كان الذكاء الاصطناعي موضوعًا شائعًا خلال العقد الماضي، لكن مؤخرًا ظهرت مصطلحات جديدة مثل الذكاء الاصطناعي التوليدي والذكاء الاصطناعي الوكيل. وفي حين أن الذكاء الاصطناعي التقليدي أتاح للمستخدمين طريقة جديدة ومذهلة للتعرُّف على الأنماط وتحليل البيانات، فإن الذكاء الاصطناعي التوليدي قادر على إنشاء أنماط ومحتوى جديد مثل النصوص، أو الصور، أو الفيديو، أو الصوت، أو التعليمات البرمجية.
علاوةً على ذلك، يرتقي الذكاء الاصطناعي الوكيل بالقدرات المستقلة إلى مستوى جديد، من خلال استخدام منظومة رقمية تشمل النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)، والتعلم الآلي (ML)، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، لتنفيذ مهام مستقلة نيابةً عن المستخدم أو نظام آخر. من بين نماذج الذكاء الاصطناعي التي حظيت باهتمام كبير هي ChatGPT. ورغم أن هذا المنتج يقدِّم قدرات إبداعية مشابهة للذكاء الاصطناعي الوكيل، إلا أنه ليس الشيء نفسه.
يركز الذكاء الاصطناعي الفاعل على اتخاذ القرارات بدلاً من إنشاء المحتوى الجديد الفعلي، ولا يعتمد فقط على موجهات بشرية ولا يتطلب إشرافًا بشريًا. ومن الأمثلة الأولية على الذكاء الاصطناعي الفاعل المركبات ذاتية القيادة، والمساعد الافتراضي، والطيارون المساعدون ذوو الأهداف الموجهة نحو المهام. تُقدم أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي والذكاء الاصطناعي الفاعل فوائد هائلة للأفراد والمؤسسات من المهم التفريق بين المصطلحين وكيف يعمل كل منهما على دفع الابتكار وصناعة القرار.
النشرة الإخبارية الخاصة بالمجال
ابقَ على اطلاع دومًا بأهم—اتجاهات المجال وأكثرها إثارة للفضول—بشأن الذكاء الاصطناعي والأتمتة والبيانات وغيرها الكثير مع نشرة Think الإخبارية. راجع بيان الخصوصية لشركة IBM.
سيتم تسليم اشتراكك باللغة الإنجليزية. ستجد رابط إلغاء الاشتراك في كل رسالة إخبارية. يمكنك إدارة اشتراكاتك أو إلغاء اشتراكك هنا. راجع بيان خصوصية IBM لمزيد من المعلومات.
إن الغوص في الاختلافات بين الذكاء الاصطناعي الفاعل والذكاء الاصطناعي التوليدي يعني أولاً تعريف كليهما.
الذكاء الاصطناعي التوليدي، هو الذكاء الاصطناعي الذي يمكنه إنشاء محتوى أصلي مثل النصوص، أو الصور، أو مقاطع الفيديو، أو المقاطع الصوتية، أو التعليمات البرمجية استجابةً لتوجيه المستخدمين. يعتمد الذكاء الاصطناعي التوليدي على استخدام نماذج تعلُّم آلي تُعرَف باسم نماذج التعلم العميق -وهي خوارزميات تُحاكي عمليات التعلم واتخاذ القرار في الدماغ البشري- إلى جانب تقنيات أخرى مثل أتمتة العمليات الآلية (RPA).
تعمل هذه النماذج على تحديد وترميز الأنماط والعلاقات في مجموعات كبيرة من البيانات، ثم استخدام هذه المعلومات لفهم طلبات المستخدمين أو أسئلتهم بلغة طبيعية بإمكان هذه النماذج بعد ذلك إنشاء نصوص وصورا ومحتويات أخرى عالية الجودة بناء على البيانات التي تم تدريبها عليها في الوقت الفعلي.
