الذكاء الاصطناعي (AI) هو أي جهاز يتمتع بـ "معدل ذكاء" يحاكي الذكاء والقدرات البشرية، بما في ذلك التفكير الإبداعي وحل المشكلات.
يُقال إن مصطلح "الذكاء الاصطناعي" صاغه جون مكارثي ومارفن مينسكي، اللذان عرّفاه في ورشة عمل عقدت في كلية دارتموث عام 1956 على النحو التالي:
إنشاء برامج كمبيوتر تقوم بمهام يؤديها البشر حاليًا بشكل أكثر إرضاءً لأنها تتطلب عمليات عقلية عالية المستوى مثل التعلم الإدراكي وتنظيم الذاكرة والتفكير النقدي
إنشاء برامج كمبيوتر تقوم بمهام يؤديها البشر حاليًا بشكل أكثر إرضاءً لأنها تتطلب عمليات عقلية عالية المستوى مثل التعلم الإدراكي وتنظيم الذاكرة والتفكير النقدي
اليوم، تحظى تقنية الذكاء الاصطناعي بشعبية هائلة، حيث تُستخدم البرامج والأجهزة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي في مختلف الاستخدامات الشخصية والمهنية. وتشمل هذه الاستخدامات استخدام رفقاء الذكاء الاصطناعي (مثل Character AI) لتطوير المهارات الشخصية للفرد، ومبرمجي الذكاء الاصطناعي الثنائي (مثل Github Copilot) لكتابة الأكواد بسرعة أكبر، وأنظمة الذكاء الاصطناعي لمعالجة القضايا العالمية مثل تغير المناخ.
في هذا المنشور على المدونة، سنتعرف على بعض أهم تقنيات الذكاء الاصطناعي، وما هي، ولماذا هي مهمة.
10 أنواع من تقنيات الذكاء الاصطناعي
تقنيات الذكاء الاصطناعي هي الأدوات والأساليب المستخدمة لبناء أنظمة ذكية — وهي الصيغة الأساسية التي تمنح الذكاء الاصطناعي صفات الذكاء البشري.
فيما يلي بعض تقنيات الذكاء الاصطناعي الشائعة:
التعلم الآلي (ML)
لا بد أنك رأيت الكثير من الوصف الوظيفي مع علامة "AI/ML". وذلك لأن التعلم الآلي (ML) هو جزء أساسي من فريق أبحاث الذكاء الاصطناعي في معظم المؤسسات.
باستخدام التعلم الآلي (ML)، يتم تزويد محرك الذكاء الاصطناعي بكمية كبيرة من البيانات وإعطائه تعليمات محددة لتحليل البيانات وتحديد الأنماط. وهذا يساعد في إنشاء خوارزميات تتنبأ بأنماط السلوك لدى البشر.
أمثلة الاستخدامات النموذجية للذكاء الاصطناعي في خوارزميات التعلم الآلي هي توصيات المنتجات التي تراها على منصات التسوق عبر الإنترنت وخوارزميات وسائل التواصل الاجتماعي التي تحدد المنشورات التي تحظى بأكبر عدد من المشاهدات والمنشورات التي قد تهمك أكثر (بناءً على عادات التصفح الخاصة بك).
خذ على سبيل المثال المحتوى المنسق المعروض على صفحة Instagram Explore الخاصة بك — فهو يختلف من حساب Instagram إلى آخر.
التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف
التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف كلاهما جزء أساسي من التعلم الآلي (ML). الأول يدرب خوارزميات الذكاء الاصطناعي باستخدام بيانات مصنفة. على سبيل المثال، قد يقوم مزود خدمة البريد الإلكتروني بتدريب ميزة تصفية البريد العشوائي باستخدام بيانات مصنفة على أنها بريد عشوائي
من ناحية أخرى، يتعامل التعلم غير الخاضع للإشراف مع البيانات غير المصنفة وغير المنظمة، ويقوم الذكاء الاصطناعي بالمهمة الصعبة المتمثلة في تصنيف البيانات وإيجاد الأنماط.
