الدليل الشامل لفهم الذكاء الاصطناعي التوليدي

يمر العالم بأكمله حالياً بدورة من الابتكار مع الرقمنة المدعومة بالذكاء الاصطناعي الموجودة في كل مكان في حياتنا اليومية والعملية
والمهنية وغيرها.
لقد استحوذت التكنولوجيا الرقمية على كل نقطة من جوانب العمل بدءاً من إنترنت الأشياء والواقع المعزز وحتى الذكاء الاصطناعي
التوليدي بطل مقالنا اليوم.
يساعد هذا الدليل على فهم متعمق حول الذكاء الاصطناعي التوليدي وإمكاناته غير المستغلة وكيفية تسخير قدراته لتحقيق مكاسب كبيرة
في عالم الأعمال.
ما هو الذكاء الاصطناعي التوليدي؟
الذكاء الاصطناعي التوليدي هو تقنية متقدمة قادرة على إنشاء محتوى في شكل نص أو صوت أو صور أو حتى بيانات تركيبية. إنه
يستفيد من نماذج التعلم العميق ونماذج اللغة الكبيرة لبدء مهمة إنشاء محتوى جديد.
سوف يتنافس أداء (الذكاء الاصطناعي التوليدي) مع أفضل 25% من الأشخاص.
لقد أحدث الذكاء الاصطناعي التوليدي ضجة كبيرة في العالم، حيث سجل مايكل جوردان من الذكاء الاصطناعي هدفين متتاليين.
لا ينبغي أن نفكر كثيراً عندما تتوقع شركات الأبحاث الرائدة في جميع أنحاء العالم أن الذكاء الاصطناعي التوليدي لديه الكثير من
الإمكانات غير المستغلة لتعزيز القدرات البشرية.
تاريخ الذكاء الاصطناعي التوليدي
قد يكون مصطلح الذكاء الاصطناعي التوليدي اتجاهاً حديثاً، لكن التاريخ وراءه يعود إلى 70 عاماً على الأقل، عندما بدأ البشر حقاً
يتساءلون عما إذا كانت الآلات لديها القدرة على التفكير والمعالجة مثل البشر. دعونا ننتقل للحظة إلى عالم الذكاء الاصطناعي خلال
سنوات تكوينه.
من البدايات المتواضعة في الخمسينيات من القرن الماضي مع ظهور تحليلات النص، إلى ظهور نماذج لغوية قوية مثل GPT (المحول
التوليدي المُدرب مسبقًا)، شكلت كل مرحلة قفزة كبيرة في سعينا لإنشاء آلات يمكنها فهم اللغة البشرية وتوليدها .
في الخمسينيات إلى أوائل الستينيات، كان مجال الذكاء الاصطناعي (AI) لا يزال في مراحله الأولى. كان الباحثون يستكشفون إمكانيات
إنشاء آلات يمكنها محاكاة الذكاء البشري. واحدة من أولى المساعي في هذا الاتجاه كانت تحليلات النص. شهد هذا العصر تطور برامج
الكومبيوتر البدائية المصممة لمعالجة وتحليل البيانات النصية.
ركزت أنظمة تحليل النص المبكرة في المقام الأول على المهام البسيطة مثل استرجاع المعلومات واستخراج الكلمات الرئيسية.
كانت الفكرة هي تمكين أجهزة الكمبيوتر من فهم النص ومعالجته بطريقة تشبه الفهم البشري.
ورغم أن هذه الجهود كانت رائدة في وقتها، إلا أنها كانت محدودة في قدراتها وتفتقر إلى التطور الذي نربطه بالذكاء الاصطناعي اليوم.
خلال النصف الأخير من الستينيات وطوال السبعينيات، تحولت أبحاث الذكاء الاصطناعي نحو الأنظمة القائمة على القواعد وقواعد
المعرفة. سعى الباحثون إلى تشفير المعرفة والخبرة الإنسانية في برامج الكمبيوتر باستخدام قواعد واضحة واستدلال منطقي. أدى هذا
النهج إلى تطوير الأنظمة المتخصصة، التي كانت قادرة على حل مشكلات محددة من خلال اتباع قواعد محددة مسبقاً.

