راهنمای جامع آشنایی با مدل هوش مصنوعی مولد، کاربردها و انواع آن

شبکه‌های مولد تخاصمی (Generative Adversarial Networks)

یکی از مشهورترین مدل‌های هوش مصنوعی مولد، شبکه‌های مولد تخاصمی هستند. در این مدل، دو شبکه در مقابل یک‌دیگر قرار می‌گیرند که یک شبکه مولد (Generative) و یک شبکه تشخیص‌دهنده (Discriminative) است که به آن ناظر نیز گفته می‌شود. برای درک بهتر عملکرد این شبکه‌ها اجازه دهید به مثال ساده‌ای اشاره کنیم. 

فرض کنید، در نظر داریم به یک کودک 3 ساله یاد بدهیم که نقاشی چهره بکشد. چه کاری انجام می‌دهیم؟ اول خودمان چند تصویر چهره برای او نقاشی می‌کنیم و از او می‌خواهیم که از ما تقلید کند و سعی کند شبیه به ما بکشد. ممکن  است این فرایند چند مرتبه تکرار شود، به این معنا که دائما نقاشی‌هایی بکشیم تا کودک به‌تدریج بیاموزد؛ در ادامه، ایرادهایی از نقاشی او می‌گیریم و از او می‌خواهیم تا بهتر نقاشی کند. 

در حالت ایده‌آل، ما این فرایند را تا جایی ادامه می‌دهیم که کودک بتواند یک نقاشی، دقیقا شکل نقاشی‌های ما بکشد؛ به شکلی که اگر یک «ناظر» از بیرون بیاید، تفاوت نقاشی ما و کودک 3 ساله را متوجه نشود. از این مرحله به بعد بچه می‌تواند مثل یک مدل مولد چهره عمل کند. در حقیقت، در این ایده، دو شبکه عصبی مصنوعی وجود دارد: شبکه‌ مولد بچه 3 ساله و شبکه‌ ناظر یا تشخیص‌دهنده.

شبکه‌های مولد و ناظر دائما در تعامل و تقابل با یک‌دیگر هستند. مولد دائما سعی می‌کند خیلی شبیه‌تر به دیتابیس تولید کند تا ناظر نتواند فرق کارش را با نمونه اصلی تشخیص بدهد. ناظر هم به مرور زمان ترفندهای مولد را بیشتر یاد می‌گیرد و در تشخیص اصل از بدل قوی‌تر می‌شود تا جایی که این دو به تعادل نسبی می‌رسند. شبکه مولد با استفاده از داده‌های آموزشی، تلاش می‌کند تا داده‌های جدید و خلاقانه‌ای تولید کند و در اختیار شبکه تشخیص‌دهنده قرار دهد. شبکه تشخیص‌دهنده این وظیفه را دارد تا داده‌های تولیدشده توسط شبکه مولد را بر مبنای داده‌های واقعی از ‌قبل‌ آموزش‌دیده‌شده، ارزیابی کند و بازخورد خود را به شبکه مولد بدهد تا این شبکه بتواند داده‌های بهتری تولید کند.

کاربردهای مدل‌های هوش مصنوعی مولد

مدل‌های هوش مصنوعی مولد در بسیاری از زمینه‌ها از جمله تولید موسیقی، تصویر، متن، فیلم و حتا تصاویر سه‌بعدی مورد استفاده قرار می‌گیرند. به‌طور مثال، در زمینه تولید موسیقی می‌توان از مدل‌های هوش مصنوعی مولد استفاده کرد تا موسیقی جدید و خلاقانه‌ای تولید کنند که ساخت آن توسط آهنگ‌سازان ممکن است به چند ماه زمان نیاز داشته باشد. همچنین، در زمینه تصویر و فیلم، این مدل‌ها می‌توانند برای تولید تصاویر و فیلم‌های جدید و خلاقانه استفاده شوند.

همچنین، مدل‌های هوش مصنوعی مولد در زمینه‌هایی مانند ترجمه ماشینی، تولید متن، طراحی محصولات، پیش‌بینی رفتار مشتری، تشخیص بیماری‌ها و غیره نیز مورد استفاده قرار می‌گیرند. به‌طور کلی، مدل‌های هوش مصنوعی مولد، امکان تولید داده‌های خلاقانه و جدید با کیفیت بالا را به‌وجود می‌آورند که می‌توانند در بسیاری از زمینه‌های کاربردی مورد استفاده قرار گیرند.

