البيانات هي العنصر الحاسم للذكاء الاصطناعي التوليدي - حول أهمية البيانات للذكاء الاصطناعي

🌐📊 أهمية البيانات للذكاء الاصطناعي التوليدي

البيانات هي العمود الفقري للتكنولوجيا الحديثة وتلعب دورًا حاسمًا في تطوير وتشغيل الذكاء الاصطناعي التوليدي. يعد الذكاء الاصطناعي التوليدي، المعروف أيضًا باسم الذكاء الاصطناعي، القادر على إنشاء محتوى (مثل النصوص والصور والموسيقى وحتى مقاطع الفيديو)، أحد أكثر المجالات ابتكارًا وديناميكية في التطور التكنولوجي. ولكن ما الذي يجعل هذا التطور ممكنا؟ الجواب بسيط: البيانات.

📈💡 البيانات: قلب الذكاء الاصطناعي التوليدي

من نواحٍ عديدة، تقع البيانات في قلب الذكاء الاصطناعي التوليدي. وبدون كميات كبيرة من البيانات عالية الجودة، لن تتمكن الخوارزميات التي تشغل هذه الأنظمة من التعلم أو التطور. ويحدد نوع ونوعية البيانات المستخدمة لتدريب هذه النماذج إلى حد كبير قدرتها على إنتاج نتائج إبداعية ومفيدة.

لفهم سبب أهمية البيانات، نحتاج إلى النظر في عملية كيفية عمل أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدية. ويتم تدريب هذه الأنظمة باستخدام التعلم الآلي، وخاصة التعلم العميق. التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي يعتمد على الشبكات العصبية الاصطناعية التي تحاكي الطريقة التي يعمل بها الدماغ البشري. يتم تغذية هذه الشبكات بكميات هائلة من البيانات التي يمكنها من خلالها التعرف على الأنماط والاتصالات وتعلمها.

📝📚 إنشاء النص من خلال الذكاء الاصطناعي التوليدي: مثال بسيط

مثال بسيط هو إنشاء النص باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي. إذا كان الذكاء الاصطناعي قادرًا على كتابة نصوص مقنعة، فيجب عليه أولاً تحليل كمية هائلة من البيانات اللغوية. تتيح تحليلات البيانات هذه للذكاء الاصطناعي فهم وتكرار البنية والقواعد والدلالات والأجهزة الأسلوبية للغة البشرية. كلما كانت البيانات أكثر تنوعًا واتساعًا، كان الذكاء الاصطناعي قادرًا على فهم وإعادة إنتاج الأنماط اللغوية المختلفة والفروق الدقيقة بشكل أفضل.

🧹🏗️ جودة البيانات وإعدادها

لكن الأمر لا يتعلق بكمية البيانات فحسب، بل إن الجودة أيضًا أمر بالغ الأهمية. البيانات عالية الجودة نظيفة ومنظمة بشكل جيد وتمثل ما يفترض أن يتعلمه الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، قد يكون من غير المفيد تدريب نص الذكاء الاصطناعي باستخدام البيانات التي تحتوي في الغالب على معلومات خاطئة أو غير صحيحة. ومن المهم بنفس القدر التأكد من أن البيانات خالية من التحيز. يمكن أن يؤدي التحيز في بيانات التدريب إلى قيام الذكاء الاصطناعي بإنتاج نتائج متحيزة أو غير دقيقة، مما قد يمثل مشكلة في العديد من حالات الاستخدام، خاصة في المجالات الحساسة مثل الرعاية الصحية أو العدالة.

جانب آخر مهم هو تنوع البيانات. يستفيد الذكاء الاصطناعي التوليدي من مجموعة واسعة من مصادر البيانات. وهذا يضمن أن تكون النماذج ذات أغراض عامة أكثر وقادرة على الاستجابة لمجموعة متنوعة من السياقات وحالات الاستخدام. على سبيل المثال، عند تدريب نموذج توليدي لإنتاج النص، يجب أن تأتي البيانات من أنواع وأنماط وعصور مختلفة. وهذا يمنح الذكاء الاصطناعي القدرة على فهم وإنشاء مجموعة واسعة من التهجئة والتنسيقات.

