إذا كان لا بد من تقديم الذكاء الاصطناعي (IA), فهو من ناحية تخصص وقدرات معرفية وفكرية يجسدها أنظمة حاسوبية أو مجموعات من الخوارزميات لأداء مهام معينة بذكاء يشبه ذكاء البشر. هذه واحدة من العديد من التعريفات الموجودة، حيث يمكن القول إن تعقيد IA يُقارن بتعقيد الطبيعة البشرية.

هذا يعني أنه، كما هو الحال مع البشر، لا توجد وحدة في تعريف أو أنواع IA. ومع ذلك، يمكن فهمه من خلال بعض المراحل، بدءًا من "معالجة اللغة الطبيعية"، أي كيفية نقل المعلومات. وفي المرحلة الثانية، يتعلق الأمر بكيفية تمثيل وتخزين المعرفة المفهومة والمكتسبة، ثم كيفية استيعابها والاستفادة منها في الرد على سؤال.

إن جعل ما هو غير ملموس ملموس هو مهمة يمكن للبشر القيام بها، مما يطرح سؤالين أساسيين: كيف يفعل ذلك ولماذا يهمه القيام بذلك؟ IA، التي هي في مركز جميع المناقشات في الوقت الحالي، والتي تشكل أيضًا الهدف من جميع الاستراتيجيات الحاسوبية، تعيش حاليًا عصرها الذهبي.

مع تطور سريع للغاية في هذا المجال، يتم التفضيل للاستراتيجيات الابتكارية التي تختار نهج open source لأنها تسمح بالاستفادة من المرونة والشفافية في الاستخدامات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي. open source، كما أدرك معظم ناشري البرمجيات في هذا النظام البيئي، هو الوسيلة لتجسيد IA. اليوم، المجتمعات open source هي نقطة الانطلاق للابتكار، وخاصة في مجال IA.

يمكن القول بشكل كامل أن IA تقوم بإعادة تعريف استخدام الحوسبة التقليدية كتكنولوجيا، والتي لأول مرة منذ فترة طويلة، تحفز الابتكار، وتثير نقاشات حول نطاق تطبيقها، وتدفع الحدود إلى الأمام دائمًا. نحن نواجه استنتاجًا كبيرًا بعد العديد من المراحل التي تم تجاوزها خلال العشرين سنة الماضية: أصبح من الممكن الآن تحرير كل قوة IA.

هذه القوة، بالضبط، تعتمد مباشرة على تلك التي يخصصها الفاعلون في IT للذكاء الاصطناعي، بناءً على موقعهم في السوق. تصف Gartner الذكاء الاصطناعي بأنه "لديه القدرة على تقديم قيمة مضافة هائلة للشركات من خلال تمكينها من زيادة إنتاجيتها، وتحسين اتخاذ القرارات، وتوليد فرص جديدة للنمو والابتكار"، مع وجود تحذير: أن بعض الشركات تقيد استخدام الذكاء الاصطناعي لنوع واحد فقط من المهام، مما يحد من نطاقه. لا شك في أن الذكاء الاصطناعي يمثل ميزة رئيسية لتطوير الصناعات والحكومات، سواء في مجال تحليل البيانات، الكشف ومنع الاحتيال، أو من خلال التقدم الكبير في مجال الصحة.

الذكاء الاصطناعي التوليدي هو المفهوم الذي أثار أكبر قدر من الضجيج في عصر الوصول إلى المعلومات، كتكنولوجيا قادرة على إنشاء محتوى جديد من نماذج Deep Learning المدربة مع مجموعات بيانات كبيرة. يتم استخدام هذا النوع من نماذج IA لتوليد بيانات جديدة، على عكس نماذج IA التمييزية، التي تسمح بتصنيف البيانات وفقًا لاختلافاتها. يتم استخدامها لإنشاء النصوص، الصور، والرموز، مع أمثلة مثل chatbots، إنشاء وتحرير الصور، المساعدة في إنشاء رموز البرمجيات، والبحث العلمي.

تحتاج الشركات، من ناشري البرمجيات، إلى حلول لنشر تقنيات IA التوليدية يوميًا (مثل تقديم تحليل أو حتى تصحيح ذكي للمنصات للمسؤولين عن النظام، توليد رمز بمساعدة للمطورين، إلخ.). يجب على الناشرين الحفاظ على السيطرة الكاملة على هذه التقنيات.

واحدة من الفوائد الكبيرة هنا هي السيطرة على دورة حياة النموذج التعلمي الآلي بالكامل مثل LLM، من خلال إعداد مجموعة البيانات، تدريب النموذج مع علماء البيانات، تطويره على نطاق واسع مع المشغلين، وإتمام وضعه في الإنتاج داخل تطبيقات الشركات.

ليس فقط المستخدمون هم المتأثرون بالذكاء الاصطناعي: بل أيضًا الشركات، بعضها تختار استراتيجية للتحول الرقمي والثقافي كخط توجيه وحيد لمشاريعها المستقبلية. الخطر على أولئك الذين يرفضون الركوب في القطار هو أن يصبحوا متروكين. من الضروري النجاح في التطور مع IA لتحقيق الأمل في تحرير كامل إمكانياته.