ما تقنيات الذكاء الاصطناعي الرئيسية؟
إن شبكات التعليم العميق العصبونية تشكل جوهر تقنيات الذكاء الاصطناعي. إنها تحاكي المعالجة التي تحدث في الدماغ البشري. يحتوي
الدماغ على ملايين الخلايا العصبية التي تعمل معاً لمعالجة المعلومات وتحليلها. تستخدم شبكات التعليم العميق العصبونية خلايا عصبية
اصطناعية تعالج المعلومات معاً. تستخدم كل خلية عصبية اصطناعية، أو عقدة، عمليات حسابية رياضية لمعالجة المعلومات وحل
المشكلات المعقدة. يُمكن لنهج التعليم العميق هذا حل المشكلات أو أتمتة المهام التي تتطلب عادةً ذكاءً بشرياً.
يُمكنك تطوير تقنيات ذكاء اصطناعي مختلفة من خلال تدريب شبكات التعليم العميق العصبونية بطرق مختلفة. نتناول فيما يلي بعض
التقنيات الرئيسية التي تستند إلى شبكات عصبونية.
معالجة اللغة الطبيعية
تستخدم معالجة اللغة الطبيعية NLP خوارزميات التعليم العميق في تفسير المعنى وفهمه وجمعه من البيانات النصية. يمكن لمعالجة اللغة
الطبيعية NLP أن تعالج النصوص التي ينشئها العنصر البشري، وهذا يجعلها مفيدةً في تلخيص المستندات، وأتمتة روبوتات الدردشة،
وإجراء تحليل المشاعر.
رؤية الكمبيوتر
رؤية الكمبيوتر تستخدم تقنيات التعليم العميق في استخراج المعلومات والرؤى من مقاطع الفيديو والصور. باستخدام رؤية الكمبيوتر،
يستطيع الكمبيوتر فهم الصور تماماً مثلما يفهمها العنصر البشري. يُمكنك استخدام رؤية الكمبيوتر في مراقبة المحتوى عبر الإنترنت
بحثاً عن صور غير لائقة، وفي التعرف على الوجوه، وفي تصنيف تفاصيل الصور. من المهم جداً في السيارات والشاحنات ذاتية القيادة
مراقبة البيئة واتخاذ قرارات في جزء من الثانية.
الذكاء الاصطناعي المولّد
الذكاء الاصطناعي المولد يشير إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي التي يمكنها إنشاء محتوى جديد وعناصر جديدة مثل الصور ومقاطع
الفيديو والنصوص والصوت من أوامر نصية بسيطة. على عكس الذكاء الاصطناعي السابق الذي كان يقتصر على تحليل البيانات، فإن
الذكاء الاصطناعي المولّد يعزز التعليم العميق ومجموعات البيانات الضخمة لإنتاج مخرجات إبداعية مبتكرة عالية الجودة تشبه ما ينتجه
العنصر البشري. في ظل تمكين التطبيقات الإبداعية المثيرة، توجد مخاوف بشأن التحيز والمحتوى الضار والملكية الفكرية. بشكل عام،
يُمثل الذكاء الاصطناعي المولّد تطوراً كبيراً في إمكانات الذكاء الاصطناعي لإنشاء محتوى جديد وعناصر جديدة بطريقة تشبه ما
ينشئه العنصر البشري.
التعرف على الكلام
تستخدم برامج التعرف على الكلام نماذج التعليم العميق في تفسير الكلام البشري، وتحديد الكلمات، واكتشاف المعنى. يمكن للشبكات
العصبونية تحويل الكلام إلى نص والإشارة إلى المشاعر الصوتية. يُمكنك استخدام ميزة التعرّف على الكلام الموجودة في تقنيات مثل
أدوات المساعدة الافتراضية وبرامج مركز الاتصال لتحديد المعنى وتنفيذ المهام ذات الصلة.
ما المكونات الرئيسية في بنية تطبيق الذكاء الاصطناعي؟
بنية الذكاء الاصطناعي تتكون من أربع طبقات أساسية. كل طبقة من هذه الطبقات تستخدم تقنياتٍ مختلفةً لتنفيذ دور معين. فيما يلي شرح
لما يحدث في كل طبقة.
الطبقة الأولى: طبقة البيانات
الذكاء الاصطناعي يعتمد على تقنيات مختلفة مثل تعلّم الآلة، ومعالجة اللغة الطبيعية، والتعرف على الصور. تمثل البيانات محور هذه
التقنيات، وتشكل الطبقة التأسيسية في الذكاء الاصطناعي. تركز هذه الطبقة بشكل أساسي على تجهيز البيانات لتطبيقات الذكاء
الاصطناعي. تتطلب الخوارزميات الحديثة، وخاصةً تلك التي تعتمد على التعلم العميق، موارد حسابية ضخمة. ولذلك، تتضمن هذه
الطبقة الأجهزة التي تعمل كطبقة فرعية، حيث توفر البنية التحتية الأساسية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. يُمكنك الوصول إلى هذه
الطبقة كخدمة مُدارة بالكامل من موفر سحابة تابع لجهة خارجية.
الطبقة الثانية: أطر تعلّم الآلة وطبقة الخوارزمية
ينشئ المهندسون بالتعاون مع علماء البيانات أطر تعلّم الآلة لتلبية متطلبات حالات معينة من حالات استخدام الأعمال. يُمكن للمطورين
بعد ذلك استخدام الوظائف والفئات مسبقة الإنشاء في إنشاء النماذج وتدريبها بسهولة. ومن أمثلة هذه الأطر TensorFlow
وPyTorch-learn. تعد هذه الأطر مكونات حيوية في بنية التطبيق وتوفر وظائف أساسية لإنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي وتدريبها
بسهولة.
