التعلم العميق ما هو وكيف يعمل وما استخداماته

الذكاء الاصطناعي: كل ما عليك معرفته عن هذه الثورة التكنولوجية

عندما تسمع مصطلح الذكاء الاصطناعي (AI)، قد تفكر في السيارات ذاتية القيادة، أو الروبوتات، أو ChatGPT، أو غيرها من روبوتات الدردشة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي والصور المولدة صناعيًا، ولكن من المهم أيضًا النظر خلف الستار للتعرف على المخرجات الذكاء الاصطناعي وفهم كيفية عمل هذه التكنولوجيا وتأثيراتها على هذا الجيل والأجيال القادمة.

وفي هذا المقال التفصيلي سنقدم لكم معلومات شاملة عن الذكاء الاصطناعي والتقدم الهائل الذي يشهده هذا المجال، ولماذا تتنافس الشركات مع بعضها البعض لقيادة هذا التقدم التقني الذي سيغير مسار العالم.

ما هو الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي هو مفهوم كان موجودًا رسميًا منذ الخمسينيات من القرن الماضي، عندما تم تعريفه على أنه قدرة الآلة على أداء مهمة كانت تتطلب في السابق ذكاءً بشريًا. وهذا تعريف واسع جدًا وقد تم تعديله على مدار عقود من البحث والتقدم التكنولوجي.

عندما تفكر في تطبيق مصطلح الذكاء على آلة، مثل الكمبيوتر، فمن المنطقي أن تبدأ بتعريف مصطلح “الذكاء” بشكل عام، خاصة عندما تريد تحديد ما إذا كان النظام الاصطناعي يستحق ذلك بالفعل.

إن مستوى ذكائنا يميزنا عن الكائنات الحية الأخرى وهو ضروري لاستمرار التجربة الإنسانية. ويعرّف بعض الخبراء الذكاء بأنه القدرة على التكيف، وحل المشكلات، والتخطيط والارتجال في المواقف الجديدة، وتعلم أشياء جديدة.

وبما أن الذكاء يُنظر إليه أحيانًا على أنه أساس التجربة الإنسانية، فليس من المستغرب أن نحاول إعادة إنشائه بشكل مصطنع في المساعي العلمية.

قد تظهر أنظمة الذكاء الاصطناعي اليوم بعض سمات الذكاء البشري، بما في ذلك القدرة على التعلم، وحل المشكلات، والإدراك، ومجموعة محدودة من الإبداع والذكاء الاجتماعي.

كيف يمكنك استخدام الذكاء الاصطناعي؟

يأتي الذكاء الاصطناعي بأشكال مختلفة، وأصبح متاحًا على نطاق واسع في الحياة اليومية، وتعد مكبرات الصوت الذكية الموجودة في Alexa أو المساعد الصوتي المدمج في Google مثالين رائعين على تقدم الذكاء الاصطناعي.

نلاحظ اليوم انتشارًا كبيرًا لروبوتات الدردشة الخاصة بالذكاء الاصطناعي، والتي تعطينا نظرة مستقبلية عن اتجاهات الذكاء الاصطناعي، وأكثرها شيوعًا تتمثل في الأنظمة التالية:

   ChatGPT

 شات بينج

جوجل Bard

عندما تسأل ChatGPT عن عاصمة بلد ما أو تطلب من Alexa أن تقدم لك تحديثًا للطقس، فسوف تحصل على ردود تم إنشاؤها بواسطة خوارزميات التعلم الآلي التي تم تطويرها على قواعد بيانات واسعة من المعلومات.

وعلى الرغم من أن هذه الأنظمة ليست بديلاً عن الذكاء البشري أو التفاعل الاجتماعي، إلا أنها تتمتع بالقدرة على استخدام تدريباتها للتكيف وتعلم مهارات جديدة للمهام التي لم تتم برمجتها بشكل صريح على أدائها أو التي تنتج عن أخطاء بشرية حقيقية.

ما هي الأنواع المختلفة للذكاء الاصطناعي؟

يمكن تقسيم الذكاء الاصطناعي إلى ثلاث فئات فرعية معترف بها على نطاق واسع: الذكاء الاصطناعي الضيق، والذكاء الاصطناعي العام، والذكاء فوق طاقة البشر.

الذكاء الاصطناعي الضيق

يعد الذكاء الاصطناعي الضيق (ANI) عنصرًا حاسمًا في تصميم المساعدين الصوتيين، مثل Siri وAlexa وGoogle Assistant.

تشمل هذه الفئة الأنظمة الذكية التي تم تصميمها أو تدريبها لأداء مهام محددة أو حل مشكلات محددة، دون أن تكون مصممة لحل المشكلات والعمليات المعقدة.

