آشنایی با اصطلاحات رایج در حوزه هوش مصنوعی

آشنایی با اصطلاحات رایج در حوزه هوش مصنوعی

فهرست مطالب

در طول تاریخ چند هزار ساله بشر هیچ فناوری را پیدا نمی‌کنید که با سرعت هوش مصنوعی پیشرفت کرده باشد. روزی نیست که خبر از توسعه محصول یا دستاوردی جدید در این حوزه نشنویم. این پیشرفت سریع، درک مفاهیم و اصطلاحات هوش مصنوعی را حتی برای فعالان این حوزه هم سخت کرده؛ چه رسد به کاربران عادی. در این مطلب از بلاگ اهورا یک راهنمای جامع و کاربردی برای اصطلاحات هوش مصنوعی آماده کرده‌ایم. با مطالعه این مطلب با مفاهیم پایه و پیشرفته هوش مصنوعی آشنا شده و به راحتی مباحث تخصصی این حوزه را درک خواهید کرد.

هوش مصنوعی چیست؟

رباتی را تصور کنید که می‌تواند صدها برابر سریع‌تر از انسان فکر کند و تصمیم بگیرد؛ این همان چیزی است که دانشمندان سعی دارند با هوش مصنوعی (AI) به آن برسند. 

هوش مصنوعی یک مفهوم واحد نیست و به زیرشاخه‌های متعددی تقسیم می‌شود که هر یک کاربرد و قابلیت‌های خاص خود را دارند. برای مثال یادگیری ماشین به سیستم امکان یادگیری از داده‌ها را می‌دهد و یادگیری عمیق با شبکه‌های عصبی پیچیده، عملکرد مغز انسان را تقلید می‌کند. اگر می خواهید در مورد هوش مصنوعی بیشتر بخوانید پیشنهاد می‌کنم مقاله هوش مصنوعی چیست و چگونه کار می‌کند از وبلاگ اهورا بخوانید. 

 

مهم ترین اصلاحات هوش مصنوعی

اصطلاحات پایه هوش مصنوعی

هوش مصنوعی دنیایی پر از رمز و راز و در عین حال سرشار از مفاهیم جذاب و پیچیده است. برای ورود به این دنیا و درک بهتر آن، آشنایی با اصطلاحات کلیدی ضروری است. در ادامه به معرفی برخی از این اصطلاحات می‌پردازیم.

 

1. یادگیری ماشین (Machine Learning)

یادگیری ماشین قلب تپنده هوش مصنوعی است. در این روش سیستم بدون نیاز به برنامه‌ریزی مستقیم، داده‌ها را تحلیل و الگوهای پنهان در آن‌ها را شناسایی می‌کند. به عبارت دیگر به جای اینکه به سیستم بگوییم دقیقا چه کاری انجام دهد، به آن اطلاعات می‌دهیم و سیستم به مرور یاد می‌گیرد که از آن داده‌ها برای تصمیم‌گیری استفاده کند. 

این فرایند که با استفاده از الگوریتم‌ها انجام می‌شود، به مدل‌ اجازه می‌دهد از تجربیات گذشته یا داده‌های ورودی جدید بیاموزد و به مرور عملکرد خود را بهبود بخشد. یادگیری ماشین به سه دسته اصلی یادگیری با نظارت، بدون نظارت و تقویتی تقسیم می‌شود.

 

2. یادگیری عمیق (Deep Learning)

اگر یادگیری ماشین را قلب هوش مصنوعی بدانیم، یادگیری عمیق مغز آن است. این روش که با الهام از ساختار مغز انسان و بر اساس شبکه‌های عصبی مصنوعی طراحی شده، به کامپیوترها امکان می‌دهد جهان را مثل انسان ببینید. 

یادگیری عمیق در حوزه‌هایی مثل تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی و بازی‌های پیچیده کاربرد دارد و به دلیل توانایی در پردازش حجم عظیمی از داده‌ها، یکی از مهم‌ترین پیشرفت‌های اخیر در هوش مصنوعی شناخته می‌شود.

