تُخاطر المؤسسات حديثة العهد بالذكاء الاصطناعي بتجاهل شكلٍ أقدم وأكثر رسوخًا من الذكاء الاصطناعي، يُسمى "الذكاء الاصطناعي التحليلي". هذا الشكل من الذكاء الاصطناعي لا يزال يُمثل موردًا حيويًا لمعظم الشركات. في حين أن بعض تطبيقات الذكاء الاصطناعي تستخدم كلاً من الذكاء الاصطناعي التحليلي والتوليدي، إلا أن هذين النهجين منفصلان إلى حد كبير.
 |
| الفرق الأساسي بين الذكاء الاصطناعي التحليلي وتحليلات البيانات التقليدية يكمن في أنواع التقنيات المستخدمة لتوليد هذه البيانات والوصول إليها. |
المفاهيم والميزات الرئيسية للذكاء الاصطناعي التحليلي
الذكاء الاصطناعي التحليلي هو أحد أشكال تحليل البيانات التي تستفيد من الذكاء الاصطناعي - وخاصةً الأشكال المتقدمة من تعلم الآلة - لأغراض استخبارات الأعمال. ورغم اختلافه الجوهري عن أساليب تحليل البيانات التقليدية التي تستخدمها العديد من المؤسسات، إلا أنه يركز على تحقيق الهدف نفسه: تحليل مجموعات البيانات لتوليد رؤى عملية وتوجيه القرارات القائمة على البيانات.
يستخدم الذكاء الاصطناعي التحليلي أساليب الذكاء الاصطناعي المتقدمة، مثل معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعلم العميق، لتحليل مجموعات البيانات الكبيرة، وتطوير الأفكار، وتوجيه القرارات بطريقة ديناميكية، والاستجابة مباشرة لتفاعلات المستخدم.
يكمن الفرق الجوهري بين الذكاء الاصطناعي التحليلي وتحليلات البيانات التقليدية في أنواع التقنيات المستخدمة لتوليد هذه الرؤى والوصول إليها. ومع ذلك، فرغم فعالية هذه الأدوات، إلا أنها غالبًا ما توفر رؤية ثابتة للبيانات لمعظم المستخدمين، معتمدةً بشكل كبير على التحليل الإحصائي لتوليد الرؤى، ومطالبةً المحللين باستخلاص استنتاجاتهم الخاصة بدلًا من الاعتماد على التكنولوجيا.
الميزات الرئيسية للذكاء الاصطناعي التحليلي
التحليلات الوصفية: تُجيب التحليلات الوصفية على سؤال "ماذا حدث؟". يُعدّ هذا النوع من التحليلات الأكثر استخدامًا بين العملاء، إذ يُقدّم تقارير وتحليلات تُركّز على الأحداث الماضية.
يتم استخدام التحليلات الوصفية لفهم الأداء العام على مستوى إجمالي وهي أسهل طريقة على الإطلاق للشركة للبدء لأن البيانات متاحة بسهولة لبناء التقارير والتطبيقات.
التحليلات التشخيصية: تستخدم التحليلات التشخيصية، مثل التحليلات الوصفية، البيانات التاريخية للإجابة على سؤال ما. ولكن بدلاً من التركيز على "ماذا"، تتناول التحليلات التشخيصية السؤال المهم: لماذا حدث حدث أو شذوذ في البيانات. وتميل التحليلات التشخيصية إلى أن تكون أكثر سهولة في الاستخدام وملاءمة لمجموعة أوسع من حالات الاستخدام مقارنةً بالتعلم الآلي/التحليلات التنبؤية.
التحليلات التنبؤية: هي شكل من أشكال التحليلات المتقدمة التي تحدد ما يُحتمل حدوثه بناءً على البيانات التاريخية باستخدام التعلم الآلي. تتألف البيانات التاريخية بشكل أساسي من تحليلات وصفية وتشخيصية تُستخدم كأساس لبناء نماذج التحليلات التنبؤية.