تستخدم متاجر التجارة الإلكترونية هذه التقنية لتوصية المستهلكين بمنتجات بناءً على مجموعة متنوعة من الإشارات المستمدة من سلوكهم الشرائي، بما في ذلك المنتجات التي شاهدوها، والوقت الذي أمضوه على صفحات المنتجات، وبيانات تصفحهم، ومشترياتهم السابقة، وتكرار مشترياتهم، وعمليات البحث التي أجرواها، والبيانات الديموغرافية، وغير
التعلم العميق
تهدف تقنية الذكاء الاصطناعي هذه، وهي أحد مجالات التعلم الآلي، إلى محاكاة الشبكات العصبية للدماغ البشري باستخدام مفهوم الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN).
يعمل التعلم العميق على مستويات متعددة:
- يتم تغذية الطبقة الأولى بالمعلومات
- تقوم الطبقات التالية (تلك التي تحاكي الخلايا العصبية في الدماغ البشري) بتحليل المعلومات بحثًا عن أنماط
- الطبقة الأخيرة تعطي النتيجة النهائية — توقعًا أو حلًا ممكنًا لمشكلتك
تستخدم شركات التواصل الاجتماعي مثل Meta الذكاء الاصطناعي للتعلم العميق ضمن أنظمة التعلم المعزز لتحديد الصور المحفزة من خلال استخراج المعلومات المرئية في المنشورات. من خلال التعرف على الأنماط المرتبطة بالمحتوى المحفز المعروف (مثل العنف وصور إيذاء النفس)، يمكن للذكاء الاصطناعي وضع علامة على المنشورات لمراجعتها من قبل المشرفين البشريين.
معالجة اللغة الطبيعية (NLP)
تقنية أخرى شائعة في مجال الذكاء الاصطناعي هي معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، وهي مجال فرعي من التعلم العميق يركز على اللغات. تساعد معالجة اللغة الطبيعية محركات الذكاء الاصطناعي على فهم قواعد اللغات البشرية ونحوها ومختلف دلالات البنية اللغوية للغة ما من أجل توليد لغة بشرية وجعل المحادثات بين الإنسان والآلة أكثر إنسانية وأقل آلية.
يمكنك العثور على NLP في تطبيقات الذكاء الاصطناعي مثل روبوتات الدردشة (ChatGPT) والمساعدين الافتراضيين (Siri) وخدمات ترجمة اللغات (Google Translate).
المعالجة المسبقة للنصوص
تعد المعالجة المسبقة للنصوص أساسًا للعديد من مهام معالجة اللغة الطبيعية (NLP). وهي تتضمن تنظيف البيانات النصية الأولية وتحويلها وهيكلتها لإعدادها للتحليل بواسطة خوارزميات NLP.
تساعد المعالجة المسبقة على إزالة البيانات غير الضرورية، مثل الأخطاء المطبعية، وتحويل الأحرف الكبيرة إلى أحرف صغيرة. وهذا يساعد محركات NLP على تشغيل خوارزمياتها بكفاءة أكبر وتقديم نتائج أكثر دقة.
تحديد أجزاء الكلام (POS)
يعد وضع علامات على أجزاء الكلام (POS) أحد المجالات الأساسية لتقنية الذكاء الاصطناعي في معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، ويُركز على تصنيف الوظيفة النحوية لكل كلمة في الجملة — الاسم والفعل والصفة وغيرها — في اللغة البشرية.
وبالتالي، فهي تعمل بشكل جيد مع تقنيات الذكاء الاصطناعي الأخرى مثل التعرف على الكلام وتحليل المشاعر لتحديد المعدل العاطفي للنص.
من الأمثلة الجيدة على استخدام هذه التقنية في مجال الذكاء الاصطناعي برامج التدقيق الإملائي التي تعمل بالذكاء الاصطناعي مثل Grammarly.
التعرف على الكيانات المسماة (NER)
التعرف على الكيانات المسماة (NER) هو مجموعة فرعية أخرى من NLP. مثل NLP، الذي يتعامل مع اللغات، يتعامل NER مع الأسماء والمواقع والكيانات الأخرى.
وهذا يجعلها أداة قوية لاستخراج المعلومات. فكر في الخدمات القانونية والتحقيقية — مثل العثور على الكيانات المالية، وتحديد الشهود، أو مراقبة النشاط الاجتماعي بحثًا عن كلمات مفتاحية محددة.
