Pay As You Goإصدار تجريبي مجاني لمدة 7 أيام؛ لا يلزم وجود بطاقة ائتمان
أصبحت أنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً. يسمح اختيار النموذج المدرك للسياق للذكاء الاصطناعي بتكييف قراراته بناءً على بيانات الوقت الفعلي، مما يجعله أكثر فعالية وتخصيصًا. إليك سبب أهميتها وكيفية عملها:
منصات مثل prompts.ai اجعل هذه التكنولوجيا متاحة من خلال تبسيط سير العمل وخفض التكاليف. هل أنت مستعد لمعرفة كيف يعمل الذكاء الاصطناعي المدرك للسياق على تشكيل المستقبل؟ دعونا نتعمق.
في الذكاء الاصطناعي، يشير السياق إلى جميع المعلومات ذات الصلة التي تشكل التفاعل. تُعرّف الباحثة أنيند داي ذلك على أنه، «أي معلومات يمكن استخدامها لتوصيف حالة الكيان. الكيان هو شخص أو مكان أو كائن يعتبر ذا صلة بالتفاعل بين المستخدم والتطبيق، بما في ذلك المستخدم والتطبيق أنفسهم».
يتضمن السياق مزيجًا من العوامل: نية المستخدم والظروف البيئية والبيانات التاريخية والمدخلات في الوقت الفعلي. هذا الفهم هو العمود الفقري لكيفية تكيف الأنظمة واستجابتها بذكاء.
خذ نظام الملاحة عبر الأقمار الصناعية، على سبيل المثال. الإدخال السياقي الأساسي الخاص به هو موقعك الحالي، والذي يستخدمه لضبط الخرائط واقتراح المسارات في الوقت الفعلي. على مستوى أكثر تقدمًا، سبوتيفييأخذ محرك التوصيات في الاعتبار عناصر مثل كلمات الأغاني والمزاج والإيقاع والمشاعر لاقتراح مسارات تتوافق مع تفضيلاتك.
تبرز الأنظمة المدركة للسياق لأنها تتضمن العديد من الميزات الهامة:
فيما يلي مقارنة سريعة بين الأتمتة التقليدية والأنظمة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي والتي تدرك السياق:
على الرغم من قدرات الأنظمة الواعية بالسياق، يمكن أن يؤدي تجاهل السياق إلى عواقب وخيمة. وبدون ذلك، غالبًا ما يتم اتخاذ القرارات بشأن معلومات غير كاملة أو غير دقيقة، وأحيانًا تكون النتائج مدمرة.
على سبيل المثال، أثناء الانسحاب الأمريكي من أفغانستان في أغسطس 2021، أخطأ نظام توجيه الطائرات بدون طيار في تصنيف سيارة بالقرب من المطار كتهديد، مما أدى إلى عواقب مأساوية. فشلت الخوارزمية في حساب الإشارات البيئية الدقيقة، مما سلط الضوء على مخاطر الوعي السياقي غير الكافي.
تحدث هذه المشكلة، التي يشار إليها غالبًا باسم «عدم تطابق الوعي»، عندما تكون هناك فجوة بين ما يفهمه المستخدمون حول الموقف وما يدركه النظام. يمكن أن يؤدي تجاهل السياق أيضًا إلى التحيزات. كشف مشروع Gender Shades أن أنظمة التعرف على الوجه كان أداؤها ضعيفًا على النساء ذوات البشرة الداكنة بسبب بيانات التدريب المعيبة. وبالمثل، قام نظام وزارة العمل والمعاشات البريطانية بتصنيف الأفراد بشكل غير عادل على أساس العمر والإعاقة والجنسية بدلاً من التركيز على النشاط الاحتيالي الفعلي.
حتى الشركات تواجه تحديات. وفقًا لـ ماكينزيفي بحث عام 2024، تستخدم 72٪ من الشركات الذكاء الاصطناعي لتحسين مشاركة العملاء، لكن العديد منها يعاني من الفهم السياقي. مع احتمال تحيز ما يصل إلى 38.6٪ من بيانات التدريب، يمكن أن يؤدي غياب السياق إلى إدامة هذه المشكلات وتضخيمها.