 

3. هوش مصنوعی عمومی (AGI)

هوش مصنوعی عمومی یا AGI رویای بزرگ توسعه‌دهندگان بوده و قادر به انجام هر کاری است که یک انسان برمی آید. مدل‌های هوش مصنوعی فعلی محدود یا تخصصی بوده و تنها در انجام یک یا چند فعالیت خاص مهارت دارند، اما AGI می‌تواند به طور مستقل و با انعطاف‌پذیری بالا از حل مسائل علمی گرفته تا درک احساسات و تعامل اجتماعی، عملکردی مشابه انسان داشته باشد. 

تا همین چند ماه پیش تصور می‌کردیم هوش مصنوعی عمومی بسیار دور از دسترس باشد اما «سم آلتمن» مدیرعامل OpenAI وعده داده که در یکی دو سال آینده به آن دست پیدا خواهیم کرد. 

 

4. هوش مصنوعی مولد‌ (Generative AI)

این شاخه هیجان‌انگیز هوش مصنوعی روی تولید متن، تصویر، ویدیو و کدهای جدید بر اساس ورودی کاربر تمرکز کرد. رایج‌ترین نمونه‌های آن هوش مصنوعی جمینای گوگل و ChatGPT است که بسیاری از ما تجربه کار با آن داریم. AI مولد با استفاده از الگوریتم‌هایی مانند شبکه‌ مولد تخاصمی (GAN) یا مدل‌ زبان بزرگ داده‌های ورودی را تحلیل کرده و خروجی جدید و خلاقانه‌ ایجاد می‌کند.

اگر می خواهید در مورد هوش مصنوعی مولد بیشتر بدانید پیشنهاد می کنیم مقاله هوش مصنوعی مولد چیست از بلاگ اهورا را بخوانید.

 

اصلاحات هوش مصنوعی

 

5. بینایی ماشین (Computer Vision)

چشم سائورون را در فیلم ارباب حلقه‌ها به یاد دارید؟ بینایی ماشین هم تقریبا همان‌کار را می‌کند. این شاخه کلیدی از هوش مصنوعی به سیستم‌ها امکان می‌دهد جهان پیرامون یا تصاویر و ویدیوها را ببینند، درک کرده و تفسیر کنند. 

سیستم‌های بینایی ماشین با استفاده از الگوریتم‌های پیچیده و شبکه‌های عصبی اشیاء، چهره‌ها، حرکات و حتی الگوهای پیچیده را شناسایی می‌کنند. از تشخیص چهره در گوشی‌های هوشمند گرفته تا ماشین‌های خودران، ردپای بینایی ماشین را می‌توان در اطراف مشاهده کرد.

 

اصطلاحات مربوط به مدل‌های هوش مصنوعی

مدل یکی از پایه‌های اساسی در حوزه AI است که  توسعه سیستم‌های قدرتمند را ممکن می‌کند. در ادامه اصطلاحات هوش مصنوعی مرتبط با مدل‌ها را مرور می‌کنیم.

1. مدل هوش مصنوعی (AI model)

مدل هوش مصنوعی به الگوریتم یا مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها اشاره دارد که برای حل مسائل خاص طراحی شده‌اند. مدل‌های AI از داده‌ها برای یادگیری و پیش‌بینی استفاده می‌کنند. بسته به نوع مساله مدل‌ می‌تواند شامل شبکه‌های عصبی، درخت‌های تصمیم‌گیری، مدل‌های رگرسیونی و بسیاری دیگر باشد. کارایی این مدل‌ها به میزان داده‌های آموزشی و کیفیت تنظیمات آن‌ها وابسته است.

 

2. مدل زبانی بزرگ (LLM)

مدل زبانی بزرگ (Large Language Model) سیستمی است که با پردازش حجم عظیمی از داده‌های متنی، قابلیت درک و تولید زبان طبیعی را به‌دست می‌آورند. مثلا جمینای و ChatGPT قادر به تولید متون در قالب‌های مختلف، پاسخ به سوالات و حتی مکالمات پیچیده‌ هستند. استفاده از LLM‌ در حوزه‌های مختلفی از جمله تولید محتوا، ترجمه، تحلیل احساسات و دستیارهای مجازی به سرعت در حال گسترش است.

