قاموس التكنولوجيا الرقمية

تعرف التكنولوجيا الرقمية ثورة كبيرة، وسباق محموم بين الشركات التكنولوجية، مما أدى إلى تطور رهيب خلص إلى مجال “الذكاء الاصطناعي”.

الذكاء الاصطناعي بدوره يسعد تقدما سريعا، أدى إلى ظهور العديد من المصطلحات المتخصصة تبعا لتعقيداته، وفي هذه المساحة، يقدم لنا موقع “الشرق للأخبار” تبسيطا للمفاهيم الخاصة بمصطلحات الذكاء الاصطناعي، على غرار التمييز بين الذكاء الاصطناعي العام (Artificial General Intelligence) واختصاره (AGI) والمحولات التوليدية المدربة مسبقاً (Generative Pretrained Transformers) واختصارها (GPT)، وهو نوع من النماذج اللغوية الكبيرة. شكل ظهور روبوت الدردشة “تشات جي بي تي” (ChatGPT) أواخر 2022، بإجاباته المتطورة بصورة ملحوظة (وإن كانت أحياناً خاطئة) على مجموعة واسعة من الأسئلة، لحظة فارقة في تطور الذكاء الاصطناعي الذي استغرق عقوداً من العمل حتى صدوره.

بدأ العلماء في إجراء تجارب على “رؤية الحاسوب” ومنح الآلات القدرة على “القراءة” منذ ستينيات القرن الماضي، كما أن روبوتات الدردشة بدأ ظهورها عندما كانت فرقة البيتلز ما تزال تعزف الموسيقى. وتتسابق شركات التكنولوجيا حالياً لتطوير منتجات ذكاء اصطناعي أكثر تقدماً يمكنها التحدث مع المستخدمين وحل المسائل الرياضية المعقدة وإنتاج أفلام قصيرة وربما تتفوق يوماً ما على الإنسان في مجموعة متنوعة من المهام. سواء كنت قلقاً من أن تسلب الآلات منك وظيفتك، أو فقط متحمساً لاستكشاف الإمكانات، إليك المصطلحات التي تحتاجها للإبحار وسط عالم يقوده الذكاء الاصطناعي.

الذكاء الاصطناعي العام (AGI)

تجد العديد من الشركات العاملة في مجال الذكاء الاصطناعي نفسها مهووسة بفكرة “الذكاء الاصطناعي العام” (AGI). رغم ذلك، ليس هناك اتفاق واضح حول تعريفه.

يشير المصطلح عادة إلى أنظمة ذكاء اصطناعي افتراضية قادرة على إتمام مجموعة واسعة من المهام المعقدة مع قدر ضئيل من التدخل البشري. تذهب شركة “أوبن إيه آي” مطورة “تشات جي بي تي” بهذا التعريف إلى ما هو أبعد من ذلك وتصف الذكاء الاصطناعي العام بأنه “أنظمة ذاتية التشغيل بدرجة عالية تتفوق على البشر في معظم الأعمال ذات القيمة الاقتصادية العالية”. رغم ذلك، لم تتضح بعد طبيعة ما يُعتبر “نظاماً ذاتي التشغيل بدرجة عالية” أو ما المقصود بـ”الأعمال ذات القيمة الاقتصادية العالية”.

بعض المختصين في قطاع الذكاء الاصطناعي يعتقدون أن وصول الذكاء العام الاصطناعي لمرحلة النضج ربما يتحقق خلال العقد المقبل، بينما يرى آخرون أن الأمر بعيد المنال، وهذا إن تحقق أصلاً.

الوكلاء (Agents)

إذا كانت روبوتات الدردشة (chatbots) هي السمة المميزة للسنة الأولى التي شهدت حالة من الهوس بالذكاء الاصطناعي التوليدي، فربما يكون “الوكلاء” السمة المميزة للمرحلة المقبلة. يعد هذا على الأقل رهان العديد من شركات التكنولوجيا.

قد تكون روبوتات الدردشة مثل “تشات جي بي تي” قادرة على تقديم وصفة سريعة أو قائمة بالمطاعم، لكن الأمل يكمن في أن وكلاء الذكاء الاصطناعي سيكون بمقدورهم طلب ما تحتاجه من البقالة أو حجز طاولة في مطعم نيابة عنك. بينما قد يبدو هذا جذاباً للاستخدامات الشخصية والمهنية، فإنه أيضاً يرفع مستوى المخاطر في حال وقوع الذكاء الاصطناعي في خطأ.

