ما المقصود بالذكاء الاصطناعي (AI)؟
ما المقصود بالذكاء الاصطناعي (AI)؟
الذكاء الاصطناعي (AI) هو تقنية تحويلية تمكن الآلات من أداء مهام حل المشكلات بطريقة تشبه البشر. من التعرف على الصور وإنشاء محتوى إبداعي إلى وضع تنبؤات تعتمد على البيانات، يعمل الذكاء الاصطناعي على تمكين الشركات من اتخاذ قرارات أكثر ذكاءً على نطاق واسع.
في المشهد الرقمي اليوم، تقوم المؤسسات بتوليد كميات هائلة من البيانات من أجهزة الاستشعار وتفاعلات المستخدم وسجلات النظام. يمكن تسخير البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي لتبسيط العمليات - أتمتة دعم العملاء، وتعزيز استراتيجيات التسويق، وتوفير رؤى قابلة للتنفيذ من خلال التحليلات المتقدمة.
تتيح AWS للشركات دمج الذكاء الاصطناعي بسهولة لتعزيز الابتكار وتحسين تجربة العملاء ومعالجة التحديات المعقدة. تتيح حلول الذكاء الاصطناعي من AWS للشركات تقديم تجارب مخصصة، وأتمتة القرارات، واستكشاف فرص نمو جديدة في بيئة رقمية متغيرة، وكل ذلك في إطار من الخصوصية والأمان والذكاء الاصطناعي المسؤول من AWS.
ما تاريخ الذكاء الاصطناعي؟
طرح Alan Turing عام 1950 فكرة الذكاء الاصطناعي في ورقته الشهيرة "Computing Machinery and Intelligence"، التي ناقش فيها ما إذا كانت الآلات قادرة على التفكير كالبشر. رغم أن Turing وضع الإطار النظري، إلا أن الذكاء الاصطناعي الحديث هو نتاج تطورات مستمرة على مدى عقود، بدعم من مساهمات العلماء والمهندسين في مختلف التخصصات.
1940-1980
في عام 1943، اقترح Warren McCulloch وWalter Pitts نموذجًا للخلايا العصبونية الاصطناعية، ووضع الأساس للشبكات العصبية، وهي التكنولوجيا الأساسية داخل الذكاء الاصطناعي.
بعد ذلك بسرعة، في عام 1950، نشر Alan Turing ورقته البحثية "Computing Machinery and Intelligence"، حيث قدم مفهوم اختبار تورينج (Turing Test) لتقييم ذكاء الآلة.
أدى ذلك إلى قيام طلاب الدراسات العليا Marvin Minsky وDean Edmonds ببناء أول آلة شبكية عصبية تُعرف باسم SNARC، وقام Frank Rosenblatt بتطوير Perceptron الذي يعد أحد أقدم نماذج الشبكة العصبونية، وقام Joseph Weizenbaum بإنشاء ELIZA؛ وهو من أوائل روبوتات الدردشة لمحاكاة معالج نفسي روجيري بين عامي 1951 و1969.
من عام 1969 حتى عام 1979، أظهر Marvin Minsky قيود الشبكات العصبونية، مما تسبب في انخفاض مؤقت في أبحاث الشبكات العصبونية. حدث "كساد الذكاء الاصطناعي" الأول بسبب انخفاض التمويل وقيود الأجهزة والحوسبة.
1980-2006
تميّزت فترة الثمانينيات بزيادة الاهتمام بالذكاء الاصطناعي، بفضل دعم الحكومات وتمويل المشاريع البحثية، لا سيما في مجالات الترجمة وتحويل الكلام إلى نص. شهدت تلك الحقبة بروز أنظمة خبيرة كـ MYCIN، والتي استطاعت تقليد القرارات البشرية ضمن مجالات متخصصة كالرعاية الصحية. تزامن مع هذه المرحلة إحياء مفهوم الشبكات العصبية، بفضل الأبحاث المبتكرة التي قادها David Rumelhart وJohn Hopfield في مجال التعلم العميق، حيث أثبتوا أن الحواسيب قادرة على اكتساب المعرفة من التجربة.
لكن خلال الفترة من 1987 إلى 1997، تسببت ظروف اجتماعية واقتصادية، أبرزها فورة الإنترنت، في دخول الذكاء الاصطناعي في فترة "كساده الثاني"، مما أدى إلى تراجع النشاط البحثي وتقلص الاهتمام التجاري به.
