كيفية بناء نموذج ذكي للذكاء الاصطناعي؟ منظور المؤسسة

هل كنا نتخيل قبل بضعة عقود وجود آلة تحاكي الذكاء البشري؟

حسنًا، نحن اليوم نقف على أعتاب الثورة الرقمية التي تجيب على هذا السؤال. نظرًا لكون البيانات هي مفتاح الابتكار والخوارزميات هي سلم النجاح، فقد أصبح من الضروري للمؤسسات بناء نموذج للذكاء الاصطناعي للتكيف مع متطلبات العالم الحديث.

يعد نموذج الذكاء الاصطناعي بمثابة أداة ممتازة تعمل على تبسيط المهام المعقدة وتعزيز القدرات البشرية من خلال فتح مستويات جديدة من الكفاءة والدقة. من التنبؤات المالية إلى تشخيص الرعاية الصحية، فإن تطبيقات نماذج الذكاء الاصطناعي لا حدود لها في مختلف الصناعات.

يشرح هذا الدليل كيفية إنشاء نموذج الذكاء الاصطناعي من منظور المؤسسة. من خلال دراسة التقاء التكنولوجيا المتطورة والذكاء الاستراتيجي، سوف نستكشف عملية وتعقيدات إنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي التي تمكن المؤسسات من تعزيز الابتكار والبقاء في المقدمة في بيئة تتمحور حول البيانات.

النمو غير المسبوق لسوق الذكاء الاصطناعي العالمي

من المتوقع أن يؤدي اعتماد الذكاء الاصطناعي إلى تحقيق نمو كبير في سوق الذكاء الاصطناعي العالمي خلال العقد المقبل. وبحلول عام 2030، من المتوقع أن ينمو هذا السوق، الذي تقدر قيمته حاليًا بحوالي 100 مليار دولار، عشرين مرة وسيقترب من 2 تريليون دولار، وفقًا لـ Statista.

ويعزى هذا النمو إلى عدد لا يحصى من الصناعات التي قامت بالفعل بدمج الذكاء الاصطناعي في أنظمتها التشغيلية. وتشمل التطورات الملحوظة ظهور روبوتات الدردشة، والذكاء الاصطناعي المولد للصور، وغيرها من تطبيقات الهاتف المحمول القائمة على الذكاء الاصطناعي، مما يجعل مستقبل الذكاء الاصطناعي واعدًا.

ومن هذا المنظور، يعد الذكاء الاصطناعي التوليدي قطاعًا آخر سريع التطور. تم تقديم عصر جديد من فرص الذكاء الاصطناعي التوليدي في عام 2022 مع إصدار ChatGPT. ويظهر هذا التحول واضحًا عند تحليل الارتفاع الكبير في استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي من عام 2022 إلى عام 2023.

ومن المرجح أن يستمر هذا الاهتمام المتزايد حيث من المتوقع أن يحافظ على الزخم. نظرًا لأن المستخدمين يبحثون عن إصدارات أكثر تعقيدًا وشبيهة بالإنسان، فمن المتوقع أن تعمل التكرارات القادمة لـ ChatGPT ونماذج الذكاء الاصطناعي ذات الصلة على تعزيز هذا الاهتمام. اقرأ هذه المدونة لمعرفة تكلفة تطوير روبوت الدردشة مثل ChatGPT.

ما هو نموذج الذكاء الاصطناعي الذكي؟

يصف مصطلح “نموذج الذكاء الاصطناعي الذكي” نظام ذكاء اصطناعي متطور يتمتع بمستوى عالٍ من القدرات المعرفية والقدرة على تنفيذ المهام الصعبة مع الفهم والحكم الذي يضاهي الذكاء البشري. يتم إنشاء هذه النماذج باستخدام خوارزميات معقدة واستراتيجيات التعلم العميق، وغالبًا ما تتضمن شبكات عصبية، مما يمكنها من معالجة كميات هائلة من البيانات، والتعرف على الأنماط، وتوقع الإجراءات أو اتخاذها بناءً على المدخلات المقدمة.

