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:
%92 من الطلاب يستخدمونه.. الذكاء الاصطناعي يهدد جوهر التعليم الجامعي
أثار تقرير حديث يحذر الجامعات البريطانية من ضرورة "اختبار إجهاد" التقييمات في ظل استخدام 92% من الطلاب للذكاء الاصطناعي، جدلاً واسعاً حول مستقبل التعليم الجامعي ودور الذكاء الاصطناعي فيه.
يشير البروفيسور أندرو موران من جامعة لندن متروبوليتان إلى أن الجامعات، التي كانت تعتبر لقرون مخازن للمعرفة والحقيقة، بدأت تفقد هذا الدور عندما تراجعت قيمة الخبراء وضعف التفكير النقدي واستقطب الخطاب العام بشكل متزايد.
ندرة المعرفة وتحديات المصادر التقليديةفي هذا العالم، يتم رفض المصادر التقليدية للمعرفة بشكل متزايد، الكتب والمقالات الصحفية ووسائل الإعلام القديمة تواجه تحديات من خلال التطورات في عرض المعلومات واسترجاعها، وعلى رأسها التطبيقات ووسائل التواصل الاجتماعي، وأدى ذلك إلى "ندرة المعرفة"، على حد تعبير موران.
قوائم القراءة المنسقة، التي يقضي الأكاديميون وقتًا في البحث عنها وتسليط الضوء على المفكرين والكتابات الرئيسية، غالبًا ما يتم تجاهلها من قبل الطلاب لصالح بحث جوجل.
وإذا لم يعجب الطالب ما يقرأ، يمكنه ببساطة التمرير إلى اليسار، ويمكن للخوارزميات بعد ذلك إرسال الطلاب في اتجاهات غير متوقعة، غالبًا ما تحولهم عن الصرامة الأكاديمية إلى موارد غير أكاديمية.
يؤكد موران أهمية توفير مواد التعلم للطلاب على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع، لكنه يتساءل: "هل تصبح المعرفة سلعة استهلاكية أخرى؟" فهي متاحة بلمسة زر عبر الإنترنت، ويتم توصيلها بشكل فعال إلى بابك، وهناك العديد من المنافذ للاختيار من بينها.
قد تكون هناك كمية، ولكن ليس بالضرورة جودة: الذكاء الاصطناعي هو السلعة الاستهلاكية المطلقة.
يثير هذا الأمر تساؤلات جوهرية حول ليس فقط ما نعنيه بالمعرفة، ولكن أيضًا ما سيكون دور التعليم والأكاديميين في المستقبل.
ويقول موران: "أستطيع أن أقدر فوائد الذكاء الاصطناعي في العلوم أو الاقتصاد أو الرياضيات، حيث الحقائق غالبًا ما تكون غير قابلة للشك، ولكن ماذا عن العلوم الإنسانية والاجتماعية، حيث الكثير قابل للطعن؟"
ويحذر من أننا نفقد أرضية بسرعة أمام تغييرات مجتمعية عميقة يمكن أن يكون لها عواقب لا يمكن تصورها على الجامعات إذا لم نستجب بسرعة.
التفكير النقدي في مواجهة الذكاء الاصطناعيمن جهته، يعبر محاضر جامعي في العلوم الإنسانية عن عدم استغرابه من الزيادة الهائلة في استخدام الذكاء الاصطناعي، مشيراً إلى أنه يتم الترويج له بقوة من قبل شركات التكنولوجيا باعتباره سلعة موفرة للوقت، والخطاب السياسي الأوسع يعزز هذا الرأي دون التشكيك في قيود الذكاء الاصطناعي وأخلاقياته.
بينما قد يكون الذكاء الاصطناعي مفيدًا في العديد من السياقات الأكاديمية - في كتابة التقارير الأساسية وإجراء البحوث الأولية على سبيل المثال - فإن استخدامه من قبل الطلاب لكتابة المقالات يشير إلى التقليل من قيمة موضوعات العلوم الإنسانية وسوء فهم ما يتيحه الكتابة الأصلية في تخصصات مثل التاريخ والأدب والفلسفة: التفكير النقدي.
ويستشهد المحاضر بقول الروائي العظيم إي إم فورستر: "كيف يمكنني أن أعرف ما أفكر فيه حتى أرى ما أقول؟" كان يقصد أن الكتابة هي شكل متطور من أشكال التفكير، وأن تعلم الكتابة بشكل جيد، والشعور بالمرء وهو يشق طريقه عبر تطوير فكرة أو حجة، هو جوهر الكتابة.
عندما نطلب من الذكاء الاصطناعي كتابة مقال، فإننا لا نقوم ببساطة بالاستعانة بمصادر خارجية للعمل، بل نستعين بمصادر خارجية لتفكيرنا وتطويره، مما سيجعلنا بمرور الوقت أكثر ارتباكًا وأقل ذكاءً.
في عصر تكنولوجي نيوليبرالي نهتم فيه غالبًا بالمنتج بدلاً من العملية التي تم من خلالها صنعه، ليس من المستغرب أن يتم تجاهل القيمة الحقيقية للكتابة.
فيما يأخذ الطلاب ببساطة إشاراتهم من عالم يفقد الاتصال بالقيمة التي لا يمكن تعويضها للإبداع البشري والتفكير النقدي.