هوش مصنوعی(Generative AI) مولد چیست؟

هوش مصنوعی مولد (Generative AI) نوعی هوش مصنوعی است که می تواند محتوا و ایده های جدیدی از جمله مکالمه، داستان، تصویر، فیلم و موسیقی ایجاد کند. فن آوری های هوش مصنوعی تلاش می کنند هوش انسانی را در وظایف محاسباتی غیر سنتی مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی (NLP) و ترجمه تقلید کنند. Generative AI گام بعدی در هوش مصنوعی است. شما می توانید آن را برای یادگیری زبان انسان، زبان های برنامه نویسی، هنر، شیمی، زیست شناسی یا هر موضوع پیچیده ای آموزش دهید. Generative AI داده های آموزشی را برای حل مشکلات جدید استفاده می کند. به عنوان مثال، می تواند واژگان انگلیسی را یاد بگیرد و یک شعر از کلماتی که پردازش می کند ایجاد کند. سازمان شما می تواند از هوش مصنوعی مولد برای اهداف مختلف مانند چت بات ها (chatbots)، ایجاد رسانه ها و توسعه و طراحی محصول استفاده کند.

چرا GENERATIVE AI مهم است؟

برنامه های AI مولد مانند ChatGPT توجه و تخیل گسترده ای را به خود جلب کرده اند. آنها می توانند به بازافرینی اکثر تجربیات و برنامه های مشتری کمک کنند، برنامه های جدیدی را ایجاد کنند که قبلا هرگز دیده نمی شدند و به مشتریان کمک می کنند تا به سطوح بهره وری جدید برسند.

به گفته گلدمن ساکس، هوش مصنوعی مولد می تواند باعث افزایش ۷ درصدی (یا تقریبا ۷ تریلیون دلاری) تولید ناخالص داخلی جهانی شود. آنها همچنین پیش بینی می کنند که می تواند رشد بهره وری را ۱.۵ درصد در طول ۱۰ سال افزایش دهد.

در ادامه مزایای بیشتری از Generative AI آورده شده است:

تسریع تحقیقات

الگوریتم های هوش مصنوعی مولد می توانند داده های پیچیده را به روش های جدید کشف و تجزیه و تحلیل کنند. بنابراین، محققان می توانند روندها و الگوهای جدیدی را کشف کنند که ممکن است بدون استفاده از هوش مصنوعی مولد آشکار نباشد. این الگوریتم ها می توانند محتوا را خلاصه کنند، مسیرهای راه حل چندگانه را مشخص کنند، ایده پردازی کنند و مستندات دقیق را از یادداشت های تحقیقاتی درست کنند. به همین دلیل است که هوش مصنوعی مولد به شدت تحقیق و نوآوری را افزایش می دهد.

به عنوان مثال، سیستم های هوش مصنوعی مولد در صنعت داروسازی برای تولید و بهینه سازی توالی پروتئین و به طور قابل توجهی سرعت بخشیدن به کشف دارو استفاده می شود.

بهبود تجربه مشتری

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

به عنوان مثال، شما می توانید از چت بات های AI، ربات های صوتی و دستیاران مجازی استفاده کنید که به مشتریان دقیق ترین پاسخ را  با اولین تماس ارائه می دهند. آنها می توانند  با ارائه پیشنهادات مناسب و برقراری ارتباط به روش شخصی سازی شده، تعامل مشتری را افزایش دهند.

بهینه سازی فرایندهای کسب و کار

با هوش مصنوعی مولد، بیزینس شما می تواند فرایندهای کسب و کار را با استفاده از یادگیری ماشین (ML) و برنامه های AI در تمام زمینه ها بهینه سازی کند. شما می توانید تکنولوژی را در تمام زمینه های کسب و کار، از جمله مهندسی، بازاریابی، خدمات مشتری، امور مالی و فروش اعمال کنید.

