يتكون الذكاء الاصطناعي المعمم من أجهزة أو أنظمة يمكنها التعامل مع جميع أنواع المهام بمفردها. أدى امتداد الذكاء الاصطناعي المعمم في النهاية إلى تطوير التعلم الآلي. كامتداد للذكاء الاصطناعي ، يحلل التعلم الآلي (ML) سلسلة من خوارزميات الكمبيوتر لإنشاء برنامج يعمل على أتمتة الإجراءات. بدون إجراءات البرمجة بشكل واضح ، يمكن للأنظمة تعلم وتحسين التجربة الكلية. يستكشف مجموعات كبيرة من البيانات للعثور على أنماط مشتركة وصياغة نماذج تحليلية من خلال التعلم.
جدول المحتويات
الذكاء الاصطناعي مقابل التعلم الآلي
ظهر الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي خلال السنوات الأخيرة وقابلين للتبادل. كجزء من التطورات في علوم الكمبيوتر ، تم دمج هذه التقنيات في أنظمة ذكية.
على الرغم من تشابههما الشديد مع بعضهما البعض ، لا يزال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي يعتبران مفهومين مختلفين في حالات مختلفة.
بشكل عام ، لم يتم تطوير الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ليحلوا محل الذكاء البشري. بدلا من ذلك ، التكنولوجيا و الأعمال الاستفادة من هذه التقنيات لدعم الاختراقات الحديثة.
الذكاء الاصطناعي (AI) هو مجال علوم الكمبيوتر الذي ينشئ نظام كمبيوتر يشبه إلى حد كبير الذكاء البشري. بدلاً من أكواد البرمجة التي تنفذ إجراءً ما ، فإنهم يستخدمون الخوارزميات للعمل.
تم تصميم أجهزة وأنظمة الذكاء الاصطناعي في المقام الأول لتقديم أداء ذكي. لفهم كيفية عمل الذكاء الاصطناعي بشكل أفضل ، إليك المجموعات المصنفة ضمن هذا النظام:
الذكاء الاصطناعي المعمم
يتكون الذكاء الاصطناعي المعمم من أجهزة أو أنظمة يمكنها التعامل مع جميع أنواع المهام بمفردها. أدى امتداد الذكاء الاصطناعي المعمم في النهاية إلى تطوير التعلم الآلي.
الذكاء الاصطناعي التطبيقي
يعمل الذكاء الاصطناعي التطبيقي على أتمتة إجراءات محددة عند جمع البيانات وتحليلها واكتساب رؤى من خلال البيانات. يتم استخدامه لتداول الأسهم والأسهم أو المناورة بمركبة مستقلة ويوجد بشكل شائع في أنظمة وأجهزة الذكاء الاصطناعي.
كامتداد للذكاء الاصطناعي ، يحلل التعلم الآلي (ML) سلسلة من خوارزميات الكمبيوتر لإنشاء برنامج يعمل على أتمتة الإجراءات. بدون إجراءات البرمجة بشكل واضح ، يمكن للأنظمة تعلم وتحسين التجربة الكلية. يستكشف مجموعات كبيرة من البيانات للعثور على أنماط مشتركة وصياغة نماذج تحليلية من خلال التعلم.
على سبيل المثال ، يمكن أن تؤدي زيادة برنامج التعلم الآلي إلى كمية معقولة من بيانات صور الأشعة السينية إلى إنشاء نظام يقوم بأتمتة تحليل من الأشعة السينية.
يستخدم البرنامج أوصاف صور الأشعة السينية المختلفة لتطوير صورة تحليلية نموذج لذلك. بعد العثور على أنماط مشتركة ضمن مجموعة بيانات كبيرة ، سيحدد البرنامج أيضًا الاختلافات من خلال مؤشرات قابلة للمقارنة.
البيانات السابقة هي أساسها لفهم صور الأشعة السينية الجديدة التي يتم إدخالها في النظام. أصبحت طفرة الذكاء الاصطناعي واحدة من أحدث الاختراقات في نظام الرعاية الصحية ، وتستخدم لتحقيق أداء على مستوى الإنسان لتجزئة الأشعة السينية.
