يقود الذكاء الاصطناعي التوليدي اليوم ثورة تكنولوجية هائلة في العالم، بوتيرة متسارعة التطور محدثًا تحولات جذرية في مختلف الصناعات، بدءًا من الإبداع الفني وصولًا إلى البرمجة والتصنيع.
ومع هذا التقدم السريع. أصبح من الضروري على المهنيين ورواد الأعمال والباحثين فهم المصطلحات الأساسية المرتبطة بهذا المجال. حتى يواكبوا تطوراته ويستفيدوا من إمكانياته الهائلة.
يهدف هذا التقرير في موقع “رواد الأعمال” إلى تسليط الضوء على أبرز مصطلحات الذكاء الاصطناعي التوليدي التي لا ينبغي تجاهلها.
حيث يُعد الإلمام بها خطوة أساسية لفهم كيفية عمل هذه التقنية وتأثيرها على القطاعات المختلفة.
فمن المفاهيم الأساسية مثل التعلم العميق والشبكات العصبية إلى المصطلحات الأحدث مثل النماذج التوليدية والهندسة التلقائية للنصوص. ستجد في هذا التقرير دليلك الشامل لفهم لغة الذكاء الاصطناعي الحديثة. وفقًا لما ذكره موقع”.aveni.ai”.
مصطلحات الذكاء الاصطناعي التوليدي
ليس سرًا أن الذكاء الاصطناعي التوليدي قادم ليغير طريقة تقديم النصائح المالية. في الواقع، هو موجود بالفعل، وجلب معه الكثير من المصطلحات والكلمات الرنانة والاختصارات التي قد تشعرك بالدوار.
لذا؛ كيف تعرف ما هو مهم؟ وما مصطلحات الذكاء الاصطناعي الأساسية التي يجب على الجميع معرفتها؟
الذكاء الاصطناعي (AI): يشير إلى أنظمة وبرامج الكمبيوتر التي يمكنها أداء مهام متقدمة مثل التعرف على الكلام، وتحليل الصور، وإنشاء اللغة. الذكاء الاصطناعي هو أساس العديد من القدرات التكنولوجية الحديثة.
أتمتة الذكاء الاصطناعي (AI Automation): هذا يحدث عندما يتم دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي المتعددة، مثل تعلم الآلة ومعالجة اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر. لأتمتة عمليات الأعمال، يمكن للذكاء الاصطناعي تولي العديد من المهام المتكررة والمستهلكة للوقت أو كثيفة البيانات في مجال الخدمات المالية.
هلوسات الذكاء الاصطناعي (AI Hallucinations): تحدث عندما ينتج نموذج لغوي كبير استجابة غير صحيحة أو مضللة تحوي معلومات خاطئة.
يمكن أن يحدث هذا عندما يرى النموذج اللغوي الكبير أنماطًا أو كائنات غير موجودة. قد تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي التي تهلوس إلى حدود محددة أو أدوات تصفية أقوى للحد من النتائج المحتملة.
ضع تعريف مصطلح الذكاء الاصطناعي هذا في الاعتبار. لأنه من المهم معرفة أن أنظمة الذكاء الاصطناعي لا تنتج دائمًا استجابات صحيحة أو دقيقة أو واقعية.
أتمتة الذكاء الاصطناعي
الصندوق الأسود (Black Box): هذا يعني أن الأعمال الداخلية لنظام الذكاء الاصطناعي ليست شفافة أو قابلة للتفسير للمستخدم. يتخذ النظام قرارات دون شرح كيف توصل إليها.
الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI): هذا عكس الذكاء الاصطناعي “الصندوق الأسود”. تم تصميم الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير للكشف بشفافية عن عملية اتخاذ القرار بطريقة يمكن للبشر فهمها.
الذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI): هو نوع من الذكاء الاصطناعي يستخدم نماذج توليدية لإنشاء محتوى مثل النصوص والصور ومقاطع الفيديو والموسيقى. الذكاء الاصطناعي التوليدي يفعل بالضبط ما يوحي به اسمه – فهو يولد أشياء -.
