ما هو الذكاء الاصطناعي وكيف تستخدمه الشركات
أصبح مصطلح الذكاء الاصطناعي يمثل مفهومًا شاملاً لتطبيقات تقوم بأداء مهام معقدة كانت في الماضي تتطلب تدخلًا بشريًا، مثل التواصل مع العملاء عبر الإنترنت أو لعبة الشطرنج. يُستخدم هذا المصطلح عادة بشكل متبادل مع فروعه المختلفة، بما في ذلك التعلم الآلي والتعلم العميق.
ومع ذلك، هناك اختلافات يجب مراعاتها. على سبيل المثال، يركز التعلم الآلي على إنشاء أنظمة تتعلم وتحسن أدائها باستناد إلى البيانات التي تتلقاها. ويجدر بنا أن نلفت الانتباه إلى أنه على الرغم من أن جميع أساليب التعلم الآلي تُعد أشكالًا من الذكاء الاصطناعي، إلا أن ليس كل ذكاء اصطناعي يتضمن تعلمًا آليًا.
لتحقيق القيمة الكاملة من الذكاء الاصطناعي، تستثمر الشركات العديد من الجهود والموارد في تكوين فِرق علوم البيانات. تجمع علوم البيانات بين الإحصاءات وعلوم الكمبيوتر والفهم العميق للأعمال، بهدف استخدام بيانات متنوعة لاستخراج القيمة الفعّالة.
المطورون والذكاء الاصطناعي
يستخدم المطورون الذكاء الاصطناعي لأتمتة المهام التي كان يتم تنفيذها يدويًا بشكل أكثر فعالية، مثل التواصل مع العملاء، وتحليل الأنماط، وحل المشكلات. للبداية في استخدام الذكاء الاصطناعي، يجب أن يكون للمطورين خلفية في الرياضيات وأن يشعروا بالراحة مع الخوارزميات.
عند الشروع في استخدام الذكاء الاصطناعي لتطوير تطبيق، يفضل البدء على نطاق صغير. من خلال بناء مشروع بسيط نسبيًا، مثل لعبة “tic-tac-toe” H أو “إكس أو “، على سبيل المثال، ستكتسب أساسيات الذكاء الاصطناعي. يعد التعلم من خلال التجربة وسيلة فعّالة لتحسين أي مهارة، والذكاء الاصطناعي لا يختلف عن ذلك. بمجرد الانتهاء بنجاح من مشروع صغير أو أكثر، لا توجد حدود للإمكانيات التي يمكن أن يأخذك إليها الذكاء الاصطناعي.
كيف تستفيد المؤسسات من تقنية الذكاء الاصطناعي مساعدة المؤسسات
تقنية الذكاء الاصطناعي تلعب دورًا حيويًا في تحسين أداء المؤسسات وتمكينها من تحقيق الابتكار والكفاءة. إليك كيف يمكن لتقنية الذكاء الاصطناعي مساعدة المؤسسات:
- تحليل البيانات بشكل فعّال:
- يُمكن الذكاء الاصطناعي من فهم وتحليل كميات ضخمة من البيانات بشكل أسرع وأكثر دقة من الطرق التقليدية.
- يساعد في توفير فهم أعمق وأكثر شمولية لتدفق البيانات المتاحة، مما يتيح اتخاذ قرارات أفضل مستندة إلى تحليلات مستندة إلى البيانات.
- التنبؤ والتوقعات:
- يستفيد المؤسسات من تقنيات التعلم الآلي التي تمكن الذكاء الاصطناعي من التنبؤ بالاتجاهات المستقبلية.
- يُمكن استخدام التوقعات في اتخاذ قرارات تشغيلية واستراتيجية، مما يساهم في تعزيز الكفاءة والتخطيط الفعّال.
- أتمتة المهام المعقدة:
- يتيح الذكاء الاصطناعي أتمتة المهام ذات التعقيد الشديد، مما يساهم في توفير الوقت والجهد.
- يمكن استخدامه لتحليل بيانات معقدة أو لتنفيذ مهام متكررة، مما يتيح للفرق التركيز على المهام الإبداعية والاستراتيجية.
