الحوسبة المتكاملة للذكاء الاصطناعي: تطوير مستقبل أكثر ذكاءً

اندماج الذكاء الاصطناعي إن التحول إلى أنظمة الحوسبة يقود ثورة تعطل جميع أنواع الصناعات وتخلق أسواقًا جديدة.

يمكن لأي تطبيق برمجي تعزيز قدراته باستخدام الذكاء الاصطناعي المدمج. من أتمتة العمليات التجارية إلى اكتشاف رؤى الأعمال والمعاملات الاحتيالية، فإن الفوائد هائلة.

تتوفر نماذج الذكاء الاصطناعي وخدماتها للجميع أيضًا. لذا، تتناول هذه المقالة ما قد يعنيه تكامل الذكاء الاصطناعي لعملك أو تطبيق الكمبيوتر الخاص بك، وكيف يمكنك أنت أيضًا تطوير مستقبل أكثر ذكاءً.

الحوسبة بدون الذكاء الاصطناعي

إن الحاسوب التقليدي يجعل من السهل إجراء العمليات الحسابية بمعدل أسرع كثيراً مما يستطيع أي إنسان أن يفعله بمفرده، وهذا ما يمنحه قوته. فالحاسوب الذي يعمل بسرعة 1 ميغاهرتز يستطيع إجراء نحو مليون عملية حسابية في الثانية، وبعضها يحتاج إلى أكثر من دورة واحدة لإكماله. أما الحاسوب الذي يعمل بسرعة 1 غيغاهرتز فإنه يستطيع إجراء مليار عملية في الثانية، وتلك التي تعمل بوحدات معالجة مركزية متعددة سوف تضاعف هذه القدرة وفقاً لعدد النوى.

يتطلب حل المشكلات بهذه الطريقة فهم القضايا المطروحة وتطوير برامج للعمل من خلال الحلول. كان لا بد من وجود برنامج فرعي لإدارة كل سيناريو محتمل، وبرامج روتينية افتراضية للحالات غير المتوقعة.

هذا النهج في تطوير البرمجيات مقبول، وغالبًا ما يكون فعالًا في إنجاز العمل. لكنه يحدّ من نطاق ما يمكن للمطور فعله وما لا يمكنه فعله. على سبيل المثال، بينما يمكنك استخدامه لتحديد حوالي 16.8 مليون اختلاف في ألوان الخلفية السداسية العشرية، والتي تتراوح من الأسود (0x000000) إلى الأبيض (0xFFFFFF)، وبموارد قليلة نسبيًا، ستجد صعوبة في تطبيق نفس المنهجية لتمييز وجوه عشرة أو مئة شخص فقط.

وبعبارة أخرى، فإن هذا النهج التقليدي لحل المشكلات على الكمبيوتر يعمل بشكل جيد عندما يتعلق الأمر بعامل واحد أو عدد قليل من العوامل. ولكن بمجرد أن تضطر إلى التفكير برمجيًا في مئات أو آلاف العوامل المختلفة في جزء من الثانية، يصبح من الضروري إيجاد نموذج جديد ونهج تطوير جديد. وهذا بالضبط ما يقدمه الذكاء الاصطناعي.

وعد الذكاء الاصطناعي

يجمع الحوسبة المتكاملة للذكاء الاصطناعي بين قوة المعالجة الخام للكمبيوتر التقليدي والقدرات المعرفية الذكية لخوارزميات الذكاء الاصطناعي. يتيح هذا النظام الجديد الأكثر ذكاءً لأجهزة الكمبيوتر تحليل كميات هائلة من البيانات بسهولة وسرعة أكبر مما قد يحلم به الإنسان، سواء يدويًا أو برمجيًا.

تسهل نماذج الذكاء الاصطناعي مقارنة أكبر عدد ممكن من العوامل من خلال كميات كبيرة من البيانات. كما تسهل تحديد الأنماط وتصنيفها بكفاءة في البيانات، مما يؤدي إلى اتخاذ قرارات أكثر استنارة بذكاء يشبه الذكاء البشري.

من خلال ترك الجزء الأكبر من عملية تحديد وتصنيف البيانات للذكاء الاصطناعي، يمكن للمطور التركيز على الصورة الأكبر، وتسريع وقت التطوير، وتحقيق نتائج أفضل بكثير مما كان من الممكن تحقيقه لولا مساعدة الذكاء الاصطناعي.

التطبيقات عبر الصناعات

يمكنك دمج الذكاء الاصطناعي في أنظمة الحوسبة لإدارة العمل في كل الصناعات تقريبًا. وفيما يلي بعض الأسواق والاستخدامات الشائعة.

