همه چیز درباره مدل های هوش مصنوعی مدرن

هوش مصنوعی شاخه‌ای از علوم کامپیوتر است که بر توسعه الگوریتم‌ها و مدل‌های آماری متکی است تا سیستم‌ها بتوانند بدون برنامه‌ریزی صریح، از داده‌ها یاد بگیرند و وظایف مختلف را خودکار انجام دهند. در سال‌های اخیر، مدل‌های پیشرفته‌ی مبتنی بر معماری ترنسفورمر به توانایی خارق‌العاده‌ای در درک و تولید محتوا دست یافته‌اند. برای مثال، OpenAI مدل GPT-4 را ارائه کرده است که می‌تواند متن و تصویر را پردازش کند، و گوگل مدل نسل جدید Gemini را معرفی کرد که آن را «تواناترین و عام‌ترین مدل» خود می‌نامد. این مدل های هوش مصنوعی مدرن قادر به تولید متن، عکس، ویدیو و حتی صدا هستند. امروزه مدل‌های بزرگی مانند GPT-4 و GPT-4o (نسخه‌ی چندرسانه‌ای GPT-4)، Google Gemini، مدل‌های خانواده Claude 3 (Haiku/Sonnet/Opus) از Anthropic و LLaMA-Omni2 همه‌کاره، بخش عمده‌ای از ابزارهای هوش مصنوعی را تشکیل می‌دهند.

همه‌چیز درباره مدل های هوش مصنوعی مدرن

یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

یادگیری ماشین، شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که هدف آن آموزش مدل‌ها با استفاده از داده‌ها برای تشخیص الگوها و پیش‌بینی است. در یادگیری نظارت‌شده، مدل‌ها با داده‌های برچسب‌خورده (input-output مشخص) تربیت می‌شوند، در یادگیری بی‌نظارت، مدل‌ها سعی در کشف ساختار در داده‌های بدون برچسب دارند، و یادگیری تقویتی با گرفتن بازخورد (پاداش و تنبیه) از محیط، توانایی تصمیم‌گیری بهینه را در مدل تقویت می‌کند. به بیانی ساده، در یادگیری ماشینی مدل ریاضی بنا می‌شود تا کامپیوتر «خودش» از داده‌ها یاد بگیرد بدون اینکه برنامه‌نویس همه‌چیز را به صورت صریح تعریف کند.

یادگیری عمیق (Deep Learning) زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که از شبکه‌های عصبی مصنوعی چندلایه بهره می‌برد. در این روش، مدل‌ها از چندین لایه پردازش متوالی برای استخراج خودکار ویژگی‌های پیچیده از داده‌های خام استفاده می‌کنند. به عنوان مثال، در پردازش تصویر، لایه‌های ابتدایی شبکه‌های عمیق لبه‌ها و شکل‌های ساده را تشخیص می‌دهند و لایه‌های بالاتر می‌توانند ویژگی‌های معنا‌دارتر مانند اجزای چهره یا اشیاء پیچیده را شناسایی کنند. مزیت یادگیری عمیق این است که نیازی به استخراج ویژگی دستی نیست و با حجم زیاد داده و قدرت پردازشی مناسب، می‌تواند دقت بسیار بالایی در تشخیص و طبقه‌بندی داشته باشد.

• یادگیری نظارت‌شده: مدل‌ها با داده‌های برچسب‌دار (مانند تصاویر برچسب خورده) آموزش می‌بینند تا به عنوان مثال بتوانند یک تصویر را در دسته‌بندی خاص قرار دهند.
• یادگیری بی‌نظارت: مدل‌ها بدون راهنمایی برچسب‌دار، به دنبال کشف الگوها و خوشه‌ها در داده می‌گردند؛ برای مثال گروه‌بندی مشتریان فروشگاه بر اساس رفتار خرید.
• یادگیری تقویتی: عامل هوشمند با انجام عمل و دریافت پاداش یا تنبیه از محیط، به تدریج رفتار بهینه برای رسیدن به هدف را می‌آموزد؛ مانند رانندگی خودکار که با «تشویق» (رسیدن به مقصد) و «تنبیه» (برخورد) مدل را اصلاح می‌کند.

