الذكاء الاصطناعي التحليلي والفرق بينه وبين الذكاء الاصطناعي التوليدي

تُخاطر المؤسسات التي تكتشف تقنيات الذكاء الاصطناعي بتجاهل شكلٍ أقدم وأكثر رسوخًا من الذكاء الاصطناعي يُسمى "الذكاء الاصطناعي التحليلي". هذا الشكل من الذكاء الاصطناعي ليس عتيقًا على الإطلاق، ولا يزال موردًا حيويًا لمعظم الشركات. وبينما تستخدم بعض تطبيقات الذكاء الاصطناعي كلاً من الذكاء الاصطناعي التحليلي والتوليدي، إلا أن هذين النهجين يختلفان اختلافًا كبيرًا.

يكمن الاختلاف الأساسي بين تحليلات الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات التقليدي في أنواع التقنيات المستخدمة لتوليد هذه الرؤى والوصول إليها.

مفهوم وخصائص الذكاء الاصطناعي التحليلي الرئيسية.

الذكاء الاصطناعي التحليلي هو شكل من أشكال تحليل البيانات يستفيد من الذكاء الاصطناعي - وتحديداً أشكال متقدمة من التعلم الآلي - لأغراض ذكاء الأعمال. ورغم اختلافه عن أساليب تحليل البيانات التقليدية التي تستخدمها العديد من المؤسسات، إلا أن الذكاء الاصطناعي التحليلي يركز على تحقيق الهدف نفسه: تحليل مجموعات البيانات لاستخلاص رؤى قابلة للتنفيذ وتوجيه القرارات القائمة على البيانات.

تستخدم تحليلات الذكاء الاصطناعي منهجيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة، مثل معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعلم العميق، لتحليل مجموعات البيانات الكبيرة، وتطوير الرؤى، وتوجيه عملية صنع القرار بطريقة ديناميكية تستجيب مباشرة لتفاعل المستخدم.

يكمن الفرق الجوهري بين تحليلات الذكاء الاصطناعي وتحليلات البيانات التقليدية في أنواع التقنيات المستخدمة لتوليد هذه الرؤى والوصول إليها. ومع ذلك، فرغم تأثير هذه الأدوات، فإنها غالبًا ما توفر عرضًا ثابتًا للبيانات لمعظم المستخدمين، إذ تعتمد بشكل كبير على التحليل الإحصائي لتوليد الرؤى، وتتطلب من المحللين استخلاص استنتاجاتهم الخاصة بدلًا من الاعتماد على التكنولوجيا.

السمات الرئيسية لتحليلات الذكاء الاصطناعي

التحليل الوصفي: يجيب التحليل الوصفي على السؤال "ماذا حدث؟". يُعد هذا النوع من التحليل الأكثر استخدامًا من قبل العملاء، حيث يقدم تقارير وتحليلات تركز على الأحداث الماضية.

يُستخدم التحليل الوصفي لفهم الأداء العام على مستوى إجمالي، وهو أسهل طريقة للشركات للبدء لأن البيانات متاحة بسهولة لبناء التقارير والتطبيقات.

التحليل التشخيصي: يستخدم التحليل التشخيصي، كالتحليل الوصفي، البيانات التاريخية للإجابة عن سؤال محدد. ولكن بدلاً من التركيز على "ماذا"، يتناول التحليل التشخيصي السؤال المحوري حول سبب حدوث حدث أو شذوذ في البيانات. ويُعدّ التحليل التشخيصي أكثر سهولة في الوصول إليه وأكثر ملاءمة لنطاق أوسع من حالات الاستخدام مقارنةً بالتعلم الآلي/التحليل التنبؤي.

التحليلات التنبؤية: هي شكل متقدم من التحليلات يحدد ما يُحتمل حدوثه بناءً على البيانات التاريخية باستخدام تقنيات التعلم الآلي. وتُستخدم البيانات التاريخية، التي تشمل جزءًا كبيرًا من التحليلات الوصفية والتشخيصية المستخدمة كأساس لبناء نماذج التحليلات التنبؤية، كأساس لهذه النماذج.

