رایج‌ترین انواع مدل‌های هوش مصنوعی

انواع مدل‌های هوش مصنوعی در سال‌های اخیر به یکی از بحث‌های محوری دنیای فناوری تبدیل شده‌اند. این مدل‌ها، از موتورهای جستجو و دستیارهای هوشمند گرفته تا ابزارهای تولید محتوا و تحلیل داده، نقشی کلیدی در محصولات و خدمات دیجیتال دارند. با این حال، همه‌ی مدل‌ها یکسان نیستند و بسته به شیوه طراحی، نحوه دسترسی و اهداف توسعه، در دسته‌بندی‌های متفاوتی قرار می‌گیرند.

در این مقاله از بلاگ آسا، دسته‌بندی‌های مختلف این مدل‌ها را با هم مرور می‌کنیم، از هر یک به چندین AI اشاره خواهیم کرد. در انتها نیز این مدل‌ها را با هم مقایسه می‌کنیم تا درک بهتری از کاربرد و هدف هریک به دست آوریم.

انواع مدل‌های هوش مصنوعی

انواع مدل‌های هوش مصنوعی را می‌توان از دیدگاه‌های مختلف دسته‌بندی کرد. در مهندسی هوش مصنوعی برخی تقسیم‌بندی‌ها بر سطح دسترسی متمرکزند و مدل‌ها را به دو گروه باز و بسته تقسیم می‌کنند. در عین حال، معیارهای دیگری مثل تکنولوژی به‌کاررفته (مانند مدل‌های زبانی یا بینایی)، توانایی‌ها، هدف (تحقیقاتی یا تجاری) و عملکرد (یادگیری نظارت‌شده، بدون نظارت یا تقویتی) هم به‌عنوان پایه‌های رایج برای طبقه‌بندی مدل‌ها به‌کار می‌روند.

علاوه‌بر این دسته‌بندی‌ها، در سال‌های اخیر نوع جدیدی از مدل‌ها به نام مدل‌های اکوسیستمی نیز مطرح شده‌اند. این مدل‌ها تنها یک ابزار واحد نیستند، بلکه مجموعه‌ای یکپارچه از قابلیت‌ها و سرویس‌ها را در قالب یک اکوسیستم کامل ارائه می‌دهند. در نتیجه، می‌توان آن‌ها را نقطه تلاقی و ترکیبی از دسته‌بندی‌های پیشین دانست.

۱. براساس سطح دسترسی (By Access Level)

مدل‌های ازپیش‌آموزش‌داده‌شده را می‌توان بر اساس سطح دسترسی به دو گروه اصلی تقسیم کرد: مدل‌های متن‌باز و مدل‌های متن‌بسته. این دسته‌بندی اهمیت زیادی دارد؛ زیرا سطح دسترسی نه‌تنها بر نحوه استفاده، بلکه بر شفافیت، انعطاف‌پذیری و هزینه‌های مرتبط با پیاده‌سازی تاثیر می‌گذارد.

• مدل‌های متن‌باز (Open Source)

این مدل‌ها کد و وزن‌های آموزش داده‌شده را به‌طور عمومی در دسترس قرار می‌دهند و هر توسعه‌دهنده‌ای می‌تواند آن‌ها را دانلود، اجرا و حتی تغییر دهد. از ویژگی‌های برجسته این مدل‌ها می‌توان به شفافیت کامل، انعطاف‌پذیری بالا در تنظیم و فاین‌تیونینگ و بهره‌مندی از جامعه فعال توسعه‌دهندگان اشاره کرد. به کمک این جامعه، مشکلات سریع‌تر حل شده و منابع آموزشی و ابزارهای کمکی گسترده در دسترس هستند. نمونه‌های شناخته‌شده در این دسته شامل LLaMA، Falcon و BLOOM هستند که در کاربردهای مختلفی از پردازش زبان طبیعی تا تحلیل داده‌های چندمودال استفاده می‌شوند.

• مدل‌های متن‌بسته (Closed Source)

این مدل‌ها کد و وزن‌های آموزشی خود را عمومی نمی‌کنند و دسترسی مستقیم به جزئیات آموزش و ساختار داخلی محدود است. مزیت اصلی آن‌ها عملکرد بالا، بهینه‌سازی‌های شرکتی و پشتیبانی رسمی است اما محدودیت مهمشان عدم شفافیت و انعطاف محدود برای تغییرات داخلی است. این مدل‌ها معمولا برای سازمان‌ها و محصولاتی مناسب‌اند که نیاز به عملکرد قابل اعتماد و پشتیبانی حرفه‌ای دارند. نمونه‌های شاخص این دسته شامل GPT-4 و GPT-5، Claude و Gemini هستند که در صنایع مختلف از تولید محتوا و چت‌بات‌ها تا تحلیل پیچیده داده‌ها به کار می‌روند.

۲. براساس فناوری (By Technology)

هوش مصنوعی از فناوری‌های مختلفی بهره می‌برد تا ماشین‌ها بتوانند یاد بگیرند، تحلیل کنند و وظایف انسانی را شبیه‌سازی کنند. از یادگیری ماشین و یادگیری عمیق گرفته تا پردازش زبان طبیعی و رباتیک، هر فناوری برای نوع خاصی از داده و وظیفه بهینه شده است.

• یادگیری ماشین (Machine Learning): یادگیری ماشین شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به سیستم‌ها اجازه می‌دهد بدون برنامه‌نویسی صریح، از تجربه یاد بگیرند و عملکرد خود را بهبود بخشند. این روش بر الگوریتم‌ها و مدل‌های آماری برای تحلیل و استخراج نتایج از داده‌ها تکیه دارد.
  • یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning): آموزش مدل روی داده‌های برچسب‌خورده که خروجی مورد انتظار مشخص است. تکنیک‌های رایج شامل رگرسیون خطی، طبقه‌بندی و ماشین‌های بردار پشتیبان است. این روش در شناسایی تصویر، تشخیص تقلب و موارد دیگر کاربرد دارد.
  • یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning): آموزش مدل روی داده‌های بدون برچسب، جایی که خروجی از قبل مشخص نیست. تکنیک‌ها شامل خوشه‌بندی و کشف ارتباط هستند و اغلب برای تقسیم‌بندی مشتریان و شناسایی ناهنجاری‌ها استفاده می‌شوند.
  • یادگیری عمیق (Deep Learning): یادگیری عمیق، شکلی تخصصی از یادگیری ماشین است که از شبکه‌های عصبی مصنوعی با لایه‌های متعدد استفاده می‌کند و در پردازش زبان طبیعی (NLP) و شناسایی تصویر عملکرد برجسته‌ای دارد.
• پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing ): NLP به ماشین‌ها امکان می‌دهد زبان انسانی را درک و پردازش کنند.
• رباتیک (Robotics): ترکیبی از هوش مصنوعی و سیستم‌های مکانیکی برای انجام وظایف در دنیای واقعی.
• سیستم‌های خبره (Expert Systems): تقلید تصمیم‌گیری انسانی در حوزه‌های تخصصی با استفاده از سیستم‌های مبتنی بر قانون.

پیشنهاد مطالعه: انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین در سال ۲۰۲۵

۳. براساس توانایی (By Capability)

هوش مصنوعی می‌تواند از اشکال محدود و تخصصی تا توانایی‌های عمومی و حتی فوق‌هوشمند متغیر باشد. هر سطح نشان‌دهنده میزان درک، استدلال و استقلال تصمیم‌گیری سیستم است، از توانایی انجام یک کار مشخص تا هوش مشابه یا فراتر از انسان.

