تفصيل مزايا وعيوب الذكاء الاصطناعي - مدونة IBM

يشير الذكاء الاصطناعي (AI) إلى المجالات المتقاربة لعلوم الكمبيوتر والبيانات التي تركز على بناء آلات ذات ذكاء بشري لأداء المهام التي كانت تتطلب في السابق وجود إنسان. على سبيل المثال، التعلم والتفكير وحل المشكلات والإدراك وفهم اللغة والمزيد. وبدلاً من الاعتماد على تعليمات صريحة من المبرمج، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي أن تتعلم من البيانات، مما يسمح لها بمعالجة المشكلات المعقدة (بالإضافة إلى المهام البسيطة ولكن المتكررة) والتحسن بمرور الوقت.

تتمتع تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي اليوم بمجموعة من حالات الاستخدام في مختلف الصناعات؛ تستخدم الشركات الذكاء الاصطناعي لتقليل الأخطاء البشرية، وتقليل تكاليف العمليات المرتفعة، وتوفير رؤى البيانات في الوقت الفعلي، وتحسين تجربة العملاء، من بين العديد من التطبيقات الأخرى. وعلى هذا النحو، فهو يمثل تحولًا كبيرًا في الطريقة التي نتعامل بها مع الحوسبة، وإنشاء أنظمة يمكنها تحسين سير العمل وتعزيز عناصر الحياة اليومية.

ولكن حتى مع الفوائد التي لا تعد ولا تحصى للذكاء الاصطناعي، إلا أن له عيوبًا جديرة بالملاحظة عند مقارنته بأساليب البرمجة التقليدية. يمكن أن يأتي تطوير الذكاء الاصطناعي ونشره مع مخاوف تتعلق بخصوصية البيانات، ونزوح الوظائف، ومخاطر الأمن السيبراني، ناهيك عن المهمة الفنية الضخمة لضمان تصرف أنظمة الذكاء الاصطناعي على النحو المنشود.

في هذه المقالة، سنناقش كيفية عمل تقنية الذكاء الاصطناعي ونوضح مزايا وعيوب الذكاء الاصطناعي عند مقارنتها بطرق الحوسبة التقليدية.

ما هو الذكاء الاصطناعي وكيف يعمل؟

يعمل الذكاء الاصطناعي على ثلاثة مكونات أساسية: البيانات والخوارزميات وقوة الحوسبة. 

• تاريخ: تتعلم أنظمة الذكاء الاصطناعي وتتخذ القرارات بناءً على البيانات، وتتطلب كميات كبيرة من البيانات للتدريب بفعالية، خاصة في حالة نماذج التعلم الآلي (ML). غالبًا ما يتم تقسيم البيانات إلى ثلاث فئات: بيانات التدريب (تساعد النموذج على التعلم)، وبيانات التحقق (ضبط النموذج)، وبيانات الاختبار (تقييم أداء النموذج). للحصول على الأداء الأمثل، يجب أن تتلقى نماذج الذكاء الاصطناعي البيانات من مجموعات بيانات متنوعة (على سبيل المثال، النصوص والصور والصوت والمزيد)، مما يمكّن النظام من تعميم تعلمه على البيانات الجديدة غير المرئية.
• خوارزميات: الخوارزميات هي مجموعات القواعد التي تستخدمها أنظمة الذكاء الاصطناعي لمعالجة البيانات واتخاذ القرارات. تتضمن فئة خوارزميات الذكاء الاصطناعي خوارزميات التعلم الآلي، التي تتعلم وتقوم بالتنبؤات والقرارات دون الحاجة إلى برمجة واضحة. يمكن أن يعمل الذكاء الاصطناعي أيضًا من خلال خوارزميات التعلم العميق، وهي مجموعة فرعية من التعلم الآلي الذي يستخدم شبكات عصبية اصطناعية متعددة الطبقات (ANNs) - ومن هنا جاء الوصف "العميق" - لنمذجة التجريدات عالية المستوى داخل البنى التحتية للبيانات الضخمة. وتمكن خوارزميات التعلم المعزز الوكيل من تعلم السلوك من خلال أداء الوظائف وتلقي العقوبات والمكافآت بناءً على صحتها، وتعديل النموذج بشكل متكرر حتى يتم تدريبه بالكامل.
• القدرة الحاسوبية: غالبًا ما تتطلب خوارزميات الذكاء الاصطناعي موارد حاسوبية كبيرة لمعالجة مثل هذه الكميات الكبيرة من البيانات وتشغيل خوارزميات معقدة، خاصة في حالة التعلم العميق. تعتمد العديد من المؤسسات على أجهزة متخصصة، مثل وحدات معالجة الرسومات (GPUs)، لتبسيط هذه العمليات. 

