الذكاء الاصطناعي التوليدي

الذكاء الاصطناعي التوليدي هو فئة من أنظمة الذكاء الاصطناعي (AI) التي يمكنها إنشاء محتوى جديد ومبتكر، بما في ذلك النصوص والصور والصوت والفيديو. على عكس الذكاء الاصطناعي التقليدي الذي يحلل أو يعمل على البيانات الموجودة، تتعلم النماذج التوليدية الأنماط والهياكل الأساسية من مجموعة كبيرة من بيانات التدريب لإنتاج مخرجات جديدة تحاكي خصائص البيانات التي تم تدريبها عليها. هذه التقنية مدعومة بنماذج التعلم العميق المعقدة، مثل النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)، والتي أصبحت متاحة وقوية بشكل متزايد.

كيف يعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي؟

ويعتمد الذكاء الاصطناعي التوليدي في جوهره على الشبكات العصبية (NN) المدربة على مجموعات بيانات ضخمة. أثناء التدريب، يتعلم النموذج توزيعًا احتماليًا للبيانات. عندما يتم إعطاؤه مطالبة أو مدخلات، فإنه يستخدم هذا التوزيع المكتسب للتنبؤ وتوليد العنصر التالي الأكثر احتمالاً في التسلسل، سواء كان كلمة أو بكسل أو نوتة موسيقية. تتكرر هذه العملية لبناء جزء كامل من المحتوى. يتم بناء العديد من النماذج التوليدية الحديثة على بنية المحولات، والتي تستخدم آلية انتباه لتقييم أهمية الأجزاء المختلفة من البيانات المدخلة، مما يمكّنها من التقاط التبعيات المعقدة بعيدة المدى وتوليد مخرجات متماسكة للغاية. غالبًا ما يشار إلى هذه النماذج القوية المدربة مسبقًا بالنماذج التأسيسية.

الذكاء الاصطناعي التوليدي مقابل الذكاء الاصطناعي التمييزي

ونظير الذكاء الاصطناعي التوليدي هو الذكاء الاصطناعي التمييزي. يكمن الاختلاف الرئيسي في أهدافهما:

• النماذج التوليدية: تعلم توزيع البيانات لإنشاء عينات بيانات جديدة. والهدف منها هو الإجابة عن السؤال "كيف تبدو البيانات"؟ تتضمن الأمثلة نماذج لتوليف النص إلى صورة أو توليد النص.
• النماذج التمييزية: تعلم الحدود بين فئات البيانات المختلفة لتصنيف أو توقع تسمية لمدخلات معينة. وهدفها هو الإجابة عن السؤال "ما الفرق بين هذه المجموعات؟ تندرج معظم المهام في التعلّم الخاضع للإشراف، مثل تصنيف الصور واكتشاف الأجسام التي تقوم بها نماذج مثل Ultralytics YOLO، ضمن هذه الفئة.

في حين أن النماذج التمييزية ممتازة في التصنيف والتنبؤ، فإن النماذج التوليدية تتفوق في الإنشاء والتكبير.

التطبيقات الواقعية

يُحدِث الذكاء الاصطناعي التوليدي تحولاً في العديد من الصناعات مع مجموعة واسعة من التطبيقات:

1. إنشاء المحتوى وزيادته: يمكن لنماذج مثل GPT-4 كتابة المقالات ورسائل البريد الإلكتروني والرموز، في حين أن نماذج مثل DALL-E 3 و Midjourney تخلق صورًا مذهلة من أوصاف نصية بسيطة. وهذا يُحدث ثورة في مجالات مختلفة من التسويق والترفيه إلى تطوير البرمجيات، حيث تساعد أدوات مثل GitHub Copilot المطورين.
2. توليد البيانات الاصطناعية: يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي إنشاء بيانات اصطناعية واقعية لتدريب نماذج التعلم الآلي الأخرى. على سبيل المثال، في مجال الذكاء الاصطناعي في السيارات، يمكنه توليد سيناريوهات قيادة نادرة لتحسين متانة نماذج الإدراك في المركبات ذاتية القيادة. وبالمثل، في مجال الرعاية الصحية، يمكنه إنتاج صور طبية اصطناعية لتدريب أدوات التشخيص، مما يساعد في التغلب على التحديات المتعلقة بخصوصية البيانات ومحدودية مجموعات البيانات. تكمل هذه التقنية تعزيز البيانات التقليدية.

الأنواع الشائعة من النماذج التوليدية

كان للعديد من البنى دور محوري في تقدم الذكاء الاصطناعي التوليدي:

• شبكات الخصومة التوليدية (GANs): تتكون من شبكتين عصبيتين متنافستين - مولّد ومميّز - تعملان معًا لإنشاء مخرجات واقعية للغاية.
• نماذج الانتشار: إضافة التشويش تدريجياً إلى الصورة ثم تعلم عكس العملية لتوليد صور عالية الدقة. هذه هي التقنية الكامنة وراء نماذج مثل نموذج الانتشار المستقر.
• نماذج اللغات الكبيرة (LLMs): استنادًا إلى بنية Transformer، يتم تدريب هذه النماذج على كميات هائلة من البيانات النصية لفهم وتوليد لغة شبيهة بلغة البشر. تعمل مؤسسات بحثية رائدة مثل Google AI و Meta AI باستمرار على دفع حدود ما هو ممكن.

التحديات والاعتبارات الأخلاقية

يطرح الظهور السريع للذكاء الاصطناعي التوليدي تحديات كبيرة. فاحتمالية إساءة الاستخدام، مثل إنشاء نماذج مزيفة عميقة لحملات التضليل أو التعدي على حقوق الملكية الفكرية، تمثل مصدر قلق كبير. يمكن للنماذج أيضًا أن تديم وتضخم التحيزات الخوارزمية الموجودة في بيانات التدريب الخاصة بها. تتطلب معالجة هذه القضايا التزاماً قوياً بأخلاقيات الذكاء الاصطناعي وتطوير أطر حوكمة قوية. وعلاوة على ذلك، فإن تدريب هذه النماذج الكبيرة يستهلك الكثير من العمليات الحسابية، مما يثير المخاوف بشأن تأثيرها على البيئة. يمكن أن تساعد إدارة دورة حياة النموذج بكفاءة من خلال منصات MLOps مثل Ultralytics HUB في تبسيط عملية التطوير والنشر.