من الأمثلة الأخرى على الاستخدامات المهنية لتقنية NER روبوتات الدردشة في خدمة العملاء ، التي يمكنها بسهولة العثور على المعلومات ذات الصلة بأنشطة العملاء، مثل خطط الأسعار والمحادثات السابقة.
تحليل المشاعر
تحليل المشاعر هو تخصص في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) يركز على فهم الأنماط العاطفية في التواصل. ويحاول تحديد ما إذا كان النص يعبر عن مشاعر إيجابية أو سلبية أو محايدة.
يمكن استخدامها لتحليل البيانات النصية مثل المنشورات على مواقع التواصل الاجتماعي، ومراجعات العملاء، والاستطلاعات عبر الإنترنت، والمقالات الإخبارية، وغيرها، مما يجعلها مفيدة لفرق التسويق. يمكن أن تساعدهم على فهم كيفية استجابة الناس لعلامتهم التجارية وإجراء أبحاث السوق.
الرؤية الحاسوبية
تتيح تقنية الذكاء الاصطناعي هذه لأجهزة الكمبيوتر تفسير العالم المرئي وفهمه. يتم تغذية الوسائط — عبر الكاميرات أو الماسحات الضوئية — إلى الكمبيوتر، الذي يستخدم بعد ذلك مزيجًا من الشبكات العصبية للتعلم العميق وقدرات معالجة الصور لفهم الصورة بشكل أفضل.
وهي تلعب دورًا رئيسيًا في السيارات ذاتية القيادة التي يمكنها التنقل على الطرق (واكتشاف الأجسام) استنادًا إلى الصور المرسلة إلى محرك الذكاء الاصطناعي للسيارة عبر الكاميرات.
الأتمتة والروبوتات
هنا، يتم تعزيز أساليب الأتمتة والروبوتات التقليدية بالذكاء الاصطناعي لجعل كلا المجالين أكثر كفاءة. يتم دمج قدرات الذكاء الاصطناعي في الروبوتات وبرامج الأتمتة لمساعدتها على تحليل البيانات من أجهزة الاستشعار وبيئتها.
وهذا يسمح للروبوتات بإدراك الأشياء وفهم عوامل مثل المكان والزمان وحل المشكلات حتى تتمكن من التكيف بسهولة مع سيناريوهات العالم الحقيقي.
ومن الأمثلة البسيطة على ذلك المكنسة الكهربائية الروبوتية. تساعد الذكاء الاصطناعي المكانس الكهربائية الروبوتية على رسم خريطة لمنزلك وتجنب العوائق مثل الأثاث وألعاب الحيوانات الأليفة أو الأسلاك
تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات
يمكن استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي التي تمت مناقشتها في هذا المنشور في مدونة في مختلف الصناعات، من التسويق إلى الرعاية الصحية وحتى الفضاء.
- الرعاية الصحية: يمكن استخدام التعلم الخاضع للإشراف في التعرف على الصور، مثل تحليل الفحوصات والتقارير. على سبيل المثال، يمكنك إضافة تقاريرك إلى AI Planet Medical Report Analyzer للحصول على تشخيص سريع
- التسويق: يمكن استخدام التعلم غير المراقب في أدوات التسويق لعرض الإعلانات وتحديث موجزات وسائل التواصل الاجتماعي والتوصية بالمنتجات
- التجزئة: يمكن استخدام الرؤية الحاسوبية لمراقبة محطات الدفع الذاتي، ويمكن استخدام معالجة اللغة الطبيعية (NLP) في روبوتات الدردشة
- المالية: يمكن استخدام التعلم العميق والتعلم الخاضع للإشراف لتحديد الاحتيال المالي والأنشطة المشبوهة الأخرى
- النقل: يمكن أن تساعد الرؤية الحاسوبية والروبوتات المدعومة بالذكاء الاصطناعي في تحسين ردود الفعل والقدرة على التكيف لدى السيارات ذاتية القيادة. على سبيل المثال، استثمرت شركة Tesla سنوات من البحث في جعل سياراتها تعمل بنظام الطيار الآلي
- الزراعة: يمكن استخدام الرؤية الحاسوبية والتعلم العميق لتحليل المحاصيل بحثًا عن الإصابة بالآفات ووضع خطط زراعية مثالية. وقد بدأت العديد من المنصات مثل FarmSense و Go Micro في القيام بذلك — حتى أن الأخيرة تحول كاميرا هاتفك الذكي إلى مجهر حتى تتمكن من فحص الآفات
- التعليم: يمكن استخدام معالجة اللغة الطبيعية (NLP) عبر روبوتات الدردشة التفاعلية لتدريب المتعلمين على اللغات والمهارات الشخصية الأخرى
- الأمن: يمكن استخدام التعلم العميق و NLP و NER لاستخراج المعلومات وتحديد الصور والعثور على التهديدات والمساعدة في الحوكمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي
التحديات المشتركة والاعتبارات الأخلاقية لتنفيذ الذكاء الاصطناعي
مثل كل تقنية جديدة، يواجه الذكاء الاصطناعي أيضًا نصيبه العادل من التحديات. فيما يلي بعض أهمها.
