What are AI business Models?

Recommended Reading: An Introduction to Data By Francesco Corea

Please keep in mind that our blog is not a substitute for reading the book. This book introduces big data, artificial intelligence, and data science, offering essays and lessons learned from professionals. It is not a technical manual but a collection of articles, comparing AI's use in various problems. The book replicates research and material from data scientists, startups, advisors, and investors, serving as a guide and tool for future growth. It focuses on relevant definitions, business contexts, and sectorial applications, inspiring conversations and projects that positively impact society.

Why should business developers learn big data?

1- Big data refers to the vast amount of information that is generated and collected from various sources, such as social media, online transactions, and sensors.

2- It encompasses both structured and unstructured data, including text, images, videos, and more.

3- Business development, on the other hand, involves activities aimed at improving a company's growth and profitability through strategic initiatives. Now, when it comes to the importance of big data in business development, its impact cannot be overstated. By harnessing the power of big data analytics, businesses can gain valuable insights into consumer behavior, market trends, and operational efficiency.

4- These insights enable companies to make informed decisions, optimize processes, enhance customer experiences, and ultimately drive growth. With big data analytics tools and techniques at their disposal, businesses can unlock hidden patterns and correlations within their data sets that were previously unimaginable.

5- This enables them to identify new opportunities for innovation and competitive advantage in today's rapidly evolving business landscape. In summary, big data plays a pivotal role in business development

What are Benefits of big data in business development?

 1. Data-driven decision making

 - Ability to analyze large volumes of data

 - Identification of trends and patterns

 - Enhanced decision-making process

2. Improved customer insights

 - Understanding customer preferences and behavior

 - Personalized marketing strategies

 - Increased customer satisfaction and loyalty

3. Competitive advantage

 - Identification of market trends and opportunities

 - Strategic planning and forecasting

 - Effective competition with data-driven insights

What’s big data?

Big data analytics is an innovative approach that consists of different technologies and processes to extract worthy insights from low-value data that do not fit, for any reason, the conventional database systems. (Dumbill 2013; De Mauro et al. 2015; Corea 2016):


What are big data’ implementation strategies? How can we maximize big data potential?

1-Marchand and Peppard (2013) suggest five guidelines for successful big data strategy: placing people at the center, focusing on information utilization, involving behavioral scientists, learning, and addressing business problems.

2- Barton and Court (2012) highlight three key features for maximizing big data potential: selecting the right data, optimizing performance, and transforming capabilities.

Why isn't big data beneficial to every business?

1-According to Francesco‘’ Data are quickly becoming a new form of capital, a different coin, and an innovative source of value. It has been mentioned above how relevant it is to channel the power of the big data into an efficient strategy to manage and grow the business. But it is also true that big data strategies may not be valuable for all

businesses, mainly because of structural features of the business/company itself’’.

2-Big data strategies can be valuable for businesses, but they should be carefully considered to avoid misconceptions.

3-Data quality is crucial, and overfitting can compromise final products. More data may lead to higher costs and not necessarily higher accuracy. Data should be internally analyzed before integrating with external sources. Contextualization and behavioral biases can invalidate objectivity.

4- Human judgment is crucial in posing the right questions and interpreting results. Intelligent data discovery and exploratory analysis are valuable, as we don't know what we don't know.

What are big data development structures?

1- The data stage of development structure involves a primary, tailored factory with no leadership support, analytics as an IT asset, and data-driven business.

2- This involves a lack of proper data infrastructure, disorganized silos, duplicated information, data marts, and various data sources

3- . The technology lacks data governance, and low investments are required. Integrated relational databases (SQL) are used, along with scripting languages, pioneering technologies, and visualization tools.

4- Talent is distributed, with few people with few data analytical skills.

5- A well-formed data warehouse team, strategic partnerships, well-framed recruitment processes, and a well-formed IT department are essential.

6- The center of excellence, domain experts, training, and continuous learning are also essential. The business model has no return on investments, but modest revenues justify further investments.

AI is not a new technology, so why should we care?

1- Artificial Intelligence (AI) is a paradigm shift driving scientific progress and industry evolution. It is often misunderstood by the general audience, investors, and managers, who are fascinated by its development and frightened by terminator-like scenarios.

2- AI is a system that can learn how to learn, or an algorithm that allows computers to write their own algorithms without being explicitly programmed for. It is not a computational part of our ability to achieve certain goals, but rather the capacity to learn and solve new problems in a changing environment.

3- AI is an interdisciplinary field that covers various sub-disciplines, such as natural language processes, computer vision, Internet of things, and robotics. It is an umbrella term that gathers a bucket of different aspects.

4- AI and the human body are similar, with AI having a brain responsible for specific functions such as language, sight, and the Internet of things. The choice of features a system should have to be a proper AI is still controversial, as it involves ethical, psychological, and philosophical considerations.

5- An Artificial General Intelligence (AGI) is technology-as-a-product, not technology-as-a-service. This type of intelligence does not require an expert to work or be tuned, as it would be the integration of all those abilities. In conclusion, AI is a paradigm shift driving scientific progress and industry evolution. It is essential to understand the different types of AI and their characteristics to foster growth and understanding.

6- AI is relevant today due to its potential applications, media attention, and funding. Machine learning is being commoditized, encouraging a more profound democratization of intelligence, but this is only true for low-order knowledge..

7- The main problem the sector is experiencing can be divided into two key branches: 1) misalignments of long-term AGI research sacrificed for short-term business applications, and 2) what AI can actually do against what people think or assume it does. Both issues stem from the high technical knowledge intrinsically required to understand AI, but they are creating hype around AI.

8- The tight relationship between machines and humans has changed, with machines often in charge while humans are simply monitoring. This relationship is changing our own being, and people believe that machines are making humans more similar to them.

9- To shorten the AI adoption cycle, we should learn how to not trust our intuition all the time and let the machine changing us either in a more human or more mechanical way. The reality is that we are still far from the point in which a superintelligence will exceed human intelligence, the so-called Singularity.

10- The famous futurist Raymond Kurzweil proposed the idea of the law of accelerating returns, which envisages an exponential technological rate of change due to falling costs of chips and their increasing computational capacity. He also borrowed Moore's law to estimate the precise year of the singularity, which is estimated to reach an AGI with those capabilities in 2030 and the singularity in 2045. Some characteristics emerged as fundamental for progressing towards an AGI: robustness, safety, and hybridization.

11- An AI should be verified, validated, secure, and controlled, with key weaknesses such as limited self-replication of software and hardware, self-repair and self-improvement, and limited access to energy.

