أصبح الذكاء الاصطناعي (AI) جزءًا أساسيًا من حياتنا اليومية والمهنية. وهو يشمل تقنيات تتيح للآلات تقليد القدرات الذهنية البشرية مثل التعلم، التفكير، وحل المشكلات. تتوسع تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات، مما يفتح آفاقًا جديدة للوظائف المتعلقة به. في هذه المقالة، سنلقي نظرة على أنواع وظائف تطوير الذكاء الاصطناعي، أماكن تواجدها، المؤهلات المطلوبة، والمهارات اللازمة للنجاح في هذا المجال وسنبدأ مقالتنا بتمييز الفرق بين متخصص الذكاء الاصطناعي ومستخدم الذكاء الاصطناعي.
متخصص الذكاء الاصطناعي (AI Specialist): يقوم ببناء وتطوير نماذج وتقنيات الذكاء الاصطناعي من الصفر. يشمل ذلك تصميم وتدريب وتحسين الخوارزميات. يتطلب مهارات عالية في البرمجة (مثل Python)، وفهم عميق للخوارزميات، والرياضيات (خاصة الإحصاء والجبر الخطي)، وتعلم الآلة (Machine Learning)، والشبكات العصبية، والبيانات الكبيرة (Big Data)، وتطوير الأنظمة. وترتكز المسؤولية بتطوير حلول تعتمد على الذكاء الاصطناعي لأغراض متعددة مثل تحسين العمليات، تحليل البيانات، أو إنشاء أنظمة تعلم آلي قادرة على اتخاذ قرارات مستقلة. لا يقتصر دور مطور الذكاء الاصطناعي على الترميز فحسب. بل يتضمن الكثير من البحث والابتكار وحل المشكلات. يحتاج مطورو الذكاء الاصطناعي إلى مواكبة أحدث أبحاث الذكاء الاصطناعي، وفهم المفاهيم الرياضية المعقدة، وإيجاد طرق مبتكرة لتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي في مواقف العالم الحقيقي. تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي.
مستخدم تطبيقات الذكاء الاصطناعي (AI Application User): يستفيد من التطبيقات الجاهزة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي مثل برامج التعرف على الصور، أنظمة المساعد الصوتي (مثل Siri أو Google Assistant)، أو أدوات تحليل البيانات الذكية. لا يحتاج إلى معرفة متعمقة بتقنيات الذكاء الاصطناعي أو كيفية تطويرها، لكنه يحتاج إلى فهم كافٍ لاستخدام الأدوات والتطبيقات بكفاءة لتحقيق أهدافه الخاصة. وتركز المسؤولية على استخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتاحة لتحسين الأداء أو تبسيط العمل مثل أتمتة المهام أو تحسين التحليلات. وبالطبع مستخدمي تطبيقات الذكاء الاصطناعي يتوزعون على مستويات من درجة الفهم المطلوب لاستخدام هذه التطبيقات، فهناك المستخدم العادي وهم حاليا الشريحة الواسعة من البشر الذين يتعاملون مع تطبيقات الذكاء الاصطناعي دون الحاجة لخبرة أو المام بتكنولوجيا المعلومات من خلال واجهات استخدام سهلة، وهناك المستخدم الذي يستخدم تطبيقات الذكاء الاصطناعي بطريقة تفاعلية ويحتاج ان يكون على دراية بكيفية الاستخدام وهم بالغالب المتخصصين او فئة الشباب الذين وجدوا انفسهم بين هذه التطبيقات التي حثتهم على معرفة كيف تعمل وبالطبع الفئة الأخيرة هم متخصصي تطوير وتصميم نظم الذكاء الاصطناعي. بمعنى متخصص الذكاء الاصطناعي هو الذي يبني ويطور الذكاء الاصطناعي، بينما مستخدم تطبيقات الذكاء الاصطناعي يستفيد من هذه التطبيقات لاستخدامها في أغراض محددة دون الحاجة إلى معرفة عميقة في كيفية تطويرها.
