الذكاء الاصطناعي التوليدي؟ دليل تمهيدي

ما هو الذكاء الاصطناعي التوليدي؟ مقدمة

الذكاء الاصطناعي التوليدي هو نوع تحويلي من تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، قادر على إنتاج أنواع مختلفة من المحتوى استجابةً لمطالبات اللغة الطبيعية. باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي، يمكن للمستخدمين إنتاج الصور والنصوص والصوت وحتى البيانات الاصطناعية في ثوانٍ.

بدأ الضجيج حول الذكاء الاصطناعي التوليدي في البناء في نهاية عام 2022 ، عندما أطلق Open AI ChatGPT، روبوت محادثة حديث قادر على إنشاء محتوى مذهل بلغة بشرية. ومع ذلك ، كان الذكاء الاصطناعي التوليدي موجودًا بالفعل قبل فترة طويلة من عام 2022.

تم تقديم التكنولوجيا التي يقوم عليها الذكاء الاصطناعي التوليدي لأول مرة في الستينيات ، في بعض أقدم برامج الدردشة الآلية. لكن إمكانات هذا الشكل من الذكاء الاصطناعي لم يتم الكشف عنها حقًا حتى عام 1960 ، عندما تم تقديم شبكات الخصومة التوليدية (GANs) إلى عالم التعلم الآلي.

وقد ظهرت أحدث فئة من تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية منذ ذلك الحين من النماذج التأسيسية، مما يسمح للشركات ببناء نماذج فريدة لتوليد الصور واللغة.

معظم النماذج الأساسية المستخدمة اليوم هي "نماذج لغوية كبيرة"، أو LLMs، مدربة على كميات ضخمة من اللغة الطبيعية.

لا يُعزى تأثير هذه الأنظمة إلى حجم ماجستير إدارة الأعمال فحسب، بل أيضًا إلى المحولات (أدوات التعلم الآلي)، التي تسمح للباحثين بتدريب النماذج دون مهام وضع العلامات المعقدة.

يسمح التعلم الصفري للنماذج باستخدام الفهم العام للعلاقات بين المفاهيم لإجراء التنبؤات وإنشاء استجابات جديدة للمدخلات.

كيف يعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي؟

كما ذكرنا أعلاه ، تستجيب نماذج الذكاء الاصطناعي التوليفية "للمطالبات" ، في شكل صور وصوت وفيديو ونص وغير ذلك. أنها تسمح للمستخدمين بإنشاء محتوى جديد بسرعة ، استجابة لهذه المطالبات. تطلب الإصدارات السابقة من الذكاء الاصطناعي التوليدي من المستخدمين إرسال البيانات إلى النموذج باستخدام واجهة برمجة التطبيقات أو عملية مماثلة.

ومع ذلك ، فقد طور رواد الذكاء الاصطناعي التوليفي واجهات مستخدم أفضل ، والتي تسمح للمستخدمين بوصف الطلبات بلغة طبيعية واضحة. تستفيد نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية من الشبكات العصبية لتحديد الهياكل والأنماط في البيانات ، وإنشاء محتوى جديد.

أحد أكبر الإنجازات في نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية ، هو خيار المستخدمين للاستفادة من مناهج التعلم المختلفة ، بما في ذلك التعلم شبه الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف للتدريب. هذا يعني أنه يمكن للشركات والمطورين الاستفادة بسهولة أكبر من كميات كبيرة من البيانات ، لدعم نماذج Gen AI في تقديم ردود فريدة على الاستفسارات.

تضمن شبكات GAN والمشفرات التلقائية المتغيرة للمطورين إمكانية تدريب النماذج مع رؤية محددة للعالم ، مما يؤدي إلى حالات استخدام متنوعة لأدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية. تتضمن الأمثلة كل شيء من GPT-3 و GPT-4 إلى الانتشار المستقر.

كيف يتم تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدية؟

على الرغم من أن أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدية كما نعرفها اليوم لا تزال جديدة نسبيًا ، إلا أن هناك عدة أنواع مختلفة من النماذج ، كل منها مدرب بطريقة فريدة.

أحد أكثر الخيارات شيوعًا لتطوير الذكاء الاصطناعي التوليدي هو استخدام "نماذج الانتشار" ، أو تقليل التشويش على النماذج الاحتمالية للانتشار. تحدد هذه النواقل في الفضاء الكامن باستخدام عمليات تدريب من خطوتين. تستخدم الأنظمة كلاً من الانتشار الأمامي لإضافة ضوضاء عشوائية إلى بيانات التدريب ، والانتشار العكسي لعكس الضوضاء وإعادة بناء عينات البيانات.