مدل‌های مولد هوش مصنوعی

«مدل‌های مولد» (Generative AI) به آن دسته از مدل های هوش مصنوعی گفته می‌شود که می‌توانند به صورت خودکار محتوای جدید (متن، تصویر، صدا و…) تولید کنند. این مدل‌ها ابتدا الگوها و ساختار داده‌های آموزشی را یاد می‌گیرند و سپس بر اساس آن‌ها داده‌های جدید خلق می‌کنند. در سال‌های اخیر معماری ترنسفورمر نقطه عطفی در این حوزه بوده است؛ پس از معرفی ترنسفورمر در ۲۰۱۷، اولین نسخه‌های مولدی مانند GPT در ۲۰۱۸ و پس از آن GPT-2 در ۲۰۱۹ عرضه شدند که توانایی تعمیم در وظایف مختلف را نشان دادند. چند نمونه معروف از مدل‌های مولد عبارت‌اند از:

• ChatGPT/GPT-4 (OpenAI): مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) که با تولید متن طبیعی و پاسخگویی به پرسش‌ها مشهور شدند. نسخه‌ی جدید GPT-4o علاوه بر متن، قابلیت همزمان کار با صدا، تصویر و ویدیو را نیز دارد. طبق اعلام OpenAI، GPT-4o دو برابر سریع‌تر از GPT-4 بوده و در عین حال هزینه‌ی اجرای آن نصف شده است.
• Claude 3 (Anthropic): خانواده‌ای از مدل‌های مولد شامل Haiku (سریع‌ترین)، Sonnet و Opus (پرهوشمندترین) که در انجام وظایف تحلیلی، تولید محتوا و حتی حل مسایل ریاضی عملکرد بسیار بالایی دارند. به عنوان مثال مدل Opus نزدیک به سطح انسان در درک و پاسخ به سؤالات پیچیده عمل می‌کند.
• جمینی (Google Gemini): مدل چندوجهی گوگل که از ابتدا به طور مشترک با داده‌های متنی، صوتی، تصویری و ویدیویی آموزش دیده است. جمینی (نسخه 1.0) در سه اندازه Ultra (بزرگ و قدرتمند)، Pro (میانی) و Nano (سبک برای دستگاه‌های موبایل) عرضه شده و در معیارهای استاندارد هوش مصنوعی نتایج پیشرفته‌ای کسب کرده است. جمنای آلترا در آزمون MMLU موفق شد اولین مدلی باشد که با نمره ۹۰٪ از متخصصان انسانی پیشی گرفت.
• مدل‌های متن به تصویر: مانند DALL·E (OpenAI) و Stable Diffusion که می‌توانند با دریافت متن توصیفی، تصاویر خلاقانه بسازند. به‌عنوان مثال نسخه‌ی سوم DALL·E در درک جزئیات بهبود یافته است.
• مدل‌های چندرسانه‌ای دیگر: Meta (فیسبوک) در سری LLaMA و محصولات دیگر نیز مدل‌های متن-تصویر و مولد ارائه کرده است و شرکت‌های چینی نیز مدل‌های متن-تصویر قدرتمندی نظیر ERNIE 3.0 Titan را توسعه داده‌اند.

این مدل‌های مولد کاربردهای گسترده‌ای دارند و امکان پاسخگویی به نیازهای خلاقانه و تحلیل پیچیده را فراهم می‌کنند. مطالعات نشان می‌دهد که مدل‌های جدید در تحلیل داده‌ها، پیش‌بینی و تولید محتوای چندزبانه عملکرد چشمگیری دارند.

مدل‌های پردازش گفتار

مدل‌های پردازش گفتار شامل دسته‌ای از مدل‌ها هستند که کارشان تشخیص، درک و تولید گفتار انسان است. برای مثال OpenAI مدل Whisper را معرفی کرده که با آموزش بر روی بیش از ۶۸۰ هزار ساعت داده‌ی صوتی چندزبانه، قادر است گفتار را به متن تبدیل کند. این مدل بسیار مقاوم در برابر لهجه‌ها و نویز پس‌زمینه است و طبق گزارش سازندگان حدود ۵۰٪ خطای کمتری نسبت به مدل‌های تخصصی مشابه دارد.

از سوی دیگر، تولید گفتار به کمک هوش مصنوعی نیز پیشرفت کرده است. مدل‌هایی مانند WaveNet (DeepMind) و Tacotron (Google) می‌توانند متن را به صدای طبیعی با کیفیت بالا تبدیل کنند. همچنین پژوهش‌های اخیر به سمت چت‌بات‌های صوتی حرکت کرده‌اند: مدل جدید LLaMA-Omni2 (از محققان چینی) یک چت‌بات بلادرنگ صوتی است که ورودی گفتار را دریافت و در همان لحظه پاسخ صوتی تولید می‌کند. این مدل، با وجود داده‌ی آموزشی محدود (حدود ۲۰۰ هزار گفت‌وگوی صوتی)، در بنچمارک‌های گفتاری عملکردی قوی‌تر از مدل‌های پیشین نشان داده است. به‌طور کلی، این حوزه شامل سیستم‌های بازشناسی گفتار (ASR)، تولید گفتار (TTS) و ترجمه گفتار (Speech Translation) می‌شود و ابزارهایی مانند دستیارهای مجازی (Siri, Alexa) نیز بر اساس این مدل‌ها عمل می‌کنند.

