الذكاء الاصطناعي
#مهارات_الذكاء_الاصطناعي
#الذكاء_الاصطناعي
مهارات الذكاء الاصطناعي: كيف تصبح فعالة في العالم الحقيقي
في السنوات القليلة الماضية، تم مناقشة الذكاء الاصطناعي تقريبًا حصريًا من حيث النماذج. نماذج أكبر، نماذج أسرع، نماذج أذكى. مؤخرًا، تحول التركيز إلى الوكلاء، الأنظمة القادرة على التخطيط، والتفكير، والعمل بشكل مستقل.
لكن القفزة الحقيقية في الفائدة لا تحدث على مستوى النموذج، ولا على مستوى الوكيل. إنها تحدث في طبقة أعلى، على مستوى المهارات.
إذا كانت النماذج تمثل الذكاء، وتمثل الوكلاء التنسيق، فإن المهارات هي المكان الذي يصبح فيه الذكاء الاصطناعي عمليًا وقيمًا في العالم الحقيقي.
المهارة ليست مجرد موجه. ليست دردشة. وليست وكيل.
المهارة هي وحدة معرفة إجرائية قابلة لإعادة الاستخدام تسمح لنظام الذكاء الاصطناعي بأداء مهمة محددة بشكل موثوق من البداية إلى النهاية.
بعبارات عملية، المهارة هي تطبيق ذكي يحول نية المستخدم إلى تنفيذ.
تمتلك المهارة غرضًا محددًا بوضوح. إنها تجسد المعرفة الخاصة بالمجال. تتبع إجراءً قابلًا للتكرار. وتنتج نتيجة ملموسة وقابلة للاستخدام.
يمكن أن يعني ذلك تحليل عقد وتحديد المخاطر، مقارنة عدة أدوات SaaS بناءً على قيود الأعمال الحقيقية، أو إنتاج استراتيجية تسعير باستخدام بيانات السوق.
لا يتفاعل المستخدمون مباشرة مع النماذج أو الوكلاء. ما يختبرونه هو المهارات، لأن المهارات هي الجزء من الذكاء الاصطناعي الذي يقدم النتائج.
البنية التحتية للذكاء الاصطناعي: أين تتناسب المهارات
لفهم لماذا تهم المهارات، من المفيد النظر إلى بنية الذكاء الاصطناعي الحديثة. في الأساس، توجد النماذج. توفر الذكاء الخام مثل فهم اللغة، والتفكير، والإدراك، والتعرف على الأنماط. إنها قوية، لكنها في الأساس عامة.
فوقها توجد الوكلاء. تعمل الوكلاء مثل نظام التشغيل. تخطط المهام، وتفكك المشكلات إلى خطوات، وتقرر أي الأدوات أو النماذج يجب استخدامها، وتدير تدفق التنفيذ.
في أعلى البنية التحتية توجد المهارات. المهارات هي طبقة التطبيق. إنها قدرات منظمة ومبنية لغرض معين يمكن للوكلاء استدعاؤها لإنجاز العمل الحقيقي.
المهارات ليست تعليمات فردية. إنها عملية منسقة. عندما يعبر المستخدم عن حاجة ملموسة، مثل الرغبة في معرفة أي حل SaaS يناسب شركته، يقوم النظام بتحديد المهارة ذات الصلة. ثم يقوم الوكيل بتفكيك المهمة إلى خطوات إجرائية.
لماذا تتفوق المهارات على الوكلاء المخصصين
من منظور المستخدم، لا تظهر هذه التعقيدات. المهارة تعمل ببساطة.
تتمثل إحدى أهم الفروقات في أن المهارات تشفر المعرفة الإجرائية بدلاً من المعرفة الوصفية. النماذج اللغوية الكبيرة ممتازة في شرح ما هو شيء ما. المهارات تلتقط كيفية تنفيذ شيء ما فعليًا.
هذه المعرفة الإجرائية قد تشمل سير العمل، والنصوص، والمنطق القرار، والقواعد، وتكامل الأدوات، وخطوات التفكير المنظمة. إنها ما يحول الذكاء العام إلى سلوك خبير. الوكلاء بمفردهم قادرون على التخطيط، لكنهم يفتقرون إلى المعرفة التنفيذية العميقة الخاصة بالمجال. المهارات تسد هذه الفجوة.
لهذا السبب أيضًا، تتوسع المهارات بشكل أفضل من الوكلاء المخصصين. خطأ شائع اليوم هو إنشاء وكيل جديد لكل مهمة. هذه الطريقة تصبح بسرعة هشة وغير قابلة للإدارة. المهارات، بالمقابل، هي وحدات قابلة لإعادة الاستخدام وقابلة للتجميع. يمكن لعدد صغير من الوكلاء العامين استدعاء مكتبة متزايدة من المهارات المتخصصة، كل منها يركز على القيام بشيء واحد بشكل جيد.
المهارات هي منتجات، وليست مجرد تكنولوجيا
نقطة حاسمة أخرى هي أن المهارات هي منتجات، وليست مجرد تكنولوجيا. يمكن حزمها، وترخيصها، وتوزيعها، وتكاملها، وتحقيق الربح منها. لا تشتري المستخدمون والشركات التفكير أو الذكاء بشكل مجرد. إنهم يشترون القدرات. يشترون النتائج. يشترون القدرة على اتخاذ قرارات أفضل وتنفيذ أسرع.
مع تزايد commoditization للنماذج وبدء تلاقي أطر الوكلاء، فإن الميزة التنافسية الحقيقية في الذكاء الاصطناعي تتغير. ستعود لمن يبني المهارات الأكثر فائدة ويسيطر على كيفية توزيعها.
على المدى الطويل، لن يتم الحكم على أنظمة الذكاء الاصطناعي بناءً على مدى ذكائها، ولكن بناءً على مدى فعاليتها في تحويل الذكاء إلى عمل.
النماذج تفكر. الوكلاء ينسقون. المهارات تنفذ.
احصل على نشرة TNW الإخبارية
احصل على أهم أخبار التقنية في صندوق بريدك كل أسبوع.
التعليقات 0
سجل دخولك لإضافة تعليق
لا توجد تعليقات بعد. كن أول من يعلق!