خبير تقني لـ"الرؤية": وضع مؤشرات لقياس أداء أنظمة الذكاء الاصطناعي يزيد من قدرته على التعلم السريع وتقليل نسبة الخطأ
تاريخ النشر: 20th, January 2024 GMT
◄ مقاييس الأداء تختلف حسب مراحل تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي
◄ يجب التأكد من قابلية النظام الذكي للتعلم والتكيف مع المتغيرات
◄ تحديث بيانات النظام المعتمد على الذكاء الاصطناعي أمر مهم لتحقيق الفاعلية المطلوبة
◄ دور معامل الثقة يتمثل في تصفية النتائج للوصول إلى النتائج الصحيحة
◄ الاستفادة من التغذية الراجعة تزيد من أداء أنظمة الذكاء الاصطناعي
الرؤية - سارة العبرية
على الرغم التطور الكبير الذي تشهده تقنيات الذكاء الاصطناعي والاعتماد عليها في الكثير من المجالات، إلا أن مؤشرات الأداء الرئيسية باتت نقطة انطلاق حيوية لقياس تقدم وأداء مشاريع الذكاء الاصطناعي، وتحديد المتغيرات الرئيسية التي تعكس تحقيق الأهداف، وتكوين نظرة فورية حول أداء النظام سواء كان يتعلق بزمن التنفيذ أو دقة النماذج أو استهلاك الموارد.
ويشكل الجمع الفعّال بين مؤشرات الأداء الرئيسية والمقاييس أساسًا لتحقيق نجاح مستدام في مجال الذكاء الاصطناعي، فهي أدوات لا تقدر بثمن، ولن يكون هناك مؤشرات أداء رئيسية بدون مقاييس، وكلاهما مهم لضمان عائد صحي على الاستثمار في أنشطة العمل المختلفة.
ويقول يعرب بن علي المعمري خبير تقني ومتخصص في الذكاء الاصطناعي، إن مؤشر الدقة هو مقياس يساعد في تقييم مدى نجاح نموذج الذكاء الاصطناعي في إجراء التنبؤات وما إذا كان ناتجه معقولا، إذ إن قدرة النظام على إصدار توقعات بناءً على البيانات المقدمة لا تعتمد على عملية عشوائية في البناء، وبالتالي يجب أن تكون الدقة أولوية قصوى؛ حيث تعتبر هذه الدقة مؤشرًا على قدرة النظام على تقديم إجابات صحيحة ومنطقية، بعيدًا عن الدقة السلبية، لافتا إلى أن مؤشر الدقة عاملًا هامًا في تحسين النظام من خلال إجراء مزيد من عمليات التدريب أو تعديل العمليات المُدخلة، حيث يحدد مدى فعالية النظام في المجال الذي تم تخصيصه له.
ويضيف أن ما يميز أنظمة الذكاء الاصطناعي عن الأنظمة التكنولوجية الأخرى، هي سرعة الاستجابة والمعالجة الفورية بدقة عالية جدا، إذ إن الذكاء الاصطناعي قادر على قراءة وتحليل البيانات وتقديم استجابة مثالية في زمن قياسي جدًا يصل إلى 0.8 ثانية في بعض الأنظمة الذكية، وهذا بدوره يعكس إيجابية عالية في تجربة المستخدم ويبدي أريحية للنظام ويكتسب ثقته، ولابد من وجود توزان بين زمن التنفيذ والتكلفة وفاعلية استخدام الموارد، لافتا إلى أنه يجب الأخذ بعين الاعتبار أن يقدم هذا النظام قيمة مضافة تتناسب مع حجم استهلاكه للموارد، وإذا كانت قيمة استهلاكه لهذه الموارد تفوق المردود المتوقع منه فيمكن الحكم على هذا النظام بأنه نظام يشكل أعباء ولا يقدم أي مردود إيجابي من تشغيله.
