يشمل الذكاء الاصطناعي (AI) العديد من التكنولوجيات المعقّدة والصاعدة التي تطلّبت في السابق مدخلات بشري ويمكن الآن تنفيذها باستخدام جهاز كمبيوتر. يمكن لأجهزة الكمبيوتر أداء دوال متقدمة كانت تُستخدم سابقًا لفهم المعلومات والتوصية بها. والآن، بفضل الذكاء الاصطناعي، يمكن لأجهزة الكمبيوتر إنشاء محتوى جديد.
غالبًا ما يتم استخدام اختصار الذكاء الاصطناعي بالتبادل لتمثيل أنواع مختلفة من التقنيات التي يتألف منها مجال الذكاء الاصطناعي.
المفاهيم الشائعة للذكاء الاصطناعي (AI)
هناك عدد من المصطلحات والمفاهيم التي تحدّد الذكاء الاصطناعي وتعلُّم الآلة، والتي قد تجدها مفيدة. إليك بعض الطرق التي يمكنك من خلالها الاستفادة من الذكاء الاصطناعي عمليًا على الويب
الذكاء الاصطناعي العام
وبشكلٍ عام، يُعد الذكاء الاصطناعي العام برنامجًا أو نموذجًا غير بشري يوضح مجموعة كبيرة من أدوات حل المشاكل والإبداع. model هو معادلة رياضية كبيرة جدًا، والتي تشمل مجموعة من المعاملات والبنية اللازمة لأي آلة لعرض ناتج ما.
تتيح لك تقنية الذكاء الاصطناعي العامة تنفيذ أنواع متعددة من المهام، مثل تحليل البيانات وترجمة النصوص وتأليف الموسيقى وتحديد الأمراض وغير ذلك.
تضييق نطاق الذكاء الاصطناعي (AI)
الذكاء الاصطناعي المقيَّد هو نظام يمكنه تنفيذ مجموعة فرعية واحدة أو مجموعة فرعية محدّدة من المهام. على سبيل المثال، جهاز كمبيوتر يلعب لعبة شطرنج ضد خصم بشري (ويجب عدم الخلط بينه وبين تركيا الميكانيكية). يمتلك الذكاء الاصطناعي الضيق مجموعة محددة مسبقًا من المعاملات والقيود والسياقات، التي قد تبدو مثل الفهم، ولكنها في الحقيقة مجرد إجابات لمعادلة.
قد تلاحظ هذا أثناء التدريب على أنظمة التعرف على الوجوه والمساعدات الصوتية وتوقعات الطقس. يمكنك استخدام نماذج محددة للغاية لتحسين وظائف معينة ومحددة على مواقعك على الويب وتطبيقاتك.
على سبيل المثال، قمت بإنشاء موقع مخصص للأفلام، حيث يمكن للمستخدمين تسجيل الدخول، وتقييم أفلامهم المفضلة، واكتشاف أفلام جديدة لمشاهدتها. يمكنك استخدام قاعدة بيانات معبأة مسبقًا للتوصية بالأفلام بناءً على الصفحة الحالية التي يزورها. يمكنك بدلاً من ذلك استخدام نموذج ذكاء اصطناعي (AI) ضيق يحلّل سلوك المستخدم وتفضيلاته لعرض المعلومات الأكثر صلة بقارئه.
الذكاء الاصطناعي التوليدي
النموذج اللغوي الكبير (LLM) هو نموذج للذكاء الاصطناعي (AI) للشبكة العصبية يتضمّن العديد من المَعلمات التي يمكنك استخدامها لتنفيذ مجموعة متنوّعة من المهام، مثل إنشاء النصوص أو الصور أو تصنيفها أو تلخيصها.
يستجيب الذكاء الاصطناعي التوليدي للإدخالات وينشئ المحتوى استنادًا إلى سياق النموذج اللغوي الكبير وذاكرته. وهذا يتجاوز مطابقة الأنماط والتوقعات. تشمل بعض أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي الأكثر شيوعًا ما يلي:
- Gemini من Google
- Chat GPT من خلال Open AI
- كلود حسب الأنثروبيك
- Copilot من Microsoft
- وغير ذلك الكثير...