بالإضافة إلى أهمية البيانات نفسها، فإن عملية إعداد البيانات أمر بالغ الأهمية أيضًا. غالبًا ما تحتاج البيانات إلى المعالجة قبل تدريب الذكاء الاصطناعي لتعظيم فائدته. يتضمن ذلك مهام مثل تنظيف البيانات وإزالة التكرارات وتصحيح الأخطاء وتطبيع البيانات. إن عملية إعداد البيانات التي يتم تنفيذها بعناية تقطع شوطًا طويلًا في تحسين أداء نموذج الذكاء الاصطناعي.

🖼️🖥️ توليد الصور من خلال الذكاء الاصطناعي التوليدي

أحد المجالات المهمة التي يتجلى فيها الذكاء الاصطناعي التوليدي وأهمية البيانات بشكل خاص هو توليد الصور. أحدثت تقنيات مثل شبكات الخصومة التوليدية (GANs) ثورة في الأساليب التقليدية لتوليد الصور. تتكون شبكات GAN من شبكتين عصبيتين تتنافسان ضد بعضهما البعض: المولد والتمييز. يقوم المولد بإنشاء صور، ويقوم المُميز بتقييم ما إذا كانت هذه الصور حقيقية (من مجموعة بيانات التدريب) أو تم إنشاؤها (بواسطة المولد). ومن خلال هذه المنافسة، يتحسن المولد بشكل مستمر حتى يتمكن من إنتاج صور حقيقية خادعة. هنا أيضًا، تعد بيانات الصور الشاملة والمتنوعة ضرورية لتمكين المولد من إنشاء صور واقعية ومفصلة.

🎶🎼 التأليف الموسيقي والذكاء الاصطناعي التوليدي

تمتد أهمية البيانات أيضًا إلى عالم الموسيقى. تستخدم أنظمة الذكاء الاصطناعي الموسيقية التوليدية قواعد بيانات كبيرة من المقطوعات الموسيقية للتعرف على الهياكل والأنماط المميزة لأنماط موسيقية معينة. باستخدام هذه البيانات، يمكن للذكاء الاصطناعي تأليف مقطوعات موسيقية جديدة تشبه من الناحية الأسلوبية أعمال الملحنين البشريين. وهذا يفتح فرصًا مثيرة في صناعة الموسيقى، على سبيل المثال في تطوير مقطوعات موسيقية جديدة أو إنتاج الموسيقى الشخصية.

📽️🎬 إنتاج الفيديو والذكاء الاصطناعي التوليدي

وللبيانات أيضًا قيمة لا تقدر بثمن في إنتاج الفيديو. النماذج التوليدية قادرة على إنشاء مقاطع فيديو تبدو واقعية ومبتكرة. يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء تأثيرات خاصة للأفلام أو لإنشاء مشاهد جديدة لألعاب الفيديو. يمكن أن تتكون البيانات الأساسية من ملايين مقاطع الفيديو التي تحتوي على مشاهد ووجهات نظر وأنماط حركة مختلفة.

🎨🖌️ الفن والذكاء الاصطناعي التوليدي

هناك مجال آخر يستفيد من الذكاء الاصطناعي التوليدي وأهمية البيانات وهو الفن. تُنشئ نماذج الذكاء الاصطناعي الفنية أعمالًا فنية مذهلة مستوحاة من أساتذة الماضي أو تقدم أساليب فنية جديدة تمامًا. يتم تدريب هذه الأنظمة على مجموعات البيانات التي تحتوي على أعمال لفنانين وعصور مختلفة لالتقاط مجموعة واسعة من الأساليب والتقنيات الفنية.

