هوش مصنوعی چند وجهی چیست؟

در نوامبر 2022، OpenAI سرویس ChatGPT را معرفی کرد. این ابزار با ویژگی‌های منحصر به فرد خود به سرعت توجه جهانیان را جلب کرد. انقلاب هوش مصنوعی مولد آغاز شده بود و همه در انتظار پاسخ به این سوال بودند: آینده چه خواهد بود؟

در آن زمان، ChatGPT و سایر ابزارهای هوش مصنوعی مولد که بر پایه مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) کار می‌کردند، به منظور پردازش ورودی‌های متنی کاربران و تولید خروجی‌های متنی طراحی شده بودند. به عبارت دیگر، این ابزارها به عنوان ابزارهای هوش مصنوعی تک‌بعدی شناخته می‌شدند.

آغازی بر هوشمندی

اما این تنها شروع کار بود. ما تنها به سطحی از قابلیت‌های LLMs دست یافته‌ایم. تنها یک سال پس از راه‌اندازی ChatGPT، پیشرفت‌های صنعت به طرز شگفت‌انگیزی سریع بوده و تعیین حدود امکانات را بسیار دشوار می‌کند، همان‌طور که در مقاله‌ای جداگانه به بررسی تأثیرات بلندمدت ChatGPT و هوش مصنوعی مولد پرداخته‌ایم.

امروز، اگر بخواهیم به پرسش «چه چیزی در پیش است؟» پاسخ دهیم، احتمالاً بهترین جواب یادگیری چند وجهی خواهد بود. این رویکرد یکی از امیدوارکننده‌ترین روندها در انقلاب فعلی هوش مصنوعی به شمار می‌آید. مدل‌های چند وجهی هوش مصنوعی مولد توانایی ترکیب انواع مختلف ورودی‌ها را دارند و می‌توانند خروجی‌هایی تولید کنند که شامل انواع گوناگون خروجی‌ها نیز باشد.

در این راهنما، به بررسی مفهوم هوش مصنوعی چند وجهی خواهیم پرداخت. ما به تعریف این نوع هوش مصنوعی، مفاهیم کلیدی، فناوری‌های پایه و کاربردهای آن خواهیم پرداخت و همچنین نحوه پیاده‌سازی این فناوری‌ها در سناریوهای واقعی را بررسی خواهیم کرد. آیا برای ورود به دنیای چند وجهی آماده‌اید؟ بیایید آغاز کنیم!

شناخت هوش مصنوعی چند وجهی

اگرچه بیشتر ابزارهای پیشرفته هوش مصنوعی مولد هنوز توانایی تفکر مشابه انسان‌ها را ندارند، اما نتایج قابل توجهی را ارائه می‌دهند که ما را به طور نسبی به آستانه هوش مصنوعی عمومی (AGI) نزدیک‌تر می‌کند. این اصطلاح به یک سیستم فرضی هوش مصنوعی اشاره دارد که قادر است درک، یادگیری و به کارگیری دانش را در زمینه‌های مختلف، مشابه انسان، انجام دهد.

در بررسی روش‌های دستیابی به AGI، یکی از سوالات کلیدی که باید به آن توجه کنیم این است که انسان‌ها چگونه یاد می‌گیرند. این موضوع ما را به عملکرد مغز انسان هدایت می‌کند. به طور خلاصه، مغز ما برای جمع‌آوری انواع اطلاعات از محیط اطراف به پنج حس خود وابسته است. این اطلاعات سپس در حافظه ما ذخیره و پردازش می‌شود تا بینش‌های جدیدی کسب کنیم و در تصمیم‌گیری‌ها به کار گرفته شود.

مدل‌های اولیه هوش مصنوعی مولد، نظیر ChatGPT، به عنوان مدل‌های تک‌بعدی شناخته می‌شدند؛ به این معنا که تنها قادر بودند یک نوع داده را به عنوان ورودی بپذیرند و خروجی مشابهی تولید کنند. به طور خاص، بیشتر این مدل‌ها برای پردازش درخواست‌های متنی و تولید پاسخ‌های متنی طراحی شده بودند.

