ما الذكاء الاصطناعي التنبئي وكيف يعمل؟
تاريخ النشر: 10th, July 2024 GMT
الذكاء الاصطناعي التنبُئِي هو أحد فروع الذكاء الاصطناعي الذي يستخدم المعلومات من الأحداث التي وقعت بالفعل لتقديم توقعات وتصورات لما قد يحدث في المستقبل. ولكي يتم استخدامه بنجاح، فإنه يتطلب الوصول إلى بيانات عالية الجودة وخبرة في مجال معين من البشر لتحديد الاتجاهات بشكل صحيح.
تجمع هذه الخوارزميات البيانات من نقاط متعددة للمعلومات.
بمجرد أن تجمع نماذج الذكاء الاصطناعي التنبئي المعلومات التي تحتاجها، يمكن للمستخدمين اتخاذ القرارات وإجراء مزيد من البحث إذا لزم الأمر.
تستفيد نماذج الذكاء الاصطناعي التنبُئِية من البيانات التاريخية والأنماط والاتجاهات لتكوين تنبؤات مستنيرة حول الأحداث المستقبلية أو النتائج. تحلل هذه النماذج البيانات السابقة وتحدد الأنماط أو العلاقات داخل هذه البيانات، ثم تستخدم هذه المعلومات لتوليد تنبؤات حول النتائج المستقبلية.
يتطلب بناء نموذج للذكاء الاصطناعي التنبئي أن تجمع الشركة البيانات وتجهزها مسبقا. ويتضمن ذلك جمع البيانات ذات الصلة من مصادر مختلفة وتنظيفها من خلال معالجة القيم المفقودة والقيم المتطرفة أو المتغيرات غير ذات الصلة. ثم يتم تقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار، حيث تُستخدم مجموعة التدريب لتجهيز النموذج ومجموعة الاختبار لتقييم أدائه.
وبمجرد أن تصبح البيانات جاهزة، يمكن تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي التنبئي. ومن المفيد استخدام خوارزميات التعلم الآلي مثل الانحدار الخطي وأشجار القرار والشبكات العصبية. يعتمد اختيار الخوارزمية على طبيعة البيانات ونوع التنبؤ الذي يتم إجراؤه.
أثناء التدريب، يتعلم النموذج العلاقات والأنماط في البيانات ويحاول تقليل الاختلاف بين مخرجاته المتوقعة والقيم الفعلية في مجموعة التدريب. وغالبا ما تكون هذه العملية تكرارية، حيث يضبط النموذج معاييره بشكل متكرر بناء على الخطأ الذي يلاحظه حتى يصل إلى حالة مثالية.
وتعتمد دقة وأداء نماذج الذكاء الاصطناعي التنبئية بشكل كبير على جودة وكمية بيانات التدريب. وتميل النماذج التي تم تدريبها على بيانات أكثر تنوعا وتمثيلا إلى أداء أفضل في صنع التنبؤات. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يؤثر اختيار الخوارزمية والمعلمات المحددة أثناء التدريب على دقة النموذج.
فوائد الذكاء الاصطناعي التنبئيتعد النمذجة التنبئية للذكاء الاصطناعي أداة ممتازة للشركات، وتأتي مع مجموعة من الفوائد سنذكر أبرزها:
الاتجاهات المستقبلية: يمكن للذكاء الاصطناعي التنبئِي أن ينير الإدارة بشأن الاتجاهات والفرص والتهديدات المستقبلية. ويمكن استخدامه للتوصية بالمنتجات، وتحسين المبيعات، وتحسين خدمة العملاء، وضبط مستويات المخزون. دقة أفضل: يضيف الذكاء الاصطناعي التنبئي بعدا أعمق ودقة أكبر لعمليات الإدارة. وعند استخدامه على النحو الأمثل، فإنه يزيد من فرصة النجاح وتحقيق نتائج تجارية إيجابية، لا سيما في مجال إدارة المخزون المستقبلي. تحسين العمليات: من خلال التنبؤ الدقيق بالنتائج المستقبلية، حيث يمكن للشركات تحسين عملياتها وتوفير تجربة عملاء أفضل والاستعداد التام لمتطلبات المستقبل. على سبيل المثال، يمكن لبائع الهدايا تحديد -بدقة- أي أنواع من الهدايا تنفد بسرعة ويجب إعادة تخزينها قبل الأعياد. ويمنع ذلك الشركات من تخزين كميات زائدة من العناصر ذات المبيعات المنخفضة وإرسال رسائل "هذا العنصر غير متوفر" إلى العملاء الجاهزين. تسهيل التوسع والتحسين المستمر: تولد الشركات تنبؤات أكثر دقة وصلة من خلال تحديث النماذج التنبؤية بانتظام بالبيانات الجديدة. هذا يعني أنه يمكن للشركات توسيع نطاقها بفعالية بدون تكاليف إضافية.رغم فوائد الذكاء الاصطناعي التنبئي إلا أنه عاجز عن توقع المستقبل بدقة 100%، وبعض الشركات شعرت بإحباط بسبب العديد من التحديات، أهمها:
جودة البيانات وتوفرها: يعتمد الذكاء الاصطناعي التنبئي بشكل كبير على توفر البيانات وجودتها. إذا كانت البيانات المستخدمة لتدريب نظام الذكاء الاصطناعي غير كاملة أو غير دقيقة أو متحيزة، فقد تؤدي إلى تنبؤات خاطئة. المخاوف الأخلاقية: يثير استخدام الذكاء الاصطناعي التنبئي مخاوف أخلاقية خاصة فيما يتعلق بالخصوصية والتحيز والتمييز. فقد يكون تحديد أفضل عملية لجمع بيانات العملاء وتخزينها واستخدامها أمرا صعبا. ذكر 30% من المهنيين الذين شملهم استطلاع تومسون رويترز لمستقبل المحترفين أن أهم مخاوفهم فيما يتعلق بالذكاء الاصطناعي هي أمن البيانات والأخلاقيات. التكلفة المرتفعة: تتضمن التحليلات التنبئية عدة عمليات لجمع البيانات وتنظيفها وتحليلها. يمكن أن تكون المعرفة المتخصصة مطلوبة في كل مرحلة. ونتيجة لذلك، قد يكون إنشاء فريق بيانات منتج أمرا مكلفا. القابلية للتفسير: العديد من النماذج التنبئية، وخاصة المعقدة منها مثل الشبكات العصبية العميقة، تفتقر للقدرة على التفسير. وقد يكون من الصعب فهم كيفية وصول الذكاء الاصطناعي إلى تنبؤاته أو تحديد أي تحيزات أساسية في عملية صنع القرار. أمثلة على الذكاء الاصطناعي التنبئييُستخدم الذكاء الاصطناعي التنبئي في العديد من الأعمال. فالشركات تستخدم الذكاء الاصطناعي التنبئي للكشف عن خروقات البيانات المحتملة، ويمكن لمزودي الهواتف الذكية المساعدة في الكتابة بشكل أكثر دقة.
وفيما يلي بعض من أفضل الأمثلة على الذكاء الاصطناعي التنبئي أثناء العمل:
النص التنبئي
يعد النص التنبئي أحد أفضل الأمثلة على الذكاء الاصطناعي التنبئي أثناء العمل. واستنادا إلى تحليل اللغة التي يكتب بها المستخدم وسلوكه السابق، سيخمن النص التنبئي ما سيكتبه بعد ذلك. يمكن أن يساعد النص التنبئي أيضا في تصحيح الأخطاء الشائعة واستخدام سياق محادثات أو مستندات سابقة لتقديم توصيات أفضل في الكتابة والتهجئة. وقد خطت شركة "آبل" (Apple) على وجه الخصوص خطوات كبيرة في هذا المجال، حيث يعد النص التنبئي إحدى ميزات أجهزة آيفون.
تحديد التهديدات الأمنية المحتملة
أمن المعلومات هو أحد أهم مجالات الذكاء الاصطناعي التنبئي، ويمكن لتحليلات التنبؤ أن تساعد في حل جرائم الإنترنت بعدة طرق.
أحد الأمثلة التي يستخدم فيها الذكاء الاصطناعي التنبئي في مجال الأمان هو عند تسجيل الدخول إلى حساب أو محاولة استخدام البطاقة المصرفية في مكان غير مألوف. غالبا ما سيتلقى المستخدم بريدا إلكترونيا أو رسالة تحذره من تسجيل الدخول غير العادي ويطلب اتخاذ الإجراءات اللازمة إذا لزم الأمر.
التوقعات الاقتصادية
تعد تقنية الذكاء الاصطناعي التنبئي بارزة في عالم المال، ويمكن أن تساعد الاقتصاديين في معرفة كيفية تغير الأسواق المالية بمرور الوقت. على سبيل المثال، استنادا إلى البيانات التاريخية والشؤون العالمية الحالية، يمكن للذكاء الاصطناعي التنبئي تحديد ما إذا كانت أسعار صرف العملات ستزداد أو ستنخفض. وبما أن الذكاء الاصطناعي التنبئي جيد أيضا في تحديد سلوكيات المستهلكين، فمن الممكن استخدامه لتحديد كيفية تغير اتجاهات الصناعة.
