الذكاء الاصطناعي التوليدي مقابل الذكاء الاصطناعي: اختيار التكنولوجيا المناسبة لدفع عملك إلى الأمام

الذكاء الاصطناعي (AI) هو مصطلح واسع يشمل التعلم الآلي، ومعالجة اللغات الطبيعية، ورؤية الكمبيوتر، والأنظمة الروبوتية، ومؤخرًا الذكاء الاصطناعي التوليدي.

نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي التوليدي يتطور بسرعة، تحاول الشركات فهم الفوائد التي يمكن أن تجنيها من التكنولوجيا، وما هو الفرق بين الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي التوليدي، وما هي التكنولوجيا الأكثر ملاءمة لمعالجة مشاكلهم. باعتبارنا شركة موثوقة لتطوير الذكاء الاصطناعي، فقد كتبنا هذا المقال للإجابة على أسئلتك.

استمر في القراءة ولا تتردد في الاتصال بنا إذا كانت لديك أسئلة إضافية.

ما هو الفرق بين الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي التوليدي؟

يعد كل من الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي التوليدي من التقنيات القوية التي يمكن أن تساعدك في إعادة تشكيل أعمالك وخفض التكاليف وتحسين العمليات، إذا تم تطبيقها على المشكلة الصحيحة.

دعونا نرى ما هي القضايا التي يمكن لكل تقنية معالجتها والتحديات التي تطرحها.

فهم الذكاء الاصطناعي

يتخصص الذكاء الاصطناعي في تحليل كميات كبيرة من البيانات بسرعة كبيرة وتنفيذ المهام المعقدة التي تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا. تقوم خوارزميات الذكاء الاصطناعي بدراسة البيانات وتحليلها واتخاذ القرارات بناءً على القواعد والأنماط التي تكتشفها. تساعد هذه التقنية أيضًا في تحسين البيانات واكتشاف الحالات الشاذة وتجميع البيانات.

كما ذكرنا في المقدمة، الذكاء الاصطناعي لديه عدة أنواع فرعية.

• التعلم الآلي: يتم تدريب هذه الخوارزميات على البيانات المنظمة وشبه المنظمة وغير المنظمة لاكتشاف الأنماط واتخاذ القرارات والتنبؤات بناءً عليها.
• معالجة اللغة الطبيعية (NLP): يمكن للبرمجة اللغوية العصبية استخراج البيانات من لغة بشرية غير منظمة. إنها تمكن الآلات من فهم اللغة البشرية المكتوبة أو المنطوقة.
• رؤية الكمبيوتر: يمكن لهذه النماذج تفسير المعلومات المرئية. يمكنهم تحليل واستخراج الأفكار من الصور والفيديو والرد عليها من خلال الإجراءات أو التوصيات.
• الأنظمة الروبوتية: هي آلات (شبه) مستقلة يتم تدريبها لأداء مهام مختلفة والتفاعل مع البيئة.

الذكاء الاصطناعي متعدد الاستخدامات ويمكنه تولي مهام مختلفة، اعتمادًا على ما تقوم بتدريب الخوارزمية للقيام به.

على سبيل المثال، يمكن لأحد نماذج الذكاء الاصطناعي مساعدة فريق الإدارة لديك على اتخاذ قرارات عمل مستنيرة، ويمكن لنموذج آخر اكتشاف الخلل في آلة المصنع، ونموذج ثالث يشغل مركبة ذاتية القيادة، ونموذج رابع يحميك من الهجمات الإلكترونية من خلال الكشف عن الحالات الشاذة في بيانات عملك وصول.

أين يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي؟

يمكنك نشر الذكاء الاصطناعي في أي سياق حيث يمكن للخوارزمية أن تتعلم الأنماط وتتخذ القرارات بناءً عليها. فيما يلي بعض الأمثلة على التطبيقات.

