هوش مصنوعی گوگل جمینی (Google Gemini) چیست؟

گوگل بالاخره این حرکت بزرگ را انجام داد و از عصر جدیدی از هوش مصنوعی جمینی( Gemini) رونمایی کرد. Gemini آخرین مدل زبانی بزرگ (LLM) است که به تازگی برای عموم عرضه شده است. انتظار می‌رود این گام بزرگ در هوش مصنوعی تاثیر دومینویی بر تمام محصولات گوگل داشته باشد.

راه اندازی اخیر مدل Gemini توسط گوگل، یک مدل زبان چندوجهی عظیم (MMLLU)، موجی از شوک را در جامعه هوش مصنوعی ایجاد کرده است. جمینی که به عنوان پیشرفته‌ترین مدل هوش مصنوعی ساخته شده معرفی شده است، قول می‌دهد شیوه تعامل ما با کامپیوترها، تولید متن، ترجمه زبان‌ها و حل مشکلات پیچیده را متحول کند. با این حال، در میان هیجان و هیاهو، تجزیه و تحلیل انتقادی تاثیر بالقوه Gemini بر چشم انداز گسترده‌تر هوش مصنوعی، با در نظر گرفتن نه تنها قابلیت‌های تغییردهنده آن، بلکه پیامدهای اخلاقی و خطرات بالقوه آن، بسیار مهم است.

در حالی که گزارش‌های اولیه عملکرد چشمگیر Gemini را در معیارهایی مانند MMLU نشان می‌دهند، که حتی از متخصصان انسانی هم فراتر می‌رود، ضروری است که عمیق‌تر از اعداد ساده بررسی کنیم. ما باید معماری Gemini را تشریح کنیم و مکانیسم‌های اساسی آن مانند یادگیری چندوجهی و ساختار encoder-decoder مبتنی بر ترانسفورماتور را درک کنیم. تنها در این صورت است که می‌توانیم واقعا نقاط قوت و محدودیت‌های مدل را درک و پتانسیل آن را برای کاربردهای خلاقانه و همچنین حساسیت آن به سوگیری و دستکاری شناسایی کنیم؟

انتظار می‌رود Gemini قویترین هوش مصنوعی باشد که تا به حال ساخته شده است. قابلیت‌های چندوجهی پیچیده‌ای خواهد داشت، به مکالمات، زبان و محتوا به سبک انسانی تسلط پیدا می‌کند، تصاویر را درک و تفسیر می‌کند، به‌طور  موثر کدنویسی می‌کند، داده‌ها و تجزیه و تحلیل‌ها را هدایت می‌کند و توسط توسعه‌دهندگان برای ایجاد برنامه‌های هوش مصنوعی و APIهای جدید استفاده می‌شود. در آینده ای نزدیک، می توان انتظار داشت که Gemini بیشتر محصولات و خدمات گوگل را در اختیار داشته باشد یا بهبود بخشد.

در سال گذشته، یک جنگ هوش مصنوعی (AI) بین OpenAI، مایکروسافت، گوگل و سایرین، این میدان از هم گسیخته را به شدت افزایش داده است، هر کدام به رقابت پرداخته و مدل‌های جدید و قدرتمندتری را عرضه کرده‌‎اند. در حالی که گوگل اولین بار در صحنه هوش مصنوعی نبود، قصد دارد با جمینی - که گمان می‌رود قدرتمندترین مدل هوش مصنوعی تا به حال موجود است- به اوج برسد.

هوش مصنوعی جمینی گوگل چیست؟

هوش مصنوعی Gemini گوگل یک مدل زبانی بسیار پیشرفته و چندوجهی است که توسط Google DeepMind توسعه یافته است و برای پردازش و درک انواع مختلف داده‌ها، از جمله متن، تصویر و صدا طراحی شده است. Gemini به دلیل معماری مبتنی بر ترانسفورماتور خود که پردازش و مدیریت کارآمد وابستگی‌های دوربرد(long-range) در داده‌ها را ممکن می‌سازد، قابل توجه است. این موقعیت برای ایجاد تحول در وظایفی مانند تولید متن، ترجمه زبان و حل مشکلات پیچیده است. قابلیت‌های چندوجهی و کاربردهای بالقوه این مدل در صنایعی مانند مراقبت‌های پزشکی، مالی، آموزش و سرگرمی گسترده است و آن را به یک پیشرفت قابل توجه در زمینه هوش مصنوعی تبدیل می‌کند.

