ما المقصود بالذكاء الاصطناعي؟
الذكاء الاصطناعي (AI) هو مجال علوم الكمبيوتر المخصص لحل المشكلات المعرفية المرتبطة عادةً بالذكاء البشري، مثل التعلم والإبداع والتعرف على الصور. تجمع المؤسسات الحديثة كمياتٍ كبيرةً من البيانات من مصادر متنوعة مثل أجهزة الاستشعار الذكية والمحتوى الذي ينشئه الإنسان وأدوات المراقبة وسجلات النظام. الهدف من الذكاء الاصطناعي هو إنشاء أنظمة ذاتية التعلم تستخلص المعاني من البيانات. بعد ذلك، يُمكن للذكاء الاصطناعي تطبيق تلك المعرفة لحل المشكلات الجديدة بطرق تشبه الإنسان. على سبيل المثال، يُمكن لتقنية الذكاء الاصطناعي الاستجابة بشكل هادف للمحادثات البشرية، وإنشاء صور ونصوص أصلية، واتخاذ القرارات بناءً على مُدخلات البيانات في الوقت الفعلي. يمكن لمؤسستك دمج إمكانات الذكاء الاصطناعي في تطبيقاتك لتحسين عمليات الأعمال لديك وتحسين تجارب العملاء وتسريع الابتكار.
كيف تطورت تقنية الذكاء الاصطناعي؟
في ورقته البحثية عام 1950 التي بعنوان "آلات الحوسبة والذكاء"، قام آلان تورنج بدراسة مدى إمكانية قيام الآلات بالتفكير. في هذا الورقة البحثية، صاغ تورنج لأول مرة المصطلح الذكاء الاصطناعي وعرضه كمفهوم نظري وفلسفي.
بين عامي 1957 و1974، سمحت التطورات في الحوسبة لأجهزة الكمبيوتر بتخزين المزيد من البيانات ومعالجتها بشكل أسرع. خلال هذه الفترة، طوّر العلماء خوارزميات تعلّم الآلة (ML). أدى التقدم في هذا المجال إلى قيام وكالات مثل وكالة مشروعات البحوث المتطورة الدفاعية (DARPA) بإنشاء صندوق لأبحاث الذكاء الاصطناعي. في البداية، كان الهدف الرئيسي من هذه الورقة البحثية هو استكشاف ما إذا كانت أجهزة الكمبيوتر يمكنها نسخ اللغة المنطوقة وترجمتها.
خلال الثمانينيات من القرن العشرين، تيسّرت عملية التطوير بفضل التمويل المعزز الذي أتيح وبفضل التوسع في مجموعة الأدوات الخوارزمية التي استخدمها العلماء في الذكاء الاصطناعي. نشر ديفيد روميلهارت وجون هوبفيلد أبحاثًا حول تقنيات التعليم العميق، والتي أظهرت أن أجهزة الكمبيوتر يمكن أن تتعلم من التجربة.
في الفترة من عام 1990 إلى أوائل عام 2000، حقق العلماء العديد من أهداف الذكاء الاصطناعي الأساسية، مثل تحقيق الفوز على بطل العالم في الشطرنج. مع وجود المزيد من بيانات الحوسبة وتزايد قدرة المعالجة في العصر الحديث مقارنةً بالعقود السابقة، أصبحت أبحاث الذكاء الاصطناعي الآن أكثر شيوعًا وأكثر سهولةً. إنه يتطور بسرعة إلى الذكاء الاصطناعي العام حتى تتمكن البرامج من أداء المهام المعقدة. يُمكن للبرامج إنشاء واتخاذ القرارات والتعلّم بمفردها، وهي مهام كانت تقتصر في السابق على العنصر البشري.
ما مزايا الذكاء الاصطناعي؟
يتمتع الذكاء الاصطناعي بالقدرة على تقديم مجموعة من المزايا لمختلف القطاعات.
