چگونه هوش مصنوعی مولد جهان را تغییر می دهد

هوش مصنوعی مولد نوعی هوش مصنوعی است که می تواند مطالب جدیدی مانند نوشتار، تصاویر و موسیقی تولید کند. این کار را با یادگیری از داده‌های موجود و سپس استفاده از آن دانش برای تولید خروجی‌های جدید و متمایز انجام می‌دهد. اگرچه هوش مصنوعی مولد هنوز در مراحل اولیه است، اما این پتانسیل را دارد که بخش‌های زیادی از جمله سرگرمی، مراقبت‌های بهداشتی و بازاریابی را متحول کند.

هوش مصنوعی مولد چیست

هوش مصنوعی مولد مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها است که می‌تواند مطالب به ظاهر جدید و واقعی را از داده‌های آموزشی، مانند متن، تصویر یا صدا تولید کند. موثرترین الگوریتم‌های هوش مصنوعی مولد بر روی مدل‌های پایه ساخته شده‌اند که با نظارت خود بر روی مقادیر انبوهی از داده‌های بدون برچسب آموزش دیده‌اند تا الگوهای زیربنایی را برای طیف وسیعی از کاربردها کشف کنند.

هوش مصنوعی مولد چگونه کار می کند

هوش مصنوعی مولد با یک درخواست شروع می‌شود، که ممکن است متن، تصویر، ویدیو، طراحی، نت‌های موسیقی یا هر ورودی دیگری باشد که سیستم هوش مصنوعی بتواند از عهده آن برآید. در پاسخ به درخواست، چندین الگوریتم هوش مصنوعی محتوای جدید را برمی گرداند. مقاله‌ها، پاسخ‌های حل مسئله، و جعلی‌های متقاعدکننده که از عکس‌ها یا صدای یک شخص ساخته شده‌اند، همگی نمونه‌هایی از محتوا هستند.

نسخه‌های اولیه هوش مصنوعی مولد نیاز به ارسال داده‌ها از طریق یک API یا مکانیزم دشوار دیگری داشتند. توسعه دهندگان باید با ابزارهای تخصصی آشنا شوند و برنامه هایی را به زبان هایی مانند Python ایجاد کنند.

اکنون، کارشناسان هوش مصنوعی مولد در حال ایجاد تجربیات کاربری بهتری هستند که به شما امکان می‌دهد درخواست را با کلمات ساده بیان کنید. پس از واکنش اولیه، می‌توانید نتایج را با ارائه نظراتی در مورد سبک، لحن و سایر عواملی که می‌خواهید مطالب تولید شده را نشان دهد، شخصی‌سازی کنید.

هوش مصنوعی مولد چه کاری می تواند انجام دهد

این مدل‌های جدید هوش مصنوعی توانایی تسریع در پذیرش هوش مصنوعی را دارند، به‌ویژه در سازمان‌هایی که فاقد تخصص گسترده هوش مصنوعی یا علم داده هستند. در حالی که سفارشی‌سازی گسترده هنوز به دانش نیاز دارد، پیاده‌سازی یک مدل تولیدی برای یک فعالیت معین ممکن است با مقادیر بسیار کمی داده یا نمونه‌ها از طریق APIها یا مهندسی سریع به دست آید. قابلیت های پشتیبانی شده توسط هوش مصنوعی مولد را می توان به سه دسته تقسیم کرد:

• ساخت محتوا و ایده. توسعه خروجی های جدید و منحصر به فرد در انواع رسانه ها، مانند تبلیغات ویدیویی یا پروتئین جدید با قابلیت های ضد باکتری.
• بهبود بهره وری. کارهای دستی یا تکراری، مانند تهیه پیش نویس ایمیل، کدنویسی، یا خلاصه کردن مقالات بزرگ را می توان سرعت بخشید.
• ایجاد تجربیات منحصر به فرد. ایجاد مطالب و اطلاعات برای یک مخاطب خاص، مانند ربات‌های چت برای تجربیات شخصی مشتری یا بازاریابی هدفمند بر اساس الگوهای رفتار مصرف‌کننده.

انواع مدل های هوش مصنوعی مولد چیست

انواع مدل‌های متن

• GPT-3 یا Generative Pretrained Transformer 3، یک مدل اتورگرسیو است که از قبل بر روی مجموعه عظیمی از متن آموزش داده شده است تا متن زبان طبیعی با کیفیت بالا ایجاد کند. GPT-3 برای تطبیق پذیری طراحی شده است و ممکن است برای طیف وسیعی از کارهای زبانی مانند ترجمه، خلاصه‌نویسی و پاسخ به سؤال به‌خوبی تنظیم شود.
• LaMDA یا مدل زبانی برای برنامه‌های گفتگو، یک مدل زبان ترانسفورماتور از قبل آموزش‌دیده‌شده شبیه GPT برای تولید نوشتار زبان طبیعی با کیفیت بالا است. از سوی دیگر، LaMDA در گفتگو با هدف دستیابی به تفاوت‌های ظریف گفتمان باز آموزش داده شد.
•  LLaMA یک مدل پردازش زبان طبیعی کوچکتر است که هدف آن عملکردی مانند GPT-4 و LaMDA است. LLaMA، که همچنین یک مدل زبان اتورگرسیو مبتنی بر ترانسفورماتور است، روی نشانه‌های بیشتری آموزش داده شده است تا عملکرد را با پارامترهای کمتر افزایش دهد.

