هوش مصنوعی مولد (Generative AI) چیست؟

هوش مصنوعی مولد (Generative AI) چیست؟

هوش مصنوعی مولد امکان ایجاد محتوای جدید با سرعت بالا را بر اساس ورودی‌های مختلف را به کاربران می‌دهد. علاوه بر این، ورودی‌ها و خروجی‌های این مدل‌ها می‌توانند شامل متن، تصاویر، صداها، انیمیشن، مدل‌های سه‌بعدی یا انواع دیگر داده‌ها باشند.

در این مقاله، به بررسی عمیق هوش مصنوعی مولد، نحوه کارکرد آن، انواع مدل‌ها و کاربردهای گسترده آن در صنایع مختلف می‌پردازیم. همچنین چالش‌ها و مزایای این فناوری را تحلیل می‌کنیم تا دید جامعی از پتانسیل‌های آن داشته باشید.

هوش مصنوعی مولد چگونه کار می‌کند؟

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

یکی از دستاوردهای مدل‌های هوش مصنوعی مولد (Generative AI)، توانایی استفاده از رویکردهای مختلف یادگیری، از جمله یادگیری بدون نظارت یا نیمه ‌نظارتی برای آموزش است. این قابلیت به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا به‌ راحتی و به سرعت از مقدار زیادی داده بدون برچسب برای ایجاد مدل‌های پایه استفاده کنند. همان‌ طور که از نام آن پیداست، مدل‌های پایه می‌توانند به‌عنوان پایه‌ای برای سیستم‌های هوش مصنوعی که قادر به انجام چندین کار هستند، مورد استفاده قرار گیرند.

نمونه‌هایی از مدل‌های پایه مانند GPT-3 و Stable Diffusion، به کاربران این امکان را می‌دهند تا از قدرت زبان در بیان مفاهیم، در زندگی روزمره خود استفاده کنند. به عنوان مثال، ChatGPT با استفاده از GPT-3، قابلیت ایجاد مقاله‌ بر اساس یک درخواست کوتاه نوشتاری را برای کابران فراهم می کند. از طرف دیگر، Stable Diffusion به کاربران این امکان را می‌دهد تا تصاویری نزدیک به واقعیت را بر اساس متن ورودی خود ایجاد کنند.

چگونه مدل‌های هوش مصنوعی مولد را ارزیابی کنیم؟

سه شرط کلیدی برای موفقیت یک مدل مولد عبارت‌اند از:

• کیفیت: برای اپلیکیشن‌هایی که به طور مستقیم با کاربران در تعامل‌اند، داشتن خروجی‌های باکیفیت بسیار مهم است. برای مثال، در تولید صدا، کیفیت پایین مشکلاتی در درک گفتار به وجود می آورد. همچنین در تولید تصویر نیز خروجی‌های مطلوب باید چنان باشند که از نظر بصری با تصاویر طبیعی تفاوت قابل تشخیصی نداشته باشند.

• تنوع: یک مدل مولد خوب، باید الگوهای اقلیت در توزیع داده را بدون کاسته شدن از کیفیت تولید پوشش دهد؛ که این امر به کاهش سوگیری‌های ناخواسته در مدل‌های آموخته ‌شده کمک می‌کند.

• سرعت: بسیاری از اپلیکیشن های تعاملی، مانند ویرایش تصاویر به صورت Real-time، نیازمند تولید سریع محتوا هستند تا فرآیندهای خلق محتوا روان‌تر و کارآمدتر انجام شود.

چگونه مدل‌های هوش مصنوعی مولد را توسعه دهیم؟

مدل‌های انتشار (Diffusion Models):

این مدل‌ها که با نام Denoising Diffusion Probabilistic Models یا DDPMs نیز شناخته می‌شوند، در فضای نهفته (latent space) بردارها را از طریق یک فرایند دو مرحله‌ای شامل “انتشار پیشرو” (forward diffusion) و “انتشار معکوس” (reverse diffusion) در طول آموزش تعیین می‌کنند. در مرحله انتشار پیشرو، نویز تصادفی به داده‌های آموزشی به‌صورت تدریجی اضافه می‌شود، در حالی که در مرحله انتشار معکوس، این نویز حذف شده و داده‌های اصلی بازسازی می‌شوند. همچنین می‌توان داده‌های جدید را با اجرای فرایند انتشار معکوس از نویز کاملاً تصادفی تولید کرد.

