همه چیز درباره هوش مصنوعی مولد (Generative AI)

هوش مصنوعی مولد (Generative AI) نوعی هوش مصنوعی است که می تواند محتوا و ایده های جدیدی از جمله گفتگو، داستان، تصاویر، ویدئو و موسیقی ایجاد کند. فناوری‌های هوش مصنوعی سعی می‌کنند هوش انسانی را در کارهای محاسباتی غیرسنتی مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی (NLP) و ترجمه تقلید کنند. هوش مصنوعی مولد قدم بعدی در هوش مصنوعی است. شما می توانید آن را برای یادگیری زبان انسانی، زبان های برنامه نویسی، هنر، شیمی، زیست شناسی یا هر موضوع پیچیده ای آموزش دهید. از داده های آموزشی برای حل مشکلات جدید استفاده مجدد می کند. به عنوان مثال، می تواند واژگان انگلیسی را یاد بگیرد و از کلماتی که پردازش می کند شعر بسازد. سازمان شما می تواند از هوش مصنوعی مولد برای اهداف مختلفی مانند چت ربات، ایجاد رسانه و توسعه و طراحی محصول استفاده کند.

چرا هوش مصنوعی مولد مهم است؟

برنامه های کاربردی هوش مصنوعی مانند ChatGPT توجه و تخیل گسترده ای را به خود جلب کرده اند. آنها می توانند به بازآفرینی بیشتر تجربیات و برنامه های کاربردی مشتری، ایجاد برنامه های کاربردی جدید که قبلاً دیده نشده اند کمک کنند و به مشتریان کمک کنند تا به سطوح بهره وری جدید برسند.

به گفته گلدمن ساکس، هوش مصنوعی مولد می‌تواند باعث افزایش ۷ درصدی (یا تقریباً ۷ تریلیون دلاری) در تولید ناخالص داخلی جهانی (GDP) شود. آنها همچنین پیش بینی می کنند که این می تواند رشد بهره وری را 1.5 درصد در طی 10 سال افزایش دهد.

در مرحله بعد، برخی از مزایای بیشتر هوش مصنوعی مولد را ارائه می دهیم.

• تحقیق را تسریع می کند

الگوریتم‌های هوش مصنوعی مولد می‌توانند داده‌های پیچیده را به روش‌های جدید کاوش و تجزیه و تحلیل کنند. بنابراین، محققان می توانند روندها و الگوهای جدیدی را کشف کنند که ممکن است در غیر این صورت آشکار نباشد. این الگوریتم‌ها می‌توانند محتوا را خلاصه کنند، راه‌حل‌های چندگانه را ترسیم کنند، ایده‌ها را طوفان فکری کنند، و مستندات دقیقی را از یادداشت‌های پژوهشی ایجاد کنند. به همین دلیل است که هوش مصنوعی مولد تحقیقات و نوآوری را به شدت افزایش می دهد.

به عنوان مثال، سیستم‌های هوش مصنوعی مولد در صنعت داروسازی برای تولید و بهینه‌سازی توالی پروتئین و تسریع قابل توجهی در کشف دارو استفاده می‌شوند.

 

• تجربه مشتری را افزایش می دهد

هوش مصنوعی مولد می تواند به طور طبیعی به مکالمات انسانی پاسخ دهد و به عنوان ابزاری برای خدمات مشتری و شخصی سازی گردش کار مشتری عمل کند.

به عنوان مثال، می‌توانید از چت ربات‌های مجهز به هوش مصنوعی، ربات‌های صوتی و دستیارهای مجازی استفاده کنید که برای وضوح تماس اول با دقت بیشتری به مشتریان پاسخ می‌دهند. آنها می توانند با ارائه پیشنهادات و ارتباطات به روش شخصی سازی شده، تعامل مشتری را افزایش دهند.

