كيف يتعلم الذكاء الاصطناعي توليد الصور؟
حتى الآن، شاهدنا كيف تصبح أنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً، لكن كيف تطورت من مجرد القدرة على فهمنا وتقديم الاستجابات، إلى توليد صور وفيديوهات مفصّلة؟
تعتمد عملية توليد الصور بواسطة الذكاء الاصطناعي على خوارزميات مدربة على التعرف على الأنماط في البيانات المرئية. تتعلم هذه الأدوات، والمعروفة باسم النماذج التوليدية، من مجموعات البيانات الكبيرة لإنشاء صور تشبه ما شاهدته أثناء تدريبها.
دعنا نحلل الأمر:🔎:
يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى رؤية العديد من الصور قبل أن يتمكن من البدء في إنشاء صوره الخاصة. يشبه الأمر منح طفل مئات من ألبومات الصور لمساعدته على فهم شكل القطة أو الشاطئ أو الآيس كريم.
على سبيل المثال، لتعليم الذكاء الاصطناعي رسم القطط، نعرض عليه الآلاف من صور القطط بجميع الأحجام والألوان والأوضاع الممكنة: “قطة نائمة”، “قطة غاضبة”، “قطة ترتدي زي رائد فضاء”. كلما زاد عدد الصور التي يراها، زادت التفاصيل التي يمكنه التقاطها.
الكثير من القطط الصغيرة! 😻
ماذا سيحدث إذا قدمنا له صورًا لقطط بيضاء فقط؟ حسنًا، عندما يبدأ الذكاء الاصطناعي بالرسم، سيعتقد أن جميع القطط بيضاء! ولهذا السبب من الضروري توفير بيانات متنوعة للذكاء الاصطناعي، ما يُتيح له التعلم وإنشاء محتوى أكثر شمولاً وثراءً إبداعيًا.
بعد ذلك، يتعلم الذكاء الاصطناعي الرسم باستخدام نماذج الانتشار (diffusion). يبدأ الأمر بصورة مليئة بالتشويش، مثل جهاز تلفزيون عند انقطاع الإشارة. وتدريجيًا، يتعلم الجهاز إزالة هذا التشويش لجعل الصورة أكثر وضوحًا وتفصيلاً.
بمجرد أن تتمكن الآلة من التعرف على القطة حتى مع وجود تشويش في الصورة، تستطيع إحصائيًا إعادة إنتاج المعلومات المفقودة لتوليد صورة قطة (أو شيء يشبه القطة). بمعنى آخر، يحدد اللون لكل نقطة مفقودة.
هل سبق لك أن لعبت لعبة البحث عن الأنماط في الغيوم؟ حسناً، الأمر يشبه ذلك إلى حد ما…
لذلك، عندما يُطلب من الذكاء الاصطناعي صورة، فإنه سيقوم أولاً بإنشاء ملايين البقع العشوائية، وعندما يصبح شيء ما قابلاً للتمييز بشكل طفيف ويتطابق مع الطلب، سيبدأ في “إعادة بناء” الصورة استنادًا إلى الاحتمالات.