• دعم قرارات العمل حيث يقوم الذكاء الاصطناعي بتحليل كميات كبيرة من البيانات التاريخية واكتشاف الأنماط التي يمكن أن تفلت من العين البشرية.
• أتمتة المهام اليدوية المتكررة لتحسين الكفاءة.
• تشغيل المركبات ذاتية القيادة مع قدرات الملاحة واتخاذ القرار المتقدمة.
• اكتشاف الحالات الشاذة في الأمن السيبراني من خلال مراقبة الوصول إلى البيانات واختراقات الشبكة، بالإضافة إلى اكتشاف العيوب في تصنيع المعدات للصيانة التنبؤية.
• تعزيز التدابير الأمنية من خلال تقنيات التعرف على الوجه والمصادقة البيومترية.
• نسخ اللغة المنطوقة بدقة باستخدام تقنية التعرف على الكلام.
• تشغيل محركات التوصيات لتخصيص اقتراحات المنتجات على مواقع التجارة الإلكترونية.

راجع دليلنا التفصيلي حول كيفية تطبيق الذكاء الاصطناعي في الأعمال التجارية (مع كتاب إلكتروني مجاني).

محددات

• تم تصميم بعض خوارزميات الذكاء الاصطناعي وتدريبها لأداء مهمة محددة ولا يمكنها التكيف مع المواقف الجديدة. عند مواجهة الاختلافات، مثل فئة جديدة من بيانات الإدخال، تتطلب هذه الخوارزميات إعادة التدريب لاستيعاب التغييرات.
• يمكن أن يتناسب الذكاء الاصطناعي مع بيانات التدريب، مما يعني أن الخوارزميات تتفوق في حل مشكلات محددة وتفشل عند مواجهة بيانات غير مألوفة.
• لا تستطيع بعض خوارزميات الذكاء الاصطناعي، مثل نماذج التعلم الآلي الكلاسيكية، التعامل مع البيانات غير المنظمة دون معالجة مسبقة.
• تنظر معظم نماذج الذكاء الاصطناعي إلى قضية محددة بشكل منفصل، دون فهم السياق المحيط بها. وحتى عندما يمكنك تعليم خوارزمية ما لتأخذ في الاعتبار السياق، فهذا مكلف إلى حد ما ويتطلب قوة حسابية واسعة النطاق.
• على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي يحاكي الذكاء البشري، إلا أنه لا يتمتع بقدرات تفكير على المستوى البشري.
• تعتمد نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على بيانات التدريب وسوف تتبنى أي تحيز متأصل.
• لا يمكن لنماذج التعلم العميق أن تشرح كيفية التوصل إلى مخرجات معينة، وهو ما قد يكون غير مقبول في بعض التطبيقات، مثل البرامج الطبية أو التصنيعية المدعمة بالذكاء الاصطناعي. ولكن هناك إمكانية للتحرك نحو الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير، عند الحاجة. هذه الخوارزميات أقل قوة، لكنك ستعرف من أين جاءت النتائج.

فهم الذكاء الاصطناعي التوليدي

الغرض الرئيسي من Geneative AI هو إنشاء محتوى جديد، مثل النصوص والموسيقى والصور التي تبدو كما لو أنها تم إنشاؤها بواسطة البشر. يتم تدريبه على مجموعات كبيرة من البيانات لاكتشاف الأنماط وإنتاج شيء جديد ولكنه لا يزال ملتزمًا بالقواعد التي تعلمتها التكنولوجيا من مجموعة بيانات التدريب.

على الرغم من أن الكثيرين يعتبرون هذا المحتوى أصليًا، إلا أن نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية تستفيد من كميات كبيرة من الإبداع البشري لإنتاج أعمال "خاصة بها". كما سترى أدناه، قد يؤدي هذا إلى نزاعات بشأن حقوق الطبع والنشر.

ما الذي يميز خوارزميات الذكاء الاصطناعي التوليدية؟

الذكاء الاصطناعي التوليدي لا يتعلم الأنماط فحسب. وبدلاً من ذلك، تتعمق التكنولوجيا في بيانات التدريب لمعرفة الميزات التي يمكنها دمجها واستبدالها من تلقاء نفسها.

في حالة تحليل التسلسل، تعتمد نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى حد كبير على بنية المحولات، والتي تقدم مفهوم "الانتباه". وهذا يعني أن الخوارزميات يمكن أن تتلقى مجموعة بيانات هائلة كمدخلات - نحن نتحدث عن مليارات الصفحات النصية - وتظل تحافظ على الاتصال ليس فقط بين الجمل، ولكن بين الفصول وحتى الكتب للكشف عن الأنماط المعقدة. لا تنطبق هذه القدرة على النص فحسب، بل يمكن نقلها إلى تحليل تسلسل الحمض النووي والموسيقى والمحتويات الأخرى.