وظائف مطوري الذكاء الاصطناعي
وظائف الذكاء الاصطناعي هي تلك التي تتعلق بتصميم، تطوير، وصيانة النظم والبرمجيات التي تعتمد على تقنيات الذكاء الاصطناعي. هذه الوظائف تعتمد على استخدام الخوارزميات، تعلم الآلة، معالجة اللغة الطبيعية، ورؤية الحاسوب لحل مشكلات معقدة وتوفير حلول مبتكرة. المتخصصون في هذا المجال يعملون على تطوير أدوات ذكية يمكنها اتخاذ قرارات قائمة على البيانات، التنبؤ بالاتجاهات، وتحسين العمليات الآلية. يعمل مطورو الذكاء الاصطناعي باستخدام خوارزميات تمكن الآلات من محاكاة الذكاء البشري. فهم يصممون ويبنون أنظمة الذكاء الاصطناعي التي يمكنها معالجة كميات كبيرة من البيانات، والتعرف على الأنماط، والتنبؤ، وحل المشكلات المعقدة. غالبًا ما يعمل مطورو الذكاء الاصطناعي في فرق متعددة التخصصات، ويتعاونون مع علماء البيانات ومهندسي البرمجيات وغيرهم من المتخصصين. ويعملون معًا على تطوير حلول الذكاء الاصطناعي التي يمكن دمجها في الأنظمة الحالية أو الوقوف كتطبيقات مستقلة. ويمكن أن تتراوح هذه الحلول من أنظمة التعرف على الصوت إلى المركبات ذاتية القيادة وأدوات التحليلات التنبؤية والمزيد.
تعتبر البيانات عنصرًا بالغ الأهمية في أنظمة الذكاء الاصطناعي. لذلك يجب أن يكون مطورو الذكاء الاصطناعي متمكنين من تحليل البيانات وتدريب النماذج. فهم يجمعون البيانات وينظفونها ويعالجونها مسبقًا، مما يجعلها جاهزة للاستخدام في نماذج الذكاء الاصطناعي. كما يقومون بتصميم وتنفيذ خطوط أنابيب البيانات لأتمتة هذه العمليات وتعزيز الكفاءة. بعد إعداد البيانات، يستخدمها مطورو الذكاء الاصطناعي لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي والتحقق من صحتها واختبارها. كما يراقبون أداء النماذج، ويضبطون المعلمات حسب الحاجة لتحسين الدقة والكفاءة. كما يتعاملون مع نشر النماذج في الإنتاج، مما يضمن عملها بسلاسة في التطبيقات في العالم الحقيقي. من وظائف مطوري الذكاء الاصطناعي التالي:
مهندس تعلم الآلة (Machine Learning Engineer) يقوم بتصميم وتطوير نماذج تعلم الآلة التي تمكن الأنظمة من التعلم من البيانات واتخاذ قرارات دون برمجة صريحة.
مهندس الذكاء الاصطناعي (AI Engineer) يركز على تطوير الأنظمة الذكية باستخدام تقنيات مثل الشبكات العصبية، الخوارزميات الوراثية، وأنظمة التوصية.
عالم بيانات (Data Scientist) يعمل على تحليل البيانات الكبيرة وتصميم نماذج تنبؤية باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي.
مهندس رؤية الحاسوب (Computer Vision Engineer) يطور أنظمة يمكنها فهم وتحليل الصور والفيديوهات، وتطبيقات مثل التعرف على الوجه والمراقبة الذكية.
متخصص في معالجة اللغة الطبيعية (NLP Specialist) يركز على تطوير الأنظمة التي يمكنها فهم النصوص وتحليلها وتوليد لغة طبيعية، مثل مساعدات الصوت الذكية والترجمة الآلية.
المؤهلات المطلوبة لمطوري الذكاء الاصطناعي
للحصول على وظيفة في مجال الذكاء الاصطناعي، هناك مجموعة من المؤهلات الأساسية التي يجب أن يمتلكها المرشحون:
شهادة في علوم الحاسوب، الرياضيات، أو الهندسة: يُفضل أن يكون لدى المرشحين خلفية أكاديمية قوية في هذه المجالات، حيث أن وظائف الذكاء الاصطناعي تعتمد على الرياضيات والإحصاء وعلوم الحاسوب.