مخاوف تتعلق بالخصوصية
يتم تدريب محركات وخوارزميات الذكاء الاصطناعي على البيانات المتاحة للجمهور، مما قد يؤدي إلى انتهاك خصوصية البيانات وحقوق النشر. علاوة على ذلك، تستخدم العديد من أدوات الذكاء الاصطناعي بيانات العملاء لتدريب خوارزمياتها، مما قد يتسبب في تسرب البيانات الطبية أو التفاصيل الحساسة للشركات.
ومن المعروف أيضًا أن برامج إنشاء الصور بالذكاء الاصطناعي تنسخ (أو تستلهم بشكل كبير) أعمال فنانين رقميين حقيقيين، مما يؤدي إلى انتشار مشكلة انتهاك حقوق الملكية الفكرية.
الإنصاف والتحيز
يمكن أن تكرس أنظمة الذكاء الاصطناعي التحيزات الموجودة في بيانات التدريب، مما يؤدي إلى نتائج غير عادلة أو تمييزية.
عندما أصبح ChatGPT متاحًا للجمهور لأول مرة، كانت هناك تقارير تفيد بأنه عزز الصور النمطية القائمة حول الجنسين. فعندما سُئل عن الأطباء والممرضات، افترض أن الطبيب هو "رجل" والممرضة هي "امرأة". بل إنه افترض أن الجمل تحتوي على أخطاء إملائية بدلاً من تفسيرها على أنها قد تشير إلى طبيبة أو ممرض.
الهلوسة في أنظمة الذكاء الاصطناعي القابلة للتفسير
في بعض الأحيان، ينتج نظام الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (مثل ChatGPT أو Anthropic Claude) مخرجات غير صحيحة من الناحية الواقعية أو ملفقة بالكامل — أي أنه "يهلوس" بشكل أساسي.
الشريط الجانبي: الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) هو جعل الذكاء الاصطناعي، وخاصة التعلم الآلي، أكثر شفافية وفهمًا للبشر. من خلال فهم كيفية وصول نظام الذكاء الاصطناعي إلى إجاباته، يمكننا تحديد وإصلاح التحيزات أو الأخطاء في استدلاله.
هناك تقنيات مختلفة لتحقيق XAI. تركز بعضها على جعل الآليات الداخلية لنموذج الذكاء الاصطناعي أكثر قابلية للتفسير. وتركز أخرى على شرح القرارات الفردية التي يتخذها النموذج.
وقد يرجع ذلك إلى أن خوارزمية الذكاء الاصطناعي لم يتم تدريبها على بيانات كافية أو لأنها تم تدريبها على نوع واحد فقط من البيانات، مما يجعلها تخلق حلولًا أو نتائج تتطابق مع مجموعة البيانات الخاصة بها.
هذا أمر شائع جدًا عندما يستخدم الناس الذكاء الاصطناعي في الأبحاث. اطرح عليه سؤالًا واحدًا — ربما عن مصدر — فيخلق سيناريو خياليًا — مثل المثال أعلاه حيث يسأل المستخدم ChatGPT عن الناجي الوحيد من حادثة تيتانيك، فيختلق حادثة مع خباز.