يصف الذكاء الاصطناعي الفاعل أنظمة الذكاء الاصطناعي المصممة لصناعة القرارات والتصرف بشكل مستقل، مع القدرة على متابعة الأهداف المعقدة بإشراف محدود، فهو يجمع بين الخصائص المرنة لنماذج اللغات الكبيرة (LLMs) ودقة البرمجة التقليدية. ويعمل هذا النوع من الذكاء الاصطناعي بشكل مستقل لتحقيق هدف ما باستخدام تقنيات مثل معالجة اللغة الطبيعية (NLPs) والتعلم الآلي والتعلم المعزز وتمثيل المعرفة. فهو نهج استباقي مدعوم بالذكاء الاصطناعي، في حين أن الذكاء الاصطناعي التوليدي يتفاعل مع إدخال المستخدمين. وبإمكان الذكاء الاصطناعي الفاعل التكيف مع المواقف المختلفة أو المتغيرة ولديه "وكالة" لاتخاذ القرارات بناءً على السياق. كما يُستخدم في العديد من التطبيقات التي يمكن أن تستفيد من العمليات المستقلة، مثل التشغيل الآلي والتحليل المعقد والمساعد الافتراضي.
للذكاء الاصطناعي الفاعل والذكاء الاصطناعي التوليدي أهداف وخصائص مميزة تجعلهما مختلفين عن بعضهما البعض.
إنشاء المحتوى: حيث يتفوق الذكاء الاصطناعي التوليدي في إنشاء المحتوى. وبإمكان نماذج الذكاء الاصطناعي إنشاء سياق متماسك، مثل المقالات والإجابة على المشكلات المعقدة. يمكن لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، مثل تطبيق OpenAI's ChatGPT، توليد الإجابات وكتابة القوائم وتقديم المشورة عند طلبها من خلال إدخال المستخدم من خلال التوجيه. يمكن أن يؤدي استخدام حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنتاج التعليمات البرمجية إلى تبسيط عملية تطوير البرمجيات وتسهيل كتابة التعليمات البرمجية على المطورين من مختلف مستويات المهارة.
تحليل البيانات: بإمكان الذكاء الاصطناعي التوليدي تحليل كميات هائلة من البيانات واستخدام هذا التحليل لاكتشاف الأنماط والاتجاهات. كما يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي تبسيط عمليات سير العمل المعقدة، خاصةً عندما يتعلق الأمر بسلسلة التوريد وتقديم تجربة أفضل للعملاء.
القدرة على التكيف: يمكن للذكاء الاصطناعي تكييف مخرجاته بناءً على الإدخال الذي يتلقاه من المستخدم. إذا كان المستخدم يقدم تعليقات محددة للنموذج، فإن النتيجة تتغير لتتسق أكثر مع ما يسعى إليه المستخدم، وبالتالي تحسين المخرجات.
التخصيص: بإمكان تقنية الذكاء الاصطناعي التوليدي تقديم توصيات وتجارب مخصصة بناءً على إدخال المستخدم، فعلى سبيل المثال، انتقلت صناعة البيع بالتجزئة إلى تجارب مخصصة للغاية لعملائها بفضل تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي التوليدي التي تساعدهم على فهم كافة تفاصيل تفضيلات عملائهم.
صناعة القرار: نظرًا للخطط والأهداف المحددة مسبقًا، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تقييم المواقف وتحديد المسار إلى الأمام دون أو بأقل قدر من الإدخال البشري.
حل المشكلات: يستخدم الذكاء الاصطناعي الفاعل نهجًا مكونًا من أربع خطوات لحل المشكلات وهي؛ الإدراك، والعقل، والتصرف، والتعلم. تبدأ هذه الخطوات الأربع بجعل وكلاء الذكاء الاصطناعي يجمعون البيانات ويعالجونها. ومن ثم يعمل النموذج اللغوي الكبير كمنسق يحلل البيانات المتصورة لفهم الموقف. ثم يُدمج مع الأدوات الخارجية التي تتحسن وتتعلم باستمرار من خلال التعليقات.
الاستقلالية: السلوك المستقل هو ما يحدد الذكاء الاصطناعي الفاعل. إن قدرتها الفريدة على التعلم والعمل من تلقاء نفسها تجعلها تقنية واعدة للمجموعة التي تسعى إلى تبسيط سير العمل وجعل الآلات تؤدي مهام معقدة بأقل تدخل بشري.
التفاعل: نظرًا لطبيعته الاستباقية، يمكن للذكاء الاصطناعي الفاعل التفاعل مع البيئة الخارجية وجمع البيانات لضبطها في الوقت الفعلي. أحد الأمثلة على ذلك هو المركبات ذاتية القيادة، والتي يجب أن تحلل باستمرار محيطها وتتخذ قرارات قيادة آمنة ودقيقة.
