ما هو الذكاء الاصطناعي؟ الدليل الشامل للذكاء الاصطناعي

على الرغم من كل الضجيج الأخير، فإن الذكاء الاصطناعي (AI) ليس بالأمر الجديد. في الواقع، فهو يسبق شبكة الويب العالمية بعقود. في حين أن الظهور المفاجئ والسريع للذكاء الاصطناعي التوليدي قد حظي بكل الاهتمام (وربما هو السبب وراء قراءتك لهذه المقالة)، فمن المؤكد أنك واجهت الذكاء الاصطناعي بشكل مباشر وغير مباشر لسنوات عديدة.

ستكشف هذه النظرة العامة رفيعة المستوى عن الذكاء الاصطناعي عن الطرق المختلفة التي يمكن أن يعمل بها، وما يمكنه فعله وما لا يمكنه فعله، وتأثيراته على حاضر ومستقبل الأعمال والمجتمع. سنشير أيضًا إلى كيفية ارتباط ذلك بـ Grammarly، فقد كان ذلك جزءًا من الطريقة التي ساعدنا بها الأشخاص على الكتابة لأكثر من عقد من الزمن.

جدول المحتويات

• وأوضح منظمة العفو الدولية
• كيف يعمل الذكاء الاصطناعي
• تاريخ الذكاء الاصطناعي
• تطبيقات الذكاء الاصطناعي
• فوائد الذكاء الاصطناعي
• حدود الذكاء الاصطناعي
• خاتمة

وأوضح الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي هو تقنية تحاكي الطريقة التي يتعلم بها العقل البشري ويعمل.

يختلف الذكاء الاصطناعي عن برامج الكمبيوتر القياسية من حيث أنه يمكنه حل المشكلات باستخدام الخوارزميات أو التفكير المنطقي. كما أنه في معظم التطبيقات اليوم يمكنه التعلم والتكيف دون تدخل بشري. تشمل الجوانب الرئيسية في مجال الذكاء الاصطناعي التعلم الآلي (ML)، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، والشبكات العصبية.

كيف يعمل الذكاء الاصطناعي

النموذج هو مثال محدد للذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، ChatGPT 3.5 وChatGPT 4 هما نموذجان للذكاء الاصطناعي. لفهم اللبنات الأساسية للذكاء الاصطناعي، سنركز على الأساليب المفاهيمية المختلفة لإنشاء نموذج.

الذكاء الاصطناعي القائم على القواعد، أو الأنظمة المتخصصة

الإطار الأكثر وضوحًا هو ما يسمى بالأنظمة القائمة على القواعد، أو الأنظمة الخبيرة: حيث يكتب الأشخاص تعليمات محددة في شكل من أشكال المنطق الذي يمكن للخوارزمية فهمه. تعمل شجرة الهاتف النموذجية لدعم العملاء بهذه الطريقة: يُطلب منها إعطاء استجابة معينة للإدخال الذي يطابق معلمات معينة. تعد خوارزمية PageRank الأساسية من Google مثالًا آخر ولكنها أكثر تعقيدًا.

التعلم الآلي

يستخدم معظم الذكاء الاصطناعي اليوم أسلوبًا يسمى التعلم الآلي. وبدلاً من إعطائه مجموعة من التعليمات المشفرة، يتعلم النموذج القواعد بنفسه من مجموعة كبيرة (أو ضخمة) من المحتوى - الأنماط والعلاقات والديناميكيات الأخرى. غالبًا ما تسمى هذه العملية بتدريب النموذج. من الممكن أيضًا الجمع بين القواعد وتعلم الآلة، وسنناقش المزايا النسبية لكل منهما لاحقًا.

هناك أربع فئات أساسية لتعلم الآلة: التعلم الخاضع للإشراف، وغير الخاضع للإشراف، وشبه الخاضع للإشراف، والتعلم الخاضع للإشراف الذاتي.

1 يستخدم التعلم الخاضع للإشراف البيانات المشروحة أو المنظمة لإخبار الآلة بما يحتاج إلى تعلمه. يعتمد هذا النهج على مجموعات البيانات المسماة، حيث يكون المخرج المطلوب معروفًا بالفعل، مما يسمح للنموذج بمعرفة العلاقة بين المدخلات والمخرجات.

