ويكيبيديا

ذكاء اصطناعي مولد

الذكاء الاصطناعي التوليدي[2] أو المولِّد هو ذكاء اصطناعي قادر على إنشاء نصوص أو صور أو وسائط أخريات باستخدام النماذج المولِّدة أو التوليدية.[3][4][5] تتعلم نماذج الذكاء الاصطناعي المُولدة أنماط وبنية بيانات التدريب المدخلة ثم تُنشِئ بيانات جديدة لها خصائص مماثلة.[6][7]

ذكاء اصطناعي مولد
معلومات عامة
صنف فرعي من
تسبب في
generation (en) ترجم عدل القيمة على Wikidata
لديه جزء أو أجزاء

تعديل - تعديل مصدري - تعديل ويكي بياناتحول القالب

صورة انطباعية لشخصيات في مشهد أوبرا مستقبلي
مسرح أوبرا الفضاء صورة مصنوعة باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي ميدجورني

في أوائل عام 2020 أدى التقدم في الشبكات العصبية العميقة القائمة على المحولات إلى تمكين عدد من أنظمة الذكاء الاصطناعي المُولدة المعروفة بقبول بالهندسة الفورية مدخلا. يتضمن ذلك روبوتات الدردشة ذات النماذج اللغوية الكبيرة مثل ChatGPT وCopilot وبارد وLLaMA وأنظمة فن الذكاء الاصطناعي لتحويل النص إلى صورة مثل ستيبل ديفيوجن ومِدجُرني ودال إي.[8][9][10]

يستخدم الذكاءَ الاصطناعي المُولّد مجموعةٌ واسعة من المجالات مثل الفن والكتابة وكتابة السيناريو وتطوير البرمجيات وتصميم المنتجات والرعاية الصحية والتمويل والألعاب والتسويق والأزياء.[11][12][13] ارتفع الاستثمار في الذكاء الاصطناعي المُولّد خلال أوائل عام 2020، حيث قامت الشركات الكبيرة مثل مايكروسوفت وجوجل وبايدو بالإضافة إلى العديد من الشركات الصغيرة بتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي المُولد.[3][14][15] ومع ذلك، ثمة مخاوف بشأن احتمال إساءة استخدام الذكاء الاصطناعي المُولّد في الجرائم الإلكترونية أو إنشاء أخبار كاذبة أو التزييف العميق الذي يمكن استخدامه لخداع الناس أو التلاعب بهم.[16][17]

التاريخ

عدل
المقالة الرئيسة: تاريخ الذكاء الاصطناعي

التاريخ المبكّر

عدل

منذ بدايته، أثار الباحثون في هذا المجال جدالاتٍ فلسفيةً وأخلاقيةً حول طبيعة العقل البشري وعواقب خلق كائناتٍ اصطناعيةٍ ذات ذكاءٍ شبيهٍ بِالذكاء البشري؛ وقد تم استكشاف هذه القضايا سابقًا من خلال الأساطيرِ والخيالِ والفلسفة منذ العصور القديمة.[18] يعود مفهوم الفن الآلي إلى الأوتوماتا في الحضارة اليونانية القديمة على الأقل، حيث وُصِف مُخترعون مثل دايدالوس وهيرو الإسكندري بأنهم صمموا آلاتٍ قادرةً على كتابة النصوص وإصدار الأصوات وعزف الموسيقى.[19][20] ازدهر تقليد الأوتوماتا الإبداعية عبر التاريخ، ومثلَته آلةُ مايلارديت التي تم إنشاؤها في أوائل القرن التاسع عشر.[21] تم استخدام سلاسل ماركوف لفترةٍ طويلةٍ لِنمذجة اللغات الطبيعية منذ تطويرِها من قِبَل عالم الرياضيات الروسي أندريه ماركوف في أوائل القرن العشرين. نشر ماركوف أول ورقةٍ بحثيةٍ له حول هذا الموضوع في عام 1906، [22][23] وحلل نمط حروف العلة والساكنة في رواية "يوجيني أونجين" باستخدام سلاسل ماركوف. بمجرد تعلم سلسلة ماركوف على مجموعة نصوص، يُمكن استخدامُها بعد ذلك كمُولد نصوصٍ احتمالي.[24][25]

