0

لو أردنا إلقاء نظرة على أبرز اتجاهات الذكاء الاصطناعي في 2020 فإننا نعود إلى فكرة أن أجهزة الكمبيوتر أو البرامج يمكنها التعلم واتخاذ القرارات على حد سواء هي فكرة مهمة بشكلٍ خاص ويجب أن نكون على دراية بها، حيث تنمو عملياتها بشكلٍ كبير مع مرور الوقت. بسبب هاتين المهارتين، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي (AI) الآن إنجاز العديد من المهام التي كانت محجوزة في السابق فقط للبشر!

كان هذا العام حافلًا بأحداث الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. بدءًا من الاستفادة من الاكتشاف السريع للأدوية لمكافحة فيروس كورونا، إلى برامج الدردشة، ومن الحوسبة الكمومية وصولًا إلى تحليل اتجاهات سلوك شراء العملاء، ساعدت هذه التقنيات العديد من الصناعات في الاقتراب من العصر الرقمي. استفادت كل صناعة يمكن تخيلها تقريبًا، حتى تجارة التجزئة والرعاية الصحية، من التعلم الآلي وجوانب الذكاء الاصطناعي الأخرى.

حتى قبل الوباء العالمي، كانت الشركات تتجه إلى اعتماد التقنيات المذكورة لفرض التعطيل. وبالتالي، على الرغم من الوباء المروع، لم تُخفف تأثيرات الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، لعب Covid-19 دورًا مهمًا في تحديد توجهات تعلم الآلة وأهم اتجاهات الذكاء الاصطناعي في 2020.

في عالم اليوم المدفوع بالتكنولوجيا، نشهد جميعًا نموًا مذهلًا لتقنية الذكاء الاصطناعي مع العديد من المزايا الجديدة. تعمل تقنية الذكاء الاصطناعي الثورية هذه على تغيير الطريقة التي يعيش ويعمل بها الناس.

الآن، دعونا نذهب بجولة مشوقة في المجالات التي كان للذكاء الاصطناعي تأثير كبير عليها ولنتعرف أهم اتجاهات الذكاء الاصطناعي في 2020.

منهاج عمليات تشغيل نموذج دورة الحياة أو خوارزمية ModelOps

اتجاهات الذكاء الاصطناعي 2020

في حين أن COVID-19 قدم الزخم اللازم، فشلت العديد من المؤسسات في إدارة دورة الحياة المعقدة لنماذج التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي، فأصبحت التوجهات التكنولوجية في هذا العام أكثر صلة وإلحاحًا من ذي قبل. الفرص التي يتوقع أن يكون لدى الشركات سنوات للاستعداد لها الآن أصبحت تأخذ منحى سريعًا للغاية. لمواجهة هذه التحديات، احتاجت المنظمات إلى الابتكار والاختراع وإعادة تعريف نفسها. لأن مدى سرعة ومسؤولية نشر المؤسسات لها مهم أكثر من أي وقت مضى أيضًا.

نحن نعيش في وقت غير مسبوق، نتجه نحو مستقبل سريع التغير. فكان الحل للكثير من الشركات هو التوجه لاتباع منهاج ModelOps الذي يساعد في تحديد دورة حياة الشركات والمؤسسات اعتمادًا على التنبؤ وإدارة دورة حياة الذكاء الاصطناعي ونماذج القرار، حيث يستخدم هذا المنهاج تقنيات AutoAI و DevOps مثل التكامل المستمر والنشر المستمر (CI / CD) لتحديث النماذج على أساس منتظم، ما يعطي نتائج أفضل للأعمال. إنه يساعد الشركات بطرق أكثر من مجرد تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي وإدارتها. فهو يسمح بقابلية التوسع، والمساءلة الكاملة عن الأنشطة ذات المهام الحرجة، أو الاختناقات في الأعمال.

علاوةً على ذلك، يمكن لـ ModelOps تكوين نموذج للتقييم قبل تنفيذه فعليًا على الإنتاج. يمكنه أيضًا تشغيل التدريب النموذجي للتعلم الخاضع للإشراف والتعلم المعزز والتعلم غير الخاضع للإشراف والتعلم العميق وأتمتة العمليات الروبوتية. وبالتالي، نظرًا لمرونته وقابليته الواسعة للاستخدام، فمن المقرر أن يصبح اتجاهًا كبيرًا في السنوات القادمة.

