تطور الذكاء الاصطناعي التوليدي وتطبيقاته

مثل الأشكال الأخرى من الذكاء الاصطناعي، يتعلم الذكاء الاصطناعي التوليدي كيفية اتخاذ الإجراءات من البيانات السابقة. فهو يقوم بإنشاء محتوى جديد تمامًا - نص أو صورة أو حتى رمز كمبيوتر بناءً على هذا التدريب، بدلاً من مجرد تصنيف البيانات أو تحديدها مثل تقنيات الذكاء الاصطناعي الأخرى.

في عالم الذكاء الاصطناعي سريع التطور اليوم، احتل الذكاء الاصطناعي التوليدي مركز الصدارة واستحوذ على اهتمام كل من عشاق التكنولوجيا ومحترفي الصناعة.

مع ظهور الخوارزميات القوية وتقنيات التعلم الآلي المتقدمة، أصبحت تطبيقات مثل ChatGPT حديث المدينة، وتتصدر العناوين الرئيسية وتثير المحادثات في جميع أنحاء العالم.

يشير الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى مجال الذكاء الاصطناعي الذي يركز على إنشاء محتوى جديد وأصلي بدلاً من مجرد تحليل البيانات الموجودة. فهو يمكّن الآلات من توليد مخرجات واقعية وإبداعية، مثل النصوص والصور وحتى الموسيقى، التي تحاكي السلوك والإبداع الشبيه بالإنسان.

لقد فتحت هذه التكنولوجيا المتقدمة عالمًا من الإمكانيات عبر مختلف الصناعات، بما في ذلك إنشاء المحتوى والمساعدين الافتراضيين والألعاب وغير ذلك الكثير.

ما هو الذكاء الاصطناعي التوليدي؟

مثل الأشكال الأخرى من الذكاء الاصطناعي، يتعلم الذكاء الاصطناعي التوليدي كيفية اتخاذ الإجراءات من البيانات السابقة. فهو يقوم بإنشاء محتوى جديد تمامًا - نص أو صورة أو حتى رمز كمبيوتر بناءً على هذا التدريب، بدلاً من مجرد تصنيف البيانات أو تحديدها مثل تقنيات الذكاء الاصطناعي الأخرى.

يمر كل شخص بأيام لا يكون فيها في مزاج يسمح له بكتابة بريد إلكتروني أو مقال أو سطر من التعليمات البرمجية. الذكاء الاصطناعي التوليدي موجود لدعم عمليتك الإبداعية.

باستخدام خوارزميات التعلم غير الخاضعة للإشراف وشبه الخاضعة للإشراف، يقوم الذكاء الاصطناعي التوليدي بمعالجة كميات هائلة من البيانات لإنشاء مخرجاته الخاصة. أحد الأمثلة على ذلك هو كيف يمكن لبرامج الكمبيوتر الآن، باستخدام النماذج اللغوية الكبيرة، فهم النصوص بسهولة وإنشاء محتوى جديد.

يمكن للشبكة العصبية التي تقع في قلب الذكاء الاصطناعي التوليدي أن تلتقط سمات صورة أو نص معين ثم تستخدمها عند الحاجة.

يعد ChatGPT الخاص بـ OpenAI هو الأكثر شهرة من بين نماذج لغة الذكاء الاصطناعي التوليدية الأكثر توسعية. بالنظر إلى أي مطالبة نصية، مثل عبارة أو جملة، يقوم ChatGPT بإرجاع النص التالي الأكثر منطقية في التسلسل باللغة الطبيعية.

يمكن للمطورين برمجة ChatGPT من خلال عرض بعض الأمثلة أو المطالبات عليه. لقد انبهر معظم الأشخاص الذين تفاعلوا مع ChatGPT بقدرته على كتابة لغة متماسكة وعالية الجودة.

كيف يعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي؟

يستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي التعلم الآلي لمعالجة كمية هائلة من البيانات المرئية أو النصية، والتي يتم استخراج معظمها من الإنترنت، ثم تحديد الأشياء التي من المرجح أن تظهر بالقرب من أشياء أخرى.

يذهب جزء كبير من أعمال برمجة الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى إنشاء خوارزميات يمكنها تمييز "الأشياء" التي تهم منشئي الذكاء الاصطناعي - الكلمات والجمل في حالة برامج الدردشة الآلية مثل ChatGPT، أو العناصر المرئية لـ DALL-E.

لكن بشكل أساسي، يقوم الذكاء الاصطناعي التوليدي بإنشاء مخرجاته من خلال تقييم مجموعة هائلة من البيانات التي تم تدريبه عليها، ثم الاستجابة للمطالبات بشيء يقع ضمن نطاق الاحتمالية كما تحدده تلك المجموعة.

