ابزارهای نوشتن هوش مصنوعی واقعا چگونه کار می کنند؟

در طول دهه گذشته، هوش مصنوعی (AI) پیشرفت‌های شگرفی داشته است و نوآوری‌های پیشگامانه‌ای را امکان‌پذیر کرده است که جهان را تغییر می‌دهند.

یکی از این مرزهای هیجان انگیز ابزارهای نوشتن هوش مصنوعی 🖊️🤖 است که قادر به تولید همه چیز از توضیحات محصول تا پست های وبلاگ، حتی رمان های کامل است.

این برنامه ها روز به روز رایج تر می شوند و اخیرا ابزارهای متعددی وارد بازار شده اند.

این موضوع کنجکاوی را در مورد نحوه عملکرد این ابزارها برانگیخته است و به سوالاتی مانند:

• الگوریتم های هوش مصنوعی چگونه متن انسانی تولید می کنند؟
• چرا ناگهان این همه ابزار نوشتن هوش مصنوعی وجود دارد؟
• آیا استفاده از نویسندگان هوش مصنوعی اشکالی ندارد؟

این پست وبلاگ برای روشن کردن این سوالات و سوالات دیگر طراحی شده است.

بیا بریم داخل

این ابزارهای هوش مصنوعی از کجا آمده اند؟ 🚀🛠️

ممکن است در سال‌های اخیر متوجه انفجار ناگهانی ابزارهای نوشتن هوش مصنوعی شده باشید، اما آیا تا به حال فکر کرده‌اید که چرا اینطور است؟

پاسخ تا حد زیادی در یک فناوری نوآورانه نهفته است – ChatGPT (فناوری GPT-4)، توسط سازمان تحقیقاتی هوش مصنوعی OpenAI عمومی شده است.

این بدان معنی است که هر کسی می تواند به راحتی از این فناوری برای ایجاد ابزارهای جدید استفاده کند. می توان به معنای واقعی کلمه یک برنامه جدید مبتنی بر هوش مصنوعی در چند ساعت بدون هیچ مهارت فنی ساخت.

سپس همه چیز در مورد بازاریابی است که تعیین می کند کدام یک از این ابزارها در بازارها نفوذ خواهند کرد.

بنابراین بیشتر این ابزارهای هوش مصنوعی از فناوری ChatGPT به عنوان موتور اصلی استفاده می‌کنند، شبیه به نحوه استفاده یک خودرو از موتور برای تقویت حرکاتش.

هر زمان که از یکی از این ابزارهای نوشتاری مبتنی بر هوش مصنوعی استفاده می کنید، به احتمال زیاد فقط با فناوری ChatGPT OpenAI در تعامل هستید.

به همین دلیل است که ما شاهد هجوم ناگهانی ابزارهای نوشتن هوش مصنوعی هستیم – نه به این دلیل که هر استارتاپ کوچکی یک شبه یک الگوریتم فوق العاده قدرتمند ایجاد کرد، بلکه به این دلیل که یک “ابر قهرمان” بزرگ تصمیم گرفت ابرقدرت های خود را با موجودیت های کوچکتر به اشتراک بگذارد.

ابزارهای هوش مصنوعی چگونه کار می کنند؟ 🔬🤖

هوش مصنوعی، در زمینه ابزارهای نوشتاری، به شدت بر دسته‌ای از الگوریتم‌های معروف به مدل‌های یادگیری زبان (LLM) متکی است.

ستون فقرات این مدل ها برنامه نویسی، ریاضیات و یک سیستم به خوبی تنظیم شده از توابع ورودی-خروجی است.

اما این LLM ها چگونه کار می کنند؟

و چگونه متنی را تولید می کنند که اغلب ظرافت های انسانی را منعکس می کند؟

در هسته خود، LLM ها بر اساس یک اصل اساسی یادگیری ماشین (ML) ساخته شده اند – یادگیری از داده ها.

تصور کنید کودک چگونه زبانی را یاد می گیرد: با گوش دادن، مشاهده و تمرین.

