معرفی Google Gemini

گوگل وارد عصر جدیدی از هوش مصنوعی شده است که با نام Gemini شناخته می‌شود. این اصطلاح به مجموعه‌ای از مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی اطلاق می‌شود که قابلیت‌های چند جانبه‌ای دارند و در سال گذشته رونمایی شدند. با این حال، به روال معمول گوگل، نام “Gemini” به مرور زمان به کاربردهای متنوع‌ تری گسترش یافته که ممکن است برای برخی کاربران گیج‌ کننده باشد.

برای روشن شدن موضوع، می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• خانواده مدل‌های Gemini: هسته اصلی این اکوسیستم را تشکیل می‌دهد. این مدل‌ها در محصولات و خدمات داخلی گوگل به کار می‌روند و همچنین به توسعه‌ دهندگان خارجی اجازه می‌دهند تا از آن‌ها در برنامه‌ های خود بهره ببرند.
• چت‌ بات Gemini: بر پایه خانواده مدل‌های جمینی ساخته شده است و به عنوان یک رابط گفت‌ وگوی پیشرفته عمل می‌کند. این چت‌ بات که پیش‌ تر با نام Bard شناخته می‌شد، قادر است به سوالات پیچیده پاسخ دهد و مکالمات طبیعی شبیه یه انسان برقرار کند.
• Gemini به عنوان دستیار هوشمند: گوگل در نظر دارد تا در آینده از جمینی به عنوان جایگزینی برای دستیار صوتی Google Assistant استفاده کند و احتمالاً این دو را با هم ادغام خواهد کرد.
• Gemini در Google Workspace: مجموعه ابزارهای تولیدی گوگل مانند Gmail و Google Docs به قابلیت های هوش مصنوعی مجهز شده‌اند که تحت عنوان Gemini عرضه می‌شوند و در اختیار کاربران پولی قرار می‌گیرند.

در مجموع، تمام این کاربردهای مختلف از یک پایه مشترک، یعنی خانواده مدل‌های هوش مصنوعی Gemini نشأت می‌گیرند. این مدل‌ها با توانایی‌های پیشرفته خود، تحولی بزرگ در زمینه هوش مصنوعی ایجاد کرده‌اند و به گوگل اجازه می‌دهند تا محصولات و خدمات خود را به سطح بالاتری از تکنولوژی و کارایی ارتقا دهد.

برای دسترسی کلیک کنید: Google Gemini

Google Gemini  یک خانواده از مدل‌های هوش مصنوعی است، مانند GPT از OpenAI. همه این‌ها مدل‌های چند وجهی هستند، به این معنی که می‌توانند متن را مانند یک مدل زبانی بزرگ معمولی (LLM) درک و تولید کنند و نیز اطلاعات دیگری مانند تصاویر، صدا، ویدئوها و کد را درک، پردازش و ترکیب کنند.

به عنوان مثال، می‌توانید یک درخواست مانند “چه اتفاقی در این تصویر در حال رخ دادن است؟” به Gemini بدهید و یک تصویر پیوست کنید. این ابزار، تصویر را توصیف کرده و به درخواست‌های بیشتری برای اطلاعات پیچیده‌ تر نیز قادر به پاسخگویی می‌باشد. به مثال زیر توجه نمایید:

چون ما اکنون وارد دوره رقابت شرکتی هوش مصنوعی شده‌ایم، اکثر شرکت‌ها در مورد جزئیات چگونگی کارکرد و تفاوت مدل‌های خود بسیار رازدار هستند. با این حال، گوگل تأیید کرده که مدل‌های Gemini از معماری transformer استفاده می‌کنند و به استراتژی‌هایی مانند پیش‌آموزش و تنظیم دقیق متکی هستند، درست مانند سایر مدل‌های اصلی هوش مصنوعی.

Google Gemini علاوه بر اینکه روی متن آموزش داده شده، به طور همزمان بر روی تصاویر، صداها و ویدیوها نیز آموزش داده شده است. قابلیت Gemini در پردازش، نتیجه‌ی یک مدل جداگانه که در انتها اضافه شده نیست؛ همه این‌ها از ابتدا در ساختار آن جاسازی شده‌اند. به طور نظری، این باید به این معنا باشد که Google Gemini دنیا را شهودی‌تری درک می‌کند. 

