أصبحت metaverse واحدة من أهم الموضوعات ليس فقط في التكنولوجيا ولكن في المجالات الاجتماعية والاقتصادية. يعمل عمالقة التكنولوجيا والشركات الناشئة على حد سواء بالفعل على إنشاء خدمات لهذا الواقع الرقمي الجديد.
تتطور metaverse ببطء إلى عالم افتراضي سائد حيث يمكنك العمل والتعلم والتسوق والترفيه والتفاعل مع الآخرين بطرق لم تكن ممكنة من قبل. أدرجت جارتنر مؤخرًا metaverse كأحد أهم اتجاهات التكنولوجيا الاستراتيجية لعام 2023، وتتوقع أنه بحلول عام 2026، سيقضي 25% من السكان ساعة واحدة على الأقل يوميًا هناك للعمل والتسوق والتعليم والأنشطة الاجتماعية و / أو الترفيه. وهذا يعني أن المنظمات التي تستخدم metaverse بشكل فعال ستكون قادرة على التعامل مع العملاء من البشر والآلات على حد سواء وإنشاء مصادر دخل وأسواق جديدة.
ومع ذلك، فإن معظم هذه التجارب metaverse ستكون قادرة على الاستمرار في التقدم فقط باستخدام التعلم العميق (DL)، حيث سيكون الذكاء الاصطناعي (AI) وعلوم البيانات في طليعة تطوير هذه التكنولوجيا. على سبيل المثال، تعمل خوارزميات التعلم العميق على تحسين أجهزة الكمبيوتر في التعرف على الإيماءات وتتبع العين، وذلك بفضل أحدث التطورات في رؤية الكمبيوتر التي تتيح التفاعلات الطبيعية وفهم أفضل للعاطفة ولغة الجسد. نظرًا لأن هذه التقنيات تعد جانبًا أساسيًا من واجهة metaverse الغامرة، تهدف تقنيات التعلم العميق الآن إلى زيادة تعزيز سرد القصص الواقعي بالذكاء الاصطناعي والشراكة الإبداعية وفهم الآلة.
تشكيل واقع جديد بالتعلم العميق
في الوقت الحالي، للواقع الرقمي الذي يتم تطويره من قبل شركات مختلفة سماتها الخاصة ووظائفها المتكاملة، وهي في مستويات تطوير مختلفة. من المتوقع أن تتقارب العديد من منصات الأكوان المتعددة هذه، وهذا التقاطع هو المكان الذي ستكون فيه مجالات الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات، مثل التعلم العميق، حاسمة في نقل المستخدمين إلى مرحلة جديدة في رحلتهم metaverse. سيتوقف النجاح في هذه المساعي على فهم العناصر الحيوية للنماذج الخوارزمية ومقاييسها.
يتم بالفعل دمج البرامج القائمة على التعلم العميق في العوالم الافتراضية ؛ تتضمن بعض الأمثلة روبوتات المحادثة الموجهة بشكل مستقل وأشكال أخرى من معالجة اللغة الطبيعية لضمان تفاعلات سلسة. على سبيل المثال، في تقنية الواقع المعزز، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي المدعوم بالتعلم العميق في تقدير وضعية الكاميرا، والعرض الغامر، واكتشاف الكائن في العالم الحقيقي وإعادة بناء الكائن ثلاثي الأبعاد، مما يساعد على ضمان تنوع تطبيقات الواقع المعزز وقابليتها للاستخدام.
في أكتوبر، أعلنت Meta عن إطلاق مشروع مترجم الكلام العالمي (UST)، والذي يهدف إلى إنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي تمكن من ترجمة الكلام إلى كلام في الوقت الفعلي عبر جميع اللغات - بغض النظر عن لغة المستخدم. بالإضافة إلى ذلك، فإن التطورات الأخيرة للشركة في التعرف على الكلام غير الخاضع للإشراف (wav2vec-U) والترجمة الآلية غير الخاضعة للإشراف (mBART) ستساعد في العمل المستقبلي لترجمة المزيد من اللغات المنطوقة داخل metaverse.
