هوش مصنوعی مولد کاربران را قادر می‌سازد تا به سرعت محتوای جدید را بر اساس ورودی‌های مختلف تولید کنند. ورودی‌ها و خروجی‌های این مدل‌ها می‌تواند شامل متن، تصاویر، صداها، انیمیشن، مدل‌های سه بعدی یا انواع دیگر داده‌ها باشد.

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

یکی از پیشرفت‌ها در مدل‌های هوش مصنوعی مولد، توانایی استفاده از رویکردهای یادگیری مختلف، از جمله یادگیری بدون نظارت یا نیمه‌نظارت (unsupervised or semi-supervised learning) برای آموزش است. این به سازمان‌ها این امکان را داده است که راحت‌تر و سریع‌تر از حجم زیادی از داده‌های بدون برچسب برای ایجاد مدل‌های پایه استفاده کنند. همانطور که از نام آن پیداست، مدل‌های پایه می‌توانند به عنوان پایه‌ای برای سیستم‌های هوش مصنوعی استفاده شوند که می‌توانند چندین کار را انجام دهند.

نمونه‌هایی از مدل‌های پایه عبارتند از GPT-3 و Stable Diffusion که به کاربران اجازه می‌دهد از قدرت زبان استفاده کنند. به عنوان مثال، برنامه‌های محبوب مانند ChatGPT، که از GPT-3 استخراج می‌شود، به کاربران اجازه می‌دهد تا یک مطلب بر اساس یک درخواست متن کوتاه تولید کنند. از سوی دیگر، Stable Diffusion به کاربران این امکان را می‌دهد که با ورودی متن، تصاویر واقعی تولید کنند.

سه شرط کلیدی یک مدل هوش مصنوعی مولد موفق عبارتند از:

1. کیفیت: به خصوص برای برنامه‌هایی که مستقیماً با کاربران در تعامل هستند، داشتن خروجی‌های تولیدی با کیفیت بسیار مهم است. به عنوان مثال، در تولید گفتار، درک کیفیت گفتار ضعیف دشوار است. به طور مشابه، در تولید تصویر، خروجی‌های مورد نظر باید از نظر بصری از تصاویر طبیعی قابل تشخیص نباشد.
2. تنوع: یک مدل مولد خوب، حالت‌های اقلیت را در توزیع داده‌های خود بدون به خطر انداختن کیفیت تولید به تصویر می‌کشد. این به کاهش سوگیری‌های ناخواسته در مدل‌های آموخته شده کمک می‌کند.
3. سرعت: بسیاری از برنامه‌های تعاملی به تولید سریع نیاز دارند، مانند ویرایش تصویر در زمان واقعی برای امکان استفاده در گردش‌های کاری ایجاد محتوا.

انواع مختلفی از مدل‌های مولد وجود دارد و ترکیب ویژگی‌های مثبت هر کدام منجر به توانایی ایجاد مدل‌های قدرتمندتر می‌شود. در صورتی که به دانستن جزئیات فنی حوزه هوش مصنوعی علاقه ندارید می‌توانید از این بخش بگذرید.

در زیر یک دسته از طبقه بندی مدل‌ها آمده است:

• مدل‌های انتشار: همچنین به عنوان مدل‌های احتمالی انتشار (DDPMs) شناخته می‌شوند، مدل‌های انتشار مدل‌های تولیدی هستند که بردارها را در فضای پنهان از طریق یک فرآیند دو مرحله‌ای در طول آموزش تعیین می‌کنند. دو مرحله انتشار به جلو و انتشار معکوس هستند. فرآیند انتشار رو به جلو به آرامی نویز تصادفی را به داده‌های آموزشی اضافه می‌کند، در حالی که فرآیند معکوس نویز را معکوس می‌کند تا نمونه‌های داده را بازسازی کند. داده‌های جدید را می‌توان با اجرای فرآیند حذف نویز معکوس که از نویز کاملا تصادفی شروع می‌شود، تولید کرد.

آموزش یک مدل انتشار ممکن است بیشتر از مدل رمزگذار خودکار متغیر (VAE) طول بکشد، اما به لطف این فرآیند دو مرحله‌ای، صدها لایه، اگر نگوییم بی‌نهایت، می‌توانند آموزش داده شوند، به این معنی که مدل‌های انتشار عموماً بالاترین سطح را ارائه می‌دهند. خروجی با کیفیت هنگام ساخت مدل‌های هوش مصنوعی مولد.

