يعد الذكاء الاصطناعي الذي يولد البيانات من أحد أهمّ التطورات الحديثة في عالم الأعمال، إذ يوفر فرصًا جديدة ويزيد من كفاءة الموظفين. وفقًا لنظريات صناعيّة من McKinsey، أصبح الذكاء الاصطناعي الذي يولد البيانات تركيزًا أساسيًا للشركات، حيث يتعرّف أكثر من رُبع قادتها ويعتبرونه من الأولويات على مستوى مجلس الإدارة. في الواقع، اعتنقت نسبة 79 في المئة من القادة الذين شملتهم الدراسة الذكاء الاصطناعي الذي يولد بيانات في عملياتهم.
يشعر بأثر هذه التقنيات في مختلف الصناعات، لا سيما في تطوير البرمجيات. كشفت دراسة لشركة IDC أن 40 في المئة من المسؤولين العليا في تكنولوجيا المعلومات يعتقدون أن الذكاء الاصطناعي الذي يولد بيانات سيحفز الابتكار في إنشاء البرمجيات. بالإضافة إلى ذلك، تقدر GBK Collective أن حوالي 78 في المئة من الشركات تتوقع استخدام الذكاء الاصطناعي لتطوير البرمجيات خلال السنوات الثلاث إلى الخمس القادمة. وحتى في قطاع الألعاب، اعتمدت حوالي نصف شركات الألعاب الفيديو الذكاء الاصطناعي الذي يولد بيانات لتبسيط عملياتها، وفقًا لأبحاث أجرتها مؤتمر مُطوّري الألعاب.
تشير هذه الاتجاهات بوضوح إلى الزيادة في اعتماد الذكاء الاصطناعي الذي يولد بيانات. ومع ذلك، إنّ أحد التحديات الكبيرة تكمن في نقص المطوِّرين الذين يمتلكون المهارات اللازمة لبناء تطبيقات تعمل بالذكاء الاصطناعي الذي يولد بيانات. بينما قد تختار العديد من الشركات استهلاك خدمات الذكاء الاصطناعي الذي يولد بيانات من مزوِّدين من الخارج، يجب على الشركات التي ترغب في تطوير وتشغيل خدماتها الخاصة مدمجة الذكاء الاصطناعي التحرير لاستغلال بيانات الشركة بشكل فعّال.
استكشاف الفجوات: التحديات في الذكاء الاصطناعي الذي يولد بيانات
إذا كانت هناك تحديات محدّدة تحيط بالذكاء الاصطناعي الذي يولد بيانات، فإن أحدها هو مسألة تحضير البيانات لأنظمة الذكاء الاصطناعي الذي يولد بيانات. ثانيًا، تقديم هذه الأنظمة وتطوير البرمجيات التي تستغل بشكل فعّال إمكانيات الذكاء الاصطناعي الذي يولد بيانات تشكّل تحديات إضافية.
بالنسبة للعديد من المؤسسات، يرتبط الذكاء الاصطناعي الذي يولد بيانات بشكل وثيق بالنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) وخدمات مثل ChatGPT. تمكن هذه الأدوات ترجمة الإدخال النصي إلى استفسارات يمكن للخدمة فهمها، وتوفير ردود استنادًا إلى البيانات التدريبية. بينما قد تكفي ردود ChatGPT للاستعلامات البسيطة، فإن الشركات تحتاج إلى فهم أعمق لمجّالاتها المحددة.
للتعامل مع هذا القيد، يصبح من الضروري استخدام تقنيات مثل التوليف التوليف التوليف التقديري (RAG). يتيح للشركات RAG جعل بياناتها قابلة للاستعلام وتضمينها في عمليات LLM. يمكن أن تأتي هذه البيانات في صيغ مختلفة، مثل قواعد المعرفة للشركة، وكتالوج المنتجات، أو المحتوى النصي في ملفات PDF وغيرها من الوثائق. لتحويل هذه البيانات إلى شيء معنوي، يتعين الاعتماد على تقنيات مثل “التجزئة” لتقسيم النص إلى وحدات منفصلة يمكن تمثيلها عدديًا. يمكن أن تنظر التجزئة إلى الكلمات الفردية أو الجمل أو الفقرات، مع وجود تنقيات إقليمية من حيث الدقة والتكلفة الحسابية. بينما لا تزال التجزئة مجالًا تطويريًا، فإن التجربة المستمرة ضرورية للنتائج الأمثل.
بمجرد تجزئة البيانات وتحويلها إلى متجهات، يجب جعلها متاحة ضمن نظام الذكاء الاصطناعي الذي يولد بيانات. عند استلام طلب المستخدم، يتم تحويله إلى متجه يُستخدم للبحث في بيانات الشركة والعثور على أفضل التطابقات الدلالية. توفر هذه التطابقات سياقًا لـ LLM، مساعدة في إنتاج ردود عالية الجودة.
