الذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI) هو نوع من أنظمة الذكاء الاصطناعي، تحديداً فرع من التعلم الآلي والتعلم العميق، يتميز بقدرته على إنشاء محتوى جديد وأصلي ومبتكر بناءً على البيانات التي تم تدريبه عليها. 

آلية العمل

تعتمد نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي، مثل النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)، على الآلية الأساسية التالية:

1. التدريب: يتم تدريب النماذج على كميات هائلة من البيانات (نصوص، صور، أكواد، إلخ).

2. تعلم الأنماط: تتعلم النماذج الأنماط والبنية الأساسية والقواعد الكامنة في هذه البيانات. على سبيل المثال، تتعلم نماذج اللغة القواعد النحوية، وسياق الكلمات، وأنماط المحادثة.

3. التوليد: عند تلقي طلب (Prompt) من المستخدم، تستخدم النماذج ما تعلمته لـتوليد بيانات جديدة لها خصائص مماثلة لبيانات التدريب، لكنها ليست نسخًا مطابقة. يمكن أن يكون الناتج نصًا، أو صورة، أو مقطع فيديو، أو رمزًا برمجيًا، إلخ.

أمثلة وتطبيقات شائعة

تشمل التطبيقات الأكثر شهرة للذكاء الاصطناعي التوليدي ما يلي:

● إنشاء النصوص: مثل كتابة المقالات، القصص، رسائل البريد الإلكتروني، أو تلخيص النصوص الطويلة (مثال: ChatGPT، Bard/Gemini).

● توليد الصور والفن: إنشاء صور فريدة أو أعمال فنية بناءً على وصف نصي (مثال: DALL-E، Midjourney، Stable Diffusion).

● توليد التعليمات البرمجية (Code): مساعدة المبرمجين في كتابة الأكواد البرمجية، تصحيح الأخطاء، وإنشاء الوثائق (مثال: GitHub Copilot).

● إنشاء الموسيقى والأصوات: تأليف مقطوعات موسيقية أو إنشاء مؤثرات صوتية جديدة.

باختصار، بدلاً من مجرد تصنيف البيانات أو التنبؤ بها، يقوم الذكاء الاصطناعي التوليدي بإنشاء بيانات جديدة لم تكن موجودة سابقًا.