ما هو الذكاء الاصطناعي و ما هي تطبيقاته؟

ما هو الذكاء الاصطناعي ( artificial intelligence )؟

 

في علم الكمبيوتر يشير مصطلح الذكاء الإصطناعي (AI) إلى أي ذكاء شبيه بالإنسان يتم عرضه بواسطة الكمبيوتر أو الروبوت أو أي جهاز آخر. و تعريف الذكاء الاصطناعي الشائع يشير إلى قدرة الحاسوب أو الآلات على محاكاة قدرات العقل البشري و التعلم من الأمثلة والتجارب والتعرف على الأشياء و تعلم اللغة والاستجابة لها واتخاذ القرارات وحل المشكلات والجمع بين هذه القدرات وغيرها و هي قدرات لأداء وظائف قد يؤديها الإنسان مثل اسقبال نزيل الفندق أو قيادة السيارة.

 

أصبح الذكاء الاصطناعي اليوم جزءًا من الحياة اليومية في البيوت و المؤسسات و الشركات و أصبح التطور المفاجئ في تطوير الذكاء الاصطناعي ممكنًا من خلال التوافر المفاجئ لكميات كبيرة من البيانات وما يقابلها من تطور وتوافر واسع لأنظمة الكمبيوتر التي يمكنها معالجة كل تلك البيانات بشكل أسرع وأكثر دقة مما يستطيع البشر.

 

يكمل الذكاء الاصطناعي كلماتنا ونحن نكتبها ويقدم اتجاهات الطريق عندما نسأل ويوصي بما يجب أن نشتريه أو نشاهده وهو يدير التطبيقات التي تساعد المهنيين المهرة على أداء الأعمال المهمة.

 

يمكن أن يكون استيعاب مصطلحات الذكاء الاصطناعي صعبًا خاصة انها تذكر مع بعضها دائما ولذلك ما الفرق بين الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة ؟ و ما الفرق بين التعلم الآلي والتعلم العميق؟ وما الفرقبين الذكاء الصناعي الضعيف والذكاء الاصطناعي القوي؟

 

الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق

أسهل طريقة لفهم العلاقة بين الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي والتعلم العميق هي كما يلي:

 

• فكر في الذكاء الاصطناعي على أنه عالم كامل من تكنولوجيا الحوسبة الذي يفعل أي شيء يفعله الإنسان ويمكن أن تتضمن أنظمة الذكاء الاصطناعي أي شيء بدءًا من نظام خبير ( تطبيق لحل المشكلات يتخذ قرارات بناءً على قواعد معقدة إلى شيء مثل ما يعادل شخصية Pixar الخيالية Wall-E ، وهو جهاز كمبيوتر يطور الذكاء و الإرادة ).  
  
  

• التعلم الآلي هو فرعٌ من تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تتعلم من تلقاء نفسها حيث تعيد الأجهزة برمجة نفسها لأنها تستقبل المزيد من البيانات لأداء المهام المحددة التي صُممت لأدائها بدقة أكبر بشكل متزايد. 
  
  

• التعلم العميق هو فرع من تطبيقات التعلم الآلي التي تعلم نفسها لأداء مهمة محددة بدقة أكبر و بشكل متزايد دون تدخل بشري.
  
  

 

دعونا نلقي نظرة فاحصة على التعلم الآلي والتعلم العميق ، وكيف يختلفان.

 

تعلم الآلة (Machine learning )

 

تعتمد تطبيقات التعلم الآلي وتسمى أيضًا نماذج التعلم الآلي  على شبكة عصبية ، وهي عبارة عن شبكة من العمليات الحسابية التي تحاول محاكاة عملية الإدراك والتفكير في الدماغ البشري و الشبكة العصبية تتكون من ما يلي:

• المدخلات،حيث تدخل البيانات في الشبكة.

• وحدة معالجة البيانات حيث تقوم خوارزميات التعلم الآلي بمعالجة المدخلات .

• المخرجات ،حيث العديد من الاستنتاجات .