يمكن لهذه الأدوات إنشاء نصوص مكتوبة، وعينات تعليمات برمجية، وصور. حيث يمكنها مساعدتك في التخطيط لعطلة، أو تخفيف أسلوب البريد الإلكتروني أو إضفاء الطابع الاحترافي عليه، أو تصنيف مجموعات مختلفة من المعلومات إلى فئات.
هناك حالات استخدام لا حصر لها للمطوّرين وغير المطوّرين.
تعلُّم الآلة (ML)
تعلُّم الآلة (ML) هو شكل من أشكال الذكاء الاصطناعي، يتعلّم فيه الكمبيوتر بدون برمجة فاضحة. في الحالات التي يسعى فيها الذكاء الاصطناعي إلى إنشاء الذكاء، يتيح تعلُّم الآلة لأجهزة الكمبيوتر التعلّم من الخبرة. يتكون التعلم الآلي من خوارزميات لعمل تنبؤات لمجموعات البيانات.
التعلم الآلي هو عملية تدريب نموذج لتقديم تنبؤات مفيدة أو إنشاء محتوى من البيانات.
على سبيل المثال، لنفترض أننا أردنا إنشاء موقع ويب لتقييم الطقس في أي يوم معين. وقد ينفذ ذلك تقليديًا من خلال واحد أو أكثر من علماء الأرصاد الجوية، والذي يمكنه إنشاء تمثيل للغلاف الجوي للأرض وسطحه وحساب أنماط الطقس والتنبؤ بها وتحديد تقييم من خلال مقارنة البيانات الحالية بالسياق التاريخي.
وبدلاً من ذلك، يمكننا إعطاء نموذج تعلُّم الآلة قدرًا هائلاً من بيانات الطقس، إلى أن يتعرَّف النموذج على العلاقة الرياضية بين أنماط الطقس والبيانات السابقة والإرشادات بشأن العوامل التي تجعل الطقس جيدًا أو سيئًا في أيّ يوم معيّن. في الواقع، لقد أنشأناها على الويب.
التعلم المتعمّق
التعلم المتعمق (DL) هو فئة من خوارزميات التعلم المتعمق. ومن الأمثلة على ذلك الشبكات العصبية العميقة (DNN) التي تحاول نمذجة الطريقة التي يُعتقد أن الدماغ البشري يعالج بها المعلومات.
التحديات مع الذكاء الاصطناعي
هناك العديد من التحديات عند إنشاء الذكاء الاصطناعي واستخدامه. ما يلي مجرد بعض النقاط البارزة لما يجب عليك مراعاته.
جودة البيانات وحداثتها
إنّ مجموعات البيانات الكبيرة المستخدَمة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة غالبًا ما تكون قديمة بطبيعتها بعد استخدامها بفترة قصيرة. ويعني هذا أنّه عند البحث عن أحدث المعلومات، يمكنك الاستفادة من هندسة الطلبات لتحسين أداء نموذج الذكاء الاصطناعي في مهام محدّدة وتحقيق نتائج أفضل.
يمكن أن تكون مجموعات البيانات غير كاملة أو صغيرة جدًا لدعم بعض حالات الاستخدام بشكل فعال. قد يكون من المفيد محاولة استخدام أدوات متعددة أو تخصيص النموذج ليناسب احتياجاتك.
المخاوف ذات الأخلاقيات والتحيز
إنّ تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي مثيرة للاهتمام ولديها الكثير من الإمكانات. ومع ذلك، فإن أجهزة الكمبيوتر والخوارزميات تكون في النهاية من إنشاء أشخاص، ويتم تدريبهم على البيانات التي قد يجمعها البشر، وبالتالي تخضع للعديد من التحديات. على سبيل المثال، يمكن أن تتعلم النماذج وتضخيم التحيز البشري والصور النمطية الضارة، مما يؤثر بشكل مباشر على الناتج. من المهم أن نتعامل مع بناء تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي مع تخفيف التحيز كأولوية.