انواع مدل جمینی:

سه نوع مدل هوش مصنوعی Gemini گوگل برای اهداف و سطوح عملکرد متفاوت طراحی شده است:

• Gemini Ultra: بزرگترین و تواناترین مدل است که برای کارهای بسیار پیچیده طراحی شده است و بالاترین عملکرد را از نظر پردازش و درک مجموعه داده‌های پیچیده و متنوع ارائه می‌دهد.
• Gemini Pro: با هدف مقیاس پذیری، Gemini Pro همه کاره است و عملکرد را با کارایی متعادل می‌کند و برای طیف گسترده ای از وظایف طراحی شده است که آن را برای برنامه‌های مختلف مناسب می‌کند.
• Gemini Nano: این مدل برای کارایی بهینه شده است، به ویژه برای کارهای روی دیوایس. ساده ترین نسخه است که برای کار در محیط‌هایی که منابع محدود هستند، مانند دستگاه‌های تلفن همراه، طراحی شده است.

نقاط قوت اصلی مدل جمینی:

در هسته خود، Gemini دارای چندین نقطه قوت کلیدی است:

1. یادگیری چندوجهی برای پردازش اطلاعات جامع: هسته اصلی قابلیت‌های Gemini رویکرد نوآورانه آن به یادگیری چندوجهی است. این تکنیک پیشگامانه، مدل را قادر می‌سازد تا به طور یکپارچه طیف متنوعی از روش‌های اطلاعاتی را پردازش و درک کند، از جمله:

• متن: تجزیه و تحلیل و تولید متن در قالب های مختلف، از خلاصه واقعی و اسناد فنی گرفته تا نوشتن خلاقانه و شعر.
• کد: درک و تولید کد در چندین زبان برنامه نویسی، کمک به توسعه نرم افزار و اتوماسیون.
• تصاویر: تشخیص و تفسیر اطلاعات بصری، فعال کردن برنامه‌هایی مانند شرح تصویر، تشخیص اشیا و درک صحنه.
• صدا: تجزیه و تحلیل و سنتز سیگنال‌های صوتی، که منجر به پیشرفت در تشخیص گفتار، تولید صدا و ترکیب موسیقی می‌شود.

         این توانایی منحصربه‌فرد جمینی را قادر می‌سازد تا با کارهای پیچیده‌ای که نیاز به یکپارچه‌سازی و تجزیه و تحلیل اطلاعات از منابع مختلف به طور همزمان دارد، مقابله کند. به عنوان مثال، می‌تواند یک مقاله تحقیقاتی را تجزیه و تحلیل کند، متن آن را به زبان دیگری ترجمه کند، یافته‌های کلیدی را خلاصه کرده و ارائه‌ای با تصاویر مرتبط و روایت صوتی ایجاد کند. این تطبیق پذیری قابل توجه چشم انداز وسیعی از کاربردهای بالقوه را در صنایع مختلف باز می‌کند.

2. معماری مبتنی بر ترانسفورماتور برای کارایی بیشتر و وابستگی‌های دوربرد: Gemini از قدرت ترانسفورماتورها استفاده می‌کند، معماری یادگیری عمیق که انقلابی در زمینه پردازش زبان طبیعی ایجاد کرده است. ترانسفورماتورها در گرفتن وابستگی‌های دوربرد در توالی‌ها عالی هستند که منجر به موارد زیر می شود:

• آگاهی از زمینه بهبودیافته: Gemini می‌تواند به طور موثری زمینه وسیع‌تر اطلاعاتی را که پردازش می‌کند، درک نموده و در نتیجه خروجی‌های دقیق‌تر و ظریف‌تری به دست آورد.
• مدیریت پیشرفته روابط پیچیده: این مدل می‌تواند روابط پیچیده بین روش‌های مختلف داده را تجزیه و تحلیل نماید که آن را قادر می‌سازد خروجی‌های منسجم و معنادارتری تولید کند.
• کارایی و مقیاس‌پذیری بیشتر: معماری ترانسفورماتور امکان آموزش و استنتاج کارآمد را فراهم می‌کند و Gemini را قادر می‌سازد تا وظایف بزرگ و پیچیده را با حداقل منابع محاسباتی انجام دهد.

