أهم 8 اتجاهات سيقودها الذكاء الاصطناعي في 2022

AI بالعربي – متابعات 

تتنافس المنظمات في العصر الرقمي لتقديم حلول وتطبيقات جديدة باستخدام تقنيات التحول الرقمي مثل الذكاء الاصطناعي (AI) بهدف تسهيل الأعمال وتطويرها بشكل يرضي التطلعات والآمال المرتقبة من هذا العلم الذي يعتمد في أساسه على القدرة على الابتكار. فما هي اتجاهات الذكاء الاصطناعي للعام الجديد؟ وما هي أهم تقنيات الذكاء الاصطناعي التي ستشهد انتشاراً أكبر وتطورا خلال هذا العام؟

اتجاهات الذكاء الاصطناعي في عام 2022

لأن الابتكار لا نهاية له ومع وجود طموح كبير بالرقمية، تتوالى الجهود في تطوير التطبيقات باستخدام تقنيات AI بشكل لا حدود له، ومع بدء العام الجديد لا بد أن نسلط الضور على أهم 8 اتجاهات للابتكار سيقودها الذكاء الاصطناعي في عام 2022، وهي كالآتي:

1.  أتمتة العمليات الروبوتية  RPA

ما هي أتمتة العمليات الروبوتية (RPA)؟

أتمتة العمليات الروبوتية (RPA) هي تقنية برمجية يسهل على أي شخص استخدامها لأتمتة المهام الرقمية. باستخدام هذه التقنية ، ينشئ مطورو البرامج روبوتات برمجية ، أو “روبوتات” ، يمكنها تعلم العمليات التجارية القائمة على القواعد وتقليدها ثم تنفيذها. كما تمكّن أتمتة RPA المستخدمين من إنشاء روبوتات من خلال مراقبة الإجراءات الرقمية البشرية.

آلية عمل RPA

كما ذكرنا فإن هذه التقنية تعتمد على تعلم الروبوتات من خلال التقليد، فيجب أن تظهر للروبوت الذي تقوم بتدريبه ما الذي ترغب بالقيام به ليتعلم منك ويقوم بالعمل لاحقاً بالنيابة عنك، تتفاعل تطبيقات RPA بنفس الطريقة التي يتفاعل بها الإنسان، لكن تتميز هذه الروبوتات بإمكانية العمل على مدار الساعة دون توقف وبسرعة كبيرة، وتصل موثوقية ودقة هذه الروبوتات ل 100%.

ما هي المهام التي يمكن أن تنجزها RPA

لنتعرف الآن على المهام التي يمكن أن تنجزها تقنية RPA، حيث اتجهت الشركات في السنوات الأخيرة إلى استخدام هذه التقنية من أجل تحسين سير العمل فيها، فيمكن لهذه التقنية أن تتعامل مع المهام المتكررة وتقوم بتشغيلها تلقائياً.

إن دمج AI مع تقنية RPA يمكن أن يرتقي بالأتمتة ومعالجة المهام إلى المستوى التالي.

أمثلة على استخدام تقنية RPA

مثال إدارة المصاريف: تطلب معظم الشركات من موظفيها إدخال تفاصيل في تقارير النفقات مثل اسم الشركة والبيانات والمبالغ التي يمكن لروبوت RPA استخراجها تلقائياً من الإيصالات المقدمة.

لا بد من الإشارة لأننا سنشهد المزيد من التطورات الرائدة في قطاع الأتمتة باستخدام الذكاء الاصطناعي وتقنية RPAفي عام 2022.

2. أتمتة العمليات الذكية (IPA)

ما المقصود بأتمتة العمليات الذكية؟

تشير أتمتة العمليات الذكية (IPA)  إلى المهام المؤتمتة أو المُحسَّنة جزئيًا بواسطة الذكاء الاصطناعي وخوارزميات التعلم الآلي وتعد أهم استخدام للذكاء الاصطناعي لأتمتة مهام محددة في التطبيقات.

ما هي المهام التي يمكن أن تنجزها IPA

يمكن لأدوات IPA أن تقلل من التدخل البشري في مجموعة متنوعة من العمليات التجارية حيث من الممكن استخدامها من قبل الشركات في أتمتة عمليات المحتوى غير المهيكل. كما يمكن أن تتعاون هذه التقنية أيضاً مع تقنيات أخرى مثل الأتمتة المعرفية والتعلم الآلي و RPA و Computer Vision لتقديم نتائج قوية.

 يخدم IPA مجموعة من الصناعات منها: صناعة التجزئة والمصارف والتمويل ..الخ. ولابد من الإشارة إلى أن المزيد من الصناعات تتطلع إلى تبني IPAضمن أعمالها في عام 2022.

أمثلة على استخدام تقنية IPA

• في مجال الشحن: يمكن استخدام أدوات IPA لتحليل بيانات الشحن لتحسين طرق الشحن والجداول الزمنية من أجل تقليل الاختناقات ومنع التأخير وتحسين الموارد المتاحة.
• يمكن لأدوات IPA تطبيق الذكاء الاصطناعي لمعالجة البيانات غير المهيكلة (Unstructured data)، وهو أمر لا تستطيع العديد من أدوات RPA القيام به. كذلك يمكن استخدام خوارزميات التعلم الآلي التي تمكن أداة IPA من تحسين أداء المهام بمرور الوقت.

3.    الذكاء الاصطناعي للأمن السيبراني وخصوصية البيانات

أصبح الذكاء الاصطناعي في عام 2021 أكثر بروزاً في توفير الأمن والدعم ضد الأنشطة لخبيثة، ومع تطور التقنيات الرقمية وتزايد التهديدات السيبرانية في ذات الوقت،

 لا بد من تطوير آليات الدفاع أمام المخاطر المحدقة بالبيانات الهامة للمؤسسات والأفراد، والتحصن من الهجمات السيبرانية التي تهدف للابتزاز وسرقة الأموال وتدمير الأعمال. ومن المتوقع ان تطبق المزيد من المؤسسات عام 2022 تقنية الذكاء الاصطناعي للتعامل مع مهام الأمن السيبراني الخاصة بها.

أمثلة على استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين تدابير الأمن السيبراني

• يتمتع الذكاء الاصطناعي بالقدرة على منع الجرائم الإلكترونية من خلال اكتشاف المعاملات والأنشطة الرقمية الوهمية عن طريق اتباع أنماط للكشف عن الأنشطة الإجرامية.
• مثال في الهندسة الاجتماعية والكشف عن البريد العشوائي : يمكن استخدام نماذج التعلم العميق لتحديد الصور غير الآمنة أو لاكتشاف البريد الإلكتروني العشوائي ومحاولات التصيد الاحتيالي بشكل أفضل.
• استخدمت Google التعلم العميق لحظر رسائل البريد الإلكتروني القائمة على الصور التي يصعب اكتشافها ورسائل البريد الإلكتروني ذات المحتوى المخفي والرسائل المرسلة من مواقع منشأة حديثاً.

4.    الذكاء الاصطناعي للأشياء (AIoT)

ما الذي يشير له AIOT؟

AIOT  يشير إلى الذكاء الاصطناعي للأشياء، ويتألف من مفهومين تقنيين ، الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء. ويشير هذا المفهوم إلى زيادة تقنية الذكاء الاصطناعي في تقنيات وأجهزة إنترنت الأشياء، ويتيح هذا التكامل السلس بين الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء تعزيز نمو الصناعات المختلفة.

أمثلة على استخدام الذكاء الاصطناعي للأشياء AIOT

• في المستقبل، ستتنبأ الأجهزة المنزلية الذكية مثل Google Nest و Smart Plugs والأقفال الذكية وما إلى ذلك بالاحتياجات البشرية وتخدمها.
• حالياً، تعمل الأجهزة فقط  حسب الأوامر التي توجه لها ، ولكن مع دمج تقنية الذكاء الاصطناعي ، يمكن لهذه الأجهزة التنبؤ بشكل تلقائي بالاحتياجات البشرية وبدء تشغيل الأجهزة والقيام بالعمليات دون تدخل بشري.
• ستقود الأدوات المزودة بتقنية AIoT الطريق إلى المزيد من المنازل الذكية في عام 2022 من خلال رفع الكفاءة والأمان إلى المستوى التالي.
• Amazon Go هو مثال آخر أحدث ثورة في صناعة البيع بالتجزئة. يسمح هذا المتجر المفاهيمي للمستخدمين بالدخول إلى المتاجر والتقاط أحد العناصر والمغادرة، حيث لا يوجد محاسبون في هذه المتاجر، مع AIoT ، عندما يلتقط الزبون عنصراً من المتجر، تتم إضافته إلى سلة التسوق الخاصة به ، وبحال لم يحتفظ به ، يتم حذفه تلقائياً، وعندما يغادر المتجر يقوم النظام باكتشاف العناصر الموجودة في سلة التسوق ويعمل على معالجة الدفع وخصم الأموال من رصيد الزبون.

5.    التعلم الآلي للهواة

ما هو التعلم الآلي Machine learning ؟

يعتبر التعلم الآلي أحد تطبيقات الذكاء الاصطناعي حيث لا تتم برمجة الآلات بشكل صريح لأداء مهام معينة ، فهم يتعلمون ويتحسنون من التجربة تلقائياً. هناك العديد من خوارزميات التعلم الآلي ، مثل التعلم غير الخاضع للإشراف والتعلم الخاضع للإشراف والتعلم المعزز. اهتمت العديد من الصناعات والمؤسسات بتبني التعلم الآلي (ML) في عام 2021 ، ومن المؤكد أننا سنشهد ارتفاعاً في استخدام الشركات لهذه التقنية ضمن العام الجاري بالوقت الذي نشاهد فيه تزايد في عدد علماء البيانات.

 سيسمح التعلم الآلي فو وقت قريب لغير الخبراء والمختصين بفهم واستخدام خوارزميات تعلم الآلة ، حيث سنجد أن أدوات مثل Google Cloud AutoML  ستصبح أكثر شيوعاً في المستقبل.  تساعد هذه الأدوات المؤسسات على إضافة التخصيص دون الحاجة إلى معرفة عملية التطوير المعقدة لتعلم الآلة، وستعتمد الشركات على موفري الخدمات السحابية مثل Amazon Web Services (AWS) و Azure الذين يقدمون قوالب لتعلم الآلة بشكل سهل الاستخدام.

أمثلة على استخدام التعلم الآلي

التعرف على الكلام  Speech recognition: لا بد أنك قمت مسبقاً بتجربة البحث الصوتي الذي تقدمة شركة غوغل!  يعمل التعلم الآلي على ترجمة الكلام إلى نص حيث تقوم بعض تطبيقات البرامج بتحويل الصوت الحي والكلام المسجل إلى ملف نصي.

أمثلة من العالم الحقيقي للتعرف على الكلام:

• البحث الصوتي
• الاتصال الصوتي
• مراقبة الأجهزة
• بعض الاستخدامات الأكثر شيوعاً لبرامج التعرف على الكلام هي أجهزة مثل Google Home أو Amazon Alexa .

6. التطورات في الرؤية الحاسوبية

ما المقصود بالرؤية الحاسوبية؟

تعتبر الرؤية الحاسوبية مجالاً علمياً متعدد التخصصات يتعامل مع كيفية اكتساب أجهزة الكمبيوتر لفهم عالي المستوى من الصور الرقمية أو مقاطع الفيديو، بمعنى آخر فهو نظام آلي يسعى إلى فهم وأتمتة المهام التي يمكن أن يقوم بها النظام البصري البشري.

في عام 2021 ، انتشرت أنظمة الرؤية الحاسوبية بشكل كبير وقد استخدمتها الكثير من الشركات خلال جائحة كوفيد 19 في مكان العمل بهدف التعرف على وجوه الموظفين والتأكد من التزامهم بتدابير السلامة الوقائية كوضع الكمامات ضمن مكان العمل، بالإضافة للتعرف على الموظفين وتتبعهم، ولا شك أننا سنشهد انتشار أكبر لهذه التقنية في الأعوام المقبلة لتكون أكثر دقة وحساسية.

أمثلة على استخدام الرؤية الحاسوبية

• تشخيص مرض كوفيد 19 : تم استخدام الرؤية الحاسوبية للسيطرة على فيروس كورونا. حيث تم تشكيل عدة نماذج رؤية حاسوبية للتعلم العميق من أجل تشخيص COVID-19 المستند إلى الأشعة السينية.
• مثال آخر من قطاع النقل: مع ظهور الرؤية الحاسوبية والذكاء الاصطناعي، يمكن الآن تطبيق تحليلات الفيديو على كاميرات المرور المنتشرة في كل مكان ، والتي يمكن أن تحدث تأثيراً كبيراً في أنظمة النقل الذكية والمدن الذكية. يمكن ملاحظة تدفق حركة المرور باستخدام وسائل الرؤية الحاسوبية وقياس بعض المتغيرات التي يطلبها مهندسو المرور.

7. روبوتات المحادثة المدمجة بالذكاء الاصطناعي

في العام السابق، نفذت العديد من الصناعات والشركات روبوتات محادثة مدعومة بالذكاء الاصطناعي. روبوتات الدردشة bots  تعمل بالذكاء الاصطناعي وتوفر عمليات أتمتة أفضل لخدمة العملاء. ولا شك ان روبوتات المحادثة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي ستستمر في التعلم والتحسين خلال عام 2022 من حيث الفهم والتواصل مع العملاء. تستخدم روبوتات المحادثة هذه تعلم الآلة ML ومعالجة اللغة الطبيعية  (NLP) لفهم الأوامر الطبيعية وتوفر اتصالاً طبيعيًا عن طريق محاكاة المحادثة البشرية مع المستخدمين.

ما هي NLP؟

معالجة اللغة الطبيعية  (NLP)هي طريقة لأجهزة الكمبيوتر لتحليل وفهم واشتقاق المعنى من اللغة البشرية بطريقة ذكية ومفيدة.

8.    استخدام الذكاء الاصطناعي مع الواقع الافتراضي VR

من المؤكد انك سمعت في السنة التي مضت عن ميتفايرس (Metaverse ) التي أعلنت عنها شركة فيسبوك (Meta حالياً).

ما هو Metaverse ؟

يتم تعريف Metaverse على أنه مساحة افتراضية موسعة حيث يمكن للمستخدمين التفاعل مع كائنات رقمية ثلاثية الأبعاد وصور رمزية افتراضية ثلاثية الأبعاد لبعضهم البعض بطريقة معقدة تحاكي العالم الحقيقي.

لماذا يحتاج الواقع الافتراضي إلى الذكاء الاصطناعي؟

يوجد مجموعة من الأمور التي يحتاجها تطبيق ميتافيرس والتي لا يمكن إنجازها إلا بمساعدة الذكاء الاصطناعي، من بينها:

• إنشاء أفاتار دقيق: يمكن لمحرك AI تحليل صور المستخدم ثنائية الأبعاد أو عمليات المسح ثلاثية الأبعاد للتوصل إلى عرض محاكاة واقعي للغاية. ليتم بعد ذلك رسم مجموعة متنوعة من تعابير الوجه والعواطف وتسريحات الشعر والعلامات الناتجة عن الشيخوخة وما إلى ذلك لجعل الصورة الرمزية أكثر واقعية. تستخدم شركات مثل Ready Player Me الذكاء الاصطناعي بالفعل للمساعدة في إنشاء صور رمزية لل metaverse ، أما Meta  فتعمل حالياً على نسختها الخاصة من التقنية.

• توسع عالم الواقع الافتراضي على نطاق واسع: عندما يتم تغذية محرك الذكاء الاصطناعي بالبيانات التاريخية، فإنه يتعلم من المخرجات السابقة ويحاول ابتكار بياناته الخاصة، وبالتالي ستتحسن مخرجات الذكاء الاصطناعي في كل مرة ، مع مدخلات جديدة ، وردود فعل بشرية ، بالإضافة إلى تعزيز التعلم الآلي. ليصل الذكاء الاصطناعي في النهاية إلى مرحلة يكون فيها قادراً على أداء المهمة وتقديم مخرجات مثل البشر تقريباً. تقوم شركات مثل NVIDIA بتدريب الذكاء الاصطناعي على إنشاء عوالم افتراضية كاملة. وسيكون هذا الاختراق مفيدًا في قيادة قابلية التوسع لميتافيرس، حيث يمكن إضافة عوالم جديدة دون تدخل البشر.

• البشر الرقميون Digital humans: تم بناء البشر الرقميين بالكامل باستخدام تقنية الذكاء الاصطناعي ، وهم ضروريون لمشهد ميتافيرس . البشر الرقميون هم إصدارات ثلاثية الأبعاد من روبوتات المحادثة الموجودة في ميتافيرس . وهي أشبه بالشخصيات غير المشغلة (NPCs)  التي تدعم الذكاء الاصطناعي في لعبة فيديو يمكنها التفاعل والاستجابة لأفعالك في عالم الواقع الافتراضي. وقد استثمرت سابقاً شركات مثل Unreal Engine وSoul Machines بالفعل في هذا الاتجاه.
• التواصل الحدسي: يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في التفاعلات بين الإنسان والحاسوب (HCI ).عندما ترتدي سماعة رأس VR متطورة تدعم الذكاء الاصطناعي ، ستكون مستشعراتها قادرة على قراءة أنماطك الكهربائية والعضلية والتنبؤ بها لتعرف بالضبط كيف تريد التحرك داخل Metaverse . يساعد الذكاء الاصطناعي أيضاً في إعادة إنشاء إحساس حقيقي باللمس في الواقع الافتراضي. بالإضافة لإمكانية التنقل الممكّن صوتيًا ، بحيث يمكنك التفاعل مع الكائنات الافتراضية دون الحاجة إلى استخدام أدوات التحكم اليدوية.

الخلاصة:

يعتبر الذكاء الاصطناعي تقنية رائعة قدمتها لنا الرقمية حيث أنه يلعب دورا رئيسيا في مساعدة الصناعات والشركات على تعزيز سير العمل وتحسينه، ومع تقدم تلك التقنية والتطبيقات الهائلة التي تترافق معها لا بد أن تتجه الشركات التي تسعى للبقاء والحفاظ على مكانتها واستمرارها في ظل هذه المنافسة الرقمية الهائلة لتبني الذكاء الاصطناعي ونشر التوعية حوله بشكل كبير بين أفراد الشركة حول تقنيات الذكاء الاصطناعي، والخطوة الأولى التي يمكن للشركات الانطلاق منها هي إعداد وتصميم استراتيجية الذكاء الاصطناعي التي تتناسب مع أعمال المؤسسة ومجالها.