تتطلب كل هذه التطبيقات بيانات تدريب ضخمة ونمذجة، أصبحت ممكنة الآن من خلال منهجيات التعلم العميق. بالإضافة إلى ذلك، يتم الآن استدعاء تقنيات Web3 القائمة على الذكاء الاصطناعي لأتمتة العقود الذكية ودفاتر الأستاذ اللامركزية، وإنشاء تقنيات blockchain عالمية لتمكين المعاملات الافتراضية.
قال جيرود بيكر Jerrod Piker، محلل الاستخبارات التنافسية في Deep Instinct، لموقع VentureBeat: "يوفر التعلم العميق دقة أعلى بكثير [و] لا توجد أي نتائج إيجابية خاطئة تقريبًا، وإذا تم تنفيذه بشكل صحيح، فإنه يزيل ضوضاء البيانات (الفساد)".
طرق جديدة للتفاعل
قال Piker إن مثل هذه التطبيقات يمكن أن تساعد في تحسين metaverse، حيث يتم تدريب نموذج التعلم العميق على جميع البيانات المتاحة، مما يوفر نتائج مذهلة في التعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية.
"لقد طبقت Meta هذا في ترجمة الكود من لغة برمجة إلى أخرى. نظرًا لأن metaverse هو عالم واسع ومفتوح، يمكن أن يكون للترجمة البرمجية تلقائيًا تأثير كبير على التكامل السلس بين المنصات المختلفة داخل metaverse".
وبالمثل، يعتقد سكوت ستيفنسون، الرئيس التنفيذي والشريك المؤسس في Deepgram، أن الشبكات العصبية العميقة أكثر قدرة وتعقيدًا من الشبكات العصبية ذات الطبقات الأقل.
قال ستيفنسون: "تتمتع الشركات بفرصة مثيرة للاهتمام لعملائها ومجتمعهم للتفاعل مع علاماتهم التجارية بطرق جديدة ومثيرة، ويلعب الذكاء الاصطناعي القائم على التعلم العميق دورًا رئيسيًا في تسهيل هذه التجارب".
وأوضح أنه يمكن للشركات الآن أن يكون لديها ممثلون للعلامة التجارية للذكاء الاصطناعي - مدربين على الأسلوب اللغوي الفريد للشركة ووثائق المنتج - يتجولون حول metaverse، وينشرون أي منتج أو خدمة تسعى الشركة إلى الترويج لها.
"بدلاً من منحهم عشرات أو حتى مئات الأسطر من الحوار المكتوب مسبقًا (مثل ما ستواجهه في معظم ألعاب الفيديو هذه الأيام)، لا يوجد سبب يمنع النظام الأساسي metaverse من تشغيل برنامج نصي محادثة نصي في الخلفية لقيادة المحادثة والمشاركة".
تتطور metaverse ببطء إلى عالم افتراضي سائد حيث يمكنك العمل والتعلم والتسوق والترفيه والتفاعل مع الآخرين بطرق لم تكن ممكنة من قبل. أدرجت جارتنر مؤخرًا metaverse كأحد أهم اتجاهات التكنولوجيا الاستراتيجية لعام 2023، وتتوقع أنه بحلول عام 2026، سيقضي 25% من السكان ساعة واحدة على الأقل يوميًا هناك للعمل والتسوق والتعليم والأنشطة الاجتماعية و / أو الترفيه. وهذا يعني أن المنظمات التي تستخدم metaverse بشكل فعال ستكون قادرة على التعامل مع العملاء من البشر والآلات على حد سواء وإنشاء مصادر دخل وأسواق جديدة.
