اوپنایآی (OpenAI) در تاریخ ۳۰ نوامبر ۲۰۲۲ چتجیپیتی (ChatGPT) را معرفی کرد. این چتبات که بر پایه مدل زبانی بزرگ GPT-3 (مخفف General Pre-trained Transformers) ساخته شده، به سرعت در شبکههای اجتماعی فراگیر شد و رکورد سریعترین رشد یک اپلیکیشن مصرفی در تاریخ را شکست. این چتبات در عرض دو ماه به ۱۰۰ میلیون کاربر فعال رسید. برای مقایسه، فیسبوک (متا) به چهار و نیم سال، اینستاگرام به دو و نیم سال و تیکتاک به نه ماه زمان نیاز داشتند تا به این تعداد کاربر دست یابند. چتجیپیتی همچنین میتواند در آینده به بهبود امنیت اینترنت اشیا (IoT) کمک کند.
شگفتآور است که فناوری پشت چتجیپیتی چندان جدید نیست. پایه و اساس آن، معماری مدل ترنسفورمر، در مقالهای تحقیقاتی از گوگل در سال ۲۰۱۷ با عنوان “Attention Is All You Need” معرفی شد. تا اواخر می ۲۰۲۳، این مقاله بیش از ۷۵,۰۰۰ بار ارجاع شده و میتوان آن را منشأ نوآوریهای هوش مصنوعی مولد دانست.
اولین مدل GPT توسط اوپنایآی و مدل زبانی BERT توسط آلفابت در سال ۲۰۱۸ منتشر شدند. پس از آن، شرکتهایی مانند آمازون، متا، آیبیام، علیبابا و تنسنت نیز مدلهای زبانی بزرگ خود را معرفی کردند.
فهرست مطالب
الگوریتمهای یادگیری عمیق
این الگوریتمهای یادگیری عمیق معمولاً حجم عظیمی از دادههای متنی را تجزیه و تحلیل میکنند و یاد میگیرند چگونه پاسخهای منسجم و مرتبط با زمینه تولید کنند. رایجترین کاربردهای هوش مصنوعی شامل نوشتن خلاق، تولید ایده برای رسانههای خلاق، استفاده در دستیارهای دیجیتال، بهبود ترجمه و ارتباطات، و تولید پاسخهای طنزآمیز است.
برای روز امنیت سایبری در سال ۲۰۲۳، شرکت کیگن (Kigen) از یک داستان علمیتخیلی تولیدشده توسط چتجیپیتی و تصاویر کمیک دیجیتال تولیدشده توسط میدجرنی (MidJourney) استفاده کرد. هوش مصنوعی مولد متن به تصویر، مانند دال-ای (DALL-E)، به کاربران امکان میدهد تا طیف گستردهای از آثار هنری، از سبکهای واقعگرایانه (الهامگرفته از آثار هنری گذشته) تا سبکهای انتزاعی، تولید کنند.
در مقایسه، کاربردهای چتجیپیتی در اینترنت اشیا هنوز در مراحل اولیه خود قرار دارد. در مدت کوتاهی، این مدلهای زبانی بزرگ توجه تقریباً همه صنایع را به خود جلب کردهاند. احتمالاً پس از این دوره آزمایش و خطا، موارد استفاده مشخصی ظهور خواهند کرد. با این حال، برخی نمونههای اولیه از خطاها، نادرستیها و سوگیریهای ذاتی در الگوریتمها یا امتیازدهی، تردیدهایی را ایجاد کرده است.
در حوزه اینترنت اشیا، برخی پرسیدهاند: آیا به چتجیپیتی اعتماد میکنید که چراغهای خانه هوشمند شما را کنترل کند؟
چتجیپیتی و بهبود امنیت اینترنت اشیا
اگر به آینده نگاه کنیم، جایی که این مدلها ممکن است کاربردی شوند، چند مورد استفاده میتواند از کاربردهای رایج چتجیپیتی گسترش یابد:
- پردازش زبان طبیعی (NLP) برای احراز هویت: چتجیپیتی میتواند با تجزیه و تحلیل و تفسیر ورودیهای زبان طبیعی، به پیادهسازی مکانیزمهای احراز هویت امن کمک کند. این ابزار میتواند هویت کاربر را بر اساس پاسخها یا درخواستهای خاص تأیید کند و از دسترسی غیرمجاز به دستگاهها یا سیستمهای اینترنت اشیا جلوگیری کند.
