يشمل الذكاء الاصطناعي التوليدي نماذج التعلم العميق القادرة على إنتاج صور ونصوص ومحتوى متنوع عالي الجودة من خلال الاستفادة من بيانات التدريب الخاصة بهم. تولد هذه النماذج محتوى جديدًا من خلال استقراء بيانات التدريب الخاصة بها وتقديم تنبؤات جديدة.
اثناء التدريب، الذكاء الاصطناعي التوليدي يتم تغذية النماذج ببيانات مُعالجة ومُصنفة بشكل مكثف، ولكنها تستفيد أيضًا من المعلومات غير المُصنفة. على عكس تطبيقات الذكاء الاصطناعي الأخرى ذات الأغراض المتنوعة، فإن الهدف الأساسي للذكاء الاصطناعي التوليدي هو إنشاء المحتوى، مما يميزه عن الذكاء الاصطناعي المستخدم في مهام مثل تحليل البيانات أو التحكم في المركبات المستقلة.
كيف يختلف الذكاء الاصطناعي التوليدي عن الذكاء الاصطناعي التقليدي؟
يتميز الذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل أساسي بأنه نموذج لغة كبير (LLM) تم تدريبه باستخدام كمية هائلة من المعلومات، بما في ذلك عينات من المحادثة البشرية. يمكنه استيعاب المعلومات وتلخيصها ويمكنه التواصل مع البشر باستخدام اللغة الطبيعية. على سبيل المثال، يعد ChatGPT تطبيقًا جيدًا للذكاء الاصطناعي التوليدي الذي فاجأ حتى منشئيه عندما وصل إلى مليون مستخدم في الأسبوع الأول بعد إطلاقه. كما كسبت 100 مليون بعد شهرين.
بشكل عام، عندما تتوسع الأنظمة بسرعة، تصبح أكثر تعقيدًا، وأكثر صعوبة في الإدارة، وأقل موثوقية، وأقل كفاءة. مع النماذج اللغوية الكبيرة، كلما زادت المعلومات، والمزيد من الاستفسارات، والمزيد من التفاعلات، كلما أصبح النظام أكثر ذكاءً، وكلما بدأ يشبه الذكاء البشري.
هل أنت مستعد لإطلاق العنان لقوة الذكاء الاصطناعي التوليدي لشركتك؟
بريما فيليسيتاس، منظمة العفو الدولية الرائدة و شركة تطوير ويب 3، يمكن أن تساعدك في تسخير إمكانات الذكاء الاصطناعي التوليدي.
يمكن لفريق الخبراء لدينا تصميم وتنفيذ مولدات مخصصة حلول الذكاء الاصطناعي التي يمكن أن تُحدث ثورة في تفاعلات العملاء، وإنشاء المحتوى، وتحليل البيانات. بدءًا من روبوتات الدردشة التي توفر الدعم في الوقت الفعلي وحتى أدوات تسويق المحتوى المدعومة بالذكاء الاصطناعي، بريما فيليسيتاس يمكن أن تساعدك على البقاء في الطليعة.
كيف يكون الذكاء الاصطناعي التوليدي مفيدًا للمطورين؟
في طبقة الشبكة، يمكن لنماذج اللغة واسعة النطاق أداء وظائف مختلفة، مثل إنشاء تكوينات الشبكة، وكتابة البرامج النصية لأدوات أتمتة الشبكة، وخرائط طوبولوجيا الشبكة.
- أتمتة إدارة تكوين الشبكة
يمكن لنماذج اللغات الكبيرة إنشاء تكوينات جهاز الشبكة والحفاظ عليها. ويساعد ذلك على ضمان الاتساق والامتثال عبر البنية التحتية للشبكة بأكملها. تضمن هذه الإمكانية عملية إدارة تكوين سلسة عن طريق تقليل فرص الخطأ البشري والسماح بإصدارات أسرع.
- تمكين أتمتة الشبكة والبرمجة النصية
يمكن لمسؤولي الشبكات استخدام نماذج لغة كبيرة لإنشاء برامج نصية لأدوات أتمتة الشبكة مما يجعل من الممكن أتمتة مهام توفير الشبكة ومراقبتها واستكشاف الأخطاء وإصلاحها المتكررة. تسمح هذه الإمكانية بتحسين الكفاءة التشغيلية وتقليل عبء العمل على فرق الشبكة.
- تسهيل توثيق الشبكة ورسم الخرائط
يمكن للنماذج اللغوية الكبيرة إنشاء وثائق تفصيلية للشبكة وتصور مخططات طوبولوجيا الشبكة. تضمن هذه الميزات دقة وتوقيت تسجيلات السجلات التي تعتبر مهمة لإدارة الشبكة بسلاسة وحل المشكلات ومشاركة المعرفة بين أعضاء الفريق.
- تعزيز أمن الشبكة والامتثال
من خلال فحص تكوينات الشبكة وسياساتها، يمكن لنماذج اللغات الكبيرة التقاط نقاط الضعف في الشبكة، بما في ذلك الأجهزة التي تم تكوينها بشكل خاطئ والإعدادات غير الصحيحة وعدم الامتثال. ومن خلال ذلك، يمكن للمؤسسات توقع التهديدات الأمنية ومواكبة المتطلبات التنظيمية عبر مشهد شبكتها.
- دعم استكشاف أخطاء الشبكة وإصلاحها والتشخيص
يمكن استخدام نماذج اللغات الكبيرة لاستكشاف أخطاء الشبكة وإصلاحها من خلال فحص ملفات السجل وبيانات حركة مرور الشبكة والمعلومات الأخرى التي تم جمعها أثناء عملية التشخيص. تسمح هذه الميزة بتحديد المشكلة وحلها بشكل أسرع، مما يوفر وقت التوقف عن العمل ويحسن الأداء العام للنظام.
يمكن لمثل هذه التطبيقات لنماذج اللغات الكبيرة على طبقة الشبكات تعزيز العمليات وتوفير الوقت والموارد وتحسين الإدارة أيضًا في المؤسسات.
هل هناك أي خطر في الاستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لكتابة كود البرنامج؟
ظهور حلول الذكاء الاصطناعي التوليدية لقد أحدث ثورة في الطريقة التي نتعامل بها مع تطوير البرمجيات. يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي القوية هذه إنشاء مقتطفات من التعليمات البرمجية أو وظائف كاملة أو حتى تطبيقات كاملة، مما يعد بتعزيز الإنتاجية وتسريع عملية التطوير. ومع ذلك، كما هو الحال مع أي تقنية مدمرة، فإن استخدام خدمات الذكاء الاصطناعي التوليدية في البرمجة يثير العديد من المخاطر المحتملة التي يجب على المطورين والمؤسسات أخذها في الاعتبار بعناية.
- مشكلات جودة التعليمات البرمجية والكفاءة
في حين أن نماذج الذكاء الاصطناعي يمكنها إنشاء تعليمات برمجية وظيفية، إلا أن أدائها أو قابليتها للتوسع أو قابلية صيانتها قد لا يتم تحسينها حسب الرغبة. نادرًا ما تأخذ هذه النماذج بعين الاعتبار سياق الاحتياجات الفريدة للمشروع مثل الأكواد والمعايير والهندسة المعمارية. وهذا بدوره قد يؤدي في نهاية المطاف إلى أن التعليمات البرمجية التي تم إنشاؤها تشتمل على أوجه قصور، مما قد يؤدي إلى أداء دون المستوى الأمثل أو زيادة الديون الفنية على المدى الطويل.
- الثغرات الأمنية
أحد المخاطر الحاسمة التي تصاحب التعليمات البرمجية التي ينشئها الذكاء الاصطناعي هو احتمال حدوث انتهاكات أمنية. يتم تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية على مجموعات بيانات ضخمة من التعليمات البرمجية الموجودة، والتي من المحتمل أن تتضمن مقتطفات من البرامج المكتوبة بثغرات. وما لم يتم تدريب النموذج بشكل صريح على اكتشاف نقاط الضعف هذه وتصحيحها، فقد تكون التعليمات البرمجية التي تم إنشاؤها معيبة وتفتح التطبيقات أمام التهديدات السيبرانية.
- اتساق الكود وقابلية الصيانة
يعتبر الاتساق أحد العوامل المهمة لتطوير البرمجيات التي تمنع انحراف قاعدة التعليمات البرمجية عن معايير الترميز المحددة والمبادئ المعمارية الخاصة بالمشروع والبنية العامة لقاعدة التعليمات البرمجية. ومع ذلك، قد تكون نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية غير قادرة على فهم وتطبيق أفضل الممارسات على مستوى المشروع، مما يؤدي إلى عدم الاتساق في الكود الذي تم إنشاؤه. قد يؤدي غياب التوحيد إلى الإضرار بصيانة الكود، وهذا من شأنه أن يزيد من صعوبة فهم المطورين للكود وتعديله.
- القضايا القانونية وقضايا الملكية الفكرية
يطرح تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي في البرمجة قضايا قانونية وقضايا تتعلق بالملكية الفكرية. تنشأ أسئلة الملكية والمسؤولية فيما يتعلق بكود المصدر الذي تم تطويره، خاصة عندما تم تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي على مقتطفات من كود المصدر مملوكة أو مرخصة. بالإضافة إلى ذلك، قد تستخدم أدوات الذكاء الاصطناعي رمز الإدخال الخاص بالمطورين لترقية نماذجهم، مما قد يؤدي إلى كشف الملكية الفكرية.
على الرغم من أن المخاطر المرتبطة بحلول الذكاء الاصطناعي التوليدية في مجال البرمجة كبيرة، إلا أنه يمكن تخفيفها من خلال التخطيط الدقيق والاختبار القوي وتنفيذ الضمانات المناسبة. من الضروري للمطورين والمؤسسات إجراء تقييم شامل للمخاطر والفوائد المحتملة قبل دمج حلول الذكاء الاصطناعي التوليدية في سير عمل التطوير الخاص بهم.
أفضل الأمثلة على أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي
كان الذكاء الاصطناعي التوليدي يحظى باهتمام كبير في الماضي، مع دخول العديد من الأدوات الفعالة إلى السوق مؤخرًا. تستخدم هذه الأدوات خوارزميات معالجة اللغة الطبيعية والتعلم الآلي الأكثر تقدمًا لإنشاء نصوص وصور وحتى أكواد برمجية تشبه الإنسان. بالنسبة للمطورين الذين يحاولون استغلال قدرات الذكاء الاصطناعي التوليدية، من الضروري معرفة الأدوات وكيف يمكن استخدامها بشكل آمن وأخلاقي.
- الدردشة GPT: تم تطوير ChatGPT بواسطة OpenAI، وهو عبارة عن روبوت محادثة يستخدم نهج التعلم النقلي. يمكنه فهم استفسارات اللغة الطبيعية والرد عليها، مما يمكّنه من كتابة التعليمات البرمجية وإنشاء المحتوى والإجابة على الأسئلة. لا تقتصر إمكانيات ChatGPT على استعلام بسيط، بل يمكنها أيضًا القيام بمهام أكثر تعقيدًا بمستوى مذهل من الدقة.
- انتشار مستقر: النشر المستقر هو نموذج من الجيل التالي للذكاء الاصطناعي لتحويل النص إلى صورة يمكنه إنتاج صور مفصلة بالكامل وواقعية حصريًا باستخدام الأوصاف المأخوذة من النص المحدد. تتيح هذه الأداة، التي تم تطويرها بواسطة Stability AI، إنشاء صور مخصصة حسب الطلب فورًا، وفتح العديد من التطبيقات مثل الفن الرقمي، وتصور المنتج، وإنشاء المحتوى على سبيل المثال.
- من-E 2: يعد DALL-E 2، الذي تم تطويره بواسطة OpenAI، نموذجًا متقدمًا نسبيًا للذكاء الاصطناعي لتحويل النص إلى صورة والذي ينتج صورًا مقنعة ومبتكرة تتعلق بمطالبات اللغة الطبيعية. بفضل القدرة على فهم الجمل المعقدة والاستجابة لها، استحوذ DALL-E 2 على الاهتمام الذي يمكن استخدامه في العديد من المجالات مثل التصميم والإعلان والصناعات الإبداعية.
- جي بي تي-3: يعد GPT-3، الذي طورته شركة OpenAI، نموذجًا لغويًا كبيرًا يُنشئ نصًا مشابهًا للنص البشري في مجموعة متنوعة من المواضيع. نظرًا لوجود قواعد بيانات هائلة والقدرة على إنشاء لغة طبيعية، فإن GPT-3 قابل للتطبيق في مهام مثل إنشاء المحتوى وإنشاء التعليمات البرمجية وترجمة اللغة وما إلى ذلك.
- جوجل بارد: يعد حل Google لـ ChatGPT، Bard نموذجًا للذكاء الاصطناعي للمحادثة والذي يستخرج أحدث البيانات من الويب وبالتالي يوفر معلومات دقيقة وحديثة. ومن خلال الجمع بين معالجة اللغة الطبيعية ووظائف بحث Google، تتمثل الفكرة في أن المستخدمين سيكونون قادرين على إجراء حوارات ذكية وفي نفس الوقت سيكونون قادرين على استرداد المعلومات ذات الصلة بسهولة.
مع تحسن أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي وزيادة توفرها، يتعين على المطورين التصرف بحذر وتنفيذ تدابير أمنية قوية لتقليل عوامل الخطر. ومن الضروري أن نأخذ في الاعتبار قضايا أخرى مثل خصوصية البيانات، والاعتبارات الأخلاقية، والاستخدام السليم لهذه الأدوات الفعالة. ومن خلال الاستخدام المسؤول والآمن لـ Geneative AI، سيتمكن المطورون من إطلاق العنان لموجة جديدة من الإمكانيات في مجالات مختلفة.
افكار اخيرة
الذكاء الاصطناعي التوليدي هي أداة قوية للمطورين يمكن استخدامها لإنتاج أفكار جديدة وإنشاء كود برنامج جديد وحل المشكلات. ويمكن أن يساعد المطورين على توفير الوقت والمال، فضلاً عن زيادة الكفاءة وتحسين جودة المحتوى الذي يتم إنشاؤه. كما يمكن لخدمات الذكاء الاصطناعي التوليدية أن تساعد الشركات في اتخاذ قرارات أفضل، وتعزيز تجربة العملاء، وزيادة الإبداع.
بريما فيليسيتاس يمكن أن تأخذ الخاص بك تطوير البرمجيات المخصصة خطوة أخرى إلى الأمام من خلال دمج خدمات الذكاء الاصطناعي التوليدية. تخيل نظامًا يمكنه أتمتة المهام وتخصيص تجارب المستخدم وحتى إنشاء محتوى إبداعي داخل برنامجك. اتصل بنا اليوم لمناقشة كيف يمكن لخدمات الذكاء الاصطناعي التوليدية أن تحول برامجك!
المشاهدات بعد: 3
- 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.primafelicitas.com/artificial-intelligence/advantage-of-generative-ai-for-developers/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=advantage-of-generative-ai-for-developers
