الذكاء الاصطناعي التوليدي مقابل الذكاء الاصطناعي الوكيل: الاختلافات الرئيسية

تم تعريف العامين الماضيين بكلمة واحدة: الذكاء الاصطناعي التوليدي. أدوات مثل ChatGPT وGemini وClaude حولت الذكاء الاصطناعي من مصطلح تقني إلى اسم مألوف.

لكن، نحن ندخل الآن المرحلة التالية من تطور الذكاء الاصطناعي. المحادثة تتحول من الذكاء الاصطناعي إلى ذلك يولد لمنظمة العفو الدولية ذلك الأفعال. لقد ولت أيام توجيه الذكاء الاصطناعي كمعلم، في كل خطوة على الطريق. هذا هو عصر وكيل منظمة العفو الدولية.

على الرغم من أنهما يشتركان في نفس الحمض النووي، فإن الفرق بين الذكاء الاصطناعي التوليدي والذكاء الاصطناعي الوكيل، كما ستدرك قريبًا، هو الفرق بين الآلة الحاسبة والكمبيوتر.

ما هو الذكاء الاصطناعي التوليدي؟

الذكاء الاصطناعي التوليدي هو نوع من الذكاء الاصطناعي المصمم من أجل إنشاء محتوى جديد من خلال تحليل البيانات الموجودة.

تتعلم هذه الأنظمة الأنماط من مجموعات البيانات الضخمة (من خلال التدريب) وتستخدم تلك المعرفة لإنتاج مخرجات جديدة تمامًا تتبع نفس الأنماط.

يمكن أن تشمل هذه المخرجات ما يلي:

يجيب الذكاء الاصطناعي التوليدي على أسئلة مثل:

اكتب فقرة حول هذا الموضوع.
توليد صورة من هذا الوصف.
قم بإنشاء كود يحل هذه المشكلة.

أدوات مثل ChatGPT وNano Banana وMidjourney وDALL-E كلها مدعومة بنماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية. يمكنهم كتابة القصص، وإنشاء الأعمال الفنية، وتلخيص المستندات، وإنتاج التعليمات البرمجية، وحتى محاكاة المحادثات.

اقرأ المزيد: الذكاء الاصطناعي مقابل الذكاء الاصطناعي التوليدي

ما هو وكيل الذكاء الاصطناعي؟

Agentic AI هو نوع من الذكاء الاصطناعي المصمم خصيصًا لـ اتخاذ الإجراءات وتحقيق الأهداف بشكل مستقل.

في قلب أنظمة Agentic AI يوجد شيء يسمى لدي وكيل. وكيل الذكاء الاصطناعي هو نظام يمكنه إدراك المعلومات والسبب حول الهدف واتخاذ الإجراءات باستخدام الأدوات أو البرامج لتحقيق هذا الهدف.

بدلاً من مجرد تقديم إجابة للمطالبة، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي تخطيط الخطوات والتفاعل مع الأنظمة الخارجية وضبط إجراءاته بناءً على معلومات جديدة.

يجيب Agent AI على أسئلة مثل:

ابحث عن أفضل خيارات الطيران واحجز التذكرة.
ابحث عن شركة وحدد الشخص المناسب للاتصال به.
مراقبة أسعار السوق وإرسال التنبيهات عند تغير الظروف.

لإنجاز هذه المهام، يقوم الوكيل عادة بتنفيذ إجراءات مثل:

البحث في الويب
باستخدام واجهات برمجة التطبيقات
التفاعل مع الأدوات البرمجية

غالبًا ما يتم إنشاء أنظمة الوكيل بناءً على نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية، والتي تعمل كمحرك التفكير بينما يتولى الوكيل التخطيط واستخدام الأدوات والتنفيذ.

تتيح أطر العمل مثل AutoGPT وCrewAI وLangGraph وAutoGen للمطورين إنشاء وكلاء ذكاء اصطناعي قادرين على إكمال مهام سير العمل المعقدة بأقل قدر من التوجيه البشري.

