التطورات الأخيرة في مجال الذكاء الاصطناعي وتطبيقاتها.

بينما نتحرك جميعًا في عالمنا المعدل رقميًا، يتواصل الانتشار السريع للذكاء الاصطناعي (AI) كمحفِّز قوي للتحول والتطوُّر في قطاعات ومؤسسات العالم. فمن المتوقع أن تنفق الحكومات والشركات حول العالم أكثر من 500 مليار دولار على الذكاء الاصطناعي في عام 2023. وأصبح الذكاء الاصطناعي جزءًا متكاملاً في عدة مجالات في حياتنا اليومية، ويعد من التحديات الكبرى التي تواجهها المجتمعات الحديثة. ومن الصعب تجاهل تأثيرها الواسع النطاق على كافة جوانب حياتنا، بدءًا من الروبوتات الحوارية والمساعدين الافتراضيين مثل Siri وAlexa، إلى المعدات الصناعية الآلية والسيارات ذاتية القيادة.

تستخدم التكنولوجيا المستخدمة في تحقيق الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع هي التعلم الآلي، والذي يتألف من خوارزميات برمجية متطورة تهدف إلى أداء مهمة محددة، مثل الإجابة على أسئلة أو ترجمة اللغات أو التنقل في رحلة. كما أن الذكاء الاصطناعي يعتمد بشكل كبير على المزيد والمزيد من البيانات للتعلم والتحسين.

وفيما يلي قائمة بأهم وأكثر تطورات الذكاء الاصطناعي إثارة للاهتمام التي يجب الانتباه إليها في عام 2023:
- تحسين خوارزميات التعلم العميق (Deep Learning) وتطويرها لتعزيز القدرة على فهم وتحليل الصور والفيديوهات والصور الشمسية وغيرها.
- تطبيق الذكاء الاصطناعي في القطاعات الصحية لتحسين التشخيص والعلاج، بما في ذلك استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل الصور الطبية وإدارة الملفات الطبية.
- تطوير الذكاء الاصطناعي في مجال الروبوتات والأتمتة الصناعية لتحسين الإنتاجية وخفض التكاليف.
- تحسين خوارزميات تعزز الذكاء الاصطناعي في مجال التعرف على النمط الصوتي والكتابي، مثل تقنيات التعرف على الكلام (Speech Recognition) والتعرف على النص (Text Recognition).
- تطوير الذكاء الاصطناعى

1. الصوت والذكاء اللغة يحركها

يتوقع أن تشهد صناعة التعرف على الصوت والكلام ارتفاعًا كبيرًا بحلول عام 2029، إذ يُتوقع أن تزيد قيمتها من 11.2 مليار دولار إلى 49.7 مليار دولار. ويعود هذا النمو جزئيًا إلى ازدياد استخدام السماعات الذكية في المنازل، خاصةً مع تبنِّي العمل عن بُعد. ومن المتوقع أن تأخذ حلول التحدث والكلام التي تركز على تسهيل الإجراءات المؤسسية مكانتها الرائدة في عام 2023. ونظرًا لارتباط الأنظمة الداخلية مثل CRM والعمليات التجارية بشكل متزايد بالمساعدين الصوتيين، فسيتكيف الحلول المستخدمة مع تلبية احتياجات الشركة الفريدة.

2. الذكاء الاصطناعي الأخلاقي والقابل للتفسير 

 

يتطلع العالم إلى إنشاء نماذج ذكاء اصطناعي أكثر أخلاقية وفهمًا، حيث تأكد الحاجة الملحة إلى تحقيق هذا الهدف. ولكن الثقة تظل أهم عوامل نجاح التطبيقات الذكية الحالية. فالذكاء الاصطناعي يحتاج إلى بيانات للتعلم، والتي في كثير من الأحيان تتكون من معلومات شخصية حساسة، مثل المعلومات الصحية أو المالية. وستكون هناك جهود في عام 2023 لحل مشكلة "الصندوق الأسود" في نظام الذكاء الاصطناعي، وسيعمل المسؤولون عن تثبيت هذه الأنظمة على توفير طرق لإيضاح كيفية الوصول إلى الأحكام والبيانات المستخدمة في صنع هذه القرارات. وبما أن الشركات تتعلم كيفية إزالة التحيز والظلم من أنظمتها الذكية، سيصبح دور الأخلاقيات في الذكاء الاصطناعي أكثر أهمية وبناءً على ذلك يتوقع أن يُولى هذا الجانب اهتمامًا متزايدًا في المستقبل.

