هوش مصنوعی به سرعت درحال تبدیلشدن به نیروی محرکۀ اصلی نوآوری در صنایع مختلف است و شرکت متا (فیسبوک سابق) در خط مقدم این تحول قرار دارد. هوش مصنوعی متا تنها یک محصول واحد نیست، بلکه مجموعهای گسترده از فناوریها، مدلها و پروژهها را شامل میشود که در سراسر پلتفرمها و محصولات متا به کار گرفته میشوند.
در این مطلب از بلاگ صباویژن، به بررسی جامع Meta AI خواهیم پرداخت و ابعاد مختلف آن را از جمله تاریخچه، بخشهای اصلی، نسخهها، کاربردها، چالشها و نحوۀ استفاده از آن را مورد بررسی قرار خواهیم داد. با ما همراه باشید.
فهرست مطالب
هوش مصنوعی متا چیست؟
هوش مصنوعی متا به مجموعهای از پروژهها، تحقیقات و فناوریهای هوش مصنوعی اطلاق میشود که توسط شرکت متا پلتفرمز (.Meta Platforms Inc) توسعه داده شدهاند. هدف اصلی Meta AI، پیشبرد مرزهای دانش هوش مصنوعی و استفاده از این فناوری برای بهبود محصولات و خدمات متا، از جمله فیسبوک، اینستاگرام، واتساپ و واقعیت مجازی (VR) و واقعیت افزوده (AR) است. به طور خلاصه، Meta AI شامل ویژگیهای زیر میشود:
- مجموعهای گسترده و متنوع از فناوریهای نوین: شامل مدلها، فناوریها و پروژههای متعدد هوش مصنوعی.
- مبتنی بر تحقیق و توسعه: متمرکز بر پیشبرد مرزهای دانش هوش مصنوعی.
- کاربردی: به کارگیری هوش مصنوعی برای بهبود تجربۀ کاربری در پلتفرمهای مختلف متا.
- پوشش حوزههای متنوع: شامل پردازش زبان طبیعی (NLP)، یادگیری ماشین (ML)، بینایی کامپیوتر (CV) و رباتیک.
- به دنبال اهداف بلندپروازانه: تلاش برای ایجاد هوش مصنوعی عمومی (AGI) و سیستمهای هوشمند پیشرفته.
تاریخچۀ Meta AI
مسیر Meta AI از سالها پیش با سرمایهگذاری و توسعه در زمینههای مختلف هوش مصنوعی آغاز شده است. در اینجا به نقاط عطف مهم در تاریخچۀ هوش مصنوعی متا اشاره میکنیم:
- تأسیس آزمایشگاه هوش مصنوعی فیسبوک (FAIR) (سال ۲۰۱۳): تأسیس آزمایشگاه FAIR به عنوان بازوی تحقیقاتی متا در زمینۀ هوش مصنوعی، نقطۀ شروع رسمی فعالیتهای متمرکز متا در این حوزه بود. یان لوکان (Yann LeCun)، دانشمند برجسته هوش مصنوعی، به عنوان مدیر این آزمایشگاه منصوب شد و در یکی از مصاحبههای اخیر خود گفته بود: «هدف ما در FAIR این است که بفهمیم هوش چگونه کار میکند، نه اینکه تنها محصولات جدید بسازیم».
- انتشار PyTorch (سال ۲۰۱۵): متا پلتفرم یادگیری ماشین PyTorch را به صورت متنباز منتشر کرد. PyTorch به سرعت به یکی از محبوبترین و پرکاربردترین فریمورکهای یادگیری ماشین در جهان تبدیل شد و به محققان و توسعهدهندگان در سراسر جهان کمک کرد تا مدلهای هوش مصنوعی خود را به راحتی توسعه دهند.
- معرفی ترانسفورمرها (سال ۲۰۱۷): محققان گوگل مقالۀ توجه تمام چیزی است که نیاز داری (Attention is All You Need) را منتشر کردند که معماری ترانسفورمرها را معرفی میکرد. ترانسفورمرها انقلابی در پردازش زبان طبیعی ایجاد کردند و پایه و اساس بسیاری از مدلهای زبان بزرگ (LLMs) امروزی، از جمله مدلهای متا، قرار گرفتند.
