أفضل تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية لعام 2023

تستخدم تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية التعلم العميق والشبكات العصبية لإنشاء محتوى جديد أصلي وفريد ​​من نوعه. هذه التطبيقات قادرة على إنتاج مجموعة من أنواع المحتوى ، من النص والصور إلى الموسيقى والفيديو.

يعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي عن طريق تدريب الخوارزميات على مجموعات بيانات كبيرة ثم استخدام مجموعات البيانات هذه لإنشاء محتوى جديد يتوافق مع معايير أو أنماط معينة. على سبيل المثال ، قد يتم تدريب تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي للموسيقى على مجموعة بيانات من المؤلفات الكلاسيكية ، ثم استخدام مجموعة البيانات هذه لإنشاء مقطوعات موسيقية جديدة تبدو مشابهة للتركيبات الكلاسيكية.

تتمثل إحدى المزايا الرئيسية للذكاء الاصطناعي التوليدي في قدرته على إنشاء محتوى جديد أصلي وعالي الجودة. وهذا يجعلها أداة قيمة لمجموعة من التطبيقات ، من الصناعات الإبداعية مثل الفن والموسيقى إلى المزيد من التطبيقات العملية مثل تحليل البيانات والتنبؤ.

ومع ذلك ، فإن الذكاء الاصطناعي التوليدي يمثل أيضًا بعض التحديات والاعتبارات الأخلاقية ، لا سيما عندما يتعلق الأمر بقضايا مثل التحيز والخصوصية وملكية الملكية الفكرية. كما هو الحال مع أي تقنية جديدة ، من المهم التعامل مع الذكاء الاصطناعي التوليدي بحذر ومراعاة هذه العوامل.

أفضل تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية لعام 2023

فيما يلي بعض الأمثلة لأفضل تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية:

1. GPT-3

GPT-3 (المحول 3 التدريبي التوليدي) هو نموذج حديث لمعالجة اللغة الطبيعية (NLP) تم تطويره بواسطة OpenAI. إنه نموذج شبكة عصبية تم تدريبه مسبقًا على كمية هائلة من البيانات النصية باستخدام تقنيات التعلم غير الخاضعة للإشراف. GPT-3 قادر على إنشاء نص يشبه الإنسان ، وترجمة اللغات ، والإجابة على الأسئلة ، من بين أشياء أخرى.

يستخدم GPT-3 بنية المحولات ، والتي تسمح له بمعالجة النص بالتوازي ، مما يجعله أسرع بكثير من النماذج التسلسلية التقليدية. لديها 175 مليار متغير ، مما يجعلها واحدة من أكبر الشبكات العصبية التي تم إنشاؤها على الإطلاق. نظرًا لحجمها وتعقيدها ، فإن GPT-3 قادرة على أداء العديد من مهام البرمجة اللغوية العصبية المختلفة بدقة عالية ودون الحاجة إلى تدريب خاص بالمهمة.

يحتوي GPT-3 على مجموعة واسعة من التطبيقات المحتملة ، مثل ترجمة اللغة وإنشاء المحتوى وروبوتات الدردشة والمساعدات الافتراضية. لقد تم استخدامه بالفعل في عدد من المنتجات والخدمات التجارية وحظي باهتمام واهتمام كبيرين من الباحثين والمطورين والشركات في جميع أنحاء العالم.

2. DALL-E

DALL-E هو تطبيق ذكاء إصطناعي تم تطويره بواسطة OpenAI والذي يقوم بإنشاء صور أصلية من الأوصاف النصية. تم تسميته على اسم الفنان سلفادور دالي وشخصية WALL-E من فيلم Pixar الذي يحمل نفس الاسم. يستخدم DALL-E مجموعة من تقنيات التعلم العميق ، بما في ذلك شبكات GAN (شبكات الخصومة التوليدية) والمحولات ، لإنشاء الصور بناءً على المدخلات النصية.

يمكن للمستخدمين إدخال أوصاف نصية للأشياء أو المشاهد ، وسيقوم DALL-E بإنشاء صور أصلية تطابق الأوصاف. على سبيل المثال ، يمكن للمستخدمين إدخال "كرسي بذراعين على شكل أفوكادو" أو "جسر مصنوع من الزجاج يمتد فوق نهر" وسيقوم DALL-E بإنشاء صورة تطابق الوصف.