شهد عام 1997 نقطة تحول في مسيرة الذكاء الاصطناعي عندما حقق حاسوب Deep Blue من IBM انتصارًا تاريخيًا على بطل العالم Garry Kasparov في الشطرنج. في تلك المرحلة، لعبت أبحاث Judea Pearl في نظرية الاحتمالات واتخاذ القرار دورًا محوريًا في تقدم الذكاء الاصطناعي، فيما ساهم روّاد كـ Geoffrey Hinton في إحياء الاهتمام بالتعلم العميق وتمهيد الطريق لنهضة الشبكات العصبية. على الرغم من أن التوجه التجاري لم يكن قد بلغ ذروته بعد، فإن هذه الابتكارات شكّلت قاعدة صلبة للانطلاقة التالية للذكاء الاصطناعي.
من 2007 إلى الوقت الحاضر
من عام 2007 إلى عام 2018، أدى التقدم في الحوسبة السحابية إلى زيادة إمكانية الوصول إلى قوة الحوسبة والبنية التحتية للذكاء الاصطناعي. أدى ذلك إلى زيادة التبني. الابتكار والتقدم في تعلّم الآلة. تضمنت التطورات بنية الشبكة العصبونية الالتفافية (CNN) المسماة AlexNet، والتي طورها Alex Krizhevsky وIlya Sutskever وGeoffrey Hinton للفوز في مسابقة ImageNet، حيث عرضت قوة التعلم العميق في التعرف على الصور وأتقن AlphaZero من Google ألعاب الشطرنج وshogi وGo بدون بيانات بشرية، بالاعتماد على اللعب الذاتي.
في عام 2022، اشتهرت روبوتات الدردشة التي تستخدم الذكاء الاصطناعي (AI) ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) لإجراء محادثات تشبه تصرفات الإنسان وإكمال المهام مثل ChatGPT من شركة OpenAI. حيث عُرفت على نطاق واسع بقدراتها على المحادثة، وتجديد الاهتمام بالذكاء الاصطناعي وتطوره.
ما الفرق بين تعلّم الآلة والتعلم العميق والذكاء الاصطناعي؟
الذكاء الاصطناعي (AI) هو مصطلح شامل للاستراتيجيات والتقنيات المختلفة لجعل الآلات أكثر شبهًا بالبشر. وهي تشمل كل شيء من السيارات ذاتية القيادة إلى المكانس الكهربائية الآلية والمساعدين الأذكياء مثل Alexa. في حين يقع تعلّم الآلة والتعلم العميق تحت مظلة الذكاء الاصطناعي، ليست كل أنشطة الذكاء الاصطناعي هي تعلّم الآلة والتعلم العميق. على سبيل المثال، يُظهر الذكاء الاصطناعي التوليدي قدرات إبداعية تشبه الإنسان وهو شكل متقدم جدًا من التعلم العميق.
تعلُّم الآلة
على الرغم من أنك قد ترى استخدام مصطلحي الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة بالتبادل في العديد من الأماكن، إلا أن تعلّم الآلة يعد تقنيًا واحدًا من بين العديد من فروع الذكاء الاصطناعي الأخرى. إنه علم تطوير الخوارزميات والنماذج الإحصائية لربط البيانات. وتستخدم أنظمة الكمبيوتر لوغاريتمات التعلم الآلي لمعالجة كميات كبيرة من البيانات السابقة والتعرّف على أنماط البيانات. في السياق الحالي، يشير تعلّم الآلة إلى مجموعة من التقنيات الإحصائية تسمى نماذج تعلّم الآلة التي يمكنك استخدامها بشكل مستقل أو لدعم تقنيات الذكاء الاصطناعي الأخرى الأكثر تعقيدًا.
اقرأ عن الذكاء الاصطناعي مقابل تعلّم الآلة
التعلم العميق
التعلم العميق يأخذ تعلّم الآلة خطوة أخرى إلى الأمام. تستخدم نماذج التعلم العميق الشبكات العصبونية التي تعمل معًا للتعلم ومعالجة المعلومات. وهي تتألف من ملايين مكونات البرامج التي تقوم بعمليات حسابية دقيقة على وحدات بيانات صغيرة لحل مشكلة أكبر. على سبيل المثال، يقومون بمعالجة وحدات البكسل الفردية في صورة لتصنيف تلك الصورة. غالبًا ما تجمع أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة بين العديد من الشبكات العصبونية العميقة لأداء مهام معقدة مثل كتابة القصائد أو إنشاء صور من المطالبات النصية.
ما هي آلية عمل الذكاء الاصطناعي؟
تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي على تقنيات متطورة لمعالجة البيانات غير المهيكلة مثل النصوص والصور والفيديوهات والصوتيات، وتحويلها إلى معلومات قابلة للاستخدام. من خلال تحديد الأنماط والعلاقات داخل هذه البيانات، يتيح الذكاء الاصطناعي اتخاذ القرار الذكي على نطاق واسع. تعتمد هذه الأنظمة على تدريب مكثف باستخدام كميات هائلة من البيانات، ما يمكّنها من التعلم والتطور المستمرين بطريقة تحاكي التعلم البشري. كلما زادت تفاعلات نماذج الذكاء الاصطناعي، ازدادت دقتها، مما يساهم في تعزيز الابتكار وتمكين الشركات من اغتنام فرص جديدة.
الشبكة العصبونية
تشكل الشبكات العصبونية الاصطناعية جوهر تقنيات الذكاء الاصطناعي. إنها تحاكي المعالجة التي تحدث في الدماغ البشري. يحتوي الدماغ على ملايين الخلايا العصبية التي تعالج المعلومات وتحللها. الشبكة العصبونية الاصطناعية تستخدم الخلايا العصبونية الاصطناعية التي تعالج المعلومات معًا. تستخدم كل خلية عصبية اصطناعية، أو عقدة، عمليات حسابية رياضية لمعالجة المعلومات وحل المشكلات المعقدة.
معالجة اللغة الطبيعية (NLP)
تستخدم معالجة اللغة الطبيعية (NLP) الشبكات العصبية لتفسير وفهم وجمع المعنى من البيانات النصية. يستخدم العديد من تقنيات الحوسبة المتخصصة في فك تشفير وفهم اللغة البشرية. تسمح هذه التقنيات للآلات بمعالجة الكلمات وبناء الجملة وتركيبات الكلمات لمعالجة النص البشري وحتى إنشاء نص جديد. تعد معالجة اللغة الطبيعية أمرًا بالغ الأهمية في تلخيص المستندات وروبوتات المحادثة وإجراء تحليل المشاعر.
القراءة حول معالجة اللغة الطبيعية
رؤية الكمبيوتر
رؤية الكمبيوتر تستخدم تقنيات التعليم العميق في استخراج المعلومات والرؤى من مقاطع الفيديو والصور. يمكنك استخدامه لمراقبة المحتوى عبر الإنترنت بحثًا عن صور غير لائقة والتعرف على الوجوه وتصنيف تفاصيل الصورة. يُعد حاسمًا في مجالات متنوعة مثل ضبط المحتوى والمركبات ذاتية القيادة، حيث تتطلب المواقف قرارات فورية لا تحتمل التأخير.
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.
الذكاء الاصطناعي المولّد
الذكاء الاصطناعي المولّد يشير إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تُنشئ محتوى 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، يمثل الذكاء الاصطناعي المولّد تطورًا كبيرًا في قدرات الذكاء الاصطناعي لتوليد لغة بشرية ومحتوى جديد ومصنوعات يدوية بطريقة تشبه الإنسان.
ما المكونات الرئيسية في بنية تطبيق الذكاء الاصطناعي؟
تضم بنية الذكاء الاصطناعي ثلاث طبقات رئيسية، مدعومة ببنية تحتية متينة لتقنية المعلومات توفّر الموارد الحاسوبية والذاكرة المطلوبة لتشغيل الحلول الذكية على نطاق واسع. تساهم كل طبقة بشكل أساسي في دعم سير عمل الذكاء الاصطناعي، من مرحلة معالجة البيانات إلى تمكين اتخاذ قرارات معقدة.
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.
الطبقة الثانية: طبقة النموذج
يستخدم الذكاء الاصطناعي الحالي بشكل أساسي نماذج التأسيس ونماذج اللغة الكبيرة لأداء المهام الرقمية المعقدة. نماذج التأسيس هي نماذج التعلم العميق المدربة على مجموعة واسعة من البيانات المعممة وغير المصنفة. استنادًا إلى مطالبات الإدخال، يمكنهم تنفيذ مجموعة واسعة من المهام المتباينة بدرجة عالية من الدقة.
تأخذ المؤسسات نماذج التأسيس الحالية المدربة مسبقًا وتخصصها بالبيانات الداخلية لإضافة قدرات الذكاء الاصطناعي إلى التطبيقات الحالية أو إنشاء تطبيقات ذكاء اصطناعي جديدة.
من المهم ملاحظة أن العديد من المؤسسات تستمر في استخدام نماذج تعلم الآلة للعديد من المهام الرقمية. يمكن لنماذج تعلّم الآلة أن تتفوق على النماذج الأساسية للعديد من حالات الاستخدام، ويمكن لمطوري الذكاء الاصطناعي اختيار أفضل النماذج لمهام محددة بمرونة.
