• توسط icasat
• 04 August 2024
• مقالات

تهیه شده توسط : علی مرشدسلوک

هوش مصنوعی مولد به نوعی از هوش مصنوعی (AI) اطلاق می‌شود که می‌تواند به جای پردازش یا تجزیه و تحلیل داده‌های موجود، محتوای جدید و اصلی مانند متن، تصاویر، موسیقی یا ویدیو ایجاد کند. مدل‌های هوش مصنوعی مولد بر روی مجموعه داده‌های بزرگ آموزش داده می‌شوند و از الگوریتم‌هایی برای تولید محتوای جدید که از نظر سبک، لحن و کیفیت مشابه داده‌های آموزشی است، استفاده می‌کنند.

هوش مصنوعی مولد کاربردهای زیادی در صنایع مختلف دارد، از جمله:

1.  ایجاد محتوا: از هوش مصنوعی مولد می توان برای تولید محتوای با کیفیت بالا، مانند مقاله ها، پست های وبلاگ، پست های رسانه های اجتماعی و حتی کل کتاب ها استفاده کرد.
2.  هنر و طراحی: هوش مصنوعی مولد را می توان برای ایجاد آثار هنری، موسیقی و طرح های اصلی مانند نقاشی، مجسمه، و طرح های معماری استفاده کرد.
3. سرگرمی: از هوش مصنوعی مولد می توان برای ایجاد داستان ها، شخصیت ها و دیالوگ های اصلی برای فیلم ها، نمایش های تلویزیونی و بازی های ویدیویی استفاده کرد.
4. تبلیغات و بازاریابی: از هوش مصنوعی مولد می توان برای ایجاد تبلیغات شخصی، توضیحات محصول و مواد بازاریابی استفاده کرد.
5. مراقبت های بهداشتی: هوش مصنوعی مولد می تواند برای ایجاد برنامه های درمانی شخصی، تشخیص های پزشکی و نتایج بیمار استفاده شود.
6. آموزش: هوش مصنوعی مولد را می توان برای ایجاد مواد آموزشی شخصی سازی شده، مانند طرح های درسی سفارشی و بازی های آموزشی استفاده کرد.

چند نمونه از هوش مصنوعی مولد عبارتند از:

1.  مدل‌های زبان: مدل‌های زبان هوش مصنوعی، مانند آن‌هایی که در چت‌بات‌ها و دستیاران مجازی استفاده می‌شوند، می‌توانند پاسخ‌های متنی انسان‌مانند به ورودی کاربر ایجاد کنند.
2.  مولدهای تصویر: مولدهای تصویر هوش مصنوعی، مانند آنهایی که در هنر و طراحی استفاده می‌شوند، می‌توانند تصاویر اصلی مانند نقاشی، عکس و تصویر ایجاد کنند.
3.  مولدهای موسیقی: مولدهای موسیقی هوش مصنوعی، مانند آنهایی که در تولید موسیقی استفاده می شوند، می توانند موسیقی اصلی مانند ملودی ها، هارمونی ها و ضربات را ایجاد کنند.
4.  مولدهای ویدئو: ژنراتورهای ویدئویی با هوش مصنوعی، مانند آنهایی که در تولید فیلم و تلویزیون استفاده می‌شوند، می‌توانند ویدئوهای اصلی مانند صحنه‌ها، شخصیت‌ها و داستان‌ها را ایجاد کنند.

مزایای هوش مصنوعی مولد عبارتند از:

1.  افزایش کارایی: هوش مصنوعی مولد می‌تواند بسیاری از وظایف مانند ایجاد محتوا، ورود داده‌ها و خدمات مشتری را خودکار کند و منابع انسانی را برای کارهای پیچیده‌تر و خلاقانه‌تر آزاد کند.
2.  دقت بهبود یافته: هوش مصنوعی مولد می تواند مجموعه داده های بزرگ را تجزیه و تحلیل کند و نتایج دقیق و ثابتی ایجاد کند و خطر خطای انسانی را کاهش دهد.
3.  افزایش خلاقیت: هوش مصنوعی مولد می‌تواند ایده‌ها، محصولات و خدمات جدید و نوآورانه ایجاد کند که می‌تواند برای رشد و نوآوری کسب‌وکار مورد استفاده قرار گیرد.
4.  شخصی سازی: هوش مصنوعی مولد می تواند محتوا، محصولات و خدمات شخصی سازی شده را متناسب با نیازها و ترجیحات فردی ایجاد کند.