انواع هوش مصنوعی مولد و نحوه عملکرد آن‌ها

هوش مصنوعی مولد به گروه‌های مختلفی تقسیم می‌شود که شبکه‌های عصبی مولد (Generative Neural Networks) و مدل‌های مولد احتمالاتی (Probabilistic Generative Models) از مهم‌ترین آن‌ها هستند. مدل‌های شبکه عصبی مولد برای تولید داده‌های جدید استفاده می‌شوند. این شبکه‌ها با دریافت داده‌های آموزشی، یاد می‌گیرند که چگونه داده‌های جدید تولید کنند. مدل‌های شبکه عصبی مولد، معمولا در زمینه ساخت تصویر و صدا مورد استفاده قرار می‌گیرند. یکی از مشهورترین مدل‌های شبکه عصبی مولد، شبکه‌های مولد تخاصمی هستند که به آن اشاره کردیم. مدل‌های مولد احتمالاتی نیز برای تولید داده‌های جدید استفاده می‌شوند، با این‌حال مدل‌های فوق با استفاده از توزیع احتمالاتی داده‌های آموزشی، توانایی تولید داده‌های جدید را دارند. مدل‌های مولد احتمالاتی، عمدتا در زمینه متن و داده‌های ساخت‌یافته مورد استفاده قرار می‌گیرند.

یکی از مشهورترین مدل‌های مولد احتمالاتی، شبکه خودرمزنگار متغیر (Variational Autoencoder) است. در این مدل، یک شبکه کدگذار (Encoder) و یک شبکه رمزگشا (Decoder) که هر دو از شبکه‌های عصبی هستند، استفاده می‌شود. شبکه کدگذار برای تبدیل داده‌های ورودی به یک فضای نهان با ابعاد کمتر استفاده می‌شود، سپس شبکه مولد این فضای نهان را به داده‌ای مشابه داده‌های آموزشی تبدیل می‌کند. این مدل به‌عنوان یک مدل تولید خودکار متن، تولید تصویر و تولید داده‌های ساخت‌یافته مورد استفاده قرار می‌گیرد.

در هر دو مدل هوش مصنوعی مولد، داده‌های جدید تولید‌شده بر اساس داده‌های آموزشی که در مرحله آموزش به آن‌ها داده شده، تولید می‌شوند. همچنین، این مدل‌ها با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین سعی می‌کنند تا داده‌های جدید با کیفیت بالا تولید کنند که شباهت زیادی به داده‌های آموزشی داشته باشند. به‌طور مثال، یک مدل هوش مصنوعی مولد تصویر می‌تواند با استفاده از داده‌های آموزشی، تصاویر جدیدی با ویژگی‌های مشابه به تصاویر آموزشی تولید کند. همچنین، یک مدل هوش مصنوعی مولد متن می‌تواند متن جدیدی با سبک و موضوع مشابه به متن‌های آموزشی تولید کند. در هر دو مورد، مدل تلاش می‌کند تا داده‌های جدیدی با کیفیت بالا و خلاقانه تولید کند که شباهت زیادی به داده‌های آموزشی داشته باشند.

معماری مدل‌های هوش مصنوعی مولد به چه صورتی است؟

مدل‌های هوش مصنوعی مولد، مدل‌هایی هستند که با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، داده‌های ورودی را به یک سری خروجی معنادار تبدیل می‌کنند. این مدل‌ها دارای معماری‌های متنوعی هستند که در ادامه به چند مورد از آن‌ها اشاره می‌کنیم.

معماری عصبی بازگشتی (RNN)

شامل لایه‌های مخفی بازگشتی است که با حافظه کوتاه‌مدت، اطلاعات را از گذشته به حال منتقل می‌کنند. یک مثال شاخص در این زمینه، مدل LSTM است. معماری عصبی بازگشتی، یک نوع شبکه عصبی عمیق است که برای پردازش داده‌های دنباله‌دار مانند متن و صوت مورد استفاده قرار می‌گیرد. در این مدل، داده‌های ورودی به‌صورت دنباله‌ای دریافت شده و در هر مرحله، خروجی قبلی شبکه به‌عنوان ورودی جدید استفاده می‌شود. این قابلیت به شبکه اجازه می‌دهد که اطلاعات مربوط به داده‌های قبلی را در خود نگه دارد و به‌عنوان یک حافظه کوتاه‌مدت عمل کند. 

