ببساطة أوضح نماذج الذكاء الاصطناعي: فهم أساسيات الذكاء الاصطناعي والنماذج الصوتية والتفكير

نماذج الذكاء الاصطناعى والنماذج الصوتية والتفكير: تفسير شامل

لم تعد الذكاء الاصطناعي (AI) رؤية مستقبلية ، ولكنها أصبحت جزءًا لا يتجزأ من حياتنا الحديثة. إنه يخترق المزيد والمزيد من المجالات ، من التوصيات المتعلقة ببث منصات إلى أنظمة معقدة في السيارات ذاتية القيادة. نماذج الذكاء الاصطناعى في وسط هذه الثورة التكنولوجية. هذه النماذج هي في الأساس القوة الدافعة وراء الذكاء الاصطناعى ، والبرامج التي تمكن أجهزة الكمبيوتر من تعلم وتكييف المهام والوفاء بها التي كانت مخصصة ذات مرة للعقل الإنساني.

في جوهرها ، تكون نماذج الذكاء الاصطناعي خوارزميات متطورة للغاية مصممة لتحديد الأنماط في كميات هائلة من البيانات. تخيل أنك تعلم طفل تمييز الكلاب عن القطط. يظهرون للطفل عدد لا يحصى من الصور للكلاب والقطط وتصحيحها عندما يكون خطأ. بمرور الوقت ، يتعلم الطفل التعرف على الميزات المميزة للكلاب والقطط ويمكنه في النهاية تحديد الحيوانات غير المعروفة بشكل صحيح. تعمل نماذج الذكاء الاصطناعي وفقًا لمبدأ مماثل ، فقط على نطاق أوسع بكثير وبسرعة لا يمكن تصورها. يتم "تغذية" بكميات هائلة من البيانات - النصوص والصور والنغمات والأرقام - وتعلم استخراج الأنماط والعلاقات. على هذا الأساس ، يمكنك بعد ذلك اتخاذ القرارات أو اتخاذ تنبؤات أو حل المشكلات دون الحاجة إلى تقديم كل خطوة.

يمكن تقسيم عملية نمذجة الذكاء الاصطناعى إلى ثلاث مراحل:

1. تطوير النموذج: هذه هي المرحلة المعمارية التي يصمم فيها خبراء الذكاء الاصطناعي الإطار الأساسي للنموذج. يمكنك اختيار الخوارزمية المناسبة وتحديد بنية النموذج ، على غرار المهندس المعماري الذي يصمم خطط المبنى. هناك مجموعة متنوعة من الخوارزميات التي يمكنك اختيارها ، ولكل منها نقاط القوة والضعف الخاصة بها ، اعتمادًا على نوع المهمة التي من المفترض أن يحققها النموذج. اختيار الخوارزمية حاسم ويعتمد اعتمادًا كبيرًا على نوع البيانات والنتيجة المرجوة.

2. التدريب: في هذه المرحلة ، يتم "تدريب" النموذج مع البيانات المعدة. عملية التدريب هذه هي قلب التعلم الآلي. يتم تقديم البيانات إلى النموذج وتعلم التعرف على الأنماط الأساسية. يمكن أن تكون هذه العملية حسابات للغاية وغالبًا ما تتطلب أجهزة متخصصة والكثير من الوقت. كلما زادت البيانات وأفضل جودة البيانات ، كان النموذج المدربين أفضل. يمكنك تخيل التدريب مثل الممارسة المتكررة لآلة موسيقية. كلما تمارس المزيد ، كلما حصلت على أفضل. جودة البيانات ذات أهمية كبيرة ، لأن البيانات غير الصحيحة أو غير المكتملة يمكن أن تؤدي إلى نموذج معيب أو غير موثوق به.

3. الاستدلال: بمجرد تدريب النموذج ، يمكن استخدامه في سيناريوهات حقيقية "لإجراء استنتاجات" أو "التنبؤ". يشار إلى هذا على أنه استنتاج. يتلقى النموذج بيانات جديدة وغير معروفة ويستخدم معرفته المستفادة لتحليل هذه البيانات وإنشاء مخرجات. هذه هي اللحظة التي يظهر فيها مدى تعلم النموذج حقًا. يشبه الاختبار بعد التعلم ، حيث يجب أن يثبت النموذج أنه يمكن أن يطبق ما تعلموه. غالبًا ما تكون مرحلة الاستدلال هي النقطة التي يتم فيها دمج النماذج في المنتجات أو الخدمات وتطوير فوائدها العملية.

مناسب ل:

• من النماذج اللغوية إلى AGI (الذكاء الاصطناعي العام) – الهدف الطموح وراء "Stargate"

دور الخوارزميات والبيانات في تدريب الذكاء الاصطناعي

الخوارزميات هي العمود الفقري لنماذج الذكاء الاصطناعي. في الأساس ، فهي عدد من الإرشادات الدقيقة التي تخبر الكمبيوتر بكيفية معالجة البيانات من أجل تحقيق هدف محدد. يمكنك أن تتخيلها كصفة طهي تشرح خطوة بخطوة كيفية تحضير طبق من مكونات معينة. هناك عدد لا يحصى من الخوارزميات في عالم الذكاء الاصطناعي تم تطويره لمختلف المهام وأنواع البيانات. بعض الخوارزميات أكثر ملاءمة للتعرف على الصور ، في حين أن البعض الآخر مناسب بشكل أفضل لمعالجة النص أو البيانات العددية. يعد اختيار الخوارزمية الصحيحة أمرًا بالغ الأهمية لنجاح النموذج ويتطلب فهمًا عميقًا لنقاط القوة والضعف المعنية لعائلات الخوارزمية المختلفة.

تعتمد عملية التدريب لنموذج الذكاء الاصطناعي اعتمادًا كبيرًا على البيانات. كلما زاد عدد البيانات وارتفاع جودة هذه البيانات ، كان من الأفضل أن يتعلم النموذج وأكثر حداثة تنبؤاته أو قراراته. يتم التمييز بين نوعين من التعلم:

التعلم مراقبة

عند التعلم مراقبة ، يتم تقديم نموذج البيانات "المدرج". هذا يعني أن الإصدار "الصحيح" معروف بالفعل لكل إدخال في البيانات. تخيل نموذجًا لتصنيف رسائل البريد الإلكتروني على أنها غير مرغوب فيها أو غير مربع. سيُظهرون للنموذج عددًا كبيرًا من رسائل البريد الإلكتروني ، حيث يتم تمييز كل بريد إلكتروني بالفعل على أنه "البريد العشوائي" أو "غير العشوائي". ثم يتعلم النموذج التعرف على خصائص البريد العشوائي ورسائل البريد الإلكتروني غير العشوائية ويمكنه أخيرًا تصنيف رسائل بريد إلكتروني جديدة غير معروفة. يعد التعلم المراقب مفيدًا بشكل خاص للمهام التي توجد فيها إجابات "صحيحة" و "خاطئة" واضحة ، مثل مشاكل التصنيف أو الانحدار (التنبؤ بالقيم المستمرة). جودة الملصقات لا تقل أهمية عن جودة البيانات نفسها ، لأن الملصقات غير الصحيحة أو غير المتسقة يمكن أن تضلل النموذج.

التعلم الذي لا يمكن التغلب عليه

على عكس مراقبة التعلم ، يستخدم التعلم الذي لا يمكن التغلب عليه البيانات "غير المتزوجة". هنا يجب أن يتعرف النموذج على الأنماط والهياكل والعلاقات في البيانات بشكل مستقل دون تحديد ما يجب أن يجد. فكر في مثال حيث تقوم بتدريب نموذج لتحديد شرائح العملاء. سوف تعطي بيانات النموذج حول سلوك الشراء لعملائك ، ولكن لا توجد مقاطع عملاء مسبقة الصنع. سيحاول النموذج بعد ذلك تجميع العملاء مع أنماط شراء مماثلة وبالتالي تحديد قطاعات العملاء المختلفة. يعد التعلم الإضافي ذا قيمة خاصة لتحليل البيانات الاستكشافية ، واكتشاف الأنماط المخفية وتقليل الأبعاد (تبسيط البيانات المعقدة). يجعل من الممكن اكتساب المعرفة من البيانات التي لم تعرفها مسبقًا أنها موجودة وبالتالي يمكنها فتح وجهات نظر جديدة.

من المهم التأكيد على أنه لا يعتمد كل شكل من أشكال الذكاء الاصطناعي على التعلم الآلي. هناك أيضًا أنظمة AI الأكثر بساطة تعتمد على قواعد ثابتة ، مثل قواعد "If-Then-Sons". يمكن أن تكون هذه الأنظمة القائمة على القاعدة فعالة في بعض المناطق المحددة بشكل ضيق ، ولكنها عادة ما تكون أقل مرونة وقابلة للتكيف من النماذج القائمة على التعلم الآلي. غالبًا ما تكون الأنظمة المعتادة القائمة على التنفيذ وفهمها أسهل ، ولكن قدرتها على التعامل مع البيئات المعقدة والمتغيرة محدودة.

الشبكات العصبية: نموذج الطبيعة

تستخدم العديد من نماذج الذكاء الاصطناعى الحديثة ، وخاصة في مجال التعلم العميق ، الشبكات العصبية. هذه مستوحاة من بنية وعمل الدماغ البشري. تتكون الشبكة العصبية من "الخلايا العصبية" المترابطة التي يتم تنظيمها في طبقات. تتلقى كل خلية عصبية إشارات من الخلايا العصبية الأخرى ، وتعالجها وإعادة توجيه النتيجة إلى الخلايا العصبية الأخرى. من خلال تكييف نقاط قوة الاتصال بين الخلايا العصبية (على غرار المشابك في الدماغ) ، يمكن للشبكة أن تتعلم التعرف على الأنماط المعقدة في البيانات. الشبكات العصبية ليست مجرد نسخ متماثلة من الدماغ ، بل النماذج الرياضية المستوحاة من بعض المبادئ الأساسية للمعالجة العصبية.

أثبتت شبكات الخلايا العصبية أنها قوية بشكل خاص في مجالات مثل التعرف على الصور ومعالجة اللغة واتخاذ القرارات المعقدة. يلعب "عمق" الشبكة ، أي عدد الطبقات ، دورًا مهمًا في قدرتها على تعلم أنماط معقدة. يشير "التعلم العميق" إلى الشبكات العصبية مع العديد من الطبقات القادرة على تعلم تمثيلات تجريدية وهرمية للغاية للبيانات. أدى التعلم العميق إلى تقدم رائد في العديد من مناطق الذكاء الاصطناعي في السنوات الأخيرة وأصبح مقاربة مهيمنة في الذكاء الاصطناعى الحديث.

مجموعة متنوعة من نماذج الذكاء الاصطناعى: نظرة عامة مفصلة

عالم نماذج الذكاء الاصطناعي متنوع بشكل لا يصدق وديناميكي. هناك عدد لا يحصى من النماذج المختلفة التي تم تطويرها لمجموعة واسعة من المهام ومجالات التطبيق. للحصول على نظرة عامة أفضل ، نريد أن نلقي نظرة فاحصة على بعض من أهم أنواع النماذج:

1. التعلم المراقب (التعلم الخاضع للإشراف)

كما ذكرنا سابقًا ، يعتمد التعلم المراقب على مبدأ نماذج التدريب باستخدام سجلات البيانات المسمى. الهدف من ذلك هو تعليم النموذج للتعرف على العلاقة بين خصائص الإدخال (الميزات) ووجهات الإخراج (الملصقات). ثم يتم استخدام هذه العلاقة لإجراء تنبؤات لبيانات جديدة غير معروفة. يعد التعلم المراقب أحد أكثر الأساليب الأكثر انتشارًا والأكثر فهمًا للتعلم الآلي.

