الذكاء الاصطناعي من جوجل - كل ما تحتاج لمعرفته في عام 2025

ما هو الذكاء الاصطناعي من جوجل؟

يُعدّ مصطلح "الذكاء الاصطناعي من جوجل" مصطلحًا جامعًا لمحفظة شركة ألفابت من أبحاث الذكاء الاصطناعي، والبنية التحتية، والمنتجات، وأدوات التطوير. ويشمل كل شيء بدءًا من نماذج اللغة الكبيرة الأساسية (LLMs) التي تم تطويرها في جوجل ديب مايند، مرورًا بالميزات الموجهة للمستخدمين والمدمجة في البحث، وجيميل، والصور، ونظام أندرويد، وصولًا إلى واجهات برمجة التطبيقات (APIs) السحابية وبيئات التطوير التي يستخدمها المهندسون الخارجيون لبناء تطبيقاتهم الخاصة المدعومة بالذكاء الاصطناعي. باختصار، لا يُعدّ الذكاء الاصطناعي من جوجل منتجًا واحدًا، بل هو مجموعة تقنية متكاملة ومتعددة الطبقات تؤثر في كل منتج تقريبًا تُطلقه جوجل وكل خدمة تُقدّمها.

نظرة سريعة على المكونات الأساسية

• جوجل ديب مايند: منظمة أبحاث الذكاء الاصطناعي الموحدة التي تأسست عام 2023 من خلال دمج جوجل برين وديب مايند. وهي مسؤولة عن أبحاث النماذج الأساسية، بما في ذلك عائلة نماذج جيميني.
• نماذج جيميني: عائلة جوجل الرائدة من نماذج اللغة الكبيرة متعددة الوسائط، والمتوفرة بأحجام متعددة - Ultra و Pro و Flash و Nano - مُحسَّنة لمقايضات مختلفة في القدرات وزمن الاستجابة.
• جوجل إيه آي ستوديو: بيئة تطوير مجانية قائمة على المتصفح لإنشاء نماذج أولية وتجربة نماذج Gemini عبر واجهة برمجة تطبيقات Gemini.
• Vertex AI: منصة Google Cloud الخاصة بخدمات نماذج التعلم الآلي (MLOps) على مستوى المؤسسات، والتي توفر الوصول إلى Gemini إلى جانب مئات النماذج الخارجية.
• نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي ووضع الذكاء الاصطناعي: ظهرت الملخصات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي وتجربة البحث التفاعلي مباشرة داخل بحث جوجل.
• تطبيق Gemini: تطبيق الدردشة الآلية للمستهلكين (المعروف سابقًا باسم Bard)، وهو متاح على الويب والهواتف المحمولة، ويعمل بواسطة طرازي Gemini Pro و Ultra.
• الذكاء الاصطناعي على الجهاز: يعمل Gemini Nano مباشرة على هواتف Pixel الذكية وأجهزة Android المختارة، مما يتيح ميزات الذكاء الاصطناعي الخاصة ذات زمن الاستجابة المنخفض دون الحاجة إلى مكالمة شبكة.

لماذا يُعدّ الذكاء الاصطناعي من جوجل مهماً؟

تُعدّ تقنيات الذكاء الاصطناعي من جوجل ذات أهمية بالغة لثلاثة أسباب متميزة ولكنها متداخلة: النطاق الواسع، وعمق البنية التحتية، ومخرجات البحث. لا توجد أي مؤسسة أخرى تُشغّل الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع لمليارات المستخدمين، وتُدير البنية التحتية الحاسوبية الأساسية (وحدات المعالجة، ومراكز البيانات، والشبكات)، وتنشر أبحاثًا رائدة يعتمد عليها المجال الأوسع، وتُتيح للمطورين الوصول إلى هذه الإمكانيات نفسها عبر سحابة عامة. هذا المزيج يُولّد مزايا مُضاعفة يصعب تكرارها.

نطاق الانتشار

يُعالج محرك بحث جوجل ما يقارب 8.5 مليار استعلام يوميًا. ومنذ إطلاق ميزة "نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي" في عام 2024، بات جزء كبير من هذه الاستعلامات يُفعّل استجابةً مُولّدةً بواسطة الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي. وتُساعد ميزتا "الكتابة الذكية" و"الرد الذكي" في جيميل، اللتان تستخدمان نماذج التسلسل إلى التسلسل، في معالجة مئات الملايين من رسائل البريد الإلكتروني يوميًا. أما خدمة ترجمة جوجل، المدعومة بالترجمة الآلية العصبية منذ عام 2016، فتُعالج أكثر من 100 مليار كلمة يوميًا. هذه الأرقام تُشير إلى أن الذكاء الاصطناعي من جوجل ليس مجرد فضول بحثي، بل هو بنية تحتية أساسية لجزء كبير من العمل المعلوماتي العالمي.

تأثير البحث

نشأت العديد من الأفكار المعمارية التي تُشكّل اليوم جوهر صناعة الذكاء الاصطناعي في جوجل. ففي عام 2017، قدّم باحثو جوجل برين ورقة بحثية بعنوان "الانتباه هو كل ما تحتاجه"، والتي عرّفت ببنية Transformer التي يقوم عليها كل من GPT-4 وClaude وLlama وGemini. كما قدّم باحثو جوجل أيضًا BERT (2018)، الذي أعاد تعريف كيفية فهم النماذج للسياق في النصوص، وWord2Vec (2013)، الذي رسّخ ممارسة تمثيل الكلمات كمتجهات عددية كثيفة. أما AlphaFold، الذي طُوّر في DeepMind، فقد تنبأ بالبنية ثلاثية الأبعاد لأكثر من 200 مليون بروتين، وهو إنجازٌ حاز بفضله ديميس هاسابيس من DeepMind على جائزة نوبل في الكيمياء لعام 2024.

النظام البيئي الاقتصادي والتنموي

من خلال واجهة برمجة تطبيقات Gemini ومنصة Vertex AI، أتاحت جوجل للمطورين الخارجيين الوصول إلى نماذجها الأكثر كفاءة، مما أدى إلى إنشاء منظومة متنامية من التطبيقات المبنية على بنية جوجل التحتية للذكاء الاصطناعي. تتيح الطبقة المجانية من Gemini API في Google AI Studio إمكانية إنشاء نماذج أولية سريعة دون تكلفة مسبقة، مما يسهل الأمر على الشركات الناشئة والمطورين المستقلين. أما بالنسبة للمؤسسات، فتُوفر Vertex AI ضوابط الحوكمة والامتثال والتوسع التي تحتاجها المؤسسات الكبيرة. يعكس هذا النهج ذو المستويين - تجربة مجانية، وإنتاج مدفوع - الاستراتيجية التي استخدمتها جوجل لتنمية أعمالها السحابية بشكل عام.

كيف يعمل الذكاء الاصطناعي من جوجل: البنية التقنية

يعمل الذكاء الاصطناعي من جوجل عبر عدة طبقات تقنية متميزة. إن فهم هذه الطبقات يوضح سبب سلوك بعض الميزات بالطريقة التي تتصرف بها، ولماذا تختلف قدرات الذكاء الاصطناعي من جوجل هيكليًا عن قدرات منافسيها من مطوري البرمجيات البحتة.

