توسط : هوش مصنوعی مولد میتواند محتوا های سریع بر اساس ورودی های متنوع را ایجاد کند. ورودی ها و خروجی های این مدل ها می‌توانند شامل متن، تصاویر، صداها، انیمیشن، مدل‌های سه‌بعدی یا انواع دیگر داده‌ها باشند.
هوش مصنوعی مولد چگونه کار میکند ؟
مدل‌های هوش مصنوعی مولد از شبکه‌های عصبی مصنوعی برای شناسایی الگوها و ساختارهای موجود در داده‌های ورودی استفاده میکنند تا بتوانند محتوای جدید تولید کنند.یکی از ویژگی های منحصر به فرد مدل های هوش مصنوعی مولد توانایی یادگیری از رویکرد های متفاوت است. این رویکرد ها شامل یادگیری بدون نظارت و نیمه نظارتی است. این ویژگی به سازمان‌ها کمک میکند تا بسیار آسان تر و سریع تر مجموعه داده های بدون نام (برچسب) را برای ایجاد مدل های بنیادی استفاده کنند.
مدل‌های بنیادی به عنوان پایه ای برای سیستم های هوش مصنوعی ای که می‌توانند چندین کار را همزمان انجام دهند، استفاده می شوند. چت جی پی تی 3 و “انتشار پایدار” هر دو نمونه هایی از مدل های بنیادی محصوب میشوند. چت جی پی تی 3 میتواند بر اساس متنی کوتاه، یک مقاله طولانی تولید کند و انتشار پایدار نیز میتواند با ورودی های متنی تصاویر واقع گرایانه تولید کند.
چگونه مدل های هوش مصنوعی مولد را ارزیابی کنیم ؟
این مدل ها 3 مولفه اصلی دارند :
1-کیفیت : برای برنامه هایی که مستقیما با کاربران ارتباط دارند، تولید خروجی های با کیفیت امری کلیدی است.برای مثال،در مدل سازی گفتار، صدا های ساخته شده در خروجی کار نباید بی کیفیت باشند و همچنین در تولید تصویر، نتیجه خروجی نباید با تصویر اصلی واقعی تفاوت چندانی داشته باشد.
2-تنوع : یک مدل مولد خوب بدون از بین بردن کردن کیفیت، میتواند داده هایی که کمترین میزان توزیع در مجموعه داده را دارند، جذب کند. این توانایی کمک میکند که بایاس های نا خواسته در مدل ها کم شوند. (تصویر زیر نمایانگر جذب داده هایی با میزان توزیع پایین در مجموعه داده است.)
3-سرعت : بسیاری از برنامه های تعاملی نیاز به سرعت بالایی در تولید دارند، مثل ویرایش تصویر در لحظه که باعث بالا رفتن سرعت در فرایند تولید محتوا میشود.
چگونه مدل های هوش مصنوعی مولد را ایجاد کنیم ؟
مدل های زیادی از هوش مصنوعی مولد وجود دارد که با ترکیب ویژگی های مفید هر کدام باعث ایجاد مدل های قدرتمندتری نیز میشود از جمله :
مدل های انتشار :
که بعنوان مدل های انتشار نویز گیر نیز شناخته میشوند(denoising diffusion models).
مدل های انتشار (Diffusion Models) از جمله مدل‌های مولد هستند که در حین آموزش، بردارهایی را در فضای نهفته (latent space) از طریق یک فرایند دو مرحله‌ای تعیین میکنند.این دو مرحله ، انتشار پیشرو و انتشار معکوس نام دارد. فرایند انتشار پیشرو به تدریج نویز تصادفی را به داده‌های تحت آموزش اضافه میکند، در حالی که فرایند انتشار معکوس این نویز را به صورت معکوس حذف کرده و نمونه‌های داده را بازسازی میکند.
داده های جدید به وسیله فرایند نویز زدایی تولید میشوند که نقطه شروع اش نویزی کاملا تصادفی است.
مدل انتشار نسبت به کدگذار های خودکار مدت زمان بیشتری برای آموزش نیاز دارد ولی به لطف این فرآیند دو مرحله ای،صد ها (اگر نگوییم بی نهایت) لایه از داده به راحتی طراحی میشوند. این بدین معناست که در ساخت مدل های هوش مصنوعی مولد، مدل های انتشاری معمولا بالاترین کیفیت خروجی را ارائه میدهند.
