الاتجاهات الحديثة في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي …!

=

تتضمن الاتجاهات الحالية في مجال الذكاء الاصطناعي صعود الذكاء الاصطناعي التوليدي، وإضفاء الطابع الديمقراطي على الذكاء الاصطناعي، والتركيز المتجدد على الأخلاقيات والامتثال، وفقًا لتقارير eWeek.
يستمر الذكاء الاصطناعي في إعادة تشكيل المشهد التكنولوجي من خلال الابتكارات التي تعمل على توسيع قدرات البرمجيات بشكل كبير ولها تأثير عميق على الأداء البشري عبر الصناعات.
يحتاج محترفو تكنولوجيا المعلومات والشركات التي تتطلع إلى الاستفادة من التكنولوجيا المتطورة لدفع النمو والابتكار إلى مواكبة اتجاهات الذكاء الاصطناعي. فيما يلي نظرة سريعة على أهم اتجاهات الذكاء الاصطناعي لهذا العام وتأثيرها المحتمل:
1. الذكاء الاصطناعي التوليدي ينمو في الشعبية
يقود الذكاء الاصطناعي التوليدي تغييرًا كبيرًا عبر الصناعات، وخاصة في مجال الرعاية الصحية والصناعات الإبداعية.
في مجال الرعاية الصحية، يساعد في تشخيص الأمراض وتسريع اكتشاف الأدوية من خلال نمذجة الأنظمة البيولوجية المعقدة لتحديد المرشحين المحتملين للأدوية بشكل أسرع. في الصناعات الإبداعية، يعمل على تحسين إنشاء المحتوى في مجموعة متنوعة من المجالات، مثل الفن الرقمي والموسيقى وإنتاج الفيديو، مما يتيح مستويات عالية من التخصيص وتوليد المحتوى وفقًا لتفضيلات المستخدم أو المستهلك.
تستمر الذكاء الاصطناعي التوليدي في رؤية زيادة في اهتمام المستخدمين، ويرجع ذلك في المقام الأول إلى قدرته على أتمتة وتحسين العمليات الإبداعية، مما يترجم إلى وفورات كبيرة في الوقت والتكلفة وفرص جديدة للتخصيص. ومع ذلك، فإن التبني الواسع النطاق للذكاء الاصطناعي التوليدي يثير مخاوف أخلاقية، وخاصة حول دقة نتائجه ومصداقيته والتشريد المحتمل للوظائف الإبداعية. كما تحمل التكنولوجيا أيضًا مخاطر سوء الاستخدام، مثل إنشاء محتوى مزيف، مما قد يكون له آثار خطيرة على المجتمع.
بالنسبة للشركات، يعد الذكاء الاصطناعي التوليدي بمواصلة إحداث ثورة في تصميم المنتج والتسويق وإشراك العملاء من خلال تمكين تجارب مستخدم أكثر قدرة على التكيف والإبداع. ومع ذلك، يجب على الشركات توخي الحذر عند استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي. يجب أن تأخذ في الاعتبار الآثار الأخلاقية وردود الفعل المحتملة الناجمة عن إساءة استخدام التكنولوجيا، والتأكد من أن استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي يعزز سلامة العلامة التجارية وثقة العملاء.
2. يجمع الذكاء الاصطناعي المتعدد الوسائط بين أنواع البيانات من أجل مشاركة أعمق
يعمل الذكاء الاصطناعي المتعدد الوسائط على دمج أنواع متعددة من البيانات، مثل النصوص والصور والصوت. يكتسب هذا المجال من الذكاء الاصطناعي زخمًا مع إدراك الشركات لقيمة إنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر دقة وسياقية يمكنها فهم بعضها البعض والتفاعل معها، مما يعكس القدرات الحسية والإدراكية البشرية.
إن دمج أنواع مختلفة من البيانات يسمح لأنظمة الذكاء الاصطناعي بفهم الطلبات والاستجابة لها بشكل أكثر اكتمالاً. الفائدة؟ تحسين تجربة المستخدم ودعم القرار. ومع ذلك، فإن تعقيد تصميم مثل هذه الأنظمة يخلق تحديات من حيث تكامل البيانات وقوة الحوسبة وضمان خصوصية تدفقات البيانات المختلفة.
مع تقدم الذكاء الاصطناعي المتعدد الوسائط، يمكننا أن نتوقع رؤية تحسينات كبيرة في واجهات خدمة العملاء وتفاعلات المنتج. سيجعل الذكاء الاصطناعي المتعدد الوسائط هذه الواجهات أكثر بديهية واستجابة، حيث سيكون قادرًا بشكل أفضل على الاستفادة من الحواس البشرية المتعددة في وقت واحد. يمكننا أيضًا أن نتوقع أن تصبح تقنيات مثل التطبيقات الإبداعية وأدوات البحث أكثر سهولة في الاستخدام ودقة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي المتعدد الوسائط أن يساعد الشركات في بناء أنظمة أمان أقوى، حيث يمكن أن يؤدي الجمع بين أنواع البيانات إلى اكتشاف التهديدات بشكل أكثر شمولاً.
3. الأمن السيبراني المدعوم بالذكاء الاصطناعي يحسن الأمن الرقمي
لقد تم استخدام الذكاء الاصطناعي في بعض حلول الأمن السيبراني لعدة سنوات، ولكن صعود أدوات الأمن السيبراني المدعوم بالذكاء الاصطناعي يتسارع الآن مع توسع قدراتها.
من المتوقع أن ينمو سوق الأمن السيبراني المدعوم بالذكاء الاصطناعي من 30 مليار دولار في عام 2025 إلى ما يقدر بنحو 150 مليار دولار في عام 2030. يستخدم الأمن السيبراني المدعوم بالذكاء الاصطناعي التعلم الآلي للتنبؤ بالتهديدات السيبرانية واكتشافها والاستجابة لها بشكل أسرع وأكثر كفاءة من الطرق التقليدية. تستمر التهديدات السيبرانية دون هوادة، خاصة مع تقاطع الذكاء الاصطناعي التوليدي والأمن السيبراني، مما يخلق مجموعة كاملة جديدة من التحديات القائمة على الذكاء الاصطناعي. أصبحت هذه التهديدات أكثر تعقيدًا كل يوم، مما يتطلب تدابير أمنية أكثر ديناميكية وتكيفًا. يحسن الذكاء الاصطناعي قدرات اكتشاف التهديدات ويمكنه الاستجابة بشكل مستقل للتهديدات في الوقت الفعلي. يقلل هذا بشكل كبير من الوقت الذي يستغرقه المهاجمون للتسبب في الضرر. ومع ذلك، تحتاج المؤسسات إلى تحديث ومراقبة أنظمة الذكاء الاصطناعي باستمرار للحماية من التهديدات الناشئة وضمان عدم المساس بتدابير الأمن بخصوصية المستخدم أو سلامة النظام عن غير قصد.
4. الذكاء الاصطناعي المضمن والذكاء الاصطناعي المرتكز على تجربة المستخدم
يشير الذكاء الاصطناعي المضمن إلى دمج هذه التكنولوجيا مباشرة في واجهات المستخدم والعمليات التشغيلية، مما يحسن الكفاءة وتجربة المستخدم (UX). ومن المتوقع أن ينمو سوق منصة الذكاء الاصطناعي المضمن بنسبة 5.4٪ سنويًا مع استخدامه بشكل متزايد في التطبيقات التي تتراوح من النص التنبئي إلى أنظمة الأتمتة الصناعية المعقدة.
يقدم عدد من الشركات والشركات الناشئة نماذج الذكاء الاصطناعي التي يمكن ضبطها وتضمينها في أنظمة الطرف الثالث. تسمح هذه النماذج للشركات ببناء خدمات بحث ومساعدة مدعومة بالذكاء الاصطناعي وخدمات أخرى تركز على تجربة المستخدم، من قواعد بيانات الموظفين الداخلية إلى لوحات البحث وقواعد المعرفة على مواقع الويب للمستخدمين الخارجيين.
يمكن للذكاء الاصطناعي المضمن توفير التحليلات واتخاذ القرار في الوقت الفعلي دون الحاجة إلى اتصال سحابي مستمر. وهذا يقلل من زمن الوصول ويسمح بزيادات كبيرة في الخصوصية وأمان البيانات. على الجانب السلبي، يتطلب نشر الذكاء الاصطناعي المضمن استثمارًا مقدمًا كبيرًا في تطوير الأجهزة والبرامج. هناك أيضًا تحديات مستمرة مرتبطة بالحفاظ على نماذج الذكاء الاصطناعي وتحديثها مباشرة على الأجهزة، والتحديات المرتبطة بالاعتماد على التكنولوجيا، وانتهاكات الخصوصية المحتملة، وتضخيم التحيزات الموجودة في خوارزميات الذكاء الاصطناعي.