اگرچه آموزش مدل‌های انتشار معمولاً زمان بیشتری نسبت به مدل‌های دیگر مثل Variational Autoencoder یا VAE می‌گیرد، اما به دلیل ماهیت دو مرحله‌ای آن، امکان آموزش صدها لایه یا حتی تعداد نامحدودی از لایه‌ها وجود دارد. به همین دلیل، این مدل‌ها معمولاً خروجی‌هایی با کیفیت بالا تولید کرده و در ساخت مدل‌های هوش مصنوعی مولد برتری دارند.

مدل‌های انتشار به عنوان مدل‌های پایه (Foundation Models) نیز طبقه‌بندی می‌شوند، زیرا آن‌ها دارای مقیاس بزرگ، خروجی‌های با کیفیت بالا و انعطاف‌پذیری زیادی بوده و برای کاربردهای عمومی بهترین انتخاب محسوب می‌شوند. با این حال، به دلیل ماهیت فرایند نمونه‌ گیری معکوس (reverse sampling)، اجرای این مدل‌های پایه فرآیندی زمان‌بر و کند است.

Variational Autoencoders یا VAEs:

این مدل‌ها از دو شبکه عصبی تشکیل شده‌اند که معمولاً با نام‌های رمزگذار (encoder) و رمزگشا (decoder) شناخته می‌شوند.

زمانی که ورودی به مدل داده می‌شود، رمزگذار آن را به یک نمایش فشرده‌تر و متراکم‌تر از داده‌ها تبدیل کرده که این نمایش فشرده حاوی اطلاعات ضروری برای رمزگشا است تا داده‌های اصلی ورودی را همزمان با حذف اطلاعات غیرضروری و اضافی بازسازی کند. رمزگذار و رمزگشا با همکاری یکدیگر یک نمایش نهفته (latent representation) کارآمد و ساده از داده‌ها را یاد می‌گیرند که این ویژگی به کاربر اجازه داده تا به‌راحتی نمونه‌های جدیدی از این نمایش نهفته ایجاد و آن‌ها را از طریق رمزگشا به داده‌های جدید تبدیل کند.

اگرچه VAEs می‌توانند خروجی‌هایی مانند تصاویر را سریع‌تر تولید کنند، اما تصاویر تولیدشده توسط این مدل‌ها به‌اندازه تصاویر مدل‌های انتشار (Diffusion Models) جزئیات ندارند.

Generative Adversarial Networks یا GANs:

این شبکه‌ها که در سال 2014 معرفی شدند، تا پیش از موفقیت اخیر مدل‌های انتشار (Diffusion Models)، رایج‌ترین روش در میان مدل‌های مولد بودند. GAN از دو شبکه عصبی تشکیل شده‌ که در برابر یکدیگر کار می‌کنند:

1. مولد (Generator): وظیفه تولید نمونه‌های جدید را دارد.

2. تشخیص‌ دهنده (Discriminator): یاد می‌گیرد که محتوای تولیدشده را به‌عنوان واقعی (مربوط به دامنه داده اصلی) یا جعلی (توسط مولد تولید شده) تشخیص دهد.

این دو مدل به‌صورت همزمان آموزش می‌بینند و با پیشرفت Generator در تولید محتوای بهتر، Discriminator نیز در تشخیص محتوای تولیدشده قوی‌تر می‌شود. این روند بارها تا جایی که محتوای تولید شده غیرقابل‌تشخیص از محتوای واقعی باشد، تکرار می‌شود.

یکی از اصلی ترین ویژگی های GANها، توانایی تولید نمونه هایی با کیفیت بالا و ایجاد خروجی‌ها با سرعت بیشتر می باشد؛ اما تنوع نمونه‌ها در آن‌ها ضعیف است و به همین دلیل بیشتر برای تولید داده‌های خاص یک دامنه مورد استفاده قرار می گیرند. همچنین معماری زیرساختی مدل‌های مولد، از جمله شبکه‌های ترنسفورمر (Transformer Networks)، نقش مهمی در توسعه این مدل‌ها دارد که آشنایی با عملکرد ترنسفورمرها در زمینه هوش مصنوعی مولد ضروری است.

شبکه‌های ترنسفورمر (Transformer Networks):

شبکه‌های ترنسفورمر مانند شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks یا RNNs) برای پردازش داده‌های دنباله‌دار طراحی شده‌اند، اما برخلاف آن‌ها، این کار را به‌صورت غیر‌دنباله‌ای انجام می‌دهند.