2. لا يحتوي التعلم غير الخاضع للرقابة على تعليمات واضحة، لذلك يُترك للآلة أن تفهم ما تراه بنفسها ثم تقوم بالتنبؤات. يُستخدم هذا النوع من التعلم للعثور على الأنماط المخفية أو الهياكل الجوهرية في بيانات الإدخال.

3 التعلم شبه الخاضع للإشراف هو نهج مختلط حيث يتم تدريب النموذج على كمية صغيرة من البيانات المصنفة المكملة بكمية كبيرة من البيانات غير المسماة. تستفيد هذه الطريقة من فوائد التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف، مما يؤدي إلى تحسين كفاءة التعلم ودقته عندما تكون البيانات المصنفة نادرة.

4 التعلم الخاضع للإشراف الذاتي هو أسلوب يقوم فيه النموذج بإنشاء تسمياته الخاصة من البيانات المدخلة. وهو مفيد بشكل خاص في السيناريوهات التي تكون فيها البيانات المصنفة محدودة أو غير متوفرة. يستخدم النموذج جزءًا من بيانات الإدخال للتنبؤ بأجزاء أخرى، مما يؤدي بشكل فعال إلى إنشاء إشارات خاصة به تحت الإشراف.

لا يجب أن يتوقف التعلم مع التدريب الأولي. مع التعلم المعزز، يتحسن النموذج باستمرار بناءً على التعليقات حول جودة مخرجاته. يمكن إجراء هذا التقييم بواسطة البشر، ولكن هناك أيضًا العديد من التقنيات والخوارزميات للتعلم المعزز الآلي.

بمجرد تدريب النموذج، يصبح جاهزًا للاستخدام. يتم تشغيل المدخلات من خلال النموذج ويعطي مخرجات، سواء كان ذلك إجابة على سؤال، أو تصنيف صورة، أو رسم رسم، أو ما إلى ذلك. تعتبر بعض نماذج الذكاء الاصطناعي (خاصة النماذج القائمة على القواعد) حتمية، مما يعني أن مدخلات معينة ستؤدي دائمًا إلى مخرجات معينة. ومع ذلك، فإن معظم النماذج الحديثة هي نماذج احتمالية، وتقدم درجة معينة من العشوائية، وهو ما يفسر لماذا إذا قمت بإدخال نفس السؤال بالضبط في ChatGPT مرتين، فمن غير المرجح أن تحصل على نفس الإجابة.

الشبكات العصبية والتعلم العميق

حسنًا، ولكن كيفيعملالذكاء الاصطناعي فعليًا؟ هذا هو المكان الذي تصبح فيه الأمور تقنية للغاية بسرعة كبيرة. سنركز على النهج الكامن وراء العديد من ابتكارات الذكاء الاصطناعي الرائعة اليوم، والشبكات العصبية.

تبدأ هذه التمثيلات المبسطة للخلايا العصبية في الدماغ بإجراء تخمينات عشوائية، ومقارنة تلك التخمينات بالإجابات الصحيحة، وإجراء تعديلات صغيرة مرارًا وتكرارًا لتحسين دقتها باستمرار.

تتكون الشبكات العصبية من طبقات. في "الأسفل" يوجد الإدخال، والأعلى هو الإخراج، وبينهما ما يسمى بالطبقات المخفية. ومن الأسفل إلى الأعلى، تصبح القدرات مجردة بشكل متزايد. على سبيل المثال، في نظام التعرف على الصور، قد تتعرف الطبقات السفلية على الألوان أو الحواف، بينما تتعرف الطبقات العليا على كائنات محددة.

عندما تحتوي الشبكات العصبية على طبقات مخفية متعددة، يُسمى ذلك بالتعلم العميق. عادةً ما تحتوي الشبكات العصبية العميقة اليوم على الكثير من الطبقات، وغالبًا ما تكون هناك طبقات فرعية ذات وظائف محددة. لقد أدت التحسينات في قوة المعالجة إلى إطلاق العنان لانفجار في الابتكار.

معالجة اللغة الطبيعية

عندما تسعى أجهزة الكمبيوتر إلى فهم الطريقة التي يكتب بها البشر ويتحدثون بها، فهذه معالجة للغة الطبيعية. في حين أن التدقيق الإملائي الأساسي يسلط الضوء ببساطة على الكلمات التي لا تتطابق مع القاموس، فإن Grammarly يستخدم البرمجة اللغوية العصبية لفهم كتابتك وتقديم اقتراحات تناسب السياق.

في العقد الماضي أو نحو ذلك، مرت البرمجة اللغوية العصبية بثورة، والتي من المؤكد أنك شهدتها في العمل في الترجمة الآلية، وتوليد النص، والنسخ التلقائي. تقنيات مثل زيادة الاهتمام (مدى قدرة النموذج على "الأخذ في الاعتبار" في وقت معين، بدلاً من مجرد معالجة كلمة بكلمة) والنماذج المدربة مسبقًا (حتى لا يضطروا إلى إعادة تعلم كيفية عمل اللغة البشرية من خدش) أتاحت للآلات أن تفهم وتبدو مثل البشر في العديد من السياقات.

الذكاء الاصطناعي التوليدي

الذكاء الاصطناعي التوليدي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي يمكنها إنتاج محتوى جديد، مثل النصوص والصور والموسيقى وحتى التعليمات البرمجية، بناءً على بيانات التدريب الخاصة بها.

على عكس أنظمة الذكاء الاصطناعي التقليدية، والتي تم تصميمها لمهام محددة أو تحليل البيانات، فإن نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية قادرة على توليد مخرجات أصلية تحاكي في كثير من الأحيان العمل الذي أنشأه الإنسان. هذه النماذج - المبنية على شبكات عصبية عميقة - تستشعر الأنماط أو الأنماط أو المنطق من مجموعات بيانات واسعة النطاق. ثم يقومون بالاستفادة من هذه المعرفة لإنشاء محتوى جديد وفريد ​​لم يكن موجودًا من قبل.

يمتد استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى مجالات مختلفة، بما في ذلك الترفيه والفن والأدب وتطوير البرمجيات. وهذا يدل على تنوع الذكاء الاصطناعي وقدراته المتنامية.

للمراجعة: يمكن أن يعتمد الذكاء الاصطناعي على القواعد أو التعلم الآلي. يمكن أن يكون التعلم الآلي خاضعًا للإشراف أو غير خاضع للإشراف، ويتحسن بمرور الوقت من خلال التعلم المعزز. العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي اليوم عبارة عن شبكات عصبية تستخدم التعلم العميق من خلال عدة طبقات. تعد معالجة اللغة الطبيعية قصة نجاح مشرقة للشبكات العصبية العميقة، وتسمى النماذج التي تنشئ النصوص والصور والرموز وغير ذلك الكثير بالذكاء الاصطناعي التوليدي.

تاريخ الذكاء الاصطناعي

سنقدم هنا لمحة موجزة عن تاريخ الذكاء الاصطناعي. ومن أجل الإيجاز والتركيز فقط على الجدول الزمني للتطوير، لن نذكر الأفراد الذين يقفون وراء هذه الابتكارات.

الخمسينيات والثمانينيات من القرن العشرين: ربيع GOFAI، ثم الشتاء

تمت صياغة مصطلحالذكاء الاصطناعيفي عام 1956. وفي نفس العام، نجح أول برنامج حاسوبي للذكاء الاصطناعي في إثبات نظريات رياضية مختلفة، وكانت إحداها "أكثر أناقة" من الدليل الذي قدمه المؤلف الأصلي.

تم بناء أول شبكة عصبية في عام 1967، ولكن معظم أبحاث الذكاء الاصطناعي في هذا الوقت تم إجراؤها باستخدام التمثيل الرمزي والمنطق لمحاكاة العقل العقلاني. (قد تجد اختصارًا ساخرًا GOFAI، والذي يعنيالذكاء الاصطناعي القديم الجيد). ومع ذلك، أدى مزيج من التوقعات غير المحققة والقوة الحسابية المحدودة إلى ما يسمىبشتاء الذكاء الاصطناعي، حيث تباطأ التمويل والأبحاث في السبعينيات وما بعدها.

في الثمانينيات، أصبحت الأنظمة الخبيرة - نماذج الذكاء الاصطناعي القائمة على القواعد التي تعلمنا عنها سابقًا - شائعة وكان لها تأثير عملي على العديد من الشركات. وبالتوازي، عاد الباحثون إلى الشبكات العصبية وطوّروا تقنيات لجعلها تدرب نفسها.