الخوارزمية (Algorithm)

الخوارزمية هي عملية تشغيلية تجري خطوة بخطوة تُستخدم في حل مشكلة معينة. يجري إدخال مدخلات (بيانات ومعلومات من نصوص وصور وغيرها) وتطبيق بعض قواعد المنطق لتحصل في النهاية على مخرجات.

استخدم البشر الخوارزميات لحل المشكلات على مدى قرون طويلة. وبعض المحللين الماليين يقضون حياتهم المهنية بأكملها في بناء خوارزميات قادرة على التنبؤ بالأحداث المستقبلية ومساعدتهم على جني الأرباح، ويعتمد عالمنا حالياً على هذه الخوارزميات “التقليدية”، ولكن في الآونة الأخيرة، تحول التركيز نحو “تعلم الآلة”، الذي يقوم على أسس هذه الأفكار.

المواءمة (Alignment)

لمنع الذكاء الاصطناعي من الانفلات وإخضاعه للسيطرة، يركز بعض العاملين في القطاع على حل مشكلة المواءمة، أي التأكد من أن التكنولوجيا مصممة لتتصرف بما يتواءم مع القيم الإنسانية الأساسية. تكمن المشكلة في عدم وجود إجماع حول تحديد هذه القيم، أو ما يجب وما لا يجب السماح لأنظمة الذكاء الاصطناعي بفعله.

الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)

بات هذا المصطلح مبتذلاً جداً لدرجة أنه فقد جزءاً من معناه. بصفة عامة، يشير الذكاء الاصطناعي إلى التكنولوجيا التي تحاكي الذكاء البشري ويمكنها تنفيذ مجموعة من المهام التي قد يتطلب تنفيذها عادة تدخل البشر.

صاغ عالم الحاسوب “جون مكارثي” مصطلح الذكاء الاصطناعي في فترة الخمسينيات من القرن الماضي، لكنه لم ينتشر على نطاق واسع حتى حلول القرن الحالي، عندما جمعت شركات التكنولوجيا العملاقة مثل “غوغل” و”ميتا بلاتفورمز” -الشركة المالكة لـ”فيسبوك”- و”مايكروسوفت” بين قوة الحوسبة الضخمة ووفرة كمية هائلة من بيانات المستخدمين. في حين يمكن للذكاء الاصطناعي إظهار قدرات تشبه البشر في معالجة البيانات أو إجراء المحادثات، إلا أن الآلات “لا تفهم” فعلياً ما تفعله أو تقوله حتى الآن. ما تزال تعتمد بصفة أساسية على الخوارزميات.

المقاييس المرجعية (Benchmarks)

نظراً لتزايد دخول الكثير من الشركات الجديدة لسوق خدمات الذكاء الاصطناعي واحتدام السباق فيها، عادة ما تستشهد شركات التكنولوجيا بمجموعة من المعايير لتوضيح مدى تفوق برنامجها على المنافسين. رغم ذلك، لا يوجد حتى الآن اختبار مستقل أو موحد تستخدمه شركات الذكاء الاصطناعي لمقارنة أداء برمجياتها.

يحاول بعض المتخصصين في القطاع حل هذه المشكلة. في الوقت الحالي، تصمم الشركات عادة مقاييسها الخاصة بها لإظهار مدى كفاءة استجابة خدماتها للأسئلة المتعلقة بمسائل الجبر وفهم القراءة والبرمجة.

روبوتات الدردشة (Chatbots)

كانت روبوتات الدردشة سباقة في صعودها قبل الذكاء الاصطناعي التوليدي (كما يعلم أي شخص حاول التواصل مع خدمة العملاء عبر الإنترنت)، لكن ظهر جيل جديد من روبوتات الدردشة الذكية باستطاعته إجراء حوارات تفاعلية أكثر مع الأشخاص حول مواضيع متنوعة مثل المعلومات التاريخية ووصفات الطعام الجديدة.