على الرغم من أن نماذج الانتشار تستغرق وقتًا أطول للتدريب من نماذج التشفير التلقائي المتنوعة ، يمكن للمطورين تدريب عدد لا حصر له من الطبقات تقريبًا ، مما يؤدي إلى إخراج عالي الجودة. إلى جانب نماذج الانتشار ، تستفيد المؤسسات أيضًا من "VAEs" و "GANs" للذكاء الاصطناعي التوليدي.

تتكون أجهزة التشفير التلقائي المتغيرة (VAEs) من شبكتين عصبيتين متقابلتين: أجهزة ترميز وفك تشفير. تقوم أجهزة الترميز بتحويل المدخلات إلى تمثيل أصغر للبيانات، بينما تقوم أجهزة فك التشفير بإعادة بناء المدخلات الأصلية، وإزالة أي معلومات غير ضرورية. تعمل الشبكتان معًا لتعلم طرق فعالة لتمثيل البيانات، مما يسمح بإنتاج مخرجات إبداعية.

تجبر شبكات GAN أو شبكات الخصومة التوليدية شبكتين عصبيتين على التنافس ضد بعضهما البعض. يُنشئ المُنشئ أمثلة جديدة للبيانات ، بينما يتعلم المُميِّز التمييز بين المحتوى المُنشأ على أنه "حقيقي" أو "مزيف".

يتم تدريب النموذجين في وقت واحد ، ويصبحان أكثر ذكاءً تدريجيًا ، مما ينتج عنه محتوى أفضل بمرور الوقت. تقدم شبكات GAN عينات ومخرجات عالية الجودة بسرعة ، ولكنها غالبًا ما تعاني من تنوع محدود في العينات.

هناك عامل رئيسي آخر في تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي وهو استخدام بنية محددة، مثل شبكة المحولات. تعمل هذه الشبكات بشكل مشابه للشبكات العصبية، حيث تعالج المدخلات المتسلسلة بتنسيق غير متسلسل. تستفيد المحولات من كل من الانتباه الذاتي والتشفير الموضعي، مما يسمح للخوارزميات بالتركيز على العلاقة بين الكلمات.

تحدد طبقات الانتباه الذاتي وزنًا لكل مكون من عناصر الإدخال ، مرتبطًا بقيمته أو أهميته. يحدد نظام الترميز الموضعي الترتيب الذي يتم إرسال كلمات الإدخال به. تتكون المحولات من طبقات مختلفة أو كتل محولات تعمل معًا لفك تشفير البيانات ، وحتى التنبؤ بها ، مثل الصور والنصوص.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي

مثل جميع تقنيات الذكاء الاصطناعي ، تهدف أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليفية إلى دعم حالات استخدام محددة. يمكن لهذه الأدوات تبسيط سير عمل المهندسين والعلماء والباحثين والمبدعين على حد سواء. يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية أن تأخذ مدخلات في مجموعة متنوعة من الأشكال ، وأن تنشئ محتوى جديدًا بنفس الأساليب.

تشمل التطبيقات الشائعة ما يلي:

• صور: أحد أكثر تطبيقات الذكاء الاصطناعي شيوعًا هو القدرة على إنشاء صور فريدة ، مثل الصور الرمزية والصور ثلاثية الأبعاد والرسوم البيانية والرسوم التوضيحية. يمكن للمستخدمين إنشاء صور في مجموعة متنوعة من الأنماط المختلفة ، وحتى تعديل أو تحرير المحتوى الموجود. يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية إنشاء رسوم بيانية لعرض المركبات الكيميائية لاكتشاف الأدوية ، أو إنشاء صور واقعية لألعاب الفيديو وأدوات التصميم والواقع الافتراضي والواقع المعزز.
• الصوت: الصوت والكلام والموسيقى كلها مجالات ناشئة في مشهد الذكاء الاصطناعي التوليدي. تشمل الأمثلة النماذج التي يمكنها تطوير مقتطفات من المقاطع الصوتية والأغاني باستخدام مدخلات النص. يمكن لبعض الأدوات أيضًا التعرف على كائنات معينة في مقاطع الفيديو ، وإنشاء ضوضاء أو موسيقى تكميلية لمقاطع الفيديو.
• لغة الجهاز يقع النص في قلب العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية ، وغالبًا ما يُنظر إليه على أنه المجال الأكثر تقدمًا. بعض النماذج التوليدية المعتمدة على اللغة الأكثر شيوعًا هي LLMs ، أو نماذج اللغة الكبيرة ، والتي يمكن استخدامها لإنشاء التعليمات البرمجية والمقالات والترجمات والمزيد.
• البيانات التركيبية: يستخدم المطورون البيانات التركيبية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي ، وعند الضرورة ، تكون البيانات مقيدة أو غير موجودة. يمكن للنماذج التوليدية إنشاء بيانات تركيبية لتغطية جميع الطرائق ، واستخدام التعلم الفعال للتسمية للنمو. يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي التوليدية أن تقلل من تكاليف وضع العلامات من خلال الإنتاج التلقائي لبيانات التدريب المعززة ، أو تعلم تمثيل البيانات.