به عنوان مثال، کارهایی که AI مولد می تواند برای بهینه سازی انجام دهد عبارتند از:

• 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، امور مالی و تدارکات
• تولید داده های مصنوعی برای ایجاد داده های برچسب گذاری شده برای یادگیری تحت نظارت و سایر فرایندهای ML(آموزش مدل های یادگیری ماشین با استفاده از داده های برچسب گذاری شده مصنوعی)

افزایش بهره وری کارکنان

مدل های هوش مصنوعی مولد می توانند گردش کار کارمندان را تقویت کنند و به عنوان دستیاران کارامد برای همه افراد در سازمان شما عمل کنند. آنها می توانند همه چیز را از جستجو تا ایجاد، به شیوه ای شبیه به انسان انجام دهند.

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

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

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

هوش مصنوعی مولد چگونه کار می کند؟

مانند تمام هوش مصنوعی ها، هوش مصنوعی مولد با استفاده از مدل های یادگیری ماشین کار می کند – مدل های بسیار بزرگ که بر اساس مقادیر زیادی از داده ها آموزش دیده اند.

مدل های بنیادی((FM)Foundation models)

مدل های بنیادی مدل های یادگیری ماشین (ML) هستند که بر روی طیف گسترده ای از داده های عمومی و بدون برچسب آموزش دیده اند. آنها قادر به انجام طیف گسترده ای از وظایف عمومی هستند.

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

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

مدل های زبانی بزرگ(Large language models (LLMs))

مدل های زبان بزرگ  یک کلاس از FMها هستند. به عنوان مثال برای LLMها  ، مدل های ترانسفورماتور از پیش آموزش دیده مولد (GPT) در  OpenAI هستند. LLMها به طور خاص بر وظایف مبتنی بر زبان مانند خلاصه سازی، تولید متن، طبقه بندی، مکالمه باز و استخراج اطلاعات متمرکز شده است.

آنچه LLMها را خاص می کند توانایی آنها در انجام چندین کار است زیرا شامل پارامترهای زیادی هستند که آنها را قادر به یادگیری مفاهیم پیشرفته می کند.

LLM مانند GPT-3 می تواند میلیاردها پارامتر را در نظر بگیرد و توانایی تولید محتوا را از ورودی بسیار کم دارد. با وجود قابلیت پیش آموزش و مواجه با داده هایی در مقیاس اینترنت در تمام اشکال مختلف و الگوهای بی شمار، LLMها یاد میگیرند که دانش خود را در طیف گسترده ای از زمینه ها اعمال کنند.

هوش مصنوعی مولد چگونه بر صنایع تاثیر خواهد گذاشت؟

هوش مصنوعی مولد می تواند در طول زمان بر تمام صنایع تاثیر بگذارد، با ابن حال صنایع خاصی به سرعت از این تکنولوژی بهره مند می شوند.

خدمات مالی

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

• موسسات مالی می توانند از چت بات ها برای تولید پیشنهادات محصول و پاسخ به سوالات مشتری استفاده کنند که باعث بهبود کلی خدمات مشتری می شود.
• مؤسسات اعطای وام می‌توانند با استفاده از چت‌بات‌ها، فرآیند تایید وام را برای بازارهای مالی کم درآمد، به خصوص در کشورهای در حال توسعه، سریع‌تر انجام دهند.
• بانک ها می توانند به سرعت تقلب در مطالبات، کارت های اعتباری و وام ها را تشخیص دهند.
• شرکت های سرمایه گذاری می توانند با استفاده از قدرت هوش مصنوعی مولد ، به مشتریان خود مشاوره مالی ایمن و شخصی سازی شده با هزینه کمتری ارائه دهند.

بهداشت و درمان و علوم زیستی

یکی از کاربردهای امیدوارکننده هوش مصنوعی مولد، سرعت بخشیدن به کشف و تحقیقات دارویی است. هوش مصنوعی مولد از مدل‌ها برای ایجاد توالی‌ پروتئینی جدید با خصوصیات خاص ، برای طراحی آنتی‌بادی، آنزیم‌ها، واکسن‌ها و درمان ژنی استفاده می‌کند.