التحليلات الوصفية: تُعدّ التحليلات الوصفية الركيزة الرابعة والأخيرة للتحليلات الحديثة. تُعنى هذه التحليلات بالتحليلات الوصفية المحددة. وهي في جوهرها مزيج من التحليلات الوصفية والتشخيصية والتنبؤية لتوجيه عملية اتخاذ القرار. تُطبّق المواقف أو الظروف القائمة وعواقب القرار أو الحدث لتوليد قرار أو إجراء مُوجّه ليتخذه المستخدم.
يركز الذكاء الاصطناعي التوليدي على إنشاء محتوى جديد من خلال تعلم الأنماط من البيانات الموجودة. ويستخدم تقنيات التعلم العميق، مثل الشبكات التوليدية التنافسية (GANs) والنماذج التحويلية، لتوليد النصوص والصور والموسيقى، وغيرها. وقد حظي الذكاء الاصطناعي التوليدي باهتمام كبير لقدرته على توليد محتوى شبيه بالمحتوى البشري، وله تطبيقات في الصناعات الإبداعية، وإنشاء المحتوى، وغيرها. ومن أهم سماته إنشاء المحتوى، وتعزيز الخيال والإبداع، وتحسين بيانات التدريب، وخلق انطباعات شخصية.
 |
| تتمثل الميزات الرئيسية لـ Gen AI في إنشاء المحتوى، وتعزيز الخيال والإبداع، وتحسين بيانات التدريب، وإنشاء انطباعات مخصصة. |
الفرق بين الذكاء الاصطناعي التحليلي والذكاء الاصطناعي التوليدي
هناك اختلافات عديدة بين الذكاء الاصطناعي التحليلي والتوليدي، وبناءً على هذه الاختلافات، تجد الشركات/الشركات طرقًا للعمل بفعالية من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي. الاختلافات بين الذكاء الاصطناعي التحليلي والتوليدي:
أولاً، تختلف الأغراض والقدرات. الهدف الرئيسي للذكاء الاصطناعي التوليدي هو استخدام نماذج الشبكات العصبية للتعلم العميق لتوليد محتوى جديد. أما الذكاء الاصطناعي التحليلي، فيشير إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي القائمة على التعلم الآلي الإحصائي، والمصممة لمهام محددة، مثل التصنيف والتنبؤ واتخاذ القرارات بناءً على بيانات مُهيكلة.
ثانيًا، تختلف الخوارزميات. من حيث الأساليب الخوارزمية، غالبًا ما يستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي تقنيات معقدة، مثل تحويل مُدخلات النصوص المتسلسلة إلى مُخرجات مُترابطة، والتنبؤ بالكلمة التالية بناءً على سياق البيانات الحالي لتوليد المحتوى. يتعلم الذكاء الاصطناعي التوليدي فهم أنماط البيانات لتوليد نُسخ جديدة منها. يستخدم الذكاء الاصطناعي التحليلي مجموعة من أساليب التعلم الآلي الأبسط، بما في ذلك التعلم المُشرف، والتعلم غير المُشرف، والتعلم المُعزز.
ثالثًا، الفرق في عائد الاستثمار. يُمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أن يجعل إنشاء المحتوى مربحًا من خلال توفير تكاليف أقل من إنشاء المحتوى البشري، بالإضافة إلى إمكانية إنشاء محتوى فريد وجذاب يجذب العملاء ويحافظ عليهم. على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي التوليدي يُقدم العديد من المزايا، إلا أن قيمته الاقتصادية قد يصعب قياسها، كما أن تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي يُكلف المستخدمين الكثير.
