استثمرت شركات رأس المال الجريء أكثر من 1.7 مليار دولار في حلول الذكاء الاصطناعي التوليدية على مدى السنوات الثلاث الماضية، مع اكتشاف الأدوية المدعوم بالذكاء الاصطناعي، وتشفير برمجيات الذكاء الاصطناعي التي تتلقى أكبر قدر من التمويل.
""تركز النماذج الأساسية المبكرة مثل ChatGPT على قدرة الذكاء الاصطناعي التوليدي على زيادة العمل الإبداعي، ولكن بحلول عام 2025، نتوقع أن يتم اكتشاف أكثر من 30٪ - أعلى من الصفر حاليًا - من العقاقير والمواد الجديدة بشكل منهجي باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدية ،"" بريان بورك ، نائب رئيس الأبحاث للابتكار التقني في شركة جارتنر. ""وهذه مجرد واحدة من حالات الاستخدام العديدة في الصناعة.""
خمس حالات استخدام صناعي للذكاء الاصطناعي التوليدي
يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي استكشاف العديد من التصميمات الممكنة لكائن ما للعثور على التطابق الصحيح أو الأنسب. فهو لا يزيد من سرعة التصميم ويسرعه في العديد من المجالات فحسب، بل لديه أيضًا القدرة على ""ابتكار"" تصميمات أو أشياء جديدة ربما فوتها البشر.
يشعر التسويق ووسائل الإعلام بالفعل بتأثيرات الذكاء الاصطناعي التوليدي. تتوقع شركة Gartner:
- بحلول عام 2025، سيتم إنشاء 30٪ من الرسائل التسويقية الصادرة من المؤسسات الكبيرة صناعياً، بزيادة من أقل من 2٪ في عام 2022.
- بحلول عام 2030، سيتم إطلاق فيلم ضخم مع 90٪ من الفيلم الذي تم إنتاجه بواسطة الذكاء الاصطناعي (من نص إلى فيديو)، من 0٪ في عام 2022.
ومع ذلك، فإن ابتكارات الذكاء الاصطناعي تتسارع بشكل عام، مما يخلق حالات استخدام عديدة للذكاء الاصطناعي التوليدي في مختلف الصناعات، بما في ذلك الصناعات الخمس التالية.
رقم 1: الذكاء الاصطناعي التوليدي في تصميم الأدوية
أظهرت دراسة أجريت عام 2010 أن متوسط تكلفة تطوير الدواء من الاكتشاف إلى السوق كان حوالي 1.8 مليار دولار ، تمثل تكاليف اكتشاف الدواء حوالي الثلث، واستغرقت عملية الاكتشاف ما بين ثلاث إلى ست سنوات. تم استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي بالفعل لتصميم الأدوية للاستخدامات المختلفة في غضون أشهر، مما يوفر للأدوية فرصًا كبيرة لتقليل كل من التكاليف والجدول الزمني لاكتشاف الأدوية.
رقم 2: الذكاء الاصطناعي التوليدي في علم المواد
يؤثر الذكاء الاصطناعي التوليدي على صناعات السيارات والفضاء والدفاع والطب والإلكترونيات والطاقة من خلال تكوين مواد جديدة تمامًا تستهدف خصائص فيزيائية محددة. تحدد العملية، التي تسمى التصميم العكسي، الخصائص المطلوبة وتكتشف المواد التي يحتمل أن يكون لها تلك الخصائص بدلاً من الاعتماد على الصدفة للعثور على مادة تمتلكها. والنتيجة هي العثور، على سبيل المثال، على مواد موصلة أو أكثر جاذبية مغناطيسية أكبر من تلك المستخدمة حاليًا في الطاقة والنقل - أو لحالات الاستخدام التي تحتاج فيها المواد إلى مقاومة التآكل.
رقم 3: الذكاء الاصطناعي التوليدي في تصميم الرقائق
يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي استخدام التعلم المعزز (تقنية التعلم الآلي) لتحسين وضع المكونات في تصميم شرائح أشباه الموصلات (تخطيط الأرضية)، مما يقلل من وقت دورة حياة تطوير المنتج من أسابيع مع خبراء بشريين إلى ساعات باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي.
رقم 4: الذكاء الاصطناعي التوليدي في البيانات التركيبية
يُعد الذكاء الاصطناعي التوليدي إحدى طرق إنشاء البيانات التركيبية Synthetic Data، وهي فئة من البيانات يتم إنشاؤها بدلاً من الحصول عليها من الملاحظات المباشرة للعالم الحقيقي. هذا يضمن خصوصية المصادر الأصلية للبيانات التي تم استخدامها لتدريب النموذج. على سبيل المثال، يمكن إنشاء بيانات الرعاية الصحية بشكل مصطنع للبحث والتحليل دون الكشف عن هوية المرضى الذين تم استخدام سجلاتهم الطبية لضمان الخصوصية.
رقم 5: التصميم التوليدي للأجزاء
يمكّن الذكاء الاصطناعي التوليدي الصناعات، بما في ذلك التصنيع والسيارات والفضاء والدفاع، من تصميم الأجزاء التي تم تحسينها لتلبية أهداف وقيود محددة، مثل الأداء والمواد وأساليب التصنيع. على سبيل المثال، يمكن لشركات صناعة السيارات استخدام التصميم التوليدي لابتكار تصاميم أخف - مما يساهم في تحقيق أهدافهم المتمثلة في جعل السيارات أكثر كفاءة في استهلاك الوقود.
حالات استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدية حسب الصناعة
تضمين التقنيات الصحيحة لإطلاق العنان للذكاء الاصطناعي التوليدي
معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي اليوم عبارة عن مصنفات، مما يعني أنه يمكن تدريبها على التمييز بين صور الكلاب والقطط. يمكن تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدية على إنشاء صورة لكلب أو قطة غير موجودة في العالم الحقيقي. إن قدرة التقنية على الإبداع هي عامل تغيير في قواعد اللعبة.
يمكّن الذكاء الاصطناعي التوليدي الأنظمة من إنشاء أعمال فنية عالية القيمة، مثل الفيديو والسرد وبيانات التدريب وحتى التصاميم والخطط.
المحولات التوليدية المدربة مسبقًا (GPT) ، على سبيل المثال، هي تقنية اللغة الطبيعية واسعة النطاق التي تستخدم التعلم العميق لإنتاج نص يشبه الإنسان. يمكن للجيل الثالث (GPT-3) ، الذي يتنبأ بالكلمة التالية الأكثر احتمالًا في الجملة بناءً على التدريب المتراكم المتعلم، كتابة القصص والأغاني والشعر بل وحتى البرامجة - ويمكّن ChatGPT من أداء واجب ابنك المراهق في ثوانٍ.
ولا يتوقف الأمر على النصوص فحسب، يمكن لمولدات الصور الرقمية، مثل DALL · E 2 و Stable Diffusion و Midjourney، إنشاء صور من النص.
هناك عدد من تقنيات الذكاء الاصطناعي المستخدمة في الذكاء الاصطناعي التوليدي، ولكن في الآونة الأخيرة، تم تسليط الضوء على نماذج الأساس.
يتم اختبار نماذج الأساس مسبقًا على مصادر البيانات العامة بطريقة تخضع للإشراف الذاتي، والتي يمكن بعد ذلك تكييفها لحل المشكلات الجديدة. تعتمد نماذج الأساس بشكل أساسي على معماريات المحولات، والتي تجسد نوعًا من بنية الشبكة العصبية العميقة التي تحسب التمثيل العددي لبيانات التدريب.
تتعلم معماريات المحولات السياق، وبالتالي، تعني، من خلال تتبع العلاقات في البيانات المتسلسلة. تطبق نماذج المحولات مجموعة متطورة من التقنيات الرياضية، تسمى الانتباه أو الاهتمام الذاتي، لاكتشاف الطرق الدقيقة حتى عناصر البيانات البعيدة في سلسلة تؤثر وتعتمد على بعضها البعض.
لا تنس مخاطر الذكاء الاصطناعي التوليدي
قبل المضي قدمًا بأقصى سرعة، تذكر أن الذكاء الاصطناعي التوليدي لا يوفر فرصًا للأعمال فقط؛ التهديدات حقيقية أيضًا - بما في ذلك إمكانية التزييف العميق ومشكلات حقوق النشر والاستخدامات الضارة الأخرى لتقنية الذكاء الاصطناعي التوليدية لاستهداف مؤسستك.
العمل مع قادة الأمن وإدارة المخاطر للتخفيف بشكل استباقي من مخاطر السمعة والتزوير والاحتيال والسياسية التي تقدمها الاستخدامات الضارة للذكاء الاصطناعي التوليفي للأفراد والمؤسسات والحكومات.
ضع في اعتبارك أيضًا تنفيذ إرشادات حول الاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي التوليفي من خلال قائمة منسقة من الموردين والخدمات المعتمدين، مع إعطاء الأولوية لأولئك الذين يسعون جاهدين لتوفير الشفافية في مجموعات بيانات التدريب والاستخدام المناسب للنماذج، و / أو تقديم نماذجهم في مصدر مفتوح.
