لسنوات عديدة، كان الذكاء الاصطناعي مجالًا رائعًا للدراسة والتطوير. لكن أنظمة الذكاء الاصطناعي حققت في الآونة الأخيرة تقدما كافيا لتصبح قادرة على القيام بوظائف كان يعتقد في السابق أنها من اختصاص العقل البشري حصريا. ومع التطورات الكبيرة المخطط لها في مجالات مثل إنشاء الصور ونمذجة اللغة، من المتوقع أن يكون عام 2024 عامًا فاصلاً في تطور الذكاء الاصطناعي.
كان أحد أكثر التطورات إثارة للاهتمام في مجال الذكاء الاصطناعي على مدى السنوات العديدة الماضية هو ظهور مولدات الصور. يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي الآن إنتاج صور تكون بمثابة نسخ طبق الأصل من الصور الحقيقية بفضل شبكة التضادية التكرارية تكتمل القدرة على إنشاء الصور وتحديد ما إذا كانت الصور أصلية أم احتيالية بواسطة شبكتين عصبيتين. هذه هي الطريقة التي تعمل بها شبكات التضادية التكرارية حيث تتحسن شبكة المولدات في إنشاء صور أكثر واقعية مع تنافس الشبكتين.
ماهي شبكة التضادية التكرارية GAN
هي نوع من الشبكات العصبية الاصطناعية تستخدم في الذكاء الاصطناعي، وقد تم اقتراحها لأول مرة في عام 2014 بواسطة عالم الذكاء الاصطناعي “إيان جودفيلو”. تعتمد هذه الشبكة على مبدأ المنافسة بين شبكتين: المولد والمميز.
المولد:
هذه الشبكة تهدف إلى إنتاج بيانات جديدة واقعية. فهي تقوم بتوليد عينات جديدة تشبه البيانات التدريبية التي تم استخدامها في تدريب النموذج.
المميز:
تقوم هذه الشبكة بدور المميز أو المعرف، حيث تحاول تمييز ما إذا كانت البيانات المقدمة لها حقيقية أم مزيفة (تم إنشاؤها بواسطة المولد). وتهدف إلى تحسين القدرة على التمييز بين البيانات الحقيقية والبيانات المزيفة باختلافها عن الشبكات العصبية التقليدية، تُعتبر شبكة التضادية التكرارية متفوقة في توليد البيانات الجديدة بشكل يُعتبر واقعيًا بما فيه الكفاية. تستخدم شبكة التضادية التكرارية في توليد الصور، والفيديوهات، والنصوص، وغيرها من البيانات الخام التي يمكن أن تُنشأ بشكل إبداعي وملموس.
تطوير الذكاء الاصطناعي
إن الآثار المترتبة على تطور الذكاء الاصطناعي كبيرة. بدأت صناعات مثل الموضة والهندسة المعمارية والتصميم بالفعل في الاستفادة من الصور التي ينشئها الذكاء الاصطناعي لإنتاج تصميمات مُحسّنة لمعايير معينة أو تمثيلات منتجات واقعية للغاية. على سبيل المثال، قبل تصنيع العنصر، يمكن استخدام صورة تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي لقطعة من الملابس لتصوير كيف سيبدو العنصر على النموذج. وبالمثل، حتى قبل بدء البناء، يمكن استخدام صورة للهيكل تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي لتزويد العملاء بلمحة واقعية عن الشكل الذي سيبدو عليه المبنى النهائي.
في هذا العام
من المتوقع أن يحقق الذكاء الاصطناعي تقدمًا كبيرًا في نمذجة اللغة بالإضافة إلى توليد الصور. يستطيع الذكاء الاصطناعي الآن إنتاج نثر يشبه الإنسان ويمكن استخدامه لعدد من الأغراض، بدءًا من الشات بوت وخدمة العملاء وحتى الكتابة الإبداعية والصحافة، وذلك بفضل تطوير نماذج لغوية واسعة النطاق مثل الشات جي بي تي. فقد أصبحت هذه النماذج معقدة بشكل متزايد، ويجري تطوير نماذج جديدة قادرة على إنتاج لغة أقوى.
تتمثل إحدى الفوائد الأساسية لنماذج اللغة في قدرتها على أتمتة العمليات التي كان يُعتقد سابقًا أنها المجال الفريد للعقل البشري. على سبيل المثال، يمكن استخدام روبوتات الدردشة التي تعمل بنموذج اللغة لتوفير خدمة العملاء على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع، والرد على أسئلتهم ومشكلاتهم في الوقت الفعلي. يؤدي ذلك إلى تحسين تجربة العملاء مع السماح لممثلي خدمة العملاء من البشر بالتركيز على المهام الصعبة.
