ما هو مطور الذكاء الاصطناعي؟

على سبيل المثال، قد يبدأ مطور الذكاء الاصطناعي الذي يعمل على روبوت محادثة (chatbot) لمعالجة اللغة الطبيعية (NLP) خاص بشركة خدمات مالية يومه بمراجعة السجلات التي تتبع كيفية تعامل الروبوت مع استفسارات العملاء. يبحثون عن أنماط في سلوك المستخدم ويعدلون منطق الروبوت أو مكونات الذكاء الاصطناعي لتحسين الدقة. لنفترض أن روبوت المحادثة يواجه صعوبة في الاستفسارات الغامضة المتعلقة بالحسابات. في هذه الحالة، قد يقوم مطور الذكاء الاصطناعي بتعديل تكامل النموذج مع نظام التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) لسحب معلومات أكثر صلة من قاعدة بيانات الشركة.

على مدار اليوم، يقوم مطور الذكاء الاصطناعي بتحسين استجابات برنامج الدردشة الآلي عن طريق تعديل منطق المطالبات، أو الضبط الدقيق لاستدعاءات واجهة برمجة التطبيقات (API)، أو دمج وحدة تحليل المشاعر لفهم رضا العملاء بشكل أفضل. وقد يقوم أيضًا بتحسين أداء روبوت المحادثة عن طريق تحسين تفاعله مع خدمات الذكاء الاصطناعي المستندة إلى السحابة أو تحسين قدرته على تصعيد المشكلات التي لم يتم حلها إلى ممثل بشري. وعلى عكس مهندس التعلم الآلي، الذي سيركز على إعادة تدريب النموذج أو تعديل هيكل شبكته العصبية، يضمن مطور الذكاء الاصطناعي تفاعل النموذج بسلاسة مع المكونات الأخرى وتوافقه مع أهداف العمل.

غالبًا ما يتعاون مطورو الذكاء الاصطناعي مع مطوري البرمجيات ومديري المنتجات وعلماء البيانات لتعزيز الميزات المدعومة بالذكاء الاصطناعي. ويجرون اختبارات ويراقبون أداء الذكاء الاصطناعي في بيئات الإنتاج ويحسنون النماذج لتحسين الدقة والكفاءة.

يحتاج مطور الذكاء الاصطناعي الناجح إلى مزيج من الخبرة التقنية والمهارات الشخصية. سيعمل مطورو الذكاء الاصطناعي أيضًا بالتعاون الوثيق مع مهندسي لغة الآلة والذكاء الاصطناعي ويجب أن يكونوا على دراية بأساسيات تلك المجالات.

يجب أن يكون مطورو الذكاء الاصطناعي بارعين في لغات البرمجة مثل Python و Java و C++. تُستخدم Python على نطاق واسع نظرًا لمكتباتها الشاملة في مجال التعلم الآلي والتعلم العميق مثل TensorFlow و PyTorch و sci-kit-learn. تُستخدم Java بشكل شائع لمعالجة البيانات الكبيرة وبرامج الذكاء الاصطناعي المؤسسية، بينما تُفضل لغة C++ لمهام الحوسبة عالية الأداء.

يجب أن يكون مطورو الذكاء الاصطناعي على دراية ببنية البرمجيات، وأدوات التحكم في الإصدار—مثل Git و GitHub—وأفضل الممارسات لإدارة المشاريع في تطوير الذكاء الاصطناعي. تعتبر الخبرة في أطر تطوير الويب وتكامل واجهات برمجة التطبيقات (APIs) ذات قيمة أيضًا، خاصةً لنشر نماذج الذكاء الاصطناعي في تطبيقات العالم الحقيقي.

