يتيح الذكاء الاصطناعي (AI) للآلات إمكانية التعلم من التجربة والتكيف مع المدخلات الجديدة وأداء مهام شبيهة بالبشر. تعتمد معظم أمثلته التي تسمع عنها اليوم – من أجهزة الكمبيوتر التي تلعب الشطرنج إلى السيارات ذاتية القيادة – بشكل كبير على التعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية. باستخدام هذه التقنيات ، يمكن تدريب أجهزة الكمبيوتر لإنجاز مهام محددة عن طريق معالجة كميات كبيرة من البيانات والتعرف على الأنماط في البيانات.

 

ما هو الذكاء الاصطناعي (AI)؟

تعريف الذكاء الاصطناعي هو محاكاة عمليات الذكاء البشري بواسطة الآلات، وخاصة أنظمة الكمبيوتر. تشمل التطبيقات المحددة للذكاء الاصطناعي الأنظمة الخبيرة ومعالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الكلام ورؤية الآلة.

 

الذكاء الاصطناعي هو مفهوم كان موجودًا ، رسميًا ، منذ الخمسينيات من القرن الماضي ، عندما تم تعريفه على أنه قدرة الآلة على أداء مهمة كانت تتطلب ذكاءً بشريًا في السابق. هذا تعريف واسع تمامًا وقد تم تعديله على مدى عقود من البحث والتقدم التكنولوجي.

 

عندما تفكر في تخصيص ذكاء لجهاز ، مثل الكمبيوتر ، فمن المنطقي أن تبدأ بتعريف مصطلح “الذكاء” – خاصةً عندما تريد تحديد ما إذا كان النظام الاصطناعي يستحق ذلك حقًا.

 

يميزنا مستوى ذكائنا عن الكائنات الحية الأخرى وهو ضروري للتجربة البشرية. يعرّف بعض الخبراء الذكاء بأنه القدرة على التكيف وحل المشكلات والتخطيط والارتجال في المواقف الجديدة وتعلم أشياء جديدة.

 

نظرًا لأن الذكاء يُنظر إليه أحيانًا على أنه أساس التجربة البشرية ، فليس من المستغرب أن نحاول إعادة إنشائه بشكل مصطنع في المساعي العلمية.

وقد تُظهر أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية بعض سمات الذكاء البشري ، بما في ذلك التعلم وحل المشكلات والإدراك وحتى مجموعة محدودة من الإبداع والذكاء الاجتماعي.

 

فهم  الذكاء الاصطناعي (AI)؟

يشير (AI) إلى محاكاة الذكاء البشري عن طريق الاستدلال المشفر بالبرمجيات. في الوقت الحاضر ، ينتشر هذا الرمز في كل شيء بدءًا من التطبيقات القائمة على الحوسبة السحابية (مقال الحوسبة السحابية) وتطبيقات المؤسسات إلى تطبيقات المستهلك وحتى البرامج الثابتة المضمنة.

 

جلب عام 2022 الذكاء الاصطناعي إلى التيار الرئيسي من خلال الإلمام واسع النطاق بتطبيقات المحولات التوليدية قبل التدريب. التطبيق الأكثر شعبية هو ChatGPT من OpenAI. الانبهار الواسع النطاق بـ ChatGPT جعله مرادفًا للذكاء الاصطناعي في أذهان معظم المستهلكين. ومع ذلك ، فهو لا يمثل سوى جزء صغير من الطرق التي تُستخدم بها هذه التقنية اليوم.

 

السمة المثالية للذكاء الاصطناعي هي قدرته على الترشيد واتخاذ الإجراءات التي لديها أفضل فرصة لتحقيق هدف معين. مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي هي التعلم الآلي (ML) ، والتي تشير إلى مفهوم أن برامج الكمبيوتر يمكن أن تتعلم تلقائيًا من البيانات الجديدة وتتكيف معها دون مساعدة البشر. تتيح تقنيات التعلم العميق هذا التعلم التلقائي من خلال امتصاص كميات هائلة من البيانات غير المهيكلة مثل النص أو الصور أو الفيديو.

 

تاريخ الذكاء الاصطناعي

تمت صياغة هذا المصطلح في عام 1956 ، لكنه أصبح أكثر شيوعًا اليوم بفضل زيادة حجم البيانات ، والخوارزميات المتقدمة ، والتحسينات في قوة الحوسبة والتخزين.

