في عالم التكنولوجيا، يُعد «الجيل التوليدي للذكاء الاصطناعي» مصطلحًا يتردد على الألسنة محمّلًا بالوعود والفرص. إنه عنوان أحدث ما وصلته تقنيات الذكاء الاصطناعي، ومتوافق مع احتياجات وديناميكيات صناعات شتّى.
ما هو الجيل التوليدي؟
الجيل التوليدي هو نوع من الذكاء الاصطناعي يركّز على ابتكار محتوى وحلول وإمكانات جديدة، ما يمكّن الآلات من توليد مخرجات بشكلٍ مستقل.
لمحة عن الجيل التوليدي
يتقاطع تاريخ الجيل التوليدي مع التطور الأوسع للذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة. تعود جذوره إلى إنجازات مبكرة في الشبكات العصبية والخوارزميات التي مهدت الطريق لأنظمة أكثر تطورًا. لم يُنسب هذا التقدم إلى فرد أو جهة بعينها، بل هو ثمرة عمل جماعي لباحثين ومبتكرين حول العالم. تشمل الأمثلة المبكرة الشبكات التنافسية التوليدية (GANs) لتوليد الصور، وتطوير روبوتات محادثة قادرة على إنتاج نصوص شبيهة بالبشر استنادًا إلى المدخلات.
ماذا يفعل الجيل التوليدي؟
ينتج الجيل التوليدي مخرجات عالية الجودة ذاتيًا عبر معالجة مجموعات بيانات واسعة وتدريب معمّق، بما يحسّن سير العمل، ويتخذ قرارات مبنية على الأنماط والمعرفة المكتسبة. ويُستخدم في مجالات شتى، من أتمتة المهام إلى تعزيز اتخاذ القرار.
تأثير ومستقبل الجيل التوليدي
تأثير الجيل التوليدي بالغ، خاصة في الرعاية الصحية للتصوير الطبي واكتشاف الأدوية، والأمن السيبراني، وتطوير البرمجيات. ويحمل المستقبل مزيدًا من التحسين والتطوير لهذه التقنيات، مع التركيز على تقليل الانحيازات، وترقية النماذج التوليدية، والنشر الآمن والمسؤول للمحتوى المولَّد بالذكاء الاصطناعي عبر منصات متنوعة.
أفضل 10 أمثلة على الجيل التوليدي في التطبيق العملي
- ChatGPT من OpenAI: روبوت محادثة يعتمد نماذج لغوية ضخمة (LLMs) لتقديم ردود مفصّلة ومتسقة.
- DALL-E: نموذج من OpenAI لتوليد صور متنوعة انطلاقًا من أوصاف نصية.
- Copilot من مايكروسوفت: مساعد برمجي يعمل كزميل للمطور، يعين في تطوير البرمجيات.
- BARD: يوظّف التعلم العميق في اكتشاف الأدوية، مسرّعًا ابتكار مركّبات علاجية محتملة.
- أدوات الذكاء الاصطناعي من Google Cloud: تقدّم حزمة من أدوات الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك معالجة اللغة الطبيعية وتعلّم الآلة.
- المحوّلات التوليدية المدرَّبة مسبقًا (GPT): تُستخدم لمهام متعددة، منها توليد النصوص والتلخيص.
- الذكاء التوليدي في التصوير الطبي: يعزّز دقة وكفاءة التشخيص.
- الذكاء الاصطناعي في الأمن السيبراني: يُستخدم لرصد التهديدات والاستجابة لها.
- نماذج الانتشار المستقر (Stable Diffusion): تُستخدم لتوليد صور عالية الدقة.
- واجهات برمجة التطبيقات للذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط: توفّر إمكانات دمج الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط في تطبيقات متنوعة.
حالات استخدام الجيل التوليدي
- خدمة العملاء الآلية: روبوتات محادثة مدعومة بالجيل التوليدي تقدّم دعمًا فوريًا في الوقت الفعلي.
- الرعاية الصحية: يعزّز التصوير الطبي، والتشخيص، وخطط العلاج.
- تطوير البرمجيات: يساعد المطورين على كتابة الشيفرة وتحسينها.
- القطاع المالي: يوظّف خوارزميات لتقييم المخاطر وكشف الاحتيال.
- التسويق: يحسّن استراتيجيات الإعلان ويخصّص تجارب العملاء. ... (تابع لحالات استخدام أخرى)
قوة الجيل التوليدي
تكمن قوة الجيل التوليدي في قدرته على الأتمتة والتحسين والابتكار عبر قطاعات متعددة، ما يدفع الكفاءة، ويكشف رؤى جديدة، ويخلق فرصًا واعدة.