لمواجهة هذه التحديات، يعد دمج الوعي السياقي في أنظمة الذكاء الاصطناعي أمرًا غير قابل للتفاوض. يجب أن تبحث الأنظمة بنشاط عن التفاصيل السياقية وتحللها لكل قرار. يتضمن ذلك إنشاء مساحات ميزات هرمية لتحديد العوامل الرئيسية التي تؤثر على السلوك، وضمان الشفافية في كيفية استخدام المدخلات الحسية، وتحديد المعلمات للسياقات المختلفة.
يعمل التبديل الديناميكي للنماذج على تحسين أنظمة الذكاء الاصطناعي من خلال السماح لها بمواءمة نقاط قوتها مع مهام محددة في الوقت الفعلي. يضمن هذا النهج اختيار النموذج الأنسب بناءً على المهمة المطروحة، مما يعزز الكفاءة والفعالية. على سبيل المثال، نيتفليكسيُظهر محرك التوصيات وأنظمة مراقبة معاملات البنوك كيف تتفوق النماذج المختلفة في المجالات المتخصصة، وتندمج بسلاسة في عمليات سير العمل لتحسين النتائج.
التبديل المستند إلى القواعد يعتمد على قواعد محددة مسبقًا لتحديد النموذج الذي سيتم استخدامه. يتم تشغيل هذه القواعد، التي غالبًا ما يضعها خبراء بشريون، بشروط محددة مثل نوع البيانات أو الموقع أو تعقيد المهام. كثيرًا ما تستخدم المؤسسات المالية هذه الطريقة للامتثال والتحقق، حيث تكون القابلية للتفسير أمرًا بالغ الأهمية. ومع ذلك، مع تزايد عدد القواعد، تصبح قابلية التوسع تحديًا.
الاختيار المستند إلى البيانات والمشغّل بالحدث يعالج بيانات الأحداث المباشرة لضبط سير العمل في الوقت الفعلي. على سبيل المثال، تساعد معالجة اللغة الطبيعية (NLP) الذكاء الاصطناعي على فهم نية المستخدم وسياقه، وتحسين توجيه المهام. قامت شركة تصنيع تتبنى هذه الاستراتيجية لمراقبة الجودة القائمة على الذكاء الاصطناعي بتخفيض معدلات العيوب بنسبة 27٪ ومعالجة بيانات الفحص بمعدل 15 مرة أسرع من المفتشين البشريين. تزدهر هذه الطريقة في البيئات الديناميكية، وتتكيف باستمرار مع الظروف المتغيرة مثل نوع المنتج أو سرعة الخط أو سجل العيوب.
مناهج التعلم الفوقي خذ القدرة على التكيف إلى المستوى التالي. تتعلم هذه الأنظمة كيفية التعلم، مما يتيح التكيف السريع مع المهام الجديدة مع الحد الأدنى من البيانات من خلال الاستفادة من الأفكار من تجارب التعلم السابقة. على سبيل المثال، الخيال العلمي، وهي شركة ألعاب محمولة، نفذت التعلم التلوي لتحسين استراتيجيات التسويق الخاصة بها. من خلال التبديل بين النماذج المصممة خصيصًا للألعاب المختلفة وسلوكيات اللاعبين، قاموا بتوفير الملايين من نفقات التسويق مع الحفاظ على دقة تزيد عن 90٪ في اختيار النموذج. هذا النهج فعال بشكل خاص في سيناريوهات متنوعة وسريعة التغير.
موديلميش الإندماج يجمع بين النماذج المختلفة ديناميكيًا لمعالجة مجموعة من حالات الاستخدام. تدمج هذه الإستراتيجية نماذج اللغات الكبيرة مثل جي بي تي-4o للمهام الإبداعية، كلود 3.5 للعمل التحليلي والنماذج الخاصة مثل الميسترال ريح شمالية لتلبية الاحتياجات المتخصصة. ومن خلال التبديل الذكي بين النماذج، تضمن هذه الطريقة استخدام الأداة الأكثر ملاءمة لكل مهمة، ودعم عمليات سير العمل المعقدة عبر مجالات متعددة.
