شهد عام 2024 تطورات كبيرة في مجال الذكاء الاصطناعي، حيث تم التركيز على تحسين أداء النماذج وتخفيض تكلفة التدريب والتطبيق. من بين أهم الابتكارات كانت استخدام تقنيات مثل Low Rank Adaptation (LoRA) وQuantization، والتي تهدف إلى تحسين كفاءة النماذج وتقليل الموارد المطلوبة (IBM - United States) .
1. تقنيات جديدة لتحسين النماذج
- LoRA: هذه التقنية تعتمد على تجميد أوزان النماذج المدربة مسبقًا وإضافة طبقات تدريبية جديدة، مما يقلل من عدد المعاملات التي تحتاج إلى تعديل، ويسرع عملية التكييف ويقلل من الذاكرة المطلوبة لتخزين التحديثات.
- Quantization: تُخفض هذه التقنية من دقة التمثيل للنقاط البيانية في النموذج، مما يقلل من استخدام الذاكرة ويزيد من سرعة الاستدلال. يتم دمج هذه التقنية مع LoRA لتقديم تحسينات كبيرة في الكفاءة.
2. الذكاء الاصطناعي كأولوية وطنية
بدأت الدول في جعل الذكاء الاصطناعي جزءًا أساسيًا من استراتيجياتها الوطنية لتعزيز النمو الاقتصادي والابتكار العلمي. على سبيل المثال، تقدم الاتحاد الأوروبي نحو إقرار قانون الذكاء الاصطناعي الذي يعتبر أول إطار قانوني شامل للذكاء الاصطناعي في العالم، مصنفًا النظم إلى مستويات مختلفة من المخاطر وفرض التزامات متناسبة【18†s (IBM - United States) ## 3. تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات شهد عام 2024 توسعًا في استخدام الذكاء الاصطناعي في العديد من الصناعات مثل الرعاية الصحية والتمويل والقانون. أصبحت المؤسسات قادرة على تطوير نماذج ذكاء اصطناعي مخصصة تعتمد على بياناتها الخاصة وتستخدم لتلبية احتياجات محددة، مما يسهم في تحسين الكفاءة واتخاذ القرارات المستنيرة【16†so (McKinsey & Company) # 4. السلامة والأخلاقيات في الذكاء الاصطناعي مع تزايد تكامل الذكاء الاصطناعي في حياتنا، تزايد التركيز على ضمان استخدامه بطرق أخلاقية وآمنة. تعاونت العديد من المؤسسات الكبرى لتطوير أنظمة ذكاء اصطناعي مسؤولة، مع التركيز على الابتكار المفتوح وتعزيز الثقة والأمان في هذه الأنظمة【18†so (IBM - United States) الخاتمة تعكس هذه التطورات في الذكاء الاصطناعي لعام 2024 كيف يمكن للتكنولوجيا أن تحدث تغييرًا جذريًا في مختلف جوانب حياتنا، من خلال تحسين الكفاءة، وتعزيز الابتكار، وضمان الأمان والأخلاقيات. يتعين على الشركات والدول الاستمرار في تبني هذه التقنيات وتطويرها لضمان مستقبل أفضل وأكثر إشراقًا.