شكلت الأنظمة الخبيرة خطوة مهمة إلى الأمام في مجال الذكاء الاصطناعي، حيث أثبتت أن أجهزة الكمبيوتر يمكنها أداء المهام التي
تتطلب خبرة بشرية. ومع ذلك، فقد كانت مقيدة بالحاجة إلى كتابة القواعد يدوياً على نطاق واسع والقدرة المحدودة على التكيف مع
المجالات الجديدة.
وبعدها شهدت الثمانينيات والتسعينيات ظهور معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، وهو مجال بالغ الأهمية في الذكاء الاصطناعي يهدف إلى
تمكين الآلات من فهم وتوليد اللغة البشرية. بدأ الباحثون في تطوير تقنيات أكثر تقدماً لتحليل النص، مما مهد الطريق لتطبيقات مثل
الترجمة الآلية والتعرف على الكلام وتحليل المشاعر.
كانت أنظمة البرمجة اللغوية العصبية لا تزال تعتمد على القواعد إلى حد كبير، وتعتمد على القواعد النحوية. كانت هذه الأنظمة قادرة
على التعامل مع مهام لغوية أكثر تعقيداً من تحليلات النصوص السابقة، لكنها كانت بعيدة عن تحقيق فهم اللغة على المستوى البشري.
شهد مطلع الألفية تحولاً كبيراً في أبحاث الذكاء الاصطناعي مع ظهور التعلم الآلي وتوافر كميات هائلة من البيانات الرقمية. أثبتت
خوارزميات التعلم الآلي، وخاصة الشبكات العصبية، فعاليتها العالية في حل مجموعة واسعة من مهام الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك
تلك المتعلقة بالنص واللغة.
وقد أدى هذا العصر إلى ظهور مفهوم “البيانات الضخمة” وتطوير تحليلات البيانات واسعة النطاق. ومع ظهور تقنيات مثل التعلم العميق
وتوافر مجموعات البيانات الضخمة، أصبحت نماذج الذكاء الاصطناعي قادرة بشكل متزايد على فهم وتوليد اللغة البشرية.
GPT-3 والذكاء الاصطناعي التوليدي
شهد العالم في عشرينيات القرن الحالي GPT-3 (المحول التوليدي المدرّب مسبقاً 3)، وهو نموذج ثوري للذكاء الاصطناعي يمثل علامة
فارقة في مجال الذكاء الاصطناعي والبرمجة اللغوية العصبية. تم تدريب GPT-3 مسبقاً على مجموعة هائلة من البيانات النصية ويمكنه
إنشاء نص متماسك للغاية وذو صلة بالسياق.
يستمر تطور GPT مع تقديم GPT 3.5 الذي يعمل عليه ChatGPT وGPT 4 وهو أحدث إصدار من GPT.

الذكاء التوليدي ونماذج اللغات الكبيرة LLMs
لا تكتمل مناقشة الذكاء الاصطناعي التوليدي دون فهم نماذج اللغات الكبيرة، ويطلق عليها العالم ببساطة LLMs. يتم تدريب النماذج
اللغوية الكبيرة على مجموعات بيانات كبيرة غير مسماة مع حجم ضخم من المعلمات. تم تدريب GPT-3 على أكثر من 175 مليار
معلمة!
يمكن أن تكون مجموعات البيانات غير المسماة مفتوحة المصدر مثل صفحات ويكيبيديا، أو خاصة مثل وثائق التدريب الداخلية بناءً على
الحاجة. تتمحور الوظيفة الكاملة لـ LLMs حول التوزيعات الاحتمالية للكلمات أو تسلسلات الكلمات المجمعة معاً لتكوين جملة أو عبارة.
يجب على المرء أن يفهم أن الذكاء الاصطناعي في مرحلة التعلم المستمر. سوف يتعمق ويسجل حدوث الحروف الهجائية على حد سواء.
كما هو الحال بعد “w”، فإن “e” هو الحرف الأكثر تكراراً. يتم تحقيق كل ذلك من خلال خوارزميات التعلم الآلي المتقدمة.
فهم نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية وأنواعها
نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية هي مجموعة فرعية من نماذج الذكاء الاصطناعي (AI) المصممة لإنشاء بيانات جديدة مشابهة أو
تتبع الأنماط الموجودة في البيانات الموجودة. تختلف نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي عن نماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى التي
تركز على التصنيف أو التنبؤ أو التعلم المعزز.

فيما يلي بعض الخصائص والأنواع الرئيسية لنماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية.