این موضوع منطقی به نظر می‌رسد، زیرا این مدل‌ها برای آموزش به حجم زیادی از داده‌ها نیاز دارند و متن نه تنها نوع داده‌ای است که به راحتی قابل ذخیره و پردازش است، بلکه به سادگی در دسترس نیز می‌باشد. بنابراین، جای تعجب نیست که بخش عمده‌ای از داده‌های آموزشی ابزارهایی مانند ChatGPT از منابع مختلف اینترنتی تأمین می‌شود. ما تمامی این پیچیدگی‌های فنی را در مقاله دیگری شرح خواهیم داد.

با این وجود، مطالعه تنها یکی از روش‌های گوناگونی است که انسان‌ها می‌توانند از طریق آن اطلاعات جدیدی کسب کنند و برای بسیاری از فعالیت‌ها، ممکن است کارآمدترین روش نباشد.

یادگیری چند وجهی یکی از زیرشاخه‌های هوش مصنوعی است که هدف آن افزایش توانایی یادگیری ماشین‌ها از طریق آموزش با حجم زیادی از متن و انواع دیگر داده‌ها، از جمله داده‌های حسی مانند تصاویر، ویدیوها و صداها می‌باشد. این رویکرد به مدل‌ها این امکان را می‌دهد که الگوها و ارتباطات جدیدی را بین توصیفات متنی و داده‌های بصری یا صوتی مرتبط با آن‌ها شناسایی کنند.

یادگیری چند وجهی فرصت‌های تازه‌ای را برای سیستم‌های هوشمند فراهم می‌آورد. ادغام انواع مختلف داده‌ها در طول فرآیند آموزش، مدل‌های هوش مصنوعی چند وجهی را قادر می‌سازد تا چندین حالت ورودی را دریافت کرده و خروجی‌های متنوعی تولید کنند. به عنوان نمونه، مدل GPT-4 که پایه‌گذار ChatGPT است، می‌تواند ورودی‌های متنی و تصویری را بپذیرد و خروجی‌های متنی ارائه دهد. همچنین، مدل جدید Sora از OpenAI نیز در این زمینه معرفی شده است.

مفاهیم اصلی هوش مصنوعی چند وجهی

مدل‌های چند وجهی هوش مصنوعی مولد، به LLMهای پیشرفته یک سطح جدید از پیچیدگی اضافه می‌کنند. این مدل‌ها بر پایه نوعی معماری عصبی به نام ترانسفورمر طراحی شده‌اند. ترانسفورمرها، که توسط محققان گوگل ایجاد شده‌اند، به معماری رمزگذار-رمزگشا و مکانیزم توجه متکی هستند تا پردازش داده‌ها را به صورت کارآمد امکان‌پذیر سازند.

هوش مصنوعی چند وجهی بر تکنیک‌های همجوشی داده‌ها تکیه دارد تا انواع مختلف داده‌ها را ادغام کرده و درک جامع‌تری از داده‌های پایه به دست آورد. هدف اصلی این فرآیند، بهبود پیش‌بینی‌ها از طریق ترکیب اطلاعات مکملی است که از منابع داده‌ای مختلف به دست می‌آید.

چندین روش همجوشی داده‌ها می‌توانند برای مواجهه با چالش‌های چندبعدی به کار گرفته شوند. با توجه به مرحله‌ای که همجوشی در آن انجام می‌شود، می‌توان این تکنیک‌ها را به سه گروه تقسیم‌بندی کرد:

همجوشی اولیه: این مرحله شامل رمزگذاری حالت‌های گوناگون در مدل به منظور ایجاد یک فضای نمایش مشترک است. این فرآیند به تولید یک خروجی یکنواخت و ثابت منجر می‌شود که اطلاعات معنایی تمامی حالت‌ها را در خود جای می‌دهد.

همجوشی میانی: به معنای ترکیب حالت‌ها در مراحل گوناگون پیش‌پردازش است. این فرآیند با ایجاد لایه‌های ویژه در شبکه عصبی که به طور خاص برای اهداف همجوشی داده‌ها طراحی شده‌اند، صورت می‌گیرد.

همجوشی دیرهنگام: به معنای ایجاد چندین مدل برای پردازش حالت‌های گوناگون و ترکیب خروجی‌های هر مدل در یک لایه جدید از الگوریتم می‌باشد.