شبکه‌های عصبی بازگشتی از دو نوع لایه تشکیل شده‌اند که لایه بازگشتی (Recurrent layer) و لایه کاملا متصل (Fully connected layer) نام دارند. در لایه بازگشتی، هر واحد (Unit) دارای یک حالت داخلی (Internal State) است که در هر گام زمانی به‌روزرسانی می‌شود. این حالت داخلی به‌عنوان یک نوع حافظه کوتاه‌مدت عمل می‌کند که اطلاعات مربوط به داده‌های قبلی را در خود نگه می‌دارد. در لایه کاملا متصل، خروجی حاصل از لایه بازگشتی به‌عنوان ورودی دریافت می‌شود و خروجی نهایی محاسبه می‌شود. 

معماری عصبی بازگشتی قابلیت پردازش داده‌های دنباله‌دار را دارد و به‌عنوان یکی از محبوب‌ترین مدل‌های شبکه‌های عصبی برای پردازش متن، صوت و تصویر مورد استفاده قرار می‌گیرد. به‌دلیل قابلیت حفظ اطلاعات مربوط به داده‌های قبلی، این شبکه به‌خوبی در مسائل پیش‌بینی و تولید دنباله‌های طولانی مانند ترجمه ماشینی، تولید شعر و تشخیص سخن‌رانی استفاده می‌شود. پرسش مهمی که در این بخش ممکن است به ذهن خوانندگان خطور کند این است که آیا معماری عصبی بازگشتی در مقایسه با شبکه‌های عصبی پیچشی همچنان محبوب است؟ بله، معماری عصبی بازگشتی همچنان یکی از محبوب‌ترین معماری‌های شبکه‌های عصبی است و در بسیاری از مسائل پردازش داده‌های دنباله‌دار مورد استفاده قرار می‌گیرد. با این حال، با گسترش شبکه‌های عصبی پیچشی و توانایی آن‌ها در پردازش تصاویر و ویدئوها، در بسیاری از مسائل پردازش داده‌های دنباله‌دار مثل ترجمه ماشینی و تولید متن، شبکه‌های عصبی پیچشی به‌عنوان یک جایگزین شایسته برای معماری عصبی بازگشتی پیشنهاد می‌شوند. 

شبکه‌های عصبی پیچشی و معماری بازگشتی دارای ویژگی‌های متفاوتی هستند و بسته به نوع ویژگی‌های مورد نیاز در هر مسئله‌ خاص، یکی از آن‌ها بهتر عمل می‌کند. به‌طور کلی، معماری عصبی بازگشتی برای پردازش داده‌های دنباله‌ای مانند متن و صوت مورد استفاده قرار می‌گیرد، در حالی که شبکه‌های عصبی پیچشی برای پردازش داده‌هایی مانند تصاویر و ویدئوها مناسب‌تر هستند. با این حال، در بسیاری از مسائل پردازش داده‌های دنباله‌ای، این دو معماری در کنار هم استفاده می‌شوند تا بهترین نتیجه را بدهند. به‌عنوان مثال، در مسئله ترجمه ماشینی، معماری بازگشتی برای پردازش متن، و شبکه‌های عصبی پیچشی برای پردازش تصاویر و واژگان مورد استفاده قرار می‌گیرند. همچنین، در مسائل پیچیده‌تر، مثل تشخیص صدا و تصویر، می‌توان از معماری‌هایی که شامل هر دو نوع شبکه هستند، استفاده کرد. به‌طور خلاصه، هر دو معماری شبکه‌های عصبی با توجه به نیاز مسئله‌ موردنظر باید مورد استفاده قرار ‌گیرند. 

شبکه‌های عصبی پیچشی (Convolutional Neural Network)

این شبکه‌ها شامل لایه‌های درهم‌تنیده هستند که بر روی داده‌های ورودی، فیلترهای مختلفی را اعمال می‌کنند تا الگوها را شناسایی کنند. Inception و ResNet دو نمونه مشهور از این شبکه‌ها هستند. شبکه‌های عصبی پیچشی نوع خاصی از شبکه‌های عصبی عمیق هستند که برای پردازش داده‌هایی مانند تصاویر و ویدئوها استفاده می‌شوند. در این مدل، از لایه پیچشی استفاده می‌شود که توانایی استخراج ویژگی‌های مهم از داده‌های ورودی را دارد. 