التحليل التوجيهي: يُعدّ التحليل التوجيهي الركن الرابع والأخير من أركان التحليل الحديث. وهو يتضمن تحليلًا توجيهيًا مُحددًا، ويجمع بين التحليل الوصفي والتشخيصي والتنبؤي لتوجيه عملية اتخاذ القرار. تُطبّق فيه الظروف أو الأوضاع القائمة، بالإضافة إلى نتائج القرار أو الحدث، لتوليد قرار أو إجراء مُوجّه للمستخدم.

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، لإنشاء النصوص والصور والموسيقى، وغيرها. وقد حظي الذكاء الاصطناعي التوليدي باهتمام كبير لقدرته على إنشاء محتوى يُحاكي المحتوى البشري، وله تطبيقات في الصناعات الإبداعية، وصناعة المحتوى، وغيرها. وتتمثل الميزات الرئيسية للذكاء الاصطناعي التوليدي في إنشاء المحتوى، وتعزيز الخيال والإبداع، وتحسين بيانات التدريب، وتخصيص العلامات التجارية.

تتمثل السمات الرئيسية للذكاء الاصطناعي من الجيل الأول في إنشاء المحتوى، وتعزيز الخيال والإبداع، وتقوية بيانات التدريب، وخلق تجارب شخصية.

الفرق بين الذكاء الاصطناعي التحليلي والذكاء الاصطناعي التوليدي

توجد اختلافات عديدة بين الذكاء الاصطناعي التحليلي والذكاء الاصطناعي التوليدي، ويمكن للشركات والمؤسسات إيجاد طرق لإدارة عملياتها بكفاءة باستخدام الذكاء الاصطناعي بناءً على هذه الاختلافات. وتتلخص الاختلافات الرئيسية بين الذكاء الاصطناعي التحليلي والذكاء الاصطناعي التوليدي فيما يلي:

أولاً، تختلف أغراضهما وقدراتهما. يتمثل الغرض الأساسي للذكاء الاصطناعي التوليدي في استخدام نماذج الشبكات العصبية للتعلم العميق لإنشاء محتوى جديد. أما الذكاء الاصطناعي التحليلي، فيشير إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي القائمة على التعلم الآلي الإحصائي والمصممة لمهام محددة، مثل التصنيف أو التنبؤ أو اتخاذ القرارات بناءً على بيانات منظمة.

ثانيًا، تختلف الخوارزميات. فمن حيث الأساليب الخوارزمية، يستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي عادةً تقنيات معقدة، مثل تحويل المدخلات النصية المتسلسلة إلى مخرجات متماسكة، والتنبؤ بالكلمة التالية بناءً على سياق البيانات الموجودة لتوليد المحتوى. ويتعلم الذكاء الاصطناعي التوليدي فهم الأنماط في البيانات لإنشاء نسخ جديدة منها. أما الذكاء الاصطناعي التحليلي، فيستخدم مجموعة من أساليب التعلم الآلي الأبسط، بما في ذلك التعلم الخاضع للإشراف، والتعلم غير الخاضع للإشراف، والتعلم المعزز.

ثالثًا، ثمة اختلافات في العائد على الاستثمار. يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أن يحقق ربحًا من إنشاء المحتوى بفضل انخفاض تكاليفه مقارنةً بإنشاء المحتوى البشري، فضلًا عن إمكانية ابتكار محتوى فريد وجذاب يجذب العملاء ويحافظ عليهم. ورغم ما يقدمه الذكاء الاصطناعي التوليدي من مزايا عديدة، إلا أن قياس قيمته الاقتصادية قد يكون صعبًا، كما يتحمل المستخدمون تكاليف تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي.

تُحقق تحليلات الذكاء الاصطناعي 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 يُؤدي إلى خفض التكاليف، وتحسين تخصيص الموارد، وزيادة الإيرادات بفضل تحسين عملية اتخاذ القرارات.

