زمان تخمینی مطالعه: 13 دقیقه  

هوش مصنوعی مولد (Generative Artificial Intelligence) یک نوع هوش مصنوعی است که قادر به تولید محتواهای جدید و خلاقانه است. این نوع هوش مصنوعی براساس الگوریتم‌ها و مدل‌های آماری پیچیده سعی می‌کند داده‌های جدیدی شبیه به داده‌های آموزشی تولید کند. یکی از معروف‌ترین و پیشرفته‌ترین مدل‌های هوش مصنوعی مولد، مدل زبانی از پیش‌آموزش دیده GPT سرنام  (Generative Pre-trained Transformer) است که با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق و معماری ترانسفورمر، قادر به تولید متن، تصویر، صدا و انواع مختلفی از داده‌ها است.

هوش مصنوعی مولد به چه صورتی کار می کند؟

هوش مصنوعی مولد عمدتا بر اساس شبکه‌های عصبی عمیق و مدل‌های آماری پیچیده کار می‌کند. به طور کلی، فرایند کار هوش مصنوعی مولد به شرح زیر است:

آموزش مدل: ابتدا، مدل هوش مصنوعی مولد با استفاده از کلان داده‌ها آموزش داده می‌شود. این داده‌ها ممکن است شامل متون، تصاویر، صداها و سایر انواع داده‌ها باشند. در طول آموزش، مدل سعی می‌کند الگوها و ساختارهای موجود در داده‌های آموزشی را یاد بگیرد. نکته مهمی که باید در فرآیند آموزش مدل به آن دقت کرد، کیفیت داده‌های آموزشی است که باید به دقت جمع‌آوری شوند. همچنین، به این نکته دقت کنید که فرآیند آموزش مدل‌های هوش مصنوعی مولد زمان‌بر است.

تولید محتوا: پس از آموزش، مدل قادر به تولید محتوای جدید است. برای تولید محتوا، معمولا یک متن یا تصویر که معروف به پرامت (prompt) است در اختیار مدل قرار می‌گیرد. سپس مدل، با استفاده از دانشی که از داده‌های آموزشی به‌دست آورده است، محتوای جدید را تولید می‌کند. این مدل‌ها از روی الگوها و اطلاعاتی که از داده‌های آموزشی خود یاد گرفته‌اند، به صورت خودکار جملات، متون، تصاویر و حتی صداها را تولید می‌کنند. نحوه عملکرد این مدل‌ها معمولا بر مبنای شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks) مثل شبکه‌های LSTM سرنام (Long Short-Term Memory) یا شبکه‌های ترانسفورمر (Transformers) است. مدل‌های هوش مصنوعی مولد برای آن‌که قادر به تولید محتوایی باشند نیازمند درک محتوا هستند. برای این منظور، مدل‌های فوق از شبکه‌های عصبی و پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) داده‌ها را درک می‌کند و آن‌ها را به یک نمایش داخلی یا بردارهای عددی تبدیل می‌کند. این نمایش داخلی به مدل کمک می‌کند تا الگوها و وابستگی‌های موجود در داده‌ها را فرا بگیرد. پس از آن، مدل قادر به تولید محتوای جدید است. برای تولید محتوا، مدل از نمایش داخلی داده‌ها استفاده می‌کند و با استفاده از روش‌هایی مانند نمونه‌برداری، به صورت تصادفی جملات و متون جدیدی را تولید می‌کند.