لایه پیچشی به سه بخش اصلی لایه پیچشی (Convolution layer)، لایه ادغام (Pooling layer) و لایه‌های پرسپترون (Perceptron layers) تقسیم می‌شود. در لایه پیچشی، با استفاده از فیلترهای پیچشی، ویژگی‌های مختلف تصویر استخراج می‌شوند. این فیلترها در قالب مفهومی که پنجره‌ نام دارد بر روی تصویر حرکت کرده و با کاهش اندازه تصویر و افزایش تعداد فیلترها، ویژگی‌های مختلفی از تصویر را استخراج می‌کنند. در لایه ادغام، با کاهش ابعاد تصویر و ادغام ویژگی‌های مهم، تعداد پارامترها کاهش می‌یابد و در نتیجه سرعت پردازش بیشتر می‌شود.

در معماری فوق، پس از لایه‌های پیچشی و ادغام، لایه‌های پرسپترون (Perceptron layers) استفاده می‌شود که برای دسته‌بندی و تشخیص الگوهای مختلف از ویژگی‌های استخراج‌شده از تصویر استفاده می‌شود. با توجه به قابلیت‌های بالا و عملکرد بهتر در پردازش داده‌های تصویری، معماری فوق به‌عنوان یکی از محبوب‌ترین معماری‌های شبکه‌های عصبی حال حاضر شناخته می‌شود. این مدل در بسیاری از مسائل پردازش تصویر و ویدئو کاربرد دارد که از آن جمله باید به تشخیص شیء، تشخیص چهره، تشخیص عملکرد خودرو، تشخیص بیماری‌ها و غیره اشاره کرد. همچنین، معماری عصبی پیچشی در حوزه‌های دیگری مانند پردازش گفتار و پردازش متن نیز کاربرد دارد. امروزه، شرکت‌ها از این معماری در زمینه‌های زیر استفاده می‌کنند:

• تشخیص اشیاء: این شبکه‌ها در تشخیص اشیاء در تصاویر و ویدیو‌ها موفق عمل می‌کنند. همچنین، در زمینه تشخیص خودروها، تشخیص حیوانات و گیاهان و تشخیص ابتلا به بیماری‌ها نیز مورد استفاده قرار می‌گیرند. 
• تشخیص چهره: شبکه‌های عصبی پیچشی در تشخیص چهره و شناسایی افراد در تصاویر و ویدئوها، سیستم‌های امنیتی، سیستم‌های حضور و غیاب، سیستم‌های تشخیص هویت و سیستم‌های نظارتی نیز کاربرد دارند.
• تشخیص عملکرد خودرو: در تشخیص عملکرد خودروها، شناسایی نقاط قوت و ضعف خودروها، تشخیص حوادث و به‌طور کلی در صنعت ساخت ماشین‌های خودران، از شبکه‌های عصبی پیچشی استفاده می‌شود. 
• پردازش گفتار: به‌طور معمول، بیشتر ابزارهایی که در زمینه پردازش گفتار و تشخیص ویژگی‌های صوتی مانند تشخیص سیگنال‌های گفتاری، تشخیص گفتار با توجه به صدای افراد و هوشمند‌سازی سیستم‌های تبدیل متن به گفتار مورد استفاده قرار می‌گیرند، بر مبنای شبکه‌های عصبی پیچشی طراحی شده‌اند. 
• پردازش متن: شبکه‌های عصبی پیچشی در پردازش متن و تشخیص الگوهای زبانی مانند تشخیص احساسات و موضوع متن، تشخیص نوع متن، تشخیص نوع زبان و غیره کاربرد دارد.
• ترجمه ماشینی: در سیستم‌های ترجمه ماشینی از این مدل برای تشخیص الگوهای زبانی و تبدیل آن‌ها به مفاهیم معنادار استفاده می‌شود.