الطبقة 1 - السيليكون المخصص (TPUs)

تُصمّم جوجل رقائقها الخاصة لتسريع الذكاء الاصطناعي، والتي تُسمى وحدات معالجة الموترات (TPUs). يُقدّم الجيل الحالي، TPU v5p، إنتاجية أعلى بكثير لكل واط مقارنةً بوحدات معالجة الرسومات العامة (GPUs) لعمليات ضرب المصفوفات التي تُهيمن على تدريب الشبكات العصبية واستنتاجها. ولأن جوجل تُصمّم الرقاقة وتكتب حزمة البرامج (بما في ذلك مُجمّعات JAX وXLA التي تُحسّن العمليات الحسابية لأجهزة TPU)، فإنها تستطيع تحقيق تحسين مُشترك بطرق غير مُتاحة للمُنافسين الذين يشترون أجهزة تجارية. تطلّب تدريب أكبر نماذج Gemini تشغيل آلاف وحدات TPU بالتوازي عبر شبكة مراكز بيانات جوجل العالمية، وهو استثمار في البنية التحتية يُقدّر بمليارات الدولارات.

الطبقة الثانية - نماذج الأساس (الجوزاء)

تتميز عائلة نماذج Gemini بتعدد الوسائط بشكل أصيل، ما يعني أن النماذج دُرِّبت منذ البداية على نصوص وصور وصوت وفيديو وبرمجيات متداخلة، وليس على نصوص ثم جرى تعديلها للتعامل مع وسائط أخرى. يُعد هذا الخيار المعماري مهمًا لأن النموذج متعدد الوسائط بشكل أصيل يُطوّر تمثيلات أكثر ثراءً عبر الوسائط: فهو قادر على فهم العلاقة بين الرسم التخطيطي وشرحه، أو بين سؤال منطوق وإجابة مرئية، بطرق لا تستطيع وحدات الرؤية المُضافة تحقيقها.

تستخدم نماذج Gemini بنية Transformer تعتمد على وحدة فك التشفير فقط، مع تعديلات تتضمن طبقات خليط الخبراء المتفرقة (MoE) في بعض الإصدارات، مما يسمح للنموذج بتوسيع نطاق عدد المعلمات دون زيادة تكلفة الاستدلال بشكل متناسب. وقد بلغ حجم نافذة السياق لنموذج Gemini 1.5 Pro مليون رمز مميز - وهو الأطول بين جميع النماذج المتاحة للجمهور وقت إصداره - مما مكّن النموذج من معالجة قواعد بيانات كاملة، أو مستندات قانونية طويلة، أو أفلام طويلة في طلب واحد.

الطبقة 3 - البنية التحتية للخدمة والتأريض

يُعدّ ناتج النموذج الخام مفيدًا للعديد من المهام، ولكنه غير كافٍ لمنتج مثل بحث جوجل، حيث تُعدّ الدقة والحداثة في المعلومات أمرًا بالغ الأهمية. تعالج جوجل هذه المشكلة من خلال تقنية تُسمى "الربط"، حيث تُربط استجابات النموذج بالوثائق المُسترجعة من فهرس جوجل للويب أو من البيانات الشخصية للمستخدم (في تطبيقات Workspace). فبدلًا من الاعتماد فقط على المعرفة المُدمجة في أوزان النموذج أثناء التدريب، يسمح الربط للنموذج بالاستشهاد بمصادر حديثة وقابلة للتحقق وتوليفها. هذه هي الآلية الكامنة وراء نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي: يسترجع النظام مجموعة من صفحات الويب المرشحة، ويُمررها كسياق إلى نموذج Gemini، ويُنشئ إجابة مُركّبة مع الاستشهادات.

الطبقة الرابعة - الاستدلال على الجهاز (جيميني نانو)

لا تعمل جميع تقنيات الذكاء الاصطناعي من جوجل عبر الحوسبة السحابية. يُعدّ Gemini Nano نموذجًا مُصغّرًا مُصمّمًا للعمل بالكامل على وحدة المعالجة العصبية (NPU) في الجهاز المحمول. في أجهزة Pixel 8 والإصدارات الأحدث، يُشغّل Nano ميزات مثل التلخيص في تطبيق المُسجّل، والرد الذكي في لوحة مفاتيح Gboard، وميزة الكشف الفوري عن عمليات الاحتيال في تطبيق Phone by Google. ولأنّ الاستدلال يتمّ على الجهاز نفسه، تعمل هذه الميزات دون اتصال بالإنترنت ودون إرسال أيّ بيانات صوتية أو نصية حساسة إلى خوادم جوجل، ما يُوفّر ميزة خصوصية مهمة في بعض حالات الاستخدام.

الطبقة الخامسة - واجهات برمجة التطبيقات وأدوات المطورين

تُتيح جوجل نماذجها للمطورين عبر واجهتين رئيسيتين. واجهة برمجة تطبيقات Gemini، التي يُمكن الوصول إليها عبر Google AI Studio، مُصممة لإنشاء نماذج أولية سريعة وتدعم استدعاءات REST، ومجموعات تطوير البرامج (SDKs) للغتين Python وJavaScript، ومحررًا مرئيًا للمطالبات. أما Vertex AI، فتُوفر النماذج نفسها مع ميزات إضافية للمؤسسات: مسارات ضبط دقيقة، وأدوات تقييم النماذج، والتكامل مع Google Cloud IAM للتحكم في الوصول، ودعم نشر نماذج مُخصصة إلى جانب نماذج جوجل الأساسية. تدعم كلتا الواجهتين استدعاء الدوال، حيث يُمكن للنموذج استدعاء واجهات برمجة تطبيقات أو أدوات خارجية أثناء المحادثة، مما يُتيح سير عمل تفاعلي حيث يتخذ النموذج إجراءات متعددة الخطوات بدلاً من مجرد إنشاء نص.

الاختلافات الرئيسية بين منتجات الذكاء الاصطناعي من جوجل

منتج	المستخدم الرئيسي	النموذج الأساسي	القدرات الرئيسية
تطبيق جيميني	المستهلكون	جيميني برو / ألترا	مساعد محادثة، تفكير متعدد الوسائط
نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي	ابحث عن المستخدمين	الجوزاء (الواقعي)	إجابات مُجمّعة من فهرس الويب المباشر
وضع الذكاء الاصطناعي	ابحث عن المستخدمين	الجوزاء (متجذر)	بحث محادثة كامل مع استفسارات متابعة
استوديو جوجل للذكاء الاصطناعي	المطورون	واجهة برمجة تطبيقات Gemini	تصميم سريع، واختبار النموذج، وتوليد مفتاح واجهة برمجة التطبيقات (API).
فيرتكس إيه آي	مطورو المؤسسات	نماذج جيميني + نماذج من جهات خارجية	عمليات التعلم الآلي، والضبط الدقيق، والحوكمة، والتوسع
الجوزاء في مساحة العمل	مستخدمو الأعمال	جيميني برو / ألترا	صياغة وتلخيص وتحليل البيانات في مستندات/جداول بيانات/بريد إلكتروني
جيميني نانو (على الجهاز)	مستخدمو Pixel / Android	الجوزاء نانو	ميزات الذكاء الاصطناعي الخاصة وغير المتصلة بالإنترنت على الأجهزة المحمولة

المنظمة البحثية التي تقف وراء الذكاء الاصطناعي من جوجل

تُعدّ جوجل ديب مايند، التي تأسست باندماج جوجل برين وديب مايند الأصلية التي تتخذ من لندن مقرًا لها في أبريل 2023، المحرك البحثي الرئيسي. وتوظف المنظمة آلاف الباحثين والمهندسين في مكاتبها المنتشرة في ماونتن فيو ولندن ونيويورك وباريس وغيرها. وتشمل أعمالها مجالات التعلم المعزز (ألفا جو، ألفا زيرو، ألفاستار)، والتنبؤ ببنية البروتين (ألفافولد)، والتنبؤ بالطقس (جراف كاست)، والاستدلال الرياضي (ألفا بروف)، وسلسلة نماذج جيميني. تنشر ديب مايند على نطاق واسع في مجلات علمية محكمة، من بينها نيتشر، ونور آي بي إس، وآي سي إم إل، وآي سي إل آر، ملتزمةً بمهمة مزدوجة تتمثل في تطوير العلوم الأساسية وبناء منتجات قابلة للتسويق تجاريًا - وهو توازنٌ أدى أحيانًا إلى توترات داخلية، ولكنه أثمر أيضًا عن إنجازاتٍ ما كان من الممكن أن تحققها المختبرات الأكاديمية البحتة أو فرق تطوير المنتجات البحتة بشكل مستقل.