تنظیم و بهبود محتوا: به طور معمول در بیشتر موارد نتیجه اولیه تولید شده توسط مدل هوش مصنوعی مولد نیاز ویرایش دارد. در این حالت، کاربر می‌تواند نتیجه را مورد بررسی قرار داده و بازخوردی به مدل بدهد. این بازخورد می‌تواند شامل حذف بخشی از محتوا، اضافه کردن جزییات بیشتر یا تغییر در سبک و ساختار محتوا است. همچنین، ممکن است بازخورد کاربر به‌عنوان ورودی به مدل داده شود تا مدل بتواند خروجی بهتری ارائه دهد. یکی از روش‌هایی که کارشناسان برای تنظیم و بهبود محتوا از آن استفاده می‌کنند، تنظیم پارامترها است. در فرآیند بهبود مدل، می‌توان پارامترهای مدل را تنظیم کرد. این پارامترها می‌توانند شامل تعداد لایه‌ها و گره‌ها در شبکه عصبی، نرخ یادگیری، تابع هزینه و سایر پارامترهای مرتبط با مدل باشند. با تنظیم این پارامترها، می‌توانید کنترل بیشتری بر روی عملکرد و خروجی مدل داشته باشید. همچنین، در برخی موارد از تکنیک‌های پیشرفته استفاده می‌شود تا کیفیت محتوا بهبود پیدا کند که البته این مساله به قیمت افزایش زمان تولید محتوا خواهد بود.

تولید نتیجه نهایی: پس از اعمال تنظیمات و بهبودهای لازم، مدل هوش مصنوعی مولد قادر به تولید نتیجه نهایی است که می‌تواند متن، تصویر، صدا و سایر انواع داده‌ها باشد. نکته مهمی که باید به آن توجه داشته باشید این است که هوش مصنوعی مولد تنها بر اساس الگوها و داده‌های آموزشی خود عمل می‌کند و درک عمیقی از معنی و مفهوم محتوا ندارد. بنابراین، نتایج تولید شده توسط مدل ممکن است در برخی موارد غیرمنطقی یا ساختارشکنانه باشند که در این حالت نیازمند ارزیابی و ویرایش انسانی است.

فرآیند آموزش مدل هوش مصنوعی مولد به چه صورتی است؟

به طور معمول، تیم‌های آموزشی بر مبنای یک برنامه ساختارمند و مشخص اقدام به آموزش مدل هوش مصنوعی مولد می‌کنند. این مراحل به شرح زیر هستند:

جمع‌آوری داده‌های آموزشی: ابتدا باید داده‌های آموزشی که مدل بر اساس آن‌ها باید آموزش ببینند جمع‌آوری می‌شوند. این داده‌ها ممکن است متنی، صوتی یا تصویری باشند. برای بهبود عملکرد مدل، داده‌های آموزشی باید گسترده، متنوع و نماینده دامنه‌های هدف باشند. برای جمع‌آوری داده‌های آموزشی می‌توان از روش‌ها و منابع مختلف استفاده کرد. اولین روش، جمع‌آوری دستی داده‌ها است. در این روش، شما می‌توانید داده‌ها را به صورت دستی جمع‌آوری کنید که شامل مقالات، جملات، متون، سوالات و پاسخ‌ها، توضیحات و سایر اطلاعات مرتبط است. دومین روش، استفاده از پایگاه داده‌ها است. برخی پروژه‌ها نیازمند استخراج داده از پایگاه داده‌ها هستند. اگر پایگاه داده‌ای در دسترس دارید که شامل داده‌های مورد نیاز است، می‌توانید از آن استفاده کنید. به طور مثال، اگر مدل با هدف تولید متن طراحی شده است، می‌توان از مجموعه متون عمومی مانند ویکی‌پدیا، رمان‌ها، خبرها و مقالات استفاده کنید. سومین روش، استفاده از وب و تکنیک‌های استخراج است. این امکان وجود دارد که از تکنیک‌های استخراج اطلاعات از وب استفاده کرد تا داده‌های مورد نیاز را جمع‌آوری کرد. با استفاده از ابزارها و زبان‌های برنامه‌نویسی مانند پایتون و استفاده از API‌ها، می‌توان اطلاعات را به صورت خودکار از وب جمع‌آوری کرد. چهارمین روش جمع‌آوری داده‌ها توسط کاربران به صورت مشارکتی است. در روش فوق سازمان‌ها در ازای پرداخت مبلغی به کاربران از آن‌ها درخواست می‌کنند تا داده‌های آموزشی را برای آن‌های جمع‌آوری کنند. برای این منظور، سایت‌ها، اپلیکیشن‌ها و پلت‌فرم‌های مشارکتی وجود دارند که امکان تعامل مستقیم با کاربران در این زمینه را به‌وجود می‌آورند. پنجمین روش ، استفاده از داده‌های عمومی است. برخی داده‌ها به شکل عمومی در دسترس هستند و می‌توانید از آن‌ها برای آموزش مدل خود استفاده کنید. از جمله سازمان‌هایی که برخی منابع عمومی خود را به شکل رایگان در قالب مجموعه داده‌های متنی، تصویری، صوتی و ویدیویی در دسترس کاربران قرار داده‌اند باید به OpenAI، Kaggle و UCI Machine Learning Repository اشاره کرد.