- متاورس و هوش مصنوعی (سال ۲۰۲۲): با تمرکز متا بر متاورس، نقش هوش مصنوعی در ایجاد تجربیات واقعیت مجازی و واقعیت افزوده غنیتر و تعاملیتر شد. هوش مصنوعی برای مواردی مانند آواتارهای واقعگرایانه، محیطهای مجازی هوشمند و تعامل طبیعیتر کاربران در متاورس به کار گرفته میشود.
- مدلهای زبان بزرگ و هوش مصنوعی مولد (سال ۲۰۲۳): متا به طور فعال در زمینۀ توسعۀ مدلهای زبان بزرگ و هوش مصنوعی مولد سرمایهگذاری کرده است. معرفی مدلهایی مانند LLaMA و AudioCraft نشاندهندۀ پیشرفتهای متا در این زمینهها است.
بخشهای اصلی هوش مصنوعی متا
هوش مصنوعی متا از بخشهای مختلفی تشکیل شده است که هر کدام بر حوزۀ خاصی از هوش مصنوعی تمرکز دارند. در اینجا به برخی از بخشهای اصلی Meta AI اشاره میکنیم:
- آزمایشگاه هوش مصنوعی فیسبوک (FAIR): بازوی تحقیقاتی متا که بر تحقیقات بنیادی در زمینۀ هوش مصنوعی تمرکز دارد. FAIR به دنبال پیشبرد مرزهای دانش AI در حوزههای مختلف است و نتایج تحقیقات خود را به صورت متنباز منتشر میکند.
- گروه هوش مصنوعی کاربردی (Applied AI): این گروه وظیفۀ به کارگیری و پیادهسازی فناوریهای هوش مصنوعی در محصولات و خدمات متا را بر عهده دارد. گروه هوش مصنوعی کاربردی با همکاریِ تیمهای محصول مختلف متا، هوش مصنوعی را در فیسبوک، اینستاگرام، واتساپ و سایر پلتفرمها ادغام میکند.
- تیم متاورس هوش مصنوعی (Metaverse AI): با توجه به تمرکز متا بر متاورس، این تیم به طور خاص بر توسعۀ هوش مصنوعی برای تجربیات واقعیت مجازی و افزوده متمرکز است. هدف این تیم، ایجاد محیطهای مجازی هوشمند، آواتارهای واقعگرایانه و تعامل طبیعی کاربران در متاورس است.
- واحد مسئولیتپذیری هوش مصنوعی (Responsible AI): متا به مسئولیتپذیری در توسعه و به کارگیری هوش مصنوعی اهمیت زیادی میدهد. واحد مسئولیتپذیری AI بر جنبههای اخلاقی، اجتماعی و امنیتی هوش مصنوعی تمرکز دارد و تلاش میکند تا از استفادۀ مسئولانه و عادلانه از این فناوری اطمینان حاصل کند.
جدول بخشهای اصلی Meta AI
| بخش | تمرکز اصلی | اهداف |
|---|---|---|
| آزمایشگاه هوش مصنوعی فیسبوک (FAIR) | تحقیقات بنیادی هوش مصنوعی | پیشبرد مرزهای دانش هوش مصنوعی، انتشار نتایج تحقیقات به صورت متنباز |
| گروه هوش مصنوعی کاربردی (Applied AI) | به کارگیری هوش مصنوعی در محصولات متا | ادغام هوش مصنوعی در فیسبوک، اینستاگرام، واتساپ و سایر پلتفرمها، بهبود تجربه کاربری |
| تیم متاورس هوش مصنوعی (Metaverse AI) | توسعه هوش مصنوعی برای واقعیت مجازی و افزوده | ایجاد محیطهای مجازی هوشمند، آواتارهای واقعگرایانه، تعامل طبیعی کاربران در متاورس |
| واحد مسئولیتپذیری هوش مصنوعی (Responsible AI) | جنبههای اخلاقی، اجتماعی و امنیتی هوش مصنوعی | تضمین استفاده مسئولانه و عادلانه از هوش مصنوعی، کاهش خطرات و سوگیریهای احتمالی |
انواع نسخههای هوش مصنوعی متا
هوش مصنوعی متا شامل مدلها و فناوریهای متنوعی است که در نسخههای مختلف ارائه شدهاند. در اینجا به برخی از نسخههای کلیدی Meta AI اشاره میکنیم:
- LLaMA (مدل زبان بزرگ متا برای هوش مصنوعی): LLaMA یک مدل زبان بزرگ (LLM) است که توسط متا توسعه داده شده است. LLaMA در نسخههای مختلف با اندازههای متفاوت (از 7 میلیارد تا 65 میلیارد پارامتر) ارائه شده است و تواناییهای چشمگیری در تولید متن، ترجمۀ زبان و پاسخگویی به سؤالات دارد. LLaMA به صورت متنباز منتشر شده است و به محققان و توسعهدهندگان در سراسر جهان امکان میدهد تا از آن استفاده کنند و آن را بهبود ببخشند.
