ما هو الذكاء الاصطناعي؟
الذكاء الاصطناعي (AI) هي التكنولوجيا التي تمكن الآلات من إظهار المنطق والقدرات الشبيهة بالإنسان مثل اتخاذ القرار المستقل. ومن خلال استيعاب كميات هائلة من بيانات التدريب، يتعلم الذكاء الاصطناعي التعرف على الكلام والأنماط والاتجاهات الفورية وحل المشكلات بشكل استباقي والتنبؤ بالأوضاع والحوادث المستقبلية.
نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي
الذكاء الاصطناعي هو واحد من أكثر التقنيات التحويلية في العصر الحديث. كما أنها واحدة من أكثر اضطرابات التكنولوجيا سرعة على الإطلاق. ولكن ما هو الذكاء الاصطناعي، حقا—وماذا يفعل للأعمال؟
نشأ مصطلح الذكاء الاصطناعي في عام 1956 في مؤتمر علمي في كلية دارتموث. أحد الآباء المؤسسين لمنظمة الذكاء الاصطناعي، مارفن مينسكي، وصفه بأنه "علم صنع الآلات يقوم بأشياء تتطلب الذكاء إذا قام بها الرجال".
في حين أن جوهر ذلك التعريف ينطبق اليوم، إلا أن أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة قد تطورت لإظهار قدرات حل المشكلات لمهام مثل الإدراك البصري، التعرف على الكلام، التخطيط، صنع القرار، والترجمة بين اللغات. ويمكنهم معالجة تيرابايت البيانات والرؤى في الوقت الفعلي، وإثبات أنفسهم كتقنيات مرنة وسريعة الاستجابة تزيد من قدرات المستخدمين البشريين وتزيد من الكفاءة والإنتاجية والرضا في مكان العمل.
أنواع الذكاء الاصطناعي
نظام الذكاء الاصطناعي ليس تقنية واحدة بل هو مجموعة من التقنيات التي يمكن دمجها لأداء أنواع مختلفة من المهام. وقد تكون تلك المهام محددة للغاية، مثل فهم اللغة التي يتم التحدث بها والاستجابة بشكل مناسب، أو واسعة جدًا، مثل مساعدة شخص ما في اقتراحات السفر للتخطيط لقضاء إجازة. ولكن فهم جميع أنواع التكنولوجيات المختلفة التي تشكل الذكاء الاصطناعي يمكن أن يكون مهمة شاقة. ها هي الأساسيات.
ثلاثة أنواع رئيسية من الذكاء الاصطناعي
وعلى المستوى الأساسي، هناك ثلاث فئات من الذكاء الاصطناعي:
الذكاء الاصطناعي الضيق (المعروف أيضًا باسم الذكاء الاصطناعي الضعيف): نظام الذكاء الاصطناعي المصمم لأداء مهمة محددة أو مجموعة من المهام. هذا هو نوع الذكاء الاصطناعي المستخدم في التطبيقات الحالية. إنها تسمى ضعيفة ليس لأنها تفتقر إلى القوة أو القدرة، ولكن لأنها طريق طويل من وجود الفهم البشري أو الوعي الذي نربط بالذكاء الحقيقي. هذه الأنظمة محدودة في نطاقها وليس لديها القدرة على أداء المهام خارج مجالها المحدد. ومن أمثلة الذكاء الاصطناعي الضيق مساعدي الصوت، والتعرف على الوجه والكلام، والسيارات ذاتية القيادة.
الذكاء الاصطناعي العام (المعروف أيضًا باسم الذكاء الاصطناعي القوي): نظريًا، نظام الذكاء الاصطناعي الذي سيكون قادرًا على أداء أي مهمة فكرية بنجاح يمكن للإنسان القيام بها - ربما أفضل حتى من قدرة الإنسان. مثل أنظمة الذكاء الاصطناعي الضيقة، ستتمكن أنظمة الذكاء الاصطناعي العامة من التعلم من الخبرة وتحديد الأنماط والتنبؤ بها، ولكن سيكون لديها القدرة على اتخاذ الأمور خطوة أخرى، واستقراء تلك المعرفة عبر مجموعة واسعة من المهام والمواقف التي لا تتناولها البيانات المكتسبة سابقا أو الخوارزميات الموجودة. لا يوجد حتى الآن الذكاء الاصطناعي العام، على الرغم من وجود بحث وتطوير مستمر في هذا المجال مع بعض التقدم الواعد.