يتميز تطبيق أو نموذج الذكاء الاصطناعي الذكي بقدرته على التعلم والتفكير والفهم والتكيف والتفاعل وحل المشكلات وتحقيق نتائج دقيقة. على سبيل المثال، يعد نموذج اللغة مثل ChatGPT، والذي يمكنه إنشاء نص يشبه الإنسان استجابةً للأوامر وتحديد الأشياء والأشخاص والسيناريوهات في الصور، أحد الأمثلة على نموذج الذكاء الاصطناعي الذكي.

على سبيل المثال، ساعدت Appinventiv JobGet، وهي منصة مبتكرة للبحث عن الوظائف، من خلال تطبيق تقنية الذكاء الاصطناعي التي سهلت الاتصال في الوقت الفعلي بين الباحثين عن عمل والشركات المحلية.

من خلال دمج وظائف نظام تحديد المواقع العالمي (GPS)، نجح مطورو نماذج الذكاء الاصطناعي الذكي لدينا في إنشاء آلية لربط الباحثين عن عمل مع الشركات القريبة التي تسعى بنشاط للتوظيف.

أفضل جزء من هذا التعاون هو حصول JobGet على تمويل من السلسلة B بقيمة 52 مليون دولار بالإضافة إلى توظيف 150 ألف باحث عن عمل.

كيف يعمل النموذج الخماسي الطبقات على تحسين أنظمة الذكاء الاصطناعي للمؤسسات

من أجل بناء نظام ذكاء اصطناعي متماسك، غالبًا ما تتكون بنية الذكاء الاصطناعي للمؤسسات من طبقات متعددة. يعد النموذج المكون من خمس طبقات إحدى الإستراتيجيات الشائعة التي تقسم الأجزاء المختلفة لنظام الذكاء الاصطناعي إلى مستويات متميزة، لكل منها وظيفته الخاصة. يتم وصف نموذج بنية الذكاء الاصطناعي المؤسسي المكون من خمس طبقات بالطريقة التالية:

1. طبقة البنية التحتية

توفر طبقة البنية التحتية قوة الحوسبة اللازمة لمعالجة البيانات وتحليلها. تتكون هذه الطبقة من موارد الأجهزة التي تعمل على تسريع حسابات الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك الخوادم ووحدات معالجة الرسومات (GPU) والأدوات المتخصصة الأخرى. يمكن للمؤسسات الاختيار من بين بدائل البنية التحتية القابلة للتطوير والتكيف على الأنظمة الأساسية السحابية مثل AWS وAzure وGoogle Cloud.

1. طبقة البيانات

البيانات هي حجر الزاوية في أي نظام للذكاء الاصطناعي. يتم جمع البيانات وتخزينها ومعالجتها مسبقًا في طبقة البيانات. تندرج المهام، بما في ذلك تنظيف البيانات وتحويلها وتوحيدها وتحسينها، ضمن هذه الطبقة. تعد البيانات عالية الجودة والمنظمة بشكل جيد ضرورية لتطوير نماذج ذكاء اصطناعي دقيقة وفعالة. تستخدم الشركات في كثير من الأحيان بحيرات البيانات أو المستودعات لتخزين البيانات الضخمة وإدارتها.

1. طبقة الخدمة

تهتم طبقة الخدمة بخدمة ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي الذكية للتطبيقات أو الخدمات أو المستخدمين النهائيين. تستلزم هذه الطبقة تطوير واجهات برمجة التطبيقات (واجهات برمجة التطبيقات)، مما يتيح الاتصال بين الأنظمة ونماذج الذكاء الاصطناعي. ويتضمن أنشطة تشمل القياس والمراقبة ونشر النموذج. يتم استخدام البنى ذات الحاويات والخدمات الصغيرة بشكل متكرر لتسريع النشر والإدارة.

1. طبقة النموذج

يتم إنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي الفعلية وتدريبها في هذه الطبقة. في هذه الطبقة، يتم اختيار الخوارزميات ذات الصلة، وتصميم تصميمات الشبكات العصبية، وضبط المعلمات الفائقة، وتدريب النماذج باستخدام البيانات المصنفة. يعد إنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي وتدريبها على هذه الطبقة ممارسة شائعة باستخدام أطر التعلم الآلي مثل TensorFlow وPyTorch.

