لتعزيز إنتاجية تطوير البرمجيات.. Cognizant وGoogle Cloud توسعان شراكة الذكاء الاصطناعي
تاريخ النشر: 22nd, March 2024 GMT
أعلنت كل من Cognizant (رمزها في NASDAQ هو CTSH ) وGoogle Cloud اليوم عن توسيع شراكتهما لتحسين دورة حياة تسليم البرامج وتسريع إنتاجية المطورين.
ستتبنى شركة Cognizant برنامج Gemini for Google Cloud بطريقتين: أولاً، من خلال تدريب شركاء Cognizant على استخدام Gemini للمساعدة في تطوير البرمجيات، وثانيًا، من خلال شركة Cognizant على دمج قدرات Gemini المتقدمة ضمن عملياتها ومنصاتها الداخلية.
وقد تم التأكيد على التأثير المحتمل لزيادة إنتاجية التنمية من خلال النتائج التي توصلت إليها دراسة حديثة أجرتها شركة Cognizant بالتعاون مع Oxford Economics، بعنوان New Work، New World، والتي كشفت أن الذكاء الاصطناعي الإنتاجي يمكن أن يضخ ما يصل إلى تريليون دولار في الاقتصاد الأمريكي بحلول عام 2032. ومن خلال هذا التعاون، ستستخدم Cognizant وGoogle Cloud برنامج Gemini لتقديم مجموعة واسعة من الفوائد لعملاء المؤسسات في مخالف المجالات، ومساعدتهم في إنشاء التطبيقات بسرعة، واختبار التعليمات البرمجية بدقة، ومعالجة المشكلات سريعًا لتحسين الأداء طوال دورة حياة تسليم البرامج.
قال Ravi Kumar S، الرئيس التنفيذي لشركة Cognizant: "يعد تطوير البرمجيات إحدى الوظائف التي من المرجح أن تستفيد أكثر من الطريقة التي يعيد بها الذكاء الاصطناعي التوليدي تعريف تكوين العمل. ولقد التزمت Cognizant باستثمار مليار دولار في الذكاء الاصطناعي التوليدي على مدى ثلاث سنوات لأننا نعتقد أنه أداة قوية لتضخيم الإمكانات البشرية، وتعد شراكتنا مع Google Cloud أمرًا أساسيًا لهذا الالتزام وتحقيق هذه الرؤية."
على مدار الـ 12 شهرًا القادمة، وبما يتماشى مع مبادرة Synapse لدى الشركة لتحسين مهارات مليون فرد على مستوى العالم بحلول عام 2026، ستستثمر شركة Cognizant في تمكين أكثر من 70 ألف زميل عبر وظائف Cognizant المتعددة في عروض الذكاء الاصطناعي الخاصة بـ Google Cloud. وبالإضافة إلى ذلك، ستعمل شركة Cognizant على دمج Gemini في مجموعتها من المنصات والمسرعات الآلية، بدءًا من منصة المطورين المعلن عنها مؤخرًا، Cognizant Flowsource™ .
وقال Thomas Kurian، الرئيس التنفيذي لـ Google Cloud: "يتمتع الذكاء الاصطناعي التوليدي بالقدرة على تحسين كل مرحلة من مراحل دورة حياة تسليم البرامج بشكل كبير، ما يساعد المطورين في إنشاء التعليمات البرمجية بسرعة واستكشاف المشكلات وإصلاحها وأتمتة عمليات التشغيل. ومن خلال تدريب وتمكين قوتها العاملة في ما يتعلق بـ Gemini for Google Cloud، يمكن لشركة Cognizant زيادة سرعة وجودة مشاريع تطوير البرامج للعملاء المشتركين."
المصدر: الأسبوع
كلمات دلالية: الذكاء الاصطناعي تطوير البرمجيات الذکاء الاصطناعی من خلال Google Cloud
إقرأ أيضاً:
خمس حقائق قد لا تعرفها عن طريقة عمل روبوتات الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT
مع تزايد الاعتماد على روبوتات الدردشة المدعومة بـ الذكاء الاصطناعي في حياتنا اليومية، يتساءل كثيرون كيف تعمل هذه الأدوات بالضبط؟ وهل نستخدمها بطريقة صحيحة؟ في هذا التقرير، نرصد أبرز خمس حقائق مهمة لفهم كيفية عمل روبوتات الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT و Google Gemini، وكيف نتعامل معها بوعي وفعالية.