يمكن لهذه التقنية التنبؤ بحركات سوق الأسهم وتغيرات أسعار العملات المشفرة. إذا كنت تخطط للتداول باستخدام الذكاء الاصطناعي، فمن المفيد الاطلاع على هذه الأدوات القائمة على الذكاء الاصطناعي كنقطة انطلاق.
التنبؤ بحالة الطقس
لقد كان التنبؤ بالطقس دائما أمرا صعبا، ولكن من المحتمل أن يتمكن خبراء الأرصاد الجوية من الاعتماد على الذكاء الاصطناعي للحصول على مزيد من المساعدة في المستقبل. وعلى الرغم من أن الأداة جديدة نسبيا في هذا المجال، إلا أن مدير برنامج أبحاث الذكاء الاصطناعي في غوغل عبدولاي جاك يشير إلى أن "غراف كاست" (GraphCast) يمكنه التنبؤ بالطقس قبل 10 أيام بشكل أفضل من الطرق التقليدية.
قرارات العمل
تستخدم الشركات الذكاء الاصطناعي التنبئي لاتخاذ قرارات أفضل وحساب التوقعات للسنة القادمة. ونظرا لأنه بارع في قياس سلوكيات المستهلكين؛ يمكن للشركات تحديد نجاح منتجاتها الحالية وعروضها بدقة على مدى 6-12 شهر. ولملء الفجوات في السوق، تستخدم المعلومات التي يجمعونها لإطلاق واختبار منتجات جديدة.
بفضل الذكاء الاصطناعي التنبئي، يمكن للشركات تحديد ما يجب تضمينه في الحملات الإعلانية. والعمل على تخصيص ميزانياتهم بشكل أكثر فعالية.
المصدر: الجزيرة
كلمات دلالية: حراك الجامعات حريات یمکن للذکاء الاصطناعی على الذکاء الاصطناعی یمکن للشرکات یمکن أن
إقرأ أيضاً:
الدماغ البشري يتفوّق على الذكاء الاصطناعي في حالات عدّة
لا شك أن أنظمة الذكاء الاصطناعي قد حققت إنجازات مذهلة، بدءًا من إتقان الألعاب وكتابة النصوص وصولًا إلى توليد الصور ومقاطع الفيديو المقنعة.
وقد دفع ذلك البعض إلى الحديث عن إمكانية أن نكون على أعتاب الذكاء الاصطناعي العام (AGI)، وهو نظام ذكاء اصطناعي يمتلك قدرات معرفية شاملة تشبه قدرات الإنسان.
في حين أن بعض هذا الحديث ما هو إلا ضجة إعلامية، إلا أن عددًا كافيًا من الخبراء في هذا المجال يأخذون الفكرة على محمل الجد، مما يستدعي إلقاء نظرة فاحصة عليها.
تحديات تعريف الذكاء الاصطناعي العامتدور العديد من النقاشات حول مسألة كيفية تعريف الذكاء الاصطناعي العام، وهو أمر يبدو أن الخبراء في هذا المجال لا يتفقون عليه.
ويساهم هذا في ظهور تقديرات متباينة حول موعد ظهوره، تتراوح بين "إنه موجود عمليًا" إلى "لن نتمكن أبدًا من تحقيقه". وبالنظر إلى هذا التباين، يستحيل تقديم أي نوع من المنظور المستنير حول مدى قربنا من تحقيقه.
لكن لدينا مثال موجود على الذكاء العام بدون "الاصطناعي" - وهو الذكاء الذي يوفره دماغ الحيوان، وخاصة الدماغ البشري.
ومن الواضح أن الأنظمة التي يتم الترويج لها كدليل على أن الذكاء الاصطناعي العام قاب قوسين أو أدنى لا تعمل على الإطلاق مثل الدماغ. قد لا يكون هذا عيبًا قاتلًا، أو حتى عيبًا على الإطلاق. من الممكن تمامًا أن يكون هناك أكثر من طريقة للوصول إلى الذكاء، اعتمادًا على كيفية تعريفه.
لكن من المحتمل أن تكون بعض الاختلافات على الأقل مهمة من الناحية الوظيفية، وحقيقة أن الذكاء الاصطناعي يسلك مسارًا مختلفًا تمامًا عن المثال العملي الوحيد الذي لدينا من المرجح أن يكون ذا مغزى.
مع وضع كل ذلك في الاعتبار، دعونا نلقي نظرة على بعض الأشياء التي يقوم بها الدماغ والتي لا تستطيع أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية القيام بها.
أشارت أرييل جولدشتاين، الباحثة في الجامعة العبرية في القدس، إلى أن أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية "مجزأة" في قدراتها. فقد تكون جيدة بشكل مدهش في شيء ما، ثم سيئة بشكل مدهش في شيء آخر يبدو مرتبطًا به.
