hotchpotch/wikipedia-multilingual-ir-pairs huggingface dataset:
الانحدار العشوائي التدرجي التطبيقات البارزة
يُعد الانحدار العشوائي التدرجي خوارزمية شائعة لتدريب مجموعة واسعة من النماذج في مجال تعلم الآلة، بما في ذلك آلات شعاع الدعم الآلي (الخطية)، والانحدار اللوجستي، والنماذج الرسومية. وعند دمجه مع خوارزمية انتشار خلفي، فإنه يُعد الخوارزمية المعيارية de facto لتدريب الشبكات العصبية الاصطناعية. وقد تم الإبلاغ عن استخدامه أيضًا في مجتمع فيزياء الأرض، وتحديدًا في تطبيقات الانعكاس الكامل لشكل الموجة (FWI).
يتنافس الانحدار العشوائي التدرجي مع خوارزمية الذاكرة المحدودة BFGS، والتي تُستخدم أيضًا على نطاق واسع. وقد استُخدم الانحدار العشوائي التدرجي منذ ستينيات القرن العشرين على الأقل في تدريب نماذج الانحدار الخطي، وكان يُعرف في الأصل باسم ADALINE.
ومن الخوارزميات الأخرى المرتبطة بالانحدار العشوائي التدرجي مرشح المتوسطات الأقل تربيعًا التكيفي.
الانحدار العشوائي التدرجي الامتدادات والمتغيرات
تم اقتراح العديد من التحسينات على خوارزمية الانحدار التدرجي العشوائي الأساسية واستخدامها. في مجال تعلم الآلة خصوصًا، اعتُرف بأن الحاجة إلى تعيين معدل التعلم (حجم الخطوة) تمثل مشكلة. فإذا كان هذا المعامل كبيرًا جدًا فقد يؤدي إلى تباعد الخوارزمية، وإذا كان صغيرًا جدًا فسيجعلها بطيئة في التقارب.
امتداد بسيط من الناحية المفاهيمية للانحدار التدرجي العشوائي يجعل معدل التعلم دالة تناقصية  لعدد التكرارات ، مما يعطي ما يُعرف بـ"جدول معدل التعلم"، بحيث تؤدي التكرارات الأولى إلى تغييرات كبيرة في المعلمات، بينما تقوم التكرارات اللاحقة بالتنقيح فقط. وقد عُرفت هذه الجداول منذ عمل ماكوين على خوارزمية تصنيفية. إرشادات عملية لاختيار حجم الخطوة في عدة متغيرات من SGD قدمها سبال.
كما ذُكر سابقًا، فإن الانحدار التدرجي العشوائي التقليدي حساس عمومًا لمعدل التعلم . فالتقارب السريع يتطلب معدلات تعلم كبيرة، لكن هذا قد يسبب عدم استقرار عددي. يمكن حل هذه المشكلة إلى حد كبير من خلال استخدام "تحديثات ضمنية"، حيث يُقيّم التدرج العشوائي عند التكرار التالي بدلًا من الحالي:
الانحدار العشوائي التدرجي الامتدادات والمتغيرات
هذه المعادلة ضمنية لأن  يظهر على كلا الجانبين. وهي تمثل صيغة تصادفية من طريقة التدرج القربي لأنها يمكن أن تُكتب أيضًا كالتالي:
كمثال، لنأخذ حالة المربعات الصغرى مع سمات  ومشاهدات . نرغب في حل:
حيث يشير  إلى الضرب الداخلي. لاحظ أن  يمكن أن يحتوي على "1" كأول عنصر لإدراج الحد الثابت. يعمل الانحدار التدرجي العشوائي التقليدي كالتالي:
حيث يُؤخذ  بشكل عشوائي منتظم بين 1 و . على الرغم من أن التقارب النظري لهذه الطريقة يحدث في ظل افتراضات معتدلة نسبيًا، إلا أنها قد تكون غير مستقرة عمليًا. خصوصًا إذا تم تعيين  بشكل خاطئ بحيث أن  له قيم ذاتية كبيرة نسبيًا، فقد تتباعد الطريقة عدديًا خلال بضع تكرارات. في المقابل، يمكن حل طريقة "الانحدار التدرجي العشوائي الضمني" (ISGD) بشكل مغلق كالتالي:
هذه الطريقة ستظل مستقرة عدديًا تقريبًا لجميع قيم ، لأن معدل التعلم أصبح الآن مُطَبّعًا. هذه المقارنة بين الطريقة التقليدية وطريقة التحديثات الضمنية في مشكلة المربعات الصغرى مشابهة جدًا للمقارنة بين مرشح المربعات الصغرى الأقل ومرشح إل إم إس المطبع.
