طريقة ألمانية تقلل استهلاك الطاقة في الذكاء الاصطناعي 100 مرة
ووفقا للنتائج التي عُرضت في مؤتمر "نيور آي بي إس 2023" وفي الدراسة المنشورة حديثا، فإن هذه الطريقة الجديدة لا تعتمد على أساليب التحسين التقليدية، بل تتبع نهجا جديدا يجعلها أسرع بنحو 100 مرة، وبالتالي تكون أكثر كفاءة في استهلاك الطاقة.
ويقول محمد خليف أستاذ علوم الحاسب في الأكاديمية العربية للعلوم والتكنولوجيا والنقل البحري بمصر في تصريحات حصرية للجزيرة نت "يمكن اعتبار هذه المنهجية تغييرا جذريا، ولكنها لا تزال في بدايتها، إنها أشبه بشخص يفهم جيدا ويعرف أين يبحث ليجد الإجابة، معتمدا على تخمين ذكي، وقد تمثل نقلة من الاعتماد على كمّ البيانات إلى التركيز على نوعية وذكاء عملية التعلم".
عقل حاسوبي بتكلفة باهظة
أصبحت تطبيقات الذكاء الاصطناعي مثل النماذج اللغوية الضخمة "شات جي بي تي" و"جيميناي" وغيرها جزءا لا يتجزأ من حياتنا اليومية، وتوفر مراكز البيانات -التي تستهلك كميات هائلة من الطاقة- قدرات الحوسبة والتخزين والنقل اللازمة لعمل تلك النماذج.
وفي ألمانيا وحدها، بلغ هذا الاستهلاك نحو 16 مليار كيلوواط/ ساعة في عام 2020، أي ما يعادل قرابة 1% من إجمالي استهلاك الطاقة في البلاد، ومن المتوقع أن يصل هذا الرقم إلى 22 مليار كيلوواط/ ساعة العام الجاري.
الشبكات العصبية هي الأساس الذي تقوم عليه مهام تقنيات الذكاء الاصطناعي الحديثة مثل الترجمة الآلية والتعرف على الصور والنماذج اللغوية الضخمة، وتعمل من خلال مجموعة ضخمة من "العُقد" أو "الخلايا العصبية" الصناعية المترابطة، حيث يتم تمرير الإشارات وتعديلها بناء على "أوزان" محددة.
وعادة ما تكون عملية "تدريب" هذه الشبكات مكلفة وطويلة، إذ تعتمد على إعطاء الشبكة آلاف أو ملايين الأمثلة، وتحديث الأوزان تدريجيا عبر عمليات حسابية مكررة تتطلب قوة حوسبة هائلة.
وتتم عملية التعلم هذه من خلال وجود نموذج رياضي أو احتمالي في القلب من الشبكة العصبية تتم تغذيته بكميات كبيرة من الأمثلة، ويتعلم النموذج من هذه الأمثلة وينشئ أنماطا أو نماذج داخلية، بحيث إذا واجه بيانات جديدة شبيهة أو مقاربة لهذه الأنماط يستطيع تصنيفها بدقة، بحسب خليف.
ويضيف خليف "يمكن تشبيه ذلك بعملية تعلم الطفل الصغير الذي يكتسب الخبرات والتجارب من خلال ملاحظة وسماع وتكرار الأحداث المحيطة به، مثل تناول الطعام، ومراقبة أفعال والديه وأصدقائه، ومشاهدة التلفزيون، ويكتسب الطفل الخبرات باستمرار، مما يمكنه لاحقا من فهم الأمور بنفسه بناء على المعلومات التي تلقاها سابقا".
الكيف وليس الكم
وبدلا من توزيع الأوزان في النماذج الرياضية عشوائيا أو تحسينها تكراريا تعتمد الطريقة الجديدة على تحديد النقاط الأكثر تأثيرا في بيانات التدريب، وتحديدا تلك التي تُظهر تغيرات سريعة في القيم أو الفئات، أي ذات التأثير الأقوى، وبالتالي تُستخدم هذه النقاط لتوليد الأوزان مباشرة دون الحاجة إلى التدريب التكراري التقليدي، مما يجعل عملية تحديد الأوزان الضرورية للنموذج تتم بأقل قدر من القدرة الحاسوبية، وهو ما يتيح تدريب الشبكات العصبية بسرعة أكبر وباستهلاك أقل للطاقة.
ومع تعقّد التطبيقات الحديثة -من السيارات ذاتية القيادة والمساعد الذكي إلى الطب الشخصي- يصبح تقليص زمن التدريب واستهلاك الطاقة أولوية، إذ لا تعتمد الطريقة الجديدة على تغذية النموذج بكل الأمثلة الممكنة كما هو الحال في النهج التقليدي.
ويقول خليف "الطريقة الاحتمالية الجديدة أشبه بشخص يستطيع استخدام حدسه وخبراته ليركز على الاحتمالات الأكثر ترجيحا بدلا من تجربة كل شيء، فبدلا من المحاولة في كل الاتجاهات الممكنة يحاول النموذج السير في الاتجاه الصحيح منذ البداية"، وهذا لا يعني فقط تقليل الجهد، بل أيضا تقليل استهلاك الطاقة والموارد وجعل الذكاء الاصطناعي أكثر استدامة.
وأظهرت تجارب الفريق البحثي أن النموذج الناتج عن هذه الطريقة يحقق دقة مماثلة تقريبا لتلك التي تحصل عليها من خلال التدريب التقليدي، بل ويتفوق عليها في بعض المهام، كما أن الوقت اللازم لبناء الشبكة يمكن أن ينخفض من ساعات أو أيام إلى دقائق أو ثوانٍ دون الحاجة إلى حواسيب فائقة.