الذكاء الاصطناعيّ الأكاديميّ

عدل

تم إنشاء التخصص الأكاديمي للذكاء الاصطناعي في ورشة عملٍ بحثيةٍ عقدت في كلية دارتموث عام 1956، وشهد عدة موجاتٍ من التقدم والتفاؤل في العقود التي تلت ذلك.[26] بدأ بحث الذكاء الاصطناعي في الخمسينيات من القرن الماضي بأعمالٍ مثل "آلات الحوسبة والذكاء" (1950) و"مشروع دارتموث الصيفي للبحوث في الذكاء الاصطناعي" لعام 1956. منذ الخمسينيات، استخدم الفنانون والباحثون الذكاء الاصطناعي لإنشاء أعمالٍ فنية. بحلول أوائل السبعينيات، كان هارولد كوهين ينشئ ويعرض أعمالًا فنيةً مولدةً بواسطة الذكاء الاصطناعي تم إنشاؤها بواسطة AARON، وهو برنامج كمبيوترٍ أنشأه كوهين لتوليد اللوحات.[27]

تم استخدام مصطلحي "تخطيط الذكاء الاصطناعي التوليدي" أو "التخطيط التوليدي" في الثمانينيات والتسعينيات للإشارة إلى أنظمة تخطيط الذكاء الاصطناعي، وخاصةً تخطيط العمليات بمساعدة الكمبيوتر، المستخدمة لتوليد تسلسلاتٍ من الإجراءات للوصول إلى هدفٍ محدد.[28][29] استخدمت أنظمة تخطيط الذكاء الاصطناعي التوليدي أساليب الذكاء الاصطناعي الرمزية مثل بحث فضاء الحالة وتلبية القيود، وكانت تقنيةً "ناضجةً نسبيًا" بحلول أوائل التسعينيات. تم استخدامها لتوليد خطط عملٍ للأزمات للاستخدام العسكري، [30] وخطط العمليات للتصنيع، [29] وخطط القرار كما هو الحال في نموذج المركبة الفضائية المستقلة.[31]

الشّبكات العصبية التوليدية (2014-2019)

عدل
طالع أيضًا: تعلم الآلة وتعلم متعمق
 
في الأعلى مصنّف صور مثال على شبكةٍ عصبيةٍ مدرّبةٍ بهدفٍ تمييزيّ. في الأسفل نموذج تحويل النّصّ إلى صورة، مثال على شبكةٍ مدرّبةٍ بهدفٍ توليديّ.

غالبًا ما يستخدم مجال التعلم الآلي النماذج الإحصائية، بما في ذلك النماذج التوليدية، لنمذجة البيانات والتنبؤ بها. بدءًا من أواخر العقد الأول من القرن الحادي والعشرين، دفع ظهور التعلم العميق التقدم والبحث في تصنيف الصور والتعرف على الكلام ومعالجة اللغة الطبيعية ومهام أخرى. عادةً ما تم تدريب الشبكات العصبية في هذه الحقبة كنماذج تمييزية، نظرًا لصعوبة النمذجة التوليدية.[32]

في عام 2014، أدت تطورات مثل المشفر التلقائي التبايني والشبكة التوليدية التنافسية إلى إنتاج أول شبكاتٍ عصبيةٍ عميقةٍ عمليةٍ قادرةٍ على تعلم النماذج التوليدية، بدلًا من التمييزية، لبياناتٍ معقدةٍ مثل الصور. كانت هذه النماذج التوليدية العميقة هي الأولى التي تخرج ليس فقط علامات التصنيف للصور ولكن أيضًا الصور بأكملها.

في عام 2017، مكنت شبكة المحولات من تحقيق تقدمٍ في النماذج التوليدية مقارنةً بنماذج الذاكرة الطويلة قصيرة المدى القديمة، [33] مما أدى إلى أول محولٍ توليديٍ مدربٍ مسبقًا (GPT)، والمعروف باسم GPT-1، في عام 2018.[34] تبع ذلك في عام 2019 GPT-2 الذي أظهر القدرة على التعميم غير المراقب على العديد من المهام المختلفة كنموذجٍ أساسي.[35]

طفرة الذكاء الاصطناعيّ التوليديّ منذ 2020

عدل
المقالة الرئيسة: طفرة الذكاء الاصطناعي

في عام 2021، شهد إصدار دال-إي، وهو نموذج توليديّ للبيكسلات يعتمد على المحوّلات، تبعه ميدجورني وستيبل ديفيوجن، ظهور فنّ الذّكاء الاصطناعيّ العمليّ عالي الجودة من مطالبات اللّغة الطّبيعية.