مع تطور الذكاء الاصطناعي الذي يركز على تجربة المستخدم، من المرجح أن تركز شركات الذكاء الاصطناعي بشكل أكبر على حضورها العالمي وقدراتها المتعددة اللغات. لا تعمل بعض أدوات الذكاء الاصطناعي حاليًا بما يتجاوز الاستعلامات باللغة الإنجليزية. ومع ذلك، تعمل عدد من الشركات الآن على تطوير عمليات تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي ومجموعات البيانات العالمية لتمكين معالجة اللغة الطبيعية وفهمها بعشرات اللغات.
5. استمرار ديمقراطية الذكاء الاصطناعي والوصول إليه في كل مكان
لم يعد الذكاء الاصطناعي حكراً على عمالقة التكنولوجيا. بفضل ديمقراطية الذكاء الاصطناعي، يمكن للشركات المتوسطة الحجم وحتى الشركات الناشئة الاستفادة من أدوات الذكاء الاصطناعي القوية. يتم دفع هذا الاتجاه من خلال صعود منصات الذكاء الاصطناعي سهلة الاستخدام والخدمات السحابية وأطر العمل مفتوحة المصدر التي تسهل بناء نماذج الذكاء الاصطناعي ونشرها. الآن، يمكن لأي شخص الاستفادة من قوة الذكاء الاصطناعي.
لم يعد ابتكار الذكاء الاصطناعي صومعة. إن هذه الديمقراطية تشجع مجموعة أوسع من المستخدمين على الابتكار وتطبيق الذكاء الاصطناعي على مختلف المشاكل، الأمر الذي بدوره يمكن أن يسرع التحول الرقمي ويعزز الشمولية في استخدام التكنولوجيا.
ولكن هناك جانب سلبي. يمكن أن يؤدي هذا الوصول إلى مشاكل تتعلق بإساءة استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي، وصعوبات في مراقبة الجودة، وخطر التبسيط المفرط، حيث قد يفوت غير الخبراء الفروق الدقيقة المهمة في تطبيق الذكاء الاصطناعي.
إن الوصول الأوسع إلى أدوات الذكاء الاصطناعي يسمح للشركات من جميع الأحجام بالحصول على قطعة من التحليلات المتقدمة والتعلم الآلي لتحسين عملية صنع القرار والكفاءة التشغيلية. كما أنه يفتح أسواقًا جديدة لمقدمي أدوات الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، يجب على الشركات ضمان وجود التدريب المناسب والضمانات لضمان الاستخدام الأخلاقي للذكاء الاصطناعي والإدارة السليمة لموارد الذكاء الاصطناعي لإيجاد توازن بين إمكانية الوصول والاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي.
6. التقاء الرؤية الحاسوبية والأتمتة المفرطة في التصنيع الصناعي
يجمع الأتمتة المفرطة في التصنيع بين التقنيات المتقدمة مثل الذكاء الاصطناعي والروبوتات، وخاصة الرؤية الحاسوبية لإحداث ثورة في عمليات التصنيع التقليدية. إن الرؤية الحاسوبية تعمل على إحداث ثورة في التصنيع من خلال السماح للآلات بتفسير بيئتها بصريًا. لقد تطورت من معالجة الصور الأساسية إلى أنظمة متطورة قادرة على اتخاذ القرارات في الوقت الفعلي وأصبحت جزءًا لا يتجزأ من أتمتة مهام التصنيع المعقدة. لقد أصبحت مفتاحًا لأتمتة المهام المعقدة التي تتطلب دقة عالية، مثل التجميع ومراقبة الجودة.
إن التكامل الوثيق بين الرؤية الحاسوبية والأتمتة الفائقة يوفر فوائد مثل زيادة الدقة ومعدلات الإنتاج الأسرع، وتحسين جودة المنتج بشكل كبير وتقليل النفايات. كما أنه يحسن السلامة من خلال مراقبة بيئة التصنيع باستمرار للكشف عن المخاطر المحتملة. على سبيل المثال، يمكن لأنظمة الرؤية الحاسوبية اكتشاف العيوب التي لا تستطيع العين البشرية اكتشافها.