 

• فرآیندهای کسب و کار را بهینه می کند

با هوش مصنوعی مولد، کسب‌وکار شما می‌تواند فرآیندهای کسب‌وکار را با استفاده از یادگیری ماشینی (ML) و برنامه‌های هوش مصنوعی در تمام خطوط کسب‌وکار بهینه کند. شما می توانید این فناوری را در تمام رشته های کسب و کار، از جمله مهندسی، بازاریابی، خدمات مشتری، مالی و فروش به کار ببرید.

به عنوان مثال، آنچه که هوش مصنوعی مولد می تواند برای بهینه سازی انجام دهد، در اینجا آمده است:

 

• استخراج و خلاصه کردن داده ها از هر منبع برای توابع جستجوی دانش
• ارزیابی و بهینه سازی سناریوهای مختلف برای کاهش هزینه در زمینه هایی مانند بازاریابی، تبلیغات، مالی و تدارکات
• داده های مصنوعی را برای ایجاد داده های برچسب گذاری شده برای یادگیری تحت نظارت و سایر فرآیندهای ML ایجاد کنید.

 

• بهره وری کارکنان را افزایش می دهد

مدل‌های هوش مصنوعی مولد می‌توانند جریان کار کارکنان را افزایش دهند و به عنوان دستیاران کارآمد برای همه افراد سازمان شما عمل کنند. آنها می توانند همه چیز را از جستجو تا خلقت به روشی شبیه انسان انجام دهند.

هوش مصنوعی مولد می تواند بهره وری را برای انواع مختلف کارکنان افزایش دهد:

• با تولید چند نمونه اولیه بر اساس ورودی ها و محدودیت های خاص، از وظایف خلاقانه پشتیبانی کنید. همچنین می تواند طرح های موجود را بر اساس بازخورد انسانی و محدودیت های مشخص شده بهینه کند.
• پیشنهادهای کد نرم افزاری جدید برای وظایف توسعه برنامه ایجاد کنید.
• از مدیریت با تولید گزارش ها، خلاصه ها و پیش بینی ها پشتیبانی کنید.
• اسکریپت های فروش جدید، محتوای ایمیل و وبلاگ ها را برای تیم های بازاریابی ایجاد کنید

شما می توانید در زمان صرفه جویی کنید، هزینه ها را کاهش دهید و کارایی را در سراسر سازمان خود افزایش دهید.

هوش مصنوعی مولد چگونه کار می کند؟

مانند تمام هوش مصنوعی، هوش مصنوعی مولد با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشینی کار می‌کند - مدل‌های بسیار بزرگی که روی حجم وسیعی از داده‌ها از قبل آموزش دیده‌اند.

 

• مدل های فونداسیون

مدل‌های بنیادی (FM) Foundation models مدل‌های ML هستند که بر روی طیف گسترده‌ای از داده‌های تعمیم‌یافته و بدون برچسب آموزش داده شده‌اند. آنها قادر به انجام طیف گسترده ای از وظایف عمومی هستند.

FM ها نتیجه آخرین پیشرفت ها در فناوری است که دهه ها در حال تکامل بوده است. به طور کلی، یک FM از الگوها و روابط آموخته شده برای پیش بینی مورد بعدی در یک دنباله استفاده می کند.

به عنوان مثال، با تولید تصویر، مدل تصویر را تجزیه و تحلیل می کند و یک نسخه واضح تر و واضح تر از تصویر ایجاد می کند. به طور مشابه، با متن، مدل کلمه بعدی را در یک رشته متن بر اساس کلمات قبلی و زمینه آنها پیش بینی می کند. سپس با استفاده از تکنیک های توزیع احتمال، کلمه بعدی را انتخاب می کند.

 

• مدل های زبان بزرگ

مدل های زبان بزرگ (LLM) Large language models یک کلاس از FM ها هستند. برای مثال، مدل‌های ترانسفورماتور از پیش آموزش‌دیده (GPT) OpenAI LLM هستند. LLM ها به طور خاص بر روی وظایف مبتنی بر زبان مانند خلاصه سازی، تولید متن، طبقه بندی، گفتگوی پایان باز و استخراج اطلاعات متمرکز هستند.