ويذكر المعمر أنه في الأنظمة التكنولوجية مثل الذكاء الاصطناعي، فإن معامل الارتباط يقيس قوة واتجاه العلاقة الخطية بين متغيرين، وهو مهم لفهم واختيار الخصائص المناسبة للنموذج، أما معدل الخطأ فيقيس تكرار الأخطاء في توقعات النموذج وهو حاسم لتقييم ومقارنة أداء النموذج، موضحا: "كل مقياس مهم في سياق مختلف، معامل الارتباط مهم في سياقات فهم العلاقات بين المتغيرات واختيار الخصائص؛ حيث يساعد في مراحل تطوير النموذج المبكرة، أما معدل الخطأ فهو حاسم في تقييم أداء النموذج وضمان دقته، وهو ضروري عند نشر النموذج واستخدامه في المهام العملية؛ وبكل عام كل مقياس له أهميته الخاصة في مراحل مختلفة من تطوير وتقييم النماذج الذكية.
وحول تحسين قابلية النظام للتعلم والتكيف مع تغيرات البيئة، يقول يعرب المعمري: "من المهم عند بناء الأنظمة أن يتم مراعاة هذه الجزئية والاهتمام بها كونها تعد نقطة مفصلية للحكم على جودة النظام، وللعمل على تحسين الأنظمة لابد من إجراء عدة تدابير للوصول إلى نظام ذكي قابل للتعلم ومتكيف مع أكبر عدد ممكن من البيئات مثل البيانات وتحسينها؛ أي تنوع البيانات المدخلة للنظام لتعزيز قدرته النظام وكفاءته للتعلم والتكيف مع البيئات مهما تغيرت، ولا بد من خلق سيناريوهات وحالات متعددة أثناء تدريب النظام ليفهم تنوع البيئات ويكتسب الخبرات".
ويشير إلى أنه كلما احتوى النظام على تقنيات التعلم العميق اتسم بقدرته على استخراج مستويات تمثيل أكثر تعقيدًا من البيانات المدخلة وبالتالي القدرة على التعامل مع بيئات معقدة كذلك، كما أنه كلما تم تزويد النظام الذكي ببيانات حديثة كلما زاد من قدرته على مواكبة التغيرات البيئية والقدرة على التعامل معها، حيث إنه يمكن للنظام أن يصل لمرحلة الفشل إذا ما ظل معتمدًا على بيانات قديمة".
أما عن الخوارزميات المحسنة، فيوضح أن تطوير الخوارزميات وتحسين أدائها ينعكس مباشرة على قدرة النظام على التعلم السريع والتكيف مع المتغيرات البيئية، إذ لا يقتصر تحسين النظام على هذه النقاط وحسب فهناك متغيرات أخرى يمكن أن تؤثر على سرعة تعلم النظام وتكيفه وتختلف باختلاف مجالات النظام وخصائصه، لافتا إلى أنه من السهل بناء أنظمة ذكاء اصطناعي تقنيًا ولكن من الصعب أن نجعل تلك الأنظمة ذات ثقة وتقدم نتائج يمكن الاعتماد عليها، وبطبيعة الحال ومهما تطورت أنظمة الذكاء الاصطناعي إلا أن الحكم الأخير والبث في النتائج لابد أن تكون من قبل الإنسان باستخدام ذكائه البشري، لأنه هو من يطلق الحكم النهائي ويقدر ما حصل عليه من النتائج التي يريدها وهل يمكن الاعتماد عليها أم لا.
ويوضح المعمري: "دور معامل الثقة يتمثل في تصفية النتائج بحيث لا يقدم إلا تلك النتائج التي يثق بصحتها أو تحديد الحالات التي يقدم فيها نتائج غامضة أو غير واضحة، بحيث يتم تنبيه المستخدم بأن هذه النتائج من الممكن أن تكون غير صحيحة ويترك الحكم النهائي له، كما أن الشفافية في النتائج وعدم التحيز المعرفي هي ما ترفع معدل الثقة في النظام وتعزز من دقته، كما أن درجة الثقة في تقييم نتائج نظام الذكاء الاصطناعي تتمثل في مدى تأكد النظام من توقعاته أو قراراته، وهي قيمة عددية تتراوح عادةً بين 0 و1، وتُشير إلى احتمالية صحة الإجابة أو الناتج المُعطى، وتُشير الدرجة العالية إلى ثقة أكبر، وفي السيناريوهات التي تتطلب دقة عالية، تكون درجة الثقة العالية ضرورية قبل الاستمرار بتوصيات الذكاء الاصطناعي، وقد تشير الدرجة المنخفضة إلى الحاجة إلى مراجعة إضافية أو استخدام طرق بديلة لضمان الصحة".