حرمان من الذكاء الاصطناعي
ويقول خليف "من الممكن أن يصبح مجال الذكاء الاصطناعي أكثر شمولا وتنوعا، وأن تتقلص الفجوة بين الدول المتقدمة والدول غير المتقدمة في هذا المجال"، إذ إن واحدة من أهم مزايا هذه المنهجية الجديدة هي ديمقراطيتها، فمن خلال تقليل الحاجة إلى حواسيب عملاقة وشرائح متقدمة وطاقة هائلة تفتح تلك المنهجية الجديدة الأبواب أمام باحثين من جامعات في دول نامية أو حتى أفراد بموارد محدودة للولوج إلى عالم الذكاء الاصطناعي وبناء نماذجهم الخاصة.
لكن رغم الإمكانيات الواعدة هناك بعض القيود، فحتى الآن لا يمكن استخدام هذه المنهجية بطريقة مباشرة مع بعض أنواع الشبكات العصبية المخصصة لتحليل الصور والفيديوهات والتعرف على الوجوه أو لتلك المخصصة لمعالجة اللغة الطبيعية.
ومع ذلك، يعتقد الباحثون أن النهج الجديد يمكن أن يُستخدم كنقطة انطلاق للتدريب، مما يوفر الوقت والموارد في المراحل الأولى.
ويختم خليف "إذا أثبتت هذه المنهجية نجاحها في التطبيقات الواقعية فبالتأكيد سترغب كل شركة وكل صناعة في استخدامها، كما ستفيد الشركات الصغيرة، وقد تصبح متاحة للاستخدام في المنازل والهواتف المحمولة ولدى الأشخاص العاديين".
إن الجمع بين الكفاءة في الأداء والبساطة في التنفيذ دون التفريط في الدقة هو لب التطوير، ففي عالم يتزايد اعتماده على تقنيات الذكاء الاصطناعي يعد تقليل الأثر البيئي وتوسيع دائرة المشاركة البحثية رهانا حقيقيا على مستقبل أكثر استدامة وعدالة.
ومع استمرار التجارب والتقييمات ربما نجد قريبا نماذج مدعومة بهذه المنهجية في هواتفنا وسياراتنا وحياتنا اليومية بذكاء لا يستهلك الكوكب، بل يخدمه.
هاشتاغز
جرب ميزات الذكاء الاصطناعي لدينا
اكتشف ما يمكن أن يفعله Daily8 AI من أجلك:
التعليقات
لا يوجد تعليقات بعد...
أخبار ذات صلة
الجزيرة
منذ 3 ساعات
- الجزيرة
الذكاء الاصطناعي يثير توترات في هيئة تحرير مجلة لوبوان
تواجه مجلة "لوبوان" الأسبوعية الفرنسية ذات التوجه الليبرالي اليميني صراعا داخليا كبيرا في أعقاب الإعلان في أبريل/نيسان الماضي عن خطة اجتماعية لخفض 52 وظيفة، معظمها من هيئة التحرير وإدخال الذكاء الاصطناعي لتعويض تلك الوظائف. وذكرت صحيفة ليبراسيون التي أعدت تقريرا عن الموضوع أن القائمة ضمت قسم المراجعة والتصحيح بأكمله (18 وظيفة)، موضحة أن الإدارة، بقيادة المدير إتيان جيرنيل، تسعى لدمج أدوات الذكاء الاصطناعي، مثل MerciApp وArc XP، للمساعدة في التحرير واستبدال الأدوار التقليدية مثل المدققين والمحررين. ويأتي هذا التحرك، إلى حد كبير، نتيجة الانخفاض الحاد في مبيعات المجلة، حيث فقدت ربع قرائها على مدى العقد الماضي، فكان حجم مبيعاتها 384 ألف نسخة في عام 2014 ولم يتجاوز 286 ألف نسخة في عام 2024، بينما تقلصت قاعدة المشتركين إلى النصف (135 ألف مشترك). لكن الموظفين، وخاصة العاملين في قسم المراجعة، أعربوا عن شكوكهم العميقة في قدرة الذكاء الاصطناعي على محاكاة عملهم الدقيق، الذي لا يقتصر على تصحيح القواعد النحوية والإملائية فحسب، بل يشمل أيضا التحقق من المعلومات، وتحسين الأسلوب، وضمان توافق المادة مع الخط التحريري للمجلة والتأكد من ملاءمة المحتوى وجودته. كما سلطوا الضوء على "عين القارئ" البشرية القادرة على اكتشاف الغموض والتناقضات والأخطاء الدقيقة التي قد يغفلها الذكاء الاصطناعي. لكن مدير لوبوان إتيان جيرنيل برر هذه التغييرات بالقول إن خدمة المراجعة المستقلة عفى عليها الزمن، وإنه يخطط للانتقال إلى نظام "المحرر-المُراجع"، الشائع في الصحافة الفرنسية، مُعززا بطبقتين من "التحقق"، تتضمن الأولى أدوات رقمية، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي، التي ستبقى دائما تحت الإشراف البشري، أما الثانية، فتتمثل في إنشاء 3 مناصب "محرر مشرف" للمساعدة في استخدام الذكاء الاصطناعي والحفاظ على قواعد التحرير. وتسعى المجلة إلى مقاربة ترمي إلى "الارتقاء بالمستوى" وهي مستوحاة من مجلة "ذي أتلانتيك" وتقوم على العمل على توفير تقارير مميزة واستخدام تصميم أكثر انسيابية، لكن هذا الطموح يبدو متناقضا مع تقليص عدد الموظفين وصعود الذكاء الاصطناعي، وفقا لليبراسيون. كما تُعول الإدارة على الفعاليات والألعاب التفاعلية وزيادة سعر النسخة (من 3.80 يوروهات إلى 6.90 يوروهات خلال 10 سنوات). ويرى اتحاد العمال الفرنسي في هذه الخطة هجوما على الموظفين المنضوين في نقابات عمالية، كما أن ليبراسيون ترى في قضية "لوبوان" سابقة في فرنسا يُذكر فيها لأول مرة الذكاء الاصطناعي بوضوح في خطة لتسريح العمال، وهو ما يبرز التحدي الذي تمثله محاولة الاستفادة من الابتكار التكنولوجي وفي الوقت ذاته الحفاظ على المهارات البشرية.
