معرفی هوش مصنوعی مولد و کاربردهای آن

هوش مصنوعی مولد در حال تغییر نحوه تعامل ما با فناوری است، به همین دلیل اگر اطلاعات کاملی درباره آن نداشته باشید، احتمالا از کیفیت کارهای خود را پایین می‌آورید و دیگر نمی‌توانید در حوزه فعالیت خود با رقبا به رقابت بپردازید.معرفی هوش مصنوعی مولد و کاربردهای آن از آن جایی‌که در بسیاری از حوزه‌ها سرعت و کیفیت اهمیت زیادی دارد، هوش مصنوعی مولد به ابزاری قدرتمند برای نویسندگان، طراحان، برنامه‌نویسان و حتی مدیران کسب‌وکار تبدیل شده است. البته این فناوری فقط به صرفه‌جویی در زمان محدود نمی‌شود و مسیرهای جدیدی را برای الهام، نوآوری و حتی حل مسائل پیچیده باز می‌کند.

در ادامه این مقاله، شما را با هوش مصنوعی مولد، نحوه عملکرد آن، ویژگی‌ها، مزایا، چالش‌ها، کاربردهای گسترده‌ و سایر موضوعات مهم آن آشنا می‌کنیم تا بیشتر از پیش با تاثیر آن بر حوزه‌های مختلف آشنا شوید.

هوش مصنوعی مولد چیست؟

هوش مصنوعی مولد (Generative AI) نوعی از هوش مصنوعی به‌حساب می‌آید که قادر به تولید محتوای جدید و اصیل مانند متن، تصویر، ویدئو، صدا و حتی کدهای نرم‌افزاری بر اساس درخواست کاربر است. این فناوری بر پایه مدل‌های یادگیری عمیق (الگوریتم‌هایی که الگوها و روابط را در حجم وسیعی از داده‌ها شناسایی و رمزگذاری می‌کنند.) توسعه یافته است و از آن برای درک درخواست‌های کاربران و تولید پاسخ‌های مرتبط و خلاقانه استفاده می‌شود.

با ظهور مدل‌هایی مانند ChatGPT در سال ۲۰۲۲، Generative AI به یکی از بحث‌برانگیزترین موضوعات فناوری تبدیل شد و موجی از نوآوری و پذیرش آن در صنایع مختلف به راه افتاد. این فناوری می‌تواند با ایجاد مکالمات طبیعی، داستان‌سرایی، خلق تصاویر هنری و حتی حل کردن مسائل پیچیده علمی، کمک زیادی به صنایع مختلف بکند. کسب‌وکارها نیز از آن برای بهینه‌سازی فرایندهای داخلی، توسعه محصولات و بهبود خدمات خود بهره می‌برند.

تحقیقات نشان می‌دهند که یک‌سوم سازمان‌ها از این مدل هوش مصنوعی در یکی از بخش‌های خود استفاده می‌کنند و پیش‌بینی می‌شود که تا سال ۲۰۲۶، بیش از ۸۰٪ شرکت‌ها این فناوری را در سیستم‌های خود به کار بگیرند.

نحوه عملکرد هوش مصنوعی مولد

حال که به طور کامل با Generative AI آشنا شدید، احتمالا با این سوال مواجه می‌شوید که این مدل از هوش مصنوعی چگونه کار می‌کند؟ در پاسخ به این سوال باید گفت که این فناوری مانند سایر مدل‌های هوش مصنوعی، از مدل‌های یادگیری ماشین استفاده می‌کند که بر روی حجم عظیمی از داده‌ها آموزش دیده‌اند.

یکی از مهم‌ترین مدل‌های مورد استفاده در این فناوری، مدل‌های پایه (Foundation Models) هستند. این مدل‌ها روی مجموعه وسیعی از داده‌های عمومی و بدون برچسب آموزش می‌بینند و می‌توانند وظایف مختلفی را انجام دهند. در حوزه تولید تصویر، تحلیل جزئیات تصویر را با دقت بالایی انجام می‌دهد و نسخه‌ای واضح‌تر و دقیق‌تر از آن ارائه می‌دهد.

