محمد نصار
شهد العام الماضي تطورًا كبيرًا في الذكاء الاصطناعي، ومن المتوقع أن يشهد هذا العام تطورًا في 5 اتجاهات. تطوير الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط وصعود النماذج اللغوية الصغيرة سيكونان أساسيان هذا العام. تطور الوكلاء الذاتيين والاعتماد على النماذج المفتوحة، بالإضافة إلى الاعتماد على البنى التحتية السحابية الأصلية. يشهد الذكاء الاصطناعي تقدمًا كبيرًا في الفترة الحالية، ومع دخولنا لعام 2024 فإن الذكاء الاصطناعي سوف يتطور في عدة اتجاهات سوف تعيد تشكيل التكنولوجيا، كما أن هذه التغييرات ستغير من كيفية تفاعلنا مع الذكاء الاصطناعي وفهمنا له.
الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط
مع ظهور نماذج الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط مثل GPT-4 التي تتجاوز قدراتها النصوص، فإن هذه النماذج تسمح بدمج النصوص والصوت والصور والفيديو في المدخلات، وهذا التقدم قد يمكن تطبيقات الذكاء الاصطناعي بأن تكون أكثر ديناميكية مما يجعلها أكثر سهولةً وتنوعًا.
النماذج اللغوية الصغيرة
سيطرت النماذج اللغوية الكبيرة على المشهد، ولكن في 2024 سترتفع النماذج الصغيرة، وهذه النماذج المدربة على أداء مجموعة بيانات عالية الجودة، تقدم مخرجات مماثلة للنماذج الكبيرة لكن بمتطلبات أقل مثل Mistral 7B.
الوكلاء الذاتيين
يبرز الوكلاء الذاتيين كنهج جديد للذكاء الاصطناعي، وهذه البرامج تعمل باستقلال لإنشاء المحتوى دون تدخل بشري، عن طريق خوارزميات متقدمة وتقنيات التعلم الآلي، كما أنها تشير إلى قفزة في قدرات الذكاء الاصطناعي وقدرته على التعلم واتخاذ القرارات.
النماذج مفتوحة المصدر
يتقلص الفارق بين النماذج مفتوحة المصدر والحصرية، وأصبحت النماذج المفتوحة مثل LIama 2 من شركة ميتا تقدم أداءً مثل النماذج الحصرية، وهذا يوفر بدائل قابلة للتطبيق للشركات التي تبحث عن حول ذكاء اصطناعي مرنة.
الذكاء الاصطناعي السحابي الأصلي
أصبحت Kubernetes البيئة المفضلة لاستضافة نماذج الذكاء الاصطناعي، ومن المتوقع أن شركات مثل Open AI و Hugging Face ستستفيد من البنى التحتية السحابية الأصلية لتطوير الذكاء الاصطناعي، وهذا الاتجاه يشير إلى مستقبل تتحول الحلول السحابية إلى جزء أساسي من إدارة دورة حياة نموذج الذكاء الاصطناعي.
المصدر: أراجيك