الانحدار العشوائي التدرجي الامتدادات والمتغيرات
على الرغم من أن الحل المغلق للتحديثات الضمنية ممكن فقط في حالة المربعات الصغرى، إلا أنه يمكن تنفيذ هذه الطريقة بكفاءة في مجموعة واسعة من النماذج. تحديدًا، لنفترض أن  تعتمد على  فقط من خلال توليفة خطية مع الميزات ، بحيث يمكننا كتابة ، حيث  دالة حقيقية وقد تعتمد على  ولكن ليس على  إلا من خلال . تندرج المربعات الصغرى ضمن هذه القاعدة، وكذلك الانحدار اللوجستي، ومعظم النماذج الخطية المعممة. مثلًا، في المربعات الصغرى، ، وفي الانحدار اللوجستي ، حيث  هي الدالة اللوجستية. في انحدار بواسون، ، وهكذا.
في مثل هذه الحالات، يتم تنفيذ ISGD ببساطة كما يلي. لنعرّف ، حيث  قيمة عددية.
عندئذ، يكون ISGD مكافئًا لـ:
يمكن إيجاد عامل القياس  باستخدام طريقة التنصيف، حيث أن الدالة  تناقصية في معظم النماذج المنتظمة، مثل النماذج الخطية المعممة المذكورة، وبالتالي فإن حدود البحث لـ  هي .
الانحدار العشوائي التدرجي الامتدادات والمتغيرات
تشمل الاقتراحات الإضافية "طريقة الزخم" أو "طريقة الكرة الثقيلة"، والتي ظهرت في سياق التعلم الآلي في ورقة بحثية لروميلهارت، جيفري هينتون ورونالد ويليامز حول التعلم بالتراجع العكسي وقد استُعيرت الفكرة من مقال رياضي سوفيتي لبوريس بولياك عام 1964 حول حل المعادلات الدالية.
يتذكر الانحدار التدرجي العشوائي مع الزخم التحديث Δw في كل تكرار، ويحدد التحديث التالي كـ تركيب خطي من التدرج والتحديث السابق:
حيث أن الإحصاء المعلمي  الذي يقلل  يُقدَّر، و هو حجم الخطوة (ويسمى أحيانًا معدل التعلم في التعلم الآلي)، و هو معدل تعلم أُسّي بين 0 و1 يحدد نسبة مساهمة التدرج الحالي والتدرجات السابقة في تغيير الوزن.
الانحدار العشوائي التدرجي الامتدادات والمتغيرات
يأتي اسم "الزخم" من تشبيه بزخم الحركة في الفيزياء: حيث يُنظر إلى متجه الوزن  كجسيم يسير عبر فضاء المعلمات ويتعرض لتسارع من تدرج الخسارة ("قوة"). على عكس الانحدار التدرجي العشوائي الكلاسيكي، فإنه يميل إلى الاستمرار في نفس الاتجاه، مما يمنع التذبذب. وقد استخدم الزخم بنجاح من قبل علماء الحاسوب في تدريب شبكة عصبونية اصطناعية لعقود عدة.
ترتبط طريقة "الزخم" ارتباطًا وثيقًا بديناميكيات لانجيفين تحت المخمّدة، ويمكن دمجها مع تخمير محاكى.
في منتصف الثمانينيات، عدّل يوري نيستيروف الطريقة لاستخدام التدرج المتوقع عند النقطة التالية، والطريقة الناتجة التي تسمى "تدرج نيستروف المسرع" استُخدمت أحيانًا في التعلم الآلي في العقد 2010.
"الانحدار التدرجي العشوائي المتوسط"، الذي اخترعه كل من روبيرت وبولياك بشكل مستقل في أواخر الثمانينيات، هو انحدار تدرجي عشوائي عادي يقوم بتسجيل متوسط متجه المعلمات على مدى الزمن. أي أن التحديث يكون كما في الانحدار التدرجي العشوائي العادي، لكن الخوارزمية تحتفظ أيضًا بـ
عند الانتهاء من عملية التحسين، يحل هذا المتجه المتوسط مكان w.
الانحدار العشوائي التدرجي الامتدادات والمتغيرات
أداجراد (اختصاراً لـ "خوارزمية أصل التدرج التكيفية") هو تعديل لخوارزمية التدرج العشوائي مع معدل تعلم خاص بكل معامل، نُشر أول مرة عام 2011.
بشكل غير رسمي، تزيد هذه الطريقة معدل التعلم للمعاملات النادرة وتقلله للمعاملات الأكثر تكراراً. هذه الاستراتيجية تحسن غالباً أداء التقارب مقارنة بالتدرج العشوائي العادي في الحالات التي تكون فيها البيانات والمعاملات متناثرة، مثل معالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الصور.
يبقى هناك معدل تعلم أساسي η، لكنه يُضرب في عناصر متجه {Gj,j}  وهو قطر مصفوفة الضرب الخارجي:
يخزن هذا المتجه مجموع تربيعات التدرجات التاريخية لكل بُعد ويُحدث بعد كل تكرار. صيغة التحديث هي:
كل عنصر {G(i,i)}  يشكل عامل تعديل لمعدل التعلم للمعامل wi. حيث أن المقام  هو معيار التدرجات السابقة، يتم تخفيف التحديثات الكبيرة ويتم زيادة معدلات التعلم للمعاملات التي تحصل على تحديثات قليلة أو صغيرة.