توليد البيانات: تتمتع نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية بالقدرة على إنشاء محتوى جديد يحاكي الأنماط أو الأنماط التي تمت ملاحظتها
في بيانات التدريب. يمكن أن يكون هذا المحتوى بأشكال مختلفة، بما في ذلك النصوص والصور والموسيقى والمزيد.
التعلم غير الخاضع للرقابة: تستخدم العديد من النماذج التوليدية تقنيات التعلم غير الخاضعة للرقابة، حيث يتعلم النموذج الأنماط والهياكل
في البيانات دون تسميات أو أهداف واضحة. وهذا يتيح لهم إنشاء البيانات دون الحاجة إلى أمثلة محددة لما ينبغي إنشاؤه.
التنوع: غالباً ما تتميز النماذج التوليدية بقدرتها على إنتاج مخرجات متنوعة. على سبيل المثال، يمكنهم إنشاء أنماط مختلفة من الفن، أو
إعادة صياغة نفس المقطع النصي بطرق مختلفة، أو إصدارات متعددة من الصورة.
الآن، دعونا نستكشف بعض الأنواع الشائعة من نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية.
شبكات التوليدية (GANs)
تتكون شبكات GAN من شبكتين عصبيتين، المولد والمميز، اللتين في علاقة تنافسية. يقوم المولد بإنشاء البيانات، بينما يقوم المُميز بتقييم
صحة تلك البيانات. تؤدي عملية الخصومة هذه إلى تحسين المولد لقدرته على إنشاء بيانات واقعية. تم استخدام شبكات GAN على نطاق
واسع لإنشاء الصور ونقل الأنماط وإنشاء المحتوى.
أجهزة التشفير التلقائي المتغيرة (VAEs)
VAEs هي نماذج توليدية تعمل على مبادئ النمذجة الاحتمالية. إنهم يهدفون إلى معرفة التوزيع الاحتمالي الأساسي للبيانات. غالباً ما يتم
استخدام VAEs لإنشاء الصور وضغط البيانات وإعادة بناء الصورة.

الشبكات العصبية المتكررة (RNNs)
شبكات RNN هي نوع من بنية الشبكات العصبية المصممة خصيصاً للبيانات المتسلسلة، مثل بيانات النصوص والسلاسل الزمنية. يتم
استخدامها لإنشاء النصوص والترجمة الآلية والتعرف على الكلام. ومع ذلك، فإن شبكات RNN التقليدية لديها قيود في التقاط التبعيات
طويلة المدى.

شبكات الذاكرة طويلة المدى (LSTM).
تعد LSTMs نوعاً متخصصاً من RNN يمكنه التقاط التبعيات طويلة المدى في البيانات التسلسلية. لقد أثبتت فعاليتها في مهام معالجة اللغة
الطبيعية، بما في ذلك نمذجة اللغة، وتوليد النص، وتحليل المشاعر.
المحولات التوليدية المدربة مسبقاً (GPT)
تعد نماذج GPT إنجازاً حديثاً في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي. تستفيد هذه النماذج من بنية المحولات والتدريب المسبق واسع
النطاق على البيانات النصية لإنشاء نص متماسك وذي صلة بالسياق. إنهم يتفوقون في مجموعة واسعة من مهام فهم اللغة الطبيعية
وإنشاءها، بما في ذلك برامج الدردشة الآلية وإنشاء المحتوى والترجمة والمزيد.

ما هي أهم تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي؟
لا يعرف تأثير الذكاء الاصطناعي التوليدي حدوداً، مما يُحدث ثورة في الصناعات والوظائف والشخصيات عبر الطيف. من زيادة إنشاء
المحتوى إلى تعزيز التعليم الشخصي والرعاية الصحية وخدمة العملاء والتسويق، فإن تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي لا حدود لها.
نحن نقوم بتقسيمها إلى مجموعتين مختلفتين حيث يمكنك استكشاف تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي حسب الصناعة والوظائف.
صناعة التسويق والإعلان والترفيه
إنشاء المحتوى: يعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي على إنشاء المحتوى في شكل فن وموسيقى وأدب وغير ذلك الكثير. يستخدم الفنانون
والموسيقيون الذكاء الاصطناعي لإنتاج مقطوعات موسيقية جديدة واستكشاف اتجاهات إبداعية مبتكرة.
تطوير ألعاب الفيديو: تعمل الأنظمة التوليدية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي على إنشاء بيئات اللعبة والشخصيات وحتى الحوارات،
مما يقلل الوقت والموارد اللازمة لتطوير اللعبة.
كتابة السيناريو: يستفيد كتاب السيناريو ومنشئو المحتوى من الذكاء الاصطناعي التوليدي للمساعدة في كتابة السيناريو من خلال إنشاء
الحوارات وخطوط الحبكة والتفاعلات بين الشخصيات.
قطاع التعليم
التعلم المخصص: يعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي على تكييف المحتوى التعليمي مع احتياجات الطلاب الفردية من خلال إنشاء مهام
واختبارات ومواد دراسية مخصصة، مما يعزز تجارب التعلم المخصصة.
قاعدة المعرفة: يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء قاعدة معرفية شاملة يمكن للطلاب استخدامها للحصول على معلومات
لحظية بأسلوب المحادثة.
المعامل الافتراضية: يعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي على تشغيل المعامل الافتراضية ومحاكاة التجارب والسيناريوهات للطلاب الذين
يدرسون العلوم والهندسة والتخصصات العملية الأخرى.
قطاع الرعاية الصحية
توليد الصور الطبية: يتم استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء صور طبية اصطناعية لتدريب نماذج التعلم الآلي، وتعزيز دقة
التشخيص، ومحاكاة الحالات الطبية النادرة للأغراض التعليمية.
اكتشاف الأدوية: تستخدم شركات الأدوية الذكاء الاصطناعي التوليدي لاكتشاف مركبات دوائية جديدة عن طريق توليد الهياكل الجزيئية،
وتسريع عملية تطوير الأدوية.
الطب الشخصي: تقوم النماذج التوليدية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي بتحليل بيانات المريض لإنشاء خطط علاجية مخصصة، مع
مراعاة العوامل الوراثية والتاريخ الطبي والظروف الصحية الحالية.
الصناعة التحويلية
تصميم المنتج: يستخدم التصميم التوليدي خوارزميات الذكاء الاصطناعي لإنشاء تصميمات مُحسّنة للمنتجات، مع الأخذ في الاعتبار
عوامل مثل المواد والوزن والسلامة الهيكلية، وتبسيط عملية تطوير المنتج.
مراقبة الجودة: تولد نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية بيانات تركيبية لاختبار مراقبة الجودة، مما يضمن التزام عمليات التصنيع بمعايير
الجودة.