عملية التعلم

في عملية التدريب ، يتم تقديم البيانات إلى النموذج الذي يحتوي على كل من المدخلات والنفقات الصحيحة. يحلل النموذج هذه البيانات ، ويحاول التعرف على الأنماط ويتكيف بنيته الداخلية (المعلمة) بحيث تكون تنبؤاتها أقرب إلى النفقات الفعلية. عادة ما يتم التحكم في عملية التعديل هذه بواسطة خوارزميات التحسين التكراري مثل نزول التدرج. إن نزول التدرج هو إجراء يساعد النموذج على تقليل "الخطأ" بين تنبؤاته والقيم الفعلية عن طريق تكييف معلمات النموذج في اتجاه الأصل الأكثر حدة لمساحة الخطأ.

أنواع المهام

يتم التمييز بين نوعين من المهام في مراقبة التعلم:
التصنيف: هذا يتعلق بالتنبؤ بالقيم أو الفئات المنفصلة. ومن الأمثلة على ذلك تصنيف رسائل البريد الإلكتروني كرسائل غير مرغوب فيها أو غير عشوائي ، واكتشاف الكائنات في الصور (مثل الكلب أو CAT أو CAR) أو تشخيص الأمراض باستخدام بيانات المريض. مهام التصنيف ذات صلة في العديد من المجالات ، من الفرز التلقائي للوثائق إلى تحليل الصور الطبية.
الانحدار: الانحدار يدور حول التنبؤ بالقيم المستمرة. ومن الأمثلة على ذلك التنبؤ بأسعار الأسهم ، أو تقدير أسعار العقارات أو تشخيص استهلاك الطاقة. تعد مهام الانحدار مفيدة لتحليل الاتجاهات والتنبؤ بالتطورات المستقبلية.

خوارزميات مشتركة

هناك مجموعة واسعة من الخوارزميات للتعلم المراقب ، بما في ذلك:

• الانحدار الخطي: خوارزمية بسيطة ولكنها فعالة لمهام الانحدار التي تفترض علاقة خطية بين المدخلات والمخرجات. الانحدار الخطي هو أداة أساسية في الإحصاءات والتعلم الآلي وغالبًا ما يكون بمثابة نقطة انطلاق لنماذج أكثر تعقيدًا.
• الانحدار اللوجستي: خوارزمية لمهام التصنيف التي تتنبأ باحتمالية حدوث فئة معينة. الانحدار اللوجستي مناسب بشكل خاص لمشاكل التصنيف الثنائي حيث لا يوجد سوى فئتين محتملين.
• أشجار القرار: الهياكل التي تشبه الأشجار التي يمكن أن تتخذ قرارات بناءً على القواعد ويمكن استخدامها لكل من التصنيف والانحدار. من السهل فهم أشجار القرار وتفسيرها ، ولكن يمكن أن تميل إلى زيادة التكيف في سجلات البيانات المعقدة.
• K-Nearest Neighbors (KNN): خوارزمية بسيطة تحدد فئة نقطة بيانات جديدة تعتمد على فئات أقرب جيرانها في مجموعة بيانات التدريب. KNN هي خوارزمية غير بارمترات لا تضع أي افتراضات حول توزيع البيانات الأساسي وبالتالي فهي مرنة للغاية.
• الغابات العشوائية: عملية مجموعة تجمع بين العديد من أشجار صنع القرار لتحسين القدرة على التنبؤ والمتانة. الغابات العشوائية تقلل من خطر الإفراط في التكيف وغالبًا ما توفر نتائج جيدة جدًا في الممارسة.
• دعم آلات المتجهات (SVM): خوارزمية قوية لتصنيف مهام التصنيف والانحدار التي تحاول العثور على فصل مثالي بين فئات مختلفة. SVMs فعالة بشكل خاص في الغرف عالية الأبعاد ويمكن أيضا التعامل مع البيانات غير الخطية.
• بايز الساذجة: خوارزمية احتمالية لمهام التصنيف بناءً على نظرية بايز وتؤثر على افتراضات حول استقلال الخصائص. ساذجة بايز بسيطة وفعالة ، ولكنها تعمل على افتراض ميزات مستقلة ، والتي لا يتم تقديمها غالبًا في سجلات البيانات الحقيقية.
• شبكات الخلايا العصبية: كما ذكرنا سابقًا ، يمكن أيضًا استخدام الشبكات العصبية للتعلم المراقبة وهي قوية بشكل خاص للمهام المعقدة. تتمتع شبكات الخلايا العصبية بالقدرة على تصميم علاقات غير خطية معقدة في البيانات وبالتالي أصبحت قادة في العديد من المجالات.

أمثلة التطبيق

مجالات تطبيق المراقبة متنوعة للغاية وتشمل:

• اكتشاف البريد العشوائي: تصنيف رسائل البريد الإلكتروني كرسائل غير مرغوب فيها أو غير مربعات البريد العشوائية. يعد اكتشاف الرسائل غير المرغوب فيها واحدة من أقدم وأكثر تطبيقات مراقبة التعلم وساهمت في جعل التواصل عبر البريد الإلكتروني أكثر أمانًا وأكثر كفاءة.
• التعرف على الصور: تحديد الكائنات أو الأشخاص أو المشاهد في الصور. حقق التعرف على الصور تقدماً هائلاً في السنوات الأخيرة ويستخدم في العديد من التطبيقات مثل وضع العلامات التلقائية للصور والتعرف على الوجه وتحليل الصور الطبية.
• التعرف على الكلام: تحويل اللغة المنطوقة إلى نص. يعد التعرف على الكلام كتلة رئيسية للمساعدين الصوتيين وبرامج الإملاء والعديد من التطبيقات الأخرى القائمة على التفاعل مع اللغة البشرية.
• التشخيص الطبي: الدعم في تشخيص الأمراض على أساس بيانات المريض. يستخدم التعلم المراقب بشكل متزايد في الطب لدعم الأطباء في تشخيص الأمراض وعلاجها وتحسين رعاية المرضى.
• تقييم مخاطر الائتمان: تقييم مخاطر الائتمان لمقدمي الطلبات الائتمانية. يعد تقييم مخاطر الائتمان تطبيقًا مهمًا في التمويل يساعد البنوك والمؤسسات الائتمانية على اتخاذ قرارات سليمة بشأن الإقراض.
• الصيانة التنبؤية: التنبؤ بفشل الماكينة لتحسين أعمال الصيانة. تستخدم الصيانة التنبؤية التعلم المراقب لتحليل بيانات الماكينة والتنبؤ بالفشل ، مما يقلل من تكاليف الصيانة وتقليل الأوقات.
• حصة التنبؤ: حاول التنبؤ بأسعار الأسهم في المستقبل (على الرغم من أن هذا أمر صعب للغاية ومحفوف بالمخاطر). يعد تشخيص الأسهم مهمة شاقة للغاية ، لأن أسعار الأسهم تتأثر بالعديد من العوامل وغالبًا ما لا يمكن التنبؤ بها.

مزايا

يوفر التعلم المراقب مستوى عالٍ من الدقة للمهام التنبؤية مع البيانات المسمى والعديد من الخوارزميات سهلة التفسير نسبيًا. تعتبر التفسير مهمة بشكل خاص في مجالات مثل الطب أو التمويل ، حيث من الأهمية بمكان أن نفهم كيف وصل النموذج إلى قراراته.

سلبيات

يتطلب توافر البيانات المسمى ، والتي يمكن أن تكون إنشاء الوقت -يستهلك ومكلفة. غالبًا ما يكون شراء وإعداد بيانات ميليجنت أكبر عنق الزجاجة في تطوير نماذج للتعلم المراقب. هناك أيضًا خطر الإفراط في التكيف (المفرط) إذا كان النموذج يتعلم بيانات التدريب بدقة للغاية ويواجه صعوبة في التعميم على بيانات جديدة غير معروفة. يمكن تجنب التكيف الزائد باستخدام تقنيات مثل التنظيم أو التحقق من الصحة.

2. التعلم الإضافي (التعلم غير الخاضع للإشراف)

يتبع التعلم الإضافي نهجًا مختلفًا عن التعلم المراقب. الهدف هنا هو اكتشاف الأنماط والهياكل المخفية في البيانات غير المغطاة دون التعليمات البشرية اللازمة أو أهداف الإخراج. يجب أن يتحكم النموذج في العلاقات واشتقاقها في البيانات بشكل مستقل. يعد التعلم الإضافي ذا قيمة خاصة إذا لم يكن لديك معرفة مسبقة قليلة أو معدومة بهيكل البيانات وترغب في الحصول على رؤى جديدة.

عملية التعلم

في الإضافات للتعلم ، يتلقى النموذج سجل بيانات بدون ملصقات. إنه يحلل البيانات والبحث عن أوجه التشابه والاختلاف والأنماط ويحاول تنظيم البيانات في المجموعات أو الهياكل المعقولة. يمكن القيام بذلك من خلال تقنيات مختلفة مثل التجميع أو الحد من الأبعاد أو تحليل الارتباط. غالبًا ما تكون عملية التعلم في التعلم من عدم الأمان أكثر استكشافًا وتكرارًا من تعلم المراقبة.

أنواع المهام

تشمل المهام الرئيسية للتعلم الذي لا يمكن التغلب عليه:

• التجميع (تقسيم البيانات): تجميع نقاط البيانات في المجموعات ، بحيث تكون النقاط أكثر تشابهاً مع بعضها البعض ضمن مجموعة من النقاط في مجموعات أخرى. الأمثلة هي تجزئة العملاء أو تجزئة الصور أو تصنيف المستندات. التجميع مفيد للبنية وتبسيط سجلات البيانات الكبيرة وتحديد مجموعات من الكائنات المماثلة.
• تخفيض الأبعاد: تخفيض عدد المتغيرات في سجل البيانات ، بينما يتم الحصول على الكثير من المعلومات ذات الصلة. هذا يمكن أن يجعل تصور البيانات أسهل ، وتحسين الكفاءة الحسابية ويقلل من الضوضاء. مثال واحد هو تحليل المكون الرئيسي (PCA). يعد تخفيض الأبعاد أمرًا مهمًا للتعامل مع بيانات عالية الأبعاد وتقليل تعقيد النماذج.
• تحليل الارتباط: تحديد العلاقات أو الارتباطات بين العناصر في مجموعة البيانات. ومن الأمثلة الكلاسيكية تحليل عربة التسوق في البيع بالتجزئة ، حيث تريد معرفة المنتجات التي يتم شراؤها معًا (على سبيل المثال ، "العملاء الذين اشتروا المنتج A غالبًا ما يشتري المنتج B"). تحليل الارتباط مفيد لتحسين استراتيجيات التسويق وتحسين توصيات المنتج.
• الاكتشاف الشاذ: تحديد نقاط بيانات غير عادية أو مختلفة لا تتوافق مع النمط الطبيعي. هذا مفيد للكشف عن الاحتيال أو اكتشاف الأخطاء في عمليات الإنتاج أو تطبيقات الأمن السيبراني. من المهم الكشف عن الأناشيد لتحديد الأحداث النادرة ولكن المحتملة في سجلات البيانات.

خوارزميات مشتركة

بعض الخوارزميات المستخدمة بشكل متكرر للتعلم الذي لا يمكن التغلب عليه هي:

• مجموعة K-Means: خوارزمية تجميع شهيرة تحاول التقسيم نقاط البيانات في مجموعة K عن طريق تقليل المسافة إلى نقاط مركز الكتلة. من السهل تنفيذ K-Means وكفاءة ، ولكنها تتطلب تحديدًا مسبقًا لعدد المجموعات (K).
• التجميع الهرمي: طريقة التجميع التي تخلق بنية شجرة هرمية للمجموعات. توفر التجميع الهرمي بنية مجموعة أكثر تفصيلاً من K-Means ولا تتطلب تحديدًا مسبقًا لعدد المجموعات.
• تحليل المكون الرئيسي (PCA): تقنية تقليل الأبعاد التي تحدد المكونات الرئيسية لسجل البيانات ، أي الإرشادات التي يكون فيها تباين البيانات أكبر. PCA هي عملية خطية تعرض البيانات على مساحة منخفضة الأبعاد ، بينما يتم الحفاظ على أكبر قدر ممكن من التباين.
• الرمز التلقائي: الشبكات العصبية التي يمكن استخدامها لتقليل الأبعاد والتعلم المميز من خلال تعلم تشفير بيانات الإدخال وفك تشفيرها بكفاءة. يمكن أن يقوم الرمز التلقائي أيضًا بتخفيض الأبعاد غير الخطية ويمكن أن يكون قادرًا على استخراج ميزات معقدة من البيانات.
• خوارزمية Apriori: خوارزمية لتحليل الارتباط ، والتي تستخدم غالبًا في تحليل عربة التسوق. خوارزمية Apriori فعالة في البحث عن العناصر المتكررة في مجموعات البيانات الكبيرة.

