ما هو الفرق بين الذكاء الاصطناعي التوليدي والذكاء الاصطناعي التكيفي؟

يمتلك الذكاء الاصطناعي (AI) تاريخًا في قلب عالم الشركات والتكنولوجيا. بمساعدة هذا التقدم التكنولوجي ، يمكن للشركات أتمتة الوظائف وزيادة الإنتاجية وتحسين تجارب العملاء. كان الذكاء الاصطناعي التوليدي ، الذي يعتمد على قواعد مبرمجة مسبقًا وبيانات منظمة ، أحدث سلعة ساخنة لها. لقد كان المجال الرئيسي لتطوير الذكاء الاصطناعي لعدة أشهر ، حيث أعاد تشكيل المنظمات الدولية من اليسار واليمين.

يعتقد خبراء اليوم أن إدخال الذكاء الاصطناعي التكيفي سيكون الخطوة الأخيرة اللازمة للنهوض بالبيئة الرقمية الحالية. قد يكون الذكاء الاصطناعي التوليدي (GAI) شيئًا تعرفه بالفعل إذا كنت على دراية بأساسيات الذكاء الاصطناعي. من ناحية أخرى ، قد لا يكون الذكاء العام الاصطناعي (AGI) ، وهو نوع آخر من الذكاء الاصطناعي ، معروفًا جيدًا بالنسبة لك. على الرغم من أن لديهم صوتًا مشابهًا ، إلا أنهما ليسا متطابقين تمامًا. ولا ، هذا ليس فقط لأن الحروف في اختصارها معكوسة. ما الذي يجعل الاثنين مختلفين إذن؟

الكلمة الطنانة الرئيسية - كيف يمكن أن يفيدك الذكاء الاصطناعي التوليدي؟

يهدف فرع علوم الكمبيوتر المعروف باسم "الذكاء الاصطناعي التوليفي" إلى إنشاء خوارزميات غير خاضعة للإشراف وشبه إشراف يمكنها إنشاء محتوى جديد ، مثل النص والصوت والفيديو والرسومات والرموز ، من البيانات الموجودة مسبقًا. يستلزم استخدام تقنيات مولدة بالحاسوب لإنتاج أشياء فريدة وحقيقية. يركز هذا المجال من الذكاء الاصطناعي على تطوير الخوارزميات التي تنتج بيانات جديدة. إنها مجموعة فرعية من التعلم الآلي. النماذج التوليدية لها العديد من التطبيقات ، بدءًا من الفنون المرئية وفنون الأداء إلى الروبوتات ورؤية الكمبيوتر. في سياق الذكاء الاصطناعي ، يشير مصطلح "توليدي" إلى قدرة هذه النماذج على إنشاء بيانات جديدة بدلاً من التعرف عليها فقط. على سبيل المثال ، يمكن تدريب النموذج التوليدي على إنتاج صور تشبه الوجوه باستخدام خصائص محددة كمدخلات ، مثل عدد العيون أو لون الشعر.

في المستقبل ، ستكون الآلات قادرة على الكتابة والتشفير والإبداع والإبداع الفني بنتائج مقنعة وأحيانًا خارقة بفضل فئة جديدة من النماذج اللغوية الضخمة. يعد الذكاء الاصطناعي التوليدي أحد المجالات الواعدة جدًا للذكاء الاصطناعي والتي لديها القدرة على النهوض بالمجتمع بشكل كبير. سيمكننا ذلك من إنشاء أجهزة كمبيوتر يمكنها التعامل مع المشكلات التي تتجاوز تعقيد الخوارزميات التقليدية.

عند مقارنة الذكاء الاصطناعي التوليدي والتكيفي ، تبرز بعض التطورات لأنها يمكن أن تساعد المجتمع بعدة طرق ، بما في ذلك من خلال اكتشاف إجابات للقضايا الملحة وتحسين تجارب العملاء من خلال إنتاج أنواع جديدة من الفن والترفيه.

فيما يلي بعض الأمثلة حول كيف يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي تحسين حياتنا:

يتميز الإخراج بجودة استثنائية لأنه تم إنشاؤه عن طريق التعلم الذاتي من مجموعة متنوعة من مصادر البيانات ، مثل مزج البيانات من ويكيبيديا وعشرات الآلاف من مواقع الويب الأخرى لإنشاء عبارة ذات قواعد نحوية معقدة دون أي برمجة مسبقة.