12- An AI should be created through a hybrid intelligence paradigm, which could be implemented through two different paths: letting the computer do the work, then calling in humans in for ambiguous situations, or calling them to make the final call.

What’s AI knowledge Map? How can we classify AI technologies?

1- AI is a broad field that encompasses multiple types of technologies. A visual tool called the AI Knowledge Map (AIKM) was created to help people understand the complexity and depth of AI-related technologies and lay down a map to help them navigate the AI jungle.

2- The map organizes unstructured knowledge into an ontology, aiming to help people understand where machine intelligence is used today and how many problems are reframed to make AI possible to tackle them.

3- The AI paradigms are based on logic-based tools, knowledge-based tools, probabilistic methods, machine learning, embodied intelligence, and search and optimization.

4- These paradigms fall into three different macro-approaches: symbolic, sub-symbolic, and Statistical. The vertical axis lays down the problems AI has been used for, such as reasoning, knowledge, planning, communication, and perception. The map divides the technologies into two groups: narrow applications and general applications. Weak/Narrow AI (ANI), Strong/General AI (I), and Artificial Super Intelligence (ASI) are important for those getting started in AI.

5- Weak AI is a set of technologies that can only solve a specific task, while general AI is what we have today, a set of technologies that are unable to cope with anything outside their scope.

6- The map is a useful tool for researchers and data scientists to understand the different classes of AI technologies and their potential applications.

7- For example, Natural Language Processing embeds algorithms that use a combination of knowledge-based, machine learning, and probabilistic methods to solve problems in the domain of perception. However, the map does not provide a categorically existing method that can fill the gap between Logic-based paradigm and Reasoning problems.

What are AI business Models?

1- AI is revolutionizing the way we think about business, and the AI sector is similar in terms of business models to the biopharma industry. The industry is characterized by expensive and long R&D, long investment cycles, low-probability enormous returns, and concentration of funding toward specific phases of development.

2- The AI sector is characterized by two different nuances in its business models: the growth model is changing, with incumbents pursuing aggressive acquisition policies, and the emerging open source model.

3- The growth model is changing, with incumbents pursuing aggressive acquisition policies, while startups are working hard to give away cutting-edge technologies and algorithms for free. This is due to the fact that AI companies and departments are driven by scientists and academics, and their mindset encourages sharing and publicly presenting their findings.

4- Open sourcing raises the bar of the current state of the art for potential competitors, fosters use cases that were not envisioned at all by the providing company, shortens the product cycle, creates a competitive advantage in data creation/collection, attracts talents, and creates additive products based on that underlying technology, and creates a data network effect.

5- The effect of this business model on AI development is controversial, but in the short term, higher openness could increase the diffusion of AI, enabling more people to use, build on top of previous applications and technologies at a low marginal cost, and fix bugs.

6- However, in the long term, there might be less incentive to invest in research and development due to free riding.

7- On the positive side, open research is implemented to build absorptive capacity, bring extra profit from owning complementary assets whose value is increased by new technologies or ideas, and is fostered by individuals who want to demonstrate their skills, build their reputation, and eventually increase their market value.

8- In conclusion, the AI sector is revolutionizing the way we think about business, with companies adopting aggressive acquisition strategies and open research to maintain their competitive edge.


What should a non-technologist understand about Machine Learning? What does 1943 have to do with artificial intelligence?

1- Machine learning techniques can be categorized into supervised and unsupervised methods, with supervised learning focusing on labeling data.

2- Reinforcement learning (RL) is an intermediate method between supervised and unsupervised learning, focusing on reward feedback. RL faces challenges such as credit assignment and explore-exploit dilemmas, as well as technical issues like dimensionality, non-stationary environments, and partial observability.

3- Other classification methods include classification algorithms, regressions, clustering, density estimation, and dimensionality reduction.

4- The new AI wave has encouraged the development of innovative techniques and the use of artificial neural networks (ANNs).

5- ‘’ Artificial Neural Networks are a biologically-inspired approach that allowssoftware to learn from observational data—in this sense sometimes is said theymimic the human brain. The first ANN named Threshold Logic Unit (TLU) wasintroduced in the Forties by McCulloch and Pitts (1943), but only forty years laterRumelhart et al. (1986) pushed the field forward designing the back-propagation training algorithm for feed-forward multi-layer perceptrons (MLPs)’’.Corea mentioned

Who’s Li Deng? What is Microsoft's role in Bot 2 Bot Training?

1- Conversational User Interfaces (CUI) are driving AI development, with deep learning enhancing speech recognition abilities and creating "conversation-as-a-platform" applications. Smartphones are currently the most expensive area to purchase, making a unique interface worth almost nothing.

2- Deep Reinforcement Learning (DFL) is being used for speech recognition research, with B2B (bot-to-bot) training likely due to the reward structure.

3- Humans spend time training their bots if they receive enough compensation for their effort.

4- Li Deng from Microsoft has introduced a threefold classification of AI bots: bots that search for information, bots that complete specific tasks, and bots with social abilities and tasks, known as social bots or chatbots.

5- This concept aims to create a world where machines communicate with humans in the same way as humans. T

6- The bot-to-bot business model will consist of two types of bots: master bots and follower bots. As research in speech recognition continues, some players may create "universal" bots (master bots) to serve as gateways for their peripheral interfaces and applications.

7- Challenges preventing the perfect social bots include machine translation, which is still in its infancy, speech recognition being mainly supervised, and the nuances of human speech recognition not fully embedding into machines.

8- MetaMind is working on Joint Many-Tasks (JMT) and Dynamic Coattention Network (DCN), end-to-end trainable models that allow collaboration between different layers. Additionally, automatic speech recognition (ASR) engines have either lacking personality or spatiotemporal context, which are essential aspects for a general CUI.

In light of the book, what types of bots are available on the market?

1- Speech recognition in business contexts has evolved significantly over the past 2-3 years, with bots being classified as native or enablers for specific or generic applications.

2- The market can be divided into four types: Employee-Bots, General User Interfaces, Bots Contractors, and Bots Factories. Employee-Bots are stand-alone frameworks, General User Interfaces are native applications, Bots Contractors are generalists hired to complete specific purposes, and Bots Factories facilitate the creation of own bots.

3- The market is becoming crowded and profitable, with companies operating in each group.

What is the relationship between AI and blockchain?

1- Blockchain is a secure, immutable database shared by all parties in a distributed network, where transaction data can be recorded and easily audited.

2- It is a foundational technology that aims to "change the scope of intermediation" and reduce costs of verification and networking.