- تحسين التفاعل مع العملاء:
- يُمكن لتقنيات الذكاء الاصطناعي تحليل سلوك العملاء وتقديم توصيات دقيقة وفعّالة.
- يساهم في تحسين تجربة العملاء من خلال تقديم استجابات فورية وحلول مُخصصة.
- تسريع عمليات اتخاذ القرار:
- يوفر الذكاء الاصطناعي تحليلات سريعة وفعّالة للبيانات، مما يسهل عمليات اتخاذ القرار ويُسرع الاستجابة للتحديات والفرص
كيف تستخدم الشركات الذكاء الاصطناعي
استنادًا إلى مراجعة أعمال Harvard، يظهر أن الشركات تستخدم التكنولوجيا الذكية في مجموعة واسعة من المجالات. إليك كيف يستخدمون الذكاء الاصطناعي وفقًا للنقاط التي طرحتها المراجعة:
- الكشف عن التدخلات الأمنية وردعها (44 بالمائة):
- يستخدم الذكاء الاصطناعي لمراقبة الأمان والكشف عن أنشطة غير مصرح بها.
- تقنيات التعلم الآلي تساعد في التعرف على أنماط غير عادية ومحاولات اختراق، مما يسهم في تعزيز أمان النظام.
- حل المشكلات التقنية للمستخدمين (41 بالمائة):
- يُستخدم الذكاء الاصطناعي لتوفير دعم فني ذكي وفعّال للمستخدمين.
- تقنيات التحليل الذكي تساعد في تشخيص وحل مشكلات التقنية بشكل أسرع وأكثر دقة.
- الحد من أعمال إدارة الإنتاج (34 بالمائة):
- يُستخدم الذكاء الاصطناعي لتحسين عمليات الإنتاج وتحسين كفاءة السلسلة الإمداد.
- تقنيات التحليل والتنبؤ تساهم في تحسين تخطيط الإنتاج وإدارة الموارد بشكل أفضل.
- قياس الامتثال الداخلي عند استخدام الموردين المعتمدين (34 بالمائة):
- يُستخدم الذكاء الاصطناعي في مراقبة وتحليل الامتثال الداخلي لدى الشركات، خاصةً عند التفاعل مع الموردين المعتمدين.
- تقنيات الذكاء الاصطناعي تساعد في ضمان أن الأنظمة والعمليات تتوافق مع المعايير واللوائح.
تظهر هذه الاستخدامات كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يلعب دورًا حيويًا في تحسين أمان البيانات، وتحسين تجربة المستخدم، وتحسين كفاءة الإنتاج، وضمان الامتثال الداخلي للشركات.
أسباب الاعتماد الذكاء الاصطناعي في عمل الشركات
تتسبب ثلاثة عوامل أساسية في دفع اعتماد تقنية الذكاء الاصطناعي عبر الصناعات:
- توفر إمكانية الحوسبة عالية الأداء بسهولة وبأسعار معقولة:
- يسهم تقدم التكنولوجيا في مجال الحوسبة السحابية في توفير قدرة حوسبة عالية بتكلفة معقولة.
- سابقًا، كانت تتطلب بيئات الحوسبة الضخمة لتطوير الذكاء الاصطناعي استثمارات ضخمة، ولكن مع التطورات الحديثة، أصبح الوصول إلى قوة الحوسبة أمرًا سهلاً وميسرًا.
- وجود كميات كبيرة من البيانات المتاحة للتعلم:
- يعتمد الذكاء الاصطناعي على تحليل كميات ضخمة من البيانات للتعلم واتخاذ قرارات صحيحة.
- توفر سهولة تسمية البيانات وتخزينها ومعالجتها بتكلفة منخفضة تسهم في توفير كميات هائلة من البيانات لتدريب النماذج الاصطناعية.
- توفر تقنية الذكاء الاصطناعي التطبيقي ميزة تنافسية:
- تدرك الشركات أهمية استخدام التقنيات الذكية لتعزيز تنافسيتها.