باستخدام الخوارزميات لإنتاج تصميمات مخصصة لمهام معينة ، يقلل الذكاء الاصطناعي التوليدي من مخاطر المشروع. إنه يمكّن فرق التصميم من إنتاج العديد من التكرارات للمبنى أو الهيكل وتقييمها لتحديد أيهما يحقق أفضل النتائج.

لا يحتاج إلى أي بيانات تدريب موجودة مسبقًا ، كما أنه يحسن دقة نموذج التعلم الآلي باستخدام نماذج أقل تحيزًا. بدلاً من ذلك ، يقوم بإنشاء تدريب خاص به اعتمادًا على المعلومات.

نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي التوليدي يمكنه التعرف على بيئته دون مساعدة المستشعرات أو مصادر البيانات الخارجية الأخرى ، يمكن إزالة الحاجة إلى أجهزة الاستشعار.

في تطبيقات مثل التعرف على الوجه ، وتصنيف الصور ، وتجزئة الصور ، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي (AI) لأنه يمتلك القدرة على التعلم من التجربة والمصادر الأخرى وخلق أفكار جديدة بمفرده.

علاوة على ذلك ، نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي التوليدي يمكنه التعلم من الأمثلة واستخدام تلك المعلومات لإنشاء أشياء جديدة ، فقد تفهم الروبوتات وأجهزة الكمبيوتر بشكل أفضل النظريات المجردة في سياقات العالم الواقعي والمحاكاة.

لماذا يجب على الشركات اعتماد الذكاء الاصطناعي التكيفي؟

هناك نوع من أنظمة الذكاء الاصطناعي التي قد تعدل الكود الخاص بها استجابة لتغيرات العالم الحقيقي التي لم تكن متوقعة في وقت بنائها ، وهي الذكاء الاصطناعي التكيفي ، وهو المنافس التالي في الحجة بين الذكاء الاصطناعي التوليدي والذكاء الاصطناعي التكيفي. قد تتفاعل المنظمات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي التكيفي بسرعة ونجاح مع الاضطرابات من خلال تضمين التكيف والمرونة في بنيتها. في ضوء الأزمات الصحية والمناخية الأخيرة ، أصبحت المرونة والتكيف أمرًا بالغ الأهمية ، وفقًا لإريك بريثنو ، نائب الرئيس المتميز للمحلل في شركة Gartner.

تعد أنظمة الذكاء الاصطناعي التكيفية أكثر مقاومة للتغيير لأنها تعيد تدريب النماذج باستمرار أو تستخدم تقنيات بديلة للتعلم والتعديل أثناء وقت التشغيل وأثناء التطوير. بحلول عام 2026 ، وفقًا لتوقعات Gartner ، ستتمتع الشركات التي تستخدم تقنيات هندسة الذكاء الاصطناعي لإنشاء وإدارة أنظمة الذكاء الاصطناعي التكيفية بنسبة 25٪ على منافسيها من حيث معدل وحجم نماذج الذكاء الاصطناعي التشغيلية.

من أجل تمكين الأنظمة من تعديل عمليات التعلم والسلوكيات الخاصة بها من أجل التكيف مع سيناريوهات العالم الحقيقي المتغيرة أثناء استخدامها ، يمزج الذكاء الاصطناعي التكيفي بين منهجيات التصميم المستندة إلى الوكيل وأساليب التعلم المعزز. ينتج الذكاء الاصطناعي التكيفي حلولًا أفضل وأسرع من خلال التعلم من التجارب البشرية والآلية السابقة وكذلك من محيط الوقت الفعلي.

على غرار المعلم الخاص ، يصمم البرنامج تجربة الطالب التعليمية عن طريق اختيار ما يجب تدريسه ، ومتى يتم الاختبار ، وكيفية قياس التقدم. يعد إصدار الأحكام عملية أساسية ولكنها معقدة لأي شركة تدعو إلى زيادة استقلالية أنظمة استخبارات القرار. ومع ذلك ، لإضافة الذكاء الاصطناعي التكيفي ، ستحتاج عمليات صنع القرار إلى إعادة تصميم ، وهو اعتبار مهم عند مقارنة الذكاء الاصطناعي التوليدي والتكيفي.