- تشخیص ناهنجاری: چتجیپیتی میتواند برای شناسایی الگوها و رفتارهای مرتبط با عملکرد عادی دستگاههای اینترنت اشیا آموزش ببیند. با نظارت بر دادههای تولیدشده توسط دستگاهها و تجزیه و تحلیل آنها با استفاده از مدل زبانی، میتواند فعالیتهای غیرعادی یا مشکوک را شناسایی کند که ممکن است نشاندهنده نقض امنیتی یا ناهنجاری باشد. این امکان تشخیص زودهنگام و پاسخ بهموقع به تهدیدات امنیتی را فراهم میکند.
- هوش تهدید و هشدار: چتجیپیتی میتواند با سیستمهای امنیتی ادغام شود تا اطلاعات تهدید را در زمان واقعی ارائه دهد. این ابزار میتواند با تجزیه و تحلیل گزارشهای امنیتی، دادههای حسگرها یا ترافیک شبکه، تهدیدات امنیتی بالقوه را شناسایی و تفسیر کند. بر اساس قوانین از پیش تعریفشده یا الگوریتمهای یادگیری ماشین، میتواند هشدارها، اعلانها یا توصیههایی برای تقویت امنیت اینترنت اشیا تولید کند.
- آموزش و آگاهی امنیتی: چتجیپیتی میتواند در آموزش کاربران و توسعهدهندگان درباره بهترین روشهای امنیتی اینترنت اشیا نقش داشته باشد. این ابزار میتواند آموزشهای تعاملی ارائه دهد، به سؤالات پاسخ دهد و راهنماییهایی در مورد ایمنسازی دستگاههای اینترنت اشیا، پیادهسازی روشهای احراز هویت قوی، محافظت در برابر آسیبپذیریهای رایج و رسیدگی به نگرانیهای حریم خصوصی ارائه کند.
- اجرای سیاستهای امنیتی: چتجیپیتی میتواند در اجرای سیاستهای امنیتی در محیط اینترنت اشیا کمک کند. این ابزار میتواند قوانین و دستورالعملهای سیاست را تفسیر کند، ورودیها یا دستورات کاربر را با این سیاستها اعتبارسنجی کند و در صورت شناسایی هرگونه تخلف امنیتی، بازخورد یا هشدارهای آنی ارائه دهد. این امر تضمین میکند که دستگاهها و سیستمهای اینترنت اشیا به استانداردهای امنیتی تعریفشده پایبند باشند. برای مثال، استفاده از درخواستهای خاص میتواند هویت کاربر و دستگاه را تأیید کرده و دسترسی را احراز کند.
- ارزیابی آسیبپذیری: چتجیپیتی میتواند در شناسایی آسیبپذیریهای بالقوه در دستگاهها یا سیستمهای اینترنت اشیا کمک کند. این ابزار میتواند پیکربندی دستگاهها، نسخههای فریمور و مشکلات امنیتی شناختهشده را تجزیه و تحلیل کند تا توصیههایی برای رفع یا کاهش خطرات بر اساس دادههای ناشناس یا تحلیل الگو ارائه دهد.
با این حال، بعید است که این کاربردها به زودی برای همه دستگاهها یا محیطهای سازمانی به طور گسترده قابل اجرا باشند، بهویژه به دلیل نیاز به سطح بالایی از استحکام و قابلیت اطمینان. عدم شفافیت در مورد نحوه رسیدن به نتایج نیز میتواند مانعی برای پذیرش در مواردی باشد که تأثیر گستردهای بر فرآیندهای تجاری دارند.
چتجیپیتی برای پایداری
چتجیپیتی میتواند به روشهای مختلفی غیر از امنیت استفاده شود تا سیستمهای اینترنت اشیا را پایدارتر و کارآمدتر از نظر انرژی کند:
- بهینهسازی انرژی: چتجیپیتی میتواند با ارائه توصیههای هوشمند بر اساس تعاملات کاربر یا اطلاعات زمینهای، به بهینهسازی مصرف انرژی در سیستمهای اینترنت اشیا کمک کند. برای مثال، میتواند تنظیمات صرفهجویی در انرژی را پیشنهاد دهد، وظایف را در ساعات غیرپیک برنامهریزی کند یا استفاده کارآمد از دستگاههای اینترنت اشیا را بر اساس الگوهای مصرف توصیه کند.
