محور مفاهيم الحوسبة السحابية

سلسلة الأفكار هي تقنية تستخدم أوامر نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) لإكمال المهام باستخدام تسلسل منطقي من الخطوات. على الرغم من أن نماذج الذكاء الاصطناعي تحاول محاكاة البشر، إلا أنها تتطلب تعليمات مفصلة، تسمى المطالبات، لإنشاء مخرجات عالية الجودة ودقيقة وذات صلة. هندسة الأوامر هي فن وعلم إنشاء أوامر جيدة. سلسلة الأفكار (CoT) هو أحد تقنيات هندسة الأوامر. ويقسم المهام المعقدة إلى سلسلة من الخطوات الأبسط والأكثر قابلية للإدارة للوصول إلى إجابة. إنه يمنح المستخدمين مزيدًا من التحكم والرؤية حول كيفية وصول نموذج اللغة الكبير (LLM) إلى ردودها. 

مثال على سلسلة الأفكار

«قم بحل مشاكل الكلمات الرياضية التالية خطوة بخطوة.

إذا كان لديك 7 موزات وأعطيت 4 موزات لصديقك، فستحصل على 5 موزات أخرى، وبعد ذلك، تخلص من 3 موزات فاسدة؛ كم عدد الموز المتبقي لديك؟»

مخرجات سلسلة الأفكار

دعنا نقسمها خطوة بخطوة:

1. أنت تبدأ بـ 7 موزات.
2. تعطي 4 موزات لصديقك، لذلك لديك: 7 - 4 = 3 موزات متبقية
3. يمكنك شراء 5 موزات أخرى، لذلك لديك الآن: 3 + 5 = 8 موزات

4. تتخلص من 3 موزات، لذلك يتبقى لديك: 8 - 3 = 5 موزات متبقية

لذلك، لديك 5 موزات متبقية.

الحوسبة المعرفية هي عملية جعل البرنامج يعقل و«يفكر» مثل الإنسان. تسمح لنا قدرة التفكير الفطرية والمتقدمة لدى البشر بالتكيف مع المواقف الجديدة وحل المشكلات المعقدة. على سبيل المثال، قد يتحرك الإنسان المفقود في الغابة نحو الماء للبقاء على قيد الحياة أو ضوضاء المرور للعثور على المساعدة. وبالمثل، تهدف الحوسبة المعرفية إلى محاكاة عمليات التفكير البشري في أنظمة البرمجيات من خلال الإدراك والانتباه والذاكرة.

يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي التقليدية (AI) حل المشكلات التي تم تدريبها خصيصًا لها، مثل تحليل البيانات أو عمل التنبؤات أو إنشاء نص حسب توجيهات المستخدم. ومع ذلك، تهدف الحوسبة المعرفية إلى المضي قدمًا بالذكاء الاصطناعي من خلال تعليم أنظمة البرمجيات لتحقيق أهداف محددة مسبقًا من خلال اتخاذ قرارات مستقلة استجابة للتغيرات البيئية. 

مثال الحوسبة المعرفية

ضع في اعتبارك مهمة جدولة المواعيد لأحد المتخصصين في مؤسستك. يجب تحديد المواعيد الجديدة فقط في فترة ما بعد الظهر عندما يكون الأخصائي متاحًا ولديه علاقة حالية مع العميل. يجب أيضًا تحديد المواعيد في غضون أسبوعين من الطلب. ومع ذلك، هناك فروق دقيقة لهذه الشروط، مثل 

• يحصل العملاء الغاضبون أو المستاءون على مواعيد مبكرة، بما في ذلك في الصباح.
• قد يتم طلب المواعيد بعد فترة قدرها أسبوعين.
• قد يحتاج بعض العملاء على المدى الطويل إلى اعتبارات خاصة، مثل البريد الإلكتروني المخصص بمجرد الانتهاء من الحجز.

عادةً ما يمكن تدريب الذكاء الاصطناعي على أتمتة المهمة من خلال استيفاء الشروط الأساسية، لكنه لا يستطيع التعامل مع الفروق الدقيقة كما يفعل المحترف البشري. ومع ذلك، فإن الحوسبة المعرفية هي تقنية الذكاء الاصطناعي التي يمكنها تعديل الظروف حسب الحاجة لتحقيق هدف رضا العملاء أثناء الحجز. على سبيل المثال، قد تقرأ مشاعر رسالة العميل وتعطي الأولوية للحجز أو تحدد موعدًا في الصباح الباكر لتلبية احتياجات العميل على المدى الطويل.