قراءة المزيد حول نماذج التأسيس »
الطبقة الثالثة: طبقة التطبيق
الطبقة الثالثة 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.
كيف توظف الشركات الذكاء الاصطناعي لتحقيق الاستفادة القصوى؟
اطّلع على نماذج حقيقية توضح كيف تستخدم الشركات الذكاء الاصطناعي للابتكار وتحقيق كفاءة أكبر في العمليات.
روبوتات المحادثة والمساعدين الأذكياء
يعمل المساعدون الافتراضيون وروبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي على تحويل تفاعلات العملاء من خلال تقديم محادثات تشبه الإنسان وتدرك السياق. إنهم يتفوقون في دعم العملاء والمساعدة الافتراضية وإنشاء المحتوى من خلال تقديم إجابات ذكية ومتماسكة لاستفسارات اللغة الطبيعية. تواصل نماذج الذكاء الاصطناعي التطور والتعلم مع مرور الوقت، لتقديم تجارب مخصصة تُسهم في رفع مستوى رضا العملاء وتحسين الكفاءة التشغيلية.
قامت Deriv، وهي من أبرز شركات الوساطة الإلكترونية عالميًا، بتطبيق مساعد يعمل بالذكاء الاصطناعي لإدارة البيانات ضمن أقسام دعم العملاء والتسويق والتوظيف. باستخدام الذكاء الاصطناعي، تمكنت Deriv من تقليل مدة دمج الموظفين الجدد بنسبة 45% وتخفيض زمن تنفيذ مهام التوظيف بنسبة 50%.
المعالجة الذكية للمستندات (IDP)
يسهل الذكاء الاصطناعي عملية استخراج المعلومات المهمة من مصادر غير منظمة كرسائل البريد الإلكتروني وملفات PDF والصور، وتحويلها إلى رؤى قابلة للتطبيق. تعتمد تقنية المعالجة الذكية للمستندات (IDP) على أدوات متطورة كمعالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعلم العميق ورؤية الحاسوب لتسهيل العمليات التي تتطلب معالجة كثيفة للمستندات.
اعتمدت HM Land Registry (HMLR)، المسؤولة عن إدارة سجلات الملكية لأكثر من 87% من إنجلترا وويلز، على الذكاء الاصطناعي لأتمتة عملية مقارنة المستندات القانونية. ساعدهم الذكاء الاصطناعي في تقليص زمن مراجعة المستندات إلى النصف وتسريع إجراءات الموافقة على تحويل الملكيات. اطّلع على الطريقة التي تعتمد بها HMLR على Amazon Textract في أعمالها.
مراقبة أداء التطبيقات (APM)
تتيح أنظمة مراقبة أداء التطبيقات المدعومة بالذكاء الاصطناعي للشركات الحفاظ على أداء مستقر من خلال التنبؤ بالمشكلات المحتملة ومعالجتها قبل أن تؤثر على تجربة المستخدم. تعتمد هذه الأدوات على تحليل البيانات السابقة لتقديم توصيات استباقية تضمن استمرارية الخدمة وفعالية العمليات.
تستخدم Atlassian أدوات APM المعززة بالذكاء الاصطناعي لمتابعة أداء التطبيقات بشكل دائم وتحديد أولويات معالجة المشكلات. عبر الاعتماد على توصيات مستندة إلى التعلم الآلي، تتمكن فرق العمل لديهم من معالجة مشكلات الأداء بسرعة وتعزيز استقرار التطبيقات. تعرَّف على المزيد عن مراقبة أداء التطبيقات (APM).
ما هي قوة تقنيات الذكاء الاصطناعي؟
يقدم الذكاء الاصطناعي مجموعة واسعة من التقنيات القوية التي تعمل على تحويل الصناعات وفتح فرص جديدة للشركات. فيما يلي قدرات الذكاء الاصطناعي الرئيسية التي يمكنك الاستفادة منها للابتكار وتوسيع نطاق عملياتك.
إنشاء الصور
يعمل الذكاء الاصطناعي على تحويل أوصاف النص البسيطة إلى صور واقعية عالية الجودة في ثوانٍ. على سبيل المثال، من خلال إدخال مطالبة مثل "غروب الشمس فوق الجبال"، يمكن للذكاء الاصطناعي إنتاج صور مذهلة على الفور. تُحدث هذه التكنولوجيا الرائدة ثورة في الصناعات الإبداعية مثل التسويق والترفيه والتصميم، مما يؤدي إلى تسريع عملية إنشاء المحتوى بشكل كبير.