أمثلة التطبيق

يستخدم التعلم الذي لا يمكن التغلب عليه في مجموعة متنوعة من المجالات:

• تجزئة العملاء: تجميع العملاء في قطاعات بناءً على سلوك الشراء أو بياناتهم الديموغرافية أو غيرها من الخصائص. يمكّن تجزئة العملاء الشركات من مواءمة استراتيجيات التسويق الخاصة بهم بشكل أكثر تحديدًا وإنشاء عروض مخصصة.
• أنظمة التوصية: إنشاء توصيات مخصصة للمنتجات أو الأفلام أو الموسيقى بناءً على سلوك المستخدم (بالاقتران مع تقنيات أخرى). يمكن استخدام التعلم الإضافي في أنظمة التوصية لمستخدمي تجميعهم مع تفضيلات مماثلة ولإنشاء توصيات بناءً على سلوك هذه المجموعات.
• التعرف على الشذوذ: تحديد حالات الاحتيال في التمويل ، أو حركة الشبكة غير العادية في الأمن السيبراني أو الأخطاء في عمليات الإنتاج. يعتبر الاعتراف الشاذة أمرًا بالغ الأهمية في إدراك المشكلات المحتملة في مرحلة مبكرة وتقليل الضرر.
• تجزئة الصور: تقسيم صورة إلى مناطق مختلفة بناءً على اللون أو الملمس أو الخصائص الأخرى. يعد تجزئة الصور أمرًا مهمًا للعديد من التطبيقات في رؤية الكمبيوتر ، مثل تحليل الصور التلقائي والتعرف على الكائنات.
• نمذجة الموضوع: تحديد المواضيع في مستندات النص الكبيرة. يتيح نمذجة الموضوع كميات كبيرة من النص لتحليل واستخراج الموضوعات والعلاقات الأكثر أهمية.

مزايا

يعد التعلم الإضافي مفيدًا لتحليل البيانات الاستكشافية إذا لم تكن هناك بيانات موصوفة ، ويمكن أن توفر أنماطًا ورؤى غير مكتشفة. إن القدرة على التعلم من البيانات غير المغطاة بالبيانات ذات قيمة خاصة ، لأن البيانات غير المتوفرة غالبًا ما تكون متوفرة بكميات كبيرة ، في حين أن شراء البيانات المحررة يمكن أن يكون معقدًا.

سلبيات

يمكن أن تكون نتائج التعلم المقنع بشكل غير مؤلم أكثر صعوبة في التفسير وتقييمها من تعلم المراقبة. نظرًا لعدم وجود إجابات "صحيحة" ، فغالبًا ما يكون من الصعب تقييم ما إذا كانت الأنماط والهياكل الموجودة معقولة وذات صلة. تعتمد فعالية الخوارزميات بشكل كبير على الهيكل الأساسي للبيانات. إذا لم يكن للبيانات بنية واضحة ، فإن نتائج التعلم المقنع بشكل غير مؤلم يمكن أن تكون غير مرضية.

3. التعلم التعزيز (التعلم التعزيز):

تعزيز التعلم هو نموذج يختلف عن التعلم المراقب ولا يمكن التغلب عليه. هنا يتعلم "وكيل" اتخاذ قرارات في "بيئة" من خلال تلقي التعليقات من خلال "المكافآت" و "العقوبة" لأفعاله. هدف الوكيل هو زيادة المكافأة التراكمية بمرور الوقت. إن تعزيز التعلم مستوحى من الطريقة التي يتعلم بها الناس والحيوانات من خلال التفاعل مع محيطهم.

عملية التعلم

يتفاعل الوكيل مع البيئة عن طريق اختيار الإجراءات. بعد كل إجراء ، يتلقى العامل إشارة مكافأة من المنطقة المحيطة التي يمكن أن تكون إيجابية (مكافأة) أو سلبية (عقوبة). يتعلم الوكيل الإجراءات التي تؤدي إلى مكافآت أعلى في بعض الشروط في البيئة وتكييف قرارها -استراتيجية صنع (السياسة) وفقًا لذلك. عملية التعلم هذه هي تكرارية وتستند إلى التجربة والخطأ. يتعلم الوكيل من خلال التفاعل المتكرر مع البيئة ومن خلال تحليل المكافآت التي تم الحصول عليها.

المكونات الرئيسية

يتضمن التعلم المعزز ثلاثة مكونات أساسية:

• الوكيل: المتعلم الذي يتخذ القرارات ويتفاعل مع البيئة. يمكن أن يكون الوكيل روبوتًا أو برنامجًا أو حرفًا افتراضيًا.
• البيئة: السياق الذي يتصرف فيه الوكيل والذي يتفاعل مع تصرفات الوكيل. يمكن أن تكون البيئة عالمًا ماديًا أو لعبة كمبيوتر أو بيئة محاكاة.
• إشارة المكافأة: إشارة رقمية تُعلم الوكيل حول مدى تصرفه في خطوة معينة. إشارة المكافأة هي إشارة التغذية المرتدة المركزية التي تدفع عملية التعلم.

عملية صنع القرار في ماركوف (MDP)

غالبًا ما يتم تعزيز التعلم على غرار عملية صنع القرار في ماركوف. يصف MDP بيئة من خلال الظروف والإجراءات واحتمال الانتقال (احتمال الدخول في آخر عند تنفيذ إجراء معين) والمكافآت. تقدم MDPs إطارًا رسميًا لنمذجة وتحليل عمليات صنع القرار في بيئات متسلسلة.

تقنيات مهمة

بعض التقنيات المهمة في تعزيز التعلم هي:

• Q-Learning: خوارزمية تتعلم وظيفة Q تقدر قيمة المكافأة التراكمية المتوقعة لكل إجراء في كل حالة. Q-Learning هي خوارزمية خالية من النماذج ، أي أنها تتعلم السياسة المثلى مباشرة من التفاعل مع البيئة دون تعلم نموذج صريح للمنطقة.
• تكرار السياسة وتكرار القيمة: الخوارزميات التي تعمل بشكل تكراري على تحسين السياسة المثلى (استراتيجية القرار) أو وظيفة القيمة المثلى (تقييم الشروط). تكرار السياسة وتكرار القيمة هي خوارزميات قائمة على النماذج ، أي أنها تتطلب نموذجًا للمنطقة ويستخدمون هذا النموذج لحساب السياسة المثلى.
• تعلم التعزيز العميق: مزيج من التعلم المعزز بالتعلم العميق ، حيث يتم استخدام الشبكات العصبية لتقريب السياسة أو وظيفة القيمة. وقد أدى ذلك إلى اختراقات في بيئات معقدة مثل ألعاب الكمبيوتر (مثل Atari و GO) والروبوتات. يتيح التعلم التعزيز العميق زيادة التعلم للتقدم إلى المشكلات المعقدة التي يمكن أن تكون فيها مساحة الدولة وغرفة العمل كبيرة جدًا.

أمثلة التطبيق

يتم استخدام التعلم المعزز في مجالات مثل:

• الروبوتات: التحكم في الروبوتات للقيام بمهام معقدة ، مثل التنقل ، والتلاعب بالأشياء أو الحركات البشرية. يعزز التعلم من الروبوتات من التصرف بشكل مستقل في البيئات المعقدة والديناميكية.
• القيادة المستقلة: تطوير أنظمة للسيارات ذاتية القيادة التي يمكن أن تتخذ القرارات في حالات المرور المعقدة. يتم استخدام التعلم المعزز لتدريب السيارات ذاتية القيادة ، للتنقل بأمان وكفاءة في حالات المرور المعقدة.
• تجارة الخوارزمية: تطوير استراتيجيات التجارة للأسواق المالية التي تتخذ تلقائيًا قرارات الشراء والمبيعات. يمكن استخدام تعزيز التعلم لتطوير استراتيجيات تجارية مربحة في الأسواق المالية الديناميكية وغير المتوقعة.
• أنظمة التوصية: تحسين أنظمة التوصية لزيادة تفاعل المستخدم الطويل ورضاها. يمكن استخدام التعلم المعزز في أنظمة التوصية لإنشاء توصيات مخصصة لا تزيد من النقرات قصيرة الأجل فحسب ، بل تعزز أيضًا رضا المستخدم والولاء على المدى الطويل.
• Spiele-KI: تطوير وكلاء الذكاء الاصطناعى الذين يمكنهم اللعب في الألعاب على مستوى بشري أو خارق (مثل الشطرنج ، GO ، ألعاب الفيديو). أدى تعزيز التعلم إلى نجاحات رائعة في لعبة AI ، خاصة في الألعاب المعقدة مثل GO و Chess ، والتي يمكن أن يتجاوز فيها وكلاء الذكاء الاصطناعي أبطال العالم البشري.

مزايا

تعزيز التعلم مناسب بشكل خاص لعمليات اتخاذ القرارات المعقدة في البيئات الديناميكية التي يجب أن تؤخذ فيها عواقب طويلة المدى في الاعتبار. يمكنه تدريب النماذج القادرة على تطوير الاستراتيجيات المثلى في السيناريوهات المعقدة. تعد القدرة على تعلم الاستراتيجيات المثلى في البيئات المعقدة ميزة كبيرة لزيادة التعلم مقارنة بالطرق الأخرى للتعلم الآلي.

سلبيات

يمكن أن يكون تدريب نماذج التعلم التعزيز مستهلكة للوقت ومكثفة للغاية. يمكن أن تستغرق عملية التعلم وقتًا طويلاً وغالبًا ما تتطلب كميات كبيرة من بيانات التفاعل. يعد تصميم وظيفة المكافأة أمرًا ضروريًا للنجاح ويمكن أن يكون صعبًا. يجب تصميم وظيفة المكافأة بطريقة تعزز السلوك المطلوب للعامل ، ولكنه ليس سهلاً أو معقدًا جدًا. يمكن أن يكون استقرار عملية التعلم مشكلة وقد يكون من الصعب تفسير النتائج. يمكن أن يكون تعزيز التعلم عرضة لعدم الاستقرار والسلوك غير المتوقع ، وخاصة في البيئات المعقدة.

مناسب ل:

• كنز البيانات غير المكتشف (أو فوضى البيانات؟) للشركات: كيف يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي الكشف عن القيم المخفية بطريقة منظمة

4. النماذج التوليدية

تتمتع النماذج التوليدية بالقدرة الرائعة على إنشاء بيانات جديدة تشبه البيانات التي تم تدريبها بها. سوف تتعلم الأنماط والتوزيعات الأساسية لبيانات التدريب ، ثم يمكنك إنشاء "مثيلات جديدة" لهذا التوزيع. النماذج التوليدية قادرة على تسجيل تنوع وتعقيد بيانات التدريب وإنشاء عينات بيانات واقعية جديدة.

عملية التعلم

عادة ما يتم تدريب النماذج التوليدية مع أساليب التعلم التي تزن بشكل غير مؤلم على بيانات غير محدودة. يحاولون نمذجة توزيع الاحتمالات المشتركة لبيانات الإدخال. في المقابل ، تركز النماذج التمييزية (انظر القسم التالي) على الاحتمال الشرطي لإصدار الملصقات بالنظر إلى بيانات الإدخال. تعلم النماذج التوليدية لفهم وإعادة إنتاج توزيع البيانات الأساسية ، في حين تتعلم النماذج التمييزية اتخاذ قرارات بناءً على بيانات الإدخال.