3- The blockchain can validate transactions through mechanisms such as proof-of-work and proof-of-stake, which require energy and hardware capacity to be decoded. The category of blockchain is based on network access permission, allowing anyone to view or participate in consensus formation.

4- The blockchain is shifting traditional business models distributing value in an opposite way, concentrating value in the shared protocol layer and only marginally at the application level. It is possible for blockchain to not only allow for transactions but also the possibility to create smart contracts that are triggered by specific events and thresholds and are traceable and auditable without effort. Initial Coin Offerings (ICOs) are a new phenomenon that introduces new unregulated ways to raise capitals.

5- AI can change blockchain in several ways, including energy consumption, scalability, security, privacy, and the need for smart contracts. AI can introduce new decentralized learning systems, such as federated learning or data sharding techniques, and improve security by ensuring secure applications deployment. Privacy concerns arise from owning personal data, which raises regulatory and strategic concerns for competitive advantages.

How does AI create new job roles?

1- The data revolution is transforming the way businesses operate, and new roles are emerging to lead the way.

2- These individuals have a clear understanding of the technicalities of the problems and the business implications of new technologies. Three of these roles are the Chief Data Officer (CDO), the Chief Artificial Intelligence Officer (CAIO), and the Chief Robotics Officer (CRO).

3- The CDO is a liaison between the CTO (tech) and the CAO/Head of Data Science (data guy), responsible for data quality and management. They are responsible for democratizing data within the company, defining data management policies and business priorities, shaping data strategy, frameworks, procedures, and tools. The CAIO role highlights the emergence of two different schools of thought of enterprise AI: centralized versus decentralized AI implementation. Elevating AI to be represented at the board level means becoming an AI-driven company and embedding AI into every product and process within the organization. The CDO, CAIO, and CRO roles will play crucial roles in ensuring the success of the AI revolution.

What are decentralized intelligent companies?

1- Blockchain and AI are two extreme sides of the technology spectrum: one fostering centralized intelligence on close data platforms and the other promoting decentralized applications in an open-data environment. However, if an intelligent way to make them working together is found, the total positive externalities could be amplified in a blink. There are technical and ethical implications arising from the interaction between these two powerful technologies, such as how do we edit or forget data on a blockchain? Is an editable blockchain the solution? And isn't an AI-blockchain pushing us to become data hoarders? The only thing we can do is keep experimenting.

2- There are several companies working at the intersection of AI and blockchain, including TraneAI, Neureal, SingularityNET, Neuromation, AI Blockchain, BurstIQ, AtMatrix, OpenMindproject, Synapse.ai, Dopamine.ai, Effect.ai, Conversational Platforms like Green Running, Talla, doc.ai, Prediction Platforms like Augur, Sharpe Capital, and Loci.io, and Miscellaneous companies like Social Coin, HealthyTail, Crowdz, DeepSee, and ChainMind.

3- The convergence of AI and blockchain is expected to lead to significant developments in conversational and prediction platforms, intellectual property, and trading. However, as the benefits increase, the potential negative convergence increases exponentially. It is crucial to stay alert and keep experimenting to fully understand the potential of these technologies and their potential applications.

Why should we be concerned about AI ethics?

1- The ethical and purposeful design of machines and algorithms is crucial for preventing human race extinction and responsibly using the power of AI.

2- However, the ethical principles in AI development should not only be a way to prevent human race extinction but also to understand how to use the power coming from that technology responsibly.

3- One of the main problems raised when discussing ethics in AI is data. Most of the data produced is artificial creations of our minds and actions, which inherit the same biases as humans. Cognitive biases are a shortcut of our brain that translates into behaviors that require less energy and thought to be implemented. There are at least five different biases in AI: data-driven bias, bias through interaction, similarity bias, conflicting goals bias, and emergent bias.

4- To solve the biased data issue, one could try to remove any data that could bias the engine ex-ante. However, this would require effort at the beginning and might not be feasible. Embedding ethics into machine designing is extremely hard because we don't know unanimously what ethics is and we should be open to admitting that our values or ethics might not be completely right.

5- Developing a general AI is making us think about those problems and it will change our values system. And perhaps, who knows, we will end up learning something from machines' ethics as well. Accountability and trust are also important issues in AI.

How does AI affect Intellectual property?

1- Startups often seek patents for their machine learning products and algorithms to create a competitive advantage, shape new revenue streams, or increase their confidence in their technology's usefulness.

2- However, patenting an invention is a burdensome and expensive process, with only 55% of applications resulting in a granted patent. This is because startups often heavily depend on external financing, and investors love patents as they provide assurance of the tech's legitimacy, feasibility, and team commitment.

3- AI is a unique field with its strong open-source community, confusion around the real invention, continuous evolution, academic community, and half science/art nature. Even with full access to the process or algorithm, it may be difficult to use and implement the invention correctly. Empirical evidence supports the benefits of patenting a product for AI entrepreneurs

To summarize, Business developers should reinvent themselves by learning about AI, big data, machine learning, Deeplearning, natural language processing, and how to create an AI-powered organization. It's critical to understand the applications, software, and open source tools you can use to boost business performance and growth.

 اقتراحات للقراءة: مقدمة للبيانات بقلم فرانشيسكو كوريا

يرجى أن تضع في اعتبارك أن مدونتنا ليست بديلا عن قراءة الكتاب. يقدم هذا الكتاب البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات ، ويقدم مقالات ودروسا مستفادة من المحترفين. إنه ليس دليلا تقنيا ولكنه مجموعة من المقالات ، تقارن استخدام الذكاء الاصطناعي في مشاكل مختلفة. يكرر الكتاب الأبحاث والمواد من علماء البيانات والشركات الناشئة والمستشارين والمستثمرين ، ويعمل كدليل وأداة للنمو المستقبلي. وهو يركز على التعريفات ذات الصلة ، وسياقات الأعمال ، والتطبيقات القطاعية ، والمحادثات والمشاريع الملهمة التي تؤثر بشكل إيجابي على المجتمع.

لماذا يجب على مطوري الأعمال تعلم البيانات الضخمة؟

1- تشير البيانات الضخمة إلى الكم الهائل من المعلومات التي يتم إنشاؤها وجمعها من مصادر مختلفة ، مثل وسائل التواصل الاجتماعي والمعاملات عبر الإنترنت وأجهزة الاستشعار.

2- يشمل كلا من البيانات المنظمة وغير المنظمة ، بما في ذلك النصوص والصور ومقاطع الفيديو والمزيد.

