ما هو الذكاء الاصطناعي التوليدي؟

أحدث الذكاء الاصطناعي التوليدي الكثير من الضجيج مؤخرًا. يستخدم المصطلح للإشارة إلى أي نوع من أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تعتمد على خوارزميات التعلم غير الخاضعة للإشراف أو شبه الخاضعة للإشراف لإنشاء صور رقمية وفيديو وصوت ونص. وفقًا لمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا ، يعد الذكاء الاصطناعي التوليدي أحد أكثر التطورات الواعدة في مجال الذكاء الاصطناعي في العقد الماضي. 

من خلال الذكاء الاصطناعي التوليدي ، يمكن لأجهزة الكمبيوتر تعلم الأنماط الأساسية ذات الصلة بالمدخلات ، والتي تمكنهم من إخراج محتوى مشابه. تعتمد هذه الأنظمة على شبكات الخصومة التوليدية (GANs) والمشفرات التلقائية المتغيرة والمحولات. 

ينمو الضجيج حول الذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل مطرد ، حيث قامت شركة Gartner بإدراجه في "رادار تأثير التقنيات والاتجاهات الناشئة لعام 2022" تقرير. وفقًا للشركة ، فهي واحدة من أكثر التقنيات تأثيرًا وتطورًا سريعًا في السوق. 

تتضمن بعض التوقعات الرئيسية من تقرير Gartner ما يلي: 

• بحلول عام 2025 ، سيتم استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي بنسبة 50 في المائة من مبادرات اكتشاف الأدوية وتطويرها.
  
• بحلول عام 2025 ، سينتج الذكاء الاصطناعي التوليدي 10٪ من جميع البيانات. 
• بحلول عام 2027 ، سيستخدم 30 في المائة من الشركات المصنعة الذكاء الاصطناعي التوليفي لتعزيز فعالية تطوير منتجاتهم. 

تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدية 

يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي إنشاء محتوى جديد من خلال استخدام النصوص أو الملفات الصوتية أو الصور الموجودة. إنه يمكّن أجهزة الكمبيوتر من اكتشاف النمط الأساسي المتعلق بالإدخال حتى يتمكن من إنتاج محتوى مشابه. 

يحقق الذكاء الاصطناعي التوليدي هذه العملية من خلال تقنيات مختلفة: 

• شبكات الخصومة التوليدية (GANs): تتكون شبكات GAN من شبكتين عصبيتين. هناك مولد وشبكة مميزة يتم وضعهما ضد بعضهما البعض لتحقيق التوازن بين الاثنين. تنشئ شبكة المولد بيانات أو محتوى جديدًا يشبه بيانات المصدر. تميز شبكة المميّز بين المصدر والبيانات المتولدة للتعرف على ما هو أقرب إلى الأصل. 
• محولات: تتضمن نماذج المحولات أسماء كبيرة مثل GPT-3 ، وهي تحاكي الانتباه المعرفي ويمكنها قياس أهمية أجزاء بيانات الإدخال. يتم تدريب المحولات على فهم اللغة أو الصورة. يمكنهم أيضًا تعلم مهام التصنيف وإنشاء نصوص أو صور من مجموعات بيانات كبيرة. 
• أجهزة التشفير التلقائي المتغيرة: باستخدام التشفير التلقائي المتغير ، يقوم المشفر بتشفير الإدخال إلى رمز مضغوط بينما يقوم وحدة فك التشفير بإعادة إنتاج المعلومات الأولية من الرمز. عند التدريب بشكل صحيح ، يمكن للتمثيل المضغوط تخزين توزيع بيانات الإدخال كتمثيل أبعاد أصغر. 

تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية

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

فيما يلي بعض أهم تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي: 

• الرعاية الصحية: شبكات الخصومة التوليدية تحدث ثورة في صناعات الرعاية الصحية. يمكن تعليمهم لإنتاج أمثلة مزيفة للبيانات ناقصة التمثيل ، والتي يمكن استخدامها بعد ذلك لتدريب النموذج وتطويره. تُستخدم شبكات GAN أيضًا لتحديد البيانات وتحسين خصوصية البيانات وأمانها. إنهم يعالجون المشكلة الرئيسية لعملية الانعكاس التي يمكن أن تعرض بيانات المريض القيمة للخطر. 
• الموسيقى: يتم استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي أيضًا في الموسيقى من خلال إنشاء شبكات عصبية يمكنها تقليد الدماغ البشري. على سبيل المثال ، أنشأ برنامج Magenta من Google أول أغنية على الإطلاق لمنظمة العفو الدولية. تتمثل إحدى أكبر فوائد الذكاء الاصطناعي التوليدي في الموسيقى في قدرتها على إنشاء أنواع جديدة. 
• الصورة المتحركة: تستمر تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي في صناعة الأفلام في النمو. إنه يمكّن المحترفين من التقاط إطار في أي وقت على الرغم من الإضاءة أو ظروف الطقس حيث يمكن تحويل الصورة بعد ذلك. يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أيضًا استخدام تركيب الوجه واستنساخ الصوت لتمكين استخدام صور ومقاطع فيديو الممثلين مع مختلف الأعمار. 
• وسائل الإعلام: يتم استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في جميع أنحاء صناعة الإعلام. على سبيل المثال، يمكنها ترقية المحتوى من خلال الدقة الفائقة. يمكن لتقنيات التعلم الآلي تحويل المحتوى منخفض الجودة إلى محتوى عالي الجودة. 
• علم الروبوتات: تساعد النمذجة التوليدية على تعزيز نماذج التعلم الآلي التي تظهر تحيزًا أقل وتكون قادرة على فهم المفاهيم المجردة في المحاكاة والعالم الحقيقي. 

