تحليل مزايا و عيوب الذكاء الاصطناعي

يشير مصطلح الذكاء الاصطناعي إلى المجالات المتقاربة بين علوم الكمبيوتر والبيانات والتي تركز على بناء آلات بذكاء بشري لأداء المهام التي كانت تتطلب في السابق وجود إنسان. على سبيل المثال، التعلم والاستدلال وحل المشكلات والإدراك وفهم اللغة وغيرها. وبدلاً من الاعتماد على تعليمات صريحة من مبرمج، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي التعلم من البيانات، ما يسمح لها بالتعامل مع المشكلات المعقدة (وكذلك المهام البسيطة والمتكررة) والتحسن بمرور الوقت.

تتمتع التقنية اليوم بمجموعة من حالات الاستخدام عبر مختلف الصناعات؛ حيث تستخدم الشركات الذكاء الاصطناعي لتقليل الخطأ البشري وخفض تكاليف العمليات المرتفعة وتوفير معارف البيانات في الوقت الفعلي وتحسين تجربة العملاء من بين العديد من التطبيقات الأخرى. وعلى هذا النحو، فإنها تمثل تحولاً كبيرًا في الطريقة التي نتعامل بها مع الحوسبة، وإنشاء أنظمة يمكنها تحسين سير العمل وتعزيز عناصر الحياة اليومية.

ولكن حتى مع المزايا العديدة التي يقدمها الذكاء الاصطناعي، فإنه يعاني من عيوب ملحوظة عند مقارنته بأساليب البرمجة التقليدية. فقد يصاحب تطوير الذكاء الاصطناعي ونشره مخاوف تتعلق بخصوصية البيانات ونزوح الوظائف ومخاطر الأمن الإلكتروني، ناهيك عن المهمة الفنية الضخمة المتمثلة في ضمان تصرف أنظمة الذكاء الاصطناعي على النحو المقصود.

في هذه المقالة، سنناقش كيفية عمل التقنية ونوضح مزايا وعيوب الذكاء الاصطناعي مقارنة بأساليب الحوسبة التقليدية.

يعتمد الذكاء الاصطناعي على ثلاثة عناصر أساسية: البيانات والخوارزميات وقوة الحوسبة.

• البيانات: تتعلم أنظمة الذكاء الاصطناعي وتتخذ قراراتها بناءً على البيانات المقدمة لها، وتحتاج للتغذية بكميات كبيرة من البيانات للتدريب بفعالية، خاصة في حالة نماذج التعلم الآلي (ML). غالبًا ما تُقسم البيانات إلى ثلاث فئات: بيانات التدريب (تساعد النموذج على التعلم)، وبيانات التحقق (لضبط النموذج)، وبيانات الاختبار (تقيّم أداء النموذج). للحصول على الأداء الأمثل، تجب تغذية نماذج الذكاء الاصطناعي بمجموعات بيانات متنوعة (مثل النصوص والصور والصوت وغيرها)، ما يمكّن النظام من تعميم تعلمه على بيانات جديدة غير مألوفة.
• الخوارزميات: الخوارزميات هي مجموعات القواعد التي تستخدمها أنظمة الذكاء الاصطناعي لمعالجة البيانات واتخاذ القرارات. تشتمل فئة خوارزميات الذكاء الاصطناعي على خوارزميات التعلم الآلي التي تتعلم وتتخذ تنبؤات وقرارات من دون برمجة صريحة. يمكن أن يؤدي الذكاء الاصطناعي عمله أيضًا بمساعدة خوارزميات التعلم العميق، وهي مجموعة فرعية من التعلم الآلي التي تستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية متعددة الطبقات (ANN)—ومن هنا جاء الوصف "العميق"—لنمذجة التجريدات عالية المستوى داخل البنى التحتية للبيانات الكبيرة. وتتيح خوارزميات التعلم المعزز للوكيل تعلم السلوك من خلال أداء الوظائف وتلقي العقوبات والمكافآت بناءً على صحتها، وتعديل النموذج بشكل متكرر حتى يتم تدريبه بالكامل.
• قوة الحوسبة: غالبًا ما تتطلب خوارزميات الذكاء الاصطناعي موارد حوسبة كبيرة لمعالجة مثل هذه الكميات الكبيرة من البيانات وتشغيل خوارزميات معقدة، خاصةً في حالة التعلم العميق. تعتمد العديد من المؤسسات على الأجهزة المتخصصة، مثل وحدات معالجة الرسومات (GPUs)، لتبسيط هذه العمليات.