يجب على مطوري الذكاء الاصطناعي فهم نماذج التعلم الآلي وبنية التعلم العميق، بما في ذلك الشبكات العصبية وأشجار القرار وآلات المتجهات الداعمة. يعد الفهم الراسخ للنمذجة التنبؤية ضروريًا لتطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تتعرف على الأنماط وتصنف البيانات وتولد استجابات ذكية. في حين أن هذه الأنظمة تقع تقليديًا ضمن اختصاص مهندس التعلم الآلي، يجب على مطور الذكاء الاصطناعي فهم الأساسيات. يجب على المطورين أيضًا استكشاف الذكاء الاصطناعي التوليدي، الذي يشغل ChatGPT وأدوات الذكاء الاصطناعي النصية الأخرى.

يجب أن يكون المطورون ماهرين في تحليلات البيانات وتقنيات تنظيف البيانات ومعالجتها المسبقة، بما في ذلك العمل مع مجموعات البيانات المنظمة وغير المنظمة، وإجراء تصور البيانات واستخدام قواعد بيانات SQL و NoSQL. في حين أن بعض هذا العمل قد يكون أكثر ملاءمة لعالم البيانات، يجب على مطوري الذكاء الاصطناعي فهم الأساسيات.

يجب أن يتمتع مطورو الذكاء الاصطناعي بمهارات قوية في حل المشكلات للتعامل مع التحديات المعقدة في تصميم وتحسين أنظمة الذكاء الاصطناعي. يجب أن يكونوا قادرين على تحليل المخرجات التي يولدها الذكاء الاصطناعي، واستكشاف الأخطاء وإصلاحها، وتحسين نماذج التعلم الآلي. تساعد القدرة على التفكير النقدي المطورين على اتخاذ قرارات مستنيرة عند اختيار بنى الذكاء الاصطناعي وخوارزميات التعلم الآلي.

تطوير الذكاء الاصطناعي لا يقتصر على كتابة التعليمات البرمجية فحسب؛ بل يتطلب أيضًا إبداعًا. يجب على مطوري الذكاء الاصطناعي تصميم حلول ذكاء اصطناعي تعزز الأتمتة، والتحليلات التنبؤية، وصنع القرار في قطاعات الرعاية الصحية، والمالية، والتشغيل الآلي. ويتطلب ابتكار تطبيقات جديدة لرؤية الكمبيوتر وتحسين برمجيات الذكاء الاصطناعي مزيجًا من الخبرة التقنية وحل المشكلات بطرق إبداعية.

الذكاء الاصطناعي مجال سريع التطور، حيث تظهر باستمرار اكتشافات وتقنيات جديدة. يجب على المطورين البقاء على اطلاع دائم بالتطورات في مجال التعلم الآلي والتعلم العميق والذكاء الاصطناعي التوليدي للحفاظ على قدرتهم التنافسية. يتضمن التعلم المستمر قراءة الأوراق البحثية، والمشاركة في مجتمعات الذكاء الاصطناعي، وأخذ دورات عبر الإنترنت، والتجربة باستخدام برامج الذكاء الاصطناعي. يساعد استكشاف منصات مثل OpenAI و Hugging Face و Kaggle المطورين على صقل مجموعة مهاراتهم التقنية والبقاء في طليعة ابتكارات الذكاء الاصطناعي.

يتطلب أن تصبح مطورًا للذكاء الاصطناعي مسارًا مهنيًا منظمًا يجمع بين التعليم الرسمي والخبرة العملية والتطوير المستمر للمهارات.

التعليم والخلفية الأكاديمية

تمنح درجة علمية في علوم الحاسوب أو الذكاء الاصطناعي أو علم البيانات أو الإحصاء أو أي مجال ذي صلة المعرفة الأساسية اللازمة لتطوير الذكاء الاصطناعي. وتقدم العديد من الجامعات الآن برامج متخصصة في التعلم الآلي والتعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية. ويمكن للشهادات المتقدمة، مثل درجة الماجستير في الذكاء الاصطناعي أو علم البيانات، أن تزيد من تطوير الخبرة في الذكاء الاصطناعي التوليدي والبيانات الكبيرة والتعلم المعزز. ومع ذلك، يمكن أن تكون الخبرة العملية والمحفظة القوية بنفس قيمة التعليم الرسمي.