أين يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي؟

يمكنك تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي على حالات الاستخدام التجاري التي تتطلب الخيال والإبداع. وهنا بعض الأمثلة:

• توليد الأعمال الفنية، مثل الأغاني والموسيقى والرسومات وتصميمات عناصر الموضة
• إنتاج مجموعات بيانات تركيبية لأغراض البحث والتدريب على نماذج الذكاء الاصطناعي
• تصميم منتجات جديدة
• كتابة المقالات البحثية والنصوص البرمجية
• إنشاء مقاطع فيديو توضيحية للمنتج ومواد أخرى
• تخصيص الحملات التسويقية للمستخدمين الفرديين
• اقتراح مركبات دوائية مبتدئة
• تلخيص النصوص المعقدة بطريقة أكثر قابلية للفهم
• دراسة الأدلة لتوليد الحجج القضائية في القطاع القانوني

محددات

• يمكن أن يتسبب الذكاء الاصطناعي التوليدي في حدوث نزاعات خطيرة بشأن حقوق الطبع والنشر. قبل إنشاء المحتوى بشكل مستقل، تقوم الخوارزميات بتحليل كميات كبيرة من المحتوى الذي أنشأه الإنسان. ونتيجة لذلك، يشبه محتوى Gen AI أحيانًا بيانات التدريب بشكل وثيق جدًا. ربما تكون قد سمعت عن خوارزمية توليد الموسيقى التي تم تدريبها على أغاني دريك وذا ويك إند. لقد أنتجت موسيقى لاقت استحسانًا من قبل المعجبين ولكن كان لا بد من تدميرها بسبب مشكلات حقوق النشر. حدثت حالات مماثلة مع فنانين آخرين.
• الخوارزميات لديها القدرة على كشف المعلومات الحساسة. ويشمل ذلك، على سبيل المثال، الكشف عن بيانات المرضى في إعدادات الرعاية الصحية.
• يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية أن تهلوس، مما يعني أنها يمكن أن تعطيك بثقة إجابة معقولة غير صحيحة في الواقع. على سبيل المثال، قام Stack Overflow بمراجعة بعض ردود الذكاء الاصطناعي على الأسئلة الفنية ووجد أن الإجابات كانت غير صحيحة في كثير من الأحيان.
• يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي، الخالي من الوعي الذاتي، أن يأتي بتعليقات غريبة وحتى مسيئة. ومن الأمثلة على ذلك برنامج الدردشة الآلي الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي والذي أنشأته شركة مايكروسوفت، والذي وصفه مرارًا وتكرارًا، خلال محادثة مع المراسل التكنولوجي مات أوبراين، بأنه سمين وقبيح، بل وقارنه بهتلر. يسلط هذا الحادث الضوء على الحساسية المحتملة للخوارزميات والحاجة الماسة للضمانات في اتصالات الذكاء الاصطناعي.
• من الصعب التحقق من المعلومات التي تنتجها نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية لأنها لا تذكر المصادر. علاوة على ذلك، تفتقر هذه النماذج حاليًا إلى ميزات مكافئة للذكاء الاصطناعي القابل للتفسير.

ملخص الذكاء الاصطناعي التوليدي مقابل الذكاء الاصطناعي

لتلخيص ذلك، الذكاء الاصطناعي يشبه إلى حد كبير خبيرًا استراتيجيًا مطلعًا يتفوق في تحليل البيانات واتخاذ القرارات. Geneative AI هو فنان ينتج محتوى جديدًا ومبدعًا.

الذكاء الاصطناعي مقابل الذكاء الاصطناعي التوليدي في الصناعات المختلفة

ألقِ نظرة على كيفية اختلاف تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي عن تطبيقات الذكاء الاصطناعي في هذه القطاعات الثلاثة الأمثلة.

الرعاىة الصحية

للذكاء الاصطناعي العديد من التطبيقات المتنوعة في القطاع الطبي. وهنا أبرزها.

• تمكين العمليات الجراحية بمساعدة الروبوت والممرضات الروبوتية
• أتمتة المهام الإدارية، مثل تدوين الاستشارات وإدخال تفاصيل المريض في السجلات الصحية الإلكترونية
• مساعدة أطباء الأشعة في اكتشاف الأورام وتشخيصها
• المساعدة في التجارب السريرية من خلال تجنيد المشاركين ومراقبة التزامهم
• دعم مراقبة المرضى عن بعد مع إنترنت الأشياء الطبي
• كشف الأخطاء الطبية

بالإضافة إلى ذلك، يعد الذكاء الاصطناعي أحد التقنيات الرئيسية التي تمكن المستشفيات الذكية.

