الفرق بين الذكاء الاصطناعي للمحادثات والذكاء الاصطناعي التوليدي

هل سبق أن تحدثت مع مساعد افتراضي مثل "سيري" أو "أليكسا"، أو استخدمت أداة لإنشاء نصوص أو صور جديدة؟ إذا كنت قد فعلت ذلك، فأنت بالفعل قد تعاملت مع نوعين مختلفين من الذكاء الاصطناعي: الذكاء الاصطناعي للمحادثات والذكاء الاصطناعي التوليدي. قد تبدو هذه المصطلحات غريبة، لكنها في الواقع تمثل تقنيات أصبحت جزءاً لا يتجزأ من حياتنا اليومية. في هذا المقال من دليل موب، سنأخذك في رحلة لفهم الفرق بين هذين النوعين من الذكاء الاصطناعي، لتتعرف على كيفية عملهما وميزات وسلبيات كل منهما.

الذكاء الاصطناعي للمحادثات

تخيل أنك تجري محادثة مع صديق، تسأله سؤالاً ويجيبك بطريقة مباشرة وسهلة. الذكاء الاصطناعي للمحادثات (Conversational AI) يحاول تقديم تجربة مشابهة تماماً لهذا التفاعل البشري. حيث يعتمد هذا النوع من الذكاء الاصطناعي على تحليل الحوارات البشرية باستخدام تقنيات معالجة اللغة الطبيعية NLP  والتعلم الآلي، ممّا يجعله قادراً على فهم النصوص أو الأوامر الصوتية والرد عليها بطريقة طبيعية.

كيف يعمل الذكاء الاصطناعي للمحادثات؟

يعمل الذكاء الاصطناعي للمحادثات على تحسين التفاعل بين الإنسان والآلة باستخدام تقنيات متقدمة مثل معالجة اللغة الطبيعية والتعلم الآلي، حيث يقوم بــ:

·        فهم اللغة: في البداية، يقوم النظام بفهم ما يقوله المستخدم. يستخدم الذكاء الاصطناعي تقنيات معالجة اللغة الطبيعية NLP لتحليل النصوص أو الأوامر الصوتية، ممّا يتيح له فهم الكلمات والمفردات بشكل صحيح.

·        تحليل السياق: بعد فهم الكلمات، يتعين على النظام أن يفهم السياق الذي تم فيه طرح السؤال أو الطلب. مثلاً، إذا كنت تتحدث عن "الطعام"، فإن النظام يحتاج إلى تحديد ما إذا كنت تتحدث عن الوصفات أو المطاعم أو شيء آخر بناءً على المحادثة.

·        التفاعل مع المستخدم: بعد أن يفهم النظام السؤال أو الطلب وسياقه، يقوم بتوليد رد مناسب. يعتمد الرد على النماذج التي تم تدريب النظام عليها. يمكن أن تكون هذه النماذج عبارة عن قواعد بيانات أو محادثات سابقة.

·        التعلم المستمر: مع مرور الوقت، يتعلم الذكاء الاصطناعي من التفاعلات الجديدة. لأن كل محادثة تضيف إلى قاعدة بيانات النظام، ممّا يحسن دقته في فهم المحادثات المستقبلية.

·        التفاعل الديناميكي: يستطيع النظام التفاعل بشكل ديناميكي مع المستخدمين، وتقديم ردود متطورة وأكثر دقة مع كل تفاعل جديد. وهذا يسمح له بتقديم إجابات أكثر تطابقاً لاحتياجات المستخدم في كل مرة.

أمثلة على الذكاء الاصطناعي للمحادثات

·        المساعدات الافتراضية: مثل سيري من آبل، أليكسا من أمازون، ومساعد جوجل، التي تتيح للمستخدمين التفاعل مع الأجهزة الصوتية للقيام بمهام مثل تحديد المواعيد، تشغيل الموسيقى، أو الحصول على الإجابات.

·        التطبيقات الذكية: مثل تطبيقات المراسلة التي تتضمن روبوتات دردشة. توفر هذه التطبيقات للمستخدمين تجربة تفاعلية سهلة في التواصل، مثل Chat GPT وGemini

·        أنظمة الدعم الذاتي: أنظمة الدعم الذاتي التي تستخدم في خدمة عملاء المواقع الالكترونية القائمة على الذكاء الاصطناعي.