أسفرت أبحاث الذكاء الاصطناعي المبكرة في الخمسينيات من القرن الماضي عن موضوعات مثل حل المشكلات والأساليب الرمزية. في الستينيات ، اهتمت وزارة الدفاع الأمريكية بهذا النوع من العمل وبدأت في تدريب أجهزة الكمبيوتر لتقليد التفكير البشري الأساسي. على سبيل المثال ، أكملت وكالة مشاريع الأبحاث الدفاعية المتقدمة (DARPA) مشاريع رسم خرائط الشوارع في السبعينيات. وأنتجت DARPA مساعدين شخصيين أذكياء في عام 2003 ، قبل وقت طويل من استخدام Siri أو Alexa أو Cortana لأسماء مألوفة.

 

مهد هذا العمل المبكر الطريق للأتمتة والتفكير الرسمي الذي نراه في أجهزة الكمبيوتر اليوم ، بما في ذلك أنظمة دعم القرار وأنظمة البحث الذكية التي يمكن تصميمها لاستكمال وزيادة القدرات البشرية.

 

بينما تصور أفلام هوليوود وروايات الخيال العلمي الذكاء الاصطناعي على أنه روبوتات شبيهة بالبشر تسيطر على العالم ، فإن التطور الحالي للتقنيات ليس مخيفًا – أو ذكيًا إلى هذا الحد. بدلاً من ذلك ، تطور الذكاء الاصطناعي ليقدم العديد من المزايا المحددة في كل صناعة. استمر في القراءة للحصول على أمثلة حديثة للذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية وتجارة التجزئة وغير ذلك.

 

الفهم الخاطئ للذكاء الاصطناعي (AI)

عندما يسمع معظم الناس هذا المصطلح، فإن أول ما يفكرون فيه عادة هو الروبوتات. وذلك لأن الأفلام والروايات ذات الميزانيات الكبيرة تنسج قصصًا عن آلات شبيهة بالإنسان تنشر الفوضى على الأرض. لكن لا شيء يمكن أن يكون أبعد عن الحقيقة.

 

يعتمد الذكاء الاصطناعي على مبدأ أنه يمكن تعريف الذكاء البشري بطريقة يمكن للآلة أن تقلده بسهولة وتنفيذ المهام ، من أبسطها إلى تلك الأكثر تعقيدًا. تشمل أهدافه تقليد النشاط الإدراكي البشري. يقوم الباحثون والمطورون في هذا المجال بخطوات سريعة بشكل مدهش في محاكاة الأنشطة مثل التعلم والاستدلال والإدراك ، إلى الحد الذي يمكن تحديده بشكل ملموس. يعتقد البعض أن المبتكرين قد يكونون قادرين قريبًا على تطوير أنظمة تتجاوز قدرة البشر على التعلم أو التفكير في أي موضوع. لكن البعض الآخر يظل متشككًا لأن كل النشاط المعرفي مرتبط بأحكام قيمية تخضع للتجربة البشرية.

 

مع تقدم التكنولوجيا ، أصبحت المعايير السابقة التي حددت الذكاء الاصطناعي قديمة. على سبيل المثال ، الأجهزة التي تحسب الوظائف الأساسية أو تتعرف على النص من خلال التعرف البصري على الأحرف لم تعد تُعتبر تجسيدًا للذكاء الاصطناعي ، نظرًا لأن هذه الوظيفة أصبحت الآن مفروغًا منها كوظيفة كمبيوتر متأصلة.

 

يتطور AI باستمرار لإفادة العديد من الصناعات المختلفة. يتم توصيل الآلات باستخدام نهج متعدد التخصصات يعتمد على الرياضيات وعلوم الكمبيوتر واللغويات وعلم النفس والمزيد.

 

كيف يمكنني استخدام الذكاء الاصطناعي في السعودية؟

يأتي الذكاء الاصطناعي في السعودية بأشكال مختلفة أصبحت متاحة على نطاق واسع في الحياة اليومية. مكبرات الصوت الذكية على عباءةك مع Alexa أو مساعد صوت Google المدمج هما مثالان رائعان على الذكاء الاصطناعي في السعودية. ومن الأمثلة الجيدة الأخرى روبوتات الدردشة المدعومة بـ AI، مثل ChatGPT و Bing Chat الجديد و Google Bard.

