الذكاء الاصطفائي

الذكاء الاصطفائي هو فرع متخصص من الذكاء الاصطناعي يركز على تحديد واسترجاع معلومات محددة من مصادر بيانات موجودة. وعلى عكس الذكاء التوليدي الذي ينشئ محتوى جديدًا، صُمم الذكاء الاصطفائي لتحديد أجزاء دقيقة من البيانات داخل مجموعات بيانات منظمة أو غير منظمة. من خلال الاستفادة من تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) المتقدمة، يستطيع الذكاء الاصطفائي فهم اللغة البشرية لاستخراج معلومات ذات معنى من مجموعة متنوعة من الصيغ مثل مستندات النصوص والصور وملفات الصوت وغيرها.

في جوهره، يعمل الذكاء الاصطفائي كمنقّب ذكي للبيانات؛ حيث يفرز كميات هائلة من المعلومات للعثور على المقاطع ذات الصلة التي تتطابق مع استعلام أو كلمات مفتاحية للمستخدم. وتكمن قيمة الذكاء الاصطفائي في المهام التي تتطلب الدقة والشفافية والتحكم في المعلومات المستخرجة، إذ يضمن حصول المستخدمين على إجابات دقيقة مستمدة مباشرة من مصادر بيانات موثوقة.

كيف يعمل الذكاء الاصطفائي؟

يعمل الذكاء الاصطفائي من خلال مزيج من تقنيات معالجة اللغة الطبيعية المتطورة وخوارزميات التعلم الآلي. وتتضمن العملية عدة خطوات رئيسية:

1. استيعاب البيانات:
   • يقبل النظام صيغ بيانات متنوعة، بما في ذلك مستندات النصوص وملفات PDF والبريد الإلكتروني والصور وغيرها.
   • تتم معالجة البيانات مسبقًا لتوحيد الصيغ وتجهيزها للتحليل.
2. تجزئة النصوص:
   • يتم تقسيم البيانات النصية إلى وحدات أصغر تُسمى الرموز، مثل الكلمات أو العبارات.
   • تسهل عملية التجزئة تحليل بنى اللغة.
3. تحديد أجزاء الكلام:
   • يتم تصنيف كل رمز بحسب دوره النحوي (مثل اسم، فعل، صفة).
   • تساعد هذه الخطوة في فهم العلاقات التركيبية بين الكلمات.
4. التعرف على الكيانات المسماة (NER):
   • يحدد النظام الكيانات الرئيسية داخل النص مثل أسماء الأشخاص أو المؤسسات أو المواقع أو التواريخ أو القيم المالية.
   • يتيح NER استخراج المعلومات المحددة ذات الصلة بالاستعلام.
5. التحليل الدلالي:
   • يفسر النظام معنى وسياق الكلمات والجمل.
   • يفهم المرادفات، والأضداد، والفروق السياقية.
6. معالجة الاستعلام:
   • يدخل المستخدم استعلامًا أو كلمات مفتاحية تحدد المعلومات المطلوبة.
   • يفسر النظام الاستعلام لتحديد معايير البحث.
7. استرجاع المعلومات:
   • باستخدام الفهرسة وخوارزميات البحث، يمسح النظام البيانات للعثور على تطابقات مع الاستعلام.
   • يتم تحديد واستخراج أجزاء البيانات ذات الصلة.
8. عرض النتائج:
   • تُعرض المعلومات المستخرجة للمستخدم بشكل واضح ومنظم.
   • قد يوفر النظام أيضًا مصدر أو سياق المعلومات المستخرجة.

تسمح هذه المنهجية المنظمة للذكاء الاصطفائي بتقديم معلومات دقيقة وموثوقة مستمدة مباشرة من البيانات الموجودة، مما يضمن الاعتمادية والموثوقية.

الفرق بين الذكاء الاصطفائي والذكاء التوليدي

فهم الفرق بين الذكاء الاصطفائي والذكاء التوليدي أمر أساسي لاختيار الأداة المناسبة لكل تطبيق.

على الرغم من أن كلا التقنيتين تعتمدان على الذكاء الاصطناعي وNLP، يركز الذكاء الاصطفائي على الدقة والاسترجاع، في حين يركز الذكاء التوليدي على الإبداع وإنتاج محتوى جديد.

المثال الأول: استخراج بيانات الفواتير

تعالج شركة أكثر من 1,000 فاتورة يوميًا من موردين مختلفين، ولكل مورد تنسيق خاص. إدخال بيانات الفواتير يدويًا عمل شاق ومعرض للأخطاء.

• أتمتة إدخال البيانات:
  يستخرج النظام تلقائيًا التفاصيل الأساسية للفواتير مثل اسم المورد، وتاريخ الفاتورة، والمبالغ، وتفاصيل بنود الفاتورة.
• الحفاظ على هيكل الجداول:
  يحافظ على تنسيقات جداول الفواتير، مما يضمن سلامة البيانات.
• التصنيف:
  ينظم البيانات المستخرجة ضمن فئات مثل المعلومات العامة، وتفاصيل المورد، وبنود الفاتورة.

الفوائد:

• الدقة: يحقق دقة استخراج بيانات تصل إلى 99%.
• الكفاءة: يقلل بشكل كبير من وقت المعالجة.
• توفير التكاليف: يخفض التكاليف التشغيلية المرتبطة بإدخال البيانات يدويًا.

المثال الثاني: تحليل المستندات القانونية باستخدام الذكاء الاصطفائي

تحتاج شركة محاماة إلى مراجعة آلاف العقود لتحديد البنود المتعلقة بالسرية واتفاقيات عدم المنافسة. باستخدام الذكاء الاصطفائي:

• تحديد البنود:
  يمسح النظام العقود لاستخراج البنود المرتبطة بالسرية وشروط عدم المنافسة.
• تقييم المخاطر:
  يميّز البنود التي قد تشكل مخاطر امتثال أو تتعارض مع اتفاقيات سابقة.
• توليد الملخصات:
  يقدم ملخصات للالتزامات التعاقدية الرئيسية للاطلاع السريع.