🔒🌍 الأخلاقيات وحماية البيانات

تلعب الأخلاق أيضًا دورًا مهمًا عندما يتعلق الأمر بالبيانات والذكاء الاصطناعي التوليدي. ونظرًا لأن النماذج غالبًا ما تستخدم كميات كبيرة من البيانات الشخصية أو الحساسة، فيجب أخذ المخاوف المتعلقة بالخصوصية في الاعتبار. ومن المهم أن يتم استخدام البيانات بشكل عادل وشفاف وأن تتم حماية خصوصية الأفراد. ويجب على الشركات والمؤسسات البحثية التأكد من تعاملها مع البيانات بشكل مسؤول وأن أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تطورها تلبي المعايير الأخلاقية.

في الختام، البيانات هي العنصر الحاسم لتطوير ونجاح الذكاء الاصطناعي التوليدي. فهي ليست فقط المادة الخام التي تستمد منها هذه الأنظمة معرفتها، ولكنها أيضًا المفتاح لتحقيق إمكاناتها الكاملة في مجموعة متنوعة من مجالات التطبيق. ومن خلال جمع البيانات ومعالجتها واستخدامها بعناية، يمكننا التأكد من أن أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدية ليست فقط أكثر قوة ومرونة، ولكنها أيضًا أخلاقية وآمنة. لا تزال رحلة الذكاء الاصطناعي التوليدي في مراحلها الأولى، وسيظل دور البيانات محوريًا.

📣 مواضيع مشابهة

•  📊 جوهر البيانات للذكاء الاصطناعي التوليدي
• 📈 جودة البيانات وتنوعها: مفتاح نجاح الذكاء الاصطناعي
• 🎨 الإبداع الاصطناعي: الذكاء الاصطناعي التوليدي في الفن والتصميم
• 📝 إنشاء نص قائم على البيانات من خلال الذكاء الاصطناعي التوليدي
• 🎬 ثورة في إنتاج الفيديو بفضل الذكاء الاصطناعي التوليدي
• 🎶 يؤلف الذكاء الاصطناعي التوليدي: مستقبل الموسيقى
• 🧐 الاعتبارات الأخلاقية في استخدام البيانات للذكاء الاصطناعي
• 👾 شبكات الخصومة التوليدية: من الكود إلى الفن
• 🧠 التعلم العميق وأهمية البيانات عالية الجودة
• 🔍 عملية إعداد البيانات للذكاء الاصطناعي التوليدي

#️⃣ الوسوم: #Data #GenerativeAI #Ethics #Copywriting #Creativity

📊💻 تشكل البيانات أساس الذكاء الاصطناعي. للتدريب، يتم استخدام البيانات التي يمكن الوصول إليها مجانًا من الإنترنت، والتي يتم تصفيتها بشكل كبير.

• من الصعب تجنب التشوهات عند التدريب. ولذلك تحاول النماذج تقديم إجابات متوازنة وتجنب المصطلحات الإشكالية.
• تختلف دقة نماذج الذكاء الاصطناعي اعتمادًا على التطبيق، حيث تكون كل التفاصيل ذات صلة عند تشخيص الأمراض، من بين أمور أخرى.
• تمثل حماية البيانات وإمكانية نقل البيانات تحديات في السياق الطبي.

يتم الآن جمع بياناتنا في كل مكان على الإنترنت ويتم استخدامها أيضًا لتدريب نماذج اللغات الكبيرة مثل ChatGPT. ولكن كيف يتم تدريب الذكاء الاصطناعي، وكيف يتم ضمان عدم ظهور أي تشوهات، أو ما يسمى بالتحيز، في النماذج، وكيف يتم الحفاظ على حماية البيانات؟ يقدم راينهارد هيكل، أستاذ التعلم الآلي في جامعة ميونيخ التقنية (TUM)، إجابات على هذه الأسئلة. يقوم بالبحث في نماذج اللغة الكبيرة وطرق التصوير في الطب.

🔍🤖 ما هو الدور الذي تلعبه البيانات في تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي؟

تستخدم أنظمة الذكاء الاصطناعي البيانات كأمثلة للتدريب. يمكن لنماذج اللغات الكبيرة مثل ChatGPT الإجابة فقط على الأسئلة المتعلقة بالموضوعات التي تم تدريبهم عليها.