- AudioCraft :AudioCraft یک ابزار هوش مصنوعی مولد موسیقی است که توسط متا توسعه داده شده است. AudioCraft از سه مدل مختلف تشکیل شده است (MusicGen ،AudioGen و EnCodec) و به کاربران امکان میدهد تا موسیقی و صداهای مختلف را از طریق دستورات متنی ایجاد کنند. AudioCraft نیز به صورت متنباز منتشر شده است.
- ImageBind :ImageBind یک مدل هوش مصنوعی است که قادر به یادگیری از شش نوع مختلف داده است: متن، تصویر، صدا، عمق، حرارت و IMU (واحد اندازهگیری اینرسی). ImageBind میتواند ارتباط بین این دادههای مختلف را درک کند و برای کاربردهای متنوعی مانند جستوجوی چندوجهی و درک صحنههای پیچیده به کار گرفته شود.
- NLLB-200 (مدل زبان بزرگ برای ترجمه): NLLB-200 یک مدل زبان بزرگ است که به طور خاص برای ترجمۀ زبانهای مختلف توسعه داده شده است. NLLB-200 قادر به ترجمۀ بین 200 زبان مختلف است و عملکرد بسیار خوبی در ترجمۀ زبانهای با منابع کم (زبانهایی که دادههای آموزشی کمی برای آنها موجود است) دارد.
- Voicebox :Voicebox نیز یک مدل هوش مصنوعی مولد صدا است که توسط متا توسعه داده شده است. Voicebox قادر به تولید صدا با کیفیت بالا، ویرایش صدا و انتقال سبک صدا است. Voicebox میتواند برای کاربردهای مختلفی مانند تولید محتوای صوتی، دوبله و صداگذاری به کار رود.
جدول نسخههای Meta AI
شاید برات جالب باشه:
| نسخه | نوع هوش مصنوعی | کاربرد اصلی | وضعیت انتشار |
|---|---|---|---|
| LLaMA | مدل زبان بزرگ (LLM) | تولید متن، ترجمه زبان، پاسخگویی به سؤالات | متنباز |
| AudioCraft | هوش مصنوعی مولد موسیقی | تولید موسیقی و صدا از طریق دستورات متنی | متنباز |
| ImageBind | مدل یادگیری چندوجهی | یادگیری از شش نوع داده مختلف، جستوجوی چندوجهی، درک صحنههای پیچیده | تحقیق |
| NLLB-200 | مدل زبان بزرگ (LLM) | ترجمۀ بین 200 زبان مختلف، ترجمه زبانهای با منابع کم | تحقیق |
| Voicebox | هوش مصنوعی مولد صدا | تولید صدا با کیفیت بالا، ویرایش صدا، انتقال سبک صدا | تحقیق |
کاربردهای هوش مصنوعی متا
Meta AI در طیف گستردهای از کاربردها در محصولات و خدمات متا و فراتر از آن به کار گرفته میشود. در اینجا به برخی از کاربردهای کلیدی هوش مصنوعی متا اشاره میکنیم:
- بهبود تجربۀ کاربری در پلتفرمهای متا: AI برای بهبود تجربۀ کاربری در فیسبوک، اینستاگرام و واتساپ به کار گرفته میشود که عبارتند از:
- توصیههای محتوا: پیشنهاد محتوای مرتبط و جذاب به کاربران در فید خبری، بخش اکسپلور و استوریها.
- رتبهبندی فید خبری: اولویتبندی پستها و محتواهای مهمتر برای نمایش به کاربران.