كيف يعمل الذكاء الاصطناعي الوكيل؟

تركز أنظمة الذكاء الاصطناعي الوكيل على تحقيق الأهداف من خلال التفكير واتخاذ الإجراءات والتكيف المستمر بناءً على التعليقات. على عكس أنظمة الذكاء الاصطناعي التقليدية التي تتبع عادةً أشجار قرارات محددة مسبقًا، يعمل Agentic AI من خلال عملية تفكير تكرارية يشار إليها غالبًا باسم رد الفعل (السبب + الفعل) نطاق.

يبدو سير العمل النموذجي كما يلي:

يراقب: يبدأ الوكيل بفهم الهدف أو المهمة التي يحتاج إلى إنجازها. يمكن أن يكون هذا أي شيء بدءًا من الإجابة على سؤال معقد وحتى التخطيط لسلسلة من الإجراءات لإكمال المهمة.
سبب: يقوم الوكيل بتحليل الهدف ويحدد المعلومات أو الإجراءات المطلوبة بعد ذلك. السابق: “أحتاج إلى التحقق من الطقس قبل أن أقترح الزي.”
يمثل: بناءً على منطقه، يتخذ الوكيل إجراءً باستخدام أداة خارجية أو واجهة برمجة التطبيقات (API) أو مصدر بيانات. مثال: استدعاء واجهة API للطقس مثل OpenWeather لاسترداد التوقعات الحالية.
أعاد: وباستخدام هذه المعلومات الجديدة، يقوم الوكيل بتحديث خطته ويقرر ما إذا كان هناك حاجة إلى إجراء آخر. ثم تتكرر الدورة حتى تكتمل المهمة أو يتم الوصول إلى نتيجة مرضية.

الفكرة الأساسية وراء Agentic AI هي ذلك يتكرر النظام باستمرار من خلال التفكير والعمل والملاحظة، مما يسمح لها بحل المشكلات ديناميكيًا بدلاً من مجرد توليد استجابة واحدة.

كيف يعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي؟

تركز نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية على إنشاء محتوى جديد بدلاً من الأنماط التي تعلموها. ويتم تدريبهم على تعلم الأنماط الأساسية وبنية مجموعات البيانات الكبيرة حتى يتمكنوا من إنشاء مخرجات تشبه البيانات الحقيقية.

بدلاً من الاعتماد على مجموعات البيانات ذات النتائج المصنفة، يتم تدريب النماذج التوليدية عادةً على مجموعات ضخمة من البيانات الأولية مثل النصوص أو الصور أو الصوت أو التعليمات البرمجية. من خلال تحليل هذه البيانات، يتعلم النموذج كيفية ارتباط العناصر المختلفة للبيانات ببعضها البعض والأنماط التي تحدث بشكل شائع.

يبدو سير العمل النموذجي كما يلي:

جمع البيانات: يتم تدريب النموذج على مجموعات بيانات كبيرة تحتوي على أمثلة مثل الكتب أو المقالات أو الصور أو مقاطع الفيديو أو مستودعات التعليمات البرمجية.
تعلم الأنماط: تتعلم الخوارزمية العلاقات الإحصائية داخل البيانات، مثل كيفية تتبع الكلمات لبعضها البعض في اللغة أو كيفية دمج وحدات البكسل لتكوين كائنات في الصور.
التدريب النموذجي: يتم تدريب بنيات التعلم العميق مثل المحولات أو نماذج الانتشار أو شبكات الخصومة التوليدية على التقاط هذه الأنماط.
إنشاء المحتوى: بمجرد تدريب النموذج، يمكنه إنشاء مخرجات جديدة مثل فقرات النص أو الصور من المطالبات أو المقاطع الصوتية أو مقتطفات التعليمات البرمجية.

الهدف الأساسي واضح: تتعلم نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية أنماطًا في البيانات حتى تتمكن من إنشاء محتوى جديد يتبع تلك الأنماط.

أوجه التشابه والاختلاف

يعد كل من Agentic AI وGenerative AI جزءًا من النظام البيئي للذكاء الاصطناعي:

وهذا يعني أن كلا النوعين من الذكاء الاصطناعي يشتركان في بعض السمات مع بعضهما البعض، ولكنهما مختلفان أيضًا في جوانب أخرى. كل ذلك أثناء كوننا جزءًا من النظام البيئي للذكاء الاصطناعي.