غالبًا ما يشير الخبراء إلى الذكاء الاصطناعي الاصطناعي على أنه ذكاء اصطناعي ضعيف، لأنه لا يتمتع بذكاء عام، لكن بعض الأمثلة على قوة هذا النوع من الذكاء الاصطناعي تشمل المساعدين الصوتيين، بالإضافة إلى أنظمة التعرف على الصور، والتقنيات التي تستجيب لطلبات خدمة العملاء البسيطة، والأدوات تلك الإشارة... محتوى غير لائق عبر الإنترنت.

ChatGPT هو مثال على ANI، والذي تمت برمجته لأداء مهمة محددة، وهي إنشاء استجابات نصية للمطالبات التي يرسلها الأشخاص والإجابة على الأسئلة العامة والمعلومات الموجودة مسبقًا في قواعد البيانات.

الذكاء الاصطناعي العام 

يظل الذكاء الاصطناعي العام (AGI)، المعروف أيضًا باسم الذكاء الاصطناعي القوي، مفهومًا افتراضيًا حتى يومنا هذا، لأنه يتضمن فهم الآلة وأداء مهام مختلفة يعتمد إلى حد كبير على خبرتها المتراكمة.

وهذا النوع من الذكاء يعادل مستوى تفكير العقل البشري، حيث ستتمكن أنظمة الذكاء الاصطناعي العام (AGI) من التطور والتفكير مثل البشر.

من المرجح أن يكون الذكاء الاصطناعي العام قادرًا على فهم أي مهمة فكرية، والتفكير بشكل تجريدي، والتعلم من التجارب السابقة، واستخدام تلك المعرفة لحل المشكلات الجديدة.

وبشكل أكثر وضوحًا، نحن نتحدث عن نظام أو آلة قادرة على التفكير السليم، وهو ما لا يمكن تحقيقه حاليًا بأي شكل من أشكال الذكاء الاصطناعي المتاح.

ومن الجدير بالذكر أن تطوير نظام يعمل بوعيه الخاص لا يزال متقدمًا على عصره، لكنه يمثل الهدف الأسمى لاستخدام الذكاء الاصطناعي.

الذكاء الاصطناعي الفائق

الذكاء الاصطناعي الفائق (ASI) هو نظام لن يهز البشرية حتى النخاع فحسب، بل يمكنه أيضًا تدميرها بالكامل. قد يبدو هذا وكأنه سيناريو من رواية خيال علمي، لكنه في الواقع يمثل علمًا قيد الدراسة باستمرار. ASI هو نظام يتجاوز فيه ذكاء الآلة جميع أشكال الذكاء. فالإنسان، في جميع النواحي، يتفوق على الإنسان في كل عمل يقوم به.

لا يزال النظام الذكي الذي يمكنه التعلم وتحسين نفسه باستمرار مفهومًا افتراضيًا، ومع ذلك، فهو نظام، إذا تم تطبيقه بشكل فعال وأخلاقي، يمكن أن يؤدي إلى تقدم وإنجازات غير عادية في الطب والتكنولوجيا وغيرها من المجالات.

أمثلة حديثة على الذكاء الاصطناعي

ظهرت أشهر التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي في تطوير وإصدار GPT 3.5 وGPT 4. لكن هناك العديد من الإنجازات الثورية الأخرى في الذكاء الاصطناعي والتي شملت العديد من المجالات المختلفة. وفيما يلي بعض من أبرزها:

ChatGPT_GPTs

ChatGPT عبارة عن روبوت دردشة يعمل بالذكاء الاصطناعي قادر على توليد لغة طبيعية وترجمة الأسئلة والإجابة عليها. ومن الجدير بالذكر أنها تعتبر أداة الذكاء الاصطناعي الأكثر شيوعًا، وذلك بفضل إمكانية الوصول إليها على نطاق واسع، مما جعل OpenAI تقدم نماذج رائعة في عالم الذكاء الاصطناعي من خلال إنشاء... GPTs 1 و2 و3.

يرمز GPT إلى المحول التوليدي المُدرب مسبقًا، وكان GPT-3 أكبر نموذج لغوي موجود وقت إطلاقه في عام 2020، مع قاعدة بيانات تضم 175 مليار قطعة من المعلومات. أحدث إصدار منه هو GPT-4، والذي يمكن الوصول إليه من خلال ChatGPT Plus أو Bing Chat. أنه يحتوي على ما يقرب من تريليون قطعة من المعلومات.

سيارات ذاتية القيادة

على الرغم من أن سلامة السيارات ذاتية القيادة تشكل مصدر قلق كبير من المستخدمين من هذه التقنيات، إلا أن التكنولوجيا مستمرة في التقدم والتحسن مع مواكبة التطورات الكبيرة في الذكاء الاصطناعي. تستخدم هذه المركبات خوارزميات التعلم الآلي لدمج البيانات من أجهزة الاستشعار والكاميرات لإدراك محيطها وتحديد أفضل مسار للقيادة. 