گوگل مدعی است که مدل زبانی Gemini با آموزش هم‌ زمان بر روی انواع داده‌ها، توانایی بی‌نظیری در درک و تحلیل جامع اطلاعات از منابع مختلف را دارد. بدین معنا که جمینی قادر است طیف وسیعی از ورودی‌ها از جمله نمودارها، متون، تصاویر و حتی ترکیبی از آن‌ها را به طور همزمان پردازش کرده و مفاهیم نهفته در آن‌ها را استخراج نماید. به عنوان مثال، Gemini می‌تواند یک نمودار آماری را همراه با توضیحات آن تحلیل کرده و به سؤالات مرتبط پاسخ دهد یا متن موجود در تصاویر را بخواند و آن را با اطلاعات دیگر ترکیب کند. اگرچه این قابلیت در زمان معرفی اولیه جمینی در سال گذشته بسیار نوآورانه تلقی می‌شد، اما در حال حاضر رقبای قدرتمندی مانند Claude 3.5 و GPT-4 نیز به قابلیت‌های چند حالته مشابهی دست یافته‌اند.

تفاوت کلیدی دیگری که گوگل دوست دارد بیان کند این است که گوگل Gemini دارای پنجره‌ی زمینه‌ی طولانی است. این به این معنی است که یک درخواست می‌تواند اطلاعات بیشتری را شامل شود تا مدل بتواند پاسخ‌های بهتری بدهد و منابع بیشتری را برای کار داشته باشد. در حال حاضر، Gemini 1.5 Pro دارای پنجره‌ی زمینه‌ای تا دو میلیون توکن است. این مقدار برای چندین سند طولانی، پایگاه‌های دانش بزرگ و منابع متنی دیگر کافی است. 

حوزه هوش مصنوعی در حال تجربه دوره ای بی سابقه از رشد و نوآوری است که با پیشرفت های سریع در یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی مشخص می شود. در نتیجه، هوش مصنوعی در بسیاری از بخش ها از جمله مراقبت های بهداشتی و مالی تا سرگرمی و آموزش نفوذ کرده و شیوه زندگی و کار ما را متحول کرده است. این چشم انداز پویا شاهد ظهور مدل‌های هوش مصنوعی توانمتد و پیچیده‌تری بوده است که قادر به انجام کارهایی هستند که زمانی در انحصار انسان بودند.

بیشتر بخوانید:
پردازش زبان طبیعی چیست؟ همه چیز درباره NLP
یادگیری ماشین چیست و چگونه کار می کند؟
۵ ابزار برتر هوش مصنوعی پزشکی
PaliGemma مدل پیشرفته زبان بینایی گوگل

گوگل خود را به عنوان یک نیروی پیشگام در اکوسیستم رقابتی هوش مصنوعی تثبیت کرده است. این شرکت با داشتن سابقه غنی در تحقیق و توسعه پیشگامانه، به طور مداوم مرزهای آنچه در هوش مصنوعی قابل دستیابی است را گسترش داده. تعهد گوگل به نوآوری در ایجاد فناوری‌های متحول‌کننده مانند جستجو، اندروید و خودروهای خودران که همگی بر پایه قابلیت‌های قوی هوش مصنوعی هستند، مشهود است. این پایه محکم، گوگل را به عنوان یک بازیگر پیشرو در داستان هوش مصنوعی قرار داده و به دلیل مشارکت‌های خود در این زمینه، مورد احترام و توجه قرار گرفته است.

قابلیت‌های جدید و نوظهور Gemini در صنایع و کاربردها

بهداشت و درمان

تحلیل تصاویر پزشکی: Gemini می‌تواند برای تحلیل تصاویر پزشکی مانند اشعه ایکس، ام‌آر‌آی و سی‌تی اسکن مورد استفاده قرار گیرد و به تشخیص بیماری‌ها و ناهنجاری‌ها کمک کند.
کشف دارو: با پردازش حجم زیادی از داده‌های زیست‌پزشکی، Gemini می‌تواند روند کشف داروها و درمان‌های جدید را تسریع کند.
پزشکی شخصی‌سازی‌ شده: جمینی می‌تواند به ایجاد برنامه‌های درمانی شخصی‌سازی‌ شده براساس ساختار ژنتیکی و سابقه پزشکی فرد کمک کند.