1. طبقة التطبيقات

ترتبط قدرات الذكاء الاصطناعي بتطبيقات وإجراءات الأعمال في طبقة التطبيق. يعد إنشاء التطبيقات التي تستخدم التنبؤات والاقتراحات المقدمة من نماذج الذكاء الاصطناعي ودمج رؤى الذكاء الاصطناعي في عمليات صنع القرار جزءًا من هذه الطبقة. يمكن استخدام هذه التطبيقات في العديد من المجالات، مثل منع الاحتيال وتحسين سلسلة التوريد وخدمة العملاء.

فهم الأساسيات: نهج خطوة بخطوة لتطوير نموذج الذكاء الاصطناعي المخصص

من أجل بناء نموذج الذكاء الاصطناعي، إليك الخطوات التي يجب عليك اتباعها. باتباع هذه الخطوات، يمكنك تطوير نموذج الذكاء الاصطناعي الذي يعالج تحديات مؤسستك بنجاح.

1. تحديد القضية والأهداف

ابدأ بتحديد المشكلة التي سيحاول نموذج الذكاء الاصطناعي معالجتها. حدد الأهداف والنتائج التي تخطط لتحقيقها، بالإضافة إلى قائمة التحديات. سيؤدي هذا الوضوح إلى توجيه جهود بناء النموذج، مما يضمن تحقيق أهداف عملك.

2. إعداد وجمع البيانات

البيانات هي أساس نماذج الذكاء الاصطناعي. يجب اختبار النموذج في سيناريوهات العالم الحقيقي؛ ومن ثم، فإن اختيار مجموعات البيانات التي تعكس تلك السيناريوهات بشكل مناسب أمر بالغ الأهمية.

ومن خلال عمليات التنظيف والمعالجة المسبقة الدقيقة، من الضروري إزالة التناقضات من البيانات قبل الاستخدام. تشمل المتطلبات الإضافية للتدريب الفعال تصنيف البيانات وإدارتها بشكل شامل.

3. اختر الخوارزمية الصحيحة

اختر خوارزمية التعلم العميق المناسبة وفقًا لطبيعة التحدي الذي تواجهه. تعد شبكات CNN ممتازة للمهام التي تتضمن صورًا، وتعد شبكات RNN مثالية للمهام التي تتضمن بيانات تسلسلية، مثل النص والصوت، ويمكن للمحولات إدارة العلاقات السياقية المعقدة في البيانات.

4. التصميم للعمارة النموذجية

والخطوة التالية هي إنشاء بنية النموذج. ويستلزم ذلك حساب الطبقات والخلايا العصبية والوصلات التي تشكل الشبكة العصبية. تؤثر بنية النموذج بشكل كبير على مدى جودة أداء النموذج. لذلك، جرب عدة تكوينات لاكتشاف الأفضل.

5. التدريب والتحقق من صحة واختبار تقسيم البيانات

بعد ذلك، يقوم فريقنا بإنشاء ثلاث مجموعات فرعية من مجموعة البيانات الخاصة بك للتدريب والتحقق من الصحة والاختبار. تُستخدم بيانات التدريب لتدريب النموذج، وتُستخدم بيانات التحقق للمساعدة في ضبط المعلمات الفائقة، وتُستخدم بيانات الاختبار لقياس فعالية النموذج عند تطبيقها على البيانات غير المختبرة.

6. التدريب النموذجي

الآن، سينتقل فريق تطوير تطبيق الذكاء الاصطناعي الخاص بك إلى إدخال بيانات التدريب في النموذج، ثم يستخدم الانتشار العكسي لتغيير المعلمات الداخلية بشكل تدريجي. في هذه المرحلة، هناك حاجة إلى موارد حسابية، وأطر الذكاء الاصطناعي المعاصرة مثل TensorFlow وPyTorch تجعل التدريب الفعال على النماذج أمرًا ممكنًا.

