الذكاء الاصطناعي التنبُئِي هو أحد فروع الذكاء الاصطناعي الذي يستخدم المعلومات من الأحداث التي وقعت بالفعل لتقديم توقعات وتصورات لما قد يحدث في المستقبل. ولكي يتم استخدامه بنجاح، فإنه يتطلب الوصول إلى بيانات عالية الجودة وخبرة في مجال معين من البشر لتحديد الاتجاهات بشكل صحيح.
تجمع هذه الخوارزميات البيانات من نقاط متعددة للمعلومات. على سبيل المثال، لقياس مدى أداء أحد الفرق الرياضية على مدار الموسم بأكمله، ويمكن للذكاء الاصطناعي التنبُئِي جمع المعلومات من مقاييس النجاح الأساسية مثل الفرص المتاحة والتمريرات والأداء ضد فرق معينة.
بمجرد أن تجمع نماذج الذكاء الاصطناعي التنبئي المعلومات التي تحتاجها، يمكن للمستخدمين اتخاذ القرارات وإجراء مزيد من البحث إذا لزم الأمر.
تستفيد نماذج الذكاء الاصطناعي التنبُئِية من البيانات التاريخية والأنماط والاتجاهات لتكوين تنبؤات مستنيرة حول الأحداث المستقبلية أو النتائج. تحلل هذه النماذج البيانات السابقة وتحدد الأنماط أو العلاقات داخل هذه البيانات، ثم تستخدم هذه المعلومات لتوليد تنبؤات حول النتائج المستقبلية.
يتطلب بناء نموذج للذكاء الاصطناعي التنبئي أن تجمع الشركة البيانات وتجهزها مسبقا. ويتضمن ذلك جمع البيانات ذات الصلة من مصادر مختلفة وتنظيفها من خلال معالجة القيم المفقودة والقيم المتطرفة أو المتغيرات غير ذات الصلة. ثم يتم تقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار، حيث تُستخدم مجموعة التدريب لتجهيز النموذج ومجموعة الاختبار لتقييم أدائه.
وبمجرد أن تصبح البيانات جاهزة، يمكن تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي التنبئي. ومن المفيد استخدام خوارزميات التعلم الآلي مثل الانحدار الخطي وأشجار القرار والشبكات العصبية. يعتمد اختيار الخوارزمية على طبيعة البيانات ونوع التنبؤ الذي يتم إجراؤه.
أثناء التدريب، يتعلم النموذج العلاقات والأنماط في البيانات ويحاول تقليل الاختلاف بين مخرجاته المتوقعة والقيم الفعلية في مجموعة التدريب. وغالبا ما تكون هذه العملية تكرارية، حيث يضبط النموذج معاييره بشكل متكرر بناء على الخطأ الذي يلاحظه حتى يصل إلى حالة مثالية.
وتعتمد دقة وأداء نماذج الذكاء الاصطناعي التنبئية بشكل كبير على جودة وكمية بيانات التدريب. وتميل النماذج التي تم تدريبها على بيانات أكثر تنوعا وتمثيلا إلى أداء أفضل في صنع التنبؤات. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يؤثر اختيار الخوارزمية والمعلمات المحددة أثناء التدريب على دقة النموذج.
تعد النمذجة التنبئية للذكاء الاصطناعي أداة ممتازة للشركات، وتأتي مع مجموعة من الفوائد سنذكر أبرزها:
رغم فوائد الذكاء الاصطناعي التنبئي إلا أنه عاجز عن توقع المستقبل بدقة 100%، وبعض الشركات شعرت بإحباط بسبب العديد من التحديات، أهمها:
يُستخدم الذكاء الاصطناعي التنبئي في العديد من الأعمال. فالشركات تستخدم الذكاء الاصطناعي التنبئي للكشف عن خروقات البيانات المحتملة، ويمكن لمزودي الهواتف الذكية المساعدة في الكتابة بشكل أكثر دقة.