تطور الروبوتات

اتجاهات الذكاء الاصطناعي 2020

أصبح عدد كبير من الروبوتات المبرمجة التي تحل محل العمال، الصورة الأكثر تكرارًا وقوة عندما نفكر في الذكاء الاصطناعي. الروبوتات مستخدمة اليوم بالفعل، حيث تحاول الكثير من الشركات التوجه والاعتماد على الروبوتات لأغراض مختلفة، وخاصةً في هذا العام لأن العمال البشر أصبحوا الناقل الرئيسي لـ COVID-19.

لكن الجديد هو أن الروبوتات التي كانت تُستخدم حتى الآن فقط في المهام اليدوية والمملة بدأت في هذا العام في القيام بأعمال شبه ماهرة وماهرة أيضًا: ملء النماذج وإنشاء التقارير وعمل الرسوم المتحركة وإعطاء التعليمات وما إلى ذلك باختصار. انطلاقًا من التشغيل الآلي الجزئي، نحن نبحث عن أتمتة كاملة من خلال تدريب الآلات للقيام بالمهمة المطلوبة. مثلًا في اليابان، بحلول عام 2025، سيُقدم أكثر من 80% من رعاية المسنين بواسطة الروبوتات، وليس مقدمو الرعاية!

لن يؤدي ذلك إلى زيادة الكفاءة فحسب، بل يمنحنا أيضًا متسعًا من الوقت والطاقة للتركيز فقط على المهام الأساسية التي تتطلب ذكاءً بشريًا، وهذا ما يجعلنا نعتبرها واحدة من أبرز اتجاهات الذكاء الاصطناعي في 2020.

دعم العملاء ومساعدتهم

تسعى كل شركة أو مؤسسة لتقديم تجربة ممتعة للعملاء. إرضاء العملاء الحاليين يساعد الشركات على تسويق منتجات وخدمات جديدة. من أفضل الطرق لإسعاد العملاء هو حل الاستفسارات والمشكلات بأسرع ما يمكن وبسلاسة. ومع ذلك، قد يكون من الصعب على المؤسسات أن تعمل بشكلٍ جيد وسريع بنفس الوقت، خاصةً عندما تتوسع. لكن لحسن الحظ توجهت المزيد من الشركات لعام 2020 بدمج الذكاء الاصطناعي (AI) في فرق دعم العملاء لتحسين العلاقات.

علاوةً على ذلك، فإن الذكاء الاصطناعي قادر على مساعدة هذه الفرق بطرق لم تكن ممكنة من قبل؛ فهو يمكّن الشركات من تحسين خدمة العملاء من خلال توفير وقت استجابة وتفاعل أفضل وإجابات أسرع وتفاعل أقوى مع العملاء بالإضافة إلى الرؤى التنبؤية. تتضمن مساعدة النظام الاصطناعي مهام المبيعات وخدمات العملاء. هذا ما كان أكثر انسيابية هذا العام.

التحليلات التنبؤية والتخصيص المحسّن

للذكاء الاصطناعي ومعالجة البيانات اللغوية العصبية والتعلم الآلي لمعالجة البيانات تأثيرًا إيجابيًا على التحليلات المعززة. بدأ المزيد من الشركات في استخدام التحليلات التنبؤية هذا العام. إنه ضروري في خدمة العملاء، والتوظيف، وتحسين الأسعار، ومبيعات التجزئة، وتحسين سلسلة التوريد. ستساعد التحليلات التنبؤية الشركات على استخدام البيانات الحقيقية للتحضير للنتائج والسلوكيات، وبالتالي تكون أكثر استباقية.

كما تحتاج الشركات إلى فهم خدمات التوصيل وتفضيلات العملاء لتكون لها ميزة على منافسيها. تتوافق بيانات الموقع الشامل والوقت الحقيقي مع خدمات العملاء في الأسواق عبر الإنترنت. كما تحتاج الشركات إلى تقديم خدمات شخصية لتظل على اتصال ولتوسع قاعدة عملائها.

