كيف يستخدم الذكاء الاصطناعي البيانات

لا تحتاج أن تكون عالم بيانات لتفهم كيف يعمل الذكاء الاصطناعي مع البيانات. هذه المعرفة تساعدك على تقييم مخرجات الذكاء الاصطناعي واتخاذ قرارات أفضل حول متى تثق بالرؤى المولدة بالذكاء الاصطناعي.

تعلم الذكاء الاصطناعي: النسخة البسيطة

فكر في الذكاء الاصطناعي مثل تعلم التعرف على القطط:

مرحلة التدريب (ما "يدرسه" الذكاء الاصطناعي)
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
📷 ملايين صور القطط → 🧠 الذكاء الاصطناعي يجد الأنماط → ✅ "هكذا تبدو القطط"
📷 ملايين غير القطط → 🧠 الذكاء الاصطناعي يجد الأنماط → ❌ "هذه ليست قطة"

مرحلة التطبيق (ما يفعله الذكاء الاصطناعي)
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
📷 صورة جديدة → 🧠 المقارنة بالأنماط → 🐱 "احتمال 95% قطة"

رؤية أساسية: الذكاء الاصطناعي لا "يفهم" القطط. إنه يتعرف على أنماط في البيانات تميل للإشارة إلى "قطة".

أنواع استخدام البيانات الثلاثة في الذكاء الاصطناعي

1. بيانات التدريب (ما يتعلم منه الذكاء الاصطناعي)

هذه البيانات التاريخية المستخدمة لتعليم الذكاء الاصطناعي التعرف على الأنماط.

مثال: ذكاء اصطناعي للتنبؤ بمغادرة العملاء قد يُدرب على:

• 5 سنوات من سجل مشتريات العملاء
• بيانات تذاكر دعم العملاء
• سجلات تجديد الاشتراكات
• الخصائص الديموغرافية وأنماط السلوك

ما يجب أن تسأل: "على أي بيانات دُرب هذا الذكاء الاصطناعي، وهل هي ذات صلة بوضعنا؟"

2. بيانات الإدخال (ما يحلله الذكاء الاصطناعي الآن)

هذه البيانات الجديدة التي تعطيها للذكاء الاصطناعي لتحليلها.

مثال: تعطي ذكاء التنبؤ بالمغادرة بيانات عن عميل حالي:

• مشترياته الأخيرة (انخفاض 40%)
• تذاكر الدعم (3 هذا الشهر)
• عمر الحساب (سنتان)

ما يجب أن تسأل: "هل بيانات الإدخال كاملة ودقيقة؟"

3. بيانات الإخراج (ما ينتجه الذكاء الاصطناعي)

هذا التنبؤ أو التوصية أو الرؤية التي يولدها الذكاء الاصطناعي.

مثال: الذكاء الاصطناعي يخرج:

• "احتمال 85% للمغادرة خلال 30 يومًا"
• "الإجراء الموصى به: تواصل شخصي من مدير الحساب"

ما يجب أن تسأل: "هل هذا المخرج منطقي بناءً على ما نعرفه؟"

كيف يجد الذكاء الاصطناعي الأنماط

الذكاء الاصطناعي يتفوق في إيجاد أنماط قد يفوتها البشر، لكنه يمكن أيضًا أن يجد أنماطًا بلا معنى.

نوع النمط	مثال	هل هو مفيد؟
ارتباط حقيقي	العملاء الذين يتصلون بالدعم 3+ مرات أكثر احتمالًا للإلغاء 5 مرات	✅ نعم—قابل للتنفيذ
ارتباط زائف	المبيعات تزيد في الأيام التي يرتدي فيها المدير الأزرق	❌ لا—صدفة
تحيز مخفي	الذكاء الاصطناعي يوصي بالرجال للترقيات أكثر (مدرب على بيانات تاريخية فيها تحيز جنسي)	⚠️ خطير—يعكس تمييز الماضي

قيود الذكاء الاصطناعي التي يجب على كل محترف معرفتها

1. الذكاء الاصطناعي يعرف فقط ما دُرب عليه

السيناريو	المشكلة
ذكاء اصطناعي مدرب على بيانات أمريكية	قد لا يعمل جيدًا للأسواق الآسيوية
ذكاء اصطناعي مدرب على بيانات 2019	لا يعرف السلوكيات بعد الجائحة
ذكاء اصطناعي مدرب على الشركات الكبيرة	قد يعطي نصائح سيئة للشركات الناشئة

2. الذكاء الاصطناعي لا يفهم السياق

الذكاء الاصطناعي يرى الارتباطات، وليس السببية أو السياق.