معظم المعلومات التي تستخدمها نماذج اللغة العامة للتدريب هي بيانات متاحة مجانًا على الإنترنت. كلما زادت بيانات التدريب الخاصة بالسؤال، كانت النتائج أفضل. على سبيل المثال، إذا كان هناك الكثير من النصوص الجيدة التي تصف الروابط في الرياضيات للذكاء الاصطناعي الذي من المفترض أن يساعد في مهام الرياضيات، فإن بيانات التدريب ستكون جيدة في المقابل. وفي الوقت نفسه، يوجد حاليًا الكثير من عمليات التصفية عند اختيار البيانات. ومن بين الكم الكبير من البيانات، يتم جمع البيانات الجيدة فقط واستخدامها للتدريب.

📉🧠 عند اختيار البيانات، كيف يتم منع الذكاء الاصطناعي من إنتاج صور نمطية عنصرية أو جنسية، على سبيل المثال، ما يسمى بالتحيز؟

ومن الصعب جدًا تطوير طريقة لا ترجع إلى الصور النمطية الكلاسيكية وتكون غير متحيزة وعادلة. على سبيل المثال، إذا كنت تريد منع تشويه النتائج فيما يتعلق بلون البشرة، فالأمر سهل نسبيًا. ومع ذلك، إذا تمت إضافة الجنس أيضًا إلى لون البشرة، فقد تنشأ مواقف لم يعد من الممكن فيها للعارضة أن تتصرف بشكل غير متحيز تمامًا فيما يتعلق بلون البشرة والجنس في نفس الوقت.

ولذلك تحاول معظم النماذج اللغوية تقديم إجابة متوازنة للأسئلة السياسية، على سبيل المثال، وإلقاء الضوء على وجهات نظر متعددة. عند التدريب على أساس المحتوى الإعلامي، يتم إعطاء الأفضلية لوسائل الإعلام التي تلبي معايير الجودة الصحفية. بالإضافة إلى ذلك، عند تصفية البيانات، يتم الحرص على ضمان عدم استخدام كلمات معينة، على سبيل المثال عنصري أو متحيز جنسيًا.

🌐📚 في بعض اللغات يوجد الكثير من المحتوى على الإنترنت، وفي لغات أخرى يوجد محتوى أقل بكثير. كيف يؤثر هذا على جودة النتائج؟

معظم الإنترنت باللغة الإنجليزية. وهذا يجعل نماذج اللغات الكبيرة تعمل بشكل أفضل باللغة الإنجليزية. ولكن هناك أيضًا الكثير من المحتوى للغة الألمانية. ومع ذلك، بالنسبة للغات غير المعروفة جيدًا والتي لا يوجد بها الكثير من النصوص، تكون بيانات التدريب أقل وبالتالي تعمل النماذج بشكل أسوأ.

يمكن ملاحظة مدى جودة استخدام النماذج اللغوية في لغات معينة بسهولة لأنها تتبع ما يسمى بقوانين القياس. يختبر هذا ما إذا كان نموذج اللغة قادرًا على التنبؤ بالكلمة التالية. كلما زادت بيانات التدريب، أصبح النموذج أفضل. ولكن الأمر لا يتحسن فحسب، بل يتحسن أيضًا بشكل متوقع. ويمكن تمثيل ذلك بسهولة بمعادلة رياضية.

