منتشر شده: ۱۷ فوریه ۲۰۲۴، آخرین به‌روزرسانی: ۲۲ آوریل ۲۰۲۵
هوش مصنوعی (AI) شامل بسیاری از فناوری‌های پیچیده و نوظهور است که زمانی به ورودی انسان نیاز داشتند و اکنون می‌توانند توسط یک کامپیوتر انجام شوند. به طور کلی، هوش مصنوعی یک برنامه، مدل یا رایانه غیرانسانی است که طیف وسیعی از حل مسئله و خلاقیت را نشان می‌دهد. رایانه‌ها می‌توانند عملکردهای پیشرفته‌ای را انجام دهند که از نظر تاریخی برای درک و توصیه اطلاعات استفاده می‌شدند. با هوش مصنوعی مولد ، رایانه‌ها حتی می‌توانند محتوای جدید تولید کنند.
واژه اختصاری هوش مصنوعی (AI) اغلب به جای یکدیگر برای نشان دادن انواع مختلف فناوری‌ها در حوزه هوش مصنوعی استفاده می‌شود، اما قابلیت‌های هوش مصنوعی می‌تواند بسیار متفاوت باشد.
در اینجا تعدادی از اصطلاحات و مفاهیم مربوط به هوش مصنوعی در عمل، در وب را خواهید یافت. برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد یادگیری ماشین، واژه‌نامه یادگیری ماشین را مرور کنید.
هوش مصنوعی چگونه کار می‌کند؟
آموزش اولین قدم برای هر مدل است که در آن مهندسان یادگیری ماشین الگوریتمی می‌سازند تا ورودی‌های خاص مدل را ارائه دهند و خروجی‌های بهینه را نشان دهند. در کل، توسعه‌دهندگان وب نیازی به انجام این مرحله ندارند، اگرچه ممکن است از درک نحوه آموزش یک مدل مشخص بهره‌مند شوید. اگرچه تنظیم دقیق یک مدل امکان‌پذیر است، اما بهتر است وقت خود را صرف انتخاب بهترین مدل برای کار خود کنید.
استنتاج فرآیندی است که در آن یک مدل بر اساس داده‌های جدید نتیجه‌گیری می‌کند. هرچه یک مدل در یک حوزه خاص آموزش بیشتری ببیند، احتمال اینکه استنتاج خروجی مفید و صحیحی ایجاد کند، بیشتر می‌شود. با این حال، هیچ تضمینی برای استنتاج بی‌نقص وجود ندارد، مهم نیست که یک مدل چقدر آموزش دیده باشد.
برای مثال، گرین لایت از یک مدل هوش مصنوعی که بر اساس داده‌های گوگل مپس آموزش دیده است، برای درک الگوهای ترافیکی استفاده می‌کند. با دریافت داده‌های بیشتر، استنتاج انجام می‌شود تا توصیه‌هایی برای بهینه‌سازی چراغ‌های راهنمایی ارائه شود.
هوش مصنوعی کجا انجام می‌شود؟
آموزش هوش مصنوعی قبل از انتشار مدل تکمیل می‌شود. ممکن است آموزش‌های بیشتری وجود داشته باشد که منجر به نسخه‌های جدیدی از مدل‌ها با قابلیت‌ها یا دقت بیشتر شود.
توسعه‌دهندگان وب باید به محل انجام استنتاج هوش مصنوعی توجه داشته باشند. هزینه استفاده از هوش مصنوعی تا حد زیادی تحت تأثیر استنتاج قرار می‌گیرد. دامنه قابلیت یک مدل واحد نیز به شدت تحت تأثیر قرار می‌گیرد.