التخطيط: بإمكان نماذج الذكاء الاصطناعي الفاعل التعامل مع السيناريوهات المعقدة وتنفيذ استراتيجيات متعددة الخطوات لتحقيق أهداف محددة.
من الضروري التمييز بين الذكاء الاصطناعي الفاعل ووكلاء الذكاء الاصطناعي. وبشكل أساسي، فإن الذكاء الاصطناعي الفاعل هو إطار العمل؛ بينما وكلاء الذكاء الاصطناعي هي اللبنات الأساسية في إطار العمل.
يمثل الذكاء الاصطناعي الفاعل إطارًا عامًا لحل المشكلات بحد أدنى من الإشراف، في حين أن وكيل الذكاء الاصطناعي هو عنصر متخصص ضمن هذا الإطار، يتولى تنفيذ مهام ومعالجة عمليات بشكل شبه مستقل. ويغير هذا النموذج الطريقة التي يتفاعل بها البشر مع الذكاء الاصطناعي. كما يستطيع نظام الذكاء الاصطناعي الفاعل فهم هدف أو رؤية المستخدم ويستخدم المعلومات التي يتم توفيرها لحل مشكلة.
كمثال توضيحي، تخيل بيتًا ذكيًا يتولى فيه الذكاء الاصطناعي الفاعل تشغيل وإدارة نظام استهلاك الطاقة بشكل شامل. ويتم ذلك باستخدام البيانات في الوقت الفعلي وتفضيلات المستخدم لتنسيق وكلاء الذكاء الاصطناعي مثل منظم الحرارة الذكي أو الإضاءة أو حتى الأجهزة. يمتلك كل وكيل أهدافًا ومهامًا خاصة به، ويعملون معًا ضمن إطار الذكاء الاصطناعي الفاعل لتحقيق أهداف صاحب المنزل المتعلقة بالطاقة.
هناك العديد من حالات الاستخدام للذكاء الاصطناعي، التوليدي إلا أن العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي الفاعل لا تزال في المرحلة التجريبية. وتبرز حالات الاستخدامات المحتملة للذكاء الاصطناعي الفاعل في وظائف مثل خدمة العملاء وضمان الرعاية الصحية وإدارة سير العمل وإدارة المخاطر المالية.
تستخدم الشركات الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنتاج كميات كبيرة من المحتوى المحسّن لتحسين محركات البحث، مثل المدونات والصفحات المستهدفة التي تساعد في زيادة عدد الزيارات غير المدفوعة. على سبيل المثال، قد تستخدم وكالة تسويق رقمي أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء منشورات مدونة أو صفحات ويب عالية الجودة ومحسّنة بالكلمات الرئيسية لعملائها للحصول على ترتيب أعلى في محركات البحث.
غالبا ما تنشغل فرق المبيعات البشرية بالمهام الإدارية، رغم أن الهدف الأساسي لها يتمثل في تحديد العملاء المحتملين وتنمية العلاقات معهم. لطالما كانت فرق المبيعات واحدة من حالات استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي من خلال روبوت المحادثة والمساعد افتراضي. يمكن لتقنيات الذكاء الاصطناعي أداء مهام معينة وتحقيق التحسينات في فرق المبيعات، إلى جانب التواصل مع العملاء المحتملين لتوليد الفرص.
تساهم قدرات الذكاء الاصطناعي التوليدي المتاحة في مساعدة المجموعة على ابتكار مفاهيم أو تصاميم جديدة للمنتجات بناءً على أبحاث السوق والاتجاهات وتفضيلات المستخدمين. ما قد يؤدي بدوره إلى تسريع دورة تطوير المنتج ومن الأمثلة على ذلك شركة أزياء تستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي لتصميم خط ملابس جديد وإنشاء تصميمات بناءً على إدخال المستهلك وتحليل بيانات السوق.
يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي مساعدة الشركات تلقائيًا في إنشاء ردود لاستفسارات خدمة العملاء. وبإمكان الأدوات صياغة إجابات للأسئلة الشائعة واستكشاف المشكلات وإصلاحها في الوقت الفعلي. إليك مثال على التجارة الإلكترونية. يمكنها استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في روبوتات المحادثة للتعامل مع العديد من المهام، مثل الاستفسارات عن حالة الطلب وطلبات استرداد الأموال وأسئلة الشحن.