 

3. مدل دیفیوژن (Diffusion model)

این مدل‌ها جادوگران دنیای هوش مصنوعی هستند که متن ورودی را در چند ثانیه به یک ویدیو یا تصویر حیرت‌انگیز تبدیل می‌کنند. مدل DM با استفاده از فرایند دیفیوژن نویز را از داده‌های اولیه حذف کرده و در نهایت به خروجی می‌رسد که شبیه به تصاویر واقعی است. این مدل‌ در زمینه‌هایی مانند تولید محتوای بصری، گرافیک و هنر دیجیتال به یکی از تکنیک‌های محبوب تبدیل شده‌اند.

 اصطلاحات مربوط به مدل‌های هوش مصنوعی

 

4. مدل بنیادی (Foundation model)

مدل بنیادی یک هوش مصنوعی همه فن حریف است و در طیف وسیعی از وظایف از جمله تولید متن، تصویر، متن و ویدیو کاربرد دارد. یکی از ویژگی‌های برجسته این مدل‌ها توانایی در یادگیری و تعمیم به وظایف جدید با کمترین میزان آموزش اضافی است. ChatGPT و Llama نمونه‌هایی از مدل بنیادی محبوب و پرکاربرد هستند.

 

5. هوش مصنوعی RAG

دانش مدل‌های زبانی برای پاسخ به سوالات و درخواست‌های کاربران به داده‌های آموزشی آنها محدود است. مثلا اگر شما درباره موضوعی جدید یا رویدادی که امروز اتفاق افتاده از آنها سوال کنید، از پاسخ ناتوان خواهند بود. راه‌حل این مشکل استفاده از هوش مصنوعی RAG (rag چیست؟) است که برای ارائه پاسخ‌های دقیق و به‌روز، علاوه بر پایگاه داده محلی از اطلاعات موجود در دنیای وسیع وب استفاده می‌کند.

6. هوش مصنوعی توزیع‌شده (Distributed AI)

به مجموعه‌ای از عامل‌های هوش مصنوعی اشاره دارد که به صورت موازی و هماهنگ در شبکه‌های گسترده فعالیت می‌کنند. این رویکرد با توزیع وظایف بین سیستم‌های پردازشی به افزایش کارایی، سرعت و مقیاس‌پذیری کمک می‌کند. هوش مصنوعی توزیع‌شده برای کاربردهایی مثل اینترنت اشیا (IoT) و سیستم‌های چندعاملی مناسب است که نیاز به پردازش حجم بالایی از داده دارند. 

 

7. مدل پیشرو (Frontier model)

نسل بعدی هوش مصنوعی است که هنوز عملی نشده اما توانایی‌های بسیار بالاتری نسبت به مدل‌های موجود خواهند داشت. مدل‌های پیشرو با هدف حل چالش‌های بزرگ بشر مانند تغییرات اقلیمی، کشف درمان جدید برای بیماری‌ها و توسعه انرژی‌های پاک توسعه داده می‌شوند. کاربردهای دیگر آنها شامل تحقیقات علمی، پیش‌بینی بازارهای مالی، طراحی مواد جدید و ایجاد آثار هنری خلاقانه است.

بیشتر بخوانید: انواع هوش مصنوعی که باید در 2024 بشناسید

 

اصطلاحات مربوط به آموزش مدل‌ها

اگر تجربه خواندن مقاله‌های عمومی یا تخصصی هوش مصنوعی را داشته باشید، با اصطلاحاتی مثل آموزش، یادگیری نظارتی و غیره برخورد کرده‌اید. در ادامه این اصطلاحات را با هم مرور می‌کنیم.

1. آموزش مدل (Model Training)

تصور کنید می‌خواهید به یک کودک، تشخیص گربه را آموزش دهید. به او عکس‌های مختلفی از گربه‌ها نشان می‌دهید و می‌گویید «این یک گربه است». آموزش مدل در هوش مصنوعی نیز چیزی شبیه به همین است. 