بالرغم من تصميمه للاستمثال المحدب، تم تطبيق أداجراد بنجاح في تحسينات غير محدبة.
الانحدار العشوائي التدرجي الامتدادات والمتغيرات
آر إم إس بروب (اختصارًا لـ Root Mean Square Propagation) هو طريقة اخترعها جيمس مارتينز وإيليا سوتسكيفر عام 2012، حين كانا طلاب دكتوراه في مجموعة جيفري هينتون، حيث يُكيف معدل التعلم لكل معامل كما في أداجراد. الفكرة هي قسمة معدل التعلم لوزن ما على متوسط متحرك لمقدار التدرجات الأخيرة لذلك الوزن.
تُحسب المتوسطات المتحركة بتربيع القيم كما يلي:
حيث  هو عامل النسيان. تستعير آر إم إس بروب فكرة تخزين مجموع التربيعات التاريخية من أداجراد، لكن مع نسيان تدريجي لتجنب مشكلة تناقص معدل التعلم في أداجراد مع مشاكل غير محدبة.
أظهر آر إم إس بروب تكيفًا جيدًا لمعدل التعلم في تطبيقات متعددة، ويمكن اعتباره تعميماً لطريقة آربروب وقادر على العمل مع دفعات صغيرة بدلاً من دفعات كاملة فقط.
أدام (اختصارًا لـ Adaptive Moment Estimation) هو تحديث عام 2014 لمحسّن RMSProp يجمعه مع الخاصية الرئيسية لطريقة الزخم.
يستخدم متوسطات متحركة ذات نسيان أسي لكل من التدرجات واللحظات الثانية للتدرجات.
لتحديث المعامل  في التكرار  مع دالة الخسارة :
الانحدار العشوائي التدرجي الامتدادات والمتغيرات
حيث  عدد صغير (مثلاً ) لمنع القسمة على صفر، و (مثلاً 0.9) و (مثلاً 0.999) عوامل النسيان للتدرجات واللحظات الثانية على التوالي. العمليات تجرى عنصرًا عنصرًا.
نظرًا لأن المتوسطات المتحركة  و تبدأ من الصفر، يحدث انحياز نحو الصفر في البدايات، لذا تُستخدم عوامل تصحيح  لتعويض هذا الانحياز والحصول على تقديرات أفضل.
على الرغم من أن الدليل الأولي على تقارب آدم كان ناقصًا، وكشفت تحليلات لاحقة أنه لا يتقارب لكل الأهداف المحدبة، إلا أن آدم لا يزال يستخدم على نطاق واسع نظرًا لأدائه القوي في الممارسة.
أدى انتشار آدم إلى ظهور العديد من المتغيرات والتحسينات. من الأمثلة عليها:
على الرغم من أن تحسينات تعتمد على الإشارة تعود إلى طريقة آربروب المذكورة سابقاً، حاول الباحثون في 2018 تبسيط آدم بإزالة حساب مقدار التدرج العشوائي وأخذ إشارة فقط في الاعتبار.
الانحدار العشوائي التدرجي الامتدادات والمتغيرات
البحث التراجعي عن معدل التعلم هو متغير آخر لانحدار التدرج. جميع المعلومات التالية مستمدة من الرابط المذكور. يعتمد على شرط يعرف بشرط أرميجو–غولدشتاين. كلا الطريقتين تسمحان بتغيير معدلات التعلم في كل تكرار؛ لكن طريقة التغيير تختلف. يستخدم البحث التراجعي تقييمات الدالة للتحقق من شرط أرميجو، ومن حيث المبدأ يمكن أن يكون التكرار في الخوارزمية لتحديد معدلات التعلم طويلاً وغير معروف مسبقًا. بالمقابل، لا يحتاج الانحدار العشوائي التكيفي إلى تكرار لتحديد معدلات التعلم. ومن ناحية أخرى، لا يضمن الانحدار العشوائي التكيفي خاصية "الانخفاض" التي يتمتع بها البحث التراجعي، وهي أن  لكل n. إذا كان تدرج دالة التكلفة مستمرًا ليبشيتزياً مع ثابت ليبشيتز L، وتم اختيار معدل التعلم من رتبة 1/L، فإن النسخة القياسية من SGD هي حالة خاصة من البحث التراجعي.