معرفة بلغات البرمجة: لغات مثل Python، R، وJava تعتبر أساسية لتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي. كما أن الإلمام بمكتبات تعلم الآلة مثل TensorFlow وPyTorch هو ميزة كبيرة.
فهم للخوارزميات تعلم الآلة: من المهم أن يكون لدى المرشحين فهم جيد للخوارزميات وتقنيات التعلم العميق والشبكات العصبية.
شهادات متخصصة: الحصول على شهادات من دورات أو برامج متخصصة في الذكاء الاصطناعي يمكن أن يزيد من فرص الحصول على وظيفة. بعض الشهادات المعترف بها تشمل شهادات من Google AI، Microsoft AI، وCoursera.
الخبرات والمعارف الأساسية لمطور الذكاء الاصطناعي
معرفة البرمجة وتطوير البرمجيات: لكي تصبح مطور ذكاء اصطناعي، يجب أن يكون لديك أساس متين في البرمجة وتطوير البرمجيات. إتقان لغات مثل Python وJava وC++ أمر ضروري. وبالمثل، فإن الإلمام بأطر عمل الذكاء الاصطناعي والمكتبات مثل TensorFlow أو PyTorch أو scikit-learn أمر مهم. يجب أن يكون مطورو الذكاء الاصطناعي أيضًا على دراية جيدة بمبادئ ومنهجيات تطوير البرمجيات. يجب أن يعرفوا كيفية تصميم وتنفيذ خوارزميات فعالة، وتطوير البنية التحتية للبرمجيات القابلة للتطوير والآمنة، بالإضافة إلى تصحيح أخطاء التعليمات البرمجية وإصلاحها.
معرفة هندسة البرمجيات: بالإضافة إلى مهارات البرمجة، يحتاج مطورو الذكاء الاصطناعي إلى فهم قوي لمبادئ هندسة البرمجيات (Software Engineering). يجب أن يكونوا على دراية بهندسة البرمجيات، تكامل النظام، أنظمة التحكم في الإصدارات، وممارسات DevOps. يجب أن يكون لديهم أيضًا فهم للحوسبة السحابية (cloud computing) وأن يكونوا قادرين على العمل مع منصات مثل AWS أو Google Cloud أو Microsoft Azure. علاوة على ذلك، يجب أن يكون مطورو الذكاء الاصطناعي بارعين في منهجيات الاختبار. يجب أن يعرفوا كيفية كتابة اختبارات الوحدة، وإجراء اختبارات التكامل، واستخدام أدوات الاختبار الآلية. وهذا يضمن أن أنظمة الذكاء الاصطناعي التي ينشئونها قوية وموثوقة.
أتقان تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي: إن معرفة تقنيات تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي هي متطلب أساسي لمطوري الذكاء الاصطناعي. يجب أن يفهموا التعلم الخاضع للإشراف (supervised learning)، والتعلم غير الخاضع للإشراف (unsupervised learning)، والتعلم التعزيزي (reinforcement learning)، والتعلم العميق (deep learning). يجب أن يعرفوا كيفية تصميم وتنفيذ وتحسين خوارزميات تعلم الآلة (machine learning) المختلفة، مثل أشجار القرار (decision trees) والشبكات العصبية (neural networks). بالإضافة إلى ذلك، يجب أن يكون لدى مطوري الذكاء الاصطناعي فهم لمعالجة اللغة الطبيعية (natural language processing)، والرؤية الحاسوبية (computer vision)، والتعرف على الكلام. هذه هي المجالات الرئيسية في تطوير الذكاء الاصطناعي التي تمكن الآلات من فهم وتفسير اللغة البشرية والبيانات المرئية والأوامر الصوتية.
