ما المقصود بأطر عمل الذكاء الاصطناعي؟

بدأت أطر عمل الذكاء الاصطناعي المبكرة داخل المجتمعات الأكاديمية أو البحثية كوسيلة لدعم تطوير الشبكات العصبية. ومع تطور التعلم العميق، كانت الأطر التي تلته تُلبي احتياجات نماذج الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق وحالات استخدام أكثر تحديدًا مثل معالجة اللغة الطبيعية (NLP). أصبحت أطر عمل الذكاء الاصطناعي متاحة على نطاق واسع أيضًا لعلماء البيانات المبتدئين ومطوِّري الذكاء الاصطناعي المبتدئين والمؤسسات التي لا تمتلك خبرة في التعلم الآلي، ما يجعل الوصول إلى الذكاء الاصطناعي أكثر سهولة.

تحتوي أطر عمل الذكاء الاصطناعي على وظائف مدمجة للمساعدة على تسريع وتبسيط مسارات التعلم الآلي. على الرغم من أن كل إطار عمل يختلف عن الآخر، فإن العناصر النموذجية تشمل:

• الحزم والمكتبات لإعداد مجموعات البيانات ومعالجتها وتحميلها.

• تطبيقات خوارزميات التعلم الآلي الشائعة.

• نماذج تم تكوينها وتدريبها مسبقًا وجاهزة للضبط الدقيق أو النشر.

• طرق تدريب النماذج وتقييمها.

• واجهات برمجة التطبيقات (APIs) لتسهيل تطوير الذكاء الاصطناعي بلغات البرمجة المختلفة.

• ملحقات لتحسين المَعلمات الفائقة وأداء النموذج.

توفِّر بعض أطر العمل هذه الميزات المتقدمة:

• واجهات برمجة التطبيقات والمكتبات الخاصة بالتدريب الموزع لتدريب النماذج عبر عدة أجهزة أو وحدات معالجة الرسومات (GPUs) من خلال الحوسبة المتوازية.

• أدوات عمليات التعلم الآلي لنشر النموذج ومراقبته.

• أدوات التصوُّر لفهم النماذج بشكل أفضل من خلال الرسوم البيانية للأوزان والتحيزات، ومخططات منحنيات التعلم وتوقعات النماذج، والرسوم البيانية للمقاييس مثل الدقة والخسارة.

يمكن أن يكون تصميم البنية التحتية لأنظمة الذكاء الاصطناعي مهمة معقدة، لكن بناؤها من الصفر يزيد من صعوبة الأمر. تقوم أطر عمل الذكاء الاصطناعي بتغليف تعقيدات التعلم الآلي ضمن وحدات، ما يقلل الوقت والجهد المبذولين في فهم الرياضيات والإحصاء الأساسية وتحويلها إلى شفرة برمجية.

وفيما يلي بعض المزايا الرئيسية لأطر عمل الذكاء الاصطناعي:

• تقليل تكلفة التطوير

• توحيد مهام سير العمل

• تسريع التنفيذ

تُتيح وحدات البناء المحددة مسبقًا الموجودة في أطر عمل الذكاء الاصطناعي للمؤسسات توفير تكاليف التطوير الأوَّلية. فبدلًا من إنفاق الموارد على برمجة تطبيقات الذكاء الاصطناعي من الصفر، يمكن للمؤسسات الاستثمار في تصميم حلول تُلبي احتياجات الأعمال والعملاء.

توفِّر أطر العمل منهجيات وأدوات أساسية للذكاء الاصطناعي خلال عملية التطوير. وبذلك، تساعد أطر العمل على وضع سير عمل قياسي للتعلم الآلي يمكن توسيعه لمشاريع ذكاء اصطناعي متنوعة - والتي تشمل الأتمتة ورؤية الكمبيوتر والذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) وفهم اللغة الطبيعية والروبوتات.

تساعد بيئة تطوير البرامج الشاملة لأطر عمل الذكاء الاصطناعي على تسريع العملية وتبسيطها. كما تفتح المجال للنماذج الأوَّلية السريعة، ما يمكن أن يؤدي لاحقًا إلى ابتكار أسرع وتقليل الوقت اللازم لإطلاق التطبيقات المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

تتوفر لدى الشركات خيارات متنوعة للاختيار من بينها؛ لذا يتعين عليها التفكير في متطلباتها وحالات الاستخدام الخاصة بها. إطار العمل المناسب هو الذي يُلبي احتياجات الشركة على المدى القصير ويعالج أهدافها على المدى الطويل ويناسب قدراتها التقنية.

فيما يلي بعض العوامل التي تجب مراعاتها عند اختيار إطار عمل الذكاء الاصطناعي:

• سهولة الاستخدام

• التكامل

• قابلية التفسير والشرح

• المصدر المفتوح مقابل الملكية

• الأداء وقابلية التوسع

على الرغم من مكوناته الجاهزة، يظل لإطار عمل الذكاء الاصطناعي منحنى تعلُّم يجب اجتيازه. قد ترغب الشركات في تجربة أطر عمل مختلفة لتقييم سهولة استخدامها والتحقق من توفُّر توثيق واضح وتفصيلي، وبرامج تعليمية، وموارد أخرى لتسهيل منحنى التعلم.

يُعَد توافق إطار عمل الذكاء الاصطناعي مع مجموعة الأدوات التقنية للمؤسسة أمرًا ضروريًا. يجب على فرق تكنولوجيا المعلومات تقييم مدى تكامل إطار العمل مع مصادر البيانات والبنية التحتية والمنصات الأخرى.

غالبًا ما تكون القدرة على تفسير نتائج ومخرجات خوارزميات التعلم الآلي وفهم عمليات اتخاذ القرار وراء نماذج الذكاء الاصطناعي أمرًا بالغ الأهمية لقطاعات مثل الرعاية الصحية والتمويل. تتضمن بعض أطر الذكاء الاصطناعي تقنيات لقابلية تفسير الذكاء الاصطناعي وقابلية شرح الذكاء الاصطناعي.

عادةً ما تكون أطر عمل الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر مجانية الاستخدام لأي غرض، بينما غالبًا ما يتم ترخيص أطر العمل الخاصة للاستخدام التجاري. تُعَد أطر العمل مفتوحة المصدر فعَّالة من حيث التكلفة وتوفِّر قدرًا أكبر من التحكم والشفافية. وفي الوقت نفسه، تأتي أطر العمل الخاصة مع دعم مخصص وفي الوقت المناسب وميزات أكثر تقدمًا.

يُعَد الأداء العالي وقابلية التوسع أمرًا حيويًا، خاصةً بالنسبة إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تتعامل مع أحجام ضخمة من البيانات أو تتطلب استجابات في الوقت الفعلي. يمكن أن تستفيد هذه الأنظمة من أطر العمل التي تحتوي على ميزات التحسين ووظائف التدريب الموزعة.

تستمر أطر العمل في التحسن تزامنًا مع التقدم في مجال الذكاء الاصطناعي. وعلى الرغم من أنه من المستحيل ذكر كل إطار عمل موجود، إليك قائمة ببعض أحدث وأشهر أطر عمل الذكاء الاصطناعي:

• شركة Hugging Face

• IBM Watson Studio

• Keras

• LangChain

• PyTorch

• Scikit-learn

• TensorFlow

Hugging Face هي شركة معروفة بمكتبتها من نماذج المحوِّلات التي تركِّز على معالجة اللغة الطبيعية وبمجتمعها النشط مفتوح المصدر. يُعَد مركز النماذج (Model Hub) الخاصة بها منصة لمشاركة والوصول إلى مجموعة واسعة من نماذج الذكاء الاصطناعي المدرَّبة مسبقًا. تحتوي Hugging Face أيضًا على مكتبات لمعالجة مجموعات البيانات وتقييم النماذج وأدوات لتقديم النماذج.

يساعد IBM Watson Studio علماء البيانات والمطورين والمحللين على بناء نماذج الذكاء الاصطناعي وتشغيلها وإدارتها. فهو يتضمن الميزات التالية:

• مكتبة نماذج فهم اللغة الطبيعية

• أدوات التصوُّر

• نماذج التحسين التي يمكن استخدامها لصناعة القرار

• AutoAI لأتمتة إعداد البيانات وتطوير النماذج وهندسة الميزات وتحسين المَعلمات الفائقة.

• أدوات عمليات التعلم الآلي (MLOps) لنشر نماذج التعلم الآلي ومراقبتها.

• أدوات حوكمة الذكاء الاصطناعي.

تقدِّم Keras نفسها على أنها "واجهة برمجة تطبيقات للتعلم العميق صُممت للبشر، لا للآلات". ويهدف إلى تبسيط تطوير النماذج قدر الإمكان للمبتدئين والخبراء على حد سواء.

تمت كتابة واجهة برمجة التطبيقات عالية المستوى الخاصة بها بلغة Python ويمكن تشغيلها أعلى أطر عمل أخرى مثل TensorFlow وPyTorch. تحتوي واجهة برمجة التطبيقات الأساسية هذه على طرق مدمجة لإنشاء النماذج وتدريبها وتقييمها. يدعم Keras أيضًا التعلم الانتقالي والضبط الدقيق والتدريب الموزع.

تشمل مكونات نظام Keras أيضًا مكتبة KerasHub للنماذج المدرَّبة مسبقًا، وإطار KerasTuner لتحسين المَعلمات الفائقة، ومكتبة Keras Recommenders لبناء محركات التوصية.

يُعَد LangChain إطار عمل مفتوح المصدر لتطوير تطبيقات مدعومة بالنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)، بما في ذلك روبوتات المحادثة ووكلاء الذكاء الاصطناعي. يستخدم بنية معيارية، حيث تمثِّل كل وحدة تجريدات تغلِّف المفاهيم والخطوات المعقدة اللازمة للعمل مع النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs). يمكن بعد ذلك ربط هذه المكونات معًا لإنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي. تُتيح منصة LangSmith الخاصة بها إجراء التصحيح والاختبار ومراقبة الأداء.

تُعَد PyTorch شركة رائدة في مجال أطر عمل الذكاء الاصطناعي. يجمع هذا الإطار مفتوح المصدر للتعلم العميق مكتبة التعلم الآلي Torch مع واجهة برمجة تطبيقات عالية المستوى مبنية على Python. يُظهر هذا الإطار قدرته على التعامل من خلال مجموعة واسعة من هياكل الشبكات العصبية، بدءًا من خوارزميات الانحدار الخطي البسيطة ووصولًا إلى الشبكات العصبية التلافيفية المعقدة.

يُعرف إطار العمل هذا بتمثيل نماذج التعلم العميق على شكل رسوم بيانية ديناميكية للحساب، ما يمنح مطوِّري الذكاء الاصطناعي المرونة لتعديل كود النموذج دون الحاجة إلى إعادة ضبط النموذج بالكامل أثناء التطوير أو التصحيح أو التدريب. يحتوي PyTorch أيضًا على منظومة غنية بالمكتبات والأدوات لتكملة ميزاته الأساسية.

Scikit-learn هي إحدى أقدم مجموعات الأدوات مفتوحة المصدر لعلم البيانات والتعلم الآلي. وهي مبنية على مكتبات Python، حيث تستخدم NumPy للحسابات الرياضية والعددية، وSciPy للحوسبة العلمية، وMatplotlib للتصوير البياني. تحتوي Scikit-learn على مجموعة واسعة من الخوارزميات لكلٍّ من التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف، بالإضافة إلى وظائف لاختيار النماذج وتقييمها، ووحدات لتحويل مجموعات البيانات، وأدوات لتحميل البيانات، وأدوات للتحليل التنبؤي للبيانات.

يُعَد TensorFlow من رواد أطر عمل الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر. فهو يتعامل مع البيانات على شكل مصفوفات متعددة الأبعاد تُعرف باسم وحدت التنسور (tensors)، ثم يُنشئ رسمًا حسابيًا يوضِّح تدفق البيانات بين العمليات في الشبكة العصبية. كما يدعم التنفيذ الفوري (eager execution)، حيث يتم تنفيذ العمليات مباشرةً دون إنشاء رسم حسابي.

يُعَد TensorFlow أحد ابتكارات Google، ويقدِّم نظامًا بنائيًا متكاملًا من مجموعات البيانات والنماذج والأدوات والمكتبات والإضافات لبناء ونشر نماذج التعلم الآلي، ويشمل أيضًا حزمة متكاملة لتطوير محركات التوصية. كما يحظى أيضًا بدعم مجتمعي نشط ومجموعة كبيرة من الموارد التعليمية حول التعلم الآلي.

بالإضافة إلى ذلك، يشارك إطار العمل مفتوح المصدر مجموعة من الموارد لدمج ممارسات الذكاء الاصطناعي المسؤول في كل مرحلة من مراحل مسار التعلم الآلي. وتشمل هذه الأدوات فحص مجموعات البيانات بحثًا عن التحيزات المحتملة، وتقنيات الحفاظ على الخصوصية مثل التعلم الموحَّد والمكتبات لتقييم المقاييس مثل الإنصاف.