ربما تكون ميزة الطيار الآلي في سيارات تيسلا الكهربائية هي ما يفكر به معظم الناس عندما يسمعون مصطلح السيارات ذاتية القيادة، لكن Waymo، الشركة الأم لشركة Alphabet، تقوم بتجربة رحلات ذاتية القيادة، مثل وجود سيارة أجرة توصل الأشخاص دون الحاجة إلى سيارة أجرة. سائق. السيارة، والتي يتم تطبيقها حاليًا في سان فرانسيسكو، كاليفورنيا، وفينيكس، أريزونا.

كروز هي خدمة أخرى لسيارات الأجرة ذاتية القيادة، ومن المفترض أن تعمل شركات السيارات مثل أودي وجنرال موتورز وفورد وبي إم دبليو على تكنولوجيا المركبات ذاتية القيادة في المستقبل.

الروبوتات

إننا نشهد كل يوم تطوراً كبيراً في مجال الروبوتات والتحكم الآلي التي بدأت تعمل بوظائف الإنسان وبجودة أكبر. في الآونة الأخيرة، حققت شركة بوسطن ديناميكس إنجازات مبهرة في مجال الذكاء الاصطناعي والروبوتات، رغم أننا لا نزال بعيدين عن التدخل الكامل للذكاء الاصطناعي في التكنولوجيا، وهو ما رأيناه في فيلم Terminator، ولكن رؤية روبوتات بوسطن ديناميكس تستخدم الذكاء الاصطناعي يعد الذكاء للتنقل والاستجابة بسرعة للتضاريس المختلفة أمرًا مثيرًا للاهتمام.

DeepMind

تُعد شركة DeepMind، الشركة الشقيقة لشركة Google، رائدة في مجال الذكاء الاصطناعي وتخطو خطوات واسعة نحو الهدف النهائي المتمثل في الذكاء العام الاصطناعي (AGI). وعلى الرغم من عدم وجودها رسميًا بعد، إلا أن الشركة تصدرت عناوين الأخبار في بداية عام 2016 مع نظام AlphaGo، وهو النظام الذي تغلب على... اللاعب البشري المحترف.

خلال الفترات اللاحقة، أنشأت DeepMind نظامًا للتنبؤ بطي البروتين، والذي يمكنه التنبؤ بالأشكال المعقدة ثلاثية الأبعاد للبروتينات، وكان بمثابة نقلة نوعية في المجال الطبي، كما طورت أيضًا برامج يمكنها تشخيص أمراض العيون بشكل فعال مثل كبار الأطباء حول العالم.

ما هو التعلم الآلي

أكبر عملية تميز الذكاء الاصطناعي عن علوم الكمبيوتر الأخرى هي القدرة على أتمتة المهام بسهولة من خلال استخدام التعلم الآلي، والذي يسمح لأجهزة الكمبيوتر بالتعلم من التجارب المختلفة بدلاً من برمجتها فعليًا لأداء كل مهمة. هذه القدرة هي ما يشير إليه الكثيرون بالذكاء الاصطناعي. لكن التعلم الآلي هو في الواقع مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي.

يتضمن التعلم الآلي نظامًا يتم تدريبه على كميات كبيرة من البيانات، حتى يتمكن من التعلم من الأخطاء وعدم تكرارها، والتعرف على الأنماط من أجل تقديم تنبؤات وقرارات دقيقة، سواء كانت البيانات التي يعمل عليها محددة أم لا.

تتضمن بعض الأمثلة على التعلم الآلي التعرف على الصور والكلام والحماية من الاحتيال. أحد الأمثلة المحددة هو نظام التعرف على الصور عندما يقوم المستخدمون بتحميل صورة على Facebook. يمكن لشبكة التواصل الاجتماعي تحليل الصورة والتعرف على الوجوه وتقديم توصيات للمستخدم لوضع علامة على أصدقاء محددين. ومع التقدم التقني المستمر والممارسة الأكبر، يقوم النظام بتطوير هذه المهارة ويتعلم كيفية تقديم توصيات أكثر دقة

ما هي عناصر التعلم الآلي؟

كما تحدثنا أعلاه، فإن التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي وينقسم عمومًا إلى ثلاث فئات رئيسية: التعلم الخاضع للإشراف، وغير الخاضع للإشراف، والتعلم المعزز.

التعلم تحت الإشراف

هذه تقنية شائعة لبرمجة وتعليم أنظمة الذكاء الاصطناعي باستخدام العديد من الأمثلة التي تم تصنيفها من قبل الأشخاص، حيث يتم تغذية أنظمة التعلم الآلي هذه بكميات هائلة من البيانات.

على سبيل المثال، إذا كنت ترغب في تدريب نموذج التعلم الآلي للتعرف على صور الدوائر والمربعات وتمييزها، فستبدأ بجمع مجموعة بيانات كبيرة من صور الدوائر والمربعات في مواضع ومواقع مختلفة، مثل رسم دائرة الكوكب أو طاولة مربعة.

