GenAI - Ramworld

 

 

 

بسم الله الرحمن الرحيم

نبدأ بحمد الله على نعمه وفضله، وعلى ما أنعمه علينا من العلم الوافر والكثير.

نحن نعيش عصر التقنية والتطوير، والثورة التقنية التي من ضمنها الذكاء الاصطناعي. هو موضوع مثير للجدل واختلفت به الآراء، من مؤيدين له ومعارضين خوفا منهم أن يكون له التحكم في حياة البشرية وإنهاء العديد من الوظائف ظنًا منهم أنه قد يستطيع حل مكانهم. ولكن، لن يحل الذكاء الاصطناعي محل أي وظيفة بالعالم، فهو أداة مخصصة فقط لأداء مهام معينة بطريقة معينة.


هناك مقولة تنص على أن ” الذكاء الاصطناعي لا يمكنه أخذ وظائف الأشخاص الذين يعرفون كيفية استعماله “.

معنى هذه الجملة، أن التثقيف في الذكاء الاصطناعي وزيادة الوعي عنه شيء أساسي، حتى لا تٌفقد الوظائف ونبدأ بلومه. قد قام الذكاء الاصطناعي بتسهيل الكثير من الأمور في حياتنا اليومية والعملية، لنستغل ذلك في تطورنا ونستفيد من الخدمات المقدمة منه.

حديثنا اليوم عن النوع الآخر من الذكاء الإصطناعي، وقررت ألا ابتكر عنوان المقال حتى لا أخرج عن سياقه، ألا وهو الذكاء الاصطناعي التوليدي.

الذكاء الاصطناعي التوليدي هو أحد فروع الذكاء الاصطناعي الذي يمكنه إنشاء أنواع مختلفة من المحتوى المرئي أو المكتوب بناءً على المدخلات من الإنسان.

كيف يمكن إنشاء محتوى فقط من جملة؟ هذا ما سنتطرق إليه في هذا المقال.

بدايةً; ما هو الذكاء الاصطناعي؟ وما هو التعلم الآلي؟

لنبدأ بمراجعة سريعة لمفهوم الذكاء الاصطناعي وفروعه. 

الذكاء الاصطناعي هو فرع من فروع الحاسب الآلي، أما التعلم الآلي فهو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي.

الذكاء الاصطناعي هو مجموعة من الأوامر التي تنشئ أنظمة ذكية يمكنها التفكير والتصرف مثل البشر، أما التعلم الآلي فهو برنامج يقوم بتدريب نموذج ما بناءً على البيانات المدخلة.

مثال: 

تطبيق لمتابعة الصحة واللياقة البدنية، ويكمن الذكاء الاصطناعي في التطبيق بتحليل البيانات الشخصية مثل العمر والحالة الصحية والهدف المراد وصوله، ثم يقوم بإنشاء نظام صحي ويقترحُه عليك إذا ما أردت الالتزام به.

 ثم التعلم الآلي يجمع بيانات المستخدمين ويتعلم من البيانات حتى يطور من نفسه ليقدم أنظمة ملائمة أكثر وتتناسب فعليا مع الاحتياجات الشخصية للمستخدم. للتعلم الآلي فئتين من نماذج التعلم: التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف. يمكن معرفة التعلم الخاضع للإشراف بعلامتين، اما انه مصنف أو غير مصنف.

للبيانات التابعة للتعلم الخاضع للإشراف وتكون مصنفة، ستحتوي على علامات مثل: الاسم أو نوعها أو حتى رقمها، أما البيانات غير المصنفة لا تحتوي على علامات يمكن تمييزها بها.

مثل نظام التعرف على الصور، فرضا أردنا أن نبني نظام ليتعرف على صور مصنفة بنوع السيارة. نقوم بجمع الصور وانواعها ثم نبدأ بتدريب النموذج على الصور.

التعلم غير الخاضع للإشراف هو كل شيء يمت له الصلة باكتشاف البيانات، فالبحث عن البيانات الأولية ثم تصنيفها حتى نرى ما إذا كانت تندرج في مجموعات بشكل طبيعي. مثل جمع الأخبار في العالم بناءًا على المواضيع دون تحديد مواضيع مهمة أكثر من الأخرى.

نُبحر لنصل إلى التعلم العميق، فرع من أفرع التعلم الآلي، ولكن بتعمقٍ أكثر. 