هیچ تکنیک همجوشی داده‌ای وجود ندارد که برای تمامی سناریوها بهترین گزینه باشد. در عوض، انتخاب تکنیک مناسب به نوع کار چند وجهی موجود بستگی دارد. بنابراین، احتمالاً نیاز به یک فرآیند آزمون و خطا برای شناسایی بهترین خط لوله هوش مصنوعی چند وجهی خواهد بود.

فناوری‌های پشتیبانی‌کننده هوش مصنوعی چند وجهی

هوش مصنوعی چند وجهی حاصل دانش جمع‌آوری‌شده در چندین زیرشاخه از هوش مصنوعی است. در سال‌های اخیر، کارشناسان و پژوهشگران این حوزه موفق به دستیابی به پیشرفت‌های قابل توجهی در ذخیره‌سازی و پردازش داده‌ها در قالب‌ها و اشکال گوناگون شده‌اند.

یادگیری عمیق

یادگیری عمیق یکی از زیرشاخه‌های هوش مصنوعی است که برای حل مسائل پیچیده از الگوریتم‌هایی به نام شبکه‌های عصبی مصنوعی بهره می‌برد. انقلاب کنونی در زمینه هوش مصنوعی مولد به وسیله مدل‌های یادگیری عمیق، به ویژه ترانسفورمرها که نوعی معماری عصبی به شمار می‌روند، تقویت می‌شود.

آینده هوش مصنوعی چند وجهی به پیشرفت‌های نوین در این زمینه وابسته است. به‌ویژه، انجام تحقیقات بیشتر ضروری است تا روش‌های جدیدی برای بهبود قابلیت‌های ترانسفورمرها و همچنین تکنیک‌های نوین همجوشی داده‌ها شناسایی شود.

پردازش زبان طبیعی (NLP)

پردازش زبان طبیعی( NLP ) یک فناوری کلیدی در زمینه هوش مصنوعی است که فاصله میان زبانسانی و درک کامپیوتری را پر می‌کند. این حوزه‌ای چندرشته‌ای است که به کامپیوترها این امکان را می‌دهد تا زبان انسان را تفسیر، تحلیل و تولید کنند و بدین ترتیب تعامل بی‌نقصی بین انسان و ماشین را فراهم می‌آورد.

با توجه به اینکه روش اصلی تعامل با ماشین‌ها از طریق متن انجام می‌شود، جای تعجب نیست که پردازش زبان طبیعی (NLP) نقش حیاتی در تضمین عملکرد بهینه مدل‌های هوش مصنوعی مولد، از جمله مدل‌های چند وجهی، ایفا می‌کند.

بینایی کامپیوتر

تجزیه و تحلیل تصویر، که به عنوان بینایی کامپیوتر نیز شناخته می‌شود، شامل مجموعه‌ای از روش‌هاست که به کامپیوترها این امکان را می‌دهد تا تصاویر را «ببینند» و مفهوم آن‌ها را درک کنند. پیشرفت‌های اخیر در این حوزه، توسعه مدل‌های هوش مصنوعی چند وجهی را ممکن ساخته است که قادرند تصاویر و ویدیوها را به عنوان ورودی و خروجی پردازش کنند.

پردازش صدا

برخی از پیشرفته‌ترین مدل‌های هوش مصنوعی مولد توانایی پردازش فایل‌های صوتی را به عنوان ورودی و خروجی دارند. قابلیت‌های پردازش صدا شامل تفسیر پیام‌های صوتی، ترجمه همزمان و تولید موسیقی است.

کاربردهای هوش مصنوعی چند وجهی

یادگیری چند وجهی به ماشین‌ها این امکان را می‌دهد که «حواس» جدیدی را پیدا کنند و در نتیجه دقت و توانایی‌های تفسیر آن‌ها افزایش یابد. این قابلیت‌ها زمینه‌ساز ظهور انواع جدیدی از کاربردها در بخش‌ها و صنایع مختلف می‌شوند، از جمله:

هوش مصنوعی مولد تقویت‌شده

بیشتر مدل‌های هوش مصنوعی مولد نسل اول، تنها قادر به پردازش متن و ارائه پاسخ‌های متنی بودند. اما مدل‌های چند وجهی مانند GPT-4 Turbo، Google Gemini و DALL-E امکانات جدیدی را به ارمغان می‌آورند که می‌توانند تجربه کاربری را در هر دو جنبه ورودی و خروجی بهبود دهند. این مدل‌ها با پذیرش درخواست‌ها در حالت‌های مختلف و تولید محتوا در قالب‌های گوناگون، نشان می­دهند که قابلیت‌های هوش مصنوعی چند وجهی بی‌پایان است.