أدّى الإصدار العامّ لشات جي بي تي في عام 2022 إلى شيوع استخدام الذّكاء الاصطناعيّ التّوليديّ لمهامّ عامّةٍ قائمةٍ على النّصّ.[36]

في مارس 2023، تمّ إصدار جي بي تي-4، وجادل فريق من أبحاث مايكروسوفت بأنّه "يمكن اعتباره بشكلٍ معقولٍ نسخةً مبكّرةً (ولكن لا تزال غير كاملة) من نظام الذّكاء الاصطناعيّ العامّ".[37] اعترض علماء آخرون على أنّ جي بي تي-4 يصل إلى هذه العتبة، واصفين الذّكاء الاصطناعيّ التّوليديّ بأنّه "لا يزال بعيدًا عن الوصول إلى معيار الذّكاء البشريّ العامّ".[38] في عام 2023 أصدرت ميتا نموذج ذكاءٍ اصطناعيٍّ يسمّى (بالإنجليزية: ImageBind)‏ يجمع البيانات من النّصّ والصور والفيديو والبيانات الحرارية والبيانات ثلاثية الأبعاد والصّوت والحركة، والذي من المتوقّع أن يسمح بمحتوىً غامرٍ أكثر للذّكاء الاصطناعيّ التّوليديّ.[39][40]

وفقًا لمسح أجرته ساس ومركز كولمان باركس للأبحاث، تعدّ الصّين رائدةً في العالم في تبنّي الذّكاء الاصطناعيّ التّوليديّ، حيث يستخدم 83% من المستجيبين الصّينيين هذه التّكنولوجيا، متجاوزين المتوسّط العالميّ البالغ 54% والولايات المتحدة بنسبة 65%. كشف تقرير للأمم المتحدة أنّ الصّين قدّمت أكثر من 38 ألف براءة اختراع في الذكاء الاصطناعي التوليدي من عام 2014 إلى عام 2023، متجاوزةً بكثير الولايات المتحدة.[41]

الوسائط

عدل

النّص

عدل

الشّفرة

عدل

الصّور

عدل

الصّوت

عدل

الموسيقى

عدل

الفيديو

عدل

الإجراءات

عدل

النمذجة ثلاثية الأبعاد

عدل

البرامج والأجهزة

عدل
 
بنية وكيل الذكاء الاصطناعي التوليدي

تستخدم نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي لتشغيل منتجات روبوت المحادثة مثل شات جي بي تي، وأدوات البرمجة مثل غيت هاب كوبايلوت، [42] ومنتجات تحويل النص إلى صورة مثل ميدجورني، ومنتجات تحويل النص إلى فيديو مثل رنواي جين-2.[43] تم دمج ميزات الذكاء الاصطناعي التوليدي في مجموعةٍ متنوعةٍ من المنتجات المتاحة تجاريًا مثل مايكروسوفت أوفيس (مايكروسوفت كوبايلوت)، [44] وجوجل صور، [45] وأدوبي فايرفلاي.[46] تتوفر العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي أيضًا كبرامج مفتوحة المصدر، بما في ذلك ستيبل ديفيوجن ونموذج اللغة لاما.[47]

يمكن تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية الأصغر التي تحتوي على ما يصل إلى بضعة ملياراتٍ من المعلمات على الهواتف الذكية والأجهزة المضمنة وأجهزة الكمبيوتر الشخصية. على سبيل المثال، يمكن تشغيل لاما-7B (إصدار يحتوي على 7 مليارات معلمة) على راسبيري باي 4، [48] ويمكن تشغيل إصدارٍ واحدٍ من ستيبل ديفيوجن على آيفون 11.[49]

يمكن تشغيل النماذج الأكبر التي تحتوي على عشرات المليارات من المعلمات على أجهزة الكمبيوتر المحمولة أو أجهزة الكمبيوتر المكتبية. لتحقيق سرعة مقبولة، قد تتطلب النماذج من هذا الحجم مسرعات مثل رقائق وحدة معالجة الرسوميات التي تنتجها إنفيديا وإي إم دي، أو المحرك العصبي المضمنة في منتجات أبل سيليكون. على سبيل المثال، يمكن تكوين إصدار لاما ذي 65 مليار معلمة للعمل على كمبيوتر مكتبي.[50]