در واقع آموزش مدل فرآیندی است که طی آن به الگوریتم هوش مصنوعی داده‌های زیادی (مثل عکس گربه) می‌دهیم تا الگوها و روابط موجود در داده‌ها را یاد بگیرد و بتواند در آینده، داده‌های جدید ( گربه‌ای که قبلا ندیده) را به درستی تشخیص دهد. هرچه داده‌های آموزشی بیشتر و باکیفیت‌تر باشند، مدل بهتر آموزش می‌بیند و عملکرد دقیق‌تری خواهد داشت.

2. یادگیری با نظارت (Supervised Learning)

در این نوع یادگیری به مدل داده‌های ورودی و خروجی برچسب‌گذاری شده داده می‌شود. مدل با استفاده از این داده‌ها الگوهایی را شناسایی کرده و یاد می‌گیرد که برای داده‌های جدید، خروجی صحیح را پیش‌بینی کند. برای مثال پیش‌بینی قیمت خانه بر اساس متراژ، تعداد اتاق‌ها و موقعیت مکانی در سایت دیوار. از رایج‌ترین الگوریتم‌های نظارت شده می‌توان به رگرسیون خطی، درخت تصمیم‌گیری، جنگل تصادفی و ماشین بردار پشتیبان (SVM) اشاره کرد. 

3. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)

به سیستم تنها داده‌های ورودی داده می‌شود و مدل باید به تنهایی الگوها و ساختارهای نهفته در آنها را کشف کند. برای مثال خوشه‌بندی مشتریان بر اساس رفتار خرید با الگوریتم تجزیه مقدار منفرد (SVD) یا الگوریتم خود سازماندهی (SOM).

4. یادگیری نیمه نظارتی (Semi-Supervised Learning)

این نوع یادگیری ترکیبی از یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت است. به مدل مقدار کمی داده برچسب‌گذاری شده و مقدار زیادی داده بدون برچسب داده می‌شود. برای مثال سایت دیوار با تغذیه تعدادی تصویر برچسب‌گذاری شده و تعداد زیادی تصویر بدون برچسب به مدل،  قابلیت تشخیص اشیاء در تصاویر را فراهم کرده است. 

 

5. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)

در این نوع یادگیری الگوریتم‌ها بر اساس آزمون و خطا آموزش می‌بینند. آنها با محیط تعامل داشته و با دریافت پاداش برای اقدامات خوب و جریمه برای اقدامات نامطلوب، یاد می‌گیرند که بهترین تصمیم را بگیرند. این روش در رباتیک و بازی‌های کامپیوتری کاربرد فراوانی دارد و یک نمونه آن آموزش ماشین‌های خودران است. 

 

6. پارامتر (Parameter)

پارامترها اجزای قابل تنظیم در مدل یادگیری ماشین هستند که تعیین می‌کنند مدل چگونه ورودی‌ها را به خروجی‌ها نگاشت کند. این پارامترها در فرآیند آموزش به طور مکرر به‌روزرسانی می‌شوند تا خطای پیش‌بینی مدل به حداقل برسد. 

به زبان ساده‌تر پارامترها مانند پیچ‌ تنظیم رادیو هستند که با تغییر آن‌ به ایستگاه‌های مختلف (نتایج مختلف) دسترسی پیدا کنیم. شرکت‌ها برای نمایش قدرت مدل هوش مصنوعی خود روی تعداد پارامترها تاکید زیادی دارند. 

7. برچسب‌ زنی داده (Data labeling)

برای اینکه الگوریتم هوش مصنوعی از داده‌ها یاد بگیرد، باید بداند هر داده چه چیزی را نشان می‌دهد. برچسب‌زنی داده همین کار را انجام می‌دهد. به عنوان مثال اگر بخواهیم مدلی را برای تشخیص تصاویر گربه و سگ آموزش دهیم، باید به هر تصویر برچسب گربه یا سگ بزنیم. برچسب‌ زنی دقیق و صحیح داده‌ها از اهمیت بالایی برخوردار بوده و کیفیت و دقت مدل نهایی به آن بستگی دارد.