السلامة والذكاء الاصطناعي المسؤول

نشرت جوجل منذ عام ٢٠١٨ مجموعة من مبادئ الذكاء الاصطناعي التي تستبعد رسميًا تطبيقات معينة، مثل الأسلحة ذاتية التشغيل، والتقنيات التي تتسبب في المراقبة غير القانونية أو تسهلها، والأدوات المصممة لإلحاق ضرر جسيم. عمليًا، تشمل جهود جوجل في مجال السلامة اختبار النماذج قبل إطلاقها، وتدريب المصنفات لاكتشاف المخرجات الضارة وتصفيتها، ونشر أبحاث حول مواضيع مثل قابلية التفسير الآلي (فهم العمليات الحسابية التي يُجريها النموذج فعليًا) والإشراف القابل للتطوير (كيفية الإشراف على أنظمة الذكاء الاصطناعي التي قد تتجاوز في نهاية المطاف أداء الخبراء البشريين في مجالات محددة). يُعد إطار عمل الذكاء الاصطناعي الآمن (SAIF) دليلًا عامًا من جوجل للمؤسسات التي تنشر أنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل آمن في بيئات الإنتاج.

كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي من جوجل بفعالية: استراتيجية شاملة

لتحقيق أقصى استفادة من تقنيات الذكاء الاصطناعي من جوجل، يجب فهم الأدوات المناسبة لكل غرض، وكيفية تنظيم المدخلات للحصول على نتائج أفضل، وأين يقع معظم المستخدمين في الأخطاء. تتناول الاستراتيجية التالية مراحل الإعداد والاستخدام اليومي والتكامل المتقدم، وتشمل Gemini، ووضع الذكاء الاصطناعي في البحث، وGoogle AI Studio، والنظام البيئي الأوسع.

الخطوة الأولى: اختر أداة الذكاء الاصطناعي المناسبة من جوجل لتحقيق هدفك

لا يُعدّ الذكاء الاصطناعي من جوجل منتجًا واحدًا. إنّ اختيار الأداة المناسبة لمهمتك هو أهم قرار ستتخذه قبل البدء.

أداة	الأفضل لـ	وصول	يكلف
جيميني (gemini.google.com)	مهام المحادثة، والكتابة، والتحليل، وفهم الصور	متصفح، أندرويد، iOS	المستوى المجاني؛ Google One AI Premium للنماذج المتقدمة
جيميني أدفانسد	الاستدلال طويل المدى، والوثائق المعقدة، ومشاريع البرمجة	اشتراك جوجل ون للذكاء الاصطناعي المميز	مدفوع (مرفق مع مساحة تخزين 2 تيرابايت)
استوديو جوجل للذكاء الاصطناعي	النماذج الأولية، الوصول إلى واجهة برمجة التطبيقات، الهندسة السريعة، الضبط الدقيق	aistudio.google.com	مجاني حتى حدود الحصة
Gemini API (Vertex AI)	تطبيقات الإنتاج، عمليات التكامل المؤسسي	وحدة تحكم Google Cloud	الدفع حسب الاستخدام
وضع الذكاء الاصطناعي في بحث جوجل	البحث، أسئلة متعددة الأجزاء، مقارنات التسوق	بحث جوجل (الولايات المتحدة، اختيار المختبرات)	حر
NotebookLM	تلخيص مستنداتك الخاصة والاستعلام عنها	notebooklm.google.com	مجاني؛ NotebookLM Plus مدفوع
الجوزاء في مساحة العمل	كتابة المسودات في Gmail وDocs وSheets وSlides وMeet	حسابات Google Workspace	مشمول في باقات مختارة من مساحات العمل

خطأ شائع: استخدام Gemini عندما يكون وضع الذكاء الاصطناعي في البحث أفضل

جيميني هو مساعد محادثة مُحسَّن للمهام المفتوحة. وضع الذكاء الاصطناعي في بحث جوجل مُحسَّن للاستعلامات التي تستفيد من نتائج الويب الفورية، ومقارنات المنتجات، والمعلومات المحلية. إذا كنت بحاجة إلى أسعار حالية، أو أخبار حديثة، أو حقائق موثقة، فاستخدم وضع الذكاء الاصطناعي في البحث. أما إذا كنت بحاجة إلى صياغة مستند طويل أو شرح كود برمجي، فاستخدم جيميني.

الخطوة الثانية: إعداد بيئة الذكاء الاصطناعي الخاصة بك من جوجل بشكل صحيح

قبل جلستك الجادة الأولى، قم بضبط بيئتك بحيث لا تواجه مشاكل مع الإعدادات الافتراضية.

للمستهلكين من برج الجوزاء

• سجّل الدخول باستخدام حساب جوجل شخصي على موقع gemini.google.com. قد يؤدي استخدام حساب مساحة العمل إلى تقييد بعض الميزات بناءً على إعدادات المسؤول.
• فعّل إضافات Gemini في الإعدادات لربط Gmail وGoogle Drive وYouTube وخرائط Google والبحث. بدون هذه الإضافات، لا يمكن لـ Gemini الوصول إلى بياناتك الشخصية أو معلوماتك الآنية.
• على نظام أندرويد، قم بتعيين Gemini كمساعدك الافتراضي ليحل محل مساعد جوجل في المهام التي تتم على الجهاز.
• إذا كنت مشتركًا في Google One AI Premium، فحدد Gemini 1.5 Pro أو أحدث طراز متاح بشكل صريح - قد يكون الطراز الافتراضي طرازًا أخف وزنًا.

للمطورين في Google AI Studio

• سجّل الدخول إلى aistudio.google.com باستخدام حساب جوجل. لا يلزم إعداد أي فواتير لبدء عملية تصميم النموذج الأولي.
• أنشئ مشروعًا في Google Cloud Console وقم بربطه إذا كنت تخطط لتجاوز حدود معدل الطبقة المجانية أو الانتقال إلى مرحلة الإنتاج.
• قم بإنشاء مفتاح API من AI Studio وقم بتخزينه بشكل آمن - لا تقم أبدًا بتضمينه بشكل ثابت في كود جانب العميل.
• تعرف على أنواع المطالبات الثلاثة: المطالبات الحرة (المطالبات المفتوحة)، والمطالبات المنظمة (أزواج الإدخال/الإخراج للتعلم القليل)، والدردشة (المحادثة متعددة الأدوار).

لـ NotebookLM

• قم بتحميل المصادر أولاً - ملفات PDF، أو مستندات Google، أو روابط مواقع الويب، أو روابط YouTube، أو ملفات صوتية. يعتمد NotebookLM في جميع الإجابات على المواد التي قمت بتحميلها، لذا فإن جودة مصادرك تحدد جودة الإجابات.
• ركّز في كل دفتر ملاحظات على موضوع أو مشروع واحد. فخلط مصادر غير مترابطة يقلل من أهمية المعلومات.