معالجة البيانات وتحليلها: أخيرًا، يجب أن يعرف مطورو الذكاء الاصطناعي كيفية العمل مع مجموعات البيانات الكبيرة، باستخدام أدوات مثل SQL أو Hadoop أو Spark. يجب أن يكونوا أيضًا بارعين في التحليل الإحصائي وتصور البيانات، باستخدام مكتبات مثل Pandas أو NumPy أو Matplotlib. يجب أن يفهم مطورو الذكاء الاصطناعي أيضًا تقنيات معالجة البيانات المسبقة، مثل تنظيف البيانات والتطبيع واستخراج الميزات. يجب أن يكونوا قادرين على تصميم وتنفيذ خطوط أنابيب البيانات (data pipeline)، بالإضافة إلى إدارة أنظمة تخزين البيانات واسترجاعها.
كيف تصبح مطور ذكاء اصطناعي؟
بعد ان وضحنا معلومات متنوعة عن مطوري الذكاء الاصطناعي ومهارتهم ومعارفهم، سنحدد هنا الخطوات الأساسية لمن يرغب بأن يكون مطور ذكاء اصطناعي:
متابعة التعليم والتدريب الرسمي
الخطوة الأولى لتصبح مطور ذكاء اصطناعي هي متابعة التعليم الرسمي في مجال ذي صلة. تعد درجة البكالوريوس في علوم الحاسوب أو تكنولوجيا المعلومات أو هندسة البرمجيات أو تخصص ذي صلة نقطة بداية جيدة. توفر هذه الدراسات أساسًا متينًا في الخوارزميات وهياكل البيانات والرياضيات والبرمجة، وهي ضرورية لتطوير الذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى درجة البكالوريوس، يحمل العديد من مطوري الذكاء الاصطناعي أيضًا درجة الماجستير أو الدكتوراه في مجال ذي صلة. يمكن أن توفر الدورات المتخصصة في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة وعلوم البيانات فهمًا عميقًا للجوانب النظرية للذكاء الاصطناعي، والتي يمكن أن تكون ذات قيمة لا تقدر بثمن في تصميم وتنفيذ نماذج الذكاء الاصطناعي الفعالة. علاوة على ذلك، تقدم العديد من الجامعات والمنصات عبر الإنترنت برامج شهادة في الذكاء الاصطناعي والمجالات ذات الصلة. يمكن أن تساعدك هذه البرامج في اكتساب فهم عملي لمفاهيم الذكاء الاصطناعي وتوفر فرصة للعمل في مشاريع في العالم الحقيقي.
تعلم علوم الحاسوب ولغات البرمجة
يحتاج مطورو الذكاء الاصطناعي إلى فهم قوي لأساسيات علوم الحاسوب والكفاءة في لغة برمجة واحدة أو أكثر. تعد Python اللغة الأكثر شيوعًا لتطوير الذكاء الاصطناعي نظرًا لبساطتها وسهولة قراءتها وتوافر العديد من المكتبات للذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة. تشمل اللغات الأخرى المستخدمة في تطوير الذكاء الاصطناعي R وJava وC++. بالإضافة إلى لغات البرمجة، يجب أن يكون لدى مطوري الذكاء الاصطناعي أيضًا فهم جيد للخوارزميات وهياكل البيانات. هذه ضرورية لتصميم نماذج الذكاء الاصطناعي الفعالة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تكون معرفة بنيات الحاسوب وأنظمة التشغيل مفيدة أيضًا.
إتقان مفاهيم تعلم الآلة والتعلم العميق
يعد إتقان مفاهيم تعلم الآلة جزءًا أساسيًا من كونك مطور ذكاء اصطناعي. يجب أن يكون لدى مطوري الذكاء الاصطناعي أيضًا معرفة جيدة بخوارزميات تعلم الآلة الأساسية، مثل الانحدار الخطي (linear regression) وأشجار القرار (decision trees) وآلات المتجهات الداعمة (support vector machines). يجب أن يكونوا على دراية أيضًا بمفاهيم التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف والتعلم التعزيزي. من المهم بشكل خاص فهم التعلم العميق (Deep learning)، وهو الأساس لمعظم خوارزميات الذكاء الاصطناعي الحديثة. التعلم العميق هو مجموعة فرعية من تعلم الآلة تستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية مع عدد كبير من المعلمات لنمذجة وفهم الأنماط المعقدة في البيانات. تعد الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) وهندسة Transformer الأحدث من بنيات التعلم العميق الشائعة.