 

8. نرخ یادگیری (Learning rate)

نرخ یادگیری سرعت یادگیری الگوریتم در طول آموزش را کنترل می‌کند. این فاکتور تعیین می‌کند که مدل با چه سرعتی پارامترهای خود را بر اساس داده‌های آموزشی تغییر دهد. انتخاب نرخ یادگیری مناسب بسیار مهم است. نرخ یادگیری خیلی کم باعث کند شدن فرآیند آموزش می‌شود و نرخ یادگیری بیش از حد باعث می‌شود مدل برای رسیدن به جواب عجله کرده و بهترین پاسخ ممکن را پیدا نکند. 

 

9. وزن (Weight)

وزن‌ در شبکه‌های عصبی مصنوعی پارامتری است که میزان تاثیر ورودی‌ها بر خروجی‌های مدل را تعیین می‌کند. هر وزن نشان‌دهنده اهمیت یک ورودی خاص در فرآیند پیش‌بینی است و هرچه بیشتر باشد، تاثیر آن ورودی بر خروجی بیشتر خواهد بود. طی آموزش مدل وزن‌ها به‌روزرسانی می‌شوند تا خطای پیش‌بینی به حداقل برسد. تنظیم صحیح وزن‌ها برای دستیابی به عملکرد بهینه مدل ضروری است و نقش کلیدی در یادگیری و دقت مدل ایفا می‌کند.

 

دیگر اصطلاحات هوش مصنوعی

 

1. پردازش زبان طبیعی (NLP)

پردازش زبان طبیعی پل ارتباطی بین انسان و ماشین است و به کامپیوترها توانایی درک، تفسیر و تولید زبان طبیعی انسان را می‌دهد. این شاخه از هوش مصنوعی کاربردهای بسیار گسترده ای مثل ترجمه، خلاصه‌نویسی متن، تشخیص گفتار و تحلیل احساسات و غیره دارد. NLP از تکنیک‌های مختلفی مانند یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی و الگوریتم‌های آماری بهره می‌برد تا زبان انسانی را به طور دقیق پردازش کند. 

 

اصلاحات هوش مصنوعی

2. چت‌بات (Chatbot)

چت‌بات‌های هوش مصنوعی برنامه‌های کامپیوتری هستند که برای تعامل با انسان‌ها از طریق متن یا صوت طراحی شده‌اند. این ابزارها با استفاده از تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی و یادگیری ماشین به سوالات کاربران پاسخ داده یا وظایف خاص دیگری را انجام می‌دهند. چت‌بات‌ها در بسیاری از سایت‌های ایرانی نیز برای ارائه خدمات پشتیبانی، فروش، آموزش و غیره مورد استفاده قرار گرفته‌اند.  

 

3. استنتاج (Inference)

استنتاج به معنای استفاده از یک مدل هوش مصنوعی در پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری درباره داده‌های جدید است. استنتاج پس از مرحله آموزش صورت گرفته و به مدل اجازه می‌دهد تا در شرایط عملی و با داده‌های واقعی عملکرد خود را نشان دهد. برای مثال وقتی مدل تشخیص تصویر، عکس یک گربه را به درستی تشخیص می‌دهد، در حال استنتاج است.

 

4. توکن (Token)

توکن در پردازش زبان طبیعی به کوچکترین واحد معنادار در جمله اشاره دارد که می‌تواند یک کلمه، عبارت یا حتی یک کاراکتر باشد. مدل‌های زبانی برای درک معنی پرامپت و پاسخ به آن طی فرایند توکنیزاسیون متن را به واحدهای کوچکتر شکسته و ارتباط بین آنها را کشف می‌کنند. 

توکن‌ها نقش مهمی در درک ساختار و معنای جملات توسط مدل‌های NLP ایفا می‌کنند. تعداد توکن‌هایی که مدل می‌تواند یکباره درک کند، پنجره محتوایی نام دارد و هر چه بیشتر باشد، قدرت مدل در پردازش زبان بیشتر خواهد بود. 