3- تطوير الأعمال ، من ناحية أخرى ، ينطوي على أنشطة تهدف إلى تحسين نمو الشركة وربحيتها من خلال المبادرات الاستراتيجية. الآن ، عندما يتعلق الأمر بأهمية البيانات الضخمة في تطوير الأعمال ، لا يمكن المبالغة في تأثيرها. من خلال تسخير قوة تحليلات البيانات الضخمة ، يمكن للشركات اكتساب رؤى قيمة حول سلوك المستهلك واتجاهات السوق والكفاءة التشغيلية.

4- تمكن هذه الرؤى الشركات من اتخاذ قرارات مستنيرة وتحسين العمليات وتعزيز تجارب العملاء ودفع النمو في نهاية المطاف. باستخدام أدوات وتقنيات تحليل البيانات الضخمة تحت تصرفها ، يمكن للشركات فتح الأنماط والارتباطات المخفية داخل مجموعات البيانات الخاصة بها والتي لم يكن من الممكن تصورها من قبل.

5- وهذا يمكنهم من تحديد فرص جديدة للابتكار والميزة التنافسية في مشهد الأعمال سريع التطور اليوم. باختصار ، تلعب البيانات الضخمة دورا محوريا في تطوير الأعمال

ما هي فوائد البيانات الضخمة في تطوير الأعمال؟

 1. اتخاذ القرارات القائمة على البيانات

 - القدرة على تحليل كميات كبيرة من البيانات

 - تحديد الاتجاهات والأنماط

 - تعزيز عملية صنع القرار

2. تحسين رؤى العملاء

 - فهم تفضيلات العملاء وسلوكهم

 - استراتيجيات التسويق الشخصية

 - زيادة رضا العملاء وولائهم

3. ميزة تنافسية

 - تحديد اتجاهات السوق والفرص

 - التخطيط الاستراتيجي والتنبؤ

 - منافسة فعالة مع رؤى تعتمد على البيانات

ما هي البيانات الضخمة؟

تحليلات البيانات الضخمة هي نهج مبتكر يتكون من تقنيات وعمليات مختلفة لاستخراج رؤى جديرة بالاهتمام من البيانات منخفضة القيمة التي لا تتوافق، لأي سبب من الأسباب ، مع أنظمة قواعد البيانات التقليدية. دمبل 2013; دي ماورو وآخرون. 2015; كوريا 2016):

ما هي استراتيجيات تنفيذ البيانات الضخمة؟ كيف يمكننا تعظيم إمكانات البيانات الضخمة؟    

يقترح 1-Marchand and Peppard (2013) خمسة مبادئ توجيهية لاستراتيجية البيانات الضخمة الناجحة: وضع الأشخاص في المركز ، والتركيز على استخدام المعلومات ، وإشراك علماء السلوك ، والتعلم ، ومعالجة مشاكل العمل.

2- يسلط Barton and Court (2012) الضوء على ثلاث ميزات رئيسية لتعظيم إمكانات البيانات الضخمة: اختيار البيانات الصحيحة ، وتحسين الأداء ، وتحويل القدرات.

لماذا لا تكون البيانات الضخمة مفيدة لكل شركة؟

1-وفقا لفرانشيسكو ، أصبحت البيانات بسرعة شكلا جديدا من أشكال رأس المال ، وعملة مختلفة ، ومصدرا مبتكرا للقيمة. لقد ذكرنا أعلاه مدى أهمية توجيه قوة البيانات الضخمة إلىاستراتيجية جيدة لإدارة الأعمال وتنميتها . ولكن من الصحيح أيضا أن استراتيجيات البيانات الضخمة قد لا تكون ذات قيمة للجميع

الأعمال التجارية ، ويرجع ذلك أساسا إلى السمات الهيكلية للأعمال / الشركة نفسها ".

2-يمكن أن تكون استراتيجيات البيانات الضخمة ذات قيمة للشركات ، ولكن يجب مراعاتها بعناية لتجنب المفاهيم الخاطئة.

3-جودة البيانات أمر بالغ الأهمية ، ويمكن أن يؤدي الإفراط في التجهيز إلى الإضرار بالمنتجات النهائية. قد يؤدي المزيد من البيانات إلى ارتفاع التكاليف وليس بالضرورة دقة أعلى. يجب تحليل البيانات داخليا قبل دمجها مع المصادر الخارجية. يمكن أن يؤدي السياق والتحيزات السلوكية إلى إبطال الموضوعية.

4- الحكم البشري أمر بالغ الأهمية في طرح الأسئلة الصحيحة وتفسير النتائج. يعد اكتشاف البيانات الذكي والتحليل الاستكشافي أمرا ذا قيمة ، لأننا لا نعرف ما لا نعرفه.

ما هي هياكل تطوير البيانات الضخمة؟

1- تتضمن مرحلة البيانات في هيكل التطوير مصنعا أساسيا مصمما بدون دعم قيادي ، وتحليلات كأصل لتكنولوجيا المعلومات ، وأعمال تعتمد على البيانات.

2- يتضمن ذلك عدم وجود بنية تحتية مناسبة للبيانات ، وصوامع غير منظمة ، ومعلومات مكررة ، ومجموعات بيانات ، ومصادر بيانات مختلفة

3- . تفتقر التكنولوجيا إلى حوكمة البيانات ، وهناك حاجة إلى استثمارات منخفضة. يتم استخدام قواعد البيانات العلائقية المتكاملة (SQL) ، جنبا إلى جنب مع لغات البرمجة النصية والتقنيات الرائدة وأدوات التصور.

4- يتم توزيع المواهب ، مع عدد قليل من الأشخاص الذين لديهم مهارات تحليل بيانات قليلة.

5- من الضروري وجود فريق مستودع بيانات جيد التكوين ، وشراكات استراتيجية ، وعمليات توظيف جيدة الإطار ، وقسم تكنولوجيا معلومات جيد التشكيل.

6- مركز التميز وخبراء المجال والتدريب والتعلم المستمر ضرورية أيضا. نموذج العمل ليس له عائد على الاستثمارات ، لكن الإيرادات المتواضعة تبرر المزيد من الاستثمارات.

الذكاء الاصطناعي ليست تقنية جديدة ، فلماذا يجب أن نشعر بالقلق؟

1- الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي) هو نقلة نوعية تقود التقدم العلمي وتطور الصناعة. غالبا ما يساء فهمه من قبل الجمهور العام والمستثمرين والمديرين ، الذين يفتنون بتطوره ويخافون من السيناريوهات الشبيهة بالمنهي.