تطوير مهارات البرمجة والتعلم الآلي

يجب أن يكون مطورو الذكاء الاصطناعي ماهرين في لغات البرمجة لبناء ونشر نماذج التعلم الآلي. يعد فهم تقنيات التعلم الآلي والتعلم العميق أمرًا بالغ الأهمية لتطوير الذكاء الاصطناعي. يمكن للمطورين المبتدئين البدء بأساسيات التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف والتعلم المعزز قبل التقدم إلى مواضيع أكثر تقدمًا مثل الشبكات العصبية العميقة وبنى المحولات.

اكتساب الخبرة العملية من خلال المشاريع

تُعتبر الخبرة العملية مهمة لتطوير الخبرة في تطوير الذكاء الاصطناعي. يساعد العمل على مشاريع الذكاء الاصطناعي الواقعية في بناء مهارات حل المشكلات ويتيح للمطورين تطبيق المعرفة النظرية بطرق ذات مغزى. تشمل أمثلة مشاريع الذكاء الاصطناعي ما يلي:

• تطوير نموذج تنبؤي لتوقع أسعار الأسهم باستخدام بيانات السوق التاريخية
• إنشاء تطبيق رعاية صحية مستند إلى الذكاء الاصطناعي لتصنيف الصور الطبية
• إنشاء روبوت محادثة معالجة اللغة الطبيعية باستخدام نماذج GPT من OpenAI أو ChatGPT لخدمة العملاء
• تصميم مسار البيانات الكبيرة للكشف عن الغش في المعاملات المالية

استكشاف أطر عمل الذكاء الاصطناعي وأدوات التطوير

يلزم الإلمام بأدوات تطوير الذكاء الاصطناعي وأطر العمل. غالبًا ما يعمل مطورو الذكاء الاصطناعي باستخدام:

• TensorFlow و PyTorch لبناء وتدريب الشبكات العصبية
• تطبيق Hugging Face للعمل مع نماذج معالجة اللغة الطبيعية والذكاء الاصطناعي التوليدي
• scikit-learn لتنفيذ خوارزميات التعلم الآلي التقليدية
• Docker و Kubernetes لنشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي في بيئات قابلة للتوسع
• GitHub للتحكم في الإصدارات والتعاون في مشاريع برمجيات الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر

إنشاء محفظة والمساهمة في مشاريع المصدر المفتوح

تُظهر المحفظة القويةُ الخبرة والتجربة العملية. ويستخدمُ مطورو الذكاءِ الاصطناعيِّ عادةً موقعَ GitHub لعرض المشاريع ونشر تطبيقات الذكاءِ الاصطناعي. كما أن المساهمة في مشاريع الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر مفيدة أيضًا، حيث توفر فرصًا للتعاون مع خبراء الصناعة مع اكتساب الخبرة في أفضل الممارسات في إدارة المشاريع وهندسة البرمجيات.

احصل على شهادات الذكاء الاصطناعي والتطوير المهني

تشهد الشهادات على المعرفة وتساعد مطوري الذكاء الاصطناعي على التميز في سوق العمل. تغطي الشهادات المعترف بها في الصناعة المفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي التوليدي والشبكات العصبية وتطبيقات الذكاء الاصطناعي في بيئات الأعمال. تتضمن الأمثلة:

• عالِم ذكاء اصطناعي معتمد (CAIS)
• مهندس ذكاء اصطناعي (AIE)
• شهادة مطوري TensorFlow
• مهندس الذكاء الاصطناعي المساعد في Microsoft Azure
• شهادة IBM الاحترافية في هندسة الذكاء الاصطناعي

البقاء على اطلاع دائم بأبحاث الذكاء الاصطناعي واتجاهات الصناعة

الذكاء الاصطناعي مجال سريع التطور، حيث تظهر تقنيات جديدة باستمرار. يجب على المطورين مواكبة التطورات في التعلم الآلي، والتعلم العميق، والذكاء الاصطناعي التوليدي. تساعد قراءة الأوراق البحثية في مجال الذكاء الاصطناعي، وحضور المؤتمرات الصناعية، واستكشاف التطورات الجديدة في برمجيات الذكاء الاصطناعي، المتخصصين على البقاء قادرين على المنافسة. توفر المنصات الإلكترونية، مثل Kaggle و Stack Overflow و LinkedIn، أيضًا فرصًا للتواصل ومناقشات حول أفضل الممارسات في تطوير الذكاء الاصطناعي.

