ما هو الذكاء الاصطناعي التوليدي؟ وما أشهر تطبيقاته؟

هل تساءلت يوماً كيف يمكن لجهاز حاسوب أن يرسم لوحة فنية فريدة أو يكتب قصيدة شعرية مؤثرة؟ وربما تساءلت أيضاً كيف يمكن للآلة أن تبدع في مجالات كانت يوماً محصورة على البشر؟

إنه تأثير الذكاء الاصطناعي التوليدي، تلك التقنية التي تتخطى حدود فهمنا لما يمكن للآلات أن تفعله، بفضل هذه التكنولوجيا المتقدمة أصبح بإمكاننا توليد محتوى مبتكر في مجالات متنوعة كالكتابة، الرسم، والموسيقى بطرق جديدة لم نكن نتصورها من قبل.

إذا كنت مهتماً بفهم كيف يمكن للآلات أن تنتج محتوى يشبه الإبداع البشري، فهذا المقال سيوفر لك الإجابات التي تبحث عنها.

ما هو الذكاء الاصطناعي التوليدي؟

في البداية لابد من الإشارة إلى الفرق بين الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي التوليدي الذي يكمن في الأهداف والوظائف فالذكاء الاصطناعي التقليدي يركز على تنفيذ المهام بناءً على أنماط محددة مسبقاً، مثل التعرف على الصور أو تحليل البيانات، أما الذكاء الاصطناعي التوليدي فهو يهدف إلى إنشاء محتوى جديد مثل النصوص، الصور، أو الموسيقى، بناءً على تعلمه من بيانات سابقة، مما يتيح للآلات الإبداع وإنتاج محتوى جديد ومبتكر بشكل مستقل.

يعتمد هذا النوع من الذكاء الاصطناعي الإبداعي على تقنيات مثل الشبكات العصبية التوليدية التي تتعلم من البيانات الكبيرة المتاحة وتستخدمها لإنشاء محتوى جديد على سبيل المثال، تعد تقنية GPT التي تعتمد على نماذج اللغة الكبيرة من أبرز الأمثلة عن الذكاء الاصطناعي التوليدي، حيث تقوم بإنتاج نصوص تبدو وكأنها مكتوبة بواسطة البشر[1].

كيف يعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي؟

لفهم كيفية عمل الذكاء الاصطناعي التوليدي، من المهم أن نلقي نظرة على التقنيات والخوارزميات المستخدمة في هذا المجال[2]:

•  الشبكات العصبية العميقة: تعتمد هذه التقنية على محاكاة طريقة عمل الدماغ البشري، يتم تدريب الشبكات العصبية على مجموعات ضخمة من البيانات لفهم الأنماط والعلاقات بين المتغيرات المختلفة، وبمجرد التدريب تكون قادرة على توليد محتوى جديد بناءً على الأنماط التي تعلمتها مثل توليد النصوص والصور.
• التعلم العميق: من إحدى طرق تحليل البيانات التي تستخدمُ في تدريب الأنظمة التوليدية بحيث تكون قادرة على إنتاج محتوى واقعي ودقيق، حيث كلما زاد تعقيد البيانات المستخدمة زادت دقة النتائج التي يمكن أن يولدها الذكاء الاصطناعي.
• نماذج اللغة الكبيرة (Large Language Models): تُستخدم هذه النماذج لتوليد نصوص عالية الجودة تُحاكي اللغة البشرية يتم تدريبها على مليارات الكلمات والجمل لفهم كيفية ترتيب الكلمات وتكوين الأفكار.
• خوارزميات التنبؤ: تعمل هذه الخوارزميات على توقع النتائج المحتملة بناءً على البيانات السابقة،  على سبيل المثال، يمكن للنظام التنبؤ بجزء من نص أو صورة بناءً على المعلومات المدخلة.
• البيانات الكبيرة (Big Data): لكي يكون الذكاء الاصطناعي التوليدي فعالاً، يحتاج إلى كميات هائلة من البيانات التي تلعب دوراً رئيسياً في تدريب الأنظمة التوليدية، حيث تمكّن هذه الأنظمة من التعرف على أنماط دقيقة ومعقدة تُستخدم لاحقاً في إنشاء محتوى جديد.
• خوارزميات المحولات (Transformers): تُعد خوارزميات المحولات من أحدث الابتكارات في هذا المجال، تتيح معالجة كميات كبيرة من النصوص بسرعة وفعالية، مما يحسن من دقة وسرعة إنتاج المحتوى.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي

يستخدم Generative AI في العديد من المجالات المتنوعة ومن أبرز استخدامات الذكاء الاصطناعي التوليدي [3]:

• الكتابة والإبداع: يتيح هذا الذكاء كتابة نصوص، تأليف قصص، وحتى كتابة مقالات، مما يساعد الكُتَّاب والمبدعين على إنتاج محتوى عالي الجودة.
• البرمجة: يساعد المبرمجين في كتابة شيفرات برمجية، إصلاح الأخطاء، وتحسين الأكواد، مما يوفر الوقت والجهد.
• صناعة الألعاب: يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في إنشاء عوالم افتراضية معقدة ومحتوى متجدد في الألعاب، مثل تصميم خرائط ومراحل جديدة أو إنشاء شخصيات غير متوقعة تعمل بناءً على تصرفات اللاعبين.
• الأعمال والتسويق: يتم توظيف الذكاء الاصطناعي لإنشاء حملات إعلانية مخصصة، مثل توليد إعلانات نصية وتصميمات إبداعية، بالإضافة إلى تحسين استراتيجيات التسويق من خلال تحليل البيانات وإنشاء محتوى يتناسب مع الجمهور.
• الفنون الإبداعية: يساعد الذكاء الاصطناعي الفنانين والمصممين على توليد تصاميم جديدة أو محاكاة أنماط فنية معينة، حيث يمكنه إنشاء لوحات فنية، موسيقى، وأفلام قصيرة بناءً على معطيات أولية، مما يفتح مجالات جديدة للإبداع.
• البحث والتطوير: في مجال البحث، يُستخدم في تحليل البيانات وتوليد أفكار جديدة للمنتجات أو الحلول التقنية، يتمكن الباحثون من استخدامه لتسريع عمليات الاكتشاف والابتكار في مجالات مثل الطب والهندسة.
• التعليم والتدريب: يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي في التعليم إنشاء برامج تعليمية مخصصة لكل متعلم بناءً على احتياجاته ومستواه التعليمي، بالإضافة إلى إنتاج محتوى تدريبي يعتمد على محاكاة واقعية لتجارب الحياة العملية.
• الصحة: في مجال الصحة، يستخدم في قراءة التحاليل والصور الطبية بشكل دقيق ليساعد في التشخيص والكشف المبكر عن الأمراض.

مستقبل الذكاء الاصطناعي التوليدي

تشير التوقعات حول مستقبل هذه البرمجيات الذكية أنها ستواصل توسيع نطاقها في مجالات عديدة تشمل توليد المحتوى الإبداعي وتحسين أداء المهام والإنتاجية علاوة على ذلك، من المحتمل أن تزداد قدرات الذكاء الاصطناعي التوليدي لتشمل مجالات جديدة مثل الطب والهندسة، حيث يمكنه تصميم نماذج معقدة وحلول مبتكرة لمشاكل مستقبلية، لاسيما أنّه من المتوقع أن ترتفع نفقات الشركات على خدمات الذكاء الاصطناعي التوليدي والبرمجيات والبنية الأساسية إلى 143 مليار دولار بحلول عام 2027 [4].

في الختام، يُعد الذكاء الاصطناعي التوليدي نقلة نوعية في مختلف المجالات، على الرغم من التحديات التي قد يواجهها من حيث الاستخدام الأخلاقي، فإن إمكانياته الهائلة تجعل منه قوة دافعة نحو مستقبل مليء بالإبداع والابتكار.