یکی از مهم‌ترین زیرمجموعه‌های مدل‌های پایه، مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models – LLMs) مانند سری GPT از OpenAI هستند. این مدل‌ها برای پردازش و تولید زبان طراحی شده‌اند و می‌توانند وظایفی مانند خلاصه‌سازی، تولید متن، دسته‌بندی اطلاعات و مکالمات تعاملی را انجام دهند. مدل‌های زبانی بزرگ به دلیل داشتن میلیاردها پارامتر، می‌توانند از داده‌های متنوعی که در مقیاس اینترنت به آن‌ها آموزش داده شده است، برای تولید پاسخ‌های هوشمندانه و مرتبط استفاده کنند.

ویژگی‌های اصلی یک مدل هوش مصنوعی مولد

معمولا بسیاری از افراد هنگام آشنایی با Generative AI با این سوال مواجه می‌شوند که چگونه مدل‌های مختلف آن را ارزیابی کنیم؟ یک مدل هوش مصنوعی مولد موفق باید دارای سه ویژگی اساسی باشد تا بتواند محتوای قابل‌اعتماد، متنوع و کارآمد تولید کند. در ادامه با ما همراه باشید تا این سه ویژگی را معرفی کنیم:

• کیفیت (Quality): خروجی‌های یک مدل مولد مخصوصا در کاربردهایی که مستقیماً با کاربران در تعامل‌ هستند، باید از دقت و وضوح بالایی برخوردار باشند. برای مثال، در تولید گفتار، اگر کیفیت صدا پایین باشد، درک آن دشوار است. همچنین در تولید تصاویر، مدل باید بتواند تصاویری ایجاد کند که از نمونه‌های واقعی قابل‌تشخیص نباشند. در واقع کیفیت بالا بر تجربه کاربران تأثیر می‌گذارد و اعتماد به هوش مصنوعی را نیز افزایش می‌دهد.
• تنوع (Diversity): یک مدل مولد قوی باید بدون اینکه کیفیت آن‌ها پایین بیاید، بتواند انواع مختلفی از خروجی‌ها را تولید کند. این ویژگی به مدل کمک می‌کند تا تمامی الگوهای موجود در داده‌های آموزشی را به‌درستی بازتاب دهد و از ایجاد سوگیری‌های ناخواسته جلوگیری کند.
• سرعت (Speed): بسیاری از کاربردهای تعاملی هوش مصنوعی مانند ویرایش تصویر در لحظه یا پاسخ‌گویی سریع در چت‌بات‌ها، نیازمند سرعت بالا در تولید محتوا هستند. یک مدل Generative AI باید بتواند بدون تأخیر طولانی، پاسخ‌های دقیق و مرتبط تولید کند تا تجربه کاربری بهینه و روان باقی بماند.

مزایای هوش مصنوعی مولد

مزیت‌های بسیار عالی Generative AI باعث می‌شود که محبوبیت آن افزایش پیدا کند و افراد بیشتری به آن علاقه‌مند شوند. در ادامه مهم‌ترین مزیت‌های این مدل از هوش مصنوعی را معرفی می‌کنیم:

•  افزایش خلاقیت: ابزارهای هوش مصنوعی مولد می‌توانند الهام‌بخش باشند و فرآیند ایده‌پردازی را به بهترین شکل ممکن بهبود دهند. در واقع این مدل‌ها  با تولید نسخه‌های متنوع از یک محتوا، به نویسندگان، هنرمندان، طراحان و سایر خالقان کمک می‌کنند تا از بن‌بست‌های خلاقانه عبور کنند و به ایده‌های جدیدی برسند.
• تصمیم‌گیری سریع‌تر و دقیق‌تر: Generative AI در تجزیه‌وتحلیل مجموعه داده‌های بزرگ، شناسایی الگوها و استخراج اطلاعات ارزشمند بسیار کارآمد است. این مزیت عالی به مدیران، تحلیل‌گران و محققان کمک می‌کند تا بر اساس داده‌های دقیق، تصمیمات بهتری بگیرند.
• شخصی‌سازی پویا: این نوع از مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند در سیستم‌های پیشنهاد محتوا و سایر برنامه‌های مرتبط، با تحلیل ترجیحات و سابقه کاربران، محتوای شخصی‌سازی‌شده‌ای را در لحظه تولید کند. در واقع این قابلیت تجربه کاربران را جذاب‌تر و مرتبط‌تر می‌کند.
• دسترسی ۲۴/۷: برخلاف انسان، این نوع از هوش مصنوعی بدون خستگی کار می‌کند و به‌طور مداوم در دسترس است. این ویژگی آن را برای وظایفی مانند پشتیبانی مشتری از طریق چت‌بات‌ها و پاسخ‌دهی خودکار بسیار کارآمد می‌کند.

چالش‌ها و محدودیت‌های Generative AI

با وجود پیشرفت‌های چشمگیر، Generative AI همچنان با چالش‌ها و محدودیت‌های متعددی مواجه است که بر دقت، کارایی و پذیرش آن تأثیر می‌گذارند. در ادامه، برخی از مهم‌ترین چالش‌های این فناوری را بررسی می‌کنیم.

• دقت و صحت اطلاعات: مدل‌های مولد بر اساس الگوهای موجود در داده‌های آموزشی خود کار می‌کنند، اما این داده‌ها همیشه بدون خطا یا سوگیری نیستند. در نتیجه، این مدل‌ها ممکن است اطلاعات نادرست یا گمراه‌کننده تولید کنند.
• مسائل امنیتی و حریم خصوصی: استفاده از داده‌های اختصاصی برای سفارشی‌سازی مدل‌های مولد می‌تواند خطرات امنیتی و نقض حریم خصوصی را به همراه داشته باشد.
• محدودیت در خلاقیت واقعی: هرچند این نوع از مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند محتوای خلاقانه‌ای تولید کنند، اما خلاقیت آن‌ به داده‌هایی محدود می‌شود که روی آن‌ها آموزش دیده‌اند. محدود بودن داده‌های این فناوری باعث می‌شود که خروجی‌های آن احتمالا تکراری یا فاقد اصالت باشند.
• هزینه‌های بالا و نیاز به زیرساخت قوی: آموزش و اجرای مدل‌های مولد به منابع پردازشی گسترده‌ای نیاز دارد. این مدل‌ها معمولاً از میلیاردها پارامتر تشکیل شده‌اند و برای پردازش و تولید محتوای باکیفیت، نیازمند توان محاسباتی بالایی هستند.
• سرعت پردازش و پاسخ‌دهی: به دلیل مقیاس بزرگ مدل‌های مولد، ممکن است تأخیرهایی در تولید خروجی وجود داشته باشد.
• کمبود داده‌های باکیفیت و چالش‌های حقوقی: مدل‌های هوش مصنوعی مولد برای عملکرد بهینه به داده‌های متنوع، گسترده و بدون سوگیری نیاز دارند، اما در برخی حوزه‌ها مانند تولید محتوای سه‌بعدی، تعداد داده‌های موجود بسیار محدود است و تهیه آن‌ها هزینه‌ زیادی لازم دارد. علاوه بر این، بسیاری از مجموعه داده‌ها دارای مجوزهای تجاری خاصی هستند که دسترسی و استفاده از آن‌ها را دشوار می‌کند.به‌طورکلی این چالش‌های حقوقی می‌توانند مانعی برای توسعه مدل‌های جدید باشند.

مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی مولد

برای اینکه درک بهتری از Generative AI داشته باشید، باید با کاربردهای متنوع آن در صنایع مختلف آشنا شوید. در حال حاضر از این مدل هوش مصنوعی در حوزه‌های مختلفی استفاده می‌شود که مهم‌ترین آن‌ها عبارت‌اند از:

• بهبود تجربه مشتری: کسب‌وکارها می‌توانند از Generative AI برای تولید محتوای شخصی‌سازی‌شده از جمله تبلیغات، ایمیل‌ها و صفحات وب برای بازاریابی استفاده کنند.
• توسعه نرم‌افزار و به‌روزرسانی سیستم‌ها: ابزارهای این مدل هوش مصنوعی می‌توانند فرآیند کدنویسی را خودکار و سرعت توسعه نرم‌افزار را افزایش دهند. همچنین این فناوری در مدرن‌سازی نرم‌افزارهای قدیمی و انتقال آن‌ها به محیط‌های ابری نقش مهمی ایفا می‌کند.
• پردازش اسناد و کارهای اداری: Generative AI می‌تواند اسناد دیجیتال مانند قراردادها، فاکتورها و گزارش‌های مالی را ایجاد و ویرایش کند. این امر باعث کاهش کارهای تکراری و افزایش بهره‌وری در بخش‌های منابع انسانی، حقوقی، خرید و مالی سازمان‌ها می‌شود.
• علم، مهندسی و تحقیقات پزشکی: این فناوری در حوزه‌های علمی و مهندسی به دانشمندان کمک می‌کند تا راه‌حل‌های جدیدی برای مشکلات پیچیده بیابند. به عنوان مثال، در پزشکی از آن برای تولید تصاویر مصنوعی جهت آموزش سیستم‌های تشخیص پزشکی استفاده می‌شود.
• تولید محتوای متنی، تصویری و ویدئویی: مدل‌های زبانی می‌توانند متون مختلفی مانند مقالات، گزارش‌ها، خلاصه‌سازی اسناد و حتی متون خلاقانه مانند داستان و شعر تولید کنند. همچنین، ابزارهایی مانند DALL-E و Stable Diffusion قدرت بالایی در ایجاد تصاویر هنری و واقع‌گرایانه دارند.
•  تولید صوت، گفتار و موسیقی: این فناوری می‌تواند صداهای طبیعی برای چت‌بات‌ها و دستیارهای صوتی ایجاد کند و حتی خواندن کتاب‌های صوتی را به‌طور خودکار انجام دهد. همچنین اگر می‌خواهید موسیقی‌هایی با سبک‌های خاص تولید کنید، این فناوری می‌تواند به شما کمک کند.
• بهینه‌سازی طراحی و هنر دیجیتال: هوش مصنوعی مولد می‌تواند به طراحان و هنرمندان در خلق آثار هنری، طراحی‌های گرافیکی و ایجاد جلوه‌های بصری برای بازی‌های ویدیویی و شبیه‌سازی‌های مجازی کمک کند.
• تولید داده‌های شبیه‌سازی‌شده و مدل‌سازی‌های علمی: در برخی حوزه‌ها مانند تحقیقات دارویی، تولید داده‌های واقعی دشوار و پرهزینه است. این مدل از هوش مصنوعی می‌تواند داده‌های مصنوعی باکیفیت تولید کند تا برای آموزش مدل‌های دیگر مورد استفاده قرار گیرند.

جمع‌بندی

هوش مصنوعی مولد یکی از پیشرفته‌ترین شاخه‌های هوش مصنوعی است که توانایی تولید محتوا، از متن و تصویر گرفته تا کد و موسیقی را دارد. در این مقاله، ابتدا به تعریف و نحوه عملکرد این فناوری پرداختیم و سه ویژگی کلیدی موفقیت یک مدل Generative AI را بررسی کردیم. سپس، مزایا و چالش‌های این فناوری را توضیح دادیم و در نهایت مهم‌ترین کاربردهای آن را در حوزه‌های مختلف معرفی کردیم. اگر همچنان درباره این مدل از هوش مصنوعی سوال خاصی دارید، از طریق بخش کامنت‌ها با ما به اشتراک بگذارید.