فهم اللغة الطبيعية (NLU) هو قدرة نظام الحوسبة أو البرنامج على فهم اللغة البشرية. إنه يسمح للبرنامج بالتعرف على نية الدردشة ومشاعرها وتوفير تجارب مستخدم جذابة للغاية من خلال تفاعلات محادثة واقعية. على سبيل المثال، يستجيب المساعدون مثل Alexa للصوت البشري، وتشارك روبوتات المحادثة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي في المحادثات النصية. يمكّن فهم اللغة الطبيعية هذه الأنظمة من أخذ أي مدخلات محادثة من صنع الإنسان، وتحويلها إلى صيغة لغة كمبيوتر داخلية، والعمل بناءً على المدخلات. يمكن للمستخدمين التفاعل بشكل طبيعي مع الأجهزة باستخدام اللغة التي يختارونها.

الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط هو نظام ذكاء اصطناعي يعالج ويفسر ويدمج أنواع بيانات متعددة، مثل النصوص والصور والصوت والفيديو. تقوم العديد من عمليات سير العمل بإنشاء واستخدام مجموعات بيانات معقدة مع العديد من أنواع البيانات ذات الصلة - على سبيل المثال، مقاطع الفيديو ذات الترجمة، أو الصور مع السير الذاتية، أو ملاحظات الاجتماعات الصوتية مع خطط التصميم ذات الصلة. يمكن للذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط تفسير مجموعة المعلومات المتنوعة والغنية هذه للتحليل المعقد والأتمتة. تستخدم المؤسسات تحليل الفيديو ومعالجة المستندات وإنشاء المحتوى وعمليات سير العمل المماثلة للحصول على رؤى دقيقة من مصادر البيانات غير المهيكلة والمتعددة الوسائط وتعزيز كفاءة العملية.

قاعدة بيانات SQL هي مجموعة بيانات يتم تصورها كجداول ذات صفوف وأعمدة. يتم تخزين البيانات بشكل مشابه لجدول البيانات، مع أعمدة تشير إلى سمات البيانات والصفوف التي تصف الكيان أو العنصر الذي تدور حوله البيانات. تستخدم معظم قواعد بيانات SQL لغة الاستعلام المهيكلة (SQL) لتفاعل بيانات المستخدم - ومن هنا جاءت تسميتها. إنها قواعد بيانات ارتباطية لأنه يمكنك تخزين علاقات البيانات بين الجداول.

على سبيل المثال، يحتوي جدول المنتجات على أعمدة مثل اسم المنتج والنوع والتكلفة وما إلى ذلك، ويحتوي الصف على قيم للمنتجات الفردية. يحتوي جدول العملاء على أعمدة بأسماء العملاء وتفاصيل الاتصال. يمكنك إنشاء جدول ثالث يربط بيانات العملاء بالمنتجات التي قاموا بشرائها.

بنية البيانات هي الإطار الشامل الذي يصف ويحكم جمع بيانات المؤسسة وإدارتها واستخدامها. تمتلك المؤسسات اليوم كميات هائلة من البيانات تأتي من مصادر بيانات مختلفة وفرق متباينة ترغب في الوصول إلى تلك البيانات للتحليلات وتعلم الآلة والذكاء الاصطناعي والتطبيقات الأخرى. تقدم بنية البيانات الحديثة نظامًا متماسكًا يجعل البيانات قابلة للوصول وقابلة للاستخدام مع ضمان أمان البيانات وجودتها. وهي تحدد السياسات ونماذج البيانات والعمليات والتقنيات التي تسمح للمؤسسات بنقل البيانات بسهولة عبر الأقسام وضمان توفرها عند الحاجة - بما في ذلك الوصول في الوقت الفعلي - مع دعم الامتثال التنظيمي بشكل كامل.

مورد البرامج المستقل (ISV) هو مؤسسة تقوم بإنشاء وبيع منتجات البرامج المستقلة عن الأجهزة وأنظمة التشغيل الأساسية. عادةً ما يحل حل البرنامج مشكلة عميل معينة، مثل إنشاء وإدارة المبيعات أو البيانات المالية. يمكن أن يكون أيضًا برنامج بنية تحتية يدعم تخزين البيانات أو الأمان أو المصادقة. يضمن البائع توافق البرامج مع منصات الأجهزة المختلفة لاستهداف قاعدة عملاء واسعة.

يبيع بائعو البرامج المستقلين برامجهم بتنسيقات مختلفة مثل التراخيص الدائمة أو الاتفاقيات المحددة المدة أو البرامج كخدمة (SaaS). تم ترخيص البرنامج للعملاء ولكن حقوق الملكية يحتفظ بها ISV.