التغلب على المشكلات المعقدة
يمكن لتقنية الذكاء الاصطناعي استخدام تعلّم الآلة وشبكات التعليم العميق في حل المشكلات المعقدة بذكاء يشبه ذكاء العنصر البشري. يمكن للذكاء الاصطناعي معالجة المعلومات على نطاق واسع، عن طريق مواجهة الأنماط وتحديد المعلومات وتقديم الإجابات. يُمكنك استخدام الذكاء الاصطناعي في حل المشكلات التي تواجه مجموعةً من المجالات مثل اكتشاف الاحتيال والتشخيص الطبي وتحليلات الأعمال.
زيادة كفاءة الأعمال
على عكس العناصر البشرية، يُمكن لتقنية الذكاء الاصطناعي العمل على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع بدون أن تنخفض معدلات الأداء. بعبارة أخرى، يمكن للذكاء الاصطناعي أداء المهام اليدوية بلا أخطاء. يُمكنك السماح للذكاء الاصطناعي بالتركيز على المهام المتكررة والمملة، حتى تتمكن من استخدام الموارد البشرية في مجالات أخرى من الأعمال. يمكن للذكاء الاصطناعي تقليل أعباء عمل الموظفين وفي الوقت نفسه تيسير جميع المهام المتعلقة بالأعمال.
اتخاذ قرارات أكثر ذكاءً
يُمكن للذكاء الاصطناعي استخدام تعلّم الآلة في تحليل كميات كبيرة من البيانات بشكل أسرع من أي عنصر بشري. يُمكن لمنصات الذكاء الاصطناعي تحديد الاتجاهات وتحليل البيانات وتقديم التوجيه. من خلال التنبؤ بالبيانات، يساعد الذكاء الاصطناعي في اقتراح أفضل مسار للعمل في المستقبل.
أتمتة عمليات الأعمال
يُمكنك تدريب الذكاء الاصطناعي باستخدام تعلّم الآلة حتى يتسنى له تنفيذ المهام بدقة وبسرعة. يمكن أن يؤدي ذلك إلى زيادة الكفاءة التشغيلية من خلال أتمتة أجزاء العمل التي يعاني الموظفون في تنفيذها أو يجدونها مملةً. وبالمثل، يُمكنك استخدام أتمتة الذكاء الاصطناعي لتحرير موارد الموظفين لإجراء عمل أكثر تعقيدًا وإبداعًا.
ما التطبيقات العملية للذكاء الاصطناعي؟
يتضمن الذكاء الاصطناعي مجموعةً كبيرةً من الاستخدامات. على الرغم من أنها ليست قائمةً شاملةً، فإليك مجموعة من الأمثلة التي تسلط الضوء على حالات استخدام الذكاء الاصطناعي المتنوعة.
معالجة المستندات بذكاء
تقوم المعالجة الذكية للمستند (IDP) بترجمة تنسيقات المستندات غير المهيكلة إلى بيانات قابلة للاستخدام. على سبيل المثال، تحوّل مستندات الأعمال مثل رسائل البريد الإلكتروني والصور وملفات PDF إلى معلومات مهيكلة. تستخدم المعالجة الذكية للمستند (IDP) تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعليم العميق ورؤية الكمبيوتر لاستخراج البيانات وتصنيفها والتحقق من صحتها.
على سبيل المثال، تقوم هيئة تسجيل الأراضي HM Land Registry بمعالجة سندات الملكية لأكثر من 87 بالمائة في إنجلترا وويلز. يقوم دارسو الحالة في هيئة تسجيل الأراضي HMLR بمقارنة ومراجعة المستندات القانونية المعقدة المتعلقة بمعاملات الملكية. قامت المؤسسة بنشر تطبيق ذكاء اصطناعي لأتمتة عملية مقارنة المستندات، ما أدى إلى خفض وقت المراجعة بنسبة 50 بالمائة وزيادة الموافقة على عمليات نقل الملكية. لمزيد من المعلومات، اقرأ حول كيفية استخدام Amazon Textract من قِبل HMLR.