تقدم بيانات RAG فائدتين رئيسيتين. أولًا، تتيح للشركات استخدام البيانات الحساسة في الذكاء الاصطناعي الذي يولد بيانات دون تضمينها مباشرة في LLM. هذا التحكم في استخدام البيانات يعد أمرًا حاسمًا للخصوصية والأمان. ثانيًا، يمكن أن يضع RAG بيانات حادثة الزمانية، ضمانًا لبقاء المعلومات حديثة للمستخدمين.
على الرغم من أن تطبيق RAG يشكل تحديًا بسبب التطور المستمر للتقنيات الأساسية المعنية، فإن تيسير الوصول إلى الذكاء الاصطناعي المولّد للمطوّرين ضروري. إن الطلب على المطوّرين المهرة الملمين بتجزئة البيانات وتضمينات المتجهات والLLMs يفوق العرض الحالي. إن تبسيط عملية العمل مع RAG والذكاء الاصطناعي الذي يولد بيانات سيعود بالفائدة على صناعة كاملة.
تجريد الذكاء الاصطناعي من خلال واجهات برمجة التطبيقات: دعم للمطوّرين
يتضمن توفير الذكاء الاصطناعي المولّد للمطوّرين دعمَ للغات البرمجة التي يستخدمونها بشكل شائع. تُعتبر Python، المرتبطة غالبًا بالذكاء الاصطناعي المولّد، هي اللغة المفضّلة للعلماء في المجالات البيانية. ومع ذلك، وفقًا لأبحاث Stack Overflow لعام 2023، تحتل المركز الثالث في الشعبية. من أجل توسيع مشاركة الجميع في إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي المولّد وتكاملها مع الأنظمة الأخرى، يُعتبر توسيع الدعم للغات مثل JavaScript، الأكثر شعبية في البرمجة، ضروريًا.
طريقة تبسيط استعمال هذه العملية هي من خلال توفير واجهات برمجة تطبيقات تتوافق مع اللغات المفضَّلة لدى المطوّرين. من خلال توفير واجهات برمجة تطبيقات موحّدة لأكثر لغات البرمجة شيوعًا، يمكن للمطوّرين التفاعل بشكل أفضل مع الذكاء الاصطناعي المولّد.
تُعالج هذه الطريقة المركزية على الواجهات برمجة التطبيقات تحدياً آخر كبيرًا للمطوّرين – تكامل مكونات متنوعة ضمن تطبيقات الذكاء الاصطناعي المولّد بفاعلية. سواء كان الأمر يتعلق بروبوتات خدمة العملاء أو عمليات العمل المعقّدة التي يتولاها الوكلاء الآليون، يغطي الذكاء الاصطناعي المولّد مجالًا واسعًا من حالات الاستخدام. تشتمل كل حالة استخدام على عدة مكونات تتعاون لتلبية الطلبات. من دون تجريد هذه القدرة باستخدام واجهات برمجة تطبيقات، سيواجه المطوّرون صعوبة في إدارة وتحديث العديد من الاتصالات عندما يتوسّع التطبيق أو يتم إدخال عناصر جديدة إلى تطبيق الذكاء الاصطناعي. تخفف الواجهات الموحّدة هذا العبء، وتبسّط إدارة الأمور على المدى الطويل للمطوّرين.
الأسئلة الشائعة (FAQ)
س: ما هو الذكاء الاصطناعي المولد؟
ج: الذكاء الاصطناعي المولد هو فرع من الذكاء الاصطناعي يشمل إنشاء محتوى جديد، مثل النصوص أو الصور أو الصوت باستخدام نماذج تعلم آلي.
س: كيف يُستخدم الذكاء الاصطناعي المولّد حاليًا في الصناعات؟
ج: الذكاء الاصطناعي المولد يصنع بالفعل تطوّرًا في مختلف القطاعات، بما في ذلك تطوير البرمجيات، وخدمة العملاء، والألعاب. إنه يساعد الشركات على أتمتة العمليات، وتعزيز تجارب العملاء، ودفع الابتكار.
س: ما هي التحديات المرتبطة بالذكاء الاصطناعي المولّد؟
ج: تتضمن التحديات مع الذكاء الاصطناعي المولّد تحضير البيانات لأنظمة الذكاء الاصطناعي، وتكامل المكونات المختلفة، وتجاوز نقص المطوّرين الذين يجيدون التقنيات الأساسية. بالإضافة إلى ذلك، فإن ضمان خصوصية البيانات وإبقاء المعلومات حديثة يُعتبران قلقين
The source of the article is from the blog agogs.sk