ما هي الذكاء الاصطناعي التوليدي؟

لقد كان الذكاء الاصطناعي التوليدي يسبب ضجة كبيرة في الآونة الأخيرة. يتم استخدام هذا المصطلح لوصف أي نوع من أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تعتمد على خوارزميات التعلم غير المشرّف أو نصف المشرّف لإنشاء صور رقمية جديدة ومرئية وأudio وtext. وفقًا لمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، فإن الذكاء الاصطناعي التوليدي هو واحد من أكثر التطورات الواعدة في مجال الذكاء الاصطناعي خلال العقد الماضي.

من خلال الذكاء الاصطناعي التوليدي، يمكن للكمبيوتر تعلم الأنماط الأساسية المتعلقة بالمدخلات، مما يسمح لها بإخراج محتوى مشابه. تعتمد هذه الأنظمة على شبكات توليدية معادية ومتغيرات أوتو-كودر وترانسفورمر.

الضجة حول الذكاء الاصطناعي التوليدي تزداد بشكل مستمر، حيث أدرجت شركة غارتنر في تقريرها عن “تكنولوجيا وتendencies المتطورة وتأثيرها على عام 2022″، ووفقًا للشركة، فهو واحد من التكنولوجيات الأكثر تأثيرًا وتطورًا سريعًا في السوق.

من بين بعض التنبؤات المهمة في ذلك التقرير:

• بحلول عام 2025، سيستخدم 50٪ من مبادرات اكتشاف وتطوير الأدوية الذكاء الاصطناعي التوليدي.
• بحلول عام 2025، سيتم إنتاج 10٪ من جميع البيانات بواسطة الذكاء الاصطناعي التوليدي.
• بحلول عام 2027، سيستخدم 30٪ من المصنعين الذكاء الاصطناعي التوليدي لتحسين فعالية تطوير المنتجات.

تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي

يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي إنشاء محتوى جديد باستخدام النصوص أو الملفات الصوتية أو الصور الحالية. إنه يسمح للكمبيوتر بالكشف عن الأنماط الأساسية المتعلقة بالمدخلات حتى يتمكن من إنتاج محتوى مشابه.

يحقق الذكاء الاصطناعي التوليدي هذه العملية من خلال تقنيات مختلفة:

• شبكات توليدية معادية (GANs): تتكون GANs من شبكتين عصبويتين. هناك شبكة توليدية وشبكة تمييزية تتنافسان لتحقيق التوازن بينهما. تُولّد شبكة التوليد بيانات أو محتوى جديدًا ي似 البيانات الأصلية. تُميّز شبكة التمييز بين البيانات الأصلية والبيانات المولدة لتحديد ما هو أقرب إلى الأصلي.
• الترانسفورمر: تتضمن نماذج الترانسفورمر أسماء كبيرة مثل GPT-3، ويمكنها محاكاة الانتباه الإدراكي وقياس أهمية أجزاء البيانات. يمكنها أيضًا تعلم مهام التصنيف وإنشاء نصوص أو صور من مجموعات بيانات كبيرة.
• المتغيرات الأوتو-كودر: مع المتغيرات الأوتو-كودر، يتم ترميز المدخلات بواسطة المرمز إلى رمز مضغوط، ويتم إعادة إنتاج المعلومات الأصلية بواسطة المرمز. عند تدريبها بشكل صحيح، يمكن أن تخزن التمثيل المضغوط توزيع البيانات الأصلية كتمثيل بأبعاد أصغر.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي

هناك مجموعة واسعة من التطبيقات للذكاء الاصطناعي التوليدي عبر العديد من المجالات مثل التسويق والتعليم والرعاية الصحية والترفيه.

من بين بعض التطبيقات الرئيسية للذكاء الاصطناعي التوليدي:

• الرعاية الصحية: تُستخدم شبكات توليدية معادية لثورة الصناعات الصحية. يمكن تعليمها على إنتاج أمثلة وهمية للبيانات غير الممثلة، والتي يمكن استخدامها بعد ذلك لتدريب وتطوير النموذج. تُستخدم GANs أيضًا لتحديد البيانات وتحسين الخصوصية والأمان.
• الموسيقى: يُستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي أيضًا في الموسيقى من خلال إنشاء شبكات عصبونية يمكنها محاكاة الدماغ البشري. على سبيل المثال، أنشأت برمجية Magenta من جوجل أول أغنية إي آي على الإطلاق. واحدة من أكبر مزايا الذكاء الاصطناعي التوليدي في الموسيقى هي قدرته على إنشاء أجناس جديدة.
• الصور المتحركة: تستمر تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي في صناعة السينما في النمو. يمكنها تمكين المحترفين من التقاط الإطارات في أي وقت بغض النظر عن الظروف الضوئية أو الجوية، لأن الصورة يمكن تحويلها بعد ذلك. يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أيضًا استخدام 합성 الوجه وتقليد الصوت لتمكين صور ومقاطع فيديو الممثلين من استخدامها مع أعمار مختلفة.
• الوسائط: يُستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي في جميع أنحاء صناعة الإعلام. على سبيل المثال، يمكنه تحسين المحتوى من خلال 超-الدقة. يمكن لتقنيات التعلم الآلي تحويل المحتوى منخفض الجودة إلى محتوى عالي الجودة.
• الروبوتات: يساعد النمذجة التوليدية في جعل نماذج التعلم الآلي بالتعزيز أقل انحيازًا وقادرة على فهم المفاهيم المجردة في المحاكاة وال世界 الحقيقي.

تحديات الذكاء الاصطناعي التوليدي

مع جميع الفوائد والتطبيقات، يطرح الذكاء الاصطناعي التوليدي أيضًا بعض التحديات. يمكن استخدامه من قبل الجهات الفاعلة السيئة لتنفيذ أنشطة خبيثة مثل الاحتيال أو إنشاء أخبار مزيفة.

تحتاج خوارزميات الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى كمية كبيرة من البيانات للتدريب لتنفيذ المهام بنجاح. في الوقت نفسه، لا يمكن لشبكات GANs إخراج صور أو نصوص جديدة تمامًا، بل يجب أن تأخذ البيانات وت kết hợpها معًا لإنشاء مخرج جديد.

تحدي آخر للذكاء الاصطناعي التوليدي هو النتائج غير المتوقعة، حيث يمكن أن تكون بعض النماذج مثل GANs صعبة التحكم. عندما يكون هذا هو الحال، يمكن أن تكون النماذج غير مستقرة وتولّد نتائج غير متوقعة.

أمثلة على شركات الذكاء الاصطناعي التوليدي

هناك العديد من الشركات التي تعمل في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي لعدد كبير من التطبيقات:

• Synthesia: أحد أكثر شركات الذكاء الاصطناعي التوليدي شهرة هو Synthesia، الذي كان رائدًا مبكرًا في تكنولوجيا合成 الفيديو. تأسست الشركة في المملكة المتحدة في عام 2017 وتنفذ تكنولوجيا الإعلام الاصطناعي الجديدة لإنشاء المحتوى المرئي، بالإضافة إلى تقليل التكاليف والمهارات والحدود اللغوية اللازمة للاستفادة من التكنولوجيا.
• Mostly AI: طور Mostly AI محرك البيانات الاصطناعية الذي يمكنه محاكاة البيانات الاصطناعية الواقعية والممثلة على نطاق واسع. يمكنه تعلم الأنماط والهيكل والتنوع من البيانات الحالية تلقائيًا.
• Synthesis AI: تجمع Synthesis AI بين نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي الجديدة وتكنولوجيا الرسومات الحاسوبية المتطورة. وفقًا للشركة، يسمح خط أنابيبها المملوك بإنشاء كميات هائلة من البيانات لتدريب نماذج الرؤية الحاسوبية المتقدمة.
• Synthetaic: تعتبر Synthetaic شركة رائدة في مجال البيانات الاصطناعية. يمكن لشركة Synthetaic تنمية البيانات عالية الجودة للذكاء الاصطناعي. يُutomate نظام RAIC (التصنيف التلقائي السريع للصور) تحليل مجموعات بيانات كبيرة غير منظمة حتى تتمكن من تدريب وتنفيذ نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل أسرع من النهج التقليدية.
• Aqemia: تعتمد شركة Aqemia على خوارزميات فريدة من نوعها مستوحاة من الكموم لتنبؤ بالارتباط، بالإضافة إلى الذكاء الاصطناعي. تساعد هذه التقنية على اكتشاف جزيئات أكثر ابتكارًا بأفضل فرص للنجاح.
• AiMi: تعتبر AiMi واحدة من أفضل شركات الذكاء الاصطناعي التوليدي في صناعة الموسيقى، وتقدم تدفقًا ديناميكيًا لا نهاية له من الموسيقى الإلكترونية التي تعيد التحرك في الوقت الفعلي. يمكنك استخدام AiMi لإنشاء مناظر موسيقية تغمرك في الصوت والمرئيات المستمرين.

هذه هي بعض الشركات القليلة التي تستخدم نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي لتقديم تكنولوجيا مبتكرة ومتطورة باستمرار.