مواءمة الذكاء الاصطناعي
يعد مواءمة الذكاء الاصطناعي أحد الجوانب الأساسية لأبحاث الذكاء الاصطناعي، ويتمحور حول إنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي تعود بالنفع على البشر. يمكن أن يكون لأنظمة الذكاء الاصطناعي عواقب غير متوقعة إذا لم تكن أهدافها محددة جيدًا ومتوافقة مع "ال
ومن الأمثلة البسيطة على ذلك طريقة عدم استجابة ChatGPT للأسئلة العنصرية أو التمييزية. لذا، من المهم ربط إبداعات الذكاء الاصطناعي بأهداف تتوافق مع الرفاهية البشرية الأوسع نطاقًا.
المساءلة
لا يمكن إنكار إمكانات الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير. من دروس البرمجة إلى دروس إصلاح السيارات، يمكن أن يكون أداة قوية للتعلم وإنجاز المهام. ومع ذلك، يمكن إساءة استخدام نفس القدرات لنشر المعلومات المضللة أو حتى تقديم تعليمات لأغراض مدمرة.
ولكن ماذا يحدث عندما يخطئ الذكاء الاصطناعي؟ من المسؤول إذا أدى حل الذكاء الاصطناعي إلى عواقب سلبية؟
لمنع مثل هذه العواقب، من المهم وضع إجراءات شفافة وخطوط واضحة للمساءلة. وقد بدأنا بالفعل في إحراز بعض التقدم في هذا المجال.
على سبيل المثال، فرضت الحكومة الأمريكية على شركات الذكاء الاصطناعي مشاركة جميع الاكتشافات الجديدة مع الحكومة الفيدرالية، إلى جانب نتائج اختبارات السلامة ذات الصلة ونتائجها.
الاتجاهات الحالية في الذكاء الاصطناعي
لم تحقق الذكاء الاصطناعي قفزات كبيرة إلا في السنوات الأخيرة، ولا سيما في العقد الثالث من القرن الحادي والعشرين. ومن بين الاتجاهات الشائعة التي نلاحظها في مجالات الذكاء الاصطناعي ما يلي:
التحليلات التنبؤية
يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحليل البيانات للتنبؤ بالأحداث أو النتائج المستقبلية. ولهذا تطبيقات في مجال التمويل (توقعات التدفق النقدي) والتجزئة (توقعات الطلب)، من بين مجالات أخرى.
يمكن لأدوات مثل Cash Flow Frog، على سبيل المثال، تحليل إيراداتك في الوقت الفعلي وتقديم تقدير للأرباح المستقبلية.
التعرف على الأنماط
ويستخدم في التعرف على الصور (السيارات ذاتية القيادة) وكشف الحالات الشاذة (كشف الاحتيال) ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP).
تستخدم شركة Tesla، على سبيل المثال، الذكاء الاصطناعي لتحليل أنماط حركة المرور باستخدام الكاميرات والرادارات وأجهزة الاستشعار فوق الصوتية للتحقق من محيط السيارة والاستجابة لحركة المرور.
الذكاء الاصطناعي التوليدي
تساعدك الذكاء الاصطناعي التوليدي على إنشاء بيانات جديدة، مثل الصور أو النصوص أو الموسيقى، استنادًا إلى الأنماط الموجودة، على سبيل المثال، إنشاء صور واقعية لأشخاص غير موجودين.
يمكن لأدوات مثل Midjourney و Dall-E أن توفر لك رسومات رائعة بناءً على مطالبات نصية.
الروبوتات المحادثة
تحاكي برامج الذكاء الاصطناعي التخاطبية المحادثات البشرية ويمكن استخدامها في خدمة العملاء والتعلم. على سبيل المثال، يمكن للشركات إضافة روبوتات الدردشة إلى مواقعها الإلكترونية وتطبيقاتها، بحيث يمكن للعملاء الحصول على إجابات سريعة من روبوت الذكاء الاصطناعي بدلاً من انتظار ممثل خدمة العملاء.