يشكل التناظر العشوائي لخوارزمية نيوتن–رافسون القياسية (طريقة "الرتبة الثانية") شكلاً مثاليًا أو شبه مثالي من التحسين التكراري في إعداد التقريب العشوائي[بحاجة لمصدر]. تم تطوير طريقة تستخدم قياسات مباشرة لمصفوفة هيسية لمجاميع دالة المخاطر التجريبية بواسطة بيرد، هانسن، نوكدال وسينغر. لكن تحديد مصفوفات هيسية المطلوبة مباشرةً قد لا يكون عملياً. توجد طرق عملية ونظرية سليمة لنسخ الرتبة الثانية من SGD لا تتطلب معلومات هيسية مباشرة بواسطة سبال وآخرين. (طريقة أقل كفاءة تعتمد على الفروقات المنتهية بدلاً من التشويش المتزامن مقدمة من روبيرت.) طريقة أخرى لتقريب مصفوفة هيسية هي استبدالها بمصفوفة معلومات فيشر، التي تحول التدرج العادي إلى تدرج طبيعي. هذه الطرق التي لا تتطلب معلومات هيسية مباشرة تعتمد إما على قيم المجاميع في دالة المخاطر التجريبية أو على قيم تدرجات المجاميع (أي مدخلات SGD). على وجه الخصوص، يمكن تحقيق المثالية من الرتبة الثانية بشكل متقارب بدون حساب مباشر لمصفوفات هيسية المجاميع في دالة المخاطر. عندما يكون الهدف هو خسارة المربعات الصغرى غير الخطية

حيث  هو النموذج التنبؤي (مثل شبكة عصبونية اصطناعية),
يمكن استغلال هيكل الهدف لتقدير معلومات الرتبة الثانية باستخدام التدرجات فقط. الطرق الناتجة بسيطة وغالبًا فعالة.
الانحدار العشوائي التدرجي التقريبات في الزمن المتصل
بالنسبة لقيمة صغيرة لمعدل التعلم ، يمكن اعتبار خوارزمية الانحدار التدرجي العشوائي  بمثابة تقريب متقطع للمعادلة التفاضلية العادية لحقل متجهات:
مع وجود ضجيج عشوائي إضافي. هذا التقريب يكون صالحًا فقط على مدى زمني محدود بالمعنى التالي: لنفترض أن جميع المعاملات  ناعمة بما فيه الكفاية. لنفترض  و دالة اختبار ناعمة بما فيه الكفاية. حينها، يوجد ثابت  بحيث أنه لكل :
حيث  ترمز إلى التوقع الرياضي بالنسبة للاختيار العشوائي للفهارس في خوارزمية الانحدار التدرجي العشوائي.
ونظرًا لأن هذا التقريب لا يلتقط التقلبات العشوائية حول السلوك الوسيط، فقد تم اقتراح حلول لمعادلات تفاضلية تصادفية (SDEs) كأدوات تقريب أكثر دقة. وتحديدًا، فإن حل المعادلة التفاضلية التصادفية التالية:
و يرمز إلى تكامل إيتو بالنسبة إلى حركة براونية، هو تقريب أكثر دقة بالمعنى التالي: يوجد ثابت  بحيث أن:
ومع ذلك، فإن هذه المعادلة التفاضلية التصادفية تقرب فقط حركة نقطة واحدة من خوارزمية الانحدار التدرجي العشوائي. ولتقريب الجريان العشوائي بالكامل، يجب النظر في معادلات تفاضلية تصادفية تحتوي على ضوضاء لا نهائية الأبعاد.
الانحدار العشوائي التدرجي قراءات إضافية
بوتو، ليون (2004)، http://leon.bottou.org/papers/bottou-mlss-2004، محاضرات متقدمة في تعلم الآلة، LNAI، سبرنغر، ج. 3176، ص. 146–168، ISBN:978-3-540-23122-6 {{استشهاد}}: |مسار الفصل= بحاجة لعنوان (مساعدة) وتجاهل المحلل الوسيط |المساهمة= لأنه غير معروف (مساعدة)
15 أيه آي
15 أيه آي (بالإنجليزية: 15.ai) كان تطبيق ويب مجانيًا وغير تجاري يستخدم ذكاء اصطناعي لتوليد تصنيع كلامي لأصوات شخصيات خيالية من إعلام. أنشأه باحث في مجال الذكاء الاصطناعي مجهول يُعرف باسم 15، بدأ تطوير هذه التقنية عندما كان فتى غض خلال بحثه الجامعي في معهد ماساتشوستس للتقانة. أتاح التطبيق للمستخدمين جعل شخصيات من لعبة فيديو وبرنامج تلفزيون وفيلم تنطق نصوصًا مخصصة بنبرات عاطفية، أسرع من الزمن الحقيقي. اشتهرت المنصة بقدرتها على توليد صوت مقنع باستخدام كمية ضئيلة من بيانات التدريب—وقد أشار اسم "15 أيه آي" إلى ادعاء مبتكرها بأن الصوت يمكن نسخه بواسطة 15 ثانية فقط من التسجيل الصوتي، على عكس نماذج التعلم العميق المعاصرة التي كانت تتطلب عادة عشرات الساعات من البيانات الصوتية. وكانت مثالًا مبكرًا لتطبيق ذكاء اصطناعي مولد خلال المراحل الأولية من طفرة الذكاء الاصطناعي.