 

عندما تطلب من ChatGPT عاصمة دولة ما أو تطلب من Alexa تزويدك بتحديثات عن حالة الطقس ، فستحصل على ردود ناتجة عن خوارزميات التعلم الآلي.

 

على الرغم من أن هذه الأنظمة ليست بديلاً للذكاء البشري أو التفاعل الاجتماعي ، إلا أنها تتمتع بالقدرة على استخدام تدريبها للتكيف وتعلم مهارات جديدة للمهام التي لم تتم برمجتها بشكل واضح لأدائها.

 

ما هي أنواع الذكاء الاصطناعي المختلفة؟

يمكن تقسيم AI إلى ثلاث فئات فرعية مقبولة على نطاق واسع: الذكاء الاصطناعي الضيق، العام، والفائق.

 

• الذكاء الاصطناعي الضيق (ANI)

يعد الذكاء الاصطناعي الضيق (ANI) أمرًا ضروريًا للمساعدين الصوتيين ، مثل Siri و Alexa و Google Assistant. تشمل هذه الفئة الأنظمة الذكية التي تم تصميمها أو تدريبها للقيام بمهام محددة أو حل مشكلات معينة ، دون أن يتم تصميمها بشكل صريح للقيام بذلك.

 

غالبًا ما يُشار إلى ANI على أنه ذكاء اصطناعي ضعيف ، لأنه لا يمتلك ذكاءً عامًا ، ولكن بعض الأمثلة على قوة AI الضيق تشمل المساعدين الصوتيين المذكورين أعلاه ، وكذلك أنظمة التعرف على الصور ، والتقنيات التي تستجيب لطلبات خدمة العملاء البسيطة ، والأدوات التي تشير إلى المحتوى غير اللائق عبر الإنترنت.

ChatGPT هو مثال على ANI ، حيث تمت برمجته لأداء مهمة محددة ، وهي إنشاء استجابات نصية للمطالبات التي يتم تقديمها.

 

• الذكاء الاصطناعي العام

المعروف أيضًا باسم الذكاء الاصطناعي القوي ، مفهومًا افتراضيًا لأنه يتضمن فهمًا للآلة وأداء مهام مختلفة إلى حد كبير بناءً على خبرتها المتراكمة. هذا النوع من الذكاء هو أكثر على مستوى العقل البشري ، لأن أنظمة AI العام ستكون قادرة على التفكير مثل الإنسان.

 

مثل الإنسان ، من المحتمل أن يكون AI العام قادراً على فهم أي مهمة فكرية ، والتفكير المجرد ، والتعلم من تجاربها ، واستخدام تلك المعرفة لحل المشكلات الجديدة. بشكل أساسي ، نحن نتحدث عن نظام أو آلة قادرة على الحس السليم ، وهو أمر لا يمكن تحقيقه حاليًا بأي شكل من أشكال AI المتاح.

 

• الذكاء الاصطناعي الخارق

هو نظام لن يهز البشرية في جوهرها فحسب ، بل يمكنه أيضًا تدميرها. إذا كان هذا يبدو من رواية خيال علمي ، فهذا لأنه نوع من: ASI هو نظام يتفوق فيه ذكاء الآلة على جميع أشكال الذكاء البشري ، في جميع الجوانب ، ويتفوق على البشر في كل وظيفة.

 

لا يزال النظام الذكي الذي يمكنه التعلم وتحسين نفسه باستمرار مفهومًا افتراضيًا. ومع ذلك ، فهو نظام ، إذا تم تطبيقه بشكل فعال وأخلاقي ، يمكن أن يؤدي إلى تقدم وإنجازات غير عادية في الطب والتكنولوجيا والمزيد.

 

بعض الأمثلة الحديثة للذكاء الاصطناعي في العالم

بشكل عام ، تتمثل أبرز التطورات في إصدار GPT 3.5 و GPT 4. ولكن كان هناك العديد من الإنجازات الثورية الأخرى في مجال AI – وفي الواقع ، لا يمكن تضمينها جميعًا هنا.

