الذكاء الاصطناعي.. ما هو وما مجالاته؟

مقالات ذات صلة

تقنيات الذكاء الاصطناعي.. التطبيقات والمستقبل

السيرة الذاتية بالذكاء الاصطناعي.. أشهر التطبيقات

هذه الوظائف في مأمن من ثورة الذكاء الاصطناعي.. تعرف عليها

يُشير مصطلح "الذكاء الاصطناعي" إلى محاكاة عمليات الذكاء البشري بواسطة الآلات، وخاصة أنظمة الكمبيوتر. تابع قراءة السطور التالية للتعرّف أكثر على المقصود بالذكاء الاصطناعي وما هي مجالاته.

ما هو الذكاء الاصطناعي؟

يُشير مصطلح "الذكاء الاصطناعي" إلى محاكاة عمليات الذكاء البشري بواسطة الآلات، وخاصة أنظمة الكمبيوتر. تشمل التطبيقات المحددة للذكاء الاصطناعي الأنظمة الخبيرة ومعالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الكلام.

مع تسارع انتشار الذكاء الاصطناعي، كان البائعون يتدافعون للترويج لكيفية استخدام الذكاء الاصطناعي في منتجاتهم وخدماتهم. يتطلب الذكاء الاصطناعي أساسًا من الأجهزة والبرامج المتخصصة لكتابة وتدريب خوارزميات التعلم الآلي. لا توجد لغة برمجة واحدة مرادفة للذكاء الاصطناعي، لكن بعض لغات البرمجة قد يكون أكثر شيوعًا من غيرها، بما في ذلك Python و R و Java.

بشكل عام، تعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي من خلال استيعاب كميات كبيرة من بيانات التدريب المسمى، وتحليل البيانات من أجل تكوين الارتباطات والأنماط، واستخدام هذه الأنماط لعمل تنبؤات حول الحالات المستقبلية. بهذه الطريقة، يمكن أن يتعلم روبوت الدردشة، حيث يتم في هذه الحالة تغذيته بأمثلة من الدردشات النصية وكيفية إجراء تبادلات واقعية بين الأشخاص، أو يمكن لأداة التعرف على الصور أن تتعلم تحديد الكائنات في الصور ووصفها من خلال مراجعة ملايين الأمثلة.

تركز برمجة الذكاء الاصطناعي على ثلاث مهارات معرفية: التعلم والاستدلال والتصحيح الذاتي. في عمليات التعلم، تُركز برمجة الذكاء الاصطناعي على الحصول على البيانات وإنشاء قواعد لكيفية تحويل البيانات إلى معلومات قابلة للتنفيذ. توفر القواعد، التي تسمى الخوارزميات، لأجهزة الحوسبة إرشادات خطوة بخطوة حول كيفية إكمال مهمة محددة.

مجالات الذكاء الاصطناعي

من مجالات الذكاء الاصطناعي ما يلي:

• آلات رد الفعل: الآلات التفاعلية هي من بين أنواع الذكاء الاصطناعي التي بدأت خلال المرحلة الأولى من ثورة الذكاء الاصطناعي. هذه هي أقدم أشكال أنظمة الذكاء الاصطناعي ذات القدرات التقنية المحدودة نسبيًا. ومن المثير للاهتمام أن هذه الآلات لا تعمل من خلال قاعدة ذاكرة. ومع ذلك، فهم يُحاكون قدرات العقل البشري على الاستجابة. هذه الآلات لا تنفذ الوظائف القائمة على الذاكرة. لا يمكنهم استخدام خبراتهم السابقة لإدارة المهام الحالية المعينة لهم. باختصار، هذه من بين أنواع أنظمة الذكاء الاصطناعي التي لا تملك القدرة على "تعلم" الأشياء وتنفيذ ما تعلموه في أفعالهم المستقبلية. أهم تطبيق لهذه الأنواع من أنظمة الذكاء الاصطناعي هو الاستجابة لمجموعة نموذجية من المدخلات على الفور.
• نظام الذكاء الاصطناعي ذا الذاكرة المحدودة: وهو أيضًا من بين الأنواع الأولى للذكاء الاصطناعي التي يمكنها "التعلم" من خلال تجاربها. تجمع أنظمة الذكاء الاصطناعي ذات الذاكرة المحدودة بين القدرات على التفاعل والتعلم من البيانات السابقة. الآن، تؤدي عملية "التعلم" إلى البراعة التقنية لاتخاذ قرارات ذكية. أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية، بما في ذلك تلك التي تستخدم التعلم العميق، "مدربة" على التفاعل والتعلم. تمتلك أنظمة الذكاء الاصطناعي ذات الذاكرة المحدودة كمية كبيرة من بيانات التدريب. تساعد هذه المجموعة من قواعد البيانات هذه الأنواع من أنظمة الذكاء الاصطناعي على تحليل ما يجري بسرعة إلكترونية. يمكن أن يكون "جهاز مسح بصمات الأصابع" أحد أكثر الأمثلة ذات الصلة لأنظمة الذكاء الاصطناعي ذات الذاكرة المحدودة.
• التعلم الآلي: فيما يتعلق بالتكنولوجيا المتقدمة، يُعدّ التعلم الآلي من أكثر المجالات تطلبًا، فهو يثير ضجة كل يوم عندما يتم تقديم منتج جديد من قبل أي شركة تستخدم تقنيات وخوارزميات تعلم الآلة وتُقدّمها  للمستهلك بطريقة إبداعية للغاية. التعلم الآلي هو الأسلوب الذي يمنح أجهزة الكمبيوتر القدرة على التعلم دون أن تتم برمجتها، من خلال الخبرة الرياضية المعقدة، يصمم المبرمجون خوارزميات التعلم الآلي التي يتم ترميزها بلغة الآلة من أجل إنشاء نظام ML كامل. بهذه الطريقة، يمكننا ML من أداء مهام لتصنيف البيانات وفك تشفيرها وتقديرها من مجموعة بيانات معينة. في السنوات الماضية، منحنا هذا سيارات ذاتية القيادة، والتعرف على الصور والكلام، ونماذج التنبؤ بالطلب، والقدرة على إجراء بحث مفيد على الويب، والعديد من التطبيقات الشاملة.
• الشبكة العصبية: تقوم الشبكة العصبية على دمج العلوم والآلات المعرفية لأداء المهام، وهي فرع من فروع الذكاء الاصطناعي الذي يستخدم علم الأعصاب، جزء من علم الأحياء يهتم بالجهاز العصبي والدماغ البشري. تقوم الشبكة العصبية بتمثيل الدماغ البشري حيث يتكون الدماغ البشري من عدد لا حصر له من الخلايا العصبية. بعبارات بسيطة، الشبكة العصبية الاصطناعية هي عبارة عن مجموعة من الخوارزميات المستخدمة للعثور على العلاقات الأولية عبر مجموعات البيانات خلال العملية التي تحاكي عملية تشغيل الدماغ البشري. تُعرف الخلايا العصبية الاصطناعية باسم الإدراك الحسي. الخلية العصبية في الشبكة العصبية لها وظيفة رياضية التي يتمثل عملها في جمع المعلومات وتصنيفها وفقًا لهيكل معين. من التنبؤ إلى أبحاث السوق، يتم استخدام هذا النوع من الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع للكشف عن الاحتيال، وتحليل المخاطر، وتنبؤ البورصة، والتنبؤ بالمبيعات وغيرها الكثير.
• الروبوتات: علم الروبوتات هو مجال متعدد التخصصات من العلوم والهندسة مدمج مع الهندسة الميكانيكية والهندسة الكهربائية وعلوم الكمبيوتر وغيرها الكثير.

تحدد الروبوتات تصميم الروبوتات وإنتاجها وتشغيلها واستخدامها. يتعامل مع أنظمة الكمبيوتر للتحكم والحصول على نتائج ذكية وتحويل المعلومات. يتم استخدام الروبوتات في كثير من الأحيان لإجراء المهام التي قد تكون شاقة بالنسبة للبشر لأداء ثابت. تتضمن مهام الروبوتات الرئيسية: خط التجميع لتصنيع السيارات، نقل الأجسام الكبيرة في الفضاء بواسطة وكالة ناسا. يقوم باحثو الذكاء الاصطناعي أيضًا بتطوير روبوتات باستخدام التعلم الآلي لضبط التفاعل على المستويات الاجتماعية.

• النظم الخبيرة: تم النظر في الأنظمة الخبيرة وسط أول نموذج ناجح لبرمجيات الذكاء الاصطناعي. تم تصميمها لأول مرة في السبعينيات وبعد ذلك تصاعدت في الثمانينيات. تحت مظلة تقنية الذكاء الاصطناعي، يشير النظام الخبير إلى نظام الكمبيوتر الذي يحاكي ذكاء صنع القرار لخبير بشري. يقوم بذلك عن طريق اشتقاق المعرفة من قاعدة معارفه من خلال تطبيق قواعد المنطق والرؤى فيما يتعلق باستفسارات المستخدم. تعتمد فعالية نظام الخبراء بشكل كامل على معرفة الخبير المتراكمة في قاعدة المعرفة. كلما زادت المعلومات التي تم جمعها فيه، زاد النظام من كفاءته. تم تصميم الأنظمة الخبيرة للتعامل مع المشكلات المعقدة من خلال التفكير المنطقي، والذي يتم التعبير عنه بشكل خاص بقواعد "إذا-آنذاك" بدلاً من جدول الأعمال التقليدي للترميز. تشمل الميزات الرئيسية للأنظمة الخبيرة التنفيذ عالي الاستجابة والموثوق.