ستتعلم الخوارزمية بعد ذلك من هذه المجموعة المختارة من الصور وتتعرف على الأشكال وخصائصها، مثل الدوائر التي ليس لها زوايا والمربعات ذات أربعة جوانب متساوية. بعد تدريب النظام على مجموعة بيانات الصورة، سيتمكن من رؤية صورة جديدة وتحديد الشكل الذي يجده.

تعليم غير مشرف عليه

يستخدم التعلم غير الخاضع للرقابة نهجا مختلفا، حيث تحاول الخوارزميات تحديد الأنماط في البيانات، وتبحث عن أوجه التشابه التي يمكن استخدامها لتصنيف تلك البيانات.

على سبيل المثال، قد يُطلب من الخوارزمية تجميع الفواكه التي تزن كمية مماثلة أو السيارات ذات حجم المحرك المماثل.

لم يتم تكوين الخوارزمية مسبقًا لتحديد أنواع معينة من البيانات، أي أنها تبحث ببساطة عن البيانات ذات أوجه التشابه التي يمكنها تجميعها، على سبيل المثال، تجميع العملاء معًا بناءً على سلوك التسوق الذي تم استهدافه بحملات تسويقية مخصصة.

تعزيز التعلم

في التعلم المعزز، يحاول النظام بناء استجابة مثالية لبياناته المدخلة، بالاعتماد بشكل أساسي على عملية التجربة والخطأ حتى يصل إلى أفضل نتيجة ممكنة.

ولإعطاء مثال واقعي، قم بتدريب نظام على ممارسة لعبة فيديو، حيث يمكن أن يحصل على مكافأة إيجابية مقابل درجة عالية ومكافأة سلبية للحصول على درجة منخفضة. يتعلم النظام تحليل اللعبة والقيام بحركات خاصة، ويتعلم فقط من المكافآت التي يتلقاها، ويصل إلى نقطة القدرة. اللعب بمفردك والحصول على درجة عالية دون تدخل بشري.

يُستخدم التعلم المعزز أيضًا في الأبحاث الفردية، حيث يمكن أن يساعد في تعليم الروبوتات المستقلة أفضل السبل للتصرف في بيئات العالم الحقيقي.

ما هي نماذج اللغات الكبيرة (LLM)؟

تعد نماذج اللغات الكبيرة (LLM) أحد أكثر أنواع الذكاء الاصطناعي شيوعًا في الوقت الحالي. تستخدم هذه النماذج التعلم الآلي غير الخاضع للرقابة ويتم تدريبها على كميات هائلة من النصوص لمعرفة كيفية عمل اللغة البشرية. وتشمل هذه النصوص المقالات والكتب والمواقع الإلكترونية والعديد من الأنواع الأخرى من... النصوص المكتوبة.

أثناء عملية التدريب، يقوم طلاب LLM بمعالجة مليارات الكلمات والعبارات لتعلم الأنماط والعلاقات المشتركة بينها، مما يجعل النماذج قادرة على توليد إجابات تشبه الإجابات البشرية إلى حد كبير.

LLM الأكثر شيوعًا هو GPT 3.5، والذي يعتمد عليه ChatGPT، وأكبر LLM هو GPT–4.

   ما هو التعلم العميق

يعد التعلم العميق جزءًا من عائلة التعلم الآلي، ويتضمن تدريب الشبكات العصبية الاصطناعية بثلاث طرق أو أكثر لأداء مهام مختلفة. يتم بعد ذلك توسيع هذه الشبكات العصبية إلى شبكات متعددة الأطراف تحتوي على عدد كبير من الطبقات العميقة التي يتم تدريبها باستخدام كميات هائلة من البيانات.

تميل نماذج التعلم العميق إلى أن تحتوي على أكثر من ثلاث طبقات، خاصة أنها يمكن أن تحتوي على مئات الطبقات، حيث يمكن استخدام التعلم الخاضع للإشراف أو غير الخاضع للإشراف أو مزيج من الاثنين في عملية التدريب.

وبما أن هذه التقنية يمكن أن تتعلم تلقائيًا التعرف على الأنماط المعقدة في البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي، فإنها تستخدم في معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، والتعرف على الكلام، والتعرف على الصور.

ما هي الشبكات العصبية الروبوتية؟

ويعتمد نجاح التعلم الآلي بشكل أساسي على الشبكات العصبية، وهي عبارة عن نماذج رياضية تعتمد بنيتها وتشغيلها إلى حد كبير على العلاقة بين الخلايا العصبية في الدماغ البشري، وتحاكي طريقة تحفيز بعضها البعض.

تخيل مجموعة من الروبوتات تعمل معًا لحل لغز معين. تتم برمجة كل روبوت للتعرف على شكل أو لون مختلف في قطع اللغز. ثم تتعاون الروبوتات في قدراتها على حل اللغز معًا. هذه هي الطريقة التي تعمل بها الشبكة العصبية.

يمكن للشبكات العصبية تعديل المعلومات الداخلية لتغيير المعلومات التي يتم إخراجها، حيث يتم تغذية كل شبكة بقواعد البيانات لمعرفة ما يجب أن تضعه عند تقديم بيانات معينة أثناء التدريب.

