ما هو الذكاء الاصطناعي؟

الذكاء الاصطناعي هو الذكاء الذي تظهره الآلات. أصبح هذا الذكاء شائعًا جدًا في عالم اليوم. الغرض من الذكاء الاصطناعي هو تبسيط المساعي البشرية ومساعدتنا على اتخاذ قرارات أفضل.

ما هو الذكاء الاصطناعي؟
 ما هو الذكاء الاصطناعي؟


 يتضمن الذكاء الاصطناعي محاكاة الذكاء الطبيعي في آلات مبرمجة لتعلم وتقليد الأعمال البشرية. يمكن لهذه الآلات أن تتعلم من خلال التجربة وأن تفعل أشياء مثل البشر. هناك وجهات نظر مختلفة حول مسألة ما هو الذكاء الاصطناعي:

الشخص العادي ، ذو الفهم السطحي للتكنولوجيا ، يربطهم بالروبوتات ويتخيلهم كشخصية يمكنها التصرف والتفكير بمفردها.

يعرّف الخبراء هذا المفهوم على أنه مجموعة من الخوارزميات التي يمكنها أداء النتائج دون الحاجة إلى تعليمات صريحة ؛ إذن باختصار ، فإن معنى هذا المفهوم هو كما يلي:

مخلوق ذكي من صنع الإنسان

القدرة على القيام بالأشياء بذكاء وبدون تعليمات صريحة

قادرة على التفكير والتصرف بشكل منطقي وإنساني

نظرة سريعة على تاريخ الذكاء الاصطناعي:

صاغ هذا المصطلح لأول مرة في عام 1956 من قبل عالم يدعى مارفن مينسكي في كلية دارتموث. فيما يلي بعض الخبراء الذين أوصلوا المصطلح إلى وضعه الحالي.

تشارلز باباج

جون فون نيومان

آلان تورينج

مارفن مينسكي

أوليفر سلفريدج

جون مكارثي

ألين نيويل

هربرت سيمون

جوزيف وايزنباوم

إدوارد فيجنباوم

وارن ماكولو

والتر بيتس

دونالد

مارفن مينسكي

دين ادموندز

اسحاق اسيموف

آرثر صموئيل

جورج تاون

عرض جي سي

هربرت جيلر

من وجهة نظر فنية ، الهدف من هذا الذكاء هو مساعدة القدرات البشرية على اتخاذ قرارات متقدمة باستخدام تأثيرات بعيدة المدى. من وجهة نظر فلسفية ، يمكن لهذا الذكاء أن يساعد الناس على عيش حياة ذات معنى دون القيام بأي عمل شاق. يساعد هذا المفهوم في إدارة الشبكة المعقدة للأفراد والشركات والحكومات والدول من أجل مواصلة أنشطتهم بطريقة تعود بالنفع على جميع الأفراد.

اليوم ، يتم مشاركة هدف الذكاء الاصطناعي مع جميع الأدوات والاستراتيجيات المختلفة التي تم اختراعها على مدار الألف عام الماضية. تم تقديم الذكاء الاصطناعي أيضًا باعتباره الاختراع البشري النهائي. 

يشمل هذا المفهوم الإبداع والنهج الذي يخترع الأدوات والخدمات التي تغير طريقة حياة الإنسان بشكل كبير ، ومن المأمول أن تقضي هذه التكنولوجيا على الصراع وعدم المساواة والمعاناة الإنسانية. بالطبع ما سبق يتعلق بالمستقبل البعيد والبشر ما زالوا بعيدين عن هذه النتائج. في الوقت الحاضر ، غالبًا ما تستخدم الشركات هذا المفهوم لتحسين كفاءة العملية ، وأتمتة المهام كثيفة الموارد ، وتوقعات الأعمال بناءً على بيانات ثابتة بدلاً من المشاعر الحقيقية.