تشمل مزايا تشغيل الذكاء الاصطناعي التوليدي محليًا حماية الخصوصية والملكية الفكرية، وتجنب تحديد المعدل والرقابة. يركز منتدى على ريديت بشكل خاص على استخدام بطاقة الرسوميات من فئة المستهلكين، [51] من خلال تقنياتٍ مثل الضغط. هذا المنتدى هو أحد مصدرين فقط يثق بهما أندريه كارباثي لمعايير نماذج اللغة.[52] دعا يان ليكون إلى نماذج مفتوحة المصدر لقيمتها للتطبيقات الرأسية، [53] ولتحسين سلامة الذكاء الاصطناعي.[54]

عادةً ما تعمل نماذج اللغة التي تحتوي على مئات المليارات من المعلمات، مثل جي بي تي-4 أو بالم، على أجهزة كمبيوتر مركز البيانات المجهزة بمصفوفاتٍ من وحدات معالجة الرسومات (مثل H100 من إنفيديا) أو رقائق مسرع الذكاء الاصطناعي (مثل TPU من جوجل). عادةً ما يتم الوصول إلى هذه النماذج الكبيرة جدًا كخدمات سحابية عبر الإنترنت.

في عام 2022، فرضت ضوابط التصدير الجديدة للولايات المتحدة على الحوسبة المتقدمة وأشباه الموصلات إلى الصين قيودًا على صادرات رقائق وحدة معالجة الرسوميات ومسرعات الذكاء الاصطناعي المستخدمة للذكاء الاصطناعي التوليدي إلى الصين.[55] تم تطوير رقائق مثل (بالإنجليزية: NVIDIA A800)‏ [56] و(بالإنجليزية: Biren Technology BR104)‏ [57] لتلبية متطلبات العقوبات.

هناك برامج مجانية في السوق قادرة على التعرف على النص الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي التوليدي (مثل جي بي تي زيرو [الإنجليزية])، بالإضافة إلى الصور أو الصوت أو الفيديو القادمة منه.[58] تشمل استراتيجيات التخفيف المحتملة لكشف محتوى الذكاء الاصطناعي بشكلٍ عام العلامات المائية الرقمية، ومصادقة المحتوى، واسترجاع المعلومات، ونماذج مصنف التعلم الآلي.[59] على الرغم من ادعاءات الدقة، فإن أدوات الكشف عن نصوص الذكاء الاصطناعي المجانية والمدفوعة غالبًا ما تنتج نتائج إيجابيةً خاطئة، متهمةً الطلاب خطأً بتقديم أعمال مولدة بالذكاء الاصطناعي.[60][61]

القانون واللوائح

عدل

حقوق النّشر

عدل

التّدريب باستخدام محتوىً محميٍّ بحقوق الطبع والنشر

عدل

حقوق الطبع والنّشر للمحتوى الذي تمّ إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعيّ

عدل

المخاوف

عدل

فقدان الوظائف

عدل

التحيّز العنصريّ والجندريّ

عدل

التزييف العميق

عدل

التزييف العميق للصوت

عدل

الجريمة السيبرانية

عدل

الاعتماد على عمالقة الصناعة

عدل

الطّاقة والبيئة

عدل

جودة المحتوى

عدل

إساءة الاستخدام في الصّحافة

عدل

انظر أيضًا

عدل

المراجع

عدل
  1. ^ ا ب وصلة مرجع: https://www.computer.org/csdl/magazine/co/2022/10/09903869/1H0G6xvtREk.
  2. ^ معجم البيانات والذكاء الاصطناعي (PDF) (بالعربية والإنجليزية)، الهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي، 2022، ص. 72، QID:Q111421033
  3. ^ ا ب Griffith، Erin؛ Metz، Cade (27 يناير 2023). "Anthropic Said to Be Closing In on $300 Million in New A.I. Funding". نيويورك تايمز. مؤرشف من الأصل في 2023-12-09. اطلع عليه بتاريخ 2023-03-14.
  4. ^ Lanxon، Nate؛ Bass، Dina؛ Davalos، Jackie (10 مارس 2023). "A Cheat Sheet to AI Buzzwords and Their Meanings". Bloomberg News. مؤرشف من الأصل في 2023-11-17. اطلع عليه بتاريخ 2023-03-14.
  5. ^ Pinaya، Walter H. L.؛ Graham، Mark S.؛ Kerfoot، Eric؛ Tudosiu، Petru-Daniel؛ Dafflon، Jessica؛ Fernandez، Virginia؛ Sanchez، Pedro؛ Wolleb، Julia؛ da Costa، Pedro F. (2023). "Generative AI for Medical Imaging: extending the MONAI Framework". arXiv:2307.15208 [eess.IV].
  6. ^ Pasick, Adam (27 Mar 2023). "Artificial Intelligence Glossary: Neural Networks and Other Terms Explained". The New York Times (بالإنجليزية). ISSN:0362-4331. Retrieved 2023-04-22.
  7. ^ Andrej Karpathy؛ Pieter Abbeel؛ Greg Brockman؛ Peter Chen؛ Vicki Cheung؛ Yan Duan؛ Ian Goodfellow؛ Durk Kingma؛ Jonathan Ho (16 يونيو 2016). "Generative models". OpenAI. مؤرشف من الأصل في 2023-11-17. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-16.
  8. ^ Metz, Cade (14 Mar 2023). "OpenAI Plans to Up the Ante in Tech's A.I. Race". The New York Times (بالإنجليزية). ISSN:0362-4331. Archived from the original on 2024-02-19. Retrieved 2023-03-31.
  9. ^ Thoppilan، Romal؛ De Freitas، Daniel؛ Hall، Jamie؛ Shazeer، Noam؛ Kulshreshtha، Apoorv (20 يناير 2022). "LaMDA: Language Models for Dialog Applications". arXiv:2201.08239 [cs.CL].
  10. ^ Roose، Kevin (21 أكتوبر 2022). "A Coming-Out Party for Generative A.I., Silicon Valley's New Craze". نيويورك تايمز. مؤرشف من الأصل في 2024-02-19. اطلع عليه بتاريخ 2023-03-14.
  11. ^ "Don't fear an AI-induced jobs apocalypse just yet". The Economist. The Economist. 06 مارس 2023. مؤرشف من الأصل في 2023-11-17. اطلع عليه بتاريخ 2023-03-14.
  12. ^ Harreis، H.؛ Koullias، T.؛ Roberts، Roger. "Generative AI: Unlocking the future of fashion". McKinsey & Co. مؤرشف من الأصل في 2023-11-17. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-16.
  13. ^ "How Generative AI Can Augment Human Creativity". Harvard Business Review. 16 يونيو 2023. ISSN:0017-8012. مؤرشف من الأصل في 2023-11-17. اطلع عليه بتاريخ 2023-06-20.
  14. ^ "The race of the AI labs heats up". The Economist. The Economist. 30 يناير 2023. مؤرشف من الأصل في 2023-11-17. اطلع عليه بتاريخ 2023-03-14.
  15. ^ Yang، June؛ Gokturk، Burak (14 مارس 2023). "Google Cloud brings generative AI to developers, businesses, and governments". مؤرشف من الأصل في 2023-11-17. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-16.
  16. ^ Justin Hendrix (16 مايو 2023). "Transcript: Senate Judiciary Subcommittee Hearing on Oversight of AI". techpolicy.press. مؤرشف من الأصل في 2023-11-17. اطلع عليه بتاريخ 2023-05-19.
  17. ^ Simon, Felix M.; Altay, Sacha; Mercier, Hugo (18 Oct 2023). "Misinformation reloaded? Fears about the impact of generative AI on misinformation are overblown". Harvard Kennedy School Misinformation Review (بالإنجليزية). DOI:10.37016/mr-2020-127. Archived from the original on 2023-11-17. Retrieved 2024-10-16.