التسعينيات – العقد الأول من القرن الحادي والعشرين: منتشر ولكن لا يحظى بالتقدير

مع المزيد من قوة المعالجة ومجموعات البيانات الأكبر، في التسعينيات، أصبح التعلم الآلي عمليًا على نطاق تطبيقي، وحقق الذكاء الاصطناعي العديد من المعالم. خارج الأفلام، ربما كان أول نجاح معروف على نطاق واسع للذكاء الاصطناعي عندما تغلب ديب بلو على جاري كاسباروف في لعبة الشطرنج في عام 1997. وبعد فترة وجيزة، أصبح أول برنامج للتعرف على الكلام للمستهلك، Dragon، متاحًا لنظام التشغيل Windows.

على الرغم من هذا التقدم، حتى العقد الأول من هذا القرن، كان العديد من الباحثين والشركات يخفيون منتجاتهم ومشاريعهم في مجال الذكاء الاصطناعي بمصطلحات أخرى لأنها لا تزال تحمل دلالة المبالغة. المفارقة هي أن هذه الأنظمة نفسها، التي تشغل كل شيء بدءًا من مرشحات البريد العشوائي إلى Roombas، جلبت في الواقع القيمة العملية للذكاء الاصطناعي التطبيقي إلى الحياة اليومية.

2010 - اليوم: أصبح الذكاء الاصطناعي سائدًا

في عام 2010، بدأ الذكاء الاصطناعي في صعود مستمر حتى يومنا هذا. فبدلاً من تحقيق إنجاز واحد، تضافرت عدة عوامل:

• وحدات معالجة الرسومات: على الرغم من اسمهاكوحدة معالجة رسومية،فقد تبين أن هذه الرقائق فعالة جدًا في تدريب الشبكات العصبية العميقة. أدى التحول نحو استخدام وحدات معالجة الرسومات إلى تسريع السرعة والنطاق العملي لإنتاج نماذج جديدة.
• التطورات البحثية: أدت الأشكال والتطبيقات الجديدة للشبكات العصبية إلى قفزات كبيرة في قدرة أجهزة الكمبيوتر على فهم النصوص والصور وعرضها.
• البيانات الضخمة: بحلول هذه المرحلة، كان الإنترنت موجودًا لفترة كافية لمليارات المستخدمين لتوليد كميات لا يمكن فهمها من المحتوى للنماذج للتعلم منها.
• الحوسبة السحابية: سهّلت المنصات حسب الطلب من Amazon وGoogle وMicrosoft وغيرها الحصول على قوة الحوسبة اللازمة لتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي.

تشمل الابتكارات التي تم إنشاؤها حديثًا أو تم إصلاحها جذريًا خلال هذا الوقت ترجمة Google، والمساعدين الافتراضيين مثل Siri، ومحركات التوصية على خدمات مثل Netflix وSpotify، ناهيك عن العديد من التأثيرات المهمة ولكن الأقل وضوحًا على القطاعات بما في ذلك الرعاية الصحية والتصنيع وحتى الدفاع. .

فلماذا ارتفع جنون الذكاء الاصطناعي عدة مرات بمجرد ظهور الذكاء الاصطناعي التوليدي على الساحة؟ والفرق الكبير هو أن النماذج مثل ChatGPT وDALL-E يمكنها تفسير أي مدخلات والاستجابة لها، بدلاً من التقيد بنطاق معين. وهذا يعني أن أي شخص لديه اتصال بالإنترنت يمكنه التفاعل مباشرة مع نموذج الذكاء الاصطناعي دون أي تدريب خاص، وأنه يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي في استخدامات محددة بشكل أسرع بكثير من بناء نموذج جديد من الصفر.

المستقبل: AGI وASI

وعلى الرغم من كل إمكانياته، فإن ما نراه اليوم يُعرف بالذكاء الاصطناعيالضيقأوالضعيف.وهذا يعني أن التكنولوجيا تغطي جزءًا من الذكاء البشري وليس النطاق الكامل. الآلة التي تعادل قدرات أدمغتنا سوف يطلق عليها اسمالذكاء الاصطناعي القوي، أوالذكاء العام الاصطناعي (AGI). بمجرد أن يتفوق الذكاء الاصطناعي على الذكاء البشري، يُعرف ذلك بالذكاء الاصطناعي الفائق (ASI).