لا ينبغي أن نتفاجأ برؤية تقنيات ناشئة مثل الرؤية ثلاثية الأبعاد والواقع المعزز (AR) تُستخدم هنا، مما سيعمل على توسيع قدرات الرؤية الحاسوبية والأتمتة الفائقة.
7. صعود الذكاء الاصطناعي الظلـي
يحدث الذكاء الاصطناعي الظلـي عندما يستخدم الموظفون تقنيات الذكاء الاصطناعي دون إذن صريح من قسم تكنولوجيا المعلومات، مما يؤدي غالبًا إلى عدم التحكم في كيفية تنفيذ أدوات الذكاء الاصطناعي داخل المؤسسات. على سبيل المثال، وفقًا لدراسة أجرتها شركة Salesforce، يستخدم 49% من الأشخاص الذكاء الاصطناعي التوليدي، حيث قال 52% منهم إنهم يستخدمون التكنولوجيا أكثر مما كانوا عليه عندما بدأوا في استخدامها لأول مرة. يتسارع هذا الاتجاه مع تزايد إمكانية الوصول إلى أدوات الذكاء الاصطناعي وسهولة استخدامها، مما يسمح للأقسام أو الأفراد بتنفيذ الحلول بأنفسهم. يمكن أن يؤدي هذا إلى نقص السيطرة والحوكمة على الأنشطة المتعلقة بالذكاء الاصطناعي داخل المؤسسة.

قد يكون انتظار الموافقة لحل المشكلات في مكان العمل المؤسسي أمرًا محبطًا. يمكن أن يؤدي الذكاء الاصطناعي الظلــي إلى دفع الابتكار.
10. نماذج اللغة الصغيرة
تمثل نماذج اللغة الصغيرة تحولاً كبيراً في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، حيث تهدف هذه النماذج إلى تحقيق الأداء العالي للنماذج الكبيرة، ولكن مع عدد أقل بكثير من المعلمات. لماذا؟ هناك حاجة إلى حلول ذكاء اصطناعي أكثر كفاءة وقابلية للتطوير وبأسعار معقولة يمكن تشغيلها على الأجهزة الطرفية دون الاعتماد على موارد الحوسبة السحابية الضخمة. وقد أثبتت ابتكارات العديد من شركات التكنولوجيا الكبيرة إمكانات نماذج اللغة الصغيرة لمضاهاة أو حتى تجاوز قدرات النماذج الأكبر حجمًا بكثير في مشاكل محددة.
تتمتع نماذج اللغة الصغيرة بعدد من المزايا، وأكثرها وضوحًا متطلبات حسابية مخفضة، مما يقلل من الحواجز أمام تبني الذكاء الاصطناعي، وخاصة على الأجهزة المحمولة وغيرها من الأجهزة ذات قدرات الحوسبة المحدودة. كما أنها أكثر خضرة، لأنها تتطلب طاقة أقل. ومع ذلك، في حين أصبحت نماذج اللغة الصغيرة أكثر قدرة، إلا أنها لا تستطيع عمومًا أن تضاهي القدرات الغنية لنماذج اللغة الكبيرة، وخاصة للمشاكل التي تتطلب معرفة واسعة أو تفكيرًا معقدًا. يعتمد أداؤها بشكل كبير على جودة بيانات التدريب، ويتطلب تحقيق الأداء العالي عادةً تنظيمًا أكثر دقة للبيانات.
إن تطوير SLM له أهمية خاصة بالنسبة للشركات التي تسعى إلى دمج الذكاء الاصطناعي في الأجهزة الاستهلاكية أو التي تعمل في بيئات ذات لوائح صارمة لخصوصية البيانات أو اتصال محدود. تسمح SLM للشركات بنشر أدوات الذكاء الاصطناعي القوية مباشرة حيثما تكون هناك حاجة إليها، مما يقلل من زمن الوصول ويحسن حماية البيانات الحساسة للمستخدمين. بالإضافة إلى ذلك، فإن التكاليف التشغيلية المنخفضة المرتبطة بـ SLM تجعل الذكاء الاصطناعي في متناول مجموعة أوسع من الشركات. ومن المتوقع أن تعمل SLM على دفع الابتكار في الصناعات مثل الرعاية الصحية والتمويل والتصنيع، والتي تستفيد أكثر من حلول الذكاء الاصطناعي المخصصة.
