ماذا يحتاج المهندسون لمعرفته حول الذكاء الاصطناعي التوليدي؟

لقد سمعت عن أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية مثل ChatGPT و DALL-E و GitHub Copilot، أليس كذلك؟ إنها تُحوّل الصناعات من خلال إنشاء محتوى، مثل وظائف التعليمات البرمجية والفن، في زمن قياسي. تبسط هذه الأدوات عملية تطوير البرمجيات والهندسة. لذلك، من الضروري أن يفهم الجميع، بما في ذلك المهندسين، نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي.

دعونا نتعلم كل شيء عنها بالتفصيل.

حالات استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي

يتجاوز الذكاء الاصطناعي التوليدي ChatGPT و Bing. كما أنه ينشئ مخرجات جديدة وفقًا لمطالبات اللغة الطبيعية. ويشمل:

• توليد النصوص: تم تدريب ChatGPT على نصوص متنوعة، مما يجعله يستجيب بكلام أشبه بكلام البشر.

• توليد الفيديو: تقوم تقنيات Stable Diffusion بإنشاء مقاطع فيديو باستخدام أنماط محددة.

• توليد البيانات: يساعد إنشاء بيانات اصطناعية في تعزيز نماذج التعلم الآلي دون المساس بالخصوصية.

• توليد الصور: ينتج DALL-E 2 صورًا من مطالبات نصية.

• توليد التعليمات البرمجية: يقدم GitHub Copilot مقتطفات برمجية باستخدام نموذج Codex من OpenAI.

• ترجمة اللغات: توفر نماذج NLU الترجمات في الوقت الفعلي من خلال تقليل حواجز اللغة وزيادة الوصول لكلا العملاء والمطورين.

طريقة عمل الذكاء الاصطناعي التوليدي

تستخدم نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية لغة عصبية لتحديد الأنماط من مجموعات بيانات كبيرة وإنشاء محتوى جديد وأصلي. مستوحاة من خلايا الدماغ لدى البشر، تشكل هذه الشبكات أساس نماذج التعلم الآلي والتعلم العميق. تتطلب عملية تدريبها تعديل الاتصالات بين الخلايا العصبية لتقليل الأخطاء بحيث يمكنها التعلم من البيانات وتقديم تنبؤات دقيقة.

علاوة على ذلك، تعمل الخوارزميات على تحسين دقة المخرجات وصنع القرار بناءً على بيانات الإدخال. ومع ذلك، فإن تطوير هذه النماذج أمر معقد ويتطلب مجموعات بيانات كبيرة وموارد حسابية. تشمل النماذج الشائعة للذكاء الاصطناعي التوليدي نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) والشبكات التنافسية التوليدية (GANs) ونماذج تعتمد على Transformer ونماذج الترميز التلقائي التغيري (VAEs). تستطيع هذه النماذج معالجة النصوص الطبيعية وكذلك إنشاء الصور أو الصوت. إنها تُعزز هندسة الذكاء الاصطناعي بتطبيقات متنوعة.

التطبيقات الواقعية للذكاء الاصطناعي التوليدي

على الرغم من التطور المستمر، فإن نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية تُحدث تأثيرًا كبيرًا، مع العديد من التطبيقات والمشاريع التي تحقق نتائج محددة للأفراد والمنظمات. إليك بعض الأمثلة:

البرمجة

يمكن لكل من المطورين الجدد وذوي الخبرة استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية مثل GitHub Copilot لأتمتة المهام المتكررة مثل الاختبار، وإكمال التعليمات البرمجية الحالية، وإنشاء تعليمات برمجية جديدة. سيعزز ذلك بشكل كبير من كفاءة وإنتاجية عملية البرمجة.

الألعاب

تحسن هذه الفرع من الذكاء الاصطناعي تجارب الألعاب من خلال إنشاء شخصيات جديدة، وقصص، وعناصر تصميم. على سبيل المثال، تم إنشاء لعبة "هذه الفتاة غير موجودة" باستخدام الذكاء الاصطناعي، مما سمح للاستوديوهات بإنتاج محتوى مثير دون زيادة عبء العمل.

البحث على الويب

تحسن نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية البحث من خلال إنشاء كلمات مفتاحية ذات صلة واستجابات باللغة الطبيعية. توفر ميزات Bing المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، التي تم تطويرها مع OpenAI، إجابات مفصلة على الأسئلة المعقدة وتتيح الاستفسارات اللاحقة للحصول على نتائج بحث أكثر تخصيصًا وتنقيحًا.