مراقبة أداء التطبيقات
مراقبة أداء التطبيقات (APM) هي عملية استخدام أدوات برمجية وبيانات قياس عن بُعد لمراقبة أداء التطبيقات المهمة للأعمال. تستخدم أدوات مراقبة أداء التطبيقات (APM) المستندة إلى الذكاء الاصطناعي البيانات التاريخية للتنبؤ بالمشكلات قبل حدوثها. يمكنها أيضًا حل المشكلات في الوقت الفعلي من خلال اقتراح حلول فعالة لمطوريك. تحافظ هذه الإستراتيجية على تشغيل التطبيقات بفعالية وتعالج العقبات.
على سبيل المثال، تنتج Atlassian منتجات تهدف إلى تيسير العمل الجماعي والتنظيم. تستخدم Atlassian أدوات مراقبة أداء التطبيقات (APM) المستندة إلى الذكاء الاصطناعي لمراقبة التطبيقات باستمرار واكتشاف المشكلات المحتملة وتحديد المخاطر ذات الأولوية. مع هذه الوظيفة، يمكن للفرق الاستجابة بسرعة للتوصيات المدعومة بتعلّم الآلة والتغلب على حالات انخفاض الأداء.
اقرأ عن مراقبة أداء التطبيقات (APM) »
الصيانة التنبؤية
الصيانة التنبؤية المحسّنة بالذكاء الاصطناعي هي عملية استخدام كميات كبيرة من البيانات في كشف المشكلات التي قد تؤدي إلى تعطل العمليات أو الأنظمة أو الخدمات. الصيانة التنبؤية تسمح للشركات بمعالجة المشكلات المحتملة قبل حدوثها، ما يقلل من وقت التعطل ويمنع الاضطرابات.
على سبيل المثال، تستخدم شركة Baxter عدد 70 موقعًا للتصنيع في جميع أنحاء العالم وتعمل على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع لتقديم التكنولوجيا الطبية. تستخدم شركة Baxter الصيانة التنبؤية لتكتشف تلقائيًا الظروف غير الطبيعية في المعدات الصناعية. يُمكن للمستخدمين تنفيذ حلول فعّالة في وقت مبكر لتقليل وقت التعطل وتحسين الكفاءات التشغيلية. لمعرفة المزيد، اقرأ حول كيفية استخدام Amazon Monitron من قِبل Baxter.
الأبحاث الطبية
تستخدم الأبحاث الطبية الذكاء الاصطناعي لتبسيط العمليات وأتمتة المهام المتكررة ومعالجة كميات هائلة من البيانات. يُمكنك استخدام تقنية الذكاء الاصطناعي في الأبحاث الطبية لتيسير عملية اكتشاف الأدوية وتطويرها من البداية حتى النهاية، ونسخ السجلات الطبية، وتحسين وقت الوصول إلى السوق بالنسبة للمنتجات الجديدة.
ومن الأمثلة الواقعية قيام شركة C2i Genomics باستخدام الذكاء الاصطناعي في تشغيل المسارات الجينومية والفحوصات السريرية عالية النطاق وقابلة للتخصيص. من خلال تغطية الحلول الحسابية، يُمكن للباحثين التركيز على الأداء السريري وتطوير الأساليب. تستخدم الفرق الهندسية أيضًا الذكاء الاصطناعي في الحد من متطلبات الموارد والصيانة الهندسية وتقليل التكاليف الهندسية غير المتكررة (NRE). لمزيد من التفاصيل، اقرأ حول كيفية استخدام AWS HealthOmics من قِبل C2i Genomics.
تحليلات الأعمال
تستخدم تحليلات الأعمال الذكاء الاصطناعي في جمع مجموعات البيانات المعقدة ومعالجتها وتحليلها. يُمكنك استخدام تحليلات الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بالقيم المستقبلية، وفهم السبب الجذري للبيانات، وتقليل العمليات التي تستغرق وقتًا طويلاً.