تحديات الذكاء الاصطناعي التوليدي

مع كل مزاياها وتطبيقاتها ، يطرح الذكاء الاصطناعي التوليدي أيضًا بعض التحديات. أولاً ، يمكن استخدامه من قبل الجهات السيئة للقيام بأنشطة ضارة مثل خداع الأشخاص أو إنشاء أخبار غير مرغوب فيها. 

تحتاج خوارزميات الذكاء الاصطناعي التوليدية إلى الكثير من بيانات التدريب لأداء المهام بنجاح. في الوقت نفسه ، لا تستطيع شبكات GAN إخراج صور أو نصوص جديدة تمامًا ، بل يجب أن تأخذ البيانات وتجمعها معًا لإنشاء مخرجات جديدة. 

التحدي الآخر للذكاء الاصطناعي التوليدي هو النتائج غير المتوقعة ، حيث يصعب التحكم في بعض النماذج مثل شبكات GAN. عندما يكون هذا هو الحال ، يمكن أن تكون النماذج غير مستقرة وتولد نتيجة غير متوقعة. 

أمثلة على شركات الذكاء الاصطناعي التوليدية

هناك العديد من الشركات المشاركة في Generative AI لمجموعة متنوعة من التطبيقات: 

• Synthesia: تعد شركة Synthesia واحدة من أشهر شركات الذكاء الاصطناعي التوليدية ، والتي كانت رائدة في وقت مبكر في تكنولوجيا تصنيع الفيديو. تأسست الشركة التي تتخذ من المملكة المتحدة مقراً لها في عام 2017 وتقوم بتطبيق تقنية وسائط تركيبية جديدة لإنشاء المحتوى المرئي ، فضلاً عن تقليل التكلفة والمهارات والحواجز اللغوية اللازمة للاستفادة من التكنولوجيا. 
• في الغالب AI: قام الذكاء الاصطناعي في الغالب بتطوير محرك البيانات الاصطناعية الذي يتيح محاكاة البيانات الاصطناعية الواقعية والتمثيلية على نطاق واسع. يمكنه تعلم الأنماط والبنية والتنوع تلقائيًا من البيانات الموجودة. 
• توليف AI: تجمع تقنية Synthesis AI بين نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية الجديدة وتقنيات CGI المتطورة. وفقًا للشركة، يتيح خط الأنابيب الخاص بها إمكانية توليد كميات هائلة من البيانات لتدريب نماذج الرؤية الحاسوبية المتطورة. 
• تركيبي: شركة Synthetaic الرائدة في مجال البيانات التركيبية ، تعمل على تنمية بيانات عالية الجودة للذكاء الاصطناعي. تقوم RAIC (التصنيف التلقائي السريع للصور) الخاصة بالشركة بأتمتة تحليل مجموعات البيانات الكبيرة غير المهيكلة حتى تتمكن من تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي ونشرها بشكل أسرع من الأساليب التقليدية. 
• أكيميا: تعتمد شركة Aqemia ، وهي شركة لاكتشاف أدوية السيليكو ، على خوارزميات فريدة مستوحاة من الكم للتنبؤ بالتقارب المقترن بالذكاء الاصطناعي. تساعد هذه التقنية على اكتشاف جزيئات أكثر إبداعًا بسرعة مع فرص نجاح أفضل. 
• ايمي: تعد AiMi واحدة من أكبر شركات الذكاء الاصطناعي المنتجة في صناعة الموسيقى ، وتوفر تدفقًا ديناميكيًا لا نهاية له من الموسيقى الإلكترونية التي تنعش في الوقت الفعلي. يمكنك استخدام AiMi لإنشاء مقطوعات موسيقية تغمرك في صوت ومرئيات مستمرة.
  

هذه ليست سوى عدد قليل من الشركات العديدة التي تستفيد من نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية للدخول في تقنيات مبتكرة ومتطورة باستمرار.