با این حال، هوش مصنوعی مولد همچنین نگرانی های حرفه ای را ایجاد می کند، مانند:

1.  جابجایی شغل: هوش مصنوعی مولد ممکن است شغل انسان را جابجا کند، به ویژه در صنایعی که وظایف تکراری هستند یا می توان آنها را خودکار کرد.
2.  تعصب و تبعیض: هوش مصنوعی مولد ممکن است تعصبات و تبعیض را تداوم بخشد اگر بر روی داده های جانبدارانه آموزش داده شود یا اگر الگوریتم های مورد استفاده مغرضانه باشند.
3.  مالکیت فکری: هوش مصنوعی مولد ممکن است سؤالاتی را در مورد حقوق مالکیت معنوی ایجاد کند، به ویژه اگر محتوای تولید شده از محتوای ایجاد شده توسط انسان قابل تشخیص نباشد.
4.  اعتماد و پاسخگویی: هوش مصنوعی مولد ممکن است بحثها و سؤالاتی را در مورد اعتماد و پاسخگویی ایجاد کند، به ویژه اگر محتوای تولید شده برای تصمیم گیری های مهم یا تأثیرگذاری بر افکار عمومی استفاده شود.

به طور کلی، هوش مصنوعی مولد پتانسیل ایجاد انقلاب در بسیاری از صنایع و ایجاد فرصت های جدید برای نوآوری و رشد را دارد. با این حال، همچنین مستلزم بررسی دقیق پیامدهای اخلاقی و خطرات احتمالی است.

اجزای هوش مصنوعی (Gen AI) اجزای سازنده یک سیستم هوش مصنوعی مولد هستند. این اجزا با هم کار می کنند تا سیستم را قادر می سازد تا محتوای جدید و اصلی مانند متن، تصاویر، موسیقی یا ویدیو تولید کند. در اینجا برخی از مؤلفه‌های متداول هوش مصنوعی ژنرال آورده شده است:

1.  تولید داده : این جزء مسئول تولید داده های مورد استفاده برای آموزش مدل Gen AI است. این می تواند شامل متن، تصاویر، صدا یا انواع دیگر داده باشد.
2.  پیش پردازش داده : این مؤلفه داده ها را برای آموزش مدل Gen AI آماده می کند، نرمال می کند. این شامل کارهایی مانند توکن سازی، حذف کلید واژه و افزایش داده می شود.
3.  معماری مدل : این جزء معماری مدل Gen AI شامل نوع شبکه عصبی، تعداد لایه ها و توابع فعال سازی مورد استفاده را تعریف می کند.
4.  آموزش : این جزء با استفاده از داده های آماده شده، مدل Gen AI را آموزش می دهد. این شامل بهینه سازی پارامترهای مدل برای به حداقل رساندن تابع تلفات و به حداکثر رساندن احتمال تولید خروجی دقیق و منسجم است.
5.  ارزیابی : این مؤلفه عملکرد مدل Gen AI را با استفاده از معیارهایی مانند دقت، دقت، یادآوری و امتیاز F1 ارزیابی می کند.
6.  استنتاج : این مؤلفه با استفاده از مدل آموزش‌دیده Gen AI محتوای جدیدی تولید می‌کند. این می تواند شامل کارهایی مانند تولید متن، ترکیب تصویر یا ترکیب موسیقی باشد.
7.  پس از پردازش : این جزء محتوای تولید شده را برای منسجم تر، دقیق تر و جذاب تر می کند. این می تواند شامل کارهایی مانند بررسی املا، تصحیح دستور زبان و تجزیه و تحلیل احساسات باشد.
8.  آموزش خصمانه : این مؤلفه مدل Gen AI را برای مقاومت در برابر حملات متخاصم مانند تلاش برای دستکاری یا فریب مدل آموزش می دهد.
9.  قابلیت توضیح : این مؤلفه بینش هایی را در مورد فرآیند تصمیم گیری مدل Gen AI ارائه می دهد و کاربران را قادر می سازد تا درک کنند که چرا مدل یک خروجی خاص ایجاد کرده است.
10. Human-in-the-Loop : این مولفه به کاربران انسانی اجازه می دهد تا با مدل Gen AI تعامل کنند و بازخورد و راهنمایی برای بهبود عملکرد و دقت مدل ارائه دهند.