ومع ذلك، فإن معظم هذه التجارب metaverse ستكون قادرة على الاستمرار في التقدم فقط باستخدام التعلم العميق (DL)، حيث سيكون الذكاء الاصطناعي (AI) وعلوم البيانات في طليعة تطوير هذه التكنولوجيا. على سبيل المثال، تعمل خوارزميات التعلم العميق على تحسين أجهزة الكمبيوتر في التعرف على الإيماءات وتتبع العين، وذلك بفضل أحدث التطورات في رؤية الكمبيوتر التي تتيح التفاعلات الطبيعية وفهم أفضل للعاطفة ولغة الجسد. نظرًا لأن هذه التقنيات تعد جانبًا أساسيًا من واجهة metaverse الغامرة، تهدف تقنيات التعلم العميق الآن إلى زيادة تعزيز سرد القصص الواقعي بالذكاء الاصطناعي والشراكة الإبداعية وفهم الآلة.
تشكيل واقع جديد بالتعلم العميق
في الوقت الحالي، للواقع الرقمي الذي يتم تطويره من قبل شركات مختلفة سماتها الخاصة ووظائفها المتكاملة، وهي في مستويات تطوير مختلفة. من المتوقع أن تتقارب العديد من منصات الأكوان المتعددة هذه، وهذا التقاطع هو المكان الذي ستكون فيه مجالات الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات، مثل التعلم العميق، حاسمة في نقل المستخدمين إلى مرحلة جديدة في رحلتهم metaverse. سيتوقف النجاح في هذه المساعي على فهم العناصر الحيوية للنماذج الخوارزمية ومقاييسها.
يتم بالفعل دمج البرامج القائمة على التعلم العميق في العوالم الافتراضية ؛ تتضمن بعض الأمثلة روبوتات المحادثة الموجهة بشكل مستقل وأشكال أخرى من معالجة اللغة الطبيعية لضمان تفاعلات سلسة. على سبيل المثال، في تقنية الواقع المعزز، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي المدعوم بالتعلم العميق في تقدير وضعية الكاميرا، والعرض الغامر، واكتشاف الكائن في العالم الحقيقي وإعادة بناء الكائن ثلاثي الأبعاد، مما يساعد على ضمان تنوع تطبيقات الواقع المعزز وقابليتها للاستخدام.
في أكتوبر، أعلنت Meta عن إطلاق مشروع مترجم الكلام العالمي (UST)، والذي يهدف إلى إنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي تمكن من ترجمة الكلام إلى كلام في الوقت الفعلي عبر جميع اللغات - بغض النظر عن لغة المستخدم. بالإضافة إلى ذلك، فإن التطورات الأخيرة للشركة في التعرف على الكلام غير الخاضع للإشراف (wav2vec-U) والترجمة الآلية غير الخاضعة للإشراف (mBART) ستساعد في العمل المستقبلي لترجمة المزيد من اللغات المنطوقة داخل metaverse.
تتطلب كل هذه التطبيقات بيانات تدريب ضخمة ونمذجة، أصبحت ممكنة الآن من خلال منهجيات التعلم العميق. بالإضافة إلى ذلك، يتم الآن استدعاء تقنيات Web3 القائمة على الذكاء الاصطناعي لأتمتة العقود الذكية ودفاتر الأستاذ اللامركزية، وإنشاء تقنيات blockchain عالمية لتمكين المعاملات الافتراضية.
قال جيرود بيكر Jerrod Piker، محلل الاستخبارات التنافسية في Deep Instinct، لموقع VentureBeat: "يوفر التعلم العميق دقة أعلى بكثير [و] لا توجد أي نتائج إيجابية خاطئة تقريبًا، وإذا تم تنفيذه بشكل صحيح، فإنه يزيل ضوضاء البيانات (الفساد)".
طرق جديدة للتفاعل
قال Piker إن مثل هذه التطبيقات يمكن أن تساعد في تحسين metaverse، حيث يتم تدريب نموذج التعلم العميق على جميع البيانات المتاحة، مما يوفر نتائج مذهلة في التعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية.
"لقد طبقت Meta هذا في ترجمة الكود من لغة برمجة إلى أخرى. نظرًا لأن metaverse هو عالم واسع ومفتوح، يمكن أن يكون للترجمة البرمجية تلقائيًا تأثير كبير على التكامل السلس بين المنصات المختلفة داخل metaverse".
