الذكاء الاصطناعي التحليلي واختلافه عن الذكاء الاصطناعي التوليدي

إن المنظمات الجديدة في مجال تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي معرضة لخطر تجاهل شكل أقدم وأكثر رسوخًا من الذكاء الاصطناعي يسمى "الذكاء الاصطناعي التحليلي". هذا الشكل من الذكاء الاصطناعي ليس عتيقًا بأي حال من الأحوال ويظل موردًا مهمًا لمعظم الشركات. على الرغم من أن بعض تطبيقات الذكاء الاصطناعي تستخدم الذكاء التحليلي والذكاء الاصطناعي التوليدي، إلا أن هذين النهجين للذكاء الاصطناعي 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 (AI) هو أحد أشكال تحليلات البيانات التي تستفيد من الذكاء الاصطناعي - وخاصة الأشكال المتقدمة من التعلم الآلي - لأغراض الاستخبارات التجارية. على الرغم من اختلافها بشكل كبير عن طرق تحليل البيانات التقليدية التي تستخدمها العديد من المؤسسات، فإن الذكاء الاصطناعي التحليلي يركز على تحقيق نفس الهدف: تحليل مجموعات البيانات لتوليد رؤى قابلة للتنفيذ 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.

الفرق الأساسي بين الذكاء الاصطناعي التحليلي وتحليلات البيانات التقليدية يكمن في أنواع التقنيات المستخدمة لتوليد هذه البيانات والوصول إليها. ومع ذلك، على الرغم من تأثير هذه الأدوات، فإنها غالبًا ما توفر عرضًا ثابتًا للبيانات لمعظم المستخدمين، وتعتمد بشكل كبير على التحليل الإحصائي لتوليد الأفكار وتتطلب من المحللين استخلاص استنتاجاتهم الخاصة بدلاً من الاعتماد على التكنولوجيا.

الميزات الرئيسية للذكاء الاصطناعي التحليلي

التحليل الوصفي: يجيب التحليل الوصفي على السؤال "ماذا حدث؟". يعد هذا النوع من التحليل هو الأكثر استخدامًا من قبل العملاء، حيث يوفر التقارير والتحليلات التي تركز 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. ولكن بدلاً من التركيز على "ماذا"، فإن التحليلات التشخيصية تعالج السؤال المهم حول سبب حدوث حدث أو شذوذ في البيانات. تميل التحليلات التشخيصية إلى أن تكون أكثر سهولة في الوصول إليها وملائمة لمجموعة أوسع من حالات الاستخدام مقارنة بالتعلم الآلي/التحليلات التنبؤية.

التحليلات التنبؤية: التحليلات التنبؤية هي شكل متقدم من التحليلات التي تحدد ما من المرجح أن يحدث بناءً على البيانات التاريخية باستخدام التعلم الآلي. تشكل البيانات التاريخية الجزء الأكبر من التحليلات الوصفية والتشخيصية المستخدمة كأساس لبناء نماذج التحليلات التنبؤية.

التحليلات الوصفية: التحليلات الوصفية هي الركيزة الرابعة والأخيرة للتحليلات الحديثة. يتضمن التحليل الوصفي تحليل المبادئ التوجيهية المحددة. إنه في الأساس عبارة عن مزيج من التحليلات الوصفية والتشخيصية والتنبؤية لتوجيه عملية اتخاذ القرار. يتم تطبيق المواقف أو الظروف الموجودة وعواقب القرار أو الحدث لتوليد قرار أو إجراء موجه للمستخدم لاتخاذه.

يركز الذكاء الاصطناعي التوليدي على إنشاء محتوى جديد من خلال تعلم الأنماط من البيانات الموجودة. تستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي تقنيات التعلم العميق، مثل الشبكات التنافسية التوليدية (GANs) والنماذج التحويلية، لتوليد النصوص والصور والموسيقى وما إلى ذلك. وقد اكتسب الذكاء الاصطناعي التوليدي اهتمامًا كبيرًا لقدرته على توليد محتوى يشبه المحتوى البشري وله تطبيقات في الصناعات الإبداعية وإنشاء المحتوى والمزيد. تتمثل الميزات الرئيسية لـ Gen AI في إنشاء المحتوى، وتعزيز الخيال والإبداع، وتحسين بيانات التدريب، وإنشاء انطباعات مخصصة.

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 العديد من الاختلافات بين الذكاء الاصطناعي التحليلي والذكاء الاصطناعي التوليدي، وبناءً على هذه الاختلافات، تجد الشركات طرقًا للعمل بشكل فعال من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي. الاختلافات بين الذكاء الاصطناعي التحليلي والذكاء الاصطناعي التوليدي:

أولاً، الأغراض والقدرات المختلفة. الهدف الرئيسي من الذكاء الاصطناعي التوليدي هو استخدام نماذج الشبكة العصبية للتعلم العميق لتوليد محتوى جديد. أما الذكاء الاصطناعي التحليلي، فهو يشير إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي القائمة على التعلم الآلي الإحصائي والمصممة لمهام محددة، مثل التصنيف أو التنبؤ أو اتخاذ القرار بناءً على البيانات المنظمة.