إنشاء النصوص
يمكن للذكاء الاصطناعي إنشاء نص يشبه النص الذي يكتبه البشر بشكل تلقائي، من المحتوى القصير مثل رسائل البريد الإلكتروني إلى التقارير المعقدة. تعمل هذه التقنية، التي تم اعتمادها على نطاق واسع في دعم العملاء والتسويق وإنشاء المحتوى، على تعزيز الكفاءة وتوفير الوقت الثمين من خلال تبسيط عملية الكتابة.
توليد الكلام والتعرف عليه
ينتج توليد الكلام المدعوم بالذكاء الاصطناعي كلامًا طبيعيًا يشبه الإنسان، بينما يمكّن التعرف على الكلام الآلات من فهم الكلمات المنطوقة ومعالجتها. تعد هذه التقنيات أساسية لتقديم تجارب سلسة يتم تنشيطها بالصوت من خلال المساعدين الافتراضيين مثل Alexa، وتعزيز خدمة العملاء والأجهزة الذكية وحلول إمكانية الوصول.
الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط (Multimodal AI)
يدمج الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط النصوص والصور والبيانات الصوتية لتوفير فهم أكثر شمولاً للمحتوى المعقد. من خلال التعرف على الأشياء ونسخ الكلام وتفسير النص على الشاشة دفعة واحدة، يوفر الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط رؤى متقدمة في الوقت الفعلي. هذه القدرة ضرورية للصناعات التي تستفيد من الذكاء الاصطناعي لتحليل الفيديو والمركبات المستقلة وما بعدها - مما يتيح اتخاذ قرارات أكثر ذكاءً وسرعة وفتح إمكانيات جديدة للابتكار.
كيف يعمل الذكاء الاصطناعي على تحويل الصناعات اليوم؟
يعمل الذكاء الاصطناعي على إحداث ثورة في الصناعات، ودفع الابتكار، وأتمتة العمليات المعقدة، وتقديم تجارب مستخدم استثنائية على نطاق واسع.
توصيات المحتوى
يعمل الذكاء الاصطناعي على تشغيل محركات التوصيات لخدمات البث الرائدة مثل Netflix، وSpotify وتحليل تفضيلات المستخدم لتقديم اقتراحات محتوى مخصصة. من خلال الحفاظ على تفاعل العملاء، يساعد الذكاء الاصطناعي الشركات على تحسين الاحتفاظ بالعملاء وتعزيز رضاهم.
التسوق المخصص
تستخدم منصات التجارة الإلكترونية الذكاء الاصطناعي لتقديم توصيات مخصصة للمنتجات استنادًا إلى سجل تصفح العملاء وتفضيلاتهم، مما يؤدي إلى زيادة المبيعات وتجارب تسوق أفضل.
الرعاية الصحية
يُعيد الذكاء الاصطناعي تشكيل الرعاية الصحية من خلال التشخيصات المتقدمة وتخطيط العلاج ومراقبة المرضى. يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تحليل الصور الطبية لاكتشاف الأمراض مبكرًا والمساعدة في تخصيص خطط العلاج بناءً على تاريخ المريض والبيانات.
إدارة حركة المرور
يعمل الذكاء الاصطناعي على تحسين تدفقات حركة المرور من خلال تحليل البيانات في الوقت الفعلي والتنبؤ بأنماط حركة المرور واقتراح مسارات بديلة. يعمل هذا على تحسين كفاءة النقل وتقليل الازدحام ويساعد على تقليل الانبعاثات.
الحفظ
يعد الذكاء الاصطناعي أداة قوية في جهود الحفظ، حيث يساعد في مراقبة الحياة البرية ومكافحة إزالة الغابات ومنع الصيد الجائر باستخدام الطائرات بدون طيار التي تعمل بالذكاء الاصطناعي وصور الأقمار الصناعية. تعمل قدرات المراقبة في الوقت الفعلي للذكاء الاصطناعي على تحويل استراتيجيات حماية البيئة.
كيف يُسهم الذكاء الاصطناعي في دفع عملية تحول الأعمال وتحقيق نتائج ملموسة؟
بإمكان مؤسستك توظيف الذكاء الاصطناعي لرفع كفاءة التشغيل، وتحسين تجربة العملاء، وتسريع وتيرة الابتكار.
الأتمتة بذكاء
تمكّن الأنظمة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي من مسح البيانات تلقائيًا مثل الفواتير بغض النظر عن القالب المستخدم، وتصنيفها حسب معايير متعددة كالمورد أو المنطقة، مع اكتشاف الأخطاء لضمان سير عملية الدفع بسلاسة وبتدخل بشري محدود.