أما من حيث قياس الأداء في نظام التصنيف، فيلفت المعمري إلى استخراج نتائج هذه المقاييس بعمليات حسابية معقدة تختلف من نظام الى آخر، ولكن يمكن الحكم على النتائج وتحليلها كالتالي: عندما يكون لديك Precision عالية، يعني ذلك أن النظام يميل إلى تصنيف العناصر كإيجابية بدقة، وعندما يكون لديك Recall عالية، يعني ذلك أن النظام يميل إلى اكتشاف جميع الحالات الإيجابية المتاحة بشكل جيد، موضحا: "هناك توازن بين Precision وRecall؛ حيث يمكن أن يتغير أحدهما على حساب الآخر، وتحسين الدقة غالبًا ما يؤدي إلى تقليل Recall، والعكس صحيح، إذ إن تحليل هذه النتائج هو ما يقود لفهم كيفية أداء نظام التصنيف في التعامل مع البيانات الإيجابية والسلبية".
ويؤكد يعرب المعمري: "معامل الحساسية مُهم في اكتشاف وتحديد الحالات الإيجابية الفعلية ومدى قدرة النظام على استرجاع الحالات الحقيقية من مجمل الحالات، كما أن تقليل الأخطاء الخطيرة أكثر أهمية من تقليل الإيجابيات الخاطئة وهو ما يعزز أهمية معامل الحساسية، في حين أن الأنظمة التي تعمل على متطلبات ذاكرة منخفضة نسبيًا تقدم أداء أفضل وهذا يعني أن النظام يتسم بفاعلية في استخدام الذاكرة، والأنظمة التي تستهلك كميات ضخمة من الذاكرة من الممكن أن تواجه تحديات في تشغيلها في الأجهزة المحدودة ويكون أداؤها منخفضا وقد تستغرق أزمنة أطول، وهنا تظهر علاقة متطلبات الذاكرة مع زمن التنفيذ والمقصود به الزمن الذي يستغرقه النظام لإتمام مهمته أي أن زمن التنفيذ يتأثر بمتطلبات الذاكرة وبالتالي لابد من التوازن بينهما والذي لا يتم إلا من خلال بناء خوارزميات ذات كفاءة عالية والاستمرار في تحسينها مع مراعات الجوانب التصميمة عند بناء النظام".
وحول القدرة على التفاعل واستجابة النظام لمتطلبات المستخدم، يوضح المعمري أنه دائمًا ما تؤخذ تجربة المستخدم بعين الاعتبار عند بناء وتصميم أي تكنولوجيا بغض النظر عن كونها نظام ذكي أو أحد الأنظمة التكنولوجية العادية، والسبب يعود الى أن التفاعل الفعّال والاستجابة السريعة تخلق تجربة إيجابية للمستخدم وبالتالي يشعر المستخدم أن النظام يستجيب بشكل جيد لأوامره واحتياجاته في وقت مرضي بالنسبة له، ومحققًا لأهدافه بسرعة وكفاءة مما يشكل نوعا من الرضا عن النظام ويزيد من استخدامه ويتعمق في استكشاف مميزاته الأخرى.
كما يبيّن المعمري أن القدرة على التفاعل والاستجابة لمتطلبات المستخدم مهمة في تحسين تجربة المستخدم لعدة أسباب منها: أن التخصيص يلبي الاحتياجات والتفضيلات الفردية تجعل المستخدمين يشعرون بأنهم مفهومون ومقدرون، مما يؤدي إلى تجربة أكثر إيجابية وتفاعلية".