وفيما يلي بعض من أفضل الأمثلة على الذكاء الاصطناعي التنبئي أثناء العمل:
النص التنبئي
يعد النص التنبئي أحد أفضل الأمثلة على الذكاء الاصطناعي التنبئي أثناء العمل. واستنادا إلى تحليل اللغة التي يكتب بها المستخدم وسلوكه السابق، سيخمن النص التنبئي ما سيكتبه بعد ذلك. يمكن أن يساعد النص التنبئي أيضا في تصحيح الأخطاء الشائعة واستخدام سياق محادثات أو مستندات سابقة لتقديم توصيات أفضل في الكتابة والتهجئة. وقد خطت شركة "آبل" (Apple) على وجه الخصوص خطوات كبيرة في هذا المجال، حيث يعد النص التنبئي إحدى ميزات أجهزة آيفون.
تحديد التهديدات الأمنية المحتملة
أمن المعلومات هو أحد أهم مجالات الذكاء الاصطناعي التنبئي، ويمكن لتحليلات التنبؤ أن تساعد في حل جرائم الإنترنت بعدة طرق.
أحد الأمثلة التي يستخدم فيها الذكاء الاصطناعي التنبئي في مجال الأمان هو عند تسجيل الدخول إلى حساب أو محاولة استخدام البطاقة المصرفية في مكان غير مألوف. غالبا ما سيتلقى المستخدم بريدا إلكترونيا أو رسالة تحذره من تسجيل الدخول غير العادي ويطلب اتخاذ الإجراءات اللازمة إذا لزم الأمر.
التوقعات الاقتصادية
تعد تقنية الذكاء الاصطناعي التنبئي بارزة في عالم المال، ويمكن أن تساعد الاقتصاديين في معرفة كيفية تغير الأسواق المالية بمرور الوقت. على سبيل المثال، استنادا إلى البيانات التاريخية والشؤون العالمية الحالية، يمكن للذكاء الاصطناعي التنبئي تحديد ما إذا كانت أسعار صرف العملات ستزداد أو ستنخفض. وبما أن الذكاء الاصطناعي التنبئي جيد أيضا في تحديد سلوكيات المستهلكين، فمن الممكن استخدامه لتحديد كيفية تغير اتجاهات الصناعة.
يمكن لهذه التقنية التنبؤ بحركات سوق الأسهم وتغيرات أسعار العملات المشفرة. إذا كنت تخطط للتداول باستخدام الذكاء الاصطناعي، فمن المفيد الاطلاع على هذه الأدوات القائمة على الذكاء الاصطناعي كنقطة انطلاق.
التنبؤ بحالة الطقس
لقد كان التنبؤ بالطقس دائما أمرا صعبا، ولكن من المحتمل أن يتمكن خبراء الأرصاد الجوية من الاعتماد على الذكاء الاصطناعي للحصول على مزيد من المساعدة في المستقبل. وعلى الرغم من أن الأداة جديدة نسبيا في هذا المجال، إلا أن مدير برنامج أبحاث الذكاء الاصطناعي في غوغل عبدولاي جاك يشير إلى أن "غراف كاست" (GraphCast) يمكنه التنبؤ بالطقس قبل 10 أيام بشكل أفضل من الطرق التقليدية.
قرارات العمل
تستخدم الشركات الذكاء الاصطناعي التنبئي لاتخاذ قرارات أفضل وحساب التوقعات للسنة القادمة. ونظرا لأنه بارع في قياس سلوكيات المستهلكين؛ يمكن للشركات تحديد نجاح منتجاتها الحالية وعروضها بدقة على مدى 6-12 شهر. ولملء الفجوات في السوق، تستخدم المعلومات التي يجمعونها لإطلاق واختبار منتجات جديدة.
بفضل الذكاء الاصطناعي التنبئي، يمكن للشركات تحديد ما يجب تضمينه في الحملات الإعلانية. والعمل على تخصيص ميزانياتهم بشكل أكثر فعالية.