تحليل مزايا و عيوب الذكاء الاصطناعي

يشير الذكاء الاصطناعي (AI) إلى المجالات المتقاربة في علوم الكمبيوتر والبيانات التي تركز على بناء آلات مزودة بذكاء بشري لأداء المهام التي كانت تتطلب في السابق وجود إنسان. على سبيل المثال، التعلم والتفكر وحل المشكلات والإدراك وفهم اللغة وغيرها. بدلاً من الاعتماد على تعليمات صريحة من المبرمج، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي التعلم من البيانات، ما يتيح لها التعامل مع المشكلات المعقدة (بالإضافة إلى المهام البسيطة والمتكررة) والتحسن بمرور الوقت.

تتمتع تقنية الذكاء الاصطناعي اليوم بمجموعة من حالات الاستخدام في مختلف الصناعات. تستخدم الشركات الذكاء الاصطناعي لتقليل حدوث الأخطاء البشرية وخفض التكاليف التشغيلية المرتفعة وتوفير معارف البيانات في الوقت الفعلي وتحسين تجربة العملاء، من بين العديد من التطبيقات الأخرى. ومن ثَمَّ، يمثل ذلك تحولاً كبيرًا في طريقة تعاملنا مع الحوسبة، حيث ينشئ أنظمة يمكنها تحسين سير العمل وتعزيز عناصر الحياة اليومية.

ومع أن مجالات الذكاء الاصطناعي تتمتع بمزايا لا تعد ولا تحصى، فإن بها عيوب جديرة بالملاحظة عند مقارنتها بطرق البرمجة التقليدية. يثير تطوير الذكاء الاصطناعي ونشره مخاوف تتعلق بخصوصية البيانات، وتحولات في سوق العمل، والتشريد الوظيفي والأمن الإلكتروني، فضلاً عن التحديات التقنية المرتبطة بضمان عمل هذه الأنظمة كما هو مخطط لها.

في هذه المقالة، سنناقش طريقة عمل تقنية الذكاء الاصطناعي وسنستعرض مزايا الذكاء الاصطناعي وعيوبه مقارنة بالطرق التقليدية للحوسبة.

يعتمد الذكاء الاصطناعي على ثلاثة مكونات 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 تُقسيم البيانات إلى ثلاث فئات: بيانات التدريب (تساعد النموذج على التعلم)، وبيانات التحقق (لضبط النموذج)، وبيانات الاختبار (تقيّم أداء النموذج). للحصول على الأداء الأمثل، يجب 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. 

تندرج أنظمة الذكاء الاصطناعي أيضًا ضمن فئتين رئيسيتين:

• الذكاء الاصطناعي الضيق، الذي يُطلق عليه أيضًا الذكاء الضيق أو الذكاء الاصطناعي الضعيف، يؤدي مهامًا محددة مثل التعرّف على الصور أو الصوت. يُعد المساعدون الافتراضون 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. ومع ذلك، فإن الذكاء الاصطناعي العام (AGI) لا يزال مجرد مفهوم نظري.

على عكس برمجة الذكاء الاصطناعي، تتطلب البرمجة التقليدية أن يكتب المبرمج تعليمات صريحة للكمبيوتر ليتبعها في كل سيناريو ممكن، ثم يقوم الكمبيوتر بتنفيذ التعليمات لحل مشكلة أو أداء مهمة ما. إنه نهج حتمي، أقرب إلى الوصفة، حيث يقوم الكمبيوتر بتنفيذ التعليمات خطوة بخطوة لتحقيق النتيجة المرجوة.

النهج التقليدي مناسب للمشكلات التي تكون محددة بوضوح ولها عدد محدود من النتائج الممكنة، ولكن غالبًا ما يكون من المستحيل كتابة قواعد لكل سيناريو عندما تكون المهام معقدة أو تتطلب إدراكًا ومعرفة تشبه الإدراك البشري (كما هو الحال في التعرّف على الصور، ومعالجة اللغة الطبيعية، وغيرها). هنا تتفوق برمجة الذكاء الاصطناعي بشكل واضح على أساليب البرمجة القائمة على القواعد.

إن إمكانات الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي هائلة. تشمل تطبيقات الذكاء الاصطناعي تشخيص الأمراض، وإضفاء الطابع الشخصي على خلاصات وسائل التواصل الاجتماعي، وتنفيذ تحليلات بيانات متطورة لنمذجة الطقس وتشغيل روبوتات المحادثات التي تتعامل مع طلبات دعم العملاء لدينا. حتى أن الروبوتات المدعومة بالذكاء الاصطناعي يمكنها تجميع السيارات وتقليل الإشعاع الناتج عن حرائق الغابات.

كما هو الحال مع أي تقنية، فالذكاء الاصطناعي لديه مميزات وسلبيات، بالمقارنة مع تقنيات البرمجة التقليدية. إلى جانب الاختلافات الأساسية في كيفية عملها، تختلف برمجة الذكاء الاصطناعي عن البرمجة التقليدية اختلافًا كبيرًا من حيث تحكم المبرمج ومعالجة البيانات وقابلية التوسع والتوفر.

• 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 القرارات، (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 يدويًا. ولهذا السبب، تواجه البرامج المبرمجة بشكل تقليدي أيضًا صعوبة في التكرار المستقل. بعبارة أخرى، قد لا تستطيع هذه البرامج استيعاب سيناريوهات غير متوقعة 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: البرمجة التقليدية مستقرة. بمجرد كتابة البرنامج وتصحيحه، سينفذ العمليات بنفس الطريقة بالضبط، في كل مرة. ومع ذلك، فإن استقرار البرامج المعتمدة على 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 الطبيعة 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.

يمكن تشغيل تقنيات الذكاء الاصطناعي على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع من دون الحاجة إلى تدخل بشري؛ ما يتيح استمرارية عمليات الأعمال. من مزايا الذكاء الاصطناعي أنه يمكن لأنظمته أتمتة الأعمال المملة أو المتكررة (مثل إدخال البيانات)، ما يترك نطاقًا تردديًا للموظفين للتركيز على أداء مهام أكثر قيمة ويقلل من تكاليف الرواتب. ومع ذلك، جدير بالذكر أن الأتمتة قد يكون لها آثار كبيرة في فقدان كبير للوظائف في القوى العاملة. على سبيل المثال، انتقلت بعض الشركات إلى استخدام المساعدين الرقميين لفرز تقارير الموظفين، بدلاً من تكليف قسم الموارد البشرية بأداء هذه المهام. سيتعين على المؤسسات العثور على طرق لدمج قواها العاملة الحالية في مهام سير العمل الجديدة التي تتيحها مكاسب زيادة الإنتاجية بفضل إدماج الذكاء الاصطناعي في العمليات.

تتوقع شركة Omdia أن تبلغ قيمة سوق الذكاء الاصطناعي العالمي 200 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2028.‏¹ هذا يعني أن الشركات ستحتاج إلى الاعتماد بشكل متزايد على تقنيات الذكاء الاصطناعي، ما سيؤدي إلى زيادة تعقيد أنظمة تقنية المعلومات في المؤسسات. ولكن مع مجموعة منتجات IBM watsonx للذكاء الاصطناعي، تمتلك المؤسسات أداة فعَّالة في صندوق أدواتها لتوسيع نطاق الذكاء الاصطناعي.

تمكّن منصة IBM Watsonx الفرق من إدارة مصادر البيانات، وتسريع سير العمل للذكاء الاصطناعي، ونشره وتضمينه بسهولة عبر 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 عبر 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.