مستخدم:MRNS5500/ملعب

الذكاء الاصطناعي

لقد أصبح الذكاء الاصطناعي مصطلحًا شاملًا للتطبيقات التي تؤدي مهام مُعقدة كانت تتطلب في الماضي إدخالات بشرية مثل التواصل مع العملاء عبر الإنترنت أو ممارسة لعبة الشطرنج. يُستخدم غالبًا هذا المصطلح بالتبادل مع مجالاته الفرعية، والتي تشمل التعلم الآلي (ML) والتعلم العميق.

ومع ذلك، هناك اختلافات.. على سبيل المثال، يُركز التعلم الآلي على إنشاء أنظمة تتعلم أو تحسّن من أدائها استنادًا إلى البيانات التي تستهلكها. ومن المهم أن نلاحظ أنه على الرغم من أن كل سُبل التعلم الآلي ما هي إلّا ذكاء اصطناعي، فإنه ليس كل ذكاء اصطناعي يُعد تعلمًا آليًا.

للحصول على القيمة الكاملة من الذكاء الاصطناعي، تقوم العديد من الشركات باستثمارات كبيرة في فرق علوم البيانات. يجمع علم البيانات بين الإحصاءات وعلوم الكمبيوتر والمعرفة بالأعمال لاستخلاص القيمة من مصادر البيانات المختلفة.

اكتشف إمكانيات الذكاء الاصطناعي

تعرف على البنية التحتية للذكاء الاصطناعي

لذكاء الاصطناعي والمطورون

يستخدم المطورون الذكاء الاصطناعي لأداء المهام التي يتم تنفيذها يدويًا بكفاءة أكبر، والتواصل مع العملاء، وتحديد الأنماط، وحل المشكلات. للبدء في استخدام الذكاء الاصطناعي، يجب أن يكون للمطورين خلفية في الرياضيات ويشعرون بالراحة مع الخوارزميات.

عند البدء باستخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء تطبيق، يساعد على البدء على نطاق صغير. من خلال بناء مشروع بسيط نسبيًا، مثل tic-tac-toe، على سبيل المثال، ستتعلم أساسيات الذكاء الاصطناعي. يعد التعلم عن طريق الممارسة وسيلة رائعة لتحسين أي مهارة، والذكاء الاصطناعي لا يختلف عن ذلك. بمجرد الانتهاء من مشروع صغير أو أكثر بنجاح، لا توجد حدود للمكان الذي يمكن أن يأخذك فيه الذكاء الاصطناعي.

كيف يمكن لتقنية الذكاء الاصطناعي مساعدة المؤسسات

إن المبدأ الرئيسي للذكاء الاصطناعي هو أن يحاكي ويتخطى الطريقة التي يستوعب ويتفاعل بها البشر مع العالم من حولنا. الأمر الذي أصبح سريعًا الركيزة الأساسية لتحقيق الابتكار. ‏‫بعد أن أصبح الذكاء الاصطناعي مزودًا بأشكال عدة من التعلم الآلي التي تتعرف على أنماط البيانات بما يُمكّن من عمل التنبؤات، يمكن للذكاء الاصطناعي إضافة قيمة إلى أعمالك من خلال

• توفير فهم أكثر شمولية لفيض البيانات المتوفرة
• الاعتماد على التنبؤات من أجل أتمتة المهام ذات التعقيد الشديد فضلًا عن المهام المعتادة

تعرف على حالات استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

لذكاء الاصطناعي في سماء المؤسسات

تعمل تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي على تحسين أداء المؤسسات وإنتاجيتها عن طريق أتمتة العمليات أو المهام التي كانت تتطلب القوة البشرية فيما مضى. كما يمكن للذكاء الاصطناعي فهم البيانات على نطاق واسع لا يمكن لأي إنسان تحقيقه. وهذه القدرة يمكن أن تعود بمزايا كبيرة على الأعمال. فعلى سبيل المثال، تستخدم شركة Netflix التعلم الآلي لتوفير مستوى من التخصيص مما ساعد الشركة على تنمية قاعدة عملائها بأكثر من 25 بالمائة.

معظم الشركات جعلت من علوم البيانات أولوية بالنسبة لها وما زالت تستثمر فيها بشكل كبير. استطلاع رأي لمنظمة McKinsey لعام 2021 عن الذكاء الاصطناعي اكتشف أن الشركات التي أبلغت عن تبني الذكاء الاصطناعي في وظيفة واحدة على الأقل زادت إلى 56 بالمائة، بزيادة عن 50 بالمائة في السنة السابقة. بالإضافة إلى ذلك، أفاد 27 في المائة من المستجيبين أن 5 في المائة على الأقل من الأرباح يمكن أن تعزى إلى الذكاء الاصطناعي، بزيادة عن 22 في المائة في العام السابق.