تعزيز الإنتاجية
يعمل الذكاء الاصطناعي على تمكين العاملين في مجال المعرفة من خلال منحهم إمكانية الوصول إلى المعلومات الهامة على الفور وفي السياق. سواء كان متخصصو الرعاية الصحية يسترجعون سجلات المرضى أو موظفي الخطوط الجوية الذين يبحثون عن بيانات الرحلة، فإن الذكاء الاصطناعي يبسط هذه المهام، مما يسمح للعمال بالتركيز على ما يهم حقًا. على سبيل المثال، قامت Ryanair، أكبر شركة طيران في أوروبا، بتطبيق أنظمة الذكاء الاصطناعي لتعزيز إنتاجية الموظفين ورضاهم، مما يجعل استرداد المعلومات أسرع وأكثر كفاءة.
التغلب على المشكلات المعقدة
يتفوق الذكاء الاصطناعي في تحليل مجموعات البيانات الضخمة لتحديد الأنماط وإطلاق العنان للرؤى التي يمكن أن تحل حتى أكثر التحديات تعقيدًا. يمكن لصناعات مثل التصنيع والرعاية الصحية الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لاتخاذ قرارات تعتمد على البيانات، مثل تحديد جداول الصيانة المثلى من خلال تحليل بيانات الماكينة وتقارير الاستخدام، مما يؤدي إلى وفورات كبيرة في التكاليف. يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا إحداث ثورة في مجالات مثل البحث الجيني، مما يساعد على تسريع الاختراقات في اكتشاف الأدوية والابتكار.
إنشاء تجارب عملاء جديدة
يمكّن الذكاء الاصطناعي الشركات من تقديم تجارب عملاء مخصصة وآمنة وسريعة الاستجابة. من خلال الجمع بين بيانات ملف تعريف العميل ومعلومات المنتج أو الخدمة، يوفر الذكاء الاصطناعي توصيات في الوقت الفعلي وحلولًا مصممة خصيصًا تعزز المشاركة. على سبيل المثال، استخدمت Lonely Planet الذكاء الاصطناعي لإنشاء مسارات سفر منظمة للعملاء، مما قلل الوقت المطلوب بنسبة 80% مع تقديم توصيات سفر مخصصة على نطاق واسع.
كيف تمكّن خدمات وأدوات الذكاء الاصطناعي الشركات من تحقيق إمكاناتها الكاملة؟
الذكاء الاصطناعي المولّد
تسريع ابتكارات الذكاء الاصطناعي المولّد من خلال الأمان والخصوصية على مستوى المؤسسات واختيار نماذج التأسيس الرائدة (FMs). بدعم من نهج البيانات أولاً والبنية التحتية المتطورة للذكاء الاصطناعي، تقدم AWS أعلى أداء مع تحسين التكاليف. تثق المؤسسات من جميع الأحجام في AWS لتحويل النماذج الأولية والعروض التوضيحية إلى ابتكار في العالم الحقيقي ومكاسب إنتاجية قابلة للقياس.
اطّلع على مجموعة من الخدمات والأدوات التي تدعم الذكاء الاصطناعي المولِّد
خدمات الذكاء الاصطناعي (AI)
توفر خدمات AI المدربة مسبقًا التابعة لAWS ذكاءً جاهزًا لتطبيقاتك ومسارات العمل الخاصة بك. تتكامل خدمات AI بسهولة مع تطبيقاتك للتعامل مع حالات الاستخدام الشائعة مثل التوصيات الشخصية وتحديث مركز التواصل الخاص بك وتحسين السلامة والأمان وزيادة تفاعل العملاء.
استكشف مجموعة خدمات الذكاء الاصطناعي
تعلُّم الآلة
اُحصل من بياناتك على رؤى أكثر عمقًا مع خفض التكاليف باستخدام تعلّم الآلة (ML). تساعدك AWS في كل مرحلة من مراحل رحلة اعتماد تعلم الآلة من خلال مجموعة خدمات تعلم الآلة (ML) الأكثر شمولاً والبنية التحتية المصممة لهذا الغرض. يُسهل Amazon SageMaker إنشاء نماذج تعلم الآلة ونماذج التأسيس وتدريبها ونشرها على نطاق واسع. مع SageMaker، يتمتع علماء البيانات ومهندسو تعلم الآلة بالمرونة والتحكم الدقيق في البنية التحتية والأدوات اللازمة للتدريب المسبق والتقييم والتخصيص والنشر لأكثر من 250 نموذج من نماذج التأسيس لتحسين الأداء ووقت الاستجابة والتكلفة.