فيما يلي الاختلافات الرئيسية بين الذكاء الاصطناعي التوليدي والذكاء الاصطناعي الوكيل:

ميزة	الذكاء الاصطناعي التوليدي	وكيل منظمة العفو الدولية
المنطق التشغيلي	خطي (موجه → استجابة)	التكرار (الهدف ← الخطة ← الإجراء ← المراجعة)
استقلال	منخفض (يحتاج إلى توجيه بشري مستمر)	عالي (يمكن أن يعمل بشكل مستقل لساعات)
بيئة	مغلق (موجود فقط داخل الدردشة)	مفتوح (يتفاعل مع الويب والتطبيقات والملفات)
المقياس الرئيسي	جودة / دقة المحتوى	إنجاز الهدف / معدل النجاح
معالجة الفشل	يهلوس أو يعطي إجابة خاطئة	إعادة المحاولة باستخدام إستراتيجية مختلفة (التصحيح الذاتي)

لماذا يتجه العالم نحو الوكلاء؟

إن الذكاء الاصطناعي التوليدي أمر لا يصدق، لكنه يخلق “فجوة في العمل”. إذا كتب الذكاء الاصطناعي تقريرًا، فلا يزال يتعين على الإنسان التحقق من صحته وتنسيقه وإرساله بالبريد الإلكتروني.

وكيل الذكاء الاصطناعي يغلق فجوة العمل. تنبع شعبية الوكلاء (مثل AutoGPT أو CrewAI أو AutoGen من Microsoft) من حقيقة أنهم ينتجون نتائج، وليس مجرد مسودات. نحن ننتقل من عالم حيث نحن استخدم الذكاء الاصطناعي كزميل عمل ل تفويض المهمة إلى منظمة العفو الدولية ونسميها يوما.

خاتمة

إذا كان الذكاء الاصطناعي هو الدماغ، و الذكاء الاصطناعي التوليدي هو الصوت إذن وكيل منظمة العفو الدولية هي اليدين. يخدم كلا المجالين غرضًا مختلفًا، ويرثان بعض السمات من بعضهما البعض.

غيّر الذكاء الاصطناعي التوليدي الطريقة التي نبتكر بها، لكن الذكاء الاصطناعي الوكيل سيغير طريقة عملنا. المستقبل لا يقتصر فقط على النماذج التي يمكنها التحدث إلينا. يتعلق الأمر بالوكلاء الذين يمكنهم القيام بالعمل نيابةً عنا بينما نركز على أشياء أخرى.

الأسئلة المتداولة

س1. ما الفرق بين الذكاء الاصطناعي التوليدي والذكاء الاصطناعي الوكيل؟

A. يقوم الذكاء الاصطناعي التوليدي بإنشاء محتوى من المطالبات، بينما يقوم Agentic AI بالتخطيط واستخدام الأدوات وتنفيذ الإجراءات بشكل مستقل لإكمال الأهداف المعقدة.

س2. كيف يعمل وكيل الذكاء الاصطناعي؟

ج: يعمل Agentic AI من خلال حلقة تفكير: فهم الأهداف، وخطوات التخطيط، واستخدام الأدوات أو واجهات برمجة التطبيقات، ومراقبة النتائج، والتكرار حتى اكتمال المهمة.

س3. لماذا يعتبر Agentic AI هو التطور القادم للذكاء الاصطناعي؟

ج: ينتقل الذكاء الاصطناعي الوكيل إلى ما هو أبعد من إنشاء المحتوى إلى تنفيذ المهام بشكل مستقل، مما يسمح لأنظمة الذكاء الاصطناعي بإكمال سير العمل واستخدام الأدوات وتحقيق الأهداف بأقل قدر من التوجيه البشري.

أنا متخصص في مراجعة وتحسين الأبحاث المستندة إلى الذكاء الاصطناعي والوثائق الفنية والمحتوى المتعلق بتقنيات الذكاء الاصطناعي الناشئة. تشمل خبرتي التدريب على نماذج الذكاء الاصطناعي، وتحليل البيانات، واسترجاع المعلومات، مما يسمح لي بصياغة محتوى دقيق تقنيًا ويمكن الوصول إليه.