4 اتجاهات مدمرة للذكاء الاصطناعي لعام 2021 غيرت قواعد اللعبة

الذكاء الاصطناعي سائد أينما ذهبت. سواء كان ذلك في مجال الأعمال أو الصحة أو الترفيه أو الملاحة أو التصنيع أو الخدمات اللوجستية؛ لقد أحدث الذكاء الاصطناعي تأثيرًا بطريقة أو بأخرى.

عندما كان العالم يعاني من الوباء، لعب الذكاء الاصطناعي دورًا أساسيًا في تسريع عمليات العمل في صناعة الرعاية الصحية.

وفي الماضي أيضًا، كان الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي فعالين في إنشاء التقنيات والأجهزة والآليات التي ساعدتنا على تغيير الطريقة التي نؤدي بها أعمالنا اليومية. أصبح من الممكن الآن القيام بشيء تافه مثل فتح الستائر بمساعدة الذكاء الاصطناعي. رائعة، أليس كذلك؟

من المتوقع أن تتجاوز القيمة السوقية العالمية للذكاء الاصطناعي 126 مليار دولار بحلول عام 2025، ويتوقع تقرير Global New Wire معدل نمو سنوي مركب يبلغ 35.6٪ بين عامي 2021 و2026.

يعد التعلم الآلي أحد المكونات الرئيسية للذكاء الاصطناعي. فهو يساعد على تقديم خدمات عالية التأثير مثل فهم سلوك المستخدم وتقديم التوصيات والبيانات حول التحليلات المهمة وغير ذلك الكثير.

تستخدم الشركات الذكاء الاصطناعي والتقنيات المرتبطة به لتوليد إيرادات أعلى من خلال تنفيذ تقنيات مثل تحسين المخزون، وتوصية التسعير، وتحليلات خدمة العملاء، والتنبؤ بالمبيعات والطلب، وبالتالي توفير غطاء شامل للخدمات التي تدعم التكنولوجيا.

على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي يتمتع بقدرات تشغيلية في كل صناعة، إلا أن بعض المجالات شهدت ابتكارات تعتمد على الذكاء الاصطناعي أكثر من غيرها.

فيما يلي خمسة اتجاهات للذكاء الاصطناعي لعام 2021 يجب عليك الاستفادة منها في عملك.

اتجاهات الذكاء الاصطناعي في عام 2021

معالجة اللغة الطبيعية

معالجة اللغات الطبيعية (NLP) هي تقنية تمكن الآلات والأنظمة من فهم البيانات غير المنظمة. ونتيجة لذلك، يمكن للآلات الاستجابة عبر الرسائل النصية أو الكلام، وتقليد طريقة الإنسان في التواصل.

بمعنى آخر، تعمل البرمجة اللغوية العصبية المدعومة بالذكاء الاصطناعي على توجيه القدرة على فهم جزء من النص والكلمات المنطوقة إلى جهاز كمبيوتر، على غرار ما يفعله الإنسان. مثلما نتواصل مع شخص آخر، تساعد البرمجة اللغوية العصبية الآلة في الحصول على نفس الجودة.

يمكن أن يساعد في معالجة وتحليل النصوص الكبيرة أو أي معلومات موجودة في المقالات أو المدونات أو التقارير أو حتى البريد الإلكتروني.

ماذا يمكن أن تفعل البرمجة اللغوية العصبية؟

• التعرف على الكلام: توفير خدمات تحويل الكلام إلى نص كما يمكن رؤيتها في Siri أو Google Assistant.
  

• جزء من تمييز الكلام: يساعد في التعرف على بعض الكلمات/العبارات المحددة في الجملة من خلال فهم الجزء الخاص بها من الكلام. يُطلق على علامات الكلام أيضًا اسم العلامات النحوية.
  

• تحليل المشاعر: من خلال الفهم العملي للغة في النص، يمكن أن تساعد البرمجة اللغوية العصبية في تحديد المشاعر في النص. يمكن أن يسلط الضوء على الصفات الذاتية مثل السخرية والارتباك والعواطف وما إلى ذلك.
  