برخی از مؤلفه‌های معروف هوش مصنوعی Gen عبارتند از:

1.  شبکه های متخاصم مولد (GAN): GAN ها از دو شبکه عصبی تشکیل شده اند: یک مولد و یک تشخیص دهنده. مولد نمونه های داده جدیدی ایجاد می کند، در حالی که متمایز کننده نمونه های تولید شده را ارزیابی می کند و بازخوردی را به مولد ارائه می دهد.
2. Variational Autoencoder (VAEs) : VAE ها شبکه های عصبی هستند که فشرده سازی و بازسازی داده ها را یاد می گیرند. می توان از آنها برای کارهایی مانند تولید تصویر و خلاصه سازی متن استفاده کرد.
3. شبکه های عصبی مکرر (RNN): RNN ها شبکه های عصبی هستند که داده های متوالی مانند متن یا صدا را پردازش می کنند. می توان از آنها برای کارهایی مانند ترجمه زبان و تشخیص گفتار استفاده کرد.
4.  ترانسفورماتورها: ترانسفورماتورها شبکه های عصبی هستند که داده های متوالی را با استفاده از مکانیسم های خودتوجهی پردازش می کنند. می توان از آنها برای کارهایی مانند ترجمه زبان و خلاصه سازی متن استفاده کرد.
5.  شبکه های عصبی کانولوشن (CNN) :CNN ها شبکه های عصبی هستند که داده های تصویر را با استفاده از لایه های کانولوشن و ادغام پردازش می کنند. می توان از آنها برای کارهایی مانند طبقه بندی تصویر و تشخیص اشیا استفاده کرد.

اینها تنها چند نمونه از بسیاری از مؤلفه‌های هوش مصنوعی نسل جدید هستند. انتخاب اجزاء بستگی به کاربرد خاص، نوع داده و خروجی مورد نظر دارد.

برخی از کاربردهای مهم هوش مصنوعی مولد در یک شرکت چیست؟

هوش مصنوعی مولد کاربردهای متعددی در یک محیط سازمانی دارد، از جمله:

1.  تولید محتوا : هوش مصنوعی مولد را می توان برای تولید محتوای با کیفیت بالا، مانند مقالات، پست های وبلاگ، پست های رسانه های اجتماعی، و توضیحات محصول، در مقیاس و سرعت استفاده کرد.
2.  توصیه های محصول : هوش مصنوعی مولد را می توان برای ایجاد توصیه های شخصی محصول برای مشتریان بر اساس سابقه مرور و خرید آنها استفاده کرد.
3.  Chatbots و Virtual Assistant : از هوش مصنوعی مولد می توان برای تقویت چت ربات ها و دستیاران مجازی استفاده کرد که می توانند ورودی های زبان طبیعی را درک کنند و به آنها پاسخ دهند.
4.  تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده : هوش مصنوعی مولد می‌تواند برای پیش‌بینی خرابی تجهیزات و برنامه‌ریزی تعمیر و نگهداری، کاهش زمان خرابی و افزایش کارایی کلی استفاده شود.
5.  خدمات مشتری : هوش مصنوعی مولد می تواند برای ایجاد پاسخ به سؤالات مشتری استفاده شود و نمایندگان خدمات مشتری انسانی را برای تمرکز بر مسائل پیچیده تر آزاد کند.
6.  بازاریابی و تبلیغات : هوش مصنوعی مولد می تواند برای تولید کمپین های بازاریابی هدفمند، تبلیغات شخصی سازی شده و محتوای رسانه های اجتماعی استفاده شود.
7.  تحلیل و تجسم داده : هوش مصنوعی مولد را می توان برای ایجاد تجسم و بینش داده استفاده کرد و درک مجموعه داده های پیچیده را آسان تر می کند.
8.  بهینه سازی زنجیره تامین : هوش مصنوعی مولد می تواند برای بهینه سازی عملیات زنجیره تامین، پیش بینی تقاضا و برنامه ریزی لجستیک استفاده شود.
9.  امنیت سایبری : هوش مصنوعی مولد می تواند برای شناسایی و پاسخ به تهدیدات سایبری، ایجاد هشدارها و توصیه هایی برای واکنش به حادثه استفاده شود.
10.  HR و استخدام : هوش مصنوعی مولد را می توان برای تولید شرح شغل، سؤالات مصاحبه و نمایه های نامزدها استفاده کرد و فرآیند استخدام را ساده تر کرد.
11.  پیش بینی مالی : هوش مصنوعی مولد می تواند برای ایجاد پیش بینی های مالی، پیش بینی درآمد و هزینه ها با دقت بیشتر استفاده شود.
12.  کنترل کیفیت : هوش مصنوعی مولد می تواند برای ایجاد بررسی های کنترل کیفیت، تشخیص عیوب و ناهنجاری ها در محصولات و فرآیندها استفاده شود.
13.  پیش بینی فروش : از هوش مصنوعی مولد می توان برای ایجاد پیش بینی فروش، پیش بینی تقاضا و بهینه سازی سطح موجودی استفاده کرد.
14.  تقسیم بندی مشتری : هوش مصنوعی مولد می تواند برای تولید بخش های مشتری، شناسایی مشتریان با ارزش بالا و تنظیم کمپین های بازاریابی بر اساس آن استفاده شود.
15.  مدیریت ریسک : هوش مصنوعی مولد می تواند برای ایجاد ارزیابی ریسک، پیش بینی خطرات احتمالی و توصیه استراتژی های کاهش استفاده شود.
16.  انطباق و نظارتی : هوش مصنوعی مولد می تواند برای تولید گزارش های انطباق استفاده شود و اطمینان حاصل شود که سازمان ها الزامات نظارتی را رعایت می کنند.
17.  عملیات فناوری اطلاعات و شبکه : هوش مصنوعی مولد را می توان برای تولید گزارش های عملیات IT و شبکه، نظارت بر عملکرد سیستم و شناسایی زمینه های بهبود استفاده کرد.
18.  تحقیق و توسعه : هوش مصنوعی مولد می تواند برای تولید ایده های تحقیقاتی، شناسایی زمینه های بالقوه نوآوری و توسعه استفاده شود.
19.  توسعه محصول : هوش مصنوعی مولد می تواند برای تولید طرح های محصول، نمونه سازی اولیه و آزمایش محصولات و خدمات جدید استفاده شود.
20.  تحول دیجیتال : هوش مصنوعی مولد می تواند برای ایجاد استراتژی های تحول دیجیتال، شناسایی مناطق برای بهبود و توصیه راه حل های دیجیتال استفاده شود.

اینها تنها چند نمونه از کاربردهای فراوان هوش مصنوعی مولد در یک محیط سازمانی هستند. همانطور که این فناوری به تکامل خود ادامه می دهد، می توان انتظار داشت که در آینده شاهد استفاده های نوآورانه تری از هوش مصنوعی مولد باشیم.

فریمورک هوش مصنوعی چیست؟

چارچوب (framework) هوش مصنوعی مجموعه ای از ابزارها، کتابخانه ها و زیرساخت هایی است که توسعه دهندگان را قادر می سازد تا مدل های هوش مصنوعی (AI) را بسازند، آموزش دهند و به کار گیرند. چارچوب‌های هوش مصنوعی یک رویکرد ساختاریافته برای ساخت برنامه‌های هوش مصنوعی ارائه می‌کنند که توسعه، آزمایش و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی را آسان‌تر می‌کند.