• Whisper (OpenAI): سیستم تشخیص گفتار خودکار با دقت بالا که می‌تواند گفتار چندزبانه را به متن تبدیل کند.
• LLaMA-Omni2: مدل چت‌بات صوتی بلادرنگ که می‌تواند گفتار را در لحظه تفسیر و پاسخ صوتی ایجاد کند. این مدل در آزمون‌های گفتاری از مدل‌های قبلی مانند GLM-4-Voice پیشی گرفته است.
• متن به گفتار (TTS): مدل‌هایی نظیر WaveNet و Tacotron برای تولید صدای طبیعی از متن استفاده می‌شوند و کیفیت صدای مصنوعی را بسیار بهبود داده‌اند.
• صدا به صدا (Voice Cloning): فناوری‌های جدید مانند VALL-E (مایکروسافت) قادرند صدای شخص را ضبط و با همان لحن و آوا جملات جدید تولید کنند.

مدل‌های پردازش تصویر

مدل‌های پردازش تصویر با تحلیل داده‌های بصری مانند عکس و ویدئو سر و کار دارند. در دهه‌های اخیر، شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) مانند ResNet و VGG به‌عنوان پایه بسیاری از سیستم‌های بینایی ماشین موفق بوده‌اند. این شبکه‌ها می‌توانند تصاویر را طبقه‌بندی، اشیاء را شناسایی و حتی بخش‌هایی از تصویر را جدا کنند (segmentation). علاوه بر آن، معماری‌های جدیدتر ترنسفورمرهای بینایی (مانند Vision Transformer) توانسته‌اند با قدرت فراگیری اطلاعات مکانی، کارایی بالایی در پردازش تصویر داشته باشند.

از سوی دیگر، مدل‌های مولد تصویر توانایی خلق تصاویر کاملاً جدید را دارند. برای مثال DALL·E و Stable Diffusion می‌توانند بر اساس یک دستور متنی، تصاویر با کیفیت و خلاقانه تولید کنند. این فناوری کاربردهای گسترده‌ای از خلق آثار هنری تا طراحی صنعتی دارد. شرکت‌ها گزارش داده‌اند که مدل‌های مولد جدید حتی قادرند تصاویر پیچیده‌ای مانند نمودارها یا دیاگرام‌های فنی را هم درک و تولید کنند. به عنوان نمونه، Anthropic اعلام کرده مدل‌های Claude 3 قابلیت پردازش فرمت‌های تصویری متنوعی شامل عکس‌ها، نمودارها و دیاگرام‌های فنی را دارند.

• شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN): برای تشخیص الگو در تصاویر، دسته‌بندی اشیاء و شناسایی چهره‌ها استفاده می‌شوند.
• ترنسفورمر بینایی (ViT): مدل‌هایی که با استفاده از معماری ترنسفورمر برای یادگیری بر روی داده‌های بصری طراحی شده‌اند.
• مدل‌های مولد تصویر: مانند DALL·E (OpenAI) و Stable Diffusion که تصاویر خلاقانه را بر اساس متن توضیحی تولید می‌کنند.
• مدل‌های چندرسانه‌ای: برخی مدل‌های پیشرفته توانایی درک همزمان متن و تصویر را دارند و می‌توانند توصیف شفاهی تصویر را انجام دهند یا از متن خروجی تصویر خلق کنند.