تعليم غير مشرف عليه
تمت إعادة تشكيل نموذج الذكاء الاصطناعي الحالي بالكامل منذ عام 2017. في الواقع ، في نموذج الذكاء الاصطناعي السابق ، معظم التعلم الذي تعلمته الآلة نموذج تم إجراؤها بشكل أساسي على مجموعات البيانات الصغيرة والتعلم الخاضع للإشراف.
يصف التعلم الخاضع للإشراف مقابل التعلم غير الخاضع للإشراف نوعين رئيسيين من المهام في مجال التعلم الآلي. في التعلم تحت الإشراف ، يقوم الباحث بتعليم الخوارزمية الاستنتاجات أو التنبؤات التي يجب أن تقوم بها. في التعلم غير الخاضع للإشراف ، فإن نموذج لديه خوارزميات قادرة على اكتشاف ومن ثم تقديم استنتاجات حول البيانات. لا يوجد مدرس أو إجابة واحدة صحيحة. وهكذا تتعلم الآلة من تلقاء نفسها.
ساعد هذا النهج في إنتاج تطبيقات محدودة للتعلم الآلي لا يمكن تعميمها عبر المهام.
كانت هناك حاجة إلى مجموعة بيانات منظمة صغيرة لجعل نماذج التعلم الآلي هذه قابلة للتطبيق من خلال التعلم الخاضع للإشراف.
ومع ذلك ، ظهرت نقطة تحول حقيقية عندما تم استخدام التعلم غير الخاضع للإشراف كنهج أساسي لتدريب نماذج التعلم الآلي ، وقد أصبح هذا قابلاً للتطبيق ، وذلك بفضل هندسة المحولات.
هندسة المحولات - يشار إليها أحيانًا باسم المحول العصبي شبكة أو محول نموذج - هي بنية تسعى إلى حل مهام التسلسل إلى التسلسل مع التعامل بسهولة مع التبعيات بعيدة المدى.
أخيرًا ، أتاحت بنية المحولات تحسين نماذج التعلم الآلي من خلال التعلم غير الخاضع للإشراف.
وكانت نقطة التحول الرئيسية هي أنه يمكن تدريب نماذج التعلم غير الخاضعة للإشراف على كمية هائلة من البيانات غير المنظمة. فيما يسمى التدريب المسبق.
التدريب قبل
من خلال التدريب المسبق ، كان من الممكن أخيرًا الاستفادة من مناهج التعلم غير الخاضعة للإشراف للحصول على التعلم الآلي نموذج تعلم على كمية هائلة من البيانات غير المهيكلة.
من هذا ، سيتعلم في النهاية أداء مهام عامة متعددة.
في الواقع ، خلال عملية ما قبل التدريب هذه ، من خلال التعلم غير الخاضع للإشراف ، على كمية هائلة من البيانات ، والمزيد والمزيد من المعلمات ، بدأت نماذج التعلم الآلي في التقاط الأنماط من البيانات ، من وظيفة موضوعية بسيطة (توقع نص إلى نص ) ، وبالتالي تعلمت نوعًا من الاستدلال للتعامل مع المهام المختلفة.
بمجرد انتهاء مرحلة ما قبل التدريب ، تحصل على محرك ذكاء اصطناعي معمم يحتاج إلى ضبط دقيق.
الكون المثالى
في مرحلة الضبط الدقيق ، يتم تدريب نماذج التعلم الآلي على أمثلة محددة لجعلها قادرة على التقاط المهام الضيقة من قدرتها على التعميم عبر المهام.
بمجرد الانتهاء من عملية الضبط الدقيق ، يتم التعلم الآلي نموذج قادر على استنتاج السياق لاحقًا من خلال خاصية ناشئة تسمى التعلم في السياق أو التحفيز.
التعلم في السياق
كانت إحدى الخصائص الناشئة الأكثر بروزًا (قدرات نماذج التعلم الآلي التي ظهرت بسبب الحجم) هي التعلم في السياق عبر حث.
في الواقع، الهندسة السريعة تمكن المستخدمين من توفير سياق للتعلم الآلي نموذج (بتنسيق لغة طبيعية) ، بحيث يكون ملف نموذج يمكن تغيير مخرجاته بالكامل ، بناءً على هذا السياق.