بنيات نموذجية

بنيات معروفة للنماذج التوليدية هي:

• شبكات الخصومة التوليدية (Goose): تتكون أوزة من شبكتين عصبيتين ، و "مولد" و "تمييز" يتنافس ضد بعضهما البعض في لعبة عدوانية (معاكسة). يحاول المولد إنشاء بيانات واقعية بينما يحاول التمييز التمييز بين البيانات الحقيقية والأناقة. من خلال هذه اللعبة ، تتعلم كلتا الشبكتين أفضل وأفضل ، على الرغم من أن المولد يمكنه أخيرًا إنشاء بيانات واقعية للغاية. حققت Gans تقدمًا هائلاً في توليد الصور وغيرها من المناطق في السنوات الأخيرة.
• أدوات التلقائية المتغيرة (VAES): VAEs هي نوع من الرمز التلقائي الذي لا يتعلم فقط تشفير بيانات الإدخال وفك تشفيره ، ولكن أيضًا لتعلم تمثيل كامن (مخفي) للبيانات التي تمكنها من إنشاء عينات بيانات جديدة. VAEs هي نماذج توليدية احتمالية تتعلم توزيع الاحتمال على المساحة الكامنة وتمكين عينات بيانات جديدة من توليدها من هذا التوزيع عن طريق أخذ العينات.
• نماذج Authoregressed: نماذج مثل GPT (المحول التدريبي قبل التدريب) هي نماذج مدربة تلقائيًا تنشئ البيانات بالتتابع من خلال التنبؤ بالعنصر التالي (مثل الكلمة في جملة واحدة) استنادًا إلى العناصر السابقة. النماذج القائمة على المحولات ناجحة بشكل خاص في مجال نمذجة اللغة. نماذج المؤلفين -يمكن أن تكون نماذج الانحدار قادرة على توليد تسلسلات طويلة وتبعيات معقدة في البيانات.
• النماذج القائمة على المحولات: مثل GPT ، تم بناء العديد من النماذج التوليدية الحديثة ، وخاصة في مجال معالجة اللغة وتوليد الصور ، على بنية المحولات. أحدثت نماذج المحولات ثورة في مشهد النمذجة التوليدية وأدت إلى تقدم رائد في العديد من المناطق.

أمثلة التطبيق

النماذج التوليدية لها مجموعة واسعة من التطبيقات:

• توليد النص: إنشاء جميع أنواع النصوص ، من المقالات والقصص إلى التعليمات البرمجية والحوارات (مثل chatbots). تتيح النماذج التوليدية توليد نصوص تلقائيًا مثل الإنسان ومتماسك.
• توليد الصور: إنشاء صور واقعية ، على سبيل المثال النماذج التوليدية لديها القدرة على إنشاء صور واقعية بشكل مثير للإعجاب والتي يصعب تمييزها عن الصور الحقيقية.
• التوليد: توليد الموسيقى أو اللغة أو المؤثرات الصوتية. يمكن استخدام النماذج التوليدية لإنشاء قطع موسيقى أو تسجيلات صوتية واقعية أو مؤثرات صوتية مختلفة.
• توليد النماذج ثلاثية الأبعاد: توليد النماذج ثلاثية الأبعاد للكائنات أو المشاهد. يمكن أن تنشئ النماذج التوليدية نماذج ثلاثية الأبعاد لتطبيقات مختلفة مثل الألعاب أو الرسوم المتحركة أو تصميم المنتج.
• بيان نصي: إنشاء ملخصات للنصوص الأطول. يمكن استخدام النماذج التوليدية للدمج تلقائيًا بين المستندات الطويلة واستخراج أهم المعلومات.
• توسيع البيانات (زيادة البيانات): إنشاء بيانات اصطناعية لتوسيع سجلات بيانات التدريب وتحسين أداء النماذج الأخرى. يمكن استخدام النماذج التوليدية لإنشاء بيانات اصطناعية تزيد من مجموعة متنوعة من بيانات التدريب وتحسين قدرة تعميم النماذج الأخرى.

مزايا

تعد النماذج التوليدية مفيدة لإنشاء محتوى جديد وخلاق ويمكن أن يدفع الابتكارات في العديد من المجالات. تفتح القدرة على إنشاء بيانات جديدة العديد من الخيارات المثيرة في مجالات مثل الفن والتصميم والترفيه والعلوم.

سلبيات

يمكن أن تكون النماذج التوليدية كثيفة الحوسبة ، وفي بعض الحالات تؤدي إلى نتائج غير مرغوب فيها ، مثل "انهيار الموضة" للأوز (حيث يولد المولد دائمًا طبعات مماثلة وأقل تنوعًا). يعتبر انهيار الموضة مشكلة معروفة بشكل جيد مع Goose ، حيث يتوقف المولد عن إنشاء مجموعة متنوعة من البيانات وبدلاً من ذلك ينتج نفقات مماثلة دائمًا. يمكن أن تختلف جودة البيانات التي تم إنشاؤها وغالبًا ما تتطلب تقييمًا دقيقًا والتعبير الدقيق. غالبًا ما يكون تقييم جودة النماذج التوليدية أمرًا صعبًا لأنه لا توجد مقاييس موضوعية لقياس "الواقع" أو "إبداع" البيانات التي تم إنشاؤها.

5. النماذج التمييزية

على عكس النماذج التوليدية ، تركز النماذج التمييزية على تعلم الحدود بين فئات البيانات المختلفة. يمكنك صياغة توزيع الاحتمال الشرطي لمتغير الإخراج بالنظر إلى خصائص الإدخال (P (Y | X)). هدفهم الرئيسي هو التمييز بين الفئات أو التنبؤ بالقيم ، ولكنها ليست مصممة لإنشاء عينات بيانات جديدة من التوزيع المشترك. تركز النماذج التمييزية على اتخاذ القرار بناءً على بيانات الإدخال ، بينما تركز النماذج التوليدية على نمذجة توزيع البيانات الأساسية.

عملية التعلم

يتم تدريب النماذج التمييزية باستخدام البيانات المسمى. سوف تتعلم تحديد حدود القرار بين فئات مختلفة أو نمذجة العلاقة بين المدخلات والمخرجات لمهام الانحدار. غالبًا ما تكون عملية تدريب النماذج التمييزية أسهل وأكثر كفاءة من النماذج التوليدية.

خوارزميات مشتركة

العديد من الخوارزميات للتعلم المراقبة تمييزية ، بما في ذلك:

• الانحدار اللوجستي
• دعم آلات المتجهات (SVMS)
• أشجار القرار
• غابة عشوائية

يمكن استخدام الشبكات العصبية (يمكن أن تكون تمييزية وتوليدية ، اعتمادًا على الهدف من الهندسة المعمارية والتدريب) الشبكات العصبية لكل من المهام التمييزية والتوهمية ، اعتمادًا على الهندسة المعمارية وهدف التدريب. غالبًا ما يتم استخدام البنى الموجه نحو التصنيف وعمليات التدريب للمهام التمييزية.

أمثلة التطبيق

غالبًا ما يتم استخدام النماذج التمييزية لـ:

• تصنيف الصور: تصنيف الصور في فئات مختلفة (مثل CAT مقابل الكلب ، وأنواع مختلفة من الزهور). يعد تصنيف الصور أحد التطبيقات الكلاسيكية للنماذج التمييزية وقد أحرز تقدماً هائلاً في السنوات الأخيرة.
• معالجة اللغة الطبيعية (NLP): مهام مثل تحليل المشاعر (تحديد المزاج العاطفي في النصوص) ، والترجمة الآلية ، وتصنيف النص ، والتعرف على الكيان المسماة (التعرف على الأسماء المناسبة في النصوص). النماذج التمييزية ناجحة للغاية في العديد من مهام NLP وتستخدم في مجموعة متنوعة من التطبيقات.
• التعرف على الاحتيال: تحديد المعاملات أو الأنشطة الاحتيالية. يمكن استخدام النماذج التمييزية للتعرف على أنماط السلوك الاحتيالي وتحديد الأنشطة المشبوهة.
• التشخيص الطبي: الدعم في تشخيص الأمراض على أساس بيانات المريض. يمكن استخدام النماذج التمييزية في التشخيص الطبي لدعم الأطباء في اكتشاف الأمراض وتصنيفها.

مزايا

غالبًا ما تحقق النماذج التمييزية دقة عالية في مهام التصنيف والانحدار ، خاصةً إذا كانت الكميات الكبيرة من البيانات المتوفرة متوفرة. وعادة ما تكون أكثر كفاءة في التدريب من النماذج التوليدية. تعد الكفاءة أثناء التدريب والاستدلال ميزة كبيرة للنماذج التمييزية في العديد من التطبيقات الحقيقية.

سلبيات

النماذج التمييزية لها فهم محدود لتوزيع البيانات الأساسي كنماذج توليدية. لا يمكنك إنشاء عينات بيانات جديدة وقد تكون أقل مرونة للمهام التي تتجاوز التصنيف النقي أو الانحدار. يمكن أن تكون المرونة المحدودة عيبًا إذا كنت ترغب في استخدام نماذج لمهام أكثر تعقيدًا أو لتحليل البيانات الاستكشافية.

آلة العرض ثلاثية الأبعاد AI وXR: خبرة خمسة أضعاف من Xpert.Digital في حزمة خدمات شاملة، R&D XR، PR وSEM - الصورة: Xpert.Digital

تتمتع Xpert.Digital بمعرفة متعمقة بمختلف الصناعات. يتيح لنا ذلك تطوير استراتيجيات مصممة خصيصًا لتناسب متطلبات وتحديات قطاع السوق المحدد لديك. ومن خلال التحليل المستمر لاتجاهات السوق ومتابعة تطورات الصناعة، يمكننا التصرف ببصيرة وتقديم حلول مبتكرة. ومن خلال الجمع بين الخبرة والمعرفة، فإننا نولد قيمة مضافة ونمنح عملائنا ميزة تنافسية حاسمة.

المزيد عنها هنا:

• استخدم خبرة Xpert.Digital 5x في حزمة واحدة - بدءًا من 500 يورو شهريًا فقط

كيف تجمع نماذج لغة الذكاء الاصطناعي بين فهم النص والإبداع-صورة: xpert.digital

نماذج لغة الذكاء الاصطناعى: فن فهم النص والجيل

تشكل نماذج لغة AI فئة خاصة ورائعة من نماذج الذكاء الاصطناعى التي تركز على فهم اللغة البشرية وتوليدها. في السنوات الأخيرة ، أحرزوا تقدمًا هائلاً وأصبحوا جزءًا لا يتجزأ من العديد من التطبيقات ، من chatbots ومساعدين افتراضيين إلى أدوات الترجمة التلقائية ومولدات المحتوى. لقد غيرت نماذج اللغة الطريقة التي نتفاعل بها مع أجهزة الكمبيوتر ، وتغيرها بشكل أساسي وفتح فرصًا جديدة للتواصل بين الإنسان والحاسوب.

التعرف على العينة في مقياس المليون دولار: كيف يفهم كي اللغة

يتم تدريب نماذج اللغة على سجلات نصية ضخمة - غالبًا ما يكون الإنترنت بأكمله أو أجزاء كبيرة منه - لتعلم الأنماط والفروق الدقيقة في اللغة البشرية. يستخدمون تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لتحليل وفهم وتوليد الكلمات والجمل والنصوص بأكملها. في جوهرها ، تعتمد النماذج الصوتية الحديثة على شبكات الخلايا العصبية ، وخاصة على بنية المحولات. يعد نطاق وجودة بيانات التدريب أمرًا ضروريًا لأداء النماذج الصوتية. كلما زادت البيانات وأكثر تنوعًا من مصادر البيانات ، كان النموذج أفضل يمكن أن يلتقط تعقيد وتنوع اللغة البشرية.