على سبيل المثال، تستخدم Foxconn تحليلات الأعمال المحسّنة بالذكاء الاصطناعي في تحسين دقة التنبؤ. لقد حققت زيادةً بنسبة 8 في المائة في دقة التنبؤ، ما أدى إلى تحقيق وفورات سنوية تبلغ 533000 USD في مصانعها. كما أنها تستخدم تحليلات الأعمال لتقليل العمالة المهدرة وزيادة رضا العملاء من خلال اتخاذ قرارات قائمة على البيانات.
ما تقنيات الذكاء الاصطناعي الرئيسية؟
إن شبكات التعليم العميق العصبونية تشكل جوهر تقنيات الذكاء الاصطناعي. إنها تحاكي المعالجة التي تحدث في الدماغ البشري. يحتوي الدماغ على ملايين الخلايا العصبية التي تعمل معًا لمعالجة المعلومات وتحليلها. تستخدم شبكات التعليم العميق العصبونية خلايا عصبية اصطناعية تعالج المعلومات معًا. تستخدم كل خلية عصبية اصطناعية، أو عقدة، عمليات حسابية رياضية لمعالجة المعلومات وحل المشكلات المعقدة. يُمكن لنهج التعليم العميق هذا حل المشكلات أو أتمتة المهام التي تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا.
يُمكنك تطوير تقنيات ذكاء اصطناعي مختلفة من خلال تدريب شبكات التعليم العميق العصبونية بطرق مختلفة. نتناول فيما يلي بعض التقنيات الرئيسية التي تستند إلى شبكات عصبونية.
معالجة اللغة الطبيعية
تستخدم معالجة اللغة الطبيعية (NLP) خوارزميات التعليم العميق في تفسير المعنى وفهمه وجمعه من البيانات النصية. يمكن لمعالجة اللغة الطبيعية (NLP) أن تعالج النصوص التي ينشئها العنصر البشري، وهذا يجعلها مفيدةً في تلخيص المستندات، وأتمتة روبوتات الدردشة، وإجراء تحليل المشاعر.
القراءة حول معالجة اللغة الطبيعية »
رؤية الكمبيوتر
رؤية الكمبيوتر تستخدم تقنيات التعليم العميق في استخراج المعلومات والرؤى من مقاطع الفيديو والصور. باستخدام رؤية الكمبيوتر، يستطيع الكمبيوتر فهم الصور تمامًا مثل ما يفهمها العنصر البشري. يُمكنك استخدام رؤية الكمبيوتر في مراقبة المحتوى عبر الإنترنت بحثًا عن صور غير لائقة، وفي التعرف على الوجوه، وفي تصنيف تفاصيل الصور. من المهم جدًا في السيارات والشاحنات ذاتية القيادة مراقبة البيئة واتخاذ قرارات في جزء من الثانية.
الذكاء الاصطناعي المولّد
الذكاء الاصطناعي المولّد يشير إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي التي يمكنها إنشاء محتوى جديد وعناصر جديدة مثل الصور ومقاطع الفيديو والنصوص والصوت من أوامر نصية بسيطة. على عكس الذكاء الاصطناعي السابق الذي كان يقتصر على تحليل البيانات، فإن الذكاء الاصطناعي المولّد يعزز التعليم العميق ومجموعات البيانات الضخمة لإنتاج مخرجات إبداعية مبتكرة عالية الجودة تشبه ما ينتجه العنصر البشري. في ظل تمكين التطبيقات الإبداعية المثيرة، توجد مخاوف بشأن التحيز والمحتوى الضار والملكية الفكرية. بشكل عام، يُمثل الذكاء الاصطناعي المولّد تطورًا كبيرًا في إمكانات الذكاء الاصطناعي لإنشاء محتوى جديد وعناصر جديدة بطريقة تشبه ما ينشئه العنصر البشري.