3. الأمن السيبراني المدعوم بالذكاء الاصطناعي 

 

من المتوقع أن يشهد عام 2023 تطبيق الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع في مشاريع الأمن السيبراني الاستباقية، وذلك بسبب ارتفاع استخدام الأجهزة الحاسوبية المحمولة من قبل الموظفين للوصول إلى خوادم الشركة، مما يعرض هذه الشركات لخطر الهجمات الإلكترونية. ولحماية بياناتها، ستستثمر المزيد من الشركات في استخدام أدوات الأمن السيبراني المتقدمة. وعلى الرغم من أن اللصوص قد يخترقون الإجراءات الأمنية التقليدية باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي للوصول إلى الأنظمة التي تخزن بيانات العملاء والبيانات الشخصية الهامة، فإن الذكاء الاصطناعي يساعد أيضًا في مكافحة الهجمات الإلكترونية.

4. الذكاء الاصطناعي التوليدي

تُعَدُّ خوارزميات الذكاء الاصطناعي التوليدية من أبرز التقنيات المستخدمة في إنشاء مادة جديدة غير موجودة في العالم الرقمي، وذلك باستخدام البيانات المتاحة كالفيديو والصور والأصوات وحتى رموز الحاسوب. يُعَدُّ نموذج GPT-3 الذي صممته OpenAI واحدًا من أشهر نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي حيث يستخدم لإنتاج نصوص ونثر مشابهة للنصوص المكتوبة بواسطة الإنسان. ويتم إنتاج الصور باستخدام صيغة DALL-E المشتقة من GPT-3.

وبفضل هذه التقنية، تم إنتاج تجارب تشمل أفلام توم كروز المشهورة والمزيفة وفعل الميتافيزيق الذي احتل المركز الأول في America's Got Talent هذا العام. ومن المتوقع استخدامه بشكل أكثر انتظامًا بحلول عام 2023 لإنشاء بيانات مزيفة يمكن استخدامها في العديد من المجالات.

يُعَدُّ الذكاء الاصطناعي التوليدي تطبيقًا للذكاء الاصطناعي يستخدم لإنتاج سلع وأشياء جديدة، حيث يستخدم بشكل رئيسي في إنشاء محتوى وسائط، مثل الصور النابضة بالحياة للأشخاص والأشياء، كما أنه يمكن استخدامه في إنتاج رموز وبيانات مجدولة تركيبية، ومواد بناء وأدوية ذات صفات معينة.

5. منظمة العفو الدولية المستدامة

بحلول عام 2023، ستواجه جميع الشركات ضغوطًا لتقليل تأثيرها البيئي والحد من بصمتها الكربونية. قد يتسبب الاندفاع نحو تبني التقنيات الذكية مثل الذكاء الاصطناعي في دعم هذا الهدف أو يكون عائقًا أمام تحقيقه. ومن المتوقع أن يزداد الاعتماد على خوارزميات الذكاء الاصطناعي والتحول الرقمي للشركات، مما يستلزم توفير المزيد من الموارد لتشغيلها ودعمها، بما في ذلك البنية التحتية اللازمة كالشبكات السحابية والأجهزة المتطورة.

وفي هذا السياق، تُعَدُّ منظمة العفو الدولية المستدامة مثالًا على الجهود التي تبذلها المنظمات للحد من تأثيرها البيئي. فقد اتخذت المنظمة إجراءات جادة للحد من بصمتها الكربونية، بما في ذلك تحسين كفاءة استخدام الطاقة والانتقال إلى مصادر طاقة متجددة. يتطلع العديد من الناس إلى تبني المزيد من هذه الإجراءات المستدامة في المستقبل، حيث يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي وتقنيات التحول الرقمي في تحقيق الأهداف البيئية.