تميل أنظمة الذكاء الاصطناعي أيضًا إلى الوقوع في فئتين عريضتين:

• الذكاء الاصطناعي الضيق، ويسمى أيضًا الذكاء الاصطناعي الضيق أو الذكاء الاصطناعي الضعيف، ويؤدي مهام محددة مثل التعرف على الصورة أو الصوت. تعد المساعدات الافتراضية مثل Siri من Apple، وAlexa من Amazon، وIBM watsonx، وحتى ChatGPT من OpenAI، أمثلة على أنظمة الذكاء الاصطناعي الضيقة.
• الذكاء العام الاصطناعي (AGI)أو الذكاء الاصطناعي القوي، يمكنه أداء أي مهمة فكرية يمكن للإنسان القيام بها؛ يمكنه الفهم والتعلم والتكيف والعمل من خلال المعرفة عبر المجالات. ومع ذلك، لا يزال الذكاء الاصطناعي العام مجرد مفهوم نظري.

كيف تعمل البرمجة التقليدية؟

على عكس برمجة الذكاء الاصطناعي، تتطلب البرمجة التقليدية من المبرمج أن يكتب تعليمات واضحة للكمبيوتر ليتبعها في كل سيناريو محتمل؛ يقوم الكمبيوتر بعد ذلك بتنفيذ التعليمات لحل مشكلة أو تنفيذ مهمة. إنه نهج حتمي، يشبه الوصفة، حيث يقوم الكمبيوتر بتنفيذ تعليمات خطوة بخطوة لتحقيق النتيجة المرجوة.

يعتبر النهج التقليدي مناسبًا تمامًا للمشكلات المحددة بوضوح مع عدد محدود من النتائج المحتملة، ولكن غالبًا ما يكون من المستحيل كتابة قواعد لكل سيناريو على حدة عندما تكون المهام معقدة أو تتطلب إدراكًا شبيهًا بالإدراك البشري (كما هو الحال في التعرف على الصور، ومعالجة اللغة الطبيعية، إلخ.). هذا هو المكان الذي توفر فيه برمجة الذكاء الاصطناعي ميزة واضحة على أساليب البرمجة القائمة على القواعد.

ما هي إيجابيات وسلبيات الذكاء الاصطناعي (مقارنة بالحوسبة التقليدية)؟

إن إمكانات الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي هائلة. تشمل تطبيقات الذكاء الاصطناعي تشخيص الأمراض، وتخصيص موجزات وسائل التواصل الاجتماعي، وتنفيذ تحليلات البيانات المتطورة لنمذجة الطقس، وتشغيل روبوتات الدردشة التي تتعامل مع طلبات دعم العملاء لدينا. ويمكن للروبوتات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي تجميع السيارات وتقليل الإشعاع الناتج عن حرائق الغابات.

كما هو الحال مع أي تقنية، هناك مزايا وعيوب للذكاء الاصطناعي، عند مقارنته بتقنيات البرمجة التقليدية. وبصرف النظر عن الاختلافات الأساسية في كيفية عملها، يختلف الذكاء الاصطناعي والبرمجة التقليدية أيضًا بشكل كبير من حيث تحكم المبرمج ومعالجة البيانات وقابلية التوسع والتوافر.