كم نحن بعيدون عن AGI؟ إنه تخمين أي شخص. حتى أولئك المنخرطون بعمق في هذا المجال أخطأوا في تقدير وتيرة الابتكار مرارًا وتكرارًا.

تطبيقات وأمثلة على الذكاء الاصطناعي

هذه ليست سوى عدد قليل من الطرق العديدة التي يظهر بها الذكاء الاصطناعي في تطبيقات العالم الحقيقي اليوم.

مساعدة البشر على القيام بالأشياء بشكل أفضل.نعتقد أن Grammarly هو مثال ممتاز هنا: لديك الأفكار، والإحساس بما تحاول قوله، ومعرفة الجمهور. نقترح طرقًا لجعل رسالتك أكثر وضوحًا وتحسين فرصة تلقيها بشكل جيد. تعرف على المزيد حول كيفية استخدام Grammarly للذكاء الاصطناعي التوليدي لتحسين التواصل.

مساعدة ذوي الإعاقة.تعد التقنيات مثل تحويل الكلام إلى نص وتحويل النص إلى كلام بمثابة تغيير جذري في قواعد اللعبة بالنسبة للأشخاص الذين يعانون من إعاقات حسية، مثل السمع أو الرؤية. فهي تتيح لهم استيعاب المحتوى المباشر والمسجل الذي لم يكن من الممكن الوصول إليه سابقًا، حتى يتمكنوا من التفاعل بشكل أكبر مع ثراء العالم دون الاعتماد على شخص ما ليكون بمثابة أعينهم أو آذانهم.

أنظمة الحكم الذاتي.يمكن للذكاء الاصطناعي أن يمزج بين الإدراك والتنبؤ للقيام بأشياء كثيرة بشكل أكثر كفاءة وأمانًا، بدءًا من السيارات ذاتية القيادة وحتى أنظمة الرش التي لا تعمل عندما يكون الطقس على وشك المطر. أبلغت شركة Waymo، شركة السيارات ذاتية القيادة التي أنشأتها شركة Google، عن انخفاض عدد الإصابات بنسبة 85 بالمائة عما لو قطع البشر نفس المسافة.

التوصيات.تعمل نماذج الذكاء الاصطناعي على تحليل سلوك المستخدم وتركيبته السكانية لإجراء تخمينات مدروسة للغاية حول أشياء مثل البرنامج التلفزيوني التالي أو نوع المياه الفوارة التي قد ترغب في تجربتها.

المعالجة السمعية والبصرية.تشمل الأمثلة التعرف على الصوت من مساعد افتراضي، وجمع الرسوم تلقائيًا استنادًا إلى معالجة صور لوحات الترخيص، وتصفية الضوضاء المرئية والصوتية من التسجيل أو البث.

حافة الذكاء الاصطناعي.وهذا يضع قوة الذكاء الاصطناعي مباشرة في الأجهزة في العالم الحقيقي، وليس في مركز البيانات. تميل هذه إلى التركيز على الليزر على مهمة محددة للمعالجة السريعة ومنخفضة الطاقة. تشمل الأمثلة Face ID على iPhone وأجهزة تنظيم الحرارة الذكية.

مزايا وفوائد الذكاء الاصطناعي

المعالجة على نطاق واسع.تخيل لو كان على شخص حقيقي تقييم كل معاملة بطاقة ائتمان واحدة بحثًا عن الاحتيال أو إدخال كل رقم من كل نموذج ضريبي يتم إرساله بالبريد إلى مصلحة الضرائب الأمريكية. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحكم أو يصنف بشكل أسرع بكثير، وفي كثير من الأحيان أفضل، من الناس.

كشف الأنماط والتنبؤ بها.بدأ الذكاء الاصطناعي يتفوق على البشر في قدرته على اكتشاف السرطان؛ وفي إحدى الحالات، تفوقت على المحترفين بنسبة 13%. كما أنها جيدة جدًا في الاستشعار عندما تنحرف الأشياء عن النمط المعترف به، مثل اكتشاف الأخطاء في قواعد البيانات. هذه القدرة على اكتشاف الأنماط تجعل الذكاء الاصطناعي مفيدًا بشكل خاص للتنبؤات، بدءًا من التنبؤات الجوية وحتى تحركات سوق الأسهم.