الهندسة السريعة هي مفهوم معالجة اللغة الطبيعية (NLP) الذي يتضمن اكتشاف المدخلات التي تؤدي إلى نتائج مرغوبة أو مفيدة. الدفع هو ما يعادل إخبار العبقري في المصباح السحري بما يجب فعله. في هذه الحالة ، المصباح السحري هو DALL-E ، وهو جاهز لإنشاء أي صورة ترغب فيها.
أثبتت الهندسة السريعة أنها قوية للغاية ، وهي نموذج الترميز الحديث ، حيث يوجد مزيج من الواجهة الخلفية والواجهة الأمامية وثورة في تطوير البرمجيات.
في الواقع ، من خلال الهندسة السريعة ، نتحرك حقًا نحو ثورة بدون رمز ، حيث يمكن إنشاء واجهة المستخدم (واجهات المستخدم) و UX (تجربة المستخدم) بشكل سريع من خلال وصف التعلم الآلي ببساطة نموذج وما التطبيق الذي تريده أن ينفذه.
ثورة الذكاء الاصطناعي التوليدية
في عام 2017 ، تم استدعاء بنية جديدة للتعلم الآلي لنماذج اللغات الكبيرة هندسة المحولات، غيرت مشهد الذكاء الاصطناعي بالكامل.
هندسة المحولات - يشار إليها أحيانًا باسم المحول العصبي شبكة أو محول نموذج - هي بنية تسعى إلى حل مهام التسلسل إلى التسلسل مع التعامل بسهولة مع التبعيات بعيدة المدى.
الجزء المثير للاهتمام منه؟
جزء كبير مما جعل ChatGPT فعال بشكل لا يصدق هو نوع من الهندسة المعمارية يسمى "Transformer" ، والذي تم تطويره بواسطة مجموعة من الباحثين في Google في Google Brain و Google Research.
في الواقع ، مكنت هذه البنية من تطوير نماذج لغة كبيرة (نماذج التعلم الآلي التي تم تدريبها مسبقًا بهدف بسيط وهو إجراء تنبؤات من نص إلى نص) من خلال توسيع نطاقها.
بمجرد أن تتمكن من جلب المزيد من البيانات إلى هذه النماذج وتمكينها من التعامل مع المزيد من المعلمات ، ستحصل على المزيد من القدرات المعممة لهذه النماذج.
والتي تحولت إلى محركات للأغراض العامة قادرة على التعامل مع عدد كبير من المهام على نطاق واسع.
جعلنا هذا النموذج ننتقل من عصر الاكتشاف ، حيث يمكن للمستخدمين العثور بسرعة على الأشياء بناءً على اهتماماتهم إلى التوليد ، حيث يمكن للمستخدمين أخيرًا إنشاء تجارب مخصصة للغاية أثناء التنقل.
هذا قد يطلق العنان لما أحب أن أسميه الخبرات التوليدية في العالم الحقيقي.
هؤلاء هم:
في الوقت الحقيقي خدم على الطاير.
على الارض، وثيقة الصلة بالمستخدم الذي يتم تقديمها إليه.
سياقية ، قادرة على استنتاج السياق ، وبالتالي تغيير ديناميكي.
مفرط الشخصية ، يختلف لكل مستخدم (تمامًا مثل تيار الوعي يختلف من شخص لآخر).
وتفاعلية، سيتمكن المستخدم من تغييرها بسرعة!
زيادة الطلب على المهارات في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في سوق العمل
كشفت التقارير الأخيرة عن تزايد الطلب على المهارات في مجال الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في سوق العمل اليوم. في ضوء الرقمنة ، تستفيد الشركات من الذكاء الاصطناعي لتحسين عملياتها وخدماتها. وجد الخبراء أن هذه المهارات الفنية هي الأكثر طلبًا في التمويل ، تسويق، والصناعات التقنية.
عندما ضرب COVID-19 العالم ، تأثر الاقتصاد بشكل كبير أيضًا. ارتفعت معدلات البطالة ، لكن الوظائف في الذكاء الاصطناعي ظلت ثابتة في خضم الأزمة. عندما تم الإعلان عن هذا الكشف ، دفع غالبية الشركات إلى الاستفادة من الذكاء الاصطناعي في التحول الرقمي والتكيف.
