النجاح الهائل الذي حققه ChatGPT بسرعة أجبر كل شركة تقنية على بدء استثماراتها في أبحاث الذكاء الاصطناعي ومجال التعلم العميق ومعرفة كيفية دمج هذه التقنيات في مُنتجاتها. إنه وضع لا يُشبه أي شيء رأيناه من قبل، ومع ذلك، فإنَّ الذكاء الاصطناعي في مهده للتو.
لكن الأمر لا يقتصر فقط على روبوتات الدردشة الذكية ومولدات تحويل النص إلى صورة. هناك بعض التكهنات العالية التي تُشير إلى أنَّ أدوات الذكاء الاصطناعي المُثيرة للإعجاب بشكل لا يصدق تلوح في الأفق. تحقق من الطرق التي تضر بها تقنيات الذكاء الاصطناعي بالتوازن البيئي.
البحث الدلالي مع قواعد البيانات المُتجهة
يتم اختبار استعلامات البحث الدلالي لتوفير نتائج بحث أفضل للأشخاص. تستخدم محركات البحث حاليًا خوارزميات تتمحور حول الكلمات الرئيسية لتوفير المعلومات ذات الصلة للمُستخدمين. ومع ذلك، فإنَّ الاعتماد المُفرط على الكلمات الرئيسية يطرح العديد من المشكلات، مثل الفهم المحدود للسياق، واستغلال المُسوقين للحشو الزائد لتحسين محركات البحث، ونتائج البحث منخفضة الجودة بسبب صعوبة التعبير عن الاستعلامات المُعقَّدة.
على عكس خوارزميات البحث التقليدية، يستخدم البحث الدلالي تضمينات الكلمات والتخطيط الدلالي لفهم سياق الاستعلام قبل تقديم نتائج البحث. لذلك، بدلاً من الاعتماد على مجموعة من الكلمات الرئيسية، يُوفر البحث الدلالي نتائج بناءً على الدلالات أو معنى استعلام مُعين.
لقد كان مفهوم البحث الدلالي موجودًا منذ بعض الوقت. ومع ذلك، تُواجه الشركات صعوبة في تنفيذ مثل هذه الوظيفة نظرًا لمدى بطء البحث الدلالي واستهلاكه للموارد.
الحل هو رسم خريطة للتضمينات المُتجهة وتخزينها في قاعدة بيانات متجهات كبيرة. يؤدي القيام بذلك إلى تقليل مُتطلبات طاقة الحوسبة بشكل كبير وتسريع نتائج البحث عن طريق تضييق النتائج إلى المعلومات الأكثر صلة فقط.
قواعد البيانات المتّجهة تُتيح إنشاء تجارب تستند إلى البحث المتّجه. يُمكن لمطور التطبيقات استخدام النماذج مفتوحة المصدر وأدوات تعلّم الآلة وخدمات نماذج التأسيس لإنشاء عمليات تضمين وتغذية قاعدة بيانات متّجهة. وهذا لا يتطلب سوى الحد الأدنى من الخبرة في تعلّم الآلة.
تستثمر شركات التكنولوجيا الكبرى والشركات الناشئة مثل Pinecone و Redis و Milvus حاليًا في قواعد بيانات المُتجهات لتوفير إمكانات البحث الدلالي في أنظمة التوصية ومحركات البحث وأنظمة إدارة المحتوى وروبوتات الدردشة.
ديمقراطية الذكاء الاصطناعي
على الرغم من أنَّ هذا لا يُمثل بالضرورة تقدمًا تقنيًا، إلا أنَّ العديد من شركات التكنولوجيا الكبرى مُهتمة بإضفاء الطابع الديمقراطي على الذكاء الاصطناعي. للأفضل أو للأسوأ، يتم الآن تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر ومنحها تراخيص أكثر تساهلاً للمؤسسات لاستخدامها وضبطها.
ذكرت صحيفة وول ستريت جورنال أنَّ شركة Meta تشتري مُسرِّعات Nvidia H100 AI وتهدف إلى تطوير الذكاء الاصطناعي الذي يتنافس مع نموذج GPT-4 الأخير من OpenAI.
لا يوجد حاليًا LLM مُتاح للعامة يُمكنه مطابقة الأداء الأولي لـ GPT-4. ولكن مع وعد شركة Meta بمنتج تنافسي بترخيص أكثر تساهلاً، تستطيع الشركات أخيرًا تحسين نموذج LLM دون التعرض لخطر كشف الأسرار التجارية والبيانات الحساسة واستخدامها ضدها. تحقق من دليل شامل للبدء والاستفادة من نموذج Llama 2 بفعاليَّة.
وكلاء الذكاء الاصطناعي والشركات الناشئة مُتعددة الوكلاء
هناك العديد من المشاريع التجريبية قيد التنفيذ حاليًا لتطوير عوامل الذكاء الاصطناعي التي تتطلب القليل من التعليمات أو لا تتطلب أي تعليمات لتحقيق هدف معين. ربما تتذكر مفاهيم وكيل الذكاء الاصطناعي من Auto-GPT، وهي أداة الذكاء الاصطناعي التي تعمل على أتمتة إجراءاتها.