يقدم الذكاء الاصطناعي قيمة لمعظم الوظائف والأعمال والمجالات. فهو يشمل تطبيقات عامة وتطبيقات لمجالات معينة، مثل

• استخدام البيانات الخاصة بالمعاملات والبيانات الديموغرافية للتنبؤ بمدى إنفاق عملاء معينين على مدى علاقتهم مع الشركة (أو القيمة الدائمة للعميل)
• تحسين الأسعار استنادًا إلى سلوك العميل وتفضيلاته
• استخدام خاصية التعرف على الصور لتحليل صور الأشعة السينية لعلامات السرطان

كيف تستخدم الشركات الذكاء الاصطناعي

وفقًا لمراجعة أعمال Harvard، تستخدم الشركات الذكاء الاصطناعي في المقام الأول من أجل

• الكشف عن التدخلات الأمنية وردعها (44 بالمائة)
• حل المشكلات التقنية للمستخدمين (41 بالمائة)
• الحد من أعمال إدارة الإنتاج (34 بالمائة)
• قياس الامتثال الداخلي عند استخدام الموردين المعتمدين (34 بالمائة)

ما العوامل الدافعة لاعتماد الذكاء الاصطناعي؟

هناك ثلاثة عوامل تحث على تطوير الذكاء الاصطناعي عبر الصناعات.

• توفر إمكانية الحوسبة عالية الأداء بسهولة وبأسعار معقولة. إن وفرة قدرة الحوسبة في مجال الأعمال في السحابة، مكّن من الوصول السهل للقدرة على الحوسبة بأداء عالٍ وبأسعار معقولة. وقبل هذا التطور، كانت بيئات الحوسبة الوحيدة المتاحة للذكاء الاصطناعي غير قائمة على السحابة وتحتاج إلى تكاليف باهظة.
• وجود كميات كبيرة من البيانات المتاحة للتعلم. يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى التعلم من خلال الكثير من البيانات لإجراء التنبؤات الصحيحة. تتيح سهولة تسمية البيانات والتخزين والمعالجة الميسورة التكلفة للبيانات المنظمة وغير المنظمة مزيدًا من التدريب وإنشاء الخوارزميات.
• توفر تقنية الذكاء الاصطناعي التطبيقي ميزة تنافسية. تدرك الشركات بشكل متزايد الميزة التنافسية لتطبيق رؤى الذكاء الاصطناعي على أهداف الأعمال وجعلها أولوية على مستوى الأعمال. على سبيل المثال، يمكن أن تساعد التوصيات المستهدفة التي تقدمها تقنية الذكاء الاصطناعي على اتخاذ قرارات أفضل بشكل أسرع. كما يمكن للعديد من ميزات وقدرات الذكاء الاصطناعي أن تؤدي إلى خفض التكاليف وتقليل المخاطر وتسريع وقت الوصول إلى السوق وغير ذلك الكثير.

تعرف على كيفية تحقيق أكثر مما كنت تعتقد

التدريب على نموذج الذكاء الاصطناعي وتطويره

توجد مراحل متعددة في تطوير نماذج التعلم الآلي ونشرها، بما في ذلك التدريب والاستنتاج. يشير التدريب على الذكاء الاصطناعي والاستنتاج إلى عملية تجربة نماذج التعلم الآلي لحل مشكلة.

على سبيل المثال، قد يُجرب مهندس التعلم الآلي نماذج مرشحين مختلفة لمشكلة في رؤية الكمبيوتر، مثل اكتشاف كسور العظام على صور الأشعة السينية.

لتحسين دقة هذه النماذج، يقوم المهندس بتغذية البيانات إلى النماذج وضبط المعلمات حتى تفي بحد محدد مسبقًا. تطور احتياجات التدريب هذه، التي يتم قياسها حسب تعقيد النموذج، بشكل كبير كل عام.

تشمل تقنيات البنية التحتية الأساسية للتدريب على الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع شبكات المجموعات، مثل RDMA وInfiniBand وحوسبة وحدة معالجة الرسومات بدون أنظمة تشغيل والتخزين عالي الأداء.

تعرف على المزيد حول البنية التحتية للذكاء الاصطناعي

فوائد وتحديات تفعيل الذكاء الاصطناعي

هناك العديد من قصص النجاح التي تثبت قيمة الذكاء الاصطناعي. إن الشركات التي تضيف التعلم الآلي والتفاعل الإدراكي إلى عمليات الأعمال التقليدية والتطبيقات يمكنها أن تحسّن بشدة من تجربة المستخدم وتعزز من الإنتاجية.

ومع ذلك، هناك بعض العقبات. حيث قامت القليل من الشركات بنشر الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، لعدة أسباب. على سبيل المثال، إذا لم تستخدم الحوسبة السحابية، فغالبًا تكون مشروعات التعلم الآلي مُكلفة للغاية. كما أنها مُعقدة في الإنشاء وتتطلب خبرة عالية الطلب مع نقص الإمدادات. إن معرفة متى وأين يتم دمج هذه المشروعات، بالإضافة إلى وقت اللجوء إلى الجهات الخارجية، سيساعد على تقليل هذه الصعوبات.