 

5. شبکه عصبی (Neural Network)

شبکه عصبی مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها است که طراحی آنها از ساختار مغز انسان الهام گرفته شده‌ است. این شبکه‌ها از لایه‌های متعدد نودها یا نورون‌ها تشکیل شده‌اند که هر کدام وظایف خاصی را انجام می‌دهند. 

شبکه‌های عصبی برای یادگیری الگوها و روابط پیچیده در داده‌ها به کار می‌روند و در زمینه‌های مختلفی مانند تشخیص تصویر، ترجمه زبان و پیش‌بینی سری‌های زمانی استفاده می‌شوند. این شبکه‌ها با تنظیم وزن و سوگیری در طول فرایند آموزش، به دقت و کارایی بالایی دست می‌یابند.

 

رایج ترین اصطلاحات هوش مصنوعی

 

6. ترانسفورمر (Transformer)

ترانسفورمر از پیشرفته‌ترین معماری‌های شبکه عصبی در حوزه پردازش زبان طبیعی است که توسط محققان گوگل معرفی شد. این مدل‌ها با استفاده از مکانیزم توجه (Attention Mechanism) روابط بین کلمات در یک جمله را درک می‌کنند.

ترانسفورمرها به دلیل توانایی بالا در پردازش موازی و یادگیری روابط طولانی بین توکن‌ها، به عنوان پایه‌ای برای مدل‌های زبان بزرگ مانند GPT و T5 شناخته شده و تحولی عظیم در کیفیت و سرعت پردازش زبان طبیعی ایجاد کرده‌اند.

 

7. توهم (Hallucination)

گاهی اوقات مدل‌های هوش مصنوعی خروجی‌هایی تولید می‌کنند که در واقعیت وجود خارجی ندارد. این پدیده که توهم نامیده می‌شود، مثل این است که مدل چیزی را خیال کرده باشد. توهم زمانی رخ می‌دهد که مدل با داده‌های نامناسب آموزش دیده یا از الگوریتم‌های ناپایدار استفاده کند. این پدیده چالش‌های جدی در کاربردهای عملی هوش مصنوعی ایجاد می‌کند، به ویژه در سیستم‌هایی که به دقت و صحت بالا نیاز دارند.

 

8. سوگیری (Bias)

سوگیری در هوش مصنوعی به معنی تمایل سیستم به سمت یک نتیجه خاص، صرف نظر از داده‌های ورودی است. سوگیری معمولا ناشی از داده‌های آموزشی ناکافی، نامتوازن یا نقص در الگوریتم است. به عنوان مثال اگر داده‌های آموزشی یک سیستم تشخیص چهره بیشتر شامل تصاویر افراد سفیدپوست باشد، در تشخیص چهره افراد رنگین‌پوست دچار مشکل می‌شود. شناسایی و کاهش سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی از اهمیت بالایی برخوردار است تا اطمینان حاصل شود که مدل به طور عادلانه و دقیق عمل می‌کند.

 

اصطلاحات مربوط به سخت افزار هوش مصنوعی

شتاب‌دهنده‌ها سخت‌افزارهای ویژه‌ای هستند که برای تسریع در آموزش و اجرای الگوریتم‌های هوش مصنوعی طراحی شده‌اند. در ادامه با چند نمونه از این سخت‌افزار آشنا می‌شویم. 

 

1. پردازشگر گرافیکی (GPU)

کارت‌های گرافیک به لطف معماری موازی می‌توانند حجم عظیمی از محاسبات را به صورت همزمان انجام دهند. این قابلیت برای الگوریتم‌های یادگیری ماشین که نیازمند پردازش ماتریس‌های بزرگ هستند، بسیار مهم است.

 GPUها به عنوان یک شتاب‌دهنده قدرتمند، سرعت آموزش مدل‌های هوش مصنوعی را به طور چشمگیری افزایش می‌دهند. برای نمونه ایلان ماسک در پروژه xAI برای پردازش‌های هوش مصنوعی یک خوشه‌ سخت‌افزاری شامل ۱۰۰ هزار پردازنده گرافیکی H200 Blackwell راه‌اندازی کرده است.