الاستفادة من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لنمو الأعمال
تستخدم الشركات الناشئة الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة نمو. من صمم المساعدين الآليين ، الموظف إدارة أنظمة لتطبيق التعلم العميق لإنشاء منتجات جديدة ، ساهمت هذه التقنيات في تقدم مجتمعنا.
استفادت الرعاية الصحية والتمويل والعديد من الشركات الأخرى من إمكانات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لدفع الأعمال الأهداف. تقدم هذه الأنظمة حلولًا مبتكرة تعمل على أتمتة القرارات الحاسمة وتخصيصها تسويق، ودفعهم نحو التحول الرقمي. في نهاية المطاف ، يوفر الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي فرصة لرواد الأعمال الرقميين لإقامة فعالة ومبتكرة الأعمال الاستراتيجيات.
أصبح تطبيق الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في طليعة رواد الصناعة الذين يقدمون منتجات أسرع وأكثر ذكاءً وفعالية من حيث التكلفة. بصرف النظر عن المنتجات ، حسنت هذه الأنظمة أيضًا الرقمية تسويق الممارسات. تساعد تحليلات البيانات المكثفة رواد الأعمال في الحصول على معلومات قيمة لعملائهم. ونتيجة لذلك ، يمكنهم تنسيق ملفات تسويق الاستراتيجيات وفقًا لجمهورها المستهدف. كانت النتيجة استجابة أعلى القيمة والأهم من ذلك ، ميزة تنافسية كبيرة ضد منافسيهم المباشرين.
إنتاج محتوى ملائم وعالي الجودة
يتيح تطبيق الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي للشركات إنتاج محتوى وثيق الصلة وعالي الجودة. عندما يتعلق الأمر بالتجارة الإلكترونية والرقمنة ، فإن تحسين محركات البحث وحركة مرور الويب أمر حيوي.
من الضروري أن تكتسب العلامات التجارية الزخم والتواجد عبر الإنترنت حتى يمكن التعرف عليها. مع الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، يمكن للشركات القيام بذلك صمم المحتوى الخاص بهم ليصبح أكثر استجابة وانغماسًا في جمهورهم المستهدف.
على سبيل المثال ، يستخدم عدد متزايد من العلامات التجارية استفسارات العملاء لإنتاج المحتوى. يقومون بإنشاء محتوى يجيب على الأسئلة الأكثر شيوعًا للتفاعل مع جمهورهم.
حتى محركات البحث تعمل بالذكاء الاصطناعي الآن. تستخدم Google و Bing ومحركات البحث الأخرى الذكاء الاصطناعي لاستيعاب هدف الباحث. تلعب خوارزميات التعلم العميق دورًا أساسيًا في ترتيب نتائج البحث.
من خلال التعلم الآلي ، يتم تحليل عوامل مثل ملاءمة الموضوع ، وملاءمة القارئ ، والأصالة لعرض محتوى عالي الجودة.
نتيجة لذلك ، تقر المزيد من العلامات التجارية بأهمية إنتاج محتوى ذي صلة وعالي الجودة لتحقيق تصنيفات أفضل. يؤثر بشكل أساسي على كيفية تعامل الجماهير مع المحتوى الخاص بك إلى جانب منتجاتك وخدماتك. لذلك ، يطبق رواد الأعمال الرقميون التعلم الآلي لجمع المعلومات والتنبؤ باتجاهات المنتجات. سمحت لهم الفرصة لتطبيق هذه التكنولوجيا بتوقع النهج الذي من المحتمل أن يؤدي إلى النتائج المرجوة.
تقديم تجارب مخصصة فريدة للمستخدمين
تساعد تدخلات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي رواد الأعمال الرقميين على تحسين تجربة العملاء بشكل عام. يمكن لهذه التقنيات تحسين المشاركة ، وتوسيع نطاق الاستبقاء ، وتخصيص تجربة المستخدم ، والأهم من ذلك كله ، زيادة الإيرادات. تحسين محرك البحث (SEO) ، أحد تطبيقات الذكاء الاصطناعي البارز سيطر على عالم التكنولوجيا الرقمية تسويق.
بصرف النظر عن المساهمة في زيادة حركة مرور الويب ، تقدم مُحسّنات محرّكات البحث تجارب مخصصة فريدة للمستخدمين. تضع الخوارزميات تجربة فريدة ومخصصة للمستخدمين الذين يتفاعلون مع العلامة تجارية. ينتج عن فردية المستخدم معاملة فريدة لكل عميل.
باستخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، يمكن للعلامات التجارية استيعاب تفضيلات جمهورها. يعد استخدام مُحسّنات محرّكات البحث أيضًا أرخص بكثير مع تقديم فوائد طويلة الأجل للشركات من أي نوع. وبالتالي ، يمكن للشركات إيجاد حلول فعالة من حيث التكلفة ومناسبة للمواقف الفريدة الخاصة بهم السوق المستهدف.
إنشاء استجابات مؤتمتة من خلال التعلم العميق
تستخدم غالبية الشركات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتحسين الأعمال عمليات. تعمل هذه التدخلات على تغيير كيفية إنتاج المنتجات وتسويقها وعرضها. يتعامل الذكاء الاصطناعي الآن مع جزء كبير من تسويق الحملات أيضًا.
باستخدام الخوارزميات والتحليلات المتقدمة ، يعمل رواد الأعمال على تحسين الاستراتيجيات التي يمكن أن تحقق أفضل النتائج. يتم تصميم هذه الحملات اعتمادًا على العوامل الجغرافية والديموغرافية والاجتماعية والاقتصادية لجمهورها. علاوة على ذلك ، يتم توقع سلوكيات العملاء والتنبؤ بها من خلال مجموعة ضخمة من البيانات.
لوضع كل شيء في منظوره الصحيح ، يلعب الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي دورًا أساسيًا في تحسين التخصص الأعمال قرارات. يمكن لهذه الأنظمة تسهيل التفاعل القيم من خلال التعلم الآلي من الأنماط التي تم جمعها من البيانات.
باستخدام هذه الأنماط ، يقوم الذكاء الاصطناعي بإجراء التجزئة للتمييز بين كل مستخدم وتجربته المتوقعة. وبالتالي ، يتم فحص كل عميل يزور موقع التجارة الإلكترونية بدقة قبل أن يولد الشات بوت ردًا.
تسمح الخوارزمية بالردود الآلية المصممة بناءً على تفضيلات المستخدم. لا يقتصر الأمر على تحسين تجربة العملاء فحسب ، بل يؤدي أيضًا إلى تبسيط عملية توليد العملاء المحتملين.
يعد تحليل البيانات مربحًا في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، مما يسمح لهم بالتعرف علينا بشكل أفضل. تخلق أحجام بيانات المستخدم أنماطًا واتجاهات تولد تفضيلاتنا وتتنبأ باحتياجاتنا. بالإضافة إلى ذلك ، يتيح الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي فرصًا للتحسين الأعمال تسويق الاستراتيجيات.
أوجه التشابه الرئيسية بين الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML):
كلاهما يهدف إلى تقليد الذكاء البشري: يعد كل من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي من مجالات علوم الكمبيوتر التي تسعى إلى محاكاة الذكاء البشري وتمكين الآلات من أداء المهام التي تتطلب عادةً القدرات الإدراكية البشرية.
النهج المستند إلى البيانات: يعتمد كل من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بشكل كبير على البيانات لتدريب نماذجهم واتخاذ قرارات مستنيرة. البيانات ضرورية لأنماط التعلم ، والتنبؤ ، وتحسين الأداء.
الاختلافات الرئيسية بين الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML):
النطاق والتعريف: الذكاء الاصطناعي هو مجال أوسع يشمل مناهج مختلفة لإنشاء أنظمة ذكية ، بما في ذلك الأنظمة المستندة إلى القواعد والأنظمة الخبيرة ومعالجة اللغة الطبيعية وما إلى ذلك ، يعد ML مجالًا فرعيًا محددًا للذكاء الاصطناعي يركز على الخوارزميات والتقنيات الإحصائية لتمكين الآلات من التعلم من البيانات .
تدخل بشري: قد يتطلب الذكاء الاصطناعي برمجة واضحة وخبرة بشرية لتحديد القواعد والمعرفة المتخصصة للنظام ليتبعها. في المقابل ، يمكن أن يقلل ML من الحاجة إلى تدخل بشري واضح حيث يتعلم النظام من البيانات.