دو مکانیزم کلیدی که ترنسفورمرها را برای کاربردهای هوش مصنوعی مولد مبتنی بر متن بسیار توانمند می‌سازند عبارتند از:

Self-Attention: این مکانیزم به هر بخش از ورودی یک وزن اختصاص می‌دهد که نشان‌دهنده اهمیت آن بخش در زمینه کل ورودی است.

کدگذاری موقعیتی (Positional Encodings): روشی برای نمایش ترتیب کلمات ورودی می باشد.

این دو فناوری به مدل اجازه می‌دهند تا روابط میان کلمات را حتی در فواصل طولانی به‌خوبی شناسایی کند.

ساختار ترنسفورمر:

لایه‌های (Self-Attention): برای شناسایی ارتباط میان بخش‌های مختلف داده.

لایه‌های (Feed-Forward): برای پردازش داده‌ها.

لایه‌های (Normalization): برای تنظیم و بهبود پایداری مدل.

این بخش‌ها با همکاری یکدیگر به رمزگشایی و پیش‌بینی جریان داده‌های Tokenized (مانند متن یا قطعاتی از تصاویر) می‌پردازند.

کاربردهای هوش مصنوعی مولد (Generative AI):

هوش مصنوعی مولد ابزاری قدرتمند برای تسهیل و بهینه‌ سازی جریان کاری افراد خلاق، مهندسان، پژوهشگران، دانشمندان و سایر حرفه‌ها است. علاوه بر این، موارد استفاده و قابلیت‌های آن تقریباً تمامی صنایع و افراد را در بر می‌گیرد.

مدل‌های هوش مصنوعی مولد قادرند ورودی‌هایی مانند متن، تصویر، صدا، ویدئو، و کد را دریافت کرده و محتوای جدیدی در هر یک از این قالب‌ها تولید کنند. به عنوان مثال:

– تبدیل ورودی متنی به یک تصویر.
– تبدیل یک تصویر به یک آهنگ.
– تبدیل ویدئو به متن.

این انعطاف‌پذیری و گستردگی کاربردها، هوش مصنوعی مولد را به ابزاری ارزشمند برای تولید محتوای نوآورانه در زمینه‌های مختلف تبدیل کرده است.

کاربردهای رایج هوش مصنوعی مولد (Generative AI):

• زبان: متن اساس بسیاری از مدل‌های هوش مصنوعی مولد است و پیشرفته‌ترین حوزه در این زمینه محسوب می‌شود. یکی از نمونه‌های محبوب مدل‌های مولد مبتنی بر زبان، مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models یا LLMs) هستند. این مدل‌ها برای وظایف متنوعی مانند تولید مقالات، توسعه کد، ترجمه، و حتی درک توالی‌های ژنتیکی به کار گرفته می‌شوند.

• صدا: موسیقی، صدا، و گفتار از حوزه‌های در حال ظهور در هوش مصنوعی مولد هستند. به عنوان مثال، این مدل‌ها می‌توانند آهنگ‌ها و کلیپ‌های صوتی را از ورودی متنی تولید کنند، اشیاء موجود در ویدئوها را تشخیص داده و صداهای متناسب با آن‌ها ایجاد کنند، و حتی موسیقی‌های اختصاصی بسازند.

• تصویری: یکی از پرکاربردترین زمینه‌های هوش مصنوعی مولد، حوزه تصاویر است. این کاربردها شامل تولید تصاویر سه‌بعدی، آواتارها، ویدئوها، نمودارها و سایر تصاویر گرافیکی می‌شود. مدل‌های مولد می‌توانند تصاویری با سبک‌های مختلف ایجاد کرده و تکنیک‌هایی برای ویرایش و تغییر تصاویر تولیدشده ارائه دهند. همچنین، این مدل‌ها می‌توانند مولکول‌ها و ترکیبات شیمیایی جدیدی برای کشف دارو، تصاویر واقع‌گرایانه برای واقعیت مجازی یا افزوده، مدل‌های سه‌بعدی برای بازی‌های ویدئویی، طراحی لوگو، ویرایش و بهبود تصاویر موجود و… را تولید کنند.