شرکت‌های علوم بهداشتی و پزشکی می‌توانند از مدل‌های تولیدی برای طراحی توالی‌ ژن مصنوعی برای کاربردهای بیولوژی مصنوعی و مهندسی متابولیک استفاده کنند. به عنوان مثال، آن‌ها می‌توانند مسیرهای بیوسنتزی جدیدی ایجاد کنند یا بیان ژن را برای اهداف بیوتولید بهینه کنند.

در نهایت، هوش مصنوعی مولد می تواند برای ایجاد داده های مصنوعی در مورد  بیمار و مراقبت های بهداشتی استفاده شود. این داده ها برای اموزش مدل های هوش مصنوعی، شبیه سازی آزمایشات بالینی یا مطالعه بیماری های نادر، بدون دسترسی به مجموعه داده های بزرگ واقعی، مفید است.

خودرو و صنعت

شرکت های خودروسازی می توانند از تکنولوژی هوش مصنوعی مولد برای بسیاری از اهداف، از مهندسی تا تجربیات درون خودرو و خدمات مشتری استفاده کنند. به عنوان مثال، آنها می توانند طراحی قطعات مکانیکی را به منظور کاهش مقاومت هوایی در طراحی خودرو بهینه سازی کنند یا طراحی دستیاران شخصی را تطبیق دهند.

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

هوش مصنوعی مولد همچنین می تواند برای تولید داده های مصنوعی به منظور آزمایش برنامه ها استفاده شود. این کار به خصوص برای داده هایی که اغلب در مجموعه داده های آزمایشی وجود ندارند (مانند عیوب یا حالت های لبه) مفید است.

رسانه و سرگرمی

مدل های هوش مصنوعی مولد می توانند محتوای جدید از انیمیشن ها و اسکریپت ها تا فیلم های کامل را با هزینه و زمان کمتری نسبت به تولید سنتی ، تولید کنند.

در اینجا راه 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 AI تکمیل کنند و بهبود دهند تا تجربیات کاملا جدیدی ایجاد کنند.
• سازمان های رسانه ای می توانند از هوش مصنوعی مولد برای بهبود تجربیات مخاطبان خود با ارائه محتوا و تبلیغات شخصی سازی شده برای افزایش درآمد استفاده کنند.
• شرکت های بازی ساز می توانند از هوش مصنوعی مولد برای ایجاد بازی های جدید استفاده کنند و به بازیکنان اجازه دهند اواتار بسازند.

ارتباطات

اولویت استفاده هوش مصنوعی مولد در حوزه ارتباطات بر بازسازی تجربه مشتری متمرکز است. تجربه مشتری توسط تعاملات تجمعی مشترکین در تمام نقاط تماس مسیر مشتری تعریف می شود.

به عنوان مثال، سازمان های ارتباطاتی می توانند از هوش مصنوعی مولد برای بهبود خدمات مشتری از کارگزارهای زنده مکالمه شبه انسان استفاده کنند. آنها همچنین می توانند با تجزیه و تحلیل داده های شبکه برای پیشنهاد راه حل ها، عملکرد شبکه را بهینه کنند و روابط مشتری را با دستیاران فروش شخصی سازی شده یک به یک ، بازسازی کنند.

انرژی

هوش مصنوعی مولد یک فناوری مناسب برای انجام وظایف بخش انرژی است که شامل تجزیه و تحلیل داده های خام پیچیده، شناسایی الگو، پیش بینی و بهینه سازی است. سازمان های انرژی می توانند با تحلیل داده های شرکتی برای شناسایی الگوهای استفاده شده، خدمات مشتری را بهبود بخشند. با این اطلاعات، سازمان ها می توانند پیشنهادات محصول هدفمند، برنامه های بهره وری انرژی یا ابتکارات پاسخ به تقاضا را توسعه دهند. هوش مصنوعی مولد می تواند به مدیریت شبکه کمک کند، ایمنی سایت عملیاتی را افزایش دهد و تولید انرژی را از طریق شبیه سازی مخزن بهینه کند.