15 أيه آي
أُطلق التطبيق في مارس 2020، وذاع صيته على نطاق واسع في أوائل عام 2021 عندما أصبحت مقاطع محتوى تستخدمه ظاهرة فيروسية على منصات التواصل الاجتماعي مثل يوتيوب وإكس. وسرعان ما أصبح شائعًا بين مجتمعات المعجبين على الإنترنت، مثل معجبي ماي ليتل بوني: فرندشيب إز ماجيك وتيم فورتريس 2 وسبونج بوب سكوير بانتس. تميزت الخدمة بدعمها للسياق العاطفي في توليد الكلام باستخدام إيموجيات، والتحكم الدقيق في النطق من خلال نسخ صوتيات، وقدرات متعددة المتحدثين التي سمحت لنموذج واحد بتوليد أصوات شخصيات متنوعة. يُنسب إلى 15 أيه آي أنه أول منصة رئيسية قامت بتعميم تقنيات نسخ الأصوات عبر الذكاء الاصطناعي (تزييف صوتي) ضمن ميم إنترنت وصناعة المحتوى.
15 أيه آي
ناقش ممثلو تمثيل صوتي ومحترفو الصناعة مزايا 15.ai فيما يخص الإبداع الجماهيري مقابل تأثيره المحتمل على المهنة. ورغم أن العديد من النقاد أشادوا بسهولة الوصول للتطبيق وقدرته على التحكم العاطفي، فقد أشاروا أيضًا إلى وجود قيود تقنية في مجالات مثل خيارات اللحن ودعم اللغات غير الإنجليزية. أثار 15.ai نقاشات حول التبعات الأخلاقية، بما في ذلك مخاوف بشأن بطالة بسبب التقانة للممثلين الصوتيين، والاحتيال الصوتي، والتزييف العميق للمواد الإباحية.
في يناير 2022، أثارت شركة صوت العالم (بالإنجليزية: Voiceverse) جدلًا حين اكتُشف أنها استخدمت 15 أيه آي لتوليد مقاطع صوتية دون نسب المصدر، وقامت ببيعها كرموز غير قابلة للاستبدال دون إذن. وصفت جميع وسائل الإعلام هذه الحادثة بأن منصة صوت العالم "سرقت" المقاطع الصوتية من 15.ai. وفي نهاية المطاف، أُزيلت الخدمة من الإنترنت في سبتمبر 2022 بسبب قضايا قانونية تتعلق بالذكاء الاصطناعي. وأعقب إغلاقها ظهور بدائل تجارية مختلفة في السنوات التالية، وقد أقر مؤسسوها بتأثير 15 أيه آي الرائد في مجال التعلم المتعمق.
15 أيه آي التاريخ
شهد مجال تصنيع الكلام الاصطناعي تحولًا كبيرًا مع إدخال تقنيات التعلم المتعمق. ففي عام 2016، نشرت شركة ديب مايند الورقة البحثية الرائدة ويف نت: نموذج توليدي للصوت الخام، والتي شكّلت نقطة تحول نحو الاعتماد على الشبكات العصبية الاصطناعية في تصنيع الكلام، حيث عرضت جودة صوت غير مسبوقة باستخدام شبكات عصبية التفافية سببية. في السابق، كان التوليف التجميعي — الذي يعتمد على تجميع مقاطع مسجلة مسبقًا من الكلام البشري— هو الأسلوب السائد، لكنه كان غالبًا ما ينتج أصواتًا آلية وغير طبيعية خاصة عند حدود الجمل.
وبعد عامين، قدمت شركة جوجل أيه آي نظام تاكوترون 2 في 2018، الذي أظهر أن الشبكات العصبية يمكنها إنتاج كلام طبيعي للغاية، لكنه كان يتطلب بيانات تدريبية ضخمة—عادةً عشرات الساعات من التسجيلات الصوتية—لتحقيق جودة مقبولة. وعند تدريبه على مجموعات بيانات أصغر، مثل ساعتين من الكلام، تنخفض جودة المخرجات مع بقاء الكلام قابلًا للفهم، أما مع 24 دقيقة فقط من التدريب، فيفشل تاكوترون 2 في إنتاج كلام مفهوم.
15 أيه آي التاريخ
وفي نفس العام، ظهر هاي فاي-ججان، وهو مولد خصومي توليدي يُستخدم كـ "فوكودر" حسن من كفاءة إنتاج الموجات الصوتية وقدم صوتًا عالي الدقة، تلاه غلو-تي تي سي، الذي أدخل نهجًا مولدًا قائمًا على التدفق، مما أتاح توليدًا سريعًا ونقلًا لأسلوب الصوت. كما ساهمت شركات التقنية الصينية مثل بايدو وبايت دانس في دفع المجال قدمًا عبر تطوير أطر توليد صوت نصي خاصة بها، رغم أن تفاصيلها التقنية بقيت سرية إلى حد كبير.
كما يُظهر تقدم أبحاثي بطريقة أكثر تفاعلية—فعند استخدامك للنموذج مباشرة، يمكنك اكتشاف أشياء لم أكن أعلم بها بنفسي (مثل جعل الشخصيات تصدر أصوات تنهّد أو أنين بمجرد وضع فواصل بين بعض الأصوات).