نماذج اللغة المعروفة

إن مشهد النماذج الصوتية ديناميكية ويتم إنشاء نماذج جديدة وأكثر قوة باستمرار. بعض من أفضل النماذج الصوتية المعروفة والأكثر نفوذاً هي:

• عائلة GPT (محول تدريب تدريبي قبل التدريب): تم تطويره بواسطة Openaai ، GPT هي عائلة من النماذج الصوتية المؤلفة المعروفة بقدرتها المثيرة للإعجاب على توليد النص وفهم النص. أعادت نماذج مثل GPT-3 و GPT-4 تعريف حدود ما يمكن أن تفعله نماذج اللغة. تشتهر نماذج GPT بقدرتها على توليد نصوص متماسكة وإبداعية ، والتي لا تكاد تميز عن النصوص المكتوبة على الإنسان.
• BERT (تمثيلات تشفير ثنائية الاتجاه من المحولات): تم تطويره بواسطة Google ، BERT هو نموذج قائم على المحولات ظهر بشكل خاص في مهام فهم النص والنص. تم تدريب بيرت بشكل ثنائي الاتجاه ، أي أنه يأخذ في الاعتبار السياق قبل وبعد كلمة ، مما يؤدي إلى فهم أفضل للنصوص. Bert هو معلم مهم في تطوير النماذج الصوتية وقد وضع الأساس للعديد من النماذج اللاحقة.
• Gemini: نموذج لغة آخر طورته Google ، والذي يتم وضعه كمنافس مباشر لـ GPT ويظهر أيضًا خدمات مثيرة للإعجاب في مختلف مهام NLP. Gemini هو نموذج متعدد الوسائط لا يمكنه معالجة النص فحسب ، بل أيضًا الصور والصوت والفيديو.
  LLAMA (نموذج اللغة الكبير META): تم تطويره بواسطة META (Facebook) ، Llama هو نموذج لغة مفتوح المصدر يهدف إلى إضفاء الطابع الديمقراطي على البحث والتنمية في مجال نماذج اللغة. أظهرت لاما أنه حتى النماذج الصوتية الأصغر يمكن أن تحقق عروضًا رائعة مع التدريب الدقيق والهندسة المعمارية الفعالة.
• كلود: نموذج صوتي من الإنسان يركز على السلامة والموثوقية ويستخدم في مجالات مثل خدمة العملاء وإنشاء المحتوى. يُعرف كلود بقدرته على إجراء محادثات طويلة ومعقدة ويبقى متسقًا ومتماسكًا.
• Deepseek: نموذج معروف بمهاراته القوية في البداية (انظر القسم إلى المنطق). تتميز نماذج Deepseek بقدرتها على حل المشكلات المعقدة واستخلاص الاستنتاجات المنطقية.
• MISTRAL: نموذج لغة طموح آخر يتم الإشادة بكفاءته وأدائه. تشتهر نماذج Mistral بأدائها العالي مع انخفاض استهلاك الموارد.

نماذج المحولات: الثورة المعمارية

يمثل إدخال بنية المحولات في عام 2017 نقطة تحول في NLP. تجاوزت نماذج المحولات البنى السابقة مثل الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) في العديد من المهام وأصبحت البنية المهيمنة للنماذج الصوتية. أحدثت بنية المحولات ثورة في معالجة اللغة الطبيعية وأدت إلى تقدم هائل في العديد من مهام NLP. الميزات الرئيسية لنماذج المحولات هي:

• آلية الامتثال الذاتي (المغفل الذاتي): هذا هو قلب بنية المحولات. تمكن آلية الامتثال الذاتي النموذج من حساب ترجيح كل كلمة في جملة واحدة فيما يتعلق بكل الكلمات الأخرى في نفس الجملة. يسمح هذا للنموذج بتحديد الأجزاء الأكثر صلة من نص الإدخال والتعرف على العلاقات بين الكلمات عبر مسافات أكبر. في الأساس ، يمكّن الوعي الذاتي النموذج من "التركيز" على الأجزاء الأكثر أهمية في نص الإدخال. يعد الاهتمام الذاتي آلية قوية تمكن نماذج المحولات لنمذجة التبعيات الطويلة في النصوص وفهم سياق الكلمات في الجملة بشكل أفضل.
• ترميز الموضع: نظرًا لأن عمليات إدخال المحولات في عملية المحول بالتوازي (على عكس RNNs التي تقوم بمعالجتها) ، فأنت بحاجة إلى معلومات حول موضع كل الرموز (مثل كلمة) في التسلسل. يضيف ترميز الموضع معلومات الموضع إلى نص الإدخال الذي يمكن أن يستخدمه النموذج. يتيح ترميز الموضع نماذج المحولات من مراعاة ترتيب الكلمات في الجملة ، وهو أمر بالغ الأهمية لفهم اللغة.
• اهتمام متعدد الرأس: من أجل زيادة أداء الوعي الذاتي ، تستخدم المحولات "اهتمامًا متعدد الرأس". يتم تنفيذ الوعي الذاتي بالتوازي في العديد من "رؤوس الانتباه" ، حيث يركز كل رأس على جوانب مختلفة من العلاقات بين الكلمات. يمكّن الاهتمام متعدد الرأس النموذج من فهم أنواع مختلفة من العلاقات بين الكلمات في نفس الوقت وبالتالي تطوير فهم أكثر ثراء للنص.
• مكونات أخرى: تحتوي نماذج المحولات أيضًا على مكونات مهمة أخرى مثل إحراج الإدخال (تحويل الكلمات إلى متجهات رقمية) ، وتطبيع الطبقة ، والمركبات المتبقية والشبكات التغذية- تسهم هذه المكونات في استقرار نماذج المحولات وكفاءتها وأداءها.

مبادئ التدريب

يتم تدريب نماذج اللغة مع مبادئ التدريب المختلفة ، بما في ذلك:

• التعلم المراقب: بالنسبة لبعض المهام مثل الترجمة الآلية أو تصنيف النص ، يتم تدريب النماذج الصوتية مع أزواج إخراج الإدخال المسمى. يتيح التعلم المراقبة الأصوات التصويت لمهام محددة وتحسين أدائك في هذه المهام.
• التعلم الإضافي: الكثير من تدريب النماذج الصوتية هو تأمين المبلغ المقصود لكميات ضخمة من البيانات النصية الخام. يتعلم النموذج التعرف على الأنماط والهياكل في اللغة بشكل مستقل ، على سبيل المثال غالبًا ما يكون هذا التدريب المسبق الذي لا يمكن التغلب عليه بمثابة أساس لضبط النماذج الدقيقة لمهام محددة. يمكّن التعلم الإضافي النماذج الصوتية بكميات كبيرة من تدريب البيانات غير المدرجة وتحقيق فهم واسع للغة.
• تعزيز التعلم: يتم استخدام تعزيز التعلم بشكل متزايد لضبط النماذج الصوتية الدقيقة ، وخاصة لتحسين التفاعل مع المستخدمين وجعل إجابات chatbots أكثر طبيعية وشبه البشري. مثال معروف جيدًا هو التعلم التعزيز مع التعليقات البشرية (RLHF) ، والذي تم استخدامه في تطوير ChatGPT. هنا ، يقوم المختبرين البشريون بتقييم إجابات النموذج ويتم استخدام هذه المراجعات لزيادة تحسين النموذج من خلال تعزيز التعلم. إن تعزيز التعلم يجعل من الممكن تدريب النماذج الصوتية التي لا تصحيح النحوي والمعلوماتية فحسب ، بل تلبي أيضًا التفضيلات والتوقعات البشرية.

مناسب ل:

• أبعاد جديدة من الذكاء الاصطناعى في التفكير: كيف يؤدي O3-Mini و O3-Mini-High ، ومحركات الأقراص وتطوير سوق الذكاء الاصطناعي بشكل أكبر

AI-RESTENING: عندما تتعلم نماذج اللغة التفكير في التفكير

مفهوم AI-RESTENING (استنتاج AI) يتجاوز مجرد فهم النص وتوليد النص. إنه يشير إلى قدرة نماذج الذكاء الاصطناعي على استخلاص استنتاجات منطقية ، وحل المشكلات وإدارة المهام المعقدة التي تتطلب عمليات تفاهم وتفكير أعمق. بدلاً من مجرد التنبؤ بالكلمة التالية في تسلسل ما ، يجب أن تكون نماذج التفكير قادرة على فهم العلاقات ، ورسم الخصائص وشرح عملية تفكيرهم. AI-Rostying هو مجال أبحاث متطلب يهدف إلى تطوير نماذج الذكاء الاصطناعى التي لا تصحيح النحوي فقط وغنية بالمعلومات ، ولكنها أيضًا قادرة على فهم وتطبيق عمليات التفكير المعقدة.

التحديات والمناهج

في حين أن النماذج الصوتية الكبيرة التقليدية (LLMS) قد طورت مهارات رائعة في التعرف على الأنماط وتوليد النصوص ، فإن "فهمها" غالبًا ما يعتمد على الارتباطات الإحصائية في بيانات التدريب الخاصة بهم. ومع ذلك ، يتطلب التفكير الحقيقي أكثر من مجرد التعرف على الأنماط. يتطلب الأمر القدرة على التفكير بشكل مجردة ، واتخاذ خطوات منطقية ، وربط المعلومات واستخلاص الاستنتاجات غير الواردة بشكل صريح في بيانات التدريب. من أجل تحسين قدرات التفكير في النماذج الصوتية ، يتم البحث في العديد من التقنيات والمناهج:

• سلسلة من الفكر (COT) المطالبة: تهدف هذه التكنولوجيا إلى تشجيع النموذج ، الكشف عن عملية التفكير التدريجي عند حل المهمة. بدلاً من مجرد طلب الإجابة المباشرة ، يُطلب من النموذج شرح حجته خطوة بخطوة. يمكن أن يحسن هذا الشفافية ودقة الإجابات ، لأنه من الأفضل فهم عملية التفكير في النموذج والتعرف على الأخطاء بسهولة أكبر. يستخدم COT Prompting قدرة النماذج الصوتية على إنشاء نص من أجل جعل عملية التفكير بشكل صريح وبالتالي تحسين جودة الاستنتاجات.
• على الرغم من أن فرضية (ساخنة): تهدف الساخنة على سرير الأطفال وتهدف إلى زيادة تحسين الدقة والقدرة على التوضيح من خلال التأكيد على أجزاء مهمة من حجتها ووضع علامات عليها مع "الفرضيات". هذا يساعد على التركيز على الخطوات الحرجة في عملية التفكير. يحاول الساخنة جعل عملية التفكير أكثر تنظيماً ومفهوماً من خلال تحديد الافتراضات والاستنتاجات الأكثر أهمية.
• النماذج العصبية المبللة: يجمع هذا النهج بين القدرة على تعلم الشبكات العصبية والبنية المنطقية للنهج الرمزية. الهدف من ذلك هو الجمع بين مزايا كلا العالمين: المرونة والتعرف على الأنماط للشبكات العصبية ودقة وتفسير التمثيل الرمزي والقواعد المنطقية. تحاول النماذج العصبية المرتبطة سد الفجوة بين التعلم القائم على البيانات والتأثيرات القائمة على القواعد ، وبالتالي إنشاء أنظمة AI أكثر قوة وأكثر قابلية للتفسير.
• استخدام الأدوات والتأمل الذاتي: يمكن أن تكون نماذج التفكير قادرة على استخدام أدوات مثل توليد رمز Python أو الوصول إلى قواعد بيانات المعرفة الخارجية لحل المهام والتفكير في نفسك. على سبيل المثال ، يمكن للنموذج الذي من المفترض أن يحل مهمة رياضية إنشاء رمز Python لتنفيذ الحسابات والتحقق من النتيجة. يعني الانعكاس الذاتي أن النموذج يشكك بشكل نقدي استنتاجاته وعمليات التفكير ويحاول التعرف على الأخطاء وتصحيحها. توسيع القدرة على استخدام الأدوات والتأمل الذاتي بشكل كبير من مهارات حل المشكلات في نماذج التفكير وتمكينها من إدارة المهام الأكثر تعقيدًا.
• الهندسة المهمة: يلعب تصميم موجه (موجه الأوامر للنموذج) دورًا مهمًا في مهارات التفكير. غالبًا ما يكون من المفيد توفير معلومات واسعة ودقيقة في أول معلومات دقيقة ودقيقة من أجل توجيه النموذج في الاتجاه الصحيح ومنحه السياق اللازم. الهندسة الفائقة الفعالة هي فن في حد ذاته وتتطلب فهمًا عميقًا لنقاط القوة والضعف في نماذج اللغة المعنية.