• هوش ضعیف (Weak AI یا Narrow AI): برای انجام وظایف مشخص با توانایی‌های محدود انسانی طراحی شده است، از یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت استفاده می‌کند. نمونه‌ها شامل دستیارهای صوتی مانند Siri و Alexa هستند. این نوع هوش نمی‌تواند فراتر از قابلیت‌های برنامه‌ریزی شده خود عمل کند.
• هوش قوی (Strong AI یا General AI): شکلی فرضی از هوش مصنوعی با هوش، درک و استدلال انسانی که قادر به انجام هر وظیفه فکری انسانی است. تاکنون محقق نشده و صرفا یک مفهوم نظری است.
• هوش فوق‌هوشمند (Superintelligent AI): فرم پیشرفته‌ای از هوش مصنوعی که از هوش انسانی در تمام جنبه‌ها فراتر می‌رود و می‌تواند در تمامی زمینه‌ها از پژوهش علمی تا مهارت‌های اجتماعی بر انسان‌ها برتری یابد. این نوع فعلا نظری است.

پیشنهاد مطالعه: تفاوت هوش مصنوعی و هوش انسانی

۴. براساس عملکرد (By Functionality)

این دسته‌بندی به چگونگی تعامل هوش مصنوعی با محیط و داده‌ها مربوط می‌شود؛ از سیستم‌های واکنشی ساده تا حافظه محدود، مدل‌های دارای درک ذهنی و هوش خودآگاه. عملکرد مشخص می‌کند که آیا سیستم فقط پاسخ می‌دهد یا می‌تواند یاد بگیرد و با انسان تعامل پیچیده داشته باشد.

• هوش واکنشی (Reactive AI): ساده‌ترین شکل هوش مصنوعی که تنها به ورودی‌های مشخص با پاسخ‌های ازپیش‌تعیین‌شده واکنش نشان می‌دهد و حافظه یا توانایی یادگیری از تجربه گذشته ندارد. نمونه‌ها شامل رایانه شطرنج Deep Blue شرکت IBM است.
• حافظه محدود (Limited Memory): توانایی ذخیره تجربیات گذشته و استفاده از آن‌ها برای تصمیم‌گیری‌های آینده را دارد. اکثر سیستم‌های هوش مصنوعی مدرن، مانند خودروهای خودران، در این دسته قرار می‌گیرند.
• نظریه ذهن (Theory of Mind): شکل پیشرفته‌ای از هوش مصنوعی که قادر به درک و تعامل با احساسات و افکار انسان‌هاست و هنوز در مرحله آزمایشی قرار دارد.
• هوش خودآگاه (Self-aware AI): فرم نظری هوش مصنوعی با خودآگاهی و شناخت از وجود خود، مشابه انسان‌ها. این مفهوم هنوز فرضی و موضوع بحث‌های فلسفی است.

۵. براساس هدف (By Purpose)

هوش مصنوعی براساس هدف می‌تواند مولد، پیش‌بینی‌کننده، کمکی یا مکالمه‌ای باشد. این طبقه‌بندی نشان می‌دهد که سیستم برای تولید محتوا، پیش‌بینی آینده، پشتیبانی از انسان‌ها یا تعامل طبیعی طراحی شده است.

• هوش مولد (Generative AI): تمرکز بر ایجاد محتوای جدید مانند تصویر، موسیقی یا متن دارد و از یادگیری بدون نظارت برای تولید خروجی‌های واقعی استفاده می‌کند. انواع اصلی شامل:
  • شبکه‌های مولد رقابتی (GANs)
  • خودرمزگذارهای واریاسیونال (VAEs)
  • مدل‌های انتشار (Diffusion Models)
  • هوش چندمودال (Multimodal AI)
  • شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
  • مدل‌های جریان (Flow Models)
  • میدان‌های تابشی عصبی (NeRFs)
• هوش پیش‌بینی‌کننده (Predictive AI): از داده‌ها برای پیش‌بینی نتایج آینده استفاده می‌کند و از تکنیک‌هایی مانند رگرسیون خطی و تحلیل سری‌های زمانی بهره می‌برد. کاربرد آن در پیش‌بینی تقاضا و ارزیابی ریسک است.
• هوش کمکی (Assistive AI): برای کمک به انسان‌ها در وظایف مختلف طراحی شده و بهره‌وری و کارایی را افزایش می‌دهد. شامل ابزارهایی مانند دستیارهای مجازی و سیستم‌های پیشنهادگر است.
• هوش مکالمه‌ای (Conversational AI): قدرت‌بخش چت‌بات‌ها و دستیارهای مجازی است و تعاملات انسان‌مانند را از طریق NLP و مدیریت دیالوگ امکان‌پذیر می‌کند. از ترکیبی از یادگیری نظارت‌شده، بدون نظارت و یادگیری عمیق بهره می‌برد.