نموذج لغوي كبير (LLM): هو نظام ذكاء اصطناعي، مثل GPT. يتم تدريبه على كميات هائلة من البيانات النصية (كميات كبيرة حقًا) لفهم وإنشاء لغة بشرية. وهي تشغل قدرات اللغة الطبيعية.
ما هو تعلم الآلة؟
تعلم الآلة (Machine Learning – ML): هو شكل من أشكال الذكاء الاصطناعي؛ حيث تتعلم الخوارزميات أنماطًا من البيانات لعمل تنبؤات. دون أن تتم برمجتها بشكل صريح. فهو يمكن أجهزة الكمبيوتر من التعلم والتحسين دون تدخل بشري.
تعلم الآلة هو مصطلح من مصطلحات الذكاء الاصطناعي التي يعرفها كثيرون منا. لكن قد لا يفهمونها تمامًا.
من خلال تعلم الآلة، يمكن لأنظمة الكمبيوتر أن تتعلم أنماطًا من البيانات الموجودة مسبقًا للتنبؤات من خلال التعلم الخاضع للإشراف. أو اكتشاف وتعرف الأنماط في البيانات من خلال التعلم غير الخاضع للإشراف.
تدريب النموذج (Model Training): هو فعل تدريب الآلة على اتخاذ قرارات أو تنبؤات دقيقة من البيانات. يتضمن تدريب النموذج عملية إعطاء خوارزمية تعلم الآلة مجموعة من البيانات (الأوزان والانحياز) لمساعدة النماذج في تحديد القيم الجيدة وإخراج نموذج بأقل فقدان (مدى جودة نمذجة الخوارزمية للبيانات المستخدمة في التدريب، بأقل عدد ممكن من الأخطاء).
تحليل المشاعر
معالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing – NLP): هي تقنية تعلم آلي تمكن أجهزة الكمبيوتر من فهم اللغة البشرية والاستجابة لها والتواصل بها. تعد معالجة اللغة الطبيعية تقنية أساسية في السماح للآلات بفهم والتفاعل مع النصوص والكلام باللغة البشرية.
على سبيل المثال، يستخدم ChatGPT و Siri معالجة اللغة الطبيعية لفهم وإنشاء استجابات نصية. هذا مصطلح من مصطلحات الذكاء الاصطناعي التي قد يسمعها الجميع غالبًا، لذلك؛ من الضروري معرفتها.
تحليل المشاعر (Sentiment Analysis): هو عملية تحديد نبرة النص باستخدام تحليل معالجة اللغة الطبيعية. باستخدام تحليل المشاعر. يمكن تحليل كميات كبيرة من النصوص لاستنتاج تأثيرها أو عاطفتها.
على سبيل المثال، يمكن فهم رسالة بريد إلكتروني على أنها متحمسة أو محبطة. مع بدء فهم الذكاء الاصطناعي للفروق الدقيقة العاطفية البشرية مثل العاطفة. لذا؛ يجب مراقبة مصطلح الذكاء الاصطناعي.
صناعة استخدم الذكاء الاصطناعي
التتبع (Traceability): هو حل لجعل أنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر شفافية. يوثق التتبع البيانات والعمليات والتنبؤات والخوارزميات المستخدمة والقرارات التي تتخذها أنظمة الذكاء الاصطناعي.
نماذج اللغة الكبيرة العمودية (Vertical LLMs): هي نماذج لغوية كبيرة متخصصة يتم تدريبها في مجال معين (على سبيل المثال، لصناعة الخدمات المالية). بدلًا من تدريبها بشكل أفقي أو عام لمجموعة واسعة من الموضوعات والتطبيقات.
إذا كنت تعمل في صناعة تستخدم الذكاء الاصطناعي لتطبيقات متخصصة. فمن المفيد فهم مصطلحات مثل نماذج اللغة الكبيرة العمودية لمواكبة أحدث الابتكارات في الصناعة.