الذكاء الاصطناعي فائق الذكاء (Superintelligent AI): يعرف نظام الذكاء الاصطناعي بأنه وعي ذاتي بالكامل ويتجاوز ذكاء البشر. نظريا، هذه الأنظمة سيكون لديها القدرة على تحسين نفسها واتخاذ القرارات مع الذكاء فوق مستوى الإنسان. وبعيدًا عن محاكاة السلوك البشري أو تحديده ببساطة، يمكن للذكاء الاصطناعي فائق الذكاء استيعابه على مستوى أساسي. ومع تمكينها من هذه السمات البشرية - وزيادة زيادتها بالمعالجة الضخمة والقوة التحليلية - يمكن أن تتجاوز قدرتنا الخاصة بكثير. إذا تم تطوير نظام الذكاء الاصطناعي فائق الذكاء يمكن أن يغير مسار التاريخ البشري، ولكن حاليا هو موجود فقط في الخيال العلمي، ولا توجد طريقة معروفة لتحقيق هذا المستوى من الذكاء الاصطناعي.
كيف يعمل الذكاء الاصطناعي؟
وبعيدًا عن التصنيفات الرئيسية للذكاء الاصطناعي الضيق والعام والفائق الذكاء، هناك عدة مستويات أكثر اختلافًا وترابطًا من الذكاء الاصطناعي.
التعلم الآلي (ML) هي مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي تمكن أنظمة الكمبيوتر من التعلم والتحسين من الخبرة أو البيانات، وتضم عناصر من مجالات مثل علوم الكمبيوتر والإحصاء وعلم النفس وعلم الأعصاب والاقتصاد. ومن خلال تطبيق الخوارزميات على أنواع مختلفة من أساليب التعلم وتقنيات التحليل، يمكن للمل التعلم والتحسين تلقائياً من البيانات والخبرة دون أن تتم برمجته بشكل صريح للقيام بذلك. بالنسبة للشركات، يمكن استخدام تدريب الآلة للتنبؤ بالنتائج بناءً على تحليل مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة.
الشبكات العصبية هي مكون أساسي من عناصر الذكاء الاصطناعي، المستوحاة من بنية ووظيفة الدماغ البشري. هذه النماذج الحسابية متعددة الطبقات لها عقد تتجمع معا مثل الخلايا العصبية في دماغ بيولوجي. كل عصبون اصطناعي يأخذ مدخلات، ويقوم بعمليات رياضية عليه، وينتج مخرجا يتم تمريره بعد ذلك إلى طبقات لاحقة من الخلايا العصبية عبر معالجة سريعة متوازية. خلال التدريب، تقوم الشبكات العصبية بتعديل قوة الروابط بين الخلايا العصبية بناءً على أمثلة في البيانات، مما يسمح لها بالتعرف على الأنماط، ووضع التنبؤات، وحل المشكلات. فهي توظف مجموعة متنوعة من الأساليب للتعلم من البيانات اعتمادا على المهمة ونوع البيانات. وقد وجدت الشبكات العصبية تطبيقات في مجالات مختلفة مثل التعرف على الصور والكلام، ومعالجة اللغة الطبيعية، والنمذجة، والمركبات ذاتية القيادة، وأكثر من ذلك.
التعلم العميق (DL) هي مجموعة فرعية تركز على البيانات من تدريب الآلة تستخدم الشبكات العصبية ذات الطبقات المتعددة (العميقة) لمعرفة واستخراج الميزات من كميات هائلة من البيانات. ويمكن لهذه الشبكات العصبية العميقة أن تكتشف تلقائياً الأنماط والعلاقات المعقدة في البيانات التي قد لا تكون واضحة على الفور للبشر، مما يسمح بتنبؤات وقرارات أكثر دقة. يتفوق التعلم العميق في مهام مثل التعرف على الصور والكلام، ومعالجة اللغة الطبيعية، وتحليل البيانات. ومن خلال الاستفادة من الهيكل الهرمي للشبكات العصبية العميقة، أحدث التعلم العميق ثورة في العديد من المجالات، بما في ذلك الرعاية الصحية والتمويل والأنظمة المستقلة.