تطوير المهارات في علوم البيانات والتحليلات
يجب أن يتمتع مطورو الذكاء الاصطناعي بمهارات قوية في علوم البيانات والتحليلات. يتضمن ذلك معرفة تقنيات معالجة البيانات المسبقة، مثل تنظيف البيانات، وتحويل البيانات، واستخراج الميزات. إن معرفة المفاهيم الإحصائية، مثل الاحتمالية، والاستدلال الإحصائي، واختبار الفرضيات، أمر بالغ الأهمية أيضًا. يمكن أن تساعد هذه المفاهيم في فهم سلوك نماذج الذكاء الاصطناعي وتقييم أدائها. علاوة على ذلك، يجب أن يكون مطورو الذكاء الاصطناعي بارعين في استخدام أدوات تصور البيانات. يمكن أن يوفر تصور البيانات رؤى قيمة للبيانات ويمكن أن يساعد في فهم وتفسير نتائج نماذج الذكاء الاصطناعي.
اكتساب الخبرة العملية في مشاريع الذكاء الاصطناعي
إن النظرية والمعرفة مهمتان، ولكن لا شيء يضاهي الخبرة العملية. إن العمل في مشاريع الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي يمكن أن يوفر خبرة عملية لا تقدر بثمن ويمكن أن يساعد في صقل مهارات تطوير الذكاء الاصطناعي. يمكنك البدء بالعمل في مشاريع صغيرة، مثل تطوير مصنف البريد الإلكتروني العشوائي أو نظام توصية الأفلام. ومع اكتساب الخبرة، يمكنك التعامل مع مشاريع أكثر تعقيدًا، مثل تطوير نظام التعرف على الوجه أو جهاز محاكاة السيارة ذاتية القيادة. إن المشاركة في مسابقات الذكاء الاصطناعي، مثل تلك التي تستضيفها Kaggle، يمكن أن تكون أيضًا طريقة رائعة لاكتساب الخبرة العملية. يمكن أن توفر هذه المسابقات التعرض لمجموعة متنوعة من مشاكل الذكاء الاصطناعي ويمكن أن توفر منصة لعرض مهاراتك.
موقع Kaggle
تعلم واستخدام الأطر والأدوات
غالبًا ما يتضمن تطوير الذكاء الاصطناعي استخدام أطر وأدوات مختلفة. يمكن أن تبسط هذه عملية تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي ويمكن أن تساعد في تحسين أدائها. يجب أن يكون مطورو الذكاء الاصطناعي بارعين في استخدام هذه الأطر والأدوات. تتضمن بعض الأطر الشائعة لتطوير الذكاء الاصطناعي TensorFlow وPyTorch وKeras. توفر هذه الأطر وظائف لتطوير وتدريب أنواع مختلفة من الشبكات العصبية. يجب أن يكون مطورو الذكاء الاصطناعي على دراية أيضًا بالأدوات والمكتبات لمعالجة البيانات وتحليلها، مثل NumPy وPandas وScikit-learn. إلى جانب ذلك، يمكن أن تكون معرفة أدوات التصور، مثل Matplotlib وSeaborn، مفيدة.