وسعت أدوات مثل ChatGPT و GPT-4 و Stable Diffusion قدرات تطبيقات الذكاء الاصطناعي، حيث قامت بأتمتة إنشاء المحتوى وتسريع تطوير البرمجيات وتحويل كيفية تفاعل الشركات مع الذكاء الاصطناعي. بالنسبة لمطوري الذكاء الاصطناعي، تقدم النماذج التوليدية فرصًا جديدة للضبط الدقيق والتخصيص والتكامل في أنظمة المؤسسات. وهناك دليل على أن مساعدي كود الذكاء الاصطناعي يساعدون المطورين أيضًا على الاستمتاع بعملهم بشكل أكبر.

في الوقت نفسه، تعمل منصات تطوير الذكاء الاصطناعي منخفضة التعليمات البرمجية والتي لا تحتاج إلى تعليمات برمجية على جعل الذكاء الاصطناعي أكثر سهولة للأفراد الذين ليس لديهم خبرة واسعة في البرمجة. تساعد خدمات مثل Google AutoML و Microsoft Azure AI و IBM watsonx® المستخدمين على بناء وتدريب ونشر نماذج التعلم الآلي باستخدام واجهات سهلة الاستخدام وقوالب مُعدة مسبقًا. تقلل هذه المنصات من تعقيد تطوير النماذج، مما يتيح نماذج أولية أسرع ودمجها في مهام سير العمل الحالي.

بينما يمكن للأدوات منخفضة التعليمات البرمجية تبسيط عملية التطوير، إلا أنها تفتقر إلى المرونة المطلوبة لبناء تطبيقات ذكاء اصطناعي معقدة تتطلب بنى متخصصة وضبطاً عالي الأداء وتكييفات خاصة بالمجال.

مع تزايد اعتماد الشركات على نماذج التعلم الآلي واستخدام البيانات الكبيرة، سيستمر الطلب على مطوري الذكاء الاصطناعي في الارتفاع. في مجال الرعاية الصحية، يساعد الذكاء الاصطناعي في التشخيص الطبي واكتشاف الأدوية ومراقبة المرضى. وفي قطاع التجزئة، يقوم الذكاء الاصطناعي بتخصيص تجارب التسوق وتحسين سلاسل التوريد. وتساعد التحليلات التنبؤية القائمة على الذكاء الاصطناعي الشركات على توقع اتجاهات السوق واتخاذ قرارات استباقية. وحتى أدوات إدارة المشاريع تقوم بدمج الذكاء الاصطناعي لتحسين سير العمل وزيادة الإنتاجية.

يعني هذا الانتشار الواسع النطاق أن الشركات تحتاج إلى مطوري ذكاء اصطناعي ماهرين لبناء وصيانة أنظمة الذكاء الاصطناعي المتطورة. ويُطلب بشكل خاص المطورون ذوو الخبرة في خوارزميات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي التوليدي والبيانات الكبيرة، حيث تسعى الشركات إلى استخدام الذكاء الاصطناعي للحصول على ميزة تنافسية.

في عام 2024، بلغت قيمة سوق الذكاء الاصطناعي العالمي حوالي 233,46 مليار دولار أمريكي. تقدر التوقعات لعام 2025 وما بعده أن يصل حجم السوق إلى ما بين 243,70 مليار و 294,16 مليار دولار أمريكي¹، بينما التوقعات لعام 2030 هي توسع السوق إلى ما بين 826,70 مليار دولار أمريكي و 1,811.75 مليار دولار أمريكي، مع بعض التقديرات تشير إلى أنه قد يقترب من 1 تريليون دولار أمريكي بحلول عام 2027².  