چیزی که LLM ها را خاص می کند، توانایی آنها در انجام چندین کار است. آنها می توانند این کار را انجام دهند زیرا دارای پارامترهای زیادی هستند که آنها را قادر به یادگیری مفاهیم پیشرفته می کند.

یک LLM مانند GPT-3 می تواند میلیاردها پارامتر را در نظر بگیرد و توانایی تولید محتوا از ورودی بسیار کمی را دارد. LLM ها از طریق قرار گرفتن در معرض قبل از آموزش با داده های مقیاس اینترنت در همه اشکال مختلف و الگوهای بی شمار آن، یاد می گیرند که دانش خود را در طیف گسترده ای از زمینه ها به کار ببرند.

 

هوش مصنوعی مولد چگونه بر صنایع تأثیر می گذارد؟

در حالی که هوش مصنوعی مولد می تواند در طول زمان بر تمام صنایع تأثیر بگذارد، صنایع خاصی آماده هستند تا به سرعت از این فناوری بهره مند شوند.

 

خدمات مالی

شرکت های خدمات مالی می توانند از قدرت هوش مصنوعی مولد برای ارائه خدمات بهتر به مشتریان خود و در عین حال کاهش هزینه ها استفاده کنند:

• مؤسسات مالی می توانند از چت بات ها برای تولید توصیه های محصول و پاسخ به سؤالات مشتری استفاده کنند، که خدمات کلی به مشتریان را بهبود می بخشد.
• موسسات وام دهنده می توانند تصویب وام را برای بازارهایی که از نظر مالی ضعیف هستند، به ویژه در کشورهای در حال توسعه، سرعت بخشند
• بانک ها می توانند به سرعت تقلب در مطالبات، کارت های اعتباری و وام ها را شناسایی کنند
• شرکت های سرمایه گذاری می توانند از قدرت هوش مصنوعی مولد برای ارائه مشاوره های مالی ایمن و شخصی سازی شده به مشتریان خود با هزینه کم استفاده کنند.

بهداشت و درمان و علوم زندگی

یکی از امیدوارکننده ترین موارد استفاده از هوش مصنوعی مولد، تسریع در کشف و تحقیق دارو است. هوش مصنوعی مولد از مدل هایی برای ایجاد توالی های پروتئینی جدید با ویژگی های خاص برای طراحی آنتی بادی ها، آنزیم ها، واکسن ها و ژن درمانی استفاده می کند.

 

شرکت‌های مراقبت‌های بهداشتی و علوم زیستی می‌توانند از مدل‌های مولد برای طراحی توالی‌های ژن مصنوعی برای کاربرد در زیست‌شناسی مصنوعی و مهندسی متابولیک استفاده کنند. به عنوان مثال، آنها می توانند مسیرهای بیوسنتزی جدیدی ایجاد کنند یا بیان ژن را برای اهداف تولید زیستی بهینه کنند.

در نهایت، هوش مصنوعی مولد می تواند برای ایجاد داده های مصنوعی بیمار و مراقبت های بهداشتی استفاده شود. این برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی، شبیه‌سازی آزمایش‌های بالینی، یا مطالعه بیماری‌های نادر بدون دسترسی به مجموعه داده‌های بزرگ دنیای واقعی مفید است.

 

خودروسازی و تولید

شرکت‌های خودروسازی می‌توانند از فناوری هوش مصنوعی مولد برای اهداف بسیاری، از مهندسی گرفته تا تجربیات داخل خودرو و خدمات مشتری، استفاده کنند. به عنوان مثال، آنها می توانند طراحی قطعات مکانیکی را برای کاهش کشش در طرح های خودرو یا تطبیق با طراحی دستیاران شخصی بهینه کنند.