يركز الذكاء الاصطناعي التوليدي، كما أسلفنا، على إنتاج محتوى جديد، وتطبيقاته أكثر على الجانب الإبداعي. انشر الذكاء الاصطناعي التوليدي إذا كنت تريد تحقيق ذلك:

• إنشاء سيناريوهات تدريب مختلفة للطلاب والمتدربين
• التوصل إلى البيانات الطبية الاصطناعية
• تصميم جزيئات جديدة ومركبات دوائية جديدة
• تمكين الأطباء من الاستعلام عن السجلات الطبية للمرضى
• إنشاء استطلاعات آراء المرضى

لمزيد من الإلهام، راجع مقالتنا الأخيرة حول حالات استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في الرعاية الصحية.

أمثلة واقعية للذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية

• قام مركز ماس جنرال للسرطان، بالتعاون مع معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، بتطوير نظام سيبيل، وهو نظام ذكاء اصطناعي يمكنه اكتشاف سرطان الثدي. ويعمل النموذج باستخدام فحوصات التصوير المقطعي المحوسب للصدر بجرعة منخفضة، ويمكنه التنبؤ بما إذا كانت المريضة ستصاب بسرطان الثدي في السنوات الست المقبلة.
• يقدم AiCure مساعدًا طبيًا تفاعليًا يعمل بالذكاء الاصطناعي يمكنه اكتشاف المشاركين في التجارب السريرية الذين من المحتمل أن ينتهكوا قواعد التجربة. يتيح هذا الحل أيضًا للمشاركين التقاط مقطع فيديو لأنفسهم وهم يتناولون الدواء كدليل على الالتزام.

أمثلة واقعية للذكاء الاصطناعي التوليدي في الرعاية الصحية

• قام الباحثون في جامعة تورنتو ببناء نموذج يمكنه توليد بروتينات واقعية جديدة. وقاموا بتقييم إمكانات البروتينات الناتجة باستخدام أداة أخرى للذكاء الاصطناعي، وهي OmegaFold، وكانت مفاجأة سارة لهم عندما رأوا أن معظم التسلسلات تتحول إلى هياكل بروتينية حقيقية.
• وقام فريق بحث آخر بتطوير نموذج ذكاء اصطناعي توليدي يمكنه إنشاء بيانات اصطناعية واقعية للمرضى بالخصائص المطلوبة للتجارب السريرية.

البيع بالتجزئة والتجارة الإلكترونية

إذا نظرنا إلى الذكاء الاصطناعي التوليدي مقابل الذكاء الاصطناعي في مجال البيع بالتجزئة، فإن الذكاء الاصطناعي الكلاسيكي يمكنه تزويد أصحاب المتاجر الافتراضية والمادية بتحليلات قوية وروبوتات مجتهدة ومراقبة المتجر بلا كلل. فيما يلي تطبيقات أكثر تفصيلاً للذكاء الاصطناعي في مجال البيع بالتجزئة.

• مساعدة العملاء في التنقل داخل المتجر
• روبوتات تعمل بالذكاء الاصطناعي لتوصيل التعبئة وإعادة التخزين
• مركبات التوصيل ذاتية القيادة
• اكتشاف أحداث سرقة المتاجر والأحداث الجذابة من خلال رؤية الكمبيوتر
• تفعيل الخروج الذاتي
• تقسيم العملاء بشكل أفضل، وتوصيات المنتجات، وتحسين الأسعار

من ناحية أخرى، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي جذب العملاء وتحسين العمليات الداخلية من خلال المزيد من المهام الإبداعية، مثل ما يلي.

• صياغة حملات تسويقية مخصصة
• إنشاء محتوى موجه نحو تحسين محركات البحث (SEO) لجذب الزيارات إلى متجر التجارة الإلكترونية الخاص بك
• تقديم غرف قياس افتراضية للملابس والأحذية والإكسسوارات، جنبًا إلى جنب مع تقنيات غامرة
• التنبؤ بالطلب

يمكنك العثور على مزيد من المعلومات حول تطبيقات Gen AI في مجال البيع بالتجزئة على مدونتنا.

