هوش مصنوعی مولد، مهارتی ضروری برای تحلیلگران داده امروزی

هوش مصنوعی مولد: مهارتی ضروری برای تحلیلگران داده امروزی

مقدمه

به عنوان یک مبتدی در تحلیل داده‌ها، شما در حال ورود به حوزه‌ای هستید که به سرعت در حال تکامل است. هوش مصنوعی مولد در حال تبدیل شدن به ابزاری ضروری برای تحلیلگران داده است و به آنها امکان می‌دهد محتوای جدید ایجاد کنند و بینش عمیق‌تری کسب کنند. بیایید بررسی کنیم که هوش مصنوعی مولد چیست و چگونه می‌تواند مهارت‌های شما را افزایش دهد.

هوش مصنوعی مولد چیست؟

هوش مصنوعی مولد به دسته‌ای از مدل‌های هوش مصنوعی اشاره دارد که با یادگیری الگوها از داده‌های موجود، محتوای جدیدی مانند متن، تصاویر، موسیقی و موارد دیگر ایجاد می‌کنند.

هوش مصنوعی مولد می‌تواند به طور طبیعی به مکالمه انسانی پاسخ دهد و به عنوان ابزاری برای خدمات مشتری و شخصی‌سازی گردش کار مشتری عمل کند. به عنوان مثال، می‌توانید از چت‌بات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، ربات‌های صوتی و دستیاران مجازی که برای حل اولین تماس با مشتریان دقیق‌تر پاسخ می‌دهند، استفاده کنید.

هوش مصنوعی مولد چگونه کار می‌کند؟

هوش مصنوعی مولد با یک درخواست شروع می‌شود که می‌تواند به شکل متن، تصویر، ویدیو، طرح، نت‌های موسیقی یا هر ورودی باشد که سیستم هوش مصنوعی می‌تواند پردازش کند. الگوریتم‌های مختلف

هوش مصنوعی سپس در پاسخ به درخواست، محتوای جدیدی را برمی‌گردانند. محتوا می‌تواند شامل مقاله‌ها، راه‌حل‌های مشکلات یا تصاویر جعلی واقع‌گرایانه‌ای باشد که از تصاویر یا صدای یک شخص ایجاد شده‌اند.

نسخه‌های اولیه هوش مصنوعی مولد نیاز به ارسال داده‌ها از طریق API یا یک فرآیند پیچیده دیگر داشتند. توسعه‌دهندگان مجبور بودند خود را با ابزارهای ویژه آشنا کنند و با استفاده از زبان‌هایی مانند پایتون،

برنامه‌هایی بنویسند.

اکنون، پیشگامان هوش مصنوعی مولد در حال توسعه تجربیات کاربری بهتری هستند که به شما امکان می‌دهد یک درخواست را به زبان ساده توصیف کنید. پس از پاسخ اولیه، می‌توانید نتایج را با بازخورد در مورد سبک،

لحن و سایر عناصری که می‌خواهید محتوای تولید شده منعکس کند، سفارشی کنید

تکنیک‌های کلیدی در هوش مصنوعی مولد:

شبکه‌های تخاصمی مولد (GAN):از دو شبکه عصبی تشکیل شده‌اند: مولد (the generator) و تفکیک‌کننده  (the discriminator). مولد داده‌های جدید ایجاد می‌کند، در حالی که تفکیک‌کننده آن را ارزیابی می‌کند. با گذشت زمان، مولد بهبود می‌یابد تا داده‌های واقع‌گرایانه تولید کند.

رمزگذارهای خودکار متغیر (VAE): VAE ها داده‌های ورودی را در قالب فشرده رمزگذاری می‌کنند و سپس آن را رمزگشایی می‌کنند و نقاط داده جدیدی مشابه داده‌های ورودی تولید می‌کنند.

مبدل‌ها: مبدل‌ها که عمدتاً در پردازش زبان طبیعی (NLP) استفاده می‌شوند، با پیش‌بینی کلمه بعدی در یک توالی، متنی شبیه به متن انسان تولید می‌کنند. مبدل از پیش آموزش‌دیده مولد ۳ (GPT-3) نمونه قابل توجهی است.

مدل‌های هوش مصنوعی مولد

مدل‌های هوش مصنوعی مولد، الگوریتم‌های مختلف هوش مصنوعی را برای نمایش و پردازش محتوا ترکیب می‌کنند. به عنوان مثال، برای تولید متن، تکنیک‌های مختلف NLP کاراکترهای خام (مانند حروف، علائم نگارشی و کلمات) را به جملات، اجزای کلام، نهادها و اعمال تبدیل می‌کنند که با استفاده از تکنیک‌های رمزگذاری متعدد به صورت بردار نمایش داده می‌شوند. به طور مشابه، تصاویر به عناصر بصری مختلف تبدیل می‌شوند که به صورت بردار نیز بیان می‌شوند. یک نکته قابل توجه این است که این تکنیک‌ها می‌توانند تعصبات، نژادپرستی، فریب و اغراق موجود در داده‌های آموزشی را نیز رمزگذاری کنند.