اصل مهمی که هنگام انتخاب هر روش باید به آن دقت کنید این است که مراقب حقوق مالکیت معنوی داده‌ها باشید و اطمینان حاصل کنید که داده‌هایی که استفاده می‌کنید، قابل استفاده و مجاز هستند. همچنین، در هنگام جمع‌آوری داده‌ها، برخی موارد حریم خصوصی را باید رعایت کنید تا با مشکلات حقوقی روبه‌رو نشوید.

پیش‌پردازش داده‌ها: قبل از آموزش مدل، داده‌ها باید پیش‌پردازش شوند تا به فرمت مناسبی برای ورودی مدل تبدیل شوند. این مرحله شامل تمیز کردن داده‌ها، تجزیه واژگانی، بررسی املایی و سایر عملیات قبل از آموزش است. پیش‌پردازش داده‌ها به مجموعه‌ای از تکنیک‌ها و عملیاتی گفته می‌شود که قبل از ورود داده‌ها به مدل هوش مصنوعی، بر روی آن‌ها اعمال می‌شوند. هدف اصلی پیش‌پردازش داده‌ها، بهبود کیفیت و قابل استفاده بودن داده‌ها برای مدل است. در فرآیند پیش‌پردازش داده‌ها، مراحل مختلفی وجود دارند که از مهم‌ترین آن‌ها به موارد  زیر باید اشاره کرد:

• پاک‌سازی داده‌ها (Data Cleaning): این مرحله شامل حذف داده‌های ناقص، خراب یا تکراری است. به طور مثال، حذف داده‌هایی که مقادیرشان تکراری هستند، تصحیح خطاهای نگارشی و استانداردسازی داده‌ها به یک قالب مشخص در این مرحله انجام می‌شود.
• نرمال‌سازی داده‌ها (Data Normalization): در این مرحله، داده‌ها به صورت معمولا عددی و در یک مقیاس یکسان قرار می‌گیرند. این کار می‌تواند شامل مقیاس‌بندی (Scaling) داده‌ها به یک بازه مشخص مانند [0، 1] یا [-1، 1]، یا استفاده از روش‌های دیگر مانند میانگین باشد.
• کاهش ابعاد داده‌ها (Dimensionality Reduction): در برخی موارد، مجموعه‌ داده‌ها دارای ابعاد بالا هستند و این می‌تواند باعث کاهش کارایی مدل شود. در این صورت، از تکنیک‌هایی مانند تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)، تحلیل تفکیک خطی (LDA) و سایر روش‌های کاهش ابعاد استفاده می‌شود تا تعداد متغیرهای مستقل را کاهش داده و اطلاعات مهم را حفظ کرد.
• رمزگذاری داده‌ها (Data Encoding): در صورتی که داده‌ها دارای ویژگی‌های غیرعددی باشند، مانند دسته‌بندی‌ها یا متن‌ها، نیاز است آن‌ها را به صورت عددی تبدیل کنیم تا مدل بتواند از آن‌ها بهره‌برداری کند. برای این کار، روش‌هایی مانند رمزگذاری دودویی (Binary Encoding)، رمزگذاری ویژگی (Feature Encoding)، رمزگذاری ویژگی براساس ترتیب (Ordinal Encoding) و رمزگذاری یک‌به-چند (One-Hot Encoding) استفاده کرد.

