البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي

البيانات الضخمة (Big Data) والذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence) هما مفاهيم مرتبطة بتحليل واستخدام البيانات بطرق متقدمة لتحقيق فهم أفضل للمعلومات واتخاذ قرارات أكثر ذكاءً.

فالبيانات الضخمة تشير إلى الكميات الهائلة من البيانات التي تتجاوز القدرة التقليدية لتخزينها ومعالجتها بواسطة أدوات وتقنيات معالجة البيانات التقليدية. هذه البيانات تأتي من مصادر متعددة مثل وسائل التواصل الاجتماعي، الأجهزة الذكية، الجهات المالية، الصحة، الإنترنت، وغيرها. والهدف من التعامل مع البيانات الضخمة هو استخراج قيمة معلوماتية من هذه البيانات من خلال تقنيات تحليل متقدمة.

فيما يشير الذكاء الاصطناعي إلى مجموعة من التقنيات والأنظمة التي تهدف إلى إعطاء الأجهزة القدرة على محاكاة الذكاء البشري، ويتضمن الذكاء الاصطناعي العديد من الفروع مثل تعلم الآلة، معالجة اللغة الطبيعية، الشبكات العصبية الاصطناعية، والروبوتات الذكية.

وترتبط البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي بشكل وثيق، فمن خلال تقنيات الذكاء الاصطناعي يمكن تحليل واستخدام البيانات الضخمة بطرق فعالة لاستخراج أنماط ومعلومات تفيد في اتخاذ قرارات أو تحسين أداء الأنظمة. فقد يتم استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات الضخمة المتعلقة بسلوك المستخدمين على منصات التواصل الاجتماعي باستخدام تقنيات تعلم الآلة، ويمكن للأنظمة تحديد اهتمامات المستخدمين وتوجيه المحتوى المناسب لهم وهذا من الممكن أن يؤدي إلى تجربة مستخدم أفضل وتحسين التفاعل بين المستخدمين والمنصة.

وتلعب البيانات الضخمة دورًا حاسمًا في تطوير وتقدم الذكاء الاصطناعي، ففي الواقع يمكن القول إن البيانات الضخمة هي الوقود الرئيس الذي يمكن للذكاء الاصطناعي أن يستفيد منه لتعلم النماذج واتخاذ القرارات، فمن الأدوار الرئيسة التي تلعبها البيانات الضخمة في تطوير الذكاء الاصطناعي:
تدريب نماذج التعلم الآلي: الذكاء الاصطناعي يعتمد بشكل كبير على تدريب النماذج باستخدام البيانات فكلما كانت البيانات الضخمة المتاحة للتدريب أكبر وأكثر تنوعًا كانت النماذج الناتجة أكثر دقة وقدرة على التعامل مع مجموعة متنوعة من المهام، فالبيانات الضخمة تساهم في تحسين قدرة النماذج على التعرف على الأنماط واتخاذ التوقعات.

تحسين الجودة والأداء: بمجرد توفير كميات ضخمة من البيانات، يمكن تدريب النماذج بشكل أفضل على مجموعة متنوعة من السيناريوهات والحالات، مما يؤدي إلى زيادة الدقة والأداء العام لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.

تطوير نماذج معقدة: بعض المهام التي تتطلب تحليلًا معقدًا يمكن أن تستفيد بشكل كبير من البيانات الضخمة، ومثال ذلك هو التعرف على الكلمات في نصوص طويلة بدقة عالية باستخدام تقنيات معالجة اللغة الطبيعية.

تحسين التفاعل والتجربة: في التطبيقات التفاعلية مثل المساعدات الذكية ونظم الروبوتات، يمكن أن تساهم البيانات الضخمة في تحسين قدرة النظم على التعامل مع تفاعلات المستخدمين بشكل أكثر ذكاءً واستجابةً.

تطوير تطبيقات جديدة: البيانات الضخمة تمكن إنشاء تطبيقات جديدة تعتمد على توقعات البيانات وتحليل السلوكيات، مثل تطبيقات التسويق المستهدف وتوصية المحتوى.

تحسين الذكاء العام: كلما زادت البيانات المتاحة للذكاء الاصطناعي، كلما كان بإمكانه أن يتعلم ويفهم العالم بشكل أفضل وأقرب إلى الإدراك البشري.

التعرف على الأنماط والاتجاهات: من خلال تحليل البيانات الضخمة، يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشاف أنماط واتجاهات تخفى على الإنسان، وهذا يمكن أن يفيد في اتخاذ قرارات استراتيجية.

وفي الختام؛ يمكن القول بأن البيانات الضخمة تساهم بشكل كبير في تعزيز قدرات وأداء الذكاء الاصطناعي، مما يؤدي إلى تطوير تطبيقات أكثر ذكاءً. ومن هنا كانت هذه التخصصات من أبرز اهتمامات رؤية المملكة 2030.