البرمجة بدون كود

تتيح منصات الذكاء الاصطناعي بدون كود للمستخدمين إنشاء نماذج ذكاء اصطناعي دون الحاجة للبرمجة، وذلك باستخدام أدوات مرئية. تساهم هذه المنصات في ديمقراطية الذكاء الاصطناعي من خلال تمكين غير المبرمجين من تطوير الحلول، وتسريع عملية التطوير، وخفض التكاليف، وتعزيز الابتكار.

ما هو الذكاء الاصطناعي بدون كود؟

يشير الذكاء الاصطناعي بدون كود إلى المنصات والأدوات التي تمكّن المستخدمين من بناء ونشر وإدارة نماذج الذكاء الاصطناعي (AI) وتعلم الآلة (ML) دون الحاجة لكتابة أي كود. توفّر هذه المنصات واجهات مرئية، ووظائف السحب والإفلات، ومكونات جاهزة تتيح للأشخاص الذين ليس لديهم خبرة برمجية إنشاء حلول ذكاء اصطناعي. يسهّل الذكاء الاصطناعي بدون كود الوصول إلى التقنيات المتقدمة من خلال إزالة حاجز البرمجة، مما يجعل تطوير الذكاء الاصطناعي في متناول مستخدمي الأعمال والمحللين وخبراء المجال.

كيف يعمل الذكاء الاصطناعي بدون كود؟

تقوم منصات الذكاء الاصطناعي بدون كود بتجريد تعقيدات البرمجة وخوارزميات تعلم الآلة من خلال توفير واجهات سهلة الاستخدام. إليك كيف تعمل عادةً:

1. استيراد البيانات: يمكن للمستخدمين رفع البيانات من مصادر متنوعة مثل جداول البيانات، أو قواعد البيانات، أو التخزين السحابي. غالباً ما تدعم المنصات العديد من صيغ البيانات، سواء كانت منظمة أو غير منظمة.
2. تحضير البيانات: توفّر المنصات أدوات لتنظيف البيانات وتحويلها والهندسة الميزاتية. يمكن للمستخدمين معالجة البيانات باستخدام تدفقات عمل مرئية دون كتابة كود.
3. اختيار النموذج: يختار المستخدمون من مكتبة خوارزميات جاهزة لمهام مثل التصنيف، أو الانحدار، أو التجميع، أو الرؤية الحاسوبية. قد تقترح المنصة أيضاً خوارزميات مناسبة بناءً على خصائص البيانات.
4. تدريب النموذج: بنقرات قليلة، يبدأ المستخدمون عملية التدريب. تتولى المنصة العمليات الحسابية الأساسية، وتحسّن المعاملات الفائقة، وقد تستخدم تقنيات مثل AutoML لتعزيز أداء النموذج.
5. تقييم النموذج: توفّر المنصات تصورات ومقاييس لتقييم دقة النموذج، مثل مصفوفات الالتباس، ومنحنيات ROC، ومخططات الدقة مقابل الاستدعاء.
6. النشر: عند الرضا عن النموذج، يمكن للمستخدمين نشره مباشرةً من المنصة. يمكن أن يكون النشر كواجهات برمجة تطبيقات (APIs)، أو تكامل مع تطبيقات قائمة، أو ضمن بيئة المنصة نفسها.
7. المراقبة والصيانة: يمكن للمستخدمين مراقبة أداء النموذج مع الوقت، وإعادة تدريب النماذج عند الحاجة، وإدارة الإصدارات—all بدون برمجة.

فوائد الذكاء الاصطناعي بدون كود

الوصول لغير المبرمجين

يمنح الذكاء الاصطناعي بدون كود الأفراد الذين ليست لديهم مهارات برمجية القدرة على المشاركة في تطوير الذكاء الاصطناعي. يمكن لمحللي الأعمال وخبراء المجالات وصناع القرار إنشاء نماذج ذكاء اصطناعي مخصصة لاحتياجاتهم، مستفيدين من خبراتهم دون الاعتماد على علماء البيانات.

تسريع التطوير

من خلال تبسيط عملية التطوير، تقلل منصات الذكاء الاصطناعي بدون كود بشكل كبير من الوقت المطلوب لبناء ونشر حلول الذكاء الاصطناعي. يمكن للمستخدمين النموذج السريع والتكرار على النماذج، مما يسرّع تحقيق القيمة.

الكفاءة في التكاليف

يقلل تقليل الحاجة إلى مواهب برمجية متخصصة من تكاليف التطوير. يمكن للمؤسسات تحسين الموارد من خلال تمكين الموظفين الحاليين من بناء حلول الذكاء الاصطناعي، وتقليل النفقات المرتبطة بتوظيف وتدريب كوادر متخصصة.

