كيف يساعد الذكاء الاصطناعي في اتخاذ القرار؟

لقد غيّر الذكاء الاصطناعي بشكل كبير الطريقة التي نتفاعل بها مع التكنولوجيا. باختصار ، يبسط الذكاء الاصطناعي حياتنا. على الرغم من أن البعض قد لا يدرك ذلك ، فقد أصبح الذكاء الاصطناعي جزءًا من الحياة اليومية للجميع. يمكن العثور هنا على نظرة عامة حول كيفية مساعدة الذكاء الاصطناعي في اتخاذ القرارات.

يعرف مالكو المنازل في Amazon Echo و Google مدى ملاءمة هذه الأجهزة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي ، لا سيما بالنظر إلى قدرتها ودقتها. أثناء عمليات البحث الصوتي ، يمكن للذكاء الاصطناعي تقديم النتائج وتحسين تجربة العملاء من خلال معالجة الأوامر الصوتية بسلاسة.

الإحصائيات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

توضح هذه الإحصائيات إلى أي مدى نما الذكاء الاصطناعي.

نمت شعبية المساعدين الصوتيين مثل Siri و Echo والمزيد لدرجة أن 97 ٪ من مستخدمي الأجهزة المحمولة يستخدمونها.
نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي يوفر ميزة تنافسية للمؤسسات ، فإن 80٪ منهم يفكرون في استخدام الذكاء الاصطناعي لخدمة العملاء.
يعتبر الذكاء الاصطناعي عنصرا حاسما في استراتيجية البيانات الخاصة بهم من قبل 61٪ من المسوقين.
من المتوقع أن يساعد التعلم الآلي (ML) في اتخاذ القرارات التجارية لـ 65٪ من الشركات التي تنفذها.
سيتم استخدام Chatbots لأتمتة 90٪ من تفاعلات العملاء بحلول عام 2022.

فحص قدرات الذكاء الاصطناعي على اتخاذ القرارات

لتحديد ما إذا كان الذكاء الاصطناعي جديرًا بالثقة لاتخاذ القرارات أم لا ، خاصةً عندما تكون المخاطر عالية ، نحتاج أولاً إلى معرفة ما يمكن أن يفعله الذكاء الاصطناعي اليوم ومعرفة فوائد ومخاطر الذكاء الاصطناعي.

• الذكاء الاصطناعي أفضل في التعامل مع المدخلات المتعددة.
  يعتبر البشر أقل موثوقية في التعامل مع عوامل متعددة في نفس الوقت عند اتخاذ قرارات معقدة عند مقارنتها بالآلات. يمكن للآلات معالجة البيانات في دقائق بينما يتم تقديم رؤى قيمة ، وهو أمر قد يستغرق وقتًا طويلاً من البشر.
• تسريع عملية اتخاذ القرار.
  في جميع المجالات والمواقع ، تتحرك الأشياء دائمًا بمعدل متسارع. باستخدام التسعير الديناميكي ، يمكنك تحسين هوامشك الخاصة بالتجارة الإلكترونية أو أي صناعة أخرى.
• كشف الأنماط
  قد لا يكون من السهل اكتشاف التحليل البشري عندما يتعلق الأمر بأنماط الشراء. يمكن رصد هذه الأنماط باستخدام التحليلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي ، ويمكن للشركات الاستفادة من اكتشاف هذه الأنماط.
  من أجل فهم أنماط شراء العميل بشكل أفضل ، يجب عليك مواءمة منتجاتك بناءً على تلك الأنماط التي تظهر احتياجات العملاء. يمكن لأداة تنبؤ بسيطة أن تتفوق بسهولة على البشر في هذا الجانب ، ومن المتوقع أن ينمو الذكاء الاصطناعي القرصنة في المستقبل.
• الخوارزميات محصنة ضد إجهاد القرار
  على عكس البشر الذين يتعبون بعد ساعات من اتخاذ القرارات ومعالجة البيانات ، لن تواجه هذا القلق مع الذكاء الاصطناعي.

