ما هي خدمة الذكاء الاصطناعي؟ دليلك إلى الذكاء الاصطناعي القوي بنظام الدفع حسب الاستخدام

هل تتساءل كيف تُنشئ الفرق روبوتات محادثة، أو محركات بحث ذكية، أو تقنيات رؤية حاسوبية دون الحاجة إلى شراء خادم واحد أو توظيف عدد كبير من حاملي شهادات الدكتوراه؟ هذا هو سحر الذكاء الاصطناعي كخدمة (AIaaS) . يمكنك استئجار مكونات ذكاء اصطناعي جاهزة للاستخدام من مزودي الخدمات السحابية، ودمجها في تطبيقك أو سير عملك، والدفع فقط مقابل ما تستخدمه - تمامًا كتشغيل الأضواء بدلًا من بناء محطة توليد طاقة. فكرة بسيطة، تأثير هائل. [1]

مقالات قد ترغب في قراءتها بعد هذه المقالة:

🔗 ما هي لغة البرمجة المستخدمة في الذكاء الاصطناعي؟
استكشف لغات البرمجة الرئيسية التي تدعم أنظمة الذكاء الاصطناعي اليوم.

🔗 ما هي المراجحة بالذكاء الاصطناعي: الحقيقة وراء المصطلح الرائج
افهم كيف تعمل المراجحة بالذكاء الاصطناعي ولماذا تحظى بالاهتمام بسرعة.

🔗 ما هو الذكاء الاصطناعي الرمزي: كل ما تحتاج لمعرفته
تعرّف على كيفية اختلاف الذكاء الاصطناعي الرمزي عن الشبكات العصبية وأهميته في العصر الحديث.

🔗 متطلبات تخزين البيانات للذكاء الاصطناعي: ما تحتاج حقًا إلى معرفته
اكتشف كمية البيانات التي تحتاجها أنظمة الذكاء الاصطناعي فعلياً وكيفية تخزينها.

ماذا تعني خدمة الذكاء الاصطناعي فعلياً

الذكاء الاصطناعي كخدمة هو نموذج سحابي حيث يستضيف مزودو الخدمات إمكانيات الذكاء الاصطناعي التي يمكنك الوصول إليها عبر واجهات برمجة التطبيقات (APIs) أو حزم تطوير البرامج (SDKs) أو منصات الويب - مثل معالجة اللغة، والرؤية الحاسوبية، والتعرف على الكلام، والتوصيات، واكتشاف الحالات الشاذة، والبحث المتجهي، والوكلاء، وحتى مجموعات توليد البيانات الكاملة. ستحصل على قابلية التوسع والأمان والتحسينات المستمرة للنموذج دون الحاجة إلى امتلاك وحدات معالجة رسومية (GPUs) أو عمليات تعلم الآلة (MLOps). ينشر كبار مزودي الخدمات (Azure وAWS وGoogle Cloud) حلول ذكاء اصطناعي جاهزة للاستخدام وقابلة للتخصيص يمكنك نشرها في دقائق. [1][2][3]

لأنها تُقدَّم عبر الحوسبة السحابية، يمكنك اعتمادها بنظام الدفع حسب الاستخدام - زيادة الموارد خلال فترات الذروة، وتقليصها عند انخفاض الطلب - وهو أمر مشابه جدًا لقواعد البيانات المُدارة أو الحوسبة بلا خوادم، ولكن باستخدام النماذج بدلًا من الجداول ووظائف Lambda. تُصنِّف Azure هذه الخدمات ضمن خدمات الذكاء الاصطناعي ؛ وتُقدِّم AWS كتالوجًا واسعًا؛ بينما تُركِّز خدمة Vertex AI من Google التدريب والنشر والتقييم وإرشادات الأمان. [1][2][3]

لماذا يتحدث الناس عن هذا الآن؟

يُعدّ تدريب النماذج المتقدمة مكلفًا ومعقدًا تشغيليًا وسريع التطور. خدمة الذكاء الاصطناعي كخدمة (AIaaS) تقديم نتائج ملموسة - مثل الملخصات، والمساعدين، والتوجيه، ونماذج RAG، والتنبؤ - دون الحاجة إلى إعادة تصميم البنية التحتية بالكامل. كما توفر الحوسبة السحابية أنماطًا للحوكمة والمراقبة والأمان، وهي أمور بالغة الأهمية عند استخدام الذكاء الاصطناعي لبيانات العملاء. ويُعدّ إطار عمل الذكاء الاصطناعي الآمن من جوجل مثالًا على إرشادات مزودي الخدمة. [3]

من ناحية الثقة، تساعد أطر العمل مثل إطار إدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي التابع للمعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا (AI RMF) الفرق على تصميم أنظمة آمنة وخاضعة للمساءلة وعادلة وشفافة، خاصة عندما تؤثر قرارات الذكاء الاصطناعي على الأشخاص أو الأموال. [4]

ما الذي يجعل الذكاء الاصطناعي كخدمة جيدًا حقًا؟ ✅

• سرعة تحقيق القيمة - نموذج أولي في يوم واحد، وليس في شهور.