مزايا الذكاء الاصطناعي للمحادثات

يتمتع الذكاء الاصطناعي للمحادثات بعدد من المزايا التي تسهم في تحسين تجربة المستخدم منها:

·        السرعة في الاستجابة: الذكاء الاصطناعي للمحادثات يرد على الاستفسارات فوراً، مما يوفر الوقت دون انتظار.

·        التوافر المستمر: أحد أبرز مميزات الذكاء الاصطناعي للمحادثات هو أنه يمكن الوصول إليه في أي وقت من اليوم، طوال الأسبوع.

·        تجربة تفاعل شخصية: يهدف الذكاء الاصطناعي للمحادثات إلى محاكاة التفاعل البشري وفهم احتياجات المستخدم، لكن قد يخفق أحياناً في فهم السياق أو التعامل مع المحادثات المعقدة.

·        التوفير في التكاليف: يمكن للذكاء الاصطناعي للمحادثات أن يقلل من الحاجة إلى فرق دعم كبيرة.

سلبيات الذكاء الاصطناعي للمحادثات

على الرغم من مزايا الذكاء الاصطناعي للمحادثات، إلا أن هناك بعض السلبيات التي يجب مراعاتها:

·        عدم فهم السياق بشكل كامل: قد يواجه الذكاء الاصطناعي صعوبة في فهم المقصود في المحادثات المعقدة.

·        المحدودية في الفهم اللغوي: صعوبة في فهم اللهجات المحلية أو العبارات غير الرسمية.

·        الاعتماد على البيانات المدربة: إذا كانت البيانات التي تدرب عليها الذكاء الاصطناعي غير كافية أو تحتوي على تحيز، قد تكون الاستجابات غير دقيقة.

·        فقدان التفاعل البشري: قد يشعر المستخدمون أن الردود تبدو آلية، ممّا يضعف تجربة التفاعل.

الذكاء الاصطناعي التوليدي

هو نوع من الذكاء الاصطناعي الذي يتيح لك إنشاء محتوى جديد بناءً على البيانات التي تم تدريبه عليها. كما لو أن لديك آلة قادرة على كتابة مقال، تصميم صورة، أو حتى توليد موسيقى، فقط بناءً على المعلومات التي تعلمتها. يعتمد الذكاء الاصطناعي التوليدي على تقنيات مثل التعلم العميق والشبكات العصبية، ممّا يسمح له بتوليد أفكار ومحتوى مبتكر.

كيف يعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي؟

يعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي عن طريق استخدام تقنيات متقدمة لتحليل كميات ضخمة من البيانات واستخلاص الأنماط منها.

·        التدريب على البيانات: في البداية، يتم تدريب النظام على مجموعة ضخمة من البيانات مثل النصوص، الصور، أو حتى الصوتيات. يتعلم الذكاء الاصطناعي من هذه البيانات ليكتسب القدرة على فهم الأنماط والروابط بينها.

·        إنشاء النماذج: بناءً على الأنماط التي تعلمها، يقوم الذكاء الاصطناعي بإنشاء نموذج داخلي يمكنه أن يتنبأ بما سيأتي بعد ذلك. على سبيل المثال، في حالة النصوص، إذا قدمت له جزءاً من الجملة، يمكنه توليد الجملة التالية بناءً على الأنماط التي تعلمها.

·        التوليد الإبداعي: بعد التدريب، يكون النظام قادراً على توليد محتوى جديد بناءً على ما تعلمه. يمكنه مثلاً كتابة مقال كامل بناءً على فكرة معينة أو تصميم صورة جديدة بناءً على بعض التعليمات.

·        تحسين مستمر: مع مرور الوقت واستخدام المزيد من البيانات، يتحسن أداء الذكاء الاصطناعي. كلما تفاعل مع المستخدمين أو البيانات الجديدة، يصبح أكثر دقة في توليد المحتوى.

أمثلة على الذكاء الاصطناعي التوليدي

·        توليد النصوص: مثل jasper - kattib، الذي يكتب نصوصاً مثل المقالات والقصص بناءً على الطلبات.