ستكون مهتمًا أيضًا بمعرفة:

 ما هي المهارات التي تتطلبها هندسة المبيعات؟

كيف يمكن قياس مدى توافق الذكاء الاصطناعي مع السلوك البشري؟

اختبار تورينج

نهج النمذجة المعرفية

نهج قانون الفكر

نهج العامل العقلاني

فيما يلي سوف نطور الطرق المذكورة أعلاه:

اختبار تورينج

أساس اختبار تورينج هو أن هذا الذكاء يجب أن يكون قادرًا على التواصل مع العامل البشري. يجب ألا يستنتج العامل البشري المثالي أن الجانب الآخر هو الذكاء الاصطناعي. الخصائص التالية ضرورية في هذه المعلومات الاستخباراتية لتحقيق الأهداف المعلنة:

معالجة اللغة الطبيعية للتواصل الناجح

فعل تمثيل المعرفة كذكرى لتلك المعرفة

التفكير التلقائي لاستخدام المعلومات المخزنة للإجابة على الأسئلة والاستنتاجات الجديدة

التعلم الآلي لتحديد الأنماط والتكيف مع المواقف الجديدة

نهج النمذجة المعرفية

يحاول نهج النمذجة المعرفية بناء نموذج لهذا الذكاء يعتمد على الإدراك البشري. هناك ثلاث طرق لتحليل وظيفة الدماغ البشري:

الاستبطان: تقديم الأفكار وبناء نمط قائم عليها

التجارب النفسية: إجراء التجارب على البشر ومراقبة سلوكهم

تصوير الدماغ: استخدام التصوير بالرنين المغناطيسي لمراقبة كيفية عمل الدماغ في سيناريوهات مختلفة والتكرار من خلال الكود

نهج لقواعد الفكر

تتضمن قوانين الفكر قائمة واسعة من الافتراضات المنطقية التي تحكم عمل العقل البشري. يمكن تقنين قواعد التفكير وتطبيقها على خوارزميات هذا الذكاء. 

تتطلب المشكلات المتعلقة بهذا النهج العديد من التفاصيل الدقيقة ؛ لأن حل المشكلة بدقة ووفقًا لقواعد التفكير عن طريق حل المشكلات في الممارسة يمكن أن يكون مختلفًا تمامًا عن بعضهما البعض. هناك أيضًا إجراءات يتخذها البشر دون التأكد تمامًا من النتيجة. قد لا تتضمن هذه الإجراءات خوارزميات قابلة للتكرار إذا كانت هناك معلمات مختلفة.

نهج العامل العقلاني

يعمل نهج الوكيل العقلاني على تحقيق أفضل نتيجة ممكنة في حالته الحالية. وفقًا لمقاربة قانون الفكر ، يجب أن يتصرف الكيان وفقًا للقضايا المنطقية ؛ ولكن هناك حالات لا يتماشى فيها الإجراء مع المنطق الصحيح وله العديد من النتائج. يحاول نهج الوكيل العقلاني اتخاذ أفضل خيار ممكن في الوضع الحالي ، وبالتالي فهو عامل أكثر ديناميكية واستقرارًا.

كيف يعمل الذكاء الاصطناعي؟

يتضمن بناء نظام من هذا النوع من الذكاء عملية دقيقة للهندسة العكسية للميزات والقدرات البشرية في آلة واستخدام قوتها الحاسوبية لتجاوز القدرات البشرية. لفهم كيفية عمل هذا الذكاء ، من الضروري إجراء دراسات متعمقة في مختلف المجالات الفرعية ودراسة كيفية تطبيق هذه المجالات في مجالات مختلفة من الصناعة.

التعلم الآلي: تعلم الآلة كيفية الاستنتاج واتخاذ القرارات بناءً على الخبرة السابقة. سيكون من الضروري بعد ذلك تحديد الأنماط وتحليل البيانات السابقة لاستنباط معنى نقاط البيانات هذه للوصول إلى نتيجة محتملة دون الحاجة إلى تضمين الخبرة البشرية في تعليمات العمل. توفر هذه الأتمتة الوقت للشركات لتحقيق النتائج من خلال تقييم البيانات ومساعدتها على اتخاذ قرارات أفضل.

