أحدث الاتجاهات في الذكاء الاصطناعي وكيف يمكن أن تساعد عملك

أصبح الذكاء الاصطناعي (AI) بمثابة دعامة أساسية في مختلف الصناعات، بدءًا من الرؤساء التنفيذيين وحتى المطورين، حيث يتطلع الجميع إلى الاستفادة من الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات بطريقة تجعله مكونًا قياسيًا في عمليات الأعمال المختلفة. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحقق كلاً من النتيجة النهائية والنتيجة النهائية التأثير على المنظمات ذات تكاليف الاستثمار الأقل نسبيًا. سيكون دمج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بمثابة نقلة نوعية للشركات التي اعتمدت حتى الآن على المحركات القائمة على القواعد لقيادة أعمالها. وهذا يساعد على إنشاء عملية مستقلة وذاتية الشفاء والتي ستتطور بمرور الوقت لتصبح جزءًا لا غنى عنه من نمو المنظمة.

آخر التطورات

حرفيًا، نشهد كل شهر تطورات واتجاهات جديدة تحدث في مجالات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. يؤدي ذلك غالبًا إلى تطبيقات تُحدث تحولًا جذريًا في الأعمال. هنا هي الأكثر سخونة.

توليد الصور بشكل مصطنع باستخدام شبكات الخصومة التوليدية

تعد شبكات الخصومة التوليدية (GANs) نماذج جديدة نسبيًا للتعلم العميق تسمح بإنشاء مثيلات مصطنعة (معظمها صور) بناءً على المثيلات المقدمة من قبل. هناك إصدارات مختلفة من نماذج GAN مثل StyleGAN وDCGAN وما إلى ذلك مما يسمح بنقل النمط والزخارف وما إلى ذلك. وهذا بدوره يجد العديد من التطبيقات لإنشاء صور صناعية للأعمال الفنية وأنماط التصميم والنماذج وما إلى ذلك.

الآثار التجارية:

• تصميم الملابس والفنون والملمس (يجلب أفكارًا تصميمية جديدة ويقلل التكاليف)
• النمذجة المالية (تولد بيانات تركيبية لتدريب النماذج المعقدة)
• أخرى: تقليل الضوضاء في الصور، إلخ.

أطر التعلم العميق لأجهزة Edge

مع انتشار أجهزة Edge، هناك ضرورة قوية لنشر نماذج التعلم العميق التي يمكنها الاستفادة من الموارد المحدودة والقوة الحسابية، ومع ذلك، توفر المخرجات المطلوبة. لا يمكن نشر نماذج التعلم العميق التقليدية التي تتطلب طاقة وحدة معالجة الرسومات في مثل هذه الأجهزة، وبالتالي تتطلب محولًا لضغط هذه النماذج دون خسارة كبيرة في الأداء. أطر التعلم العميق مثل TensorFlow و باي تورش لقد أصدرت مؤخرًا مثل هذه المحولات.

الآثار التجارية:

• تحليلات متقدمة على أجهزة Edge، مثل مهام رؤية الكمبيوتر المعقدة على الهواتف الذكية (التعرف على الوجه، واكتشاف الوضع، وما إلى ذلك) والكاميرات (التعرف الشخصي)
• أخرى: تحليلات الأجهزة القابلة للارتداء، وما إلى ذلك.

نماذج اللغة المدربة مسبقًا على نطاق واسع

أحدث الابتكارات في نماذج اللغة عززت قدرة معالجة اللغات الطبيعية (NLP). استنادا إلى أبنية المحولات الجديدة بيرت أحدثت النماذج التي أصدرتها Google بالإضافة إلى النماذج الأخرى المشابهة لـ BERT طفرة حقيقية في البرمجة اللغوية العصبية. وقد مكّن هذا من إنتاج مئات التطبيقات العملية وحالات الاستخدام من قبل العديد من الشركات.

الآثار التجارية:

• تصنيف النص وتصنيفه
• نظام Chatbots والإجابة على الأسئلة (QnA).
• أخرى: اكتشاف المشاعر، الترجمة الآلية، التعرف على الكيانات المسماة، التلخيص

التعلم المعزز التطبيقي

للتعلم المعزز استخدام واسع النطاق في مختلف الصناعات حيث تكون القرارات أو النتائج مستقلة تمامًا. تقتصر نماذج RL السابقة على مساحة البحث، بينما تقوم الشركات الآن بتقييم استخدام نماذج RL لمحاكاة بيئة الوقت الفعلي حيث يمكنهم اختبار نماذجهم التنبؤية أو تدريب الروبوتات.

الآثار التجارية:

• محاكاة سيناريوهات الوقت الحقيقي لعملية أعمالهم وخوارزميات الاختبار
• تحديد استراتيجيات التداول ومحاكاة المعاملات
• عملية محاكاة تعتمد على RL لاختبار سلوك العملاء
• الاستفادة من صناعة الألعاب لتصميم الروبوتات البشرية مثل الذكاء الاصطناعي

قابلية التشغيل البيني للنموذج

نظرًا لوجود مجموعة واسعة من أطر التعلم العميق، هناك حاجة إلى إطار يمكن أن يساعد في نقل النموذج من إطار التعلم العميق إلى آخر. على سبيل المثال، قد تكون هناك حاجة لتحويل نموذج تم إنشاؤه باستخدام TensorFlow إلى PyTorch دون فقدان أي معلمة.

الآثار التجارية:

• القدرة على التشغيل البيني للنماذج بناءً على أطر التعلم العميق المختلفة
• نشر النماذج باستخدام أطر ومنصات مختلفة

التزييف العميق وكشف التزييف العميق

لقد مهد التقدم في تكنولوجيا التعلم العميق الطريق لتجميع ردود أفعال الوجه البشري بشكل مصطنع. تتمتع تقنية Deep Fakes بالقدرة على إحداث ثورة في مجال إنشاء محتوى الفيديو حيث يمكن للمصمم استخدامها لإنشاء مقاطع فيديو جديدة دون الحاجة إلى الشخص الحقيقي. تم إصدار العديد من مقاطع الفيديو حيث تم استبدال وجوه الفنانين في الفيديو بشخص آخر.

الآثار التجارية:

• إنشاء المحتوى - لإنشاء محتوى فيديو جديد دون الحاجة إلى الحضور الفعلي للفنانين بعد الحصول على الأذونات اللازمة

كيف يجب أن أتبع كل هذه الاتجاهات؟

هذه مجرد اتجاهات قليلة بدأ استخدامها من قبل بعض رجال الأعمال. للبقاء قادرًا على المنافسة في السوق والاستفادة من القوة الكاملة للذكاء الاصطناعي، حان الوقت للتفكير في فريق علوم البيانات لديك. داخلي أم الاستعانة بمصادر خارجية؟

إذا كنت بحاجة إلى أي دعم في تنفيذ أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي – فقط أرسل اتصل بنا. سوف نتواصل معك على الفور.