التعلم العميق يستخدم شبكات عصبية اصطناعية تسمح له بمعالجة أنماط معقدة أكثر. وهنا الفرق بين التعلم العميق والتعلم الآلي، التعلم العميق يمكنه معالجة أنماط معقدة أكثر من التعلم الآلي.

مفهوم الشبكة العصبية الاصطناعية.

شبكة مكونة من العقد أو كما نسميها الخلايا العصبية، المترابطة. ارتباط الخلايا العصبية الاصطناعية يمَكنها من أداء المهام من خلال معالجة البيانات وإجراء التنبؤات. 

تحتوي نماذج التعلم العميق عادةً على طبقات عديدة من الخلايا العصبية التي تمكنها من أداء مهام أصعب وتعلم أنماط أكثر تعقيدا من نماذج التعلم الآلي.

يمكن للشبكات الاصطناعية استخدام البيانات المصنفة والغير مصنفة وهذا ما نسميه نماذج شبه خاضعة للإشراف.

النماذج الشبه خاضعة للإشراف تساعد في تدريب الشبكة العصبية على كمية صغيرة من البيانات المصنفة وكمية كبيرة من البيانات غير المصنفة.

لنأخذ مثال على ذلك، تصفية رسائل البريد الإلكتروني. يقوم النموذج الشبه خاضع للإشراف بتدريب الشبكة العصبية باستخدام عدة رسائل من البريد الإلكتروني المصنفة (غير مرغوب بها) ثم يستخدم النموذج هذه البيانات لتحليل باقي الرسائل ما إذا كانت توافق نمط الرسائل غير المرغوب بها أم لا. تساعد البيانات المصنفة الشبكة العصبية على تعلم المفاهيم الأساسية للمهمة، بينما تساعد البيانات غير مصنفة الشبكة العصبية على التعلم على أمثلة جديدة.

الذكاء الاصطناعي التوليدي والتعلم العميق

نصل إلى محور المقال، ألا وهو الذكاء الإصطناعي التوليدي. تحدثنا في البداية أن الذكاء الإصطناعي التوليدي هو أحد فروع الذكاء الاصطناعي، وأيضا هو جزء فرعي من التعلم العميق. الذكاء الاصطناعي التوليدي هو الذي يمكنه إنشاء أنواع مختلفة من المحتوى المرئي أو المكتوب بناءً على المدخلات من الإنسان. مما يعني ذلك أن الذكاء التوليدي ايضا يستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية ويعالج البيانات المصنفة والغير مصنفة باستعمال الثلاث نماذج، النموذج الخاضع للإشراف والنموذج غير الخاضع للإشراف وأخيرا النموذج الشبه خاضع للإشراف. 

يمكن تقسيم نماذج التعلم العميق، أو نماذج التعلم الآلي بشكل عام، إلى نوعين:

تمييزي وتوليدي.

النموذج التمييزي وهو من النماذج المستخدمة لتصنيف البيانات وتوقع تسمية نقاط بيانات معينة والتعرف على العلاقة بين سمات نقاط البيانات والتسميات. أما النموذج التوليدي فهو ينشئ بيانات جديدة بناءًا على احتمالية تعلمه للبيانات التي تم إدخالها مسبقا.

كيف تحدث عملية الذكاء الإصطناعي التوليدي؟

لنفترض أننا الآن في موقع الذكاء الإصطناعي ChatGPT وأدخلنا له سؤال أو مهمة ما وهي انشاء لعبة اكس او. مجرد ما أدخلنا له المهمة قام بسرد الحل، اما ان يعمل او يعطي بعض الأخطاء البسيطة. وهذا ليس بعيب، لأنه غير مبني على ان يكون مبرمج، بل أن يكون أداة تساعد على البرمجة بشكل سهل، بسيط، وسريع. ولكن، كيف حدث ذلك؟

ولًا، عندما قامت شركة OpenAI بتطوير ChatGPT, قامت بتطويره وتدريبه على نماذج عديدة من اللغات البرمجية وذلك بجمع المشاريع المكتوبة بلغة بايثون والتدريب عليها ثم تنقيحها حتى تصل الى مرحلة الاختبار والتحقق.

ثانيا، قام بتحليل المتطلب على عدة مراحل. المرحلة الأولى إنشاء لعبة ثم المرحلة الثانية اسم اللعبة والمرحلة الأخيرة هي اللغة المستخدمة في انشائها.