المساعدون الافتراضيون
يمكن للمساعدين المدعومين بالذكاء الاصطناعي، مثل Siri و Alexa، فهم الأوامر الصوتية والاستجابة لها، مما يساعد في مهام مثل جدولة المواعيد أو التحكم في الأجهزة المنزلية الذكية
أنظمة التوصية
تقترح خوارزميات الذكاء الاصطناعي منتجات وأفلامًا وغير ذلك بناءً على سلوك المستخدم وتفضيلاته السابقة.
على سبيل المثال، تستخدم منصات OTT مثل Netflix و Hulu أنماط المشاهدة الخاصة بك — الأنواع التي تشاهدها، ومدة مشاهدتك، وما إلى ذلك — لاقتراح أفلام أو برامج جديدة.
مستقبل الذكاء الاصطناعي
أحد المستقبلات المحتملة للذكاء الاصطناعي هو ظهور الذكاء الفائق، حيث تتفوق الآلات على قدرات الإنسان في العديد من المجالات. يبدو هذا وكأنه فيلم خيال علمي، أليس كذلك؟ لكن معظم شركات أبحاث الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك شركات التكنولوجيا الكبرى مثل Google و Microsoft، تعمل بنشاط من أجل تحقيق هذا المستقبل.
فيما يلي بعض الاتجاهات الشائعة في مجال الذكاء الاصطناعي التي قد تصبح ممكنة في المستقبل:
- الذكاء الاصطناعي العام (AGI): هو سيناريو يكون فيه الذكاء الاصطناعي بنفس ذكاء البشر وقادر على التعامل مع المشكلات بطريقة إبداعية باستخدام التفكير الأصيل. ويشمل ذلك الأنشطة الإبداعية مثل كتابة رواية من الصفر أو كتابة شعر مؤثر مثل الشعر الذي يكتبه البشر، والأنشطة العلمية مثل اقتراح فرضيات جديدة وتصميم التجارب
- الذكاء الفائق: وهو يخطو خطوة إلى الأمام حيث يصبح الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً من البشر — فكر في معالجة بعض أكبر التحديات التي يواجهها العالم، بما في ذلك تغير المناخ والفقر والأمراض، وتحسين العمليات بما يتجاوز فهم البشر
- تفرد الذكاء الاصطناعي: تخيل نقطة يتسارع فيها تطور الذكاء الاصطناعي إلى ما يتجاوز قدرتنا على التحكم فيه أو حتى فهمه. هذا النمو السريع في الذكاء هو ما يمثله التفرد. يعتقد البعض أن تحقيق الذكاء الاصطناعي العام (AGI) قد يؤدي إلى التفرد. يمكن للذكاء الاصطناعي العام، بفضل قدراته الفائقة في حل المشكلات، أن يحسن ذكاءه بسرعة، مما يؤدي إلى "انفجار ذكائي" ويبدأ في حكم العالم. يبدو الأمر كابوسياً، أليس كذلك؟
على الرغم من أن فكرة التفرد لا تزال تبدو بعيدة المنال، إلا أن الكثير من الناس قلقون بشأنها. وقد اعترف سام ألتمان من OpenAI بأنه يخشى من الآثار المحتملة لتفرد الذكاء الاصطناعي.
لكن كل هذه "المستقبلات" هي افتراضية وقد تستغرق سنوات. في المستقبل القريب، يمكنك أن ترى الذكاء الاصطناعي يحدث ثورة في الرعاية الصحية والبحوث وإنترنت الأشياء (IoT) — من خلال مراكز التشخيص المدعومة بالذكاء الاصطناعي والتحليل الإحصائي والسيارات ذاتية القيادة، على سبيل المثال لا الحصر.
أدوات وموارد الذكاء الاصطناعي الشائعة
الآن، دعونا نستكشف بعض موارد الذكاء الاصطناعي المتاحة للاستخدام اليومي وكيف يمكنك الاستفادة منها.
OpenAI
OpenAI هي شركة أبحاث غير ربحية تكرس جهودها لضمان أن تعود فوائد الذكاء الاصطناعي على البشرية جمعاء. هدفها طويل الأمد هو "تقاسم فوائد الذكاء الاصطناعي العام (AGI) والوصول إليه وإدارته على نطاق واسع وبشكل عادل"
AGI هو نوع من الذكاء الاصطناعي يمتلك قدرات معرفية "شبيهة بالبشر" في حل المشكلات والإبداع والتفاعل الاجتماعي. في حين أن نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية يمكن أن تساعدك في تحليل تقرير أو العثور على معلومات بسرعة، فإن هدف OpenAI من AGI هو تمكينه من كتابة الروايات أو حتى فهم المشاعر البشرية.