7. ضبط المعلمة الفائقة

في هذه المرحلة، سيركز الفريق على تحسين أداء النموذج من خلال ضبط المعلمات الفائقة، بما في ذلك معدل التعلم وحجم الدفعة وطرق التنظيم. لتحقيق التوازن بين نقص التجهيز وفرط التجهيز، يعد التجريب عنصرًا أساسيًا في هذه العملية التكرارية.

8. تقييم النموذج

بعد ذلك، يستخدم الفريق مجموعة بيانات التحقق من الصحة لتقييم أداء النموذج. توفر القياسات، بما في ذلك الدقة والضبط والاستدعاء ودرجة F1، معلومات حول فعالية النموذج. ويقومون بتحسين النموذج بشكل متكرر باستخدام نتائج التقييم.

9. الاختبار والنشر

وأخيرًا، يقوم فريق التطوير بتحليل أداء النموذج وفعاليته باستخدام مجموعة بيانات الاختبار، والتي تحاكي مواقف العالم الحقيقي. وهو جاهز للنشر إذا كان النموذج يلبي معايير الأداء المطلوبة.

10. التقييم والتحسين المستمر

من أجل الاستجابة لأنماط البيانات المتغيرة، يجب مراقبة نماذج الذكاء الاصطناعي وتحديثها باستمرار. للحفاظ على دقة النموذج وملاءمته، احصل على تعليقات المستخدمين، وراقب أداءه، وقم بإجراء التعديلات حسب الضرورة.

الاعتبارات التي يجب مراعاتها أثناء تطوير نموذج الذكاء الاصطناعي للمؤسسات

يتطلب تطوير نموذج الذكاء الاصطناعي للمؤسسات دراسة متأنية لضمان النجاح. من جودة البيانات إلى الاعتبارات الأخلاقية، تؤثر العديد من العوامل على دورة حياة تطوير نموذج الذكاء الاصطناعي. فيما يلي بعض العوامل التي يجب على المؤسسات مراعاتها أثناء التنقل في المشهد المعقد لعملية تطوير نموذج الذكاء الاصطناعي بشكل فعال.

أمن البيانات والخصوصية

المعلومات الحساسة موجودة بشكل متكرر في بيانات المؤسسة. تأكد من تضمين ضمانات قوية لخصوصية البيانات وأمانها لحماية البيانات الحساسة طوال تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي.

الهيكل وقابلية التوسع

تتطلب نماذج الذكاء الاصطناعي للمؤسسات قدرًا كبيرًا من قوة الحوسبة. لإدارة عمليات التدريب والنشر بشكل صحيح، استثمر في البنية التحتية القابلة للتطوير. تعد قابلية التوسع والمرونة من ميزات التقنيات المستندة إلى السحابة مثل AWS وAzure وGoogle Cloud.

التعامل مع البيانات بشكل شفاف

معالجة القضايا الأخلاقية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي مثل التحيز والإنصاف والشفافية. اعتماد أساليب للحد من التحيز في بيانات التدريب وإجراءات اتخاذ القرار، وتعزيز استخدام الذكاء الاصطناعي بطريقة أخلاقية ومسؤولة.

التدقيق المطلوب

تنطبق لوائح مختلفة على الصناعات المختلفة. تأكد من أن نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بك يتوافق مع معايير الصناعة المعمول بها وقوانين حماية البيانات مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) وقانون HIPAA.

الذكاء الاصطناعي التوليدي

أصبح تطوير الذكاء الاصطناعي التوليدي اتجاهًا مهمًا مع تقدم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. يعد ChatGPT أحد الأمثلة على نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي الذي يمكنه إنتاج النصوص والرسومات وحتى التعليمات البرمجية. تفتح هذه الحركة فرصًا جديدة لحل المشكلات بشكل مبتكر والأتمتة وإنشاء محتوى فريد داخل الشركات.