أنشطة التسويق في الوقت الحقيقي

يستخدم التسويق بالذكاء الاصطناعي تقنيات الذكاء الاصطناعي لاتخاذ قرارات آلية، بناءً على جمع البيانات وتحليل البيانات والملاحظات الإضافية للجمهور أو الاتجاهات الاقتصادية التي قد تؤثر على جهود التسويق. غالبًا ما يُستخدم الذكاء الاصطناعي في جهود التسويق حيث تكون السرعة ضرورية. تستخدم أدوات الذكاء الاصطناعي البيانات وملفات تعريف العملاء لمعرفة أفضل طريقة للتواصل مع العملاء، ثم تقديم رسائل مخصصة لهم في الوقت المناسب “استنادًا إلى الخوارزميات المعتمدة على الوقت الحقيقي” دون تدخل من أعضاء فريق التسويق، ما يضمن أقصى قدر من الكفاءة. يُستخدم الذكاء الاصطناعي لزيادة فرق التسويق أو لأداء المزيد من المهام التكتيكية التي تتطلب قدرًا أقل من الفرق البشرية.

يعتمد التسويق الحديث على فهم متعمق لاحتياجات العملاء وتفضيلاتهم، ومن ثم القدرة على التصرف بناءً على تلك المعرفة بسرعة وفعالية. أدت القدرة على اتخاذ قرارات تستند إلى البيانات في الوقت الحقيقي إلى جعل الذكاء الاصطناعي في طليعة أصحاب المصلحة في التسويق. ومع ذلك، توجهت الشركات لعذا العام إلى أن تكون فرق التسويق حذرة عند تحديد أفضل طريقة لدمج الذكاء الاصطناعي في حملاتهم وإعلاناتها التسويقية. لا يزال تطوير واستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي في مراحله الأولى. لكن البيانات الفورية حول قرارات التسويق الحالية، تُعد جزءًا من التسويق في الوقت الحقيقي. الذي يعتمد على الاتجاهات ذات الصلة وتعليقات العملاء لإعداد الاستراتيجيات. حيث ارتفع عدد أنشطة التسويق في الوقت الحقيقي في عام 2020، وقاد الذكاء الاصطناعي معظمها. إلى جانب ذلك، ستطبق المزيد من الشركات الذكاء الاصطناعي لإدارة تفاعلات المستخدم في الوقت الحقيقي وإرضاء العملاء.

روبوتات المحادثة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي (Chatbots)

اتجاهات الذكاء الاصطناعي 2020

تستخدم العديد من الشركات روبوتات المحادثة لتسويق المنتجات والقيام بإجراءات الدفع. إنهم فعالون في تقديم خدمة عملاء مثالية. تستخدم العديد من روبوتات المحادثة بيانات من قواعد بيانات ضخمة. لكنهم قد لا يفهمون عبارات معينة. لكن تم التوجه في هذا العام إلى مطابقة روبوتات الدردشة المحادثة البشرية. على سبيل المثال، يمكن لروبوتات الدردشة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي أن تتذكر بعض أجزاء المحادثة مع العميل وإجراء محادثة مخصصة باستخدامها. ورأينا تطور خدمات المساعدات الصوتية وأجهزتها في هذا المجال ما جعله أحد أبرز اتجاهات الذكاء الاصطناعي في 2020.

الدقة في الرعاية الصحية

اتجاهات الذكاء الاصطناعي 2020

لاحظنا في هذه السنة الحاجة الملحة للرعاية الصحية بعيدًا عن البشر. لذلك توجه الخبراء والتقنيون إلى أن تصبح صناعة الرعاية الصحية أكثر مرونةً باستخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي. مع ازدياد دقة البيانات وإمكانية التشخيص في الوقت الحقيقي، ستكشف الرعاية الصحية بمساعدة الذكاء الاصطناعي عن قدرات ممتازة. فهناك إمكانية لأدوات التشخيص المستندة إلى الذكاء الاصطناعي أن تساعد في اكتشاف الكثير من الأمراض الخطيرة في وقتٍ مبكرٍ مثل سرطان الثدي، كما يمكن تنظيم خطة علاج مخصصة لكل مريض. ويمكن أيضًا أن تكون بيانات التشخيص المتوفرة أكثر دقةً عند تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي على التصوير المقطعي المحوسب التصوير بالرنين المغناطيسي وأنواع أخرى من الأشعة السينية. وجد عدد قليل من الشركات تطبيقات للذكاء الاصطناعي في التصوير الطبي. لكن بالطبع هناك تطبيقات للتعلم الآلي توفر تحسين تقنيات التصوير الطبي، وإعطاء نتائج تشخيص محسنة.

