ما المقصود بحوسبة الذكاء الاصطناعي؟

تعتمد هذه العملية، التي تُعد بالغة الأهمية للعديد من التقنيات المتطورة مثل الذكاء الاصطناعي التوليدي والحوسبة الطرفية وإنترنت الأشياء (IoT)، على تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي من خلال تدريب الخوارزمية على مجموعات كبيرة من البيانات.

في السنوات القليلة الماضية، يمكن القول إن الذكاء الاصطناعي أصبح التقنية الأكثر تحولاً في عصرنا، حيث عزز التطورات في العديد من المجالات، مثل المجال التقني والمالي ومجال الرعاية الصحية والبيع بالتجزئة والترفيه وغير ذلك الكثير.وجدير بالذكر أن حوسبة الذكاء الاصطناعي والأنظمة والعمليات التي تدعمها تقع في صميم العديد من العمليات التحويلية هذه.

لحوسبة الذكاء الاصطناعي العديد من التطبيقات الواقعية، وينمو سوق خدماتها بشكل كبير. ووفقًا لمجلة Forbes، كانت 64% من الشركات في عام 2024 تتوقع أن يؤدي الذكاء الاصطناعي إلى زيادة الإنتاجية، مع توقعات بأن يصل حجم سوقه إلى 407 مليارات دولار أمريكي بحلول عام 2027¹.

الذكاء الاصطناعي (AI) هو تقنية تجعل أجهزة الكمبيوتر والآلات تحاكي الطريقة التي يتعلم بها الأشخاص وتطور العديد من المهارات نفسها، بما في ذلك حل المشكلات واتخاذ القرارات. 

يمكن للتطبيقات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي رؤية الأشياء والتعرف عليها، وفهم المطالبات اللغوية البشرية والرد عليها، وتقديم توصيات للمستخدمين والخبراء، وغير ذلك الكثير.تدعم حوسبة الذكاء الاصطناعي العمليات التي تجعل الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته العديدة ممكنة.

التعلم الآلي (ML) هو عملية إنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي من خلال تدريب الخوارزميات على تقديم تنبؤات أو صنع قرارات بناءً على البيانات. يشمل التعلم الآلي مجموعة واسعة من التقنيات التي تُمكّن الحواسيب من التعلم والاستنتاج من البيانات من دون أن تكون مبرمجة بشكل صريح لأداء مهام محددة.  نماذج الذكاء الاصطناعي هي برامج مدربة على مجموعة من البيانات للتعرف على أنماط معينة واتخاذ قرارات بشأنها من دون مساعدة بشرية.

تعتمد حوسبة الذكاء الاصطناعي اعتمادًا كبيرًا على مفهومين من المهم فهمهما قبل التفكير في التقنية التي ينبغي استخدامها في حالة الاستخدام: الشبكة العصبية والتعلم العميق.

الشبكات العصبية هي برامج تعلم آلي مدربة على اتخاذ القرارات بشكل مشابه للبشر. تعمل الخلايا العصبية البيولوجية في الدماغ البشري معًا لتحديد الظواهر والنظر في الخيارات والتوصل إلى قرار. تحاكي الشبكات العصبية هذه العملية من خلال شبكة مكونة من عُقد وخلايا عصبية اصطناعية (تُعرف أيضًا باسم طبقات الإدخال) وطبقات الإخراج.

كل عقدة في الشبكة العصبية متصلة بغيرها. إذا زاد إخراج أي عقدة منفردة عن قيمة محددة، فسيُجرى تنشيطها وتُرسل معلوماتها إلى طبقة أخرى في الشبكة. وبهذه الطريقة، تمر البيانات عبر طبقات الشبكة، ما يُمكّن الشبكة العصبية من العمل بشكل مشابه للدماغ البشري.

يستخدم التعلم العميق، وهو جزء من التعلم الآلي، الشبكات العصبية التي تتكون من العديد من الطبقات، والمعروفة أيضًا باسم الشبكات العصبية العميقة، لمحاكاة عملية اتخاذ القرار لدى البشر. تتكون الشبكات العصبية العميقة من طبقة إدخال وطبقة إخراج، بالإضافة إلى مئات الطبقات المخفية، ما يميزها عن الشبكة العصبية القياسية (التي تتكون عادةً من طبقة أو طبقتين مخفيتين فحسب).

تدعم الطبقات المتعددة في الشبكة العصبية العميقة عملية تُعرف باسم التعلم غير الموجّه، والتي تزود الآلات بميزة استخراج المعلومات من مجموعات البيانات الكبيرة غير المنسقة. لقد جعل التعلم غير الموجّه التعلم الآلي ممكنًا على نطاق واسع، وهو مناسب للعديد من مهام حوسبة الذكاء الاصطناعي الأكثر تعقيدًا — مثل معالجة اللغة الطبيعية (NLP) ورؤية الحاسوب، التي تتضمن تحديدًا سريعًا ودقيقًا للأنماط المعقدة في كميات كبيرة من البيانات.