قم ببناء حلول تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي الذكية باستخدام Appinventiv

يتطلب الأمر تخطيطًا وتنفيذًا دقيقًا لإنشاء حل قوي للذكاء الاصطناعي للمؤسسات، وهي مهمة معقدة للغاية. تساهم الركائز الأساسية مثل جودة البيانات ومجموعات البيانات الكبيرة وخط أنابيب البيانات المنظم جيدًا في نجاح مشروع تطوير النموذج الذكي القائم على الذكاء الاصطناعي. تؤكد خبرة Appinventiv في خدمات تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي الذكي على مدى أهمية تطوير ثقافة تعتمد على البيانات، وتحديد أهداف العمل، وتنظيم البيانات، واستخدام تقنية الذكاء الاصطناعي المناسبة.

إن الشركات التي تلتزم بهذه المبادئ تكون أكثر قدرة على استخدام القوة التحويلية للذكاء الاصطناعي لتعزيز الإنتاجية، وتشجيع نمو الشركات، والبقاء على حافة الابتكار. يمكن أن يساعدك العمل مع شركة تطوير ذكاء اصطناعي مشهورة عالميًا مثل Appinventiv على تحقيق أهدافك والاستفادة الكاملة من قدرات الذكاء الاصطناعي في عملك.

يقدم خبراؤنا في Appinventiv خدمات تطوير الذكاء الاصطناعي التوليدية السلسة والمصممة خصيصًا لتناسب أهداف عملك. تواصل مع خبراء الذكاء الاصطناعي لدينا اليوم لبناء نموذج ذكاء اصطناعي لمؤسستك يعزز النمو والابتكار والكفاءة.

الأسئلة الشائعة

س: ما هو تأثير الذكاء الاصطناعي على المؤسسات؟

ج: إن تأثير الذكاء الاصطناعي على المؤسسات واسع النطاق وهام:

تجربة محسّنة للعملاء: تعمل التفاعلات الشخصية التي أصبحت ممكنة بفضل الذكاء الاصطناعي على تحسين تجارب العملاء عن طريق التوصيات الفردية والدعم الفعال للعملاء.

زيادة الإنتاجية: يعمل الذكاء الاصطناعي على أتمتة العمليات الرتيبة وتبسيط العمليات وتحرير الموارد البشرية لاتخاذ إجراءات استراتيجية.

اتخاذ قرارات مستنيرة: يقوم الذكاء الاصطناعي بتحليل مجموعات هائلة من البيانات لتوفير رؤى تساعد الأشخاص على اتخاذ قرارات دقيقة تعتمد على البيانات حول العديد من القضايا المختلفة المتعلقة بالأعمال.

التحليلات التنبؤية: يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد الاتجاهات واستخدام تلك المعلومات لتخصيص الموارد بشكل أفضل وإدارة المخزون والتخطيط للمستقبل.

الابتكار: نتيجة للأنماط والفرص التي يحددها الذكاء الاصطناعي، يتم إنشاء استراتيجيات ومنتجات وخدمات جديدة.

س: كيف يعمل نموذج الذكاء الاصطناعي الذكي للمؤسسات؟

ج: يقوم نموذج الذكاء الاصطناعي الذكي للمؤسسات بتحليل مجموعات البيانات المختلفة باستخدام الخوارزميات المتطورة والتعلم الآلي. فهو يتعلم من اتجاهات البيانات التاريخية، والعلاقات المتبادلة، والرؤى طوال فترة التدريب. بعد التدريب، يتم دمجه في العمليات التجارية، وأتمتة العمليات، والتنبؤ بالنتائج، وتقديم اقتراحات تعتمد على البيانات. ومن خلال ضمان الدقة والملاءمة من خلال المراقبة المستمرة والملاحظات، يمكن للعديد من مجالات المؤسسة الاستفادة من القرارات الأكثر حكمة والعمليات المحسنة والابتكار.

س: كيفية بناء نموذج الذكاء الاصطناعي؟

أ. اتبع الخطوات التالية لإنشاء نموذج الذكاء الاصطناعي:

1. عرف المشكلة
2. جمع البيانات ومعالجتها مسبقًا
3. حدد الخوارزمية المناسبة
4. تدريب النموذج
5. تقييم وضبط النموذج
6. اختبر النموذج
7. نشر النموذج
8. مراقبة الوضع والحفاظ عليه