دليل سدايا لبناء نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي.. إليك الرابط

أصدرت الهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي (سدايا) دليلًا عن الذكاء الاصطناعي التوليدي، يتضمن استعراض لمكوناته وحالات استخدامه وفوائده وطرق تبنيه، وأثره في مختلف التطبيقات الرقمية وخدمات القطاعات الحيوية.

وتستهدف سدايا من إصدار هذا الدليل، رفع مستوى الوعي عن أهمية الذكاء الاصطناعي التوليدي، الذي أصبح عنصرًا مهمًا في عصرنا الحالي، بما يسهم في تعزيز بناء مستقبل مشرق للمملكة وفق رؤيتها الطموحة 2030 لتكون من مصاف الدول الرائدة في مجال البيانات والذكاء الاصطناعي.

ويمكن تحميل الدليل من هذا الرابط.

ماهية الذكاء الاصطناعي التوليدي

والذكاء الاصطناعي التوليدي هو نوع من أنواع الذكاء الاصطناعي الذي يستخدم تقنيات تعلم الآلة والشبكات العصبية العميقة لمحاكاة قدرة الإنسان في إنشاء بيانات جديدة أو محتوى أصيل ومبتكر، مثل: النصوص والصور ومقاطع الفيديو.

الذكاء الاصطناعي

مجال مكن مجالات علوم الحاسب، يركز على بناء أنظمة قادرة على أداء مهام تتطلب عادة ذكاءً بشريًا، مثل: التعليم والاستدلال والتطوير الذاتي.

تعلم الآلة

مجال فرعي للذكاء الاصطناعي، يهتم بتعلم الأنماط من البيانات المتاحة لعمل تنبؤات، او قرارات مبنية على بيانات جديدة دون برمجة صريحة.

التعلم العميق

مجال فرعي من تعلم الآلة، يستخدم عدة طبقات مخفية في الشبكات العصبية، لحل المشكلات المعقدة عن طريق تحديد أهم الخصائص الأساسية لبيانات الإدخال.

الذكاء الاصطناعي التوليدي

مجال فرعي من التعليم العميق، يستخدم تقنيات الشبكات العصبيةالعميقة لمحاكاة قدرة الإنسان على إنشاء بيانات جديدة أو محتوى أصيل ومبتكر.

طريقة بناء نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي

تعتمد نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي على تقنيات التعلم العميق، وتستخدم الشبكات العصبية والبنى المختلفة، لإنشاء بيانات جديدة بناءً على البيانات الموجودة في مجموعة التدريب.

تجهيز البيانات

تحديد نوع البيانات المراد توليدها، وجمع مجموعة كبيرة من النوع نفسه، واستخدامها في تدريب النموذج.

بناء النموذج

تحديد الهيكل والبنية المناسبة لنوع البيانات ومجالتطبيق النموذج، ويشمل استخدام إحدى البنى المعتمدة على خوارزميات التعلم العميق لبناء النموذج.

اختبار النموذج

استخدام بيانات الاختبار لتقييم أداء النموذج وتحديد مدى كفاءته في توليد محتوى مشابه للمحتوى المستهدف، ودقة نتائجه وسلامتها، وتحديد نقاط الضعف فيه.

نشر النموذج

تهيئة النموذج للاستخدام في البيئة التشغيلية، من خلال تحويل النموذج إلى تنسيق قابل للتشغيل في بيئة الإنتاج، والتأكد من تكامله مع الأنظمة الأخرى للمنشأة

تحسين النموذج

تقييم أداء النموذج بعد نشره، وتحسينه باستمرار عن طريق جمع الملاحظات من المستخدمية، ومقارنة النموذج بالمستهدفات المتوقعة، وتحديد المجالات التي يمكن تحسينها.

تأثير الذكاء الاصطناعي التوليدي في مستقبل العالم

يؤدي إلى أتمتة 300 مليون وظيفة حول العالم

2025: يساعد على اكتشاف 30% من الأدوية والمواد الجديدة.

2026: 70% من شركات البرمجيات ستضمن قدراته في تطبيقاتها.

2026: يسهم في أتمتة 60% من تصاميم المواقع والتطبيقات.

2027: يدعم التطوير التلقائي لـ15% من التطبيقات الجديدة دون تدخل بشري.

2032: وصول قيمته السوقية إلى +4.8 ترليون ريال.

2033: يحقق زيادة محتملة بنسبة 7% من إجمالي الناتج المحلي العالمي خلال السنوات العشرة القادمة.