تاريخ الذكاء الاصطناعي التوليدي

يمكن العثور على الرحلة المثيرة للذكاء الاصطناعي التوليدي في الخمسينيات والستينيات من القرن الماضي عندما شرع رواد الذكاء الاصطناعي في استكشاف إمكانيات هذه المنطقة النامية. ركز باحثو الذكاء الاصطناعي في البداية على إنشاء أنظمة قائمة على القواعد يمكنها تكرار الفكر البشري وعمليات صنع القرار.

ومع ذلك، بدأت فكرة النماذج التوليدية تتشكل بمرور الوقت وأحدثت ثورة في عدد من الصناعات، بما في ذلك التعرف على الكلام ومعالجة الصور ومعالجة اللغات الطبيعية (NLP).

أصبحت النماذج التوليدية الجديدة مثل الشبكات الافتراضية ونماذج ماركوف متاحة في مطلع الألفية، مما أدى إلى تقدم كبير في مجال الروبوتات ورؤية الكمبيوتر. ومع ذلك، فإن اختراع التعلم العميق والتقدم اللاحق أدى إلى رفع مستوى الذكاء الاصطناعي التوليدي.

لقد مكنت تكنولوجيا الشبكات العصبية العميقة الباحثين والمبدعين من تحقيق تقدم كبير في الذكاء الاصطناعي التوليدي. كان تطوير شبكات الخصومة التوليدية (GANs) في عام 2014، والتي أنتجت صورا وأفلاما بل وحتى أصواتا نابضة بالحياة بشكل غير عادي، والتي تشبه المحتوى الأصيل الذي ينتجه الإنسان، أحد المعالم البارزة.

اليوم، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في مجموعة كبيرة ومتنوعة من التطبيقات عبر العديد من الصناعات المختلفة. لقد تجاوز ما يعتبر فنًا وإبداعًا تقليديًا، مما سمح بإبداع مقطوعات موسيقية ساحرة وأعمال فنية آسرة.

بالإضافة إلى ذلك، فقد مكنت الشركات من إنتاج سلع جديدة، وتعزيز نتائج الرعاية الصحية، وتغيير كيفية استخدامنا للتكنولوجيا تمامًا. يستعد مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي للنمو بشكل أكبر مع تطور التكنولوجيا وزيادة توفر البيانات، مما يفتح فرصًا لا حصر لها للإبداع والاكتشاف.

استخدامات النماذج التوليدية

1. إنشاء النص

هذا هو تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي الذي يعد المسؤول الأكبر عن القبول المتزايد للذكاء الاصطناعي في إنشاء المحتوى. كثيرًا ما يستخدم كل من الأفراد والشركات تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدية مثل ChatGPT.

يتم تقليل الوقت والجهد اللازمين لإنتاج محتوى جديد عن طريق إنشاء النص باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية. يعد هذا مفيدًا بشكل خاص لجهود التسويق حيث يجب على المؤسسات إنتاج كميات هائلة من المحتوى بسرعة وفعالية.

علاوة على ذلك، يمكن أن تساعد هذه الأدوات أيضًا في إنشاء تقارير نصية وإجراء حسابات تجارية معقدة. تعرض الصورة أعلاه مثالاً لاستخدام chatGPT لحساب عائد الإنفاق الإعلاني من خلال المطالبة. وبالمثل، يمكنك استخدامه لتقارير الأعمال والحسابات.

2. تحليل المشاعر

تحليل المشاعر هو استخدام آخر للذكاء الاصطناعي التوليدي، والذي يتضمن تحليل النص لتحديد مشاعر المستخدم أو عاطفته. يمكن أن يكون هذا مفيدًا للشركات التي ترغب في مراقبة مشاعر العملاء تجاه منتجاتها أو خدماتها.

يمكن أيضًا استخدام تحليل المشاعر في مراقبة وسائل التواصل الاجتماعي وأبحاث السوق والمزيد. خذ مثالاً على أداة الذكاء الاصطناعي الإبداعية التي تساعد في تحليل المشاعر الكامنة وراء أي نص مكتوب. فهو يحلل بناء الجملة وسياق النص لتحديد ما إذا كان الشعور إيجابيًا أم سلبيًا.

3. توليد الصور وتحسينها

يمكنك استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لتوليد الصور وتحسينها. تستخدم أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية هذه خوارزميات التعلم الآلي لإنشاء كل شيء بدءًا من الفن التجريدي وحتى المناظر الطبيعية الواقعية. علاوة على ذلك، يمكنها أيضًا تحسين الصور من خلال تحسين جودة الصورة، مثل إزالة الضوضاء أو تحسين توازن الألوان.