2- الذكاء الاصطناعي هو نظام يمكنه تعلم كيفية التعلم ، أو خوارزمية تسمح لأجهزة الكمبيوتر بكتابة خوارزمياتها الخاصة دون أن تكون مبرمجة بشكل صريح. إنه ليس جزءا حسابيا من قدرتنا على تحقيق أهداف معينة ، بل القدرة على التعلم وحل المشكلات الجديدة في بيئة متغيرة.

3- الذكاء الاصطناعي هو مجال متعدد التخصصات يغطي مختلف التخصصات الفرعية ، مثل عمليات اللغة الطبيعية ، ورؤية الكمبيوتر ، وإنترنت الأشياء ، والروبوتات. إنه مصطلح شامل يجمع دلوا من الجوانب المختلفة.

4- الذكاء الاصطناعي وجسم الإنسان متشابهان ، حيث الذكاء الاصطناعي وجود دماغ مسؤول عن وظائف محددة مثل اللغة والبصر وإنترنت الأشياء. لا يزال اختيار الميزات التي يجب أن يكون النظام الذكاء الاصطناعي مناسبة مثيرا للجدل ، لأنه ينطوي على اعتبارات أخلاقية ونفسية وفلسفية.

5- الذكاء الاصطناعي العام (AGI) هو التكنولوجيا كمنتج ، وليس التكنولوجيا كخدمة. لا يتطلب هذا النوع من الذكاء خبيرا للعمل أو ضبطه ، لأنه سيكون دمج كل تلك القدرات. في الختام ، الذكاء الاصطناعي هو نقلة نوعية تقود التقدم العلمي وتطور الصناعة. من الضروري فهم الأنواع المختلفة من الذكاء الاصطناعي وخصائصها لتعزيز النمو والتفاهم.

6- الذكاء الاصطناعي ذات صلة اليوم بسبب تطبيقاتها المحتملة واهتمام وسائل الإعلام وتمويلها. يتم تحويل التعلم الآلي إلى سلعة ، مما يشجع على إضفاء الطابع الديمقراطي الأكثر عمقا على الذكاء ، ولكن هذا ينطبق فقط على المعرفة منخفضة النظام.

7- يمكن تقسيم المشكلة الرئيسية التي يواجهها القطاع إلى فرعين رئيسيين: 1) اختلالات أبحاث الذكاء الاصطناعي العام طويلة الأجل التي تم التضحية بها لتطبيقات الأعمال قصيرة الأجل ، و 2) ما يمكن أن تفعله الذكاء الاصطناعي بالفعل ضد ما يعتقده الناس أو يفترضون أنه يفعله. تنبع كلتا القضيتين من المعرفة التقنية العالية المطلوبة جوهريا لفهم الذكاء الاصطناعي ، لكنهما يخلقان ضجة حول الذكاء الاصطناعي.

8- لقد تغيرت العلاقة الوثيقة بين الآلات والبشر ، حيث غالبا ما تكون الآلات مسؤولة بينما يراقب البشر ببساطة. هذه العلاقة تغير كياننا ، ويعتقد الناس أن الآلات تجعل البشر أكثر شبها بهم.

9- لتقصير دورة اعتماد الذكاء الاصطناعي ، يجب أن نتعلم كيف لا نثق في حدسنا طوال الوقت وندع الآلة تغيرنا إما بطريقة أكثر إنسانية أو أكثر ميكانيكية. الحقيقة هي أننا ما زلنا بعيدين عن النقطة التي يتجاوز فيها الذكاء الخارق الذكاء البشري ، ما يسمى بالتفرد.

10- اقترح عالم المستقبل الشهير ريموند كورزويل فكرة قانون تسريع العوائد ، والذي يتصور معدل تغير تكنولوجي أسي بسبب انخفاض تكاليف الرقائق وزيادة قدرتها الحسابية. كما استعار قانون مور لتقدير السنة الدقيقة للتفرد ، والتي من المقدر أن تصل إلى AGI بهذه القدرات في عام 2030 والتفرد في عام 2045. ظهرت بعض الخصائص كأساسية للتقدم نحو AGI: المتانة والسلامة والتهجين.

11- يجب التحقق من الذكاء الاصطناعي والتحقق من صحتها وتأمينها والتحكم فيها، مع وجود نقاط ضعف رئيسية مثل التكرار الذاتي المحدود للبرامج والأجهزة، والإصلاح الذاتي والتحسين الذاتي، ومحدودية الوصول إلى الطاقة.

12- يجب إنشاء الذكاء الاصطناعي من خلال نموذج ذكاء هجين، والذي يمكن تنفيذه من خلال مسارين مختلفين: السماح للكمبيوتر بالقيام بالعمل، ثم استدعاء البشر في المواقف الغامضة، أو استدعائهم لإجراء المكالمة النهائية.

13- في الختام، الذكاء الاصطناعي قادم، وإن لم يكن في أقرب وقت متوقع، وعلينا أن نكرس الموارد والجهد لبناء الذكاء الاصطناعي من شأنه أن يدفعنا إلى سيناريو متفائل.

ما هي خريطة معرفة الذكاء الاصطناعي؟ كيف يمكننا تصنيف التقنيات الذكاء الاصطناعي؟

1- الذكاء الاصطناعي مجال واسع يشمل أنواعا متعددة من التقنيات. تم إنشاء أداة مرئية تسمى خريطة المعرفة الذكاء الاصطناعي (AIKM) لمساعدة الناس على فهم تعقيد وعمق التقنيات المتعلقة الذكاء الاصطناعي ووضع خريطة لمساعدتهم على التنقل في الغابة الذكاء الاصطناعي.

2- تنظم الخريطة المعرفة غير المنظمة في أنطولوجيا ، بهدف مساعدة الناس على فهم مكان استخدام ذكاء الآلة اليوم وعدد المشكلات التي يتم إعادة صياغتها لجعل الذكاء الاصطناعي الممكن معالجتها.

3- تعتمد النماذج الذكاء الاصطناعي على الأدوات القائمة على المنطق ، والأدوات القائمة على المعرفة ، والأساليب الاحتمالية ، والتعلم الآلي ، والذكاء المتجسد ، والبحث والتحسين.

4- تنقسم هذه النماذج إلى ثلاثة مناهج كلية مختلفة: رمزية وشبه رمزية وإحصائية. يحدد المحور الرأسي المشكلات الذكاء الاصطناعي تم استخدامها ، مثل التفكير والمعرفة والتخطيط والتواصل والإدراك. تقسم الخريطة التقنيات إلى مجموعتين: التطبيقات الضيقة والتطبيقات العامة. تعد الذكاء الاصطناعي الضعيفة / الضيقة (ANI) و الذكاء الاصطناعي القوية / العامة (I) والذكاء الاصطناعي الفائق (ASI) مهمة لأولئك الذين يبدأون في الذكاء الاصطناعي.