• تمويل:من تحليل بيانات السوق العامة إلى اكتشاف الاحتيال وإدارة المحافظ والتداول الخوارزمي، يستمر دعم الذكاء الاصطناعي في الأسواق المالية في النمو.
• قطاع الرعاية الصحية:يتم أيضًا تطبيق الذكاء الاصطناعي في تحليل الفحوصات، مثل التصوير بالرنين المغناطيسي والأشعة السينية للكشف عن الشذوذ والأمراض. وعلاوة على ذلك، يمكن للباحثين الاستفادة من نماذج الذكاء الاصطناعي لتسريع اكتشاف الأدوية الجديدة.
• الروبوتات:من التصنيع إلى السيارات ذاتية القيادة، والعناية الشخصية، وروبوتات الويب، تعمل الذكاء الاصطناعي على إحداث ثورة في صناعة الروبوتات مع تزايد سهولة إنجاز المهام المعقدة. يعمل الذكاء الاصطناعي على تحسين الرؤية الحاسوبية، وتحديد المواقع ورسم الخرائط، والتخطيط والتحكم، واكتشاف الأشياء، والقدرة على الارتجال في المواقف غير المؤكدة.
• خدمات البيع بالتجزئة:تتنوع تطبيقات تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في مجال البيع بالتجزئة على نطاق واسع من تقديم توصيات المنتجات المخصصة إلى التحليل الديموغرافي وخدمة العملاء وإدارة المخزون والتنبؤ بالطلب وتحسين الأسعار واكتشاف الاحتيال.
• أمن:إن قدرة نماذج الذكاء الاصطناعي على تحليل كميات كبيرة من البيانات بسرعة تجعلها مكونات مثالية في أنظمة الكشف عن الاحتيال والاختراقات الأمنية.
• الزراعة: تعتمد الزراعة الدقيقة والتكنولوجيا الزراعية بشكل متزايد على الذكاء الاصطناعي لتقليل تكلفة زراعة الغذاء مع تعزيز الغلة والأرباح.

تحديات الحوسبة الذكية المتكاملة

رغم أن الحوسبة القائمة على الذكاء الاصطناعي تقدم العديد من الوعود، إلا أنها تأتي أيضًا مع تحدياتها، تمامًا مثل معظم التقنيات الأخرى. وفيما يلي أبرز هذه التحديات.

1. توفر النموذج:من الواضح أنه يجب أن يكون هناك نموذج ذكاء اصطناعي موجود بالفعل يقوم بالعمل الذي تحتاجه. وإلا، فسيتعين عليك إنشاء نموذج أو تعديل نموذج موجود لتلبية احتياجاتك.
2. تحيز الخوارزمية:ستظل هناك دائمًا مشكلة تحيز الخوارزمية، وغالبًا ما تكون هذه هي الحال عندما تستخدم نموذجًا تم تدريبه بواسطة شخص آخر. يمكن لبيانات التدريب أن تفسد عقل الذكاء الاصطناعي - إذا جاز التعبير.
3. جودة البيانات:إن القمامة الداخلة والقمامة الخارجة تحدث أيضًا مع عمليات الذكاء الاصطناعي. إذا قمت بتغذية نظامك ببيانات منخفضة الجودة، فلا تتوقع حدوث معجزة. الأمر متروك لك دائمًا لتنظيف وإعداد جميع البيانات التي تدخل في النموذج.
4. تكاليف الأجهزة:على سبيل المثال، ما لم تكن تستخدم خدمة الذكاء الاصطناعي من خلال واجهة برمجة التطبيقات، فستحتاج إلى تثبيت أجهزة مناسبة لتشغيل نموذج كفء. وحتى الخدمات عبر الإنترنت ستظل تفرض رسومًا.

الذكاء الاصطناعي المدمج مقابل الذكاء الاصطناعي السحابي مقابل الذكاء الاصطناعي الحافة

من بين القضايا المهمة التي يجب مراعاتها عند اختيار نموذج الذكاء الاصطناعي هو التسليم. يمكنك إما تضمين النموذج في كود البرنامج الخاص بك، أو تشغيله في السحابة، أو على الحافة. ​​كل من هذه الأساليب لها إيجابياتها وسلبياتها، لذا إليك نظرة عن كثب عليها.