التداخلات بين الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML):
استخدام البيانات: يعتمد كل من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بشكل كبير على البيانات للعمل بفعالية. يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي استخدام البيانات لتحسين عملية اتخاذ القرار ، وتتطلب خوارزميات تعلم الآلة بيانات لتعلم الأنماط وإجراء التنبؤات.
أتمتة المهام: يهدف كل من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي إلى أتمتة المهام التي كان يؤديها البشر تقليديًا. يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي أتمتة عمليات صنع القرار المعقدة ، بينما يمكن لخوارزميات تعلم الآلة أتمتة المهام مثل التعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية.
الوجبات الرئيسية:
الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي يكمل كل منهما الآخر: الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ليسا تقنيات متنافسة ؛ بدلا من ذلك ، ML هو امتداد للذكاء الاصطناعي يعزز قدراته. يُمكِّن ML أنظمة الذكاء الاصطناعي من التعلم والتكيف من البيانات ، مما يجعلها أكثر ذكاءً وكفاءة.
البيانات هي المفتاح: يعتمد كل من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بشكل كبير على البيانات لتحقيق النجاح. تعد البيانات عالية الجودة وذات الصلة ضرورية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي الدقيقة والموثوقة.
التعلم المستمر: يتيح ML التعلم المستمر لأنظمة الذكاء الاصطناعي ، مما يسمح لها بتكييف أدائها وتحسينه بمرور الوقت. هذا الجانب حيوي في البيئات الديناميكية والمتطورة.
القيود والتحديات: في حين أن الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي قد حققوا تقدمًا كبيرًا ، إلا أنه لا يزال لديهم قيود وتحديات للتغلب عليها ، مثل التحيز في البيانات ، وقابلية تفسير النماذج ، والاعتبارات الأخلاقية.
الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في تطبيقات العالم الحقيقي: لدى الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي مجموعة واسعة من تطبيقات العالم الحقيقي ، بما في ذلك المساعدين الافتراضيين والمركبات ذاتية القيادة والتوصيات الشخصية واكتشاف الاحتيال وتشخيصات الرعاية الصحية والمزيد. يتزايد استخدامها بسرعة في مختلف الصناعات للقيادة ابتكار والكفاءة.
نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) هي أدوات ذكاء اصطناعي يمكنها قراءة النص وتلخيصه وترجمته. وهذا يمكنهم من التنبؤ بالكلمات وصياغة الجمل التي تعكس كيف يكتب البشر ويتحدثون.
الهندسة السريعة هي مفهوم معالجة اللغة الطبيعية (NLP) الذي يتضمن اكتشاف المدخلات التي تؤدي إلى نتائج مرغوبة أو مفيدة. مثل معظم العمليات ، تحدد جودة المدخلات جودة المخرجات في الهندسة السريعة. يزيد تصميم مطالبات فعالة من احتمالية أن يكون ملف نموذج سيعيد الرد المناسب والسياقي. تم تطويره بواسطة OpenAI ، CLIP (التدريب المسبق على اللغة المتباينة والصورة) نموذج هو مثال على نموذج يستخدم المطالبات لتصنيف الصور والتعليقات التوضيحية من أكثر من 400 مليون زوج من تسميات الصور.
AIOps هو تطبيق الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات. لقد أصبح مفيدًا بشكل خاص لإدارة تكنولوجيا المعلومات الحديثة في البيئات المهجنة والموزعة والديناميكية. أصبحت AIOps مكونًا تشغيليًا رئيسيًا للمنظمات الرقمية الحديثة ، مبنية على البرامج والخوارزميات.
تصف عمليات التعلم الآلي (MLOps) مجموعة من أفضل الممارسات التي تساعد بنجاح الأعمال تشغيل الذكاء الاصطناعي. وهو يتألف من المهارات وسير العمل والعمليات لإنشاء نماذج التعلم الآلي وتشغيلها وصيانتها لمساعدة العمليات التشغيلية المختلفة داخل المؤسسات.
• الأعمال لقد انتقلت نماذج الذكاء إلى الذكاء المستمر ، حيث تقترن البنية التحتية للتكنولوجيا الديناميكية بالنشر المستمر والتسليم لتوفير استخبارات مستمرة. باختصار ، سوف يتكامل البرنامج المقدم في السحابة مع بيانات الشركة ، مع الاستفادة من الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة لتقديم إجابات في الوقت الفعلي للمشكلات الحالية التي قد تواجهها المؤسسة.
