أفضل 5 طرق لتحقيق الأرباح المادية من الذكاء الإصطناعي
تاريخ النشر: 3rd, January 2024 GMT
البوابة - تحقيق الأرباح من الذكاء الإصطناعي أحد أكثر الأسئلة شيوعا على محركات البحث، منذ أن أصبحت أدوات الذكاء الاصطناعي جزءا أساسيا في بيئات العمل، بعد أن عمدت الكثير من الشركات الاعتماد عليها بهدف زيادة وتحسين قدرتها الإنتاجية.
اقرأ ايضاًالتكنولوجيافرصة مهمة بالنسبة لرواد الأعمال حيث يمكن الاستفادة منها بشكل كبير في جميع المجالات بما فيها التحليل المالي، والاستثمار، والكثير من المجالات.
يمكن تحقيق أرباح مالية من خلال استغلال المحتوى الذي يتم إنشاؤه من خلال برامج الذكاء الاصطناعي. مثلًا، يمكنك استخدام بعض برامج الذكاء الاصطناعي لتحليل اتجاهات الأسهم، وبالتالي شراء أو بيع الأسهم التي يمكن أن تدر إليك أرباح مادية.
كما يمكن أن تكون صاحب محتوى على مواقع التواصل الاجتماعي من خلال برامج الذكاء الاصطناعي بدون مجهود.
يمكن كسب المال من خلال إنشاء التصميمات والتعديل على الصور بالذكاء الاصطناعي ثم بيعها بعد ذلك على عدد كبير من المنصات, ومن الأدوات التي تقدم لك تلك الخدمة أداة adobe firefly .bing image ai image enlarger
3- الربح من صناعة محتوى:يمكنك نشر ما تعلمته على أحد منصات الكورسات كماudemy أو coursera مقابل مبلغ الإشتراك، أو عمل مدونة لنشر المحتوى التعليمي و الربح من الاعلانات، و ويعتبر المحتوى العربي في مجال الذكاء الإصطناعي فقير نوعا ما لذا لذلك يمكن تحقيق مبالغ مالية جيدة
4- إنشاء محتوى صوتي:يمكنك استخدام أدوات تحويل النص إلى كلام؛ لترجمة المحتوى المكتوب إلى تنسيق صوتي؛ لمساعدة ضعاف البصر
5- تصميم وبيع الرموز غير القابلة للإستبدال (NFT)يمكنك إنشاء مجموعة كاملة من NFTs التي تكون أصولها الرقمية مخزنة على البلوك التشين blockchain بفضل هذا البلوك تشين تستمد NFT قيمتها وقوتها.
المصدر: البوابة
كلمات دلالية: الذكاء الاصطناعي البرمجة العملات الرقمية التعلم الآلي التاريخ التشابه الوصف الذکاء الاصطناعی الذکاء الإصطناعی من خلال
إقرأ أيضاً:
فيديو.. مباراة تنس بلا نهاية بين روبوتات غوغل لتدريب الذكاء الاصطناعي
في صيف 2010، خاض لاعبا التنس جون إيسنر ونيكولا ماهو واحدة من أكثر المواجهات استنزافًا في تاريخ ويمبلدون، فقد استمرت المباراة 11 ساعة على مدار 3 أيام. وبعد أكثر من عقد، يخوض خصمان من نوع آخر مباراة لا تقل عنادًا، لكن هذه المرة داخل مختبرات ديب مايند التابعة لغوغل، وبلا جمهور.
فبحسب تقرير لموقع بوبيلار سينس (Popular Science)، تتحرك ذراعان روبوتيتان في مباراة تنس طاولة بلا نهاية في مركز الأبحاث جنوب لندن، ضمن مشروع أطلقته ديب مايند عام 2022 لتطوير قدرات الذكاء الاصطناعي عبر التنافس الذاتي المستمر. الهدف لا يقتصر على تحسين مهارات اللعب، بل يتعداه إلى تدريب خوارزميات قادرة على التكيف مع بيئات معقدة، مثل تلك التي تواجهها الروبوتات في المصانع أو المنازل.
من مناوشة بلا فائز إلى تدريب بلا توقففي بدايات المشروع، اقتصر التمرين على ضربات تبادلية بسيطة بين الروبوتين، من دون سعي لتحقيق نقاط. ومع الوقت، وباستخدام تقنيات التعلم المعزز، أصبح كل روبوت يتعلم من خصمه ويطوّر إستراتيجياته.
وعندما أُضيف هدف الفوز بالنقطة، واجه النظام صعوبة في التكيف، إذ كانت الذراعان تفقدان بعض الحركات التي أتقنتاها سابقًا. لكن عند مواجهة لاعبين بشريين، بدأت تظهر بوادر تقدم لافت، بفضل تنوع أساليب اللعب التي وفّرت فرص تعلم أوسع.
ووفق الباحثين، فازت الروبوتات بنسبة 45% من أصل 29 مباراة ضد بشر، وتفوقت على لاعبين متوسطين بنسبة بلغت 55%. فالأداء الإجمالي يُصنّف في مستوى لاعب هاوٍ، لكنه يزداد تعقيدًا مع الوقت، خصوصًا مع إدخال تقنيات جديدة لمراقبة الأداء وتحسينه.
عندما يعلّم الفيديو الذكاء الاصطناعيالتحسينات لم تتوقف على التمرين الفعلي، إذ استخدم الباحثون نموذج جيمناي (Gemini) للرؤية واللغة من غوغل لتوليد ملاحظات من مقاطع الفيديو الخاصة بالمباريات.
ويمكن للروبوت الآن تعديل سلوكه بناء على أوامر نصيّة، مثل "اضرب الكرة إلى أقصى اليمين" أو "قرّب الشبكة". هذه التغذية الراجعة البصرية اللغوية تعزز قدرات الروبوت على اتخاذ قرارات دقيقة خلال اللعب.
إعلان تنس الطاولة بوابة لروبوتات المستقبلتُعد لعبة تنس الطاولة بيئة مثالية لاختبار الذكاء الاصطناعي، لما فيها من توازن بين السرعة والدقة واتخاذ القرار. وهي تتيح تدريب الروبوتات على مهارات تتجاوز مجرد الحركة، لتشمل التحليل والاستجابة في الوقت الحقيقي، وهي مهارات ضرورية للروبوتات المستقبلية في البيئات الواقعية.
ورغم أن الروبوتات المتقدمة ما زالت تتعثر في مهام بسيطة بالنسبة للبشر، مثل ربط الحذاء أو الكتابة، فإن التطورات الأخيرة -كنجاح ديب مايند في تعليم روبوت ربط الحذاء، أو نموذج "أطلس" الجديد الذي قدّمته بوسطن ديناميكس- تشير إلى تقارب تدريجي بين أداء الآلة والإنسان.
نحو ذكاء عام قابل للتكيفيرى خبراء ديب مايند أن هذا النهج في التعلم، القائم على المنافسة والتحسين الذاتي، قد يكون المفتاح لتطوير ذكاء اصطناعي عام متعدد الاستخدامات. والهدف النهائي هو تمكين الروبوتات من أداء مهام متنوعة، ليس فقط في بيئات صناعية بل أيضًا في الحياة اليومية، بأسلوب طبيعي وآمن.
حتى ذلك الحين، ستبقى ذراعا ديب مايند في مباراة مفتوحة، تتبادلان الكرات والمهارات، في طريق طويل نحو مستقبل روبوتي أكثر ذكاء ومرونة.
من يمنح الإرهابيين تأشيرة عبور؟