وبالمثل، يعتقد سكوت ستيفنسون، الرئيس التنفيذي والشريك المؤسس في Deepgram، أن الشبكات العصبية العميقة أكثر قدرة وتعقيدًا من الشبكات العصبية ذات الطبقات الأقل.
قال ستيفنسون: "تتمتع الشركات بفرصة مثيرة للاهتمام لعملائها ومجتمعهم للتفاعل مع علاماتهم التجارية بطرق جديدة ومثيرة، ويلعب الذكاء الاصطناعي القائم على التعلم العميق دورًا رئيسيًا في تسهيل هذه التجارب".
وأوضح أنه يمكن للشركات الآن أن يكون لديها ممثلون للعلامة التجارية للذكاء الاصطناعي - مدربين على الأسلوب اللغوي الفريد للشركة ووثائق المنتج - يتجولون حول metaverse، وينشرون أي منتج أو خدمة تسعى الشركة إلى الترويج لها.
"بدلاً من منحهم عشرات أو حتى مئات الأسطر من الحوار المكتوب مسبقًا (مثل ما ستواجهه في معظم ألعاب الفيديو هذه الأيام)، لا يوجد سبب يمنع النظام الأساسي metaverse من تشغيل برنامج نصي محادثة نصي في الخلفية لقيادة المحادثة والمشاركة".
التغلب على التحديات من خلال التبني
على الرغم من وعودها وإمكانياتها، لا تزال metaverse تواجه مخاطر قائمة على المستخدم، مثل أمن البيانات. يمكن أن تكون نماذج الذكاء الاصطناعي القائمة على التعلم العميق مفيدة في التغلب على تلك التحديات عند دمجها مع الأدوات القديمة.
"يتطلب تأمين البيانات الحساسة التي يتم إنشاؤها وإرسالها ومشاركتها عبر metaverse تقنيات أكثر تقدمًا من جهود أمان البيانات السابقة. يمكن أن يوفر التعلم العميق نتائج ممتازة في هذا المجال من خلال قدرته الخارقة على تحديد المحتوى بدقة ". "على سبيل المثال، يعد الفحص المستمر لبيانات حساسة معينة للتأكد من عدم تسريبها خارج القناة المقصودة أمرًا في غاية الأهمية، والتعلم العميق لا مثيل له في تحديد المحتوى الرقمي من جميع الأنواع بشكل صحيح وفعال، مع معدل إيجابي كاذب أعلى بكثير مقابل نماذج أخرى لتعلم الآلة".
قال سكوت ليكنز، رائد تكنولوجيا الابتكار والثقة في PwC، إن العديد من العلامات التجارية بدأت في رؤية القيمة التجارية الفعلية لـ metaverse حيث يتقارب التعلم العميق والذكاء الاصطناعي مع الواقع الافتراضي لتوفير تجربة أعمق بكثير لل metaverse في المستقبل.
قال ليكنز: "يستفيد إنشاء الأصول في metaverse الآن من الذكاء الاصطناعي، حيث يوجد حاليًا نقص في المحتوى والأصول الرقمية لملء metaverse. بالإضافة إلى ذلك، مع التقدم في جمع البيانات من خلال إنترنت الأشياء، يمكننا إطعام نماذج التعلم العميق المتعطشة للبيانات لإنشاء عوالم نابضة بالحياة لكنها اصطناعية يتم استخدامها للمساعدة في دفع إستراتيجية الأعمال والمزيد بوتيرة لا يمكننا مواءمتها في الوقت الحالي".
يقول باتريك ويلكنز، نائب رئيس العمليات في TheSoul Publishing، الذي يضم عالم قنواته المشهورة: 5-Minute Crafts و Bright Side و 123 GO! "ستكون تقنيات التعلم العميق مهمة للغاية من حيث الأتمتة".