مالی

تشخیص تقلب: جمینی می‌تواند الگوهایی را در داده‌های مالی شناسایی کرده و فعالیت‌های تقلبی را به موقع و مؤثر شناسایی کند.
ارزیابی ریسک: با تحلیل روندهای بازار و شاخص‌های اقتصادی، Gemini می‌تواند به ارزیابی ریسک سرمایه‌گذاری کمک کند.
معاملات الگوریتمی: Gemini می‌تواند برای توسعه الگوریتم‌های معاملاتی پیشرفته که توانایی تصمیم‌گیری در کسری از ثانیه براساس داده‌های بازار را دارند، مورد استفاده قرار گیرد.

بیشتر بخوانید:
استفاده از هوش مصنوعی در بانکداری و امور مالی 
هوش تجاری چیست؟

آموزش

آموزش شخصی‌سازی‌ شده: جمینی می‌تواند با تطبیق به سبک و سرعت یادگیری هر دانش‌آموز، تجربیات آموزشی سفارشی‌ سازی‌ شده‌ای را ارائه دهد.
سیستم‌های تدریس هوشمند: Gemini می‌تواند به عنوان یک معلم هوشمند عمل کند، راجب موضوعات مختلف درسی توضیحات ارائه دهد، به سوالات پاسخ دهد و بازخورد ارائه کند.
یادگیری زبان: جمینی می‌تواند برای ایجاد ابزارهای تعاملی یادگیری زبان که بازخورد فوری در مورد تلفظ و گرامر ارائه می‌دهند، مورد استفاده قرار گیرد.

بیشتر بخوانید:
کاربردهای هوش مصنوعی در آموزش
ابزارهای هوش مصنوعی برای افزایش بهره وری

صنایع خلاق

تولید محتوا: Gemini می‌تواند برای تولید محتوای خلاقانه، مانند نوشتن داستان‌ها، ساخت موسیقی و ایجاد هنرهای بصری مورد استفاده قرار گیرد.
توسعه بازی: Gemini می‌تواند برای ایجاد تجربیات بازی با حس واقعی و پویاتر استفاده شود.
طراحی: جمینی می‌تواند به طراحان در تولید ایده‌های جدید و ایجاد طراحی‌های خلاقانه و حرفه ای کمک کند.

سایر کاربردهای بالقوه

خدمات مشتری: Gemini می‌تواند ربات‌های گفتگو در خدمات مشتری را که توانایی درک پرسش‌های پیچیده و ارائه پاسخ‌های مفید دارند، تأمین کند.
علم محیط زیست: Gemini می‌تواند برای تحلیل داده‌های اقلیمی و پیش‌بینی اثرات تغییرات اقلیمی استفاده شود.
سیستم‌های خودمختار: Gemini می‌تواند قابلیت‌های وسایل نقلیه، ربات‌ها و پهپادهای خودمختار را بهبود بخشد.

کاربردهای خاص

در ترجمه زبان، Gemini با ارائه ترجمه‌های بسیار دقیق و ظریف که به تفاوت‌های زبانی مختلف هم توجه دارد، برجسته می‌شود. توانایی آن در درک بافت و اصطلاحات عامیانه، امکان ارائه ترجمه‌هایی را فراهم می‌کند که نه تنها دقیق هستند بلکه از نظر فرهنگی نیز مرتبط‌اند. در تولید کد، Gemini به برنامه‌نویسان کمک می‌کند تا قطعات کدی کارآمد و بدون خطا تولید کنند، که به طور قابل‌توجهی زمان توسعه را کاهش می‌دهد و بهره‌وری را افزایش می‌دهد. درک جمینی از زبان‌ها و ساختارهای برنامه‌نویسی به آن امکان می‌دهد تا راه‌ حل‌هایی ارائه دهد که با بهترین شیوه‌ها هم خوانی داشته و عملکرد را بهینه‌ سازی کند.