ثانياً، الخوارزميات مختلفة. من حيث الأساليب الخوارزمية، غالبًا ما يستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي تقنيات معقدة مثل تحويل مدخلات النص المتسلسلة إلى مخرجات متماسكة، والتنبؤ بالكلمة التالية بناءً على سياق البيانات الحالي لتوليد المحتوى. يتعلم الذكاء الاصطناعي كيفية فهم الأنماط الموجودة في البيانات لإنشاء إصدارات جديدة من تلك البيانات. يستخدم الذكاء الاصطناعي التحليلي مجموعة متنوعة من أساليب التعلم الآلي البسيطة بما في ذلك التعلم الخاضع للإشراف، والتعلم غير الخاضع للإشراف، والتعلم المعزز.

ثالثا، عوائد الاستثمار المختلفة. يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أن يجعل إنشاء المحتوى مربحًا من خلال تقديم تكاليف أقل من إنشاء المحتوى البشري، فضلاً عن القدرة على إنشاء محتوى فريد وجذاب يجذب العملاء ويحتفظ بهم. على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي التوليدي يقدم العديد من الفوائد، إلا أن قيمته الاقتصادية قد يكون من الصعب قياسها، كما أن تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي يكلف المستخدمين.

بالنسبة للذكاء الاصطناعي التحليلي، فإنه يوفر عوائد اقتصادية أفضل من خلال النماذج التنبؤية التي يمكن أن تساعد الشركات على توقع الطلب وتحسين إدارة المخزون وتحديد اتجاهات السوق واتخاذ قرارات تعتمد على البيانات. ويمكن أن يؤدي هذا إلى خفض التكاليف وتحسين تخصيص الموارد وزيادة الإيرادات من خلال اتخاذ قرارات أفضل.

رابعا، الفرق في المخاطر. يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي إنتاج "تزييفات عميقة" مقنعة، والتي يمكن أن تؤدي بسهولة إلى معلومات مضللة وسرقة الهوية والاحتيال. بالإضافة إلى ذلك، قد تكون هذه النماذج عرضة لمخاطر الخصوصية إذا كانت بيانات التدريب تحتوي على معلومات حساسة أو تم التلاعب بها لإنتاج مخرجات غير مرغوب فيها.

وتواجه بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي أيضًا مخاطر ناجمة عن خروقات الأمن السيبراني، واستغلالها لأغراض خبيثة، مثل شن هجمات إلكترونية أو نشر معلومات مضللة. ومن ثم، هناك حاجة إلى اتخاذ تدابير أمنية للتخفيف من هذه المخاطر. في الوقت الحالي، يبدو الذكاء الاصطناعي التحليلي أقل خطورة من الذكاء الاصطناعي التوليدي، لذا فقد تم استخدامه 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 الأفكار من البيانات، والتنبؤ، وتحسين العمليات، فإن الذكاء الاصطناعي التحليلي هو الخيار الصحيح. من ناحية أخرى، إذا كنت بحاجة إلى إنشاء محتوى جديد، أو الابتكار، أو تخصيص تجارب المستخدم، فإن الذكاء الاصطناعي التوليدي هو الخيار الأمثل.

Công cụ tích hợp AI tạo sinh đang được sử dụng như chatbot, được cho sẽ thay thế không chỉ các hoạt động tìm kiếm trên Internet mà còn công việc liên quan dịch vụ khách hàng hay cuộc gọi bán hàng.

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

يعد استخدام الذكاء الاصطناعي التحليلي في الدبلوماسية أمرًا ضروريًا لأنه يحتوي على معايير أكثر من أي تقنية ذكاء اصطناعي أخرى لتلبية متطلبات ومهام الدبلوماسية. ومع ذلك، لكي يكون من الممكن تطبيق تحليل الذكاء الاصطناعي في الصناعة، 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.

ثالثا، بناء البنية التحتية بما في ذلك نظام قاعدة البيانات ونظام الخادم ليكون قادرا على تشغيل تحليلات الذكاء الاصطناعي للمساعدة في التنبؤ والتنبؤ بالوضع والأحداث العالمية للقطاع الدبلوماسي. ومع ذلك، مع تزايد حجم البيانات، يصبح من الضروري وجود نظام خادم كبير بما يكفي.

رابعا، يحتاج القطاع الدبلوماسي إلى بناء الذكاء الاصطناعي التحليلي الخاص به، وهو أمر بالغ الأهمية لضمان القضايا الأمنية والأخلاقية.

[إعلان 2]
مصدر