تشير عملية التحول الديمقراطي السريع لتكنولوجيا وبحوث الذكاء الاصطناعي إلى التوافر الواسع النطاق وإمكانية الوصول إلى أدوات وتقنيات ومعارف الذكاء الاصطناعي لمجموعة واسعة من الأفراد والمؤسسات. و بالأخص أتمتة أبحاث وتقنيات الذكاء الاصطناعي إلى تطوير ونشر الأنظمة والأدوات المؤتمتة التي يمكنها أداء المهام المختلفة المتعلقة بالذكاء الاصطناعي.
مما يقلل الحاجة إلى التدخل اليدوي المكثف ويسرع وتيرة تطوير الذكاء الاصطناعي، حيث ينطوي على الاستفادة من الذكاء الاصطناعي نفسه لأتمتة العمليات مثل المعالجة المسبقة للبيانات ، وتدريب النموذج ، وتحسين المعلمات الفائقة ، والنشر.
العوامل التي تساهم في إضفاء الطابع الديمقراطي على الذكاء الاصطناعي:
- البرامج والمكتبات مفتوحة المصدر: لعبت أطر عمل الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر مثل TensorFlow و PyTorch و scikit-Learn دورًا حاسمًا في إضفاء الطابع الديمقراطي على الذكاء الاصطناعي. توفر أطر العمل هذه الأدوات والموارد المتاحة مجانًا. مما يمكّن الباحثين والمطورين والمتحمسين من تجربة نماذج الذكاء الاصطناعي والتعاون معها وبناءها دون عوائق مالية كبيرة.
- الحوسبة السحابية والذكاء الاصطناعي كخدمة: أنشأت منصات الحوسبة السحابية مثل Amazon Web Services (AWS) و Microsoft Azure و Google Cloud موارد حسابية قوية وخدمات الذكاء الاصطناعي في متناول المستخدمين على أساس الدفع أولاً بأول. هذا يلغي الحاجة إلى استثمارات كبيرة مقدمة في الأجهزة والبنية التحتية. مما يجعل الذكاء الاصطناعي أكثر سهولة وقابلية للتطوير للشركات والأفراد.
- النماذج التي تم تدريبها مسبقًا ونقل التعلم: تم توفير نماذج مُدربة مسبقًا ، مثل نماذج BERT و GPT و ImageNet ، المدربة على مجموعات بيانات كبيرة ، للجمهور.كما يمكن ضبط هذه النماذج لمهام محددة. مما يقلل من الحاجة إلى بيانات وموارد حسابية مكثفة. تمكّن تقنيات التعلم الانتقالي المطورين من الاستفادة من النماذج الحالية وتكييفها مع احتياجاتهم الخاصة ، وتسريع تطوير الذكاء الاصطناعي.
- الموارد التعليمية والدورات عبر الإنترنت: ظهرت العديد من الدورات التعليمية والبرامج التعليمية والموارد التعليمية عبر الإنترنت لتعليم مفاهيم وتقنيات الذكاء الاصطناعي. كما تقدم المنصات مثل Coursera و edX و Udacity دورات تدريبية متعلقة بالذكاء الاصطناعي من أفضل الجامعات وخبراء الصناعة. مما يسمح للأفراد باكتساب مهارات وتعلم الذكاء الاصطناعي وفقًا لسرعتهم الخاصة.
- التعاون وتبادل المعرفة: عزز مجتمع الذكاء الاصطناعي ثقافة التعاون ومشاركة المعرفة من خلال المؤتمرات والمنتديات والمجتمعات عبر الإنترنت. كما يشارك الباحثون والممارسون بشكل علني نتائجهم وتقنياتهم ورموزهم. مما يمكّن الآخرين من التعلم من عملهم والبناء عليه.
- الاعتبارات التنظيمية والأخلاقية: تدرك الحكومات والمنظمات أهمية إضفاء الطابع الديمقراطي على الذكاء الاصطناعي وتقوم بتنفيذ اللوائح لتعزيز العدالة والشفافية والمساءلة في تطوير الذكاء الاصطناعي ونشره. تُبذل الجهود لمنع تركيز قوة الذكاء الاصطناعي في أيدي عدد قليل من الكيانات وضمان توزيع فوائد الذكاء الاصطناعي بشكل منصف.
