لايزال الذكاء الاصطناعي المجال الأكثر جدلًا. نظرًا لتطوره المتسارع والملحوظ. فقد ظهرت مؤخرًا مصطلحات مثل الذكاء الاصطناعي التوليدي (Genative AI) ووكلاء الذكاء الاصطناعي.
وقدم الذكاء الاصطناعي التقليدي للمستخدمين طريقة جديدة لإنجاز المهام، وتحليل البيانات.
يمكن الذكاء الاصطناعي التوليدي من إنشاء أنماط ومحتوى جديد مثل النصوص أو الصور أو الفيديو أو الصوت أو التعليمات البرمجية.
ويرتقي وكيل الذكاء الاصطناعي بالقدرات الى مستوى أكثر تقدمًا. وذلك من خلال اعتماد منظومة رقمية من النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs). والتعلم الآلي (ML). ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) لأداء مهام مستقلة نيابةً عن المستخدم أو نظام آخر.
كما يعتبر Chat GPT نموذج الذكاء الاصطناعي الجيني الذي حظي باهتمام كبير. وعلى الرغم من أن هذا المنتج يقدم قدرات إبداعية مماثلة للذكاء الاصطناعي الوكيل، فإنه ليس هو نفسه.
تركز وكلاء الذكاء الاصطناعي على اتخاذ القرارات بدلًا من إنشاء المحتوى الجديد الفعلي. وذلك دون الاعتماد على الأوامر المدخلة أو إشرافًا بشريًا.
ومن أبرز تطبيقات وكلاء الذكاء الاصطناعي المركبات ذاتية القيادة. والمساعدين الافتراضيين. والطيارين المساعدين ذوي الأهداف الموجهة نحو المهام.
تقدم أدوات الذكاء الاصطناعي العام والذكاء الاصطناعي الوكيل فوائد إنتاجية هائلة للأفراد والمؤسسات.
الفرق بين الذكاء الاصطناعي التوليدي ووكلاء الذكاء الاصطناعي
الذكاء الاصطناعي التوليدي هو الذكاء الاصطناعي الذي ينتج محتوى أصليًا. مثل النصوص أو الصور أو الفيديو أو الصوت أو التعليمات البرمجية. استجابةً لمطالبة المستخدم أو طلبه. استنادًا إلى نماذج التعلم الآلي التي تسمى نماذج التعلم العميق. وهي خوارزميات تحاكي عمليات التعلم واتخاذ القرار في الدماغ البشري. وتقنيات أخرى مثل أتمتة العمليات الروبوتية (RPA).
تعمل هذه النماذج من خلال تحديد وترميز الأنماط والعلاقات في كميات هائلة من البيانات. ثم استخدام تلك المعلومات لفهم طلبات المستخدمين أو أسئلتهم بلغة طبيعية. كما يمكن لهذه النماذج بعد ذلك إنشاء نصوص وصور ومحتويات أخرى عالية الجودة بناءً على البيانات التي تم التدريب عليها في الوقت الفعلي.
أما بالنسبة لوكيل الذكاء الاصطناعي تعتمد على أن أنظمة مصممة لاتخاذ القرارات والتصرف بشكل مستقل.
بالإضافة إلى القدرة على متابعة الأهداف المعقدة بإشراف محدود. ما يجمع بين الخصائص المرنة للنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) ودقة البرمجة التقليدية.
أيضًا يعمل هذا النوع من الذكاء الاصطناعي بشكل مستقل لتحقيق هدف ما باستخدام تقنيات مثل معالجة اللغة الطبيعية (NLPs) والتعلم الآلي والتعلم المعزز وتمثيل المعرفة.
كما أن الذكاء الاصطناعي العام هو نهج تفاعلي مع مدخلات المستخدمين. أيضًا يتميز بالقدرة بالمرونة في جميع المواقف. كما أنها ستخدم في العديد من التطبيقات التي يمكن أن تستفيد من التشغيل المستقل. مثل الروبوتات والتحليل المعقد والمساعدين الافتراضيين.