تعرف على كيفية مساعدة عمليات التعلم الآلي في جهود التعلم الآلي

قصص نجاح الذكاء الاصطناعي

يُعد الذكاء الاصطناعي هو العامل الدافع وراء بعض قصص النجاح المهمة.

• وفقًا لمراجعة أعمال Harvard، أنتجت وكالة Associated Press قصصًا أكثر بمقدار 12 مرة عن طريق تدريب برنامج الذكاء الاصطناعي لكتابة قصص إخبارية قصيرة عن الأرباح. وهذا الجهد حرر صحفيي الوكالة لكتابة مقالات أكثر عمقًا.
• تسمح أداة Deep Patient، وهي أداة تعتمد على الذكاء الاصطناعي قام بتطويرها كلية Icahn للطب في Mount Sinai، للأطباء بالتعرف على المرضى المعرضين لمخاطر عالية قبل تشخيص الأمراض. وتحلل الأداة التاريخ الطبي للمريض للتنبؤ بما يقرب من 80 مرضًا قبل عام واحد من بداية ظهورها، وفقًا لـ insideBIGDATA.

الذكاء الاصطناعي الجاهز للاستخدام يجعل تفعيل الذكاء الاصطناعي أسهل

إن ظهور الحلول والأدوات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي يعني أن بإمكان المزيد من الشركات الاستفادة من الذكاء الاصطناعي بتكلفة أقل وفي وقت أقل. يشير مصطلح الذكاء الاصطناعي الجاهز للاستخدام إلى الحلول والأدوات والبرامج التي تحتوي إما على قدرات ذكاء اصطناعي مضمنة أو تعمل على أتمتة عملية صنع القرار الخوارزمي.

يتضمن الذكاء الاصطناعي الجاهز للاستخدام قواعد بيانات ذاتية الإصلاح ونماذج مسبقة الإنشاء للتعرف على الصور وتحليل النصوص في مجموعات بيانات مختلفة.

كيف تبدأ مع الذكاء الاصطناعي

التواصل مع العملاء من خلال روبوتات المحادثة. تستخدم روبوتات المحادثة طريقة معالجة للّغات الطبيعية لفهم العملاء وتسمح لهم بطرح الأسئلة والحصول على المعلومات. كما يمكن لهذه الروبوتات التعلم مع مرور الوقت حتى تتمكن من إضافة قيمة أكبر لتفاعلات العملاء.

مراقبة مركز البيانات. تستطيع عمليات تكنولوجيا المعلومات تبسيط المراقبة من خلال منصة سحابية تدمج جميع البيانات وتتبع الحدود وأوجه الخلل تلقائيًا.

إجراء تحليل للأعمال دون الحاجة إلى خبراء. تسمح الأدوات التحليلية المزودة بواجهة مستخدم مرئية للأشخاص غير التقنيين بالبحث بسهولة داخل النظام والحصول على إجابات مفهومة.

شاهد أربع حالات استخدام بسيطة للذكاء الاصطناعي

خلق الثقافة المناسبة

إن تحقيق أقصى استفادة من الذكاء الاصطناعي، وتجنب المشكلات التي تمنع نجاح عمليات التنفيذ، يعني خلق ثقافة عامة بين الفرق تدعم بشكل كامل النظام البيئي للذكاء الاصطناعي. في هذا النوع من البيئات

• يعمل محللو الأعمال مع علماء البيانات لتحديد المشاكل والأهداف
• يقوم مهندسو البيانات بإدارة البيانات والنظام الأساسي للبيانات، بحيث يتم تشغيلها بالكامل من أجل عمليات التحليل
• يقوم علماء البيانات بإعداد البيانات واستكشافها وتصورها ونمذجتها على نظام أساسي لعلوم البيانات
• يتولى مهندسو تكنولوجيا المعلومات إدارة البنية التحتية الأساسية اللازمة لدعم علوم البيانات على نطاق واسع، سواء في مكان العمل أو في السحابة
• يقوم مطورو التطبيقات بنشر نماذج في التطبيقات لإنشاء منتجات تعتمد على البيانات

اكتشف كيف يمكن لفرق علوم البيانات أن تعمل معًا بكفاءة أكبر

من الذكاء الاصطناعي إلى الذكاء التكيفي

مع وصول قدرات الذكاء الاصطناعي إلى عمليات المؤسسة الرئيسة، ظهر مصطلح جديد يسمى: التحليل الذكي التكيفي. تساعد تطبيقات الذكاء التكيفي الشركات على اتخاذ قرارات أعمال أفضل من خلال الجمع بين قوة البيانات الداخلية والخارجية في الوقت الفعلي مع علوم اتخاذ القرار والبنية التحتية الحوسبية عالية المستوى.

وتعمل هذه التطبيقات بشكل أساسي على جعل عملك أكثر ذكاءً. وهذا بدوره يمكنك من تزويد عملائك بمنتجات وتوصيات وخدمات أفضل، وكل ذلك يؤدي إلى نتائج أعمال أفضل.