5- الذكاء الاصطناعي الضعيف هو مجموعة من التقنيات التي لا يمكنها حل سوى مهمة محددة ، بينما الذكاء الاصطناعي العام هو ما لدينا اليوم ، مجموعة من التقنيات غير القادرة على التعامل مع أي شيء خارج نطاقها.

6- الخريطة هي أداة مفيدة للباحثين وعلماء البيانات لفهم الفئات المختلفة لتقنيات الذكاء الاصطناعي وتطبيقاتها المحتملة.

7- على سبيل المثال ، تتضمن معالجة اللغة الطبيعية خوارزميات تستخدم مزيجا من الأساليب القائمة على المعرفة والتعلم الآلي والأساليب الاحتمالية لحل المشكلات في مجال الإدراك. ومع ذلك ، لا توفر الخريطة طريقة موجودة بشكل قاطع يمكنها سد الفجوة بين النموذج القائم على المنطق ومشاكل الاستدلال.

ما هي نماذج الأعمال الذكاء الاصطناعي؟

1- الذكاء الاصطناعي ثورة في طريقة تفكيرنا في الأعمال ، وقطاع الذكاء الاصطناعي مشابه من حيث نماذج الأعمال لصناعة الأدوية الحيوية. تتميز الصناعة بالبحث والتطوير المكلف والطويل ، ودورات الاستثمار الطويلة ، والعوائد الهائلة منخفضة الاحتمالية ، وتركيز التمويل نحو مراحل محددة من التطوير.

2- يتميز القطاع الذكاء الاصطناعي بفارق بسيط مختلف في نماذج أعماله: نموذج النمو آخذ في التغير، حيث يتبع شاغلو الوظائف سياسات استحواذ قوية، ونموذج المصدر المفتوح الناشئ.

3- يتغير نموذج النمو، حيث تتبع الشركات القائمة سياسات استحواذ قوية، بينما تعمل الشركات الناشئة بجد للتخلي عن التقنيات والخوارزميات المتطورة مجانا. ويرجع ذلك إلى حقيقة أن الشركات والإدارات الذكاء الاصطناعي يقودها العلماء والأكاديميون ، وتشجع عقليتهم على مشاركة النتائج التي توصلوا إليها وتقديمها علنا.

4- المصادر المفتوحة ترفع مستوى الحالة الراهنة للمنافسين المحتملين ، وتعزز حالات الاستخدام التي لم تتصورها الشركة المقدمة على الإطلاق ، وتقصر دورة المنتج ، وتخلق ميزة تنافسية في إنشاء / جمع البيانات ، وتجذب المواهب ، وتخلق منتجات مضافة بناء على تلك التكنولوجيا الأساسية ، وتخلق تأثير شبكة البيانات.

5- إن تأثير نموذج الأعمال هذا على تطوير الذكاء الاصطناعي مثير للجدل ، ولكن على المدى القصير ، يمكن أن يؤدي الانفتاح العالي إلى زيادة انتشار الذكاء الاصطناعي ، مما يمكن المزيد من الأشخاص من استخدام التطبيقات والتقنيات السابقة والبناء عليها بتكلفة هامشية منخفضة ، وإصلاح الخلل.

6- ومع ذلك ، على المدى الطويل ، قد يكون هناك حافز أقل للاستثمار في البحث والتطوير بسبب الركوب المجاني.

7- على الجانب الإيجابي، يتم تنفيذ البحوث المفتوحة لبناء القدرة الاستيعابية، وتحقيق ربح إضافي من امتلاك الأصول التكميلية التي تزداد قيمتها بالتقنيات أو الأفكار الجديدة، ويعززها الأفراد الذين يرغبون في إظهار مهاراتهم، وبناء سمعتهم، وفي نهاية المطاف زيادة قيمتها السوقية.

8- في الختام ، يحدث قطاع الذكاء الاصطناعي ثورة في طريقة تفكيرنا في الأعمال ، حيث تتبنى الشركات استراتيجيات استحواذ قوية وأبحاثا مفتوحة للحفاظ على ميزتها التنافسية.

ما الذي يجب أن يفهمه غير التقني عن التعلم الآلي؟ ما علاقة عام 1943 بالذكاء الاصطناعي؟

1- يمكن تصنيف تقنيات التعلم الآلي إلى طرق خاضعة للإشراف وغير خاضعة للإشراف ، مع تركيز التعلم الخاضع للإشراف على بيانات التصنيف.

2- التعلم المعزز (RL) هو طريقة وسيطة بين التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف ، مع التركيز على ملاحظات المكافأة. تواجه RL تحديات مثل تخصيص الائتمان ومعضلات الاستكشاف والاستغلال ، بالإضافة إلى المشكلات الفنية مثل الأبعاد والبيئات غير الثابتة وإمكانية الملاحظة الجزئية.

3- تشمل طرق التصنيف الأخرى خوارزميات التصنيف ، والانحدار ، والتجميع ، وتقدير الكثافة ، وتقليل الأبعاد.

4- شجعت الموجة الذكاء الاصطناعي الجديدة على تطوير تقنيات مبتكرة واستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية (ANNs).

5- "Artificial الشبكات العصبية هي نهج مستوحى بيولوجيا يسمح للبرامج بالتعلم من بيانات المراقبة - وبهذا المعنى يقال أحيانا إنها تحاكي الدماغ البشري. تم تقديم أول ANN المسمى وحدة منطق العتبة (TLU) في الأربعينيات من قبل McCulloch and Pitts (1943) ، ولكن بعد أربعين عاما فقط دفع Rumelhart et al. (1986) fi eld إلى الأمام في تصميم خوارزمية التدريب على الانتشار الخلفي لمستقبلات التغذية الأمامية متعددة الطبقات (MLPs ) ''. كوريا المذكورة

من هو لي دينغ؟ ما هو دور Microsoft في تدريب Bot 2 Bot؟

1- تقود واجهات المستخدم للمحادثة (CUI) تطوير الذكاء الاصطناعي ، حيث يعزز التعلم العميق قدرات التعرف على الكلام وإنشاء تطبيقات "المحادثة كمنصة". تعد الهواتف الذكية حاليا أغلى منطقة يمكن شراؤها ، مما يجعل الواجهة الفريدة لا تساوي شيئا تقريبا.

2- يتم استخدام التعلم المعزز العميق (DFL) لأبحاث التعرف على الكلام ، مع تدريب B2B (روبوت إلى روبوت) على الأرجح بسبب هيكل المكافأة.