يعد DALL-E فريدًا من حيث أنه يمكنه إنشاء صور لأشياء ومشاهد غير موجودة في العالم الحقيقي. يمكن استخدامه في مجموعة واسعة من التطبيقات ، مثل التصميم الجرافيكي والإعلان والترفيه. حظيت DALL-E باهتمام واهتمام كبيرين من مجتمعات البحث والذكاء الاصطناعي ، ويمثل تطويرها خطوة مهمة إلى الأمام في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي.

3. آيفا

AIVA (الفنان الافتراضي بالذكاء الاصطناعي) هو تطبيق ذكاء اصطناعي توليدي ينشئ تركيبات موسيقية أصلية. تم تطويره من قبل شركة AIVA Technologies ومقرها لوكسمبورغ ، ويستخدم مزيجًا من تقنيات التعلم العميق ، بما في ذلك الشبكات العصبية والتعلم المعزز ، لتوليد الموسيقى.

يمكن للمستخدمين إدخال معلمات مثل النوع والمزاج وطول الموسيقى التي يرغبون في إنشائها ، وستقوم AIVA بإنشاء تركيبة أصلية تتوافق مع تلك المعايير. يمكن استخدام الموسيقى التي تم إنشاؤها في مجموعة متنوعة من التطبيقات ، مثل الموسيقى التصويرية للأفلام وألعاب الفيديو ، والأناشيد الإعلانية ، وموسيقى الخلفية للبودكاست أو مقاطع الفيديو.

تعتبر AIVA فريدة من نوعها من حيث قدرتها على إنشاء مؤلفات موسيقية أصلية في مجموعة واسعة من الأنواع ، بما في ذلك الكلاسيكية والبوب ​​والروك. تم استخدامه من قبل عدد من العملاء البارزين ، بما في ذلك UEFA (اتحاد الاتحادات الأوروبية لكرة القدم) و SKY (شركة بث بريطانية). يمثل تطوير AIVA خطوة مهمة إلى الأمام في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي للتأليف الموسيقي.

4. مدرج ML

Runway ML هو تطبيق ذكاء اصطناعي توليدي يسمح للمستخدمين بإنشاء وتدريب ونشر نماذج التعلم الآلي لمجموعة متنوعة من التطبيقات الإبداعية. تم تطويره من قبل شركة Runway ويستخدم واجهة سهلة الاستخدام وقوالب مسبقة الصنع لتسهيل قيام المستخدمين غير التقنيين بإنشاء مشاريع إبداعية مدعومة بالذكاء الاصطناعي وتجربتها.

يتضمن Runway ML مجموعة من الأدوات والميزات للتطبيقات التوليدية ، مثل إنشاء الصور والفيديو ، ونقل النمط ، ومعالجة اللغة الطبيعية. ويتضمن أيضًا عمليات تكامل مع أدوات البرامج الإبداعية الشهيرة مثل Adobe Creative Cloud و Unity ، مما يسهل دمج المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة AI في المشاريع الحالية.

تتمثل إحدى الميزات الرئيسية لـ Runway ML في قدرته على تشغيل نماذج التعلم الآلي في الوقت الفعلي ، مما يجعل من الممكن إنشاء تطبيقات وتثبيتات تفاعلية تستجيب لإدخال المستخدم في الوقت الفعلي. وقد أدى ذلك إلى استخدام Runway ML في مجموعة من المجالات الإبداعية ، بما في ذلك الفن والتصميم والأفلام.

بشكل عام ، يعد Runway ML أداة قوية لأي شخص مهتم باستكشاف إمكانيات الذكاء الاصطناعي التوليفي في التطبيقات الإبداعية ، بغض النظر عن خلفيته التقنية أو خبرته.

5. أرجواني

Magenta هو مشروع مفتوح المصدر يهدف إلى إنشاء تطبيقات ذكاء اصطناعي مولدة للموسيقى والفن. تم تطويره بواسطة فريق Brain في Google وهو مصمم للسماح للموسيقيين والفنانين والمطورين باستكشاف إمكانيات المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي في أعمالهم الإبداعية.

يتضمن Magenta مجموعة من الأدوات والنماذج لتوليد الموسيقى والفن ، بما في ذلك نماذج نسخ الموسيقى وتوليدها وتعديلها ، بالإضافة إلى نماذج لتوليد الصور والفيديو. يتضمن أيضًا واجهة سهلة الاستخدام وقوالب مُعدة مسبقًا لتسهيل تجربة المستخدمين غير التقنيين للمحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي.