تطوير المهارات الشخصية الفعالة
في حين أن المهارات الفنية ضرورية لتطوير الذكاء الاصطناعي، فإن المهارات الشخصية مهمة بنفس القدر. غالبًا ما يتضمن تطوير الذكاء الاصطناعي العمل في فرق والتعاون مع متخصصين آخرين، مثل علماء البيانات ومهندسي البرمجيات ومحللي الأعمال. لتحقيق النجاح في مجال الذكاء الاصطناعي، يحتاج المتخصصون إلى مجموعة متنوعة من المهارات الفنية والشخصية الأساسية. من أبرز هذه المهارات القدرة على حل المشكلات، حيث يتطلب هذا المجال التفكير الإبداعي للتعامل مع التحديات المعقدة والبحث عن حلول غير تقليدية. كما يعد التعامل مع البيانات الكبيرة من الضروريات، نظراً لعصر المعلومات الضخمة الذي نعيشه اليوم، إذ يجب على المتخصصين تحليل كميات هائلة من البيانات باستخدام الأدوات المناسبة. التفكير التحليلي أيضاً يلعب دوراً مهماً في فهم البيانات بعمق واستخراج الأنماط، مما يساهم في اتخاذ قرارات دقيقة. بالإضافة إلى ذلك، يجب أن يكون لدى المتخصصين استعداد دائم للتعلم المستمر والتطوير الذاتي، لأن مجال الذكاء الاصطناعي يتغير ويتطور بسرعة، وهو ما يتطلب متابعة مستمرة للتقنيات الجديدة. إلى جانب هذه المهارات، يعتبر التواصل الفعال والعمل الجماعي من الأساسيات، حيث يتم تنفيذ مشاريع الذكاء الاصطناعي غالباً ضمن فرق متعددة التخصصات، مما يستدعي قدرة المتخصصين على العمل بروح الفريق وتقدير وجهات نظر الآخرين.
البقاء على اطلاع دائم وتعلم باستمرار
يتطور مجال الذكاء الاصطناعي بسرعة، مع ظهور مفاهيم وتقنيات وأدوات جديدة بشكل متكرر. لذلك، يجب على مطوري الذكاء الاصطناعي البقاء على اطلاع بأحدث التطورات في هذا المجال والتعلم باستمرار. قراءة أوراق البحث وحضور المؤتمرات والندوات والمشاركة في المنتديات والمجتمعات عبر الإنترنت وأخذ دورات عبر الإنترنت يمكن أن يساعد في البقاء على اطلاع وتعزيز معرفتك ومهاراتك.
مراكز تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي
تتواجد تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجموعة متنوعة من الصناعات والمجالات ومناحي الحياة اليومية، بما في ذلك شركات التكنولوجيا الكبرى مثل Google وMicrosoft وAmazon تعتمد بشكل كبير على الذكاء الاصطناعي في تحسين منتجاتها وخدماتها. كما يستخدم الذكاء الاصطناعي في البنوك والمؤسسات المالية لتحليل البيانات، التنبؤ بالأسواق، وإدارة المخاطر. يُستخدم الذكاء الاصطناعي أيضا لتحليل الصور الطبية، التنبؤ بالنتائج الصحية، وتصميم الأدوية. ويعمل على تحسين الكفاءة والإنتاجية من خلال الروبوتات الذكية وأنظمة التحكم الآلية. بالإضافة لقدرة يعتمد الذكاء الاصطناعي على تحليل سلوك المستخدم لتقديم توصيات شخصية وتحسين تجربة التسوق عبر الإنترنت.
من ناحية أخرى، تطوير الذكاء الاصطناعي يتم في مجموعة متنوعة من المراكز والبيئات البحثية التي تتوفر فيها الأدوات والتكنولوجيا المناسبة، ولا يقتصر على مكان واحد بل يحدث في أماكن متعددة تشمل الأوساط الأكاديمية، الشركات الكبرى والناشئة، مراكز الأبحاث الحكومية، والمجتمعات المفتوحة. وتشمل:
المختبرات الأكاديمية والجامعات
العديد من الجامعات ومراكز البحث الأكاديمية تمتلك مختبرات متخصصة في الذكاء الاصطناعي. يتم في هذه المختبرات البحث والتطوير حول خوارزميات جديدة، وتحسين النماذج الحالية، وإجراء تجارب علمية لتحسين تقنيات التعلم الآلي والشبكات العصبية.