خودروهای خودران

خودروهای خودران به شدت به هوش مصنوعی چند وجهی وابسته‌اند. این خودروها با سنسورهای متنوعی تجهیز شده‌اند که اطلاعات را از محیط اطراف در قالب‌های مختلف جمع‌آوری و پردازش می‌کنند. یادگیری چند وجهی برای این خودروها بسیار حیاتی است تا بتوانند این داده‌ها را به طور مؤثر و کارآمد ترکیب کرده و در زمان واقعی تصمیمات هوشمندانه‌ای اتخاذ کنند.

بیومدسین

افزایش روزافزون داده‌های بیومدیکال از منابعی نظیر بانک‌های زیستی، سوابق الکترونیکی سلامت، تصویربرداری بالینی و سنسورهای پزشکی، به همراه داده‌های ژنومی، موجب شکل‌گیری مدل‌های هوش مصنوعی چندوجهی در حوزه پزشکی شده است. این مدل‌ها توانایی پردازش این منابع داده‌ای متنوع را دارند که به صورت چندگانه وارد می‌شوند و به ما در کشف رازهای سلامت و بیماری انسان و همچنین اتخاذ تصمیمات بالینی هوشمند یاری می‌رسانند.

علوم زمین و تغییرات آب و هوا

رشد سریع سنسورهای زمینی، پهپادها، داده‌های ماهواره‌ای و سایر روش‌های اندازه‌گیری، توانایی ما را در درک سیاره زمین به طرز چشمگیری افزایش می‌دهد. هوش مصنوعی چند بعدی برای ترکیب دقیق این اطلاعات و توسعه کاربردها و ابزارهای جدید که می‌توانند در زمینه‌های مختلفی از جمله نظارت بر انتشار گازهای گلخانه‌ای، پیش‌بینی رویدادهای شدید جوی و کشاورزی دقیق به ما یاری رسانند، از اهمیت بالایی برخوردار است.

چالش‌های پیاده‌سازی راهکارهای هوش مصنوعی چند وجهی

رشد هوش مصنوعی چندوجهی، فرصت‌های بی‌نظیری را برای کسب ‌و کارها، دولت‌ها و افراد به ارمغان می‌آورد. اما همانند هر فناوری جدید، ادغام آن‌ها در فعالیت‌های روزمره شما ممکن است با چالش‌هایی همراه باشد.

در مرحله اول، باید کاربردهایی را شناسایی کنید که با نیازهای خاص شما همخوانی داشته باشند. انتقال از یک مفهوم به مرحله اجرایی همیشه ساده نیست، به ویژه اگر افرادی که به درستی پیچیدگی‌های هوش مصنوعی چند بعدی را درک کنند، در دسترس نباشند. با این حال، با توجه به کمبود مهارت‌های مربوط به سواد داده، پیدا کردن افراد مناسب برای توسعه مدل‌های شما ممکن است دشوار و هزینه‌بر باشد، زیرا شرکت‌ها برای جذب این نوع استعدادهای محدود، هزینه‌های بالایی را متقبل می‌شوند.

در نهایت، هنگام بحث درباره هوش مصنوعی مولد، توجه به هزینه‌ها امری ضروری است. این مدل‌ها، به ویژه مدل‌های چند وجهی، به منابع محاسباتی قابل توجهی نیاز دارند که این موضوع مستلزم صرف هزینه است. بنابراین، پیش از پذیرش هر راهکار هوش مصنوعی مولد، لازم است که برآورد دقیقی از منابعی که قصد دارید سرمایه‌گذاری کنید، داشته باشید.