هوش مصنوعی سمت کلاینت
در حالی که اکثر ویژگی‌های هوش مصنوعی در وب به سرورها متکی هستند، هوش مصنوعی سمت کلاینت در مرورگر کاربر اجرا می‌شود و استنتاج را در دستگاه کاربر انجام می‌دهد. این امر باعث کاهش تأخیر، کاهش هزینه‌های سمت سرور، حذف الزامات کلید API، افزایش حریم خصوصی کاربر و دسترسی آفلاین می‌شود. می‌توانید هوش مصنوعی سمت کلاینت را که در مرورگرها با کتابخانه‌های جاوا اسکریپت، از جمله Transformers.js ، TensorFlow.js و MediaPipe کار می‌کند، پیاده‌سازی کنید.
این امکان وجود دارد که یک مدل کوچک و بهینه‌شده‌ی سمت کلاینت، از یک مدل بزرگتر سمت سرور بهتر عمل کند، به‌خصوص وقتی که از نظر عملکرد بهینه شده باشد . مورد استفاده‌ی خود را ارزیابی کنید تا مشخص شود چه راه‌حلی برای شما مناسب است.
هوش مصنوعی سمت سرور
هوش مصنوعی سمت سرور شامل سرویس‌های هوش مصنوعی مبتنی بر ابر می‌شود. به Gemini 1.5 Pro که روی ابر اجرا می‌شود فکر کنید. این مدل‌ها معمولاً بسیار بزرگتر و قدرتمندتر هستند. این امر به ویژه در مورد مدل‌های زبانی بزرگ صادق است.
هوش مصنوعی هیبریدی
هوش مصنوعی ترکیبی به هر راهکاری شامل هر دو جزء کلاینت و سرور اشاره دارد. به عنوان مثال، می‌توانید از یک مدل سمت کلاینت برای انجام یک کار استفاده کنید و در صورت عدم امکان انجام آن کار روی دستگاه، به یک مدل سمت سرور مراجعه کنید.
یادگیری ماشین (ML)
یادگیری ماشین (ML) فرآیندی است که طی آن یک کامپیوتر بدون برنامه‌نویسی صریح، یاد می‌گیرد و وظایف خود را انجام می‌دهد. در حالی که هوش مصنوعی (AI) برای تولید هوش تلاش می‌کند، یادگیری ماشین شامل الگوریتم‌هایی برای پیش‌بینی مجموعه داده‌ها است.
برای مثال، فرض کنید می‌خواهیم وب‌سایتی ایجاد کنیم که آب و هوا را در هر روز مشخص رتبه‌بندی کند. به طور سنتی، این کار ممکن است توسط یک یا چند هواشناس انجام شود که می‌توانند نمایشی از جو و سطح زمین ایجاد کنند، الگوهای آب و هوایی را محاسبه و پیش‌بینی کنند و با مقایسه داده‌های فعلی با داده‌های تاریخی، رتبه‌بندی را تعیین کنند.
در عوض، می‌توانیم به یک مدل یادگیری ماشینی حجم عظیمی از داده‌های آب و هوایی بدهیم، تا زمانی که مدل رابطه ریاضی بین الگوهای آب و هوایی، داده‌های تاریخی و دستورالعمل‌هایی را که باعث خوب یا بد بودن آب و هوا در هر روز خاص می‌شود، یاد بگیرد. در واقع، ما این را در وب ساخته‌ایم .
هوش مصنوعی مولد و مدل‌های زبانی بزرگ
هوش مصنوعی مولد نوعی یادگیری ماشینی است که به کاربران کمک می‌کند محتوایی ایجاد کنند که آشنا به نظر برسد و از ساخته‌های انسانی تقلید کند. هوش مصنوعی مولد از مدل‌های زبانی بزرگ برای سازماندهی داده‌ها و ایجاد یا اصلاح متن، تصاویر، ویدیو و صدا، بر اساس زمینه ارائه شده، استفاده می‌کند. هوش مصنوعی مولد فراتر از تطبیق الگو و پیش‌بینی عمل می‌کند.
یک مدل زبان بزرگ (LLM) پارامترهای بی‌شماری (اغلب میلیاردها) دارد که می‌توانید از آنها برای انجام طیف گسترده‌ای از وظایف، مانند تولید، طبقه‌بندی یا خلاصه‌سازی متن یا تصاویر، استفاده کنید.