رابعًا، توجد اختلافات في مستويات المخاطر. إذ يمكن للذكاء الاصطناعي المُولّد أن يُنتج فيديوهات مُزيّفة مُقنعة، مما يُؤدي بسهولة إلى التضليل وسرقة الهوية والاحتيال. إضافةً إلى ذلك، قد تُشكّل هذه النماذج مخاطر على الخصوصية إذا احتوت بيانات التدريب على معلومات حساسة أو تم التلاعب بها لإنتاج مُخرجات غير مقصودة.

تواجه البيانات المستخدمة في تدريب تحليلات الذكاء الاصطناعي مخاطر الاختراقات الأمنية الإلكترونية، حيث يمكن استغلالها لأغراض خبيثة مثل شنّ هجمات إلكترونية أو نشر معلومات مضللة. لذا، تُعدّ التدابير الأمنية ضرورية للتخفيف من هذه المخاطر. حاليًا، يبدو أن الذكاء الاصطناعي التحليلي أقل خطورة من الذكاء الاصطناعي التوليدي، وقد استُخدم لفترة طويلة في العديد من الشركات.

باختصار، عند الاختيار بين الذكاء الاصطناعي التحليلي والذكاء الاصطناعي التوليدي، ضع في اعتبارك متطلباتك وأهدافك المحددة. إذا كان الهدف هو استخلاص رؤى من البيانات، والتنبؤ، وتحسين العمليات، فإن الذكاء الاصطناعي التحليلي هو الخيار الأمثل. أما إذا كانت الحاجة هي إنشاء محتوى جديد، أو الابتكار، أو تخصيص تجربة المستخدم، فإن الذكاء الاصطناعي التوليدي هو الخيار الأمثل.

تُستخدم الأدوات التي يتم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي، مثل برامج الدردشة الآلية، ومن المتوقع أن تحل محل ليس فقط أنشطة البحث على الإنترنت ولكن أيضًا المهام المتعلقة بخدمة العملاء ومكالمات المبيعات.

بعض التوصيات

يُعدّ استخدام تحليلات الذكاء الاصطناعي في العمل الدبلوماسي أمراً بالغ الأهمية، لما تتمتع به من مزايا تفوق أي تقنية ذكاء اصطناعي أخرى، ما يجعلها قادرة على تلبية متطلبات ومهام القطاع الدبلوماسي. ومع ذلك، يتطلب تطبيق تحليلات الذكاء الاصطناعي في هذا المجال استيفاء الشروط التالية:

أولاً، من الضروري بناء قوة عاملة تتمتع بمعرفة وخبرة كافية في مجال تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي (بما في ذلك الذكاء الاصطناعي والذكاء القائم على الذكاء البشري).

ثانيًا، يُعدّ تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي على الخدمات القطاعية، مثل الرد على رسائل البريد الإلكتروني والتفاعل المباشر مع المواطنين عبر تقنية روبوتات الدردشة، أمرًا بالغ الأهمية. ومن الأمثلة البارزة على ذلك استخدام وزارة الخارجية الألمانية لتقنية الذكاء الاصطناعي، المسماة "فاسيل"، للتفاعل مع المواطنين خلال الفترة من 2021 إلى 2023، حيث عالجت 40 ألف طلب شهريًا.

ثالثًا، يُعدّ بناء البنية التحتية، بما في ذلك أنظمة قواعد البيانات وأنظمة الخوادم، ضروريًا لتمكين تحليل الذكاء الاصطناعي، الذي يُمكن أن يُساعد جزئيًا في التنبؤ بالأحداث العالمية وتوقعها في القطاع الدبلوماسي. ومع ذلك، ونظرًا لتزايد حجم البيانات باستمرار، يلزم وجود نظام خوادم ذي سعة كبيرة.

رابعاً، يحتاج القطاع الدبلوماسي إلى بناء محرك تحليلات الذكاء الاصطناعي الخاص به؛ وهذا أمر بالغ الأهمية لضمان تلبية المعايير الأمنية والأخلاقية.

مصدر: https://baoquocte.vn/ai-phan-tich-va-su-khac-biet-voi-ai-tao-sinh-298800.html