AI systems also tend to fall in two broad categories:

• الذكاء الاصطناعي الضيق، الذي يُطلق عليه أيضًا الذكاء الضيق أو الذكاء الاصطناعي الضعيف، يؤدي مهام محددة مثل التعرّف على الصور أو الصوت. يُعد المساعدون الافتراضيون مثل Siri من Apple وAlexa من Amazon وIBM watsonx وحتى ChatGPT من OpenAI أمثلة على أنظمة الذكاء الاصطناعي الضيقة.
• الذكاء الاصطناعي العام (AGI)، أو الذكاء الاصطناعي القوي (AGI)، يمكنه أن يؤدي أي مهمة فكرية يستطيع الإنسان أداءها، فهو قادر على الفهم والتعلم والتكيف والعمل من خلال معرفته بمجالات متعددة. ولكن، فالذكاء الاصطناعي العام (AGI) لا يزال مجرد مفهوم نظري.

على عكس برمجة الذكاء الاصطناعي، تتطلب البرمجة التقليدية من المبرمج كتابة تعليمات صريحة للكمبيوتر لاتباعها في كل سيناريو ممكن. ثم يقوم الكمبيوتر بتنفيذ التعليمات لحل مشكلة أو تنفيذ مهمة. فإنه نهج حتمي، يشبه الوصفة، حيث ينفذ الكمبيوتر تعليمات خطوة بخطوة لتحقيق النتيجة المرجوة.

النهج التقليدي مناسب تمامًا للمشاكل المحددة بوضوح مع عدد محدود من النتائج المحتملة، ولكن غالبًا ما يكون من المستحيل كتابة قواعد لكل سيناريو عندما تكون المهام معقدة أو تتطلب تصورًا شبيهًا بالإنسان (كما هو الحال في التعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية وما إلى ذلك). هذا هو المكان الذي توفر فيه برمجة الذكاء الاصطناعي ميزة واضحة على طرق البرمجة القائمة على القواعد.

إن إمكانات الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي هائلة. تشمل تطبيقات الذكاء الاصطناعي تشخيص الأمراض وإضفاء طابع شخصي على موجزات وسائل التواصل الاجتماعي وتنفيذ تحليلات معقدة للبيانات لنمذجة الطقس وتشغيل روبوتات المحادثة التي تتعامل مع طلبات دعم العملاء. حتى أن الروبوتات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي يمكنها تجميع السيارات وتقليل الإشعاع الناتج عن حرائق الغابات.

وكما هو الحال مع أي تقنية، ثمة مزايا وعيوب للذكاء الاصطناعي، عند مقارنتها بتقنيات البرمجة التقليدية. وبصرف النظر عن الاختلافات التأسيسية في كيفية عملها، فإن الذكاء الاصطناعي والبرمجة التقليدية يختلفان اختلافًا كبيرًا من حيث تحكم المبرمج ومعالجة البيانات وقابلية التوسع والتوافر.