على الرغم من أن حالات الاستخدام هذه لا تزال افتراضية، إلا أن السنوات القليلة المقبلة ستكون مثيرة للاهتمام حيث سنشهد تطور هذا المجال. في الوقت الحالي، يخططون لبناء حلول الذكاء الاصطناعي التي تخلق انتقالًا بطيئًا إلى عالم الذكاء الاصطناعي العام. وهم يعتقدون أن هذا سيسمح لصانعي السياسات والجمهور بفهم الذكاء الاصطناعي وقبوله.
ومن التطورات الحديثة في هذا المجال أدوات GenAI: ChatGPT (توليد النصوص) و DALL-E (توليد الصور).
وقد لاقى ChatGPT، على وجه الخصوص، استحسان عشاق الذكاء الاصطناعي، لا سيما بفضل قدراته في معالجة اللغة الطبيعية. وقد تم بناء عدد غير قليل من روبوتات الدردشة وميزات الذكاء الاصطناعي التخاطبي على محرك GPT.
من ناحية أخرى، أثار DALL-E ردود فعل متباينة من الناس (خاصة المصممين). فهم يجدون الصور غامضة ومشوشة.
جوجل ديب مايند
DeepMind من Google هو برنامج أبحاث في مجال الذكاء الاصطناعي يركز على الذكاء الاصطناعي العام (AGI) ويشمل تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل NLP والرؤية الحاسوبية.
بعض الصناعات التي تركز عليها Google DeepMind هي الذكاء البيولوجي والمساعدون الافتراضيون والألعاب. يمكنك تجربة Google Gemini للحصول على تجربة عملية مع إمكانات GenAI من Google DeepMind.
لكن أحد التطورات المذهلة في مجال الذكاء الاصطناعي هو AlphaFold، الذي يمكنه تحليل هياكل البروتينات. على الرغم من أنه لا يزال في مرحلة البحث، إلا أن المهنيين الطبيين استقبلوه بترحاب، معتقدين أنه يمكن أن يساعدهم في تشخيص الأمراض بشكل أسرع وأكثر دقة.
على عكس OpenAI، تركز Google على إنشاء ذكاء اصطناعي "آمن". وقد أدى ذلك إلى إنشاء إطار عمل Frontier Safety Framework، الذي يهدف إلى تحليل وتخفيف المخاطر المحتملة المرتبطة بالذكاء الاصطناعي المتقدم.
أنثروب
Anthropic هي شركة متخصصة في مجال سلامة الذكاء الاصطناعي وأبحاثه، تهدف إلى تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي "المفيدة والصادقة وغير الضارة". مثل Google Gemini و ChatGPT من OpenAI، تمتلك Anthropic أيضًا وضع LLM — Claude.
يمكن لـ Claude إنشاء تنسيقات نصية إبداعية مختلفة، بما في ذلك القصائد والرموز البرمجية والنصوص والرسائل الإلكترونية.
تعد Anthropic أيضًا دراسة حالة رائعة في الاستخدام الأخلاقي للذكاء الاصطناعي. مؤخرًا، تصدرت الأخبار بسبب انتهاك حقوق النشر، عندما رفع منتجو الموسيقى دعوى قضائية ضدها لتدريب Claude على كلمات أغانيهم. يزعمون أن Claude تنسخ كلمات الأغاني بشكل غير قانوني ويطالبون بتعويضات بملايين الدولارات.
تسلط هذه القضية الضوء على المنطقة الرمادية في استخدام الذكاء الاصطناعي لأغراض إبداعية، ويمكن أن يشكل الحكم الصادر في هذه القضية سابقة للمحتوى الذي يتم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي في المست
ClickUp Brain — مساعد الذكاء الاصطناعي من ClickUp
ClickUp، تطبيق إنتاجية مكان العمل، يأتي مع ميزات GenAI مدمجة تسمى ClickUp Brain.