شركات التكنولوجيا الكبرى
شركات التكنولوجيا مثل Google، Microsoft، Facebook (Meta)، Amazon، وIBM تلعب دوراً كبيراً في تطوير الذكاء الاصطناعي. هذه الشركات تمتلك فرق بحث وتطوير تعمل على إنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي، وكذلك تحسين البنية التحتية وتطوير تطبيقات تعتمد على الذكاء الاصطناعي. تقوم هذه الشركات بإنشاء أدوات مثل TensorFlow وPyTorch (من Google وMeta) التي تُستخدم على نطاق واسع في تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
الشركات الناشئة المتخصصة في الذكاء الاصطناعي
هناك الكثير من الشركات الناشئة التي تركز على تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي في مجالات مثل الطب، الصناعة، التسويق، والتمويل. هذه الشركات تبتكر حلولًا متخصصة تعتمد على الذكاء الاصطناعي لمشاكل محددة.
مراكز الأبحاث الحكومية والعسكرية: بعض الدول تمتلك مراكز بحث حكومية متخصصة في تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي لتطبيقات عسكرية أو حكومية. من بين هذه المراكز: DARPA (وكالة مشاريع البحوث المتقدمة الدفاعية) في الولايات المتحدة.
مجتمعات المصادر المفتوحة (Open Source Communities): هناك مجتمعات مفتوحة المصدر تعمل على تطوير أدوات ومنصات الذكاء الاصطناعي بشكل جماعي. بعض المنصات مثل Hugging Face توفر مكتبات جاهزة لتعلم الآلة يمكن لأي شخص استخدامها والمساهمة في تطويرها.
القطاعات الصناعية: في القطاعات الصناعية مثل التصنيع، الطاقة، والزراعة، يتم استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحسين الكفاءة والإنتاجية. هناك فرق متخصصة داخل هذه الصناعات تقوم بتطوير وتطبيق الذكاء الاصطناعي لحل مشاكل صناعية محددة.
الخلاصة
التاريخ يعيد نفسه. كما شهدنا في الماضي انتشار الحواسيب وتأثيرها الكبير على فئات المجتمع، حيث ظهر المستخدم العادي الذي يتعامل مع الحاسوب من خلال إدخال البيانات واستخراج التقارير عبر واجهات المستخدم، بجانب المتخصص في الأنظمة الحاسوبية الذي يمتلك الخبرة والقدرة على تطوير وتحديث قواعد البيانات لتلبية الاحتياجات المتغيرة، بالإضافة إلى مهندس الحاسوب الذي يعتبر العنصر الأساسي في تطوير وصيانة العتاد الحاسوبي وملحقاته.
الذكاء الاصطناعي اليوم يتبع نفس المسار. فهناك فئات واسعة من المجتمع تستخدم تطبيقات الذكاء الاصطناعي بشكل يومي دون الحاجة إلى فهم عميق للتقنية. بالمقابل، هناك استخدامات متقدمة لتلك التطبيقات تتطلب فهماً معمقاً وتفكيراً إبداعياً لحل المشكلات. وفي قمة الهرم، نجد مطوري الذكاء الاصطناعي، وهم علماء البيانات والباحثون المتخصصون في هذا المجال.
الفرص المهنية في مجالات الابتكار والتكنولوجيا المتقدمة باتت وفيرة، وهي من بين الأكثر طلبًا في عصرنا الحالي. من خلال اكتساب المؤهلات المناسبة وتطوير المهارات الضرورية، يمكن للمرشحين أن يجدوا وظائف مستقبلية تقدم تحديات مهنية مثيرة وفرصاً غير محدودة للنمو. ومع أن أدوات الذكاء الاصطناعي بدأت تسيطر على سوق العمل بسرعة، إلا أن الفارق يظل واضحاً بين المستخدم العادي، المستخدم المتفاعل، ومطوري تطبيقات الذكاء الاصطناعي الذي يحتاج لتأهيل نفسه بمعرف وخبرات أكثر وتطوير مهارته الشخصية التي تأثر إلى درجة كبيرة في نجاح مسيرته المهنية.
المصادر
دكتورة أروى يحيى الأرياني
أستاذ مشارك - تكنولوجيا المعلومات
باحث ومستشار أكاديمي
" لتسجيل متابعة، حتى يصلك الجديد من المدونة الأكاديمية أضغط هنا Dr. Arwa Aleryani-Blog".
Comments