كيف يعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي؟

يستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي تقنيات التعلم الآلي المتقدمة لتحليل مجموعات البيانات الكبيرة وإنشاء محتوى جديد بناءً على سياق البيانات الأصلية وأسلوبها وبنيتها. عند إنشاء المحتوى، يستمد نموذج الذكاء الاصطناعي من الأنماط الموجودة في البيانات لإنشاء مخرجات غالبًا لا يمكن تمييزها عن المواد التي أنشأها الإنسان، سواء كانت نصًا أو صورًا أو تعليمة برمجية أو حتى موسيقى.

يمكن إرجاع تطور الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى الأيام الأولى لروبوتات الدردشة، والتي كانت في المقام الأول أنظمة قائمة على القواعد ذات قدرات محادثة محدودة. كان هذا هو الظهور المبكر للذكاء الاصطناعي التحادثي، والذي يختلف عن الذكاء الاصطناعي التوليدي من حيث إنه يركز بشكل خاص على الأجهزة التي تشارك في حوار متماسك مع المستخدمين، وذلك في كثير من الأحيان في دور دعم العملاء أو دور المساعد الافتراضي.

مع زيادة القدرة الحسابية وتوافر البيانات، كان إدخال نماذج أكثر تعقيدًا علامة بارزة. أظهر إصدار ChatGPT من OpenAI طفرة في معالجة اللغة الطبيعية، مما يدل على القدرة على توليد حوار طبيعي ذو صلة بالسياق. أدى التقدم في الشبكات العصبية إلى تحسين قدرة النموذج على فهم بيانات اللغة، مما يجعل التفاعلات أكثر سلاسة وتشبه تفاعلات البشر.

منذ ذلك الحين، وجد الذكاء الاصطناعي التوليدي تطبيقات في العديد من الصناعات، مما أعاد تشكيل كيفية تعامل المؤسسات مع الإبداع وحل المشكلات. يساعد الذكاء الاصطناعي التوليدي في كتابة النصوص وتصميم الفن وتسجيل الموسيقى. إنه ينشئ محتوى مخصص مصمم خصيصًا لجماهير محددة وفقًا لاحتياجاتهم الخاصة. ويمكنه توقع التفاعلات بين العقاقير وتلخيص النتائج التي توصل إليها في تقرير. ويمكن أن يوفر لك الدعم عندما تحتاج إلى مساعدة. من خلال تنمية الإبداع، وتعزيز الإنتاجية، وتبسيط العمليات، يستمر الذكاء الاصطناعي التوليدي في إحداث تحول في كيفية تفاعلنا مع التكنولوجيا ومع بعضنا البعض. 

يعتمد الذكاء الاصطناعي التوليدي على أساس الشبكات العصبية، وهي نماذج حسابية مستوحاة من بنية ووظيفة المخ البشري. تتكون هذه الشبكات من طبقات متعددة من الخلايا العصبية المتداخلة التي تعالج المعلومات وترسلها، حيث تخدم كل طبقة غرضًا محددًا في معالجة المعلومات.

تتلقى الطبقة الأولى، وهي طبقة الإدخال، البيانات الأولية التي يتم تحويلها كلما انتقلت من طبقة إلى أخرى، مما يؤدي في النهاية إلى إنتاج المخرجات في الطبقة النهائية. يسمح هذا الهيكل الهرمي للشبكات العصبية بتعلم الأنماط والتمثيلات المعقدة في البيانات، مع طبقات أعمق تحدد في كثير من الأحيان أنماطًا أكثر تجريدًا، تمامًا مثل الطريقة التي يعالج بها الدماغ البشري المعلومات الحسية.

تعد المعلمات، أو الترجيحات، داخل هذه الطبقات أمرًا بالغ الأهمية، لأنها تحدد كيفية تحويل بيانات الإدخال. على سبيل المثال، يُظهر GPT-3.5، بمعلماته البالغ عددها 175 مليارًا، قدرة هائلة على التعلم وإنشاء نص متطور، حيث تساهم كل معلمة في قدرة النموذج على التعرف على الفروق الدقيقة في اللغة والسياق، مما يؤدي إلى مخرجات أكثر تماسكًا وذات صلة بالسياق.

تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى التدريب على البيانات. يتضمن ذلك تعريض الشبكة العصبية لمجموعات بيانات كبيرة، حيث يتعلم النموذج التعرف على الأنماط. تتكون عملية التدريب من نوعين من التعلم: التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف. في ظل التعلم الخاضع للإشراف، يتم تزويد النموذج ببيانات مصنفة، مما يسمح له بتعلم مخرجات محددة لمدخلات معينة، بينما في التعلم غير الخاضع للإشراف، يستكشف النموذج البيانات دون تسميات واضحة، ويحدد الهياكل أو المجموعات المتأصلة من تلقاء نفسه.

أثناء التدريب، يتعلم النموذج كيفية تحسين تنبؤاته بشكل متكرر، وتحسين قدرته على توليد مخرجات متماسكة وذات صلة. يتم تحقيق ذلك من خلال عملية تسمى الانتشار العكسي، حيث يقوم النموذج بعمل تنبؤات اعتمادًا على البيانات المدخلة، ويقارن مخرجاته بالنتائج الفعلية، ثم يحسب الخطأ أو الخسارة. تسمح حلقة الملاحظات هذه للشبكة بضبط معلماتها، وتحسين قدرتها تدريجيًا على إنشاء محتوى دقيق ومتماسك.

فيما يتعلق بمعالجة اللغة، يقوم الذكاء الاصطناعي التوليدي بتقسيم النص إلى وحدات أصغر يمكن التحكم فيها تسمى الرموز المميزة، والتي يمكن أن تمثل كلمات كاملة أو كلمات فرعية أو حتى أحرف فردية، حسب تصميم النموذج. يسمح هذا للنموذج بمعالجة مجموعة متنوعة من الكلمات والاختلافات اللغوية بفعالية أكبر. من خلال معالجة الرمز المميز، يمكن للنموذج أن يفهم العلاقات بين الكلمات بشكل أفضل ويولد مخرجات أكثر دقة، مما يعزز قدرة النموذج على إنشاء جمل متماسكة والحفاظ على السياق عبر مقاطع أطول، مما يؤدي في النهاية إلى تحسين أدائه في مهام مثل إنشاء النصوص والمحادثة.

يحتوي الذكاء الاصطناعي التوليدي على مجموعة من التطبيقات عبر مجموعة متنوعة من المجالات والصناعات. بعض الأمثلة البارزة تشمل:

• إنشاء نص يشبه النص البشري. يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي، بما في ذلك سلسلة GPT، إنشاء مقالات وقصص ومنشورات على وسائل التواصل الاجتماعي، مما يعزز إنشاء المحتوى وجهود التسويق. يمكنها تشغيل روبوتات الدردشة التي تشترك في المحادثات الطبيعية وتوفر دعم العملاء. ويمكنها كذلك المساعدة في تلخيص المستندات الطويلة وإنشاء قصاصات التعليمات البرمجية للمطورين، مما يؤدي بدوره إلى تحسين الإنتاجية.
  
  
• إنشاء الصور. يمكن لنماذج مثل DALL-E إنشاء صور فريدة من المطالبات النصية، مما يسمح للمستخدمين بإنتاج أعمال فنية أو تصميمات تعكس مفاهيم أو أنماط محددة، وهي مثالية للتوجيه الفني وتصميم المنتجات والتصميم المرئي في الألعاب.
  
  
• إنشاء الصوت. يمكن لأدوات مثل MuseNet من OpenAI تأليف موسيقى أصلية بمختلف الأنواع، مما يساعد الموسيقيين على إنشاء مقطوعات موسيقية وموسيقى تصويرية ومشاهد صوتية جديدة للأفلام. ويمكنها أيضًا إنشاء تعليقات صوتية واقعية وتركيب كلام لاستخدامه في الكتب الصوتية والمساعدين الافتراضيين وألعاب الفيديو.
  
  
• إنشاء الفيديو. يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي التوليدي في إنشاء الفيديو من خلال اقتراح تعديلات، أو إدخال انتقالات، أو حتى إنشاء لقطات جديدة، مما يسمح بإنتاج المحتوى بسرعة. يمكن لنماذج مثل Synthesia إنشاء مقاطع فيديو اصطناعية تحتوي على صور رمزية واقعية تقدم عروضًا تقديمية أو تروي المحتوى، مما يؤدي إلى تبسيط الجهود التعليمية والتسويقية.