من خلال تضمين هذه العناصر في التطبيقات والأنظمة التقنية اليومية، يمكننا تنفيذ تدابير مثل الكشف عن البريد العشوائي، والترجمة الآلية (ترجمة جوجل)، وروبوتات الدردشة، والوكلاء الافتراضيين، وتحليل مشاعر وسائل التواصل الاجتماعي، وتلخيص النص.

المحولات التوليدية المدربة مسبقًا (GPT)

تم إصدار الإصدار الأول من GPT في عام 2018 مع 117 مليون معلمة. تم طرح GPT-2 في عام 2019 مع 1.5 مليار معلمة. يحتوي GPT-3 على 175 مليار معلمة مما يجعله خيارًا أفضل.

إن تقنية GPT هي من بنات أفكار OpenAI من Elon Musk، والتي تتمثل مهمتها في " اكتشاف وتفعيل الطريق إلى الذكاء الاصطناعي العام الآمن (AGI)."

تعمل GPT على غرار نموذج لغة الانحدار الذاتي الذي يعزز التعلم العميق لتنظيم النصوص الشبيهة بالإنسان. ببساطة، إنه برنامج إكمال تلقائي يتنبأ "بما سيحدث بعد ذلك".

أحد أفضل الأمثلة على GPT-3 أثناء العمل هو هذا المقال الذي نشرته صحيفة الغارديان. يعتبر GPT-3 أقوى نموذج لغوي على الإطلاق لأنه يفهم كيفية تواصل البشر ومعالجة مخزون كبير من الجمل الإنجليزية.

يستخدم GPT-3 الشبكات العصبية لإنشاء أنماط جمل جديدة واكتشافها مع فهم قواعد اللغة.

هناك العديد من الأدوات المدعومة بالذكاء الاصطناعي لكتابة المقالات والمدونات ومنشورات الوسائط الاجتماعية ورسائل البريد الإلكتروني والعديد من تنسيقات المحتوى الأخرى. إحدى هذه الأدوات، "SEO Assistant"، تم تصميمها واستخدامها بواسطة Scalenut وتم تقديمها كمساعد الذكاء الاصطناعي لمنشئي المحتوى والمسوقين لإنتاج محتوى مخصص وإنشاء أفكار محتوى جديدة.

الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية

أدى جائحة كوفيد إلى تباطؤ معدل الابتكار القائم على الذكاء الاصطناعي في مجالات أخرى وتحويله نحو إيجاد حلول أفضل للرعاية الصحية وسط أزمة عالمية. من خلال تقديم حلول أفضل للرعاية الصحية، ومراقبة الصحة، والإدارة، والالتزام، يمكننا أن نتوقع بعض التغييرات المذهلة في الصناعة.

يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي قطاع الرعاية الصحية والصناعة الطبية على تسريع معدل اكتشاف الأمراض والابتكار في زيادة متوسط ​​العمر المتوقع، والوصول إلى خدمات الرعاية الصحية، وتحسين تجربة المريض.

بالإضافة إلى ذلك، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي للأنظمة غير الطبية والدعم. في السابق، يمكن لموظفي المستشفى استخدام الأنظمة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي لمعالجة وتنظيم البيانات الإدارية. يمكن أن يساعد في تسريع معالجة المستندات وحفظ السجلات والتخزين والوصول إلى البيانات.

كنظام دعم، يمكن للأطباء وفنيي المختبرات الاستفادة من قدرات الذكاء الاصطناعي لتحليل فحوصات التصوير بالرنين المغناطيسي والأشعة السينية والأشعة المقطعية للحصول على نتائج أسرع. يعد Virtum مثالاً على كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل الصور وفحصها.

الذكاء الاصطناعي في الفن

قد يكون هذا أحد أكثر تطبيقات الذكاء الاصطناعي غير المتوقعة والأقل شهرة. في حين أن إنشاء المحتوى الأصلي واكتشاف الأنماط أصبح حالة استخدام منتظمة للذكاء الاصطناعي، فإن إنتاج فن مليء بالعواطف والمشاعر هو شيء جديد ويستحق الاستكشاف.