الذكاء الاصطناعي التوليدي (gen AI) هو نوع من التعلم العميق الذي يستخدم نماذج الأساس مثل نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) لإنشاء محتوى جديد العلامة التجارية - بما في ذلك الصور والنص والصوت ومقاطع الفيديو ورمز البرمجيات - على أساس بيانات التدريب الخاصة بهم. gen AI هو مصطلح شامل لمختلف تقنيات نموذج الأساس - الشبكات العصبية المدربة على أحجام هائلة من البيانات باستخدام التعلم ذاتي الإشراف، مثل التنبؤ بالكلمة التالية في النص. قدراتها الناشئة تجعل منه طفرة في الذكاء الاصطناعي، مع نموذج واحد في بعض الأحيان قادرة على كتابة كل من القصائد ووثائق الأعمال، وخلق الصور، واجتياز اختبارات التفكير المنطقي. تخيل إخراج اثنين من lLMs، واحد تدرب حصرا على مجلات البحث العلمي وآخر تدرب على روايات sci-fi. كلاهما قد يولدان وصفا موجزا لحركة الأجسام في الفضاء، ولكن الأوصاف ستكون مختلفة اختلافا جذريا. يمتلك الذكاء الاصطناعي التوليدي العديد من التطبيقات التجارية، مثل إنشاء نماذج أولية واقعية للمنتج، وإجراء محادثات طبيعية في خدمة العملاء، وتصميم مواد تسويق مخصصة، وأتمتة عمليات إنشاء المحتوى، وإنشاء الرسومات والمؤثرات الخاصة. تتبنى كل من الشركات والمستهلكين الذكاء الاصطناعي التوليدي بمعدل ملحوظ، مدفوعين بحقيقة أن العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي من الجيل لا تتطلب مهارات البرمجة أو الترميز لاستخدامها - يصف المستخدمون ببساطة ما يريدونه باستخدام اللغة العادية، ويقوم التطبيق بتنفيذ المهمة، غالبًا بنتائج مبهرة. وفقًا لتقرير ماكينزي، في عام 2023:
تستخدم 33% من المؤسسات الذكاء الاصطناعي العام بانتظام في وظيفة أعمال واحدة على الأقل.
ستزيد 40% من المؤسسات الاستثمار في الذكاء الاصطناعي بسبب الذكاء الاصطناعي العام.
تستخدم 60% من المؤسسات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي بالفعل الذكاء الاصطناعي العام.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي
إليك بعض الطرق الأخرى التي يغير بها الذكاء الاصطناعي طريقة عمل الأشخاص وتعلمهم وتفاعلهم مع التكنولوجيا:
علم التحكم الآلي
تم استخدام الروبوتات في التصنيع لسنوات، ولكن قبل إدخال الذكاء الاصطناعي، كان لا بد من المعايرة وإعادة البرمجة يدويًا - وعادة فقط بعد انهيار شيء ما. من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي - غالبًا في شكل أجهزة استشعار إنترنت الأشياء (IoT) - تمكنت الشركات المصنعة من توسيع نطاق وحجم ونوع المهام التي يمكن أن تؤديها الروبوتات الخاصة بها بشكل كبير، مع تحسين دقتها وتقليل وقت التوقف. تتضمن بعض الأمثلة الشائعة للروبوتات بمساعدة الذكاء الاصطناعي روبوتات انتقاء الطلبات في المستودعات والروبوتات الزراعية التي تقوم بمحاصيل المياه في الأوقات المثلى.
رؤية الكمبيوتر
رؤية الكمبيوتر هي كيفية "رؤية" أجهزة الكمبيوتر وفهم محتويات الصور ومقاطع الفيديو الرقمية. تستخدم تطبيقات الرؤية الحاسوبية أجهزة الاستشعار وخوارزميات التعلم لاستخراج المعلومات السياقية المعقدة التي يمكن استخدامها بعد ذلك لأتمتة أو إعلام العمليات الأخرى. كما يمكنها الاستقراء على البيانات التي تراها لأغراض تنبؤية، كما هو الحال في حالة السيارات ذاتية القيادة.