۶. مدل‌های اکوسیستمی (Ecosystem Models)

مدل‌های اکوسیستمی (Ecosystem Models) به سامانه‌هایی گفته می‌شوند که چندین مدل هوش مصنوعی مختلف—چه متن‌باز یا متن‌بسته، نظارتی یا مولد—را در قالب یک پلتفرم یکپارچه گردآوری می‌کنند. این رویکرد امکان هم‌افزایی میان مدل‌ها، مقیاس‌پذیری بالا و بهره‌برداری از خدمات ابری را فراهم می‌کند، به‌طوری که کاربران می‌توانند بدون مدیریت مستقیم زیرساخت‌ها، مدل‌های مختلف را ترکیب، آزمایش و اجرا کنند.

مدل‌های اکوسیستمی مزایای متعددی دارند، از جمله تسهیل توسعه، کاهش هزینه‌های عملیاتی و ایجاد جریان کاری یکپارچه برای وظایف پیچیده. نمونه‌هایی از چنین اکوسیستم‌هایی شامل Hugging Face، Azure OpenAI و Google Vertex AI هستند.

روند آینده صنعت هوش مصنوعی نیز به سمت حرکت از استفاده از یک مدل منفرد به اکوسیستم‌های ترکیبی و چندمدلی پیش می‌رود تا انعطاف و قابلیت پاسخگویی به نیازهای متنوع کسب‌وکارها افزایش یابد.

مقایسه رایج‌ترین انواع مدل‌های هوش مصنوعی

این بخش به بررسی و مقایسه مدل‌های پرکاربرد هوش مصنوعی می‌پردازد و ویژگی‌های کلیدی آن‌ها را در ابعاد مختلفی مانند سطح دسترسی، فناوری، توانایی، عملکرد و هدف نشان می‌دهد. هدف، ارائه دیدی جامع و سریع برای فهم تفاوت‌ها و کاربردهای هر مدل است.

جمع‌بندی

در مجموع، انواع مدل‌های هوش مصنوعی بسته به سطح دسترسی، فناوری، توانایی، عملکرد و هدف، تفاوت‌های قابل توجهی دارند. مدل‌های متن‌باز انعطاف و شفافیت بالایی ارائه می‌کنند و برای توسعه و تحقیق مناسب‌اند، در حالی که مدل‌های متن‌بسته با عملکرد بهینه و پشتیبانی حرفه‌ای، گزینه‌ای مطمئن برای کاربردهای عملی هستند. علاوه‌بر این، اکوسیستم‌های ترکیبی امکان بهره‌برداری همزمان از چند مدل را فراهم می‌کنند و مقیاس‌پذیری و انعطاف بالاتری ارائه می‌دهند.

شناخت این تفاوت‌ها به انتخاب مناسب‌ترین مدل کمک می‌کند و زمینه را برای استفاده هوشمندانه‌تر از انواع مدل‌های هوش مصنوعی در حوزه‌های مختلف فراهم می‌آورد.

منابع

gosearch.ai

🏷️ برچسب‌ها: مدل های زبانی

مطالب مرتبط

بررسی کامل GPT-5: نسل جدید مدل‌های زبانی OpenAI راهنمای جامع RAG: تولید مبتنی بر بازیابی افزوده امبدینگ (Embeddings): کلید درک ماشین از زبان انسان و کدنویسی