ما هي شبكات الخصومة التوليدية (GANs) ؟ وما هي أساسياتها؟
يطرح العديد من المستخدمين المهتمين بالذكاء الاصطناعي التساؤلات باستمرار حول أنواع الذكاء الاصطناعي التوليدي والفرق بينها، وكيف يمكن الاستفادة منها؟ إذا كان يدور ببالك تساؤل حول ما هي GANs في الذكاء الاصطناعي؟ وما هي استخداماته؟ وما هي نماذج GANs؟ تابع القراءة لتجد الإجابة.
شبكات الخصومة التوليدية هي نموذج للذكاء الاصطناعي يعمل من خلال شبكتين متنافستين لتوليد نتائج واقعية، مما يساعد على تطوير قدراته باستمرار، وتستخدم هذه التقنية على نطاق واسع في مجالات مثل توليد الصور والفيديو، الفن الرقمي، معالجة النصوص، والرعاية الصحية.
جدول المحتويات
ما هي GANs؟
شبكات الخصومة التوليدية “Generative Adversarial Network” هي أحد نماذج الذكاء الاصطناعي التي تتكون من شبكتين عصبيتين هما “المميز” و”المولد”، واللذان يتنافسان باستمرار لتوليد نتائج مطابقة للنتائج الواقعية.
صُممت شبكات الخصومة التوليدية بشكل أساسي لتحاكي بنية ووظيفة العقل البشري، وتشكل هذه التقنية أساس التعلم العميق، أي التعلم القادر على التعرف على الأنماط المعقدة في أنواع البيانات المختلفة، مثل الصور والأصوات والنصوص. [1]
أساسيات شبكات الخصومة التوليدية
تعمل شبكات الخصومات التوليدية بشكل أساسي من خلال المنافسة بين عنصريها “المولد والمميز”، إذ يحاول المولد إنتاج بيانات لا يستطيع المميز التفرقة بينها وبين البيانات الحقيقية، على الجانب الأخر يحاول المميز التطور باستمرار لكشف البيانات المزيفة التي أنتجها المولد.
باستمرار التنافس بين الشبكتين، يحاول المولد إنتاج بيانات مزيفة لإقناع المميز، بينما يحاول المميز التمييز بشكل أفضل بين البيانات الحقيقية والمزيفة، وبالتالي تزداد قدرة المولد بمرور الوقت على إنتاج بيانات أقرب للحقيقة، وتزداد قدرة المميز على اكتشاف البيانات المزيفة. [2]
المولد والمميز في GANs
تعتمد شبكة الخصومات التوليدية بشكل أساسي على نوعين من الشبكات العصبية: [1]
- المولد “Generator”: عبارة عن شبكة عصبية ملتوية “convolutional neural networks” يمكنها معالجة بعض المدخلات مثل الصور، والتمييز بين عناصرها، وتحديد أهمية كل عنصر فيها، وبناءًا عليه توليد نتائج أقرب ما تكون للحقيقة، والهدف الأساسي من المولد في gan هو توليد بيانات تبدو واقعية لدرجة أنها تستطيع خداع المميز
- المميز”Discriminator”: المميز هو شبكة عصبية تفككية “deconvolutional neural networks” تعمل بشكل معاكس للمولد، إذ تعمل كقاضي للتمييز بين البيانات الحقيقية والبيانات المزيفة، من خلال تحديد إذا كانت البيانات التي يستلمها هي حقيقية (من مجموعة البيانات الأصلية) أو مزيفة (من المولد).
تطبيقات GANs في الذكاء الاصطناعي
شبكات الخصومات التوليدية GANs لها العديد من التطبيقات في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي، نظرًا لقدرتها على توليد بيانات جديدة ومبتكرة، وفيما يلي أبرز تلك التطبيقات.
أبرز التطبيقات العملية للشبكات التنافسية التوليدية
توجد العديد من التطبيقات العملية لشبكات GANs كما يلي: [3] [4]
- توليد الصور باستخدام GANs: من خلال إنشاء صور طبيعية، مثل المناظر الطبيعية والحيوانات والمباني المعمارية.
- اكتشاف الأدوية: يساعد الذكاء الاصطناعي على اكتشاف الأدوية الجديدة، وتحديد فعالية الأدوية بشكل دقيق، والتنبؤ بتركيبات أدوية جديدة لم تًخترع من قبل.
- إنشاء الشخصيات الكرتونية: إذ يمكنه إنشاء شخصيات جديدة أو استخدام الشخصيات الموجودة في الأفلام الكرتونية الأخرى.
- تعديل الصور: مثل تغيير الخلفيات أو إضافة وإزالة الكائنات، أو تغيير مظهر الأشخاص في الصورة.
- توليد النصوص والترجمة: أحد تطبيقات الشبكات التنافسية التوليدية (GANs) البارزة هي استخدامه في توليد نصوص ذات معنى أو استكمال الجمل، وتحسين جودة الترجمة بين اللغات.
في الختام يمكننا القول أن شبكات الخصومة التوليدية تمثل تحولاً كبيرًا في مجال الذكاء الاصطناعي، بدءًا من تحرير الصور والفيديوهات إلى توليد النصوص والترجمة الفورية، بالإضافة إلى التطبيقات الطبية المختلفة.
تزداد التطبيقات العملية للذكاء الاصطناعي التوليدي مع استمرار تطور GANs، وهو ما يعزز من قدرته على حل مشكلات جديدة وتقديم حلول مبتكرة في مختلف القطاعات. ورغم ذلك، يجب أن تؤخذ في الاعتبار بعض التحديات مثل قضايا الخصوصية والأمان، التي ستحتاج إلى حلول مع تقدم هذه التكنولوجيا.