بعض الجوانب الرئيسية للأتمتة في أبحاث وتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي:
- المعالجة الآلية للبيانات المسبقة: تعتبر المعالجة المسبقة للبيانات والتي تتضمن مهام مثل تنظيف البيانات ، والتطبيع ، واستخراج الميزات ، والتحويل ، خطوة حاسمة في تطوير الذكاء الاصطناعي. كما يمكن استخدام الأدوات والخوارزميات الآلية للتعامل مع هذه المهام وتقليل الجهد اليدوي المطلوب وضمان إعداد بيانات أكثر كفاءة واتساقًا.
- التعلم الآلي الآلي AutoML (Automated Machine Learning): تعمل منصات وأدوات AutoML على أتمتة المراحل المختلفة من خط أنابيب التعلم الآلي. كما يمكنهم تلقائيًا اختيار النماذج المناسبة وضبط المعلمات الفائقة وتحسين هياكل النماذج. مما يسهل على غير الخبراء بناء نماذج الذكاء الاصطناعي دون معرفة واسعة بخوارزميات التعلم الآلي.
- البحث عن العمارة العصبية: البحث عن العمارة العصبية (NAS) هو تقنية تقوم بأتمتة تصميم وتحسين أبنية الشبكات العصبية. تستكشف خوارزميات NAS مساحة بحث عن البنى الممكنة وتكتشف تلقائيًا البنى التي تؤدي أداءً جيدًا في مهمة معينة. كما تعمل هذه الأتمتة على تسريع تطوير نماذج التعلم العميق عن طريق تقليل الجهد اليدوي المطلوب لتصميم الهندسة المعمارية.
- تدريب النموذج الآلي وتحسينه: يمكن أن يكون تدريب نماذج التعلم العميق مكثفًا من الناحية الحسابية ويستغرق وقتًا طويلاً.كما تساعد التقنيات الآلية مثل التدريب الموزع والحوسبة المتوازية والتحسينات الخاصة بالأجهزة (مثل تسريع وحدة معالجة الرسومات) على تبسيط عملية تدريب النموذج وتسريعها.
- النشر الآلي للنموذج ومراقبته: بمجرد تطوير نموذج الذكاء الاصطناعي ، يمكن لأتمتة عملية النشر تبسيط تكامل النماذج في أنظمة الإنتاج. كما تساعد الأدوات والأنظمة الأساسية التي تسهل النشر الآلي لنماذج الذكاء الاصطناعي وقياسها ومراقبتها في تقليل الجهد اليدوي المطلوب لإدارة أنظمة الذكاء الاصطناعي وصيانتها.
- التعلم المعزز من أجل الأتمتة: يمكن استخدام خوارزميات التعلم المعزز (RL) لأتمتة صنع القرار والتحكم في أنظمة الذكاء الاصطناعي المعقدة. كما يتعلم وكلاء RL تحسين الإجراءات بناءً على التعليقات الواردة من البيئة. مما يتيح الأتمتة في مهام مثل الروبوتات والقيادة الذاتية وإدارة الموارد.
الملخص
تُمكِّن إضفاء الطابع الديمقراطي على تكنولوجيا وبحوث الذكاء الاصطناعي الأفراد والمؤسسات من خلفيات متنوعة للاستفادة من الذكاء الاصطناعي في مختلف التطبيقات بما في ذلك الرعاية الصحية والتمويل والتعليم وغير ذلك. وبالتالي يعزز الابتكار ويشجع وجهات نظر جديدة. كما يوسع إمكانات الذكاء الاصطناعي لمواجهة التحديات المعقدة وتحسين المجتمع ككل. ومن جهه اخرى، تتمتع الأتمتة في أبحاث وتقنيات الذكاء الاصطناعي بالعديد من الفوائد، منها زيادة الإنتاجية ودورات التطوير الأسرع وتقليل الخطأ البشري وتحسين قابلية التوسع.
الأمر الذي يسمح للباحثين والمطورين بالتركيز بشكل أكبر على المهام عالية المستوى والإبداع وحل المشكلات بدلاً من العمليات اليدوية المتكررة والمستهلكة للوقت. ومع ذلك ، من المهم ملاحظة أن الخبرة البشرية وأحكامها تظل حاسمة في توجيه النتائج التي تنتجها أنظمة الذكاء الاصطناعي الآلية والتحقق من صحتها.