تضمن قدرتهم على اتخاذ قرارات متكررة دون تعب بمرور الوقت جودة القرارات التي يتخذونها. يمكن أن يؤدي الإرهاق إلى قرارات سيئة يمكن تخفيفها.

ما مدى صعوبة الوثوق بقرارات الذكاء الاصطناعي؟

الذكاء الاصطناعي متأصل بعمق في العديد من مكونات حياتنا. ومع ذلك ، لا يزال من الممكن أن يتعرض للأخطاء ، خاصة إذا تم تقديم معلومات خاطئة أو بيانات تدريب غير كافية. لنلقِ نظرة على بعض التحديات التي يواجهها الذكاء الاصطناعي حاليًا.

1. القيم الإنسانية

أصبح الذكاء الاصطناعي أكثر وأكثر قدرة ، مما يجعل البشر قلقين بشأن "قيمه الإنسانية". عندما سمع الناس لأول مرة عن السيارات ذاتية القيادة ، كانوا متحمسين ، ولكن بعد ذلك بدأت عملية اتخاذ القرار في التساؤل عن كيفية تعامل السيارات المستقلة مع المواقف الصعبة.

تخيل شاحنة قادمة نحوك بسرعة خطيرة. عندما ينحرف السائق ، يمكن أن يتسبب ذلك في وقوع حادث كارثي.

• كيف تتصرف السيارة المستقلة؟
• كيف ستتخذ القرار؟

هذه أسئلة معقدة. أخيرًا ، يمكن أن يكون تحيز المبرمجين عاملاً محددًا ، ويمكن أن يؤدي ذلك إلى تآكل سريع للثقة في قرارات الذكاء الاصطناعي.

2. الشفافية

الثقة مبنية على الشفافية. ستبقى مشكلة الثقة دائمًا حتى تصبح الشركات والمؤسسات قادرة على أن تكون شفافة تمامًا ، وهذا ما كانت عليه الأمور دائمًا.

وبالمثل ، دائمًا ما يكون الناس فضوليين بشأن أسباب وأسباب أنظمة الذكاء الاصطناعي. إن قدرة أنظمة الذكاء الاصطناعي على الوصول إلى استنتاجات معينة وحتى تقديم توصيات مخصصة أمر مذهل. ومع ذلك ، ستكون هناك دائمًا مخاوف لأنهم لا يستطيعون (في الوقت الحالي) شرح كيف يمكنهم الحصول على نتيجة معينة.

المجال العسكري المحفوف بالمخاطر ، ركز أيضا على موضوع الثقة. ربما لهذا السبب أطلقت وكالة مشاريع الأبحاث الدفاعية المتقدمة (DARPA) عدة مشاريع تهدف إلى شرح ، أقرب ما يمكن للإنسان ، كيف يصل الذكاء الاصطناعي إلى نتيجة معينة.

تريد شركة أخرى استخدام أجهزة الذكاء الاصطناعي لإدارة سير العمل بشكل أفضل وتقديم تقارير دقيقة عن أدائها في ظل ظروف مختلفة.

3. دقة الاستقلالية

يتخذ الذكاء الاصطناعي القرارات بناءً على التوقعات. تكون معظم قرارات أنظمة الذكاء الاصطناعي دقيقة عندما تكون 95٪ أو أعلى. من حيث الاستخدامات اليومية الأساسية للذكاء الاصطناعي ، فهذا مثير للإعجاب وموثوق بالفعل ، لكنه سيكون مختلفًا كثيرًا عندما يتعلق الأمر بالتطبيقات عالية المخاطر. هل يجب منح الآلات استقلالية أعلى؟

4. هل توجد طرق لتعزيز عملية صنع القرار في مجال الذكاء الاصطناعي؟

حاليًا ، يمكن للذكاء الاصطناعي التعامل مع المهام العادية ، مما يسمح للموظفين بالتركيز على المهام الأكثر أهمية. ومع ذلك ، مع كل قدراتهم والفوائد التي يجلبونها ، هل سيكون من الحكمة الوثوق بقرارات الذكاء الاصطناعي عندما تكون المخاطر كبيرة؟ غير واضح. فيما يلي بعض الطرق التي يمكن للذكاء الاصطناعي من خلالها اتخاذ قرارات أفضل.