معماری ترنسفورمر (Transformer)

معماری ترنسفورمر (Transformer) مبتنی بر مفهومی است که توجه (Attention) نام دارد و همان‌گونه که از نامش پیدا است، سعی می‌کند تنها داده‌های مهم‌ و کاربردی را از مجموعه داده‌ها استخراج کرده و مورد استفاده قرار دهد. مدل‌های BERT و GPT از این معماری استفاده می‌کنند. معماری شبکه عصبی ترنسفورمر (Transformer)، یکی از اصلی‌ترین معماری‌های استفاده‌شده در حوزه‌های پردازش زبان طبیعی و ترجمه ماشینی است. این معماری در سال 2017 توسط ریشهارگو و همکارانش در یک مقاله معرفی شد و در مدت زمان کوتاهی به یکی از محبوب‌ترین معماری‌های پردازش زبان تبدیل شد.

ترنسفورمر در مقایسه با مدل‌های قدیمی مثل RNN و LSTM، با مدل‌سازی ارتباطات بین کلمات با استفاده از مکانیزم توجه به‌جای یادگیری توالی‌های زمانی، دقت بیشتری در پردازش زبان طبیعی و ترجمه ماشینی دارد. در این مدل، به‌جای استفاده از شبکه‌های بازگشتی از لایه‌های Attention استفاده می‌شود. لایه Attention به شبکه امکان دسترسی به کلمات مهم‌تر در متن را می‌دهد و به حفظ دقت در پردازش زبان کمک می‌کند. به‌عنوان مثال، در یک جمله به طول 100 کلمه، کلماتی مانند فعل اصلی جمله، اسم‌های عمومی و نام‌های خاص مهم هستند و باید به‌شکل دقیقی مورد ارزیابی قرار گیرند. در چنین شرایطی مدل ترنسفورمر عملکرد خوبی دارد. 

در ترنسفورمر، داده ورودی به شبکه به‌صورت یک بردار به طول ثابت تبدیل می‌شود و سپس در لایه‌های رمزگذار (Encoder) شبکه به‌شکل مکرر با استفاده از لایه‌های Self-Attention نمایش داده می‌شود تا در نهایت ویژگی‌های مختلف متن استخراج ‌شود. در این لایه‌ها، هر کلمه با تمام کلمات دیگر در جمله مقایسه شده و اهمیت آن‌ها با استفاده از مقدار Attention محاسبه می‌شود. 

سپس، در لایه‌های رمزگشا (Decoder) با استفاده از دقت موجود در رمزگذار و بهره‌گیری از مکانیزم Masked Self-Attention، متن ترجمه‌شده تولید می‌شود. ترنسفورمر به‌دلیل قابلیت یادگیری روابط غیرخطی و همچنین امکان دسترسی به کلمات مهم‌تر در متن، در بسیاری از مسائل پردازش زبان طبیعی، ترجمه ماشینی و تولید متن خودکار بهترین عملکرد را ارائه می‌کند. همچنین، این مدل در بسیاری از کاربردهای پردازش زبان طبیعی مانند تشخیص احساسات در متن، پرسش و پاسخ خودکار و تولید خلاصه متن نیز کاربرد دارد. از کاربردهای دیگر این معماری در پردازش زبان طبیعی به موارد زیر باید اشاره کرد:

• ترجمه ماشینی: ترنسفورمر می‌تواند در سیستم‌های ترجمه ماشینی بسیار موثر باشد. با استفاده از این مدل، می‌توانید یک جمله را به زبان دیگری ترجمه کنید.
• تشخیص احساسات: ترنسفورمر می‌تواند در تشخیص احساسات در متن کمک کند. با استفاده از این مدل، می‌توانید تشخیص دهید که یک متن مثلا خوب، بد یا خنثی است.
• تولید متن خودکار: ترنسفورمر می‌تواند در تولید متن خودکار بسیار موثر باشد. با استفاده از این مدل، می‌توانید یک متن جدید را بر اساس یک متن ورودی تولید کنید.
• پاسخ‌دهی خودکار به پرسش‌ها: ترنسفورمر می‌تواند در پاسخ‌دهی خودکار به پرسش‌ها موثر باشد. با استفاده از این مدل، می‌توانید یک پرسش را مطرح کنید و به‌صورت خودکار پاسخ را دریافت کنید.
• خلاصه‌سازی متن: ترنسفورمر می‌تواند در خلاصه‌سازی متن موثر باشد. به‌طوری که قادر به خلاصه‌سازی متن و برجسته کردن اطلاعات مهم دارد. 
• تولید شعر و داستان: ترنسفورمر می‌تواند در تولید شعر و داستان نیز کارآمد باشد. با استفاده از این مدل، می‌توانید یک شعر یا داستان جدید را بر اساس یک متن ورودی تولید کنید.
• برچسب‌گذاری متن: ترنسفورمر عملکرد خوبی در زمینه برچسب‌گذاری متن دارد. با استفاده از این مدل می‌توانید به‌صورت خودکار برچسب‌های متن را تشخیص دهید.

