يشمل الذكاء الاصطناعي العديد من التقنيات الناشئة والمعقدة التي كانت في السابق تتطلّب تدخُّلاً بشريًا، والتي يمكن الآن تنفيذها باستخدام الكمبيوتر. يمكن لأجهزة الكمبيوتر أداء وظائف متقدمة، كانت تُستخدم في الماضي لفهم المعلومات والتوصية بها. والآن، باستخدام الذكاء الاصطناعي، يمكن لأجهزة الكمبيوتر إنشاء محتوى جديد.
غالبًا ما يُستخدم اختصار الذكاء الاصطناعي (AI) بالتبادل لتمثيل أنواع مختلفة من التكنولوجيات التي يتألّف منها مجال الذكاء الاصطناعي.
مفاهيم الذكاء الاصطناعي الشائعة
هناك عدد من المصطلحات والمفاهيم التي تحدّد الذكاء الاصطناعي وتعلُّم الآلة، وقد تكون مفيدة لك. إليك بعض الطرق التي يمكنك من خلالها استخدام الذكاء الاصطناعي (AI) أثناء استخدامه على الويب.
الذكاء الاصطناعي العام
بشكل عام، الذكاء الاصطناعي العام هو برنامج أو نموذج غير بشري يوضّح مجموعة واسعة من الحلول والإبداع. model هو معادلة رياضية كبيرة جدًا، وتشمل مجموعة من المعلمات والبنية اللازمة لعرض الآلة للمخرجات.
باستخدام الذكاء الاصطناعي العام، يمكنك تنفيذ أنواع متعدّدة من المهام، مثل تحليل البيانات وترجمة النصوص وتأليف الموسيقى وتحديد الأمراض وغير ذلك.
الذكاء الاصطناعي الضيق
Narrow AI هو نظام يمكنه تنفيذ مجموعة فرعية معيّنة أو محدَّدة من المهام. على سبيل المثال، جهاز كمبيوتر يلعب لعبة شطرنج ضد خصم بشري (يجب عدم الخلط بينه وبين لعبة Mechanical ترك). يحتوي الذكاء الاصطناعي الضيق على مجموعة محدّدة مسبقًا من المعلمات والقيود والسياقات، والتي قد تبدو مثل الفهم، ولكنها في الحقيقة مجرد إجابات لمعادلة.
وقد ترى هذا التطبيق أثناء ممارسة التمارين مع أنظمة التعرّف على الوجوه والمساعدات الصوتية وتوقّعات الطقس. يمكنك استخدام نماذج محددة للغاية لتحسين وظائف معينة ومحددة على مواقع الويب والتطبيقات.
على سبيل المثال، أنشأت موقعًا مخصصًا للأفلام، حيث يمكن للمستخدمين تسجيل الدخول، وتقييم أفلامهم المفضلة، واكتشاف أفلام جديدة لمشاهدتها. يمكنك استخدام قاعدة بيانات معبأة مسبقًا لاقتراح أفلام بناءً على الصفحة الحالية التي يزورها. أو يمكنك استخدام نموذج ذكاء اصطناعي (AI) محدود يحلِّل سلوك المستخدم وتفضيلاته لعرض المعلومات الأكثر صلة لذلك القارئ.
الذكاء الاصطناعي التوليدي
النموذج اللغوي الكبير (LLM) هو نموذج ذكاء اصطناعي للشبكة العصبية يتضمّن العديد من المَعلمات التي يمكنك استخدامها لتنفيذ مجموعة متنوّعة من المهام، مثل إنشاء النصوص أو الصور أو تصنيفها أو تلخيصها.
_يتجاوب الذكاء الاصطناعي التوليدي مع المدخلات وينشئ المحتوى استنادًا إلى سياق وذاكرة النموذج اللغوي الكبير. ولا يقتصر ذلك على مطابقة الأنماط والتوقّعات. تشمل بعض أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي الأكثر شيوعًا ما يلي:
- Gemini من Google
- علامة GPT في Chat من Open AI
- كلود من تأليف أنثروبيك
- Copilot من قِبل Microsoft
- وأسئلة أخرى كثيرة...