علاوه بر این، مدل های انتشار (diffusion models) به عنوان مدل‌های پایه نیز دسته بندی میشوند، زیرا در مقیاس بزرگ هستند، خروجی های با کیفیت بالا ارائه میدهند، انعطاف پذیرند و برای کاربردهای عمومی بهترین گزینه محسوب میشوند. با این حال، به دلیل فرایند نمونه برداری معکوس، اجرای مدل‌های پایه فرایندی کند و زمان بر است.
کد گذار های متغیر خودکارVariational auto encoders(VAE)
از دو شبکه عصبی مصنوعی به نام های رمزگذار و رمزگشا ساخته شده اند. (زمانی که یک ورودی به مدل داده میشود، رمزگذار آن را به یک نمایش فشرده‌تر و متراکم تر از داده تبدیل میکند. این نمایش فشرده، اطلاعاتی را که برای رمزگشا جهت بازسازی داده‌ی اصلی لازم است حفظ میکند، در حالی که اطلاعات غیرضروری را کنار می‌گذارد.) رمزگذار و رمزگشا با یکدیگر کار میکنند تا نمونه ای کار آمد و ساده از داده های نهفته را یاد بگیرند. در این حالت کاربر میتواند به راحتی نمونه های جدیدی از نمایش‌های پنهان را ایجاد کرده و آن ها را از طریق رمزگشا به داده های نو تبدیل کند. VAEها می‌توانند خروجی‌هایی مانند تصاویر را با سرعت بیشتری تولید کنند، اما تصاویری که تولید میکنند به اندازه تصاویر مدل‌های انتشار (Diffusion Models) دارای جزئیات نیستند.
شبکه های مولد درگیر شونده Generative adversarial networks(GAN)
در سال 2014 معرفی شدند و تا قبل از موفقیت های اخیر مدل های انتشار، به عنوان رایج ترین روش در بین این سه شناخته میشدند. GAN ها دو شبکه عصبی را مقابل هم قرار میدهند : یک مولد که نمونه های جدید تولید میکند و یک تشخیص دهنده که محتوای فیک را از واقعی تشخیص میدهد. این دو مدل با هم آموزش داده و هوشمند تر میشوند به طوری که مولد محتوای بهتری تولید میکند و تشخیص دهنده هم در تشخیص محتوای تولید شده بهتر میشود.این روند تکرار میشود و هر دو طرف را وادار میکند تا بعد از هر بار تکرار، بهتر شوند تا زمانی که دیگر محتوای تولید شده از محتوای موجود غیر قابل تشخیص باشد.
در حالی که GANها می‌توانند نمونه‌هایی با کیفیت و سرعت بالا تولید کنند، تنوع نمونه‌های تولید شده در آن‌ها پایین است؛ بنابراین، این شبکه ها بیشتر برای تولید داده‌های خاصِ حوزه‌ای مناسب هستند.
یکی دیگر از عوامل مؤثر در توسعه مدل‌های مولد، معماری زیرساختی آن‌هاست.
کاربرد های هوش مصنوعی مولد :
هوش مصنوعی مولد ابزاری قدرتمند برای ساده کردن کار افراد خلاق، مهندسان، پژوهشگران، دانشمندان و بسیاری دیگر است. کاربردها و قابلیت‌های آن تمام صنایع و افراد را در بر می‌گیرد. مدل‌های هوش مصنوعی مولد می‌توانند ورودی هایی مانند متن، تصویر، صدا، ویدئو و کد را دریافت کرده و محتوای جدیدی را در هر یک از این قالب‌ها تولید کنند. برای مثال، این مدل‌ها می‌توانند متن را به تصویر، تصویر را به آهنگ تبدیل , یا ویدئو را به متن تبدیل کنند.
برخی از معروفترین کاربرد های هوش مصنوعی :
زبان : متن در ریشه بسیاری از مدل‌های هوش مصنوعی مولد قرار دارد و به‌عنوان پیشرفته‌ترین حوزه شناخته میشود.یکی از بارز ترین مثال های مدل های مولد زبان محور، مدل های زبان بزرگ نام دارد.(LLM) این مدل ها برای انجام وضایف مختلفی مورد استفاده قرار میگیرند، از جمله تولید مقاله، توسعه کد،ترجمه و حتی درک توالی های ژنتیکی.