القراءة حول الذكاء الاصطناعي المولّد »
التعرف على الكلام
تستخدم برامج التعرف على الكلام نماذج التعليم العميق في تفسير الكلام البشري، وتحديد الكلمات، واكتشاف المعنى. يمكن للشبكات العصبونية تحويل الكلام إلى نص والإشارة إلى المشاعر الصوتية. يُمكنك استخدام ميزة التعرّف على الكلام الموجودة في تقنيات مثل أدوات المساعدة الافتراضية وبرامج مركز الاتصال لتحديد المعنى وتنفيذ المهام ذات الصلة.
ما المكونات الرئيسية في بنية تطبيق الذكاء الاصطناعي؟
بنية الذكاء الاصطناعي تتكون من أربع طبقات أساسية. كل طبقة من هذه الطبقات تستخدم تقنياتٍ مختلفةً لتنفيذ دور معين. فيما يلي شرح لما يحدث في كل طبقة.
الطبقة الأولى: طبقة البيانات
الذكاء الاصطناعي يعتمد على تقنيات مختلفة مثل تعلّم الآلة، ومعالجة اللغة الطبيعية، والتعرف على الصور. تمثل البيانات محور هذه التقنيات، وتشكل الطبقة التأسيسية في الذكاء الاصطناعي. تركز هذه الطبقة بشكل أساسي على تجهيز البيانات لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. تتطلب الخوارزميات الحديثة، وخاصةً تلك التي تعتمد على التعليم العميق، موارد حسابية ضخمة. ولذلك، تتضمن هذه الطبقة الأجهزة التي تعمل كطبقة فرعية، حيث توفر البنية التحتية الأساسية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. يُمكنك الوصول إلى هذه الطبقة كخدمة مُدارة بالكامل من موفر سحابة تابع لجهة خارجية.
الطبقة الثانية: أطر تعلّم الآلة وطبقة الخوارزمية
ينشئ المهندسون بالتعاون مع علماء البيانات أطر تعلّم الآلة لتلبية متطلبات حالات معينة من حالات استخدام الأعمال. يُمكن للمطورين بعد ذلك استخدام الوظائف والفئات مسبقة الإنشاء في إنشاء النماذج وتدريبها بسهولة. ومن أمثلة هذه الأطر TensorFlow وPyTorch وscikit-learn. تعد هذه الأطر مكونات حيوية في بنية التطبيق وتوفر وظائف أساسية لإنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي وتدريبها بسهولة.
الطبقة الثالثة: طبقة النموذج
في طبقة النموذج، يقوم مطور التطبيق بتنفيذ نموذج الذكاء الاصطناعي وتدريبه باستخدام البيانات والخوارزميات من الطبقة السابقة. هذه الطبقة محورية بالنسبة لإمكانات اتخاذ القرار في نظام الذكاء الاصطناعي.
فيما يلي بعض المكونات الرئيسية في هذه الطبقة.
بنية النموذج
تحدد هذه البنية قدرة النموذج، حيث تشمل الطبقات والعصبونات ووظائف التنشيط. بناءً على المشكلة والموارد، يُمكن للمرء الاختيار من بين الشبكات العصبونية ذات التغذية المتقدمة أو الشبكات العصبونية الالتفافية (CNNs) أو شبكات أخرى.
مَعلمات النماذج ووظائفه
تعتبر القيم المكتسبة أثناء التدريب، مثل أوزان الشبكة العصبونية والتحيزات، ضرورية للتنبؤات. تقوم "دالة الخسارة" بتقييم أداء النموذج وتهدف إلى تقليل التناقض بين المخرجات المتوقعة والمخرجات الحقيقية.
أداة التحسين
يقوم هذا المكون بضبط مَعلمات النموذج لتقليل دالة الخسارة. تقوم أدوات التحسين المختلفة مثل أصل التدرج وخوارزمية التدرج التكيفي (AdaGrad) بخدمة أغراض مختلفة.
الطبقة الرابعة: طبقة التطبيق
الطبقة الرابعة هي طبقة التطبيق، وهي الجزء المواجه للعملاء من بنية الذكاء الاصطناعي. يُمكنك أن تطلب من أنظمة الذكاء الاصطناعي إكمال مهام معينة أو توليد المعلومات أو توفير المعلومات أو اتخاذ قرارات تستند إلى البيانات. تسمح طبقة التطبيق للمستخدمين النهائيين بالتفاعل مع أنظمة الذكاء الاصطناعي.