شبکه عصبی گراف (Graph Neural Network)

شبکه عصبی گراف یک نوع شبکه عصبی است که برای پردازش داده‌های گرافی استفاده می‌شود. در این شبکه‌ها، ورودی شبکه یک گراف است که تشکیل‌شده از گره‌ها و یال‌های ارتباطی بین آن‌ها است و مدل سعی می‌کند اطلاعات مفیدی را از این گراف استخراج کند و برای کاربردی خاصی از آن‌ها استفاده کند.

این شبکه‌ها بر پایه گراف‌ها و روابط بین گره‌ها بنا شده‌اند و برای مسائلی مانند پیش‌بینی روابط اجتماعی مورد استفاده قرار می‌گیرند. در شبکه‌های عصبی سنتی، ورودی شبکه به‌صورت برداری از اعداد یا تصاویر است، اما در شبکه عصبی گراف، ورودی به‌صورت گرافی از گره‌ها و یال‌های آن گراف است. در شبکه عصبی گراف، هر گره در گراف شامل ویژگی‌هایی است که معمولا در یک بردار قرار دارند. هدف اصلی شبکه عصبی گراف، استخراج ویژگی‌های مفید از این گراف است. برای این منظور، در این شبکه‌ها از عملیات‌هایی مانند پیچش گرافی (Graph Convolution) و پولینگ گراف (Graph Pooling) استفاده می‌شود. این عملیات‌ به شبکه عصبی گراف اجازه می‌دهند تا اطلاعات مفیدی را از ساختار گراف استخراج کند و در نهایت در یک لایه خروجی با استفاده از یک تابع فعال‌ساز نتیجه را تولید می‌کند.

شبکه عصبی گراف در بسیاری از حوزه‌های کاربردی مانند شیمی محاسباتی، پردازش زبان طبیعی، شبکه‌های اجتماعی، تحلیل شبکه‌های مخابراتی و بسیاری دیگر از حوزه‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرند. به‌عنوان مثال، در حوزه شیمی محاسباتی، از شبکه عصبی گراف برای پیش‌بینی خواص شیمیایی مولکول‌ها استفاده می‌شود. همچنین در حوزه پردازش زبان طبیعی از شبکه عصبی گراف برای پردازش متن‌هایی که شامل ارتباطات بین کلمات هستند، مانند متون شبکه‌های اجتماعی و داده‌های مربوط به پرسش و پاسخ استفاده می‌شود.

به‌طور کلی، شبکه عصبی گراف یک رویکرد قدرتمند برای پردازش داده‌های گرافی است که می‌تواند در بسیاری از حوزه‌های کاربردی به‌کار گرفته شود. این شبکه‌ها امکان استخراج ویژگی‌های مفید از گراف را به‌وجود می‌آورند و می‌توانند در حل مسائل پیچیده و چالش‌برانگیزی که مرتبط با گراف‌ها هستند، موثر باشند. چه کاربردهایی برای شبکه عصبی گراف در حوزه شبکه‌های اجتماعی وجود دارد؟ شبکه‌های اجتماعی به‌عنوان یکی از مهم‌ترین منابع داده‌ای در حوزه مطالعات اجتماعی، در طیف وسیعی از برنامه‌های کاربردی به‌کار می‌روند. شبکه عصبی گراف در حوزه شبکه‌های اجتماعی در موارد زیر مورد استفاده قرار می‌گیرند:

• پیش‌بینی و توصیه: شبکه عصبی گراف می‌تواند برای پیش‌بینی و ارائه توصیه‌ها مفید باشد. با استفاده از این شبکه، می‌توانید به‌صورت خودکار پیش‌بینی کنید که یک کاربر در آینده چه عملکردی خواهد داشت یا به چه محتوایی علاقه‌مند است. همچنین، می‌توانید با استفاده از این شبکه، به‌صورت خودکار توصیه‌هایی به کاربران ارائه دهید. به‌عنوان مثال، با استفاده از شبکه عصبی گراف می‌توانید به یک کاربر توصیه‌هایی در مورد دوستان جدید، محتوای جدید یا گروه‌های مشابه ارائه کنید.
• تحلیل اجتماعی: شبکه عصبی گراف می‌تواند در تحلیل شبکه‌های اجتماعی مورد استفاده قرار بگیرد. با استفاده از این شبکه، می‌توانید پویایی شبکه‌های اجتماعی را بررسی کنید و الگوهای مختلفی را کشف کنید. این الگوها می‌توانند شامل الگوهای ارتباطی، الگوهای رفتاری و الگوهای محتوایی باشند. به‌عنوان مثال، با استفاده از شبکه عصبی گراف می‌توانید الگوهای مختلف رفتاری کاربران را کشف کنید و برای بهبود تجربه کاربری آن‌ها، راهکارهایی ارائه دهید.
• تحلیل اطلاعات: شبکه عصبی گراف می‌تواند در تحلیل اطلاعات شبکه‌های اجتماعی مورد استفاده قرار بگیرد. با استفاده از این شبکه، می‌توانید اطلاعات مختلفی را از شبکه‌های اجتماعی استخراج کنید و الگوهای مختلفی را کشف کنید. این الگوها می‌توانند شامل الگوهای ارتباطی، الگوهای محتوایی و الگوهای رفتاری باشند. با تحلیل این الگوها، می‌توانید بهتر درک کنید که کاربران در چه محیط‌هایی فعالیت می‌کنند و چگونه با یک‌دیگر ارتباط برقرار می‌کنند. همچنین، با استفاده از شبکه عصبی گراف می‌توانید به‌صورت خودکار اطلاعات مفیدی را از شبکه‌های اجتماعی استخراج کنید و تحلیل‌های جامعی مثل تحلیل تاثیرات اجتماعی و تحلیل رفتار کاربران را انجام دهید. 

آینده هوش مصنوعی مولد چیست؟

همان‌گونه که اشاره کردیم، هوش مصنوعی مولد (Generative Artificial Intelligence) به دسته‌ای از الگوریتم‌ها و سیستم‌های هوش مصنوعی اشاره دارد که قادر به تولید محتوای جدید و خلاقانه، از جمله تصاویر، موسیقی، متن، ویدئو و غیره هستند. سیستم‌های هوش مصنوعی مولد با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق به‌صورت خودکار و بدون نیاز به دخالت انسان، محتوای جدیدی را تولید می‌کنند. در آینده، هوش مصنوعی مولد به‌عنوان یکی از فناوری‌های مهم در حوزه هوش مصنوعی، اهمیت زیادی خواهد داشت. با پیشرفت فناوری‌ها و الگوریتم‌های مورد استفاده در این سیستم‌ها، می‌توان انتظار داشت که عملکرد و کارآیی آن‌ها بهبود یابد و قابلیت تولید محتوای خلاقانه‌تر و واقع‌گرایانه‌تری داشته باشند. این سیستم‌ها می‌توانند در زمینه‌های مختلف کاربرد داشته باشند که از آن جمله باید به تولید محتوای تبلیغاتی، تولید موسیقی و فیلم، تولید محتوای آموزشی و غیره اشاره کرد.

با افزایش کاربرد هوش مصنوعی مولد، مسائلی مانند اخلاقیات و قانونی بودن تولید محتوا بیشتر مورد توجه قرار خواهند گرفت. به‌طور مثال، تولید محتوای جعلی و تقلیدی که ممکن است در تبلیغات، خبرها و حتا تصاویر سیاسی استفاده شود، می‌تواند به‌طور جدی تاثیرات منفی بر جامعه داشته باشد. بنابراین، نیاز به توسعه رویکرد‌هایی برای کنترل و نظارت بر تولید محتوای هوش مصنوعی وجود دارد. به همین دلیل، افزایش آگاهی و توجه به مسائل اخلاقی و قانونی مرتبط با هوش مصنوعی مولد در آینده بسیار مهم خواهد بود.