تمتد حالات استخدام الذكاء الاصطناعي التوليفي أيضًا عبر مختلف الصناعات. يصف العديد من المهنيين الذكاء الاصطناعي التوليدي بأنه نوع من التكنولوجيا ذات الأغراض العامة ، على غرار الكهرباء أو الطاقة البخارية. في كل صناعة ، يمكن أن تخدم هذه التقنية حالات استخدام مختلفة ، مثل:

• بناء أنظمة الكشف عن الاحتيال وأدوات إدارة البيانات للتمويل.
• تفسير العقود وتحليل الأدلة في الصناعة القانونية.
• الجمع بين البيانات من الكاميرات والمقاييس لتحديد المكونات المعيبة والمشاكل المحتملة في مساحة التصنيع.
• إنتاج المحتوى وترجمته إلى لغات أخرى في مجال السينما والإعلام.
• تحديد المرشحين والفرص الواعدة في الصناعة الطبية.
• تصميم وتحرير النماذج في القطاع المعماري.
• إنشاء محتوى اللعبة ومستوياتها في مساحة الألعاب.

تحديات الذكاء الاصطناعي التوليدي

في حين أن عددًا لا يحصى من الشركات ، من Microsoft و Google إلى MIT ، يستثمر الآن في حلول الذكاء الاصطناعي التوليدية ، لا تزال هناك تحديات يجب التغلب عليها. يرتبط أحد أكبر التحديات بقابلية تطوير بنية الحوسبة. يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية استخدام مليارات المعلمات ، وتحتاج إلى كميات كبيرة من البيانات للتدريب.

هذا يعني أنه على الرغم من أن روبوت الدردشة التوليدي للذكاء الاصطناعي قد يبدو بسيطًا على السطح ، إلا أنه يتطلب خبرة فنية كبيرة واستثمارات رأسمالية وتكنولوجيا فريدة لتطويرها. لتدريب مجموعات البيانات الكبيرة هذه ، تحتاج الشركات أيضًا إلى كميات هائلة من القدرة الحاسوبية لضبط النماذج.

تشمل التحديات الشائعة الأخرى ما يلي:

• سرعة أخذ العينات: مقياس النماذج التوليدية يعني أنه قد يكون هناك أحيانًا زمن انتقال في الوقت المطلوب لإنشاء مثيل. بالنسبة للحلول التفاعلية التي تقدم إنشاء نص أو معالجة لغة طبيعية بالذكاء الاصطناعي ، يجب إجراء المحادثات بدقة وعلى الفور. يمكن أن تجعل سرعات أخذ العينات البطيئة من الصعب تدريب الأدوات بسرعة.
• جودة البيانات: كما ذكرنا أعلاه ، تُستخدم بعض نماذج الذكاء الاصطناعي التوليفية لإنشاء بيانات تركيبية لحالات الاستخدام المختلفة. ليست كل البيانات مناسبة للاستخدام في نماذج وتطبيقات الذكاء الاصطناعي. تتطلب هذه النماذج بيانات غير متحيزة وعالية الجودة لأداء مهام محددة. تكافح بعض المجالات للعثور على بيانات فعالة كافية لإنشاء النماذج.
• تراخيص البيانات: ومما يزيد من تفاقم نقص البيانات عدم القدرة على الوصول إلى البيانات. ليست كل البيانات المتاحة لتحسين الذكاء الاصطناعي التوليدي مفتوحة المصدر ، فبعض الشركات تكافح للوصول إلى التراخيص التجارية لاستخدام البيانات الحالية ، أو إنشاء مجموعات بيانات جديدة مخصصة.

تعمل العديد من الشركات المبتكرة الآن على طرق جديدة لدعم النمو المستمر وتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية. بدأت هذه المنصات والمنتجات في توضيح التعقيدات التي ينطوي عليها بناء نماذج التعلم الآلي المبتكرة على نطاق واسع.