• التحكم والشفافية: توفر البرمجة التقليدية للمطورين التحكم الكامل في منطق البرامج وسلوكها، مما يسمح بالتخصيص الدقيق والنتائج المتسقة التي يمكن التنبؤ بها. وإذا لم يعمل البرنامج كما هو متوقع، فيمكن للمطورين تتبعه من خلال قاعدة التعليمات البرمجية لتحديد المشكلة وتصحيحها. قد يكون من الصعب التحكم في أنظمة الذكاء الاصطناعي وتفسيرها، وخاصة النماذج المعقدة مثل الشبكات العصبية العميقة. غالبًا ما تعمل مثل "الصناديق السوداء"، حيث تكون المدخلات والمخرجات معروفة، لكن العملية التي يستخدمها النموذج للانتقال من واحد إلى الآخر غير واضحة. يمكن أن يكون هذا النقص في الشفافية مشكلة في الصناعات التي تعطي الأولوية لتفسير العمليات واتخاذ القرار (مثل الرعاية الصحية والتمويل).
• التعلم ومعالجة البيانات: البرمجة التقليدية جامدة. فهو يعتمد على البيانات المنظمة لتنفيذ البرامج ويكافح عادةً لمعالجة البيانات غير المنظمة. من أجل "تعليم" برنامج معلومات جديدة، يجب على المبرمج إضافة بيانات جديدة يدويًا أو ضبط العمليات. تواجه البرامج المشفرة تقليديًا أيضًا مشكلة التكرار المستقل. وبعبارة أخرى، قد لا يتمكنون من استيعاب السيناريوهات غير المتوقعة دون برمجة واضحة لتلك الحالات. نظرًا لأن أنظمة الذكاء الاصطناعي تتعلم من كميات هائلة من البيانات، فهي أكثر ملاءمة لمعالجة البيانات غير المنظمة مثل الصور ومقاطع الفيديو والنصوص باللغة الطبيعية. يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي أيضًا أن تتعلم باستمرار من البيانات والتجارب الجديدة (كما هو الحال في التعلم الآلي)، مما يسمح لها بتحسين أدائها بمرور الوقت وجعلها مفيدة بشكل خاص في البيئات الديناميكية حيث يمكن أن يتطور أفضل الحلول الممكنة بمرور الوقت.
• الاستقرار وقابلية التوسع: البرمجة التقليدية مستقرة. بمجرد كتابة البرنامج وتصحيح أخطائه، فإنه سيقوم بتنفيذ العمليات بنفس الطريقة تمامًا، في كل مرة. ومع ذلك، فإن استقرار البرامج القائمة على القواعد يأتي على حساب قابلية التوسع. نظرًا لأن البرامج التقليدية لا يمكنها التعلم إلا من خلال تدخلات برمجية واضحة، فإنها تتطلب من المبرمجين كتابة التعليمات البرمجية على نطاق واسع من أجل توسيع نطاق العمليات. قد تكون هذه العملية غير قابلة للإدارة، إن لم تكن مستحيلة، بالنسبة للعديد من المنظمات. توفر برامج الذكاء الاصطناعي قابلية للتوسع أكثر من البرامج التقليدية ولكن مع استقرار أقل. تتيح ميزات الأتمتة والتعلم المستمر للبرامج المستندة إلى الذكاء الاصطناعي للمطورين توسيع نطاق العمليات بسرعة وبسهولة نسبية، وهو ما يمثل إحدى المزايا الرئيسية للذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، فإن الطبيعة الارتجالية لأنظمة الذكاء الاصطناعي تعني أن البرامج قد لا توفر دائمًا استجابات متسقة ومناسبة.
• الكفاءة والتوافر: يمكن لبرامج الكمبيوتر القائمة على القواعد أن توفر توافرًا على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع، ولكن في بعض الأحيان فقط إذا كان لديها عمال بشريون لتشغيلها على مدار الساعة.

يمكن أن تعمل تقنيات الذكاء الاصطناعي على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع دون تدخل بشري حتى تتمكن العمليات التجارية من العمل بشكل مستمر. ومن فوائد الذكاء الاصطناعي الأخرى أن أنظمة الذكاء الاصطناعي يمكنها أتمتة المهام المملة أو المتكررة (مثل إدخال البيانات)، وتحرير النطاق الترددي للموظفين للقيام بمهام عمل ذات قيمة أعلى وخفض تكاليف رواتب الشركة. ومع ذلك، تجدر الإشارة إلى أن الأتمتة يمكن أن يكون لها آثار كبيرة على فقدان الوظائف بالنسبة للقوى العاملة. على سبيل المثال، انتقلت بعض الشركات إلى استخدام المساعدين الرقميين لفرز تقارير الموظفين، بدلاً من تفويض هذه المهام إلى قسم الموارد البشرية. ستحتاج المؤسسات إلى إيجاد طرق لدمج القوى العاملة الحالية لديها في مسارات عمل جديدة تم تمكينها من خلال مكاسب الإنتاجية من دمج الذكاء الاصطناعي في العمليات.

تعظيم مزايا الذكاء الاصطناعي مع IBM Watson

تتوقع Omdia أن تبلغ قيمة سوق الذكاء الاصطناعي العالمي 200 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2028.¹ وهذا يعني أن الشركات يجب أن تتوقع زيادة الاعتماد على تقنيات الذكاء الاصطناعي، مع زيادة تعقيد أنظمة تكنولوجيا المعلومات في المؤسسة من الناحية النوعية. ولكن مع IBM Watsonx™ AI ومنصة البيانات، تمتلك المؤسسات أداة قوية في صندوق أدواتها لتوسيع نطاق الذكاء الاصطناعي.

يتيح IBM watsonx للفرق إمكانية إدارة مصادر البيانات، وتسريع سير عمل الذكاء الاصطناعي المسؤول، ونشر الذكاء الاصطناعي وتضمينه بسهولة عبر الأعمال - كل ذلك في مكان واحد. يقدم Watsonx مجموعة من الميزات المتقدمة، بما في ذلك الإدارة الشاملة لأعباء العمل ومراقبة البيانات في الوقت الفعلي، المصممة لمساعدتك على توسيع نطاق البنى التحتية لتكنولوجيا المعلومات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي وتسريعها باستخدام بيانات موثوقة عبر المؤسسة.

على الرغم من أن استخدام الذكاء الاصطناعي لا يخلو من التعقيدات، إلا أنه يمثل فرصة للشركات لمواكبة عالم ديناميكي ومعقد بشكل متزايد من خلال مواجهته بتقنيات متطورة يمكنها التعامل مع هذا التعقيد.

استخدم الذكاء الاصطناعي للعمل مع Watsonx