انتخاب معماری مدل: برای آموزش مدل هوش مصنوعی مولد، نیاز است تا یک معماری مناسب برای مدل تعیین شود. معماری مدل ممکن است شامل شبکه‌های عصبی عمیق مانند معماری ترانسفورمر و یا شبکه عصبی مولد تخاصمی باشد. هنگامی که صحبت از انتخاب معماری مناسب به میان می‌آید باید به نکات مهمی دقت کنید که برخی از آن‌ها به شرح زیر هستند:

• هدف سیستم: ابتدا باید هدف و کاربرد اصلی سیستم هوش مصنوعی مولد را مشخص کنید. آیا سیستم باید درک زبان طبیعی داشته باشد، تصویر را تحلیل کند، مساله‌های تصمیم‌گیری را حل کند یا کاربرد دیگری داشته باشد؟
• حجم داده: بررسی حجم داده مورد نیاز برای آموزش و عملکرد سیستم بسیار مهم است. سیستم‌های هوش مصنوعی مولد نیاز به مجموعه‌های داده بزرگ و متنوع دارند تا بتوانند الگوهای عمومی را کشف کنند. بنابراین، باید معماری را انتخاب کرد که توانایی پردازش و آموزش مدل‌ها را با توجه به حجم داده‌ها داشته باشد.
• پیچیدگی مساله: اگر مساله مورد نظر پیچیده و سطح بالایی از هوش و قابلیت‌های تفکر انتزاعی و تصمیم‌گیری می‌طلبد، ممکن است نیاز به معماری پیچیده‌تری داشته باشید. در این حالت باید از معماری‌های عمیق و پیچیده مانند شبکه‌های عصبی پیچیده ژرف (Deep Neural Networks) یا شبکه‌های تبدیل‌کننده (Transformer Networks) استفاده کرد.
• محدودیت‌های سخت‌افزاری و زمانی: بررسی منابع سخت‌افزاری و زمانی موجود برای پیاده‌سازی سیستم هوش مصنوعی مولد اهمیت زیادی دارد. معماری‌های پیچیده ممکن است نیازمند توان پردازشی بالا و منابع سخت‌افزاری قوی باشند. در صورت محدودیت منابع، باید معماری ساده‌تر و سبک‌تری را در نظر گرفت.
• پشتیبانی از موارد خاص: در نظر داشته باشید که آیا معماری انتخابی امکان پشتیبانی از نیازهای خاصی مانند پردازش زبان طبیعی، تحلیل تصویر، تولید موسیقی و غیره را دارد یا خیر.
• پایداری و قابلیت توسعه‌پذیری: در نظر داشته باشید که معماری انتخابی باید قابلیت توسعه و ارتقا را داشته باشد، زیرا در طول زمان، ممکن است نیازها و امکانات سیستم هوش مصنوعی تغییر کنند و بخواهید سیستم را به‌روزرسانی و توسعه دهید.

آموزش مدل: در این مرحله، مدل با استفاده از داده‌های آموزشی فرآیند یادگیری را آغاز می‌کند. به طور معمول، این آموزش با استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی مانند کاهش گرادیان (Gradient Descent) و پس‌انتشار خطا (Backpropagation) انجام می‌شود. هدف این مرحله، بهینه کردن پارامترهای مدل به نحوی است که مدل بتواند الگوها و ساختارهای موجود در داده‌های آموزشی را یاد بگیرد.

ارزیابی مدل: پس از آموزش، مدل بر مبنای داده‌های جدید اعتبارسنجی (Validation) می‌شود. این مرحله به منظور ارزیابی دقت و عملکرد مدل است و می‌تواند شامل معیارهایی مانند دقت (Accuracy)، تفاوت میان مقادیر پیش‌بینی شده و واقعی و سایر معیارها باشد.