تشجيع الابتكار

مع إزالة الحواجز، يمكن لعدد أكبر من أعضاء الفريق تجربة تقنيات الذكاء الاصطناعي. تعزز هذه الشمولية ثقافة الابتكار، ما يؤدي إلى حلول إبداعية وتحسينات في العمليات والمنتجات.

دمج مبسط للذكاء الاصطناعي

غالباً ما تتضمن منصات الذكاء الاصطناعي بدون كود تكاملات مدمجة مع أدوات وأنظمة شهيرة. تسهّل هذه التكاملات دمج النماذج بسلاسة في سير العمل والتطبيقات القائمة.

حالات الاستخدام والأمثلة

مستخدمو الأعمال يبنون تطبيقات الذكاء الاصطناعي

التنبؤ بتسرب العملاء

يرغب محلل تسويق في التنبؤ بتسرب العملاء لتحسين استراتيجيات الاحتفاظ. باستخدام منصة ذكاء اصطناعي بدون كود، يقوم برفع بيانات العملاء، واختيار الميزات ذات الصلة (مثل سجل الشراء، مؤشرات التفاعل)، وتدريب نموذج تصنيف. توفّر المنصة رؤى حول العوامل الأكثر تأثيراً على التسرب، مما يمكّن من اتخاذ إجراءات موجهة.

تقييم العملاء المحتملين

يمكن لفرق المبيعات استخدام الذكاء الاصطناعي بدون كود لتحديد أولويات العملاء المحتملين. من خلال تحليل البيانات التاريخية حول تفاعلات العملاء وتحويلاتهم، يقوم نموذج تنبؤي بترتيب العملاء الجدد حسب احتمالية التحويل. يساعد ذلك موظفي المبيعات على التركيز على الفرص ذات الإمكانات العالية.

أتمتة العمليات

معالجة الفواتير

تتعامل أقسام الحسابات مع كميات كبيرة من الفواتير. يمكن تدريب منصة ذكاء اصطناعي بدون كود مزودة بإمكانيات الرؤية الحاسوبية لاستخراج المعلومات المهمة من صور الفواتير، مثل بيانات الموردين والمبالغ والتواريخ. يساهم ذلك في أتمتة إدخال البيانات، وتقليل الأخطاء، وتسريع أوقات المعالجة.

تصنيف البريد الإلكتروني

تتلقى فرق دعم العملاء عدداً كبيراً من رسائل البريد الإلكتروني يومياً. يمكن للذكاء الاصطناعي بدون كود تصنيف الرسائل الواردة بناءً على محتواها (استفسارات، شكاوى، ملاحظات)، وتوجيهها تلقائياً إلى الأقسام المناسبة.

الذكاء الاصطناعي في الرؤية الحاسوبية بدون برمجة

فحص الجودة في التصنيع

يسعى مدير الإنتاج إلى تحديد العيوب في المنتجات على خط التجميع. باستخدام منصة ذكاء اصطناعي بدون كود للرؤية الحاسوبية، يقوم برفع صور المنتجات المعيبة والسليمة. تدرب المنصة نموذجاً لاكتشاف الشذوذات في الوقت الحقيقي، مما يعزز مراقبة الجودة دون الحاجة لأي خبرة برمجية.

التصوير الطبي

يمكن لمقدمي الرعاية الصحية الاستفادة من الذكاء الاصطناعي بدون كود لتحليل الصور الطبية. على سبيل المثال، يمكن لأطباء الأشعة تدريب نماذج تبرز مناطق القلق في الأشعة السينية أو الرنين المغناطيسي، ما يساعد في التشخيص وتحسين نتائج المرضى.

روبوتات الدردشة والأتمتة الذكية

روبوتات خدمة العملاء

تسعى الشركات لتقديم دعم عملاء على مدار الساعة دون الحاجة إلى موارد بشرية كبيرة. باستخدام الذكاء الاصطناعي بدون كود، يمكنهم إنشاء روبوتات دردشة تفهم وتستجيب لاستفسارات العملاء. من خلال تحديد تدفقات المحادثة ودمج نماذج معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، تُنشر روبوتات الدردشة على مواقع الويب أو منصات الرسائل.

أتمتة الدعم الداخلي

يمكن لأقسام تقنية المعلومات تطبيق مساعدين مدعومين بالذكاء الاصطناعي للتعامل مع الطلبات الشائعة. يتفاعل الموظفون مع روبوت الدردشة لحل المشكلات، أو الوصول إلى الموارد، أو تقديم التذاكر، مما يبسّط عملية الدعم.

