2024-12-16 22:48

ما إيجابيات الذكاء الاصطناعي وسلبياته (مقارنة بالحوسبة التقليدية)؟

إن إمكانات الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي هائلة. تشمل تطبيقات الذكاء الاصطناعي تشخيص الأمراض، وإضفاء الطابع الشخصي على خلاصات وسائل التواصل الاجتماعي، وتنفيذ تحليلات بيانات متطورة لنمذجة الطقس وتشغيل روبوتات المحادثات التي تتعامل مع طلبات دعم العملاء لدينا. حتى أن الروبوتات المدعومة بالذكاء الاصطناعي يمكنها تجميع السيارات وتقليل الإشعاع الناتج عن حرائق الغابات. كما هو الحال مع أي تقنية، فالذكاء الاصطناعي لديه مميزات وسلبيات، بالمقارنة مع تقنيات البرمجة التقليدية. إلى جانب الاختلافات الأساسية في كيفية عملها، تختلف برمجة الذكاء الاصطناعي عن البرمجة التقليدية اختلافًا كبيرًا من حيث تحكم المبرمج ومعالجة البيانات وقابلية التوسع والتوفر. التحكم والشفافية: توفر البرمجة التقليدية للمطورين تحكمًا كاملاً في منطق البرمجيات وعملها، ما يتيح تخصيصًا دقيقًا ونتائج متوقعة ومتسقة. وإذا لم يعمل البرنامج كما هو متوقع، يمكن للمطورين تتبع قاعدة التعليمات البرمجية لتحديد المشكلة وتصحيحها بسهولة. قد يكون من الصعب التحكم في أنظمة الذكاء الاصطناعي، وخاصة النماذج المعقدة مثل الشبكات العصبية العميقة وتفسيرها. غالبًا ما تُشبه هذه الأنظمة "الصناديق السوداء"، حيث تكون المدخلات والمخرجات معروفة، لكن العملية التي يتبعها النموذج للوصول من المدخلات إلى المخرجات لا تزال غامضة وغير مفهومة. يمكن أن يشكل الافتقار إلى الشفافية تحديًا كبيرًا في الصناعات التي تولي أهمية لتوضيح إجراءات العمليات واتخاذ القرارات، (مثل الرعاية الصحية والشؤون المالية). التعلم والتعامل مع البيانات: تتسم البرمجة التقليدية بالدقة الشديدة؛ حيث تعتمد على بيانات منظمة في تنفيذ البرامج، الأمر الذي لن يخلو من صعوبات في معالجة البيانات غير المنظمة. وحتى يتمكن المبرمج من "تعليم" أحد البرامج معلومات جديدة، عليه أن يقوم بإضافة بيانات جديدة أو تعديل العمليات يدويًا. ولهذا السبب، تواجه البرامج المبرمجة بشكل تقليدي أيضًا صعوبة في التكرار المستقل. بعبارة أخرى، قد لا تستطيع هذه البرامج استيعاب سيناريوهات غير متوقعة دون برمجة صريحة لتلك الحالات. ولأن أنظمة الذكاء الاصطناعي تتعلم من كميات هائلة من البيانات، تُعد أكثر ملاءمة لمعالجة البيانات غير المنظمة مثل الصور ومقاطع الفيديو ونصوص اللغة الطبيعية. ويمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي أيضًا أن تتعلم بشكل مستمر من البيانات والتجارب الجديدة (كما هو الحال في التعلم الآلي)، ما يسمح لها بتحسين أدائها بمرور الوقت ويجعلها مفيدة بشكل خاص في البيئات الديناميكية التي يمكن لأفضل حل ممكن فيها أن يتطور بمرور الوقت. الاستقرار وقابلية التوسع: البرمجة التقليدية مستقرة. بمجرد كتابة البرنامج وتصحيحه، سينفذ العمليات بنفس الطريقة بالضبط، في كل مرة. ومع ذلك، فإن استقرار البرامج المعتمدة على القواعد يأتي على حساب قابلية التوسع. لأن البرامج التقليدية لا يمكنها التعلم إلا من خلال تدخلات برمجية صريحة، فإنها تتطلب من المبرمجين كتابة الرموز على نطاق واسع لتوسيع العمليات. يمكن أن تكون هذه العملية غير قابلة للإدارة، أو حتى مستحيلة، بالنسبة إلى العديد من المؤسسات. توفر برامج الذكاء الاصطناعي قابلية توسع أكبر مقارنة بالبرامج التقليدية، لكنها تأتي مع استقرار أقل. تتيح ميزات الأتمتة والتعلم المستمر في البرامج المعتمدة على الذكاء الاصطناعي للمطورين توسيع العمليات بسرعة وسهولة نسبية، ما يُعد أحد أبرز مزايا الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، فإن الطبيعة العشوائية لأنظمة الذكاء الاصطناعي قد تؤدي إلى أن البرامج لا تقدم استجابات متسقة أو مناسبة دائمًا. الكفاءة والتوفر: قد تكون برامج الكمبيوتر القائمة على القواعد متوفرة على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع، ومع ذلك يتطلب هذا الأمر أحيانًا وجود عمال بشريين لتشغيلها باستمرار. يمكن تشغيل تقنيات الذكاء الاصطناعي على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع من دون الحاجة إلى تدخل بشري؛ ما يتيح استمرارية عمليات الأعمال. من مزايا الذكاء الاصطناعي أنه يمكن لأنظمته أتمتة الأعمال المملة أو المتكررة (مثل إدخال البيانات)، ما يترك نطاقًا تردديًا للموظفين للتركيز على أداء مهام أكثر قيمة ويقلل من تكاليف الرواتب. ومع ذلك، جدير بالذكر أن الأتمتة قد يكون لها آثار كبيرة في فقدان كبير للوظائف في القوى العاملة. على سبيل المثال، انتقلت بعض الشركات إلى استخدام المساعدين الرقميين لفرز تقارير الموظفين، بدلاً من تكليف قسم الموارد البشرية بأداء هذه المهام. سيتعين على المؤسسات العثور على طرق لدمج قواها العاملة الحالية في مهام سير العمل الجديدة التي تتيحها مكاسب زيادة الإنتاجية بفضل إدماج الذكاء الاصطناعي في العمليات.