الطبقة الثالثة: طبقة النموذج
في طبقة النموذج، يقوم مطور التطبيق بتنفيذ نموذج الذكاء الاصطناعي وتدريبه باستخدام البيانات والخوارزميات من الطبقة السابقة. هذه
الطبقة محورية بالنسبة لإمكانات اتخاذ القرار في نظام الذكاء الاصطناعي.
فيما يلي بعض المكونات الرئيسية في هذه الطبقة.
بنية النموذج
تحدد هذه البنية قدرة النموذج، حيث تشمل الطبقات والعصبونات ووظائف التنشيط. بناءً على المشكلة والموارد، يُمكن للمرء الاختيار
من بين الشبكات العصبونية ذات التغذية المتقدمة أو الشبكات العصبونية الالتفافية أو شبكات أخرى.
مَعلمات النماذج ووظائفه
تعتبر القيم المكتسبة أثناء التدريب، مثل أوزان الشبكة العصبونية والتحيزات، ضرورية للتنبؤات. تقوم “دالة الخسارة” بتقييم أداء النموذج
وتهدف إلى تقليل التناقض بين المخرجات المتوقعة والمخرجات الحقيقية.
أداة التحسين
يقوم هذا المكون بضبط مَعلمات النموذج لتقليل دالة الخسارة. تقوم أدوات التحسين المختلفة مثل أصل التدرج وخوارزمية التدرج التكيفي
بخدمة أغراض مختلفة.
الطبقة الرابعة: طبقة التطبيق
الطبقة الرابعة هي طبقة التطبيق، وهي الجزء المواجه للعملاء من بنية الذكاء الاصطناعي. يُمكنك أن تطلب من أنظمة الذكاء
الاصطناعي إكمال مهام معينة أو توليد المعلومات أو توفير المعلومات أو اتخاذ قرارات تستند إلى البيانات. تسمح طبقة التطبيق
للمستخدمين النهائيين بالتفاعل مع أنظمة الذكاء الاصطناعي.
ما التحديات التي تواجه تنفيذ الذكاء الاصطناعي؟
يواجه الذكاء الاصطناعي عدداً من التحديات التي تجعل التنفيذ أكثر صعوبة. العقبات التالية هي أمثلة على أشهر التحديات التي تواجه
تنفيذ الذكاء الاصطناعي واستخدامه.
حوكمة البيانات
يجب أن تلتزم سياسات حوكمة البيانات بالقيود التنظيمية وقوانين الخصوصية. لتنفيذ الذكاء الاصطناعي، يجب عليك إدارة جودة البيانات
والخصوصية والأمان. تتحمل المسؤولية عن بيانات العملاء وحماية الخصوصية. لإدارة أمان البيانات، يجب أن يكون لدى مؤسستك فهم
واضح حول الكيفية التي تستخدم بها نماذج الذكاء الاصطناعي بيانات العملاء وتتفاعل معها عبر كل طبقة.
الصعوبات الفنية
تدريب الذكاء الاصطناعي باستخدام تعلّم الآلة يستهلك موارد هائلةً. كي تؤدي تقنيات التعليم العميق وظائفها، من الضروري توفر
مستوى عالٍ من قوة المعالجة. يجب أن يكون لديك بنية تحتية حاسوبية قوية لتشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتدريب نماذجك. يمكن
أن تكون قوة المعالجة مكلفةً أو تحد من قابلية التوسّع التي تمتاز بها أنظمة الذكاء الاصطناعي لديك.
قيود البيانات
لتدريب أنظمة ذكاء اصطناعي غير متحيزة، تحتاج إلى إدخال كميات هائلة من البيانات. يجب أن تكون لديك سعة تخزين كافية للتعامل
مع بيانات التدريب ومعالجتها. وبالمثل، يجب أن تتمتع بالكفاءة في عمليات الإدارة وعمليات جودة البيانات لضمان دقة البيانات التي
تستخدمها في التدريب.
كيف تساعدك AWS في تلبية متطلبات الذكاء الاصطناعي؟
توفر Amazon Web Services (AWS) الخدمات والأدوات والموارد الأكثر شمولاً لتلبية متطلبات تقنية الذكاء الاصطناعي
لديك. تجعل AWS الذكاء الاصطناعيAI في متناول المؤسسات من جميع الأحجام حتى يتمكن أي شخص من بناء تقنية مبتكرة وجديدة
بدون القلق بشأن موارد البنية التحتية.
يوفر تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي مئات الخدمات لإنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتوسعة نطاقها لكل نوع من حالات الاستخدام.
فيما يلي أمثلة على خدمات AWS التي يُمكنك استخدامها:
● أمان Amazon CodeGuru تُستخدم في اكتشاف الثغرات الأمنية في التعليمات البرمجية ومراقبتها وإصلاحها
● خدمة الكشف عن الاحتيال في Amazon تُستخدم في الكشف عن الاحتيال عبر الإنترنت وتحسين نماذج الكشف
● Amazon Monitron تُستخدم في اكتشاف مشكلات البنية التحتية قبل حدوثها.
● Amazon Rekogniton تُستخدم في أتمتة وتبسيط وتوسعة نطاق التعرف على الصور وتحليل الفيديو
● Amazon Textract تُستخدم في استخراج النص المطبوع وتحليل الكتابة اليدوية وجمع البيانات تلقائياً من أي مستند
● Amazon Transcribe تُستخدم في تحويل الكلام إلى نص، واستخراج معلومات ورؤى أساسية حول الأعمال من ملفات الفيديو،
وتحسين نتائج الأعمال.
كل يوم نكتشف المزيد من بحر الإمكانيات والتقنيات الجديدة التي لاتنتهي والتي حولت حياتنا جذرياً لحياة أخرى لم نكن نتوقع السرعة
الكبيرة في تنفيذها على أرض الواقع.
