آموزش مقایسه هوش مصنوعی مولد و هوش مصنوعی سنتی

آموزش مقایسه هوش مصنوعی مولد و هوش مصنوعی سنتی با عنوان اصلی Generative AI vs. Traditional AI یکی دیگر از آموزش های گروه آموزشی پرووید می باشد که در این قسمت آن را به شما معرفی می کنیم. در این دوره با تفاوت های اساسی میان هوش مصنوعی مولد و هوش مصنوعی سنتی و معماری هر یک آشنا می شوید. همچنین مدل های مختلف Generative AI، نحوه آموزش و عملکرد آن ها، روش های بهبود خروجی و چالش های حقوقی و اخلاقی استفاده از این فناوری را بررسی خواهید کرد.

تفاوت هوش مصنوعی مولد و هوش مصنوعی سنتی چیست؟

هوش مصنوعی سنتی یا Traditional AI معمولاً برای تحلیل داده ها، شناسایی الگوها، پیش بینی نتایج و دسته بندی اطلاعات استفاده می شود. در مقابل، Generative AI می تواند بر اساس الگوهایی که از داده های آموزشی یاد گرفته است، محتوای جدیدی مانند متن، تصویر و سایر خروجی های تولیدی ایجاد کند. شناخت تفاوت این دو رویکرد به شما کمک می کند بهتر درک کنید هرکدام برای چه نوع مسئله ای مناسب هستند.

در این آموزش ابتدا با مفهوم هوش مصنوعی مولد و تفاوت آن با هوش مصنوعی سنتی آشنا می شوید. سپس مبانی معماری هوش مصنوعی پیش بینی کننده را بررسی می کنید تا درک بهتری از نحوه یادگیری ماشین و مدل سازی داده ها به دست آورید. این مقایسه نقطه شروع مناسبی برای شناخت معماری ها و کاربردهای نسل جدید سیستم های هوش مصنوعی است.

معماری هوش مصنوعی پیش بینی کننده و Machine Learning

Machine Learning یکی از پایه های اصلی هوش مصنوعی سنتی است که به سیستم ها امکان می دهد با استفاده از داده ها، الگوها را شناسایی کرده و پیش بینی انجام دهند. در این بخش با مفاهیم یادگیری ماشین و تفاوت میان Supervised Learning و Unsupervised Learning آشنا می شوید. این دو روش از رویکردهای مهم آموزش مدل ها هستند و در نحوه استفاده از داده های ورودی و یادگیری الگوها تفاوت دارند.

همچنین شبکه های عصبی مصنوعی یا Artificial Neural Networks و مدل های داده را بررسی خواهید کرد. شبکه های عصبی با الهام از ساختار ارتباطی نورون های مغز طراحی شده اند و می توانند روابط پیچیده میان داده ها را یاد بگیرند. آشنایی با این مفاهیم به شما کمک می کند معماری سیستم های پیش بینی کننده را بهتر بشناسید و تفاوت آن ها را با مدل های مولد درک کنید.

انواع مدل های Generative AI و کاربرد آن ها

Generative AI از مدل های مختلفی تشکیل شده است که هرکدام برای پردازش و تولید انواع خاصی از محتوا طراحی شده اند. در این بخش با Foundation Models آشنا می شوید؛ مدل های پایه ای که با حجم زیادی از داده آموزش می بینند و می توانند برای انجام وظایف گوناگون مورد استفاده قرار گیرند. همچنین Large Language Models یا LLMs و Small Language Models یا SLMs را بررسی می کنید و با تفاوت این دو دسته از مدل های زبانی آشنا می شوید.

در ادامه، مدل های Image Diffusion و Generative Pre-trained Transformer یا GPT معرفی می شوند. مدل های Diffusion در تولید تصاویر کاربرد دارند و GPT از معماری های شناخته شده برای پردازش و تولید زبان طبیعی است. شناخت این مدل ها به شما کمک می کند دید جامع تری نسبت به فناوری های مورد استفاده در ابزارهای هوش مصنوعی مولد داشته باشید و با ساختار کلی آن ها آشنا شوید.

