شرح مبسط مع أمثلة تطبيقية
ما معنى «الذكاء الاصطناعي التوليدي»؟
نشرت قناة «Codebasics» على منصة «يوتيوب» مقطع فيديو يشرح مفهوم الذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI)، موضحة أن كل إجابة يقدمها «ChatGPT» لم توجد من قبل، إذ لا يستخدم التطبيق ردوداً محفوظة من مجلد، بل ينشئ محتوى جديداً تماماً، سواء كان نصاً أو صوراً أو فيديو، استناداً إلى الأنماط التي تعلمها من بيانات تدريب ضخمة.
وأوضح الفيديو أن جوهر هذه التقنية يكمن في قدرتها على بناء محتوى جديد من الأنماط التي تعلمتها من البيانات الموجودة، ما يجعلها مختلفة جوهرياً عن محركات البحث التي تعيد عرض معلومات موجودة مسبقاً.
وفي التالي أمثلة على تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي الشائعة حالياً:
• كتابة المقالات والتقارير والقصص الإبداعية، مثل استخدام «ChatGPT» في إنشاء محتوى تسويقي.
• توليد صور ورسومات وفيديوهات بناءً على أوصاف نصية، مثل أدوات «دال-إي» و«ميدجورني».
• إنشاء موسيقى وأصوات وكلام بشري طبيعي، مثل تطبيقات تحويل النص إلى كلام المتقدمة.
• تطوير أكواد برمجية وحلول تقنية معقدة، حيث يستخدم المطورون النماذج لكتابة وظائف برمجية.
• ترجمة النصوص وتلخيص المستندات الطويلة مع الحفاظ على المعنى والسياق.
وفي قلب هذه التقنية يوجد النموذج اللغوي، مثل «GPT-4» و«Claude» و«Gemini»، الذي يتم تدريبه على كميات هائلة من بيانات الإنترنت، بما في ذلك «ويكيبيديا» و«كتب غوغل» وملايين المواقع الإلكترونية والمقالات العلمية. وأشار المقطع إلى أن هذه النماذج تستفيد من البيانات الضخمة لتوليد استجابات فريدة وغير مسبوقة، ما يجعل التفاعل معها تجربة ديناميكية تختلف عن أي محرك بحث تقليدي، حيث يمكنها الإجابة عن أسئلة معقدة واقتراح حلول مبتكرة.
وأضاف الفيديو أن الذكاء الاصطناعي التوليدي يعتمد على تقنيات التعلم العميق والشبكات العصبية المحولة (Transformers)، التي تمكن النماذج من فهم السياق والعلاقات بين الكلمات والجمل، ما ينتج عنه نصوص متماسكة ومنطقية، وأشار إلى أن هذه الشبكات تعالج النصوص بالتوازي بدلاً من التسلسل، ما يسرع عملية التدريب ويحسن الدقة. وأرفق الفيديو رابط لمشاهدة النسخة الكاملة للشرح، والتي تغطي التفاصيل التقنية بشكل أعمق حول بنية النموذج وطرق تحسين الأداء.
وخلص المقطع إلى أن هذه التقنية تمثل نقلة نوعية في التفاعل بين الإنسان والآلة، وتفتح آفاقاً واسعة للإبداع والإنتاجية في مجالات متعددة، مع التنبيه إلى أهمية الاستخدام الأخلاقي والتحقق من دقة المعلومات المولدة، حيث إن النماذج قد تنتج معلومات غير صحيحة أو متحيزة إذا لم تُستخدم بحذر، ما يستدعي تطوير آليات للرقابة والتحقق.