         این ترکیب یادگیری چندوجهی و معماری مبتنی بر ترانسفورماتور، Gemini را قادر می‌سازد تا در سطحی بسیار فراتر از مدل‌های قبلی عمل کند. توانایی آن برای پردازش اطلاعات به صورت کلی از منابع متعدد، آن را به عنوان یک تغییر دهنده بازی در دامنه های مختلف قرار می دهد.

3. قابلیت‌های متنوع برای صنایع تبدیلی: کاربردهای بالقوه Gemini گسترده و همه جانبه است و پتانسیل تغییر صنایع متعدد را دارد:

• مراقبت‌های سلامتی: تجزیه و تحلیل داده های پزشکی، کمک به تشخیص و برنامه ریزی درمان، توسعه راهکارهای مراقبت‌های سلامتی شخصی و تسهیل ارتباط بین متخصصان مراقبت‌های پزشکی و بیماران.
• امور مالی: پیش‌بینی روندهای بازار، ایجاد توصیه‌های مالی شخصی‌سازی‌شده، خودکار کردن معاملات مالی و تقویت استراتژی‌های مدیریت ریسک.
• آموزش: ایجاد تجربیات یادگیری شخصی، ارائه پشتیبانی یادگیری تطبیقی، نمره دادن به مقالات و امتحانات، و توسعه محتوای آموزشی جدید.
• سرگرمی: ایجاد توصیه‌های محتوای شخصی‌سازی‌شده، طراحی تجربه‌های بازی همه‌جانبه، ایجاد قالب‌های داستان‌گویی تعاملی و ساخت موسیقی یا موسیقی متن اصلی.
• علم و تحقیق: تجزیه و تحلیل داده‌‎های علمی، تسریع پیشرفت‌های تحقیقاتی، ایجاد فرضیه‌های علمی جدید و تسهیل همکاری بین محققان.

با خودکار کردن وظایف پیچیده، کمک به انسان در تصمیم‌گیری، و باز کردن راه‌های جدید برای خلاقیت و نوآوری، جمینی این پتانسیل را دارد که روش کار، یادگیری و تعامل ما با دنیای اطرافمان را متحول کند.

4. نگاهی اجمالی به برنامه‌های کاربردی آینده: با ادامه توسعه Gemini، احتمالا  قابلیت‌های آن بیشتر گسترش می‌یابد که منجر به برنامه‌های کاربردی‌تر نیز می‌شود:

• هوش مصنوعی همه منظوره: Gemini ممکن است به یک هوش مصنوعی همه منظوره تبدیل شود که قادر به استدلال، حل مسئله و سازگاری با موقعیت‌های جدید است.
• همکاری انسان و هوش مصنوعی: Gemini می‌تواند به شریک قدرتمندی برای انسان تبدیل شود و به آنها در کارهای پیچیده کمک کند و توانایی‌های انسانی را افزایش دهد.
• اشکال جدید خلاقیت: Gemini می‌تواند سطوح بی سابقه‌ای از خلاقیت را باز کند که منجر به پیشرفت در هنر، موسیقی، ادبیات و سایر زمینه‌های خلاق شود.

         در حالی که این اپلیکیشن‌های آینده در قلمرو حدس و گمان باقی می‌مانند، آنها پتانسیل عظیم Gemini و توانایی آن در شکل دادن به آینده هوش مصنوعی و تاثیر آن بر زندگی ما را برجسته می‌کنند.

با چنین قابلیت‌های پیشگامانه، شناخت پتانسیل برنامه‌های پیش‌بینی‌نشده، مفید و مضر، ضروری است. ملاحظات اخلاقی پیرامون سوگیری، شفافیت و پاسخگویی نیاز به توجه دقیق دارد تا توسعه و استقرار مسئولانه جمینی تضمین شود.

آیا Gemini از ChatGPT قدرتمندتر است؟

هنگام مقایسه Gemini با ChatGPT، بسیاری از کارشناسان در مورد پارامترها صحبت می‌کنند. پارامترها در یک سیستم هوش مصنوعی متغیرهایی هستند که مقادیر آنها در مرحله آموزش تنظیم می‌شود و هوش مصنوعی از آنها برای تبدیل داده‌های ورودی به خروجی استفاده می‌کند. در broad strokes ، هر چه یک AI پارامترهای بیشتری داشته باشد، پیچیده‌تر است.

