ما المقصود بتنسيق الذكاء الاصطناعي؟

بالإضافة إلى نماذج الذكاء الاصطناعي ووكلاء الذكاء الاصطناعي، تتضمن أنظمة الذكاء الاصطناعي أيضًا الموارد الحاسوبية ومخازن البيانات وتدفقات البيانات والمسارات التي تنقل البيانات عبر المؤسسة. تربط العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي النماذج بالأدوات من خلال واجهات برمجة التطبيقات (APIs).

يعمل التنسيق الفعال للذكاء الاصطناعي على تبسيط دورة حياة الذكاء الاصطناعي بشكل شامل في كل مرحلة. تعمل منصات التنسيق على أتمتة عمليات سير عمل الذكاء الاصطناعي، وتتبع التقدم المحرز نحو إكمال المهام، وإدارة استخدام الموارد، ومراقبة تدفق البيانات والذاكرة، والتعامل مع أحداث الفشل.

مع تزايد شعبية النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) والذكاء الاصطناعي التوليدي (gen AI)، تقوم المؤسسات بتنفيذ تقنيات تنسيق نماذج اللغة الكبيرة (LLM) لبناء وصيانة روبوتات المحادثة وتطبيقات الذكاء الاصطناعي الأخرى الأكثر كفاءة.

مع نظام الذكاء الاصطناعي الموحد، تستفيد الشركات من زيادة الكفاءة وقابلية التوسع والاستجابة والفعالية.

يعمل تنسيق الذكاء الاصطناعي عن طريق سد الفجوات بين مكونات سير عمل الذكاء الاصطناعي. الركائز الثلاث التي تسهل تنسيق سير عمل الذكاء الاصطناعي هي:

• تكامل الذكاء الاصطناعي

• أتمتة الذكاء الاصطناعي

• إدارة الذكاء الاصطناعي

يربط تكامل الذكاء الاصطناعي أدوات الذكاء الاصطناعي وقواعد البيانات ومكونات النظام الأخرى في حل الذكاء الاصطناعي.

تُعد مسارات البيانات—العمليات الآلية التي تنظم البيانات وتخزنها وتنقلها عبر المؤسسة، أمرًا بالغ الأهمية لتكامل الذكاء الاصطناعي. يقوم مهندسو البيانات بتصميم وبناء مسارات البيانات من أجل نقل البيانات بكفاءة وضمان جودة البيانات الموثوقة، وتسهيل صيانة البيانات والوصول إليها من أجل تكامل البيانات وتحليلها. تُعد مخططات تدفق البيانات أدوات مفيدة توضح حركة البيانات عبر المؤسسة وتساعد في بناء أدوات الذكاء الاصطناعي.

يشمل التكامل أيضًا الاتصال والتواصل الفوري بين نماذج التعلم الآلي (ML)، وربطها بالأدوات عبر واجهات برمجة التطبيقات لاستدعاء الدالة.

تمكّن منصات التنسيق من إنشاء الأنظمة البنائية للذكاء الاصطناعي التي تربط النماذج معًا في سير العمل المعقد لإنجاز المهام عالية المستوى بشكل مستقل والتي تتطلب الكثير من الجهد من قِبل نموذج واحد بمفرده.

الأتمتة هي إكمال المهام دون تدخل بشري. يمكن أن تتنوع الأتمتة بين التعليمات البرمجية البسيطة "if-then" ومهام سير عمل التطبيق بأكملها.

تعمل العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي على أتمتة جزء ما من سير العمل أو العملية، مما يبسط نظرياً حياة المستخدم. على سبيل المثال، يمكن لتطبيقات الذكاء الاصطناعي تلخيص المستندات وترجمتها، وإنشاء مقتطفات من التعليمات البرمجية، والتحقق من التعليمات البرمجية وإجراء الأبحاث.

تتمثل الأتمتة في تنسيق الذكاء الاصطناعي في استخدام أدوات التنسيق لأتمتة العمليات واتخاذ القرارات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، مثل استدعاء دالة من نموذج لغوي كبير إلى أداة من خلال واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بها.

يمكن لمنصات التنسيق أيضًا إدارة استخدام الحوسبة ذاتيًا، وتحديد أولويات الذاكرة والموارد حيث تكون هناك حاجة ماسة إليها لتلبية الطلبات العاجلة.

في حالات أخرى، يمكن أن تشمل الأتمتة الصيانة حيث تقوم المنصة بمراقبة نظام الذكاء الاصطناعي بحثاً عن الأخطاء وغيرها من المشاكل في الأداء ثم معالجة هذه المشاكل. يمكن نشر التصحيحات والتحديثات وحتى النماذج الجديدة تلقائيًا لتقليل الانقطاعات التي قد تؤثر على تجربة العملاء.

إدارة الذكاء الاصطناعي ضرورية لالتزام المؤسسة المستمر بحوكمة البيانات وأخلاقيات الذكاء الاصطناعي. تغطي حالات استخدام التنسيق في إدارة الذكاء الاصطناعي الإشراف على دورة حياة تطبيق الذكاء الاصطناعي بأكملها.

يمكن لعلماء البيانات الاستفادة من مراقبة الأداء في سير عمل معالجة البيانات التي توفر البيانات النظيفة والموثوقة التي تحتاجها نماذج الذكاء الاصطناعي للحصول على نتائج دقيقة.

تعد الإدارة أيضًا أمرًا بالغ الأهمية بالنسبة لالتزامات المؤسسة المتعلقة بالأمان وإعداد التقارير والامتثال. تدعم إجراءات الحماية القوية للبيانات الالتزامات بحماية بيانات المستخدم مع الحفاظ على توافق الشركات مع المتطلبات القانونية.

وكلاء الذكاء الاصطناعي هم نماذج مفردة للتعلم الآلي يمكنها تخطيط المهام وتنفيذها بشكل مستقل. تنسيق الذكاء الاصطناعي هو تكامل وكلاء الذكاء الاصطناعي مع نماذج وأدوات ومصادر بيانات أخرى لأتمتة أنظمة الذكاء الاصطناعي الأكبر حجماً وإدارتها.

تخيل وكيل الذكاء الاصطناعي كإشارة مرور متصلة بمستشعر تدفق حركة المرور. يمكن لإشارة المرور هذه أن تحدد بشكل مستقل متى يتم تغيير الألوان وتقوم بعمل معقول في إدارة تدفق حركة المرور عند تقاطعها.

ومع ذلك، ليس لديها أي فكرة عن ظروف حركة المرور الإجمالية في جميع أنحاء المدينة—أو حتى على بُعد مبنى واحد في إشارة المرور التالية.

وعلى الطرق التي لا تكون إشارات المرور فيها متزامنة أو غير مضبوطة التوقيت، غالباً ما تكون النتيجة اختناقات مرورية خانقة، حيث يعرّض السائقون الذين لا يتحلون بالصبر السكان المجاورين لسمفونية إحباطهم.

ستكون أداة تنسيق الذكاء الاصطناعي في هذا السيناريو هي النظام الذي ينسق توقيت تغيرات إشارات المرور للحفاظ على سلاسة حركة المركبات على طول الطرق.

يساعد تنسيق الذكاء الاصطناعي الشركات على تطبيق تقنية الذكاء الاصطناعي من أجل إنشاء ونشر الأنظمة والتطبيقات التي تتوسع بكفاءة وتعمل بسلاسة وتتجنب انقطاع الأداء. تشمل فوائد تنسيق الذكاء الاصطناعي ما يلي:

• قابلية التوسع على نطاق أكبر

• زيادة الكفاءة

• تعاون أفضل

• تحسين الأداء

• حوكمة وامتثال أكثر موثوقية

أحد المخاوف الأساسية التي يجب على المؤسسة معالجتها عند وضع الاستراتيجية للذكاء الاصطناعي هو كيفية توسيع نطاق أنظمة الذكاء الاصطناعي مع نمو الأعمال وتغير حالة الاستخدام. يمكّن التنسيق المؤسسات من التكيف مع المتطلبات المتغيرة وتغيير سير العمل باستخدام الموارد المناسبة في الأماكن المناسبة.

على سبيل المثال، يمكن للمطورين استخدام Kubernetes لأتمتة وإدارة نشر وتوسيع تطبيقات الذكاء الاصطناعي القائمة على الحاويات. تقوم منصات التنسيق بتخصيص الموارد بشكل ديناميكي في الوقت الفعلي لتلبية المتطلبات المتغيرة والأولويات مع توسع الأعمال وتغير الاحتياجات.

يعمل التنسيق على إنشاء عمليات سير عمل آلية تزيل الحاجة إلى المهام المتكررة والمملة. كمثال على كيفية قيام هذا التكامل السلس بتحسين ممارسات الأعمال، ضع في اعتبارك موقفًا يحتاج فيه الموظفون إلى الرجوع بانتظام إلى بيانات الشركة.

تقليديًا، قد يستشيرون الكتيبات ومقاطع الفيديو التدريبية و جداول البيانات، أو يسألون الزملاء في الأقسام الأخرى للعثور على المعلومات التي يحتاجون إليها.

ومع ذلك، يوفر الذكاء الاصطناعي حلولاً بديلة. تتيح أطر العمل التنسيق مفتوحة المصدر مثل LangChain إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي بشكل معياري، حيث يقدم بعضها واجهات منخفضة الكود أو بدون كود.

يربط التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) قاعدة بيانات مع نموذج لغوي كبير لمعالجة اللغة الطبيعية (NLP) لإنشاء روبوت محادثة يمنح المستخدمين الوصول إلى البيانات الداخلية من خلال مطالبات حوارية. يمكن للمؤسسات تنفيذ مثل هذا التطبيق لمنح الموظفين إمكانية الوصول بكفاءة إلى البيانات التي يحتاجونها.

على غرار الأنواع الأخرى من المنصات المستندة إلى السحابة، توفر أدوات التنسيق مساحة عمل مركزية يمكن للفرق التعاون فيها داخليًا ومع الفرق الأخرى في المشاريع. بدلاً من الاحتفاظ بكل عنصر من عناصر تطبيق الذكاء الاصطناعي في صومعة منفصلة، يمكن لجميع الأطراف المعنية في المشروع العمل معًا في نفس البيئة.

إن تعزيز تبادل المعرفة والتعاون في بيئة عمل فريدة يمتد إلى مرحلة ما بعد نشر دورة حياة منتج الذكاء الاصطناعي. عندما تنشأ الأخطاء والتحديات الأخرى، يمكن للجميع العمل كفريق واحد لاستكشاف الأخطاء وإصلاحها وحل المشكلات بفعالية.

يفتح تنسيق الذكاء الاصطناعي الباب لحل المشكلات الأكثر تعقيدًا لأنه يسمح لمبتكري تطبيقات الذكاء الاصطناعي باستخدام نماذج متعددة، وأدوات، ومصادر بيانات، وأصول أخرى.

نماذج الذكاء الاصطناعي متخصصة. تم تصميم خوارزميات التعلم الآلي لتحقيق مهام محددة. يعمل التنسيق على تيسير إنشاء نظام ذكاء اصطناعي يجمع بين نقاط القوة في النماذج المختلفة لمواجهة التحديات التي صُممت خصيصًا لحلها.

على سبيل المثال، يمكن أن يتعاون نموذج رؤية الكمبيوتر ونموذج معالجة اللغة الطبيعية لمسح المستندات المادية ضوئيًا وتلخيصها. الأول "يقرأ" النص بالتعرف البصري على الأحرف، ويقدم الأخير الملخص.

يتم تعزيز استكشاف الأخطاء وإصلاحها أيضًا من خلال قدرات المراقبة في الوقت الفعلي التي توفرها العديد من أدوات التنسيق. يمكن للمؤسسة استخدام بيانات الأداء المستمرة لتعديل سير العمل وضبط النماذج للحصول على مخرجات أفضل وتعديل تدفقات البيانات حسب الحاجة.

أدوات تنسيق الذكاء الاصطناعي هي نقطة التحكم الوحيدة لتطبيق أو نظام أو سير عمل الذكاء الاصطناعي بأكمله. من خلال القدرة على إدارة جميع العناصر في مكان واحد، يمكن للمؤسسة التأكد بشكل أفضل من أن مبادرات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها تلبي المتطلبات القانونية والتنظيمية.

يمكن تتبع حالة نظام الذكاء الاصطناعي ومراقبته في الوقت الفعلي، مما يمنح رؤى وشفافية في عملياته أثناء عمله.

تعد الشفافية أمرًا بالغ الأهمية للاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية وغيرها من الصناعات التي تنطوي على بيانات حساسة، ويمكن أن تساعد منصات التنسيق في جعل أنظمة الذكاء الاصطناعي الغامضة أكثر قابلية للتفسير.

تعتبر الحوكمة الموثوقة والامتثال مهمين بشكل خاص في المجالات ذات اللوائح الصارمة المتعلقة بالخصوصية، مثل عند تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي في التمويل أو الطب أو القانون.