لكل استراتيجية نقاط قوتها وقيودها، مما يجعلها مناسبة لتطبيقات مختلفة:
قام أحد مزودي الرعاية الصحية بتنفيذ هذه الاستراتيجيات بشكل كبير، حيث خفض تكاليف المعالجة بنسبة 42٪، وتحسين الدقة من 91٪ إلى 99.3٪، وتسريع دورات الدفع بمقدار 15 يومًا - مما وفر 2.1 مليون دولار سنويًا في نفقات إعادة العمل.
لتنفيذ التحويل الديناميكي للنماذج بنجاح، ابدأ بالعمليات ذات الحجم الكبير والقائمة على القواعد قبل التقدم إلى عمليات سير العمل الأكثر تعقيدًا. تأكد من أن نظامك قادر على معالجة البيانات الحية واستخدام NLP لالتقاط السياق. تقوم هذه المؤسسة بإعداد تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي الخاصة بك للعمليات في الوقت الفعلي.
ومع ذلك، لا تزال التحديات قائمة. تشير التقديرات إلى أن حوالي 90٪ من طياري Proof of Concept Generative AI قد لا ينتقلون إلى الإنتاج قريبًا. يتطلب التغلب على هذه العقبات فرقًا مخصصة للذكاء الاصطناعي، وتعزيز التعاون، وبناء بنية تحتية قوية، بما في ذلك النقل بالحاويات وأدوات التنسيق وأنظمة المراقبة الشاملة.
لتنفيذ اختيار النماذج المدركة للسياق بفعالية، تحتاج إلى بنية أساسية تربط النماذج والبيانات وعمليات الأعمال بسلاسة. يجب أن تتحول أنظمة الذكاء الاصطناعي من التعامل مع المهام المعزولة إلى تشكيل تدفقات عمل مترابطة يمكنها التكيف ديناميكيًا مع السياقات والاحتياجات المتطورة. يتوقف تحقيق هذا المستوى من التكامل على معايير التشغيل البيني، والتي تسمح لنماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة والأنظمة الخارجية بالتواصل بسلاسة. فيما يلي العناصر الأساسية المطلوبة لإنشاء عمليات سير العمل المتصلة التي تراعي السياق.
يتضمن إنشاء عمليات سير العمل التي تدعم اختيار النموذج المدرك للسياق العديد من المكونات الأساسية التي تعمل معًا. تضمن هذه العناصر التبديل الديناميكي للنموذج والقدرة على التكيف التي تتطلبها تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة.
وبناءً على هذه المكونات التأسيسية، prompts.ai يبسط عملية إنشاء عمليات سير عمل مدركة للسياق. يوفر الوصول إلى أكثر من 35 نموذجًا من نماذج لغة الذكاء الاصطناعي من خلال منصة موحدة، مما يضمن قابلية التشغيل البيني السلس عبر LLMs الرائدة. تتكيف تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي الخاصة بـ prompts.ai تلقائيًا مع السيناريوهات المتغيرة، مما يسمح للمستخدمين بمقارنة النماذج جنبًا إلى جنب وتجربة الاستراتيجيات المدركة للسياق باستخدام أدوات متكاملة.
تعمل ميزات مثل التعاون في الوقت الفعلي والأدوات الآلية للمبيعات والتسويق ومعالجة البيانات متعددة الوسائط على تسهيل تصميم وتنفيذ عمليات سير العمل. كما يوضح خبير تصميم واجهة المستخدم Heanri Dokanai:
«اجعل فرقك تعمل معًا بشكل أوثق، حتى لو كانت متباعدة. قم بتجميع الاتصالات المتعلقة بالمشروع في مكان واحد، وتبادل الأفكار باستخدام اللوحات البيضاء، وقم بصياغة الخطط جنبًا إلى جنب مع المستندات التعاونية.»
يمتد تأثير المنصة إلى الصناعات الإبداعية أيضًا. يقول ستيفن سيمونز، الرئيس التنفيذي والمؤسس:
«مديرة إبداعية حائزة على جائزة إيمي، اعتادت قضاء أسابيع في العروض والمقترحات. بفضل LoRas وسير العمل الخاص بـ prompts.ai، يقوم الآن بإكمال العروض والمقترحات في يوم واحد - لا مزيد من الانتظار، ولا مزيد من الضغط على ترقيات الأجهزة.»