- نگهداری پیشبینانه: با تجزیه و تحلیل دادههای حسگرها و گزارشهای دستگاه، چتجیپیتی میتواند نیازهای نگهداری را پیشبینی کرده و خرابیهای بالقوه در دستگاههای اینترنت اشیا را شناسایی کند. این امر امکان نگهداری پیشگیرانه را فراهم میکند و احتمال هدررفت انرژی به دلیل نقص سیستم یا عملیات ناکارآمد را کاهش میدهد.
- مدیریت منابع: چتجیپیتی میتواند بینشها و پیشنهادهای آنی برای مدیریت منابع در سیستمهای اینترنت اشیا ارائه دهد. این ابزار میتواند دادههایی مانند مصرف انرژی، الگوهای حضور یا شرایط محیطی را تجزیه و تحلیل کند و توصیههایی برای بهینهسازی تخصیص منابع و کاهش ضایعات ارائه دهد.
- سیستمهای کنترل هوشمند: ادغام چتجیپیتی با سیستمهای کنترل اینترنت اشیا میتواند تصمیمگیری هوشمند و خودکار را تسهیل کند. این ابزار میتواند دادههایی از حسگرهای مختلف، ورودیهای کاربر و عوامل خارجی را تجزیه و تحلیل کند تا تنظیمات آنی برای بهینهسازی مصرف انرژی و بهبود کارایی کلی انجام دهد.
- آگاهی و آموزش کاربر: چتجیپیتی میتواند به عنوان یک دستیار تعاملی برای آموزش کاربران در مورد روشهای پایدار و رفتارهای کممصرف مرتبط با سیستمهای اینترنت اشیا استفاده شود. این ابزار میتواند نکات، پاسخ به سؤالات و پیشنهادهایی برای الگوهای استفاده سازگار با محیط زیست ارائه دهد، تصمیمگیری آگاهانه را ترویج کرده و هدررفت انرژی را کاهش دهد.
- مدیریت پویا بار: چتجیپیتی میتواند در مدیریت بار در سیستمهای اینترنت اشیا کمک کند و تعادل بین عرضه و تقاضای انرژی را حفظ کند. با تجزیه و تحلیل دادههای مربوط به در دسترس بودن انرژی، قیمتگذاری و نیازهای کاربر، میتواند توصیههایی برای کاهش بار، تغییر بار یا استراتژیهای پاسخ به تقاضا برای بهینهسازی مصرف انرژی و کاهش فشار بر شبکه برق ارائه دهد.
- نظارت بر محیط زیست: چتجیپیتی میتواند برای تجزیه و تحلیل دادههای حسگرهای محیطی جمعآوریشده توسط دستگاههای اینترنت اشیا آموزش ببیند. این ابزار میتواند سطح آلودگی، کیفیت هوا یا سایر عوامل محیطی را تشخیص دهد و بینشهایی ارائه دهد که به روشهای پایدار کمک میکند، مانند تنظیم سیستمهای تهویه یا بهینهسازی مصرف انرژی بر اساس شرایط بیرونی.
با بهرهگیری از قابلیتهای چتجیپیتی برای تحلیلهای متا و پاسخهای آموزشدیده برای وظایف سادهتر در سیستمهای اینترنت اشیا، ممکن است بتوان کارایی انرژی را بهبود داد، ضایعات را کاهش داد و روشهای پایدار را ترویج کرد. با این حال، مهم است که نیازهای محاسباتی و مصرف انرژی مرتبط با اجرای خود مدل زبانی را در نظر گرفت تا اطمینان حاصل شود که مزایا از تقاضای انرژی اضافی ناشی از پیادهسازی آن بیشتر باشد.
چتجیپیتی و گسترش مزایای سیستمهای اینترنت اشیا
چتجیپیتی میتواند به روشهای مختلفی مزایای سیستمهای اینترنت اشیا را به افرادی که به اینترنت متصل نیستند یا با شکاف دیجیتال مواجهاند گسترش دهد:
- رابطهای مبتنی بر صدا: چتجیپیتی میتواند در رابطهای مبتنی بر صدا یا دستیارهای صوتی که از طریق گوشیهای ساده یا دستگاههای کمهزینه قابل دسترسی هستند، ادغام شود. با فعال کردن تعاملات صوتی، افرادی که به اینترنت سنتی یا دستگاههای پیشرفته دسترسی ندارند همچنان میتوانند با سیستمهای اینترنت اشیا تعامل کرده و به اطلاعات یا خدمات دسترسی پیدا کنند.