• التحكم والشفافية: توفر البرمجة التقليدية للمطورين تحكمًا كاملاً في منطق البرمجيات وعملها، ما يتيح تخصيصًا دقيقًا ونتائج متوقعة ومتسقة. وإذا لم يعمل البرنامج كما هو متوقع، يمكن للمطورين تتبع قاعدة التعليمات البرمجية لتحديد المشكلة وتصحيحها بسهولة. قد يكون من الصعب التحكم في أنظمة الذكاء الاصطناعي، وخاصة النماذج المعقدة مثل الشبكات العصبية العميقة وتفسيرها. غالبًا ما تُشبه هذه الأنظمة "الصناديق السوداء"، حيث تكون المدخلات والمخرجات معروفة، لكن العملية التي يتبعها النموذج للوصول من المدخلات إلى المخرجات لا تزال غامضة وغير مفهومة. يمكن أن يشكل الافتقار إلى الشفافية تحديًا كبيرًا في الصناعات التي تولي أهمية لتوضيح إجراءات العمليات واتخاذ القرار (مثل الرعاية الصحية والشؤون المالية).
• التعلم والتعامل مع البيانات: تتسم البرمجة التقليدية بالدقة الشديدة؛ حيث تعتمد على بيانات منظمة في تنفيذ البرامج، الأمر الذي لن يخلو من صعوبات في معالجة البيانات غير المنظمة. وحتى يتمكن المبرمج من "تعليم" أحد البرامج معلومات جديدة، عليه أن يقوم بإضافة بيانات جديدة أو تعديل العمليات. ولهذا السبب، تواجه البرامج المبرمجة بشكل تقليدي أيضًا صعوبة في التكرار المستقل. بعبارة أخرى، قد لا تستطيع هذه البرامج استيعاب سيناريوهات غير متوقعة من دون برمجة صريحة لتلك الحالات. ولأن أنظمة الذكاء الاصطناعي تتعلم من كميات هائلة من البيانات، تُعد أكثر ملاءمة لمعالجة البيانات غير المنظمة مثل الصور ومقاطع الفيديو ونصوص اللغة الطبيعية. ويمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي أيضًا أن تتعلم بشكل مستمر من البيانات والتجارب الجديدة (كما هو الحال في التعلم الآلي)، ما يسمح لها بتحسين أدائها بمرور الوقت ويجعلها مفيدة بشكل خاص في البيئات الديناميكية التي يمكن لأفضل حل ممكن فيها أن يتطور بمرور الوقت.
• الاستقرار وقابلية التوسع: برمجة تقليدية مستقرة. بمجرد كتابة البرنامج وتصحيحه، سينفذ العمليات بنفس الطريقة بالضبط، كل مرة. ومع ذلك، فإن استقرار برامج القواعد يأتي على حساب قابلية التوسع. لأن البرامج التقليدية لا يمكنها التعلم إلا من خلال تدخلات برمجية صريحة، فإنها تتطلب من المبرمجين كتابة الرموز على نطاق واسع لتوسيع العمليات. يمكن أن تكون هذه العملية غير قابلة للإدارة أو حتى مستحيلة بالنسبة إلى العديد من المؤسسات. توفر برامج الذكاء الاصطناعي قابلية توسع أكبر مقارنة بالبرامج التقليدية، لكنها تأتي مع استقرار أقل. تتيح ميزات الأتمتة والتعلم المستمر في البرامج المعتمدة على الذكاء الاصطناعي للمطورين توسيع العمليات بسرعة وسهولة نسبية، ما يُعد أحد أبرز مزايا الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، فإن طبيعة الرياضيات العشوائية لأنظمة الذكاء الاصطناعي قد تؤدي إلى أن البرامج لا تقدم استجابات متسقة أو مناسبة دائمًا.
• الكفاءة والتوفر: قد تكون برامج الكمبيوتر القائمة على القواعد متوفرة على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع، ومع ذلك يتطلب هذا الأمر أحيانًا وجود عمال بشريين لتشغيلها باستمرار.

AI technologies can run 24/7 without human intervention so that business operations can run continuously. Another of the benefits of artificial intelligence is that AI systems can automate boring or repetitive jobs (like data entry), freeing up employees’ bandwidth for higher-value work tasks and lowering the company’s payroll costs. It’s worth mentioning, however, that automation can have significant job loss implications for the workforce. For instance, some companies have transitioned to using digital assistants to triage employee reports, instead of delegating such tasks to a human resources department. Organizations will need to find ways to incorporate their existing workforce into new workflows enabled by productivity gains from the incorporation of AI into operations.

تتوقع شركة Omdia أن تبلغ قيمة سوق الذكاء الاصطناعي العالمية 200 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2028. وهذا يعني أن الشركات يجب أن تتوقع زيادة الاعتماد على تقنيات الذكاء الاصطناعي، مع زيادة تعقيد أنظمة تكنولوجيا المعلومات الخاصة بالمؤسسات. ولكن مع مجموعة منتجات ™IBM watsonx  للذكاء الاصطناعي، تمتلك المؤسسات أداة قوية في صندوق أدواتها لتوسيع نطاق الذكاء الاصطناعي.

تمكّن IBM Watsonx الفرق من إدارة مصادر البيانات وتسريع سير العمل للذكاء الاصطناعي ونشره وتضمينه بسهولة على مستوى الأعمال—وذلك من مكان واحد. تقدم Watsonx مجموعة من الميزات المتقدمة، بما في ذلك الإدارة الشاملة لأعباء العمل ومراقبة البيانات في الوقت الفعلي المصممة لمساعدتك على توسيع نطاق البنية الأساسية لتقنية المعلومات التي تعمل بنظام الذكاء الاصطناعي وتسريع البيانات الموثوقة على مستوى المؤسسة.

على الرغم من أنه لا يخلو من التعقيدات، إلا أن استخدام الذكاء الاصطناعي يمثل فرصة للشركات لمواكبة عالم متزايد التعقيد والديناميكية من خلال مواجهته بتقنيات متطورة يمكنها التعامل مع هذا التعقيد.