چارچوب‌های هوش مصنوعی معمولاً عبارتند از:

1. کتابخانه های یادگیری ماشین (ML): این کتابخانه ها الگوریتم ها و توابع از پیش ساخته شده ای را برای کارهایی مانند رگرسیون خطی، درخت های تصمیم گیری و شبکه های عصبی ارائه می کنند.
2.  کتابخانه های یادگیری عمیق (DL): این کتابخانه ها الگوریتم ها و توابع از پیش ساخته شده ای را برای وظایفی مانند شبکه های عصبی کانولوشن (CNN)، شبکه های عصبی تکراری (RNN) و شبکه های حافظه کوتاه مدت (LSTM) ارائه می کنند. .
3.  پیش پردازش داده ها : چارچوب های هوش مصنوعی اغلب شامل ابزارهایی برای پیش پردازش داده ها هستند، مانند تمیز کردن داده ها، نرمال سازی و مهندسی ویژگی ها.
4.  آموزش مدل : چارچوب های هوش مصنوعی ابزارهایی را برای آموزش مدل های هوش مصنوعی از جمله پشتیبانی از الگوریتم های مختلف بهینه سازی، تنظیم هایپرپارامتر و ارزیابی مدل ارائه می دهند.
5.  استقرار مدل : چارچوب های هوش مصنوعی ابزارهایی را برای استقرار مدل های هوش مصنوعی آموزش دیده، از جمله پشتیبانی از ارائه مدل، استنتاج مدل، و مدیریت مدل ارائه می دهند.
6.  تجسم : چارچوب های هوش مصنوعی اغلب شامل ابزارهای تجسم برای کاوش و درک مدل های هوش مصنوعی، مانند تجسم داده ها، تجسم مدل، و معیارهای عملکرد است.
7.  یکپارچه سازی : چارچوب های هوش مصنوعی با ابزارها و فناوری های دیگر، مانند سیستم های ذخیره سازی داده ها، سیستم های پردازش داده ها و رابط های برنامه نویسی کاربردی (API) یکپارچه سازی می کنند.

برخی از فریم ورک های محبوب هوش مصنوعی عبارتند از:

1.  TensorFlow: یک چارچوب متن باز ML که توسط گوگل توسعه یافته است.
2.  PyTorch : یک چارچوب متن باز ML که توسط فیس بوک توسعه یافته است.
3.  Keras : یک API شبکه های عصبی سطح بالا که به زبان پایتون نوشته شده است.
4.  Scikit-Learn: یک کتابخانه یادگیری ماشین برای پایتون.
5.  OpenCV : یک کتابخانه بینایی کامپیوتری برای پایتون.
6. Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK): یک چارچوب یادگیری عمیق که توسط مایکروسافت توسعه یافته است.
7. Hugging Face Transformers: کتابخانه ای از مدل های از پیش آموزش دیده برای وظایف پردازش زبان طبیعی.
8. Google Cloud AI Platform: یک پلتفرم هوش مصنوعی مبتنی بر ابر که طیف وسیعی از خدمات هوش مصنوعی از جمله یادگیری ماشینی، پردازش زبان طبیعی و بینایی رایانه را ارائه می دهد.
9.  Amazon SageMaker: یک پلتفرم هوش مصنوعی مبتنی بر ابر که طیف وسیعی از خدمات هوش مصنوعی از جمله یادگیری ماشینی، پردازش زبان طبیعی و بینایی کامپیوتری را ارائه می دهد.
10. IBM Watson Studio: یک پلتفرم هوش مصنوعی مبتنی بر ابر که طیف وسیعی از خدمات هوش مصنوعی از جمله یادگیری ماشینی، پردازش زبان طبیعی و بینایی کامپیوتری را ارائه می دهد.

هنگام انتخاب چارچوب هوش مصنوعی، عوامل زیر را در نظر بگیرید:

1.  سهولت استفاده: یادگیری و استفاده از چارچوب چقدر آسان است؟
2.  عملکرد: چارچوب در مورد استفاده خاص شما چقدر خوب عمل می کند؟
3.  مقیاس پذیری : آیا چارچوب می تواند مجموعه داده های بزرگ و مدل های پیچیده را مدیریت کند؟
4.  ادغام: این چارچوب چقدر با ابزارها و فناوری های دیگر یکپارچه می شود؟
5.  حمایت جامعه: جامعه در اطراف چارچوب چقدر فعال و حامی است؟
6.  هزینه: هزینه های مربوط به استفاده از چارچوب، از جمله هزینه های صدور مجوز و هزینه های زیرساخت چیست؟

دانلود فایل کامل مقاله