تتألف عملية حوسبة الذكاء الاصطناعي من ثلاث خطوات أساسية، الاستخراج/التحميل/التحويل (ETL)، واختيار نموذج الذكاء الاصطناعي، وتحليل البيانات. فيما يلي نظرة تفصيلية على كل خطوة.

1. الاستخراج/التحميل/التحويل (ETL): يعد علماء البيانات مجموعة بيانات من خلال عملية تُعرف باسم الاستخراج/التحويل/التحميل (ETL)، وهو إجراء لتكامل البيانات يجمع البيانات من مصادر متعددة وينسقها وينظمها. بعد تنفيذ عملية الاستخراج/التحميل/التحويل، تُخزن البيانات في مستودع البيانات أو بحيرة البيانات أو أي نظام مستهدف آخر. تجهز عملية الاستخراج/التحميل/التحويل البيانات لتحليلات البيانات ومسارات عمل التعلُّم الآلي التي تُعد ضرورية لحوسبة الذكاء الاصطناعي وتطبيقات الذكاء الاصطناعي. غالبًا ما تُستخدم عمليات الاستخراج/التحميل/التحويل لاستخراج البيانات من الأنظمة القديمة وتنقيحها وتنسيقها وتحسين جودة البيانات وجعل البيانات أكثر اتساقًا.
2. اختيار نموذج الذكاء الاصطناعي: الخطوة الثانية في عملية حوسبة الذكاء الاصطناعي هي اختيار نموذج الذكاء الاصطناعي المناسب لتطبيق الأعمال المقصود. تُعد النماذج المختلفة مناسبة لحالات استخدام الأعمال المختلفة. من الأسئلة التي يمكن أن تساعد على اختيار نموذج الذكاء الاصطناعي المناسب: ما البيانات التي تدرب نموذج الذكاء الاصطناعي عليها؟ ومَن أنشأ هذا النموذج؟ وما أنواع آليات السلامة أو حواجز الحماية الموجودة به؟
3. تحليل البيانات: خطوة تحليل البيانات، والمعروفة أيضًا باسم الاستنتاج، هي الخطوة الأخيرة في عملية حوسبة الذكاء الاصطناعي. في هذه الخطوة، يزود علماء البيانات نموذج الذكاء الاصطناعي الذي اختاروه بالبيانات لتطوير معارف عملية وذكاء الأعمال. وهذا هو الجزء الأكثر أهمية في عملية حوسبة الذكاء الاصطناعي لأنه اللحظة التي تُظهر فيها حوسبة الذكاء الاصطناعي قيمتها التجارية للمؤسسات.

أصبحت وحدات معالجة الرسوميات (GPUs) عنصرًا أساسيًا في حوسبة الذكاء الاصطناعي منذ أن أنشأت NVIDIA أول وحدة في عام 1999. صُممت وحدات معالجة الرسومات في البداية لتسريع عملية معالجة الرسومات والصور الحاسوبية، وتتميز بأدائها وإمكاناتها الفائقة على تسريع العمليات الحسابية وحلها بسرعة أكبر من وحدات المعالجة المركزية التقليدية.تساعد وحدات معالجة الرسومات على تقليل الوقت الذي يحتاجه الكمبيوتر لتشغيل أكثر من برنامج واحد، ما يسرّع أحمال تشغيل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

في الوقت الحالي، تدعم وحدات معالجة الرسومات العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي الرائدة، مثل حاسوب الذكاء الاصطناعي العملاق السحابي الأصلي Vela من IBM،والتي تتطلب سرعات فائقة من أجل التدريب على مجموعات بيانات أكبر. تُدرب نماذج الذكاء الاصطناعي وتعمل على وحدات معالجة الرسومات في مراكز البيانات، والتي عادةً ما تشغلها الشركات التي تُجري أبحاثًا علمية أو مهامَّ أخرى تتطلب حوسبة مكثفة.

في الوقت الحالي، يوجد نوع محدد من الذكاء الاصطناعي يتصدر العناوين الرئيسية أكثر من غيره وهو: الذكاء الاصطناعي التوليدي ، أو GenAI. ينتقل الذكاء الاصطناعي التوليدي، الذي يمكنه إنشاء نصوص وصور وفيديوهات أصلية ومحتوى آخر عبر العديد من المجالات، بحالات استخدام الذكاء الاصطناعي إلى آفاق جديدة مثيرة للاهتمام.

