حقائق يجب أن تعرفها ... الذكاء الاصطناعي ليس ذكيًّا ولن يأخذ مكانك..
أكثر الأفكار الخاطئة شيوعًا هو تجسيم الذكاء الاصطناعي، أو نسب الذكاء البشري إليه. على عكس الاعتقاد الشائع، الذكاء الاصطناعي لا يمتلك الصفات الأساسية للكائنات الحية مثل القدرة على التعلم والتعاطف أو اتخاذ القرارات. بدلاً من ذلك، هو محاكاة ميكانيكية، قادرة على تكرار بعض النتائج التي تعكس جوانب الذكاء الطبيعي.
كاء الاصطناعي ليس ذكيًّا: عندما نتحدث عن الذكاء الاصطناعي في عالم التكنولوجيا الحالي، خاصة في سياق الأعمال والتطبيقات عبر الإنترنت، فنحن نتحدث في الغالب عن التعلم الآلي. هذا الجزء من الذكاء الاصطناعي يستخدم خوارزميات تم تدريبها على كميات ضخمة من البيانات للتفوق في مهام محددة، تتراوح من لعب الألعاب وتمييز الصور إلى ترجمة اللغات والإجابة على الأسئلة. ومع ذلك، تعد هذه الأمثلة جزءًا من الذكاء الاصطناعي المتخصص، حيث تم تصميمها لأداء مهام محددة.
كاء الاصطناعي غير مكلف: لطالما كان الذكاء الاصطناعي مكلفًا ومتاحًا فقط للمؤسسات الكبيرة أو المنظمات البحثية الممولة تمويلًا كبيرإا. فهو يكلف المال لجمع وتنظيف وتخزين جميع البيانات المطلوبة إذا أردنا أن تتعلم الآلات كيفية اتخاذ القرارات وتوفير القوة الحاسوبية اللازمة لمعالجتها. تم تقدير تكلفة تدريب ChatGPT على سبيل المثال بحوالي 5 ملايين دولار.
لكن معظم الشركات والمؤسسات التي يمكنها الاستفادة من استخدام الذكاء الاصطناعي ليست بحاجة إلى تدريب نماذجها الخاصة، وهذا يعني توافر خدمات الذكاء الاصطناعي عبر الأنظمة الأساسية السحابية أنه يمكن الوصول إليها واستخدامها بتكلفة منخفضة وبدون أي معرفة متخصصة أو مهارات تقنية. هذا يعني أنه على عكس ما كان عليه الحال قبل خمس سنوات، أصبح تعلم الذكاء الاصطناعي وصنع القرار متاحين الآن لخبراء المجال وليس فقط لخبراء الذكاء الاصطناعي والبيانات.
وفي الواقع، هناك بعض الحقائق التي يمكن أن تساعد في توضيح الصورة بشأن الذكاء الاصطناعي. إليك خمس حقائق يمكن أن تكون مفيدة:
1. التعرف على النمط والتعلم: يعتمد الذكاء الاصطناعي على قدرته على التعرف على الأنماط والبيانات واستخلاص القواعد والتعلم منها. يمكن للنماذج الذكية تحليل كميات هائلة من البيانات في وقت قصير واستخلاص أنماط معقدة.
2. القدرة على معالجة المعلومات بسرعة: يمتلك الذكاء الاصطناعي القدرة على معالجة المعلومات بسرعة هائلة وأداء العمليات الحسابية المعقدة. يمكن للنماذج الذكية أن تنفذ مهامًا بشكل أسرع وأكثر دقة من البشر في بعض الحالات.
3. القدرة على التعلم الآلي: يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتعلم ويتطور بناءً على البيانات التي يتعرض لها. باستخدام تقنيات مثل التعلم العميق وشبكات العصب الاصطناعي، يمكن للنماذج الذكية تحسين أدائها مع مرور الوقت.
4. القدرة على التفاعل: تطورت تقنيات الذكاء الاصطناعي لتمكين النماذج من التفاعل مع البيئة والبشر بطرق متقدمة. على سبيل المثال، تطبيقات الروبوتات الذكية ومساعدات الصوت مثل أليكسا وسيري تستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي للاستجابة لتعليمات المستخدمين وتنفيذ المهام.
5. القيود الحالية: على الرغم من التقدم الكبير في مجال الذكاء الاصطناعي، فإنه لا يزال هناك قيود وتحديات. على سبيل المثال، الذكاء الاصطناعي ليس قادرًا على فهم العالم بنفس الطريقة التي يفهم بها البشر. كما أنه يعتمد بشكل كبير على البيانات المتاحة، وبالتالي فإن جودة البيانات وتوافرها يمكن أن يؤثران على أداء النماذج الذكية.
يجب أن نتذكر أن الذكاء الاصطناعي لا يهدف إلى استبدال البشر، بل يهدف إلى تعزيز قدراتنا ومساعدتنا في حل المشكلات وتحسين حياتنا فيالعديد من المجالات. ومع ذلك، لا يزال هناك الكثير لنتعلمه ونفهمه حول الذكاء الاصطناعي وتطوره المستمر.