به طور مشابه، این مدل‌ها از مجموعه داده‌های عظیمی که معمولاً از متنی از اینترنت تشکیل شده‌اند، «یادگیری می‌شوند».

آنها الگوها، ساختارها و معناشناسی را در جملاتی که در معرض آنها قرار می‌دهند تحلیل می‌کنند و با گذشت زمان در پیش‌بینی اینکه کدام کلمه یا عبارت بعدی در یک زمینه خاص قرار می‌گیرد، بهتر می‌شوند.

همه چیز به یک بازی آماری ختم می شود.

بیایید تصور کنیم یک مدل هوش مصنوعی ساده داریم که بر روی مجموعه داده ای از کتاب های انگلیسی آموزش داده شده است.

اگر عبارت ورودی «باران می‌بارد» را به مدل بدهیم، می‌تواند پیش‌بینی کند که کلمه بعدی «چتر» است ☔.

به این دلیل است که وجود دارد در طول آموزش بارها ساختار جملات مشابهی را دیده‌اند و کلمه “چتر” اغلب از این الگو پیروی می کند.

مدل‌ها ورودی را پردازش می‌کنند، آن را از طریق چندین توابع ریاضی و لایه‌های محاسباتی (که معادلات پیچیده هستند) عبور می‌دهند و در نهایت یک پیش‌بینی به دست می‌آورند.

در حالی که پیچیدگی های این توابع ریاضی فراتر از محدوده این پست وبلاگ است، نکته کلیدی این است که آنها برای کمک به مدل در درک و تولید زبان به طور کارآمد طراحی شده اند.

آخرین نسل از این مدل ها که با نام ترانسفورماتور شناخته می شوند، می توانند متن کامل یک متن را در نظر بگیریدبه جای اینکه فقط به کلمات به صورت جداگانه یا در گروه های کوچک نگاه کنید.

این به آنها درک بهتری از تفاوت های ظریف می دهد و خروجی آنها را سازگارتر و طبیعی تر می کند. یکی از این مدل ها، GPT-4 که ​​توسط OpenAI توسعه یافته است، در حال حاضر یکی از پیشرفته ترین مدل های LLM است.

مانند هر ابزار دیگری، این مدل‌های هوش مصنوعی خطاناپذیر نیستند.

آنها گاهی اوقات ممکن است اشتباه کنند یا متنی ایجاد کنند که کاملاً منطقی نیست.

با این حال، با ادامه پیشرفت حوزه هوش مصنوعی، دقت این مدل‌ها فقط بهبود می‌یابد و آنها را به ابزارهای مؤثرتری برای طیف گسترده‌ای از کاربردها تبدیل می‌کند.

آیا ابزارهای هوش مصنوعی می توانند فکر کنند؟ 🤔💭

یکی از رایج‌ترین تصورات غلط این است که ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند به همان روشی که انسان‌ها «فکر می‌کنند» یا «درک» می‌کنند.

با این حال، این کاملا درست نیست.

در حالی که ابزارهای هوش مصنوعی مانند مدل‌های تایپ می‌توانند رفتار انسان‌مانند را به طرز چشمگیری تقلید کنند، اما قادر به تفکر یا درک واقعی نیستند.

وقتی با یک ابزار نوشتن هوش مصنوعی تعامل می کنیم، به نظر می رسد که دستگاه سؤالات ما را درک می کند و پاسخ های متفکرانه ای می دهد.

اما در واقع، اصلاً به فکر کردن نیست.

«فرایند فکری» ظاهری هوش مصنوعی در واقع مجموعه‌ای از توابع و احتمالات ریاضی است که برای تقلید از پاسخ‌های انسان به‌خوبی تنظیم شده‌اند.

قیاس مدل هوش مصنوعی را به خاطر دارید که کلمه “چتر” را پس از دادن عبارت “باران می‌بارد، پس من می‌برم…” را پیش‌بینی می‌کرد؟

را مدل هوش مصنوعی مفهوم باران یا استفاده از چتر را درک نمی کند. درعوض، از الگوهایی که از داده های آموزشی خود آموخته است، استفاده می کند تا حدس های دقیقی بسازد.

بنابراین مدل هوش مصنوعی «نمی‌داند» که معمولاً هنگام بارندگی از چتر استفاده می‌شود.

دنیا را آن طور که انسان ها می فهمند نمی فهمد.

در عوض، از ریاضیات پیچیده برای پیش‌بینی آنچه مردم معمولاً در زمینه‌های مشابه می‌گویند، استفاده می‌کند.

اگر تفکر انسان مانند یک شبکه گسترده و به هم پیوسته از ایده ها باشد، ابزار نوشتن هوش مصنوعی بیشتر شبیه یک خط قطار یک طرفه واقعا طولانی است.

مدل هوش مصنوعی از یک انتها (ورودی) شروع می شود و در یک خط مستقیم به انتهای دیگر (خروجی) حرکت می کند و در طول مسیر محاسبات را انجام می دهد.

در واقع منحرف نمی‌شود، فکر نمی‌کند، یا جایگزین‌هایی را در نظر نمی‌گیرد.

در نهایت، یک ابزار هوش مصنوعی فقط به اندازه داده هایی است که روی آن آموزش دیده است و عملکردهای ریاضی که برای پردازش آن داده ها استفاده می کند.

هیچ آگاهی، شهود، یا توانایی درک واقعی زمینه به روشی که انسان ها انجام می دهند، ندارد.

با این حال، کاری که بسیار خوب انجام می دهد این است متن انسان را بر اساس الگوها و ساختارهایی که یاد گرفته است تقلید می کند.

ابزارهای نوشتن هوش مصنوعی می توانند فوق العاده مفید و موثر باشند. اما مهم است که محدودیت های آنها و تفاوت اساسی بین “تفکر” هوش مصنوعی و شناخت انسان را به خاطر بسپارید.

آیا ابزارهای هوش مصنوعی همیشه دقیق هستند؟🎯🚫

ابزارهای نوشتن هوش مصنوعی راه طولانی را پیموده اند و توانایی خود را برای تولید متن انسانی بهبود بخشیده اند.

اما آیا آنها همیشه حق دارند؟

جواب کوتاه، نه است.

تکیه بر ابزارهای هوش مصنوعی به تنهایی توصیه نمی شود، به خصوص زمانی که دقت، زمینه و درک دقیق ضروری است.

اساس یادگیری هوش مصنوعی در داده هایی است که بر روی آن آموزش دیده است.

با این حال، این داده ها گاهی اوقات می تواند حاوی نادرستی، سوگیری و نویز باشد.

مدل‌های هوش مصنوعی ذاتاً تشخیص‌دهنده الگو هستند. آنها الگوهایی را که در داده های آموزشی خود مشاهده می کنند، از جمله خوب و بد، جذب و بازتولید می کنند.

اگر هوش مصنوعی از داده های نادرست یا مغرضانه درس گرفته باشد، می تواند آن خطاها و سوگیری ها را در خروجی خود منعکس کند.

علاوه بر این، ابزارهای هوش مصنوعی می توانند اشتباهاتی مرتکب شوند که تشخیص آنها برای انسان دشوار است.

به عنوان مثال، ممکن است از کلمه ای استفاده کنند که از نظر فنی صحیح است اما در زمینه داده شده کاملا درست نیست.

یا ممکن است ادعایی داشته باشند که قابل قبول به نظر می رسد اما در واقع نادرست یا گمراه کننده است.

این نادرستی ها می توانند از خواننده گاه به گاه عبور کنند و به طور بالقوه منجر به سوء تفاهم یا اطلاعات نادرست شوند.

پیچیدگی اضافی ناشی از عدم درک هوش مصنوعی از جهان است.

برخلاف انسان ها، هوش مصنوعی هیچ زمینه یا جهان بینی ندارد. معانی، مفاهیم یا اهمیت فرهنگی کلمات را فراتر از روابط آماری آنها با کلمات دیگر درک نمی کند.

این بدان معناست که AI گاهی اوقات می تواند متنی را تولید کند که در یک زمینه خاص نامناسب یا حتی بی معنی است.

آیا استفاده از ابزارهای نوشتن هوش مصنوعی تقلب است؟🕵️‍♀️🚀

همانطور که ابزارهای نوشتن هوش مصنوعی پیچیده تر و در دسترس تر شدند، یک سوال جدید مطرح شد: آیا استفاده از این ابزارهای نوشتن کلاهبرداری است؟?

بیایید عمیق تر به این موضوع پیچیده بپردازیم.

ابزارهای نوشتن هوش مصنوعی دقیقاً همین هستند – ابزارها.

آنها به منظور کمک به تلاش یا خلاقیت انسان هستند، نه جایگزینی.

همانطور که استفاده از ماشین حساب برای محاسبات پیچیده ریاضی تقلب محسوب نمی شود، استفاده از ابزار هوش مصنوعی برای کمک به نوشتن ذاتاً غیر صادقانه نیست.

این در مورد استفاده از فناوری برای بهبود بهره وری و کارایی است.

یک کارگر ساختمانی را در نظر بگیرید که از مته برقی به جای مته دستی استفاده می کند.

آیا تقلب است؟ البته که نه.

مته برقی به سادگی به کارگر این امکان را می دهد که کار را با کارایی بیشتر و با تلاش فیزیکی کمتر انجام دهد.

همین اصل در مورد ابزارهای نوشتن هوش مصنوعی نیز صدق می کند.

آنها به گونه ای طراحی شده اند که از عهده وظایف نوشتن برآیند و کاربران را آزاد بگذارند تا بر جنبه های خلاقانه و استراتژیک کار خود تمرکز کنند.

با این حال، شرایطی وجود دارد که با استفاده از ابزارهای نوشتاری هوش مصنوعی می‌توان از خطوط اخلاقی عبور کرد.

به عنوان مثال، اگر دانش آموزی از ابزار هوش مصنوعی برای تولید مقاله استفاده کند و سپس آن را به عنوان کار اصلی خود ارسال کند، این می تواند عدم صداقت دانشگاهی در نظر گرفته شود.

در نهایت، اینکه آیا استفاده از ابزارهای نوشتن هوش مصنوعی به عنوان “تقلب” به حساب می آید تا حد زیادی به زمینه و نحوه استفاده از ابزارها بستگی دارد.

ابزارهای نوشتن هوش مصنوعی کمک کننده هستند، نه جایگزین. آنها می توانند به ما کمک کنند تا پاسخ ها را سریع تر پیدا کنیم و پیام ها را راحت تر تحویل دهیم. اما آنها اینجا نیستند تا جایگزین ما شوند (حداقل هنوز).

فارغ التحصیلی🌟🎁

پیمایش در دنیای ابزارهای نوشتن هوش مصنوعی 📚🤖 سفری هیجان انگیز است.

ما راز عروج آنها را کشف کردیم و متوجه شدیم که ذهن آنها از ریاضیات می آید نه آگاهی واقعی 🧠⚙️.

این ابزار قدرتمند هستند، اما کامل نیستند. آنها کمک کننده هستند، نه جایگزین، خلاقیت و کارایی ما را افزایش می دهند 🚀✨. اینکه آیا آنها به عنوان “تقلب” تلقی می شوند 👀 بستگی به زمینه و اخلاق دارد.

همانطور که آینده‌ای در هم تنیده با هوش مصنوعی را در آغوش می‌گیریم، درک نقاط قوت و محدودیت‌های آن به ما قدرت می‌دهد تا مسئولانه و موثر از آن استفاده کنیم. از این گذشته، آینده نویسندگی همانقدر در دستان ماست که در الگوریتم هاست.

PS. من از ChatGPT برای توضیح برخی از مفاهیم موجود در این پست استفاده کردم. 😉

همچنین بخوانید: بهترین ابزارهای نوشتن هوش مصنوعی برای موارد استفاده مختلف