كيف يتنبأ الذكاء الاصطناعي بالأحداث المستقبلية

معظم الناس يحبون أن يعرفوا ما يخبئه المستقبل. ربما يرغب البعض في معرفة ما إذا كانوا سيصبحون أثرياء أو سيكون لديهم منزل فاخر. ويود آخرون ببساطة معرفة كيف سيبدو الطقس في عيد ميلادهم بعد ستة أشهر من الآن.

يمكن لتقنية الذكاء الاصطناعي التنبؤية أن تخبرك بما يخبئه المستقبل - حسنًا، بالنسبة لشركتك، على أي حال. على الرغم من أنك قد تحتاج إلى كرة بلورية لنفسك، إلا أن العملية المنهجية للذكاء الاصطناعي التنبئي أكثر عملية بكثير. وهي أكثر موثوقية بكثير من كرة العراف البراقة.

كيف يتنبأ الذكاء الاصطناعي التنبؤي بالمستقبل

لا يوجد شيء غامض حول الذكاء الاصطناعي التنبئي. تتبع هذه التقنية عملية محددة مسبقًا للتعرف على الأنماط والسلوكيات السابقة. ويستخدم هذه المعلومات لبناء نموذج بيانات للتنبؤ بالأحداث المستقبلية بناءً على الأحداث الماضية.

ولكن، قبل أن تتمكن من إخبارك بأي شيء عن المستقبل، هناك عدة خطوات يجب أن تتبعها أنظمة الذكاء الاصطناعي التنبؤية. وتشمل هذه ما يلي:

• جمع البيانات ومعالجتها مسبقًا: تبدأ جميع التنبؤات بالبيانات. عندما يتمكن نموذج الذكاء الاصطناعي التنبؤي من الوصول إلى أحدث البيانات (والأفضل جودة)، فإن توقعاته ستكون أكثر دقة بكثير.

يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي التنبؤية أيضًا التعامل مع العديد من أنواع البيانات، بما في ذلك الأرقام والنصوص وبيانات المستشعر. ومع ذلك، بغض النظر عن البيانات التي يفضلها النموذج، فإنه لا يمكنه استخدام البيانات الأولية.

ولهذا السبب تقوم أنظمة الذكاء الاصطناعي التنبؤية دائمًا بمعالجة البيانات مسبقًا بتنسيق يمكنهم فهمه. ويعني أيضًا أنه يجب تنظيف البيانات وتنظيمها قبل تغييرها إلى تنسيق مفهوم.

• اختيار النموذج: الخطوة التالية هي اختيار بنية نموذج الذكاء الاصطناعي الصحيحة. تتضمن خيارات البنية الأكثر شيوعًا خوارزميات التعلم الآلي مثل الشبكات العصبية أو أشجار القرار.

يتمتع كل نوع من أنواع الهندسة المعمارية هذه بنقاط قوة ونقاط ضعف فريدة. وهذا يجعل عملية الاختيار حاسمة. أيًا كان الخيار الذي تختاره، فيجب أن يتوافق تمامًا مع المهمة التي بين يديك.

بمجرد اختياره، يخضع نموذج الذكاء الاصطناعي لعملية تدريب محددة. يتلقى النموذج البيانات المعدة ويهضمها لتحديد الأنماط والسلوك والعلاقات.

تتكرر عملية التدريب لتقييم أداء النموذج بشكل مستمر. وهذا يجعل من السهل إجراء التعديلات بحيث يصبح النموذج أكثر دقة في توقعاته.

• المزيد من التقييم: إكمال عملية التدريب لا يعني أن نموذج الذكاء الاصطناعي سيعمل تلقائيًا بشكل جيد. في حين أنه قد يكون مثيرًا للإعجاب باستخدام بيانات التدريب، إلا أنه قد يفشل بشكل مذهل مع البيانات غير المرئية.

ولهذا السبب من الضروري إجراء مزيد من التقييم بعد التدريب الأولي. مطلوب مجموعة بيانات منفصلة للاختبار لتحديد إمكانية تعميم النموذج. ومن الأهمية بمكان اختبار قدرة النموذج على عمل تنبؤات دقيقة تتجاوز بيانات التدريب.

واستنادا إلى نتائج التقييم المضاف، قد يحتاج النموذج إلى مزيد من التحسين. من الممكن القيام بذلك عن طريق ضبط معلماته الأصلية. إذا لم ينجح ذلك، فقد يكون من الضروري البدء من جديد، باستخدام بنية نموذجية مختلفة.

• النشر التنبؤي لنموذج الذكاء الاصطناعي: إذا أثبت نموذج الذكاء الاصطناعي أنه يعمل بشكل جيد بعد التقييم، فهو جاهز للبدء في العمل. في هذه المرحلة، ستقوم شركة أو مؤسسة بدمج النموذج في نظام حيث ستستمر في تقديم التنبؤات.

على سبيل المثال، تتكامل نماذج الصيانة التنبؤية مع نظام التحكم الرقمي الخاص بالمصنع. وهذا يسمح لعمال المصنع بتوقع أعطال الآلات والمعدات واتخاذ الاحتياطات اللازمة.