ClickUp Brain هو نوع من المساعد الافتراضي، وهو مدمج مع جميع الأدوات في مجموعة ClickUp لتسهيل العمل اليومي (والحياة) للمستخدمين.
إليك كيف يمكن لـ ClickUp Brain مساعدة المهنيين في مختلف الأدوار والقطاعات:
مدير معرفة الذكاء الاصطناعي
هل سئمت من البحث في الوثائق واحدة تلو الأخرى للعثور على تفاصيل مهمة؟ مع ClickUp Brain، يمكنك العثور بسهولة على المعلومات من أي ويكي أو تقرير أو وثيقة داخلية في ثوانٍ معدودة.
والأفضل من ذلك، يمكنك أن تطلب منه إنشاء ملخصات سريعة للوثائق أو محاضر الاجتماعات حتى تظل على اطلاع على أحدث تفاصيل الشركة أو العميل بسهولة.
مدير مشروع الذكاء الاصطناعي
من المزايا الأخرى لاستخدام ClickUp Brain أنه يعمل على أتمتة الأعمال الروتينية المرتبطة بإدارة المشاريع. على سبيل المثال، يمكنك استخدام ClickUp Brain من أجل:
- إنشاء مهام فرعية لكل مشروع
- احصل على ملخصات سريعة عن تقدم مشروعك
- قم بتعيين عمليات التشغيل التلقائي لإدارة مهامك باستخدام أوامر اللغة الطبيعية
- استخراج العناصر القابلة للتنفيذ من سلاسل التعليقات
كاتب AI للعمل
يأتي ClickUp أيضًا مع مساعد كتابة قوي يمكن أن يكون مفيدًا بشكل خاص للمسوقين والأشخاص الذين لا يشعرون بالراحة في الكتابة. يمكن أن يساعدك AI Writer for Work في ما يلي:
- طرح الأفكار وتجميع موجزات الحملات
- إنشاء محتوى بتنسيقات متنوعة مثل المدونات والبريد الإلكتروني والمنشورات على مواقع التواصل الاجتماعي
- ترجمة المحتوى إلى لغات مختلفة
- المساعدة في التحرير والتدقيق الإملائي
- إنشاء جداول وتنظيم البيانات في تنسيق سهل القراءة
في العمل، يمكن للفرق والأفراد أيضًا استخدام ClickUp Brain لصياغة جميع اتصالاتهم الداخلية والخارجية من أي مكان في ClickUp — تعليقات المهام والوثائق ورسائل البريد الإلكتروني. أضف أفكارك إلى أداة الكتابة بالذكاء الاصطناعي باختصار، وستقوم بتنقيحها لك.
قوالب موجهة خاصة بالدور
ليس ذلك فحسب، بل يمكنك أيضًا الوصول إلى قوالب موجهات الذكاء الاصطناعي لكل دور، حتى تتمكن من البدء على الفور. فيما يلي بعض الأمثلة على هذه الموجهات:
- تقارير الحالة ونماذج جدول أعمال الاجتماعات لفرق دعم العملاء
- الجدول الزمني للمشروع ونماذج RACI لمديري المشاريع
- خطط الاختبار ودراسات اختبار المستخدمين لفرق البرمجيات
ارتقِ بمستوى عملك باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي
يُعتقد أن الذكاء الاصطناعي سيؤثر بشكل كبير على طريقة عيشنا وعملنا في السنوات القادمة. من تحسين الإنتاجية الفردية إلى الكفاءة التشغيلية للمؤسسات الكبيرة، ومن إيجاد علاجات للأمراض إلى تحليل البيانات والتنبؤ بالتوقعات الاقتصادية الكلية، يُعتقد أن محركات الذكاء الاصطناعي ستُحسّن العالم.
كأفراد، يمكنكم بدء الخطوة الأولى إما بالتدريب لتصبحوا مهندسي ذكاء اصطناعي (إذا كان ذلك يثير اهتمامكم) أو باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي مثل ClickUp Brain لتحسين حياتكم.
اقتراحات للقراءة: كيف تصبح مهندسًا سريعًا
فلماذا لا تجرب ClickUp اليوم؟ اشترك في ClickUp مجانًا واكتشف كيف يمكنه تحسين جميع جوانب حياتك!