ثالثا، بناء على النماذج التي تدرب عليها، قام بجمع المعلومات والأسطر البرمجية من المشاريع المنشورة على الإنترنت وقام بناء اللعبة على هذه المعرفة.

رابعا، قام ببناء اللعبة بناءًا على التحليل المنطقي الخاص باللعبة، فمثلا اللعبة سيكون فيها اما فائز واحد او ولا فائز. وإن استوفت شروط الفوز فسيتم تحديد الفائز.

خامسا قام بتوثيق الأسطر البرمجية للمستخدم بعد أن عزم انه اختبرها.

نصل إلى السؤال الأهم، كيف نعرف ما إذا كانت النتيجة أو المخرجات تنتمي الى الذكاء الاصطناعي التوليدي ام لا؟

يكون ذكاءًا توليديا إذا كان نصا، مرئي، أو صوتيا، وغير توليدي إذا كان رقما، فئة أو احتمالا. هناك عدة نماذج للذكاء الاصطناعي التوليدي:

نموذج توليد الصور: يأخذ النموذج المدخلات إما صورة أو نص، ويقوم بترجمتها لتكون المخرجات إما نصا وصف للصورة، أو صورة جديدة تشبه الصورة التي تم إدخالها بدايةً.

نموذج توليد النص: يأخذ النموذج النص الذي تم إدخاله، ويقوم بترجمته وتحليله لتكون المخرجات إما نصًا جديدا، صور، أو قرار ينصح بالأخذ به. 

يتعلم نموذج توليد النص عن الأنماط في اللغة من خلال بيانات التدريب، وبعد ذلك، في ضوء بعض النصوص، تتنبأ بما سيأتي بعد ذلك. 

بالطبع كون الذكاء الاصطناعي هو أوامر برمجية تمت كتابتها من قبل مبرمج ومهما استخدم التعلم الآلي والتعلم العميق، فمن الممكن أن يحدث هناك أخطاء أو تكون المخرجات غير منطقية وهذا ما نسميه بالهلوسة.

الهلوسة:

هي كلمات أو عبارات يتم إنشاؤها بواسطة النموذج وغالبا ما تكون غير منطقية أو غير صحيحة نحويا. وذلك لعدة أسباب منها:

  • لم يتم تدريب النموذج على بيانات كافية
  • تدريب النموذج على بيانات غير صحيحة نسبيا، أو كما نسميها (بيانات غير معالجة)
  • عدم إعطاء النموذج وقت كاف ليتدرب على البيانات المدخلة

نماذج اللغة الكبيرة:

مجموعة فرعية من التعلم العميق وهي أداة من أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي. تعتبر النماذج اللغوية الكبيرة والذكاء الاصطناعي التوليدي جزءًا من التعلم العميق وتعمل معًا بشكل فعال. حيث يتدرب الذكاء الإصطناعي التوليدي باستخدام نماذج اللغة الكبيرة التي ايضا يتم تدريبها مسبقا وتعديلها حتى تتمكن من أن تؤدي المهام المحددة لها. هناك ثلاث سمات رئيسية للنماذج اللغوية الكبيرة:

  • الحجم: يشير إلى كمية البيانات الضخمة والأعداد الكبيرة في البيانات التي يملكها.
  •  العمومية: تشمل جميع اللغات البشرية والقدرة على التواصل والتعامل مع مجموعة متنوعة من المهام.
  •  التدريب المسبق: أن هذه النماذج قد تم تدريبها مسبقا وتحسين أدائها بشكل مستمر.

من مزاياها:

  •  يمكن استخدام نموذج واحد لعدة مهام.
  •  زيادة أداء النموذج وتحسينه بناءًا على كمية البيانات المدخلة له.

 ومن انواعها:

  •  التنبؤ بالكلمة التالية
  • الاستجابة لتعليمات المدخلات المعينة
  • إجراء حوار من خلال توقع الاستجابة التالية.

ختاما، الذكاء الإصطناعي هو بحر من المعلومات والاستمرارية هي المطلوبة في هذا العصر، ولنكمل هذا الطريق ونكون قادة التطور والتحول الرقمي. ولكن لا ننسى أن جزء كبير من التطور هو توعية المجتمع بمخاطر ومحاسن التقنية والذكاء الإصطناعي.

رُسل جمال

https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7135661397526372352/