مدل های AI مولد چگونه کار می کنند؟

مدل های یادگیری ماشین سنتی تمرکز خود را بر روی دسته بندی نقاط داده ای قرار می دهند. آنها سعی می کنند رابطه بین عوامل شناخته شده و ناشناخته را تعیین کنند. به عنوان مثال، آنها به تصاویر نگاه می کنند – داده های شناخته شده مانند ترتیب پیکسل، خط، رنگ و شکل – را به کلمات – عامل ناشناخته – نگاشت می کنند. از لحاظ ریاضی، مدل ها با شناسایی معادلاتی که می توانند عوامل ناشناخته و شناخته شده را به عنوان متغیرهای x و y به صورت عددی نگاشت کنند، کار می کردند.

مدل های Generative یک قدم فراتر می روند. به جای پیش بینی یک برچسب بر اساس برخی از ویژگی ها، سعی می کنند ویژگی های داده شده با برچسب خاصی را پیش بینی کنند. از لحاظ ریاضی، مدل سازی Generative  احتمال رخ دادن همزمان x  و y را محاسبه می کند. این مدل ها توزیع ویژگی های مختلف داده ها و روابط آنها را یاد می گیرند.

به عنوان مثال، تصاویر حیوانات را تجزیه و تحلیل می کنند تا متغیرهایی مانند اشکال مختلف گوش، چشم، ویژگی های دم و الگوهای پوستی را ثبت کنند. مدل های Generative ویژگی ها و روابط متغیرها 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 ادامه برخی از دسته بندی های گسترده ی مدل های Generative AI را  ارائه میدهیم:

مدل های انتشار (Diffusion models)

مدل‌های انتشار، با تغییرات تصادفی کنترل شده در نمونه‌ی اولیه، داده‌های جدیدی ایجاد می‌کنند. آن‌ها با داده‌ی اصلی شروع می‌کنند و تغییراتی (نویز) را به آن اضافه می‌کنند که به تدریج باعث می‌شود داده‌ی جدید کمتر شبیه داده‌ی اصلی شود. این نویز با دقت کنترل می‌شود تا داده‌های تولید شده همچنان مرتبط و واقع‌گرا باشند.

 پس از اضافه کردن نویز در چندین مرحله، مدل انتشار فرآیند را معکوس می‌کند. با حذف تدریجی نویز، داده‌ی جدیدی تولید می‌شود که شبیه داده‌ی اولیه است.

شبکه های مولد تخاصمی (Generativeadversarial networks)

شبکه‌ های مولد تخاصمی (GAN)، یکی دیگر از مدل‌ های هوش مصنوعی مولد است که بر پایه‌ی مفهوم مدل انتشار ساخته شده است.  GAN‌ها با آموزش دو شبکه‌ی عصبی به صورت رقابتی کار می‌ کنند. شبکه‌ی اول، شبکه‌ی مولد(generator) نامیده می‌ شود و با اضافه کردن نویز تصادفی، نمونه‌های داده‌ی جعلی تولید می‌کند. شبکه‌ی دوم، شبکه‌ی تمیز دهنده(discriminator) نامیده می‌ شود و سعی می‌کند داده‌ های واقعی و داده‌ های جعلی تولید شده توسط مولد را تشخیص دهد. در طول آموزش، مولد به طور مداوم توانایی خود را در ایجاد داده‌ های واقعی بهبود می‌ بخشد در حالی که تمیز دهنده در تشخیص دادن داده‌ های واقعی از داده‌های جعلی بهتر می‌ شود. این فرآیند مقابله‌ای تا زمانی ادامه دارد که مولد داده‌ای تولید کند که تمیز دهنده نتواند آن را از داده‌ های واقعی تشخیص دهد . GAN‌ها به طور گسترده در تولید تصاویر واقع گرایانه، انتقال سبک و وظایف افزایش داده‌ مورد استفاده قرار می‌ گیرند.