علاوه بر این، مدل‌های انتشار نیز به عنوان مدل‌های پایه طبقه بندی می‌شوند، زیرا آنها در مقیاس، بزرگ هستند، خروجی‌های با کیفیت بالا ارائه می‌دهند، انعطاف پذیر هستند و برای موارد استفاده عمومی بهترین در نظر گرفته می‌شوند. با این حال، به دلیل فرآیند نمونه برداری معکوس، اجرای مدل‌های فونداسیون فرآیندی کند و طولانی است.

• رمزگذارهای خودکار متغیر (VAEs) : VAE‌ها از دو شبکه عصبی تشکیل شده اند که معمولاً به عنوان رمزگذار و رمزگشا شناخته می‌شوند.
  هنگامی که یک ورودی داده می‌شود، یک رمزگذار آن را به یک نمایش کوچکتر و متراکم تر از داده‌ها تبدیل می‌کند. این نمایش فشرده، اطلاعاتی را که برای یک رمزگشا برای بازسازی داده‌های ورودی اصلی لازم است، حفظ می‌کند، در حالی که هر گونه اطلاعات نامربوط را دور می‌زند. رمزگذار و رمزگشا با هم کار می‌کنند تا یک نمایش داده‌های نهفته کارآمد و ساده را بیاموزند. این به کاربر اجازه می‌دهد تا به راحتی بازنمایی‌های نهفته جدیدی را که می‌توان از طریق رمزگشا نقشه‌برداری کرد تا داده‌های جدید تولید کرد، نمونه‌برداری کند.
  در حالی که VAEها می‌توانند خروجی‌هایی مانند تصاویر را سریع‌تر تولید کنند، تصاویر تولید شده توسط آنها به اندازه تصاویر مدل‌های انتشار دقیق نیستند.
• شبکه‌های رقابتی مولد (GANs) : GAN‌ها که در سال 2014 کشف شدند، متداول ترین متدولوژی مورد استفاده از این سه تا قبل از موفقیت اخیر مدل‌های انتشار در نظر گرفته می‌شدند. GAN‌ها دو شبکه عصبی را در برابر یکدیگر قرار می‌دهند: یک مولد که نمونه‌های جدید تولید می‌کند و دیگری تمایز کننده که یاد می‌گیرد محتوای تولید شده را به عنوان واقعی (از دامنه) یا جعلی (تولید شده) تشخیص دهد.

این دو مدل با هم آموزش می‌بینند و هوشمندتر می‌شوند زیرا تولید کننده محتوای بهتری تولید می‌کند و متمایز کننده در تشخیص محتوای تولید شده بهتر می‌شود. این رویه تکرار می‌شود و هر دو را تحت فشار قرار می‌دهد تا پس از هر تکرار، به طور مداوم بهبود پیدا کنند تا زمانی که محتوای تولید شده از محتوای موجود قابل تشخیص نباشد.

در حالی که GAN‌ها می‌توانند نمونه‌هایی با کیفیت بالا ارائه کنند و خروجی‌ها را به سرعت تولید کنند، تنوع نمونه ضعیف است، بنابراین GAN‌ها را برای تولید داده‌های خاص دامنه مناسب تر می‌کند.

یکی دیگر از عوامل در توسعه مدل‌های مولد، معماری زیر است که یکی از محبوب ترین شبکه‌های ترانسفورماتور است. درک نحوه عملکرد آن در زمینه هوش مصنوعی مولد بسیار مهم است.

شبکه‌های ترانسفورماتور : مانند شبکه‌های عصبی بازگشتی، ترانسفورماتورها برای پردازش داده‌های ورودی متوالی به صورت غیر متوالی طراحی شده‌اند.

دو مکانیسم ترانسفورماتورها را برای کاربردهای هوش مصنوعی مولد مبتنی بر متن ماهر می‌کند: توجه به خود و رمزگذاری موقعیت. هر دوی این فناوری‌ها به نمایش زمان کمک می‌کنند و به الگوریتم اجازه می‌دهند تا بر نحوه ارتباط کلمات با یکدیگر در فواصل طولانی تمرکز کند.