3- يقضي البشر وقتا في تدريب روبوتاتهم إذا تلقوا تعويضا كافيا عن جهودهم.

4- قدم Li Deng من Microsoft تصنيفا ثلاثيا للروبوتات الذكاء الاصطناعي: الروبوتات التي تبحث عن المعلومات ، والروبوتات التي تكمل مهام محددة ، والروبوتات ذات القدرات والمهام الاجتماعية ، والمعروفة باسم الروبوتات الاجتماعية أو روبوتات الدردشة.

5- يهدف هذا المفهوم إلى خلق عالم تتواصل فيه الآلات مع البشر بنفس طريقة تواصل البشر. ت

6- سيتكون نموذج أعمال البوت إلى الروبوت من نوعين من الروبوتات: الروبوتات الرئيسية والروبوتات التابعة. مع استمرار البحث في التعرف على الكلام ، قد يقوم بعض اللاعبين بإنشاء روبوتات "عالمية" (روبوتات رئيسية) لتكون بمثابة بوابات لواجهاتهم وتطبيقاتهم الطرفية.

7- تشمل التحديات التي تمنع الروبوتات الاجتماعية المثالية الترجمة الآلية ، والتي لا تزال في مهدها ، ويتم الإشراف على التعرف على الكلام بشكل أساسي ، وعدم تضمين الفروق الدقيقة في التعرف على الكلام البشري بشكل كامل في الآلات.

8- تعمل MetaMind على المهام المشتركة المتعددة (JMT) وشبكة Coattention الديناميكية (DCN) ، وهي نماذج قابلة للتدريب من طرف إلى طرف تسمح بالتعاون بين الطبقات المختلفة. بالإضافة إلى ذلك ، تفتقر محركات التعرف التلقائي على الكلام (ASR) إما إلى الشخصية أو السياق الزماني المكاني ، وهي جوانب أساسية ل CUI العام.

في ضوء الكتاب ، ما هي الأنواع المختلفة من الروبوتات في السوق؟

1- تطور التعرف على الكلام في سياقات الأعمال بشكل كبير على مدى السنوات 2-3 الماضية ، مع تصنيف الروبوتات على أنها أصلية أو عوامل تمكين لتطبيقات محددة أو عامة.

2- يمكن تقسيم السوق إلى أربعة أنواع: روبوتات الموظفين ، واجهات المستخدم العامة ، مقاولي البوتات ، ومصانع البوتات. روبوتات الموظفين هي أطر عمل قائمة بذاتها ، وواجهات المستخدم العامة هي تطبيقات أصلية ، ومقاولو الروبوتات هم اختصاصيون معينون لإكمال أغراض محددة ، وتسهل مصانع الروبوتات إنشاء الروبوتات الخاصة.

3- أصبح السوق مزدحما ومربحا ، حيث تعمل الشركات في كل مجموعة.

   ما هي العلاقة بين الذكاء الاصطناعي و Blockchain؟

1- Blockchain هي قاعدة بيانات آمنة وغير قابلة للتغيير مشتركة بين جميع الأطراف في شبكة موزعة ، حيث يمكن تسجيل بيانات المعاملات وتدقيقها بسهولة.

2- إنها تقنية أساسية تهدف إلى "تغيير نطاق الوساطة" وتقليل تكاليف التحقق والشبكات.

3- يمكن ل blockchain التحقق من صحة المعاملات من خلال آليات مثل إثبات العمل وإثبات الحصة ، والتي تتطلب فك تشفير الطاقة والأجهزة. تعتمد فئة blockchain على إذن الوصول إلى الشبكة ، مما يسمح لأي شخص بمشاهدة أو المشاركة في تكوين الإجماع.

4- تعمل blockchain على تحويل نماذج الأعمال التقليدية التي توزع القيمة بطريقة معاكسة ، مع تركيز القيمة في طبقة البروتوكول المشتركة وبشكل هامشي فقط على مستوى التطبيق. من الممكن ل blockchain ليس فقط السماح بالمعاملات ولكن أيضا إمكانية إنشاء عقود ذكية يتم تشغيلها بواسطة أحداث وعتبات محددة ويمكن تتبعها وتدقيقها دون جهد. عمليات الطرح الأولي للعملات الرقمية (ICOs) هي ظاهرة جديدة تقدم طرقا جديدة غير منظمة لزيادة رؤوس الأموال.

5- يمكن الذكاء الاصطناعي تغيير blockchain بعدة طرق ، بما في ذلك استهلاك الطاقة وقابلية التوسع والأمان والخصوصية والحاجة إلى العقود الذكية. يمكن الذكاء الاصطناعي إدخال أنظمة تعلم لامركزية جديدة ، مثل تقنيات التعلم الموحد أو تجزئة البيانات ، وتحسين الأمان من خلال ضمان نشر التطبيقات الآمنة. تنشأ مخاوف الخصوصية من امتلاك البيانات الشخصية ، مما يثير مخاوف تنظيمية واستراتيجية للمزايا التنافسية.

كيف الذكاء الاصطناعي إنشاء أدوار وظيفية جديدة؟ 

1- تعمل ثورة البيانات على تغيير الطريقة التي تعمل بها الشركات ، وتظهر أدوار جديدة لقيادة الطريق.

2- هؤلاء الأفراد لديهم فهم واضح للجوانب الفنية للمشاكل والآثار التجارية للتكنولوجيات الجديدة. ثلاثة من هذه الأدوار هي كبير مسؤولي البيانات (CDO) ، وكبير مسؤولي الذكاء الاصطناعي (CAIO) ، وكبير مسؤولي الروبوتات (CRO).

3- CDO هو حلقة وصل بين CTO (التكنولوجيا) و CAO / رئيس علوم البيانات (رجل البيانات) ، المسؤول عن جودة البيانات وإدارتها. إنهم مسؤولون عن إضفاء الطابع الديمقراطي على البيانات داخل الشركة ، وتحديد سياسات إدارة البيانات وأولويات العمل ، وتشكيل استراتيجية البيانات ، والأطر ، والإجراءات ، والأدوات. يسلط دور CAIO الضوء على ظهور مدرستين فكريتين مختلفتين الذكاء الاصطناعي المؤسسية: التنفيذ المركزي مقابل التنفيذ اللامركزي الذكاء الاصطناعي. إن رفع مستوى الذكاء الاصطناعي لتمثيلها على مستوى مجلس الإدارة يعني أن تصبح شركة مدفوعة الذكاء الاصطناعي وتضمين الذكاء الاصطناعي في كل منتج وعملية داخل المنظمة. ستلعب أدوار CDO و CAIO و CRO أدوارا حاسمة في ضمان نجاح الثورة الذكاء الاصطناعي.