رؤى الرواية.منذ النموذج الأول، توصل الذكاء الاصطناعي إلى إجابات وأساليب لجميع أنواع المشكلات التي لم يفعلها أي إنسان على الإطلاق. تمتد الأمثلة الحديثة من تصميم الأحذية إلى قانون جديد في الفيزياء.

تسريع الطب.من لقاحات كوفيد-19 إلى اكتشاف مرض الزهايمر، يساعد الذكاء الاصطناعي الباحثين على تطوير التشخيص والعلاج بشكل أسرع.

اليقظة.الذكاء الاصطناعي لا يتعب أبدًا. وطالما تمت هندسته بشكل صحيح، وتزويده بما يكفي من الكهرباء وقوة المعالجة، فيمكنه مراقبة كميات كبيرة من البيانات باستمرار. وهذا هو المساهم الرئيسي في انخفاض معدل حوادث المركبات ذاتية القيادة.

عيوب وقيود الذكاء الاصطناعي

الهلوسة.يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي اختلاق الأشياء. ولأن الكثير مما تقوله هذه النماذج معقول، فإن الكثير من الناس لا يفكرون في التحقق منه مرة أخرى. إحدى الأمثلة الحديثة على هذه المشكلة جاءت عندما أرسل مايكل كوهين، المحامي السابق، استشهادات إلى محاميه بشأن قضايا قانونية تم اختلاقها بالكامل بواسطة الذكاء الاصطناعي التوليدي لشركة Google، والذي كان يُعرف آنذاك باسم Bard (الآن الجوزاء).

التزييف العميق.في حين أن الهلوسة عرضية، إلا أن التزييف العميق يكون مقصودًا. يمكن للجهات الفاعلة الخبيثة (أو المخادعين بشكل أكثر براءة) استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء صور أو مقاطع فيديو أو مقاطع صوتية أو نصوص تبدو قريبة جدًا من الواقع لدرجة أن العديد من الأشخاص لا يستطيعون التمييز بينها.

المنافسة مع الوظائف البشرية.يرى العديد من الأشخاص الذين يعملون في أدوار مثل الكتابة وخدمة العملاء أن الذكاء الاصطناعي التوليدي يمثل تهديدًا حقيقيًا. تشير مجلة فورتشن إلى فقدان الآلاف من الوظائف بسبب الذكاء الاصطناعي، وهو ما تقول صراحة إنه "أقل من العدد بالتأكيد".

صعوبة في معرفة سبب التوصل إلى نتيجة معينة.مع الشبكات العصبية، لا يمكنك أن تعرف بالضبط لماذا أو كيف تعطي مخرجات معينة - لا يمكن إرجاعها مباشرة إلى جزء معين من مجموعة التدريب، على سبيل المثال. في الصناعات شديدة التنظيم، مثل الرعاية الصحية أو التمويل، يتم بناء بعض أنظمة الذكاء الاصطناعي جزئيًا أو كليًا باستخدام خوارزميات قائمة على القواعد والتي يمكن للبشر تقييمها.

استهلاك الطاقة.من الصعب قياس ذلك بشكل مباشر، لكن إحدى الدراسات تقدر أن توليد صورة واحدة، كما هو الحال مع DALL-E، يستخدم ما يقرب من نفس كمية الطاقة التي تستهلكها دورة شحن الهاتف الذكي، والتي يمكن أن تتراكم بشكل كبير بمرور الوقت.

خاتمة

الذكاء الاصطناعي قديم وحديث جدًا. على الرغم من أن هذا المجال موجود منذ ما يقرب من 70 عامًا، إلا أنه في العقد الماضي فقط، وخاصة في السنوات القليلة الماضية، أصبح الكثير منا مدركين تمامًا لقوته وإمكاناته. وبفضل ابتكارات مثل الشبكات العصبية، والتعلم العميق، ومعالجة اللغة الطبيعية، والذكاء الاصطناعي التوليدي، أصبحت الآن الأدوات التي كانت تبدو وكأنها خيال علمي منذ وقت ليس ببعيد متاحة بسهولة وتحدث فرقا كبيرا في العالم. هل تريد تجربة شيء عملي الآن؟ قم بالتسجيل في Grammarly، وشاهد كيف يمكن أن يعمل الذكاء الاصطناعي لصالحك.