التعلم العميق: التعلم العميق هو أسلوب التعلم الآلي. إنه تعلم الآلة لتصنيف النتائج واستنتاجها والتنبؤ بها من خلال معالجة المدخلات من خلال الطبقات.

الشبكات العصبية: تعمل الشبكات العصبية على نفس مبادئ الخلايا العصبية البشرية. إنها مجموعة من الخوارزميات التي تصور العلاقة بين المتغيرات المختلفة أدناه وتعالج البيانات مثل الدماغ البشري.

معالجة اللغة الطبيعية: البرمجة اللغوية العصبية هو علم قراءة وفهم وتفسير اللغة عن طريق الآلة. تستجيب معالجة اللغة الطبيعية من خلال فهم الغرض من الآلة وفقًا لذلك.

رؤية الكمبيوتر: تحاول خوارزميات الرؤية الحاسوبية فهم صورة عن طريق تحليل صورة ودراسة أجزاء مختلفة من الكائنات. يساعد هذا الآلات على تصنيف مجموعة من الصور والتعلم منها للحصول على مخرجات أفضل بناءً على الملاحظات السابقة.

الحسابات المعرفية: تحاول الخوارزميات الحسابية المعرفية محاكاة النص والكلام والصور والأشياء في دماغ الإنسان عن طريق تحليل النص.

أنواع الذكاء الاصطناعي

يتم إنشاء كيانات مختلفة من هذه الاستخبارات لأغراض مختلفة. يمكن تصنيف هذا الذكاء إلى فئات مختلفة من وجهات نظر مختلفة. فيما يلي فئتان شائعتان:

الذكاء الاصطناعي الرقيق (ANI)

يعد النموذج الرفيع حاليًا هو الوضع الأكثر شيوعًا لهذا الذكاء. تم تصميم هذه الأنظمة لحل مشكلة ويمكن أن تعمل بشكل جيد. كما يتضح من تعريف هذا المفهوم ، لديهم قدرات محدودة وتشمل أشياء مثل التوصية بمنتج لمستخدم التجارة الإلكترونية أو التنبؤ بالطقس. حتى الآن ، ANI هو النوع الوحيد من الذكاء الموجود خارجيًا. يمكن لمثل هذه التقنيات أن تقترب وتتفوق في كثير من الحالات على الأداء البشري في مجالات محددة للغاية ، ولكن هذا ممكن فقط في البيئات شديدة التحكم مع مجموعة من المعلمات.

الذكاء العام الاصطناعي (AGI)

لا يزال الذكاء الاصطناعي العام مفهومًا نظريًا ولم يتم تنفيذه عمليًا. النموذج العام هو نوع من الذكاء له وظيفة معرفية على المستوى البشري ويتضمن مجموعة واسعة من المجالات مثل معالجة اللغة ومعالجة الصور والأداء الحسابي والاستدلال.

يجب أن يتكون نظام AGI من آلاف أنظمة ANI التي تعمل بشكل مستمر وتتواصل مع بعضها البعض لتقليد التفكير البشري. حتى الآن ، حتى مع أنظمة الحوسبة والبنى التحتية الأكثر تقدمًا مثل Fujitsu K أو Watson IBM ، استغرقت محاكاة ثانية واحدة للنشاط العصبي 40 دقيقة للتنفيذ. تمثل هذه المرة التعقيد الهائل والترابط بين الدماغ البشري والتحديات الهائلة لإنشاء الذكاء الاصطناعي باستخدام الموارد البشرية الموجودة.

