسفورماتورها، مدل های انتشار و میدان های تابشی عصبی است.

بهترین شیوه های استفاده از هوش مصنوعی مولد

بهترین شیوه ها برای استفاده از هوش مصنوعی مولد بسته به روش ها، گردش کار و اهداف مورد نظر متفاوت است. با این حال، در نظر گرفتن عوامل اساسی مانند دقت، شفافیت و سهولت استفاده در کار با هوش مصنوعی مهم است. اقدامات زیر به دستیابی به این عوامل کمک می کند:

• تمام محتوای تولیدی هوش مصنوعی را برای کاربران و مصرف کنندگان به وضوح برچسب گذاری کنید.
• دقت محتوای تولید شده را با استفاده از منابع اولیه در صورت لزوم بررسی کنید.
• در نظر بگیرید که چگونه سوگیری ممکن است در نتایج AI تولید شده بافته شود.
• با استفاده از ابزارهای دیگر، کیفیت کد و محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی را دوباره بررسی کنید.
• نقاط قوت و محدودیت های هر ابزار هوش مصنوعی مولد را بیاموزید.
• با حالت های رایج شکست در نتایج آشنا شوید و روی آنها کار کنید.

آینده هوش مصنوعی مولد

عمق و سهولت باورنکردنی ChatGPT باعث پذیرش گسترده هوش مصنوعی مولد شد. مطمئناً، پذیرش سریع برنامه‌های هوش مصنوعی مولد نیز برخی از مشکلات را در راه‌اندازی ایمن و مسئولانه این فناوری نشان داده است. اما این مسائل مربوط به اجرای اولیه، تحقیقاتی را برای ابزارهای بهتر برای تشخیص متن، تصاویر و ویدیوی تولید شده توسط هوش مصنوعی الهام بخش کرده است.

در واقع، محبوبیت ابزارهای مولد هوش مصنوعی مانند ChatGPT، Midjourney، Stable Diffusion و Bard نیز به انواع دوره های آموزشی بی پایان در تمام سطوح تخصص دامن زده است. هدف بسیاری از آنها کمک به توسعه دهندگان برای ایجاد برنامه های هوش مصنوعی است. دیگران بیشتر بر روی کاربران تجاری تمرکز می کنند که به دنبال استفاده از فناوری جدید در سراسر سازمان هستند. در برخی مواقع، صنعت و جامعه نیز ابزارهای بهتری برای ردیابی منشأ اطلاعات برای ایجاد هوش مصنوعی قابل اعتمادتر خواهند ساخت.

هوش مصنوعی مولد به تکامل خود ادامه خواهد داد و پیشرفت هایی در ترجمه، کشف دارو، تشخیص ناهنجاری ها و تولید محتوای جدید، از متن و ویدئو گرفته تا طراحی مد و موسیقی ایجاد خواهد کرد. به همان اندازه که این ابزارهای جدید یکباره خوب هستند، مهم ترین تأثیر هوش مصنوعی مولد در آینده از ادغام این قابلیت ها به طور مستقیم در ابزارهایی که قبلاً استفاده می کنیم حاصل خواهد شد.

برای مثال، چک‌کننده‌های گرامر بهتر خواهند شد. ابزارهای طراحی به طور یکپارچه توصیه های مفیدتری را مستقیماً در جریان کار ما جاسازی می کنند. ابزارهای آموزشی قادر خواهند بود به طور خودکار بهترین شیوه ها را در یک بخش از سازمان شناسایی کنند تا به آموزش کارآمدتر سایر کارکنان کمک کنند. اینها تنها کسری از راه هایی هستند که هوش مصنوعی مولددر کوتاه مدت انجام می دهد.

به سختی می توان گفت که تاثیر هوش مصنوعی مولد در آینده چه خواهد بود. اما همچنان که به استفاده از این ابزارها برای خودکارسازی و افزایش وظایف انسانی ادامه می دهیم، به ناچار خود را مجبور به ارزیابی مجدد ماهیت و ارزش تخصص انسانی خواهیم دید.

 

قبل از شروع این مقاله بخوانید:

هوش مصنوعی مولد

شبکه عصبی در هوش مصنوعی مولد

کاربردهای هوش مصنوعی مولد

خطرات هوش مصنوعی مولد

برای مطالعه مقالات مربوط به هوش مصنوعی، به لینک زیر مراجعه کنید:

هوش مصنوعی

لینکهای مفید:

گروه خودروسازی سایپا