6. MLOps

تم إغلاق الفجوة بين التعلم الآلي وعلوم البيانات وهندسة البيانات من خلال تطبيق MLOps. حيث يتسنى الآن بسهولة ربط العمليات المختلفة معًا. ويمكن حل العديد من المشكلات المرتبطة بالأخطاء البشرية وصعوبات الجودة باستخدام تطبيقات MLOps القوية. وفيما يلي، سنتحدث عن بعض أهم اتجاهات وتوقعات MLOps لعام 2023، والتي من المؤكد أنها ستصبح أكثر شهرة في هذا المجال.

أولاً، تتمثل أهمية MLOps المستندة إلى البيانات في توفير طريقة فعالة لإدارة وتحليل البيانات المتزايدة بشكل كبير. ومن خلال استخدام هذا النوع من MLOps، يمكن تحقيق نتائج دقيقة وفعالة في الوقت المناسب.

ويأتي تحديد الانجراف في المرتبة الثانية من حيث التوقعات. إذ يحتاج فريق MLOps إلى تحديد الانجراف بشكل دوري، وهو مصطلح يشير إلى التغيير المستمر في القيم والمؤشرات. ويمكن للإجراءات المناسبة التي تتخذها فرق MLOps حل تلك المشكلات والحفاظ على الأداء الجيد.

ويأتي في المرتبة الثالثة زيادة قيمة حلول ML، حيث يتم اعتماد MLOps لتعزيز قيمة الحلول المعقدة للتعلم الآلي. ويمكن القيام بذلك عن طريق تحسين عمليات النمذجة والتدريب والتحقق والإطلاق.

وفي المرتبة الرابعة، نلاحظ زيادة عدد المكتبات والحزم MLOps، وهي مجموعة من المكتبات والأدوات والبرامج التي تساعد تطبيقات MLOps على العمل بشكل أكثر كفاءة وفعالية.

وأخيرًا، نرى انتقال AutoML إلى AutoMLOps. حيث يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي والآلة لتحسين عمليات MLOps وتسريعها، مما يتيح توفير الوقت والجهد في تطبيقات ML.

7. التعلم الموحد

تسعى التقنية الحديثة إلى توفير تجربة أكثر تخصصًا للمستخدمين دون المساس بخصوصيتهم. وفي هذا الصدد، يأتي مفهوم "التعلم الفدرالي" كحقبة جديدة في مجال الذكاء الاصطناعي. يمكن استخدام "البيانات اللامركزية" و"القوة الحاسوبية اللامركزية" لتحقيق هذا الهدف، حيث تتمثل فكرة البيانات اللامركزية في عدم تخزين البيانات في مكان واحد مما يحميها من الاختراق، وبالتالي يمكن استخدامها بشكل آمن.

علاوة على ذلك، يمكن استخدام التعلم الفيدرالي في تحسين السلامة على الطرق من خلال السيارات المتصلة ذاتية القيادة. ومن المتوقع أن تشهد السنوات الخمس القادمة انتشارًا واضحًا لهذا المفهوم، وستكون الفرص كبيرة في تطبيقاته لتحسين تجربة المستخدم بطرق جديدة غير مسبوقة.

وتأتي في هذا الإطار خطوة من شركة Google، حيث تم تطوير إطار عمل يسمى "Tensorflow Federated"، والذي يعد نقطة انطلاق رائعة للتعلم الفيدرالي، على الرغم من أنه لا يزال في مراحله الأولى.

8. نماذج اللغات الكبيرة (LLMs)

صدرت DALL-E 2 في يوليو 2022، وهو عبارة عن ذكاء اصطناعي توليدي مفتوح تم تطويره بواسطة الذكاء الاصطناعي، مما أثار إعجاب المجتمع العلمي وعامة الناس في جميع أنحاء العالم. لكن الآن، مع ظهور ChatGPT ، فإن هناك نوعًا جديدًا من LLMs يسهم في تطوير التطبيقات العملية للذكاء الاصطناعي.

