تقنيات الذكاء الاصطناعي في تحليلات البيانات الضخمة

الذكاء الاصطناعي هو مفهوم الآلات التي تؤدي المهام التي كانت تتطلب في السابق الذكاء البشري. يستخدم العديد من الأشخاص مصطلحات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (ML) والتعلم العميق (DL) بشكل تبادلي، ولكن هناك اختلافات رئيسية بينهما.

يغطي الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع مجال الدراسة بأكمله، والذي تعد ML وDL بمثابة قطاعات فرعية منه. يمكن تقسيم الذكاء الاصطناعي إلى مجالين متميزين.

يشير الذكاء الاصطناعي التطبيقي إلى تطبيق تم تحسينه لأداء مهمة محددة، مثل اقتراح فيلم أو تحسين مسار القيادة.

يتضمن الذكاء الاصطناعي العام تطبيقات أوسع للذكاء الاصطناعي، مثل تعلم الكمبيوتر لمختلف المهام والقدرة على حل المشكلات مثل الإنسان.

التعلم الآلي هو عملية إنشاء آلات أو برامج يمكنها الوصول إلى البيانات، وتطبيق الخوارزميات عليها، والحصول على معلومات قيمة، ثم تطبيق المعرفة المكتسبة على سيناريوهات أخرى أو مجموعات بيانات جديدة.

البيانات الضخمة هي وقود الذكاء الاصطناعي. وهذا هو ما يدربه الذكاء الاصطناعي ليصبح أكثر قوة، وهو ما يتم تطبيق أنظمة الذكاء الاصطناعي عليه في النهاية من أجل توليد رؤية حقيقية. كلما زادت قدرة أنظمة الذكاء الاصطناعي على استخدام البيانات، زاد ذكائها وإمكاناتها التدميرية. على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي كمفهوم موجود منذ أكثر من 60 عامًا، إلا أن الافتقار إلى البيانات المنظمة لكثير من هذا النطاق والقيود الحسابية أعاقت نمو الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، تتطلب تقنية التعرف على الكلام الجيدة حوالي 150000 ساعة (أي 10 سنوات) من البيانات الصوتية. تتطلب تطبيقات التعرف على الوجه ما يقرب من 15 مليون صورة. ولم يتوفر الكثير من بيانات الصور والصوت إلا مؤخرًا.

في الواقع، منذ عام 2015، تم إنشاء 90% من بيانات العالم. وفي العام نفسه، بلغ حجم العالم الرقمي، أي مخزون البيانات التي تم إنشاؤها ونسخها، أقل من 10 زيتابايت، أي 10 ثم 21 صفراً. وبحلول عام 2025، من المتوقع أن يتضاعف النمو بأكثر من أربعة أضعاف ليصل إلى 70 زيتابايت.

وفي خمس سنوات فقط يمكن أن يصل إلى 1000 زيتابايت. ويمكن أن يعزى جزء كبير من هذا النمو إلى زيادة اعتماد إنترنت الأشياء والتقدم في التعلم العميق. مع وجود المزيد من الأجهزة المتصلة التي تسجل مقاطع الفيديو أو تقيس معدل ضربات القلب أو تتتبع الولادات، أصبحت المعلومات في العالم رقمية بشكل متزايد.

ومن خلال الجمع بين إنشاء هذه البيانات والتقدم في التعلم العميق للتعرف على الصور والكلام، لم يتم الآن التقاط المزيد والمزيد من المعلومات وتخزينها فحسب، بل تم تنظيمها وتحليلها بواسطة أنظمة الذكاء الاصطناعي. وبفضل المعروض المتزايد باستمرار من البيانات، تم تمهيد الطريق أمام الذكاء الاصطناعي ليصبح قوة مدمرة في الاقتصاد العالمي.

ووفقا لأحد التقارير، من الممكن أن يساهم الذكاء الاصطناعي بمبلغ يصل إلى 15.7 تريليون دولار في الناتج المحلي الإجمالي العالمي في عام 2030، منها 9.1 تريليون دولار تأتي من الآثار غير المباشرة للاستهلاك و6.6 تريليون دولار من مكاسب الإنتاجية. وفي السياق، فإن هذا من شأنه أن يضيف نحو 14% إلى الناتج المحلي الإجمالي العالمي، أو أكثر من الناتج المشترك للصين والهند وغيرها من البلدان. كما ذكرنا سابقًا، يؤدي الاعتماد المتسارع لإنترنت الأشياء إلى المعلومات الرقمية في جميع أنحاء الاقتصاد، والتي يمكن الآن معالجتها أو تحليلها بواسطة أنظمة الذكاء الاصطناعي. ولذلك، يستمر نطاق الذكاء الاصطناعي في التوسع عبر مختلف القطاعات ومجالات الأعمال. مع زيادة الاستثمار العالمي في الروبوتات، أصبحت الأتمتة الصناعية في طليعة اعتماد الذكاء الاصطناعي في العالم المادي. يتم استخدام برامج الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد في عملية التصنيع للمحاكاة والاختبار والصيانة التنبؤية وتحسين سلسلة التوريد والتصنيع حسب الطلب.

المركبات ذاتية القيادة: يتولى الذكاء الاصطناعي قيادة المركبات ذاتية القيادة (AVs)، والتي يبدو أنها ستسبب اضطرابًا هائلاً في صناعة النقل. باستخدام المعلومات من أجهزة الاستشعار المتطورة ونظام تحديد المواقع العالمي (GPS) والكاميرات وأنظمة الرادار، يقوم برنامج الذكاء الاصطناعي المدمج في AV بحساب مليارات نقاط البيانات في كل ثانية لرؤية الطريق والتنقل في السيارة بشكل فعال وحدث فعلا الروبوتات تتسلق الجدران «مثل الصراصير». لا تزال هناك عقبات أمام الأتمتة الكاملة، لكن السيارات المتطورة قادرة بالفعل على أداء وظائف القيادة الأساسية مع تفاعل بشري محدود. وبدأ الاختبار مع المركبات ذاتية القيادة التي تتعامل مع جميع جوانب القيادة دون مساعدة بشرية في ظل ظروف معينة.

الرعاية الصحية: يمكن أن يؤدي تطبيق الذكاء الاصطناعي على نظام الرعاية الصحية في العالم إلى توفير سنوي مبالغ خيالية بحلول عام 2027 وتحسين نتائج المرضى. من الجراحة الاصطناعية إلى دمج الصور التشخيصية والبيانات الطبية قبل الجراحة، إلى مساعدي التمريض الافتراضيين الذين يساعدون في التشخيص الأولي والخدمات اللوجستية للمرضى، من المتوقع أن يُحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في مختلف جوانب الرعاية الصحية.

البيع بالتجزئة والتجارة الإلكترونية: يتم بالفعل استخدام الذكاء الاصطناعي لتقديم توصيات مخصصة لمساعدة المتاجر على التفاعل بشكل أفضل مع عملائها وزيادة الإيرادات. ومع ذلك، يمكن أيضًا استخدام الذكاء الاصطناعي في جانب العمليات لتقليل التكاليف، مثل التنبؤ بطلبات العملاء، مما يمكن أن يقلل تكاليف الشحن والمخزون وسلسلة التوريد. تتمتع مجموعة متنوعة من شركات الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة بوضع جيد يمكنها من الاستفادة من ظهور هذا الموضوع. نعتقد أن هذه هي الشركات التي تمتلك مجموعات كبيرة من البيانات الخاصة، أو تطور برامج ذكاء اصطناعي متقدمة، أو تنشئ أجهزة كمبيوتر يمكنها إجراء هذه الحسابات المعقدة.