شرکت های خودروسازی از هوش مصنوعی مولد برای ارائه خدمات بهتر به مشتریان با ارائه پاسخ های سریع به رایج ترین سوالات مشتریان استفاده می کنند. مواد جدید، تراشه ها و طرح های قطعات را می توان با هوش مصنوعی مولد برای بهینه سازی فرآیندهای تولید و کاهش هزینه ها ایجاد کرد.

هوش مصنوعی مولد همچنین می تواند برای تولید داده های مصنوعی برای آزمایش برنامه ها استفاده شود. این به ویژه برای داده هایی که اغلب در مجموعه داده های آزمایشی گنجانده نمی شوند (مانند نقص یا موارد لبه) مفید است.

 

رسانه و سرگرمی

از انیمیشن‌ها و فیلم‌نامه‌ها گرفته تا فیلم‌های کامل، مدل‌های مولد هوش مصنوعی می‌توانند محتوای جدیدی را با هزینه و زمان تولید سنتی تولید کنند.

در اینجا روش های دیگری وجود دارد که می توانید از هوش مصنوعی مولد در صنعت استفاده کنید:

• هنرمندان می توانند آلبوم های خود را با موسیقی تولید شده توسط هوش مصنوعی تکمیل و تقویت کنند تا تجربیات کاملاً جدیدی خلق کنند
• سازمان‌های رسانه‌ای می‌توانند از هوش مصنوعی مولد برای بهبود تجربیات مخاطبان خود با ارائه محتوا و تبلیغات شخصی‌سازی شده برای افزایش درآمد استفاده کنند.
• شرکت‌های بازی‌سازی می‌توانند از هوش مصنوعی برای ایجاد بازی‌های جدید استفاده کنند و به بازیکنان اجازه دهند آواتار بسازند

مخابرات

موارد استفاده اولیه از هوش مصنوعی مولد در ارتباطات راه دور بر اختراع مجدد تجربه مشتری متمرکز است. تجربه مشتری با تعاملات تجمعی مشترکین در تمام نقاط تماس سفر مشتری تعریف می شود.

به عنوان مثال، سازمان‌های مخابراتی می‌توانند از هوش مصنوعی مولد برای بهبود خدمات مشتری با عوامل مکالمه‌ای شبیه انسان استفاده کنند. آنها همچنین می توانند عملکرد شبکه را با تجزیه و تحلیل داده های شبکه به منظور توصیه رفع مشکل بهینه کنند. و آنها می توانند روابط مشتری را با دستیاران فروش شخصی سازی شده یک به یک دوباره ابداع کنند.

 

انرژی

هوش مصنوعی مولد برای وظایف بخش انرژی که شامل تجزیه و تحلیل داده های خام پیچیده، تشخیص الگو، پیش بینی و بهینه سازی است، مناسب است. سازمان های انرژی می توانند خدمات مشتریان را با تجزیه و تحلیل داده های سازمانی برای شناسایی الگوهای استفاده بهبود بخشند. با این اطلاعات، آن‌ها می‌توانند محصولات هدفمند، برنامه‌های کارآمدی انرژی، یا طرح‌های پاسخگویی به تقاضا را توسعه دهند.

هوش مصنوعی مولد می تواند به مدیریت شبکه، افزایش ایمنی سایت عملیاتی و بهینه سازی تولید انرژی از طریق شبیه سازی مخزن کمک کند.

مدل‌های هوش مصنوعی مولد چگونه کار می‌کنند؟

مدل‌های یادگیری ماشین سنتی متمایز بودند یا بر طبقه‌بندی نقاط داده متمرکز بودند. آنها سعی کردند رابطه بین عوامل شناخته شده و ناشناخته را تعیین کنند. به عنوان مثال، آنها به تصاویر - داده های شناخته شده مانند آرایش پیکسل، خط، رنگ و شکل - نگاه می کنند و آنها را به کلمات ترسیم می کنند - عامل ناشناخته. از نظر ریاضی، مدل‌ها با شناسایی معادلاتی کار می‌کردند که می‌توانستند عوامل ناشناخته و شناخته‌شده را به‌عنوان متغیرهای x و y به صورت عددی ترسیم کنند.