 

فيما يلي بعض أبرزها:

• ChatGPT (و GPT)

ChatGPT عبارة عن روبوت محادثة يعمل بالذكاء الاصطناعي قادر على توليد اللغة الطبيعية وترجمتها والإجابة على الأسئلة. على الرغم من أنه يمكن القول إنها أداة AI الأكثر شيوعًا ، وذلك بفضل سهولة الوصول إليها على نطاق واسع ، إلا أن OpenAI أحدثت موجات كبيرة من خلال إنشاء GPTs 1 و 2 و 3.

 

GPT تعني Transformer Generative مُدرب مسبقًا ، وكان GPT-3 أكبر نموذج لغة موجود في وقت إطلاقه عام 2020 ، مع 175 مليار معلمة. يحتوي أحدث إصدار ، GPT-4 ، الذي يمكن الوصول إليه من خلال ChatGPT Plus أو Bing Chat ، على تريليون معلمة.

 

• سيارات ذاتية القيادة

على الرغم من أن سلامة السيارات ذاتية القيادة هي الشغل الشاغل للمستخدمين المحتملين ، إلا أن التكنولوجيا تستمر في التقدم والتحسين مع اختراقات في AI. تستخدم هذه المركبات خوارزميات التعلم الآلي لدمج البيانات من أجهزة الاستشعار والكاميرات لإدراك محيطها وتحديد أفضل مسار للعمل.

 

ربما تكون ميزة الطيار الآلي لـ Tesla في سياراتها الكهربائية هي ما يعتقده معظم الناس عند التفكير في السيارات ذاتية القيادة ، لكن Waymo ، من شركة Google الأم ، Alphabet ، تقوم بجولات مستقلة ، مثل سيارة أجرة بدون سائق تاكسي ، في سان فرانسيسكو ، كاليفورنيا ، و فينيكس ، أريزونا.

 

Cruise هي خدمة أخرى لسيارة robotaxi ، ومن المفترض أن شركات السيارات مثل Apple و Audi و GM و Ford تعمل أيضًا على تكنولوجيا المركبات ذاتية القيادة.

 

• علم الروبوتات

تبرز إنجازات Boston Dynamics في مجال artificial intelligence والروبوتات. على الرغم من أننا ما زلنا بعيدين عن إنشاء AI على مستوى التكنولوجيا التي شوهدت في Moive Terminator ، إلا أن مشاهدة روبوتات Boston Dynamics تستخدم artificial intelligence للتنقل والاستجابة للتضاريس المختلفة أمر مثير للإعجاب.

 

• العقل العميق

شركة DeepMind الشقيقة لشركة Google هي شركة رائدة في مجال artificial  intelligence  تخطو خطوات نحو الهدف النهائي للذكاء العام الاصطناعي (AGI). على الرغم من عدم وجودها بعد ، فقد تصدرت الشركة عناوين الصحف في البداية في عام 2016 باستخدام AlphaGo ، وهو نظام تغلب على لاعب Go محترف بشري.

منذ ذلك الحين ، ابتكر DeepMind نظامًا للتنبؤ بطي البروتين ، والذي يمكنه التنبؤ بالأشكال ثلاثية الأبعاد المعقدة للبروتينات ، وقد طور برامج يمكنه تشخيص أمراض العيون بشكل فعال مثل أفضل الأطباء في جميع أنحاء العالم.

 

أنواع الذكاء الاصطناعي

يمكن تقسيم artificial intelligence إلى فئتين مختلفتين: ضعيف وقوي. يجسد الذكاء الاصطناعي الضعيف نظامًا مصممًا للقيام بوظيفة معينة. تتضمن أنظمته ألعاب فيديو ومساعدين شخصيين مثل Amazon’s Alexa و Apple’s Siri. أنت تسأل المساعد سؤالاً ويجيب لك.

 

أنظمة الذكاء الاصطناعي القوية هي الأنظمة التي تقوم بمهام تعتبر شبيهة بالبشر. تميل هذه الأنظمة إلى أن تكون أكثر تعقيدًا. وهي مبرمجة للتعامل مع المواقف التي قد يُطلب منهم فيها حل المشكلات دون تدخل أي شخص. يمكن العثور على هذه الأنواع من الأنظمة في تطبيقات مثل السيارات ذاتية القيادة أو في غرف العمليات بالمستشفيات.

