ما هي الذكاء الاصطناعي التوليدي؟

لقد كان الذكاء الاصطناعي التوليدي يصنع الكثير من الضجيج في الآونة الأخيرة. يتم استخدام هذا المصطلح للإشارة إلى أي نوع من أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تعتمد على خوارزميات التعلم غير الموجه أو نصف الموجه لإنشاء صور رقمية جديدة وفیديوهات وأудиو ونص. 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 يتيح لها إخراج محتوى مشابه. تعتمد هذه الأنظمة على شبكات توليدية معادية ومتغيرات أوتوإنكودرز ومحولات.

يتم نمو الاهتمام بالذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل مطرد، مع إدراج شركة جارتنر له في تقريرها عن “تكنولوجيات واتجاهات الناشئة وتأثيرها الراداري لعام 2022“. وفقًا للشركة، فهو واحد من التكنولوجيات الأكثر تأثيرًا وتطورًا سريعًا في السوق.

تتضمن بعض التنبؤات الرئيسية من تقرير جارتنر ما يلي:

• بحلول عام 2025، سوف يستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي في 50٪ من مبادرات اكتشاف وتطوير الأدوية.
• بحلول عام 2025، سوف ينتج الذكاء الاصطناعي التوليدي 10٪ من جميع البيانات. 
• بحلول عام 2027، سوف يستخدم 30٪ من المصنعين الذكاء الاصطناعي التوليدي لتعزيز فعالية تطوير المنتجات.

تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي

يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي إنشاء محتوى جديد عن طريق استخدام النصوص أو الملفات الصوتية أو الصور الحالية. إنه يتيح للكمبيوتر اكتشاف 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 شبكات GANs من شبكتين عصبيتين. هناك شبكة مولد وشبكة تمييز تقاتلان لتحقيق التوازن بينهما. تنتج شبكة المولد بيانات أو محتوى جديدًا يشبه البيانات المصدر. تفرق شبكة التمييز بين البيانات المصدر والبيانات المولدة لتحديد ما هو أقرب إلى الأصلي. 
• المحولات: تتضمن نماذج المحولات أسماء كبيرة مثل GPT-3، وهي تقلد الانتباه الإدراكي ويمكنها قياس أهمية أجزاء البيانات المدخلة. يتم تدريب المحولات على فهم اللغة أو الصورة. كما يمكنها تعلم مهام التصنيف وإنشاء نصوص أو صور من مجموعات بيانات كبيرة. 
• المشفرات الأوتوإنكودرز المتغيرة: مع المشفرات الأوتوإنكودرز المتغيرة، يشفر المُشفر المدخلات إلى رمز مضغوط بينما يعيد المُفسر إنتاج المعلومات الأولية من الرمز. عند تدريبها بشكل صحيح، يمكن أن يخزن التمثيل المضغوط توزيع بيانات المدخلات كتمثيل بأبعاد أصغر.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي

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

تتضمن بعض التطبيقات الرئيسية للذكاء الاصطناعي التوليدي ما يلي:

• الرعاية الصحية: تثور شبكات GANs ثورة في صناعات الرعاية الصحية. يمكن تعليمها على إنتاج أمثلة وهمية للبيانات غير الممثلة، والتي يمكن استخدامها لتدريب وتطوير النموذج. يتم استخدام GANs أيضًا لتحديد البيانات وتحسين خصوصية وأمان البيانات. إنها ت解决 مشكلة رئيسية في عملية العكس التي يمكن أن ت危ر بيانات المرضى القيمة. 
• الموسيقى: يتم استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي أيضًا في الموسيقى من خلال إنشاء شبكات عصبية يمكنها تقليدة الدماغ البشري. على سبيل المثال، أنشأت برنامج Magenta من جوجل أول أغنية إي أي على الإطلاق. أحد أكبر مزايا الذكاء الاصطناعي التوليدي في الموسيقى هو قدرته على إنشاء أجناس جديدة. 
• الصور المتحركة: تستمر تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي في صناعة السينما في النمو. إنه يتيح للمحترفين التقاط إطار في أي وقت بغض النظر عن الظروف الإضاءية أو الجوية لأن الصورة يمكن تحويلها بعد ذلك. يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أيضًا استخدام合성 الوجه وتصوير الصوت لتمكين صور ومقاطع فيديو الممثلين من استخدامها بأعمار مختلفة. 
• الوسائط: يتم استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في جميع أنحاء صناعة الإعلام. على سبيل المثال، يمكنه تحسين المحتوى من خلال دقة فائقة. يمكن لتقنيات التعلم الآلي تحويل المحتوى منخفض الجودة إلى محتوى عالي الجودة. 
• الروبوتات: يساعد النمذجة التوليدية نماذج التعلم التعزيزي على表现 أقل تحيزًا ويمكنها فهم المفاهيم المجردة في المحاكاة والعالم الحقيقي.