- تعاملات مبتنی بر پیامک یا متن: چتجیپیتی میتواند برای ارائه رابطهای مبتنی بر پیامک یا متن برای سیستمهای اینترنت اشیا استفاده شود. این امکان را به کاربران با گوشیهای ساده یا اتصال محدود به اینترنت میدهد تا پیامهایی برای تعامل با دستگاههای اینترنت اشیا، دریافت بهروزرسانیها و دسترسی به خدمات مبتنی بر اینترنت اشیا ارسال و دریافت کنند.
- پشتیبانی از دانش و زبان محلی: چتجیپیتی میتواند بر روی دادهها و زبانهای محلی آموزش ببیند تا نیازهای خاص جوامع مواجه با شکاف دیجیتال را برآورده کند. این ابزار میتواند اطلاعات، پاسخ به سؤالات و کمک به زبانهای محلی ارائه دهد و سیستمهای اینترنت اشیا را برای جمعیتهای متنوع قابل دسترستر و فراگیرتر کند. البته، این زبانها باید به خوبی فهرستبندی شده و پاسخهای تأییدشده کافی داشته باشند تا پاسخها برای زمینه و فرهنگ مورد نظر دقیق و بدون سوگیری ذاتی باشند.
- قابلیتهای محاسبات آفلاین یا لبهای: در مناطق با اتصال محدود یا متناوب، چتجیپیتی میتواند روی دستگاههای لبهای یا سیستمهای آفلاین مستقر شود و به افراد امکان دهد تا به صورت محلی با سیستمهای اینترنت اشیا بدون نیاز به اتصال دائمی به اینترنت تعامل کنند. این امر به کاربران در مناطق دورافتاده یا کمخدمت امکان دسترسی به خدمات اینترنت اشیا را میدهد.
- نقاط دسترسی عمومی: چتجیپیتی میتواند در نقاط دسترسی عمومی مانند کتابخانهها، مراکز اجتماعی یا امکانات محاسباتی اشتراکی مستقر شود، جایی که افراد میتوانند از زیرساختهای موجود برای تعامل با سیستمهای اینترنت اشیا استفاده کنند. این کار به پر کردن شکاف دیجیتال با ارائه دسترسی به خدمات اینترنت اشیا در فضاهای عمومی کمک میکند.
- منابع آموزشی و آموزش: چتجیپیتی میتواند به عنوان ابزاری آموزشی برای ارائه آموزش و منابع در مورد سیستمهای اینترنت اشیا به افرادی که به آموزش رسمی یا آموزش فنی دسترسی ندارند، خدمت کند. این ابزار میتواند آموزشها، پاسخ به سؤالات و راهنماییهایی برای درک و استفاده از فناوریهای اینترنت اشیا ارائه دهد و کاربران را قادر سازد تا از مزایای سیستمهای اینترنت اشیا به طور مؤثر بهرهمند شوند.
راهحل نهایی نیست
این تنها یک آغاز است. هوش مصنوعی راهحل نهایی نیست. چتجیپیتی همه مشکلات امنیتی را به طور کلی حل نخواهد کرد. به عنوان یک قاعده کلی، هوش مصنوعی زمانی بهترین عملکرد را دارد که برای حل یک مشکل خاص یا مجموعهای از مشکلات نزدیک به هم به کار گرفته شود. مدلهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نظارتشده برای بهبود موارد استفاده امنیتی، کارآمدتر کردن مصرف انرژی و دادههای اینترنت اشیا و پایدارتر کردن آن در مقیاس فردی یا بزرگتر، بهتر از مدلهای یادگیری ماشین بدون نظارت هستند. این مدلها همه درباره دادهها هستند و بنابراین، برای توسعهدهندگان و تولیدکنندگان دستگاههایی که هوش مصنوعی و شبکههای عصبی را در دستگاههای خود ادغام میکنند، مهم است که درک کنند این مدلها چگونه کار میکنند.
منبع: iotforall