 

تعتمد نماذج التعلم الآلي على شبكات عصبية اصطناعية ذات طبقة مخفية واحدة فقط و يتم تغذية هذه النماذج ببيانات معززة بعلامات تحدد ميزاتها بطريقة تساعد النموذج في التعرف على البيانات وفهمها. و التعلم الآلي قادر على التعلم تحت الإشراف (أي التعلم الذي يتطلب إشرافًا بشريًا) ، مثل التعديل الدوري للخوارزميات في النموذج.

 

التعلم  العميق (  deep learning )

 

في التعلم العميق تعتمد النماذج على الشبكات العصبية العميقة ذات الطبقات المخفية المتعددة و كل منها يعمل على تنقيح استنتاجات الطبقة السابقة و تسمى حركة العمليات الحسابية عبر الطبقات المخفية إلى طبقة المخرجات بالانتشار الأمامي ( forward propagation ). عملية أخرى ، تسمى back propagation، تحدد الأخطاء في الحسابات ، وتخصص لها قيما ، وتدفعها مرة أخرى إلى الطبقات السابقة لتنقيح النموذج أو تدريبه.

 

تعمل بعض نماذج التعلم العميق مع البيانات التي تم تعريفها و يمكن للعديد منها العمل مع البيانات التي لم يتم تعريفها و نماذج التعلم العميق قادرة أيضًا على التعلم غير الخاضع للإشراف من خلال اكتشاف الميزات والأنماط في البيانات بأقل حد أدنى من الإشراف البشري.

 

مثال بسيط على الاختلاف بين التعلم العميق والتعلم الآلي الآخر هو الفرق بين نظام سيري من ابل ( Apple’s Siri ) (الذي يتعرف على أوامرك الصوتية دون تدريب) وتطبيقات التعرف على الصوت الموجودة قبل عقد من الزمن ، والتي تطلبت من المستخدمين تدريب البرنامج عن طريق نطق عشرات الكلمات للنظام قبل الاستخدام.

لكن نماذج التعلم العميق تدعم تطبيقات أكثر تعقيدًا بما في ذلك أنظمة التعرف على الصور التي يمكنها التعرف على الأشياء اليومية بسرعة ودقة أكبر .

 

أنواع الذكاء الاصطناعي

 

الذكاء الاصطناعي الضعيف ( weak ai )

يُطلق عليه عادة اسم ذكاء اصطناعي ضيق و يتم تدريبه على الذكاء الاصطناعي و التركيز على أداء مهام محددة و يقود الذكاء الاصطناعي الضعيف معظم تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تحيط بنا اليوم. “الضيق” هو ​​وصف أكثر دقة لهذا النوع من الذكاء الاصطناعي هذا ، لأنه ليس ضعيفًا لأنه يتيح بعض التطبيقات الرائعة للغاية ، بما في ذلك Siri من Apple و Alexa من Amazon ، وحاسوب IBM Watson والسيارات ذاتية القيادة.

 

الذكاء الاصطناعي القوي ( strong AI )

 

المعروف أيضًا باسم الذكاء الاصطناعي العام و هو الذكاء الاصطناعي الذي يكرر بشكل كامل استقلالية الدماغ البشري و هو الذكاء الاصطناعي الذي يمكنه حل العديد من المسائل وحتى اختيار المسائل التي يريد حلها دون تدخل بشري.

 

لا يزال الذكاء الاصطناعي القوي نظريًا بالكامل مع عدم وجود أمثلة عملية مستخدمة اليوم لكن هذا لا يعني أن الباحثين في مجال الذكاء الاصطناعي لا يستكشفون أيضًا (بحذر) الذكاء الاصطناعي الفائق (ASI) ، وهو الذكاء الاصطناعي الذي يتفوق على الذكاء أو القدرة البشرية.

 

 

تطبيقات الذكاء الاصطناعي

كما أشرنا سابقًا الذكاء الاصطناعي موجود في كل مكان اليوم ، لكن بعضًا منه كان موجودًا منذ فترة أطول مما تعتقد و فيما يلي عدد قليل من الأمثلة الأكثر شيوعًا:

 

• التعرف على الكلام:
  
  التعرف على الكلام يكون من خلال تقنية الذكاء الاصطناعي التي تتعرف على الكلمات المنطوقة وتحولها إلى نص رقمي و التعرف على الكلام هو القدرة على تشغيل برامج الإملاء على الكمبيوتر وأجهزة التحكم عن بعد الصوتية في التلفزيون والرسائل النصية التي تدعم الصوت ونظام تحديد المواقع العالمي (GPS) ، وقوائم الرد على الهاتف التي تعمل بالصوت.