مثال: قد يتنبأ ذكاء اصطناعي بأن الموظفين الذين يعملون ساعات طويلة أكثر إنتاجية. لكنه لا يفهم:

• قد يعملون ساعات طويلة لأنهم يعانون
• الإرهاق قد يدمر الإنتاجية طويلة المدى
• مقياس "الإنتاجية" قد يكون معيبًا

3. الذكاء الاصطناعي يمكن أن يكون واثقًا وخاطئًا

الذكاء الاصطناعي غالبًا يقدم درجات ثقة (مثل "متأكد 85%")، لكن:

• الثقة العالية لا تعني الصحة
• الذكاء الاصطناعي يمكن أن يكون واثقًا جدًا بإجابات خاطئة جدًا
• درجات الثقة يجب أن تحفز التحقق، لا تحل محله

علاقة الذكاء الاصطناعي بجودة البيانات

تذكر أبعاد جودة البيانات DAMA من الوحدة 2؟ إنها أهم مع الذكاء الاصطناعي.

مشكلة الجودة	التأثير على الذكاء الاصطناعي
بيانات غير دقيقة	الذكاء الاصطناعي يتعلم أنماطًا خاطئة، يصنع تنبؤات خاطئة
بيانات ناقصة	الذكاء الاصطناعي يفوت عوامل مهمة، يعطي صورة جزئية
بيانات قديمة	الذكاء الاصطناعي يعطي نصائح بناءً على ماضٍ لم يعد ينطبق
بيانات متحيزة	الذكاء الاصطناعي يضخم ويديم التحيزات الموجودة

القاعدة الحديدية: الذكاء الاصطناعي المدرب على بيانات قمامة ينتج مخرجات قمامة—فقط بثقة أكبر وعلى نطاق أوسع.

أسئلة تطرحها عن مخرجات الذكاء الاصطناعي

قبل الوثوق بأي رؤية مولدة بالذكاء الاصطناعي، اسأل:

أسئلة البيانات
□ على أي بيانات دُرب هذا الذكاء الاصطناعي؟
□ متى جُمعت بيانات التدريب؟
□ هل بيانات التدريب ممثلة لوضعنا؟

أسئلة الصلة
□ هل مجال الذكاء الاصطناعي يطابق حالة استخدامنا؟
□ هل حدثت تغييرات كبرى منذ التدريب (تحولات السوق، الجائحة، إلخ)؟
□ هل بيانات الإدخال التي قدمناها كاملة ودقيقة؟

أسئلة المخرجات
□ هل هذا المخرج منطقي؟
□ هل يتوافق مع ما نعرفه من مصادر أخرى؟
□ ماذا سيحدث لو كان الذكاء الاصطناعي خاطئًا؟

مثال واقعي: تسويق بالذكاء الاصطناعي

السيناريو: أداة ذكاء اصطناعي توصي بزيادة إنفاق الإعلان على Facebook بنسبة 200% لأنها تتنبأ بعائد 3 أضعاف.

أسئلة التفكير النقدي:

1. على أي بيانات تاريخية دُربت؟ (الجواب: قبل تغييرات خصوصية iOS 14)
2. هل تغير شيء منذ ذلك الحين؟ (الجواب: نعم—تتبع Facebook أصبح محدودًا)
3. ما تكلفة خطأ هذا التنبؤ؟ (الجواب: هدر كبير في الميزانية)

القرار: اختبر التوصية بزيادة صغيرة في الميزانية أولًا قبل الالتزام بـ 200%.

رؤية أساسية: الذكاء الاصطناعي أداة قوية لإيجاد الأنماط في البيانات، لكنه لا يحل محل الحكم البشري. فهم كيف يستخدم الذكاء الاصطناعي البيانات يساعدك على الاستفادة من نقاط قوته مع الحماية من نقاط ضعفه.

التالي: تعلم كيف تتحقق من مخرجات الذكاء الاصطناعي للدقة والتحيز والموثوقية. :::