مع استثمار شركات على غرار “أوبن إيه آي” و”غوغل” في نماذج أكثر تطوراً، ستصبح روبوتات الدردشة على الأرجح أكثر فائدة وتفاعلاً، وربما تقترب من تحقيق هدف يعمل عليه قطاع التكنولوجيا منذ مدة طويلة، وهو أداة المساعد الشخصي الافتراضي متعدد الأغراض.

“كلود” (Claude)

تمثل منصة “كلود” إحدى الخدمات القليلة التي تنافس حقاً أداء التكنولوجيا المتقدمة التي تطرحها “أوبن إيه آي”.  طورت شركة “أنثروبيك” (Anthropic) الناشئة روبوت الدردشة هذا، بعد أن أسستها مجموعة من الموظفين السابقين في “أوبن إيه آي” وتركز على إعطاء الأولوية لتطوير الذكاء الاصطناعي بصورة آمنة، على غرار “تشات جي بي تي”، يمكن لـ”كلود” الاستجابة بسرعة لمجموعة واسعة من الاستفسارات من المستخدمين.

لكن على عكس “أوبن إيه آي”، تجنبت “أنثروبيك” حتى الآن بعض الحالات مثل توليد الصور. تقول الشركة الناشئة إنها تركز على بناء منتجات موجهة بشكل أساسي للعملاء من الشركات.

رؤية الحاسوب (Computer Vision)

هو مجال من مجالات الذكاء الاصطناعي يسمح لأجهزة الحاسوب بفحص المعلومات البصرية مثل الصور والفيديو، وتحديد وتصنيف الأشياء والأشخاص. يمكن لهذه الأنظمة أن تتفاعل مع ما تراه وتتخذ إجراءات معينة أو تُوصي بها. تُستخدم هذه التكنولوجيا في تتبع الحياة البرية من أجل الحفاظ عليها، وفي توجيه المركبات ذاتية القيادة. رغم ذلك، يثير استخدامها في العمليات العسكرية والشُرطية مخاوف، إذ أظهرت بعض الدراسات أنها قد تُظهر تحيزاً عرقياً وتفتقر إلى الدقة المطلوبة للتعرف بطريقة موثوقة على الأشخاص.

السلوكيات المفاجئة (Emergent Behaviors)

عندما تصل النماذج اللغوية الكبيرة إلى حجم معين، فإنها أحياناً تبدأ في إظهار قدرات تبدو وكأنها ظهرت من العدم، بمعنى أنها لم تكن مقصودة أو متوقعة من قبل المدربين. من الأمثلة على ذلك توليد أكواد برمجية قابلة للتنفيذ أو سرد قصص غريبة أو التعرف على الأفلام من خلال حل لغز يتكون من مجموعة رموز تعبيرية.

تحسين الأداء التخصصي (Fine-Tuning)

يمكن اعتباره مصطلحاً معقداً لعملية التخصيص حيث يقدم المنتج حسب الطلب المقدم من العميل. وفي عملية تحسين الأداء بالتدريب التخصصي، يدرب المستخدم بتدريب نموذج ذكاء اصطناعي موجود مسبقاً على معلومات إضافية مخصصة بمهمة معينة أو مجال معين. يمكن أن يساعد ذلك النموذج في تقديم الخدمة بالطريقة التي يرغب بها المستخدم. على سبيل المثال، من الممكن أن تختار شركة تبيع معدات رياضية إجراء عملية تحسين لنموذج ذكاء اصطناعي بالتدريب التخصصي ليستجيب بصورة أفضل للاستفسارات المتعلقة بالصيانة المناسبة لدراجة تمارين رياضية.

النماذج الأكثر تطوراً (Frontier Models)

تشير النماذج المستحدثة إلى أكثر نماذج الذكاء الاصطناعي المتوفرة في السوق تطوراً. في الوقت الحالي، تركز الشركات التي تقف وراء هذه النماذج (“أوبن إيه آي” و”أنثروبيك” و”غوغل” و”ميتا”، وجميعها جزء من مجموعة تُدعى منتدى النماذج المتقدمة) على التعاون مع الأوساط الأكاديمية وواضعي السياسات لتعزيز تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة بصورة مسؤولة. من المتوقع أن تزداد تكلفة تطوير هذه النماذج المتقدمة بطريقة كبيرة، ما يُصعب على الشركات الناشئة المنافسة مع شركات التكنولوجيا الكبرى.