لا سيما أنها تتكون من طبقات مترابطة من الخوارزميات التي تغذي البيانات لبعضها البعض، ويمكن تدريب الشبكات العصبية على أداء مهام محددة عن طريق تعديل الأهمية المنسوبة للبيانات أثناء مرورها بين هذه الطبقات.

أثناء تدريب هذه الشبكات العصبية، ستستمر الأوزان المرتبطة بالبيانات في التغير أثناء مرورها بين الطبقات حتى يصبح الناتج من الشبكة العصبية قريبًا جدًا مما هو مرغوب فيه. 

في هذه المرحلة، ستكون الشبكة قد "تعلمت" كيفية أداء مهمة معينة، ويمكن لهذا الإخراج تسمية الفاكهة بشكل صحيح في الصورة والتنبؤ بموعد فشل المصعد بناءً على بيانات المستشعر الخاصة به.

كيف يعمل نظام المحادثة بالذكاء الاصطناعي؟

يتضمن الذكاء الاصطناعي للمحادثة أنظمة مبرمجة لإجراء محادثات مع المستخدم، ومبرمجة للاستماع (الإدخال) والرد (الإخراج) بطريقة المحادثة التقليدية.

   يستخدم هذا النظام معالجة اللغة الطبيعية للفهم والاستجابة بطريقة إنسانية. هذه بعض الأمثلة على المحادثات التي تدعم الذكاء الاصطناعي، مثل Google Bard، أو مكبرات الصوت الذكية المزودة بمساعد صوتي مثل Amazon Alexa، أو المساعدين الافتراضيين على هاتفك الذكي مثل Siri.

ما هي خدمات الذكاء الاصطناعي المتاحة للاستخدام

هناك ثروة كبيرة متاحة للأفراد والشركات على حد سواء للاستفادة من خدمات الذكاء الاصطناعي المتعددة، والتي تساعد في تسريع المهام وإضافة الراحة للحياة اليومية سواء كنت شخصًا يجلس في المنزل طوال الوقت أو كنت تعمل في مكان ما.

فيما يلي بعض الأمثلة الشائعة للذكاء الاصطناعي المتاحة للجمهور، إما مجانًا أو مقابل رسوم:

مساعدين صوتيين

يستخدم المساعدون الصوتيون معالجة اللغة الطبيعية لفهم أسئلتك أو أوامرك والرد عليها، مثل Amazon Alexa في جهاز Echo أو Siri من Apple في iPhone وGoogle Assistant.

روبوتات الدردشة

تُعد روبوتات الدردشة المدعمة بالذكاء الاصطناعي شكلاً آخر من أشكال المساعدين الافتراضيين الذين يمكنهم التفاعل مع الأشخاص، وإجراء محادثات تشبه المحادثات البشرية، وحتى محاكاة التعاطف والقلق.

ترجمة اللغة

يصل التعلم الآلي إلى حدود عدد اللغات التي يمكنه ترجمتها، وتستخدمه خدمات مثل Google Translate وMicrosoft Translator وAmazon Translate وChatGPT لترجمة النص بجميع اللغات.

إنتاجية

يعد Microsoft 365 Copilot مثالاً رائعًا على LLM المستخدم كأداة إنتاجية باستخدام الذكاء الاصطناعي، ويتضمن Word وPowerPoint وOutlook وExcel وTeams والمزيد من الوظائف الإضافية التي تساعد في أتمتة المهام نيابةً عنك. لإعطائك مثالاً بسيطًا، أرسل بريدًا إلكترونيًا إلى فريقك لمعرفة أحدث حالة للمشروع، وسيقوم Copilot تلقائيًا بجمع المعلومات من رسائل البريد الإلكتروني والمستندات لإنشاء نص يتضمن ما طلبته بالتفصيل.

التعرف على الصور والفيديو

تستخدم برامج مختلفة الذكاء الاصطناعي للعثور على معلومات حول المحتوى في الصور ومقاطع الفيديو، مثل الوجوه والنصوص والكائنات الموجودة بداخلها. على سبيل المثال، تستخدم Clarifai التعلم الآلي لتنظيم البيانات غير المنظمة من المصادر بالإضافة إلى Amazon Rekognition، وهي خدمة AWS تتيح للمستخدمين تحميل الصور لتلقي المعلومات.

تطوير البرمجيات

بدأ العديد من المطورين في استخدام ChatGPT لكتابة التعليمات البرمجية وتصحيح الأخطاء، ولكن هناك العديد من أدوات الذكاء الاصطناعي الأخرى المتاحة لتسهيل مهمة المبرمج. أحد الأمثلة على ذلك هو GitHub Copilot AI Programmer من OpenAI Codex، وهو نموذج لغة توليدي يمكنه كتابة التعليمات البرمجية بشكل أسرع مع الجهد. أقل عن طريق الإكمال التلقائي للتعليقات والأكواد على الفور.