تُدرَّب بواسطة تدخل بشري مباشرتمر روبوتات الدردشة بمراحل متعددة من التدريب، تبدأ بمرحلة تُعرف بـ"ما قبل التدريب" (Pre-training)، حيث يتم تعليم النموذج توقع الكلمة التالية داخل كميات ضخمة من النصوص، هذا التدريب يمنحه فهماً عاماً للغة والمعلومات والمنطق.
لكن هذا التدريب وحده لا يكفي لضمان الأمان والموثوقية. إذ يتدخل بعدها "مُقيِّمون بشريون" لتوجيه النموذج نحو إجابات آمنة ومفيدة، فيما يُعرف بمرحلة "الضبط الأخلاقي" أو "المحاذاة" (Alignment).
في هذه المرحلة، يتم تصنيف الإجابات واختيار الأكثر حيادية وملاءمة، وهو ما يمنع النموذج من تقديم معلومات خطيرة أو مضللة.
ورغم أن شركة OpenAI لم تكشف عدد الأشخاص الذين شاركوا في تدريب ChatGPT أو عدد ساعات التدريب، فإن تدخل البشر يعد ضرورياً لمنح النموذج "بوصلة أخلاقية" تقلل من مخاطره المحتملة.
لا يتعامل مع الكلمات... بل مع "الرموز"على عكس الإنسان الذي يفكر بالكلمات، يتعامل روبوت الذكاء الاصطناعي مع وحدات أصغر تُسمى "الرموز" أو Tokens.
وقد تكون هذه رموزاً كاملة، أو أجزاء من كلمات، أو حتى تسلسلات عشوائية من الحروف.
على سبيل المثال، الجملة "The price is $9.99." تُجزأ إلى رموز مثل: "The", "price", "is", "$", "9", ".", "99". أما "ChatGPT is marvellous"، فقد يتم تحليلها بطريقة أقل منطقية مثل: "chat", "G", "PT", "is", "mar", "vellous".
تُظهر هذه العملية مدى تعقيد فهم اللغة عند الذكاء الاصطناعي، بما له من نقاط قوة وحدود.
معلوماته قديمة ويصعب تحديثهاتُعدُّ روبوتات الذكاء الاصطناعي أدوات "ثابتة المعرفة"، أي أنها لا تقوم بتحديث نفسها تلقائيًا.
وكل إصدار من ChatGPT مثلاً، يتوقف عند "تاريخ معرفة" معين. الإصدار الحالي مثلاً يمتلك معرفة حتى يونيو 2024 فقط.
عند سؤاله عن أخبار حديثة أو أسماء رؤساء حاليين، يحتاج إلى استخدام محرك بحث مثل Bing لقراءة النتائج وتقديم إجابة.
وتُعد عملية تحديث النموذج مكلفة علمياً ومالياً، ولا تزال الأبحاث مستمرة لتطوير آلية تحديث أكثر كفاءة.
قابلة للهذيان... بثقةإحدى أكبر مشكلات روبوتات الدردشة هي أنها قد "تهلوس" — أي تقدم معلومات غير صحيحة أو مختلقة ولكن بثقة كاملة. وذلك لأنها تركز على إنتاج نص مترابط أكثر من التركيز على دقته.
حتى مع وجود أدوات مساعدة مثل التحقق من المصادر أو دمج محركات البحث، لا يمكن منع الهلوسة بالكامل. لذا يُنصح باستخدام روبوتات الدردشة كنقطة انطلاق، وليس كمرجع نهائي للمعلومات.
تعتمد على الآلات الحاسبة لحل المعادلاتفي مهام الرياضيات والاستنتاجات المنطقية المعقدة، تعتمد روبوتات الذكاء الاصطناعي على خاصية تُعرف بـ"سلسلة التفكير" (Chain of Thought). هذه الطريقة تُمكّن النموذج من حل المسألة خطوة بخطوة بدلاً من تقديم الإجابة مباشرة.
ولتفادي الأخطاء الحسابية، تستعين هذه النماذج بآلة حاسبة داخلية قادرة على تنفيذ العمليات الرياضية الدقيقة. هذا المزج بين المنطق الداخلي والأدوات المساعدة يحسّن من كفاءة الحلول.
خلاصةتعكس هذه الحقائق أن روبوتات الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT ليست مجرد أدوات للمحادثة، بل كيانات معقدة تعتمد على قدر هائل من البيانات والتدريب البشري.
لكنها تظل محدودة بالزمان، قابلة للخطأ، وتفتقر للفهم الحقيقي للعالم. التعامل معها بذكاء يبدأ بفهم آلية عملها وحدود قدراتها، وهذا ما يميز المستخدم الواعي عن غيره.
أمنستي تندد بسياسات الإعدام في السعودية.. تستهدف هذه الفئات