  18. ^ Newquist, H. P. (1994). The Brain Makers: Genius, Ego, And Greed In The Quest For Machines That Think (بالإنجليزية). New York: Macmillan/SAMS. pp. 45–53. ISBN:978-0-672-30412-5.
  19. ^ Sharkey، Noel (4 يوليو 2007)، "A programmable robot from 60 AD"، New Scientist، New Scientist، ج. 2611، مؤرشف من الأصل في 2018-01-13، اطلع عليه بتاريخ 2019-10-22
  20. ^ Brett، Gerard (يوليو 1954)، "The Automata in the Byzantine "Throne of Solomon""، Speculum، ج. 29، ص. 477–487، DOI:10.2307/2846790، ISSN:0038-7134، JSTOR:2846790، S2CID:163031682، مؤرشف من الأصل في 2024-06-05، اطلع عليه بتاريخ 2024-10-06.
  21. ^ kelinich (08 Mar 2014). "Maillardet's Automaton". The Franklin Institute (بالإنجليزية). Archived from the original on 2023-08-24. Retrieved 2023-08-24.
  22. ^ Grinstead, Charles Miller; Snell, James Laurie (1997). Introduction to Probability (بالإنجليزية). American Mathematical Society. pp. 464–466. ISBN:978-0-8218-0749-1. Retrieved 2024-10-06.
  23. ^ Bremaud، Pierre (9 مارس 2013). Markov Chains: Gibbs Fields, Monte Carlo Simulation, and Queues. Springer Science & Business Media. ص. ix. ISBN:978-1-4757-3124-8. مؤرشف من الأصل في 2017-03-23. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-06.
  24. ^ Hayes، Brian (2013). "First Links in the Markov Chain". American Scientist. ج. 101 ع. 2: 92. DOI:10.1511/2013.101.92. ISSN:0003-0996. مؤرشف من الأصل في 2024-05-07. اطلع عليه بتاريخ 2023-09-24.
  25. ^ Fine, Shai; Singer, Yoram; Tishby, Naftali (01 Jul 1998). "The Hierarchical Hidden Markov Model: Analysis and Applications". Machine Learning (بالإنجليزية). 32 (1): 41–62. DOI:10.1023/A:1007469218079. ISSN:1573-0565. S2CID:3465810. Archived from the original on 2024-07-11. Retrieved 2024-10-06.
  26. ^ Crevier, Daniel (1993). AI: The Tumultuous Search for Artificial Intelligence (بالإنجليزية). New York, New York: BasicBooks. p. 109. ISBN:0-465-02997-3.
  27. ^ Bergen، Nathan؛ Huang، Angela (2023). "A Brief History of Generative AI" (pdf). Dichotomies: Generative AI: Navigating Towards a Better Future ع. 2: 4. مؤرشف (PDF) من الأصل في 2023-08-10. اطلع عليه بتاريخ 2023-08-08.
  28. ^ Chien، Steve (1998). "Automated planning and scheduling for goal-based autonomous spacecraft". IEEE Intelligent Systems and Their Applications. ج. 13 ع. 5: 50–55. DOI:10.1109/5254.722362. مؤرشف من الأصل في 2024-07-10. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-06.
  29. ^ ا ب Alting، Leo؛ Zhang، Hongchao (1989). "Computer aided process planning: the state-of-the-art survey". The International Journal of Production Research. ج. 27 ع. 4: 553–585. DOI:10.1080/00207548908942569. مؤرشف من الأصل في 2024-05-07. اطلع عليه بتاريخ 2023-10-03.
  30. ^ Burstein، Mark H.، المحرر (1994). ARPA/Rome Laboratory Knowledge-based Planning and Scheduling Initiative Workshop Proceedings. The Advanced Research Projects Agency, Department of Defense, and Rome Laboratory, US Air Force, Griffiss AFB. ص. 219. ISBN:155860345X.
  31. ^ Pell، Barney؛ Bernard، Douglas E.؛ Chien، Steve A.؛ Gat، Erann؛ Muscettola، Nicola؛ Nayak، P. Pandurang؛ Wagner، Michael D.؛ Williams، Brian C. (1998). Bekey، George A. (المحرر). An Autonomous Spacecraft Agent Prototype. Autonomous Robots Volume 5, No. 1. ص. 29–45. Our deliberator is a traditional generative AI planner based on the HSTS planning framework (Muscettola, 1994), and our control component is a traditional التحكم بالوضعية system (Hackney et al. 1993). We also add an architectural component explicitly dedicated to world modeling (the mode identifier), and distinguish between control and monitoring.