مدل های مولد این را یک قدم جلوتر می برند. به جای پیش‌بینی برچسبی با برخی ویژگی‌ها، آنها سعی می‌کنند ویژگی‌هایی را پیش‌بینی کنند که برچسب خاصی داده شده است. از نظر ریاضی، مدل سازی تولیدی احتمال وقوع x و y را با هم محاسبه می کند. توزیع ویژگی های داده های مختلف و روابط آنها را یاد می گیرد.

برای مثال، مدل‌های مولد تصاویر حیوانات را تجزیه و تحلیل می‌کنند تا متغیرهایی مانند شکل‌های مختلف گوش، شکل چشم، ویژگی‌های دم و الگوهای پوست را ثبت کنند. آنها ویژگی ها و روابط خود را یاد می گیرند تا بفهمند حیوانات مختلف به طور کلی چگونه به نظر می رسند. سپس می توانند تصاویر حیوانات جدیدی را که در مجموعه آموزشی نبوده اند، بازسازی کنند.

در مرحله بعد، دسته بندی های گسترده ای از مدل های هوش مصنوعی مولد را ارائه می دهیم.

 

مدل های انتشار

مدل‌های انتشار با ایجاد تغییرات تصادفی کنترل‌شده مکرر در نمونه داده‌های اولیه، داده‌های جدیدی ایجاد می‌کنند. آنها با داده های اصلی شروع می کنند و تغییرات ظریف (نویز) را اضافه می کنند و به تدریج آن را کمتر شبیه به اصلی می کنند. این نویز به دقت کنترل می شود تا اطمینان حاصل شود که داده های تولید شده منسجم و واقعی باقی می مانند.

پس از اضافه کردن نویز در چندین تکرار، مدل انتشار فرآیند را معکوس می کند. حذف نویز معکوس به تدریج نویز را حذف می کند تا نمونه داده جدیدی تولید شود که شبیه نمونه اصلی باشد.

شبکه های متخاصم مولد

شبکه متخاصم مولد (GAN)  generative adversarial network یکی دیگر از مدل‌های هوش مصنوعی مولد است که بر اساس مفهوم مدل انتشار است.

GAN ها با آموزش دو شبکه عصبی به شیوه ای رقابتی کار می کنند. اولین شبکه که به عنوان مولد شناخته می شود، نمونه های جعلی داده را با اضافه کردن نویز تصادفی تولید می کند. شبکه دوم که تمایز نام دارد، سعی می کند بین داده های واقعی و جعلی تولید شده توسط مولد تمایز قائل شود.

در طول آموزش، مولد به طور مداوم توانایی خود را برای ایجاد داده های واقعی بهبود می بخشد در حالی که تشخیص دهنده در تشخیص واقعی از جعلی بهتر می شود. این فرآیند متخاصم تا زمانی ادامه می یابد که مولد داده هایی را تولید کند که آنقدر قانع کننده باشد که متمایز کننده نتواند آن را از داده های واقعی متمایز کند.

GAN ها به طور گسترده ای در تولید تصاویر واقعی، انتقال سبک و وظایف تقویت داده ها استفاده می شوند.

 

رمزگذارهای خودکار متغیر

رمزگذارهای خودکار متغیر (VAE) نمایش فشرده ای از داده ها به نام فضای پنهان را یاد می گیرند. فضای پنهان یک نمایش ریاضی از داده ها است. شما می توانید آن را به عنوان یک کد منحصر به فرد در نظر بگیرید که داده ها را بر اساس تمام ویژگی های آن نشان می دهد. به عنوان مثال، اگر در حال مطالعه چهره ها هستید، فضای پنهان حاوی اعدادی است که شکل چشم، شکل بینی، استخوان گونه و گوش را نشان می دهد.