أفضل 9 أدوات للجيل التوليدي
- GPT-4 by OpenAI
- يتصدر GPT-4 من OpenAI نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية. يولّد هذا النموذج المتقدم طيفًا واسعًا من المحتوى، من النصوص إلى الصور، مقدّمًا قفزات نوعية عبر طيف واسع من التطبيقات.
- أبرز 5 مزايا: توليد متقدم للنصوص والصور، دعم متعدد اللغات، تدريب واسع النطاق للنموذج، قابلية تطبيق مرنة، ومخرجات عالية الجودة.
- التسعير: متاح عبر واجهة برمجة تطبيقات OpenAI بأسعار متغيرة بحسب الاستخدام.
- Google Cloud AI
- تقدّم Google Cloud AI باقة متكاملة من أدوات الذكاء الاصطناعي، تساعد المؤسسات على الأتمتة والتحسين والابتكار. وتدعم طيفًا واسعًا من مهام تعلّم الآلة والذكاء الاصطناعي مع حلول قابلة للتوسّع وفعّالة.
- أبرز 5 مزايا: خدمات ذكاء اصطناعي متنوّعة، تكامل سلس، حلول قابلة للتوسّع، توثيق وافي، ودعم قوي.
- التسعير: تختلف الأسعار بحسب الخدمات والاستخدام.
- Microsoft Copilot
- بدعم من OpenAI، يساعد Microsoft Copilot مطوّري البرمجيات عبر إكمال ذكي للكود، واقتراحات مدركة للسياق، وتوثيق مساعد.
- أبرز 5 مزايا: إكمال ذكي للكود، اقتراحات مدركة للسياق، تكامل سلس مع بيئات التطوير، دعم واسع للغات، وتحديثات مستمرة.
- التسعير: تفاصيل الأسعار متاحة على الموقع الرسمي.
- DALL-E by OpenAI
- يُحدث DALL-E من OpenAI ثورة في توليد الصور بإنشاء صور متنوّعة انطلاقًا من أوصاف نصية، ما يبرز قوة نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية.
- أبرز 5 مزايا: توليد صور عالية الجودة، مخرجات متنوّعة، قابلية للتوسّع، إدخال عبر أوصاف نصية، وتحسين مستمر.
- التسعير: متاح عبر واجهة برمجة تطبيقات OpenAI، مع تسعير قائم على الاستخدام.
- BARD
- تستخدم BARD التعلّم العميق لتسريع اكتشاف الأدوية، لتكون أداة محورية في الأبحاث الصحية والصيدلانية.
- أبرز 5 مزايا: حوسبة عالية الأداء، تطبيقات التعلّم العميق، تسريع اكتشاف الأدوية، معالجة بيانات قوية، وحلول مبتكرة.
- التسعير: تُطلب تفاصيل التكلفة من المزوّد.
- Stable Diffusion Models
- تُستَخدم نماذج Stable Diffusion لتوليد صور عالية الدقة، ولها دور محوري في مجالات متعدّدة بما فيها التصوير الطبي والترفيه. وتعتمد هذه النماذج على الشبكات العصبية لإنشاء صور واقعية وعالية الجودة.
- أبرز 5 مزايا: توليد صور عالية الدقة، تطبيقات صناعية متنوّعة، توظيف قوي للشبكات العصبية، اتساق في جودة المخرجات، وقابلية للتوسّع.
- التسعير: غالبًا ما تكون مفتوحة المصدر، مع تكاليف تتعلّق بالتنفيذ والتخصيص والصيانة.
- Generative AI in Medical Imaging
- تعزّز هذه الأداة جودة وكفاءة التصوير الطبي، ما يساهم بقوة في تقدّم الرعاية الصحية عبر تمكين تشخيص أسرع وأدق.
- أبرز 5 مزايا: دقة تشخيصية محسّنة، معالجة صور أسرع، تكامل مع أنظمة الرعاية الصحية القائمة، تطبيق في أنماط تصوير متنوّعة، ودعم لعدة تقنيات تصوير طبية.
- التسعير: تختلف التكاليف بحسب التقنيات والتطبيقات المحددة.
- AI in Cybersecurity Tools
- يوفّر الذكاء الاصطناعي في أدوات الأمن السيبراني آليات متقدمة لاكتشاف التهديدات والاستجابة لها، بما يعزّز متانة البنى التحتية للأمن السيبراني وشموليتها.