أمثلة على نماذج التفكير

بعض النماذج المعروفة بمهاراتها المنطقية وتوفير المشكلات هي Deepseek R1 و Openai O1 (وكذلك O3). يمكن لهذه النماذج إدارة المهام المعقدة في مجالات مثل البرمجة والرياضيات والعلوم الطبيعية ، وصياغة الحلول المختلفة وتجاهلها وإيجاد الحل الأمثل. توضح هذه النماذج الإمكانات المتزايدة لـ KI للمهام المعرفية وفتح فرص جديدة لاستخدام الذكاء الاصطناعي في العلوم والتكنولوجيا والأعمال.

حدود التفكير: حيث تصادف نماذج اللغة حدودها

على الرغم من التقدم المثير للإعجاب ، لا تزال هناك تحديات وحدود كبيرة للتفكير في النماذج الصوتية. غالبًا ما تواجه النماذج الحالية صعوبة في ربط المعلومات في النصوص الطويلة واستخلاص استنتاجات معقدة تتجاوز التعرف على الأنماط البسيطة. أظهرت الدراسات أن أداء النماذج ، بما في ذلك نماذج التفكير ، يتناقص بشكل كبير عند معالجة سياقات أطول. قد يكون هذا بسبب حدود آلية الانتباه في نماذج المحولات ، والتي قد تواجه صعوبة في متابعة المعلومات ذات الصلة على تسلسلات طويلة جدًا. يُعتقد أن التفكير المنطقي غالبًا ما يعتمد على التعرف على الأنماط أكثر من التفكير المنطقي الحقيقي وأن مهاراتهم "التفكير" في كثير من الحالات سطحية إلى حد ما. إن مسألة البحث والنقاش الحاليين هي مسألة ما إذا كانت نماذج الذكاء الاصطناعى يمكن أن "تفكر" حقًا أو ما إذا كانت مهاراتها تعتمد فقط على التعرف على الأنماط المتقدمة للغاية.

مجالات تطبيق نماذج الذكاء الاصطناعى في الممارسة العملية

أنشأت نماذج الذكاء الاصطناعى نفسها في مجموعة رائعة من الصناعات والسياقات وإظهار تنوعها وإمكاناتها الهائلة لإدارة مجموعة واسعة من التحديات ودفع الابتكارات. بالإضافة إلى المجالات التي سبق ذكرها ، هناك العديد من مجالات التطبيق الأخرى التي تلعب فيها نماذج الذكاء الاصطناعي دورًا تحويليًا:

زراعة

في الزراعة ، يتم استخدام نماذج الذكاء الاصطناعى لتحسين غلة المحاصيل ، وتقليل استخدام الموارد مثل المياه والأسمدة وتحديد الأمراض والآفات في مرحلة مبكرة. تتيح الزراعة الدقيقة استنادًا إلى التحليلات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي لبيانات المستشعرات وبيانات الطقس وصور الأقمار الصناعية للمزارعين تحسين أساليب زراعةهم وتنفيذ ممارسات أكثر استدامة. تستخدم الروبوتات التي تسيطر عليها الذكاء الاصطناعي أيضًا في الزراعة لأتمتة المهام مثل الحصاد والأعشاب الضارة ومراقبة النبات.

تعليم

في مجال التعليم ، يمكن أن تنشئ نماذج الذكاء الاصطناعى مسارات تعليمية مخصصة للتلاميذ والطلاب من خلال تحليل تقدمهم وأسلوبهم في التعلم الفردي. يمكن أن توفر أنظمة المعلم المستندة إلى الذكاء الاصطناعى الطلاب التعليقات الفردية ودعم المعلمين وتخفيف المعلمين عند تقييم الخدمات. يمكن للتقييم التلقائي للمقالات والامتحانات التي تم إجراؤها من خلال النماذج الصوتية أن تقلل بشكل كبير من عبء العمل للمعلمين. تُستخدم نماذج الذكاء الاصطناعي أيضًا لإنشاء بيئات التعلم ، على سبيل المثال

طاقة

في صناعة الطاقة ، يتم استخدام نماذج الذكاء الاصطناعى لتحسين استهلاك الطاقة ، وتحسين كفاءة شبكات الطاقة ودمج مصادر الطاقة المتجددة بشكل أفضل. تتيح الشبكات الذكية المستندة إلى التحليلات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي للبيانات في الوقت الفعلي توزيع واستخدام الطاقة أكثر كفاءة. تُستخدم نماذج الذكاء الاصطناعي أيضًا لتحسين تشغيل محطات الطاقة ، والتنبؤ بمتطلبات الطاقة وتحسين تكامل الطاقات المتجددة مثل الطاقة الشمسية وطاقة الرياح. يمكن للصيانة المظهر للأمام للبنية التحتية للطاقة التي أصبحت ممكنة من قبل الذكاء الاصطناعي تقليل أوقات التوقف وزيادة موثوقية إمدادات الطاقة.

النقل والخدمات اللوجستية

في حركة المرور والخدمات اللوجستية ، تلعب نماذج الذكاء الاصطناعى دورًا رئيسيًا في تحسين طرق النقل ، وتقليل اختناقات المرور وتحسين الأمان. أنظمة إدارة حركة المرور الذكية القائمة على التحليلات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي لبيانات حركة المرور يمكن أن تعمل على تحسين تدفق حركة المرور وتقليل اختناقات المرور. في الخدمات اللوجستية ، يتم استخدام نماذج الذكاء الاصطناعى لتحسين التخزين وتحسين سلاسل التوريد وزيادة كفاءة الشحن والتسليم. ستغير المركبات ذاتية الحكم ، سواء بالنسبة للنقل الشخصي والسلع ، أنظمة النقل في المستقبل بشكل أساسي وتتطلب نماذج منظمة العفو الدولية المتقدمة للغاية للتنقل واتخاذ القرارات.

القطاع العام

يمكن استخدام نماذج الذكاء الاصطناعى في القطاع العام لتحسين الخدمات المدنية وأتمتة العمليات الإدارية ودعم التصميم السياسي القائم على الأدلة. يمكن لـ Chatbots والمساعدين الظاهري الإجابة على استفسارات المواطنين وتسهيل الوصول إلى الخدمات العامة. يمكن استخدام نماذج الذكاء الاصطناعى لتحليل كميات كبيرة من البيانات الإدارية والتعرف على الأنماط والاتجاهات ذات الصلة بالتصميم السياسي ، على سبيل المثال في مجالات الرعاية الصحية أو التعليم أو الضمان الاجتماعي. يمكن لأتمتة المهام الروتينية في الإدارة إصدار الموارد وزيادة كفاءة الإدارة العامة.

حماية البيئة

في حماية البيئة ، يتم استخدام نماذج الذكاء الاصطناعى لمراقبة التلوث ونموذج تغير المناخ وتحسين تدابير الحفاظ على الطبيعة. يمكن لأجهزة الاستشعار وأنظمة المراقبة المستندة إلى الذكاء الاصطناعي مراقبة جودة الهواء والماء في الوقت الفعلي والتعرف على التلوث في مرحلة مبكرة. يمكن أن توفر نماذج المناخ القائمة على التحليلات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي لبيانات المناخ تنبؤات أكثر دقة حول آثار تغير المناخ ودعم تطوير استراتيجيات التكيف. في الحفاظ على الطبيعة ، يمكن استخدام نماذج الذكاء الاصطناعى لمراقبة مجموعات الحيوانات ومكافحة الصيد الجائر وإدارة المناطق المحمية بشكل أكثر فعالية.

الاستخدام العملي لنماذج الذكاء الاصطناعي

أصبح الاستخدام العملي لنماذج الذكاء الاصطناعى أسهل من خلال العديد من العوامل التي تضع ديمقراطياً للوصول إلى تقنيات الذكاء الاصطناعي وتبسيط تطوير وتوفير حلول الذكاء الاصطناعي. من أجل استخدام نماذج الذكاء الاصطناعى بنجاح ، ليس فقط الجوانب التكنولوجية ، ولكن أيضًا الاعتبارات التنظيمية والأخلاقية والاجتماعية مهمة.

المنصات السحابية (التفاصيل):

لا تقدم المنصات السحابية البنية التحتية اللازمة وقوة الحوسبة ، ولكن أيضًا مجموعة واسعة من خدمات الذكاء الاصطناعى التي تسرع وتبسيط عملية التطوير. تشمل هذه الخدمات ما يلي:
النماذج التي تم تدريبها مسبقًا: يوفر مقدمو الخدمات السحابية مجموعة متنوعة من نماذج الذكاء الاصطناعى تدريباً مسبقًا للمهام الشائعة مثل التعرف على الصور ومعالجة اللغة والترجمة. يمكن دمج هذه النماذج مباشرة في التطبيقات أو استخدامها كأساس لضبط دقيق في الاحتياجات المحددة.
أطراف التطوير والأدوات: توفر المنصات السحابية بيئات تطوير متكاملة (IDES) ، وأطر مثل TensorFlow و Pytorch والأدوات الخاصة لمعالجة البيانات ، والتدريب النموذجي ، والتقييم والتوفير. هذه الأدوات تسهل دورة حياة كاملة لتطوير نموذج الذكاء الاصطناعي.
الموارد الحسابية القابلة للتطوير: تتيح المنصات السحابية الوصول إلى الموارد الحسابية القابلة للتطوير مثل وحدات معالجة الرسومات و TPUs ، والتي تعد ضرورية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة. يمكن للشركات استدعاء موارد الحوسبة ودفع فقط مقابل السعة المستخدمة فعليًا.
إدارة البيانات وتخزينها: توفر المنصات السحابية حلولًا آمنة وقابلة للتطوير لتخزين وإدارة سجلات البيانات الكبيرة المطلوبة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي وتشغيلها. أنها تدعم أنواع مختلفة من قواعد البيانات وأدوات معالجة البيانات.
خيارات التسليم: توفر المنصات السحابية خيارات توفير مرنة لنماذج الذكاء الاصطناعى ، من توفير خدمات الويب إلى الحاوية إلى التكامل في تطبيقات الأجهزة المحمولة أو الأجهزة الحافة. يمكن للشركات اختيار خيار التوفير الذي يناسب متطلباتها.

مكتبات وأطر مفتوحة المصدر (التفاصيل):

يلعب مجتمع المصادر المفتوحة دورًا حاسمًا في ابتكار الذكاء الاصطناعي والديمقراطي. عرض المكتبات والأطر المصدر المفتوح:
الشفافية والقدرة على التكيف: يتيح برنامج Open Source للمطورين عرض الرمز وفهمه وتكييفه. هذا يعزز الشفافية ويمكن الشركات من تكييف حلول الذكاء الاصطناعي مع احتياجاتها الخاصة.
دعم المجتمع: تستفيد مشاريع المصادر المفتوحة من المجتمعات الكبيرة والنشطة من المطورين والباحثين الذين يساهمون في مزيد من التطوير ، وإصلاح الأخطاء وتقديم الدعم. يعد دعم المجتمع عاملاً مهمًا لموثونة ومتانة مشاريع المصدر المفتوح.
وفورات التكاليف: يمكن أن يؤدي استخدام البرامج المفتوحة المصدر إلى تجنب تكاليف التراخيص والبرامج الخاصة. هذا مفيد بشكل خاص للشركات الصغيرة والمتوسطة الحجم.
الابتكار الأسرع: تعزز المشاريع المفتوحة المصدر التعاون وتبادل المعرفة وبالتالي تسريع عملية الابتكار في أبحاث وتطوير الذكاء الاصطناعي. يقود مجتمع المصدر المفتوح تطوير خوارزميات وأدوات وأدوات جديدة.
الوصول إلى أحدث التقنيات: توفر مكتبات وأطر المصادر المفتوحة الوصول إلى أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعى ونتائج البحث ، وغالبًا ما تكون متوفرة في المنتجات التجارية. يمكن للشركات الاستفادة من أحدث التطورات في الذكاء الاصطناعي والبقاء تنافسية.