ويؤكد الخبير التقني: "تعتبر عمليات التعلم والتكيف مع المستخدمين أساسية لتمكين الأنظمة من الاستفادة من التغذية الراجعة وتحسين أدائها بمرور الوقت، مما يجعل تجربة المستخدم أكثر حيوية، و بالإضافة إلى ذلك، تلعب الثقة دورًا هامًا حينما يشعر المستخدم بتلبية احتياجاته بشكل مستمر، مما يؤدي إلى بناء ثقةٍ في موثوقية النظام، وأخيرًا يعزز التفاعل السريع والفعّال قدرة النظام على حل المشكلات بشكل فوري، مما يقلل من الاضطرابات التي قد تواجه المستخدم في رحلته".
المصدر: جريدة الرؤية العمانية
إقرأ أيضاً:
مايكروسوفت.. شركة رائدة في قطاع المعلوماتية عند منعطف الذكاء الاصطناعي
سان فرانسيسكو (أ.ف.ب) - تحتفل مايكروسوفت غدًا في الرابع من أبريل بمرور خمسين عامًا على تأسيس الشركة التي قدمت للعالم ابتكارات تكنولوجية نقلتها إلى قمة وول ستريت وجعلت أنظمتها المعلوماتية أساسية، لكنها لم تنجح يومًا في تحقيق خرق حقيقي على صعيد الإنترنت الموجه للعامة.
يقول المحلل في شركة "إي ماركتر" جيريمي غولدمان: إن صورة مايكروسوفت تظهرها على أنها "شركة مملة وأسهمها في البورصة مملة".
قد تكون الشركة مملة، لكنها مربحة: فمع قيمة سوقية تناهز 3 تريليونات دولار، تمتلك مايكروسوفت أكبر قيمة سوقية في العالم بعد "أبل".
تعتمد مايكروسوفت بشكل أساسي على خدمات الحوسبة عن بعد (السحابة)، وهو قطاع سريع النمو ازدادت قوته مع الطلب على الذكاء الاصطناعي التوليدي.
ويضيف غولدمان: "أنها ليست بنية تحتية مثيرة للغاية، لكنها ذات قيمة كبيرة؛ فهي تدر الكثير من المال".
أسس بيل جيتس وبول ألين شركة مايكروسوفت في عام 1975، وأطلقا نظام التشغيل "ام اس دوس" MS-DOS الذي كان نجاحه سببا في تحقيق ثروتهما. وسُمي هذا النظام لاحقا بـ"ويندوز" Windows، نظام التشغيل المستخدم في أكثرية أجهزة الكمبيوتر في العالم.
وأصبحت برمجيات "مايكروسوفت أوفيس" (أبرزها "وورد" و"إكسل" و"باوربوينت") مرادفا لأدوات المكتب اليومية، لكن المنافسة المتزايدة مع أدوات "غوغل دوكس" Google Docs تغيّر المعادلة.
ويوضح غولدمان "أن يكون (أوفيس) لا يزال مجالا مهما بالنسبة إلى مايكروسوفت يكشف الكثير عن قدرتها على الابتكار".
ويتابع: "لقد وجدوا طريقةً لإنشاء منتج قائم على السحابة يمكن الإفادة منه بموجب اشتراك. لولا ذلك، ومع ظهور خدمات مجانية ومميزة، لكانت حصتهم السوقية قد انخفضت إلى الصفر".
- "الأقل مهارة" - لكن على صعيد التطبيقات التي يستخدمها ملايين الأشخاص يوميا، تظل مايكروسوفت في ظل شبكات التواصل الاجتماعي فائقة الشعبية، والهواتف الذكية الأكثر رواجا، ومساعدي الذكاء الاصطناعي متعددي الاستخدامات.
غير أن مايكروسوفت حاولت التوسع في هذه المجالات، فقد أطلقت الشركة التي تتخذ مقرًا في ريدموند في شمال غرب الولايات المتحدة، جهاز ألعاب الفيديو "اكس بوكس" Xbox في عام 2001 ومحرك البحث "بينغ" Bing في عام 2009. واستحوذت على الشبكة المهنية "لينكد إن" LinkedIn في عام 2016 واستوديوهات "أكتيفيجن بليزارد" Activision Blizzard في عام 2023.