فوائد الذكاء الاصطناعي التوليدي

في حين أن هناك العديد من التحديات التي يجب التغلب عليها قبل أن يتمكن الجميع من الوصول إلى حلول الذكاء الاصطناعي التوليدية لإنشاء صور وأوصاف نصية جديدة وغير ذلك الكثير ، لا تزال التكنولوجيا تتمتع بالعديد من الفوائد المتميزة. تعد خوارزميات الذكاء الاصطناعي التوليدية أدوات قوية قادرة على إنشاء محتوى جديد وأصلي ، مثل مقاطع الفيديو والنصوص والصور (Dall-e 2).

بعض نماذج أسلوب التعلم العميق هذه قادرة على إنشاء محتوى لا يمكن تمييزه تقريبًا عن المحتوى الذي أنشأه البشر. يمكن استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي التوليدية لتحسين دقة وكفاءة تقنيات الذكاء الاصطناعي الحالية.

يمكنهم المساعدة في العديد من أدوات معالجة اللغة الطبيعية وأنظمة رؤية الكمبيوتر بشكل أكثر فعالية ، مع إنشاء بيانات تركيبية جديدة للتدريب. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي التوليدية أن تسمح للمطورين والمؤسسات بتحليل واستكشاف البيانات المعقدة بطرق جديدة.

تستطيع الشركات والباحثون استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لتلخيص المعلومات واكتشاف الأنماط المخفية والعثور على الاتجاهات التي قد لا تكون واضحة في البيانات الخام وحدها. وعلى نطاق واسع، يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي التوليدي تسريع وأتمتة مجموعة كبيرة ومتنوعة من العمليات والمهام، مما يوفر للمنظمات والأفراد قدرًا كبيرًا من الوقت والموارد.

هل توجد أي مشاكل مع الذكاء الاصطناعي التوليدي اليوم؟

على الرغم من أن ظهور الذكاء الاصطناعي التوليدي أدى إلى الكثير من الإثارة في كل شيء من التصنيع إلى صناعة الرعاية الصحية ، إلا أن هناك أيضًا مخاوف مختلفة تحيط بالتكنولوجيا. تدور العديد من هذه المخاوف حول احتمال إساءة استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي وإساءة استخدامها ، والمشكلات ذات النتائج الرديئة ، وإمكانية تعطيل بعض نماذج الأعمال الحالية.

إن الذكاء الاصطناعي التوليدي قوي، ولكنه قد يقدم معلومات غير دقيقة ومضللة. ومن الصعب أيضًا أن نثق في الشركات عندما لا تكون على دراية كاملة بمصدر المعلومات التي يستخدمها المحول المدرب مسبقًا والخوارزميات الأخرى.

في بعض الحالات ، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي الترويج لأشكال جديدة من الانتحال تتجاهل حقوق منشئي المحتوى والفنانين. يمكن أن يؤدي أيضًا إلى تعطيل نماذج الأعمال الحالية ، لا سيما فيما يتعلق بالإعلان وتحسين محركات البحث.

أحد الاهتمامات الخاصة المتعلقة بالذكاء الاصطناعي التوليدي ، هو أن النماذج المستندة إلى النصوص وتوليد الصور يمكن أن تجعل من السهل توليد أخبار مزيفة. هناك أيضًا احتمال أن بعض النماذج ، القادرة على محاكاة البشر ، يمكن أن تنتحل شخصية الناس أثناء هجمات الهندسة الاجتماعية.

التطلع إلى مستقبل الذكاء الاصطناعي التوليدي

مع استمرار المبتكرين في العالم الحديث في تحسين نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية وتعزيزها ، فإن هذه الأدوات تظهر وعدًا مذهلاً. يجري البحث حاليًا حول طرق جديدة لبناء أدوات لاكتشاف المشكلات والتحديات المحتملة والتغلب عليها. حتى أن بعض الشركات تبني أدوات قادرة على اكتشاف الصور ومقاطع الفيديو والنصوص التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي.

ستساعد التحسينات في منصات تطوير الذكاء الاصطناعي أيضًا على تحسين تطوير حلول الذكاء الاصطناعي التوليدية في المستقبل. يبحث قادة الأعمال والمطورون بالفعل عن طرق لتضمين الذكاء الاصطناعي التوليدي في الأدوات والأنظمة التي نستخدمها بالفعل على نطاق واسع.

ستصبح أدوات التصميم أكثر سهولة ، وستتطور أدوات التدقيق النحوي ، وقد تتمكن أدوات التدريب قريبًا من تحديد أفضل الممارسات تلقائيًا نيابة عن قادة الأعمال. يتمتع الذكاء الاصطناعي التوليدي بالقدرة على تحويل كل جانب من جوانب طريقة عيشنا وعملنا تقريبًا.