• مدمج AI:يعني تضمين الذكاء الاصطناعي في كود البرنامج أن كل ما تحتاجه لتشغيل النموذج سيكون متاحًا فعليًا على نفس الكمبيوتر الذي يشغل البرنامج. هذا النهج له مزاياه، مثل التطبيقات أو الأنظمة عالية الأمان التي تحتاج إلى العمل بشكل مستقل دون اتصال بالإنترنت. على الجانب السلبي، قد تتطلب النماذج الكبيرة قدرًا كبيرًا من الذاكرة وقوة المعالجة، بما في ذلك وحدات معالجة الرسومات، للتشغيل.
• الذكاء الاصطناعي المستضاف على السحابة: إن استضافة نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بك على السحابة يعد خيارًا جيدًا آخر. فمعظم خدمات الذكاء الاصطناعي مستضافة على السحابة على أي حال، لذا فإن الأمر متروك لك للاختيار. وتشمل الفوائد انخفاض التكاليف وقابلية التوسع، في حين قد تشمل الجوانب السلبية مخاوف تتعلق بالزمن والحماية.
• الذكاء الاصطناعي المستضاف على الحافة:بالنسبة للتطبيقات الحساسة للوقت، قد ترغب في جعل نموذجك المستضاف على السحابة متاحًا أيضًا على الحافة. ​​حواف السحابة هي مراكز بيانات تقدم خدمات أقرب إلى مواقع المستخدمين لتقليل زمن الوصول. يعتمد توفر مواقع الحافة على موفر السحابة، لذا قد تحتاج إلى التسوق.

الاعتبارات الأولية لدمج الذكاء الاصطناعي

قبل أن تمضي قدمًا في دمج الذكاء الاصطناعي في برنامجك، ستحتاج إلى إجراء بعض الاعتبارات الأولية لمساعدتك في تصميم منتج عالي الجودة ستقدر أنت والآخرون استخدامه. فيما يلي بعض هذه الاعتبارات الرئيسية.

• واجهة المستخدم:إن الفائدة وسهولة الاستخدام هما العاملان اللذان يحددان قيمة أغلب المنتجات. وبالنسبة للبرمجيات، غالبًا ما يتم تحديد ذلك من خلال واجهة المستخدم. هل سيتمكن المستخدم من الوصول إلى الذكاء الاصطناعي من خلال النص أو الدردشة أو الصوت أو الوسائل المرئية؟ هل تتم معالجة طلبات الذكاء الاصطناعي تلقائيًا أم يتعين على المستخدم القيام بكل شيء يدويًا؟
• أنواع النماذج:هناك مائة وواحد من نماذج الذكاء الاصطناعي، ولكل منها نقاط قوة ونقاط ضعف. بعضها مصمم للصور، بينما صُمم البعض الآخر للكتابة. ما الذي تبنيه وأي نموذج يلبي هذه الحاجة على أفضل وجه؟ هل يوجد مثل هذا النموذج بالفعل أم أنك بحاجة إلى تطوير نموذج جديد؟
• التحسينهناك العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر التي يمكنك استخدامها وضبطها بدقة لتعمل بالطريقة التي تريدها تمامًا. ما مقدار التحسين والضبط الدقيق الذي ستحتاجه؟
• الأمن وخصوصية البيانات:هل ستتعامل مع معلومات حساسة أم أن متطلبات الأمان للتطبيق ضئيلة؟ ماذا عن معلومات المستخدم وتخزينها بشكل آمن؟
• التوسعة:هل سيحتاج تطبيقك إلى التوسع وهل يمكن لنموذج الذكاء الاصطناعي التوسع معه؟

كيفية دمج الذكاء الاصطناعي في البرمجيات

تتضمن عملية دمج نماذج الذكاء الاصطناعي أو ميزاتها في تطبيقات البرامج خطوات قليلة، وفيما يلي نظرة عامة على هذه العملية.