بیشتر بخوانید: سرور gpu چیست؟ بهترین سرور GPU چه ویژگی هایی دارد؟

 

2. واحد پردازش عصبی (NPU)

تصور کنید در مغز انسان بجای نورون‌های عصبی از مدار الکتریکی استفاده کنیم؛ این همان کاری است که  واحد پردازش عصبی در قالب یک تراشه انجام می‌دهد. برخلاف CPU که برای پردازش‌‌های عمومی طراحی شده، NPU برای اجرای الگوریتم‌های یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی بهینه‌سازی شده‌ است. به عبارت دیگر تراشه پردازش عصبی در کامپیوتر، گوشی و دستگا‌ه‌های دیگر وظیفه پردازش محاسبات مربوط به هوش مصنوعی را بر عهده دارند.

اصلاحات هوش مصنوغی

3. واحد پردازش تنسور (TPU)

این تراشه قدرتمند توسط گوگل و با تمرکز روی محاسبات یادگیری عمیق طراحی شده است. TPUها برای کار با تنسورها بهینه شده‌اند که ساختار داده اصلی در یادگیری عمیق هستند. این سخت‌افزارها در پردازش هوش مصنوعی به طور قابل توجهی از پردازنده‌های معمولی و حتی کارت‌های گرافیک سریع‌تر بوده و در عین حال انرژی کمتری مصرف می‌کنند. 

 

4. ترافلاپس (TOPS)

ترافلاپس (Tera Operations Per Second) واحد اندازه‌گیری سرعت پردازش در سیستم‌های هوش مصنوعی است. هر ترافلاپس معادل انجام یک تریلیون عملیات در ثانیه است. هرچه تعداد ترافلاپس یک سیستم بیشتر باشد، قدرت پردازش بالاتری برای اجرای الگوریتم‌های پیچیده دارد. بنابراین ترافلاپس به عنوان یک معیار مهم برای ارزیابی عملکرد سیستم‌های هوش مصنوعی مورد استفاده قرار می‌گیرد.

 

پرکاربردترین مدل‌های هوش مصنوعی

در ادامه سراغ معرفی پرکاربردترین و بهترین مدل‌های هوش مصنوعی می‌رویم که خدمات خود را به صورت رایگان در اختیار کاربران قرار می‌دهند. 

 

1. گوگل Gemini

هوش مصنوعی قدرتمند گوگل توانایی بسیار بالایی در درک زبان طبیعی و پاسخ به سوالات کاربران دارد. مزیت اصلی آن سازگاری بسیار بالا با زبان فارسی است؛ قابلیتی که در دیگر مدل‌های هوش مصنوعی در این سطح نیست. کاربردهای آن محدود به متن نیست و قابلیت تولید تصویر بر اساس پرامپت، چت صوتی و تحلیل فایل را دارد. 

 

2. OpenAI ChatGPT

انقلاب هوش مصنوعی و همه‌گیر شدن آن در سال‌های اخیر مدیون ChatGPT است. این مدل قدرتمند توانایی تولید متن‌های خلاقانه، پاسخ به سوالات پیچیده، ترجمه و خلاصه‌سازی متون و حتی برنامه‌نویسی را دارد. از دانش‌آموزان گرفته تا متخصصان حوزه‌های مختلف از ChatGPT برای ساده‌سازی کارهای روزمره و افزایش بهره‌وری استفاده می‌کنند. 

 

3. آنتروپیک Claude

این مدل با هدف کاهش ریسک‌های مرتبط با یادگیری ماشین و بهبود قابلیت‌های پردازش زبان طبیعی طراحی شده است. Claude تلاش می‌کند تعاملی امن‌تر و قابل کنترل‌تر با کاربران داشته و در عین حال دقت بالایی در تولید محتوا و پاسخ‌گویی به سوالات داشته باشد. 

 

4. اپل Intelligence

هوش مصنوعی انحصاری اپل است که برای بهبود تجربه کاربری در محصولات این شرکت استفاده می‌شود. از قابلیت‌های آن باید به ارتقای کیفیت تصاویر دوربین، دسترسی رایگان به ChatGPT و ترجمه هوشمند اشاره کرد. اپل با تمرکز بر حریم خصوصی و بهره‌وری بالا، سعی دارد هوش مصنوعی را به شکلی کارآمد و امن در محصولات خود ادغام کند.