الخطوة الثالثة: كتابة أسئلة تؤدي إلى نتائج مفيدة

تعتمد جودة مخرجاتك بشكل شبه كامل على جودة مدخلاتك. يكتب معظم المستخدمين تعليمات غامضة للغاية، أو قصيرة جدًا، أو تفتقر إلى السياق المهم.

هيكل الموجه المكون من أربعة أجزاء

1. الدور: أخبر جيميني من أنت. "أنت محلل مالي كبير تقوم بمراجعة عرض تقديمي لشركة ناشئة."
2. المهمة: حدد الإجراء المحدد بوضوح. "حدد أضعف ثلاثة افتراضات في التوقعات المالية."
3. السياق: قدّم المادة المطلوبة. الصق النص، أو حمّل الملف، أو صف الموقف بالتفصيل.
4. التنسيق: حدد بنية الإخراج. "أجب في قائمة مرقمة مع شرح من جملة واحدة لكل نقطة."

أساليب تحفيزية فعّالة باستمرار

• استخدم الأمثلة. اعرض على برنامج Gemini مثالًا أو مثالين من المخرجات التي تريدها قبل أن تطلب منه توليد المزيد. يُسمى هذا الأسلوب "التوجيه المسبق" وهو يُحسّن الاتساق بشكل كبير.
• اطلب شرحاً للأسباب أولاً. أضف عبارة "فكّر في هذه الخطوة خطوة بخطوة قبل إعطاء إجابتك النهائية". هذا يقلل من الأخطاء في المهام المنطقية أو الرياضية.
• حدد القيود بوضوح. حدد عدد الكلمات، ومتطلبات الأسلوب، والأمور التي يجب تجنبها - اذكرها مباشرةً. "لا تستخدم النقاط. اكتب بأسلوب بسيط لا يتجاوز 200 كلمة."
• كرر نفس الحوار. يحافظ نموذج الجوزاء على السياق داخل الجلسة. بدلاً من البدء من جديد، قل "راجع الفقرة الثانية لتكون أكثر مباشرة" أو "الآن افعل الشيء نفسه لجمهور مختلف".
• استخدم موجه النظام في AI Studio. يحدد حقل تعليمات النظام سلوكًا ثابتًا عبر الجلسة بأكملها. استخدمه لتحديد الشخصية وتنسيق الإخراج والقيود مرة واحدة بدلاً من تكرارها في كل رسالة.

أخطاء يجب تجنبها عند الحث على تقديم المعلومات

• طرح أسئلة متعددة غير مترابطة في سؤال واحد. قسّم الطلبات المعقدة إلى خطوات متسلسلة. يُجيد نظام Gemini التعامل مع المهام المركزة بشكل أفضل من الأسئلة المتشعبة متعددة الأجزاء.
• بافتراض أن النموذج على دراية بسياقك، فإن نموذج جيميني لا يعرف مجال عملك أو جمهورك أو تفضيلاتك إلا إذا حددتها أنت. تعامل مع كل محادثة جديدة على أنها بداية من الصفر.
• قبول الناتج الأولي دون تعديل. الرد الأول هو مسودة. التحسين من خلال التوجيهات اللاحقة يُنتج في أغلب الأحيان نتائج أفضل من إعادة الكتابة من الصفر.
• الاعتماد المفرط على جيميني للحصول على معلومات آنية. نموذج جيميني الأساسي له حد أقصى للتدريب. للاطلاع على الأحداث الجارية، استخدم وضع الذكاء الاصطناعي في البحث أو فعّل إضافة بحث جوجل في جيميني.

الخطوة الرابعة: استخدام وضع الذكاء الاصطناعي في بحث جوجل بشكل استراتيجي

يحوّل وضع الذكاء الاصطناعي محرك بحث جوجل من مجرد قائمة روابط إلى محرك استدلالي يجمع المعلومات من مختلف أنحاء الإنترنت. وهو فعّال للغاية في مهام البحث التي كانت تتطلب سابقًا فتح عشرات علامات التبويب.

متى تستخدم وضع الذكاء الاصطناعي

• مقارنة المنتجات أو الخدمات أو الخيارات عبر معايير متعددة في آن واحد
• أسئلة بحثية تتطلب تجميع المعلومات من مصادر متعددة
• مهام التخطيط مثل خطط السفر، وإعداد الوجبات، أو مشاريع تجديد المنزل
• أسئلة متابعة تستند إلى بحث سابق - يتذكر وضع الذكاء الاصطناعي السياق داخل الجلسة

كيفية الحصول على نتائج أفضل من وضع الذكاء الاصطناعي

• استخدم لغة طبيعية، وليس كلمات مفتاحية. فسؤال "ما هي الفروقات الرئيسية بين حساب التقاعد الفردي روث وحساب التقاعد الفردي التقليدي لشخص في الثلاثينيات من عمره يكسب 90,000 دولار سنويًا؟" يتفوق على سؤال "حساب التقاعد الفردي روث مقابل حساب التقاعد الفردي التقليدي".
• استخدم خاصية الأسئلة التكميلية. بعد ظهور نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي، اكتب سؤالاً توضيحياً في نفس المحادثة لتضييق نطاق الإجابة.
• راجع المصادر المذكورة. يُظهر وضع الذكاء الاصطناعي صفحات الويب التي ساهمت في كل ادعاء. انقر للتحقق من أي شيء ذي أهمية قبل اتخاذ أي إجراء بناءً عليه.
• استخدمه للاستعلامات المحلية. يدمج وضع الذكاء الاصطناعي بيانات خرائط جوجل، وساعات العمل، والتقييمات، والتوافر في الوقت الفعلي بطرق لا توفرها نتائج البحث القياسية.

الخطوة 5: دمج الذكاء الاصطناعي من جوجل في سير العمل الحالي

يُحقق استخدام الذكاء الاصطناعي من جوجل بشكل منفرد مكاسب متواضعة. أما دمجه في الأدوات التي تستخدمها يومياً فيؤدي إلى تحسينات تراكمية في الإنتاجية.

تكامل مساحة عمل جوجل

• جيميل: استخدم ميزة "ساعدني في الكتابة" لصياغة الردود بناءً على سؤال قصير. استخدم ميزة "الرد الذكي" للردود السريعة. استخدم ميزة "التلخيص" لتلخيص سلاسل الرسائل الإلكترونية الطويلة قبل الرد.
• في مستندات جوجل: حدد أي فقرة واطلب من جيميني إعادة كتابتها بأسلوب مختلف، أو تبسيطها، أو توسيعها. استخدم خيار "ساعدني في الكتابة" أعلى مستند فارغ لإنشاء مسودة أولية من جملة واحدة موجزة.
• جداول بيانات جوجل: اطلب من جيميني كتابة الصيغ بلغة إنجليزية بسيطة. "أنشئ صيغة لحساب النسبة المئوية للتغير بين العمود B والعمود C، مع تمييز الخلايا التي يتجاوز فيها التغير 10%."
• عروض جوجل التقديمية: قم بإنشاء مخطط عرض تقديمي كامل من خلال موجه، ثم قم بتعبئة الشرائح الفردية بمحتوى تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي وصور مقترحة.
• جوجل ميت: فعّل خاصية تدوين الملاحظات والملخصات التلقائية للاجتماعات. بعد انتهاء المكالمة، يُنشئ تطبيق جيميني ملخصًا منظمًا يتضمن بنود العمل المنسوبة إلى مشاركين محددين.

تكامل سير عمل المطور

• استخدم واجهة برمجة تطبيقات Gemini مع استدعاء الوظائف لربط استجابات الذكاء الاصطناعي بمصادر البيانات الحقيقية - قواعد البيانات أو واجهات برمجة التطبيقات أو الأدوات الداخلية - حتى يتمكن النموذج من استرداد المعلومات الحية بدلاً من الاعتماد على بيانات التدريب.
• قم بتطبيق خاصية الربط مع بحث جوجل في تطبيقات الإنتاج لضمان أن تستند الاستجابات إلى محتوى الويب الحالي، مما يقلل من خطر الهلوسة.
• استخدم الاستجابات المتدفقة للتطبيقات التي تواجه المستخدم لعرض المخرجات أثناء إنشائها، مما يحسن زمن الاستجابة الملحوظ.
• قم بتقييم المخرجات بشكل منهجي باستخدام أدوات التقييم المدمجة في AI Studio قبل نشرها في بيئة الإنتاج.

الخطوة السادسة: إدارة الخصوصية والبيانات والتكاليف

إن الاستخدام المسؤول لتقنية الذكاء الاصطناعي من جوجل يعني فهم البيانات التي يتم الاحتفاظ بها، وكيفية استخدامها، وكيفية التحكم في التكاليف على نطاق واسع.

ضوابط الخصوصية

• أوقف تشغيل "نشاط تطبيقات Gemini" في إعدادات حسابك على Google لمنع حفظ سجل المحادثات واستخدامه لتحسين نماذج Google. يُرجى العلم أن إيقاف هذا الخيار يُعطّل أيضًا ميزات الذاكرة.
• لا تقم بلصق البيانات الشخصية الحساسة أو كلمات المرور أو معلومات العمل السرية في Gemini إلا إذا كنت تعمل بموجب اتفاقية مساحة عمل تتضمن شروط معالجة البيانات.
• في Google AI Studio، راجع سياسة استخدام البيانات. بشكل افتراضي، قد تقوم Google بمراجعة المطالبات المُرسلة في AI Studio لتحسين النماذج. يُنصح مستخدمو المؤسسات باستخدام واجهة برمجة تطبيقات Vertex AI، التي توفر التزامات أقوى لحوكمة البيانات.

إدارة التكاليف للمطورين

• قم بتفعيل تنبيهات الفوترة في وحدة تحكم Google Cloud قبل إجراء تجارب واسعة النطاق. قد ترتفع التكاليف بسرعة مع كثرة استدعاءات واجهة برمجة التطبيقات أو فترات السياق الطويلة.
• اختر أصغر طراز يلبي متطلبات الجودة لديك. طرازات Gemini Flash أرخص بكثير لكل رمز مميز من طرازات Gemini Pro، وهي كافية للعديد من مهام التصنيف والتلخيص والاستخراج.
• قم بتخزين السياق المتكرر مؤقتًا باستخدام التخزين المؤقت للسياق في واجهة برمجة التطبيقات لتجنب دفع تكاليف معالجة نفس المستند الكبير في كل طلب.
• مراقبة استخدام الرموز المميزة لكل طلب. تؤدي مطالبات النظام المطولة بلا داعٍ وسجلات المحادثات الطويلة جدًا إلى زيادة التكاليف دون تحسين جودة المخرجات.

أكثر الأخطاء الاستراتيجية شيوعاً

هذه هي الأخطاء التي تمنع المستخدمين والفرق باستمرار من الحصول على قيمة حقيقية من الذكاء الاصطناعي من جوجل.

• إن التعامل مع الذكاء الاصطناعي من جوجل كبديل لمحرك البحث ليس صحيحاً، فهو أداة للاستدلال والتوليد. واستخدامه للبحث عن حقائق بسيطة يُهدر قدراته ويُعرّضنا لخطر الحصول على معلومات قديمة.
• عدم التحقق من صحة النتائج قبل النشر أو اتخاذ أي إجراء. قد تُنتج منصة جيميني معلومات تبدو واثقة ولكنها غير صحيحة، خاصةً فيما يتعلق بمواضيع متخصصة، أو أحداث حديثة، أو بيانات رقمية دقيقة. التحقق ليس خيارًا.
• بغض النظر عن إمكانيات الوسائط المتعددة، فإن معظم المستخدمين يكتبون النصوص فقط. يستطيع برنامج Gemini تحليل الصور، وتفسير الرسوم البيانية، وقراءة المستندات، ومعالجة الصوت. غالبًا ما ينتج عن تحميل لقطة شاشة أو مستند نتائج أسرع وأكثر دقة من وصفها بالكلمات.
• ابدأ بنشر المنتج في بيئة الإنتاج بدلاً من مرحلة النموذج الأولي. قم بالبناء والاختبار أولاً في Google AI Studio. الانتقال مباشرةً إلى نشر Vertex AI في بيئة الإنتاج دون التحقق من موثوقيته الفورية يؤدي إلى أعطال مكلفة.
• استخدام أداة واحدة لكل شيء. يُعدّ NotebookLM أفضل من Gemini للاستعلام عن مجموعة محددة من المستندات. كما يُعدّ وضع الذكاء الاصطناعي أفضل من Gemini للبحث في الأحداث الجارية. استخدام الأداة المناسبة لكل مهمة ليس خيارًا، بل هو الاستراتيجية.

أدوات الذكاء الاصطناعي من جوجل، والأتمتة، وكيفية توظيفها

تُغطي تقنيات الذكاء الاصطناعي من جوجل منظومة واسعة من الأدوات، بدءًا من المنتجات الموجهة للمستهلكين مثل Gemini وAI Overviews، وصولًا إلى البنية التحتية للمطورين مثل Vertex AI وGoogle AI Studio. معرفة الأداة المناسبة لكل مشكلة يوفر الوقت ويقلل الجهد الضائع. فيما يلي شرح عملي لأهم الأدوات، ووظائفها، وكيفية ربط منصات الأتمتة مثل AutoSEO بينها في سير عمل قابل للتكرار.

نظرة سريعة على أدوات الذكاء الاصطناعي الأساسية من جوجل

أداة	حالة الاستخدام الأساسية	لمن هذا المنتج	نقطة الوصول
الجوزاء (المستهلك)	الذكاء الاصطناعي التفاعلي، الكتابة، التلخيص، المهام متعددة الوسائط	المستخدمون العاديون، والمهنيون	gemini.google.com
جيميني أدفانسد	التفكير المعقد، السياق الأطول، البرمجة، تحليل البيانات	المستخدمون المتقدمون، ومشتركو Google One	خطة جوجل ون للذكاء الاصطناعي المميزة
استوديو جوجل للذكاء الاصطناعي	هندسة سريعة، اختبار النماذج، توليد مفاتيح واجهة برمجة التطبيقات	المطورون والباحثون	aistudio.google.com
فيرتكس إيه آي	نشر نموذج المؤسسة، والضبط الدقيق، وعمليات تعلم الآلة	فرق هندسة المؤسسات	وحدة تحكم Google Cloud
واجهة برمجة تطبيقات Gemini	الوصول البرمجي إلى نماذج Gemini	يقوم المطورون ببناء التطبيقات	استوديو الذكاء الاصطناعي أو جوجل كلاود
NotebookLM	بحث قائم على الوثائق، وتلخيص، ومناقشة المصادر.	الباحثون والطلاب والمحللون	notebooklm.google.com
نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي (بحث)	الإجابات المُجمّعة في أعلى نتائج بحث جوجل	ابحث عن المستخدمين؛ متخصصو تحسين محركات البحث يتتبعون مدى ظهورهم.	نتائج البحث على موقع google.com
وضع الذكاء الاصطناعي (مختبرات البحث)	استعلامات بحث حوارية متعددة الخطوات	مستخدمو مختبرات البحث في مرحلة الوصول المبكر	الاشتراك في مختبرات البحث
Duet AI / Gemini في مساحة العمل	المساعدة في الكتابة، والتلخيص، وتحليل البيانات داخل تطبيقات جوجل	مستخدمو Google Workspace	جيميل، دوكس، شيتس، سلايدز
تحسين محركات البحث التلقائي	تحسين المحتوى تلقائيًا لملخصات جوجل للذكاء الاصطناعي والبحث العضوي	فرق تحسين محركات البحث، ومسوقو المحتوى، والوكالات	autoseo.io