خطرات هوش مصنوعی چند وجهی

همانند هر فناوری نوین، چندین خطر احتمالی وجود دارد که باید با استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی چندوجهی از آن‌ها عبور کنیم:

عدم شفافیت:

ابهام الگوریتمی یکی از نگرانی‌های عمده در ارتباط با هوش مصنوعی مولد به شمار می‌آید. این موضوع همچنین در مورد هوش مصنوعی چند وجهی نیز صدق می‌کند. این نوع سیستم‌ها به دلیل پیچیدگی‌هایشان معمولاً به عنوان مدل‌های “جعبه سیاه” شناخته می‌شوند، که نظارت بر استدلال و عملکرد داخلی آن‌ها را غیرممکن می‌سازد.

انحصار هوش مصنوعی چند وجهی:

با توجه به نیاز به منابع قابل توجه برای توسعه، آموزش و عملکرد یک مدل چند وجهی، بازار به طور عمده در دست چند شرکت بزرگ فناوری با دانش فنی و منابع کافی قرار دارد. با این حال، خوشبختانه تعداد روزافزونی از LLMهای متن‌باز به بازار عرضه می‌شوند که کار را برای توسعه‌دهندگان، محققان هوش مصنوعی و جامعه آسان‌تر می‌کنند و به آن‌ها این امکان را می‌دهند که LLMها را بهتر درک و با آن‌ها کار کنند.

تعصب و تبعیض:

مدل‌های هوش مصنوعی چندوجهی ممکن است به دلیل داده‌های مورد استفاده در فرآیند آموزش، حاوی تعصباتی باشند که می‌توانند به تصمیمات ناعادلانه منجر شوند و به‌ویژه تبعیض علیه گروه‌های اقلیت را تشدید کنند. همان‌طور که پیش‌تر اشاره شد، شفافیت در این زمینه برای درک بهتر و رفع تعصبات احتمالی بسیار حائز اهمیت است.

مسائل حریم خصوصی:

مدل‌های هوش مصنوعی چند وجهی با استفاده از حجم بالایی از داده‌ها که از منابع و فرمت‌های گوناگون جمع‌آوری شده‌اند، آموزش می‌بینند. در بسیاری از موارد، این داده‌ها ممکن است شامل اطلاعات شخصی باشند. این موضوع می‌تواند به بروز مشکلات و خطرات مرتبط با حریم خصوصی و امنیت داده‌ها منجر شود.

ملاحظات اخلاقی:

هوش مصنوعی چند وجهی ممکن است در برخی موارد به تصمیماتی منجر شود که عواقب جدی برای زندگی ما به همراه داشته و تأثیرات قابل توجهی بر حقوق بنیادین ما بگذارد. در یک پست جداگانه، به بررسی اخلاق هوش مصنوعی مولد پرداخته‌ایم.

ملاحظات زیست‌محیطی:

پژوهشگران و ناظران محیط زیست نگرانی‌هایی را درباره تأثیرات زیست‌محیطی ناشی از آموزش و عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی مولد ابراز می‌کنند. مالکان مدل‌های اختصاصی هوش مصنوعی چند وجهی به ندرت اطلاعاتی درباره میزان انرژی و منابع مصرفی این مدل‌ها یا ردپای زیست‌محیطی مرتبط با آن‌ها منتشر می‌کنند، که این موضوع با گسترش سریع استفاده از این ابزارها، چالش‌های جدی ایجاد می‌کند.

آینده هوش مصنوعی چند وجهی

هوش مصنوعی چند وجهی بدون شک مرحله بعدی انقلاب هوش مصنوعی مولد است. پیشرفت سریع در زمینه یادگیری چند وجهی، به ایجاد مدل‌ها و کاربردهای نوین برای اهداف مختلف کمک می‌کند. ما هنوز در آغاز این انقلاب قرار داریم. با پیشرفت تکنیک‌های جدید برای ترکیب حالت‌های بیشتر و نوین، دامنه هوش مصنوعی چندوجهی به طور قابل توجهی گسترش خواهد یافت.

با این وجود، قدرت بزرگ همواره با مسئولیت‌های بزرگ همراه است. هوش مصنوعی چند بعدی با خطرات و چالش‌های جدی مواجه است که برای تضمین آینده‌ای عادلانه و پایدار، باید به آن‌ها توجه و رسیدگی شود.