• تخصيص الذكاء الاصطناعي لأغراض محددة
  الذكاء الاصطناعي لم يصبح حقيقة واقعة بعد. يجب أن يتعاون أعضاء الفريق المسؤولون عن تصميم الذكاء الاصطناعي مع أولئك الذين هم على دراية بآثار الذكاء الاصطناعي داخل المنظمة.
  أكبر خطأ هو التركيز فقط على جعل التكنولوجيا والخوارزميات أكثر تقدمًا دون مراعاة احتياجات أولئك الذين سيستخدمون الأفكار. يجب أن يضع تصميم نظام ذكاء اصطناعي المستخدم في الاعتبار.
• تسهيل تبادل البيانات بين المنظمات
  بشكل أساسي ، يعمل الذكاء الاصطناعي على البيانات ، ويعتمدون في قراراتهم على تلك البيانات. تمتلك معظم المؤسسات البنى التحتية لتكنولوجيا المعلومات الخاصة بها بواسطة أفراد أو فرق مختلفة بمرور الوقت.
  وبالتالي ، ننتهي ببيانات مجزأة وغير مرتبطة. من أجل تحسين الذكاء الاصطناعي للمؤسسة ، سوف يتطلب الأمر بنية بيانات موحدة.
• إقامة شراكات استراتيجية
  من أجل الاستفادة من اتجاهات الذكاء الاصطناعي في التجارة الإلكترونية ، يجب أن تعمل وتشترك مع الشركات التي أثبتت كفاءتها في التنقل في نظام الذكاء الاصطناعي من تصميم المنتج إلى الشحن.
  سيتمكن رجال الأعمال المهرة تقنيًا الذين يفهمون الذكاء الاصطناعي والمستعدون لتطبيقه في صنع القرار من تحقيق نتائج إيجابية لعملك ومساعدتك في التغلب على أي عقبات.
• استثمر الوقت في التدريب.
  تعتمد دقة قرارات الذكاء الاصطناعي على البيانات المستخدمة لتدريب نظامها ، لذلك يجب على المؤسسات توحيد بياناتها لتغذية أنظمة الذكاء الاصطناعي. أخيرًا ، يجب أن تفكر في جودة البيانات من أجل تجنب التحيز.
  على عكس استخدام البيانات المطبقة على الأغلبية فقط ، مع الأخذ في الاعتبار البيانات من الأقليات للتمثيل الكامل لدعم المخاوف بشأن الدقة والشمول.
• تتبع لوائح الذكاء الاصطناعي.
  لا تتخلى عن فكرة "هيئة رقابة" للذكاء الاصطناعي يمكنها الإشراف على خوارزميات التدقيق أو تنظيمها أو تدقيقها ، وهو أمر مفيد بشكل خاص عندما يبدو أن هناك أي احتمال للتحيز.
  وقعت حوادث سابقة لظن الناس خطأً لأنظمة الذكاء الاصطناعي ، وكان بعضها مجرد إزعاج. حوادث أخرى كان لها مصلحة أكبر.

في بعض الحالات ، أدت أخطاء الذكاء الاصطناعي إلى فقدان الوظائف ، والاحتجاز ، وضياع الفرص. طعن منظمو الطرف الثالث في مثل هذه القرارات. لأولئك الجدد على هذه التكنولوجيا ، هناك ملفات podcast مثل AI Nation و CNA و Apple ستعلمك المزيد عن لوائح الذكاء الاصطناعي.