من النماذج التالية يستخدمها الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنتاج المحتوى؟
الإجابة الصحيحة من خلال موقع بوابة الإجابات هي:
Generative adversarial networks (GANs) (شبكات الخصومة التوليدية)
شبكات الخصومة التوليدية (Generative Adversarial Networks - GANs) هي النموذج الأساسي الذي يعتمد عليه الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنتاج محتوى جديد، سواء كان هذا المحتوى صورًا، نصوصًا، مقاطع صوتية، أو حتى فيديوهات.
كيف تعمل شبكات الخصومة التوليدية؟
تتكون شبكات الخصومة التوليدية من جزأين رئيسيين يعملان معًا في "منافسة":
- المولد (Generator): هذا الجزء هو "الفنان" الذي يحاول إنشاء محتوى جديد يبدو حقيقيًا قدر الإمكان. يبدأ المولد بإنتاج محتوى عشوائي، ثم يحاول تحسينه باستمرار.
- المميز (Discriminator): هذا الجزء هو "الناقد" الذي يحاول التمييز بين المحتوى الحقيقي (الذي يأتي من بيانات التدريب) والمحتوى المزيف الذي ينتجه المولد.
عملية المنافسة:- المولد ينتج: يقوم المولد بإنتاج محتوى جديد (مثل صورة).
- المميز يحكم: يقوم المميز بتقييم المحتوى، ويحدد ما إذا كان حقيقيًا أم مزيفًا.
- التغذية الراجعة:
- إذا اكتشف المميز أن المحتوى مزيف، فإنه يقدم تغذية راجعة للمولد، تخبره بكيفية تحسين إنتاجه.
- إذا خدع المولد المميز وجعله يعتقد أن المحتوى مزيف حقيقي، فإنه يحصل على "مكافأة".
النتيجة:تستمر هذه المنافسة بين المولد والمميز حتى يصبح المولد جيدًا جدًا في إنتاج محتوى واقعي لدرجة أنه يخدع المميز باستمرار. في هذه المرحلة، يكون المولد قد تعلم كيفية إنشاء محتوى جديد يشبه إلى حد كبير البيانات التي تدرب عليها.
أمثلة على استخدامات شبكات الخصومة التوليدية:
- إنشاء صور واقعية: يمكن لـ GANs إنشاء صور لأشخاص غير موجودين، أو تحويل الرسومات إلى صور واقعية.
- تحسين جودة الصور: يمكن استخدامها لزيادة دقة الصور القديمة أو منخفضة الجودة.
- إنشاء نصوص: يمكن لـ GANs كتابة مقالات، قصص، أو حتى أكواد برمجية.
- تغيير الوجوه في الصور والفيديو (Deepfakes): على الرغم من أن هذا الاستخدام يثير مخاوف أخلاقية، إلا أنه يوضح قدرة GANs على التلاعب بالصور والفيديو.
اذا كان لديك إجابة افضل او هناك خطأ في الإجابة علي سؤال من النماذج التالية يستخدمها الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنتاج المحتوى اترك تعليق فورآ.