VAE ها از دو شبکه عصبی - رمزگذار و رمزگشا استفاده می کنند. شبکه عصبی رمزگذار داده های ورودی را به یک میانگین و واریانس برای هر بعد از فضای پنهان نگاشت می کند. این یک نمونه تصادفی از توزیع گاوسی (عادی) تولید می کند. این نمونه یک نقطه در فضای پنهان است و یک نسخه فشرده و ساده شده از داده های ورودی را نشان می دهد.

شبکه عصبی رمزگشا این نقطه نمونه برداری شده را از فضای پنهان می گیرد و دوباره آن را به داده هایی شبیه به ورودی اصلی بازسازی می کند. از توابع ریاضی برای اندازه گیری میزان مطابقت داده های بازسازی شده با داده های اصلی استفاده می شود.

مدل های مبتنی بر ترانسفورماتور

مدل هوش مصنوعی مولد مبتنی بر ترانسفورماتور مبتنی بر مفاهیم رمزگذار و رمزگشای VAE است. مدل‌های مبتنی بر ترانسفورماتور لایه‌های بیشتری به رمزگذار اضافه می‌کنند تا عملکرد را در کارهای مبتنی بر متن مانند درک مطلب، ترجمه و نوشتن خلاقانه بهبود بخشند.

مدل های مبتنی بر ترانسفورماتور از مکانیزم خود توجهی استفاده می کنند. آنها اهمیت بخش های مختلف یک دنباله ورودی را هنگام پردازش هر عنصر در دنباله می سنجند.

یکی دیگر از ویژگی های کلیدی این است که این مدل های هوش مصنوعی تعبیه های متنی را پیاده سازی می کنند. رمزگذاری یک عنصر دنباله نه تنها به خود عنصر بلکه به زمینه آن در داخل دنباله نیز بستگی دارد.

نحوه کار مدل های مبتنی بر ترانسفورماتور

برای درک نحوه عملکرد مدل های مبتنی بر ترانسفورماتور، یک جمله را به عنوان دنباله ای از کلمات تصور کنید.

توجه به خود به مدل کمک می کند تا هنگام پردازش هر کلمه روی کلمات مرتبط تمرکز کند. برای ثبت انواع مختلف روابط بین کلمات، مدل مولد مبتنی بر ترانسفورماتور از چندین لایه رمزگذار به نام سرهای توجه استفاده می کند. هر سر یاد می گیرد که به بخش های مختلف توالی ورودی توجه کند. این به مدل اجازه می دهد تا به طور همزمان جنبه های مختلف داده را در نظر بگیرد.

هر لایه همچنین تعبیه‌های متنی را اصلاح می‌کند. لایه‌ها جاسازی‌ها را آموزنده‌تر می‌کنند و همه چیز را از نحو دستوری گرفته تا معانی معنایی پیچیده را در بر می‌گیرند.

 

فناوری هوش مصنوعی مولد چگونه تکامل یافت؟

مدل‌های مولد اولیه برای چندین دهه در آمار برای کمک به تجزیه و تحلیل داده‌های عددی استفاده شده‌اند. شبکه های عصبی و یادگیری عمیق پیشگام های اخیر برای هوش مصنوعی مولد مدرن بودند. رمزگذارهای خودکار متغیر که در سال 2013 توسعه یافتند، اولین مدل‌های مولد عمیق بودند که می‌توانستند تصاویر و گفتار واقعی ایجاد کنند.

VAEها قابلیت ایجاد تغییرات جدید از انواع داده های متعدد را معرفی کردند. این منجر به ظهور سریع سایر مدل‌های هوش مصنوعی مولد مانند شبکه‌های متخاصم مولد و مدل‌های انتشار شد. این نوآوری‌ها بر روی تولید داده‌هایی متمرکز بودند که به طور فزاینده‌ای به داده‌های واقعی شباهت داشتند، علیرغم ایجاد مصنوعی.