يواجه الذكاء الاصطناعي الإنشاء تحديات وقيود عديدة، بما في ذلك:

• متطلبات الموارد. تتطلب نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي قدرة وطاقة حسابية كبيرة لتشغيلها، مما يجعل تدريبها مكلفًا ومؤثرًا على البيئة.
  
  
• انعدام الشفافية. يؤدي انعدام الشفافية في العمليات الداخلية ومسارات صنع القرار للنماذج إلى صعوبة فهم كيفية إنشاء المخرجات. وهذا يعيق القدرة على مساءلة الذكاء الاصطناعي.
  
  
• تعقيد الإبداع.ونظرًا لأن المحتوى الذي ينشئه الذكاء الاصطناعي غالبًا ما يكون نتيجة لأنماط مستفادة وليس ابتكارًا حقيقيًا، فإن الذكاء الاصطناعي التوليدي لا يزال غير قادر على التقاط سحر وتعقيد الإبداع البشري.
  
  
• الهلوسة. يمكن أن تنتج نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي معلومات قابلة للتصديق ولكنها خاطئة، مما يؤدي إلى معلومات خاطئة محتملة. ويشكل هذا خطرًا كبيرًا على المجالات المهمة مثل الصحافة والرعاية الصحية والتعليم.
  
  
• التحيزات. يمكن أن تحتوي بيانات التدريب على تحيزات متأصلة، مما يؤدي إلى مخرجات تديم الصور النمطية، مما يزيد من تهميش مجموعات معينة.
  
  
• الأسئلة المتعلقة بالملكية الفكرية. تعتبر المخاوف الأخلاقية المتعلقة بالتأليف والملكية والمساءلة بمثابة نقاش مستمر في عالم الذكاء الاصطناعي، مما يشير إلى الحاجة إلى ممارسات وأطر الذكاء الاصطناعي المسؤول.
  
  
• احتمالية إساءة الاستخدام. نظرًا لقدرته على إنشاء محتوى مضلل والقيام بتزييف عميق، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لأغراض ضارة، مثل الدعاية أو عمليات الاحتيال.

ومع استمرار الباحثين في تحسين تقنياتهم، من المتوقع أن تصبح نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي أكثر تطورًا، بل وأكثر مسؤولية. قد يؤدي هذا إلى محتوى أكثر صلة بالسياق مع عدد أقل من حالات الهلوسة والمعلومات الخاطئة. ويقوم الباحثون أيضًا بتجربة أساليب التدريب المعززة، مثل تعزيز التعلم من الملاحظات البشرية، والتي يمكن أن تؤدي إلى نتائج أكثر دقة، ومعالجة المخاوف بشأن التحيزات.

من المتوقع أن يؤدي الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى ابتكارات مهمة عبر العديد من المجالات. في مجال الرعاية الصحية، يقوم الذكاء الاصطناعي بإنشاء خطط علاجية مخصصة مصممة خصيصًا لملفات المرضى الفردية، مما يؤدي إلى تقديم رعاية أفضل. في مجال التعليم، يستخدم المعلمون الذكاء الاصطناعي لإنشاء منهج مخصص استنادًا إلى نقاط قوة الطلاب ونقاط ضعفهم. وفي المجالات الإبداعية، يُحدث الذكاء الاصطناعي بالفعل ثورة في الطريقة التي يقوم بها المصممون والمطورون وكتاب النصوص وكتاب السيناريو بإنشاء الأعمال. وبالرغم من هذه التطورات، فإنها تأتي مع آثار اجتماعية. بسبب التحولات في سوق العمل والمسائل المتعلقة بالملكية، هناك طلب متزايد على المزيد من الأطر التنظيمية حول دور الذكاء الاصطناعي في حياة البشر.

مع استمرار عصر الذكاء الاصطناعي في الدخول في مراحل أحدث وأكثر إثارة، من الضروري أن يضمن الباحثون والممارسون أن تقدمهم يخدم الصالح العام مع تقليل المخاطر من خلال الحوار المستمر مع أصحاب المصلحة. وطالما أن هناك توازن بين الابتكار والأخلاق، فمن المؤكد أن الذكاء الاصطناعي سوف يبشر بمستقبل أكثر إشراقا وأكثر إنتاجية.