يُطلق على الفن المصنوع بمساعدة الذكاء الاصطناعي اسم الوسائط الاصطناعية. هذا هو المكان الذي يستخدم فيه الفنانون الذكاء الاصطناعي لأتمتة النتائج أو تحسين أنظمة إنتاج الوسائط والأعمال الفنية الحالية.

تم إنشاء هذه اللوحة باستخدام أداة تعمل بالذكاء الاصطناعي تسمى The Painting Fool.

يمثل الإبداع الحسابي مجالًا فرعيًا آخر للذكاء الاصطناعي في الفن. وفي هذا، تقوم برامج الكمبيوتر بتكرار العناصر الإبداعية للتفكير والسلوك الفني.

على الرغم من أنها نسخة شريرة من الذكاء الاصطناعي، إلا أن Deep Fake يصور مدى الإبداع وقابلية تطبيق هذه التكنولوجيا في خلق مشاعر وأصوات وأفعال وطرق لقول أو فعل الأشياء تشبه الإنسان. ولكن لدينا أيضًا شركات ناشئة مثل Sensity تستخدم نفس التكنولوجيا لإجراء هندسة عكسية للتزييف العميق وتحديد الصور التي تم التلاعب بها، والرؤى الإخبارية، ومقاطع الفيديو.

إلى جانب الفنون البصرية، يمكن للمرء أيضًا تأليف الموسيقى باستخدام نظام قائم على الذكاء الاصطناعي يسمى الأساليب الاحتمالية. لقد قامت بعض الشركات الناشئة مثل Brain.fm بالفعل بنقل هذه التكنولوجيا إلى المستوى التالي.

الذكاء الاصطناعي في التحليلات العميقة والأتمتة المفرطة

يعد إنشاء سير عمل آلي، إلى حد بعيد، أحد أكثر حالات الاستخدام المذهلة للذكاء الاصطناعي. وهنا أيضًا، يعمل الذكاء الاصطناعي والبرمجة اللغوية العصبية معًا لبناء عمليات تجارية تعمل بفعالية دون تدخل بشري.

تلاحظ الشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي في عملياتها وأنظمتها قيمة أعمال أفضل بشرط أن تكون لديها خطة جيدة لتسخير الذكاء الاصطناعي. في الصورة أدناه، ستجد الفرق بين الشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي وغيرها من الشركات التي لا تستخدم الذكاء الاصطناعي.

إن النظام الذي يعمل على أتمتة العمليات التجارية اليومية ويقلل من التدخل البشري سوف يستفيد من تقليل نطاق الأخطاء. ومع التنفيذ المستمر، سينخفض ​​هامش الخطأ بشكل أكبر، مما يؤدي إلى تحسين نتائج الأعمال.

على سبيل المثال، تؤدي عملية بسيطة لتوصيات المنتجات التي تستخدمها أمازون إلى تحقيق 35% من إجمالي مبيعاتها.

خاتمة

ولا يقتصر دور هذه الاتجاهات في الذكاء الاصطناعي على خلق طرق جديدة لممارسة الأعمال والتفاعل مع العالم من حولنا فحسب، بل تعمل أيضًا على توسيع حدود الأنظمة والعمليات الحالية.

الشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي تميز نفسها عن القطيع. إنهم يتمتعون بأداء عام أفضل، وعمليات عمل أكثر انسيابية، ويتم تحسين الموارد بشكل أكبر.

إلى جانب تحسين إجراءات العمل، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي أيضًا للتنبؤ بالمخاطر والتخفيف منها، مما يساعد الشركات على حماية مصالحها وسير العمل والعمليات من المشكلات والطوارئ غير المرغوب فيها.

أفضل ما في الذكاء الاصطناعي هو مرونته. ويمكن تشكيلها وفقًا لمتطلبات المستخدم، بشرط أن يكون لدى الشخص الموارد المناسبة للاستفادة من الذكاء الاصطناعي في عمله.

باختصار، مع عدد الابتكارات التي نلاحظها في هذا المجال، يمكننا القول أن الذكاء الاصطناعي موجود ليبقى.