در حوزه تولید تصویر، Gemini می‌تواند تصاویری بسیار واقع‌گرایانه و خلاقانه بر اساس توصیفات متنی یا ورودی‌های دیگر تولید کند. این قابلیت به ویژه در صنایعی مانند تبلیغات و سرگرمی مفید است، جایی که محتوای سفارشی و جذاب از اهمیت بالایی برخوردار است. با استفاده از توانایی‌های چندرسانه‌ای خود، Gemini قادر به تولید تصاویری است که هم از لحاظ زیبایی‌ شناختی خوشایند و هم از لحاظ بافتی مناسب هستند، و زمینه‌های جدیدی برای بیان خلاقانه و نوآوری فراهم می‌کند. به نمونه تصاویر ساخته شده توسط جمینی توجه نمایید.

مدل‌های مختلف Gemini در اندازه‌های مختلف

مدل‌های گوگل Gemini در اندازه‌های مختلف موجود هستند. این مدل‌ها طوری طراحی شده اند که روی تقریباً هر دستگاهی قابل اجرا باشند، به همین دلیل است که گوگل آن را در همه جا ادغام کرده. گوگل ادعا می کند که نسخه های مختلف آن قادر هستند به طور مؤثر روی همه چیز از مراکز داده تا گوشی های هوشمند اجرا شوند.

در حال حاضر، گوگل مدل‌های Gemini زیر را دارد:

Gemini 1.0 Ultra

Gemini 1.0 Ultra بزرگترین مدل طراحی شده برای پیچیده‌ترین وظایف است. در معیارهای LLM مانند MMLU، Big-Bench Hard و HumanEval، عملکرد بهتری نسبت به GPT-4 داشته و در معیارهای چند وجهی مانند MMMU، VQAv2 و MathVista، عملکرد بهتری نسبت به GPT-4V داشته است. هنوز در حال آزمایش است و قرار است امسال عرضه شود.

Gemini 1.5 Pro

جمینی ۱.۵ پرو تعادلی بین مقیاس‌پذیری و عملکرد ارائه می‌دهد. این مدل طراحی شده تا برای مجموعه‌ای از وظایف مختلف استفاده شود و دارای پنجره متنی تا دو میلیون توکن است. این مدل اصلی جمینی است که گوگل در برنامه‌های خود به کار می‌برد. نسخه‌ای خاص و آموزشی آن در chatbot گوگل جمینی (که قبلاً به نام Bard شناخته می‌شد) استفاده می‌شود.

Gemini 1.5 Flash

جمینی ۱.۵ فلش یک مدل سبک، سریع و اقتصادی است که برای وظایف با فراوانی بالا طراحی شده است. این مدل قدرت کمتری نسبت به جمینی پرو دارد، اما هزینه بهره‌ برداری از آن کمتر است و همچنان دارای پنجره متنی تا یک میلیون توکن می‌باشد. نسخه رایگان chatbot گوگل جمینی از این مدل استفاده می‌کند.

Gemini 1.0 Nano

Gemini 1.0 Nano برای کار در گوشی‌های هوشمند و دستگاه‌های همراه دیگر طراحی شده و از نظر تئوری این امکان را فراهم می‌کند که گوشی هوشمند شما به دستورات ساده پاسخ داده و کارهایی مانند خلاصه‌ کردن متن را بسیار سریع‌ تر از زمانی که نیاز به اتصال به سرور خارجی داشته باشد، انجام دهد. در حال حاضر، Gemini Nano فقط در Google Pixel 8 Pro موجود است و ویژگی‌هایی مانند پاسخ‌های هوشمند در Gboard را فعال می‌کند؛ Google متعهد شده است که اواخر امسال آن را به صورت گسترده‌تری به Android بیاورد.

هر مدل Gemini در تعداد پارامترهای خود متفاوت است و در نتیجه، توانایی آن در پاسخ به پرسش‌های پیچیده‌ تر و مقدار قدرت پردازشی که برای اجرا نیاز دارد، متفاوت است. متأسفانه، اعدادی مانند تعداد پارامترهای هر مدل معمولاً مخفی نگه‌ داشته می‌شوند؛ مگر اینکه دلیلی برای افتخار کردن یک شرکت وجود داشته باشد!

Pro و Flash بخشی از مدل‌های سری Gemini 1.5 هستند، در حالی که Ultra و Nano هنوز بخشی از Gemini 1.0 می‌باشند. به احتمال زیاد، هر دوی آنها در مقطعی از امسال به‌ روز خواهند شد.

مقایسه Google Gemini با دیگر LLMها

اکنون به نقطه‌ای رسیده‌ایم که مقایسه مستقیم مدل‌های هوش مصنوعی اساساً بی‌فایده است. بهترین مدل‌های OpenAI، Anthropic و Google همگی فوق‌العاده قدرتمند هستند و چگونگی آموزش و استفاده از آنها اکنون به‌ طور قابل توجهی مهم‌ تر از انتخاب مدل است.

تعادل بین سرعت و قدرت هر روز اهمیت بیشتری پیدا می‌کند. Google Gemini Ultra یکی از قدرتمندترین مدل‌های هوش مصنوعی است که تا کنون توسعه یافته است، اما دلیلی وجود دارد که Google به Gemini Pro، Flash و Nano می‌پردازد. تنها در چند مورد استثنایی خاص، هزینه اضافی بهره‌ برداری ارزش افزوده بار محاسباتی را خواهد داشت. 

با این گفته‌ها، آزمون‌های مختلف نشان می‌دهند که Gemini 1.5 Pro کمی عقب‌ تر از بهترین مدل‌های پولی مانند GPT-4o، Claude 3.5 Sonnet، و همچنین نسخه‌ی Llama 3 با 405 میلیارد پارامتر است و در سطحی مشابه با Llama 3 70B قرار دارد. 

Gemini 1.5 Flash هم جایی بین GPT-4o Mini و Claude 3 Haiku قرار می‌گیرد.

گوگل چگونه از Gemini استفاده می‌کند؟

Google Gemini (چت‌ بات). واضح‌ ترین مکانی که گوگل، Gemini را به کار می‌برد، چت‌ باتی است که قبلاً به عنوان Bard شناخته می‌شد. اکنون این چت‌ بات نیز Gemini نامیده می‌شود و بیشتر یک رقیب مستقیم ChatGPT محسوب می‌شود تا جایگزینی برای جستجو.

Google One. پلن پریمیوم گوگل وان به قیمت ۲۰ دلار در ماه، به شما دسترسی به مدل‌های پیشرفته‌ تر و همچنین Gemini در Gmail، Docs و سایر اپلیکیشن‌های گوگل را می‌دهد.

Google Search: جستجو نیز قرار است به‌ روزرسانی‌های زیادی را از Gemini دریافت کند. AI Overviews اساساً پاسخ‌های سریع برای پرسش‌های پیچیده‌تر هستند. به زودی، شما می‌توانید از گوگل سؤالات ساده‌تر یا خلاصه‌های دقیق‌تر اطلاعات بپرسید و حتی می‌توانید از جستجو برای برنامه‌ریزی سفرهای چند روزه و وعده‌های غذایی استفاده کنید.

Google Workspace: نسخه‌ی سازمانی Workspace گوگل نیز قرار است قابلیت‌های کاربردی زیادی با کمک Gemini دریافت کند، هرچند بیشتر این قابلیت‌ها پشت یک اشتراک اضافی ۲۰ دلار برای هر کاربر در ماه پنهان شده‌اند.

Google Astra: چشم‌انداز بلندمدت گوگل برای هوش مصنوعی است که قابلیت‌های متنوعی را ارائه می‌دهد. هسته اصلی این پروژه، مدل‌های پیشرفته Gemini هستند. پس از آنکه سال گذشته، ویدیوی معرفی Gemini Ultra به شکلی اغراق‌آمیز و ساختگی منتشر شد، این بار، دموی جدید Astra به عنوان یک نمایش زنده و بدون وقفه توصیف شده است.

کاربردهای Google Astra بسیار گسترده است و در بسیاری از محصولات و خدمات گوگل، از جمله مرورگر کروم، مورد استفاده قرار خواهد گرفت. ادغام مستقیم آسترا با کروم، یکی از جذاب‌ترین ویژگی‌های این پروژه است و نویدبخش تحولی بزرگ در تجربه کاربری این مرورگر محبوب می‌دهد.

چگونه به Google Gemini دسترسی پیدا کنیم

ساده‌ترین راه برای بررسی جمینی از طریق چت‌باتی با همین نام است. اگر اشتراک طرح جمینی را خریداری کنید، قادر خواهید بود از آن در برنامه‌های مختلف گوگل استفاده کنید.