نتيجة لذلك، من المتوقع أن يزداد الطلب على متخصصي الذكاء الاصطناعي بشكل كبير. وتواجه العديد من الشركات صعوبة في العثور على محترفين يتمتعون بمهارات البرمجة اللازمة وخبرة إدارة المشاريع لقيادة مبادرات الذكاء الاصطناعي. وخلافًا للمخاوف من أن يحل الذكاء الاصطناعي محل الوظائف، يتوقع المنتدى الاقتصادي العالمي³ أن يخلق الذكاء الاصطناعي 97 مليون وظيفة جديدة على مستوى العالم، وسيلعب مطورو الذكاء الاصطناعي دورًا رئيسيًا في هذا التحول.

يعمل مطورو الذكاء الاصطناعي على تطبيق ميزات مستندة إلى الذكاء الاصطناعي في التطبيقات، ودمج نماذج تعلم الآلة وكتابة التعليمات البرمجية اللازمة لنشر وظائف الذكاء الاصطناعي في البرامج. وغالبًا ما ينطوي دورهم على بناء تطبيقات مدعومة بالذكاء الاصطناعي لتلبية احتياجات محددة للشركات أو المستهلكين.

بالمقابل، يركز مهندسو الذكاء الاصطناعي على الجوانب الهندسية والتنفيذية الأوسع لأنظمة الذكاء الاصطناعي. ويشمل ذلك بنى قابلة للتوسع، وإدارة البنية التحتية السحابية، وتحسين النماذج لتحقيق الأداء الأمثل، وضمان التكامل السلس لأنظمة الذكاء الاصطناعي في بيئات المؤسسات. غالبًا ما يعمل مهندسو الذكاء الاصطناعي على مسار عمليات التعلم الآلي (MLOps)، ونشر النماذج ومراقبتها وصيانتها بفعالية.

الفروق الرئيسية:

• مطور الذكاء الاصطناعي: مسؤول بشكل أساسي عن كتابة التعليمات البرمجية واختبار ودمج نماذج الذكاء الاصطناعي في التطبيقات. يتطلب إتقان لغات البرمجة مثل Python و Java، بالإضافة إلى معرفة أطر عمل التعلم الآلي.
• مهندس الذكاء الاصطناعي: يركز على هندسة وتحسين ونشر أنظمة الذكاء الاصطناعي. يتطلب خبرة في الحوسبة السحابية وإدارة البنية التحتية وقابلية التوسع النظام.

يقوم مطورو البرمجيات ببناء تطبيقات ذات أغراض عامة، ويعملون باستخدام لغات البرمجة وأطر العمل لتطوير منتجات البرمجيات التي قد تتضمن أو لا تتضمن وظائف الذكاء الاصطناعي.

يتخصص مطورو الذكاء الاصطناعي في بناء وتنفيذ حلول مدعومة بالذكاء الاصطناعي. يشمل عملهم دمج نماذج التعلم الآلي، وتطوير ميزات تعتمد على الذكاء الاصطناعي، وضبط خوارزميات الذكاء الاصطناعي للتطبيقات. بينما قد يدمج مطورو البرمجيات تقنيات الذكاء الاصطناعي في مشاريعهم، يركز مطورو الذكاء الاصطناعي تحديدًا على تصميم نماذج الذكاء الاصطناعي وتحسينها ونشرها.

الفروق الرئيسية:

• مطور البرمجيات: يعمل على مجموعة واسعة من التطبيقات، بما في ذلك تطوير الويب وتطبيقات الأجهزة المحمولة وبرامج المؤسسات. قد يستخدم أدوات الذكاء الاصطناعي، ولكنه لا يتخصص في تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي.
• مطور الذكاء الاصطناعي: متخصص في تطبيقات الذكاء الاصطناعي، مع التركيز على دمج وتنفيذ نماذج الذكاء الاصطناعي وخوارزميات الذكاء الاصطناعي لتعزيز وظائف البرامج.