مستقبل الذكاء الاصطناعي: الذكاء الاصطناعي الكمي والسينما والروبوتات
بناءً على ما نراه اليوم، لا تظهر الذكاء الاصطناعي أي علامات على التباطؤ. في السنوات القادمة، نتوقع أن نرى اتجاهات أكثر أهمية. يقود الطريق تطوير الذكاء الاصطناعي الكمي. إن الجمع بين الحوسبة الكمومية والذكاء الاصطناعي سيفتح آفاقًا جديدة لقوة الحوسبة وقدرات حل المشكلات. نتوقع أن يؤدي هذا إلى إحداث ثورة في المجالات التي تتطلب كميات هائلة من الموارد الحسابية، مثل محاكاة اكتشاف الأدوية المعقدة والنمذجة المالية، من خلال أداء المهام بسرعات لا تستطيع أجهزة الكمبيوتر القديمة القيام بها.
وسوف يكون للتقدم في مجال الذكاء الاصطناعي تأثير أكبر على الصناعات الإبداعية. على سبيل المثال، يمكننا أن نتوقع أن يلعب الذكاء الاصطناعي دوراً رئيسياً في إنتاج الأفلام، من كتابة السيناريوهات إلى المؤثرات الخاصة وحتى عمليات ما بعد الإنتاج. ومع تطوير أدوات مثل Sora من OpenAI حالياً لإنشاء محتوى فيديو عالي الجودة، نرى إمكانات أدوات الذكاء الاصطناعي لتحويل الصناعات الإبداعية بشكل أكبر.
ونتوقع أيضاً أن يكون للذكاء الاصطناعي تأثير كبير على الرعاية الصحية، حيث سيزداد دوره في هذا المجال بشكل كبير، وخاصة في مجالات التشخيص والطب الشخصي. وستعمل خوارزميات الذكاء الاصطناعي على تحسين دقة التصوير الطبي والتشخيص، مما يسمح بالكشف المبكر والأكثر دقة عن الأمراض وإنشاء خطط علاج شخصية. كما ستصبح الروبوتات أكثر استقلالية وتنوعاً، مما يسمح لها أخيراً بالانتقال إلى ما هو أبعد من المهام المتخصصة إلى التطبيقات العامة. وسوف يكون هذا التحول مدفوعاً بنماذج الذكاء الاصطناعي التي تسمح للروبوتات بالتعلم والتكيف مع المهام المختلفة باستخدام تقنيات التعلم الآلي المتقدمة.
وأخيراً، سوف نرى الذكاء الاصطناعي يصبح أكثر مشاركة في حل المشاكل العالمية مثل تغير المناخ. وسوف يلعب الذكاء الاصطناعي دوراً محورياً في تطوير حلول المناخ. إن تطبيقه في تحسين الطاقة والشبكات الذكية ومراقبة البيئة سيساعد في إدارة الموارد بكفاءة أكبر والاستجابة للكوارث الطبيعية، مما يساهم بشكل كبير في جهود الاستدامة.
الخلاصة: اتجاهات الذكاء الاصطناعي تغير الأعمال بسرعة
سيكون للذكاء الاصطناعي تأثير عميق على الكفاءة التشغيلية والابتكار وعمليات صنع القرار في جميع قطاعات الأعمال. إن التقارب بين التطورات مثل الذكاء الاصطناعي التوليدي وأطر الذكاء الاصطناعي الأخلاقية والأتمتة في قطاعات مختلفة مثل الرعاية الصحية والصناعات الإبداعية هو سلاح ذو حدين. من ناحية، تعد هذه التقنيات بقدرة غير مسبوقة على التوسع وانخفاض التكاليف والقدرة على حل المشكلات المعقدة التي يمكن أن تحول الصناعات. من ناحية أخرى، فإنها تخلق قضايا حوكمة وأخلاقية جديدة يجب على الشركات النظر فيها بعناية. من المرجح أن تزدهر الشركات التي تتكيف بسرعة وتتبنى الذكاء الاصطناعي بمسؤولية وتشجع الابتكار وتكتسب ميزة تنافسية. ومع تطورها، فإن البقاء في صدارة اتجاهات الذكاء الاصطناعي سيتطلب نهجًا متوازنًا لتسخير إمكانات التكنولوجيا مع الحفاظ على معايير صارمة للشفافية والمساءلة تجاه أصحاب المصلحة.
أ.د. يوســــف الدرادكـــة / أكاديمي وباحث متخصص في هندسة الحاسب الآلي / هندسة البرمجيات