أين نرى الذكاء الاصطناعي التكيفي في العمل؟

نتيجة لذلك ، قد تخضع هياكل العمليات الحالية لتغييرات كبيرة ، ويجب على أصحاب المصلحة في الأعمال التأكد من استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل أخلاقي ووفقًا للقانون. يجب أن يعمل الأشخاص من أقسام الأعمال وتكنولوجيا المعلومات والدعم معًا لتبني أنظمة الذكاء الاصطناعي التكيفية. وهذا يستلزم إيجاد حالات استخدام محتملة ، والتعرف على التكنولوجيا ، وتقييم كيفية تأثيرها على المصادر وتخصيص الموارد. يجب أن تتعاون فرق هندسة البرمجيات وفرق البيانات والتحليلات وأصحاب المصلحة في الأعمال بشكل وثيق لإنشاء هذه الحلول. من أجل بناء وتنفيذ أنظمة الذكاء الاصطناعي التكيفية هذه ، فإن هندسة الذكاء الاصطناعي ضرورية. مع تطور التكنولوجيا ، أصبح استخدام الذكاء الاصطناعي في الأعمال أكثر شيوعًا ، ومن المتوقع أنه سيكون في المستقبل ممارسة قياسية. من المتوقع أن تستضيف المنصات السحابية الصناعية أول تطبيق للذكاء الاصطناعي في مجال الأعمال.

# منصات للسحب التجارية

للتوسع ، يجب على الشركات إجراء استثمارات في تحقيق القيمة اللاسلكية وهندسة المنصات والأنظمة السحابية الصناعية. بحلول عام 2027 ، ستستخدم المؤسسات المنصات السحابية لأكثر من نصف مساعيها التجارية ، وفقًا لشركة Gartner ، وستبدأ في تحقيق أرباح أعلى في عام 2023. بالإضافة إلى ذلك ، من المتوقع أن تتواجد فرق هندسة المنصات في 80٪ من شركات هندسة البرمجيات بحلول عام 2026 ، تحسين تسليم البرامج وإدارة دورة الحياة من خلال بوابات الخدمة الذاتية الداخلية.

# التقنيات المستدامة

في عام 2023 ، سيتعين على الشركات تحقيق توازن بين معالجة مخاوف المستثمرين الأساسية بشأن الربح والمبيعات وتركيزهم على الاستدامة. أصبح مديرو الأعمال أكثر وعياً بالتزامهم باستخدام التكنولوجيا لتعزيز الأهداف البيئية. يستمر تطوير الذكاء الاصطناعي في دعم الاستدامة التنظيمية ، وأصبحت التكنولوجيا المستدامة هي محور التركيز. يجب أن يكون الهدف هو جعل التكنولوجيا "مستدامة بشكل افتراضي" ، مع مراعاة آثارها على البيئة والأجيال القادمة.

# جهاز المناعة الإلكتروني

يجب أن يركز القادة على المناعة الرقمية والبيانات التي يمكن ملاحظتها والذكاء الاصطناعي لتعظيم أعمالهم في عام 2023. يمكن أن يقلل "نظام المناعة الرقمي" من مخاطر تكنولوجيا المعلومات ويزيد من قيمة الشركة مع تعزيز استقرار النظام وتقليل وقت التوقف عن العمل. البيانات القابلة للرصد مفيدة لإدارة أنظمة تكنولوجيا المعلومات ومراقبة التغييرات ، مثل السجلات والتتبعات والمقاييس. يوفر بيانات مفيدة لاتخاذ القرارات ويجب أن يلعب دورًا مهمًا في استراتيجية تكنولوجيا المعلومات الشاملة.

# تطبيقات فائقة

يعتبر ظهور "التطبيقات الفائقة" ، في رأي خبير تقني ، أحد أهم الاتجاهات التكنولوجية للمبتكرين. التطبيق الفائق عبارة عن نظام أساسي متعدد الوظائف يجمع بين مزايا التطبيق والنظام الأساسي والنظام البيئي الرقمي من أجل تعزيز كفاءة الأعمال واستبدال العديد من التطبيقات. إنه يوفر متجرًا شاملاً للسلع والخدمات ويمكّن المستخدمين من الوصول إلى التطبيقات المصغرة من منصات مستقلة. يقال إن أكثر من 50 ٪ من سكان العالم سيستخدمون التطبيقات الفائقة بحلول عام 2027.