ChatGPT 4.0 به عنوان پیشرفته‌ترین هوش مصنوعی در حال کار، دارای 1.75 تریلیون پارامتر است؛ در مقابل گزارش شده که Gemini از این تعداد فراتر رفته است (گزارش‌هایی وجود داد که ادعا می‌کنند 30 تریلیون یا حتی 65 تریلیون پارامتر خواهد داشت) اما قدرت یک سیستم هوش مصنوعی فقط مربوط به اعداد پارامترهای بزرگ نیست.

مطالعه SemiAnalysis به ما اطمینان می‌دهد که Gemini می‌تواند ChatGPT 4.0 را شکست دهد.
SemiAnalysis پیش بینی می‌کند که تا پایان سال 2023، Gemini می تواند ChatGPT 4.0 را با ضریب پنج برابری، به طور بالقوه 20 برابر قدرتمندتر، پشت سر بگذارد.

جمینی، تراشه‌ها (Chips)، و داده‌های آموزشی

ظرفیت چندوجهی ChatGPT هنوز حداقل است – می‌تواند با زبان و کد کار کند اما با تصاویر کار نمی‌کند - Gemini همه آن را ترکیب می‌کند.
Google Gemini چندوجهی است، به این معنی که می‌تواند متن، تصاویر و دیگر انواع داده را پردازش و تولید کند. در گزارش SemiAnalysis آمده است که این باعث می‌شود آن را از ChatGPT که فقط قادر به پردازش متن است، همه کاره‌تر کند.

SemiAnalysis اضافه کرد که گوگل قدرت محاسباتی بی سابقه ای را برای آموزش Gemini سرمایه گذاری کرده است که از GPT-4 فراتر رفته است. برای آموزش Gemini، گوگل از تراشه‌های آموزشی پیشرفته به نام TPUv5 استفاده می‌کند. گزارش شده است که این تراشه ها تنها فناوری در جهان هستند که می توانند 16384 تراشه(chips) را با هم هماهنگ کنند. این تراشه‌های فوق‌العاده رازی هستند که به گوگل اجازه آموزش چنین مدل عظیمی را می‌دهند.

اما آموزش یک مدل هوش مصنوعی فقط مربوط به تراشه‌ها نیست، بلکه داده‌ها را نیز شامل می‌شود و وقتی صحبت از داده باشد، گوگل یکی از پادشاهان است. SemiAnalysis افزود: گوگل مجموعه گسترده ای از داده‌های فقط کد(code-only) را در اختیار دارد که حدود 40 تریلیون توکن تخمین زده می‌شود، واقعیتی که تایید شده است.
چهل تریلیون توکن معادل صدها پتابایت یا محتوای میلیون‌ها کتاب است. طبق گفته SemiAnalysis، مجموعه داده‌های گوگل به تنهایی چهار برابر بزرگتر از کل داده‌های مورد استفاده برای آموزش ChatGPT 4.0 است که شامل داده‌های کد و غیر کد است.

پیمایش چشم انداز آینده هوش مصنوعی با Gemini

ورود Gemini نقطه‌ای مهم در تکامل هوش مصنوعی است و ما را بر آن می‌دارد که چشم‌انداز آینده را هم با هیجان و هم خوش‌بینی محتاطانه در نظر بگیریم. در حالی که قابلیت‌های آن نویدبخش پیشرفت‌های پیشگامانه در زمینه‌های مختلف است، ما باید چالش‌های بالقوه و ملاحظات اخلاقی مرتبط با چنین فناوری قدرتمندی را بپذیریم.

