بعد عقود من التجربة والابتكار، تمكن الباحثون والممارسون أخيراً من تطوير الوصفة الصحيحة لتطبيق ناجح للذكاء الاصطناعي. الآن، مع ظهور الذكاء الاصطناعي التوليدي، ينطلق الذكاء الاصطناعي بشكل لم يسبق له مثيل. تتمتع هذه التكنولوجيا بإمكانات لعدد لا يحصى من حالات الاستخدام، والشركات حريصة على إعداد تطبيقاتها الخاصة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي.
كما هو الحال مع أي وصفة، فإن إطلاق مشروع ذكاء اصطناعي ناجح يتطلب بعض التحضير: من المهم التأكد من أن لديك جميع المكونات الصحيحة، والأدوات الصحيحة، وأنك مستعد لاتباع جميع الخطوات اللازمة. وينطبق هذا بشكل خاص على المؤسسات التي تضع توقعات قابلة للقياس فيما يتعلق بالذكاء الاصطناعي. وفقا لرابع برايس ووترهاوس كوبرز مسح الذكاء الاصطناعي، ما يصل إلى 72% من المشاركين قادرون على تقييم والتنبؤ بعائد الاستثمار في الذكاء الاصطناعي. أصبح أصحاب المصلحة يدركون، أكثر من أي وقت مضى، التكاليف والفوائد المحتملة المرتبطة بالذكاء الاصطناعي.
مشكلة وبيانات وفريق
إذن من أين تبدأ؟ قبل الشروع في مشروع الذكاء الاصطناعي، يجب عليك التأكد من أن لديك مكونين رئيسيين: مشكلة واضحة لحلها، وبيانات لحلها. بمجرد أن يكون لديك مشكلة واضحة في عقلك، يمكنك بناء الحل المناسب.
ومع ذلك، لا يوجد مشروع للتعلم الآلي بدون بيانات. يتطلب مشروع الذكاء الاصطناعي الناجح بيانات كافية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. تأكد من تقييم البيانات التي تتعامل معها – غالبًا ما تكون البيانات فوضوية. تتضمن المشكلات الشائعة التكرارات والقيم المفقودة ومدخلات البيانات غير المتسقة.
ولتحقيق هذه الغاية، تعمل الشركات على تحسين عمليات جمع البيانات وجودة البيانات. لا تزال هناك صناعات لا تزال فيها البيانات غير متاحة لأسباب مختلفة – سواء كانت الرقمنة غير كافية أو ببساطة عدم توفرها بشكل كافٍ.
الخطوة التالية هي تجميع فريق لمشروع الذكاء الاصطناعي الخاص بك. بالنسبة لبعض الممارسين، قول هذا أسهل من فعله. يبدأ العديد من علماء البيانات حياتهم المهنية كمهندسين أو إحصائيين معتادين على العمل بأنفسهم. ومع ذلك، فإن العمل في صومعة خاصة بك سوف يصبح، في مرحلة ما، أمرًا مرهقًا.
في الوقت الحالي، يجد العديد من علماء البيانات أنفسهم يعملون في عزلة، حتى عندما تكون هناك فرص للتعاون. على سبيل المثال، قد يكون لدى المؤسسة علماء بيانات مختلفون يعملون في المبيعات والتسويق، على التوالي، على الرغم من أنهم يستخدمون نفس مجموعات البيانات. يمكن إنجاز العديد من المهام بشكل مشترك، مثل تنظيف البيانات.
يتمتع الأفراد بفرص لبناء مهاراتهم الخاصة. في جميع أنحاء العالم، تركز المزيد من برامج البكالوريوس والماجستير على علوم البيانات أو التعلم الآلي. وفي الوقت نفسه، ستحتاج المؤسسات التي تتوقع إدخال مشاريع الذكاء الاصطناعي إلى مرحلة الإنتاج إلى التأكد من أن فرقها مجهزة بالمهارات المناسبة، بما في ذلك قدرات المراقبة وإعادة التدريب على النماذج.
النماذج الصحيحة والأدوات الصحيحة
لقد أصبح الذكاء الاصطناعي سائدًا إلى حد كبير بسبب تطور نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) – نماذج التعلم الآلي المصممة لفهم اللغة الطبيعية. أثبتت الشعبية الواسعة لـ ChatGPT، وهو برنامج دردشة آلي LLM، أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يكون في متناول الجميع.
في حين أن ChatGPT هو إلى حد بعيد أشهر LLM، إلا أن لديهم مجموعة من التطبيقات تتجاوز روبوتات الدردشة، بما في ذلك الترجمة وتحليل المشاعر. بمرور الوقت، سوف تحل LLMs العديد من المشكلات في الصناعات المختلفة. وفي الوقت نفسه، يمكنك أن تتوقع رؤية الشركات الناشئة تقدم حالات استخدام ببرامج ماجستير إدارة أعمال صغيرة نسبيًا.
ينبغي حماية نماذج التعلم الآلي، قدر الإمكان، من التحيز.
من أجل إنشاء نماذج تعلم الآلة ونشرها ومراقبتها وصيانتها، يعتمد المهندسون وعلماء البيانات على مجموعة من الأدوات مثل Kubeflow وMLFlow وJupyter Notebooks وSeldon Core. تتيح منصات التعلم الآلي مفتوحة المصدر للمطورين إمكانية تشغيل دورة حياة التعلم الآلي الشاملة ضمن أداة واحدة.
بمجرد دخول النظام الخاص بك في مرحلة الإنتاج، من المهم مراقبة وتقييم كيفية أداء مبادرة الذكاء الاصطناعي على مستوى المنتج وبنيتها التحتية. أنت بحاجة إلى الأدوات المناسبة لمراقبة نظامك وتنبيهك عند فشل النموذج أو انحراف البيانات.
العديد من الأدوات الأكثر استخدامًا لقابلية المراقبة متاحة كمصدر مفتوح، مثل Grafana وPrometheus. يمكن للفرق استخدام هذه الأدوات لمراقبة مجموعات التعلم الآلي ومراقبتها، بالإضافة إلى النماذج الموجودة بداخلها.
باستخدام أدوات المراقبة، يمكن للفرق تحسين نماذجها بشكل مستمر والبقاء على دراية بالتكاليف المرتبطة بها. سيُظهر للفريق مكان ظهور المشكلة في دورة حياة تعلم الآلة، مما يساعدهم على الوصول بسرعة إلى السبب الجذري وإيجاد حل.
التطوير المستمر
لا يكفي مجرد مراقبة مشروع الذكاء الاصطناعي الخاص بك وصيانته. تحتاج نماذج التعلم الآلي إلى تطوير مستمر، مع تحسينات في الأداء تأتي من مجموعات البيانات الجديدة.
يتم تطوير نماذج التعلم الآلي باستخدام البيانات التاريخية، لذا بمرور الوقت يمكن أن تصبح قديمة بسبب التغييرات التي تطرأ على البيانات. تسمى هذه الظاهرة الانجراف وتشير إلى خصائص تغير مجموعة البيانات المستخدمة للتدريب النموذجي. وعادةً ما يؤثر ذلك على أداء النموذج ويؤدي إلى انخفاض قدرة النموذج على عمل تنبؤات دقيقة.
من أجل الكشف عن الانجراف، يمكن للمطورين استخدام نهج يركز على النموذجحيث يتم الكشف عن أي انحراف في البيانات المدخلة أو الاختبارات الإحصائية. وتنقسم هذه الاختبارات إلى ثلاث فئات: طرق التحليل التسلسلي، والنموذج المعتاد للكشف عن الانجراف، وطريقة التوزيع الزمني.
الحوسبة الكافية والهندسة المعمارية الصحيحة
كل هذا يحدث بمساعدة موارد الحوسبة المناسبة والبنية الصحيحة.
تاريخيًا، كانت قوة الحوسبة عائقًا رئيسيًا يحد من تطور الذكاء الاصطناعي. عندما يتعلق الأمر بتدريب طلاب LLM، فأنت بحاجة إلى قوة حاسوبية كبيرة، بما في ذلك وحدات معالجة الرسومات أو DGXesوالتي تأتي بتكلفة عالية ووقت تسليم طويل. وفي المستقبل، يمكننا أن نتوقع رؤية الحوسبة الكمومية تساعد في إنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي أسرع وأكثر كفاءة ودقة.
عليك أيضًا أن تفكر في المكان الذي تقوم فيه بتطوير وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بك. غالبًا ما تبدأ الشركات في إجراء التجارب على السحابة العامة، حيث يكون البدء فيها أمرًا بسيطًا نسبيًا. ومع ذلك، بمجرد أن يكونوا مستعدين للانتقال إلى الإنتاج أو توسيع نطاق المشروع، فقد يرغبون في الانتقال إلى مكان العمل بسبب اعتبارات مثل قيود الأسعار. توفر استراتيجية السحابة الهجينة حلاً وسطًا، مما يوفر المرونة. يمكن أن تساعد MLOps في ضمان إمكانية الوصول إلى البيانات بغض النظر عن مكان وجودها.
لوحة تحكم لأصحاب المصلحة
على الرغم من أنه قد يكون من المغري التغاضي عن العنصر الأخير لمشروع ذكاء اصطناعي ناجح، إلا أنه من الضروري للغاية إيجاد طريقة لعرض نموذجك على جمهور واسع.
ضع في اعتبارك أنه يتعين عليك إظهار قيمة مشروع الذكاء الاصطناعي الخاص بك لأصحاب المصلحة الذين غالبًا ما ليس لديهم خلفية تقنية. يمكن أن يساعدك إنشاء لوحة معلومات في سرد قصة عن مشروعك، بحيث يتمكن صناع القرار في العمل من فهم المشكلة التي تحاول حلها بسرعة. إذا تمكنوا من رؤية القيم المتطرفة والاتجاهات التي يمكنك رؤيتها، فيمكنك التأكد من نجاح مشروعك.