التسويق والإعلان

تُحدث أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية تحولًا في التسويق من خلال إنشاء محتوى مثل صور وسائل التواصل الاجتماعي، والتعليقات التوضيحية، ومقالات المدونات. تساعد أدوات مثل Jasper و albert.ai المسوقين في تخصيص الإعلانات وإنشاء محتوى جذاب.

التمويل

تحسن أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية من التنبؤات وإنشاء السيناريوهات. يساعد ذلك في تحليل مجموعات بيانات كبيرة للكشف عن الاحتيال، وإدارة المخاطر، واتخاذ القرارات.

التصنيع

تصمم أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية المنتجات، وتتحكم في الجودة، وتساعد في الصيانة التنبؤية. تحلل هذه الأدوات بيانات تاريخية وتحسن من توقعات أعطال الآلات، وتوفر تخطيط الصيانة، مما يُحسن الكفاءة والإنتاجية في عمليات التصنيع.

الفن والتصميم

يوفر الذكاء الاصطناعي الإلهام والكفاءة للفنانين والمصممين. يمكن للمعماريين إنشاء نماذج ثلاثية الأبعاد، بينما يمكن للفنانين رسم بورتريهات بأساليب متنوعة باستخدام الذكاء الاصطناعي. تسهل أدوات مثل Midjourney و Microsoft Designer إنشاء الصور، مما يُظهر دور الذكاء الاصطناعي في التعبير الإبداعي.

الرعاية الصحية

يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي اكتشاف الأمراض، وإجراء الأبحاث الطبية، واكتشاف الأدوية بكفاءة. يمكن لمتخصصي الرعاية الصحية الآن إجراء فحوصات طبية باستخدام أدوات مثل NVIDIA Clara. أقدّر جارتنر أنه بحلول عام 2025، سيتم اكتشاف أكثر من 30% من الأدوية الجديدة من خلال هذه التقنية.

تصميم الويب

تقوم أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية بأتمتة المهام وإنشاء تصميمات وشعارات مخصصة للغاية. يمكن للمصممين إنشاء تخطيطات محسّنة وتصميمات قابلة للتكيف بكفاءة باستخدام أدوات مثل designs.ai.

فوائد الذكاء الاصطناعي التوليدي للمُهندسين

تمثل المزايا التالية لـ نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية فوائد مهمة للمُهندسين:

• تقوم بأتمتة إنشاء واجهات المستخدم والتوثيق.

• تعزز من الإنتاجية وتقلل من وقت تطوير التعليمات البرمجية المعقدة بنسبة تصل إلى 90%.

• تخفف من المشاكل وتحسن الدقة، مما يعزز جودة البرامج.

• تستخدم مخططات العمارة عالية المستوى لدمج مكونات النظام بشكل صحيح.

• تكتشف الأخطاء وتزيل المخاطر المرتبطة بأخطاء البرمجة اليدوية وانقطاعات النظام.

• يمكن للمهندسين إنشاء تجارب مستخدم شخصية وزيادة التفاعل والرضا باستخدام هذه التقنية.

حدود استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي للمُهندسين

بخلاف الفوائد، يواجه المهندسون أيضًا التحديات التالية:

• يمكن أن تحل محل المطورين البشر، مما يثير مخاوف بشأن فقدان الوظائف وعدم اليقين المهني.

• إذا اعتمدوا بشكل مفرط على الذكاء الاصطناعي، يمكن أن يفقدوا إبداعهم وابتكارهم.

• يمتلك الذكاء الاصطناعي عملية اتخاذ القرار غير الشفافة، مما يجعل الشفافية والمساءلة تحديًا.

• تستخدم نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية خوارزميات تعلم الآلة، وهي عرضة للخطر. هذا يطرح مخاطر أمنية خطيرة على المؤسسة.

• لا تناسب التطبيقات البرمجية المصممة حسب الطلب. لذلك، يقلل هذا من فائدتها في بعض المجالات.

• تنقصها التوجيهات التنظيمية، مما يجعل جهود الامتثال معقدة.

الخاتمة

يُحدث الذكاء الاصطناعي التوليدي تحولاً في الطريقة التي نواجه بها المشاكل المعقدة. مع أدوات البرمجة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي التوليدي، يمكن للمطورين كتابة التعليمات البرمجية بشكل أكثر كفاءة. بهذه الطريقة، سيوفرون الوقت ويزيدون من الإنتاجية. على الرغم من كونها أعمالًا قيد التحسين، فإن هذه النماذج تتحسن بسرعة وتقدم مستقبلًا مثيرًا للمطورين والذكاء الاصطناعي التوليدي. مع استمرار تطورها، يمكن للمطورين توقع تدفقات عمل مبسطة وزيادة الابتكار في تطوير البرمجيات.