استوديو جوجل للذكاء الاصطناعي: أسرع بوابة للمطورين

يُعدّ Google AI Studio بيئة مجانية تعمل عبر المتصفح لتجربة نماذج Gemini قبل اعتمادها في البنية التحتية للإنتاج. يمكنك كتابة واختبار المطالبات، وتعديل حدود درجة الحرارة والرموز، والتبديل بين إصدارات النموذج (Gemini 1.5 Flash، وGemini 1.5 Pro، وGemini 2.0)، وإنشاء مفتاح API - كل ذلك دون مغادرة المتصفح. يدعم البرنامج مدخلات النصوص والصور والصوت والفيديو والرموز البرمجية، مما يجعله نقطة انطلاق عملية لأي تطبيق متعدد الوسائط.

• معرض القوالب الجاهزة: قوالب مُعدة مسبقًا لمهام التلخيص والتصنيف والاستخراج والتوليد.
• مخرجات البث: اطلع على استجابات النموذج رمزًا برمز، مما يساعد في تقييم زمن الاستجابة للتطبيقات التي تعمل في الوقت الفعلي.
• تعليمات النظام: قم بتعيين قواعد سلوك ثابتة تُطبق على جلسة المحادثة بأكملها.
• التصدير إلى الكود: تصدير تكوين موجه الأوامر الخاص بك بنقرة واحدة إلى Python أو JavaScript أو curl - مما يقلل الفجوة بين التجربة والنشر.

فيرتكس للذكاء الاصطناعي: عمليات نموذجية على مستوى المؤسسات

بينما يتولى AI Studio مرحلة التجريب، يتولى Vertex AI مرحلة الإنتاج. فهو يوفر بنية تحتية مُدارة لتدريب نماذج التعلم الآلي ونشرها ومراقبتها وتوسيع نطاقها، بما في ذلك Gemini ونماذج الجهات الخارجية من Model Garden والنماذج المُخصصة التي تُنشئها بنفسك. تشمل القدرات الرئيسية ما يلي:

• حديقة النماذج: كتالوج يضم أكثر من 150 نموذجًا أساسيًا من Google و Anthropic و Meta و Mistral وغيرها، ويمكن الوصول إليها جميعًا من خلال واجهة برمجة تطبيقات موحدة.
• التأريض: قم بربط استجابات Gemini ببحث Google أو مصادر البيانات الخاصة بك لتقليل الهلوسة في تطبيقات الإنتاج.
• خطوط الأنابيب: سير عمل التعلم الآلي الآلي لمعالجة البيانات المسبقة، وعمليات التدريب، والتقييم، والنشر مع سجلات تدقيق كاملة.
• أداة إنشاء الوكلاء: بيئة بدون كتابة أكواد أو بكتابة أكواد قليلة لإنشاء وكلاء محادثة يعتمدون على بيانات مؤسستك.
• خدمة التقييم: إجراء مقارنة منهجية لمخرجات النموذج مقابل مقاييس مخصصة قبل بدء تشغيل أي نموذج.

جيميني في جوجل ورك سبيس: الذكاء الاصطناعي المدمج في العمل اليومي

بالنسبة لمعظم المحترفين، تُعدّ منصة Gemini داخل التطبيقات التي يستخدمونها بالفعل نقطة التفاعل الأسرع مع تقنيات الذكاء الاصطناعي من جوجل. ويتجاوز التكامل مجرد شريط جانبي بسيط لروبوت الدردشة.

• جيميل: تلخيص سلاسل البريد الإلكتروني الطويلة، وصياغة الردود مع سياق من الرسائل السابقة، واستخدام اقتراحات الرد الذكي.
• مستندات جوجل: إنشاء مسودات أولية من موجز قصير، وإعادة كتابة مقاطع مختارة من حيث النبرة أو الطول، وتلخيص المستندات الطويلة.
• جداول بيانات جوجل: إنشاء صيغ من أوصاف بلغة بسيطة، وتصنيف البيانات في أعمدة، وبناء ملخصات تحليلية.
• عروض جوجل التقديمية: إنشاء مخططات العروض التقديمية، وإنشاء ملاحظات المتحدث، واقتراح تصميمات مرئية بناءً على المحتوى.
• جوجل ميت: يتم توفير النسخ الفوري، وملخصات الاجتماعات، واستخراج عناصر العمل تلقائيًا بعد انتهاء المكالمات.

كيف تعمل خاصية AutoSEO على أتمتة تحسين محركات البحث باستخدام الذكاء الاصطناعي من جوجل

من أبرز التحديات العملية التي فرضتها تقنيات الذكاء الاصطناعي من جوجل، ظهور ملخصات الذكاء الاصطناعي أعلى نتائج البحث العضوية التقليدية لنسبة كبيرة ومتزايدة من عمليات البحث. لم يعد الظهور في الصفحة الأولى كافيًا، بل يجب تنظيم المحتوى بطريقة تُمكّن أنظمة الذكاء الاصطناعي من جوجل من استخراجه والتحقق منه والاستشهاد به. وقد صُممت خدمة AutoSEO خصيصًا لحل هذه المشكلة.

يحلل نظام AutoSEO الاستعلامات التي تُفعّل ميزة "نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي"، ويحدد الأنماط الهيكلية والدلالية في المحتوى التي تستشهد بها أنظمة جوجل حاليًا، ثم يطبق هذه الأنماط على صفحاتك تلقائيًا. يُغني هذا النظام عن مئات الساعات من التدقيق اليدوي للمحتوى.

1. الكشف عن نظرة عامة على مستوى الاستعلام باستخدام الذكاء الاصطناعي: يقوم AutoSEO بفحص مجموعة الكلمات الرئيسية المستهدفة الخاصة بك ويحدد الاستعلامات التي تُرجع نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي في بحث جوجل، مما يمنحك قائمة ذات أولوية للصفحات التي سيكون للتحسين فيها أعلى تأثير.
2. تحليل فجوات المحتوى: تقارن المنصة المحتوى الحالي الخاص بك بالمصادر المذكورة حاليًا في نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي لكل استعلام، مما يكشف عن الحقائق أو التعريفات أو العناصر الهيكلية المحددة التي تفتقر إليها صفحتك.
3. التحسين التلقائي للصفحة: يقوم AutoSEO بإعادة كتابة أو تحسين أقسام الصفحة - إضافة إجابات موجزة قابلة للاستخراج تحت العناوين، وتحسين البنية الدلالية، وإدراج ترميز المخطط - دون الحاجة إلى تدخل يدوي من فريق المحتوى.
4. المراقبة والتنبيه: نظرًا لأن نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي تتغير بشكل متكرر مع تحديث جوجل لنماذجها، فإن AutoSEO يتتبع ما إذا كانت صفحاتك مذكورة أو تم إسقاطها أو استبدالها، ويؤدي إلى إعادة التحسين تلقائيًا عند انخفاض مستوى الرؤية.
5. التقارير: تعرض لوحات المعلومات الموحدة معدل الاستشهاد بنظرة عامة على الذكاء الاصطناعي، وعدد مرات الظهور المقدرة من النتائج المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، والعلاقة بين التغييرات الهيكلية وتكرار الاستشهاد.