 

الذكاء الاصطناعي القوي مقابل الضعيف

تم تصميم وتدريب Weak artificial intelligence ، لإكمال مهمة محددة. تستخدم الروبوتات الصناعية والمساعدون الشخصيون الافتراضيون ، مثل Siri من Apple ، الذكاء الاصطناعي الضعيف.

 

يصف Strong artificial intelligence ، المعروف أيضًا باسم الذكاء العام الاصطناعي (AGI) ، البرمجة التي يمكنها تكرار القدرات المعرفية للدماغ البشري. عند تقديم مهمة غير مألوفة لنظام AI القوي ، يمكن أن يستخدم المنطق الضبابي لتطبيق المعرفة من مجال إلى آخر وإيجاد حل بشكل مستقل. من الناحية النظرية ، يجب أن يكون برنامج AI القوي قادرًا على اجتياز اختبار تورينج وحجة الغرفة الصينية.

 

ما هي الأنواع الأربعة للذكاء الاصطناعي؟

يمكن تصنيف artificial intelligence إلى أربعة أنواع وهي:  الآلات التفاعلية (Reactive Machines)، والذاكرة المحدودة (Limited Memory)، ونظرية العقل (Theory of Mind)، والوعي الذاتي (Self-Aware). فكر في هذه الأنواع على أنها طيف تدريجي؛ كل نوع يعتمد على مدى تعقيد النوع الذي يسبقه.

 

الذكاء الاصطناعي التفاعلي (Reactive Machines): يستخدم الخوارزميات لتحسين المخرجات بناءً على مجموعة من المدخلات. أنظمة artificial intelligence للعب الشطرنج ، على سبيل المثال ، هي أنظمة تفاعلية تعمل على تحسين أفضل استراتيجية للفوز باللعبة. يميل AI التفاعلي إلى أن يكون ثابتًا إلى حد ما ، وغير قادر على التعلم أو التكيف مع المواقف الجديدة. وبالتالي ، فإنه سينتج نفس المخرجات مع إعطاء مدخلات متطابقة.

 

الذاكرة المحدودةLimited Memory):  يمكن للذكاء الاصطناعي التكيف مع التجربة السابقة أو تحديث نفسه بناءً على الملاحظات أو البيانات الجديدة. غالبًا ما يكون مقدار التحديث محدودًا (ومن هنا جاءت تسميته) ، وطول الذاكرة قصير نسبيًا. يمكن للمركبات ذاتية القيادة ، على سبيل المثال ، “قراءة الطريق” والتكيف مع المواقف الجديدة ، حتى “التعلم” من التجارب السابقة.

 

نظرية العقل (Theory of Mind): تتكيف بشكل كامل ولديها قدرة واسعة على التعلم والاحتفاظ بتجارب الماضي. تتضمن هذه الأنواع artificial intelligence روبوتات محادثة متقدمة يمكنها اجتياز اختبار تورينج ، لتخدع أي شخص للاعتقاد بأن AI كان إنسانًا. على الرغم من كونها متقدمة ومثيرة للإعجاب ، إلا أنها ليست واعية بذاتها.

 

الوعي الذاتي (Self-Aware): الذكاء الاصطناعي المدرك للذات ، كما يوحي الاسم ، يصبح واعيًا لوجوده. لا يزال في عالم الخيال العلمي ، يعتقد بعض الخبراء أن artificial intelligence لن يصبح واعيًا أو “حيًا” أبدًا.

كيف سيغير الذكاء الاصطناعي العالم؟

يتمتع الذكاء الاصطناعي بالقدرة على تغيير طريقة عملنا ، وصحتنا ، وكيفية استهلاكنا للوسائط والوصول إلى العمل ، وخصوصيتنا ، والمزيد.

 

ضع في اعتبارك التأثير الذي يمكن أن تحدثه بعض أنظمة AI على العالم ككل. يمكن للأشخاص أن يطلبوا من مساعد صوتي على هواتفهم أن يركبوا سياراتهم ذاتية القيادة لحملهم على العمل ، حيث يمكنهم استخدام artificial intelligence ليكونوا أكثر كفاءة من أي وقت مضى.