الفرق بين الذكاء الاصطناعي التوليدي والذكاء الاصطناعي التكيفي

جدول مقارنة يسلط الضوء على الاختلافات الرئيسية بين الذكاء الاصطناعي التوليدي والذكاء الاصطناعي التكيفي:

الذكاء الاصطناعي التوليدي (مثال: إنشاء أرقام مكتوبة بخط اليد باستخدام التشفير التلقائي المتغير):

pythonCopy code import numpy as np import tensorflow as tf # Define and train a variational autoencoder model on MNIST dataset # ... # Generate new digits using the trained model latent_dim = 10 random_latent_vectors = np.random.normal(size=(10, latent_dim)) generated_digits = model.decoder.predict(random_latent_vectors)

الذكاء الاصطناعي التكيفي (مثال: بناء نظام التوصية باستخدام التصفية التعاونية):

pythonCopy code import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity # Load user-item ratings data ratings_data = pd.read_csv('ratings.csv') # Split data into train and test sets train_data, test_data = train_test_split(ratings_data, test_size=0.2) # Compute user-item similarity matrix user_item_matrix = train_data.pivot(index='user_id', columns='item_id', values='rating').fillna(0) item_item_similarity = cosine_similarity(user_item_matrix.T) # Make recommendations for a specific user user_id = 100 user_ratings = user_item_matrix.loc[user_id].values.reshape(1, -1) item_scores = np.dot(user_ratings, item_item_similarity) / np.sum(np.abs(item_item_similarity)) recommended_items = item_scores.argsort()[0][::-1][:5]

هناك مجالان فرعيان متميزان للذكاء الاصطناعي: الذكاء الاصطناعي التوليدي والذكاء الاصطناعي التكيفي.

يُشار إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تنشئ محتوى جديدًا ، مثل الكتابة أو الرسومات أو الموسيقى ، بناءً على البيانات التي تم جمعها مسبقًا باسم أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدية. يقوم بإنشاء بيانات جديدة من البداية باستخدام خوارزميات التعلم العميق ، والتي يمكن تطبيقها على مهام مختلفة ، بما في ذلك إنشاء صور واقعية أو موسيقى جديدة. من ناحية أخرى ، يشير الذكاء الاصطناعي التكيفي إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تتعلم وتتكيف مع الظروف المتغيرة. هذه الأنظمة مناسبة للاستخدام في السياقات الديناميكية حيث تتغير البيانات والشروط باستمرار. يمكنهم تعديل سلوكهم في الوقت الفعلي بناءً على معلومات أو تعليقات جديدة. تتضمن الأنظمة ذات الذكاء الاصطناعي التكيفي محركات التوصية والسيارات ذاتية القيادة وبرامج الصيانة الوقائية.

يولد الذكاء الاصطناعي التوليدي بيانات جديدة ، بينما يعدل الذكاء الاصطناعي التكيفي سلوكه استجابة للظروف المتغيرة. يساعدنا هذان النموذجان للذكاء الاصطناعي معًا في بناء عالم أكثر ذكاءً وكفاءةً واستجابةً لرغباتنا وتفضيلاتنا الفريدة. في نهاية المطاف ، سيؤدي دمج الأنظمة التكيفية إلى فتح الباب أمام استراتيجيات عمل إبداعية ، مما ينتج عنه نماذج أعمال وسلع وقنوات جديدة من شأنها التخلص من صوامع اتخاذ القرار. على عكس أنظمة الذكاء الاصطناعي التقليدية ، يمكن للذكاء الاصطناعي التكيفي تعديل الكود الخاص به لمراعاة التغييرات في العالم الفعلي التي لم تكن متوقعة أو معروفة في الوقت الذي تم فيه تطوير الكود لأول مرة. يمكن للمنظمات التي تتضمن التكيف والمرونة في تصميماتها بهذه الطريقة أن تستجيب للأزمات بسرعة أكبر ونجاح.