چت‌بات‌ها به ابزارهای فوق‌العاده محبوبی برای افرادی تبدیل شده‌اند که از هوش مصنوعی مولد استفاده می‌کنند، از جمله:
- جمینی توسط گوگل
- ChatGPT توسط OpenAI
- کلود از انتشارات آنتروپیک
- کمک خلبان توسط مایکروسافت
- و بسیاری دیگر.
این ابزارها می‌توانند نثر نوشتاری، نمونه‌های کد و آثار هنری ایجاد کنند. آنها می‌توانند به شما در برنامه‌ریزی تعطیلات، ملایم‌تر یا حرفه‌ای‌تر کردن لحن یک ایمیل یا طبقه‌بندی مجموعه‌های مختلف اطلاعات در دسته‌های مختلف کمک کنند.
موارد استفاده بی‌پایانی برای توسعه‌دهندگان و غیر توسعه‌دهندگان وجود دارد.
یادگیری عمیق
یادگیری عمیق (DL) دسته‌ای از الگوریتم‌های یادگیری ماشین است. یک نمونه از آن شبکه‌های عصبی عمیق (DNN) هستند که تلاش می‌کنند روشی را که مغز انسان برای پردازش اطلاعات در نظر می‌گیرد، مدل‌سازی کنند.
یک الگوریتم یادگیری عمیق ممکن است آموزش داده شود تا ویژگی‌های خاصی را در تصاویر با یک برچسب یا دسته خاص مرتبط کند. پس از آموزش، الگوریتم می‌تواند پیش‌بینی‌هایی انجام دهد که همان دسته را در تصاویر جدید شناسایی کند. به عنوان مثال، Google Photos می‌تواند تفاوت بین گربه‌ها و سگ‌ها را در یک عکس تشخیص دهد.
پردازش زبان طبیعی (NLP)
پردازش زبان طبیعی، شاخه‌ای از یادگیری ماشین است که بر کمک به کامپیوترها برای درک زبان انسان، از قواعد هر زبان خاص گرفته تا ویژگی‌های خاص، گویش و اصطلاحات عامیانه مورد استفاده افراد، تمرکز دارد.
چالش‌های هوش مصنوعی
هنگام ساخت و استفاده از هوش مصنوعی چالش‌های متعددی وجود دارد. موارد زیر تنها چند نکته برجسته از مواردی است که باید در نظر بگیرید.
کیفیت و تازگی داده‌ها
مجموعه داده‌های بزرگی که برای آموزش مدل‌های مختلف هوش مصنوعی استفاده می‌شوند، اغلب، ذاتاً، مدت کوتاهی پس از استفاده، قدیمی می‌شوند. این بدان معناست که هنگام جستجوی جدیدترین اطلاعات، می‌توانید از مهندسی سریع برای بهبود عملکرد مدل هوش مصنوعی در وظایف خاص و تولید خروجی‌های بهتر بهره‌مند شوید.
مجموعه داده‌ها می‌توانند ناقص یا بسیار کوچک باشند تا بتوانند به طور موثر از برخی موارد استفاده پشتیبانی کنند. کار با ابزارهای متعدد یا سفارشی‌سازی مدل متناسب با نیازهای شما می‌تواند مفید باشد.
نگرانی‌ها در مورد اخلاق و تعصب
فناوری هوش مصنوعی هیجان‌انگیز است و پتانسیل زیادی دارد. با این حال، در نهایت، رایانه‌ها و الگوریتم‌ها توسط انسان‌ها ساخته می‌شوند، بر اساس داده‌هایی که ممکن است توسط انسان‌ها جمع‌آوری شوند، آموزش می‌بینند و بنابراین در معرض چالش‌های متعددی قرار دارند. به عنوان مثال، مدل‌ها می‌توانند تعصبات انسانی و کلیشه‌های مضر را یاد بگیرند و تقویت کنند و مستقیماً بر خروجی تأثیر بگذارند. مهم است که به ساخت فناوری هوش مصنوعی با اولویت کاهش تعصب نزدیک شویم.