یک لایه توجه به خود وزنی را به هر قسمت از ورودی اختصاص می‌دهد. وزن نشان دهنده اهمیت آن ورودی در زمینه به بقیه ورودی است. رمزگذاری موقعیتی نمایشی از ترتیبی است که کلمات ورودی در آن رخ می‌دهند.

ترانسفورماتور از چندین بلوک ترانسفورماتور تشکیل شده است که به عنوان لایه نیز شناخته می‌شود. به عنوان مثال، یک ترانسفورماتور دارای لایه‌های خودتوجه، لایه‌های پیش‌خور و لایه‌های نرمال‌سازی است که همگی برای رمزگشایی و پیش‌بینی جریان‌هایی از داده‌های توکن‌شده، که می‌تواند شامل متن، دنباله‌های پروتئین یا حتی تکه‌هایی از تصاویر باشد، کار می‌کنند.

هوش مصنوعی مولد ابزاری قدرتمند برای ساده‌سازی گردش کار خلاقان، مهندسان، محققان، دانشمندان و غیره است. موارد استفاده و امکانات همه صنایع و افراد را در بر می‌گیرد.

مدل‌های هوش مصنوعی مولد می‌توانند ورودی‌هایی مانند متن، تصویر، صدا، ویدیو و کد را دریافت کنند و محتوای جدیدی را در هر یک از روش‌های ذکر شده تولید کنند. برای مثال، می‌تواند ورودی‌های متن را به تصویر، تصویر را به آهنگ یا ویدیو را به متن تبدیل کند.

• زبان: متن، ریشه بسیاری از مدل‌های هوش مصنوعی مولد است و به عنوان پیشرفته ترین دامنه در نظر گرفته می‌شود. یکی از محبوب‌ترین نمونه‌های مدل‌های مولد مبتنی بر زبان، مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) نامیده می‌شوند. مدل‌های زبانی بزرگ برای طیف گسترده‌ای از اهداف، از جمله تولید مطلب، توسعه کد (کدنویسی)، ترجمه و حتی درک توالی‌های ژنتیکی مورد استفاده قرار می‌گیرند.
• صدا: موسیقی، صدا و گفتار نیز زمینه‌های در حال ظهور در هوش مصنوعی مولد هستند. به عنوان مثال می‌توان به مدل‌هایی اشاره کرد که می‌توانند آهنگ‌ها و تکه‌هایی از کلیپ‌های صوتی را با ورودی‌های متن توسعه دهند، اشیاء را در ویدیوها تشخیص دهند و صداهای همراه را برای فیلم‌های مختلف ویدیویی ایجاد کنند و حتی موسیقی سفارشی ایجاد کنند.
• بصری: یکی از محبوب ترین کاربردهای هوش مصنوعی مولد در حوزه تصاویر است که شامل ایجاد تصاویر سه بعدی، آواتارها، فیلم‌ها، نمودارها و سایر تصاویر است. انعطاف‌پذیری در تولید تصاویر با سبک‌های زیبایی‌شناختی مختلف و همچنین تکنیک‌هایی برای ویرایش و اصلاح تصاویر تولید شده وجود دارد. مدل‌های هوش مصنوعی مولد می‌توانند نمودارهایی ایجاد کنند که ترکیبات و مولکول‌های شیمیایی جدیدی را که به کشف دارو کمک می‌کنند، ایجاد تصاویر واقعی برای واقعیت مجازی یا افزوده، تولید مدل‌های سه‌بعدی برای بازی‌های ویدیویی، طراحی لوگو، بهبود یا ویرایش تصاویر موجود، و غیره ایجاد کنند.
• داده‌های مصنوعی: داده‌های مصنوعی برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی در زمانی که داده‌ها وجود ندارند، محدود هستند یا به سادگی قادر به رسیدگی به موارد حاشیه‌ای با بالاترین دقت نیستند، بسیار مفید است. توسعه داده‌های مصنوعی از طریق مدل‌های تولیدی شاید یکی از تاثیرگذارترین راه حل‌ها برای غلبه بر چالش‌های داده بسیاری از شرکت‌ها باشد. این شامل همه روش‌ها و موارد استفاده است و از طریق فرآیندی به نام یادگیری کارآمد برچسب امکان پذیر است. مدل‌های هوش مصنوعی مولد می‌توانند هزینه‌های برچسب‌گذاری را با تولید خودکار داده‌های آموزشی تکمیلی اضافی یا با یادگیری نمایش داخلی داده‌ها که آموزش مدل‌های هوش مصنوعی با داده‌های برچسب‌دار کمتر را تسهیل می‌کند، کاهش دهند.

