الذكاء الاصطناعي التأسيسي مقابل أنواع الذكاء الاصطناعي الأخرى.

الذكاء الاصطناعي هو محاكاة الآلة لذكاء البشر. وعلى الرغم من اختراع الأساطير القديمة والقرون من جهود تصميم آلات يمكنها التصرف مثل البشر، فإن المثال الحقيقي الأول لتعلم الآلة ظهر في عام 1951 عندما تعلم برنامج شطرنج في جامعة مانشستر كيفية اللعب بشكل جيد بدرجة كافية لهزيمة اللاعبين من البشر. وكان هذا الشكل الأول للذكاء الاصطناعي في الألعاب.

اليوم، ينتشر الذكاء الاصطناعي في كل نواحي الحياة، وعلى وجه الخصوص في هواتفنا وتطبيقات الجوال، حيث يعمل على تنفيذ مهام شائعة مثل التعرف على الوجه والتعرف على الصوت وفلترة الرسائل المزعجة واقتراحات النحو والترجمة.

ليس هناك نوع واحد من الذكاء الاصطناعي يمكنه تنفيذ كل الأعمال. كما نستخدم برامج الكمبيوتر المختلفة في معالجة الكلمات والمحاسبة والتأليف الرقمي، هناك أنواع مختلفة من الذكاء الاصطناعي التي تعمل بشكل مختلف لتحقيق أهداف مختلفة. تنقسم أنواع الذكاء الاصطناعي التي من المحتمل أن تواجهها في العادة إلى ثلاث فئات أساسية.

يعمل هذا النوع من الذكاء الاصطناعي على تنفيذ مهام معينة ولا يتعلم غيرها. وتعتبر مهام التعرف على لاصور ومعالجات اللغة الطبيعية وأدوات تصميم الصور من أشكال الذكاء الاصطناعي المحدود. وتمثل Siri وGoogle Assistant وAlexa من أشكال الذكاء الاصطناعي المحدود. حيث يمكنه فهم الأوامر الصوتية والاستجابة لها، إلا أنها لا يمكنه تقديم تشخيص طبي دقيق.

كما يوحي الاسم، فإن هذه الآلات لا يمكنها التفاعل إلا مع المحفزات، مثل حركة قطعة شطرنج على لوحة شطرنج افتراضية. وهي لا تبني الذكريات التي يمكنها استرجاعها في المستقبل مثل آلات الذكاء الاصطناعي ذات الذاكرة المحدودة، إلا أنها تمثل أجزاءً مفيدةً في الحياة الرقمية. وتشمل الآلات التفاعلية فلاتر الرسائل المزعجة وأنظمة التوصيات التي تسجل سلوكك وتقترح ما عليك مشاهدته لاحقًا أو ما قد تفضل شراءه.

يعتبر الذكاء الاصطناعي ذو الذاكرة المحدودة الخطوة التالية في مراحل تطور الذكاء الاصطناعي بعد الآلات التفاعلية، حيث يمكنه تخزين المعرفة والتعلم منها وتنفيذ مهام جديدة بناءً على هذا التعلم. ويعتبر هذا النوع من الذكاء الاصطناعي مفيدًا في طرح التوقعات، ويستخدم في التنبؤ بالاتجاهات المستقبلية في كل شيء بدءًا من الشؤون المالية وحتى الطقس. ويمثل هذا النوع من الذكاء الاصطناعي النوع الأكثر استخدامًا اليوم، حيث يظهر في روبوتات الدردشة والسيارات ذاتية القيادة.

كما هو الحال في تصميم المجموعات الفرعية الأخرى من الذكاء الاصطناعي لخدمة أغراض معينة، فإن الذكاء الاصطناعي التأسيسي يشمل أنواعًا مختلفة من النماذج المصممة لإنتاج أنواع مختلفة من المحتوى.

قد يكون إنشاء النص هو الشكل الأكثر انتشارًا من الذكاء الاصطناعي، وقد أصبحت نماذج الذكاء الاصطناعي لروبوت الدردشة شائعة وتظهر في الأخبار بصفة منتظمة. يستخدم الأشخاص أدوات إنشاء النص هذه لكل شيء بدءًا من المراجعة، مرورًا بكتابة الاستبيانات، وحتى إنشاء التعليمات البرمجية.

تستطيع أدوات الإنشاء بالذكاء الاصطناعي مثل Adobe Firefly تحويل مطالبة نصية إلى صورة. حيث تقدم مجموعة كبيرة من الاستخدامات للفنانيين ومصممي المحتوى والمسوقين. ونظرًا لتدريب أدوات إنشاء الصور بالذكاء الاصطناعي على مئات الملايين من الصور والتعليقات، فإنها توفر لأي شخص القدرة على وصف ما يريده وإنشاء صورة جديدة بسرعة بناءً على وصف نصي.

يستطيع الفنانون والمصممون استخدام هذه التقنية في طرح أفكار جديدة وتجربة طرق جديدة لتخيل أعمالهم دون قضاء ساعات من العمل على التكرارات. يستطيع المسوقون ومصممو المحتوى المستقلون إنتاج صور رائعة بسرعة حتى إن لم يتمتعوا بالخبرة اللازمة.

كما يتم تدريب أدوات إنشاء الصور على مجموعات بيانات ضخمة من الصور، يتم أيضًا تدريب أدوات إنشاء الموسيقى بالذكاء الاصطناعي على الموسيقى والبيانات الأولية. حيث يمكنها تحديد الأنماط في أنواع الموسيقى وأعمال فنانين محددين وإنشاء موسيقى جديدة بناءً على تلك الخصائص.

يجمع هذا الشكل من الذكاء الاصطناعي التأسيسي بين كل الأشكال الثلاثة لإنشاء الفيديو والصوت والصورة. فنظرًا لتدريب هذه النماذج على بيانات تضم الصوت والفيديو والنص، يمكنها مساعدة منتجي الفيديو في توفير وقت التحرير وإضافة التعليقات وتغيير الحجم ليناسب مخرجات مختلفة، وحتى إنشاء محتوى فيديو جديد بناءً على مطالبات نصية.