يعد مجال الكتابة الإبداعية مجالًا آخرًا من المتوقع أن يكون لنماذج اللغة فيه تأثير كبير. في حين أن النثر الناتج عن الذكاء الاصطناعي قد لا يكون قادرًا أبدًا على مطابقة أصالة الكتابة البشرية وفروقها الدقيقة، إلا أنه يمكن استخدامه لدعمها من خلال تقديم الأفكار والإلهام. على سبيل المثال، قد يستخدم الكاتب البشري قصة تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي كأساس لتطوير قصة أكثر ثراءً وتفصيلاً.
تأثير الذكاء الاصطناعي على الصناعات المختلفة
بشكل عام، لا تمثل التطورات في توليد الصور ونمذجة اللغة سوى جزء صغير من التطبيقات المحتملة للذكاء الاصطناعي. مع استمرار تحسن أنظمة الذكاء الاصطناعي، يمكننا أن نتوقع ظهور تطبيقات وحالات استخدام جديدة في مجموعة واسعة من الصناعات.
فيما يلي بعض المجالات التي من المتوقع أن يحدث فيها الذكاء الاصطناعي تأثيرًا كبيرًا في السنوات القادمة:
في مجال الرعاية الصحية: يتم بالفعل استخدام الذكاء الاصطناعي لتشخيص المرضى من خلال تحليل الصور الطبية. يمكننا أن نتوقع تطور أنظمة الذكاء الاصطناعي في السنوات القادمة والتي يمكنها فحص كميات هائلة من بيانات المرضى للعثور على الأنماط والتوصل إلى تشخيصات أكثر دقة.
التعليم: يتم بالفعل استخدام برامج التدريس المعتمدة على الذكاء الاصطناعي لتحسين تعلم الطلاب. وقد نتوقع أن تتقدم هذه الأنظمة في السنوات القادمة، مما يوفر للطلاب فرصًا تعليمية فردية تلبي احتياجاتهم الفريدة.
النقل: على الرغم من أن السيارات ذاتية القيادة موجودة الآن على الطريق، إلا أنه لا يزال هناك حاجة إلى بذل جهد كبير لزيادة موثوقيتها وسلامتها. قد تصبح الطرق أكثر أمانًا وفعالية في المستقبل مع تحسن أنظمة الذكاء الاصطناعي في التنقل في البيئات الصعبة والتواصل مع السائقين البشريين في السنوات القادمة.
المالية: يتم بالفعل تحليل البيانات المالية واختيار الاستثمارات باستخدام الذكاء الاصطناعي. وفي السنوات المقبلة، قد نتوقع أن نرى أنظمة الذكاء الاصطناعي تتحسن كثيرًا في اكتشاف فرص الاستثمار وتوقع أنماط السوق، مما قد يؤدي إلى تغيير القطاع المالي.
التصنيع: يتم استخدام الذكاء الاصطناعي بالفعل لتبسيط إجراءات الإنتاج وتعزيز ضمان الجودة. وقد نتوقع قدرًا أكبر بكثير من الكفاءة والفعالية من أنظمة الذكاء الاصطناعي في السنوات القادمة، مما قد يؤدي إلى مكاسب هائلة في الإنتاجية والأرباح.
ومع ذلك، فإن قدرًا كبيرًا من المسؤولية يأتي مع كل هذه التطورات. يجب علينا وضع معايير وقوانين أخلاقية مع تقدم الذكاء الاصطناعي وانتشاره في حياتنا بحيث يخدم الإنسانية بدلاً من إساءة معاملته أو إساءة معاملته. من أجل حماية سلامة الناس وخصوصيتهم وكرامتهم، يجب علينا التأكد من أن الذكاء الاصطناعي تم تطويره ونشره بطريقة مفتوحة للتدقيق من أولئك الذين تأثرت حياتهم بقراراتها.
افكار اخيرة
ومع التقدم الكبير المتوقع في عدد من المجالات، بما في ذلك إنتاج الصور، ونمذجة اللغة، وغيرها الكثير، يبدو أن عام 2024 سيكون عامًا من الإنجازات الهائلة في مجال الذكاء الاصطناعي. وعلى الرغم من أن هذه التطورات لديها القدرة على تغيير الصناعات وتحسين حياتنا اليومية، إلا أنه يجب علينا التعامل معها بمسؤولية و أخلاق. وهذا سيضمن استخدام الذكاء الاصطناعي لصالح الجميع والمساهمة في خلق مستقبل أفضل وأكثر عدلاً واستدامة.