سحابة الذكاء الاصطناعي (ASI)

لم يسفر الذكاء البشري عن نتائج بعد وهو حاليًا موضوع علمي وخيالي بحت ، لكن هذا يعتبر تطورًا منطقيًا من الذكاء العام الاصطناعي. يمكن لنظام ASI تجاوز جميع القدرات البشرية. تشمل هذه المهارات اتخاذ القرار والتفكير المنطقي وحتى أشياء مثل صنع فن أفضل وإنشاء علاقات رومانسية.

بمجرد توفر ASIs ، يمكن لأنظمة ASI تحسين قدراتها بسرعة والتقدم إلى المجالات التي قد تكون حلمًا للبشر اليوم. على الرغم من أن الفجوة بين الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي صغيرة نسبيًا (تصل إلى نانوثانية واحدة وفقًا لبعض المصادر) ، على الرغم من تحديات النهج العام ، يبدو أن هذه الخطوة ستتحقق في المستقبل البعيد.

في أي مجالات يستخدم الذكاء الاصطناعي؟

يستخدم هذا النهج في مختلف المجالات لتقديم رؤى حول سلوك المستخدم وتقديم توصيات تعتمد على البيانات ؛ على سبيل المثال ، تستخدم خوارزمية البحث التنبئي من Google بيانات المستخدم السابقة للتنبؤ بعمليات البحث للمستخدم التالي في شريط البحث. تستخدم Netflix البيانات التاريخية للمستخدم للتوصية بالأفلام التي تناسب اهتماماته على أفضل وجه. يستخدم Facebook البيانات التاريخية للمستخدمين لتقديم اقتراحات تلقائيًا لوضع علامات على الأصدقاء بناءً على ميزات الوجه في الصور. 

يتم استخدام هذا الذكاء في أماكن مختلفة من قبل المؤسسات الكبيرة لتبسيط حياة المستخدمين النهائيين. بشكل عام ، تندرج تطبيقات هذا الذكاء في فئة معالجة البيانات وتشمل ما يلي:

ابحث عن البيانات وحسِّن البحث لتقديم النتائج الأكثر صلة

يتم تطبيق السلاسل المنطقية للمنطق الشرطي على تنفيذ سلسلة من العبارات بناءً على المعلمات

التعرف على العلاقة لتحديد الأنماط المهمة في مجموعة بيانات كبيرة لاكتساب رؤى فريدة

استخدم النماذج الممكنة للتنبؤ بالنتائج المستقبلية

ما هي فوائد الذكاء الاصطناعي؟

فوائد هذه التكنولوجيا في حياة الإنسان لا تخفى على أحد. يتراوح هذا المفهوم من النصائح الموسيقية وخرائط الطريق والأوراق النقدية إلى منع الاحتيال والمزيد. هناك خط رفيع بين التقدم والدمار ، وهناك دائما سيف ذو حدين ، كما في الذكاء الاصطناعي.

 فيما يلي بعض فوائد هذا الذكاء:

تقليل الخطأ البشري

24.7 متاح

مساعدة في المهام المتكررة

مساعد رقمي

قرارات أسرع

صانع القرار العقلاني

التطبيقات الطبية

تحسين الأمان

التواصل الفعال

الذكاء الاصطناعي

متطلبات الذكاء الاصطناعي

فيما يلي بعض المتطلبات الأساسية لتعلم هذا العلم:

إتقان قوي للرياضيات بما في ذلك حساب التفاضل والتكامل والإحصاء والاحتمالات

خبرة كافية في لغات البرمجة مثل Java أو Python

إجادة عالية في فهم وكتابة الخوارزميات

خلفية قوية في مهارات تحليل البيانات

الكفاءة المثلى في الرياضيات المتقطعة

هل أنت مهتم بتعلم لغة الآلة؟

تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الحياة اليومية

فيما يلي قائمة بتطبيقات هذه المعرفة التي يستخدمها البشر في حياتهم اليومية:

التسوق عبر الإنترنت: تُستخدم هذه المعرفة في التسوق عبر الإنترنت لتقديم توصيات مخصصة للمستخدمين بناءً على عمليات البحث والمشتريات السابقة.