يحظى التحول الذي حدث بعد إطلاق ChatGPT بترحيب كبير من قبل المجتمع العلمي، حيث أصبحت شبكات العصبية التحويلية والذكاء الاصطناعي التوليدي عوامل تعطيل مبتكرة للذكاء الاصطناعي، وخاصة فيما يتعلق بتطبيقات الأعمال.

وقد أدت التطورات الأخيرة في الذكاء الاصطناعي إلى انطلاقة كبيرة للتعلم الآلي، حيث بات من الممكن توقع نماذج LLMs كبيرة مثل PaLM 540B و Megatron 530B في السنوات الأخيرة. حيث يتم استخدام Open AI's GPT 3.5، والذي صُدِر في نهاية نوفمبر 2022، كأساس لـ ChatGPT.

من المتوقع أن يؤكد إصدار GPT-4 الإجماع المتزايد على أن "Transformer AI" هو تطور مهم، سيغير بشكل أساسي كيفية تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي ومُدَرّس.

بالإضافة إلى ذلك، يمكن توقع اتجاه LLMOps في السنوات القادمة، حيث يستخدم هذا المفهوم المتطور لتحسين الأداء وتطوير النماذج الضخمة والمعقدة التي تتطلب قدرًا كبيرًا من الموارد الحاسوبية.

9. العمل المعزز

في غضون عام 2023، سيتعاون البشر بشكل أكبر مع الروبوتات والآلات الذكية التي تهدف إلى مساعدتهم في تنفيذ مهامهم بشكل أكثر فعالية. يمكن أن تأتي هذه المساعدة من خلال الهواتف الذكية التي توفر للعمال الوصول السريع إلى البيانات وأدوات التحليل، نظرًا لزيادة استخدام هذه الأجهزة في الصناعات الصناعية وتجارة التجزئة.

كما يمكن استخدام أغطية الرأس ذات قدرات الواقع المعزز (AR) التي تعرض المعلومات الرقمية عبر البيئة لتسهيل العملية العملية. كما يمكن للمساعدون الافتراضيين المدعومين بالذكاء الاصطناعي، الذين يمكنهم الرد بسرعة على الاستفسارات وتقديم طرق مختلفة وأكثر فعالية لتحقيق الأهداف، أن يصبحوا شائعين بشكل متزايد في مكان العمل.

في المجمل ، من المتوقع أن تتنامى استخدامات التكنولوجيا الذكية والروبوتية في السنوات القادمة ، حيث ستتلاشى الحدود بين العمل الإنساني والآلي. ومن المحتمل أن يؤدي هذا النمط الجديد من التعاون إلى زيادة الكفاءة وتحسين جودة الحياة في العديد من المجالات.

10. زيادة التخصيص

تتطلع الناس إلى تفاعلات مخصصة مع الشركات في جميع المجالات، من الخدمات المصرفية إلى التسوق عبر الإنترنت. لذلك، تصبح التجارب الرقمية الشخصية سريعًا القاعدة. وبسبب هذا السبب، يتقدم الذكاء الاصطناعي (AI) ومهارات التنبؤ بالتعلم الآلي (ML) بسرعة، مما يساعد المؤسسات في اكتساب رؤى إضافية للمستخدم.

ستتمكن الشركات من فهم أفضل للشخصيات التي تقف وراء مستخدميها، والتنبؤ بعناصر أفضل وتقديمها، ويقدر العملاء تجارب التسوق المحسنة الأكثر كفاءة. وستكون قدرة المؤسسات على تنفيذ هذا المستوى من التخصيص الشامل أكبر تقدم في هذه التكنولوجيا لعام 2023.

وفي عام 2023، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لبناء مواقع الويب وتصميم واجهات المستخدم وإنشاء خطط تسويقية فعالة مخصصة لتلبية احتياجات المستخدمين الفرديين. ستكون هذه التقنية مفيدة جداً في إنشاء تجارب تسوق مثالية لعملائهم، مما يزيد من رضا العملاء ويرفع من مستوى نجاح المؤسسات في السوق.