والنتيجة العملية هي أن فرق تحسين محركات البحث تستطيع الحفاظ على ظهورها عبر مئات أو آلاف الصفحات مع تطور طبقة البحث المدعومة بالذكاء الاصطناعي من جوجل، دون الحاجة إلى زيادة عدد الموظفين بشكل متناسب. يتعامل AutoSEO مع تحسين نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي كعملية آلية مستمرة وليست مشروعًا لمرة واحدة.

قياس النجاح باستخدام الذكاء الاصطناعي من جوجل

تعتمد مقاييس نجاح الذكاء الاصطناعي من جوجل على السياق، سواء كنت مطورًا تستخدم واجهة برمجة تطبيقات Gemini، أو مسوقًا تسعى للحفاظ على ظهور موقعك في نتائج البحث، أو فريقًا مؤسسيًا ينشر وكلاء الذكاء الاصطناعي. ويختلف إطار القياس الأمثل اختلافًا كبيرًا بين هذه الحالات.

للحصول على نظرة عامة حول ظهور نتائج البحث والذكاء الاصطناعي

• معدل الاستشهاد في نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي: النسبة المئوية للاستعلامات المستهدفة التي يُستشهد فيها بمحتواك كمصدر داخل نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي. راقب هذا المعدل أسبوعيًا، حيث يتغير مع تحديثات النموذج.
• مرات الظهور من المواقع التي تم الاستشهاد بها بواسطة الذكاء الاصطناعي: يعرض Google Search Console الآن بيانات مرات الظهور لظهورات نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي. راقب هذا بشكل منفصل عن مرات الظهور العضوية التقليدية.
• معدل النقر (CTR) من نتائج الذكاء الاصطناعي: عادةً ما تُنتج معاينات الذكاء الاصطناعي معدل نقر أقل من الروابط الزرقاء التقليدية، لأن المستخدمين يحصلون على الإجابات دون الحاجة إلى النقر. قارن معدل النقر الخاص بك مع المعدلات الأساسية قبل استخدام معاينات الذكاء الاصطناعي لفهم التأثير الحقيقي على حركة المرور.
• نسبة الاستعلامات التي تتم بدون نقر: تتبع نسبة الاستعلامات المستهدفة التي يتم حلها بالكامل داخل صفحة نتائج البحث دون الحاجة إلى نقرة. يساعد هذا في اتخاذ قرارات استثمار المحتوى.

لتطوير واجهة برمجة تطبيقات Gemini وتطبيقاتها

• زمن الاستجابة (الوقت اللازم لظهور أول رمز مميز وإجمالي زمن الاستجابة): عامل حاسم في التطبيقات التي يتعامل معها المستخدمون. تم تحسين Gemini 1.5 Flash لزيادة السرعة، بينما يضحي Gemini 1.5 Pro بالسرعة مقابل عمق الاستدلال.
• الدقة ومعدل الهلوسة: استخدم خدمة التقييم الخاصة بـ Vertex AI أو قم بإنشاء تقييمات مخصصة مقابل مجموعة بيانات حقيقية ذات صلة بمجالك.
• كفاءة استخدام الرموز: تتناسب تكلفة استخدام واجهة برمجة تطبيقات Gemini طرديًا مع عدد الرموز المُدخلة والمُخرجة. قِس عدد الرموز لكل مهمة وحسّن التعليمات البرمجية لتقليل الإسهاب غير الضروري.
• معدل إنجاز المهام: بالنسبة للتطبيقات الآلية، تتبع النسبة المئوية للمهام متعددة الخطوات التي تم إنجازها دون تدخل بشري أو تصحيح الأخطاء.

لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المؤسسي على منصة Vertex AI

• مقاييس أداء النموذج: الدقة، والاستدعاء، ودرجة F1، أو درجات BLEU/ROUGE اعتمادًا على نوع المهمة (التصنيف، والتوليد، والترجمة).
• موثوقية النشر: وقت التشغيل، ومعدلات الخطأ، والنسب المئوية لزمن الاستجابة (p50، p95، p99) في بيئة الإنتاج.
• تكلفة الاستدلال الواحد: إجمالي تكلفة الحوسبة مقسومًا على عدد الاستدلالات الناجحة. قارن هذه التكلفة بالقيمة التجارية المُحققة لتبرير الاستثمار المستمر.
• معدل التبني: بالنسبة للأدوات الداخلية مثل Gemini في Workspace، قم بقياس معدلات الاستخدام النشط، وعمق تبني الميزات، وتأثير الإنتاجية المبلغ عنه ذاتيًا من خلال الاستبيانات.

التعليمات

ما هو الذكاء الاصطناعي من جوجل وكيف يختلف عن بحث جوجل؟

تُعدّ Google AI المنظمة الأوسع نطاقًا للبحث والتطوير والبنية التحتية التي تقف وراء جميع أعمال جوجل في مجال الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك عائلة نماذج Gemini، وأبحاث DeepMind، وخدمات Vertex AI السحابية، وميزات الذكاء الاصطناعي المدمجة في منتجات جوجل الموجهة للمستهلكين. يُعدّ بحث جوجل أحد المنتجات التي تستخدم Google AI، ويتجلى ذلك بوضوح من خلال نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي، التي تُولّد إجابات مُركّبة في أعلى نتائج البحث. يرتبط هذان العنصران ببعضهما ولكنهما متميزان: فـ Google AI هي طبقة القدرات، وبحث جوجل هو أحد المنتجات العديدة المبنية عليها.

هل جوجل جيميني هو نفسه جوجل بارد؟

لا، لكن جيميني حل محل بارد. أطلقت جوجل بارد في مارس 2023 كأول منتج لها للذكاء الاصطناعي التفاعلي. في فبراير 2024، أعادت جوجل تسمية بارد إلى جيميني، وأطلقت في الوقت نفسه عائلة طرازات جيميني - جيميني ألترا، وجيميني برو، وجيميني نانو - وهي أكثر كفاءة بشكل ملحوظ من الطرازات التي كانت تُشغل بارد. يشير اسم جيميني الآن إلى كل من عائلة الطرازات الأساسية ومنتج المساعد الموجه للمستهلكين والمتوفر على gemini.google.com.

ما الفرق بين Gemini و Gemini Advanced و Gemini API؟

هذه ثلاث نقاط وصول مختلفة إلى نماذج Gemini من Google. يستخدم منتج Gemini المجاني على موقع gemini.google.com برنامج Gemini 1.5 Flash، ويوفر ذكاءً اصطناعياً تفاعلياً للأغراض العامة مجاناً. أما Gemini Advanced فهو إصدار مدفوع متاح عبر Google One AI Premium، ويتيح الوصول إلى Gemini 1.5 Pro وGemini 2.0، وهما نموذجان يتميزان بنطاقات سياقية أوسع، وقدرات استدلالية أقوى، وتكامل أعمق مع Google Workspace. وتُعدّ واجهة برمجة تطبيقات Gemini (Gemini API) واجهة برمجية للمطورين الراغبين في إنشاء تطبيقات باستخدام نماذج Gemini، ويمكن الوصول إليها عبر Google AI Studio أو Google Cloud، وتعتمد الأسعار على استخدام الرموز المميزة.