ما التحديات التي تواجه تنفيذ الذكاء الاصطناعي؟
يواجه الذكاء الاصطناعي عددًا من التحديات التي تجعل التنفيذ أكثر صعوبة. العقبات التالية هي أمثلة على أشهر التحديات التي تواجه تنفيذ الذكاء الاصطناعي واستخدامه.
حوكمة البيانات
يجب أن تلتزم سياسات حوكمة البيانات بالقيود التنظيمية وقوانين الخصوصية. لتنفيذ الذكاء الاصطناعي، يجب عليك إدارة جودة البيانات والخصوصية والأمان. تتحمل المسؤولية عن بيانات العملاء وحماية الخصوصية. لإدارة أمان البيانات، يجب أن يكون لدى مؤسستك فهم واضح حول الكيفية التي تستخدم بها نماذج الذكاء الاصطناعي بيانات العملاء وتتفاعل معها عبر كل طبقة.
الصعوبات الفنية
تدريب الذكاء الاصطناعي باستخدام تعلّم الآلة يستهلك موارد هائلةً. كي تؤدي تقنيات التعليم العميق وظائفها، من الضروري توفر مستوى عالٍ من قوة المعالجة. يجب أن يكون لديك بنية تحتية حاسوبية قوية لتشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتدريب نماذجك. يمكن أن تكون قوة المعالجة مكلفةً أو تحد من قابلية التوسّع التي تمتاز بها أنظمة الذكاء الاصطناعي لديك.
قيود البيانات
لتدريب أنظمة ذكاء اصطناعي غير متحيزة، تحتاج إلى إدخال كميات هائلة من البيانات. يجب أن تكون لديك سعة تخزين كافية للتعامل مع بيانات التدريب ومعالجتها. وبالمثل، يجب أن تتمتع بالكفاءة في عمليات الإدارة وعمليات جودة البيانات لضمان دقة البيانات التي تستخدمها في التدريب.
كيف تساعدك AWS في تلبية متطلبات الذكاء الاصطناعي؟
توفر Amazon Web Services (AWS) الخدمات والأدوات والموارد الأكثر شمولاً لتلبية متطلبات تقنية الذكاء الاصطناعي لديك. تجعل AWS الذكاء الاصطناعي (AI) في متناول المؤسسات من جميع الأحجام حتى يتمكن أي شخص من بناء تقنية مبتكرة وجديدة بدون القلق بشأن موارد البنية التحتية.
يوفر تعلّم الآلة والذكاء الاصطناعي من AWS مئات الخدمات لإنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتوسعة نطاقها لكل نوع من حالات الاستخدام. فيما يلي أمثلة على خدمات AWS التي يُمكنك استخدامها:
- أمان Amazon CodeGuru تُستخدم في اكتشاف الثغرات الأمنية في التعليمات البرمجية ومراقبتها وإصلاحها
- خدمة الكشف عن الاحتيال في Amazon تُستخدم في الكشف عن الاحتيال عبر الإنترنت وتحسين نماذج الكشف
- Amazon Monitron تُستخدم في اكتشاف مشكلات البنية التحتية قبل حدوثها.
- Amazon Rekogniton تُستخدم في أتمتة وتبسيط وتوسعة نطاق التعرف على الصور وتحليل الفيديو
- Amazon Textract تُستخدم في استخراج النص المطبوع وتحليل الكتابة اليدوية وجمع البيانات تلقائيًا من أي مستند
- Amazon Transcribe تُستخدم في تحويل الكلام إلى نص، واستخراج معلومات ورؤى أساسية حول الأعمال من ملفات الفيديو، وتحسين نتائج الأعمال
ابدأ اليوم استخدام الذكاء الاصطناعي على AWS عن طريق إنشاء حساب.