بالإضافة إلى ذلك، ملفات prompts.ai نموذج الدفع أولاً بأول يعمل على مواءمة النفقات مع الاستخدام الفعلي، مما يسهل على المؤسسات توسيع نطاق تطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها دون تكاليف أولية باهظة. ساعد هذا النهج الشركات على توفير ما يصل إلى 98٪ من الاشتراكات. كما تسمح مختبرات الذكاء الاصطناعي الخاصة بالمنصة للفرق باختبار النماذج في البيئات الخاضعة للرقابة قبل نشرها في الإنتاج. من خلال تحويل ما كان يتطلب في السابق تطويرًا مخصصًا مكثفًا إلى عمليات سير عمل قابلة للتكوين وقابلة للتطوير، يعالج prompts.ai تحديات مثل التعقيد التقني وإدارة التكاليف وقابلية التوسع.
إن اختيار النموذج الذي يراعي السياق يثبت جدارته في مختلف الصناعات، مما يحقق نتائج ملموسة. من خلال الاستفادة من التبديل الديناميكي للنماذج، تسلط هذه التطبيقات الضوء على الإمكانات التحويلية للذكاء الاصطناعي المدرك للسياق. فيما يلي بعض الأمثلة الواقعية التي توضح كيف تستخدم القطاعات المختلفة هذه التكنولوجيا لتحسين النتائج.
إدارة البنية التحتية الحضرية: ETH زيوريخ و إياوغ نفذت نموذجًا مدركًا للسياق للتنبؤ بمستويات H175.S في أنظمة الصرف الحضرية خلال الفترة 2024-2025. حقق النموذج قيم R² بين 0.906 و 0.927، متفوقًا على الأساليب التقليدية.
التصنيع الذكي: في إعدادات الصناعة 4.0، تساعد الأنظمة المدركة للسياق على تحسين خطوط الإنتاج ومساعدة العمال من خلال تعديل العمليات ديناميكيًا استنادًا إلى عوامل الوقت الفعلي مثل توفر العمال واحتياجات الإنتاج.
تخصيص التجارة الإلكترونية: تقوم محركات التوصيات القائمة على الذكاء الاصطناعي بتحليل سجل مشتريات العملاء وعادات التصفح والسلوك لتقديم اقتراحات مخصصة وتعزيز المشاركة والمبيعات.
تشخيص الرعاية الصحية: تأخذ هذه الأنظمة في الاعتبار تاريخ المريض والأعراض الحالية واستجابات العلاج السابقة لتقديم توصيات تشخيصية أكثر دقة حول التفاعلات طويلة المدى.
التداول المالي: تقوم الخوارزميات المدركة للسياق بتقييم ظروف السوق الأوسع، مما يساعد المتداولين على اتخاذ قرارات مستنيرة خلال فترات التقلب الشديد.
توضح هذه الأمثلة كيف يعزز الذكاء الاصطناعي المدرك للسياق الكفاءة مع تقديم فوائد قابلة للقياس، على الرغم من استمرار التحديات.
لقد ثبت أن اختيار النموذج المدرك للسياق يقلل من معدلات الخطأ بأكثر من 20٪ مقارنة بالطرق التقليدية. يمكن للتجارب المخصصة التي تم إنشاؤها بواسطة هذه الأنظمة زيادة الاحتفاظ بالمستخدمين بنسبة 40-70٪ مع خفض تكاليف LLM API بنسبة 30-60٪.
ومع ذلك، هناك عقبات يجب التغلب عليها. يعد تباين البيانات مشكلة رئيسية، لا سيما في المجالات المتخصصة أو عند التعامل مع المستخدمين الجدد الذين لديهم سجل تفاعل محدود. غالبًا ما تعتمد العمليات التجارية المعقدة على الحكم البشري والمعلومات الخارجية التي يكافح الذكاء الاصطناعي لنمذجتها بفعالية. بالإضافة إلى ذلك، تعمل العديد من خوارزميات التعلم الآلي كـ «صناديق سوداء»، مما يجعل من الصعب تنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي القابلة للتفسير (XAI) واكتساب ثقة المستخدمين غير الخبراء.