اتوانکودرهای مختلف(Variational Autoencoders (VAEs) )

اتوانکودرهای متغیر  یک مدل دیگر از هوش مصنوعی مولد هستند که یک نمایش فشرده از داده به نام ” فضای لاتنت” را یاد می‌گیرند. فضای لاتنت(نهفته) یک نمایش ریاضی از داده است. می‌توانید آن را به عنوان یک کد منحصر به فرد که داده را بر اساس تمام ویژگی‌های آن نشان می دهد، در نظر بگیرید به عنوان مثال، اگر چهره‌ها را مورد مطالعه قرار دهیم، فضای لاتنت شامل اعدادی است که شکل چشم، شکل بینی، خطوط لب و گوش را نشان می‌ دهد.

اتوانکودرهای متغیر از دو شبکه عصبی استفاده می‌کنند – رمزگذار(encoder ) و رمزگشا(decoder). شبکه عصبی رمزگذار داده ورودی را به یک میانگین و واریانس برای هر بعد از فضای لاتنت نگاشت می‌کند. سپس یک نمونه تصادفی از یک توزیع گاوسی (نرمال) تولید می‌کند. این نمونه یک نقطه در فضای لاتنت است و نسخه فشرده و ساده شده داده ورودی را نشان می‌دهد.

 شبکه عصبی رمزگشا این نقطه نمونه‌برداری شده را از فضای لاتنت برمی‌دارد و آن را به داده‌ای که شبیه داده ورودی اصلی است بازسازی می‌کند. توابع ریاضی برای اندازه‌گیری اینکه چقدر داده بازسازی شده با داده اصلی مطابقت دارد، استفاده می‌شوند.

مدل های مبتنی بر ترانسفورماتور(Transformer-based models)

مدل‌های مبتنی بر ترانسفورمر، بر پایه‌ی مفاهیم رمزگذار و رمزگشا در اتوانکودرهای متغیر ساخته شده‌اند. مدل‌های مبتنی بر ترانسفورمر، لایه‌های بیشتری به رمزگذار اضافه می‌کنند تا عملکرد آن‌ها در وظایف مبتنی بر متن مانند درک، ترجمه و نوشتن خلاقانه بهبود یابد.

مدل‌های مبتنی بر ترانسفورمر از مکانیزم خودتوجهی استفاده می‌کنند. آن‌ها اهمیت بخش‌های مختلف یک دنباله ورودی را در هنگام پردازش هر عنصر در دنباله محاسبه می‌کنند.

یکی دیگر از ویژگی‌های کلیدی این مدل‌های هوش مصنوعی این است که نگاشت‌های متنی زمینه‌ای را پیاده سازی می کنند. رمزگذاری یک عنصر دنباله ، نه تنها به خود عنصر بلکه به متناظر آن در دنباله نیز وابسته است.

مدل های مبتنی بر ترانسفورماتور چگونه کار می کنند

برای درک اینکه مدل‌های مبتنی بر ترانسفورمر چگونه کار می‌کنند، یک جمله را به عنوان یک دنباله از کلمات تصور کنید. خودتوجهی(Self-attention) به مدل کمک می‌کند تا هنگام پردازش هر کلمه، بر روی کلمات مرتبط تمرکز کند. برای به دست آوردن انواع روابط مختلف بین کلمات، مدل مولد مبتنی بر ترانسفورمر از چندین لایه رمزگذار به نام‌ “attention heads” استفاده می‌کند. هر سر یاد می گیرد که به بخش‌های مختلف دنباله ورودی توجه ‌کند. در نتیجه مدل می تواند به طور همزمان به جنبه‌های مختلف داده فکر کند.

همچنین هر لایه تعبیه‌های متنی را بهبود می‌بخشد. لایه‌ها تعبیه‌ها را اطلاعاتی‌تر می‌کنند و همه چیز  از دستور گرامر تا معنایی پیچیده را در بر می‌گیرند.

تکنولوژی هوش مصنوعی مولد چگونه تکامل یافت؟

مدل‌های مولد اولیه برای دهه‌ها در آمار به منظور کمک در تجزیه و تحلیل داده‌های عددی استفاده شده‌اند. شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق از پیشگامان (دستاوردهای) اخیر در هوش مصنوعی مولد مدرن بودند. اتوانکودرهای متغیر که در سال ۲۰۱۳ توسعه داده شدند، اولین مدل‌های مولد عمیق بودند که می‌توانستند تصاویر و گفتار واقعی تولید کنند.

