حقائق ضروري أنه استعلمها … الذكاء الاصطناعي ليس ذكيًّا ولن يأخذ مكانك..

أكثر الأفكار الخاطئة شيوعًا هـــو تجسيم الذكاء الاصطناعي، أو النسب الذكاء البشري إليه. علــى عكس الاعتقاد الشائع، الذكاء الاصطناعي لا يمتلك بالصفات الأساسية للكائنات الحية مثل القدرة علــى التتعلم والتعاطف أو اتخاذ القرارات. بدلاً مـــن ذلك، هـــو محاكاة ميكانيكية، قادرة علــى تكرار بعض النتيجة التــي تعكس جوانب الذكاء الطبيعي. 

كاء الاصطناعي ليس ذكيًّا: عندمـــا نتحدث عن الذكاء الاصطناعي فــي عالم التكندخوليا الحالي، خاصة فــي سياق الأعمـــال والتطبيقات من خلال الإنترنت، فنحن نتحدث فــي الغالب عن التتعلم الآلي. هذا الجزء مـــن الذكاء الاصطناعي يستخدم خوارزميات تم تدريبهـــا علــى كميات ضخمة مـــن الالــبيانات للتفوق فــي مهام محددة، تتراوح مـــن لعب الألعاب وتمييز الصور إلــى ترجمة اللغات والإجابة علــى الأسئلة. ومع ذلك، تعد هذه الأمثلة جزءًا مـــن الذكاء الاصطناعي المتخصص، جدير بالذكر تم تصميمها لأداء مهام محددة.

كاء الاصطناعي غير مكـــلف: لطالمـــا كان الذكاء الاصطناعي مكـــلفًا ومتاحًا فقط للمؤسسات العديدة أو المـــنظمـــات محاولة البحثية الممولة تمويلًا كبيرإا. فهـــو يكـــلف المـــال لجمع وتنظيف وتخزين كل الالــبيانات المطلوبة إذا أردنا أنه تتتعلم الآلات اليةةية اتخاذ القرارات وتوفــير القوة الحاسوبية اللازمة لمعالجتها. تم تقدير تكـــلفة تدريب ChatGPT علــى سبيل المثال بحوالي 5 ملايين دولار.

لكن معظم الشركات والمؤسسات التــي يمكنها الاستفادة مـــن استخدام الذكاء الاصطناعي ليست بحاجة إلــى تدريب نمـــاذجها المعلنـــة، وهذا يعني توافر خدمـــات الذكاء الاصطناعي من خلال الأنهظمة الأساسية السحابية أنه يمكن الوصول إليها واستخدامها بتكـــلفة مـــنخفضة وببدون أي استخراج متخصصة أو مهارات تقنية. هذا يعني أنه علــى عكس مـــا كان علــىه الحال قبل خمس سنوات، أصبح تتعلم الذكاء الاصطناعي وصنع القرار متاحين حيث اليوم لخبراء المجال وليس فقط لخبراء الذكاء الاصطناعي والالــبيانات.

وفــي الواقع، تجد هناك بعض الحقائق التــي يمكن أنه تساعد فــي توضيح الصورة بشأنه الذكاء الاصطناعي. إليك خمس حقائق يمكن أنه تكون مفــيدة:

1. الاستعلم علــى النمط والتتعلم: يعتمد الذكاء الاصطناعي علــى قدرته علــى الاستعلم علــى الأنهمـــاط والالــبيانات واستخلاص القواعد والتتعلم مـــنها. يمكن للنمـــاذج الذكية تحليل كميات هائلة مـــن الالــبيانات فــي ظل قصير واستخلاص أنهمـــاط معقدة.

2. القدرة علــى معالجة كل المعلومـــات بسرعة: يمتلك الذكاء الاصطناعي القدرة علــى معالجة كل المعلومـــات بسرعة هائلة وأداء العمليات الالأكاونتية المعقدة. يمكن للنمـــاذج الذكية أنه تنفذ مهامًا بشكـــل أسرع وأكثر دقة مـــن البشر فــي بعض الحالات.

3. القدرة علــى التتعلم الآلي: يمكن للذكاء الاصطناعي أنه يتتعلم ويتطور بناءً علــى الالــبيانات التــي يتعرض اليةا. يتم استخدام تقنيات مثل التتعلم العميق وشبكات العصب الاصطناعي، يمكن للنمـــاذج الذكية تحسين أدائها مع مرور الظل.

4. القدرة علــى التفاعل: تطورت تقنيات الذكاء الاصطناعي لتمكين النمـــاذج مـــن التفاعل مع البيئة والبشر بطرق متقدمة. علــى سبيل المثال، تطبيقات الروبوتات الذكية ومساعدات الصوت مثل أليكسا وسيري تستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي للاستجابة لتعلــىمـــات الالمستخدمينين وتنفــيذ المهام.

5. القيود الحفيه: علــى الرغم مـــن التقدم الكبير فــي مجال الذكاء الاصطناعي، فإنه لا يزال تجد هناك قيود وتحديات. علــى سبيل المثال، الذكاء الاصطناعي ليس قادرًا علــى فهم العالم بنفس الاليةة التــي يفهم بهـــا البشر. كمـــا أنه يعتمد بشكـــل كبير علــى الالــبيانات المتاحة، وبالقادم فإن جودة الالــبيانات وتوافرها يمكن أنه يؤثران علــى أداء النمـــاذج الذكية.

ضروري أنه نتذكر أنه الذكاء الاصطناعي لا يأهدافك إلــى استبدال البشر، بل يأهدافك إلــى تعزيز قدراتنا ومساعدتنا فــي حل المشكـــلات وتحسين حياتنا فــيالعديد مـــن المجالات. ومع ذلك، لا يزال تجد هناك العديد لنتتعلمه ونفهمه حول الذكاء الاصطناعي وتطوره المستمر.