• التوسع المرن - إطلاق سريع، ثم تقليص تدريجي بهدوء.

• تكلفة أولية أقل - لا حاجة لشراء الأجهزة أو القيام بعمليات تشغيل متكررة.

• مزايا النظام البيئي - مجموعات تطوير البرامج (SDKs)، دفاتر الملاحظات، قواعد بيانات المتجهات، الوكلاء، خطوط الأنابيب الجاهزة للاستخدام.

• المسؤولية المشتركة - يقوم مقدمو الخدمات بتحصين البنية التحتية ونشر إرشادات الأمان؛ بينما تركز أنت على بياناتك، والتنبيهات، والنتائج. [2][3]

ميزة أخرى: الخيارات . تدعم العديد من المنصات نماذج جاهزة ونماذج مخصصة، مما يتيح لك البدء بنماذج بسيطة ثم تعديلها أو استبدالها لاحقًا. (توفر منصات Azure وAWS وGoogle جميعها عائلات نماذج متعددة من خلال منصة واحدة.) [2][3]

الأنواع الأساسية التي ستراها 🧰

• خدمات واجهة برمجة التطبيقات الجاهزة:
  نقاط نهاية جاهزة للاستخدام لتحويل الكلام إلى نص، والترجمة، واستخراج الكيانات، وتحليل المشاعر، والتعرف الضوئي على الأحرف، والتوصيات، وغيرها الكثير - مثالية عندما تحتاج إلى نتائج فورية. تنشر كل من AWS وAzure وGoogle كتالوجات غنية. [1][2][3]

• النماذج الأساسية والتوليدية:
  يتم عرض نماذج النصوص والصور والرموز والوسائط المتعددة عبر نقاط نهاية وأدوات موحدة. وتتم عمليات التدريب والضبط والتقييم والرقابة والنشر في مكان واحد (مثل Vertex AI). [3]

• منصات التعلم الآلي المُدارة:
  إذا كنت ترغب في التدريب أو الضبط الدقيق، فستحصل على دفاتر الملاحظات، وخطوط الأنابيب، وتتبع التجارب، وسجلات النماذج في نفس وحدة التحكم. [3]

• الذكاء الاصطناعي داخل مستودعات البيانات،
  مثل Snowflake، إمكانية الوصول إلى الذكاء الاصطناعي داخل سحابة البيانات، مما يسمح بتشغيل نماذج التعلم الآلي والوكلاء حيث توجد البيانات بالفعل - مما يقلل من عمليات النقل والنسخ. [5]

جدول مقارنة: خيارات الذكاء الاصطناعي الشائعة كخدمة 🧪

غريبة بعض الشيء عن قصد - لأن الطاولات الحقيقية لا تكون مرتبة تمامًا أبدًا.

تختلف الأسعار باختلاف المنطقة ورمز المنتج ونطاق الاستخدام. يُرجى دائمًا مراجعة حاسبة الأسعار الخاصة بمزود الخدمة.

كيف تتناسب خدمة الذكاء الاصطناعي مع بنيتك التقنية 🧩

يبدو التدفق النموذجي كالتالي:

1. طبقة البيانات:
   قواعد البيانات التشغيلية، أو بحيرة البيانات، أو مستودع البيانات. إذا كنت تستخدم Snowflake، فإن Cortex يُبقي الذكاء الاصطناعي قريبًا من البيانات المُدارة. وإلا، فاستخدم الموصلات ومخازن البيانات المتجهة. [5]

2. طبقة النموذج:
   اختر واجهات برمجة التطبيقات الجاهزة لتحقيق نتائج سريعة، أو اختر الخدمات المُدارة لتحسين الأداء. تُعدّ خدمات Vertex AI وAzure AI شائعة في هذا المجال. [1][3]

3. التنسيق والضوابط:
   قوالب التنبيهات، والتقييم، وتحديد المعدل، وتصفية إساءة الاستخدام/المعلومات الشخصية الحساسة، وتسجيل التدقيق. يُعد إطار إدارة المخاطر للذكاء الاصطناعي التابع للمعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا (NIST) إطارًا عمليًا لضوابط دورة الحياة. [4]

4. طبقة تجربة المستخدم:
   روبوتات الدردشة، والمساعدون في تطبيقات الإنتاجية، والبحث الذكي، والملخصات، والوكلاء في بوابات العملاء - حيث يتواجد المستخدمون فعليًا.