صوتی : موسیقی،صدا و گفتار از زمینه های نو ظهور در هوش مصنوعی مولد هستند.نمونه‌ها شامل مدل‌هایی هستند که می‌توانند با ورودی‌های متنی، آهنگ‌ها و قطعات صوتی تولید کنند، اشیاء موجود در ویدئوها را شناسایی کرده و صداهای مرتبط با آن‌ها را برای فیلم‌های مختلف ایجاد کنند، و حتی موسیقی سفارشی بسازند!
تصویری : یکی از محبوب ترین کاربردهای هوش مصنوعی مولد در حوزه تصاویر است که شامل ایجاد تصاویر سه بعدی،آواتار ها،ویدئو ها،نمودار ها و سایر تصاویری که از آن ها میتوان به عنوان مدل یاد کرد. انعطاف پذیری در تولید تصاویر با سبک‌های زیبایی شناختی مختلف و همچنین تکنیک هایی برای ویرایش و اصلاح همان تصاویر وجود دارد. مدل‌های هوش مصنوعی مولد می‌توانند نمودارهایی ایجاد کنند که ترکیبات شیمیایی و مولکول‌های جدید را نمایش میدهد که در صنعت دارو سازی نقشی بسیار حیاتی را دارد، تصاویر واقع گرایانه برای واقعیت مجازی تولید کنند، مدل‌های سه بعدی برای بازی‌های ویدئویی بسازند، لوگو طراحی کنند، تصاویر موجود را بهبود داده یا ویرایش کنند، و بسیاری کاربردهای دیگر داشته باشند.
داده های مصنوعی : داده های مصنوعی زمانی که داده های واقعی وجود ندارند یا محدود شده اند ابزاری بسیار مفید برای آموزش مدل های هوش مصنوعی محسوب میشوند. توسعه داده‌های مصنوعی از طریق مدل‌های مولد شاید یکی از تأثیرگذارترین راه حل‌ها برای غلبه بر چالش‌های داده‌ای بسیاری از شرکت‌های بزرگ محسوب میشود. این نوع داده تمام قالب‌ها و موارد استفاده را در بر می‌گیرد و از طریق فرایندی به نام «یادگیری برچسبی» امکان‌پذیر است.
در صنعت خودرو، انتظار می‌رود هوش مصنوعی بتواند جهانی سه بعدی بسازد که در آن مدل های شبیه سازی شده ماشین ها وجود داشته باشد. داده‌های مصنوعی همچنین برای آموزش وسایل نقلیه خودران استفاده میشوند. قابلیت آزمایش عملکرد یک وسیله نقلیه خودران در یک دنیای سه‌بعدی واقع‌گرایانه، ایمنی، کارایی و انعطاف‌پذیری را افزایش داده و در عین حال، ریسک و هزینه‌های اضافی را کاهش میدهد.
حوزه علوم طبیعی یکی دیگر از حوزه هایی است که از هوش مصنوعی مولد بسیار بهره می‌برد. در صنعت مراقبت های بهداشتی مدل های مولد نقش بسزایی دارند. در تحقیقات پزشکی با توسعه رشته های پروتئینی به کشف دارو های جدید کمک میکنند. پزشکان این حوزه نیز بی بهره نمی مانند، چرا که این مدل ها در ساخت تصاویر پزشکی،تجزیه و تحلیل ژنومی،نسخه نویسی و دستیاری و …به کار می آیند.
همچنین در حوزه پیش بینی آب و هوا ،مدل های مولد در زمینه شبیه سازی کره زمین و پیش بینی آب و هوا و همچنین بلایای طبیعی مثل طوفان و سیل ، بسیار مورد استفاده قرار میگیرند.
تمام جنبه‌های صنعت سرگرمی، از بازی‌های ویدیویی گرفته تا فیلم، انیمیشن و واقعیت مجازی، می‌توانند از مدل‌های هوش مصنوعی مولد برای ساده سازی فرآیند تولید محتوای خود بهره ببرند. خالقان این آثار برای از مدل های مولد برای نکمیل خلاقیت خود استفاده میکنند.