 

يمكن للأطباء وأخصائيي الأشعة إجراء تشخيص للسرطان باستخدام موارد أقل ، وتحديد التسلسلات الجينية المتعلقة بالأمراض ، وتحديد الجزيئات التي يمكن أن تؤدي إلى أدوية أكثر فاعلية ، مما قد ينقذ أرواحًا لا تعد ولا تحصى.

 

إعتبارات مجتمعية لاستخدام الذكاء الاصطناعي

منذ بدايته ، خضع artificial intelligence للتدقيق من العلماء والجمهور على حدٍ سواء. أحد الموضوعات الشائعة هو فكرة أن الآلات سوف تصبح متطورة للغاية لدرجة أن البشر لن يكونوا قادرين على مواكبة ذلك ، وسوف ينطلقون من تلقاء أنفسهم ، ويعيدون تصميم أنفسهم بمعدل أسي.

والشيء الآخر هو أن الآلات يمكنها اختراق خصوصية الناس وحتى استخدامها كسلاح. تناقش الحجج الأخرى أخلاقيات AI وما إذا كان ينبغي معاملة الأنظمة الذكية مثل الروبوتات بنفس الحقوق مثل البشر.

كانت السيارات ذاتية القيادة مثيرة للجدل إلى حد ما حيث تميل أجهزتها إلى التصميم بأقل قدر ممكن من المخاطر وأقل عدد من الضحايا. إذا تم تقديم سيناريو التصادم مع شخص أو آخر في نفس الوقت ، فستقوم هذه السيارات بحساب الخيار الذي قد يتسبب في أقل قدر من الضرر.

هناك قضية أخرى مثيرة للجدل لدى العديد من الأشخاص فيما يتعلق بالذكاء الاصطناعي وهي كيف يمكن أن تؤثر على العمالة البشرية. نظرًا لأن العديد من الصناعات تتطلع إلى أتمتة وظائف معينة من خلال استخدام الآلات الذكية ، فهناك قلق من أن يتم طرد الناس من القوى العاملة. قد تلغي السيارات ذاتية القيادة الحاجة إلى سيارات الأجرة وبرامج مشاركة السيارات ، في حين أن الشركات المصنعة قد تستبدل العمالة البشرية بسهولة بالآلات ، مما يجعل مهارات الناس عفا عليها الزمن.

 

هل سيسرق الذكاء الاصطناعي وظيفتك؟

إن إمكانية artificial intelligence التي تحل محل جزء كبير من العمالة الحديثة هي إمكانية موثوقة في المستقبل القريب.

في حين أن  AIالشائع لن يحل محل جميع الوظائف ، فإن ما يبدو مؤكدًا هو أن artificial intelligence سيغير طبيعة العمل ، والسؤال الوحيد هو مدى السرعة والكيفية التي ستغير بها الأتمتة مكان العمل.

أيضًا: يعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي على تغيير مسار حياتك المهنية في مجال التكنولوجيا. ماذا تعرف

ومع ذلك ، لا يمكن للذكاء الاصطناعي العمل بمفرده ، وبينما يمكن أتمتة العديد من الوظائف ذات البيانات الروتينية المتكررة ، يمكن للعاملين في وظائف أخرى استخدام أدوات مثل AI التوليدي ليصبحوا أكثر إنتاجية وكفاءة.

هناك مجموعة واسعة من الآراء بين خبراء artificial intelligence حول مدى سرعة أنظمة AI  في تجاوز القدرات البشرية.

 

السيارات ذاتية القيادة بالكامل ليست حقيقة واقعة حتى الآن ، ولكن وفقًا لبعض التوقعات ، فإن صناعة الشاحنات ذاتية القيادة وحدها مهيأة لتولي أكثر من 500000 وظيفة في الولايات المتحدة حتمًا ، حتى دون النظر في التأثير على شركات النقل وسائقي سيارات الأجرة.

 

تطبيقات الذكاء الاصطناعي؟

يعمل artificial intelligence من خلال الجمع بين كميات كبيرة من البيانات والمعالجة السريعة والتكرارية والخوارزميات الذكية ، مما يسمح للبرنامج بالتعلم تلقائيًا من الأنماط أو الميزات الموجودة في البيانات. يعد مجالًا واسعًا للدراسة يتضمن العديد من النظريات والأساليب والتقنيات ، بالإضافة إلى الحقول الفرعية الرئيسية التالية:

 

• التعلم الالي

يعمل التعلم الآلي على أتمتة بناء النموذج التحليلي. يستخدم طرقًا من الشبكات العصبية والإحصاءات وبحوث العمليات والفيزياء للعثور على رؤى خفية في البيانات دون أن تتم برمجتها بشكل صريح لمكان البحث أو الاستنتاج.