بناء الأعمال التجارية

بصرف النظر عن المستخدم اليومي الذي يستفيد من الذكاء الاصطناعي في مهامه، هناك خدمات تقدم أدوات الذكاء الاصطناعي للشركات، بما في ذلك OpenAI's GPT-4 API (الموجودة حاليًا في قائمة الانتظار) والتي تُستخدم لبناء التطبيقات والخدمات باستخدام LLM؛ أو Amazon Bedrock، وهي مجموعة من أدوات الذكاء الاصطناعي السحابية للمطورين.

ما هي الشركة الرائدة في سباق الذكاء الاصطناعي؟

على الرغم من أن روبوتات الذكاء الاصطناعي التوليدية ستقود الطريق في تطوير الذكاء الاصطناعي في عام 2023، إلا أن هناك شركات كبرى أخرى تعمل على أنظمتها الخاصة التي لديها القدرة على إحداث ثورة في العالم التقني.

OpenAI

ليس من المستغرب أن تأخذ OpenAI زمام المبادرة في سباق الذكاء الاصطناعي هذا العام، بعد إتاحة أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية على نطاق واسع وبشكل مجاني للاستخدام، مثل برنامج الدردشة الآلي Chatbot ChatGPT و Dall-E 2، وهو مولد صور عالي الأداء.

Alphabet

تمتلك شركة Alphabet العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي المختلفة التي توفرها بعض شركاتها الرائدة، بما في ذلك DeepMind وWaymo وGoogle. كما تستمر شركة ديب مايند في متابعة الذكاء الاصطناعي في مجالاته المختلفة، ويتجلى ذلك من خلال الحلول العلمية التي تسعى إلى تحقيقها من خلال أنظمة الذكاء الاصطناعي.

لقد طورت نماذج التعلم الآلي لمستندات الذكاء الاصطناعي، وحسنت تجربة المشاهد على يوتيوب، وجعلت Alpha Fold متاحًا للباحثين حول العالم والعديد من الخدمات الأخرى. على الرغم من أنك قد لا تسمع عن مساعي شركة Alphabet للذكاء الاصطناعي في الأخبار كل يوم، إلا أن عملها في مجال التعلم العميق قد يوفر القدرة على تغيير مستقبل البشر.

مايكروسوفت

بصرف النظر عن إنشاء Microsoft 365 Copilot لمجموعة 365 من التطبيقات، توفر Microsoft مجموعة من أدوات الذكاء الاصطناعي للمطورين على Azure، مثل منصات تطوير التعلم الآلي، وتحليلات البيانات، وواجهات برمجة التطبيقات القابلة للتخصيص التي تحقق التكافؤ البشري في رؤية الكمبيوتر والكلام واللغة. . استثمرت الشركة أيضًا بكثافة في تطوير OpenAI، وتستخدم GPT-4 في نظام Bing Chat الجديد، بالإضافة إلى إصدار أكثر تقدمًا من Dall-E 2 لمولد صور Bing.

شركات أخرى

هذه مجرد أمثلة قليلة للشركات التي تقود سباق الذكاء الاصطناعي بل يوجد شركات كثيرة, ولكن يوجد العديد من الشركات الأخرى حول العالم التي تحقق أيضًا خطوات كبيرة في الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك بايدو، وعلي بابا، وكروز، ولينوفو، وتيسلا، وغيرها.

كيف سيغير الذكاء الاصطناعي العالم؟

يمتلك الذكاء الاصطناعي القدرة على تغيير طريقة عملنا، وصحتنا، وكيفية استهلاكنا لوسائل الإعلام، وكيفية إدارتنا للعمل، خاصة أنه يتمتع بإمكانية الوصول إلى خصوصيتنا، وغيرها من التفاصيل التي منحت الآلات السيطرة على حياة البشر.

ولنتأمل هنا التأثير الذي يمكن أن تحدثه بعض أنظمة الذكاء الاصطناعي على العالم ككل، حيث يمكن للناس أن يطلبوا من مساعد صوتي على هواتفهم أن يأمر سيارات ذاتية القيادة لتأخذهم إلى العمل، خاصة وأن استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي سيساعدهم على أن يكونوا أكثر كفاءة من أي وقت مضى. .

ومن ناحية أخرى، يستطيع الأطباء وأخصائيو الأشعة تشخيص السرطان بموارد أقل وبكفاءة أكبر، وتحديد التسلسل الجيني المرتبط بالأمراض، وتحديد الجزيئات التي يمكن أن تؤدي إلى أدوية أكثر فعالية، والتي يمكن أن تنقذ حياة عدد لا يحصى من الناس.