·        إنشاء الصور: مثل DALL·E، الذي ينشئ صوراً من نصوص مكتوبة.

·        موسيقى مولدة: مثل OpenAI Jukedeck، الذي ينشئ مقاطع موسيقية بناءً على أنماط أو حالة معينة.

·        الترجمة اللغوية: مثل DeepL، الذي يترجم النصوص بدقة وبطريقة طبيعية.

·        كتابة الشيفرات البرمجية: مثل GitHub Copilot، الذي يقترح أكواد برمجية للمطورين.

مزايا الذكاء الاصطناعي التوليدي

·        الإبداع والتجديد: يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أن يولد محتوى جديد، سواء كان نصوصاً، صوراً أو حتى موسيقى.

·        توفير الوقت والجهد: بفضل قدرته على توليد المحتوى بسرعة، يساعد الذكاء الاصطناعي التوليدي في تسريع العديد من العمليات.

·        التخصيص: يمكن أن يخصص الذكاء الاصطناعي التوليدي المحتوى ليناسب احتياجات المستخدمين الفردية.

·        المرونة في المجالات المتعددة: الذكاء الاصطناعي التوليدي لا يقتصر على مجال واحد فقط. يمكن استخدامه في مجالات متنوعة مثل الكتابة، تصميم الجرافيك، تطوير البرمجيات، وتوليد النصوص البرمجية.

·        التعلم المستمر والتحسين: مع مرور الوقت وتزايد البيانات التي يتفاعل معها، يصبح الذكاء الاصطناعي التوليدي أكثر دقة وكفاءة. كما أن تحديثات البيانات المستمرة تساعده في تطوير تقنيات جديدة.

سلبيات الذكاء الاصطناعي التوليدي

رغم الفوائد الكبيرة للذكاء الاصطناعي التوليدي، إلا أنه يحتوي على بعض السلبيات التي يجب أن نأخذها في الاعتبار:

·        الاعتماد على البيانات: إذا كانت البيانات المدربة غير دقيقة أو متحيزة، قد ينتج عنها محتوى غير صحيح أو منحاز.

·        محدودية الإبداع: لا يمكنه خلق أفكار جديدة أو مبتكرة بنفس طريقة البشر، بل يعتمد على الأنماط التي تعلمها.

·        التكرار: قد ينتج محتوى مكرر أو مشابه لما تم تدريبه عليه، ممّا يقلل من تنوع الإبداع.

·        الاستخدام غير الأخلاقي: يمكن استخدامه لإنشاء محتوى مزيف أو مضلل، مثل الأخبار الكاذبة.

الفروقات الرئيسية بين الذكاء الاصطناعي للمحادثات والتوليدي

بعد التعرف على الذكاء الاصطناعي للمحادثات والذكاء الاصطناعي التوليدي، وكذلك مزايا وسلبيات كل منهما، دعونا نوضح الفروقات الأساسية بينهما.

الخلاصة

في النهاية، بعد أن استعرضنا الفرق بين الذكاء الاصطناعي للمحادثات والذكاء الاصطناعي التوليدي، يمكننا أن نرى أن كل منهما له مزايا وسلبيات. الذكاء الاصطناعي للمحادثات يوفر تفاعلاً سلساً مع المستخدمين، لكنه قد يواجه تحديات في فهم السياقات المعقدة أو التعامل مع بيانات غير دقيقة. بينما الذكاء الاصطناعي التوليدي يقدم إبداعاً في إنتاج محتوى جديد، لكنه قد ينتج محتوى غير دقيق أو مبتكر بشكل غير متوقع. الاختيار بين النوعين يعتمد على احتياجاتك، سواء كنت تبحث عن تفاعل مباشر أو محتوى جديد. الأهم من ذلك هو استخدام كل تقنية بحذر والاستفادة من مزاياها مع مراعاة سلبياتها.

اقرأ ايضاً: كل ما تحتاج معرفته عن منصة توليد الصور بالذكاء الاصطناعي Pixel Studio

اقرأ ايضاً: أيها أفضل إنشاء الصور بالذكاء الاصطناعي من خلال Google أو Apple أو Galaxy