- تساهم قدرات الذكاء الاصطناعي في تحسين أداء الأعمال، من خلال تسريع القرارات، وتقليل التكاليف، وتحسين جودة الخدمات والمنتجات.
بهذه الطريقة، تظهر هذه العوامل كعوامل دافعة قوية للشركات لاعتماد تقنية الذكاء الاصطناعي لتحسين أدائها وتحقيق ميزة تنافسية في السوق.
تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي وتطويره
تعتبر عملية تطوير وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي عملية شاملة ومعقدة. إليك توضيح للخطوات المتعلقة بالتدريب على نموذج الذكاء الاصطناعي وتطويره:
- اختيار المهمة وتحديد المتطلبات:
- تبدأ العملية بتحديد المهمة التي يجب حلها بواسطة النموذج الذكاء الاصطناعي، مثل اكتشاف كسور العظام في صور الأشعة السينية.
- يتم تحديد المتطلبات والأهداف المحددة للنموذج، مما يساعد في توجيه عملية التدريب.
- جمع وتجهيز البيانات:
- يتم جمع البيانات اللازمة لتدريب النموذج، وقد يشمل ذلك تصنيف الصور وتسمية البيانات.
- يتم تجهيز البيانات لتكون جاهزة للتدريب، مع التأكد من جودة وتنوع البيانات.
- تحديد نموذج التعلم الآلي:
- يتم اختيار نوع مناسب من نموذج التعلم الآلي للمهمة المحددة، مثل شبكات العصب الاصطناعي.
- تُعدّل هيكلية النموذج ومعلماته بحيث يكون قادرًا على التعلم من البيانات.
- تدريب النموذج:
- يتم تغذية البيانات إلى النموذج لتدريبه، حيث يقوم بضبط معلماته لتحسين أدائه.
- يتكرر هذا العمل حتى يتم تحقيق أداء مرضٍ على مهمة الاستنتاج المحددة.
- تقييم وتحسين الأداء:
- يُقيم النموذج بشكل دوري باستخدام بيانات اختبار غير مستخدمة في التدريب لضمان فعاليته.
- يجري التحسينات والتعديلات اللازمة على النموذج لتحسين أدائه.
- نشر النموذج:
- بمجرد تحقيق النموذج لأداء مرضٍ مقبول، يمكن نشره للاستخدام الفعلي في بيئات الإنتاج.
- تتضمن هذه العملية ضبط البنية التحتية والتكامل مع الأنظمة القائمة.
أما ما يتعلق بالبنية التحتية، تستخدم التقنيات المتقدمة مثل RDMA وInfiniBand وحوسبة وحدة معالجة الرسومات بدون أنظمة تشغيل والتخزين عالي الأداء لضمان تشغيل سلس وفعالية عالية أثناء التدريب والاستنتاج.
قصص نجاح الذكاء الاصطناعي
يُعد الذكاء الاصطناعي العامل الرئيسي وراء العديد من القصص الناجحة والملهمة. وفقًا لاستعراض للأعمال الذي أجرته جامعة هارفارد، قامت وكالة أسوشيتد بريس بإنتاج قصص إخبارية بمعدل يزيد عن 12 مرة باستخدام برنامج الذكاء الاصطناعي لكتابة تقارير عن الأرباح. وقد أدى هذا الجهد إلى تحرير المحررين في الوكالة لكتابة مقالات ذات عمق أكبر.
من خلال أداة Deep Patient، التي قامت بتطويرها كلية Icahn للطب في جبل سيناء، يمكن للأطباء الكشف عن المرضى الذين يتعرضون لمخاطر عالية قبل تشخيص الأمراض. تقوم الأداة بتحليل التاريخ الطبي للمريض لتوقع حوالي 80 نوعًا من الأمراض قبل مرور عام واحد من ظهور أعراضها، وفقًا لتقرير insideBIGDATA.”
شاهد أيضاً: ما هي الميزة التي تخلت عنها مايكروسوفت في ويندوز 11 ولماذا؟