انواع مدل‌های چند وجهی

• GPT-4 جدیدترین نسخه از خانواده مدل‌های GPT است، مدلی در مقیاس بزرگ و چندوجهی که می‌تواند ورودی‌های تصویر و متن را دریافت کند و خروجی‌های متنی تولید کند. GPT-4 یک مدل مبتنی بر ترانسفورماتور از پیش آموزش دیده است که رمز بعدی را در یک متن پیش بینی می کند. رویکرد همسویی پس از آموزش، عملکرد را در واقعیت و پایبندی به معیارهای رفتار هدفمند بهبود می بخشد.
• DALL-E یک الگوریتم چندوجهی است که می‌تواند در بسیاری از روش‌های داده برای تولید تصاویر یا آثار هنری بدیع از ورودی متن به زبان طبیعی عمل کند.
• Stable Diffusion یک مدل متن به تصویر است که مانند داده‌های DALL-E، از “Diffusion” برای کاهش تدریجی نویز استفاده می کند. در تصویر تا زمانی که با توضیحات متن مطابقت داشته باشد.
• Progen یک مدل چندوجهی است که بر روی 280 میلیون نمونه پروتئین برای تولید پروتئین هایی با ویژگی های دلخواه مشخص شده توسط ورودی متن به زبان طبیعی آموزش دیده است.

مدل های نوشتاری هوش مصنوعی مولد چه نوع محتوایی ایجاد می کنند

مدل‌های نوشتاری هوش مصنوعی مولد را می‌توان برای تولید متون بر اساس دستورالعمل‌های زبان طبیعی، از جمله اما نه محدود به موارد زیر استفاده کرد:

• مواد بازاریابی و همچنین شرح شغل تولید کنید.
• دستیار پیامک مکالمه ای را بدون زمان انتظار ارائه دهید.
• تعداد نامتناهی از انواع متن بازاریابی را ارائه دهید.
• متن را خلاصه کنید تا امکان گوش دادن اجتماعی عمیق‌تر فراهم شود.
• جستجوی مقالات داخلی شرکت برای بهبود انتقال دانش.
• مواد طولانی را به خلاصه های مختصر تبدیل کنید.
• Chatbots با قدرت زیاد.
• داده ها را در رایانه وارد کنید.
• تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده ها.
• بر احساسات مصرف کننده نظارت کنید
• ساخت نرم افزار.
• ایجاد روال تست کد.
• نقایص رایج در کد را پیدا کنید.

این فقط شروع است. همانطور که شرکت‌ها، کارگران و مصرف‌کنندگان با برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی راحت‌تر می‌شوند و مدل‌های هوش مصنوعی مولد قدرتمندتر و سازگارتر می‌شوند، سطح کاملاً جدیدی از برنامه‌ها پدیدار خواهد شد.

هوش مصنوعی مولد چگونه برای مشاغل مفید است

پیامدهای هوش مصنوعی مولد برای مدیران کسب‌وکار بسیار زیاد است و چندین کسب‌وکار قبلاً برنامه‌های هوش مصنوعی مولد را راه‌اندازی کرده‌اند. شرکت‌ها با تنظیم دقیق آنها با استفاده از داده‌های خصوصی، در حال ساخت برنامه‌های کاربردی مدل هوش مصنوعی منحصر به فرد در شرایط خاص هستند.

در زیر برخی از مزایایی است که شرکت‌ها ممکن است از استفاده از هوش مصنوعی مولد به دست آورند:

• افزایش بهره وری نیروی کار
• سفارشی کردن تجربه مصرف کننده
• استفاده از طراحی مولد برای تسریع تحقیق و توسعه
• مدل های کسب و کار جدید در حال ظهور هستند.

صنایع که از هوش مصنوعی مولد سود می برند کدامند

فناوری هوش مصنوعی مولد اختلالات عمده ای در بخش ها ایجاد می کند و در نهایت ممکن است در حل برخی از پیچیده ترین چالش های جهان کمک کند. مصرف کننده، امور مالی و مراقبت های بهداشتی بیشترین پتانسیل را برای توسعه در کوتاه مدت دارند.

• کمپین‌هایی برای بازاریابی مصرف‌کننده. تجربیات، اطلاعات و پیشنهادات محصول ممکن است با هوش مصنوعی مولد شخصی‌سازی شوند.
• مالی. می‌تواند پیشنهادهای سرمایه‌گذاری فردی ایجاد کند، داده‌های بازار را تجزیه و تحلیل کند و موقعیت‌های مختلف را به منظور ارائه تکنیک‌های معاملاتی جدید آزمایش کند.
• Biopharma. می‌تواند داده‌هایی را در مورد میلیون‌ها ترکیب کاندید برای یک بیماری خاص ایجاد کند و سپس آن‌ها را آزمایش کند و فرآیندهای تحقیق و توسعه را به‌طور چشمگیری کوتاه کند.

با توجه به سرعت پیشرفت فناوری، مدیران شرکت‌ها در هر صنعتی باید انتظار داشته باشند که هوش مصنوعی مولد برای ادغام در سیستم‌های تولید در سال آینده آماده باشد، به این معنی که زمان شروع نوآوری داخلی اکنون فرا رسیده است. شرکت‌هایی که از قدرت برهم زننده هوش مصنوعی مولد استقبال نمی‌کنند، با ضرری عظیم – و احتمالاً غیرقابل‌غلبه – هزینه و نوآوری مواجه خواهند شد.

همچنین بخوانید: چگونه می توان از هوش مصنوعی Voice Changer برای سرگرمی و سود استفاده کرد

این مقاله به شما کمک می کند تا هوش مصنوعی مولد را یاد بگیرید. ما اطمینان داریم که برای شما مفید بوده است. لطفاً نظرات و انتقادات خود را در بخش نظرات زیر به اشتراک بگذارید.