تأثیر مدل‌های مولد گسترده است و کاربردهای آن در حال رشد است. در ادامه تنها چند نمونه از این کاربردهاست که چگونه هوش مصنوعی مولد به پیشرفت و تغییر زمینه‌های حمل و نقل، علوم طبیعی و سرگرمی کمک می‌کند.

• در صنعت خودرو، انتظار می‌رود هوش مصنوعی مولد به ایجاد جهان‌ها و مدل‌های سه بعدی برای شبیه‌سازی و توسعه خودرو کمک کند. از داده‌های مصنوعی نیز برای آموزش وسایل نقلیه خودران استفاده می‌شود. توانایی آزمایش توانایی‌های یک وسیله نقلیه خودران در یک دنیای سه بعدی واقع گرایانه در جاده، ایمنی، کارایی و انعطاف پذیری را بهبود می‌بخشد در حالی که ریسک و هزینه‌های اضافی را کاهش می‌دهد.
• رشته علوم طبیعی از هوش مصنوعی مولد بهره زیادی می‌برد. در صنعت مراقبت‌های بهداشتی، مدل‌های مولد می‌توانند با توسعه توالی‌های پروتئینی جدید برای کمک به کشف دارو، به تحقیقات پزشکی کمک کنند. پزشکان همچنین می‌توانند از اتوماسیون کارهایی مانند نوشتن، کدگذاری پزشکی، تصویربرداری پزشکی و تجزیه و تحلیل ژنومی بهره ببرند. در همین حال، در صنعت آب و هوا می‌توان از مدل‌های مولد برای ایجاد شبیه سازی از سیاره زمین و کمک به پیش بینی دقیق آب و هوا و پیش بینی بلایای طبیعی استفاده کرد. این برنامه‌ها می‌توانند به ایجاد محیط‌های امن‌تر برای عموم مردم کمک کنند و به دانشمندان اجازه پیش‌بینی و آمادگی بهتر برای بلایای طبیعی را می‌دهند.
• همه جنبه‌های صنعت سرگرمی، از بازی‌های ویدیویی گرفته تا فیلم، انیمیشن، جهان‌سازی و واقعیت مجازی، می‌توانند از مدل‌های هوش مصنوعی مولد برای کمک به ساده‌سازی فرآیند تولید محتوای خود استفاده کنند. سازندگان از مدل‌های مولد به عنوان ابزاری برای کمک به تکمیل خلاقیت و کار خود استفاده می‌کنند.

به عنوان یک فضای در حال تکامل، مدل‌های مولد هنوز در مراحل اولیه خود هستند و به آنها فضایی برای رشد در زمینه‌های زیر می‌دهد.