1. تحديد حالات الاستخدام:لا يمكن للذكاء الاصطناعي أن يقوم بكل شيء نيابة عنك. فأنت بحاجة إلى تحديد العمليات أو المهام أو البرامج الفرعية بشكل محدد حيث يكون تطبيق الذكاء الاصطناعي مفيدًا للغاية. تحتاج أولاً إلى تحديد هذه المهام وتحديد كيفية إنجازها باستخدام الذكاء الاصطناعي.
2. اختر تقنية الذكاء الاصطناعي: بعد ذلك، سوف تحتاج إلى تحديد تقنية الذكاء الاصطناعي أو النموذج الذي يناسب المهمة المطروحة على أفضل وجه. يمكن أن يكون عبارة عن شبكة عصبية، أو نهج البحث والترتيب، أو مصنف بايز، أو التعرف على الكيانات المسماة، نموذج لغوي كبير، أو شبكة الخصومة التوليفية الذي يمكنه حل مشكلتك بشكل أفضل.
3. اختر الموديل: بمجرد أن تستقر على تقنية ما، فإن خطوتك التالية هي العثور على نموذج يستخدم مثل هذه التقنية التي يمكنك دمجها بشكل مباشر أو ضبطها بسهولة لإنتاج النتائج التي تحتاجها. إليكم قائمة لطيفة للماجستير في القانون للبدء، ضع في اعتبارك أن عدم العثور على نموذج مناسب يعني أنه قد يتعين عليك بناء نموذج من الصفر.
4. جمع البيانات وإعدادها:ستحتاج إلى بيانات إما لضبط نموذج أساسي أو لبناء نموذج من الصفر. لذا، فإن جمع البيانات وإعدادها أمران مهمان أيضًا.
5. تكامل البرمجيات:قد تتضمن هذه الخطوة استخدام أوامر واجهة برمجة التطبيقات للاستعلام عن نموذج الذكاء الاصطناعي المستضاف على السحابة أو تضمين النموذج بالكامل مباشرة في تطبيقك. الاختيار لك.
6. واجهة المستخدمتعتمد قيمة الأداة بشكل كبير على سهولة استخدامها. ولا يمكن المبالغة في ذلك. فأنت تريد أن تكون ميزات الذكاء الاصطناعي في تطبيقك سهلة الاستخدام قدر الإمكان. فالتطبيق القوي الذي يكون معقدًا للغاية في الاستخدام لا قيمة له. لذا، حافظ على واجهة مستخدم بسيطة وبرنامج بديهي.
7. الاختبار والتحقق من الصحة:اختبار البرنامج بعد التطوير وتأكد من أن كل شيء يعمل كما ينبغي.
8. نشر:بمجرد رضاك ​​عن عملك، انتقل إلى وضع الإنتاج وأطلق التطبيق. ستظل بحاجة إلى مراقبة الأداء والبحث عن مجالات للتحسين.
9. التكرار والتحسين:راجع أداء تطبيقك وتعليقات المستخدمين وحقائق السوق الجديدة بانتظام لمعرفة ما قد تحتاج إلى تحسينه. ثم قم بإنجاز المهمة وتحديث التطبيق.

ممارستنا

1. جوجل كولابوراتوري:خدمة سحابية للتطوير تقدمها جوجل.
2. Tensorflow:إطار عمل التعلم الآلي مفتوح المصدر.
3. Azure:منصة سحابية من مايكروسوفت بعروض مجانية.
4. Kaggle:منصة التعلم الآلي وعلوم البيانات مع الكثير من الأدوات.
5. تفليرن:مكتبة لمشاريع التعلم العميق المتقدمة.
6. استوديو IBM Watson:منصة سحابية من IBM.
7. قائمة LLM:قائمة مختارة من نماذج اللغة الكبيرة.

الأسئلة الشائعة

فيما يلي الأسئلة الشائعة حول الحوسبة والتطوير المتكامل للذكاء الاصطناعي.

س: كيف يمكن دمج الذكاء الاصطناعي في أجهزة الكمبيوتر؟

ج: يمكنك دمج الذكاء الاصطناعي إما عن طريق تضمين النموذج أو الوصول إلى نموذج في السحابة من خلال واجهة برمجة التطبيقات.

س: ما هي فوائد الحوسبة الذكية المتكاملة؟

أ: يمكن للحوسبة الذكية المتكاملة تحسين الإنتاجية الإجمالية للشركة من خلال زيادة الكفاءة والدقة واتخاذ القرارات السريعة.

س: هل الحوسبة الذكية المتكاملة مخصصة فقط للمؤسسات الكبيرة؟

ج: لا، لا يقتصر استخدام الحوسبة الذكية المتكاملة على المؤسسات الكبيرة فقط، وذلك لأن توافر أدوات الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر والخدمات السحابية بأسعار معقولة قد أدى إلى تحقيق المساواة في المنافسة.

س: ما هي المهارات المطلوبة لدمج الذكاء الاصطناعي في البرمجيات؟

ج: ستحتاج إلى مهارات في تطوير البرمجيات، والتعلم الآلي، وتحليل البيانات.

الخاتمة

ستستمر الحوسبة الذكية المتكاملة في تعطيل الصناعات وتغيير حياتنا، حيث تقف البشرية على أعتاب مستقبل أكثر ذكاءً وإنتاجية وترابطًا.

لذا، إذا كانت لديك أي شكوك حول دمج الذكاء الاصطناعي في عملية عملك أو برنامجك من قبل، فيجب أن تكون قد اتخذت قرارك الآن، لأن الأمور تتطور بسرعة.