اتوانکودرهای متغیر، قابلیت ایجاد تغییرات جدید از انواع داده‌ها را معرفی کردند. در نتیجه سایر مدل‌های هوش مصنوعی مولد مانند شبکه‌های مولد مقابله‌ای و مدل‌های انتشار به سرعت ایجاد شدند. این نوآوری‌ها بر روی تولید داده‌هایی تمرکز داشتند که با وجود اینکه به صورت مصنوعی تولید شده‌اند، به طور فزاینده ای شبیه داده‌های واقعی بودند.

در سال ۲۰۱۷، تغییر بیشتری در تحقیقات هوش مصنوعی با معرفی ترانسفورمرها رخ داد. ترانسفورمرها به طور ساده، معماری رمزگذار و رمزگشا را با مکانیزم توجه، یکپارچه کردند. ترانسفورمرها فرآیند آموزش مدل‌های زبانی را با کارایی و تطبیق پذیری استثنایی ساده کردند. مدل‌های قابل توجهی مانند GPT به عنوان مدل‌های بنیادی ظهور پیدا کردند که قابلیت پیش‌آموزش بر روی مجموعه‌های گسترده ای از متن خام و تنظیم دقیق برای وظایف مختلف را داشتند.

ترانسفورمرها، آنچه را که برای پردازش زبان طبیعی امکان پذیر بود، تغییر دادند و توانایی‌های مولد را برای وظایفی از جمله ترجمه، خلاصه‌سازی و پاسخ به سوالات تقویت کردند.

بسیاری از مدل‌های هوش مصنوعی مولد همچنان پیشرفت‌های قابل توجهی را کسب می‌کنند و در برنامه‌های متنوعی در صنایع مختلف کاربرد دارند. نوآوری‌های اخیر بر روی بهبود مدل‌ها برای کار با داده‌های اختصاصی تمرکز دارند. پژوهشگران همچنین می خواهند متن، تصاویر، فیلم ها و گفتار را که هر چه  بیشتر شبیه انسان باشد، ایجاد کنند.

بهترین شیوه ها در پذیرش AI مولد چیست؟

اگر سازمان شما می‌خواهد راه‌حل‌های هوش مصنوعی مولد را پیاده‌سازی کند، برای ثمر بخش بودن تلاش های خود راهکارهای زیر را در نظر بگیرید.

با برنامه‌های داخلی شروع کنید

بهتر است با توسعه برنامه‌های داخلی شروع کنید و بر روی بهینه‌سازی فرآیند و بهره‌وری کارکنان تمرکز کنید. با ایجاد مهارت‌ها و درک فناوری در سازمان، محیطی کنترل شده‌تر برای آزمایش نتایج خواهید داشت. می‌توانید مدل‌ها را به طور گسترده تست کنید و حتی آن‌ها را بر اساس منابع دانش داخلی سفارشی کنید.

 به این ترتیب، وقتی شما در نهایت از مدل‌ها برای برنامه‌های خارجی استفاده می‌کنید، مشتریان شما تجربه بهتری خواهند داشت.

افزایش شفافیت

بهبود شفافیت در پروژه های هوش مصنوعی، موضوعی است که بسیاری از افراد به آن توجه می کنند. این کار به کاربران شما کمک می کند تا بدانند که با یک هوش مصنوعی و نه یک انسان در حال تعامل هستند. به عنوان مثال، هوش مصنوعی می تواند خود را به عنوان AI معرفی کند یا نتایج جستجوی مبتنی بر هوش مصنوعی می تواند علامت گذاری و برجسته شود.

به این ترتیب، کاربران شما می توانند از صلاحدید خود در هنگام تعامل با محتوا استفاده کنند. همچنین کاربران ممکن است در برخورد با هر گونه اشتباهات یا تعصبات پنهان که مدل های اساسی ممکن است به دلیل محدودیت های داده های اموزشی خود داشته باشند، فعال تر باشند.