معالجة اللغة الطبيعية (NLP)
أنظمة معالجة اللغة الطبيعية تتعرف على اللغة المكتوبة أو المنطوقة وتفهمها. في التطبيقات الأكثر تطورا، يمكن أن تستخدم nLPسياق لاستنتاج الموقف، والمزاج، وغيرها من الصفات الذاتية لتفسير المعنى بدقة أكبر. وتشمل التطبيقات العملية للـ NLP روبوتات الدردشة، وتحليل تفاعل مركز الاتصالات، ومساعدي الصوت الرقمي مثل سيري وأليكسا.
تعرف على المزيد حول الذكاء الاصطناعي
اكتشف القيمة السريعة التي يمكن أن يقدمها الذكاء الاصطناعي لشركتك بمجموعة شاملة من الموارد الخاصة بالذكاء الاصطناعي.
مزايا الذكاء الاصطناعي
وقد تجاوزت تقنيات الذكاء الاصطناعي مرحلة التبني المبكر وأصبحت الآن سائدة في العديد من تطبيقات الأعمال.
اليوم، تستمد الشركات فوائد قابلة للقياس من بناء الذكاء الاصطناعي في عمليات أعمالها الأساسية:
تعزيز الكفاءة والإنتاجية: من أهم مزايا الذكاء الاصطناعي في المؤسسة قدرته على أتمتة المهام وتبسيط العمليات. يمكن للأنظمة التي تعمل بتقنية الذكاء الاصطناعي معالجة كميات كبيرة من البيانات بسرعة البرق، مما يحرر من الموارد البشرية القيمة للتركيز على مزيد من الأنشطة ذات القيمة المضافة. وتؤدي هذه الكفاءة المتزايدة إلى تحسين الإنتاجية، حيث يمكن للموظفين تكريس وقتهم لاتخاذ القرارات الاستراتيجية والابتكار بدلاً من المهام الروتينية والدنيوية.
تحسين تجربة العملاء: أحدثت تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ثورة في طريقة تفاعل الشركات مع العملاء. ومن خلال خوارزميات NLP وML، يمكن لروبوتات الدردشة التي تعمل بنظام الذكاء الاصطناعي والمساعدين الافتراضيين تقديم دعم مخصص وفوري للعملاء، على مدار الساعة. ولا يعزز هذا التوفر رضا العملاء فحسب، بل يساعد الشركات أيضًا على تقديم تجربة عملاء سلسة عبر القنوات مع تقليل أوقات الاستجابة والخطأ البشري.
اتخاذ القرارات المعتمدة على البيانات: يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي للمؤسسات تحليل كميات هائلة من البيانات المنظمة وغير المنظمة، مما يمكن المؤسسات من اتخاذ قرارات أكثر استنارة. يعمل اشتقاق رؤى هادفة من هذه البيانات على تمكين الشركات من تحديد الاتجاهات والتنبؤ بسلوك العملاء وتحسين عملياتهم. يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي اكتشاف الأنماط التي قد يغفل عنها البشر، وتوفير معلومات قيمة للتخطيط الاستراتيجي، وتقييم المخاطر، وتبسيط عمليات الأعمال.
الكفاءة التشغيلية: يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة المهام وتدفقات العمل المتكررة والتي تستغرق وقتًا طويلًا، بالإضافة إلى معالجة الحسابات المعقدة وتحليل البيانات والمهام المملة الأخرى بدقة، مما يؤدي إلى تحسين الدقة وتقليل الأخطاء. كما يمكن أن تساعد الذكاء الاصطناعي في الكشف عن المخالفات والاحتيال والانتهاكات الأمنية بسرعة، مما يخفف من الخسائر المحتملة.