بالنسبة للذكاء الاصطناعي التحليلي، يُحقق عوائد اقتصادية أفضل من خلال نماذج تنبؤية تُساعد الشركات على توقع الطلب، وتحسين إدارة المخزون، وتحديد اتجاهات السوق، واتخاذ قرارات مبنية على البيانات. وهذا بدوره يُسهم في خفض التكاليف، وتحسين تخصيص الموارد، وزيادة الإيرادات من خلال اتخاذ قرارات أفضل.
رابعًا، هناك فرق في المخاطر. يُمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي إنتاج "تزييفات عميقة" مُقنعة، مما قد يؤدي إلى معلومات مضللة وسرقة هوية واحتيال. بالإضافة إلى ذلك، قد تُشكل هذه النماذج مخاطر على الخصوصية إذا احتوت بيانات التدريب على معلومات حساسة أو تم التلاعب بها لإنتاج نتائج غير مقصودة.
تواجه بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي التحليلي أيضًا مخاطر اختراق الأمن السيبراني وإساءة استخدامها لأغراض خبيثة، مثل شن هجمات إلكترونية أو نشر معلومات مضللة. لذلك، تُعد تدابير أمنية ضرورية للحد من هذه المخاطر. حاليًا، يبدو أن الذكاء الاصطناعي التحليلي أقل خطورة من الذكاء الاصطناعي التوليدي، ولذلك يُستخدم منذ فترة طويلة في العديد من الشركات.
باختصار، عند الاختيار بين الذكاء الاصطناعي التحليلي والتوليدي، ضع في اعتبارك متطلباتك وأهدافك المحددة. إذا كان الهدف هو استخلاص رؤى من البيانات، والتنبؤ، وتحسين العمليات، فإن الذكاء الاصطناعي التحليلي هو الخيار الأمثل. من ناحية أخرى، إذا كنت بحاجة إلى إنشاء محتوى جديد، أو ابتكار، أو تخصيص تجارب المستخدم، فإن الذكاء الاصطناعي التوليدي هو الخيار الأمثل.
 |
| يتم استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية كروبوتات محادثة، ومن المتوقع أن تحل محل ليس فقط عمليات البحث على الإنترنت ولكن أيضًا خدمة العملاء ومكالمات المبيعات. |
بعض التوصيات
يُعدّ استخدام الذكاء الاصطناعي التحليلي في المجال الدبلوماسي أمرًا بالغ الأهمية، إذ يمتلك معايير أكثر من أي تقنية ذكاء اصطناعي أخرى لتلبية متطلبات ومهام القطاع الدبلوماسي . ومع ذلك، لتطبيق الذكاء الاصطناعي التحليلي في هذا القطاع، يجب استيفاء الشروط التالية:
أولاً، من الضروري بناء الموارد البشرية التي تتمتع بالمعرفة والخبرة الكافية في صناعة تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي (بما في ذلك الذكاء الاصطناعي والذكاء المبني على الذكاء البشري).
ثانياً، تطبيق تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي على خدمات الصناعة مثل الرد على رسائل البريد الإلكتروني، والتفاعل مباشرة مع الأشخاص من خلال تكنولوجيا روبوت المحادثة، وهي الطريقة التي استخدمت بها وزارة الخارجية الألمانية تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، المسماة FACIL، للتفاعل مع المواطنين من عام 2021 إلى عام 2023 ومعالجة 40 ألف طلب شهرياً.
ثالثًا، بناء بنية تحتية تشمل نظام قاعدة بيانات ونظام خادم لتشغيل تحليلات الذكاء الاصطناعي للمساعدة في التنبؤ بالوضع العالمي وأحداثه للقطاع الدبلوماسي. ومع ذلك، نظرًا لتزايد حجم البيانات، هناك حاجة إلى نظام خادم كبير بما يكفي.
رابعا، يحتاج القطاع الدبلوماسي إلى بناء الذكاء الاصطناعي التحليلي الخاص به، وهو الأمر الأكثر أهمية لضمان القضايا الأمنية والأخلاقية.
[إعلان 2]
مصدر
تعليق (0)