الجزيرة
منذ 3 ساعات
- الجزيرة
من أداة تقنية إلى شريك إستراتيجي.. كيف سيعزّز تنسيق الذكاء الاصطناعي نجاح المؤسسات في 2025؟
الذكاء الاصطناعي اليوم لم يعد مجرد أداة تقنية، بل أصبح المحرك الأساسي للتحول الرقمي وركيزته الحيوية، والقوة الدافعة وراء التحولات الكبرى في عالم الأعمال. ومع التطور المتسارع لهذه التقنية، لم تعد المؤسسات تكتفي باستخدامها أداةً مساعدة فحسب، بل أصبحت تسعى إلى دمجها بعمق داخل بنيتها التشغيلية، لتصبح جزءا لا يتجزأ من منظومتها المستقبلية. في هذا السياق، يأتي عام 2025 كعلامة فارقة، حيث يتوقع أن يشهد طفرة في مجال تنسيق الذكاء الاصطناعي، مما يجعله حجر الزاوية في تسهيل إدارة التطبيقات والوكلاء الأذكياء. من تحسين تفاعل الأنظمة المتعددة إلى بناء بنية تحتية متكاملة لإدارة هذه الأدوات، تمضي المؤسسات بخطوات حثيثة نحو مستقبل أكثر كفاءة وسلاسة. تنسيق الذكاء الاصطناعي.. تحويل الفوضى إلى تناغم مع توسع الشركات في اعتماد أدوات الذكاء الاصطناعي ضمن بنتيها التقنية، أصبحت إدارة هذه الأدوات أكثر تعقيدا وتشتّتا، مما يوجِد تحديات تشغيلية كبيرة، حيث إن القيمة الحقيقية للذكاء الاصطناعي لا تكمن في مجرد امتلاك الأدوات، بل في قدرته على التكامل والعمل بانسجام داخل الأنظمة والعمليات القائمة. لكن السؤال المهم هو: كيف يمكن لهذه الأدوات أن تتحدث وتعمل معا بسلاسة؟ الإجابة تكمن في مفهوم تنسيق الذكاء الاصطناعي، وهو العملية التي تتيح دمج أنظمة الذكاء الاصطناعي المختلفة لتعمَل بتناغم وكفاءة. مثل قائد الأوركسترا الذي يوحد العازفين لإنتاج لحن متكامل، يهدف تنسيق الذكاء الاصطناعي إلى تحقيق الانسجام بين الأدوات المختلفة، مما يعزز الإنتاجية، ويبسط العمليات، ويضمن تدفق البيانات بين الأنظمة بشكل فعال. تنسيق الذكاء الاصطناعي مقابل التطبيقات التقليدية الفردية بينما تُصمم تطبيقات الذكاء الاصطناعي التقليدية للتركيزِ على مهام محددة مثل التعرف على الكلام أو تحليل سلوك العملاء، فإن تنسيق الذكاء الاصطناعي يأخذ خطوة أبعد من ذلك، إذ يربط بين هذه الأنظمة المستقلة ويحولها إلى نظام شامل ومتكامل. وتتمثل أبرز خصائص تطبيقات الذكاء الاصطناعي الفردية في: الوظائف المركزة: تركز على مهام محددة مثل التعرف على الكلام أو تحليل البيانات. العمل المنعزل: تعمل بشكل مستقل دون الحاجة للتفاعل أو التكامل مع أنظمة الذكاء الاصطناعي الأخرى. القابلية المحدودة للتوسع: التوسع غالبا ما يقتصر على تحسين النظام نفسه، دون دمجه مع أنظمة أخرى. أما مع تنسيق الذكاء الاصطناعي، فإن الخصائص تتمثل في: التكامل السلس: يربط بين نماذج وأنظمة الذكاء الاصطناعي المختلفة، مما يتيح لها التواصل ومشاركة البيانات بسلاسة. الكفاءة العامة: تحسين النظام البيئي بالكامل لتطبيقاتِ الذكاء الاصطناعي، وهو ما يضمن تخصيص الموارد بشكل فعال وتوافق جميع الأنظمة مع الأهداف العامة للأعمال. المرونة والتوسع: سهولة دمج أدوات جديدة مع الأنظمة الحالية لضمان استمرار التطور. من خلال تنسيق الذكاء الاصطناعي، يمكن للشركات تجاوز قيود الأدوات الفردية والاستفادة من نظام متكامل يعزز الكفاءة والإبداع، مما يمنحها ميزة تنافسية ويتيح لها استغلال الإمكانات الكاملة لهذه التكنولوجيا. كيف يتكامل وكلاء الذكاء الاصطناعي مع تنسيق الأنظمة لتحقيق التناغم؟ وكلاء الذكاء الاصطناعي وتنسيق الأنظمة هما مفهومان يكمّل كلّ منهم الآخر، رغم اختلاف أدوارهما. يمثل وكلاء الذكاء الاصطناعي أنظمة أو كيانات برمجية فردية مصممة لأداء مهام محددة بشكل مستقل. ويتنوع هؤلاء الوكلاء بين روبوتات المحادثة البسيطة وأنظمة اتخاذ القرارات المعقدة التي تدمج في تطبيقات أكبر. ومن الجدير بالذكر أن هؤلاء الوكلاء يعملون بفضل خوارزميات تتيح لهم التعلم من البيانات، واتخاذ القرارات وتنفيذ المهام بناء على ذلك. أما بالنسبة لتنسيق الذكاء الاصطناعي، فهو عملية تنظيم عمل هؤلاء الوكلاء بحيث يمكنهم العمل معا بتناغم لتحقيق أهداف النظام الأشمل. ولهذا الغرض، يتضمن التنسيق إدارة تدفقات البيانات، ومزامنة الأنشطة، وتحسين استخدام الموارد. ولإيضاحِ الفكرة