- تشخیص محتوای مضر و اخبار جعلی: شناسایی و حذف محتوای نامناسب، خشونتآمیز، نفرتپراکن و اخبار نادرست.
- ترجمۀ خودکار پستها و پیامها: ترجمۀ محتوای چندزبانه برای دسترسی کاربران از سراسر جهان.
- فیلترهای واقعیت افزوده: ایجاد فیلترهای جذاب و تعاملی برای عکسها و ویدئوها در اینستاگرام و فیسبوک.
- توسعۀ متاورس: AI نقش حیاتیای در توسعۀ متاورس ایفا میکند که کاربردهای آن عبارتند از:
- آواتارهای واقعگرایانه: ایجاد آواتارهای سهبعدی با قابلیتهای حرکتی طبیعی و بیان احساسات.
- محیطهای مجازی هوشمند: ایجاد محیطهای مجازی پویا و تعاملی که به رفتار کاربران پاسخ میدهند.
- تعامل طبیعی زبان: امکان تعامل کاربران با محیطهای مجازی و آواتارها از طریق زبان طبیعی.
- تولید محتوای سهبعدی: ایجاد مدلهای سهبعدی و اشیاء مجازی به صورت خودکار.
- تحقیق و توسعه هوش مصنوعی عمومی: متا به دنبال پیشبرد تحقیقات در زمینه هوش مصنوعی عمومی است. هدف ایجاد سیستمهای هوشمندی است که قادر به انجام هرگونه وظیفۀ فکری که انسان قادر به انجام آن است، باشند. این تحقیقات در بلندمدت میتواند تحولات عظیمی در حوزۀ AI ایجاد کند.
- ابزارهای هوش مصنوعی مولد: متا ابزارهای هوش مصنوعی مولد مانند AudioCraft و Voicebox را توسعه داده است که به کاربران امکان میدهند محتوای خلاقانه مانند موسیقی و صدا را به راحتی ایجاد کنند. این ابزارها میتوانند کاربردهای گستردهای در صنایع مختلف از جمله سرگرمی، رسانه و آموزش داشته باشند.
چالشهای Meta AI
در کنار فرصتهای فراوان، Meta AI با چالشهای مهمی نیز روبهرو است. در ادامه به برخی از چالشهای کلیدی این فناوری اشاره میکنیم:
- مسائل اخلاقی و سوگیری: مدلهای هوش مصنوعی ممکن است سوگیریهای موجود در دادههای آموزشی را بازتاب دهند و منجر به تصمیمگیریهای ناعادلانه یا تبعیضآمیز شوند. متا باید تلاش کند تا از این سوگیریها جلوگیری کند و از استفادۀ اخلاقی از هوش مصنوعی اطمینان حاصل کند.
- حریم خصوصی و امنیت دادهها: هوش مصنوعی برای عملکرد مؤثر به دادههای زیادی نیاز دارد. جمعآوری و استفاده از دادههای کاربران میتواند نگرانیهای مربوط به حریم خصوصی و امنیت دادهها را ایجاد کند. متا باید رویکردهای مسئولانهای برای جمعآوری و استفاده از دادهها اتخاذ کند و از اطلاعات کاربران محافظت کند.
- اطلاعات نادرست و اخبار جعلی: هوش مصنوعی میتواند برای تولید و انتشار اطلاعات نادرست و اخبار جعلی به کار برود. متا باید تلاش کند تا از سوء استفاده از هوش مصنوعی در این زمینه جلوگیری کند و با انتشار اطلاعات نادرست مقابله کند.
- مسئولیتپذیری و شفافیت: تصمیمگیریهای هوش مصنوعی گاهی اوقات غیرقابل تفسیر و غیرشفاف هستند. متا باید تلاش کند تا سیستمهای هوش مصنوعی خود را شفافتر و قابل فهمتر کند و مسئولیت تصمیمگیریهای آنها را بر عهده بگیرد.
- رقابت و نوآوری: عرصۀ هوش مصنوعی بسیار رقابتی است و شرکتهای زیادی در حال سرمایهگذاری و نوآوری در این زمینه هستند. متا باید به طور مداوم به نوآوری ادامه دهد و با رقبا به خوبی رقابت کند تا در این حوزه پیشرو باقی بماند.