 

• معالجة اللغة الطبيعية :
  
  تمكن البرمجة اللغوية العصبية تطبيقًا برمجيًا أو كمبيوتر أو آلة من فهم النص البشري وتفسيره وإنشاءه و البرمجة اللغوية العصبية في الذكاء الاصطناعي وراء المساعدين الرقميين (مثل Siri و Alexa ) ، وروبوتات الدردشة، وغيرها القائمة على النصوص و تستخدم بعض البرمجة اللغوية العصبية تحليل المشاعر لاكتشاف الحالة المزاجية أو الموقف أو الصفات الذاتية الاخرى في اللغة.

 

• التعرف على الصور :
  
  هي تقنية الذكاء الاصطناعي التي يمكنها تحديد وتصنيف الأشياء والأشخاص والكتابة وحتى الإجراءات داخل الصور الثابتة أو المتحركة. عادةً ما يتم استخدام التعرف على الصور من خلال الشبكات العصبية العميقة حيث يتم استخدام أنظمة التعرف على بصمات الأصابع وتطبيقات إيداع الشيكات المحمولة وتحليل الصور والفيديو والصور الطبية والسيارات ذاتية القيادة وغير ذلك الكثير.

 

• توصيات المنتجات:
  
  تستخدم مواقع الويب الخاصة بالبيع بالتجزئة والترفيه الذكاء الاصطناعي للتوصية بعمليات شراء أو وسائط إضافية من المحتمل أن تروق للعميل بناءً على نشاط العميل السابق والنشاط السابق للعملاء الآخرين وعوامل أخرى لا تعد ولا تحصى بما في ذلك الوقت من اليوم و الجو و وجدت الأبحاث أن توصيات الذكاء الاصطناعي يمكن أن تزيد المبيعات في أي موقع من 5٪ إلى 30٪.
  
  اقرأ ايضا: دور الذكاء الاصطناعي في التسويق

 

• الوقاية من الفيروسات والبريد العشوائي:
  
  بمجرد أن تكون مدفوعة بأنظمة خبيرة فإن البرامج المتخصصة في الكشف عن الفيروسات والبريد العشوائي تستخدم شبكات عصبية عميقة يمكنها تعلم اكتشاف أنواع جديدة من الفيروسات والبريد العشوائي بأسرع ما يمكن لمجرمي الإنترنت أن يحلموا بها.

 

• التداول الآلي في الأسهم:
  
  تم تصميم منصات التداول التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتحسين محافظ الأسهم مما يجعل الآلاف أو حتى ملايين الصفقات يوميًا تحدث دون تدخل بشري.

 

• خدمات النقل :
  
  تستخدم شركة اوبر وخدمات النقل الأخرى الذكاء الاصطناعي لمطابقة الركاب مع السائقين لتقليل أوقات الانتظار والالتفافات وحتى التخلص من الحاجة إلى زيادة الأسعار خلال فترات الازدحام الشديد.

 

• الروبوتات المنزلية:
  
  تستخدم مكنسة Roomba من iRobot الذكاء الاصطناعي لتحديد حجم الغرفة وتحديد العقبات وتجنبها ومعرفة المسار الأكثر كفاءة لتنظيف الأرضية و تعمل التكنولوجيا المماثلة على تشغيل جزازات العشب الآلية ومنظفات أحواض السباحة.

 

• الطيار الآلي:
  
  يستخدم الطيار الآلي مجموعة من المستشعرات و التقنيات و الخوارزميات والتعرف على الصور و تقنيات تجنب الاصطدام ومعالجة اللغة الطبيعية بهدف توجيه الطائرة بأمان في السماء و اشعار الطيارين حسب الحاجة و يقضي الطيارون أقل من ثلاث دقائق ونصف في قيادة الرحلة يدويًا.