کاربردها

مدل های هوش مصنوعی امروز در بسیاری از زمینه‌ها به کار گرفته شده‌اند و زندگی روزمره و صنایع مختلف را متحول کرده‌اند. از کاربردهای شاخص می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• جستجوی اطلاعات و دستیارهای مجازی: موتورهای جستجوی اینترنت و دستیار صوتی مانند Google Assistant و Siri بر پایه مدل‌های NLP عمل می‌کنند.
• توصیه‌گرها: سیستم‌های پیشنهاد فیلم، کالا یا موسیقی در پلتفرم‌هایی مانند Netflix و Amazon با تحلیل سلیقه کاربران و پیش‌بینی علایق آن‌ها کار می‌کنند.
• بهداشت و درمان: تشخیص بیماری با بررسی تصاویر پزشکی (MRI، رادیولوژی)، طراحی دارو و تحلیل داده‌های بهداشتی با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین انجام می‌شود.
• صنعت و تولید: نگهداری پیش‌بینانه تجهیزات (پیش‌بینی خرابی ماشین‌آلات)، بهینه‌سازی فرایندهای تولید، کنترل کیفیت خودکار و مدیریت زنجیره تأمین نمونه‌هایی از کاربرد AI در صنعت‌اند.
• مالی: تحلیل بازار سرمایه، تشخیص تقلب بانکی و ارزیابی ریسک با استفاده از مدل‌های پیش‌بینی و بهینه‌سازی انجام می‌شود.
• خودروسازی: سیستم‌های رانندگی خودکار (مانند خودروهای خودران)، سیستم‌های کمک‌راننده پیشرفته (ADAS) و تشخیص موانع با بینایی ماشین ممکن شده است.
• سرگرمی و تولید محتوا: تولید موسیقی، انیمیشن و نوشتن داستان یا متن خلاقانه توسط مدل‌های مولد در حال گسترش است. حتی در بازی‌های کامپیوتری و واقعیت مجازی از هوش مصنوعی برای خلق محتوا استفاده می‌شود.
• امنیت سایبری: شناسایی الگوهای حمله، تشخیص بدافزارها و تحلیل ترافیک شبکه از طریق مدل‌های یادگیری ماشین محقق شده است.

به طور کلی، بر اساس گزارش Anthropic، مدل‌های جدید هوش مصنوعی در وظایفی مثل تحلیل داده، پیش‌بینی روندها، تولید محتوا و برنامه‌نویسی عملکرد چشمگیری دارند؛ به عنوان مثال مدل‌های Claude 3 در تولید متون پیچیده و توضیح موضوعات تخصصی بسیار قدرتمند عمل می‌کنند.

مزایا و معایب

هر فناوری نوینی مزایا و چالش‌های خاص خود را دارد. از جمله مزایای مدل های هوش مصنوعی می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• دقت و کارایی بالا: این مدل‌ها با پردازش حجم عظیمی از داده‌ها می‌توانند الگوهای پیچیده را بیابند و دقت بالایی در وظایف تخصصی (مانند تشخیص تصویر یا گفتار) ارائه دهند. برای نمونه OpenAI گزارش داده است که مدل Whisper در طیف گسترده‌ای از زبان‌ها حدود ۵۰٪ خطای کمتری نسبت به مدل‌های تخصصی موجود دارد.
• خودکارسازی و سرعت: با استفاده از AI می‌توان بسیاری از وظایف تکراری و زمان‌بر را خودکار کرد و سرعت تصمیم‌گیری را افزایش داد.
• توانایی یادگیری مداوم: این مدل‌ها به مرور زمان و با دریافت داده‌های جدید قابلیت بهبود دارند. در نتیجه سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی با گذشت زمان هوشمندتر می‌شوند.
• انعطاف‌پذیری در کاربرد: مدل‌های چندرسانه‌ای جدید توانایی انجام کارهای متنوعی را دارند؛ برای مثال یک مدل می‌تواند هم متن بنویسد، هم تصویر تحلیل کند و هم به صوت کاربر پاسخ دهد. این ویژگی باعث شده AI در حوزه‌های مختلف صنعتی کاربرد یابد.

در مقابل، معایبی نیز وجود دارد. این مدل‌ها معمولاً نیاز به حجم زیادی داده و توان محاسباتی بالا دارند که هزینه‌بر است. همچنین، خروجی برخی مدل‌های مولد ممکن است گاهی نادرست یا گمراه‌کننده باشد (پدیده‌ای به نام «توهم هوش مصنوعی» یا Hallucination). مشکلات اخلاقی و حریم خصوصی نیز چالش دیگر هستند؛ به عنوان مثال داده‌های شخصی اگر ناخواسته در مدل‌ها وارد شود، می‌تواند منجر به نقض حریم خصوصی شود. علاوه بر این، مدل‌های فعلی اغلب «جعبه سیاه» هستند و تفسیر تصمیمات آن‌ها دشوار است. این موارد در کنار فرصت‌های بی‌شماری که هوش مصنوعی فراهم کرده، نشان‌دهنده نیاز به نظارت دقیق و پژوهش بیشتر در این حوزه است.