أمثلة واقعية للذكاء الاصطناعي في البيع بالتجزئة

لدينا مثالان مثيران في محفظتنا.

• ساعدت ITRex بائع تجزئة كبير في بناء نظام أساسي لذكاء الأعمال يعتمد على الذكاء الاصطناعي والذي مكّن موظفي العميل من التقاط البيانات من المؤسسة بأكملها وتحليلها، وإنشاء تقارير معقدة، وتصور البيانات دون تعلم المهارات التقنية.
• قام فريقنا بتنفيذ حل قائم على التعلم الآلي للتسوق بدون الدفع. ويستخدم نظام الرؤية الحاسوبية والكاميرات المثبتة في السقف لمراقبة تحركات المستهلكين وتحديد العناصر التي يأخذونها من أرفف المتاجر. يمكن لهذا النظام تحويل أي متجر إلى تنسيق خالٍ من الدفع دون الحاجة إلى إعادة تصميم المساحة.

أمثلة الذكاء الاصطناعي التوليدية في البيع بالتجزئة

• قامت كارفور بنشر روبوت الدردشة المعتمد على ChatGPT لاقتراح نصائح تسوق مخصصة للمستهلكين بناءً على ميزانيتهم ​​وتاريخ الشراء
• يستخدم Walmart نظامًا توليديًا مدعومًا بالذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالطلب والتنبؤ بالمنتجات التي سيحتاجها العملاء في كل متجر من متاجر Walmart

وسائل الإعلام والترفيه

يعد الإعلام والترفيه قطاعًا إبداعيًا، لذلك يمكن أن يتألق الذكاء الاصطناعي التوليدي هنا. ولكن هذا هو المكان الذي يمكن أن تثير فيه قضايا حقوق الطبع والنشر التي تمت مناقشتها سابقًا المزيد من القلق. إليكم ما يمكن أن تفعله التكنولوجيا.

• توليد الفن والسيناريوهات والموسيقى والمقالات
• تحرير مقاطع الفيديو بناءً على تفضيلات المستخدم
• تلخيص القراءات الطويلة والبودكاست والأحداث الرياضية والمحتويات الطويلة الأخرى
• إنشاء البيانات الوصفية للفيديو، مثل التسميات التوضيحية والأوصاف
• تصميم ألعاب غامرة جديدة، بالإضافة إلى إعدادات وشخصيات جديدة للألعاب الموجودة
• إشراك الجمهور من خلال روبوتات الدردشة والتفاعلات الصوتية
• - توليد خلفيات واقعية ومؤثرات بصرية للأفلام
• إنتاج إعدادات الواقع الافتراضي

يتمتع الذكاء الاصطناعي الكلاسيكي أيضًا بتطبيقات مثيرة للاهتمام في هذا المجال، حيث يوجد الكثير من البيانات التي يجب تحليلها لتحسين تفاعل المشاهدين ورضاهم. فيما يلي بعض حالات الاستخدام.

• تحليل سلوك المستخدم وتفضيلاته للتوصية بالمحتوى المخصص
• كشف انتهاك حقوق الطبع والنشر
• قياس معنويات العملاء على وسائل التواصل الاجتماعي
• تحسين جودة الفيديو عن طريق تقليل الضوضاء وتحسين الدقة
• التنبؤ باتجاهات المحتوى
• تصفية المحتوى حيث يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي اكتشاف النصوص ومقاطع الفيديو غير المناسبة وحظرها

مثال على الذكاء الاصطناعي في قطاع الإعلام

تستخدم Netflix خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات المستخدم وتقديم توصيات المحتوى بناءً على المعلومات، مثل الممثلين والنوع وعادات المشاهدة لدى المستخدمين. تدعي Netflix أن حوالي 80٪ من إجمالي المحتوى الذي تتم مشاهدته يتم اقتراحه من خلال نظام توصيات الذكاء الاصطناعي الخاص بها.

وهناك مشروع من محفظتنا حيث تحول أحد مطوري تطبيقات الشبكات الاجتماعية الرائدين إلى ITRex لبناء حل آلي لشرطة المحتوى مدعوم بالتعلم الآلي. لقد قمنا بتطوير نموذج رؤية حاسوبية يمكنه تحليل البث المباشر واتخاذ الإجراءات المقابلة واستخدمنا أفضل ممارسات MLOps لتسريع نشر الخوارزمية.