 

در سال 2017، با معرفی ترانسفورماتورها، تغییر بیشتری در تحقیقات هوش مصنوعی رخ داد. ترانسفورماتورها به طور یکپارچه معماری رمزگذار و رمزگشا را با مکانیزم توجه یکپارچه کردند. آنها روند آموزش مدل های زبان را با کارایی و تطبیق پذیری استثنایی ساده کردند. مدل‌های قابل‌توجهی مانند GPT به‌عنوان مدل‌های پایه‌ای پدیدار شدند که قادر به پیش‌آموزش بر روی مجموعه‌های گسترده متن خام و تنظیم دقیق برای کارهای مختلف بودند.

ترانسفورماتورها آنچه را که برای پردازش زبان طبیعی ممکن بود تغییر دادند. آنها قابلیت‌های مولد را برای کارهای مختلف از ترجمه و خلاصه‌نویسی تا پاسخ دادن به سؤالات تقویت کردند.

بسیاری از مدل‌های مولد هوش مصنوعی همچنان به پیشرفت‌های قابل توجهی ادامه می‌دهند و کاربردهای بین‌صنعتی پیدا کرده‌اند. نوآوری های اخیر بر اصلاح مدل ها برای کار با داده های اختصاصی تمرکز دارد. محققان همچنین می‌خواهند متن، تصاویر، ویدئوها و گفتارهایی بسازند که بیشتر و بیشتر شبیه انسان باشد.

 

بهترین شیوه ها در پذیرش هوش مصنوعی مولد چیست؟

اگر سازمان شما می‌خواهد راه‌حل‌های هوش مصنوعی مولد را پیاده‌سازی کند، بهترین روش‌های زیر را برای افزایش تلاش‌های خود در نظر بگیرید.

• با برنامه های داخلی شروع کنید

بهتر است پذیرش مولد هوش مصنوعی را با توسعه برنامه داخلی، با تمرکز بر بهینه سازی فرآیند و بهره وری کارکنان آغاز کنید. در حین ایجاد مهارت ها و درک فناوری، محیط کنترل شده تری برای آزمایش نتایج بدست می آورید. شما می توانید مدل ها را به طور گسترده آزمایش کنید و حتی آنها را بر روی منابع دانش داخلی سفارشی کنید.

به این ترتیب، مشتریان شما زمانی که در نهایت از مدل ها برای برنامه های خارجی استفاده می کنید، تجربه بسیار بهتری خواهند داشت.

• افزایش شفافیت

به وضوح در مورد همه برنامه‌ها و خروجی‌های هوش مصنوعی ارتباط برقرار کنید، تا کاربران شما بدانند که با هوش مصنوعی تعامل دارند و نه انسان‌ها. به عنوان مثال، هوش مصنوعی می تواند خود را به عنوان هوش مصنوعی معرفی کند، یا نتایج جستجوی مبتنی بر هوش مصنوعی را می توان علامت گذاری و برجسته کرد.

به این ترتیب، کاربران شما می توانند هنگام تعامل با محتوا، از اختیار خود استفاده کنند. آنها همچنین ممکن است در برخورد با هرگونه نادرستی یا سوگیری های پنهانی که مدل های زیربنایی ممکن است داشته باشند، به دلیل محدودیت های داده آموزشی، فعال تر باشند.

• امنیت را پیاده سازی کنید

نرده‌های محافظ را پیاده‌سازی کنید تا برنامه‌های هوش مصنوعی مولد شما اجازه دسترسی غیرمجاز سهوی به داده‌های حساس را ندهند. تیم های امنیتی را از ابتدا درگیر کنید تا همه جنبه ها از ابتدا در نظر گرفته شوند. برای مثال، ممکن است مجبور شوید قبل از آموزش هر مدلی در مورد داده‌های داخلی، داده‌ها را پنهان کنید و اطلاعات شناسایی شخصی (PII) را حذف کنید.