15 أيه آي التاريخ
تم ابتكار 15 أيه آي في عام 2016 كمشروع بحثي في مجال التعلم المتعمق على يد مطوّر يُعرف باسم "15" (وكان عمره حينها 18 عامًا) خلال سنته الدراسية الأولى في معهد ماساتشوستس للتقنية ضمن برنامج الفرص البحثية للطلاب الجامعيين. استلهم المطوّر الفكرة من ورقة ويف نت (بالإنجليزية: WaveNet) التي نشرتها ديب مايند، واستمر في تطوير النموذج خلال دراسته، تزامنًا مع إصدار جوجل أيه آي لنظام تاكوترون 2 في العام التالي. وبحلول عام 2019، كان المطوّر قد أثبت في MIT قدرته على إعادة إنتاج نتائج ويف نت وتاكوترون 2 باستخدام 75% من بيانات التدريب فقط مقارنةً بما كان مطلوبًا سابقًا. يشير اسم "15" إلى ادعاء المنشئ بأن بالإمكان استنساخ الصوت من مجرد 15 ثانية من البيانات.
15 أيه آي التاريخ
وكان المطوّر يخطط في الأصل لمتابعة دراسة الدكتوراه استنادًا إلى أبحاثه الجامعية، لكنه قرر العمل في وادي السيليكون بعد أن تم قبول شركته الناشئة في مسرّعة واي كومبناتور في عام 2019. وبعد مغادرته في أوائل 2020، عاد المطوّر إلى أبحاثه في تصنيع الصوت وطبّقها كـتطبيق ويب. ووفقًا لمنشور له على إكس في عام 2024، بدلاً من استخدام مجموعات بيانات تقليدية مثل إل جي سبيتش التي تحتوي على تسجيلات بسيطة ومسطّحة، بحث عن عينات صوتية أكثر تحديًا يمكنها إظهار قدرة النموذج على التعامل مع أنماط الكلام المعقدة والنبرات العاطفية.
لعب مشروع "حفظ المهرات" (بالإنجليزية: Pony Preservation Project) —وهو مبادرة جماهيرية انطلقت من منتدى /mlp/ على فورتشان المتعلق بـماي ليتل بوني—دورًا محوريًا في التنفيذ. فقد قام المشاركون فيه بقص وضبط وضبط الضوضاء ونسخ وتصنيف العواطف لكل جملة في المسلسل يدويًا. وقد وفّر هذا مجموعة بيانات مثالية لتدريب نموذج التعلم العميق الخاص بـ15.ai.
15 أيه آي التاريخ
تم إطلاق 15.ai في مارس 2020 بمجموعة محدودة من الشخصيات، بما في ذلك شخصيات من ماي ليتل بوني: فرندشيب إز ماجيك وتيم فورتريس 2. وقد صُمم النظام ليعمل بكفاءة باستخدام كمية محدودة من بيانات التدريب والتحقق والاختبار—بحيث يتطلب فقط دقائق من الصوت النقي لكل شخصية، على عكس أكثر من 40 ساعة التي تحتاجها النماذج التقليدية المعتمدة على التعلم العميق. وللتغلب على قيود البيانات، استخدم المطوّر تقنيات محددة من زيادة البيانات لتحسين التعميم، مثل إدخال تنويعات متعمّدة في التهجئة، وأنماط علامات الترقيم، وتشويهات النطق أثناء التدريب.
عند الإطلاق، تم تقديم 15.ai كخدمة مجانية وغير تجارية لا يتطلب تسجيل المستخدم للتشغيل، ويتطلب فقط من المستخدمين قبول شروط الاستخدام قبل المتابعة. سُمح للمستخدمين بإنشاء أي محتوى باستخدام الأصوات المولدة بشرطين محددين: يجب عليهم نسب الفضل لـ 15.ai من خلال تضمين رابط الموقع الإلكتروني في أي منشورات أو مقاطع فيديو أو مشاريع تستخدم الصوت المولَّد؛ وكان يُحظر عليهم خلط مخرجات 15.ai مع مخرجات أخرى من تقنيات تحويل النص إلى كلام في نفس العمل، لتجنب تحريف قدرات التكنولوجيا.
15 أيه آي التاريخ
تمت إضافة المزيد من الأصوات إلى الموقع خلال الأشهر التالية. وجاء تقدم تقني كبير في أواخر عام 2020 مع تنفيذ تضمين كلمات متعدد المتحدثين داخل الشبكة العصبية العميقة، مما مكّن من تدريب عدة أصوات في وقت واحد بدلاً من الحاجة إلى نموذج منفصل لكل شخصية. هذا لم يسمح فقط بالتوسع السريع من ثمانية إلى أكثر من خمسين صوت شخصية، بل مكّن النموذج أيضًا من التعرّف على أنماط عاطفية شائعة بين الشخصيات، حتى عندما كانت بعض المشاعر مفقودة من بيانات التدريب لبعض الشخصيات.