تنظیمات و بهینه‌سازی: در این مرحله، ممکن است نیاز باشد تا پارامترها و تنظیمات مدل بهبود یابد. این فرآیند شامل تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate)، انتخاب تابع هزینه (Loss Function)، اعمال روش‌های مناسب نرمال‌سازی و دیگر فرآیندهای بهینه‌سازی‌ است. هدف این مرحله، بهبود عملکرد مدل، افزایش دقت و کیفیت محتوای تولیدی است.

تست و استفاده از مدل: پس از آموزش و بهینه‌سازی مدل، می‌توان از آن برای تولید محتوا استفاده کرد. در این مرحله، مدل می‌تواند متن، تصویر، صدا و سایر انواع داده‌ها را تولید کند.

این فرآیند معمولا تکرار می‌شود تا مدل به طور مداوم بهبود یابد و بهترین عملکرد را ارائه دهد. همچنین، در طول فرآیند آموزش، نیاز است داده‌های آموزشی موردنیاز و منابع محاسباتی قابل توجه در دسترس باشد تا مدل به طور کامل آموزش ببیند و عملکرد بهینه‌ای ارائه دهد.

کاربرد هوش مصنوعی مولد چیست؟

هوش مصنوعی مولد یکی از قدرتمندترین پارادایم‌های دنیای هوش مصنوعی است که امکان استفاده از آن در صنایع مختلف وجود دارد. از جمله کاربردهای مهم هوش مصنوعی مولد به موارد زیر باید اشاره کرد:

تولید محتوا: هوش مصنوعی مولد به طور خاص در تولید محتوای متنی، مانند مقالات، شعرها، داستان‌ها، نقد‌ها و غیره مورد استفاده قرار می‌گیرد. به طور معمول، با استفاده از مدل‌های زبانی عمیق و پیچیده، محتواهایی با کیفیت بالا و نزدیک به محتوای ساخته شده توسط انسان تولید می‌شوند.

تولید تصاویر و ویدیو: هوش مصنوعی مولد قادر است تصاویر و ویدیوهایی با کیفیت بالا و واقع‌گرایانه تولید کند. این تصاویر و ویدیوها می‌توانند در بخش‌های مختلفی مانند تولید محتوا، طراحی بازی، تولید تصاویر تبلیغاتی و غیره استفاده شوند.

موسیقی و صدا: هوش مصنوعی مولد می‌تواند موسیقی و صداهایی را با کیفیت بالایی تولید کند. این صداها می‌توانند شامل آهنگ‌ها، ملودی‌ها، صداهای طبیعی و غیره باشند.

ترجمه ماشینی: هوش مصنوعی مولد نقش مهمی در ترجمه ماشینی زبان‌ها به یکدیگر دارد. با استفاده از مدل‌های زبانی و ترجمه ماشینی، می‌توان متن‌هایی را از یک زبان به زبان دیگر ترجمه کرد.

تولید کدهای برنامه‌نویسی: هوش مصنوعی مولد نه تنها در زمینه ویرایش کدها عملکرد قابل قبولی دارد، بلکه قادر است، کدهایی را نیز تولید کند که امکان استفاده از آن‌ها در پروژه‌های مختلف وجود دارد.

با توضیحاتی که ارائه کردیم باید بگوییم که هدف از به کارگیری هوش مصنوعی مولد تولید داده‌ها و محتواهایی است که کاربردی باشد. همین مساله باعث شده تا فناوری فوق در حوزه‌های مختلفی از جمله صنعت سرگرمی، تبلیغات، ترجمه، ویدیو، سینما، آموزش و غیره کاربرد داشته باشد. با این حال، مهم است توجه داشته باشیم که هوش مصنوعی مولد هنوز در مراحل ابتدایی خود قرار دارد و نیاز به بهبود و توسعه بیشتر دارد تا بتواند به طور کامل و بهینه به سازمان‌ها و انسان‌ها کمک کند.

بخوانید: آشنایی با انواع رسانه‌ شبکه (Network Media) و کاربرد آن‌ها

R&M