هذه عملية تتطلب حلقة تغذية مرتدة مستمرة لتطوير منتج ذي قيمة وبناء منتج قابل للتطبيق الأعمال نموذج. مستمر ابتكار هي عقلية يتم فيها تصميم المنتجات والخدمات وتقديمها لضبطها حول مشاكل العملاء وليس الحل التقني لمؤسسيها.
النمذجة التكنولوجية هي تخصص لتوفير الأساس للشركات للحفاظ عليها ابتكار، وبالتالي تطوير المنتجات الإضافية. مع البحث أيضًا في المنتجات المبتكرة الخارقة التي يمكن أن تمهد الطريق للنجاح على المدى الطويل. في نوع من إستراتيجية Barbell ، تقترح النمذجة التكنولوجية وجود نهج من جانبين ، من ناحية ، للحفاظ على استمرارية ابتكار كجزء أساسي من الأعمال نموذج. من ناحية أخرى ، فإنه يضع رهانات على التطورات المستقبلية التي لديها القدرة على الاختراق والقفز إلى الأمام.
قامت شركة OpenAI ببناء الطبقة التأسيسية لصناعة الذكاء الاصطناعي. من خلال النماذج التوليدية الكبيرة مثل GPT-3 و DALL-E ، توفر OpenAI وصولاً إلى واجهة برمجة التطبيقات للشركات التي ترغب في تطوير التطبيقات على رأس نماذجها التأسيسية مع القدرة على توصيل هذه النماذج بمنتجاتها وتخصيص هذه النماذج ببيانات خاصة وذكاء اصطناعي إضافي الميزات. من ناحية أخرى ، أصدرت شركة OpenAI أيضًا ChatGPT ، التي تطورت حول فريميوم نموذج. تقوم Microsoft أيضًا بتسويق المنتجات الافتتاحية من خلال شراكتها التجارية.
شراكة OpenAI و Microsoft من وجهة نظر تجارية. بدأ تاريخ الشراكة في عام 2016 وتوطد في عام 2019 ، حيث استثمرت Microsoft مليار دولار في الشراكة. إنها تقفز الآن قفزة إلى الأمام ، حيث تجري Microsoft محادثات لوضع 10 مليارات دولار في هذه الشراكة. تقوم Microsoft ، من خلال OpenAI ، بتطوير كمبيوتر Azure AI Supercomputer الخاص بها مع تحسين نظام Azure Enterprise الأساسي ودمج نماذج OpenAI في الأعمال والمنتجات الاستهلاكية (GitHub ، Office ، Bing).
الاستقرار منظمة العفو الدولية هي الكيان وراء الانتشار المستقر. يدر الاستقرار الأموال من منتجات الذكاء الاصطناعي الخاصة بنا ومن تقديم خدمات استشارات الذكاء الاصطناعي للشركات. يعمل الذكاء الاصطناعي على تحقيق الدخل من الانتشار المستقر عبر واجهات برمجة تطبيقات DreamStudio. بينما تصدره أيضًا مفتوح المصدر ليتمكن أي شخص من تنزيله واستخدامه. يحقق الذكاء الاصطناعي الاستقرار أيضًا الأموال من خلال خدمات المؤسسات ، حيث يوفر فريق التطوير الأساسي لديه الفرصة لعملاء المؤسسات لخدمة ، وتوسيع نطاق ، وتخصيص الانتشار المستقر أو النماذج التوليدية الكبيرة الأخرى وفقًا لاحتياجاتهم.
Gennaro هو منشئ FourWeekMBAالتي وصلت إلى حوالي أربعة ملايين رجل أعمال ، من المديرين التنفيذيين والمستثمرين والمحللين ومديري المنتجات ورواد الأعمال الرقمية الطموحين في عام 2022 وحده | وهو أيضًا مدير المبيعات لتوسيع نطاق التكنولوجيا الفائقة في صناعة الذكاء الاصطناعي | في عام 2012 ، حصل جينارو على ماجستير في إدارة الأعمال الدولية مع التركيز على تمويل الشركات واستراتيجية الأعمال.