تتمثل إحدى الميزات الرئيسية لـ Magenta في قدرتها على السماح للمستخدمين بالتعاون مع AI في الوقت الفعلي. هذا يعني أنه يمكن للموسيقيين العزف على آلة موسيقية أو الغناء في ميكروفون ، وستستجيب Magenta بمرافقة أو لحن من إنتاج الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي. وقد أدى ذلك إلى استخدام Magenta في مجموعة من التطبيقات الموسيقية ، من عروض موسيقى الجاز التجريبية إلى أغاني البوب ​​التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي.

بشكل عام ، تعد Magenta أداة قوية لأي شخص مهتم باستكشاف إمكانيات الذكاء الاصطناعي التوليدي في الموسيقى والفن ، بغض النظر عن خلفيته التقنية أو خبرته. كما أن طبيعتها مفتوحة المصدر تعني أيضًا أنها تتطور وتتحسن باستمرار حيث يساهم المزيد من المستخدمين في تطويرها.

6. توليد الصور

توليد الصور هو عملية يتم فيها استخدام خوارزمية أو نموذج لإنشاء صور جديدة وأصلية بناءً على مجموعة من معلمات الإدخال أو البيانات. الهدف من إنشاء الصور هو إنشاء صور جذابة بصريًا وواقعية ومتنوعة.

يتمثل أحد الأساليب الشائعة لتوليد الصور في استخدام شبكات الخصومة التوليدية (GANs) ، وهي نماذج تعليمية عميقة تتكون من شبكتين عصبيتين: شبكة مولد وشبكة مميزة. تأخذ شبكة المولد ضوضاء عشوائية كمدخلات وتقوم بإنشاء صورة ، بينما تأخذ شبكة أداة التمييز الصورة كمدخل وتحاول تحديد ما إذا كانت قد تم إنشاؤها بواسطة المولد أو ما إذا كانت صورة حقيقية. يتم تدريب شبكة المولد على خداع شبكة أداة التمييز بحيث تفكر في أن الصور التي تم إنشاؤها حقيقية.

هناك طريقة أخرى لتوليد الصور وهي استخدام المشفرات التلقائية المتنوعة (VAEs) ، وهي نماذج للتعلم العميق يمكنها تعلم تمثيل منخفض الأبعاد لمجموعة من الصور. يمكن بعد ذلك استخدام هذا التمثيل لإنشاء صور جديدة عن طريق أخذ عينات من التوزيع الذي تم تعلمه.

لتوليد الصور العديد من التطبيقات العملية ، مثل مجالات الفن والتصميم والترفيه. على سبيل المثال ، يمكن استخدام إنشاء الصور لإنشاء نماذج ثلاثية الأبعاد واقعية ، أو إنشاء صور فريدة للحملات التسويقية والإعلانية ، أو إنشاء بيئات افتراضية لألعاب الفيديو والمحاكاة.

هذه مجرد أمثلة قليلة على العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية المتوفرة اليوم. مع استمرار تطور مجال الذكاء الاصطناعي ، يمكننا أن نتوقع ظهور أدوات ذكاء اصطناعي أكثر قوة وابتكارًا.

استنتاج بشأن تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية

أحدثت تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية ثورة في مختلف الصناعات ، بما في ذلك الفن والموسيقى والتصميم. أدت القدرة على إنشاء المحتوى بشكل مستقل إلى خلق فرص جديدة وغيرت الطريقة التي يتعامل بها الناس مع الإبداع. في حين أن هناك العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية ، فإن بعضًا من أفضلها يشمل GPT-3 و DALL-E و AIVA و Runway ML و Magenta. توفر هذه التطبيقات إمكانات فريدة ولها حالات استخدام مختلفة ، من إنشاء النصوص والصور إلى إنشاء الموسيقى والتصميمات. مع استمرار تقدم التكنولوجيا وراء هذه التطبيقات ، يمكننا أن نتوقع رؤية المزيد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي المبتكرة والمثيرة في المستقبل.

قراءات مثيرة للاهتمام:

كيف تبدأ المشاركة في مجتمعك؟

13 موضوع تأمين WordPress للبحث عنها في عام 2023

المستويات الثلاثة لاستراتيجية المجتمع