بشكل أكبر، دعنا نأخذ بائع تجزئة مثل أمازون الذي يعتمد على الذكاء الاصطناعي في مهام متعددة: فيما يتعلق بنظام التوصيات، يحلل الذكاء الاصطناعي مشتريات العملاء وسلوكهم لتقديم اقتراحات دقيقة للمنتجات. أما بالنسبة لإدارة المخزون، فإنه يتنبأ بالمنتجات ذات الطلب المرتفع لضمان توفرها بكميات كافية. وفيما يخص تحسين التوصيل، يقوم نظام آخر باستخدام الذكاء الاصطناعي بحساب أسرع وأقل تكلفة في مسارات التوصيل. لكن المشكلة في حال غياب تنسيق الذكاء الاصطناعي، حيث قد تفشل هذه الأنظمة في التعاون، مما يؤدي إلى توصيات غير دقيقة، أو نقص في المنتجات، أو مسارات شحن غير فعالة. ومع ذلك، عند وجود تنظيم فعال، فإن الأنظمة تتكامل لتحقيق أقصى كفاءة. إذ يرسل نظام المخزون معلومات دقيقة لنظام التوصيات، مما يحسن جودة الاقتراحات للعملاء. وكذلك، يستخدم نظام التوصيل بيانات المخزون لتخطيطِ مسارات تعتمد على المنتجات المتوفرة، مما يضمن شحنا أسرع وتكاليف أقل. وبهذا التكامل، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي العمل كجسد واحد وتحقيق نتائج متكاملة وفعالة. أسس تنسيق الذكاء الاصطناعي.. الأتمتة، والتكامل، والإدارة لتعظيم حجم كفاءة وفعالية أنظمة الذكاء الاصطناعي، يعتمد تنظيمها على ثلاث ركائز أساسية مترابطة، وهي الأتمتة، والتكامل، والإدارة. ومن خلال هذا الهيكل المتكامل، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي العمل بتناغم، مدعومة بتقنيات مثل الحوسبة السحابية وواجهات برمجة التطبيقات (APIs). ١- الأتمتة.. تمكين الذكاء الاصطناعي من العمل بلا توقف الأتمتة هي المحرك الأساسي لتنظيم الذكاء الاصطناعي، حيث يتم استخدام التكنولوجيا لتنفيذ المهام بشكل مستقل، مما يحرر الوقت والجهد. وعلى سبيل المثال، يمكن أن نأخذ أداة "جيت هب كو بيلو" (GitHub Co-Pilot) التي تبسط مهام البرمجة وتسرع عملية التطوير. وتشمل العناصر الرئيسية للأتمتة: النشر الآلي: وهو عملية نشر التحديثات أو النماذج الجديدة تلقائيا عبر بيئات متعددة. الأنظمة الذاتية الإصلاح: تقوم باكتشاف الأخطاء وتصحيحها تلقائيا دون تدخل بشري. تخصيص الموارد: توزيع الموارد الحاسوبية بناء على أولويات واحتياجات المهام المختلفة. ٢- التكامل.. بناء جسور التواصل بين الأنظمة يعد التكامل العمود الفقري الذي يمكن مختلف تطبيقات الذكاء الاصطناعي ومصادر البيانات من العمل كوحدة واحدة. ولِضمان ذلك، يجب أن تتدفق البيانات بسلاسة وأن تكون الأنظمة قادرة على التفاعل بشكل ديناميكي. وتشمل العناصر الرئيسية للتكامل: تكامل البيانات: يساعد في تيسير انتقال البيانات بين الأنظمة لضمان كفاءة العمل. تكامل النماذج: تمكين النماذج المختلفة من التعاون لتحقيق مخرجات أكثر دقة وقوة. ٣- الإدارة.. الحفاظ على كفاءة واستدامة الأنظمة الإدارة هي العملية المستمرة التي تضمن بقاء أنظمة الذكاء الاصطناعي فعّالة طوال دورة حياتها. فمن التطوير إلى النشر والمراقبة، تعتبر الإدارة الجسر الذي يحافظ على استمرارية الأداء الأمثل. تشمل العناصر الرئيسية للإدارة: إدارة دورة الحياة: وذلك من خلال الإشراف على كل مرحلة من مراحل التطبيق بدءًا من التطوير والاختبار، وصولا إلى النشر والمراقبة والتحديثات. مراقبة الأداء: متابعة أداء الأنظمة وضبطها عند الحاجة. الامتثال والأمان: ضمان التزام الأنظمة بالقوانين واللوائح ذات الصلة، والحفاظ على بروتوكولات أمان قوية لحماية البيانات والأنظمة من الوصول غير المصرح به. بهذه الطريقة تعمل هذه الأركان الثلاثة جنبا إلى جنب لضمان تنظيم متكامل يعزز فعالية أنظمة الذكاء الاصطناعي ويحقق أقصى استفادة منها. واجهات برمجة التطبيقات والحوسبة السحابية.. الركائز التقنية لتنسيق الذكاء الاصطناعي يعتمد تنظيم الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على تقنيتين أساسيتين هما واجهات برمجة التطبيقات (APIs)، والحوسبة السحابية. دعونا نقدّم لمحة عن دورهِما الحيوي في تمكين تنظيم الذكاء الاصطناعي: واجهات برمجة التطبيقات (APIs): تعدّ واجهات برمجة التطبيقات العنصر الأساسي للتكامل بين الأنظمة، حيث تسمح