هنگامی که توسعه‌دهندگان راهی برای نمایش جهان پیدا کردند، یک شبکه عصبی خاص را برای تولید محتوای جدید در پاسخ به یک پرس‌وجو یا درخواست اعمال می‌کنند. تکنیک‌هایی مانند GANها و VAEها - شبکه‌های عصبی با رمزگشا و رمزگذار - برای تولید چهره‌های واقعی انسان، داده‌های مصنوعی برای آموزش هوش مصنوعی یا حتی کپی‌هایی از انسان‌های خاص مناسب هستند.

پیشرفت‌های اخیر در ترانسفورماتورها، مانند نمایش‌های رمزگذار دو طرفه گوگل از ترانسفورماتورها (BERT)، GPT OpenAI و Google AlphaFold، منجر به شبکه‌های عصبی نیز شده است که نه تنها می‌توانند زبان، تصاویر و پروتئین‌ها را رمزگذاری کنند، بلکه محتوای جدیدی نیز تولید می‌کنند.

موارد استفاده برای هوش مصنوعی مولد چیست؟

هوش مصنوعی مولد را می‌توان در موارد استفاده مختلف برای تولید تقریباً هر نوع محتوایی به کار برد. این فناوری به لطف پیشرفت‌های پیشرفته‌ای مانند GPT که می‌توانند برای کاربردهای مختلف تنظیم شوند، برای همه نوع کاربر در دسترس‌تر می‌شود.

برخی از موارد استفاده برای هوش مصنوعی مولد شامل موارد زیر است:

• پیاده‌سازی چت‌بات‌ها برای خدمات مشتری و پشتیبانی فنی.
• استقرار دیپ‌فیک برای تقلید از افراد یا حتی افراد خاص.
•  بهبود دوبله برای فیلم‌ها و محتوای آموزشی به زبان‌های مختلف.
• نوشتن پاسخ‌های ایمیل، پروفایل‌های دوستیابی، رزومه‌ها و مقالات ترم.
• خلق هنر واقع‌گرایانه در یک سبک خاص.
• بهبود ویدیوهای نمایش محصول.
• پیشنهاد ترکیبات دارویی جدید برای آزمایش.
• طراحی محصولات و ساختمان‌های فیزیکی.
• بهینه‌سازی طرح‌های تراشه جدید.
• نوشتن موسیقی با سبک یا لحن خاص.

مزایای هوش مصنوعی مولد چیست؟

هوش مصنوعی مولد می‌تواند به طور گسترده در بسیاری از زمینه‌های کسب و کار اعمال شود. این هوش مصنوعی می‌تواند تفسیر و درک محتوای موجود را آسان‌تر کرده و به طور خودکار محتوای جدید ایجاد کند. توسعه‌دهندگان در حال بررسی راه‌هایی هستند که هوش مصنوعی مولد می‌تواند گردش‌های کاری موجود را بهبود بخشد، با این هدف که گردش‌های کاری را به طور کامل تطبیق دهد تا از این فناوری بهره ببرد.

برخی از مزایای بالقوه پیاده‌سازی هوش مصنوعی مولد شامل موارد زیر است:

• خودکارسازی فرآیند دستی نوشتن محتوا.
• کاهش تلاش برای پاسخ به ایمیل‌ها.
• بهبود پاسخ به پرسش‌های فنی خاص.
• ایجاد بازنمایی‌های واقع‌گرایانه از افراد.
• خلاصه کردن اطلاعات پیچیده در یک روایت منسجم.
• ساده‌سازی فرآیند ایجاد محتوا به سبکی خاص.

محدودیت‌های هوش مصنوعی مولد چیست؟

پیاده‌سازی‌های اولیه هوش مصنوعی مولد به وضوح محدودیت‌های فراوان آن را نشان می‌دهد. برخی از چالش‌های هوش مصنوعی مولد ناشی از رویکردهای خاص مورد استفاده برای پیاده‌سازی موارد استفاده خاص است. به عنوان مثال، خواندن خلاصه‌ای از یک موضوع پیچیده آسان‌تر از توضیحی است که شامل منابع مختلفی است که از نکات کلیدی پشتیبانی می‌کنند. با این حال، خوانایی خلاصه به قیمت عدم توانایی کاربر در بررسی منبع اطلاعات تمام می‌شود.

در اینجا برخی از محدودیت‌هایی که باید هنگام پیاده‌سازی یا استفاده از یک برنامه هوش مصنوعی مولد در نظر گرفته شوند، آورده شده است:

• همیشه منبع محتوا را شناسایی نمی‌کند.
• ارزیابی سوگیری منابع اصلی می‌تواند چالش برانگیز باشد.
• محتوای واقع‌گرایانه، شناسایی اطلاعات نادرست را دشوارتر می‌کند.
• درک چگونگی تطبیق با شرایط جدید می‌تواند دشوار باشد.
• نتایج می‌توانند تعصب، پیش‌داوری و نفرت را پنهان کنند.