- أبرز 5 مزايا: اكتشاف تهديدات في الوقت الفعلي، آليات استجابة آلية، تكامل سلس مع بنى الأمان القائمة، قابلية للتوسّع، وتحديثات منتظمة لمواكبة التهديدات الناشئة.
- التسعير: تعتمد التكاليف على النطاق والتعقيد وطبيعة الحلول المُقدَّمة.
- APIs for Multimodal AI
- تسهّل واجهات برمجة التطبيقات للذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط التكامل وتدعم قدرات ذكاء اصطناعي متنوّعة، بما في ذلك معالجة اللغة الطبيعية وتعلّم الآلة.
- أبرز 5 مزايا: قدرات تكامل مرنة، دعم لوظائف ذكاء اصطناعي متعدّدة، دعم وتوثيق قوي، قابلية للتوسّع، وقابليّة تكيّف مع حالات استخدام متنوّعة.
- التسعير: تختلف الأسعار باختلاف مزوّد الواجهة البرمجية، والوظائف، وحجم الاستخدام.
الأسئلة الشائعة
هل نكتب GenAI أم Gen AI؟
يُستخدم المصطلحان GenAI و Gen AI بالتبادل للإشارة إلى الذكاء الاصطناعي التوليدي، وهو يمثّل الجيل التالي من تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، القادر على إنشاء المحتوى والحلول وأتمتة طيف واسع من المهام.
ما الذي يقدّمه GenAI؟
يستخدم GenAI، أو الذكاء الاصطناعي التوليدي، خوارزميات متقدمة وشبكات عصبية لتحليل كمّيات هائلة من البيانات وإنتاج مخرجات عالية الجودة ذاتيًا. ويُوظَّف في مجالات شتّى؛ من الرعاية الصحية للتصوير الطبي، إلى تطوير البرمجيات مع أدوات مثل Microsoft Copilot، وصولًا إلى بناء أنظمة ذكاء اصطناعي تُحسّن سير العمل وتدعم اتخاذ القرار.
ما الفرق بين الذكاء الاصطناعي و GenAI؟
يشير AI (الذكاء الاصطناعي) إلى أنظمة مبرمجة لمحاكاة الذكاء البشري وأداء مهام مثل التعرّف على الأنماط وفهم اللغات وحل المشكلات. أما GenAI (الذكاء الاصطناعي التوليدي) فيمضي خطوة أبعد؛ إذ لا يقتصر على تحليل البيانات واتخاذ قرارات بناءً عليها، بل يُنشئ أيضًا بيانات ومحتوى وحلولًا جديدة. ويشمل هذا الجانب التوليدي نماذج مثل GPT (المحوّل المدرب مسبقًا للتوليد) التي تُولِّد نصوصًا استنادًا إلى الأنماط المتعلَّمة من بيانات التدريب.
ماذا يمكن أن يفعل GenAI؟
يمكن لـ GenAI أتمتة طيف من المهام، وابتكار محتوى جديد (كالصور والنصوص)، وتقديم حلول متقدمة عبر قطاعات عدة. على سبيل المثال، في الرعاية الصحية يمكنه تحسين التصوير الطبي والمساعدة في اكتشاف الأدوية. كما يعزّز الأمن السيبراني بإدارة التهديدات والاستجابة لها بكفاءة. وفي تطوير البرمجيات، تُبسّط أدوات مثل Copilot عملية البرمجة وتُحسّنها بشكل كبير.
ما الفرق بين الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي الجيني؟
الذكاء الاصطناعي مصطلح واسع يشير إلى الآلات المبرمجة لمحاكاة مهام الذكاء البشري، بما في ذلك التعلّم وحل المشكلات. أما الذكاء الاصطناعي الجيني فيستخدم خوارزميات جينية تحاكي عمليات الانتقاء الطبيعي للعثور على حلول مثلى للمشكلات.
كيف يعمل GenAI؟
يعمل GenAI بالاستفادة من نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) والشبكات العصبية وخوارزميات معقّدة لتحليل التعلّم من كمّيات هائلة من البيانات. ثم يمكنه اتخاذ قرارات وإنتاج مخرجات، بل وابتكار محتوى جديد بناءً على المعرفة المكتسبة. ويُستخدم في روبوتات الدردشة مثل ChatGPT لتقديم استجابات ذكية ومدركة للسياق، وفي نماذج التعلّم الآلي لضبط مجموعة واسعة من المهام وتحسينها.