15 أيه آي التاريخ
وبحلول مايو 2020، كان الموقع قد خدم أكثر من 4.2 مليون ملف صوتي للمستخدمين. وفي أوائل عام 2021، زادت شهرة التطبيق بعد أن انتشرت مقاطع تمثيلية ونكات ومحتوى جماهيري تم إنشاؤه باستخدام 15.ai على إكس، تيك توك، ريديت، تويتش، فيسبوك، ويوتيوب. وفي ذروته، تكبدت المنصة تكاليف تشغيل بلغت US$12٬000 شهريًا بسبب البنية التحتية اللازمة من خدمات أمازون ويب لدعم ملايين عمليات إنشاء الصوت يوميًا؛ وعلى الرغم من تلقيها عروضًا من شركات لاندماج واستحواذ 15 أيه آي وتقنيتها الأساسية، إلا أن الموقع بقي مستقلاً وممولًا من أرباح المطور السابقة من شركته الناشئة، والذي كان يبلغ من العمر حينها 23 عامًا.
15 أيه آي التاريخ
في 14 يناير 2022، اندلع جدل بعد اكتشاف أن منصة عالم الصوت (بالإنجليزية: Voiceverse NFT) قد نسبت الفضل لنفسها في خطوط صوتية مُولدة من 15 أيه آي دون إذن، وقام ببيعها كرموز غير قابلة للاستبدال (رموز غير قابلة للاستبدال). جاء هذا بعد وقت قصير من تصريح مطور 15.ai في ديسمبر 2021 بأنه لا يهتم بدمج الرموز غير القابلة للاستبدال في عمله. وقد أظهرت سجلات السجل أن عالم الصوت قد أنشأ تسجيلات صوتية لشخصيات من ماي ليتل بوني: فرندشيب إز ماجيك باستخدام 15.ai، ورفعوا نغمتها الصوتية لجعلها غير قابلة للتعرف من الأصوات الأصلية لتسويق منصتهم الخاصة—وذلك في انتهاك صريح لشروط خدمة 15.ai التي تحظر الاستخدام التجاري وتتطلب الإسناد المناسب.
15 أيه آي التاريخ
في البداية، زعمت "عالم الصوت" أن منصتها ستسمح لمالكي الرموز غير القابلة للاستبدال بالحصول على حقوق تجارية للأصوات المُولدة بالذكاء الاصطناعي لاستخدامها في إنشاء المحتوى، والدردشات داخل الألعاب، والمكالمات المرئية. وعند مواجهتهم بالأدلة على استيلائهم غير المشروع، ادعت عالم الصوت أن أحد أعضاء فريق التسويق هو من استخدم الصوت دون نسبه بشكل صحيح إلى 15.ai، وشرحوا في خادم ديسكورد الخاص بهم أن فريق التسويق كان في عجلة من أمره لإنشاء عرض تقني للشراكة، فقام باستخدام 15.ai دون انتظار جاهزية تقنيتهم الصوتية الخاصة. تم حذف التغريدة المثيرة للجدل بعد ذلك. وردًا على اعتذارهم، غرد حساب 15 قائلاً: "اذهب واغتصب نفسك"، وهي تغريدة أصبحت شائعة جدًا، حيث حصدت مئات الآلاف من الإعجابات وإعادة التغريد على إكس دعمًا للمطور. وعبر 15 لاحقًا عن إحباطه العميق، كاتبًا: "المجال الكامل لتوليف الأصوات يُساء تمثيله الآن من قبل الدجالين الذين يهتمون فقط بالمال."
15 أيه آي التاريخ
أنا أشارك مع @VoiceverseNFT لاستكشاف طرق يمكننا من خلالها سويًا تقديم أدوات جديدة للمبدعين الجدد لصنع أشياء جديدة، والسماح للجميع بفرصة امتلاك والاستثمار في الملكيات الفكرية التي يصنعونها.
لدينا جميعًا قصة نرويها.
يمكنك أن تكره.
أو يمكنك أن تُبدع.
فماذا ستختار؟
         

        14 يناير 2022
في أعقاب الجدل المستمر وكشف السرقة الأدبية، واجه الممثل الصوتي تروي بيكر (الذي تعاون مع عالم الصوت) انتقادات لدعمه مشروع رموز غير قابلة للاستبدال ولهجة إعلانه الاستفزازية. وقد وصف بيكر خدمة المنصة بأنها تتيح للأشخاص "إنشاء كتب صوتية مخصصة، أو مقاطع فيديو على يوتيوب، أو محاضرات تعليمية إلكترونية، أو حتى بودكاست باستخدام صوتك المفضل دون متاعب قانونية إضافية"، وهو ما أثار قلق النقاد بشأن احتمالية بطالة بسبب التقانة. لاحقًا، أقر بيكر بأن تغريدته الأصلية التي ختمها بـ"يمكنك أن تكره. أو يمكنك أن تُبدع. فماذا ستختار؟" ربما كانت "استفزازية"، وفي 31 يناير أعلن أنه سينهي شراكته مع "عالم الصوت".