تحسين سلسلة التوريد: تساعد توقعات الطلب وسيناريوهات سلسلة التوريد التي ينشئها الذكاء الاصطناعي الشركات المصنعة على اتخاذ
قرارات مستنيرة بشأن الإنتاج والتوزيع.
صناعة البرمجيات والتكنولوجيا
إنشاء الأكواد البرمجية: يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي مساعدة المطورين من خلال إنشاء مقتطفات من الأكواد البرمجية وقوالب
لمهام البرمجة الشائعة، وتسريع عمليات التطوير.
اكتشاف الأخطاء: يمكن للأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي إنشاء حالات وسيناريوهات اختبار اصطناعية للمساعدة في تحديد
أخطاء البرامج وإصلاحها بكفاءة أكبر.
أمن تكنولوجيا المعلومات: يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية محاكاة سيناريوهات الهجمات السيبرانية لمساعدة أقسام تكنولوجيا
المعلومات على تحديد نقاط الضعف وتعزيز تدابير الأمن السيبراني.
خدمة الزبائن
روبوتات الدردشة والمساعدون الافتراضيون: يعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي على تشغيل روبوتات الدردشة الذكية والمساعدين
الافتراضيين الذين يتعاملون مع استفسارات العملاء، ويقدمون المعلومات، ويستكشفون المشكلات ويصلحونها على مدار الساعة طوال
أيام الأسبوع.
تحليل المشاعر: تساعد تقارير تحليل المشاعر التي يتم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي فرق خدمة العملاء على فهم مشاعر العملاء
وتعليقاتهم، مما يتيح استجابات أكثر تعاطفاً وفعالية.
توجيه التذاكر تلقائياً: تساعد خوارزميات الذكاء الاصطناعي التوليدية في توجيه استفسارات العملاء إلى القسم أو الوكيل المناسب، مما
يؤدي إلى تحسين أوقات الاستجابة وحل المشكلات.
التسويق
إنشاء المحتوى: يساعد الذكاء الاصطناعي التوليدي المسوقين في إنشاء محتوى عالي الجودة وجذاب، بما في ذلك منشورات المدونة
وتحديثات الوسائط الاجتماعية ونسخ الإعلان.
التخصيص: تستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي بيانات العملاء لإنشاء حملات تسويقية مخصصة وتصميم المحتوى والتوصيات
للعملاء الأفراد.
اختبار أ/ب: يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أن يقترح أفكار اختبار أ/ب، مما يساعد المسوقين على تحسين استراتيجياتهم من خلال
التنبؤ بالاختلافات التي ستؤدي إلى أفضل النتائج.
كل ماذكرناه هو فقط القليل والقليل جداً من إمكانات الذكاء الإصطناعي الغير محدودة كما أسلفنا سابقاً.
الخاتمة
● استعرضنا لك في هذا المقال تاريخ الذكاء الإصطناعي ونماذجه المختلفة إضافة إلى توضيح كيف تطور وتغير مع مرور الزمن
ليأخذ شكله الحالي وأوضحنا لك بعض الإستخدامات العملية لهذا الذكاء والمجالات الغير محدودة للإستفادة منه.
● لدينا العديد من المقالات الأخرى حول الذكاء الإصطناعي في المدونة وسنكون سعداء عند زيارتك لها.