1. همکاری و مشارکت: توسعه و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی مانند Gemini به منابع و تخصص گسترده نیاز دارد. این امر مستلزم همکاری و مشارکت بین غول‌های فناوری مانند گوگل، موسسات تحقیقاتی و رهبران صنعت است. با ادغام منابع و دانش، این همکاری‌ها می‌تواند توسعه و استقرار مسئولانه هوش مصنوعی را به نفع جامعه تسریع بخشد.
2. افزایش سرمایه‌گذاری در تحقیق و توسعه هوش مصنوعی: موفقیت Gemini احتمالا باعث افزایش سرمایه‌گذاری در تحقیق و توسعه هوش مصنوعی می‌شود که منجر به ایجاد مدل‌های پیشرفته‌تر هوش مصنوعی می‌شود. این افزایش بودجه، اکتشاف مرزهای جدید در هوش مصنوعی را تسهیل می‌کند و راه را برای پیشرفت‌ها و اکتشافات فناوری که زمانی غیرقابل تصور بودند، هموار می‌نماید.
3. توسعه سریع‌تر و استقرار مدل‌های جدید هوش مصنوعی: سرعت و کارایی که Gemini با آن توسعه داده شد، پیشرفت سریع در حال انجام در هوش مصنوعی را نشان می‌دهد. می‌توان انتظار داشت که این چرخه توسعه سریع ادامه یابد و منجر به گردش سریع‌تر مدل‌های هوش مصنوعی جدید شود که هر کدام دارای قابلیت‌ها و کاربردهای منحصربه‌فردی هستند.
4. حکمرانی و مقررات: همانطور که هوش مصنوعی به طور فزاینده ای در زندگی ما ادغام می‌شود، نیاز به حاکمیت و مقررات قوی بسیار مهم می‌شود. ما باید چارچوب‌ها و دستورالعمل‌های اخلاقی را برای توسعه و استقرار هوش مصنوعی ایجاد کنیم تا از شفافیت، مسئولیت پذیری و انصاف اطمینان حاصل کنیم. این شامل همکاری نزدیک بین دولت‌ها، رهبران صنعت و جامعه مدنی برای اطمینان از استفاده مسئولانه از هوش مصنوعی است.
5. نظارت و کنترل انسانی: در حالی که مدل‌های هوش مصنوعی مانند Gemini دارای قابلیت‌های چشمگیری هستند، مهم است که به یاد داشته باشید که آنها ابزارهایی هستند که برای استفاده توسط انسان‌ها طراحی شده‌اند. ما باید کنترل انسانی را بر فرآیندهای تصمیم‌گیری هوش مصنوعی حفظ کنیم و اطمینان حاصل کنیم که هوش مصنوعی با ارزش‌های انسانی و اصول اخلاقی همسو می‌ماند. این امر مستلزم نظارت، ارزیابی و اصلاح مدل‌های هوش مصنوعی برای به حداقل رساندن خطرات و سوگیری‌های احتمالی است.
6. مهارت مجدد و ارتقاء مهارت نیروی کار: اتوماسیون فزاینده‌ای که توسط هوش مصنوعی ایجاد می‌شود بدون شک منجر به جابجایی شغل در بخش‌های خاص خواهد شد. با این حال، فرصت‌هایی را برای مهارت‌دهی مجدد و ارتقای مهارت نیروی کار فراهم می‌کند و به افراد اجازه می‌دهد تا با چشم‌انداز فناوری در حال تغییر سازگار شوند. دولت‌ها و موسسات آموزشی باید نقش مهمی در ارائه برنامه‌ها و منابع بازآموزی ایفا کنند تا از انتقال آرام افراد تحت تاثیر اتوماسیون اطمینان حاصل کنند.
7. پرداختن به سوگیری الگوریتمی: یکی از مهمترین چالش‌های پیش روی هوش مصنوعی، پتانسیل سوگیری الگوریتمی(algorithmic bias) است. مجموعه داده‌های آموزشی مورد استفاده برای توسعه مدل‌های هوش مصنوعی می‌تواند سوگیری‌های اجتماعی موجود را منعکس کرده و منجر به خروجی‌های تبعیض آمیز شود. ما نیاز به توسعه تکنیک‌هایی برای کاهش تعصب در داده‌ها و الگوریتم های آموزشی داریم تا از انصاف و جامع بودن در برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی اطمینان حاصل کنیم.
8. شفافیت و توضیح پذیری: برای اینکه هوش مصنوعی اعتماد و پذیرش گسترده‌ای را به دست آورد، اطمینان از شفافیت و توضیح پذیری در فرآیندهای تصمیم گیری آن ضروری است. این به معنای توسعه تکنیک‌هایی برای درک چگونگی رسیدن مدل‌های هوش مصنوعی به خروجی‌های خود و قابل تفسیر کردن آن‌ها توسط انسان است.
9. مشارکت عمومی و آموزش: همانطور که هوش مصنوعی همچنان به تکامل خود ادامه می‌دهد، مشارکت دادن مردم در بحث در مورد توسعه و استقرار آن بسیار مهم است. آموزش عمومی در مورد قابلیت‌ها و محدودیت‌های هوش مصنوعی برای تقویت درک، اعتماد و استفاده مسئولانه از این فناوری قدرتمند ضروری است.
10. همکاری بین المللی: چالش‌ها و فرصت‌های ارائه شده توسط هوش مصنوعی از مرزهای ملی فراتر می‌رود. ما به همکاری بین المللی برای اطمینان از توسعه و استقرار مسئولانه هوش مصنوعی، رسیدگی به مسائلی مانند حریم خصوصی داده‌ها، امنیت و اخلاق در مقیاس جهانی نیاز داریم.

