هنگامی که صحبت از هوش مصنوعی (AI) می‌شود، زمینه‌ای وسیع و چندگانه مد نظر است که از پردازش زبان طبیعی و تحلیل داده‌ها گرفته تا یادگیری عمیق و رباتیک کشف می‌شود. گاهی اوقات، مدل‌های خاصی مثل ChatGPT، که در زمینه پردازش زبان طبیعی بسیار موثر بوده‌اند، با خود هوش مصنوعی اشتباه می‌شوند. اما هوش مصنوعی خیلی بیشتر از ChatGPT است.

یک تصویر کلی از هوش مصنوعی

هوش مصنوعی عبارت است از یک زمینه تحقیقاتی که در آن تلاش می‌شود تا ماشین‌ها و سیستم‌های کامپیوتری به گونه‌ای طراحی شوند که بتوانند وظایفی را که به طور معمول نیاز به تفکر انسانی دارند، انجام دهند. این وظایف می‌توانند شامل یادگیری، استدلال، فهم زبان، تشخیص الگو، و تصمیم‌گیری باشند.

نقش ChatGPT

ChatGPT، که توسط OpenAI ساخته شده است، یکی از مدل‌های پیشرفته پردازش زبان طبیعی است. این مدل با استفاده از روشی به نام Transformer آموزش دیده است، و می‌تواند متون طبیعی را تولید کند که در بسیاری از موارد به متون تولید شده توسط انسان شباهت دارد. این ابزار بسیار قدرتمند در تعاملات مبتنی بر متن، از جمله چت‌بات‌ها، می‌باشد.

هوش مصنوعی فراتر از ChatGPT

هر چند ChatGPT یک نمونه برجسته از هوش مصنوعی است، ولی هوش مصنوعی فراتر از آن می‌رود. سایر زمینه‌های مهم در هوش مصنوعی عبارتند از:

1. یادگیری عمیق (Deep Learning): این روش از شبکه‌های عصبی چند لایه استفاده می‌کند تا از داده‌ها یاد بگیرد و الگوهای پیچیده را تشخیص دهد.
2. بینایی کامپیوتری (Computer Vision): این زمینه به کامپیوترها کمک می‌کند تا تصاویر و فیلم‌ها را “ببینند” و درک کنند.
3. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning): این روش به ماشین‌ها امکان می‌دهد تا از تجربه یاد بگیرند و سیاست‌های بهینه را برای انجام وظایف پیدا کنند.

نتیجه‌گیری:

هوش مصنوعی یک زمینه پژوهشی وسیع و متنوع است که فراتر از یک مدل یا ابزار خاص می‌رود. در حالی که مدل‌های مثل ChatGPT نمونه‌های قابل توجهی از پیشرفت‌های اخیر در هوش مصنوعی هستند، اما هوش مصنوعی خود شامل یک طیف وسیع از تکنیک‌ها و روش‌ها است که هر روز در حال توسعه هستند.

تاریخچه ChatGPT، از ابتدا تا کنون

ChatGPT، یک مدل هوش مصنوعی از سری GPT که توسط OpenAI ساخته شده است، به تدریج به یکی از نمادهای پیشرو در زمینه پردازش زبان طبیعی (NLP) تبدیل شده است. در این مقاله، به بررسی تاریخچه گسترده این مدل خواهیم پرداخت.

ابتدای راه: GPT-1 و GPT-2

همه چیز با معرفی GPT-1 شروع شد، اولین نسخه از سری GPT که در سال 2018 توسط OpenAI معرفی شد. GPT-1 با استفاده از معماری Transformer، که پیش‌تر توسط Google معرفی شده بود، طراحی شد و توانست عملکردهای قابل توجهی در وظایف مبتنی بر متن را ارائه دهد.

در سال 2019، GPT-2 عرضه شد. این نسخه با افزایش قابل توجه تعداد پارامترها، توانست توانایی‌های گسترده‌تری را در تولید متن طبیعی، ترجمه، خلاصه‌سازی متن، و موارد دیگر ارائه دهد. اما به دلیل نگرانی‌های مربوط به سوء استفاده، OpenAI در ابتدا تصمیم گرفت تنها مدل کوچکتر GPT-2 را منتشر کند.

تحول بزرگ: ChatGPT و GPT-3

در اواخر سال 2019، ChatGPT، که یک نسخه ویژه از GPT-2 برای وظایف مبتنی بر چت بود، معرفی شد. ChatGPT با استفاده از یک مجموعه داده خاص برای چت آموزش دیده بود و توانست با تولید پاسخ‌های طبیعی و مناسب، محبوبیت زیادی کسب کند.در سال 2020، OpenAI نسخه جدیدی از سری GPT با نام GPT-3 را معرفی کرد. این نسخه، با داشتن 175 میلیارد پارامتر، توانست توانایی‌های چشم‌گیری در پردازش زبان طبیعی را نشان دهد. در نهایت، این تکنولوژی به پایه‌ای برای نسخه‌های بعدی ChatGPT تبدیل شد.

معرفی GPT-4

GPT-4، یا Generative Pre-trained Transformer 4، نسل جدیدترین و بزرگترین مدل های زبانی OpenAI است که تاکنون ساخته شده است. GPT-4 با یادگیری از اینترنت و کتاب های زیادی، قدرت پیش بینی و تولید متن های طبیعی و منطقی را دارد.

همانند نسل های قبلی از مدل های GPT، GPT-4 نیز از معماری ترانسفورمر استفاده می کند که در سال 2017 توسط “واسوانی و همکاران” معرفی شد. ترانسفورمرها از مکانیزم “توجه به همه” (attention mechanism) استفاده می کنند تا به رابطه بین کلمات در یک جمله توجه کنند، بدون اینکه باید برای آن ها ترتیب خاصی را رعایت کنند.

توانایی های GPT-4

با توجه به حجم زیاد داده هایی که برای آموزش GPT-4 استفاده شده است، این مدل قادر است به متن ها با دقت بالا و پیچیدگی زیادی تولید کند. این مدل قادر است برای کاربردهای مختلفی از جمله پاسخگویی به سوالات، ترجمه متن، خلاصه سازی متن، نوشتن مقالات و داستان ها و حتی ساخت شعر و ادبیات خلاق استفاده شود.

همچنین، GPT-4 با توانایی شهودی خود در تشخیص مفاهیم و رابطه بین کلمات، قادر است به توسعه و یادگیری درک زبان طبیعی ماشینی (NLU) و تولید زبان طبیعی (NLG) کمک کند.

GPT-4 با تکیه بر روش های پیشرفته یادگیری عمیق و تکنیک های توجه به همه، قدم بزرگی در جهت ایجاد سیستم هایی که می توانند زبان انسانی را با دقت و طبیعیت بیشتری درک و تولید کنند برداشته است. با این وجود، هنوز چالش های زیادی در زمینه توانایی درک معنای واقعی جملات، اخلاق و امنیت در استفاده از این تکنولوژی ها وجود دارد که باید به آن ها پرداخت.