الخطوات العملية للتنفيذ في الشركات (التفاصيل):

يعد تنفيذ نماذج الذكاء الاصطناعى في الشركات عملية معقدة تتطلب تخطيطًا وتنفيذًا دقيقًا. يمكن أن تساعد الخطوات التالية الشركات بنجاح في تنفيذ مشاريع الذكاء الاصطناعي:

1. التعريف المستهدف وتحديد التطبيق (التفاصيل): تحديد الأهداف القابلة للقياس لمشروع الذكاء الاصطناعي ، على سبيل المثال حدد تطبيقات محددة تدعم هذه الأهداف وتقدم قيمة مضافة واضحة للشركة. قيم الجدوى وعائد الاستثمار المحتمل (العائد على الاستثمار) للتطبيقات المختارة.
2. جودة البيانات وإدارة البيانات (التفاصيل): قيم توفر وجودة وأهمية البيانات المطلوبة. تنفيذ عمليات تسجيل البيانات والتنظيف والتحول والتخزين. ضمان جودة البيانات واتساقها. أخذ في الاعتبار لوائح حماية البيانات وتدابير أمان البيانات.
3. بناء فريق من الذكاء الاصطناعى المختص (التفاصيل): جمع فريقًا متعدد التخصصات يضم علماء البيانات ومهندسي التعلم الآلي ومطوري البرمجيات وخبراء النطاق ومديري المشاريع. ضمان مزيد من التدريب والتنمية الكفاءة للفريق. تعزيز التعاون وتبادل المعرفة في الفريق.
4. اختيار تقنية وأطر الذكاء الاصطناعى المناسبة (التفاصيل): تقييم تقنيات الذكاء الاصطناعى المختلفة والأطر والمنصات بناءً على متطلبات التطبيق وموارد الشركة وكفاءات الفريق. النظر في خيارات المصدر المفتوح والمنصات السحابية. إثبات المفاهيم لاختبار ومقارنة التقنيات المختلفة.
5. النظر في الجوانب الأخلاقية وحماية البيانات (التفاصيل): إجراء تقييم أخلاقي للمخاطر لمشروع الذكاء الاصطناعي. تنفيذ تدابير لتجنب التحيز والتمييز والنتائج غير العادلة. ضمان شفافية وتفسير نماذج الذكاء الاصطناعي. أخذ في الاعتبار لوائح حماية البيانات (مثل الناتج المحلي الإجمالي) وتنفيذ تدابير حماية البيانات. إنشاء إرشادات أخلاقية لاستخدام الذكاء الاصطناعي في الشركة.
6. المشاريع التجريبية والتحسين التكراري (التفاصيل): ابدأ بمشاريع تجريبية صغيرة لاكتساب الخبرة وتقليل المخاطر. استخدام أساليب التنمية الرشيقة والعمل التكراري. جمع ملاحظات من المستخدمين وأصحاب المصلحة. تحسين النماذج والعمليات استنادًا إلى المعرفة المكتسبة.
7. قياس النجاح والتكيف المستمر (التفاصيل): تحديد مؤشر الأداء الرئيسي (KPIs) لقياس نجاح مشروع الذكاء الاصطناعي. قم بإعداد نظام مراقبة لمراقبة أداء النماذج باستمرار. تحليل النتائج وتحديد إمكانية التحسين. اضبط النماذج والعمليات بانتظام على الظروف المتغيرة والمتطلبات الجديدة.
8. إعداد البيانات وتطوير النماذج والتدريب (التفاصيل): تتضمن هذه الخطوة مهام مفصلة مثل تسجيل البيانات وإعدادها ، هندسة الميزات (اختيار الميزات والبناء) ، اختيار النماذج ، التدريب النماذج ، تحسين المتقلب وتقييم النماذج. استخدم الأساليب والتقنيات المؤكدة لكل من هذه الخطوات. استخدم أدوات التعلم الآلي الآلي (Automl) لتسريع عملية تطوير النموذج.
9. التكامل في الأنظمة الحالية (التفاصيل): خطط لدمج نماذج الذكاء الاصطناعى في أنظمة تكنولوجيا المعلومات الحالية والعمليات التجارية للشركة بعناية. تأخذ في الاعتبار الجوانب التقنية والتنظيمية للتكامل. تطوير واجهات وواجهات برمجة التطبيقات للاتصال بين نماذج الذكاء الاصطناعي والأنظمة الأخرى. اختبر التكامل بدقة لضمان التشغيل السلس.
10. المراقبة والصيانة (التفاصيل): قم بإعداد نظام مراقبة شامل لمراقبة أداء نماذج الذكاء الاصطناعى باستمرار. تنفيذ عمليات استكشاف الأخطاء وإصلاحها والصيانة وتحديث النماذج. خذ في الاعتبار النموذج الانجراف (تدهور إخراج النموذج مع مرور الوقت) وتخطيط جلسات التدريب النموذجية العادية.
11. إدراج وتدريب الموظفين (مفصل): توصيل أهداف ومزايا مشروع الذكاء الاصطناعى بشفافية لجميع الموظفين. تقديم دورات تدريبية ومزيد من التدريب لإعداد الموظفين للتعامل مع أنظمة الذكاء الاصطناعى. تعزيز قبول وثقة الموظفين في تقنيات الذكاء الاصطناعي. قم بإزالة الموظفين في عملية التنفيذ وجمع ملاحظاتك.

من المحلية إلى العالمية: الشركات الصغيرة والمتوسطة تغزو السوق العالمية باستراتيجيات ذكية - الصورة: Xpert.Digital

في الوقت الذي يحدد فيه التواجد الرقمي للشركة مدى نجاحها، يتمثل التحدي في كيفية جعل هذا التواجد حقيقيًا وفرديًا وبعيد المدى. تقدم Xpert.Digital حلاً مبتكرًا يضع نفسه كنقطة تقاطع بين مركز الصناعة والمدونة وسفير العلامة التجارية. فهو يجمع بين مزايا قنوات الاتصال والمبيعات في منصة واحدة ويتيح النشر بـ 18 لغة مختلفة. إن التعاون مع البوابات الشريكة وإمكانية نشر المقالات على أخبار Google وقائمة التوزيع الصحفي التي تضم حوالي 8000 صحفي وقارئ تزيد من مدى وصول المحتوى ورؤيته. ويمثل هذا عاملاً أساسيًا في المبيعات والتسويق الخارجي (SMmarketing).

المزيد عنها هنا:

• أصلي. بشكل فردي. عالمي: استراتيجية Xpert.Digital لشركتك

مستقبل الذكاء الاصطناعي: الاتجاهات التي تغير عالمنا - الصورة: xpert.digital

الاتجاهات الحالية والتطورات المستقبلية في مجال نماذج الذكاء الاصطناعي

تطوير نماذج الذكاء الاصطناعى هو مجال ديناميكي وتطور باستمرار. هناك عدد من الاتجاهات الحالية والتطورات المستقبلية الواعدة التي ستشكل مستقبل الذكاء الاصطناعي. تتراوح هذه الاتجاهات من الابتكارات التكنولوجية إلى الاعتبارات الاجتماعية والأخلاقية.

نماذج أكثر قوة وأكثر كفاءة (التفاصيل)

سيستمر الاتجاه نحو نماذج الذكاء الاصطناعى الأكثر قوة. ستقوم النماذج المستقبلية بإتقان مهام أكثر تعقيدًا ، وتقلد عمليات التفكير التي تشبه الإنسان وتكون قادرة على التصرف في بيئات أكثر تنوعًا وتطلبًا. في الوقت نفسه ، يتم تحسين كفاءة النماذج بشكل أكبر من أجل تقليل استهلاك الموارد وتمكين استخدام الذكاء الاصطناعي في البيئات المحددة للموارد. يركز البحث:

• النماذج الأكبر: حجم نماذج الذكاء الاصطناعى ، المقاسة بعدد المعلمات وحجم بيانات التدريب ، ربما يستمر في الزيادة. أدت النماذج الأكبر إلى تحسينات في الأداء في العديد من المجالات ، ولكن أيضًا إلى ارتفاع تكاليف الحوسبة واستهلاك الطاقة أكبر.
  البنى الأكثر كفاءة: هناك بحث مكثف حول بنية نموذجية أكثر كفاءة ، والتي يمكن أن تحقق نفس الأداء أو أفضل مع عدد أقل من المعلمات والجهد الحسابي المنخفض. يتم استخدام تقنيات مثل ضغط النموذج والتكميات وتقطير المعرفة لتطوير نماذج أصغر وأسرع.
• الأجهزة المتخصصة: إن تطوير أجهزة متخصصة لحسابات الذكاء الاصطناعي ، مثل رقائق الأشكال العصبية والرقائق الضوئية ، سيزيد من تحسين كفاءة وسرعة نماذج الذكاء الاصطناعي. الأجهزة المتخصصة يمكن أن تزيد بشكل كبير من كفاءة الطاقة وتقصير أوقات التدريب والاستدلال.
  التعلم الاتحادي: يمكّن التعلم الفيدرالي من تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على مصادر البيانات اللامركزية دون تخزين أو نقل البيانات مركزيًا. هذا مهم بشكل خاص للتطبيقات الحساسة لحماية البيانات وللاستخدام من الذكاء الاصطناعي على أجهزة الحافة.

نماذج منظمة العفو الدولية متعددة الوسائط (التفاصيل)

سوف يزداد الاتجاه نحو نماذج الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط. ستتمكن النماذج المستقبلية من معالجة ودمج المعلومات من طرائق مختلفة مثل النصوص والصور والصوت والفيديو ومستشعرات في نفس الوقت. ستمكّن نماذج AI متعددة الوسائط تفاعلات أكثر طبيعية وبديهية للحاسوب البشرية وفتح مجالات جديدة للتطبيق ، على سبيل المثال:

• المساعدين الافتراضيين الأكثر ذكاءً: يمكن أن تمكن نماذج الذكاء الاصطناعى متعددة الوسائط المساعدين الظاهري من إدراك العالم بشكل أكثر شمولية والرد بشكل أفضل على استفسارات المستخدم المعقدة. على سبيل المثال ، يمكنك فهم الصور ومقاطع الفيديو ، وتفسير اللغة المنطوقة ومعالجة المعلومات النصية في نفس الوقت.
• تحسين التفاعل بين الإنسان والحاسوب: يمكن أن تتيح نماذج الذكاء الاصطناعى متعددة الوسائط أشكالًا أكثر طبيعية وبديهية للتفاعل ، على سبيل المثال من خلال التحكم في الإيماءات ، أو عرض التعرف على العواطف أو تفسير العواطف في تعبير اللغة والوجه.
• التطبيقات الإبداعية: يمكن استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط في المناطق الإبداعية ، على سبيل المثال لتوليد محتوى متعدد الوسائط مثل مقاطع الفيديو ذات الإعداد التلقائي أو التثبيتات الفنية التفاعلية أو تجارب الترفيه الشخصية.
• الروبوتات والأنظمة المستقلة: نماذج منظمة العفو الدولية متعددة الوسائط ضرورية لتطوير الروبوتات المتقدمة والأنظمة المستقلة التي يجب أن تكون قادرة على جعل محيطها بشكل شامل واتخاذ قرارات معقدة في الوقت الفعلي.