كانت النماذج التقليدية لروبوتات المحادثة الخاصة بالعملاء تعاني من قيود بسبب الطبيعة المبرمجة مسبقًا للتقنية وتتطلب تدخلاً بشريًا في بعض الأحيان. بينما يُمكِّن النموذج الوكلاء المستقلين من فهم نية العميل وعاطفته بسرعة واتخاذ خطوات لحل المشكلة.
لذلك يمكن لهذه الأنظمة المستقلة تقييم الموقف بشكل تنبؤي وتُساهم في ضمان تفاعل أكثر سلاسة بين العميل والعمل. تكتسب تجربة العميل أهمية متزايدة في الوقت الراهن، مع سعي الشركات لتعزيز ولاء العملاء وزيادة معدلات الاحتفاظ بهم. وبشكل خاص، يتيح الذكاء الاصطناعي الفاعل أتمتة الأعمال الروتينية عبر جمع بيانات المؤسسة، وتنظيفها، وإعدادها بصيغة قابلة للاستخدام. وتساهم هذه الأنظمة في تقليل الأعباء عن الموظفين، ما يتيح لهم التفرغ للمهام والمشروعات ذات القيمة العالية.
دخلت تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي حيّز الاستخدام في قطاع الرعاية الصحية، خاصة في مجالات التشخيص، والعناية بالمرضى، وتسهيل الإجراءات الإدارية. يُعد الأمن السيبراني من أبرز الميزات الأساسية لأدوات الذكاء الاصطناعي في قطاع الرعاية الصحية، نظراً لحساسية بيانات المرضى والهواجس المرتبطة بالخصوصية. يمتد هذا القلق ليشمل أدوات الذكاء الاصطناعي الفاعل الجديدة كذلك.
أحد أمثلة حالات الاستخدام المحتملة يأتي من شركة Propeller Health، التي تدمج الذكاء الاصطناعي الفاعل في تقنيتها الخاصة بأجهزة الاستنشاق الذكية. بينما يجمع الجهاز الذكي بيانات الوقت الفعلي من المريض بشأن استخدام الأدوية والعوامل الخارجية مثل جودة الهواء. ويعمل الجهاز على إرسال تنبيهات لمقدمي الرعاية الصحية عند الضرورة وتتبع أنماط المرضى.
بإمكان الذكاء الاصطناعي الفاعل إدارة العمليات التجارية بشكل ذاتي والتعامل مع مهام معقدة مثل إعادة ترتيب الإمدادات وتحسين عمليات سلسلة التوريد. ويمكنه أتمتة العمليات الداخلية لتيسير العمل على الموظفين البشريين دون الحاجة لتدخلهم الفعلي.
كمثال، قد تقوم شركة لوجستية باستخدام نظام ذكاء اصطناعي فاعل لضبط مسارات التوصيل والجداول الزمنية تلقائيًا وفقًا لحالة المرور في الوقت الفعلي وأولويات الشحن. تجعل قابلية التوسع والقدرة المتزايدة للذكاء الاصطناعي الفاعل منه حالة استخدام مثالية لقطاع اللوجستيات تحديدًا.
يساهم الذكاء الاصطناعي الفاعل في مساعدة القطاعات على تحقيق أهداف العملاء وتحقيق نتائج محسنة في الوقت الفعلي عبر تحليل الاتجاهات السوقية والبيانات المالية لاتخاذ قرارات مستقلة تتعلق بالاستثمارات ومخاطر الائتمان. تسعى المؤسسات المالية لحماية استثمارات عملائها وفي الوقت نفسه اتخاذ قرارات استراتيجية وذكية تحقق عوائد مرتفعة.
يمكن للذكاء الاصطناعي الفاعل تحسين هذه الممارسات عبر العمل بشكل مستقل وتعديل الاستراتيجيات بناءً على الأحداث الاقتصادية والاجتماعية والسياسية الجارية. وعلى سبيل المثال، تستخدم شركة تكنولوجيا مالية الذكاء الاصطناعي الفاعل لمتابعة تقلبات السوق وتعديل تخصيصات المحفظة تلقائيًا.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي المعززة من الجيل التالي: هناك تحول نحو دمج تطبيقات الذكاء الاصطناعي المعززة من الجيل التالي في مختلف البرمجيات والمنصات. يساهم هذا التكامل في تحسين تجربة المستخدم وجعلها أكثر تخصيصًا مع توفير وظائف ذكية.