1. مقیاس زیرساخت محاسباتی: مدل‌های هوش مصنوعی مولد می‌توانند میلیاردها پارامتر داشته باشند و برای آموزش به جریان داده سریع و کارآمد نیاز دارند. سرمایه گذاری قابل توجه، تخصص فنی و زیرساخت محاسباتی در مقیاس بزرگ برای حفظ و توسعه مدل‌های مولد ضروری است. برای مثال، مدل‌های انتشار می‌توانند به میلیون‌ها یا میلیاردها تصویر برای آموزش نیاز داشته باشند. علاوه بر این، برای آموزش چنین مجموعه داده‌های بزرگی، به قدرت محاسباتی عظیمی نیاز است و متخصصان هوش مصنوعی باید بتوانند صدها GPU را برای آموزش مدل‌های خود تهیه کرده و از آنها استفاده کنند.
2. سرعت نمونه برداری: با توجه به مقیاس مدل‌های مولد، ممکن است در زمان تولید یک نمونه تاخیر وجود داشته باشد. به خصوص برای موارد استفاده تعاملی مانند ربات‌های گفتگو، دستیارهای صوتی هوش مصنوعی یا برنامه‌های خدمات مشتری، مکالمات باید بلافاصله و با دقت انجام شود. همانطور که مدل‌های انتشار به دلیل نمونه‌های باکیفیت بالایی که می‌توانند ایجاد کنند، محبوبیت فزاینده‌ای پیدا می‌کنند، سرعت نمونه‌برداری پایین آنها به طور فزاینده‌ای آشکار شده است.
3. فقدان داده با کیفیت بالا: اغلب، مدل‌های هوش مصنوعی تولیدی برای تولید داده‌های مصنوعی برای موارد مختلف استفاده می‌شوند. با این حال، در حالی که هر روز مجموعه‌ای از داده‌ها در سطح جهانی تولید می‌شوند، نمی‌توان از همه داده‌ها برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی استفاده کرد. مدل‌های مولد برای عملکرد به داده‌های باکیفیت و بی‌طرفانه نیاز دارند. علاوه بر این، برخی از دامنه‌ها داده‌های کافی برای آموزش یک مدل را ندارند. به عنوان مثال، تعداد کمی از داده‌های سه بعدی وجود دارد و توسعه آنها گران است. چنین مناطقی به منابع قابل توجهی برای تکامل و بلوغ نیاز دارند.
4. مجوزهای داده: با تشدید مشکل کمبود داده‌های با کیفیت بالا، بسیاری از سازمان‌ها برای دریافت مجوز تجاری برای استفاده از مجموعه داده‌های موجود یا ساخت مجموعه داده‌های سفارشی برای آموزش مدل‌های تولیدی تلاش می‌کنند. این یک فرآیند بسیار مهم و کلیدی برای جلوگیری از مسائل مربوط به نقض مالکیت معنوی است.

بسیاری از شرکت‌ها مانند NVIDIA، Cohere و Microsoft قصد دارند از رشد و توسعه مداوم مدل‌های هوش مصنوعی با خدمات و ابزارهایی برای کمک به حل این مشکلات حمایت کنند. این محصولات و پلتفرم‌ها پیچیدگی‌های راه‌اندازی مدل‌ها و اجرای آن‌ها در مقیاس بزرگتر را از بین می‌برند.

هوش مصنوعی مولد به دلایلی مهم است. برخی از مزایای کلیدی هوش مصنوعی مولد عبارتند از:

1. الگوریتم‌های مولد هوش مصنوعی را می‌توان برای ایجاد محتوای جدید و اورجینال، مانند تصاویر، ویدیوها و متن، که از محتوای ایجاد شده توسط انسان متمایز نیست، استفاده کرد. این می‌تواند برای برنامه‌هایی مانند سرگرمی، تبلیغات و خلاق هنری مفید باشد.
2. الگوریتم‌های هوش مصنوعی مولد را می‌توان برای بهبود کارایی و دقت سیستم‌های هوش مصنوعی موجود، مانند پردازش زبان طبیعی و بینایی کامپیوتر، استفاده کرد. به عنوان مثال، الگوریتم‌های مولد هوش مصنوعی را می‌توان برای ایجاد داده‌های مصنوعی استفاده کرد که می‌تواند برای آموزش و ارزیابی سایر الگوریتم‌های هوش مصنوعی استفاده شود.
3. الگوریتم‌های هوش مصنوعی مولد را می‌توان برای کاوش و تجزیه و تحلیل داده‌های پیچیده به روش‌های جدید مورد استفاده قرار داد و به کسب‌وکارها و محققان این امکان را می‌دهد تا الگوها و روندهای پنهانی را که ممکن است در داده‌های خام به تنهایی آشکار نباشند، کشف کنند.
4. الگوریتم‌های هوش مصنوعی مولد می‌توانند به خودکارسازی و تسریع انواع وظایف و فرآیندها کمک کنند و در زمان و منابع برای کسب‌وکارها و سازمان‌ها صرفه‌جویی کنند.

به طور کلی، هوش مصنوعی مولد این پتانسیل را دارد که به طور قابل توجهی بر طیف گستردهای از صنایع و کاربردها تأثیر بگذارد و یک حوزه مهم تحقیق و توسعه هوش مصنوعی است.

توجه: برای نشان دادن قابلیت‌های مدل‌های مولد، همین قسمتی که الان خواندید، یعنی بخش «مزایای هوش مصنوعی مولد چیست؟» توسط مدل مولد AI ChatGPT نوشته شده است.