• به طور گسترده تست کنید

فرآیندهای تست خودکار و دستی را برای اعتبارسنجی نتایج توسعه دهید و انواع سناریوهایی را که ممکن است سیستم هوش مصنوعی مولد تجربه کند، آزمایش کنید. گروه‌های مختلفی از آزمایش‌کنندگان بتا داشته باشید که برنامه‌ها را به روش‌های مختلف امتحان کرده و نتایج را مستند کنند. این مدل همچنین به طور مداوم از طریق آزمایش بهبود می یابد و شما کنترل بیشتری بر نتایج و پاسخ های مورد انتظار خواهید داشت.

کاربردهای رایج هوش مصنوعی مولد چیست؟

با هوش مصنوعی مولد، می‌توانید از مزیت یادگیری ماشینی برای کسب‌وکارتان سریع‌تر استفاده کنید و آن را در مجموعه وسیع‌تری از موارد استفاده اعمال کنید. می‌توانید هوش مصنوعی مولد را در تمام رشته‌های کسب‌وکار از جمله مهندسی، بازاریابی، خدمات مشتری، مالی و فروش اعمال کنید. تولید کد یکی از امیدوارکننده‌ترین برنامه‌های کاربردی برای هوش مصنوعی مولد است و با Amazon Q Developer، یک دستیار مولد مبتنی بر هوش مصنوعی برای توسعه نرم‌افزار، ما شاهد نتایج عالی در بهره‌وری توسعه‌دهندگان هستیم.

علاوه بر تولید کد، برنامه‌های کاربردی زیادی وجود دارد که می‌توانید هوش مصنوعی مولد را برای دستیابی به یک تغییر مرحله‌ای در تجربه مشتری، بهره‌وری کارکنان، کارایی کسب‌وکار و خلاقیت به کار ببرید. می‌توانید از هوش مصنوعی مولد برای بهبود تجربه مشتری از طریق قابلیت‌هایی مانند ربات‌های گفتگو، دستیاران مجازی، مراکز تماس هوشمند، شخصی‌سازی و تعدیل محتوا استفاده کنید. می‌توانید با جستجوی محاوره‌ای مبتنی بر هوش مصنوعی، تولید محتوا و خلاصه‌سازی متن در میان سایر موارد، بهره‌وری کارمندان خود را افزایش دهید. شما می توانید عملیات تجاری را با پردازش هوشمند اسناد، دستیاران تعمیر و نگهداری، کنترل کیفیت و بازرسی بصری و تولید داده های آموزشی مصنوعی بهبود بخشید. در نهایت، می‌توانید از هوش مصنوعی مولد برای تولید انواع محتوای خلاقانه از هنر و موسیقی با تولید متن، انیمیشن، ویدیو و تصویر استفاده کنید.

 

چگونه در لایتک می توان هوش مصنوعی مولد را یاد گرفت؟

لایتک به عنوان ارائه دهنده خدمات آموزش حرفه ای برا ارائه خدمات یادگیری، کارگاه های آموزشی در زمینه هوش مصنوعی مولد برگزار می کند که با پیگیری آن از طریق وب سایت لایتک و نیز شبکه های اجتماعی لایتک می توانید اطلاعات لازم را کسب و در آنها ثبت نام کنید.

همچنین دوره های آموزشی هوش مصنوعی نیز براساس نقشه راه استاندارد تدوین شده است که می توانید در این دوره های به ترتیب شرکت کنید.

قابل ذکر است سازمانها، ارگانها و شرکتها نیز می توانند به صورت اختصاصی این دوره های هوش مصنوعی را برای کارکنان خود با همکاری لایتک برگزار کنند.

 

وب سایت: http://www.laitec.ir

مشاوره رایگان و ثبت نام: 66086019-021

تلفن همراه: 7603991-0919

اینستاگرام: instagram.com/laitec.ir

تلگرام: t.me/laitecparavid

آدرس کانال لایتک در پیام رسان های داخلی (بله، ایتا، آی گپ، روبیکا): @laitecir