قصة قصيرة: قام فريق دعم في شركة متوسطة الحجم بربط نصوص المكالمات بواجهة برمجة تطبيقات لتحويل الكلام إلى نص، ثم قام بتلخيصها باستخدام نموذج توليدي، ثم أضاف الإجراءات الرئيسية إلى نظام التذاكر الخاص بهم. أصدروا النسخة الأولى في غضون أسبوع - وكان معظم العمل عبارة عن مطالبات وفلاتر خصوصية وإعداد تقييم، وليس وحدات معالجة الرسومات.

تحليل معمق: البناء مقابل الشراء مقابل المزج 🔧

• اشترِ عندما تتوافق حالة استخدامك تمامًا مع واجهات برمجة التطبيقات الجاهزة (استخراج المستندات، والنسخ، والترجمة، والأسئلة والأجوبة البسيطة). يُعدّ عامل الوقت اللازم لتحقيق القيمة هو العامل الأهم، كما أن دقة الأساس عالية. [2]

• استخدم خاصية المزج عندما تحتاج إلى تكييف المجال، وليس التدريب من الصفر - قم بالضبط الدقيق أو استخدم RAG مع بياناتك مع الاعتماد على الموفر للتوسع التلقائي والتسجيل. [3]

• قم بالبناء عندما يكون تميزك هو النموذج نفسه أو عندما تكون قيودك فريدة. لا تزال العديد من الفرق تنشر على بنية تحتية سحابية مُدارة للاستفادة من أنماط البنية التحتية والحوكمة الخاصة بعمليات تعلم الآلة (MLOps). [3]

دراسة معمقة: الذكاء الاصطناعي المسؤول وإدارة المخاطر 🛡️

لستَ بحاجةٍ لأن تكون خبيرًا في السياسات لتفعل الصواب. استعن بالأطر الشائعة الاستخدام:

• إطار إدارة المخاطر للذكاء الاصطناعي التابع للمعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا (NIST) - هيكل عملي يتعلق بالصحة والسلامة والشفافية والخصوصية وإدارة التحيز؛ استخدم الوظائف الأساسية لتخطيط الضوابط عبر دورة الحياة. [4]

• (قم بربط ما سبق بإرشادات الأمان الخاصة بمزود الخدمة الخاص بك - على سبيل المثال، SAIF من Google - للحصول على نقطة انطلاق ملموسة في نفس السحابة التي تستخدمها.) [3]

استراتيجية البيانات للذكاء الاصطناعي كخدمة 🗂️

إليكم الحقيقة المزعجة: جودة النموذج لا فائدة منها إذا كانت بياناتك فوضوية.

• قلل من حركة البيانات - احتفظ بالبيانات الحساسة في الأماكن التي تتمتع بأعلى مستويات الحوكمة؛ ويساعد الذكاء الاصطناعي الأصلي للمستودعات في ذلك. [5]

• استخدم تقنية التوجيه بذكاء - ضع قواعد الاحتفاظ/الحذف حول العناصر المضمنة.

• ضوابط الوصول إلى الطبقات - سياسات الصف/العمود، الوصول على مستوى الرمز المميز، حصص لكل نقطة نهاية.

• قم بالتقييم باستمرار - قم ببناء مجموعات اختبار صغيرة وصادقة؛ تتبع الانحراف وأنماط الفشل.

• التسجيل والتسمية - تدعم آثار المطالبات والسياق والإخراج عمليات تصحيح الأخطاء والتدقيق. [4]

أخطاء شائعة يجب تجنبها 🙃

• بافتراض أن الدقة المبنية مسبقًا تناسب كل مجال متخصص ، فإن مصطلحات المجال أو التنسيقات الغريبة لا تزال قادرة على إرباك النماذج الأساسية.

• التقليل من شأن زمن الاستجابة والتكلفة على نطاق واسع - ارتفاعات التزامن خبيثة؛ قم بالقياس والتخزين المؤقت.

• تجاوز اختبارات الفريق الأحمر - حتى بالنسبة للطيارين المساعدين الداخليين.

• تجاهل العنصر البشري في العملية - عتبات الثقة وقوائم المراجعة تنقذك في الأيام السيئة.

• الذعر من الاعتماد على مورد واحد - التخفيف من حدة ذلك باستخدام أنماط قياسية: تجريد استدعاءات الموفر، وفصل المطالبات/الاسترجاع، والحفاظ على قابلية نقل البيانات.

أنماط واقعية يمكنك نسخها 📦

• معالجة المستندات الذكية - التعرف الضوئي على الأحرف → استخراج التخطيط → مسار التلخيص، باستخدام خدمات المستندات المستضافة + الخدمات التوليدية على السحابة الخاصة بك. [2]

• مساعدو مركز الاتصال - الردود المقترحة، وملخصات المكالمات، وتوجيه النوايا.

• البحث والتوصيات في قطاع التجزئة - البحث المتجهي + بيانات المنتج الوصفية.

• وكلاء التحليلات الأصليون للمستودعات - أسئلة اللغة الطبيعية حول البيانات الخاضعة للإدارة باستخدام Snowflake Cortex. [5]

لا يتطلب أي من هذا سحراً غريباً - فقط مطالبات مدروسة، واسترجاع، ولصق تقييمي، عبر واجهات برمجة التطبيقات المألوفة.

اختيار مقدم الرعاية الصحية الأول: اختبار سريع 🎯

• هل أنت بالفعل تستخدم الحوسبة السحابية بكثرة؟ ابدأ بكتالوج الذكاء الاصطناعي المطابق لتحسين إدارة الهوية والوصول، والشبكات، والفواتير. [1][2][3]

• هل لجاذبية البيانات أهمية؟ يقلل الذكاء الاصطناعي داخل المستودع من تكاليف النسخ والنقل الخارجي. [5]

• هل تحتاج إلى راحة في إدارة المخاطر؟ التزم بمعايير إطار إدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي التابع للمعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا (NIST) وأنماط الأمان الخاصة بمزود الخدمة. [3][4]

• هل ترغب في خيارات متعددة للنماذج؟ فضّل المنصات التي تعرض عائلات نماذج متعددة من خلال لوحة واحدة. [3]

استعارة معيبة بعض الشيء: اختيار مزود الخدمة يشبه اختيار المطبخ - الأجهزة مهمة، لكن المخزن والتصميم يحددان مدى سرعة الطهي في ليلة الثلاثاء.

أسئلة قصيرة متكررة 🍪

هل خدمة الذكاء الاصطناعي مخصصة فقط للشركات الكبيرة؟
كلا. تستخدمها الشركات الناشئة لإطلاق الميزات دون تكاليف رأسمالية؛ وتستخدمها المؤسسات لتحقيق التوسع والامتثال. [1][2]

هل سأتجاوزها مع مرور الوقت؟
ربما ستنقل بعض أعباء العمل إلى داخل الشركة لاحقًا، لكن العديد من الفرق تُشغّل أنظمة الذكاء الاصطناعي بالغة الأهمية على هذه المنصات بشكل دائم. [3]

ماذا عن الخصوصية؟
استخدم ميزات مزود الخدمة لعزل البيانات وتسجيلها؛ تجنب إرسال معلومات التعريف الشخصية غير الضرورية؛ التزم بإطار عمل معترف به لإدارة المخاطر (مثل إطار إدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي الصادر عن المعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا). [3][4]

أي مزود هو الأفضل؟
يعتمد ذلك على بنيتك التقنية، وبياناتك، وقيودك. يهدف جدول المقارنة أعلاه إلى تضييق نطاق الخيارات. [1][2][3][5]

باختصار شديد 🧭

خدمة الذكاء الاصطناعي استئجار حلول ذكاء اصطناعي حديثة بدلاً من بنائها من الصفر. ستحصل على السرعة والمرونة، بالإضافة إلى إمكانية الوصول إلى منظومة متطورة من النماذج والضوابط. ابدأ بحالة استخدام صغيرة ذات تأثير كبير - مثل مُلخص، أو مُحسِّن بحث، أو مُستخرج مستندات. حافظ على بياناتك تحت سيطرتك، وقم بمراقبة كل شيء، والتزم بإطار عمل لإدارة المخاطر لتجنب المشاكل الطارئة في المستقبل. عند الشك، اختر المزود الذي يُبسِّط بنيتك الحالية، لا يُعقِّدها.

إذا تذكرت شيئًا واحدًا فقط: فأنت لست بحاجة إلى مختبر صواريخ لإطلاق طائرة ورقية. لكنك ستحتاج إلى خيط وقفازات ومساحة خالية.

مراجع

1. نظرة عامة على خدمات الذكاء الاصطناعي في مايكروسوفت أزور : https://azure.microsoft.com/en-us/products/ai-services

2. كتالوج أدوات وخدمات الذكاء الاصطناعي من AWS : https://aws.amazon.com/ai/services/

3. جوجل كلاود – الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (بما في ذلك موارد Vertex AI و Secure AI Framework) : https://cloud.google.com/ai

4. المعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا (NIST) – إطار إدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي (AI RMF 1.0) (ملف PDF): https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/nist.ai.100-1.pdf

5. Snowflake – نظرة عامة على ميزات الذكاء الاصطناعي وCortex : https://docs.snowflake.com/en/guides-overview-ai-features

اكتشف أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي في متجر مساعدي الذكاء الاصطناعي الرسمي

معلومات عنا