في هذه العصر الرقمي الحديث، أصبحت البيانات عبر الإنترنت أصولًا لا تقدر بثمن لمختلف الصناعات. فقد استخدمت شركات التكنولوجيا، مثل Meta وGoogle، البيانات للإعلانات الموجهة عبر الإنترنت منذ فترة طويلة. بينما تعتمد منصات البث مثل Netflix وSpotify على البيانات لتوصي بأفلام وموسيقى مخصصة لمستخدميها. حتى المرشحون السياسيون لجأوا إلى البيانات للحصول على رؤى حول سلوك الناخبين. ومع ذلك، أصبح من الواضح أيضًا أن البيانات الرقمية تلعب دورًا حيويًا في تطوير الذكاء الاصطناعي.
أحد العوامل الرئيسية التي تحدد نجاح أنظمة الذكاء الاصطناعي هو كمية البيانات التي تمتلكونها. تمامًا كما يصبح الطالب أكثر معرفة بقراءة المزيد من الكتب، تصبح النماذج اللغوية الكبيرة – الركيزة الأساسية للشات بوت – أكثر دقة وقوة كلما تم تغذيتها بمزيد من البيانات. كلما قامت نظام الذكاء الاصطناعي بمعالجة المزيد من البيانات، كلما أصبحت ردوده أكثر دقة وشبيهة بالإنسان.
على سبيل المثال، نموذج الذكاء الاصطناعي الرائد المعروف باسم GPT-3، الذي تم إصداره في عام 2020 من قبل شركة OpenAI. تم تدريب GPT-3 على مئات المليارات من “الرموز”، والتي تعتبر عبارة عن كلمات أو جزء من كلمات بشكل أساسي. هذه الكمية الهائلة من البيانات التدريبية سمحت لـ GPT-3 بتوليد ردود حقيقية بشكل لا يصدق ومناسبة سياقيًا.
تستمد البيانات المستخدمة لتدريب النماذج اللغوية الكبيرة مثل GPT-3 من مصادر مختلفة عبر الإنترنت. تم تدريب GPT-3 من شركة OpenAI على مليارات المواقع الإلكترونية والكتب ومقالات ويكيبيديا التي تم جمعها من مختلف أنحاء الإنترنت. ومع ذلك، من المهم أن نلاحظ أن OpenAI لم تشارك علنًا البيانات الدقيقة التي استخدمتها لتدريب نماذجها الحديثة.
أسئلة شائعة:
Q: كيف تساهم البيانات في تمكين الذكاء الاصطناعي؟
A: يعتمد نجاح أنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على كمية البيانات التي يتم تدريبها عليها. المزيد من البيانات يؤدي إلى ردود أفضل وأكثر إنسانية من نظام الذكاء الاصطناعي.
Q: ما هو نموذج اللغة الكبير؟
A: نموذج اللغة الكبير هو نظام يمكنه معالجة وتوليد لغة تشبه لغة الإنسان من خلال تحليل كميات ضخمة من البيانات النصية.
Q: ما هو GPT-3؟
A: GPT-3، اختصارًا لـ Generative Pre-trained Transformer 3، هو نموذج ذكاء اصطناعي رائد تم تطويره من قبل شركة OpenAI، ويتمتع بالقدرة على توليد ردود واقعية ومناسبة سياقيًا.
Q: كيف تم تدريب GPT-3؟
A: تم تدريب GPT-3 على مئات المليارات من “الرموز”، وهي كلمات أو جزء من كلمات، جمعت من مصادر عبر الإنترنت مثل المواقع الإلكترونية والكتب ومقالات ويكيبيديا.
Q: هل قامت OpenAI بمشاركة البيانات الدقيقة المستخدمة في تدريب نماذجها الحديثة علنًا؟
A: لا، لم تكشف OpenAI علنًا عن البيانات الدقيقة التي استخدمتها لتدريب نماذجها الحديثة.
الاستخدام البيانات في تطوير الذكاء الاصطناعي يتجاوز فقط النماذج اللغوية مثل GPT-3. فالصناعة الرائدة للذكاء الاصطناعي تعتمد بشكل كبير على البيانات لتدريب وتحسين الخوارزميات، مما يجعلها قوة دافعة وراء التقدم في التكنولوجيا.
تشهد صناعة الذكاء الاصطناعي نموًا سريعًا وتحولًا. وفقًا لشركة أبحاث السوق Statista، من المتوقع أن تصل السوق العالمية للذكاء الاصطناعي إلى 190 مليار دولار بحلول عام 2025، حيث يعتمد قطاعات مثل الرعاية الصحية والتمويل والبيع بالتجزئة والتصنيع على تقنيات الذكاء الاصطناعي لتعزيز الكفاءة وعمليات اتخاذ القرار.
إحدى التحديات الرئيسية التي تواجهها صناعة الذكاء الاصطناعي هي توفر وجودة البيانات. تحتاج أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى مجموعات بيانات كبيرة ومتنوعة لتعلم الأنماط وإجراء توقعات دقيقة. ومع ذلك، قد تكون الوصول إلى بيانات عالية الجودة صعبة، خاصة في الحالات التي تكون فيها البيانات حساسة أو محمية. يجب على الشركات التنقل في القضايا المتعلقة بالخصوصية والأمان والأخلاق لضمان أن البيانات التي يستخدمونها موثوقة ومتوافقة مع التشريعات.
قضية أخرى متعلقة باستخدام البيانات في الذكاء الاصطناعي هي التحيز. تتعلم خوارزميات الذكاء الاصطناعي من البيانات، وإذا كانت البيانات نفسها تحتوي على تحيزات أو تعكس تحيزات المجتمع، يمكن للخوارزمية أن تستمر في تعزيز تلك التحيزات وتؤدي إلى نتائج غير عادلة. كان هذا موضوع قلق وجدل في مجالات مختلفة، مثل عمليات التوظيف وأنظمة العدالة الجنائية وخوارزميات وسائل التواصل الاجتماعي.
لمعالجة هذه المشكلات، هناك تركيز متزايد على تطوير الذكاء الاصطناعي المسؤول وحوكمة البيانات. تقوم الشركات بتنفيذ استراتيجيات لضمان الشفافية والعدالة والمساءلة في نماذجها الذكية. يتم تطوير الإطارات الأخلاقية والإرشادات لتوجيه استخدام الذكاء الاصطناعي والبيانات بشكل مسؤول.
لمزيد من المعلومات حول صناعة الذكاء الاصطناعي، والتوقعات السوقية، والقضايا المتعلقة، يمكنك الرجوع إلى مصادر موثوقة مثل موقع OpenAI والمقالات الإخبارية من مصادر مثل The New York Times.
Sources:
– OpenAI
– The New York Times
The source of the article is from the blog queerfeed.com.br