• الشبكات العصبية

الشبكة العصبية هي نوع من التعلم الآلي يتكون من وحدات مترابطة (مثل الخلايا العصبية) تعالج المعلومات من خلال الاستجابة للمدخلات الخارجية ، وتنقل المعلومات بين كل وحدة. تتطلب العملية تمريرات متعددة في البيانات للعثور على الاتصالات واشتقاق المعنى من البيانات غير المحددة.

 

• تعلم عميق

يستخدم التعلم العميق شبكات عصبية ضخمة مع العديد من طبقات وحدات المعالجة ، والاستفادة من التطورات في قوة الحوسبة وتقنيات التدريب المحسنة لتعلم الأنماط المعقدة بكميات كبيرة من البيانات. تتضمن التطبيقات الشائعة التعرف على الصور والكلام.

 

بالإضافة إلى ذلك ، تعمل العديد من التقنيات على تمكين ودعم artificial intelligence:

 

تعتمد رؤية الكمبيوتر على التعرف على الأنماط والتعلم العميق للتعرف على ما هو موجود في الصورة أو الفيديو. عندما تتمكن الآلات من معالجة الصور وتحليلها وفهمها ، يمكنها التقاط الصور أو مقاطع الفيديو في الوقت الفعلي وتفسير ما يحيط بها.

 

معالجة اللغة الطبيعية (NLP) هي قدرة أجهزة الكمبيوتر على تحليل وفهم وتوليد اللغة البشرية ، بما في ذلك الكلام. المرحلة التالية من البرمجة اللغوية العصبية هي التفاعل اللغوي الطبيعي ، والذي يسمح للبشر بالتواصل مع أجهزة الكمبيوتر باستخدام لغة عادية يومية لأداء المهام.

 

تعتبر وحدات المعالجة الرسومية مفتاحًا للذكاء الاصطناعي لأنها توفر قوة الحوسبة الثقيلة المطلوبة للمعالجة التكرارية. يتطلب تدريب الشبكات العصبية بيانات كبيرة بالإضافة إلى قوة حسابية.

 

يولد إنترنت الأشياء كميات هائلة من البيانات من الأجهزة المتصلة ، ومعظمها غير محلل. سيسمح لنا أتمتة النماذج باستخدام AI.

 

يتم تطوير الخوارزميات المتقدمة ودمجها بطرق جديدة لتحليل المزيد من البيانات بشكل أسرع وعلى مستويات متعددة. هذه المعالجة الذكية هي المفتاح لتحديد الأحداث النادرة والتنبؤ بها ، وفهم الأنظمة المعقدة وتحسين السيناريوهات الفريدة.

 

واجهات برمجة التطبيقات ، أو واجهات برمجة التطبيقات ، عبارة عن حزم محمولة من التعليمات البرمجية التي تجعل من الممكن إضافة وظائف AI إلى المنتجات الحالية وحزم البرامج. يمكنهم إضافة قدرات التعرف على الصور لأنظمة الأمن المنزلية وإمكانيات الأسئلة والأجوبة التي تصف البيانات ، أو تنشئ تعليقات وعناوين رئيسية ، أو تستدعي أنماطًا ورؤى مثيرة للاهتمام في البيانات.

 

الملخص

باختصار ، الهدف من الذكاء الاصطناعي هو توفير برنامج يمكنه تفسير المدخلات وشرح المخرجات. سيوفر artificial intelligence تفاعلات شبيهة بالبشر مع البرامج ويقدم دعم اتخاذ القرار لمهام محددة ، لكنه ليس بديلاً للبشر – ولن يكون في أي وقت قريبًا.

 

المصادر

https://www.uc.edu/content/dam/uc/ce/docs/OLLI/Page%20Content/ARTIFICIAL%20INTELLIGENCEr.pdf

 

https://www.dcpehvpm.org/E-Content/BCA/BCA-III/artificial_intelligence_tutorial.pdf