كيف تؤثر مراجعات الذكاء الاصطناعي في بحث جوجل على حركة مرور الموقع الإلكتروني؟

تُقلل ملخصات الذكاء الاصطناعي عمومًا من معدلات النقر على الاستفسارات المعلوماتية، لأن المستخدمين يتلقون إجابة مُلخصة دون الحاجة إلى زيارة صفحة المصدر. مع ذلك، يمكن للصفحات المُشار إليها كمصادر داخل ملخص الذكاء الاصطناعي أن تُعزز ظهور العلامة التجارية وتجذب بعض الزيارات من المستخدمين الراغبين في قراءة المزيد. يختلف تأثير الزيارات الصافية باختلاف نوع الاستفسار: فالاستفسارات المتعلقة بالمعاملات والتنقل أقل تأثرًا من الاستفسارات المعلوماتية. تميل المواقع التي تُحسّن بنية محتواها للاستشهاد بملخصات الذكاء الاصطناعي - باستخدام عناوين واضحة، وإجابات موجزة قابلة للاستخراج، ومصادر موثوقة - إلى تحقيق نتائج أفضل من تلك التي لا تُجري هذه التعديلات.

ما هو برنامج Google AI Studio وهل استخدامه مجاني؟

يُعدّ Google AI Studio بيئة تطوير مجانية تعمل عبر المتصفح، تُستخدم لإنشاء واختبار نماذج Gemini من Google. يتطلب ذلك حساب Google، ويوفر الوصول إلى نماذج Gemini 1.5 Flash وPro، بالإضافة إلى المدخلات متعددة الوسائط، وتعليمات النظام، وإنشاء مفاتيح API. تتضمن النسخة المجانية حدًا سخيًا لعدد الطلبات، ما يجعلها مناسبة للنماذج الأولية والمشاريع الصغيرة. أما للاستخدامات الإنتاجية واسعة النطاق، فيمكن للمطورين الترقية إلى مستويات Gemini API المدفوعة عبر Google Cloud، حيث تتناسب الأسعار طرديًا مع استهلاك الرموز المميزة.

كيف تتعامل تقنية الذكاء الاصطناعي من جوجل مع الخصوصية وأمن البيانات؟

تختلف ممارسات الخصوصية لدى جوجل باختلاف المنتج. بالنسبة لخدمة Gemini للمستخدمين الأفراد، قد تتم مراجعة المحادثات من قِبل مُقيّمين بشريين لتحسين جودة النموذج، ما لم يُلغِ المستخدمون هذا الخيار من خلال إعدادات نشاط حساباتهم على جوجل. أما بالنسبة لمستخدمي المؤسسات على Google Workspace مع Gemini، فتلتزم جوجل تعاقديًا بعدم استخدام بيانات العملاء لتدريب نماذجها. وبالنسبة لخدمة Vertex AI، لا تُستخدم بيانات المؤسسات المُعالجة عبر واجهة برمجة التطبيقات (API) لتدريب النماذج افتراضيًا، ويمكن للعملاء ضبط إعدادات مكان البيانات وتشفيرها وضوابط الوصول إليها من خلال إطار عمل الأمان القياسي في جوجل كلاود. يُنصح المستخدمون بمراجعة الشروط الخاصة بالمنتج الذي يستخدمونه، حيث تختلف التزامات الخصوصية.

ما هو NotebookLM وكيف يختلف عن Gemini؟

NotebookLM أداة بحثية تعتمد إجاباتها كليًا على المستندات التي تُحمّلها - ملفات PDF، ومستندات Google، ومواقع الويب، ونصوص فيديوهات YouTube، والملفات الصوتية. على عكس Gemini، الذي يعتمد على بيانات تدريبية واسعة، يجيب NotebookLM على الأسئلة بناءً على مصادرك المحددة فقط، ويستشهد بالنص الدقيق الذي استقى منه. هذا ما يجعله مناسبًا تمامًا لتجميع الأبحاث، وتحليل المستندات، والحالات التي تحتاج فيها إلى إجابات موثوقة ومستندة إلى مصادر، بدلًا من المعرفة العامة. أما Gemini فهو أفضل للمهام المفتوحة، والمساعدة في الكتابة، والاستفسارات التي تستفيد من المعرفة العامة.

هل يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي من جوجل لبناء وكلاء مستقلين؟

نعم. توفر جوجل عدة مسارات لبناء وكلاء الذكاء الاصطناعي. يقدم Vertex AI Agent Builder بيئة سهلة الاستخدام لإنشاء وكلاء محادثة يعتمدون على بيانات المؤسسات، وذلك من خلال كتابة أكواد برمجية قليلة أو معدومة. يدعم Gemini API استدعاء الدوال، مما يسمح للنماذج باستدعاء أدوات وواجهات برمجة تطبيقات وقواعد بيانات خارجية كجزء من سلسلة استدلالية - أساس سلوك الوكلاء. كما أصدرت جوجل أيضًا Agent Development Kit (ADK)، وهو إطار عمل مفتوح المصدر لبناء أنظمة متعددة الوكلاء حيث يتعاون وكلاء متخصصون في مهام معقدة. صُمم Gemini 2.0 خصيصًا مع مراعاة حالات استخدام الوكلاء، ويتميز بتحسين استخدام الأدوات، وسياق أطول، وتخطيط أفضل متعدد الخطوات.

كيف تساعد خاصية تحسين محركات البحث التلقائي (AutoSEO) في مراجعة عروض جوجل للذكاء الاصطناعي تحديدًا؟

تُؤتمت خدمة AutoSEO عملية تحديد صفحات موقعك التي يُحتمل أن تُستشهد بها في تقارير الذكاء الاصطناعي من جوجل، ثم تُجري التغييرات الهيكلية والمحتوى اللازمة لزيادة احتمالية الاستشهاد بها. فهي ترصد مُحفزات تقارير الذكاء الاصطناعي عبر مجموعة كلماتك الرئيسية، وتُحلل المحتوى الذي يستخلصه الذكاء الاصطناعي من جوجل حاليًا من مصادر منافسة، وتُطبق تغييرات على الصفحة - بما في ذلك فقرات الإجابات الموجزة، وتحسين بنية العناوين، وعلامات البيانات المنظمة - على نطاق واسع. كما تُراقب حالة الاستشهاد باستمرار، وتُعيد تحسين الصفحات عند تحديث أنظمة الذكاء الاصطناعي من جوجل، مما يعني الحفاظ على ظهور موقعك دون الحاجة إلى تدخل يدوي مُستمر من فريق تحسين محركات البحث لديك.

ما هو وضع الذكاء الاصطناعي في بحث جوجل، وكيف يختلف عن نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي؟

تُعدّ معاينات الذكاء الاصطناعي مربعات إجابات مُولّدة تظهر تلقائيًا أعلى نتائج بحث جوجل القياسية للاستعلامات المُؤهلة. أما وضع الذكاء الاصطناعي فهو تجربة بحث تجريبية منفصلة، مُتاحة عبر مختبرات بحث جوجل، تستبدل صفحة النتائج التقليدية بواجهة تفاعلية بالكامل، تُشبه الدردشة مع مساعد ذكاء اصطناعي مُطّلع على معلومات الويب المُباشرة. في وضع الذكاء الاصطناعي، يُمكن للمستخدمين طرح أسئلة مُتابعة، وتحسين استعلامهم بأسلوب حواري، وتلقّي إجابات أطول وأكثر تفصيلًا مما تُقدّمه معاينات الذكاء الاصطناعي عادةً. يُمثّل وضع الذكاء الاصطناعي إعادة تصميم جذرية لواجهة البحث، بينما تُعدّ معاينات الذكاء الاصطناعي إضافةً تُضاف إلى تجربة البحث الحالية.