بينما نتعمق في عصر الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML)، فمن المهم أن نبقى في الطليعة من خلال تحديد الاتجاهات الناشئة التي ستشكل مستقبلنا. وفي عام 2024، سيتم إعداد العديد من التطورات الرئيسية لإحداث ثورة في هذه التقنيات، مما يمهد الطريق لإمكانيات غير مسبوقة. أحد أهم اتجاهات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لعام 2024 هو الدمج المتزايد للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في الحياة اليومية.

اتجاهات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي التي يجب مراقبتها في عام 2024        

من المركبات المستقلة بالنسبة للمنازل الذكية، ستصبح تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي مندمجة بسلاسة في الروتين البشري اليومي. التطور المثير الآخر هو معالجة اللغة الطبيعية (NLP). بحلول عام 2024، خوارزميات البرمجة اللغوية العصبية سيعزز قدرة الآلة على فهم اللغة البشرية بدقة ملحوظة. 

الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير: ستحدث البرمجة اللغوية العصبية (NLP) ثورة في روبوتات الدردشة لخدمة العملاء والمساعدين الافتراضيين وأدوات ترجمة اللغة. أيضًا، AI قابل للتفسير (XAI) يستعد لاكتساب مكانة بارزة في عام 2024. 

مع ازدياد تعقيد أنظمة الذكاء الاصطناعي، أصبح فهم عمليات صنع القرار الخاصة بها أمرًا بالغ الأهمية بشكل متزايد. تهدف XAI إلى توفير الشفافية من خلال تقديم رؤى حول كيفية وصول الخوارزميات إلى الاستنتاجات أو التوصيات - وهو جانب أساسي لبناء الثقة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي. 

نماذج التعلم العميق: تعلم عميق برزت (DL) والشبكات العصبية كقوة دافعة وراء العديد من التطورات الحديثة في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. تستعد هذه التقنيات لتشكيل المشهد المستقبلي للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بطرق عميقة. أحد الاتجاهات الرئيسية التي ستستمر في اكتساب الزخم في عام 2024 هو تطوير بنيات DL أكثر تعقيدًا وتطورًا.

يقوم الباحثون بتصميم شبكات عصبية يمكنها التعامل مع المهام المتزايدة التعقيد، مثل البرمجة اللغوية العصبية (NLP)، والتعرف على الصور، وحتى اتخاذ القرارات المستقلة. وستمكن هذه التطورات أنظمة الذكاء الاصطناعي من أن تصبح أكثر ذكاءً وقدرة على التكيف وقدرة على التعامل مع تحديات العالم الحقيقي. 

هناك مجال آخر مهم للتركيز وهو تحسين كفاءة نماذج DL وقابلية التوسع. نظرًا لأن تطبيقات الذكاء الاصطناعي أصبحت أكثر انتشارًا عبر الصناعات، فهناك حاجة متزايدة لنماذج DL التي يمكنها معالجة كميات هائلة من البيانات بسرعة ودقة. 

يستكشف الباحثون تقنيات مثل الحوسبة الموزعة والمعالجة المتوازية وضغط النماذج لتحسين أداء خوارزميات DL. علاوة على ذلك، يتم بذل الجهود لتحقيق ذلك التعلم العميق أكثر قابلية للتفسير وقابلة للتفسير. 

في الوقت الحالي، أحد القيود على الشبكات العصبية هو طبيعة الصندوق الأسود، فهي غالبًا ما تفتقر إلى الشفافية في كيفية وصولها إلى قراراتها. سيكون التصدي لهذا التحدي أمرًا بالغ الأهمية لبناء الثقة في أنظمة الذكاء الاصطناعي بين المستخدمين وأصحاب المصلحة. 

البرمجة اللغوية العصبية والروبوتات: تقود البرمجة اللغوية العصبية والروبوتات معًا تحولًا ثوريًا في الطريقة التي يتفاعل بها البشر مع الآلات. مع استمرار التكنولوجيا في التقدم بوتيرة غير مسبوقة، من المقرر أن يؤدي اندماج البرمجة اللغوية العصبية والروبوتات إلى إعادة تعريف حدود التفاعل بين الإنسان والآلة من خلال إنشاء واجهات أكثر سهولة وسلاسة.