  32. ^ Jebara، Tony (2012). Machine learning: discriminative and generative. Springer Science & Business Media. ج. 755.
  33. ^ Cao، Yihan؛ Li، Siyu؛ Liu، Yixin؛ Yan، Zhiling؛ Dai، Yutong؛ Yu، Philip S.؛ Sun، Lichao (7 مارس 2023). "A Comprehensive Survey of AI-Generated Content (AIGC): A History of Generative AI from GAN to ChatGPT". arXiv:2303.04226 [cs.AI]. {{استشهاد بأرخايف}}: الوسيط |arxiv= مطلوب (مساعدة)
  34. ^ "finetune-transformer-lm". GitHub. مؤرشف من الأصل في 2023-05-19. اطلع عليه بتاريخ 2023-05-19.
  35. ^ Radford, Alec; Wu, Jeffrey; Child, Rewon; Luan, David; Amodei, Dario; Sutskever, Ilya; others (2019). "Language models are unsupervised multitask learners". OpenAI Blog. ج. 1 ع. 8: 9.{{استشهاد بدورية محكمة}}: صيانة الاستشهاد: أسماء متعددة: قائمة المؤلفين (link)
  36. ^ Huang، Haomiao (23 أغسطس 2023). "How ChatGPT turned generative AI into an "anything tool"". آرس تكنيكا. مؤرشف من الأصل في 2024-07-19. اطلع عليه بتاريخ 2024-09-21.
  37. ^ Bubeck، Sébastien؛ Chandrasekaran، Varun؛ Eldan، Ronen؛ Gehrke، Johannes؛ Horvitz، Eric؛ Kamar، Ece؛ Lee، Peter؛ Lee، Yin Tat؛ Li، Yuanzhi؛ Lundberg، Scott؛ Nori، Harsha؛ Palangi، Hamid؛ Ribeiro، Marco Tulio؛ Zhang، Yi (22 مارس 2023). "Sparks of Artificial General Intelligence: Early experiments with GPT-4". arXiv:2303.12712 [cs.CL]. {{استشهاد بأرخايف}}: الوسيط |arxiv= مطلوب (مساعدة)
  38. ^ Schlagwein، Daniel؛ Willcocks، Leslie (13 سبتمبر 2023). "ChatGPT et al: The Ethics of Using (Generative) Artificial Intelligence in Research and Science". Journal of Information Technology. ج. 38 ع. 2: 232–238. DOI:10.1177/02683962231200411. S2CID:261753752. مؤرشف من الأصل في 2024-09-30. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-06.
  39. ^ "Meta's open-source ImageBind AI aims to mimic human perception". Engadget. 9 مايو 2023. مؤرشف من الأصل في 2024-03-14. اطلع عليه بتاريخ 2024-03-14.
  40. ^ "Meta open-sources multisensory AI model that combines six types of data". The Verge. 9 مايو 2023. مؤرشف من الأصل في 2024-03-14. اطلع عليه بتاريخ 2024-03-14.
  41. ^ Baptista، Eduardo (9 يوليو 2024). "China leads the world in adoption of generative AI, survey shows". Reuters. مؤرشف من الأصل في 2024-10-02. اطلع عليه بتاريخ 2024-07-14.
  42. ^ Sabin، Sam (30 يونيو 2023). "GitHub has a vision to make code more secure by design". Axios Codebook. مؤرشف من الأصل في 2023-08-15. اطلع عليه بتاريخ 2023-08-15.
  43. ^ Vincent، James (20 مارس 2023). "Text-to-video AI inches closer as startup Runway announces new model". The Verge. مؤرشف من الأصل في 2023-09-27. اطلع عليه بتاريخ 2023-08-15. Text-to-video is the next frontier for generative AI, though current output is rudimentary. Runway says it'll be making its new generative video model, Gen-2, available to users in 'the coming weeks.'
  44. ^ Vanian، Jonathan (16 مارس 2023). "Microsoft adds OpenAI technology to Word and Excel". سي إن بي سي. CNBC. مؤرشف من الأصل في 2023-08-15. اطلع عليه بتاريخ 2023-08-15. Microsoft is bringing generative artificial intelligence technologies such as the popular ChatGPT chatting app to its Microsoft 365 suite of business software....the new A.I. features, dubbed Copilot, will be available in some of the company's most popular business apps, including Word, PowerPoint and Excel.
  45. ^ Wilson، Mark (15 أغسطس 2023). "The app's Memories feature just got a big upgrade". TechRadar. مؤرشف من الأصل في 2023-08-15. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-06. The Google Photos app is getting a redesigned, AI-powered Memories feature...you'll be able to use generative AI to come up with some suggested names like "a desert adventure".