"التقدم الذي كان يستغرق ساعات وساعات من الجهد البشري أصبح الآن قابلاً للتحقيق بكفاءة لا تصدق. نظرًا لأن شركات التكنولوجيا ومنشئي المحتوى يستخدمون أفضل التقنيات، ودمج التعلم العميق في عملياتهم، يمكن الآن استخدام القوى العاملة التي كانت تستخدم سابقًا لجعل الأشياء تعمل في أشياء أخرى. هذا مهم بشكل خاص للمجالات الإبداعية، "أخبر ويلكنز VentureBeat.
أوضح ويلكنز كذلك أن شركته، TheSoul، تستخدم حاليًا خوارزميات قائمة على التعلم العميق للعديد من حالات استخدام metaverse.
"نحن نستخدم الذكاء الاصطناعي القائم على التعلم العميق في المحتوى الخاص بنا الآن من أجل التدقيق اللغوي والترجمة و [أداء] ضمان الجودة (QA) وإنشاء الرسومات. نحن أيضًا في مرحلة التطوير في عدد من المبادرات، بما في ذلك سوق الحرف اليدوية لمدة 5 دقائق داخل منطقة ميتافيرس ". "يمكن أن ينجح ذلك من خلال دخول صورتك الرمزية إلى مبنى على طراز مركز التسوق في TheSoul، ومشاهدة فيديو حرفي، والذهاب إلى مساعد الذكاء الاصطناعي لمساعدتك في شراء المواد اللازمة لإكمال المشروع."
ما يمكن توقعه من Metaverse في عام 2023
يعتقد Adrian McDermott، كبير موظفي التكنولوجيا في Zendesk، أنه في عام 2023، يمكننا أن نتوقع أن نرى التعلم العميق وتقنيات الذكاء الاصطناعي تعمل على زيادة نطاق الخدمة الذاتية للعملاء في metaverse.
قال ماكديرموت لموقع VentureBeat: "ستوسع الشركات استخدام الذكاء الاصطناعي والأتمتة لتوجيه مشكلات المستخدم الملحة وتصعيدها في الوقت الفعلي، مما يضمن بقاء التجربة سلسة". ستلعب نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) دورًا في مساعدة العلامات التجارية على فهم احتياجات العملاء في هذه المساحات الجديدة، بالإضافة إلى توليد استجابات محتملة لطلبات الخدمة. يمكن للخدمة الذاتية التي تدعمها نماذج الذكاء الاصطناعي المستندة إلى التعلم العميق أن ترفع العبء على الوكلاء البشريين من خلال مساعدة العملاء على فرز الأسئلة المباشرة بسهولة أكبر، مما يحرر الوكلاء للبحث في الحالات الأكثر صعوبة ".
قال ماكديرموت إننا سنبدأ في رؤية الصناعات التي تتجاوز تجارة التجزئة والألعاب تبدأ في بناء أو تجريب تجارب metaverse للبقاء في المنافسة. ستستخدم العلامات التجارية metaverse ليس فقط للتفاعل مع العملاء، ولكن لبناء الولاء من خلال المقتنيات الرقمية، وستلعب الأتمتة دورًا في هذه الرحلة.
قال: "لا تندهش من رؤية ليس فقط توسعًا في واجهة المتجر الرقمي وتجارب الحفلات الموسيقية، ولكن أيضًا زيادة استخدام المؤسسة لاستضافة الاجتماعات وتدريب الموظفين وتحسين مهاراتهم في المهارات الوظيفية الهامة".
وبالمثل، يتوقع ويلكنز أنه في عام 2023، يمكننا أن نتوقع أن تبدأ العلامات التجارية في بناء مجتمعات حول المؤثرين الافتراضيين.
وقال: "ستركز العلامات التجارية على تطوير المزيد من المحتوى" ذي المغزى "لإشراك مجتمعات المؤثرين الافتراضية في محاولة لتكون أكثر إنسانية والتواصل مع الجماهير بشكل أصلي". بالإضافة إلى ذلك، نتوقع أن نشهد ظهور الصور الرمزية. ستكون موجودة في كل مكان - لا سيما في metaverse - وستتطور بشكل كبير على منصات مثل Snapchat بسبب الميزات الجديدة مثل أزياء الأفاتار والعناصر الرقمية القادمة في عام 2023. "