روبوت المحادثة هو برنامج أو تطبيق يمكن للمستخدمين التحدث معه من خلال الصوت أو النص. تم تطوير روبوتات المحادثة لأول مرة في الستينيات، وتغيرت التكنولوجيا التي تعمل على تشغيلها بمرور الوقت. تستخدم روبوتات المحادثة قواعد محددة مسبقًا للتحدث مع المستخدمين وتقديم إجابات مكتوبة. تستخدم روبوتات المحادثة المعاصرة معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لفهم المستخدمين، ويمكنها الرد على الأسئلة المعقدة بعمق ودقة كبيرين. يمكن لمؤسستك استخدام روبوتات المحادثة لتوسيع نطاق الاتصال وتخصيصه وتحسينه في كل شيء بدءًا من سير عمل خدمة العملاء وحتى إدارة DevOps.

الذكاء الاصطناعي للمؤسسات (AI) هو اعتماد تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة داخل المؤسسات الكبيرة. يمثل نقل أنظمة الذكاء الاصطناعي من النموذج الأولي إلى الإنتاج العديد من التحديات حول الحجم والأداء وإدارة البيانات والأخلاق والامتثال التنظيمي. يتضمن الذكاء الاصطناعي للمؤسسات السياسات والاستراتيجيات والبنية التحتية والتقنيات لاستخدام الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع داخل مؤسسة كبيرة. على الرغم من أنه يتطلب استثمارًا وجهدًا كبيرًا، إلا أن الذكاء الاصطناعي للمؤسسات مهم للمؤسسات الكبيرة حيث أصبحت أنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر انتشارًا.

وكيل الذكاء الاصطناعي (AI) هو برنامج برمجي يمكنه التفاعل مع بيئته وجمع البيانات واستخدام البيانات لأداء مهام محددة ذاتيًا لتحقيق أهداف محددة مسبقًا. يحدد البشر الأهداف، لكن وكيل الذكاء الاصطناعي يختار بشكل مستقل أفضل الإجراءات التي يحتاج إلى تنفيذها لتحقيق تلك الأهداف. على سبيل المثال، ضع في اعتبارك وكيل الذكاء الاصطناعي لمركز الاتصال الذي يريد حل استفسارات العملاء. سيطرح الوكيل تلقائيًا أسئلة مختلفة على العميل، ويبحث عن المعلومات في المستندات الداخلية، ويجيب بحل. استنادًا إلى ردود العملاء، فإنه يحدد ما إذا كان بإمكانه حل الاستعلام نفسه أو نقله إلى الإنسان.

تصنيف النصوص هو عملية تعيين فئات محددة مسبقًا للمستندات النصية المفتوحة باستخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة (AI/ML). تمتلك العديد من المؤسسات أرشيفات مستندات كبيرة وعمليات سير عمل تجارية تعمل باستمرار على إنشاء مستندات على نطاق واسع - مثل المستندات القانونية والعقود ومستندات البحث والبيانات التي ينشئها المستخدم والبريد الإلكتروني. تصنيف النصوص هو الخطوة الأولى لتنظيم هذه البيانات وهيكلها وتصنيفها لمزيد من التحليلات. يسمح بالتصنيف التلقائي للمستندات ووضع العلامات عليها. هذا يوفر لمؤسستك آلاف الساعات التي قد تحتاجها لقراءة المستندات وفهمها وتصنيفها يدويًا.

أدوات المطور هي تقنيات تجعل تطوير البرامج أسرع وأكثر كفاءة. يعد تطوير البرمجيات عملية معقدة لترجمة كائنات العالم الحقيقي إلى تمثيلات رياضية وإلكترونية يمكن للآلات فهمها ومعالجتها. تعمل أدوات المطور كواجهة بين الواقع المادي وعمليات الحوسبة. وهي تشمل لغات البرمجة والأطر والمنصات التي تلخص مستويات مختلفة من التعقيد. هذا يعني أنه يمكنك التفاعل مع أجهزة الكمبيوتر بسهولة أكبر وحل المشكلات الأكثر تعقيدًا. بدلاً من العمل مع مكونات الأجهزة ولغات الترميز منخفضة المستوى، يمكنك العمل مع المكتبات وواجهات برمجة التطبيقات وغيرها من الأفكار التجريدية التي تعطي الأولوية لحالات استخدام الأعمال. تتضمن أدوات المطور أيضًا تطبيقات البرامج والمكونات والخدمات التي تبسط عملية الترميز.