ملاحظات اخلاقی متعددی در مورد حق نشر محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی وجود دارد؛ چه کسی مالک خروجی است، به خصوص اگر به شدت تحت تأثیر یا مستقیماً از مطالب دارای حق نشر کپی شده باشد؟
قبل از تولید محتوا و ایده‌های جدید، سیاست‌های موجود در مورد نحوه استفاده از مطالبی که ایجاد می‌کنید را در نظر بگیرید.
امنیت و حریم خصوصی
بسیاری از توسعه‌دهندگان وب گفته‌اند که حریم خصوصی و امنیت، نگرانی‌های اصلی آنها در استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی است. این امر به ویژه در زمینه‌های تجاری با الزامات سختگیرانه داده‌ها، مانند دولت‌ها و شرکت‌های مراقبت‌های بهداشتی، صادق است. افشای داده‌های کاربر به اشخاص ثالث بیشتر با APIهای ابری یک نگرانی است. مهم است که هرگونه انتقال داده ایمن و به طور مداوم تحت نظارت باشد.
هوش مصنوعی سمت کلاینت می‌تواند کلید حل این موارد استفاده باشد. تحقیقات و توسعه‌های بسیار بیشتری برای انجام دادن باقی مانده است.
شروع کار با هوش مصنوعی در وب
اکنون که با انواع مختلف هوش مصنوعی آشنا هستید، می‌توانید نحوه استفاده از مدل‌های موجود را برای افزایش بهره‌وری و ساخت وب‌سایت‌ها و برنامه‌های وب بهتر بررسی کنید.
شما می‌توانید از هوش مصنوعی برای موارد زیر استفاده کنید:
- برای جستجوی سایت خود، یک تکمیل خودکار بهتر بسازید.
- تشخیص وجود اشیاء رایج مانند انسان یا حیوانات خانگی با دوربین هوشمند
- با استفاده از یک مدل زبان طبیعی، به هرزنامه‌های کامنت رسیدگی کنید.
- با فعال کردن تکمیل خودکار کد، بهره‌وری خود را افزایش دهید.
- یک تجربه نوشتاری WYSIWYG با پیشنهادهایی برای کلمه یا جمله بعدی ایجاد کنید.
- توضیحی قابل فهم برای انسان از یک مجموعه داده ارائه دهید.
مدل‌های هوش مصنوعی از پیش آموزش‌دیده می‌توانند راهی عالی برای بهبود وب‌سایت‌ها، برنامه‌های وب و بهره‌وری ما باشند، بدون اینکه نیازی به درک کامل از نحوه ساخت مدل‌های ریاضی و جمع‌آوری مجموعه داده‌های پیچیده‌ای که محبوب‌ترین ابزارهای هوش مصنوعی را پشتیبانی می‌کنند، داشته باشیم.
ممکن است متوجه شوید که اکثر مدل‌ها بلافاصله و بدون تنظیم بیشتر، نیازهای شما را برآورده می‌کنند. تنظیم ، فرآیندی است که در آن یک مدل که قبلاً روی یک مجموعه داده بزرگ آموزش دیده است، انتخاب شده و برای برآورده کردن نیازهای خاص شما، آموزش بیشتری می‌بیند. تکنیک‌های مختلفی برای تنظیم یک مدل وجود دارد:
- یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF) تکنیکی است که از بازخورد انسانی برای بهبود همسویی مدل با ترجیحات و نیات انسانی استفاده می‌کند.
- تطبیق رتبه پایین (LoRA) یک روش پارامتر-کارآمد برای LLMها است که تعداد پارامترهای قابل آموزش را کاهش می‌دهد، در حالی که عملکرد مدل را حفظ می‌کند.