تجدر الإشارة إلى الاضطراب الذي قد تسببه الشبكات التي يمكنها إنشاء صور واقعية، مثل Dall-E 2 وMidjourney وBing، والتي قد تؤدي إلى تكرار صوت شخص ما أو إنشاء مقاطع فيديو مزيفة باستخدام صورة الشخص، وهو ما قد يؤدي بدوره إلى تشكل تهديدا الصورة. ومقاطع الفيديو والمقاطع الصوتية التي يمكن للناس اعتبارها أصلية.

هل سيسرق الذكاء الاصطناعي وظيفتك؟

إن إمكانية استبدال أنظمة الذكاء الاصطناعي لجزء كبير من العمالة الحديثة هي احتمالية مؤكدة في المستقبل القريب.

في حين أن الذكاء الاصطناعي المشترك لن يحل محل جميع الوظائف، إلا أن ما يبدو مؤكدًا هو أن الذكاء الاصطناعي سيغير طبيعة العمل بشكل عام. والسؤال الوحيد هو مدى سرعة وعمق هذه الأتمتة في تغيير مشهد العمل.

ومع ذلك، لا يمكن للذكاء الاصطناعي أن يعمل بمفرده، وفي حين أن العديد من الوظائف التي تحتوي على بيانات روتينية ومتكررة قد تكون آلية، يمكن للعاملين في وظائف أخرى استخدام أدوات مثل الذكاء الاصطناعي ليصبحوا أكثر إنتاجية وكفاءة.

ومن الجدير بالذكر أن هناك مجموعة واسعة من الآراء بين الخبراء حول مدى سرعة تجاوز أنظمة الذكاء الاصطناعي للقدرات البشرية. السيارات ذاتية القيادة بالكامل ليست حقيقة واقعة حتى الآن، ولكن وفقًا لبعض التوقعات، يستعد قطاع النقل بالشاحنات ذاتية القيادة في المستقبل لتولي أكثر من 500 ألف وظيفة في الولايات المتحدة. الولايات المتحدة دون حتى التفكير في التأثير السلبي على السعاة وسائقي سيارات الأجرة.

الأسئلة الشائعة

1. أين يتم استخدام الذكاء الاصطناعي؟

يتم استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل متكرر لتزويد الأفراد باقتراحات مخصصة بناءً على عمليات البحث والمشتريات السابقة والسلوكيات الأخرى عبر الإنترنت. يعد الذكاء الاصطناعي أمرًا بالغ الأهمية في التجارة، مثل تحسين المنتج وتخطيط المخزون والخدمات اللوجستية. يعد التعلم الآلي والأمن السيبراني وإدارة علاقات العملاء وعمليات البحث على الإنترنت والمساعدين الشخصيين من أكثر تطبيقات الذكاء الاصطناعي شيوعًا. تعد المساعدات الصوتية، والتعرف على الصور لفتح القفل بالوجه في الهواتف المحمولة، واكتشاف الاحتيال المالي القائم على التعلم الآلي، كلها أمثلة على برامج الذكاء الاصطناعي المستخدمة الآن.

2. ما هو الذكاء الاصطناعي بكلمات بسيطة؟

يشير الذكاء الاصطناعي (AI) بكلمات بسيطة إلى قدرة الآلات أو أنظمة الكمبيوتر على أداء المهام التي تتطلب عادةً الذكاء البشري. هو مجال من مجالات الدراسة والتكنولوجيا يهدف إلى إنشاء آلات يمكنها التعلم من الخبرة والتكيف مع المعلومات الجديدة وتنفيذ المهام دون الحاجة إلى برمجة واضحة. يشير الذكاء الاصطناعي (AI) إلى محاكاة الذكاء البشري في الآلات المبرمجة للتفكير مثل البشر وتقليد أفعالهم.

3. ما هي الأنواع الأربعة للذكاء الاصطناعي؟

يصنف نظام التصنيف الحالي الذكاء الاصطناعي إلى أربع فئات أساسية: رد الفعل، ونظرية العقل، والذاكرة المحدودة، والوعي الذاتي.

4. كيف يتم استخدام الذكاء الاصطناعي اليوم؟

يمكن للآلات اليوم أن تتعلم من الخبرة، وتتكيف مع المدخلات الجديدة، وحتى أداء مهام شبيهة بالإنسان بمساعدة الذكاء الاصطناعي. تعتمد أمثلة الذكاء الاصطناعي اليوم، من أجهزة الكمبيوتر التي تلعب الشطرنج إلى السيارات ذاتية القيادة، بشكل كبير على التعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية. هناك العديد من الأمثلة على برامج الذكاء الاصطناعي المستخدمة في الحياة اليومية، بما في ذلك المساعدين الصوتيين، والتعرف على الوجه لفتح الهواتف المحمولة، واكتشاف الاحتيال المالي القائم على التعلم الآلي. يتم الحصول على برامج الذكاء الاصطناعي عادةً عن طريق تنزيل برامج تدعم الذكاء الاصطناعي من أحد أسواق الإنترنت، دون الحاجة إلى أجهزة إضافية.