على سبيل المثال، بوش اختبرت شركة Automotive Electronics Portugal نظام دعم القرار الواعي للسياق للتنبؤ بالطلب في سلسلة التوريد. في حين استخدم النظام بنجاح ملاحظات أصحاب المصلحة لتحديد أساليب XAI المناسبة، فقد سلط الضوء أيضًا على تحديات موازنة التحليلات المتقدمة مع فهم المستخدم.
سيكون الجيل التالي من الأنظمة المدركة للسياق أكثر قابلية للتكيف، ويستجيب للتغيرات السياقية الديناميكية من خلال تعديل أولويات الذاكرة بناءً على الاحتياجات المتطورة. ستسمح قابلية التشغيل البيني المحسنة لهذه الأنظمة بالاندماج بسلاسة في البنى التحتية الحالية، مما يقلل من حواجز التنفيذ. ستتيح معالجة السياق متعددة الوسائط، والتي تتضمن البيانات المرئية والصوتية والمستشعرات، اتخاذ قرارات أكثر تعقيدًا عبر مجموعة متنوعة من التطبيقات. بالإضافة إلى ذلك، ستصبح التصميمات الموفرة للطاقة ذات أهمية متزايدة، خاصة بالنسبة للحوسبة المتنقلة والحوسبة المتطورة، مع استمرار هذه الأنظمة في التوسع.
تمهد هذه التطورات الطريق لعمليات سير عمل أكثر ذكاءً وكفاءة مدعومة بالذكاء الاصطناعي المدرك للسياق، مما يمهد الطريق للتبني والابتكار على نطاق أوسع عبر الصناعات.
يمثل اختيار النموذج المدرك للسياق خروجًا كبيرًا عن أنظمة الذكاء الاصطناعي الثابتة ذات الحجم الواحد الذي يناسب الجميع. بدلاً من ذلك، فإنه يقدم طريقة ديناميكية وذكية لاتخاذ القرارات التي تتكيف مع ظروف العالم الحقيقي في الوقت الفعلي. يعكس هذا التحول الطلب المتزايد على تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي الأكثر استجابة وقابلية للتكيف.
تعرض تطبيقات العالم الحقيقي الفوائد الملموسة لهذا النهج. على سبيل المثال، أدى نظام إدارة حركة المرور الحضرية إلى تقليل أوقات التنقل بنسبة 20٪ من خلال دمج البيانات السياقية مثل الأنماط الزمنية والعلاقات المكانية وسلوك المستخدم. تزدهر هذه الأنظمة من خلال مراعاة مجموعة واسعة من العوامل التي غالبًا ما تغفلها النماذج التقليدية.
ومع ذلك، فإن تطبيق الذكاء الاصطناعي المدرك للسياق لا يخلو من التحديات. يجب على المؤسسات معالجة قضايا مثل البيانات المتفرقة، وتعقيد دمج الأنظمة المتقدمة، والطبيعة الغامضة لبعض الخوارزميات. تتضمن نقطة البداية العملية تحديد حالات الاستخدام الواضحة وتطبيق الرؤى السياقية تدريجيًا حيث يمكنها تحقيق أقصى تأثير.
«يكمن الحل الحقيقي في ربط الذكاء الاصطناعي بالحقائق المحكومة، وضمان أن تكون مخرجاته ليست دقيقة بالصدفة فحسب، بل متجذرة في أساس المعرفة الواقعية التي يمكن التحقق منها». - بريون جاكوب، المدير التنفيذي للشؤون التقنية في data.world
تخطو منصات مثل prompts.ai خطوات واسعة في إضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى الذكاء الاصطناعي المدرك للسياق. من خلال تقديم أكثر من 35 نموذجًا من لغات الذكاء الاصطناعي على منصة واحدة، جنبًا إلى جنب مع المقارنات جنبًا إلى جنب وسير العمل القابل للتشغيل المتبادل، يمكن للشركات أن تجرب بأقل قدر من المخاطر. بفضل تسعير الدفع أولاً بأول الذي يبدأ من 0 دولار شهريًا والقدرة على دمج أكثر من 20 اشتراكًا مع خفض التكاليف بنسبة تصل إلى 95٪، يمكن حتى للمؤسسات الصغيرة استكشاف إمكانات الذكاء الاصطناعي المتقدمة هذه.