وكانت الشركة تسعى للاستحواذ على تيك توك في عام 2020، وهي من بين الطامحين حاليا لضمّ هذه المنصة التي تواجه مجددا تهديدا بالحظر في الولايات المتحدة.
لكن من بين كل عمالقة التكنولوجيا، "تُعتبر مايكروسوفت الأقل مهارة في التعامل مع واجهات المستخدم، ويشكل ذلك في الواقع نقطة ضعفهم"، بحسب جيريمي غولدمان.
وفي عهد ستيف بالمر (2000-2013)، فشلت مايكروسوفت أيضا في تحقيق التحول إلى الأجهزة المحمولة.
وقد أدرك خليفته ساتيا ناديلا إمكانات نماذج الذكاء الاصطناعي في وقت مبكر، واستثمر بشكل كبير في "أوبن إيه آي" OpenAI حتى قبل أن تصبح الشركة الناشئة نجمة بين شركات سيليكون فالي بفضل "تشات جي بي تي" في نهاية عام 2022.
وفي العام التالي اعتقدت الشركة أنها قد تنجح أخيرا في هز عرش جوجل في مجال محركات البحث عبر الإنترنت، من خلال إطلاقها نسخة جديدة من محرك بينغ قادرة على الرد على أسئلة مستخدمي الإنترنت باللغة اليومية، وذلك بفضل نموذج الذكاء الاصطناعي من OpenAI.
وقد فاجأت مايكروسوفت المجموعة الأمريكية العملاقة التي تتخذ مقرا في كاليفورنيا، والتي سارعت إلى ابتكار مساعد الذكاء الاصطناعي الخاص بها.
تأخر في مجال الذكاء الاصطناعي
وفي نهاية المطاف، كانت إعادة تصميم بينغ بمثابة فشل، بحسب جاك غولد. على الرغم من زيادة مايكروسوفت حصتها في السوق، إلا أن غوغل لا تزال تستحوذ على حوالي 90% منها. ويختتم المحلل المستقل قائلا: "لقد كانت (جوجل) موجودة (في سوق محركات البحث) أولا، بمنتج أفضل".
ويبدي المحلل اعتقاده بأن مايكروسوفت لا تزال متأخرة في مجال الذكاء الاصطناعي بشكل عام، وذلك لأنها لا تملك (حتى الآن) شرائحها أو نموذجها الخاص.
وتعمل المجموعة على نشر خدمات الذكاء الاصطناعي بسرعة على منصة "أزور" Azure السحابية الخاصة بها ومجموعة أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي "كو بايلوت" Copilot.
لكن "نمو إيرادات +أزور+، من حيث البنية الأساسية للذكاء الاصطناعي، أقل وضوحًا من نمو منافسيها"، وفق جاك غولد. ويؤكد أن خدمة الحوسبة السحابية "غوغل كلاود" Google Cloud، التي تحتل المركز الثالث في السوق بعد "ايه دبليو اس" من امازون و"أزور"، قد تتقدم إلى المركز الثاني في غضون عامين.
ويضيف المحلل أن جوجل تجذب بسهولة أكبر الشركات الناشئة، لأن أسعار مايكروسوفت موجهة نحو المؤسسات الكبيرة.
ويتابع غولد: "تكمن قوة ريدموند (مايكروسوفت) في أنظمة تكنولوجيا المعلومات الخاصة بالشركات الكبرى. لديهم كل الحوافز للتركيز على ذلك، بدلا من التركيز على المستهلكين، حيث توجد بالفعل منافسة شديدة".
لكن هل يصل ذلك إلى حد الاستغناء عن "إكس بوكس"؟ يجيب غولد "تُحقق ألعاب الفيديو أداءً جيدا، لكنها لا تُمثل سوى جزء ضئيل من إيرادات مايكروسوفت. لو حوّلت الشركة ميزانية البحث والتطوير إلى حلول الأعمال، لكان ذلك منطقيًا، برأيي".