للمكوّنات البرمجية المختلفة بالتواصل وتبادل البيانات والوظائف بسهولة. وفي سياق تنظيم الذكاء الاصطناعي، تتيح تقنية "إيه بي آي إس" (APIs) التناغم بين النماذج والتطبيقات المختلفة، بغض النظر عن تنوع لغات البرمجة أو البُنى المستخدمة في تطويرها، مما يعزز التعاون بين الأدوات والأنظمة. الحوسبة السحابية: تؤدي منصات الحوسبة السحابية دورا محوريا في توفير البنية التحتية القابلة للتوسع لنشر وإدارة تطبيقات الذكاء الاصطناعي. حيث تقدم هذه المنصات القوة الحاسوبية والمرونة اللازمتين للتعامل مع كميات ضخمة من البيانات والخوارزميات المعقدة، إلى جانب تسهيل التكامل والإدارة السلِسة لأنظمة الذكاء الاصطناعي عبر مواقع ومنصات متعددة. تنسيق الذكاء الاصطناعي.. كفاءة تشغيلية وأداء استثنائي في مناقشتهم لمفهوم الذكاء الاصطناعي، أشار فريق "آتش ووركس" (HatchWorks)، وهي شركة تقنية بجورجيا تقدم خدمات تطوير برمجيات وحلول التكنولوجيا، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي، إلى أنهم لا يركزون فقط على مفهوم التنسيق بحد ذاته، بل على الفوائد الملموسة التي يمكن تحقيقها من خلاله. حيث يعدّ تعزيز الكفاءة التشغيلية، وتحسين الأداء، الفائدتان الرئيسيتان لعملية تنسيق الذكاء الاصطناعي. ١- الكفاءة التشغيلية يعمل تنسيق الذكاء الاصطناعي على تعزيز الكفاءة التشغيلية من خلال تبسيط العمليات وتقليل الحاجة إلى المهام اليدوية والتكرارية. على سبيل المثال، بدلا من القيام يدويا بنقل البيانات من "سيلز فورس" (Salesforce) إلى "شات جي بي تي" لتلبية طلب معين، يُمكِّن تنسيق الذكاء الاصطناعي من أتمتة هذه العملية بالكامل. وفيما يلي بعض الأمثلة الأخرى للعمليات المبسطة: التكامل المستمر/ النشر المستمر (CI/CD): يمكن لتنسيق الذكاء الاصطناعي أتمتة دورة حياة تطوير البرمجيات، بدءا من دمج الشيفرة واختبارها، وصولا إلى نشرها. على سبيل المثال، يمكنه نشر التغييرات في الشيفرة تلقائيا بعد اجتياز الاختبارات المحددة، مما يقلل من الحاجة إلى الإشراف اليدوي. تحسين الموارد: يقوم بتخصيص الموارد الحاسوبية ديناميكيا حسب الحاجة، مما يضمن عدم استهلاك أي عملية لموارد مفرطة قد تؤدي إلى إبطاء العمليات الأخرى. في نفس السياق، من خلال أتمتة العمليات الروتينية، يمكن للشركات تقليل ساعات العمل المطلوبة للمهام، مثل نشر التحديثات، ومراقبة أداء النظام، وإدارة تدفق البيانات بين الخدمات. كما أن التوفير في التكاليف يعدّ كبيرا، حيث يقلل تنسيق الذكاء الاصطناعي من فترات التوقف ويحسن استخدام الموارد، مما يضمن عدم هدر القوة الحاسوبية المكلفة. ويؤدي هذا إلى استخدام أكثر كفاءة لميزانيّة تكنولوجيا المعلومات، مع توجيه الأموال نحو الابتكار بدلا من الصيانة. يتيح تنسيق الذكاء الاصطناعي للمؤسسات معالجة المشكلات المعقدة بشكل أكثر كفاءة من خلال دمج القدرات المتخصصة لنماذج مختلفة، مثل معالجة اللغة الطبيعية، ورؤية الكمبيوتر، والتعلم الآلي. على سبيل المثال، في نظام اكتشاف الاحتيال في القطاع المالي، يمكن لتنسيق الذكاء الاصطناعي دمج نماذج مختلفة، كل منها مدرّب على التعرف على أنماط أو شذوذات معيّنة. ومن خلال تنسيق هذه النماذج للعمل معا، يمكن للنظام تحليل المعاملات من زوايا متعددة، مثل الأنماط التاريخية، وسلوك المستخدم، وبيانات الموقع الجغرافي. هذه الطريقة الشاملة تعزز دقة وموثوقية اكتشاف الاحتيال، مما يقلل من الإيجابيات والسلبيات الكاذبة. من جهة مماثلة، يتيح تنسيق الذكاء الاصطناعي التعلم المستمر وتحسين أداء النماذج، حيث يمكن للمؤسسات من خلال جمع البيانات والردود من سير العمل المنظم، ضبط النماذج الفردية وتحسين أدائها باستمرار. بهذه الطريقة، تبقى الأنظمة الذكية قادرة على التكيف مع متغيرات السوق، واحتياجات العملاء، وتفضِيلات المستخدمين بشكل ديناميكي ومستدام. من التنظيم إلى النشر.. دليل شامل لتنفيذ تنسيق الذكاء الاصطناعي لتحقيق الاستفادة القصوى من تنظيم الذكاء الاصطناعي، يجب أن تتم العملية بعناية ودقة. فيما يلي الخطوات الرئيسية لضمان انتقال سلس وفعّال: التقييم والتخطيط: ابدأ بتقييم قدرات أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية لديك، مع تحديد العمليات التي يمكن أن تستفيد من التنظيم. ثم ضع أهدافا واضحة ونطاقًا محددا للتكامل لضمان توجيه الجهود بشكل مثمر. اختيار الأدوات والمنصات الملائمة: اختيار الأدوات والمنصات الملائمة يعتبر الحجر الرئيسي لنجاح العملية. ابحث عن الحلول التي تمتاز بالقدرة على التكامل السلس مع أنظمتك الحالية، وتقدم ميزات تعزز من التوسع والأمان. تصميم بنية معمارية مرنة: قم بتصميم بنية معمارية تدعم تدفق البيانات وتواصل النماذج المختلفة بفعالية. وتأكد من أنها تلبي الاحتياجات الحالية وقابلة للتطوير لتستوعب المتطلبات المستقبلية. التكامل والاختبار الدقيق: ابدأ بدمج أنظمة الذكاء الاصطناعي مع منصات التنظيم، مع إجراء اختبارات شاملة لكل مرحلة. هذا الأمر يتيح لك معالجة أي مشكلات تقنية قد تظهر قبل الانتقال إلى المرحلة التالية. النشر والمراقبة المستمرة: بعد نشر الأنظمة المنسقة، تأكد من مراقبة أدائها بشكل منتظم، واستعدّ لتقديم التعديلات الضرورية لضمان تحسين العمليات والحفاظ على الكفاءة. تحديات تنسيق الذكاء الاصطناعي وحلول مبتكرة لتجاوزها على الرغم من الفوائد العديدة لتنسيق الذكاء الاصطناعي، فإن الرحلة ليست خالية من العقبات. وفيما يلي أبرز التحديات التي يمكن أن تواجهها الشركات أثناء تنظيم الذكاء الاصطناعي، والحلول التي تُمكِّن من التغلب عليها، حسب تقرير صادر عن شركة "آتش ووركس" (HatchWorks): إعلان تعقيد التكامل: تواجه عملية تكامل أنظمة الذكاء الاصطناعي المتفرقة صعوبات بسبب اختلاف التنسيقات والمعايير المستخدمة في تلك الأنظمة. لمواجهة هذه المشكلة، قام فريق شركة "آتش ووركس" باستخدام منصات وسيطة تتميز بموصلات وواجهات برمجة تطبيقات متطورة، مما ساهم في تسهيل عملية دمج البيانات بسلاسة وكفاءة. أخطار الأمان: مع زيادة مستوى التكامل بين أنظمة الذكاء الاصطناعي، ينمو احتمال حدوث خروقات أمنية أو استغلال الثغرات. ويكمن الحل في وضع بروتوكولات أمان صارمة، وإجراء تدقيقات أمنية دورية، مع ضمان توافق جميع الأنظمة مع أعلى معايير الأمان. مشاكل القابلية للتوسع: كلما زاد عدد أنظمة الذكاء الاصطناعي المستخدمة، ازدادت الحاجة إلى حلول تنظيمية مرنة يمكنها استيعاب النمو المستمر. وفي هذا السياق، يمكن اختيار أدوات تنظيم تعتمد على السحابة، توفر مرونة عالية وتعدل الموارد ديناميكيا لتلبية الاحتياجات المتزايدة. قضايا التوافق البيني: غالبا ما تستخدم أنظمة الذكاء الاصطناعي نماذج بيانات وهياكل معمارية متباينة، مما يجعل التوافق البيني تحديا مستمرا. لذلك، يمكن اعتماد تنسيقات بيانات قياسية وهياكل معمارية مفتوحة، الأمر الذي يسهل التوافق بين الأنظمة المختلفة ويضمن تكاملا فعالا. أفضل الخطوات لإتقان تنسيق الذكاء الاصطناعي في عالم الأعمال لتنسيق الذكاء الاصطناعي بشكل فعال وتحقيق أقصى استفادة منه في مجال الأعمال، ينصح باتباع الخطوات التالية: ابدأ صغيرا ثم توسع تدريجيا: ابدأ بمشروع تجريبي يركز على دمج أنظمة الذكاء الاصطناعي في مهمة محددة، مثل التعلم الآلي، حيث يتيح لك هذا النهج اكتشاف تعقيدات البنية على نطاق محدود وفهم تفاصيل طبقات التنظيم قبل الانتقال إلى مشاريع أكبر وأكثر تعقيدا. التركيز على جودة البيانات وسهولة الوصول إليها: ضمان نظافة وتنظيم البيانات أمر حاسم، إذ يجب أن تكون البيانات متاحة لجميع الأنظمة ومعدّة بجودة عالية لضمان التوافق البَيني واتخاذ قرارات دقيقة. كما يوصى بإشراك علماء البيانات لتحليل وتحسين تدفقات البيانات بشكل مستمر. اختيار الأدوات المناسبة لاحتياجات العمل: اختر منصات تنظيم تتماشى مع أهدافك ومتطلباتك التقنية. ويفضل استخدام منصات منخفضة الكود لتبسيط الاستخدام، مع مراعاة التوافق مع البنية الحالية والقابلية للتوسع ودعم بروتوكولات الأمان ضمن تصميم معماري معياري. اعتماد نهج معياريّ: قم بتصميم تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي على هيئة كتل معيارية، حيث يتيح هذا النهج إمكانية تعديل أو استبدال المكونات دون التأثير في النظام كلّه. كما ينصح باستخدام "بنية ميكرو سرفيس" (Microservices Architecture) التي تفكك النظام إلى خدمات صغيرة مستقلة يمكن تطويرها وتوسيعها بسهولة لتحقيق قيمة أكبر للعمل. الاستثمار في التدريب وبناء القدرات: تأكد من تدريب فريقك، بما في ذلك المهندسون وعلماء البيانات، على أحدث تقنيات تنظيم الذكاء الاصطناعي. حيث إن التطوير المهني المستمر أمر بالغ الأهمية لمواكبة التقدم التكنولوجي. كما أن الاعتماد على الحلول المنخفضة الكود يمكن أن يسرّع هذه العملية. مراقبة الأداء وجمع التعليقات: راقب أنظمة الذكاء الاصطناعي بانتظام باستخدام التحليلات لتقييم الكفاءة والأداء، واستمع إلى ملاحظات المستخدمين لتحديد مجالات التحسين. هذا الأمر سيساهم في تقديم قيمة أعمال متزايدة. تعزيز الأمان بشكل شامل: الأمان هو العمود الفقري لتنظيم الذكاء الاصطناعي، ومن المهم تطبيق تدابير أمان قوية، مثل تشفير البيانات وتأمين واجهات برمجة التطبيقات، مع إجراء تدقيقات دورية لاكتشاف ومعالجة أي ثغرات، خاصة عند التعامل مع البيانات الحساسة. نظرة نحو المستقبل.. كيف سيتطور تنسيق الذكاء الاصطناعي؟ مع استمرار العالم في مواكبة أحدث التطورات التكنولوجية في مجال الذكاء الاصطناعي، يمكن للتطلع إلى المستقبل أن يمنحك ميزة تنافسية ويسرع من تكيّفك مع التحولات الجديدة. استنادا إلى آراء نخبة من خبراء الذكاء الاصطناعي في شركة "آتش ووركس" (HatchWorks)، نقدم لكم أبرز التوجهات المستقبلية التي من المتوقع أن تشكل ملامح تنسيق الذكاء الاصطناعي: التركيز على إنشاء أنظمة مستقلة: المستقبل سيشهد تركيزا متزايدا على تطوير أنظمة مستقلة قادرة على إدارة نفسها وحلّ المشكلات تلقائيا. هذا النهج سيعزز مرونة الأنظمة، ويقلل فترات التوقف، ويرفع من كفاءة العمليات بشكل عام. زيادة الاعتماد على إستراتيجيات السحابة الهجينة والمتعددة السحابات: مع تنامي الاعتماد على الحوسبة السحابية، سيصبح تنسيق الذكاء الاصطناعي أكثر تطورا لإدارة العمليات عبر منصات متعددة بشكل سلس وفعّال. هذا التطور سيوفر إمكانيات أكبر لإدارة البيانات ومعالجتها بكفاءة. دمج تقنية "البلوك تشين" (Blockchain) لتعزيز الأمان والشفافية: يتوقع دمج تقنية "البلوك تشين" في تنسيق الذكاء الاصطناعي، خاصة في قطاعات حساسة كالرّعاية الصحية والمالية، حيث ستوفر هذه التقنية بيئة آمنة لتبادل البيانات بين الأنظمة، مع ضمان الشفافية وقابلية التتبع. ظهور مفهوم "حدائق النماذج" (Model Gardens): ستعتمد المزيد من الشركات على فكرة "حدائق النماذج"، حيث يتم تشغيل عدة أنظمة ذكاء اصطناعي بدلا من الاعتماد على نظام واحد. ويتيح هذا النهج مرونة أكبر لتبديل النماذج بسهولة عند ظهور خيارات أفضل أو لحالات استخدام مختلفة. أدواتك المثالية لتنسيق أنظمة الذكاء الاصطناعي بفعالية لتحقيق النجاح في تنسيق الذكاء الاصطناعي، لابد من الاعتماد على مجموعة متكاملة من الأدوات التي تسهل إدارة وتشغيل أنظمة الذكاء الاصطناعي بكفاءة. إليك أبرز الأدوات التي ستساعدك في تحقيق ذلك: "سميث أو إس" (SmithOS): هي منصة مبتكرة تتيح للمستخدمين إنشاء وكلاء ذكاء اصطناعي باستخدام واجهة سحب وإفلات بسيطة، دون الحاجة إلى مهارات برمجية. وتتميز المنصة بتكامل سلس مع واجهات برمجة التطبيقات (APIs) ومصادر البيانات المختلفة، مما يبسط العمليات المعقدة.كما تدعم مجموعة واسعة من التطبيقات، بما في ذلك "شات جي بي تي" و"كلاود" (Claude) و"كوبيلوت" (CoPilot) و" ميتا"، مما يجعلها أداة متعددة الاستخدامات لإنشاء حلول ذكاء اصطناعي مخصصة. "كابرنتس" (Kubernetes): وهو منصة مفتوحة المصدر مصممة لأتمتة نشر وتشغيل الحاويات عبر تجمعات من المضيفين، ويعد مثاليا لتنظيم العمليات في بيئات السحابة، حيث يوفر أساسا قويا لإدارة الخدمات الدقيقة (microservices) والتطبيقات الموزعة. كما يساعد في أتمتة تحديثات تطبيقات الذكاء الاصطناعي، وتوسيع نطاق أعباء العمل بسلاسة، مما يجعله أداة رئيسية لتطوير بيئات ذكاء اصطناعي مرنة وقابلة للتوسّع. "أبيتش إر فلو" (Apache Airflow): إذا كنت تبحث عن أداة تضمن تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام أحدث البيانات، فإن "أبيتش إر فلو" (Apache Airflow) هو الخيار المثالي. هذه الأداة مفتوحة المصدر تتيح إعداد وإدارة تدفقات العمل الحسابية وخطوط البيانات المعقدة بكفاءة، مما يجعلها أساسية في مشاريع الذكاء الاصطناعي التي تعتمد على تدفقات بيانات دقيقة ومتطورة. "فلايت" (Flyte): هي منصة متخصصة في تصميم وإدارة سير العمل المعقد في مجالات مثل البيانات والتعلم الآلي، حيث تركز على قابلية التوسع والتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة بكفاءة، مما يجعلها مثالية للبيئات الموزعة التي تتطلب مرونة عالية. في النهاية، لا شك أن دمج الذكاء الاصطناعي في الهياكل التنظيمية يمثل خطوة حاسمة نحو مستقبل أكثر تطورا وابتكارا. ورغم التحديات التي قد ترافق هذا التحول، فإن الشركات التي ستتمكن من دمج هذه التقنيات بشكل إستراتيجي ستضمنُ ريادتها وتفوقها في المستقبل. إن الاستثمار في الذكاء الاصطناعي لا يقتصر على تحسين العمليات فحسب، بل يشكل عنصرا أساسيا لتحقيق الابتكار المستدام والنمو الطويل الأمد. لذلك، فإن الاستفادة القصوى من هذه التقنيات ستحدد الفارق بين المؤسسات التي تسعى للتميز، وتلك التي تجد نفسها متأخرة عن الركب. في رأيك، وعلى ضوء هذا، إلى أي مدى يمكن أن تصل حدود هذا التنسيق؟ وهل ستتمكن المؤسسات من الحفاظ على توازن دقيق بين قوة الابتكار وسلامة القرارات البشرية؟
الجزيرة
منذ 6 ساعات
- الجزيرة
هل يمكن التحدث مع القطط والكلاب بواسطة الذكاء الاصطناعي؟
أصبح استخدام الذكاء الاصطناعي في الأبحاث العلمية أمرا معتادا، ولكن مركز جيرمي كولر للوعي الحيواني يسعى إلى أمر مختلف، إذ يحاول استخدام الذكاء الاصطناعي للحديث مع الحيوانات، وذلك وفق تقرير صحيفة غارديان. كما أعلن المركز -الذي يتخذ كلية لندن للاقتصاد والعلوم السياسية مقرا له- عن بدء أعماله في 30 سبتمبر/أيلول المقبل على أن تشمل أبحاثه قطاعات عدة تشمل علوم الأعصاب والفلسفة وعلم الطب البيطري والقانون وعلم الأحياء التطوري وعلم النفس المقارن وعلم السلوك وعلوم الحاسوب والاقتصاد والذكاء الاصطناعي، وذلك حسب تقرير "غارديان". وأشار التقرير إلى أن المركز حاز على تمويل يتخطى 4.6 ملايين دولار للبدء في أبحاثه المتنوعة التي تضمن استخدام الذكاء الاصطناعي لتيسير التواصل مع الحيوانات، إذ قال المدير التنفيذي للمركز البروفيسور جوناثان بيرش "نحب أن تُظهر حيواناتنا الأليفة خصائص بشرية، ومع ظهور الذكاء الاصطناعي تنتقل الطرق التي يتمكن بها حيوانك الأليف من التواصل معك إلى مستوى جديد تماما". يشار إلى أن مساهمات بيرش المتنوعة في علوم الحيوان ساهمت في جعله ما هو عليه اليوم، إذ كان له دور كبير وضع قانون رعاية الحيوانات من ناحية المشاعر، وتمكن من توسيع القانون ليشمل الرخويات رأسيات الأرجل والقشريات العشارية الأرجل، حسب التقرير. وأكد بيرش في حديثه مع "غارديان" أن الأمر يحتاج إلى العديد من التنظيمات الإدارية والقانونية لضمان سلامة النتائج الواردة مثل هذه التجارب وحتى دقتها، إذ إن عواقب هلوسة الذكاء الاصطناعي في هذه الحالة ستكون وخيمة. وأشار بيرش في معترض حديثه مع "غارديان" إلى وضع هلوسات الذكاء الاصطناعي، وكيف أن النماذج أحيانا تجيب بشكل يرضي المستخدم دون الاهتمام بدقة المعلومة، وهو الأمر الذي قد يعني وفاة الحيوان في حالة الإجابة بشكل خاطئ. إعلان أما عن تصوره لآلية عمل هذه التقنية الجديدة فقال بيرش لصحيفة غارديان إنها يمكن أن تعمل مثل تطبيقات الترجمة الفورية، إما عبر زرع شرائح داخل أدمغة الحيوانات أو عبر الترجمة الصوتية لأصوات الحيوانات. وعلى صعيد آخر، ترى عضوة أمناء المركز الجديد البروفيسورة كريستين أندروز أن هذه التجارب يمكنها الإجابة عن أحد أكثر الأسئلة غموضا في العلم، وهو ماهية الوعي البشري، وكيف يمكن الحفاظ عليه وإنقاذه، وذلك وفق تقرير "غارديان". وفي حديثه مع "غارديان" قال جيرمي كولر -الذي ساهمت مؤسسته في بناء المركز وتمويله- إن دور الذكاء الاصطناعي يحاكي دور حجر رشيد في فهم اللغة الهيروغليفية، إذ يمكن لهذه التقنية أن تعزز فهمنا لعالم الحيوان وكيفية التعايش معه.