لكن التكامل لا يعني نهاية عملية التدريب. تتطلب نماذج الذكاء الاصطناعي التنبؤية مراقبة مستمرة للتأكد من أدائها. عندما تصبح البيانات الجديدة متاحة، يجب إعادة تدريب النماذج لضمان أن تظل تنبؤاتها ذات صلة ودقيقة.

حدود الذكاء الاصطناعي التنبؤي

مرة أخرى، الذكاء الاصطناعي التنبئي لا يعمل بالسحر، لذلك سيكون له بعض القيود. وفي حين أن هذه التكنولوجيا مفيدة للتنبؤ بالأحداث المستقبلية في قطاعات الأعمال المختلفة، إلا أنها لا يمكنها العمل إلا مع البيانات التي تتلقاها.

على سبيل المثال، تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي التنبؤية إلى بيانات عالية الجودة وما يكفي منها لتدريب نفسها على إجراء تنبؤات دقيقة. إذا حصل النموذج على معلومات متحيزة أو غير كاملة فقط، فإن توقعاته ستعكسها.

علاوة على ذلك، يمكن للمتغيرات غير المتوقعة أن تحد من هذه التكنولوجيا. يمكن لمثل هذه المتغيرات أن تؤثر على أي حدث، وستواجه نماذج الذكاء الاصطناعي صعوبة في التنبؤ بأي شيء في هذه المواقف.

وهذا يعني أيضًا أن تنبؤات الذكاء الاصطناعي التنبؤية ستكون دائمًا احتمالية وليست يقينًا. على سبيل المثال، أولئك الأشخاص الذين يرغبون في معرفة توقعات الطقس بعد ستة أشهر من الآن ربما لا يعتبرون أن التحول غير المتوقع في نمط الرياح يمكن أن يؤدي إلى هطول الأمطار حتى لو لم يكن هناك توقع للمطر في يوم معين.

وبنفس الطريقة، يمكن أن يحدث تحول غير متوقع في الأعمال التجارية، مما يؤدي إلى إلغاء توقعات الذكاء الاصطناعي الأصلية تمامًا.

هل الذكاء الاصطناعي التنبؤي عادل وشفاف؟

في عام 2024، يتساءل الجميع عما إذا كان استخدام الذكاء الاصطناعي في اتخاذ القرار أمراً أخلاقياً. بعد كل شيء، إذا كان هناك تحيز في بيانات التدريب الأصلية، فقد يؤدي ذلك إلى توقعات تمييزية.

على سبيل المثال، إذا تم تدريب نموذج الموافقة على القروض الخاص بالبنك على بيانات تاريخية قديمة، فمن الممكن أن ينتج توقعات متحيزة لصالح التركيبة السكانية المحددة.

ولأنه ليس من الواضح بنسبة 100% كيف تتوصل نماذج الذكاء الاصطناعي إلى استنتاجاتها وتوقعاتها، فهناك نقص في الشفافية. وهذا في نهاية المطاف يقلل الثقة ويثير عدة أسئلة حول المساءلة.

يجب على المطورين بذل المزيد من الجهد لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي التنبؤية باستخدام أحدث البيانات. إنها الطريقة الوحيدة لضمان تدريب النماذج بشفافية وتقديم تنبؤات وتنبؤات غير متحيزة.

الصناعات التي تستفيد أكثر من تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي التنبؤية

وبغض النظر عن هذه المخاوف، فإن الذكاء الاصطناعي التنبئي يواصل إحداث موجات في العديد من قطاعات الأعمال. في مجال التمويل، تتنبأ نماذج الذكاء الاصطناعي بدقة باتجاهات سوق الأوراق المالية ويمكن أن تساعد في منع الأنشطة الاحتيالية.

في مجال الرعاية الصحية، يستخدم الأطباء الذكاء الاصطناعي التنبؤي لتشخيص الأمراض في وقت مبكر والتنبؤ بنتائج المرضى. في قطاع البيع بالتجزئة، تتنبأ أنظمة الذكاء الاصطناعي التنبؤية بطلب العملاء ويمكنها أيضًا مساعدة المسوقين على تخصيص الحملات الإعلانية.

يساعد الذكاء الاصطناعي التنبؤي أيضًا على منع الاضطرابات في صناعة سلسلة التوريد من خلال التنبؤ بالفشل اللوجستي المحتمل.

ومع توسع هذه التكنولوجيا وتطورها، فإنها ستواصل تحويل قطاعات الأعمال الأخرى في جميع أنحاء العالم.

الذكاء الاصطناعي التنبؤي يشير إلى الطريق نحو مستقبل أكثر كفاءة

لا يوجد شيء كريستالي في كرة الذكاء الاصطناعي التنبؤية. وبدلاً من ذلك، ستستمر هذه الكرة المتقدمة تقنيًا في دفع الجميع نحو مستقبل أكثر كفاءة مليئًا بإدارة المخاطر الاستباقية واتخاذ القرار الأمثل.