لقد مهدت هذه التكنولوجيا المتقدمة الطريق للمساعدين الصوتيين مثل سيري وأليكسا، والتي أصبحت موجودة في كل مكان في حياتنا اليومية. في عام 2024، يمكننا أن نتوقع تطور البرمجة اللغوية العصبية بشكل أكبر، مما يمكّن الآلات من فهم الفروق الدقيقة المعقدة في الكلام البشري والاستجابة بدقة معززة. 

متى جنبا إلى جنب مع الروبوتات، البرمجة اللغوية العصبية يأخذ التفاعل بين الإنسان والآلة إلى آفاق جديدة. توفر الروبوتات تجسيدًا ماديًا لأنظمة الذكاء الاصطناعي، مما يسمح لها بإدراك محيطها والتفاعل مع الأشياء في العالم المادي. 

يحمل هذا التفاعل الثوري بين البشر والآلات إمكانات هائلة في مجالات مختلفة مثل الرعاية الصحية وخدمة العملاء والتصنيع والتعليم وغيرها تسلية.

الرؤية الحاسوبية والواقع المعزز والواقع الافتراضي: تم إعداد تقنيات الرؤية الحاسوبية والواقع المعزز (AR) والواقع الافتراضي (VR) لتغيير كيفية إدراك البشر للعالم المحيط بهم وانغماسهم فيه. ومع استمرار تقدم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، ستصبح هذه التقنيات أكثر تطورًا وتأثيرًا في عام 2024. 

تساعد رؤية الكمبيوتر، المدعومة بخوارزميات الذكاء الاصطناعي، في التقاط المعلومات المرئية من الصور أو مقاطع الفيديو. في الرعاية الصحيةيمكن للرؤية الحاسوبية أن تساعد في الكشف المبكر عن الأمراض عن طريق تحليل الفحوصات الطبية بدقة لا مثيل لها. وفي مجال النقل، يمكنها تعزيز قدرات الإدراك للمركبات ذاتية القيادة من أجل ملاحة أكثر أمانًا.

AR و VR سينقل الإدراك البشري إلى عالم فريد من "المحتوى الرقمي المختلط وبيئات العالم الحقيقي". في مجال التعليم، يمكن للواقع المعزز أن يحول أساليب التعلم التقليدية من خلال تراكب العناصر التفاعلية على الكتب المدرسية أو الفصول الدراسية، مما يجعل الدروس أكثر جاذبية وتفاعلية. 

يفتح الواقع الافتراضي إمكانيات محاكاة التدريب الواقعية في صناعات مثل الطيران أو التصنيع. علاوة على ذلك، فإن الواقع المعزز والواقع الافتراضي يبشران بالخير الألعاب وقطاعات الترفيه من خلال تمكين خلق "تعليقات الكفر" - مما يؤدي إلى طمس الخط الفاصل بين العالمين الحقيقي والافتراضي. 

تعزيز التعلم وأتمتة الوظائف: اتجاه مهم من شأنه أن يشكل مستقبل العمل هو الأتمتة المتزايدة للوظائف من خلال التعلم المعزز. التعلم المعزز هو نوع من تعلم الآلة حيث تتعلم الخوارزميات اتخاذ القرارات بناءً على ردود الفعل الفورية أو المكافآت التي تتلقاها مقابل قراراتها. يمكّن هذا النهج أنظمة الذكاء الاصطناعي من تحسين أدائها بمرور الوقت، مما يؤدي في النهاية إلى اتخاذ قرارات مستقلة. 

إن الآثار المترتبة على القوى العاملة عميقة. في حين أن الأتمتة كانت مصدر قلق في مختلف الصناعات لسنوات، فإن التعلم المعزز يأخذها خطوة إلى الأمام من خلال السماح لأنظمة الذكاء الاصطناعي بالتكيف والتحسين المستمر دون تدخل بشري. 

بسبب الذكاء الاصطناعي، قد تختفي الأدوار التقليدية في مكان العمل التي تتضمن مهام متكررة أو اتخاذ قرارات يمكن التنبؤ بها. ومع ذلك، سيكون هناك طلب متزايد على الأفراد الذين يمكنهم العمل جنبًا إلى جنب مع أنظمة الذكاء الاصطناعي، والاستفادة من قدراتهم مع جلب مهارات إنسانية فريدة مثل الإبداع والتفكير النقدي والتعاطف وحل المشكلات. 

المساعدون الافتراضيون الأذكياء والذكاء الاصطناعي الأخلاقي: مع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، مساعدين افتراضيين أذكياء (IVAs) تظهر كجزء لا يتجزأ من حياتنا اليومية. لقد أحدث هؤلاء المساعدون الذين يعملون بالذكاء الاصطناعي، مثل Siri من Apple أو Alexa من Amazon، تحولاً في الطريقة التي يتفاعل بها البشر مع التكنولوجيا من خلال توفير تجارب مخصصة وواجهات بديهية. 

التحدي الكبير ينطوي على التحيز داخل خوارزميات الذكاء الاصطناعي. يتم تدريب IVAs على كميات هائلة من البيانات التي قد تحتوي على تحيزات متأصلة موجودة في المجتمع.     

مصدر قلق كبير آخر هو خصوصية البيانات. تقوم IVAs باستمرار بجمع البيانات حول تفضيلات المستخدمين وسلوكياتهم وحتى المحادثات الشخصية. وهذا يثير تساؤلات حول كيفية تخزين هذه البيانات واستخدامها وحمايتها. سيكون تحقيق التوازن بين الراحة والخصوصية أمرًا حيويًا في الحفاظ على ثقة الجمهور. 

أهم خمسة اتجاهات للذكاء الاصطناعي ستستمر من 2023 إلى 2024

يحمل العام المقبل إمكانات هائلة للتقدم الرائد في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. فيما يلي أهم اتجاهات الذكاء الاصطناعي التي من المقرر أن تهيمن على عالم الذكاء الاصطناعي المناظر الطبيعية لمنظمة العفو الدولية: 

• منظمة العفو الدولية الأخلاقية: ومع تزايد المخاوف بشأن التحيز والخصوصية، الاعتبارات الاخلاقية سيلعب دورًا مهمًا في تشكيل تطوير ونشر أنظمة الذكاء الاصطناعي. ستعطي المؤسسات الأولوية لبناء حلول ذكاء اصطناعي شفافة وعادلة وخاضعة للمساءلة وتتوافق مع القيم المجتمعية. 

• الذكاء الاصطناعي للمحادثة: لقد غيرت البرمجة اللغوية العصبية بالفعل كيفية تفاعلنا مع الآلات. وفي السنوات المقبلة، سيصبح الذكاء الاصطناعي للمحادثة أكثر تطوراً، مما يتيح تفاعلات أكثر سلاسة بين البشر والآلات من خلال المساعدين الصوتيين، وروبوتات الدردشة، والوكلاء الافتراضيين. 

• حوسبة الحافة: مع استمرار زيادة حجم البيانات، تزداد قوة المعالجة الحافة يصبح حاسما لاتخاذ القرار في الوقت الحقيقي. ستعمل الحوسبة المتطورة جنبًا إلى جنب مع قدرات الذكاء الاصطناعي على تمكين تحليل البيانات بشكل أسرع من مصدرها مع تقليل زمن الوصول والاعتماد على البنية التحتية السحابية. 

• شرح AI XAI: إن الافتقار إلى الشفافية يعيق الثقة ويحد من اعتماد أنظمة الذكاء الاصطناعي في المجالات الحيوية مثل الرعاية الصحية والتمويل. لذلك، خاي كحل لمواجهة هذه التحديات. يركز XAI على تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي التي يمكن أن تقدم تفسيرات معقولة للتوصل إلى قرار معين. يتضمن هذا النهج استخدام تقنيات مثل الأنظمة القائمة على القواعد، والبرمجة اللغوية العصبية، وأساليب التصور.

• التقاطع بين الأمن السيبراني والذكاء الاصطناعي: شهد عام 2023 قلقًا متزايدًا بشأن مدى تعرض أنظمة الذكاء الاصطناعي للتهديدات السيبرانية. وقد دفع هذا القلق إلى التركيز بشكل كبير على التقدم نحو الذكاء الاصطناعي الآمن من خلال استكشاف التقاطع بين الأمن السيبراني والذكاء الاصطناعي. المخاطر المحتملة المرتبطة بالذكاء الاصطناعي متعددة الأوجه، بدءًا من الهجمات العدائية التي تتلاعب بخوارزميات الذكاء الاصطناعي إلى تسميم البيانات التي تهدف إلى إفساد مجموعات بيانات التدريب. 

وللتخفيف من هذه التهديدات، بدأ الباحثون وخبراء الصناعة في التأكيد على الحاجة إلى ممارسات قوية للأمن السيبراني مصممة خصيصًا لأنظمة الذكاء الاصطناعي. يدور أحد مجالات البحث حول تطوير خوارزميات تعلم الآلة الآمنة المقاومة للهجمات العدائية. تستخدم هذه الخوارزميات تقنيات مثل شبكات الخصومة التوليدية (GANs) والخصوصية التفاضلية لتعزيز المرونة ضد التلاعبات الضارة. بالإضافة إلى ذلك، يتم بذل الجهود لإنشاء مجموعات بيانات جديرة بالثقة من خلال تنفيذ عمليات صارمة للتحقق من صحة البيانات واستخدام أساليب الكشف عن الشذوذ.

أهم خمسة اتجاهات لتعلم الآلة ستستمر من 2023 إلى 2024

فيما يلي أهم اتجاهات تعلم الآلة التي ستستمر في إحداث موجات هذا العام.

• التعلم الآلي الكمي (QML): لقد برزت QML كأداة تغير قواعد اللعبة في مجال الذكاء الاصطناعي، مع تطورات وتطبيقات كبيرة من المتوقع أن تستمر من عام 2023 إلى 2024. تجمع QML بين قوة الحوسبة الكمومية وخوارزميات التعلم الآلي لحل المشكلات المعقدة التي تتجاوز قدرات أجهزة الكمبيوتر.

• نقل التعلم لتعلم الآلة: لقد برز التعلم القائم على النقل كمفهوم ثوري في مجال تعلم الآلة، مما أدى إلى تطورات كبيرة وقصص نجاح. يتيح هذا النهج نماذج ML للاستفادة من المعرفة المكتسبة من مهمة واحدة وتطبيقها على مهمة أخرى، مما يؤدي إلى تحسين الأداء وتقليل وقت التدريب. أحد التطورات الرئيسية في نقل التعلم هو التدريب المسبق للشبكات العصبية العميقة (DNNs) على مجموعات البيانات الضخمة. ومن خلال تدريب النماذج على كميات هائلة من البيانات، يمكنهم تعلم الميزات العامة التي تنطبق على مجموعة واسعة من المهام. 

• الكشف عن الشذوذ في ML: لقد برز اكتشاف الحالات الشاذة كعنصر حاسم في أنظمة التعلم الآلي، مما يتيح تحديد القيم المتطرفة أو الأنماط غير المتوقعة في مجموعات البيانات. مع استمرار نمو تطبيقات تعلم الآلة من حيث التعقيد والنطاق، أصبحت الحاجة إلى تقنيات دقيقة للكشف عن الحالات الشاذة أمرًا بالغ الأهمية لضمان الأداء الأمثل والكفاءة. أحد الاتجاهات البارزة في الكشف عن الشذوذ هو تكامل النماذج الإحصائية المتقدمة مع خوارزميات ML. 

• التنبؤ بالسلاسل الزمنية للتحليلات التنبؤية: التنبؤ بالسلاسل الزمنية لقد كان منذ فترة طويلة جانبًا حاسمًا في التعلم الآلي، حيث يوفر رؤى قيمة حول الاتجاهات والأنماط المستقبلية. ومع انتقالنا إلى عام 2024، من المتوقع أن يستمر هذا الاتجاه، مع العديد من الأساليب المبتكرة التي من شأنها تعزيز دقة وكفاءة التحليلات التنبؤية. أحد التطورات الرئيسية في التنبؤ بالسلاسل الزمنية هو تكامل تقنيات التعلم عن بعد. أظهرت نماذج DL، مثل الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) وشبكات الذاكرة الطويلة قصيرة المدى (LSTM)، نتائج واعدة في التقاط التبعيات الزمنية المعقدة ضمن بيانات السلاسل الزمنية. 

• تحتل زيادة البيانات مركز الصدارة في تعلم الآلة: في مجال تعلم الآلة، تظهر زيادة البيانات كاتجاه رئيسي من المقرر أن يستمر من عام 2023 إلى عام 2024. وبما أن نماذج تعلم الآلة أصبحت أكثر تعقيدًا وتتطلب مجموعات بيانات أكبر للتدريب، فإن تقنيات زيادة البيانات توفر حلاً لمعالجة ندرة البيانات المصنفة . زيادة البيانات يتضمن إنشاء أمثلة تركيبية من خلال تطبيق تحويلات مختلفة على عينات البيانات الموجودة. 

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
• أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
• أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
• المصدر https://www.dataversity.net/ai-and-machine-learning-trends-in-2024/