تحديات الذكاء الاصطناعي التوليدي

مع جميع الفوائد والتطبيقات، يطرح الذكاء الاصطناعي التوليدي أيضًا بعض التحديات. على سبيل المثال، يمكن استخدامه من قبل الأفراد السيئين لتنفيذ أنشطة خبيثة مثل الاحتيال أو إنشاء أخبار مزيفة.

تحتاج خوارزميات الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى الكثير من بيانات التدريب للقيام بمهامها بنجاح. في الوقت نفسه، لا يمكن لشبكات GANs إخراج صور أو نصوص جديدة تمامًا، بل يجب أن تأخذ البيانات وتجمعها معًا لإنشاء ناتج جديد.

تحدي آخر للذكاء الاصطناعي التوليدي هو النتائج غير المتوقعة، مع أنماذج مثل GANs صعبة التحكم. عندما يكون هذا هو الحال، يمكن أن تكون الأنماذج غير مستقرة وتنتج نتيجة غير متوقعة.

أمثلة على شركات الذكاء الاصطناعي التوليدي

هناك العديد من الشركات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي التوليدي لاستخدامات متنوعة:

• Synthesia: أحد أشهر شركات الذكاء الاصطناعي التوليدي هو Synthesia، الذي كان رائدًا مبكرًا لتكنولوجيا合ية الفيديو. تأسست الشركة في المملكة المتحدة في عام 2017 وتنفذ تكنولوجيا وسائط合ية جديدة لإنشاء المحتوى المرئي، بالإضافة إلى تقليل التكلفة والمهارات والحواجز اللغوية اللازمة للاستفادة من التكنولوجيا. 
• Mostly AI: طور Mostly AI محرك البيانات الاصطناعية الذي يمكنه محاكاة بيانات اصطناعية واقعية وممثلة بمقياس كبير. يمكنه تعلم الأنماط والهيكل والتغيير تلقائيًا من البيانات الحالية. 
• Synthesis AI: تجمع Synthesis AI بين نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي الجديدة وتكنولوجيا الرسومات الحاسوبية المتطورة. وفقًا للشركة، يتيح خط أنابيبها المملوك ملكية خاصة إنشاء كميات هائلة من البيانات لتدريب نماذج الرؤية الحاسوبية المتقدمة. 
• Synthetaic: شركة رائدة في مجال البيانات الاصطناعية، Synthetaic تنمو بيانات عالية الجودة للذكاء الاصطناعي. يutomates نظام RAIC (التصنيف التلقائي السريع للصور) تحليل مجموعات بيانات كبيرة غير منظمات بحيث يمكنك تدريب ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل أسرع من النهج التقليدية. 
• Aqemia: شركة اكتشاف أدوية في السيليكو، تعتمد Aqemia على خوارزميات فريدة مستوحاة من الكم لتنبؤ بالالتصاق مع الذكاء الاصطناعي. تساعد هذه التقنية على اكتشاف جزيئات مبتكرة بشكل أسرع مع فرص نجاح أفضل. 
• AiMi: أحد أفضل شركات الذكاء الاصطناعي التوليدي في صناعة الموسيقى، AiMi يقدم تدفقًا ديناميكيًا لا نهاية له للموسيقى الإلكترونية التي تعيد تشغيلها في الوقت الفعلي. يمكنك استخدام AiMi لإنشاء مناظر موسيقية تغمرك في صوت وصور متواصلة.

هذه هي بعض الشركات القليلة التي تعمل بنماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي لتقديم تكنولوجيا مبتكرة ومتطورة باستمرار.