البيانات الاصطناعية لتدريب النماذج: ستُستخدم البيانات الاصطناعية المولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي لتدريب النماذج في الحالات التي تكون فيها البيانات الواقعية غير متوفرة أو مكلفة.. ويمكن أن يؤدي استخدام البيانات الاصطناعية إلى تحسين التدريب على الذكاء الاصطناعي في القطاعات مثل التشغيل الآلي والقيادة الذاتية والتمويل.
تقنية التزييف العميق: رغم أنها قد تكون مسلية إلى حد ما، فإن الذكاء الاصطناعي الفاعل يمكنه إنشاء صور أو مقاطع فيديو عالية الواقعية تظهر وكأنها حقيقية. فقد أثارت مخاوف أخلاقية حول المعلومات المضللة.
تخصيص المحتوى: يعتبر التخصيص أحد الاتجاهات الشائعة في مجال البيع بالتجزئة. تعمل فرق التسويق على تخصيص المحتوى والحملات لتلبية تفضيلات الأفراد بناءً على تحليلات بيانات الذكاء الاصطناعي التوليدي.
قطاع الخدمات المالية: يتمتع الذكاء الاصطناعي الفاعل بالقدرة على إحداث ثورة في استراتيجيات التداول من خلال تحليل بيانات السوق وتسريع تنفيذ الصفقات. يُعدّ المدى الواسع للذكاء الاصطناعي الفاعل فائدة حيث يمكن تصميم الذكاء الاصطناعي الفاعل للبحث في الويب على نطاق واسع. يستطيع الوكلاء استرداد التحديثات والحصول على المعلومات في الوقت الفعلي.
التشغيل الآلي: بدأت بعض الأماكن مثل مستودعات أمازون في استخدام الروبوتات في مراكز استيفاء الطلبات لتبسيط الأتمتة وعمليات التصنيع. بإمكان الذكاء الاصطناعي الفاعل التعامل مع المهام المعقدة والعمل بشكل مستقل لأداء مهام محددة.
تخطيط المدن: بإمكان أنظمة الذكاء الاصطناعي الفاعل في التخطيط الحضري تحليل جميع أنواع مجموعات البيانات لمساعدة المخططين على اتخاذ قرارات مستنيرة، مثل بيانات حركة المرور في الوقت الفعلي وأجهزة استشعار الكاميرات. طبيعة الذكاء الاصطناعي الفاعل المبتكر لديها القدرة على تخفيف فرق العمل لساعات من العمل لإنشاء شرائح أو جداول العروض التقديمية.
الموارد البشرية: يتمكن الذكاء الاصطناعي الفاعل في مجال الموارد البشرية من مساعدة المنظمات على تخطي قدرات الذكاء الاصطناعي التوليدي، من خلال صناعة قرارات مستقلة ودعم ديناميكي للموظفين. وبإمكان وكلاء الذكاء الاصطناعي أتمتة الأعمال الروتينية وتقديم استجابات مخصصة للموظفين، ما يمنح أخصائيي الموارد البشرية الوقت للتعامل مع أولويات أكثر استراتيجية.
تمكين المطورين من إنشاء وكلاء الذكاء الاصطناعي ونشرهم ومراقبتهم باستخدام استوديو IBM watsonx.ai.
حقِّق إنتاجية غير مسبوقة مع مجموعة من أكثر الحلول تكاملًا في القطاع لمساعدة الأعمال على بناء وتخصيص وإدارة وكلاء ومساعدي الذكاء الاصطناعي.
تحقيق وفورات في التكاليف تزيد على 90% باستخدام نماذج Granite الصغيرة والمفتوحة المصممة لتعزيز كفاءة المطوِّرين. تقدِّم هذه النماذج الجاهزة للمؤسسات أداءً استثنائيًا في معايير الأمان، وتتفوق في مجموعة واسعة من المهام المؤسسية من الأمن الإلكتروني إلى التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG).