شهدنا العديد من التطورات واندهشنا كثيرًا لما وصل إليه الذكاء الاصطناعي منذ ظهور شات جي بي تي في النسخة السابقة والحالية. والآن، بات من المعروف ما الذي ينتظرنا مع الذكاء الاصطناعي، وندرك أنه سيغير عالمنا للأفضل إذا ما تم استغلال قدراته بذكاء بشري إنساني. فما هو قادم في مستقبل الذكاء الاصطناعي؟ يتجه نحو تقنيات متطورة جدًا ستزيد من إنتاجية أي قطاع، بنسبة قد تصل إلى 90%، وبدقة لا يمكن تصورها مع نسب الخطأ التي قد تكون منعدمة.
الذكاء الاصطناعي لا يمكن أن يكون ذكيًا بدون علماء يعملون على جعله أكثر قوة واستقلالية، وذلك بموارد أقل، كما حدث مع شات جي بي تي، حيث يستهلك ملايين الدولارات في كل ثانية. لذا، يعتبر الذكاء الاصطناعي تحديًا كبيرًا في تشكيل مستقبله وتوجهه.
مستقبل شات جي بي تي : أهم ما في شات جي بي تي الاصدار الخامس GPT-5
الحالي و الماضي القريب للذكاء الصطناعي
في عام 2022، شهدنا انتشارًا واسعًا لبرامج الدردشة الآلية التي تعتمد على التكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، حيث أصبح بإمكان المستخدمين توليد النصوص بسهولة وسرعة وطلب المعلومات المتنوعة والحصول على استشارات متخصصة عن طريق التفاعل مع هذه الذكاء الاصطناعي.
في عام 2023، شهدنا تطورًا ملحوظًا في مجال برامج الدردشة الآلية، حيث أصبحت هذه البرامج متعددة الوسائط مثل DALL-E من OpenAI وGemini من Google DeepMind. وفي هذا العام، تم إصدار لوائح تنظيمية جديدة بناءً على الأمر التنفيذي في امريكا للرئيس الأمريكي بايدن في أكتوبر، وتمت الموافقة أخيرًا على قانون الذكاء الاصطناعي للاتحاد الأوروبي في ديسمبر، و لا شك أن الدول العربية تعمل على ذلك ايضا.
في ظل هذه التطورات، بدأت شركات التكنولوجيا الكبرى تشعر بالضغط من جانب الشركات الناشئة مفتوحة المصدر، حيث يستمر ازدهار المصادر المفتوحة للذكاء الاصطناعي.
على الرغم من هذا النمو الملحوظ، لا تزال شركات الذكاء الاصطناعي مثل OpenAI وGoogle DeepMind تحتل مكانة مرموقة في المجال، مع استمرارها في سرقة الأضواء بفضل ابتكاراتها المستمرة وأدائها الرائد.
بالإضافة إلى ذلك، بدأت ثورة الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الأدوية تأخذ مسارًا ملموسًا، حيث من المتوقع أن يؤثر هذا التطور بشكل كبير على شركات الأدوية الكبرى في المستقبل، على الرغم من أن الأدوية الأولى التي تم تطويرها باستخدام الذكاء الاصطناعي قد تظل بعيدة عن السوق لبعض الوقت.
التطورات الرئيسية الحالية للذكاء الاصناعي
نمو قياسي في استخدام الذكاء الاصطناعي
- ازدادت نسبة الشركات التي تستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي بنحو 20% مقارنة بالعام الماضي.
- تم تطبيق الذكاء الاصطناعي في مجالات جديدة مثل الزراعة والرعاية الصحية والتصنيع.
تطور نماذج اللغة الكبيرة
تم إطلاق نماذج لغة جديدة مثل Gemini من Google و PaLM من Google AI و Megatron-Turing NLG من NVIDIA.
تتمتع هذه النماذج بقدرات متقدمة في فهم اللغة الطبيعية وتوليد النصوص وترجمة اللغات.
الذكاء الاصطناعي التوليدي
- ازداد استخدام الذكاء الاصطناعي في مجالات مثل الفن والموسيقى والتصميم.
- تم إطلاق أدوات جديدة مثل DALL-E 2 و Midjourney 2 لتوليد الصور والفيديوهات باستخدام النصوص.
الذكاء الاصطناعي في مجال الأعمال
- تم استخدام الذكاء الاصطناعي في مجالات مثل خدمة العملاء والتحليلات المالية والتنبؤ بسلوك السوق.
- ساعدت تقنيات الذكاء الاصطناعي الشركات على زيادة كفاءتها وتحسين أرباحها.
بالتأكيد، نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) من النوعية التي تمثلها مثل GPT من OpenAI ستظل في مقدمة التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي. ومع هذه الهيمنة المتوقعة، سيصبح المنظمون أكثر جرأة في فرض القوانين والتنظيمات على الشركات التي تعمل في هذا المجال، بما في ذلك معالجة مشاكل مثل التحيز وحقوق النشر والمعلومات المضللة.
سيكون لهذه المشاكل الجديدة تأثير كبير على أجندة الباحثين والمنظمين والجمهور، حيث سيتعين على الجميع التعامل مع تحديات جديدة تطرحها تطورات الذكاء الاصطناعي. من المهم أن يعمل الجميع معًا للعمل على إيجاد حلول شاملة ومستدامة لهذه التحديات، وضمان أن تتطور التقنية بطريقة تلبي احتياجات المجتمع وتحترم قيمه.
مستقبل و توقعات الذكاء الاصطناعي و اهم الاحداث القادمة
يُتوقع أن يشهد الذكاء الاصطناعي ثورة هائلة في السنوات القادمة، حيث ستصبح تقنياته أكثر ذكاءً وقدرة على أداء المهام المعقدة. قد يشمل ذلك العديد من الجوانب مثل :
- نمو استخدام الذكاء الاصطناعي: سيتم استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي في مختلف المجالات، من التعليم والصحة إلى النقل والطاقة. ستصبح تقنيات الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من حياتنا اليومية.
- تطور نماذج اللغة الكبيرة: ستصبح نماذج اللغة الكبيرة أكثر ذكاءً وقدرة على فهم اللغة الطبيعية. ستتمكن هذه النماذج من إجراء محادثات مع البشر بشكل أكثر طبيعية وواقعية، وستستخدم في مجالات مثل خدمة العملاء والتعليم والترجمة.
- الذكاء الاصطناعي التوليدي: سيُستخدم الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد في مجالات مثل الفن والموسيقى والتصميم. ستتمكن تقنيات الذكاء الاصطناعي من إنشاء محتوى إبداعي جديد بشكل لم يسبق له مثيل.
- الذكاء الاصطناعي في مجال الأعمال: سيستمر استخدام الذكاء الاصطناعي في مجالات مثل خدمة العملاء والتحليلات المالية والتنبؤ بسلوك السوق. ستساعد تقنيات الذكاء الاصطناعي الشركات على زيادة كفاءتها وتحسين أرباحها.
- معالجة التحديات الأخلاقية والقانونية: ستزداد أهمية معالجة التحديات الأخلاقية والقانونية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي. ستحتاج الدول إلى وضع قوانين لتنظيم استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي، بينما ستحتاج الشركات إلى ضمان استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي بشكل مسؤول وأخلاقي.
أهم الأحداث القادمة في مجال الذكاء الاصطناعي
- 2025: من المتوقع أن يتم إطلاق أول سيارة ذاتية القيادة بالكامل.
- 2026: من المتوقع أن يتم إطلاق أول روبوت جراحي يمكنه إجراء العمليات الجراحية بشكل مستقل.
- 2027: من المتوقع أن يتم إطلاق أول ذكاء اصطناعي عام يمكنه أداء أي مهمة يمكن للبشر القيام بها.
في الأخير خد هذه الاتجاهات على محمل الجد و راقب تطوراتها حاليا و في السنوات المقبلة و إن كنت مستثر أو رائد اعمال في مجال الذكاء الصطناعي أو الأعمال الرقمية.
روبوتات الدردشة GPTs المخصصة
شركات التكنولوجيا التي استثمرت بكثافة في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي تواجه ضغوطًا متزايدة لإثبات قدرتها على تحقيق العائد المالي من منتجاتها. ولتحقيق ذلك، يراهن عمالقة الذكاء الاصطناعي مثل جوجل وOpenAI بشكل كبير على التحول إلى شركات صغيرة. يعمل كل منهما على تطوير منصات سهلة الاستخدام تسمح للأشخاص بتخصيص نماذج لغوية قوية وإنشاء روبوتات دردشة صغيرة خاصة بهم لتلبية احتياجاتهم الخاصة، دون الحاجة إلى مهارات برمجية متقدمة.
قام كلا العملاقين بإطلاق أدوات على شبكة الإنترنت تتيح لأي شخص أن يصبح مطورًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي. هذه الخطوة تعكس التوجه نحو تمكين المستخدمين العاديين من الاستفادة من تقنيات الذكاء الاصطناعي بطريقة أسهل وأكثر فعالية، وتشجيع الابتكار والاستخدام الواسع في مختلف المجالات، مما يعزز المنافسة والتطور في سوق التكنولوجيا.
بفضل هذه الخطوات، من المتوقع أن يزداد انتشار واستخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل كبير في المستقبل، مما يعزز دور الشركات الرائدة في هذا المجال ويعزز من فرص الابتكار والنمو المستدام.
توليد فيديوهات بالذكاء الاصطناعي
توليد الفيديوهات بالذكاء الاصطناعي أيضًا شهد تطورًا كبيرًا خلال السنوات الأخيرة. في عام 2022، انفجرت النماذج التوليدية الأولى لإنتاج الصور الواقعية وأصبحت شائعة بسرعة. ظهرت أدوات مثل DALL-E من OpenAI وStable Diffusion من Stable AI وAdobe’s Firefly لتغمر الإنترنت بصور مذهلة لكل شيء، بدءًا من الأزياء في Balenciaga إلى الأعمال الفنية الحائزة على الجوائز.
الحدود الجديدة هي تحويل النص إلى فيديو. منذ عام مضى، حصلنا على أول لمحة عما يمكن أن تفعله النماذج التوليدية عندما تم تدريبها على تجميع عدة صور ثابتة معًا في مقاطع مدتها بضع ثوانٍ. وكانت النتائج مشوهة ومتشنجة. لكن التكنولوجيا تحسنت بسرعة عندما قدمت لنا اوبن إي أي المستحيل بإنتاجها مشاهد سنمائية واقعية صورها و اخرجها الذكاء الاصناعي.
هنا يمكن أن تعرف كل شيئ عن : ما هو سورا Sora – من نص مكتوب الى فيديو واقعي بالذكاء الاصطناعي
الروبوتات التي تقوم بمهام متعددة
مستوحاة من بعض التقنيات الأساسية وراء الطفرة الحالية للذكاء الاصطناعي التوليدي، بدأ علماء الروبوتات في بناء المزيد من الروبوتات ذات الأغراض العامة التي يمكنها القيام بمجموعة واسعة من المهام.
شهدت السنوات القليلة الماضية في مجال الذكاء الاصطناعي تحولًا بعيدًا عن استخدام نماذج صغيرة متعددة، تم تدريب كل منها للقيام بمهام مختلفة مثل تحديد الصور، ورسمها، والتعليق عليها، نحو نماذج فردية متجانسة مدربة على القيام بكل هذه الأشياء وأكثر. ومن خلال عرض بعض الأمثلة الإضافية على GPT-3 من OpenAI (المعروفة باسم الضبط الدقيق)، يمكن للباحثين تدريبه على حل مشكلات البرمجة، وكتابة نصوص الأفلام، واجتياز اختبارات الأحياء في المدرسة الثانوية، وما إلى ذلك. يمكن للنماذج متعددة الوسائط، مثل GPT-4 وGemini من Google DeepMind، حل المهام البصرية بالإضافة إلى المهام اللغوية.
يمكن أن يعمل نفس النهج مع الروبوتات، لذلك لن يكون من الضروري تدريب أحدهم على الطبخ وآخر على الخدمات المنزلية، و الأخر على تنظيف البيت، نموذج واحد يناسب الجميع يمكن أن يمنح الروبوتات القدرة على القيام بمهام متعددة. ظهرت عدة أمثلة للعمل في هذا المجال في عام 2023.
شركة DeepMind أطلقت برنامج Robocat في يونيو، وهو تطور عن نسختها السابقة Gato، يتعلم التحكم في أذرع الروبوتات المختلفة من خلال التجربة والخطأ. في أكتوبر، أطلقت DeepMind نموذج RT-X، روبوت متعدد الاستخدامات، مع مجموعة بيانات تدريب شاملة تم تطويرها بالتعاون مع 33 مختبرًا جامعيًا. فريق ليريل بينتو في جامعة نيويورك يقود التقنيات لمعالجة مشكلة ندرة البيانات بتوليد بيانات التدريب الخاصة بالروبوتات من خلال التجربة والخطأ. الشركات الكبرى مثل Meta تصدر مجموعات بيانات كبيرة لتدريب الروبوتات، كما تستفيد شركات ناشئة مثل Wayve وWaabi وGhost من النماذج الكبيرة للتحكم في المركبات، مما يسمح لها بالتنافس مع عمالقة الصناعة مثل Cruise وWaymo.