6. كيف يساعد الذكاء الاصطناعي في حياتنا؟

تحاكي البرامج والأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي عمليات الدماغ البشري لمساعدة المجتمع في التقدم في الثورة الرقمية. تدرك أنظمة الذكاء الاصطناعي بيئتها، وتتعامل مع ما تلاحظه، وتحل الصعوبات، وتتخذ إجراءات للمساعدة في الواجبات لجعل الحياة اليومية أسهل. يقوم الأشخاص بفحص حساباتهم على وسائل التواصل الاجتماعي بشكل متكرر، بما في ذلك Facebook وTwitter وInstagram وغيرها من المواقع. لا يقتصر دور الذكاء الاصطناعي على تخصيص خلاصاتك خلف الكواليس فحسب، بل إنه يتعرف أيضًا على الأخبار الزائفة ويحذفها. لذلك، الذكاء الاصطناعي يساعدك في حياتك اليومية.

7. ما هي الأنواع الثلاثة للذكاء الاصطناعي؟

الأنواع الثلاثة للذكاء الاصطناعي هي:

الذكاء الاصطناعي الضيق (ANI): المعروف أيضًا باسم الذكاء الاصطناعي الضعيف، وهو متخصص في أداء مهام محددة ويفتقر إلى القدرات المعرفية العامة.

الذكاء العام الاصطناعي (AGI): يشير إلى الذكاء الاصطناعي القوي القادر على الفهم والتعلم وتطبيق المعرفة عبر مجالات مختلفة، على غرار الذكاء البشري.

الذكاء الاصطناعي الفائق (ASI): ذكاء اصطناعي افتراضي يفوق الذكاء البشري في جميع الجوانب، ويحتمل أن يكون قادرًا على حل المشكلات المعقدة وإحراز تقدم يتجاوز الفهم البشري.

8. هل الذكاء الاصطناعي خطير؟

وبصرف النظر عن التخطيط للمستقبل باستخدام أجهزة كمبيوتر فائقة الذكاء، فإن الذكاء الاصطناعي في حالته الحالية قد يطرح مشاكل بالفعل.

9. ما هي مزايا الذكاء الاصطناعي؟

تشمل مزايا الذكاء الاصطناعي تقليل الوقت الذي يستغرقه إكمال المهمة، وتقليل تكلفة الأنشطة التي تم تنفيذها مسبقًا، بشكل مستمر ودون انقطاع، دون توقف، وتحسين قدرات الأشخاص ذوي الإعاقة.

10. ما هي المجالات السبعة الرئيسية للذكاء الاصطناعي؟

المجالات السبعة الرئيسية للذكاء الاصطناعي هي:

التعلم الآلي: يتضمن خوارزميات تمكن الآلات من التعلم من البيانات وتحسين أدائها دون الحاجة إلى برمجة واضحة.

معالجة اللغات الطبيعية (NLP): تركز على تمكين أجهزة الكمبيوتر من فهم اللغة البشرية وتفسيرها وتوليدها.

الرؤية الحاسوبية: تتعامل مع إعطاء الآلات القدرة على تفسير وفهم المعلومات المرئية من الصور أو مقاطع الفيديو.

الروبوتات: تجمع بين الذكاء الاصطناعي والهندسة الميكانيكية لإنشاء آلات ذكية قادرة على أداء المهام بشكل مستقل.

الأنظمة الخبيرة: تستخدم المعرفة والتفكير لحل المشكلات المعقدة في مجالات محددة، وتقليد الخبرة البشرية.

التعرف على الكلام: يتضمن تحويل اللغة المنطوقة إلى نص أو أوامر، مما يمكّن الأجهزة من التفاعل مع المستخدمين من خلال الكلام.

التخطيط واتخاذ القرار: يركز على الخوارزميات التي تسمح لأنظمة الذكاء الاصطناعي باتخاذ الخيارات وتحسين الإجراءات لتحقيق أهداف محددة.

وفي الختام فإن الذكاء الاصطناعي (AI) يمثل نقلة نوعية في الحياة العملية، وحياة الإنسان ككل، ناهيك عن السرعة التي سيضيفها إلى التقدم التقني السائد في العالم. هل يمكنك أن تتخيل التأثير الذي ستحدثه هذه الأنظمة عندما تحل محل البشر في الوظائف الروتينية وتساعدهم في مهامهم اليومية المعقدة؟

وبطبيعة الحال سيتم القضاء على الكثير من الوظائف، ولكن في نفس الوقت سيبقى مجال التطور مفتوحا أمام الأشخاص الذين يواكبون هذا التطور ويسبقونه في مرحلة معينة، باعتبار أن البشر أنفسهم هم قادة هذا التطور من اختراع المصباح حتى اختراع أنظمة الذكاء الاصطناعي، ومن الجدير بالذكر أن مرحلة التحكم بالذكاء الاصطناعي بالنسبة للبشرية لا تزال ضرباً من الخيال وتتطلب حقبة جديدة من التطور.

المصادر - dropshipping,simplilearn,zdnet

تعديل المقال