والفكرة هي أن يحصل الوكيل على الاستقلالية الكاملة من خلال التقييم الذاتي المُستمر والتصحيح التلقائي. إن مفهوم العمل لتحقيق التأمل الذاتي والتصحيح هو أن يقوم الوكيل بتحفيز نفسه باستمرار في كل خطوة على الطريق بشأن الإجراء الذي يجب القيام به، والخطوات حول كيفية القيام بذلك، والأخطاء التي ارتكبها، وما يُمكنه القيام به للتحسين. .
تكمن المشكلة في أنَّ النماذج الحالية المستخدمة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي لا تتمتع إلا بالقليل من الفهم الدلالي. وهذا يجعلها تُهلوس وتُقدم معلومات كاذبة، مما يجعلها عالقين في حلقة لا نهاية لها من التقييم الذاتي والتصحيح.
تهدف مشاريع مثل MetaGPT Multi-agent Framework إلى حل المشكلة عن طريق استخدام العديد من عوامل الذكاء الاصطناعي في وقت واحد لتقليل مثل هذه الهلوسة. يتم إعداد أطر عمل متعددة الوكلاء لمحاكاة كيفية عمل الشركة الناشئة. سيتم تعيين مناصب لكل وكيل في هذه الشركة الناشئة مثل مدير المشروع ومصمم المشروع والمبرمج والمختبر. من خلال تقسيم الأهداف المُعقَّدة إلى مهام أصغر وتفويضها إلى وكلاء الذكاء الاصطناعي المختلفين، من المرجح أن يحقق هؤلاء الوكلاء أهدافهم المُحددة.
بالطبع، لا تزال هذه الأطر في مرحلة مبكرة جدًا من التطوير، ولا تزال العديد من المشكلات بحاجة إلى حل. ولكن مع وجود نماذج أكثر قوة، وبنية تحتية أفضل للذكاء الاصطناعي، والبحث والتطوير المستمر، فهي مسألة وقت فقط قبل أن يصبح وكلاء الذكاء الاصطناعي الفعَّالون وشركات الذكاء الاصطناعي متعددة الوكلاء مُتاحةً. تحقق من الاستفادة الكاملة من ChatGPT: كيفية استخدام GPT-4 لتحسين تجربة الدردشة الآن.
الأسئلة الشائعة
س1. ما هو الذكاء الاصطناعي؟
الذكاء الاصطناعي هو مجال من مجالات علوم الكمبيوتر يهتم بتطوير أنظمة تكنولوجية ذكية قادرة على أداء مهام تتطلب تفكيرًا ذكيًا.
س2. كيف يتم تدريب النماذج الذكية على فهم اللغة البشرية؟
يتم تدريب النماذج الذكية عبر تقديم لها مجموعة ضخمة من البيانات التي تحتوي على نصوص وتسميات متنوعة، مما يُمكِّنها من استخلاص القوانين والأنماط في اللغة.
س3. ما هي أبرز التطبيقات الحالية لتقنية الذكاء الاصطناعي؟
تشمل التطبيقات الحالية للذكاء الاصطناعي مجالات مثل الترجمة التلقائية، ونظم التوصية، وتشخيص الأمراض، وتحسين تجربة المستخدم في التطبيقات ومواقع الويب.
س4. هل يُمكن للذكاء الاصطناعي أن يفهم مشاعر البشر؟
يعمل الباحثون على تطوير نماذج قادرة على استيعاب وفهم المشاعر البشرية من خلال تحليل اللغة والسلوك.
س5. ما هي التطورات المُستقبلية المُتوقعة في مجال الذكاء الاصطناعي؟
من المتوقع أن تشهد مستقبل التكنولوجيا تقدمًا في مجالات مثل تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الطب، والروبوتات الذكية، وتحسين الفهم الشامل للغة البشرية.
تشكيل مُستقبلنا مع الذكاء الاصطناعي
تستثمر الشركات الكبرى والشركات الناشئة بكثافة في البحث والتطوير في مجال الذكاء الاصطناعي وبُنيته التحتية. لذلك، يُمكننا أن نتوقع أن يوفر مستقبل الذكاء الاصطناعي التوليدي وصولاً أفضل إلى المعلومات المفيدة من خلال البحث الدلالي، ووكلاء الذكاء الاصطناعي المُستقلين بالكامل وشركات الذكاء الاصطناعي الأكثر تقدمًا، والنماذج عالية الأداء المُتاحة مجانًا للشركات والأفراد لاستخدامها وضبطها.
على الرغم من أنه أمر مُثير، فمن المهم أيضًا أن نأخذ وقتنا في النظر في أخلاقيات الذكاء الاصطناعي، وخصوصية المستخدم، والتطوير المسؤول لأنظمة الذكاء الاصطناعي والبنية التحتية. دعونا نتذكر أن تطور الذكاء الاصطناعي التوليدي لا يقتصر فقط على بناء أنظمة أكثر ذكاءً؛ بل يتعلق أيضًا بإعادة تشكيل أفكارنا وتحمل المسؤولية عن الطريقة التي نستخدم بها التكنولوجيا. يُمكنك الإطلاع الآن على الذكاء الاصطناعي ومخاطر الخصوصية: حماية بياناتك في عالم آلي.