وأكدت عالمة الأعصاب كريستا بيكر من جامعة ولاية كارولينا الشمالية على هذه النقطة، مشيرة إلى أن البشر قادرون على تطبيق المنطق في مواقف جديدة دون الحاجة إلى إعادة تعلم كل شيء من الصفر.
ذكر ماريانو شاين، مهندس جوجل الذي تعاون مع جولدشتاين، أن أنظمة الذكاء الاصطناعي تفتقر إلى الذاكرة طويلة المدى والمخصصة للمهام، وهي القدرة على نشر المهارات المكتسبة في مهمة ما في سياقات مختلفة.
أشارت بيكر إلى وجود تحيز نحو تفضيل السلوكيات الشبيهة بالسلوك البشري، مثل الردود التي تبدو بشرية والتي تولدها نماذج اللغات الكبيرة.
في المقابل، يمكن لذبابة الفاكهة، بدماغها الذي يحتوي على أقل من 150 ألف خلية عصبية، دمج أنواع متعددة من المعلومات الحسية، والتحكم في أربعة أزواج من الأطراف، والتنقل في بيئات معقدة، وتلبية احتياجاتها من الطاقة، وإنتاج أجيال جديدة من الأدمغة، وأكثر من ذلك.
الاختلافات الرئيسية بين الدماغ البشري والذكاء الاصطناعيتستند معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية، بما في ذلك جميع نماذج اللغات الكبيرة، على ما يسمى بالشبكات العصبية.
تم تصميم هذه الشبكات لتقليد كيفية عمل بعض مناطق الدماغ، مع وجود أعداد كبيرة من الخلايا العصبية الاصطناعية التي تأخذ مدخلات وتعدلها ثم تمرير المعلومات المعدلة إلى طبقة أخرى من الخلايا العصبية الاصطناعية. لكن هذا التقليد محدود للغاية.
فالخلايا العصبية الحقيقية متخصصة للغاية، وتستخدم مجموعة متنوعة من الناقلات العصبية وتتأثر بعوامل خارج الخلايا العصبية مثل الهرمونات. كما أنها تتواصل من خلال سلسلة من النبضات المتغيرة في التوقيت والشدة، مما يسمح بدرجة من الضوضاء غير الحتمية في الاتصالات.
تهدف الشبكات العصبية التي تم إنشاؤها حتى الآن هي إلى حد كبير أنظمة متخصصة تهدف إلى التعامل مع مهمة واحدة.
في المقابل، يحتوي الدماغ النموذجي على الكثير من الوحدات الوظيفية التي يمكنها العمل بالتوازي، وفي بعض الحالات دون أي نشاط تحكمي يحدث في مكان آخر في الدماغ.
تمتلك أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية عمومًا حالتين: التدريب والنشر. التدريب هو المكان الذي يتعلم فيه الذكاء الاصطناعي سلوكه؛ النشر هو المكان الذي يتم فيه استخدام هذا السلوك.
في المقابل، لا يحتوي الدماغ على حالات تعلم ونشاط منفصلة؛ إنه في كلا الوضعين باستمرار، بينما في كثير من الحالات، يتعلم الدماغ أثناء العمل.
بالنسبة للعديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي، لا يمكن تمييز "الذاكرة" عن الموارد الحسابية التي تسمح لها بأداء مهمة والاتصالات التي تم تشكيلها أثناء التدريب. في المقابل، تمتلك الأنظمة البيولوجية عمرًا من الذكريات للاعتماد عليها.
القيود والتحدياتمن الصعب التفكير في الذكاء الاصطناعي دون إدراك الطاقة الهائلة والموارد الحسابية المستخدمة في تدريبه. لقد تطورت الأدمغة في ظل قيود هائلة على الطاقة وتستمر في العمل باستخدام طاقة أقل بكثير مما يمكن أن يوفره النظام الغذائي اليومي.
وقد أجبر هذا علم الأحياء على إيجاد طرق لتحسين موارده والاستفادة القصوى من تلك التي يخصصها لمهمة ما.
في المقابل، فإن قصة التطورات الحديثة في الذكاء الاصطناعي هي إلى حد كبير قصة رمي المزيد من الموارد عليها.
ويبدو أن خطط المستقبل (حتى الآن على الأقل) تشمل المزيد من هذا، بما في ذلك مجموعات بيانات تدريب أكبر وعدد أكبر من الخلايا العصبية الاصطناعية والوصلات بينها.
كل هذا يأتي في وقت تستخدم فيه أفضل أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية بالفعل ثلاثة أضعاف الخلايا العصبية التي نجدها في دماغ ذبابة الفاكهة وليس لديها أي مكان قريب من القدرات العامة للذبابة.
حالة الطقس ودرجات الحرارة المتوقعة اليوم الخميس 6 مارس 2025