البنية التحتية للذكاء الاصطناعي
مع نمو الذكاء الاصطناعي تأتي زيادة استخدام وإدارة وتكلفة موارد البنية التحتية. لتحقيق أقصى قدر من الأداء وخفض التكاليف وتجنب التعقيد أثناء التدريب ونشر نماذج التأسيس للإنتاج، توفر AWS بنية تحتية متخصصة محسّنة لحالات استخدام الذكاء الاصطناعي الخاصة بك.
اكتشف خدمات البنية التحتية المصممة لتلبية متطلبات الذكاء الاصطناعي
أساس البيانات للذكاء الاصطناعي
توفر AWS فقط المجموعة الأكثر شمولاً من إمكانات البيانات لأساس بيانات شامل تدعم أي عبء عمل أو حالة استخدام، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي المولّد. يمكنك الاتصال بسرعة وسهولة بجميع بياناتك والتصرف بناءً عليها من خلال إدارة البيانات الشاملة التي تساعد فرقك على التحرك بشكل أسرع بثقة. وبفضل الذكاء الاصطناعي المدمج في خدمات البيانات لدينا، تعمل AWS على تسهيل تعقيدات إدارة البيانات، بحيث تقضي وقتًا أقل في إدارة البيانات ووقتًا أطول في الحصول على القيمة منها.
ماذا نعني بمفهوم الذكاء الاصطناعي المسؤول؟
يركّز الذكاء الاصطناعي المسؤول على تقليل الآثار السلبية على المجتمع والبيئة، مع تعزيز مبادئ الإنصاف والشفافية والمساءلة في تطوير واستخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي. في ظل تأثير الذكاء الاصطناعي المتنامي، يقع على عاتق المؤسسات تطوير أنظمة مبتكرة تحترم الحريات المدنية وحقوق الإنسان. في AWS، نحن ملتزمون بتطوير الذكاء الاصطناعي بمسؤولية، باتباع نهج يركز على الأشخاص ويعطي الأولوية للتعليم والعلوم وعملائنا - لدمج الذكاء الاصطناعي المسؤول عبر دورة حياة الذكاء الاصطناعي من البداية إلى النهاية باستخدام أدوات مثل حواجر الحماية لـ Amazon Bedrock وAmazon SageMaker Clarify وغير ذلك الكثير.
ما هي التحديات في تنفيذ الذكاء الاصطناعي؟
يوفر الذكاء الاصطناعي فرصًا كبيرة، لكن على المؤسسات مواجهة تحديات أساسية لتتمكن من تحقيق أقصى استفادة منه.
حوكمة الذكاء الاصطناعي
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 تفهم مؤسستك كيفية استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي لبيانات العملاء والتفاعل 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
تحتاج إلى إدخال كميات هائلة من البيانات لتدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي غير المتحيزة. 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 يمكنني بدء استخدام الذكاء الاصطناعي لعملي؟
لبدء استخدام الذكاء الاصطناعي في عملك، حدد المجالات التي يمكن للذكاء الاصطناعي فيها تحسين الكفاءة، مثل أتمتة خدمة العملاء باستخدام روبوتات المحادثة، أو تحليل البيانات من أجل اتخاذ قرارات أفضل، أو تخصيص جهود التسويق. يمكن أن تساعد أدوات مثل التحليلات التنبؤية وإنشاء المحتوى المستند إلى الذكاء الاصطناعي وأنظمة التوصية في دفع نمو الأعمال.
كيف يمكنني بدء استخدام الذكاء الاصطناعي في حياتي اليومية؟
يمكنك بدء استخدام الذكاء الاصطناعي في الحياة اليومية من خلال المساعدين الافتراضيين مثل Alexa أو الأجهزة المنزلية الذكية التي تعمل على أتمتة المهام. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للتطبيقات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي لتتبع اللياقة البدنية وتعلم اللغة والميزانية أن تجعل الأنشطة اليومية أكثر كفاءة ومصممة وفقًا لاحتياجاتك.
ما المقصود بابتكار الذكاء الاصطناعي عبر AWS، وكيف يمكن تطويره وتوسيع نطاقه؟
إعادة ابتكار تجارب العملاء والعمليات المبسَّطة مع المجموعة الأكثر شمولاً من خدمات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة
البناء مع قائد الذكاء الاصطناعي المُثبت
توسيع نطاق الموجة التالية من الابتكار في الذكاء الاصطناعي من خلال الاستفادة من أكثر من 25 عامًا من تجربة الذكاء الاصطناعي الرائدة من Amazon. تجعل AWS الذكاء الاصطناعي في متناول المزيد من الأشخاص - من البنائين وعلماء البيانات إلى محللي الأعمال والطلاب. من خلال المجموعة الأكثر شمولاً من خدمات وأدوات وموارد الذكاء الاصطناعي، تقدم AWS خبرة عميقة لأكثر من 100000 عميل لتلبية متطلبات أعمالهم وإطلاق العنان لقيمة بياناتهم. أصبح الأمان والخصوصية والذكاء الاصطناعي المسؤول أكثر أهمية من أي وقت مضى. يمكن للعملاء البناء والتوسع مع AWS على أساس الخصوصية والأمان الشامل وحوكمة الذكاء الاصطناعي للتحول بمعدل غير مسبوق.