تعزيز الأمن الرقمي

اتجاهات الذكاء الاصطناعي 2020

وسط تفشي COVID-19، زادت التهديدات الإلكترونية متعددة الجوانب. الهجمات الإلكترونية مثل البرامج الضارة، والتهديدات، وهجمات DDoS، وبرامج انتزاع الفدية، ومواصلة تدمير إجراءات الأمن الرقمي، وسرقة المعلومات الحساسة، وما إلى ذلك. ومن ثم، خططت منظمات المجتمع المدني ومسؤولو أمن المعلومات لتوظيف الذكاء الاصطناعي والأدوات القائمة على التعلم الآلي لاكتشاف الحالات الشاذة في الأنظمة الحالية، قبل حدوث الخرق، وبالتالي تقليل الخسائر الناجمة عن الهجمات الإلكترونية.

يجب أن تجمع هذه الأدوات البيانات من شبكات الاتصالات والنشاط الرقمي والمواقع الإلكترونية والموردين الخارجيين وغير ذلك، لتقييم أنماط الممارسات المشبوهة أو المهددة، أو حتى لتحديد عناوين IP المشبوهة. بينما يستخدم المتسللون الآن التعلم الآلي لإطلاق تهديداتهم الخبيثة، لكن المنظمات حرصت على تدريب الذكاء الاصطناعي لخداع المتسللين. زيادة سعة السحابة وخوارزميات التعلم الآلي المدربة ستعني أيضًا أن الهجمات الإلكترونية مثل القرصنة والتصيد الاحتيالي ستكون ذات تقنية عالية ويصعب اكتشافها. لن يفلح الأمن الرقمي التقليدي في هذه الحالة وسنحتاج إلى آليات أمن إلكتروني خبراء مدعومة بالذكاء الاصطناعي لحماية أنفسنا من مثل هذه الهجمات الضارة. لذلك، من الآمن أن نفترض أن هذا الاتجاه سوف يصبح أكثر انتشارًا في السنوات القادمة.

في المستقبل، سيكون الذكاء الاصطناعي قادرًا على التنبؤ بما إذا كانت المعاملة احتيالية أم لا، وبالتالي منع جميع أنواع الجرائم الإلكترونية، وزيادة يقظة النظام. أصبح هذا أكثر أهمية نظرًا لحقيقة أن معظم المعاملات رقمية، وأصبح من المهم بالنسبة لنا منع اختراق البيانات وتحسين التعاون في البيانات.

الوصول إلى البيانات يتيح التواجد في كل مكان

اتجاهات الذكاء الاصطناعي 2020

قد تكون البيانات هي الوقود الجديد وقد لا تكون كذلك، لكنها بالتأكيد تغذي وتقوي الذكاء الاصطناعي وتجعله أكثر تنوعًا. غالبًا ما يعيق الانتقال إلى اتخاذ القرار الآلي المدعوم بالذكاء الاصطناعي نقص المعلومات الدقيقة والموثوقة. هذا من بين التحديات الرئيسية التي يتم التغلب عليها تدريجيًا من خلال الرقمنة المستمرة والخيارات مثل محاكاة العالم الحقيقي. وقد أدى ذلك إلى تبسيط العمليات، وخفض التكاليف، وتحسين القدرات البحثية، كما سمح بالحصول على بيانات ومعلومات دقيقة في مرحلة الاختبار.

