استخدمت الشركات الذكاء الاصطناعي في سير عملها اليومي منذ أوائل التسعينيات من خلال إنشاء مرشحات البريد العشوائي للبريد الإلكتروني. ولكن في السنوات الأخيرة، انتشر الذكاء الاصطناعي التوليدي – أو الذكاء الاصطناعي الذي ينشئ نصوصًا أو صورًا أو رموزًا بدلاً من مجرد فرز البيانات – بشكل كبير.
اعترف بأن التغيير يمكن أن يكون مخيفًا ريبيكا سيمونز، مدير الاتصالات في شركة سيسكو. وأشارت إلى أن المحادثات حول الذكاء الاصطناعي غالبًا ما تبدو وكأنها “تحتاج إلى شهادة في علوم الكمبيوتر لفهمها”.
إحدى الطرق للتغلب على أي مخاوف بشأن الذكاء الاصطناعي هي من خلال التعليم. قاد سيمونز ندوة عبر الإنترنت مؤخرًا خلال مؤتمر Ragan الافتراضي للاتصالات حول الذكاء الاصطناعي، بهدف توفير فهم أوضح لمفاهيم الذكاء الاصطناعي الشائعة وتطبيقاتها.
وقالت: “الفكرة بأكملها هنا هي أننا سنعمل معًا لإزالة الغموض عن مصطلحات الذكاء الاصطناعي”.
فيما يلي بعض النقاط الرئيسية التي تناولتها:
- التعلم العميق: شكل من أشكال نظام التعلم الآلي الذي تم تدريبه على اتخاذ القرارات مثل العقل البشري من خلال التعرف على الأنماط والتعلم من مجموعات البيانات الكبيرة. على سبيل المثال، يستخدمه YouTube وSpotify لتحليل تفضيلات المستخدم لتقديم اقتراحات مخصصة. قال سيمونز: “إنها في الأساس تحلل ما تفعله ثم تحاول أن تقدم لك توصيات بناءً على سلوكك”.
- نماذج اللغات الكبيرة (LLM): نموذج للتعلم العميق تم تدريبه على مجموعات بيانات ضخمة لفهم اللغة البشرية وتوليدها بطريقة متماسكة. على سبيل المثال، يستخدم Grammarly شهادة LLM لتحليل النص من حيث القواعد النحوية والنبرة والوضوح، وتقديم اقتراحات متقدمة لتحسين جودة الكتابة.
- معالجة اللغة الطبيعية (NLP): يسمح للآلات بفهم وتفسير وتوليد اللغة البشرية. على سبيل المثال، تستخدم خدمة الترجمة من Google البرمجة اللغوية العصبية (NLP) لتحليل بنية الكلمات والعبارات ومعناها لترجمة النص بدقة.
- الهلوسة: يحدث هذا عندما يصدر الذكاء الاصطناعي صوتًا معقولًا ولكنه معلومات أو محتوى غير صحيح، مثل يد بستة أصابع. لقد قدمت مثال للمحامي الذي كاد أن يُطرد من نقابة المحامين لاستخدامه الذكاء الاصطناعي في الاستشهادات بالسوابق القضائية. عندما لم يتمكن من العثور على مثال، قام بتكوين واحد. وقال سيمونز: “في الأساس، لا تمتلك البيانات أو المعلومات، لذا فهي تحاول تجميع القصة معًا لإنشاء المحتوى”. وهي تعتقد أن أدوات الذكاء الاصطناعي ذات قيمة في العصف الذهني والمسودات، ولكن من المرجح أن يتطلب المحتوى تدقيقًا دؤوبًا في الحقائق.
- وكيل الذكاء الاصطناعي: طريقة للجمع بين الأتمتة والقدرات الإبداعية للماجستير في القانون. يمكن للمستخدمين إنشاء نظام يوفر لـ LLM إمكانية الوصول إلى الأدوات والخوارزميات الخارجية التي توفر التعليمات لكيفية استخدام عملاء الذكاء الاصطناعي لها. يعتقد سيمونز أن الذكاء الاصطناعي الوكيل سيؤثر بشكل كبير على الاتصالات في الموجة التالية من خلال المساعدة في “إدارة سمعة العلامة التجارية الإستراتيجية المدفوعة بتفضيلات المستخدم الشخصية”.
وقال سيمونز إن أفضل طريقة للتعلم هي التقاط التكنولوجيا وتجربتها. وأوصت بالقيام بذلك في المنزل والراحة معه قبل الانتقال إلى أي تطبيقات احترافية.
قال سيمونز: “أود أن أقول إن الجزء الأكثر أهمية هو حقًا الدخول إلى هناك، وتجربته”. “إنها مجرد حالة تجربة وخطأ.”
شاهد الفيديو الكامل أدناه.
تعليق