ويمكن لهذه الأدوات إنشاء نثر مكتوب وعينات تعليمات برمجية وصور. ويمكنها مساعدتك في التخطيط لعطلة، أو تخفيف نغمة البريد الإلكتروني أو إضفاء الطابع الاحترافي عليها، أو تصنيف مجموعات مختلفة من المعلومات إلى فئات.
هناك حالات استخدام لا حصر لها للمطوّرين وغيرهم من المطوّرين.
تعلُّم الآلة
تعلُّم الآلة (ML) هو أحد أشكال الذكاء الاصطناعي (AI) حيث يتعلّم الكمبيوتر بدون برمجة فاضحة. حيث يسعى الذكاء الاصطناعي (AI) لإنشاء الذكاء، يتيح تعلُّم الآلة لأجهزة الكمبيوتر التعلّم من الخبرة. يتألف تعلُّم الآلة من خوارزميات لتوقُّع مجموعات البيانات.
تعلُّم الآلة هو عملية تدريب نموذج لعمل توقّعات مفيدة أو إنشاء محتوى استنادًا إلى البيانات.
على سبيل المثال، لنفترض أننا أردنا إنشاء موقع ويب يعمل على تقييم حالة الطقس في أي يوم. بشكل تقليدي، قد يتم إجراء ذلك بواسطة عالم أو أكثر من خبراء الأرصاد الجوية، الذين يمكنهم إنشاء تمثيل للغلاف الجوي وسطح الأرض، واحتساب أنماط الطقس والتنبؤ بها، وتحديد التقييمات من خلال مقارنة البيانات الحالية بالسياق التاريخي.
بدلاً من ذلك، يمكننا توفير قدر هائل من بيانات الطقس إلى أن يتعرّف النموذج على العلاقة الرياضية بين أنماط الطقس والبيانات السابقة والإرشادات حول العوامل التي تجعل الطقس جيدًا أو سيئًا في أي يوم معيّن. في الواقع، لقد أنشأنا ذلك على الويب.
التعلم المتعمّق
التعلم المتعمق (DL) هو فئة من خوارزميات التعلم الآلي. أحد الأمثلة على ذلك هو الشبكات العصبية العميقة (DNN) التي تحاول نمذجة الطريقة التي يُعتقد أن الدماغ البشري يعالج بها المعلومات.
تحديات استخدام الذكاء الاصطناعي
هناك العديد من التحديات عند إنشاء الذكاء الاصطناعي واستخدامه. فيما يلي مجرد بعض النقاط البارزة لما يجب عليك مراعاته.
جودة البيانات وحداثتها
غالبًا ما تكون مجموعات البيانات الكبيرة المستخدَمة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة، قديمة بطبيعتها بعد وقت قصير. يعني ذلك أنّه عند البحث عن أحدث المعلومات، يمكنك الاستفادة من الهندسة الطلبات لتحسين أداء نموذج الذكاء الاصطناعي في مهام محدّدة وتحقيق نتائج أفضل.
يمكن أن تكون مجموعات البيانات غير كاملة أو صغيرة جدًا بحيث لا تدعم بشكل فعال بعض حالات الاستخدام. قد يكون من المفيد محاولة العمل باستخدام أدوات متعددة أو تخصيص النموذج ليناسب احتياجاتك.
المخاوف المتعلقة بالأخلاقيات والتحيز
تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي مشوّقة ولديها الكثير من الإمكانات. ومع ذلك، في نهاية المطاف، يتم إنشاء أجهزة الكمبيوتر والخوارزميات من قبل بشر، وتدريبها على البيانات التي قد يجمعها الإنسان، ولذلك فهي تخضع للعديد من التحديات. على سبيل المثال، يمكن للنماذج أن تتعلّم وتعزّز الانحياز البشري والصور النمطية الضارة، ما يؤثر مباشرةً في النتائج. من المهم التعامل مع بناء تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي من خلال تخفيف التحيز كأولوية.
هناك العديد من الاعتبارات الأخلاقية بشأن حقوق الطبع والنشر للمحتوى الذي يتم إنشاؤه من خلال الذكاء الاصطناعي. مَن يملك المحتوى، لا سيما إذا كان متأثرًا بشكل كبير بمواد محمية بموجب حقوق الطبع والنشر أو تم نسخها منه مباشرةً؟
قبل إنشاء محتوى وأفكار جديدة، ضع في اعتبارك السياسات الحالية حول كيفية استخدام المواد التي تنشئها.
الأمان والخصوصية
أشار العديد من مطوّري البرامج على الويب إلى أنّ الخصوصية والأمان هما أهم مخاوفهم عند استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي. هذا صحيح بشكل خاص في سياقات الأعمال ذات المتطلبات الصارمة للبيانات، مثل الحكومات وشركات الرعاية الصحية. مصدر قلق هو تعريض بيانات المستخدمين للمزيد من الجهات الخارجية باستخدام واجهات برمجة التطبيقات في السحابة الإلكترونية. من المهم إجراء أي عملية نقل للبيانات آمنة ومراقبتها باستمرار.
قد يكون الذكاء الاصطناعي على الجهاز هو المفتاح لمعالجة حالات الاستخدام هذه. MediaPipe هو أحد الحلول التي لا يزال العمل جاريًا فيها لحلّ المشكلة، ولكن لا يزال هناك الكثير من الأبحاث والعمليات التي يجب القيام بها.
بدء استخدام الذكاء الاصطناعي (AI) على الويب
بعد أن أصبحت على دراية بأنواع الذكاء الاصطناعي العديدة، يمكنك البدء في التفكير في كيفية استخدام النماذج الحالية لزيادة إنتاجيتك وإنشاء مواقع إلكترونية وتطبيقات ويب أفضل.
يمكنك استخدام الذكاء الاصطناعي في ما يلي:
- إنشاء إكمال تلقائي أفضل لبحث موقعك الإلكتروني
- رصد وجود أجسام شائعة، مثل البشر أو الحيوانات الأليفة، باستخدام كاميرا ذكية
- عالِج التعليقات غير المرغوب فيها باستخدام نموذج لغوي طبيعي.
- يمكنك تحسين إنتاجيتك من خلال تفعيل ميزة الإكمال التلقائي لرمزك.
- أنشئ تجربة كتابة WYSIWYG مع اقتراحات للكلمة أو الجملة التالية.
- قدِّم شرحًا يسهُل على الإنسان فهمه لمجموعة البيانات.
- والمزيد...
قد تكون نماذج الذكاء الاصطناعي المدرَّبة مسبقًا طريقة رائعة لتحسين مواقعنا الإلكترونية وتطبيقات الويب وإنتاجيتنا، بدون الحاجة إلى فهم كامل لكيفية إنشاء النماذج الرياضية وجمع مجموعات بيانات معقّدة تشغِّل أدوات الذكاء الاصطناعي الأكثر رواجًا.
قد تجد أن معظم الطُرز تلبي احتياجاتك على الفور، بدون إجراء تعديلات إضافية. الضبط هو عملية تطبيق نموذج تم تدريبه مسبقًا على مجموعة بيانات كبيرة والحصول على تدريب إضافي لتلبية احتياجات الاستخدام المحددة. وهناك عدد من التقنيات لتحسين أي نموذج وهي:
- إنّ التعلُّم المعزَّز من الملاحظات البشرية (RLHF) هي تقنية تستخدم الملاحظات البشرية لتحسين توافق النموذج مع الإعدادات المفضّلة ونوايا الإنسان.
- تعديل الترتيب المنخفض (LoRA) هو طريقة فعّالة من حيث المعلَمات للنماذج اللغوية الكبيرة، تقلل من عدد المَعلمات القابلة للتدريب، مع الحفاظ على أداء النموذج.