منصات الذكاء الاصطناعي بدون كود – بدائل FlowHunt

توجد العديد من المنصات التي تقدم قدرات الذكاء الاصطناعي بدون كود لتلبية احتياجات متنوعة:

Akkio

توفر Akkio منصة ذكاء اصطناعي بدون كود شاملة تركز على سهولة الاستخدام. يمكن لمستخدمي الأعمال إنشاء ونشر نماذج تنبؤية في مجالات مثل التنبؤ بالمبيعات، وتقييم العملاء المحتملين، وتوقع تسرب العملاء. تتكامل المنصة مع أدوات مثل Salesforce وHubSpot، ما يسهّل تدفقات العمل بسلاسة.

Lobe من مايكروسوفت

تتخصص Lobe في مهام تصنيف الصور. يمكن للمستخدمين تدريب نماذج رؤية حاسوبية من خلال رفع الصور وتصنيفها مباشرة داخل المنصة. تم تصميمها لسهولة الاستخدام، ما يجعل الذكاء الاصطناعي متاحاً للأشخاص غير التقنيين.

Google Cloud AutoML

تمكّن AutoML من Google المستخدمين من بناء نماذج عالية الجودة بجهد بسيط. تقدم حلولاً للرؤية، والترجمة، ومعالجة اللغة الطبيعية. تستفيد المنصة من تقنيات تعلم الآلة المتقدمة من Google داخل إطار عمل سهل الاستخدام.

DataRobot

تركز DataRobot على أتمتة العملية الكاملة لبناء ونشر وصيانة نماذج الذكاء الاصطناعي. تخدم محللي الأعمال من خلال تبسيط المهام المعقدة وتوفير رؤى طوال دورة حياة النموذج.

H2O.ai

تقدم H2O.ai منصة مفتوحة المصدر مع مجموعة واسعة من أدوات الذكاء الاصطناعي بدون كود. يمكن للمستخدمين بناء نماذج لمجالات متعددة، مثل التحليلات التنبؤية، واكتشاف الشذوذات، وتوقع السلاسل الزمنية—all من خلال واجهة مرئية.

كيف يُستخدم الذكاء الاصطناعي بدون كود

خطوات بناء نماذج ذكاء اصطناعي بدون برمجة

1. تحديد المشكلة: تحديد المشكلة التجارية بوضوح، مثل توقع المبيعات، أو تقسيم العملاء، أو أتمتة مهمة معينة.
2. جمع البيانات: جمع البيانات ذات الصلة من قواعد البيانات الداخلية أو الخدمات السحابية أو المصادر الخارجية. التأكد من شمولية البيانات وملاءمتها للمشكلة.
3. تحضير البيانات: استخدام أدوات المنصة لتنظيف البيانات ومعالجتها. قد يشمل ذلك معالجة القيم المفقودة، وتطبيع البيانات، أو اختيار الميزات.
4. اختيار نوع النموذج: اختيار نوع النموذج بناءً على المشكلة—تصنيف، انحدار، تجميع، إلخ. قد تقترح المنصة خوارزميات مناسبة.
5. تدريب النموذج: بدء عملية التدريب. تعالج المنصة البيانات وتدرب النموذج وتضبط المعاملات تلقائياً.
6. تقييم الأداء: مراجعة مقاييس أداء النموذج المقدمة من المنصة. تساعد التصورات في فهم الدقة والاستدعاء وغيرها من المقاييس المهمة.
7. نشر النموذج: نشر النموذج ضمن المنصة أو دمجه في التطبيقات القائمة. قد تشمل خيارات النشر واجهات برمجة التطبيقات أو تكاملات مباشرة.
8. المراقبة والتحديث: مراقبة أداء النموذج باستمرار. استخدام آليات التغذية الراجعة لإعادة تدريب أو تعديل النموذج عند الحاجة.

استخدام محللي الأعمال وغير المبرمجين

يلعب محللو الأعمال دوراً محورياً في الاستفادة من الذكاء الاصطناعي بدون كود:

• الخبرة في المجال: يمتلكون فهماً عميقاً للعمليات التجارية وسلوك العملاء واتجاهات السوق، ما يوجّه تطوير النماذج.
• تفسير البيانات: يمكنهم تفسير مخرجات النماذج في سياق الأهداف التجارية، واتخاذ قرارات مبنية على البيانات.
• تحسين العمليات: من خلال تحديد الاختناقات أو مواطن القصور، يمكنهم استخدام النماذج لتحسين سير العمل والاستراتيجيات.
• التعاون: يشكلون حلقة وصل بين الفرق التقنية والوحدات التجارية، لضمان توافق حلول الذكاء الاصطناعي مع الأهداف المؤسسية.

القيود والاعتبارات

على الرغم من الفوائد العديدة للذكاء الاصطناعي بدون كود، من المهم معرفة حدوده:

تخصيص محدود

• اختيار الخوارزمية: قد تتوفر خيارات محدودة لتخصيص الخوارزميات أو تعديل المعاملات المتقدمة، مما قد يؤثر على أداء النموذج.
• المهام المعقدة: في الحالات المتخصصة أو المعقدة جداً، قد لا يوفر الذكاء الاصطناعي بدون كود المرونة المطلوبة، مما يتطلب العودة إلى الطرق التقليدية البرمجية.