معماری Generative AI و روش های ساخت مدل های مولد

برای درک نحوه عملکرد سیستم های هوش مصنوعی مولد، باید با معماری و روش های آموزش آن ها آشنا باشید. یکی از مفاهیم مهم در این زمینه Prompt Engineering است که به طراحی ورودی های مناسب برای هدایت مدل و دریافت پاسخ های مرتبط تر کمک می کند. در این بخش همچنین با Generative Adversarial Networks یا GANs آشنا می شوید؛ معماری ای که از رقابت میان دو شبکه عصبی برای یادگیری و تولید داده های جدید استفاده می کند.

از دیگر مباحث این بخش می توان به Self-Supervised Learning و Variational Autoencoder یا VAE اشاره کرد. این روش ها نقش مهمی در یادگیری الگوها و تولید داده های جدید دارند. همچنین با مراحل کلی ساخت یک سیستم Generative AI آشنا می شوید و درک می کنید چگونه اجزای مختلف یک معماری مولد در کنار یکدیگر قرار می گیرند تا محتوای جدید تولید شود.

بهبود عملکرد Generative AI با Agents و Context Windows

کیفیت عملکرد یک سیستم Generative AI تنها به انتخاب مدل مناسب وابسته نیست؛ بلکه نحوه اجرای مدل و مدیریت اطلاعات ورودی نیز اهمیت زیادی دارد. در این بخش با مفهوم Inferencing آشنا می شوید که به فرایند استفاده از مدل آموزش دیده برای تولید خروجی اشاره دارد. همچنین موضوع Filling Gaps را بررسی می کنید و با یکی از جنبه های مهم توانایی مدل ها در تکمیل اطلاعات و بخش های ناقص آشنا می شوید.

در ادامه، نقش Agents و Context Windows در سیستم های هوش مصنوعی مولد بررسی می شود. Agentها می توانند برای انجام وظایف مشخص و تعامل با ابزارها به کار گرفته شوند. Context Window نیز محدوده اطلاعاتی است که مدل می تواند در یک تعامل در نظر بگیرد. شناخت این مفاهیم به شما کمک می کند عوامل مؤثر بر عملکرد و کیفیت پاسخ های سیستم های مبتنی بر Generative AI را بهتر درک کنید.

چالش های حقوقی و اخلاقی هوش مصنوعی مولد

گسترش استفاده از Generative AI علاوه بر فرصت های فنی، پرسش های حقوقی و اخلاقی مهمی نیز ایجاد کرده است. یکی از این موضوعات Traceable Decision-Making است؛ یعنی امکان ردیابی و بررسی فرایندی که به یک تصمیم یا خروجی منجر شده است. همچنین مسئله مسئولیت پذیری در قبال Hallucination مطرح می شود؛ شرایطی که در آن مدل اطلاعات نادرست یا ساختگی تولید می کند و مشخص کردن مسئولیت پیامدهای آن اهمیت پیدا می کند.

از دیگر موضوعات این بخش می توان به Copyright در داده های آموزشی، جمع آوری گسترده داده ها و حفظ حریم خصوصی اشاره کرد. همچنین مفهوم The Expertise Death Spiral بررسی می شود که به چرخه احتمالی تضعیف تخصص انسانی در اثر اتکای بیش از اندازه به خروجی های هوش مصنوعی اشاره دارد. آشنایی با این چالش ها برای توسعه دهندگانی که قصد طراحی یا استفاده مسئولانه از سیستم های هوش مصنوعی را دارند، ضروری است.

این آموزش برای چه کسانی مناسب است؟

این دوره برای برنامه نویسان، توسعه دهندگان نرم افزار، دانشجویان فناوری اطلاعات و افرادی مناسب است که می خواهند درک روشن تری از تفاوت هوش مصنوعی سنتی و هوش مصنوعی مولد داشته باشند. اگر قصد دارید با مفاهیم Machine Learning، شبکه های عصبی، مدل های زبانی و معماری سیستم های Generative AI آشنا شوید، مباحث این آموزش می توانند نقطه شروع مناسبی برای یادگیری شما باشند.

همچنین این آموزش برای افرادی مفید است که می خواهند علاوه بر جنبه های فنی، با محدودیت ها و پیامدهای استفاده از هوش مصنوعی مولد آشنا شوند. در پایان دوره، با گام های بعدی برای ادامه یادگیری در حوزه AI آشنا خواهید شد و می توانید مسیر مطالعه خود را با شناخت بهتری از فناوری ها، معماری ها و چالش های این حوزه دنبال کنید. این دوره به زبان انگلیسی ارائه شده و دارای زیرنویس انگلیسی است.