لقد كان الذكاء الاصطناعي التوليدي وراء العديد من التطورات الحديثة في مجال حوسبة الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك تطوير ChatGPT من قبل OpenAI التابعة لشركة Microsoft في عام 2022. فهو يوفر العديد من مزايا الإنتاجية التي تتوق الشركات الحديثة إلى تطبيقها على احتياجات العمل. وفقًا لشركة McKinsey، فإن ثلث المؤسسات تستخدم بالفعل الذكاء الاصطناعي التوليدي بانتظام في وظيفة واحدة على الأقل من وظائف الأعمال².

يتضمن تدريب الذكاء الاصطناعي التوليدي توليد نماذج التعلم العميق التي تعمل كأساس لأنواع مختلفة من تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي. تؤدي النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)، وهي فئة من النماذج الأساسية المدربة على كميات هائلة من البيانات، دورًا مهمًا. توجد أيضًا نماذج أساسية تُعرف باسم النماذج الأساسية متعددة الوسائط، أو الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط فقط، والتي يمكنها دعم أنواع متعددة من إنشاء المحتوى.

تُعد حوسبة الذكاء الاصطناعي أمرًا مهمًا لمبادرات التحول الرقمي في العديد من المؤسسات الحديثة الناجحة، حيث تساعد على تمكين التقنيات الرقمية من التكامل بسلاسة في الإجراءات والعمليات الحالية. فيما يلي خمسة من أكثر المزايا التي تجلبها حوسبة الذكاء الاصطناعي للشركات شهرةً.

يساعد الذكاء الاصطناعي على أتمتة المهام الروتينية والمتكررة، ما يزيد من الكفاءة ويخفف الضغط عن العمال. ومن المهام التي يمكن أن يساعد فيها عملية جمع البيانات ومعالجتها، وعملية التخزين في المستودعات وتتبعها، وأداء المهام الروتينية في مجال التصنيع، وإدارة الأنظمة والمعدات عن بُعد. تؤدي حوسبة الذكاء الاصطناعي دورًا رئيسيًا في السماح للعمال بالتركيز على مهام أكثر إبداعًا وكثيفة الاحتياج للمهارات.

يمكن أن تدعم حوسبة الذكاء الاصطناعي عملية اتخاذ القرار بشكل أفضل من خلال معارف فائقة مستمدة من البيانات، أو يمكنها أتمتة عملية اتخاذ القرار بالكامل استنادًا إلى إمكانات اتخاذ القرار القائمة على البيانات الخاصة بها. من خلال مزيج من قوة الحوسبة والدعم والأتمتة، يساعد الذكاء الاصطناعي الشركات بمختلف أحجامها على اتخاذ قرارات أكثر ذكاءً والاستجابة للمشاكل المعقدة في الوقت الفعلي، من دون تدخل بشري.

على عكس البشر، لا يأخذ الذكاء الاصطناعي فترات راحة للنوم أو الأكل أو استعادة النشاط. فهو يعمل دائمًا ومتاح دائمًا. تساعد أدوات الذكاء الاصطناعي مثل روبوتات المحادثة والمساعدين الافتراضيين الشركات على تقديم الخدمات لعملائها على مدار الساعة وطوال أيام الأسبوع وطوال أيام العام. تساعد حوسبة الذكاء الاصطناعي، في أنواع أخرى من التطبيقات، مثل أدوات إدارة التصنيع والمستودعات، على الحفاظ على مراقبة الجودة ومستويات الإنتاجية بالإضافة إلى مراقبة المخزون.

تساعد حوسبة الذكاء الاصطناعي على تقليل احتمالية توقف العمل بسبب الخطأ البشري. تُعد حوسبة الذكاء الاصطناعي الأساس لإجراء عمليات أعمال أكثر كفاءة وفعالية، بدءًا من مساعدة الأشخاص على تقديم أداء أفضل من خلال المعارف والمساعدة، ومرورًا بتنبيه القوى العاملة إلى المشاكل المحتملة، ووصولاً إلى أتمتة العمليات الحساسة بالكامل. ونظرًا إلى طبيعتها المرنة والقابلة للتكيف، يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي أن تتعلم وتتحسن باستمرار، ما يقلل من احتمالية الخطأ عند تزويدها ببيانات جديدة.

تساعد حوسبة الذكاء الاصطناعي على أتمتة الأعمال الخطرة، مثل التخلص من الذخائر أو إصلاح المعدات في ظروف نائية وخطيرة. على سبيل المثال، يمكن لطائرات من دون طيار المدعومة بالذكاء الاصطناعي إصلاح خط أنابيب في أعماق البحار، أو قمر صناعي يطفو في المدار على بُعد أميال فوق سطح الأرض، حيث يصعب إرسال إنسان ويشكل ذلك خطورة. علاوةً على ذلك، تعتمد العديد من السيارات ذاتية القيادة، مثل الطائرات من دون طيار والسيارات والمركبات العسكرية التي يتم تشغيلها عن بُعد، اعتمادًا كبيرًا على حوسبة الذكاء الاصطناعي لأداء مهامها الأكثر حساسية.