توسعه‌دهندگان می‌توانند Google Gemini 1.5 Pro و 1.5 Flash را نیز از طریق Google AI Studio یا Vertex AI تست کنند. و با یکپارچگی‌های Zapier با Google Vertex AI و Google AI Studio، می‌توانید به جدیدترین مدل‌های جمینی از تمام برنامه‌های کاری خود دسترسی پیدا کنید.

پتانسیل پیشرفت‌ و قابلیت‌های آینده Gemini

گوگل علاوه بر استفاده از Gemini در محصولات خود، به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد Gemini را در برنامه‌ها، ابزارها و خدمات خود یکپارچه کنند.

به نظر می‌رسد که تقریباً هر اپلیکیشنی حالا در حال افزودن قابلیت‌های مبتنی بر AI است و بسیاری از آنها از GPT، DALL·E و سایر APIهای OpenAI استفاده می‌کنند. گوگل می‌خواهد سهمی از این بازار بزرگ داشته باشد، بنابراین Gemini از ابتدا برای توسعه‌ دهندگان طراحی شده تا بتوانند برنامه‌های مبتنی بر AI ساخته و یا به روش دیگری AI را در محصولات خود ادغام کنند. مزیت بزرگ آن این است که می‌تواند از طریق خدمات ابری، میزبانی و دیگر خدمات وب خود آنها را یکپارچه کند.

توسعه‌دهندگان می‌توانند به جمینی 1.5 پرو و 1.5 فلش از طریق Gemini API در Google AI Studio یا Google Cloud Vertex AI دسترسی پیدا کنند. این امر به آن‌ها اجازه می‌دهد تا جمینی را با داده‌های خود بیشتر آموزش دهند و ابزارهای قدرتمندی بسازند، همانطور که با GPT می توان این کار را انجام داد.

Google پتانسیل عظیمی برای پیشرفت‌های آینده در زمینه هوش مصنوعی دارد. با تحقیقات و توسعه مداوم، این مدل می‌تواند ویژگی‌های پیچیده‌تری مانند هوش هیجانی و توانایی‌های تصمیم‌گیری پیشرفته‌تری را در بر گیرد. این پیشرفت‌ها می‌تواند Google را قادر سازد تا در تعاملات پیچیده‌تری مانند تعاملات انسانی شرکت کند و اطلاعات و دانش را در زمینه‌هایی مانند سلامت روان و آموزش شخصی‌سازی‌ شده ارائه دهد. با ادامه تکامل هوش مصنوعی، انتظار می‌رود جمنای در اکتشاف حوزه‌های ناشناخته یادگیری ماشین و محاسبات شناختی پیشتاز باشد.

بررسی ملاحظات اخلاقی و چالش های مرتبط با هوش مصنوعی

استقرار مدل های هوش مصنوعی مانند Gemini، ملاحظات اخلاقی مهمی از جمله مسائل حریم خصوصی، تعصب و مسئولیت پذیری را به همراه دارد. از آنجایی که جمینی حجم عظیمی از داده ها را پردازش می کند، تضمین حفاظت از اطلاعات شخصی برای حفظ اعتماد عمومی ضروری است. توسعه دهندگان باید اقدامات امنیتی بالایی برای داده ها و شفافیت در استفاده از داده ها را برای رفع این نگرانی ها را اجرا کنند. علاوه بر این، کاهش تعصب در خروجی های هوش مصنوعی برای جلوگیری از تبعیض و تضمین رفتار منصفانه در میان گروه های مختلف مردم ضروری است.

مسئولیت پذیری در تصمیم گیری هوش مصنوعی یک چالش بسیار مهم دیگر است. با افزایش خودمختاری سیستم های هوش مصنوعی، تعیین مسئولیت در قبال اقدامات آنها پیچیده می شود. ایجاد رهنمودها و چارچوب های اخلاقی واضح برای رسیدگی به این مسئله ضروری است. علاوه بر این، احتمال سوء استفاده از فناوری هوش مصنوعی، مانند در نظارت یا کمپین های اطلاعات نادرست، ضرورت وجود مقررات سختگیرانه و نظارت برای حفاظت از جامعه در برابر پیامدهای منفی را نشان می دهد.