الفوائد:

• توفير الوقت: يقلل الوقت الذي يقضيه المحامون في مراجعة المستندات يدويًا.
• تحسين الدقة: يقلل مخاطر التغاضي عن بنود مهمة.
• تعزيز الامتثال: يدعم الالتزام بالمعايير القانونية والتنظيمية.

المثال الثالث: تحسين دعم العملاء

ترغب شركة تقنية في تحسين تجربة دعم العملاء لديها. من خلال نشر الذكاء الاصطفائي:

• الاستفادة من قاعدة المعرفة:
  يستخرج الإجابات من مستودع ضخم من مستندات الدعم.
• الردود السريعة:
  يزود العملاء بإجابات فورية ودقيقة على استفساراتهم.
• مساعدة الوكلاء:
  يمد وكلاء الدعم بالمعلومات ذات الصلة أثناء التفاعل مع العملاء.

الفوائد:

• تحسين رضا العملاء: حل المشكلات بشكل أسرع.
• تقليل عبء العمل: يقلل من عدد تذاكر الدعم التي تتطلب تدخلًا بشريًا.
• جودة دعم متسقة: يضمن الردود الدقيقة والموحدة.

أبحاث حول الذكاء الاصطفائي

1. DiReDi: التقطير والعكس للتقطير لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في إنترنت الأشياء
   تاريخ النشر: 2024-09-12
   المؤلفون: تشين سون، تشينغ تونغ، وينشوانغ يانغ، وينتشي زانغ
   يناقش هذا البحث كفاءة نشر نماذج الذكاء الاصطناعي الطرفية في سيناريوهات واقعية تُدار بواسطة نماذج ذكاء اصطناعي سحابية ضخمة. يسلط الضوء على التحديات في تخصيص نماذج الذكاء الاصطناعي الطرفية لتطبيقات مخصصة للمستخدمين والقضايا القانونية المحتملة الناجمة عن التدريب المحلي غير الصحيح. لمعالجة هذه التحديات، يقترح المؤلفون إطار عمل “DiReDi” الذي يتضمن عمليات تقطير المعرفة والتقطير العكسي. يتيح هذا الإطار تحديث نماذج الذكاء الاصطناعي الطرفية استنادًا إلى بيانات المستخدمين مع الحفاظ على خصوصيتهم. وتظهر نتائج المحاكاة قدرة الإطار على تعزيز نماذج الذكاء الاصطناعي الطرفية من خلال دمج المعرفة من سيناريوهات فعلية.
   اقرأ المزيد

2. إطار عمل مفتوح المصدر لاستخراج المسارات من بيانات AIS — طريقة $α$
   تاريخ النشر: 2024-08-23
   المؤلفون: نيكلاس باوليغ، أوستاب أوخرين
   يقدم هذا البحث إطار عمل لاستخراج مسارات السفن من بيانات AIS، وهو أمر بالغ الأهمية لسلامة الملاحة والوعي بالمجال البحري. يعالج البحث مشكلات الدقة الفنية وجودة البيانات في رسائل AIS من خلال اقتراح إطار عمل قائم على قابلية المناورة ومعتمد على البيانات. يقوم هذا الإطار بفك تشفير وبناء وتقييم المسارات بفعالية، مما يحسن الشفافية في استخراج بيانات AIS. يقدم المؤلفون تطبيقًا بايثون مفتوح المصدر، يوضح متانته في استخراج مسارات نظيفة وغير متقطعة للتحليل اللاحق.
   اقرأ المزيد

3. جعل مشاركة الذكاء الاصطناعي متاحة للجميع: تعليق على مشروع مدخلات الديمقراطية للذكاء الاصطناعي من Open AI
   تاريخ النشر: 2024-07-16
   المؤلفون: ديفيد موتس، شاندريما جانغولي
   تقيم هذه الورقة برنامج مدخلات الديمقراطية من Open AI، الذي يمول مشاريع لتعزيز المشاركة العامة في الذكاء الاصطناعي التوليدي. ينتقد المؤلفون افتراضات البرنامج مثل عمومية النماذج اللغوية الكبيرة ومساواة المشاركة بالديمقراطية. يدعون إلى مشاركة ذكاء اصطناعي تركز على مجتمعات محددة ومشكلات ملموسة، مع ضمان أن يكون لهذه المجتمعات نصيب في النتائج، بما في ذلك ملكية البيانات أو النماذج. تؤكد الورقة على الحاجة إلى مشاركة ديمقراطية في عمليات تصميم الذكاء الاصطناعي.
   اقرأ المزيد

4. استخراج المعلومات من البيانات غير المنظمة باستخدام الذكاء الاصطناعي المعزز والرؤية الحاسوبية
   تاريخ النشر: 2023-12-15
   المؤلف: أديتيا باريك
   تستكشف هذه الورقة عملية استخراج المعلومات من البيانات غير المنظمة وغير الموسومة باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي المعزز والرؤية الحاسوبية. تسلط الضوء على التحديات المرتبطة بالبيانات غير المنظمة والحاجة إلى أساليب فعالة لاستخراج المعلومات. توضح الدراسة كيف يمكن للذكاء الاصطناعي المعزز والرؤية الحاسوبية تحسين دقة استخراج المعلومات، مما يعزز عمليات اتخاذ القرار. وتقدم البحث رؤى حول التطبيقات المحتملة لهذه التقنيات في مجالات متنوعة.
   اقرأ المزيد