تعزيز التعاون بين القوى العاملة: يمكن للذكاء الاصطناعي تعزيز مزيد من التعاون ومشاركة المعرفة بين الموظفين. يمكن أن تساعد الأنظمة الذكية في اكتشاف البيانات من خلال توفير وصول أسهل إلى المعلومات ذات الصلة وتقديم رؤى تساعد الموظفين في اتخاذ قرارات مستنيرة. بالإضافة إلى ذلك، تتيح أدوات التعاون التي تعمل بواسطة الذكاء الاصطناعي التواصل وتبادل المعرفة بسلاسة عبر الفرق والإدارات وحتى المواقع المنتشرة جغرافيًا، مما يشجع على الابتكار ويعزز الإنتاجية.
Enterprise AI قيد التنفيذ
إن نطاق الذكاء الاصطناعي للمؤسسات الحديثة وإمكانية الوصول إليه يجعلان ذلك مفيدًا للعديد من المجالات.
تتضمن بعض الأمثلة على حالات استخدام الذكاء الاصطناعي عبر الصناعات ما يلي:
الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية: تعد مجموعات البيانات الطبية من أكبر مجموعات البيانات وأكثرها تعقيدًا في العالم. التركيز الرئيسي للذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية هو الاستفادة من تلك البيانات للعثور على العلاقات بين التشخيص وبروتوكولات العلاج ونتائج المرضى. بالإضافة إلى ذلك، تتجه المستشفيات إلى حلول الذكاء الاصطناعي لدعم المبادرات التشغيلية، مثل رضا القوى العاملة وتحسينها، ورضا المرضى، وخفض التكاليف.
الذكاء الاصطناعي في مجال الخدمات المصرفية: كانت صناعة الخدمات المالية من أوائل الشركات التي اعتمدت الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، وتحديداً لتسريع سرعة المعاملات وخدمة العملاء والاستجابة الأمنية. وتشمل التطبيقات الشائعة روبوتات الذكاء الاصطناعي ومستشاري الدفع الرقمي والكشف عن الاحتيال.
الذكاء الاصطناعي في التصنيع:المصنع الذكي اليوم هو شبكة من الآلات وأجهزة استشعار إنترنت الأشياء وقوة الحوسبة - وهو نظام مترابط يستخدم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتحليل البيانات والتعلم كما يذهب في الوقت الحقيقي. يعمل الذكاء الاصطناعي باستمرار على تحسين العمليات المؤتمتة والأنظمة الذكية وإعلامها داخل المصنع الذكي، بدءًا من مراقبة شروط المعدات وحتى التنبؤ بمشكلات سلسلة التوريدات وحتى تمكين التصنيع التنبؤي.
الذكاء الاصطناعي في مجال البيع بالتجزئة: ينخرط المتسوقون عبر الإنترنت عبر مجموعة واسعة من نقاط الاتصال ويولدون كميات أكبر من مجموعات البيانات المعقدة وغير المنظمة من أي وقت مضى. ولفهم هذه البيانات والاستفادة منها، يستخدم بائعو التجزئة حلول الذكاء الاصطناعي لمعالجة مجموعات البيانات المتباينة وتحليلها، وتحسين التسويق وتوفير تجارب تسوق أفضل.
أخلاقيات الذكاء الاصطناعي والتحديات
في حين أن الذكاء الاصطناعي يوفر فرصًا استثنائية، فإنه يأتي أيضًا مع المخاطر التي يجب الاعتراف بها والتخفيف من حدتها لمنع إلحاق الضرر بالأفراد والجماعات والشركات والإنسانية ككل. فيما يلي بعض التحديات الأكثر إلحاحًا لأخلاقيات الذكاء الاصطناعي التي يجب على المستهلكين والشركات والحكومات على حد سواء مراعاتها أثناء سعيها لاستخدام الذكاء الاصطناعي بشكل مسؤول.
الاستخدام الأخلاقي لبيانات العملاء: بحلول عام 2029، سيكون هناك ما يقدر بنحو 6.4 مليار مستخدم للهواتف الذكية في جميع أنحاء العالم. ويمكن لكل جهاز مشاركة كميات هائلة من البيانات، من موقع gPS إلى التفاصيل والتفضيلات الشخصية للمستخدمين، بالإضافة إلى وسائل التواصل الاجتماعي وسلوكيات البحث. مع وصول الشركات إلى معلومات عملائها الشخصية على نطاق أوسع، يصبح من المهم بشكل متزايد أن تضع معايير وبروتوكولات دائمة التطوير لحماية الخصوصية وتقليل المخاطر إلى الحد الأدنى.