مناسب ل:

• الذكاء الاصطناعي متعدد الوحدات أم متعدد الوسائط؟ خطأ إملائي أو في الواقع الفرق؟ كيف يختلف الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط عن الذكاء الاصطناعي الآخر؟

وكلاء الذكاء الاصطناعي والأتمتة الذكية (التفاصيل)

سوف يلعب وكلاء الذكاء الاصطناعى الذين يتولىون مهام معقدة ويمكنهم تحسين عمليات العمل دورًا متزايد الأهمية في المستقبل. الأتمتة الذكية القائمة على وكلاء الذكاء الاصطناعى لديها القدرة على تغيير العديد من مجالات الاقتصاد والمجتمع بشكل أساسي. تشمل التطورات المستقبلية:

• عمليات العمل المستقلة: سيتمكن وكلاء الذكاء الاصطناعى من تولي عمليات العمل الكاملة بشكل مستقل ، من التخطيط إلى التنفيذ إلى المراقبة والتحسين. سيؤدي ذلك إلى أتمتة العمليات التي كانت تتطلب سابقًا التفاعل البشري واتخاذ القرار.
• مساعدي الذكاء الاصطناعى المخصصة: يصبح وكلاء الذكاء الاصطناعى مساعدين مخصصة يدعمون المستخدم في العديد من مجالات الحياة ، من الجدولة إلى شراء المعلومات إلى صنع القرار. سوف يتكيف هؤلاء المساعدون مع الاحتياجات الفردية وتفضيلات المستخدمين وتولي المهام بشكل استباقي.
• أشكال جديدة من التعاون Mensch-KI: سيصبح التعاون بين الأشخاص ووكلاء الذكاء الاصطناعي مهمًا بشكل متزايد. ستنشأ أشكال جديدة من التفاعل بين الإنسان والحاسوب ، حيث يجمع الناس ووكلاء الذكاء الاصطناعى مهارات تكميلية ويحلون المشكلات المعقدة معًا.
• التأثيرات على سوق العمل: سيكون للأتمتة المتزايدة من قبل وكلاء الذكاء الاصطناعي تأثير على سوق العمل. سيتم إنشاء وظائف جديدة ، لكن الوظائف الحالية ستتغير أو تختفي أيضًا. ستكون التدابير الاجتماعية والسياسية ضرورية لتشكيل الانتقال إلى عالم عمل قائم على الذكاء الاصطناعي وتقليل الآثار السلبية على سوق العمل.

مناسب ل:

• من chatbot إلى كبار القوى العظمى الاستراتيجيين في حزمة مزدوجة: هذه هي الطريقة

الاستدامة والجوانب الأخلاقية

ستلعب الاستدامة والجوانب الأخلاقية دورًا متزايد الأهمية في تنمية الذكاء الاصطناعي. هناك وعي متزايد بالآثار البيئية والاجتماعية لتقنيات الذكاء الاصطناعي ، وتبذل الجهود بشكل متزايد لجعل أنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر استدامة وأخلاقية. الجوانب المهمة هي:

• كفاءة الطاقة: سيكون الحد من استهلاك الطاقة لنماذج الذكاء الاصطناعي مصدر قلق رئيسي. يركز البحث والتطوير على خوارزميات وفعالية كفاءة الطاقة والبنية والأجهزة لمنظمة العفو الدولية. ستصبح ممارسات الذكاء الاصطناعى المستدامة ، مثل استخدام الطاقات المتجددة لتدريب وتشغيل أنظمة الذكاء الاصطناعي ، أكثر أهمية.
• الإنصاف والتحيز: تجنب التحيز والتمييز في أنظمة الذكاء الاصطناعي يمثل تحديًا أخلاقيًا مركزيًا. تم تطوير الطرق للتعرف على التحيز وتقليله في بيانات التدريب والنماذج. تُستخدم مقاييس الإنصاف والتحيز تقنيات قابلية التوضيح لضمان اتخاذ أنظمة الذكاء الاصطناعى قرارات عادلة ونزيهة.
• الشفافية والقدرة على التوضيح (AI-XAI القابلة للتفسير): أصبحت الشفافية والقدرة على توضيح نماذج الذكاء الاصطناعي ذات أهمية متزايدة ، لا سيما في مجالات التطبيق الحرجة مثل الطب والتمويل والقانون. تم تطوير تقنيات XAI لفهم كيفية وصول نماذج الذكاء الاصطناعى إلى قراراتها وجعل هذه القرارات مفهومة للبشر. تعد الشفافية والقدرة على الثقة في أنظمة الذكاء الاصطناعي والاستخدام المسؤول لمنظمة العفو الدولية.
• المسؤولية والحوكمة: أصبحت مسألة مسؤولية قرارات أنظمة الذكاء الاصطناعى أمرًا عاجلاً بشكل متزايد. هناك حاجة إلى أطر عمل الحوكمة والإرشادات الأخلاقية لتطوير واستخدام الذكاء الاصطناعي لضمان استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعى بمسؤولية ووفقًا للقيم الاجتماعية. يتم تطوير الإطار التنظيمي والمعايير الدولية لأخلاقيات الذكاء الاصطناعي والحوكمة لتعزيز الاستخدام المسؤول لمنظمة العفو الدولية.
• حماية البيانات والأمان: تعد حماية البيانات وسلامة أنظمة الذكاء الاصطناعي ذات أهمية قصوى. يتم تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعى الصديقة للبيانات ، مثل الخصوصية التفاضلية والحساب المتعدد الأحزاب الآمنة ، لضمان حماية الخصوصية عند استخدام بيانات تطبيقات الذكاء الاصطناعي. تُستخدم تدابير الأمن السيبراني لحماية أنظمة الذكاء الاصطناعي من الهجمات والتلاعب.

الديمقراطية من الذكاء الاصطناعى (التفاصيل):

ستستمر إضفاء الطابع الديمقراطي على الذكاء الاصطناعي في الاستمرار وتمكين الوصول إلى تقنيات الذكاء الاصطناعي لجمهور أوسع. يتم الترويج لهذا من خلال التطورات المختلفة:

• لا توجد منصات رمز/منصات AI منخفضة الرمز: لا تمكن أي منصات Code/Dowde-Code AI المستخدمين أيضًا من تطوير وتطبيق نماذج KI دون برمجة. تقوم هذه المنصات بتبسيط عملية تطوير الذكاء الاصطناعى وتجعل منظمة العفو الدولية متاحًا إلى مجموعة واسعة من المستخدمين.
• أدوات وموارد AI مفتوحة المصدر: يقلل توافر الأدوات والمكتبات والنماذج المتزايدة المصدر المصدر من حواجز الدخول لتطوير الذكاء الاصطناعي ويمكّن أيضًا الشركات والباحثين الأصغر من الاستفادة من أحدث التطورات في الذكاء الاصطناعي.
• خدمات الذكاء الاصطناعي المستندة إلى مجموعة النظراء: تقدم خدمات الذكاء الاصطناعي المستندة إلى مجموعة النظراء حلولًا قابلة للتطوير وفعالة من حيث التكلفة لتطوير وتوفير تطبيقات الذكاء الاصطناعي. وهي تمكن الشركات من جميع الحجم من الوصول إلى تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة دون الحاجة إلى إجراء استثمارات كبيرة في البنية التحتية الخاصة بها.
• تساعد المبادرات التعليمية وتطوير الكفاءة: مبادرات وبرامج تعليمية لبناء الكفاءة في مجال الذكاء الاصطناعي على توسيع المعرفة والمهارات الضرورية لتطوير وتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي. تقدم الجامعات والجامعات ومنصات التعلم عبر الإنترنت بشكل متزايد دورات ودورات تدريبية في مجال AI وعلوم البيانات.

مستقبل التكنولوجيا الذكية معقد وديناميكي

لقد أضاءت هذه المقالة الشاملة العالم متعدد الطبقات من نماذج الذكاء الاصطناعى والنماذج الصوتية و AI-Roxting وأظهرت المفاهيم الأساسية وأنواع متنوعة واستخدامات رائعة لهذه التقنيات. من الخوارزميات الأساسية التي تستند إليها نماذج الذكاء الاصطناعي ، إلى الشبكات العصبية المعقدة التي تدفع النماذج الصوتية ، قمنا باستكشاف اللبنات الأساسية للأنظمة الذكية.

تعرفنا على الجوانب المختلفة لنماذج الذكاء الاصطناعى: مراقبة التعلم للتنبؤات الدقيقة بناءً على بيانات Belmed ، وتعلم عدم الأمان لاكتشاف الأنماط الخفية في المعلومات غير المهيكلة ، وزيادة التعلم للعمل المستقل في البيئات الديناميكية بالإضافة إلى النماذج التوليدية والتمييزية مع نقاط القوة المحددة في توليد البيانات ودرجاتها.

لقد أنشأت نماذج اللغة نفسها كماجستير لفهم النص وتوليد النص وتمكين تفاعلات الإنسان الطبيعي ، وإنشاء المحتوى متعدد الاستخدامات ومعالجة المعلومات الفعالة. بدأت بنية المحولات في التحول النموذجي وأحدث ثورة في أداء تطبيقات NLP.

يمثل تطوير نماذج التفكير خطوة مهمة أخرى في تطور الذكاء الاصطناعي. تسعى هذه النماذج إلى تجاوز التعرف على الأنماط الخالصة واستخلاص استنتاجات منطقية حقيقية ، لحل المشكلات المعقدة وجعل عملية تفكيرها شفافة. على الرغم من أنه لا تزال هناك تحديات هنا ، إلا أن إمكانية طلب التطبيقات في العلوم والتكنولوجيا والأعمال هائلة.

يعد التطبيق العملي لنماذج الذكاء الاصطناعي حقيقة واقعة في العديد من الصناعات من الرعاية الصحية للعالم المالي للتجزئة والتصنيع. تعمل نماذج الذكاء الاصطناعي على تحسين العمليات ، وأتمتة المهام ، وتحسين اتخاذ القرارات وفتح فرص جديدة تمامًا للابتكار والقيمة المضافة. إن استخدام المنصات السحابية ومبادرات المصادر المفتوحة يضعف الوصول إلى تقنية الذكاء الاصطناعي ويمكّن الشركات من الاستفادة من مزايا الأنظمة الذكية.

ومع ذلك ، فإن مشهد الذكاء الاصطناعي يتغير باستمرار. تشير الاتجاهات المستقبلية إلى نماذج أكثر قوة وكفاءة ، والتي تشمل تكامل البيانات متعددة الوسائط ، وظائف العامل الذكي والتركيز الأقوى على الجوانب الأخلاقية والمستدامة. سيواصل إضفاء الطابع الديمقراطي على الذكاء الاصطناعي التقدم وتسريع دمج التقنيات الذكية في مجال المزيد والمزيد من مجالات الحياة.

رحلة الذكاء الاصطناعى لم تنته بعد. نماذج الذكاء الاصطناعى ، ونماذج الصوت وتقنيات التفكير المقدمة هنا هي معالم معالم من شأنها أن تقودنا إلى مستقبل تكون فيه الأنظمة الذكية جزءًا لا يتجزأ من حياتنا اليومية وعالم عملنا. تعد الأبحاث المستمرة والتطوير والاستخدام المسؤول لنماذج الذكاء الاصطناعى قوة تحويلية لديها القدرة على تغيير العالم بشكل أساسي كما نعرفه مقابل الأفضل.

☑️ دعم الشركات الصغيرة والمتوسطة في الإستراتيجية والاستشارات والتخطيط والتنفيذ

☑️ إنشاء أو إعادة تنظيم الإستراتيجية الرقمية والرقمنة

☑️ توسيع عمليات البيع الدولية وتحسينها

☑️ منصات التداول العالمية والرقمية B2B

☑️ رائدة في تطوير الأعمال

كونراد ولفنشتاين

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