آینده هوش مصنوعی با Gemini در افق پر از پتانسیل و چالش است. با پیش‌بینی چشم‌انداز با آینده‌نگری، همکاری و تعهد به توسعه اخلاقی، می‌توانیم از قدرت هوش مصنوعی برای بهبود بشریت استفاده کنیم. ما باید به یاد داشته باشیم که هوش مصنوعی یک ابزار است و این به ما بستگی دارد که از آن به طور مسئولانه و متفکرانه برای ایجاد آینده ای استفاده کنیم که در آن فناوری به همه ما خدمت کند.

Gemini برای تقویت Google Cloud طراحی شده است

درست مانند PalM 2 که همه برندهای گوگل را تقویت می‌کند، انتظار می رود جمینی نیز همین کار را برای هوش مصنوعی انجام دهد. گوگل در حال پرورش Gemini است و انتظار دارد که جمینی رشد کند تا به ستون فقرات تمام هوش مصنوعی تعبیه شده و ادغام شده در همه محصولات و خدمات گوگل تبدیل شود.
 اگر جمینی جایگزین PalM 2 شود، همه چیز را از Maps گرفته تا Docs و Translate، همه محیط‌ها و سرویس‌های Google Workplace و Cloud، و همچنین نرم‌افزار و سخت‌افزار و محصولات جدید را تامین می‌کند.

برنامه نویسان از Gemini برای کدنویسی، خودکارسازی و بهبود عملیات ابری و عملیات لبه(edge)، افزایش فروش و ادغام در چت بات‌ها و دستیاران مجازی در گوشی‌های هوشمند فناوری پوشیدنی Google، برنامه‌ها، API‌ها و موارد دیگر استفاده خواهند کرد.

نتیجه:

ظهور Gemini نقطه عطفی در تکامل هوش مصنوعی است و آینده‌ای پر از احتمالات هیجان انگیز و چالش‌های مهم را به وجود می‌آورد. برای اطمینان از این که این آینده به نفع همه بشریت است، باید همکاری و مسئولیت پذیری داشته باشیم.
همکاری بین غول‌های فناوری، موسسات تحقیقاتی و رهبران صنعت در تسریع توسعه و استقرار هوش مصنوعی بسیار مهم خواهد بود. افزایش سرمایه گذاری در تحقیقات هوش مصنوعی، همراه با حاکمیت و مقررات قوی، کاربردهای اخلاقی و عادلانه این فناوری قدرتمند را تضمین می‌کند.

نظارت و کنترل انسانی در درجه اول اهمیت قرار دارد. مهارت مجدد و ارتقای مهارت نیروی کار برای هدایت چشم انداز فناوری در حال تغییر ضروری است. پرداختن به تعصب الگوریتمی و تقویت شفافیت کلید ایجاد اعتماد و تضمین انصاف است. مشارکت عمومی و همکاری بین المللی در شکل دادن به آینده ای که در آن هوش مصنوعی به بشریت به عنوان نیرویی برای خیر خدمت می کند، بسیار مهم خواهد بود.
سفر پیش رو مستلزم تعهد به همکاری، ملاحظات اخلاقی و توسعه مسئولانه است. با پذیرش این اصول، می‌توانیم از پتانسیل بی‌نظیر Gemini و دیگر مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی برای ایجاد آینده‌ای روشن‌تر برای همه استفاده کنیم.