تحيز الذكاء الاصطناعي: يمكن أن تعكس أنظمة الذكاء الاصطناعي أو تضخيم التحيزات الموجودة في بيانات التدريب الخاصة بها، مما قد يؤدي إلى نتائج غير عادلة في طلبات مثل التوظيف الوظيفي أو الموافقات على القروض. وللتخفيف من حدة هذه التحيزات، يجب على المؤسسات التأكد من تنوع مجموعات بياناتها، وإجراء عمليات تدقيق منتظمة، وتوظيف خوارزميات تخفيف التحيز. حدث مثال حقيقي على تحيز الذكاء الاصطناعي في نظام الرعاية الصحية في الولايات المتحدة، حيث كان نموذج الذكاء الاصطناعي يفتقر إلى قدرات حرجة للتخفيف من التحيز يستنتج من بيانات التدريب أن المجموعات الديموغرافية التي تنفق أقل على الرعاية الصحية لا تحتاج إلى قدر كبير من الرعاية في المستقبل مثل المجموعات الأعلى إنفاقًا، مما يؤدي إلى التحيز الذي أثر على القرارات الصحية لمئات الملايين من المرضى.
شفافية الذكاء الاصطناعي وشفافية الذكاء الاصطناعي القابلة للتفسير: تشير شفافية الذكاء الاصطناعي إلى انفتاح ووضوح كيفية عمل أنظمة الذكاء الاصطناعي لضمان فهم البشر لعملياتهم وعمليات اتخاذ القرار ونتائجهم وتفسيرها. وهذا أمر بالغ الأهمية لبناء الثقة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي ومعالجة المخاوف المتعلقة بالتحيز والمساءلة والإنصاف. يركز الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير على وجه التحديد على تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي والخوارزميات التي يمكن أن تقدم توضيحات لقراراتهم وتنبؤاتهم بطريقة مفهومة للمستخدمين وأصحاب المصلحة. تهدف تقنيات الذكاء الاصطناعي القابلة للتفسير إلى تهدئة أنظمة الذكاء الاصطناعي المعقدة من خلال الكشف عن العوامل والميزات التي تؤثر على مخرجاتها—مما يمكِّن المستخدمين من الثقة في قرارات الذكاء الاصطناعي والتحقق منها واحتمال تصحيحها عند الضرورة.
depfakes: مصطلح deepfake هو مزيج من التعلم العميق والمزيف. المزيف العميق هو طريقة متطورة لإنشاء أو تغيير محتوى الوسائط، مثل الصور أو مقاطع الفيديو أو التسجيلات الصوتية، باستخدام الذكاء الاصطناعي. تتيح الصور العميقة التلاعب بتعابير الوجه والإيماءات والكلام في مقاطع الفيديو، غالبًا بطريقة واقعية بشكل ملحوظ. وقد حازت هذه التكنولوجيا على الاهتمام بسبب إمكاناتها في خلق محتوى مقنع ولكنه مختلق يمكن استخدامه لأغراض مختلفة، من الترفيه والتعبير الفني إلى المزيد من الأمور المتعلقة بتطبيقات مثل التضليل والاحتيال على الهوية.
تعرف على المزيد حول الذكاء الاصطناعي
استكشاف الذكاء الاصطناعي المصمم للحصول على نتائج حقيقية
تعرف على كيفية الاستفادة من الذكاء الاصطناعي المضمَّن في تطبيقات الأعمال الأساسية لديك، وربط الأفراد والبيانات والعمليات لديك.
قابل Joule—نسخة الذكاء الاصطناعي التي تفهم أعمالك حقًا
إحداث ثورة في كيفية التفاعل مع أنظمة أعمال SAP لديك، مما يجعل كل مهمة أبسط وكل عدد نقاط اتصال.