پیاده سازی امنیت

می توانید تیم های امنیتی را از ابتدا در پروژه های هوش مصنوعی خود دعوت کنید تا همه جنبه ها را از ابتدا در نظر بگیرند و محدودیت هایی را پیاده سازی کنند که از دسترسی غیرمجاز به داده های حساس جلوگیری می کنند.به عنوان مثال، شما ممکن است مجبور باشید قبل از آموزش هر مدلی بر روی داده های داخلی، داده ها را ماسک(پنهان) کنید و اطلاعات شناسایی شخصی (PII) را حذف کنید^.

تست گسترده

فرایندهای تست خودکار و دستی را برای اعتبار سنجی نتایج توسعه دهید و انواع سناریوهایی را که سیستم هوش مصنوعی مولد ممکن است تجربه کند، آزمایش کنید. گروه های مختلفی از آزمایش کنندگان بتا را داشته باشید که برنامه ها را به روش های مختلف امتحان می کنند و نتایج را مستند می کنند. همچنین مدل به طور مداوم از طریق تست شدن بهبود می یابد و شما کنترل بیشتری بر نتایج و پاسخ های مورد انتظار دارید.

کاربردهای رایج هوش مصنوعی مولد چیست؟

با استفاده از هوش مصنوعی مولد، می توانید از مزایای یادگیری ماشین برای کسب و کار خود سریع تر استفاده کنید و آن را در یک مجموعه گسترده از موارد کاربردی اعمال کنید. شما می توانید هوش مصنوعی تولیدی را در تمامی زمینه های کسب و کار از جمله مهندسی، بازاریابی، خدمات مشتری، مالی و فروش به کار ببرید. تولید کد یکی از امیدوار کننده ترین کاربردهای  هوش مصنوعی مولد است و با Amazon CodeWhisperer، یک همراه کدنویسی هوش مصنوعی، نتایج بسیار خوبی در بهبود بهره وری توسعه دهندگان دیده شده است. در طول پیش نمایش (قبل از ارائه)، Amazon  یک چالش بهره وری را اجرا کرد و شرکت کنندگانی که از Amazon CodeWhisperer  استفاده کردند، ۲۷٪ احتمال موفقیت بیشتری در انجام وظایف داشتند و این کار را با یک میانگین ۵۷٪ سریعتر از کسانی که از CodeWhisperer  استفاده نکردند، انجام دادند.

علاوه بر تولید کد، بسیاری از کاربردهای دیگری وجود دارند که می توانید از هوش مصنوعی مولد برای دستیابی به تغییراتی در تجربه مشتری، بهره وری کارکنان، کارایی کسب و کار و خلاقیت استفاده کنید. شما می توانید از هوش مصنوعی مولد برای بهبود تجربه مشتری از طریق قابلیت هایی مانند چت بات، دستیار مجازی، مراکز تماس هوشمند، شخصی سازی و مدیریت محتوا استفاده کنید. با استفاده از جستجوی مکالمه ای، تولید محتوا و خلاصه سازی متنی با هوش مصنوعی، می توانید بهره وری کارکنان خود را در مقایسه با دیگران افزایش دهید. با پردازش سند هوشمند، دستیارهای تعمیر و نگهداری، کنترل کیفیت و بازرسی بصری، و تولید داده های آموزشی مصنوعی، می توانید عملیات کسب و کار خود را بهبود بخشید. در نهایت، می توانید با استفاده از هوش مصنوعی مولد، تولید تمام انواع محتوای خلاق از جمله هنر و موسیقی با متن، انیمیشن، ویدئو و تولید تصویر را تسریع کنید.

اگر مایل هستید درباره ی تاریخچه هوش مصنوعی و کاربردهای آن بیشتر بدانید پیشنهاد می کنم مطلب زیر را مطالعه بفرمائید:

هوش مصنوعی 

مطالب مرتبط