 

هوش مصنوعی اپل

 

5. مایکروسافت Copilot

دستیار هوشمند برنامه‌نویسی مایکروسافت با تمرکز روی برنامه‌نویسی طراحی شده و به توسعه‌دهندگان در نوشتن کدهای تمیزتر، سریع‌تر و کارآمدتر کمک می‌کند. این ابزار با قابلیت کدنویسی، تشخیص خطا و ارائه توضیحات، فرآیند توسعه نرم‌افزار را تسهیل کرده و به برنامه‌نویسان اجازه می‌دهد روی جنبه‌های مهمتر پروژه تمرکز کنند.

 

6. متا Llama

هوش مصنوعی متا به عنوان یک مدل منبع‌باز ارائه شده و توسعه‌دهندگان و محققان می‌توانند از آن برای بهبود پروژه‌های خود استفاده کنند. متا با این مدل سعی دارد به جامعه علمی فرصتی برای تحقیق و توسعه بیشتر در زمینه هوش مصنوعی بدهد.

 

7. xAI Grok

Grok مدل هوش مصنوعی توسعه داده شده توسط کمپانی جدید ایلان ماسک به اسم xAI است. این مدل با توانایی درک طنز و ارائه پاسخ‌های خلاقانه توجه زیادی را به خود جلب کرده است. Grok نسبت به دیگر مدل‌های معرفی شده پاسخ‌های جسورانه‌تری می‌دهد؛ به عبارت‌ دیگر با کاربران رک‌تر و صریح‌تر است. 

 

جمع‌بندی

هوش مصنوعی دیگر نه یک رؤیای علمی-تخیلی، بلکه واقعیتی ملموس است که هر روز بیشتر در زندگی ما نفوذ می‌کند. از چت‌بات‌ها گرفته تا دستیارهای مجازی و تولید محتوا، ردپای هوش مصنوعی همه جا دیده می‌شود. در این مطلب سفری به این دنیای جذاب داشته و با عبارت و اصطلاحات هوش مصنوعی آشنا شدیم. 

فضای ذخیره سازی ابری هوشمند یک زیرساخت تخصصی مقیاس‌پذیر و بهینه برای مدیریت حجم بالای داده‌های تولید شده توسط برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی است. AI Storage اهورا با استفاده از سخت‌افزارهای پرسرعت GPU، زمان خواندن و نوشتن داده‌ها را به شکل چشمگیری کاهش می‌دهد و با بالاترین استانداردهای امنیتی از داده‌هایتان محافظت می‌کند.

سوالات متداولی که شما می‌پرسید؟ 

1. یادگیری ماشین چیست؟

یکی از زیرشاخه‌های هوش مصنوعی است که به کامپیوترها اجازه می‌دهد بدون نیاز به برنامه‌نویسی از داده‌ها یاد گرفته و تصمیم‌گیری کنند.

2. یادگیری عمیق چیست؟

نوعی از یادگیری ماشین است که از شبکه‌های عصبی چندلایه برای تحلیل و پردازش داده‌های پیچیده و بزرگ استفاده می‌کند.

3. مدل زبانی چیست؟

سیستم کامپیوتری الهام گرفته از مغز انسان که از گره‌های متصل به هم تشکیل شده است. هدف اصلی آن درک زبان انسان و پاسخ به آن است.

4. هوش مصنوعی عمومی (AGI) چیست؟

هوش مصنوعی فرضی که می‌تواند هر کاری را که از عهده انسان ساخته است، انجام دهد.

5. پردازش زبان طبیعی چیست؟

شاخه‌ای از هوش مصنوعی که به کامپیوترها امکان می‌دهد زبان انسان را بفهمند و پردازش کنند. شامل وظایفی مثل ترجمه، پاسخ به سوالات و تحلیل متن است.

منابع: 

The Verge

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

8 + هجده =