• داده‌های مصنوعی (Synthetic): داده‌های Synthetic برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی در مواقعی که داده واقعی وجود ندارد، محدودیت‌هایی دارد، یا نمی‌تواند با دقت بالا به موارد خاص بپردازد، بسیار مفید است. توسعه داده‌های مصنوعی از طریق مدل‌های مولد، یکی از راه‌حل‌های موثر برای غلبه بر چالش‌های Data در بسیاری از سازمان‌هاست. این داده‌ها از طریق فرآیندی به نام یادگیری کارآمد لیبل(Label Efficient Learning) تولید می‌شوند. مدل‌های هوش مصنوعی مولد می‌توانند هزینه‌های لیبل‌گذاری را کاهش دهند، به این صورت که یا به‌طور خودکار داده‌های آموزشی افزوده شده بیشتری تولید می‌کنند یا با یادگیری نمایش داخلی داده‌ها، آموزش مدل‌های هوش مصنوعی را با استفاده از داده‌های لیبل‌گذاری شده کمتر تسهیل می‌کنند.

• صنعت خودروسازی: در این صنعت، هوش مصنوعی مولد برای ایجاد جهان‌های سه ‌بعدی و مدل‌هایی برای شبیه‌ سازی و توسعه خودرو استفاده می‌شود. همچنین داده‌های Synthetic نیز برای آموزش خودروهای خودمختار (Autonomous) به کار می‌روند. آزمایش توانایی‌های این خودروها در دنیای سه‌بعدی واقع‌گرایانه باعث افزایش ایمنی، کارایی، و انعطاف‌پذیری شده و خطرات و هزینه‌ها را کاهش می‌دهد.

• علوم طبیعی: حوزه علوم طبیعی از هوش مصنوعی مولد به شدت بهره‌مند می‌شود به طوری که در صنعت بهداشت و درمان، مدل‌های Generative می‌توانند در تحقیقات پزشکی با توسعه توالی‌های پروتئینی جدید برای کمک به کشف دارو نقش داشته باشند. متخصصان همچنین می‌توانند از خودکارسازی وظایفی مانند نوشتار (scribing)، کدگذاری پزشکی، تصویربرداری پزشکی و تحلیل ژنومی (genomic) بهره‌مند شوند. در صنعت هواشناسی، مدل‌های مولد می‌توانند شبیه ‌سازی‌هایی از سیاره ایجاد کرده و در پیش‌بینی دقیق‌تر وضعیت آب‌وهوا و بلایای طبیعی کمک کنند. این کاربردها به ایجاد محیطی امن‌تر برای مردم و بهبود توانایی متخصصان در پیش‌بینی و آمادگی برای بلایای طبیعی می‌انجامد.

• صنعت سرگرمی: تمامی جنبه‌های صنعت سرگرمی، از بازی‌های ویدئویی گرفته تا فیلم، انیمیشن و واقعیت مجازی، از مدل‌های مولد بهره برده تا فرآیند تولید محتوای خود را تسهیل کنند. خالقان محتوا از این مدل‌ها به‌عنوان ابزاری برای بهبود کار خود و ایده پردازی استفاده می‌کنند.

هوش مصنوعی مولد به‌سرعت در حال تغییر و تحول در صنایع مختلف است و ابزارهای نوآورانه‌ای برای ارتقا و بهبود فرآیندها ارائه می‌دهد.

چالش‌های هوش مصنوعی مولد (Generative AI) چیست؟

با توجه به اینکه هوش مصنوعی مولد هنوز در مراحل ابتدایی توسعه قرار دارد، زمینه‌های مختلفی برای پیشرفت این فناوری وجود دارد. برخی از مهم‌ترین چالش‌ها عبارت‌اند از:

1. مقیاس زیرساخت محاسباتی:

مدل‌های هوش مصنوعی مولد اغلب شامل میلیاردها پارامتر هستند و برای آموزش به جریان‌های داده سریع و کارآمد نیاز دارند. افزون بر این، نگهداری و توسعه این مدل‌ها نیازمند سرمایه‌گذاری قابل‌توجه، تخصص فنی، و زیرساخت‌های محاسباتی در مقیاس بزرگ می باشد. برای مثال، مدل‌های انتشار ممکن است به میلیون‌ها یا میلیاردها تصویر برای آموزش نیاز داشته باشند. همچنین، برای پردازش چنین مجموعه داده‌های بزرگی، قدرت محاسباتی عظیم و توانایی تهیه و استفاده از صدها GPU توسط متخصصان هوش مصنوعی لازم است.