الاعتماد على جودة البيانات

• إدخال غير جيد، نتائج غير جيدة: جودة النماذج تعتمد على جودة البيانات المقدمة. قد تؤدي البيانات السيئة إلى نماذج غير دقيقة ونتائج مضللة.
• تحضير البيانات: رغم توفر أدوات تحضير البيانات، إلا أن فهم التفاصيل الدقيقة للبيانات ضروري لتجنب الأخطاء.

التفسير والشفافية

• نماذج الصندوق الأسود: قد تفتقر بعض النماذج للشفافية، مما يجعل من الصعب فهم كيفية اتخاذ القرارات، وهو أمر مهم في القطاعات المنظمة.
• الاعتبارات الأخلاقية: بدون رقابة صارمة، قد تكرّر النماذج التحيزات الموجودة في البيانات، مما يؤدي إلى نتائج غير عادلة.

قابلية التوسع والأداء

• قيود الموارد: قد تكون هناك قيود على حجم البيانات أو الموارد الحسابية في منصات بدون كود، مما يؤثر على قابلية التوسع.
• تحديات التكامل: قد يتطلب دمج النماذج في الأنظمة المؤسسية المعقدة خبرة تقنية إضافية.

الأمان والامتثال

• خصوصية البيانات: التعامل مع البيانات الحساسة يتطلب الالتزام بمعايير الامتثال مثل GDPR أو HIPAA، والتي قد لا تغطيها المنصة بالكامل.
• الاعتماد على المزود: الاعتماد على منصة واحدة قد يشكل خطراً إذا غيّر المزود السياسات أو الأسعار أو تعرض لانقطاعات.

الأبحاث حول الذكاء الاصطناعي بدون كود

يكتسب مفهوم الذكاء الاصطناعي بدون كود زخماً كونه يمكّن الأفراد والشركات من تطوير حلول مدعومة بالذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى معرفة برمجية واسعة. يعد هذا النهج مفيداً بشكل خاص لغير الخبراء الراغبين في الاستفادة من تقنيات الذكاء الاصطناعي. فيما يلي بعض الأوراق العلمية ذات الصلة التي تستكشف مجال الذكاء الاصطناعي بدون كود وتطبيقاته:

1. ACW: تعزيز تتبع الشيفرات المولدة بالذكاء الاصطناعي باستخدام العلامات المائية (تاريخ النشر: 2024-08-21) – تناقش هذه الورقة تحديات تحديد الشيفرات المولدة بالذكاء الاصطناعي، مع التركيز على الحاجة للتتبع، خاصةً عندما يكون معروفاً أن إصداراً ما من الذكاء الاصطناعي ينتج شيفرات تحتوي ثغرات. يقترح المؤلفون نظام ACW (ترميز العلامة المائية للذكاء الاصطناعي)، الذي يستخدم تحولات برمجية تحفظ المعنى لاكتشاف العلامات دون الحاجة إلى تدريب أو ضبط دقيق. تُظهر الطريقة كفاءة وقدرة عالية على كشف الشيفرات المولدة بالذكاء الاصطناعي. اقرأ المزيد
2. الذكاء الاصطناعي المبرمج ذاتياً باستخدام نماذج لغوية منتجة للشيفرة (تاريخ النشر: 2023-02-02) – تستكشف الدراسة إمكانات النماذج اللغوية واسعة النطاق في تعزيز قدرات أنظمة الذكاء الاصطناعي على تعديل شيفراتها ذاتياً. يمكن لهذا النموذج تطوير أدائه وإنشاء نماذج فرعية لمهام مساعدة. يوضح البحث تطبيقاً عملياً للذكاء الاصطناعي المبرمج ذاتياً مع التركيز على تعديل بنية النموذج وديناميكيات التعلم. اقرأ المزيد
3. تصميم منتجات ذكاء اصطناعي متمحورة حول الإنسان باستخدام AutoML بدون كود: إطار مفاهيمي، الإمكانات والحدود (تاريخ النشر: 2024-06-07) – تقدم هذه الورقة منهجية بحث علوم التصميم لمعالجة تحديات النمذجة الأولية لمنتجات الذكاء الاصطناعي. من خلال دراسة AutoML بدون كود، يقترح المؤلفون إطارًا يعزز الوصول إلى النمذجة الأولية للذكاء الاصطناعي لغير الخبراء، ويسهّل دمج الحلول بطرق تقييم طبيعية وصناعية. تُظهر هذه المنهجية إمكانات المنصات بدون كود في ديمقراطية تطوير الذكاء الاصطناعي. اقرأ المزيد