أثار هذا الحدث مخاوف بشأن مشاريع الرموز غير القابلة للاستبدال، إذ لاحظ النقّاد أنها كثيرًا ما تقترن بانتهاكات حقوق الملكية الفكرية وممارسات تجارية مشبوهة. وقد تم توثيق الحادث لاحقًا في «قاعدة بيانات حوادث الذكاء الاصطناعي»، وصُنّف كمثال على "صوت مُركّب بالذكاء الاصطناعي تم بيعه على منصة "عالم الصوت" كرمز غير قابل للاستبدال، وقد أقرّت الشركة بأنه قد تم إنشاؤه باستخدام 15 أيه آي، وهو تطبيق ويب مجاني متخصص في تحويل النص إلى كلام وتوليد الأصوات بالذكاء الاصطناعي، وأُعيد استخدامه دون إسناد مناسب."
كما ظهرت هذه القضية في مشروع الكاتبة وناقدة العملات المشفّرة مولي وايت، والذي وثّق كيف أن إعلان تروي بيكر عن الشراكة بنبرة استفزازية زاد من الانتقادات الموجهة لمبادرة الرموز غير القابلة للاستبدال. وأشارت وايت إلى الطبيعة الغامضة لما تقدّمه "عالم الصوت"، التي وصفت خدمتها بأنها "توفر لك ملكية لصوت فريد في الميتافيرس"، وأوضحت كيف أن انكشاف استخدامهم لأعمال مسروقة من 15.ai قد أضرّ بمصداقية "عالم الصوت" أكثر فأكثر.
من جهتها، صنّفت المنصة التعليمية الروسية سكيلبوكس صوتي وصانع المحتوى على يوتيوب يونغ يي فكرة الرموز الصوتية غير القابلة للاستبدال لتأثيرها المحتمل على صناعة التمثيل الصوتي، وصرّح في فيديو لاحق على قناته في يوتيوب:
"هذه ليست من الأمور التي يمكن أن تقول فيها المنصة ببساطة 'أوه، عذرًا!'. لقد انتحلوا عمل شخصٍ آخر واستخدموه كوسيلة للترويج الكاذب لجودة منتجاتهم، عبر استخدام ذكاء اصطناعي صوتي أعلى جودة لتسويق شركتهم من أجل مصلحتهم الخاصة."
وفي دعوى جماعية رُفعت عام 2024 ضد شركة لوفو، زعمت وثائق المحكمة أن مؤسسي لوفو هم أنفسهم من أنشأ عالم الصوت، حيث ادعى المدّعون أن منصة عالم الصوت "ثبت بالفعل أنها سرقت تقنية من [15 أيه آي]".
في سبتمبر 2022، تم إيقاف موقع 15.ai عن العمل بسبب مشكلات قانونية تتعلق بـالذكاء الاصطناعي. وقد ألمح المطوّر إلى إمكانية إصدار نسخة مستقبلية تأخذ في الاعتبار المخاوف المتعلقة بحقوق النشر من البداية، إلا أن الموقع لا يزال غير نشط حتى عام 2025.
15 أيه آي الميزات
كانت المنصة غير تجارية، وتعمل دون الحاجة لتسجيل المستخدمين أو إنشاء حسابات. كان المستخدمون يولدون الكلام عبر إدخال نص واختيار صوت شخصية، مع معلمات اختيارية لمحددات السياق العاطفي والنسخ الصوتي. كل طلب يُنتج ثلاث نسخ صوتية تختلف في النبرة العاطفية، مرتبة حسب درجة مجال الثقة. تضمنت الشخصيات المتاحة عدة شخصيات من تيم فورتريس 2 وماي ليتل بوني: فرندشيب إز ماجيك، بما في ذلك توايلايت سباركل؛ غلادوس، ويتلي، والبرج المدفعي من سلسلة بورتال؛ سبونج بوب سكوير بانتس؛ كيو شوغردست من هوني بوب، رايز كوجيكاوا من بيرسونا 4؛ داريا وجين لين من داريا؛ كارل بروتاناناديليوسكي من فرقة الجوع للمراهقين المائيين؛ ستيفن يونيفرس من ستيفن البطل؛ سانز من أندرتيل؛ مادلين وعدة شخصيات من سيليست؛ الدكتور العاشر من مسلسل دكتور هو؛ ذا ستانلي بيربل؛ وهال 9000 من 2001: ملحمة الفضاء. من بين أكثر من خمسين صوتًا متاحًا، كانت ثلاثون منها لشخصيات من ماي ليتل بوني: فرندشيب إز ماجيك. بعض الشخصيات "الصامتة" مثل تشيل وجوردون فريمان كانت متاحة كنوع من المزاح، حيث تنتج ملفات صوتية صامتة عند إدخال أي نص. شخصيات من أندرتيل وسيليست لم تكن تنطق كلمات، بل تنتج أصوات "بيب" مميزة كما في ألعابها.