مستقبل الذكاء الاصطناعي: باحثو دارمشتات يكشفون عن تقنيات رائدة!

مستقبل الذكاء الاصطناعي: باحثو دارمشتات يكشفون عن تقنيات رائدة!

في عصر تتزايد فيه أهمية الذكاء الاصطناعي، كان هناك حدث مثير في جامعة دارمشتات التقنية الأسبوع الماضي. تحت شعار "الأبعاد الجديدة للذكاء الاصطناعي"، قدم خبراء مشهورون مثل البروفيسور كريستيان كيرستينج والبروفيسور ماركوس رورباخ، المتحدثين المشاركين في مشروع بحث RAI، أساليب مبتكرة لتطوير الذكاء الاصطناعي المتقدم. عالي تو دارمشتات تهدف RAI إلى تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تتعلم بشكل "معقول" أكثر. وهذا يعني أن الأنظمة يجب أن تكون قادرة على التحسين المستمر وبناء المعرفة المجردة.

ما الذي يجعل نماذج الذكاء الاصطناعي الجديدة هذه مميزة جدًا؟ ويعتمد الباحثون على القدرات البديهية التي تمكن الذكاء الاصطناعي من التفكير والتفاعل والتكيف مع البيئات المختلفة. وما لفت الأنظار بشكل خاص هو العرض المباشر الذي قدمه الأستاذان سيمون شواب ماير وسيمون كيفهابر. وقد أتيحت للضيوف فرصة تجربة التطبيق الأولي للرؤية الجديدة.

التطلع إلى مستقبل الذكاء الاصطناعي

أحد الجوانب الرئيسية للتطوير هو أن نماذج الذكاء الاصطناعي يتم تدريبها بشكل لا مركزي. وهذا يضمن استخدام موارد الحوسبة بكفاءة، وهو أمر مهم للغاية في عالم اليوم الذي يعتمد على البيانات. وقد أكد ظهور تشينتشر، الذي أعجب بشكل واضح بالبحث، على أهمية هذا العمل بالنسبة للمستخدمين وصناع القرار السياسي. وهنا يأتي دور التركيز على الاستخدام المسؤول أخلاقياً للذكاء الاصطناعي، والذي لا يركز فقط على التقدم التكنولوجي ولكن أيضًا على دعم سير العمل الحالي.

لفهم كيفية عمل هذه الأنظمة الذكية بشكل أفضل، من المهم إلقاء نظرة على التكنولوجيا الأساسية. تلعب الشبكات العصبية، المستوحاة بقوة من اتصالات الخلايا العصبية في الدماغ البشري، دورًا مركزيًا هنا. تتكون هذه الشبكات من صفوف متعددة من عقد البيانات المرتبطة ببعضها البعض بواسطة اتصالات مرجحة. ويوضح أن التدريب يتم من خلال العرض المتكرر للبيانات، حيث تتعلم الشبكات تصنيف المعلومات بشكل أفضل فراونهوفر IKS.

التكنولوجيا وراء الذكاء الاصطناعي

نقطة أخرى مهمة في تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي هي التعلم العميق. هذه شبكات يمكنها معالجة مئات الآلاف أو حتى ملايين طبقات الخلايا العصبية. هذه ما يسمى "الشبكات العصبية العميقة" تجعل من الممكن حل المشاكل المعقدة من خلال التعرف على الأنماط والاتصالات في كميات كبيرة من البيانات. تعد إدارة بيانات الذكاء الاصطناعي أمرًا بالغ الأهمية لأنها الطريقة الوحيدة لتحقيق أهداف التنمية المحددة.

عالي آي بي إم تعتبر أنظمة إنشاء خوارزميات التعلم وإدارة البيانات ضرورية. يتضمن ذلك تخزين التحيزات وتنظيفها والتحكم فيها لضمان جودة البيانات. يضمن تقديم التقنيات الجديدة مثل IBM® watsonx.ai® أن الشركات يمكنها تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي بشكل أكثر كفاءة. وهذا لا يؤدي إلى تقصير الوقت اللازم لإنشاء التطبيقات فحسب، بل يقلل أيضًا من كمية البيانات المطلوبة.

إن النظرة إلى المستقبل تظهر بوضوح أن الذكاء الاصطناعي ليس اتجاها عابرا، بل هو تكنولوجيا رئيسية في عصرنا. سواء في مجال الرعاية الصحية أو في الصناعة أو في الحياة اليومية – فإن الإمكانات هائلة. ويبقى من المثير أن نرى كيف تستمر هذه التقنيات في التطور وما هي الفرص الجديدة التي تخبئها لنا.