ما هو تدريب الذكاء الاصطناعي للمبتدئين؟
يبدأ تدريب الذكاء الاصطناعي عادةً بأساسيات البرمجة وعلوم الكمبيوتر. يجب أن تتعلم لغات مثل Python، إلى جانب الرياضيات والإحصاء والجبر الخطي.
يمكنك بعد ذلك الانتقال إلى تدريب أكثر تخصصًا. احصل على درجة الماجستير في الذكاء الاصطناعي أو تعلم الآلة أو علوم البيانات لاكتساب فهم أعمق وخبرة عملية. تتضمن هذه البرامج عادةً موضوعات مثل الشبكات العصبية ومعالجة اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر بعمق.
ومع ذلك، فإن التعليم الرسمي ليس المسار الوحيد. يمكنك استخدام الدورات التدريبية عبر الإنترنت للتعلم وفقًا لسرعتك وإتقان مهارات محددة. على سبيل المثال، يوفر تدريب الذكاء الاصطناعي المولِّد عبر AWS شهادات معتمدة تغطي موضوعات يقدّمها خبراء AWS مثل:
كيف تساعدك AWS في تلبية متطلبات الذكاء الاصطناعي؟
تجعل AWS الذكاء الاصطناعي في متناول المزيد من الأشخاص - من البنائين وعلماء البيانات إلى محللي الأعمال والطلاب. من خلال المجموعة الأكثر شمولاً من خدمات وأدوات وموارد الذكاء الاصطناعي، تقدم AWS خبرة عميقة لأكثر من 100000 عميل لتلبية متطلبات أعمالهم وإطلاق العنان لقيمة بياناتهم. يمكن للعملاء البناء والتوسع مع AWS على أساس الخصوصية والأمان الشامل وحوكمة الذكاء الاصطناعي للتحول بمعدل غير مسبوق. يتضمن الذكاء الاصطناعي على AWS خدمات الذكاء الاصطناعي المدربة مسبقًا للذكاء الجاهز والبنية التحتية للذكاء الاصطناعي لتحقيق أقصى قدر من الأداء وخفض التكاليف.
تجعل AWS الذكاء الاصطناعي في متناول المزيد من الأشخاص، من البنائين وعلماء البيانات إلى محللي الأعمال والطلاب. من خلال المجموعة الأكثر شمولاً من خدمات وأدوات وموارد الذكاء الاصطناعي، تقدم AWS خبرة عميقة لأكثر من 100000 عميل لتلبية متطلبات أعمالهم وإطلاق العنان لقيمة بياناتهم. يمكن للعملاء البناء والتوسع مع AWS على أساس الخصوصية والأمان الشامل وحوكمة الذكاء الاصطناعي للتحول بمعدل غير مسبوق.
يتضمن الذكاء الاصطناعي على AWS خدمات الذكاء الاصطناعي المدربة مسبقًا للذكاء الجاهز والبنية التحتية للذكاء الاصطناعي لتحقيق أقصى قدر من الأداء وخفض التكاليف.
أمثلة على الخدمات المدربة مسبقًا:
- 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
أمثلة على البنية التحتية للذكاء الاصطناعي:
- تقدم Amazon Bedrock مجموعة مختارة من نماذج التأسيس (FMs) عالية الأداء ومجموعة واسعة من القدرات. يمكنك تجربة العديد من أفضل نماذج التأسيس (FMs) وتخصيصها بشكل خاص ببياناتك.
- تقدم Amazon SageMaker أدوات لتدريب نماذج التأسيس (FMs) مسبقًا من الصفر حتى يمكن استخدامها داخليًا.
- تمكّن مثيلات Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) Trn1، التي تعتمد على شرائح AWS Trainium، من إجراء تدريب عالي الكفاءة لنماذج الذكاء الاصطناعي المولّد باستخدام تقنيات التعلم العميق (DL).
بادر بإنشاء حساب مجاني اليوم وابدأ رحلتك مع الذكاء الاصطناعي على AWS.