ما هي الشركات الذكية اللامركزية؟

1- Blockchain و الذكاء الاصطناعي هما جانبان متطرفان من طيف التكنولوجيا: أحدهما يعزز الذكاء المركزي على منصات البيانات القريبة والآخر يعزز التطبيقات اللامركزية في بيئة البيانات المفتوحة. ومع ذلك ، إذا تم العثور على طريقة ذكية لجعلها تعمل معا ، يمكن تضخيم العوامل الخارجية الإيجابية الكلية في لمح البصر. هناك آثار تقنية وأخلاقية ناشئة عن التفاعل بين هاتين التقنيتين القويتين ، مثل كيف يمكننا تحرير أو نسيان البيانات على blockchain؟ هل سلسلة الكتل القابلة للتحرير هي الحل؟ ألا تدفعنا الذكاء الاصطناعي-blockchain إلى أن نصبح مكتنزين للبيانات؟ الشيء الوحيد الذي يمكننا القيام به هو الاستمرار في التجربة.

2- هناك العديد من الشركات التي تعمل عند تقاطع الذكاء الاصطناعي والبلوك تشين ، بما في ذلك TraneAI و Neureal و SingularityNET و Neuromation و الذكاء الاصطناعي Blockchain و BurstIQ و AtMatrix و OpenMindproject و Synapse.ai و Dopamine.ai و Effect.ai ومنصات المحادثة مثل Green Running و Talla و doc.ai ومنصات التنبؤ مثل Augur و Sharpe Capital و Loci.io ، وشركات متنوعة مثل Social Coin و HealthyTail و Crowdz و DeepSee و ChainMind.

3- من المتوقع أن يؤدي التقارب بين الذكاء الاصطناعي و blockchain إلى تطورات كبيرة في منصات المحادثة والتنبؤ والملكية الفكرية والتداول. ومع ذلك ، مع زيادة الفوائد ، يزداد التقارب السلبي المحتمل بشكل كبير. من الأهمية بمكان البقاء في حالة تأهب ومواصلة التجربة لفهم إمكانات هذه التقنيات وتطبيقاتها المحتملة بشكل كامل.

لماذا يجب أن نهتم بالأخلاق في الذكاء الاصطناعي؟

1- التصميم الأخلاقي والهادف للآلات والخوارزميات أمر بالغ الأهمية لمنع انقراض الجنس البشري واستخدام قوة الذكاء الاصطناعي بشكل مسؤول.

2- ومع ذلك ، فإن المبادئ الأخلاقية في التنمية الذكاء الاصطناعي يجب ألا تكون فقط وسيلة لمنع انقراض الجنس البشري ولكن أيضا لفهم كيفية استخدام القوة القادمة من تلك التكنولوجيا بشكل مسؤول.

3- من المشاكل الرئيسية التي تثار عند مناقشة الأخلاقيات في الذكاء الاصطناعي هي البيانات. معظم البيانات المنتجة هي إبداعات اصطناعية لعقولنا وأفعالنا ، والتي ترث نفس التحيزات مثل البشر. التحيزات المعرفية هي اختصار لدماغنا يترجم إلى سلوكيات تتطلب طاقة أقل وتفكيرا لتنفيذها. هناك ما لا يقل عن خمسة تحيزات مختلفة في الذكاء الاصطناعي: التحيز القائم على البيانات ، والتحيز من خلال التفاعل ، وتحيز التشابه ، وتحيز الأهداف المتضاربة ، والتحيز الناشئ.

4- لحل مشكلة البيانات المتحيزة ، يمكن للمرء أن يحاول إزالة أي بيانات يمكن أن تتحيز للمحرك مسبقا. ومع ذلك ، فإن هذا يتطلب جهدا في البداية وقد لا يكون ممكنا. إن تضمين الأخلاق في تصميم الآلة أمر صعب للغاية لأننا لا نعرف بالإجماع ما هي الأخلاق ويجب أن نكون منفتحين على الاعتراف بأن قيمنا أو أخلاقياتنا قد لا تكون صحيحة تماما.

5- تطوير الذكاء الاصطناعي عام يجعلنا نفكر في تلك المشاكل وسيغير منظومة قيمنا. وربما ، من يدري ، سينتهي بنا الأمر إلى تعلم شيء من أخلاقيات الآلات أيضا. المساءلة والثقة هي أيضا قضايا مهمة في الذكاء الاصطناعي.

كيف يؤثر الذكاء الاصطناعي على الملكية الفكرية؟

1- غالبا ما تسعى الشركات الناشئة للحصول على براءات اختراع لمنتجات وخوارزميات التعلم الآلي الخاصة بها لخلق ميزة تنافسية أو تشكيل تدفقات إيرادات جديدة أو زيادة ثقتها في فائدة تقنيتها.

2- ومع ذلك ، فإن تسجيل براءة اختراع عملية مرهقة ومكلفة ، حيث ينتج عن 55٪ فقط من الطلبات براءة اختراع ممنوحة. وذلك لأن الشركات الناشئة غالبا ما تعتمد بشكل كبير على التمويل الخارجي ، ويحب المستثمرون براءات الاختراع لأنها توفر ضمانا لشرعية التكنولوجيا وجدواها والتزام الفريق.

3- الذكاء الاصطناعي مجال فريد من نوعه بمجتمعه القوي مفتوح المصدر ، والارتباك حول الاختراع الحقيقي ، والتطور المستمر ، والمجتمع الأكاديمي ، ونصف طبيعة العلوم / الفن. حتى مع الوصول الكامل إلى العملية أو الخوارزمية ، قد يكون من الصعب استخدام الاختراع وتنفيذه بشكل صحيح. تدعم الأدلة التجريبية فوائد تسجيل براءة اختراع لمنتج لرواد الأعمال الذكاء الاصطناعي

للتلخيص ، يجب على مطوري الأعمال إعادة اكتشاف أنفسهم من خلال التعلم عن الذكاء الاصطناعي ، البيانات الضخمة ، التعلم الآلي ، التعلم العميق ، معالجة اللغة الطبيعية ،وكيف لبناء منظمة مدفوعة الذكاء الاصطناعي. من الأهمية بمكان فهم التطبيقات والبرامج والأدوات مفتوحة المصدر التي يمكنك استخدامها لتعزيز أداء الأعمال ونموها

 

 

 

 

 

.