مثال على الذكاء الاصطناعي التوليدي في قطاع الإعلام والترفيه

ساهم الذكاء الاصطناعي التوليدي من Runway بشكل كبير في إنتاج فيلم "كل شيء في كل مكان الكل في وقت واحد"، حيث قام بإنشاء عناصر خلفية واقعية وتأثيرات بصرية. حصل هذا الفيلم على سبع جوائز أكاديمية.

افكار اخيرة

كما ترون من الأمثلة أعلاه، يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي إضافة قيمة لشركتك إذا كنت تبحث عن قوة تحليلية قوية، أو تحتاج إلى مساعدة في اتخاذ القرار، أو ترغب في استخدام الروبوتات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي، أو أتمتة المهام اليدوية المملة والرتيبة. ولكن إذا كنت تريد تقنية توفر الإبداع والخيال، ويمكن أن تنتج شيئًا جديدًا، فإن الذكاء الاصطناعي التوليدي هو الأفضل.

من الناحية الفنية، يعد الذكاء الاصطناعي التوليدي أكثر تعقيدًا لأنه يهدف إلى تقليد التفكير البشري، في حين أن هدف الذكاء الاصطناعي هو أداء مهام ملموسة يتم تدريب النماذج عليها. في الذكاء الاصطناعي التوليدي، لا يوجد تحديد واضح لما هو صحيح وما هو غير صحيح. من الصعب تقييم أدائها، لأنها تعتمد على التفسير البشري.

يستهلك الذكاء الاصطناعي التوليدي المزيد من الموارد الحسابية، ويكون بناءه وتدريبه وضبطه أكثر تكلفة. يمكنك العثور على مزيد من المعلومات حول تكلفة تنفيذ الذكاء الاصطناعي على مدونتنا. ليس لدينا أرقام مماثلة للذكاء الاصطناعي التوليدي حتى الآن، لذا تابعونا لمعرفة المزيد حول هذا الموضوع. ولكن يمكننا أن نقول بالفعل إن بناء نموذج ذكاء اصطناعي توليدي من الصفر سيكون أمرًا صعبًا. ومن أجل المقارنة، تشير التقديرات إلى أن OpenAI قامت بتدريب ChatGPT-3 على حوالي 45 تيرابايت من البيانات النصية. وهذا يعادل مليون قدم من مساحة رف الكتب. وهذا سيكلف عدة ملايين. لذلك، ربما يتعين عليك تحسين النموذج الحالي بدلاً من إنشاء نموذج من الصفر.

لكن الذكاء الاصطناعي التوليدي جديد نسبيا. هل يجب أن تثق به على الإطلاق؟

ما زلنا نسمع عن الأخطاء التوليدية في مجال الذكاء الاصطناعي، مثل تلك المرة عندما طلب منها أحدهم توضيح سبب كون الزبدة مفيدة لبناء ناطحات السحاب، وقد ولدت الخوارزمية بكل سرور حججًا تدعم هذا الادعاء. نعم تحدث هذه الأشياء لكن ضع في اعتبارك أن هذه التكنولوجيا تتخذ قراراتها بناءً على نماذج رياضية، وليس على فهم السياق والتعاطف والأعراف الاجتماعية. يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي التوليدي جيدًا جدًا في المهام التي تم تصميمه للقيام بها.

أخيرًا، ليس من الضروري دائمًا أن يكون الذكاء الاصطناعي منتجًا مقابل الذكاء الاصطناعي. يمكن أن يعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي جنبًا إلى جنب مع أنواع فرعية أخرى من الذكاء الاصطناعي لإنتاج حلول أكثر قوة لمشاكل عملك. استشر إحدى شركات تطوير الذكاء الاصطناعي لفهم الحل الأفضل بالنسبة لك أو كيفية الجمع بين التقنيتين للحصول على أفضل النتائج.

هل ترغب في نشر الذكاء الاصطناعي ولكنك لست متأكدًا من النوع الفرعي الذي يناسب احتياجات عملك بشكل أفضل؟ ترك لنا خطا! سيساعدك فريقنا على تنفيذ/ضبط الخوارزميات الصحيحة ودمجها في سير عملك.

تم نشر هذه المقالة في الأصل على موقع itrex.