نگرانی‌های پیرامون هوش مصنوعی مولد چیست؟

رشد هوش مصنوعی مولد همچنین نگرانی‌های مختلفی را برانگیخته است. این نگرانی‌ها به کیفیت نتایج، امکان سوءاستفاده و بهره‌برداری نادرست، و همچنین توانایی ایجاد اختلال در مدل‌های تجاری موجود مربوط می‌شوند. در ادامه، برخی از انواع مشکلات مشخصی که وضعیت کنونی هوش مصنوعی مولد ایجاد کرده است، آورده شده‌اند:

• می‌تواند اطلاعات نادرست و گمراه‌کننده ارائه دهد.
• بدون دانستن منبع و منشأ اطلاعات، اعتماد به آن دشوارتر است.
• می‌تواند انواع جدیدی از سرقت ادبی را ترویج دهد که حقوق سازندگان محتوا و هنرمندان محتوای اصلی را نادیده می‌گیرد.
• ممکن است مدل‌های تجاری موجود ساخته شده پیرامون بهینه‌سازی موتور جستجو و تبلیغات را مختل کند.
• تولید اخبار جعلی را آسان‌تر می‌کند.
• این فناوری باعث می‌شود ادعا کردن اینکه یک مدرک عکاسی واقعی از خطاکاری صرفاً یک جعل تولیدشده توسط هوش مصنوعی است، آسان‌تر شود.
• می‌تواند افراد را برای حملات سایبری مهندسی اجتماعی مؤثرتر جعل هویت کند.
• با توجه به نوظهور بودن ابزارهای هوش مصنوعی مولد و سرعت بالای پذیرش آن‌ها، شرکت‌ها باید خود را برای «دوره سرخوردگی» اجتناب‌ناپذیری که بخش جدایی‌ناپذیر فناوری‌های نوظهور است آماده کنند. این آمادگی از طریق به‌کارگیری شیوه‌های مهندسی هوش مصنوعی معتبر و قرار دادن «هوش مصنوعی مسئولانه» به‌عنوان سنگ‌بنای تلاش‌هایشان در حوزه GenAI محقق می‌شود؛ به گونه‌ای که شفافیت، ملاحظات اخلاقی و پایداری بلندمدت در پیاده‌سازی‌های هوش مصنوعی تضمین گردد.
  

چند نمونه از ابزارهای هوش مصنوعی مولد چیست؟

ابزارهای هوش مصنوعی مولد برای روش‌های مختلفی مانند متن، تصویر، موسیقی، کد و صدا وجود دارند. برخی از تولیدکنندگان محتوای محبوب هوش مصنوعی برای بررسی عبارتند از:

•  ابزارهای تولید متن شامل GPT، Jasper، AI-Writer و Lex هستند.
• ابزارهای تولید تصویر شامل Dall-E 2، Midjourney و Stable Diffusion هستند.
• ابزارهای تولید موسیقی شامل Amper، Dadabots و MuseNet هستند.
• ابزارهای تولید کد شامل codeStarter، Codex، GitHub Copilot و Tabnine هستند.  
• ابزارهای سنتز صدا شامل Descript، Listnr و Podcast.ai هستند.
• شرکت‌های تولیدکننده ابزار طراحی تراشه هوش مصنوعی شامل Synopsys، Cadence، Google و NVIDIA هستند.

کاربردهای هوش مصنوعی مولد در تحلیل داده‌ها

هوش مصنوعی مولد کاربردهای زیادی دارد که می‌تواند کار  تحلیل داده‌های شما را بهبود بخشد:

تقویت داده‌ها: ایجاد داده‌های مصنوعی برای تقویت مجموعه داده‌های موجود، که به ویژه زمانی مفید است که داده‌ها کمیاب یا نامتعادل باشند. این می‌تواند عملکرد مدل پیش‌بینی را بهبود بخشد.

 تشخیص ناهنجاری: شناسایی ناهنجاری‌ها یا داده‌های پرت با درک توزیع داده‌های نرمال. این امر در تشخیص تقلب، امنیت شبکه و کنترل کیفیت ارزشمند است.

 تولید متن و تصویر: تولید متن و تصاویر واقع‌گرایانه برای بازاریابی، ایجاد محتوا و تعامل با مشتری، مانند توضیحات خودکار محصول و تصاویر بازاریابی.

 شبیه‌سازی و پیش‌بینی: شبیه‌سازی سناریوها و پیش‌بینی رویدادهای آینده با تولید نتایج بالقوه از داده‌های تاریخی. این امر در برنامه‌ریزی مالی، مدیریت زنجیره تأمین و تصمیم‌گیری استراتژیک بسیار مهم است.

نتیجه‌گیری

هوش مصنوعی مولد یک فناوری متحول‌کننده است که می‌تواند قابلیت‌های شما را به عنوان یک تحلیلگر داده به طور قابل توجهی افزایش دهد. با تسلط بر تکنیک‌های هوش مصنوعی مولد، می‌توانید امکانات جدیدی را در زمینه‌های افزایش داده، تشخیص ناهنجاری، تولید محتوا و پیش‌بینی به دست آورید. در شروع این مسیر، به یاد داشته باشید که نوآوری را با مسئولیت اخلاقی متعادل کنید و اطمینان حاصل کنید که از هوش مصنوعی به طور مثبت استفاده می‌شود.