نحوۀ استفاده از Meta AI
دسترسی مستقیم به Meta AI به عنوان یک محصول مستقل برای کاربران عادی وجود ندارد. هوش مصنوعی متا به صورت یکپارچه در محصولات و خدمات مختلف متا (فیسبوک، اینستاگرام، واتساپ و غیره) ادغام شده است و کاربران به طور غیرمستقیم از مزایای آن بهرهمند میشوند. نحوۀ استفادۀ غیرمستقیم از Meta AI به صورت زیر است:
- استفاده از پلتفرمهای متا: با استفاده از فیسبوک، اینستاگرام، واتساپ و سایر پلتفرمهای متا، کاربران به طور خودکار از فناوریهای Meta AI بهرهمند میشوند. به عنوان مثال، توصیههای محتوا در فید خبری اینستاگرام، فیلترهای واقعیت افزوده در فیسبوک و ترجمۀ خودکار پیامها در واتساپ همگی مبتنی بر Meta AI هستند.
- استفاده از ابزارهای توسعهدهندگان متا: متا برخی از ابزارهای هوش مصنوعی خود را به صورت متنباز در اختیار توسعهدهندگان قرار داده است. توسعهدهندگان میتوانند از این ابزارها (مانند PyTorch و LLaMA) برای ساخت برنامهها و خدمات هوش مصنوعی خود استفاده کنند.
- پیگیری تحقیقات و مقالات متا: آزمایشگاه FAIR متا به طور منظم مقالات تحقیقاتی خود را در زمینۀ AI منتشر میکند. علاقهمندان به هوش مصنوعی میتوانند با مطالعه این مقالات، از آخرین دستاوردهای متا در این حوزه مطلع شوند.
نحوۀ استفاده از PyTorch (فریمورک متنباز یادگیری ماشین متا)
- نصب PyTorch: برای استفاده از PyTorch، ابتدا باید آن را بر روی سیستم خود نصب کنید. دستورالعملهای نصب برای سیستمعاملهای مختلف در وبسایت رسمی PyTorch (https://pytorch.org/) موجود است.
- یادگیری اصول PyTorch: برای شروع کار با PyTorch، توصیه میشود آموزشهای مقدماتی و راهنماهای موجود در وبسایت رسمی PyTorch و منابع آموزشی آنلاین را مطالعه کنید.
- توسعۀ مدلهای یادگیری ماشین: با استفاده از PyTorch، میتوانید مدلهای یادگیری ماشین خود را برای کاربردهای مختلف (مانند طبقهبندی تصویر، پردازش زبان طبیعی و غیره) توسعه دهید.
- بهرهگیری از منابع و جامعه PyTorch :PyTorch دارای جامعه فعال و منابع آموزشی گستردهای است. میتوانید از این منابع برای یادگیری بیشتر، رفع اشکالات و به اشتراک گذاشتن تجربیات خود با سایر توسعهدهندگان استفاده کنید.
نکات مهم
- دانلود مستقیم Meta AI: هوش مصنوعی متا به صورت یک نرمافزار مستقل برای دانلود و نصب کاربران عادی ارائه نشده است.
- استفاده از محصولات متا: بهترین راه برای تجربۀ Meta AI، استفاده از محصولات و خدمات مختلف شرکت متا است.
- توسعه با PyTorch: توسعهدهندگان میتوانند از فریمورک PyTorch برای ساخت برنامههای هوش مصنوعی خود بهره ببرند.
نتیجهگیری
Meta AI به عنوان یک نیروی قدرتمند در حال شکلدهی به آینده فناوری و تجربۀ کاربری در پلتفرمهای مختلف است. از بهبود الگوریتمهای رتبهبندی محتوا و تشخیص محتوای مضر تا توسعۀ متاورس و ابزارهای هوش مصنوعی مولد، متا به طور فعال در حال پیشبرد مرزهای دانش هوش مصنوعی و به کارگیری آن در محصولات و خدمات خود است.
Meta AI یک حوزۀ پویا و در حال تحول است که پتانسیل بسیار زیادی برای ایجاد تحولات مثبت در دنیای فناوری و زندگی انسانها دارد. با ادامه تحقیقات و توسعۀ مسئولانه، میتوان انتظار داشت که هوش مصنوعی متا نقش مهمتری در آینده ایفا کند و به بهبود زندگی روزمره ما کمک کند.