4. إنشاء الفيديو

باستخدام خوارزميات التعلم الآلي، يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي الإنتاجية أيضًا إنشاء مقاطع فيديو بناءً على المطالبات النصية أو مدخلات البيانات. تعد ميزة إنشاء الفيديو مفيدة بشكل خاص لشركات الإعلان والترفيه والتعليم. يمكن للمسوقين أيضًا استخدام الأدوات المستندة إلى نماذج الذكاء الاصطناعي لإنشاء كل شيء بدءًا من الإعلانات القصيرة وحتى الأفلام الروائية الطويلة.

5. إنشاء الكود

يعد إنشاء التعليمات البرمجية استخدامًا مثيرًا آخر لهذه التقنية الرائعة. يمكن تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية مثل GPT-3 على كميات كبيرة من التعليمات البرمجية من لغات البرمجة المختلفة لإنشاء تعليمات برمجية جديدة.

يمكن استخدام إنشاء التعليمات البرمجية بمساعدة الذكاء الاصطناعي لأتمتة عملية إنشاء قوالب مواقع الويب، أو إنشاء عملاء واجهة برمجة التطبيقات (API)، أو حتى تطوير تطبيقات برمجية كاملة. في نهاية المطاف، يمكن للتعليمات البرمجية التي تم إنشاؤها بواسطة نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي تسريع عملية التطوير وتقليل الحاجة إلى الترميز اليدوي.

مثال بسيط هو Open AI's Playground الذي يتيح لك إنشاء أوامر قابلة للبرمجة من خلال المطالبات النصية.

6. تحويل الكلام إلى كلام

يعد تحويل الكلام إلى كلام ميزة مؤثرة في معظم نماذج الذكاء الاصطناعي المنتجة. وهو ينطوي على تحويل لغة طبيعية إلى أخرى في الوقت الحقيقي. يمكن أن يكون هذا مفيدًا لتطبيقات مختلفة، مثل ترجمة اللغة والترجمة الفورية.

7. إنشاء تحويل النص إلى كلام

يشير إنشاء تحويل النص إلى كلام إلى تحويل النص المكتوب إلى صوت منطوق باستخدام معالجة اللغة الطبيعية. يمكن لهذه الميزة أتمتة المهام مثل إنشاء الكتب الصوتية وإنشاء مساعدين صوتيين والمزيد.

8. توليد الصوت

باستخدام نماذج التعلم الآلي والعميق، يمكنك استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء محتوى صوتي جديد. من خلال بضع نقرات فقط، يمكنك استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي لإنشاء كل شيء بدءًا من الموسيقى وحتى المؤثرات الصوتية والتعليقات الصوتية.

9. توليد البيانات الاصطناعية وزيادتها

يتضمن إنشاء البيانات الاصطناعية إنشاء بيانات فريدة من مدخلات مجموعة البيانات الأصلية. يكون هذا مفيدًا عندما لا تكون هناك بيانات كافية لتدريب نموذج التعلم الآلي أو عندما يكون من الصعب الحصول على بيانات جديدة.

يمكن للبيانات الاصطناعية أن تولد صورًا لأشياء غير موجودة في العالم الحقيقي، مثل نوع جديد من السيارات أو مخلوق خيالي.

على سبيل المثال، يستخدم Dall-E نماذج متعددة، بما في ذلك المحول ونموذج التمثيل الكامن وCLIP، لترجمة العبارات الإنجليزية إلى تعليمات برمجية. علاوة على ذلك، يقوم هذا الكود بإنشاء صور وترتيب الصور الموجودة بناءً على مدى ارتباطها بالعبارة المحددة.

البيانات لتشغيل الذكاء الاصطناعي التوليدي لديك

تحتاج النماذج الأساسية المستخدمة لتوليد الذكاء الاصطناعي التوليدي والمخرجات التي تنشئها إلى مدخلات بشرية لضمان جودة ودقة نتائجها، بغض النظر عما إذا كنت تستخدمها لتغيير عملك أو إنشاء أدوات ذكاء اصطناعي توليدية.

بالإضافة إلى ذلك، تحتاج حلول الذكاء الاصطناعي التوليدية إلى خبرة بشرية لإنشاء حلول خاصة بالمجال مثل التطبيقات للقطاعات القانونية والطبية والمالية.

يمكن أن يساعدك TagX في ضمان حصول حلول الذكاء الاصطناعي التوليدية لديك على البيانات عالية الجودة المطلوبة لتوفير أفضل تجربة لعملائك.

من جمع البيانات مهما كان نوعها؛ الكلام والنص والصورة والفيديو - لتعليق البيانات على نطاق واسع، نقدم حلولاً تساعد في إدارة التحيز باستخدام مجموعة متنوعة من المساهمين الذين يرتبطون بمجالك. كما نقدم أيضًا ضمانًا بنسبة 100% على جودة البيانات لدينا للتأكد من أننا نلبي معايير الجودة الخاصة بمؤسستك.