المساعدون الرقميون الشخصيون: تستخدم الهواتف الذكية هذا الذكاء لتقديم خدمات مخصصة. يمكن للمساعدين الشخصيين الرقميين الإجابة على الأسئلة ومساعدة المستخدمين على تنظيم أنشطتهم اليومية دون عناء.

الترجمة الآلية: يمكن لبرامج الترجمة اللغوية القائمة على هذه المعلومات أن تساعد المستخدمين على فهم اللغات الأخرى من خلال توفير الترجمة والترجمة والتعرف على اللغة.

الأمن السيبراني: يمكن أن تساعد هذه التقنية في تحديد الهجمات الإلكترونية ومكافحتها بناءً على التعرف على الأنماط وصد الهجمات.

الذكاء الاصطناعي ضد فيروس كورونا: تم استخدام هذا الذكاء في Covid-19 لاكتشاف الفاشيات ومعالجة مطالبات الرعاية الصحية وتتبع انتشار المرض.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التجارة

هذه التكنولوجيا لديها القدرة على تغيير العديد من الصناعات مع مجموعة واسعة من الاستخدامات الممكنة. ما تشترك فيه كل هذه الصناعات المختلفة هو أنها تعتمد على البيانات. فيما يلي نظرة على الصناعات التي يتألق فيها هذا الذكاء حاليًا:

رعاية صحية

الادارة

تساعد هذه الأنظمة في المهام البشرية اليومية لتقليل الخطأ البشري وزيادة الكفاءة. نسخ الملاحظات الطبية من خلال البرمجة اللغوية العصبية للمساعدة في معلومات المريض يجعل من السهل على الأطباء قراءتها.

التطبيب عن بعد

يمكن للمرضى في غير حالات الطوارئ الاتصال بنظام الذكاء الاصطناعي بالمستشفى لتحليل أعراضهم. يمكن للمرضى إدخال علاماتهم الحيوية وتقييم مدى الحاجة إلى رعايتهم الطبية. سيؤدي ذلك إلى تقليل عبء العمل على المهنيين الطبيين وإبلاغهم بشكل أفضل بحالات الطوارئ.

التشخيص المساعد

من خلال رؤية الكمبيوتر والشبكات العصبية التلافيفية ، يمكن لهذا الذكاء قراءة فحوصات التصوير بالرنين المغناطيسي للأورام والأورام الخبيثة الأخرى بشكل أسرع بكثير من أطباء الأشعة وبمعدل خطأ أقل.

الجراحة بمساعدة الروبوت

تتميز العمليات الجراحية الروبوتية بمعدل خطأ منخفض جدًا ويمكن إجراؤها بشكل مستمر على مدار الساعة دون إجهاد. نظرًا لأنهم يعملون بدرجة عالية من الدقة ، فإنهم أقل عدوانية من الطرق التقليدية ، مما يقلل من الوقت الذي يقضيه المرضى في المستشفى للتعافي.

مراقبة الإحصائيات الحيوية

الحالة الصحية للفرد هي عملية مستمرة تعتمد على المستويات المختلفة للإحصاءات الحيوية المعنية. اليوم ، هذه البيانات غير متوفرة في السوق الشامل بسبب الشعبية الهائلة لأجهزة التغطية ولا تنتظر سوى التحليل لتقديم رؤى عملية.

التجارة الإلكترونية

توصيات فعالة

غالبًا ما تكون الاقتراحات الفعالة أحد الأمثلة الأولى للأشخاص الذين يُسألون عن تطبيقات الأعمال لهذه الذكاء. هذا لأن هذا الذكاء قد أنتج نتائج هائلة في مجال التسويق الرقمي. يستخدم معظم رجال الأعمال الكبار هذه المعرفة ليقترحوا على جمهورهم توصيات المنتجات المفضلة لديهم ويضمنوا ربحية أعمالهم.


Plus récente Plus ancienne

نموذج الاتصال