  46. ^ Sullivan، Laurie (23 مايو 2023). "Adobe Adds Generative AI To Photoshop". MediaPost. مؤرشف من الأصل في 2023-08-15. اطلع عليه بتاريخ 2023-08-15. Generative artificial intelligence (AI) will become one of the most important features for creative designers and marketers. Adobe on Tuesday unveiled a Generative Fill feature in Photoshop to bring Firefly's AI capabilities into design.
  47. ^ Michael Nuñez (19 يوليو 2023). "LLaMA 2: How to access and use Meta's versatile open-source chatbot right now". VentureBeat. مؤرشف من الأصل في 2023-11-03. اطلع عليه بتاريخ 2023-08-15. If you want to run LLaMA 2 on your own machine or modify the code, you can download it directly from Hugging Face, a leading platform for sharing AI models.
  48. ^ Pounder، Les (25 مارس 2023). "How To Create Your Own AI Chatbot Server With Raspberry Pi 4". مؤرشف من الأصل في 2023-08-15. اطلع عليه بتاريخ 2023-08-15. Using a Pi 4 with 8GB of RAM, you can create a ChatGPT-like server based on LLaMA.
  49. ^ Kemper، Jonathan (10 نوفمبر 2022). ""Draw Things" App brings Stable Diffusion to the iPhone". The Decoder. مؤرشف من الأصل في 2023-08-15. اطلع عليه بتاريخ 2023-08-15. Draw Things is an app that brings Stable Diffusion to the iPhone. The AI images are generated locally, so you don't need an Internet connection.
  50. ^ Witt، Allan (07 يوليو 2023). "Best Computer to Run LLaMA AI Model at Home (GPU, CPU, RAM, SSD)". مؤرشف من الأصل في 2023-08-15. اطلع عليه بتاريخ 2023-08-15. To run LLaMA model at home, you will need a computer build with a powerful GPU that can handle the large amount of data and computation required for inferencing.
  51. ^ Westover، Brian (28 سبتمبر 2023). "Who Needs ChatGPT? How to Run Your Own Free and Private AI Chatbot". PCMAG. Ziff Davis. مؤرشف من الأصل في 2024-01-07. اطلع عليه بتاريخ 2024-01-07.
  52. ^ karpathy. "I pretty much only trust two LLM evals right now" (تغريدة). Missing or empty |date= (help)
  53. ^ ylecun. "Nabla's shift from ChatGPT to open source LLMs..." (تغريدة). Missing or empty |date= (help)
  54. ^ ylecun. "Open source platforms *increase* safety and security" (تغريدة). Missing or empty |date= (help)
  55. ^ Nellis، Stephen؛ Lee، Jane (1 سبتمبر 2022). "U.S. officials order Nvidia to halt sales of top AI chips to China". Reuters. مؤرشف من الأصل في 2023-08-15. اطلع عليه بتاريخ 2023-08-15.
  56. ^ Shilov، Anton (07 مايو 2023). "Nvidia's Chinese A800 GPU's Performance Revealed". Tom's Hardware. مؤرشف من الأصل في 2024-05-07. اطلع عليه بتاريخ 2023-08-15. the A800 operates at 70% of the speed of A100 GPUs while complying with strict U.S. export standards that limit how much processing power Nvidia can sell.
  57. ^ Patel، Dylan (24 أكتوبر 2022). "How China's Biren Is Attempting To Evade US Sanctions". مؤرشف من الأصل في 2023-08-15. اطلع عليه بتاريخ 2023-08-15.
  58. ^ "5 free software to recognise fake AI-generated images" (بالإيطالية). 28 Oct 2023. Archived from the original on 2023-10-29. Retrieved 2023-10-29.
  59. ^ "Detecting AI fingerprints: A guide to watermarking and beyond". مؤسسة بروكينغز (بالإنجليزية). 04 Jan 2024. Archived from the original on 2024-09-03. Retrieved 2024-09-05.
  60. ^ Fowler، Geoffrey (02 يونيو 2023). "Detecting AI may be impossible. That's a big problem for teachers". washingtonpost.com. مؤرشف من الأصل في 2023-06-03. اطلع عليه بتاريخ 2024-02-06.
  61. ^ Fowler، Geoffrey (03 أبريل 2023). "We tested a new ChatGPT-detector for teachers. It flagged an innocent student". washingtonpost.com. مؤرشف من الأصل في 2024-03-28. اطلع عليه بتاريخ 2024-02-06.


مجلوبة من «https://ar.wikipedia.org/w/index.php?title=ذكاء_اصطناعي_مولد&oldid=68315529»