💉👨‍⚕️ ما مدى دقة الذكاء الاصطناعي في الممارسة العملية؟

هذا يعتمد إلى حد كبير على مجال التطبيق المعني. بالنسبة للصور التي تتم معالجتها لاحقًا باستخدام الذكاء الاصطناعي، على سبيل المثال، لا يهم ما إذا كانت كل شعرة في المكان المناسب في النهاية. غالبًا ما يكفي أن تبدو الصورة جيدة في النهاية. حتى مع نماذج اللغة الكبيرة، من المهم أن تتم الإجابة على الأسئلة بشكل جيد؛ سواء كانت التفاصيل مفقودة أو غير صحيحة ليس أمرًا بالغ الأهمية دائمًا. بالإضافة إلى النماذج اللغوية، أقوم أيضًا بالبحث في مجال معالجة الصور الطبية. من المهم جدًا هنا أن تكون كل تفاصيل الصورة التي تم إنشاؤها صحيحة. إذا استخدمت الذكاء الاصطناعي للتشخيص، فيجب أن يكون صحيحًا تمامًا.

🛡️📋 غالبًا ما تتم مناقشة نقص حماية البيانات فيما يتعلق بالذكاء الاصطناعي. كيف يتم التأكد من حماية البيانات الشخصية، خاصة في السياق الطبي؟

تستخدم معظم التطبيقات الطبية بيانات المرضى مجهولة المصدر. ويكمن الخطر الحقيقي الآن في وجود مواقف حيث لا يزال من الممكن استخلاص النتائج من البيانات. على سبيل المثال، يمكن استخدام التصوير بالرنين المغناطيسي أو التصوير المقطعي المحوسب في كثير من الأحيان لتتبع العمر أو الجنس. لذلك هناك بعض المعلومات مجهولة المصدر في البيانات. ومن المهم هنا تزويد المرضى بالمعلومات الكافية.

⚠️📊 ما هي الصعوبات الأخرى الموجودة عند تدريب الذكاء الاصطناعي في سياق طبي؟

تتمثل إحدى الصعوبات الرئيسية في جمع البيانات التي تعكس العديد من المواقف والسيناريوهات المختلفة. يعمل الذكاء الاصطناعي بشكل أفضل عندما تكون البيانات التي يتم تطبيقه عليها مشابهة لبيانات التدريب. ومع ذلك، تختلف البيانات من مستشفى إلى آخر، على سبيل المثال، من حيث تكوين المريض أو المعدات التي تولد البيانات. هناك خياران لحل المشكلة: إما أن نتمكن من تحسين الخوارزميات أو يتعين علينا تحسين بياناتنا بحيث يمكن تطبيقها بشكل أفضل على مواقف أخرى.

👨‍🏫🔬 عن الشخص:

يجري البروفيسور راينهارد هيكل بحثًا في مجال التعلم الآلي. يعمل على تطوير الخوارزميات والأسس النظرية للتعلم العميق. ينصب التركيز الأول على معالجة الصور الطبية. كما يقوم أيضًا بتطوير تخزين بيانات الحمض النووي ويعمل على استخدام الحمض النووي كتقنية معلومات رقمية.

وهو أيضًا عضو في معهد ميونيخ لعلوم البيانات ومركز ميونيخ للتعلم الآلي.

☑️ خبير في الصناعة، هنا مع Xpert الخاص به. مركز الصناعة الرقمية الذي يضم أكثر من 2500 مقالة متخصصة

 

سأكون سعيدًا بالعمل كمستشار شخصي لك.

يمكنك الاتصال بي عن طريق ملء نموذج الاتصال أدناه أو ببساطة اتصل بي على +49 89 89 674 804 (ميونخ) .

إنني أتطلع إلى مشروعنا المشترك.

 

 

تعد Xpert.Digital مركزًا للصناعة مع التركيز على الرقمنة والهندسة الميكانيكية والخدمات اللوجستية/اللوجستية الداخلية والخلايا الكهروضوئية.

من خلال حل تطوير الأعمال الشامل الذي نقدمه، فإننا ندعم الشركات المعروفة بدءًا من الأعمال الجديدة وحتى خدمات ما بعد البيع.

تعد معلومات السوق والتسويق وأتمتة التسويق وتطوير المحتوى والعلاقات العامة والحملات البريدية ووسائل التواصل الاجتماعي المخصصة ورعاية العملاء المحتملين جزءًا من أدواتنا الرقمية.

يمكنك معرفة المزيد على: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus