عادل جابر يكتب: مفتاح الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي هو الاتجاه السائد حاليًا، لكن السؤال الأهم هو مدى فهم الشركات لهذه التقنية؟

وفي ظل الاهتمام الكبير بتقنيات الذكاء الاصطناعي، يتم ضخ مزيد من الاستثمارات في هذا المجال، فبحسب تقرير صادر عن شركة بي دبليو سي PwC، سيساهم الذكاء الاصطناعي بما يصل إلى 15.7 تريليون دولار في الاقتصاد العالمي بحلول عام 2030. ومن جانبها، حددت وزارة الاتصالات وتكنولوجيا المعلومات في مصر الاستراتيجية الوطنية للذكاء الاصطناعي لزيادة اعتماد تقنيات الذكاء الاصطناعي في الحكومة وقطاع الأعمال.

ولكن تطبيق تقنية الذكاء الاصطناعي هو مفهوم واسع وفضفاض ويمكن أن يعني عدة أشياء. ولفهم المعنى الحقيقي لتبنى هذا المصطلح نحن بحاجة إلى العودة للأساسيات، أولا: 

التعرف على أساسيات الذكاء الاصطناعي

كما نعلم، الذكاء الاصطناعي هو مجال من علم الحاسوب يتعامل مع الخوارزميات وهو مستوحى من الذكاء الطبيعي=. إنه يشمل مجموعة من المهام التي قد تتطلب عادةً ذكاءً طبيعيًا أو بشريًا، على سبيل المثال حل المشكلات والترجمة والتعرف على الكلام والإدراك البصري.

إننا نشهد بالفعل تأثير الذكاء الاصطناعي عبر الصناعات سواء من خلال المساهمة في إنتاج مضاد حيوي جديد أو توفير رؤى ومعلومات تجارية أو مساعدتنا في حياتنا اليومي من خلال هواتفنا المحمولة، فهو لا يتخذ الشكل الإنساني، وهو بعيد عن الوصول إلى مستوى التعقيد اللازم للذكاء البشري – على عكس المعتقدات الشائعة المنتشرة من أعمال الخيال العلمي التقليدية.

ويمكن تقسيم الذكاء الاصطناعي إلى نوعين. الأول هو ما يمكن التعرف عليه من أساطير الخيال العلمي: الذكاء العام الاصطناعي (AGI)، وهو الذكاء الافتراضي لآلة لديها القدرة على فهم أو تعلم أي مهمة فكرية يمكن للإنسان تنفيذها (الأنظمة المعرفية). ثم هناك الذكاء الاصطناعي الضيق (ANI) الذي يركز على جوانب محددة من الذكاء البشري والإدراك مثل التعرف على الوجوه أو الأصوات. 

التعلم الآلي، من ناحية أخرى، هو شكل من أشكال الذكاء الاصطناعي يستخدم الخوارزميات للتعلم من البيانات. وبدلاً من برمجة هذه الخوارزميات بشكل صريح، فإنها تبني نموذجًا يعتمد على المدخلات وتستخدم بدورها الرؤى الناتجة لاتخاذ القرارات أو التنبؤات. هذه هي الآلية المُستخدمة للتوصية بمسلسلك القادم علي منصة نيتفلكس Netflix أو اكتشاف البريد الالكتروني المزعج أو تزوير بطاقات الائتمان. ويمكن تطوير نماذج التعلم الآلي هذه بسرعة ودون عناء نسبيًا. ومع ذلك، يستغرق الأمر وقتًا للوصول إلى نتائج دقيقة أثناء التعلم – ولكن إذا تغيرت مجموعات البيانات، تبدأ العملية من جديد. 

ولتحديث المفهوم، يعد التعلم العميق نوعًا من التعلم الآلي الذي يستخدم طبقات من الشبكات العصبية للسماح للخوارزميات بمزيد من الحرية – فهنا لا توجد قواعد محددة. يحدد التعلم العميق معاييره الخاصة، حيث لا يعتمد على ميزات أو خصائص محددة مسبقًا مثل التعلم الآلي – ويتعلم ما إذا كان صحيحًا أم خاطئًا بناءً على استكشافه الخاص، ولا شك أن التقدم في هذا المجال يعزز التقدم المحرز على مستوى تطوير الرؤية الحاسوبية وتقنيات التعرف على الكلام، إلا أنه يتطلب استمرار تدفق كميات هائلة من البيانات وقدرات حاسوبية كبيرة.

دعم الشركات في رحلة الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم

اليوم، يمكن العثور على هذه التقنيات في كل مكان حولنا من خلال أتمتة كل شيء بدءًا من الإعلانات الموجهة إلى الأجهزة المنزلية الذكية. ويساهم الذكاء الاصطناعي في بناء مستقبل أفضل في مجال الرعاية الصحية، بينما يوفر التعلم الآلي رؤى تجارية لا تقدر بثمن، إن تطبيقات الذكاء الاصطناعي واسعة ومتشعبة. 

وفي حين أن الذكاء الاصطناعي ينطوي على إمكانيات واعدة، فإن إنشاء نظام ذكاء اصطناعي ليس بالمهمة السهلة، وتكافح المؤسسات للاستفادة بأفضل شكل من قدرات الذكاء الاصطناعي ،حيث إن التكاليف المرتبطة به مرتفعة للغاية، ومع الحاجة إلى تعزيز دقة نماذج الذكاء الاصطناعي برزت مزيد من التعقيدات بالنسبة للشركات، وكذلك أدت مجموعات البيانات الأكبر وخوارزميات الذكاء الاصطناعي الأكثر تعقيدًا إلى الحاجة المتزايدة إلى بنية تحتية أكبر وأسرع وأكثر تكلفة في النهاية. 

ومع النمو الهائل في البيانات، أصبحت فرصة الأعمال التجارية متاحة لجمع رؤى قيمة وابتكار منتجات وخدمات جديدة ، ولكن لا يوجد حلّ واحد معياري، ولا تستحق جميع البيانات هذه المعالجة – والأهم من ذلك كله، أن الذكاء الاصطناعي لا يضاهي جودة البيانات التي يستهلكها. لذلك، يجب على الشركات الحصول على بياناتها بالترتيب أولاً ثم التعامل مع أدوات الذكاء الاصطناعي المتاحة لهم.

إن الاهتمام والرغبة في ابتكار الأعمال من خلال تطبيقات الذكاء الاصطناعي أصبح حقيقة ملموسة، خاصة مع زيادة عدد المؤسسات التي تنفذ شكلاً من أشكال تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، وبحلول عام 2025 ستشهد المؤسسات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي زيادة بنسبة 100٪ في الإنتاجية ومعدلات نجاح في إدخال منتج جديد أعلى بنسبة 25٪ من نظرائهم من غير مستخدمي تقنيات الذكاء الاصطناعي، وهذا وفقًا لشركة أبحاث المؤسسة الدولية للبيانات (IDC)

ومن خلال الجمع بين البرمجيات والحواسيب عالية الأداء ، أصبح إطلاق تطبيقات الذكاء الاصطناعي الجديدة أسهل وأسرع، وبذلك يساعد بائعو التكنولوجيا علماء البيانات على التركيز بقدر أقل على صيانة أنظمة الذكاء الاصطناعي وبشكل أكبر على إجراء التجارب والاستكشافات.

باختصار، لا تحتاج المؤسسات إلى خوض رحلة الذكاء الاصطناعي وحدها، فمن خلال التعاون والعمل مع موفري البنية التحتية للتكنولوجيا الشاملة، يمكن للمؤسسات تصميم وتخصيص بنى تحتية فريدة لتكنولوجيا المعلومات، لتلبية احتياجات البحث والتطوير ونشر نموذج الذكاء الاصطناعي. ومن خلال القيام بذلك، ستكون مستعدة للمضي قدمًا في رحلة التحول الرقمي الفريدة الخاصة بها.

بقلم/ عادل جابر، مدير خدمات ما قبل البيع في مصر بشركة دِل تكنولوجيز