Skip to content
كيف تعرف أن المنتجات والخدمات تستخدم الذكاء الاصطناعي في الواقع؟
كيف تعرف أن المنتجات والخدمات تستخدم الذكاء الاصطناعي في الواقع؟
مشاهدات
1٬320
أصبح الذكاء الاصطناعي كلمةً طنانةً، إذ يستخدمها الناس في عروض المبيعات طوال الوقت، وغالباً ما تراها في إعلانات الأدوات والتطبيقات الجديدة، كما لو أنها الأداة الأكثر أهميةً في مجال الأمن السيبراني.
ستتعلم هنا في هذه المقالة التي كتبها إيفان نوفيكوف لمدرسة الشركات الناشئة في YC كيفية التمييز بين مقدم الخدمة الذي يستخدم الذكاء الاصطناعي حقاً في منتجاته – ولديه بياناتٌ كبيرةٌ كافيةٌ تساعده في تكوين مثل هذه التكنولوجيا – و بين أولئك الذين يستخدمون، ببساطةٍ، إغراء مصطلح الذكاء الاصطناعي لجذب عملاءٍ جددٍ، و يمكن أن يساعد هذا أيضاً المستثمرين على فهم الحالة الحقيقية للذكاء الاصطناعي من جانب البائع و الشركة الناشئة.
فيما يلي خمس أسئلةٍ يجب أن نطرحها عند تقييم منتج الذكاء الاصطناعي.
-
هل يمكن للشركة أن تقدم لك عرضاً توضيحياً قائماً بذاته (stand-alone demo)؟ لتجنب قيام شخص ما بالتلاعب ببياناتك في السحابة، اطلب عرضاً توضيحياً قائماً بذاته حتى تتمكنَ من التأكد من أنه في الواقع البرنامج هو من يعالج بياناتك. إذا كان البائع يمكنه فقط معالجة البيانات في السحابة، فيجب عليك تقييم المنتج بإعطائه كميةٍ هائلةٍ من البيانات للتأكد من أنه من المستحيل معالجتها من قبل المحللين.
-
هل يمكنك استخدام بياناتك الخاصة؟ عندما يقدم البائعون عروضاً توضيحيةً باستخدام بياناتهم الخاصة، فإن نظامهم يميل إلى العمل بشكلٍ جيدٍ للغاية، و هذا لا يعني أن نفس النظام سيعمل بشكلٍ مثاليٍ مع بياناتك. توصيتي باختبار النظام في الوقت الفعلي باستخدام بياناتك للتأكد من أنه سيعمل في سيناريو حقيقي.
-
ما هي مصادر البيانات وأحجامها؟ لا يمكن للذكاء الاصطناعي أن يصبح ذكاءً اصطناعياً حقيقياً بدون البيانات الضخمة؛ سيكون هذا مثل إنسانٍ يعيش بدون أكسجين. للحصول على عملٍ وتطويرٍ فعالين، يجب أن تكون هناك بيانات حقيقية ضخمة متوفرة ويجب على البائع تقديم الأرقام الدقيقة والمعايير والسعة المتاحة. من المهم حقاً معرفة مصادر البيانات وإثباتها. في معظم الحالات، يستخدم البائعون مصادر عامةً مثل سجل الأسهم أو البيانات الحكومية أو مجموعات بينات المصادر المفتوحة (انظر نهاية المقالة).
-
ما هي تفاصيل الخوارزمية؟ اطلب من البائع تفاصيل النهج المنفذ (الخوارزمية)، ما هي بالضبط البيانات التي تم ترميزها وفك تشفيرها؟ على سبيل المثال، اكتشف كيف يتم تنفيذ الشبكة العصبونية المتكررة (recurrent neural network) في المنتج. هذه الأساليب ليست سراً تجارياً، لذا سيتمكن البائع من مناقشتها، وإذا لم يناقش البائع الأساليب التكنولوجية المطبقة، فهذه علامةٌ حمراء.
-
هل لديهم عملاء مرجعيين؟ تحدث إلى الأشخاص الذين يستخدمون المنتج بالفعل وتعرف على كيفية استخدامه. على سبيل المثال، بالنسبة للأمان، هناك فرقٌ كبيرٌ بين وضع الحظر والمراقبة فقط. يمكن أن يؤثر وضع المنع فقط على العمل بشكل سلبي في حالة وقوع حدثٍ إيجابيٍ كاذبٍ (false positive event). حاول العثور على عملاء لديهم احتياجات مشابهة لاحتياجاتك.
يجب أن تكون الشركة التي تستخدم الذكاء الاصطناعي ولديها مستوى عالٍ من الجودة قادرة على الإجابة بسهولة على كل سؤال من هذه الأسئلة.
ما زلنا في المراحل الأولى من تطوير الذكاء الاصطناعي ولا أطيق الانتظار لأرى كيف ستتكشف الأمور.
حظاً سعيداً!
هذه المقالة
بواسطة: إيفان نوفيكوف، مدرسة الشركات الناشئة، حاضنة الأعمال YC
نص المحاضرة
مصادر البيانات المفتوحة