2. سرعت نمونه‌گیری (Sampling Speed):

به دلیل مقیاس بزرگ مدل‌های مولد، ممکن است در زمان تولید نمونه‌ها تأخیر وجود داشته باشد. این مسئله به‌ویژه در کاربردهای تعاملی مانند چت‌بات‌ها، دستیارهای صوتی هوش مصنوعی یا برنامه‌های خدمات مشتریان که نیاز به پاسخ‌گویی سریع و دقیق دارند، اهمیت پیدا می‌کند. با اینکه مدل‌های انتشار به دلیل کیفیت بالای نمونه‌های تولیدی‌شان محبوب‌تر شده‌اند، سرعت پایین نمونه‌گیری آن‌ها بیشتر از قبل مورد توجه قرار گرفته است.

3. کمبود داده‌های باکیفیت:

مدل‌های هوش مصنوعی مولد اغلب برای تولید داده‌های مصنوعی در زمینه های مختلف استفاده می‌شوند؛ اما همه داده‌ها برای آموزش این مدل‌ها مناسب نیستند. زیرا این مدل‌ها به داده‌های باکیفیت و بدون تعصب نیاز دارند. همچنین در برخی حوزه‌ها داده کافی برای آموزش مدل‌ها وجود ندارد؛ برای مثال، منابع سه بعدی(3D Assets) بسیار محدود و گران‌قیمت بوده و این حوزه‌ها به منابع زیادی برای توسعه و بلوغ نیاز دارند.

4. مجوزهای داده:

به علاوه‌ی مشکل کمبود داده‌های با کیفیت، بسیاری از سازمان‌ها در دریافت Commercial License برای استفاده از مجموعه داده‌های موجود یا ساخت مجموعه داده‌های سفارشی برای آموزش مدل‌های تولیدی با مشکل مواجه هستند. این یک فرآیند بسیار مهم و کلیدی برای جلوگیری از مشکلات نقض حقوق مالکیت معنوی است.

5. راه‌حل‌ها و حمایت‌های شرکت‌ها:

شرکت‌هایی مانند NVIDIA، Cohere، و Microsoft با ارائه خدمات و ابزارهایی برای حل این چالش‌ها، در تلاش برای حمایت از توسعه مدل‌های هوش مصنوعی مولد هستند. این محصولات و پلتفرم‌ها پیچیدگی‌های مربوط به راه‌اندازی و اجرای مدل‌ها در مقیاس بزرگ را کاهش می‌دهند و به رشد پایدار این حوزه کمک می‌کنند.

این چالش‌ها نشان می‌دهند که اگرچه هوش مصنوعی مولد دارای پتانسیل بالایی است، اما نیازمند توجه به زیرساخت، داده‌های باکیفیت و همکاری بیشتر برای رفع محدودیت‌ها می باشد.

هوش مصنوعی مولد (Generative AI) چه مزایایی دارد؟

برخی از مزایای کلیدی آن عبارت‌اند از:

تولید محتوای جدید و اصیل: الگوریتم‌های هوش مصنوعی مولد می‌توانند محتوای جدیدی مانند تصاویر، ویدئوها و متون تولید کنند که از محتوای ساخته‌شده توسط انسان قابل تشخیص نیستند. این ویژگی در زمینه‌هایی مانند سرگرمی، تبلیغات و هنرهای خلاقانه کاربرد زیادی دارد.

افزایش کارایی و دقت سیستم‌های هوش مصنوعی موجود: این الگوریتم‌ها می‌توانند به بهبود عملکرد سیستم‌های فعلی هوش مصنوعی کمک کنند. برای مثال، Generative AI می‌تواند داده‌های مصنوعی را در جهت آموزش و ارزیابی سایر الگوریتم‌های هوش مصنوعی ایجاد کند.

تحلیل داده‌های پیچیده به روش‌های نوین: این الگوریتم‌ها امکان بررسی و تحلیل داده‌های پیچیده را به شیوه‌های نوین فراهم کرده و به کسب‌وکارها و محققان کمک می‌کنند تا الگوها و روندهای پنهانی را که از داده‌های خام به‌تنهایی قابل شناسایی نیستند، تشخیص دهند.

اتوماسیون و تسریع فرآیندها: هوش مصنوعی مولد می‌تواند به خودکارسازی و تسریع وظایف و فرآیندهای مختلف کمک کند که نتیجه ی آن، صرفه جویی در زمان و منابع کسب‌وکارها و سازمان‌ها می باشد.

به‌طور کلی، هوش مصنوعی مولد (Generative AI) این پتانسیل را دارد که تأثیر چشمگیری بر طیف وسیعی از صنایع و کاربردها بگذارد و به عنوان یکی از حوزه‌های مهم تحقیق و توسعه در هوش مصنوعی شناخته می شود.