ثمة العديد من الاعتبارات الأخلاقية المتعلقة بحقوق الطبع والنشر الخاصة بالمحتوى الذي تم إنشاؤه عبر الذكاء الاصطناعي، من هو المالك للنتائج، خاصةً إذا كانت قد تأثّرت بشكل كبير بمواد محمية بحقوق الطبع والنشر أو منسوخ منها مباشرةً؟
قبل صناعة محتوى وأفكار جديدة، فكِّر في السياسات الحالية حول كيفية استخدام المواد التي تنشئها.
الأمان والخصوصية
ذكر العديد من مطوّري البرامج على الويب أنّ الخصوصية والأمان هما أهم مخاوفهم عند استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي. هذا صحيح بشكل خاص في السياقات التجارية ذات المتطلبات الصارمة للبيانات، مثل الحكومات وشركات الرعاية الصحية. هناك مخاوف من الكشف عن بيانات المستخدمين إلى المزيد من الجهات الخارجية باستخدام واجهات برمجة التطبيقات المستندة إلى السحابة الإلكترونية. من المهم إجراء أي عملية نقل للبيانات بشكل آمن ومراقبتها باستمرار.
وقد يكون الذكاء الاصطناعي في الجهاز هو المفتاح لمعالجة حالات الاستخدام هذه. توفّر خدمة MediaPipe حلاً واحدًا قيد التنفيذ لحلّ المشكلة، ولكن لا يزال هناك الكثير من الأبحاث والتطوير التي يجب تنفيذها.
بدء استخدام الذكاء الاصطناعي على الويب
الآن بعد أن تعرّفت على العديد من أنواع الذكاء الاصطناعي، يمكنك البدء في التفكير في طريقة استخدام النماذج الحالية لزيادة الإنتاجية وإنشاء مواقع إلكترونية وتطبيقات ويب أفضل.
يمكنك استخدام الذكاء الاصطناعي لتنفيذ ما يلي:
- إنشاء إكمال تلقائي أفضل لبحث موقعك الإلكتروني
- الكشف عن أشياء شائعة، مثل الأشخاص أو الحيوانات الأليفة، باستخدام كاميرا ذكية
- معالجة التعليقات غير المرغوب فيها باستخدام نموذج لغوي طبيعي
- يمكنك تحسين إنتاجيتك عن طريق تفعيل الإكمال التلقائي للرموز البرمجية.
- إنشاء تجربة كتابة WYSIWYG مع اقتراحات للكلمة أو الجملة التالية.
- تقديم شرح سهل الاستخدام لمجموعة البيانات.
- والمزيد...
نماذج الذكاء الاصطناعي المدرَّبة مسبقًا يمكن أن تكون طريقة رائعة لتحسين مواقعنا الإلكترونية وتطبيقات الويب والإنتاجية بدون الحاجة إلى فهم كامل لكيفية إنشاء النماذج الرياضية وجمع مجموعات بيانات معقّدة تستند إلى أدوات الذكاء الاصطناعي الأكثر شيوعًا.
قد تجد أن معظم النماذج تلبي احتياجاتك على الفور، بدون إجراء أي تعديلات إضافية. الضبط هو عملية وضع نموذج تم تدريبه على مجموعة بيانات كبيرة، وتدريب إضافي لتلبية احتياجات الاستخدام المحددة. هناك عدد من التقنيات لضبط النموذج:
- التعلُّم المعزّز من الملاحظات البشرية (RLHF) هو تقنية تستخدم الملاحظات البشرية لتحسين توافق النموذج مع التفضيلات والنوايا البشرية.
- التكيّف منخفض الترتيب (LoRA) هي طريقة فعّالة لمَعلمات النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) تقلّل من عدد المَعلمات القابلة للتدريب، مع الحفاظ على أداء النموذج.