إليك بعض تطبيقات الأعمال الأكثر إثارة التي توفرها حوسبة الذكاء الاصطناعي.

تدعم منصات الذكاء الاصطناعي الحوسبة السحابية بعدة طرق مهمة. في المقام الأول، تتمتع أنظمة الذكاء الاصطناعي بإمكانات فائقة في اتخاذ القرار، ما يجعلها مثالية للنظام البنائي لتقنية المعلومات. يستخدم مزودو السحابات الذكاء الاصطناعي لأتمتة مجموعة واسعة من العمليات الحساسة في مراكز البيانات. يساعد الذكاء الاصطناعي على توفير الخدمات وتوسيع نطاقها، والكشف عن المشكلات، ورصد التهديدات الأمنية الإلكترونية المحتملة. 

مع ازدياد حالات استخدام حوسبة الذكاء الاصطناعي بفضل ظهور تطبيقات مدعومة بالذكاء الاصطناعي مثل إنترنت الأشياء (IOT) والذكاء الاصطناعي التوليدي، سرعان ما أصبح الذكاء الاصطناعي السحابي وسيلة لدمج خدمات الذكاء الاصطناعي في حلول الأعمال.

ومن أكثر تطبيقات حوسبة الذكاء الاصطناعي شهرةً دعم العملاء، حيث تتعامل روبوتات المحادثة والمساعدون الافتراضيون مع استفسارات العملاء وتذاكر الدعم وغير ذلك الكثير.  تعتمد أدوات حوسبة الذكاء الاصطناعي على معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والذكاء الاصطناعي التوليدي لحل مشكلات العملاء بسرعة وبشكل شامل. وعلى عكس الموظفين أيضًا، فإن روبوتات المحادثة والمساعدين الافتراضيين متاحون على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع، ما يسمح للموظفين بأداء مهام أكثر ملاءمة.

أدوات حوسبة الذكاء الاصطناعي مثل التعلم الآلي (ML) والتعلم العميق يمكنها رصد الحالات الشاذة في المعاملات وغيرها من مصادر البيانات الضخمة، ما يساعد الشركات على اكتشاف الأنشطة الإجرامية المحتملة. فالبنوك، على سبيل المثال، تستخدم أدوات حوسبة الذكاء الاصطناعي للإبلاغ عن أنماط الإنفاق غير المعتادة وعمليات تسجيل دخول العملاء من مواقع غير معروفة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للمؤسسات التي تستخدم الحماية من الاحتيال المعززة بالذكاء الاصطناعي الكشف عن التهديدات والاستجابة لها بسهولة أكبر، ما يحد من تأثيرها على العملاء.

تعتمد العديد من الشركات بشكل متزايد على حوسبة الذكاء الاصطناعي لإنشاء تجارب عملاء وحملات أكثر تخصيصًا والتي من المرجح أن تلقى صدى لدى الجمهور. وبفضل استخدام بيانات من سجلات الشراء والتصفح الخاصة بالعملاء، يمكن لحوسبة الذكاء الاصطناعي أن توصي بمنتجات وخدمات مصممة خصوصًا لتلبية اهتمامات الفرد بدلاً من التوصية بمنتجات وخدمات تتناسب مع مجموعة سكانية أوسع.

تستخدم أقسام الموارد البشرية أدوات حوسبة الذكاء الاصطناعي لتبسيط عملية التوظيف.حيث تساعد حوسبة الذكاء الاصطناعي على تحسين الموارد، بما في ذلك فحص السير الذاتية ومطابقة المرشحين مع أصحاب العمل. بالإضافة إلى ذلك، تساعد أنظمة الذكاء الاصطناعي على أتمتة خطوات عملية التوظيف، ما يقلل من الوقت المستغرق لإخطار المرشحين بحالة طلباتهم.

تعمل حوسبة الذكاء الاصطناعي على تعزيز عمليات تطوير التطبيقات الأكثر ابتكارًا اليوم.يمكن أن يؤدي إنشاء التعليمات البرمجية بالذكاء الاصطناعي التوليدي إلى تقصير عملية البرمجة وتسريع تحديث التطبيقات القديمة. تساعد حوسبة الذكاء الاصطناعي أيضًا على فرض تناسق التعليمات البرمجية وتقليل احتمالية الخطأ البشري في عملية التطوير.