بالنظر إلى المستقبل، لن تتخذ أنظمة الذكاء الاصطناعي القرار فقط ماذا للقيام بذلك - سيحددون أيضًا متى و كيف للعمل. مع اقتراب سوق الذكاء الاصطناعي السلوكي من 1.3 مليار دولار بحلول عام 2030، ستكتسب الشركات التي تتبنى اختيار النماذج المدركة للسياق الآن ميزة كبيرة. الأدوات متوفرة. الفرصة هنا. السؤال الحقيقي هو: هل ستقوم مؤسستك بالقفزة؟
يسمح اختيار النموذج المدرك للسياق لأنظمة الذكاء الاصطناعي بالتعديل ديناميكيًا بناءً على محيط المستخدم وتفضيلاته وسلوكياته في الوقت الفعلي. من خلال الاستفادة من البيانات السياقية - مثل الموقع أو سجل المستخدم أو الاحتياجات الفورية - يمكن لهذه الأنظمة صياغة تجارب تبدو أكثر خصوصية وملاءمة.
تعمل هذه الإمكانية على تحسين أداء الذكاء الاصطناعي عبر مختلف الصناعات، بما في ذلك خدمة العملاء والتسويق وأتمتة سير العمل. على سبيل المثال، يمكنها تحسين استجابات chatbot لتناسب المستخدم بشكل أفضل، أو ضبط الحملات التسويقية لجماهير محددة، أو جعل العمليات التشغيلية أكثر كفاءة. النتيجة؟ توفير الوقت والقيمة المضافة لكل من الشركات وعملائها.
إن تنفيذ أنظمة الذكاء الاصطناعي المدركة للسياق لا يخلو من العقبات. تشمل بعض أكبر التحديات ما يلي: مشكلات خصوصية البيانات، التحيز داخل الخوارزميات، و التعقيدات التقنية للحفاظ على السياق. علاوة على ذلك، ضمان الشفافية و الإنصاف في الخوارزميات ليس بالأمر الهين، ولكنه مهم للغاية لكسب الثقة وضمان الموثوقية.
تتطلب معالجة هذه التحديات نهجًا متعدد الأوجه. استخدام مجموعات بيانات متنوعة وعالية الجودة أثناء التدريب يمكن أن تساعد في تقليل التحيز وتحسين دقة النظام. يضمن إعداد إجراءات خصوصية قوية حماية البيانات الحساسة. تعد الأطر التي تؤكد على الإنصاف والمساءلة أساسية لإنشاء أنظمة يمكن للمستخدمين الاعتماد عليها. ومن خلال إعطاء الأولوية لتصميم النظام القوي وضبط الطريقة التي يتعامل بها الذكاء الاصطناعي مع السياق في التفاعلات، يمكننا تحقيق أداء أفضل ونتائج أكثر موثوقية.
يعمل التحويل المستند إلى القواعد على مجموعة من القواعد المحددة مسبقًا، مما يجعله خيارًا عمليًا للبيئات التي تظل فيها الظروف ثابتة. تتألق كفاءتها وقابليتها للتطوير في مثل هذه السيناريوهات المستقرة. ومع ذلك، فإنها تقصر عند مواجهة مواقف جديدة أو غير متوقعة، لأنها تفتقر إلى القدرة على التعلم أو التكيف بشكل مستقل.
على النقيض من ذلك، يزدهر التعلم التلوي في البيئات الديناميكية. ويمكنها معالجة البيانات الجديدة وتعديل النماذج بسرعة، مما يجعلها منافسًا قويًا للبيئات التي هي في حالة تغير مستمر. المقايضة؟ إنها تتطلب المزيد من الموارد الحسابية، والتي يمكن أن تشكل تحديات لقابلية التوسع، خاصة في التطبيقات كثيفة الموارد.
ببساطة، يعد التبديل المستند إلى القواعد وسيلة للقيام بمهام متسقة ويمكن التنبؤ بها، في حين يعد التعلم التلوي مناسبًا بشكل أفضل للبيئات سريعة التغير حيث تكون المرونة أمرًا ضروريًا.