الفرق بين الأدوات من حيث المميزات
السمات الرئيسية للذكاء الاصطناعي التوليدي
إنشاء المحتوى:
يتفوق الذكاء الاصطناعي التوليدي في توليد المحتوى. حيث يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي إنشاء سياق متماسك مثل المقالات والإجابات على المشكلات المعقدة.
كما يمكن لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، مثل تطبيق OpenAI’s ChatGPT، توليد الإجابات وكتابة القوائم وتقديم النصائح عند طلبها من خلال مدخلات المستخدم.
بالتالي، يؤدي استخدام حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنتاج التعليمات البرمجية إلى تبسيط عملية تطوير البرمجيات وتسهيل كتابة التعليمات البرمجية على المطورين من مختلف مستويات المهارة.
تحليل البيانات:
يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي تحليل كميات هائلة من البيانات، واستخدام هذا التحليل لاكتشاف الأنماط والاتجاهات.
كما يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي تبسيط عمليات سير العمل المعقدة. خاصةً عندما يتعلق الأمر بسلسلة التوريد وتقديم تجربة أفضل للعملاء.
القدرة على التكيف:
يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي تكييف مخرجاته بناءً على المدخلات التي يتلقاها من المستخدم.
إذا كان المستخدم يقدم ملاحظات محددة للنموذج، فإن النتيجة تتغير لتتماشى أكثر مع ما يسعى إليه المستخدم وبالتالي تحسين المخرجات.
التخصيص:
يمكن لتقنية الذكاء الاصطناعي العام تقديم توصيات وتجارب مخصصة بناء على المدخلات التي يتلقاها من المستخدم.
فعلى سبيل المثال، اتجهت صناعة البيع بالتجزئة إلى تقديم تجارب مخصصة للغاية لعملائها بفضل تقنية الذكاء الاصطناعي التوليدي التي تساعدهم على فهم كل تفاصيل تفضيلات عملائهم.
مميزات وكلاء الذكاء الاصطناعي
الملامح الرئيسية للذكاء الاصطناعي العميل
اتخاذ القرار:
نظرًا للخطط والأهداف المحددة مسبقًا، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تقييم المواقف وتحديد المسار إلى الأمام دون أو بأقل قدر من المدخلات البشرية.
حل المشكلات:
يعتمد وكلاء الذكاء الاصطناعي على نهجا من أربع خطوات لحل المشكلات. منها الإدراك. والتفكير. والتصرف. والتعلم.
تبدأ هذه الخطوات الأربع بجعل وكلاء الذكاء الاصطناعي يجمعون البيانات ويعالجونها. ثم يعمل بعد ذلك كمنسق يقوم بتحليل البيانات المدركة لفهم الموقف. ثم تتكامل مع الأدوات الخارجية التي تتحسن وتتعلم باستمرار من خلال التغذية الراجعة.
الاستقلالية:
السلوك المستقل هو ما يميز وكيل الذكاء الاصطناعي. إن قدرتها الفريدة على التعلم والعمل من تلقاء نفسها تجعلها تقنية واعدة للمؤسسات التي تسعى إلى تبسيط سير العمل وجعل الآلات تؤدي مهام معقدة بأقل تدخل بشري.
التفاعل:
نظرًا لطبيعته الاستباقية، يمكن للذكاء الاصطناعي التفاعلي التفاعل مع البيئة الخارجية وجمع البيانات للتكيف في الوقت الفعلي. أحد الأمثلة على ذلك هو المركبات ذاتية القيادة. والتي يجب أن تحلل باستمرار محيطها وتتخذ قرارات قيادة آمنة ودقيقة.
التخطيط:
يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي الوكيل التعامل مع السيناريوهات المعقدة وتنفيذ إستراتيجيات متعددة الخطوات لتحقيق أهداف محددة.
المقال الأصلي: من هنـا