على سبيل المثال، يمكن لمطوري برامج السيارات الذاتية القيادة الوصول إلى ساعات غير معدودة من بيانات القيادة دون حتى نزول السيارة إلى الشارع. حيث كان هناك زيادة كبيرة في استخدام الذكاء الاصطناعي لمحاكاة دقيقة في العالم الحقيقي. ستؤدي الزيادة في تطور وقدرة الذكاء الاصطناعي إلى الفعالية من حيث التكلفة والتوافر على نطاق واسع، مع دمج الذكاء الاصطناعي في معظم الأدوات التي نستخدمها يوميًا، ما يفسح المجال للأجهزة المترابطة التي يمكنها معالجة المعلومات والتعلم من تلقاء نفسها.

 فهم الواقع الجديد

اتجاهات الذكاء الاصطناعي 2020

صحيح أن COVID-19 قد أثر على التغيرات السلوكية لدى العملاء. وهذا يشمل التسوق من مصادر محلية والعناصر الضرورية وما إلى ذلك. تحتاج الشركات إلى تحليل العوامل التي تلعب دورًا بارزًا في تحديد نمط الشراء للعملاء، وفهم توقعاتهم في الواقع الجديد، والذي يمتد بالتأكيد إلى ما وراء COVID. تعد كل علامة تجارية اليوم تقريبًا بتقديم خدمات مخصصة لعملائها ورعاتها.

ومع ذلك، يحتاج المشترون الآن إلى معرفة مدى صحة هذه الادعاءات، قبل المصادقة على منتج أو خدمة. لذلك، بالنسبة لهؤلاء، يجب على الشركات استخدام تطبيقات التعلم الآلي مثل التحليلات العاطفية والتحليلات التنبؤية لاكتساب نظرة متعمقة حول ما يشعر به العملاء بشأن منتجاتهم الحالية وتوقعاتهم. يمكن أن تساعد البيانات التي جُمعت، العلامة التجارية في اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن كيفية تحسين عروضها وحل نقاط الضعف في العلاقة بين العميل والعلامة التجارية. سيساعد هذا أيضًا في الاحتفاظ بالعملاء المحتملين أثناء إنشاء عملاء جدد.

كما يمكن أن تساعد أدوات التعلم الآلي مرة أخرى في تحديد السوق غير المستغلة. في السنوات القادمة، ستستخدم العلامات التجارية المزيد من هذه الأدوات لاستهداف العملاء المحتملين وتوسيع مصادر إيراداتهم الحالية واستخدام الموارد لاكتساب ميزة تنافسية على منافسيها الآخرين في السوق. في أسواق معينة، اعتمدت الشركات أيضًا على blockchain لضمان الشفافية ودعم مصدر البيانات وسلامتها وتتبع الاستخدام.

AI يكمّل البشر.. خلاصة اتجاهات الذكاء الاصطناعي في 2020

اتجاهات الذكاء الاصطناعي 2020

قال بيل جيتس، مؤسس شركة مايكروسوفت، العام الماضي أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يكون صديقًا لنا وأن يكون مفيدًا للمجتمع. الذكاء الاصطناعي لن يتنافس أو يحل محل البشر. ولن يكون هناك سيناريو مشؤوم مثل “صعود الآلات”. في حين أن الكثير من الوظائف ستفقد بسبب الذكاء الاصطناعي، ستُنشأ العديد من الوظائف الأخرى وتُعزز القدرات البشرية ولكن بمساعدة تحليلات البيانات في الوقت الحقيقي. كما أن إعادة تشكيل المهارات سيكون أمرًا شائعًا في عصر الذكاء الاصطناعي.

للذكاء الاصطناعي العديد من الاحتمالات. إنها واحدة من أهم التقنيات في الصناعة والأتمتة والزراعة والطيران والبناء والخدمات اللوجستية والروبوتات والتنقل. دعم ومساعدة العملاء بالذكاء الاصطناعي، والوصول إلى البيانات الذي يتيح الانتشار في كل مكان، والتحليل التنبئي، والتخصيص المحسن، وأنشطة التسويق في الوقت الحقيقي، وتعزيز الرعاية الصحية، وروبوتات الدردشة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي كانت أهم اتجاهات الذكاء الاصطناعي في 2020.

0

شاركنا رأيك حول "أبرز اتجاهات الذكاء الاصطناعي في 2020: من علاج كورونا إلى كشف الاختراق.. الذكاء الاصطناعي يخدم البشرية"