يعد الذكاء الاصطناعي artificial intelligence ثورة حقيقية في عالم التكنولوجيا والتطور المعرفي.
ما هو الذكاء الاصطناعي artificial intelligence؟
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.
يتطلب الذكاء الاصطناعي أساسًا من الأجهزة والبرامج المتخصصة لكتابة وتدريب خوارزميات التعلم الآلي. لا توجد لغة برمجة واحدة مرادفة للذكاء الاصطناعي ، لكن القليل منها ، بما في ذلك Python و R و Java ، شائع.
كيف تعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي؟
بشكل عام ، تعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي عن طريق استيعاب كميات كبيرة من بيانات التدريب المسمى ، وتحليل البيانات من أجل الارتباطات والأنماط ، واستخدام هذه الأنماط لعمل تنبؤات حول الحالات المستقبلية. بهذه الطريقة ، يمكن أن يتعلم روبوت الدردشة الذي يتم تغذيته بأمثلة من الدردشات النصية كيفية إجراء تبادلات واقعية مع 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.
ترتكز عمليات التعلم 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 معينة.
لماذا يعد الذكاء الاصطناعي مهما artificial intelligence؟
يعد الذكاء الاصطناعي مهمًا لأنه يمكن أن يمنح المؤسسات رؤى جديدة حول عملياتها ، ولأنه في بعض الحالات ، يمكن للذكاء الإصطناعي أداء المهام بشكل أفضل من البشر. خاصة عندما يتعلق الأمر بالمهام المتكررة، والموجهة نحو التفاصيل مثل تحليل أعداد كبيرة من المستندات القانونية، لضمان ملء المعلومات بشكل صحيح ، غالبًا ما تكمل أدوات الذكاء الاصطناعي المهام بسرعة وبأخطاء قليلة نسبيًا.مما أدى إلى خلق فرص عمل هائلة .
يستخدم خوارزميات التعلم الآلي المتطورة، للتنبؤ بالوقت الذي من المحتمل أن يحتاج فيه الناس إلى وسيلة نقل في مناطق معينة ، مما يساعد بشكل استباقي في جعل السائقين على الطريق قبل الحاجة. كمثال آخر ، أصبحت Google واحدة من أكبر الشركات التي تقدم مجموعة من الخدمات عبر الإنترنت باستخدام التعلم الآلي لفهم كيفية استخدام الأشخاص لخدماتهم ثم تحسينها. في عام 2017 ، أعلن الرئيس التنفيذي للشركة ، Sundar Pichai ، أن Google ستعمل كشركة “AI الأولى”.
استخدمت أكبر المؤسسات وأكثرها نجاحًا اليوم الذكاء الاصطناعي لتحسين عملياتها واكتساب ميزة على منافسيها.
أنواع الذكاء الاصطناعي:
يمكن تصنيف الذكاء الاصطناعي إلى أربعة أنواع ، بدءًا من الأنظمة الذكية الخاصة بالمهام المستخدمة على نطاق واسع اليوم والتقدم إلى الأنظمة الواعية التي لم توجد بعد. الفئات هي كما يلي:
1-النوع 1: آلات رد الفعل. أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه ليس لها ذاكرة وهي مهمة محددة. مثال على ذلك Deep Blue ، برنامج الشطرنج IBM الذي تغلب على Garry Kasparov في التسعينيات. يمكن لـ Deep Blue تحديد القطع الموجودة على رقعة الشطرنج وإجراء تنبؤات ، ولكن نظرًا لعدم وجود ذاكرة له ، لا يمكنه استخدام الخبرات السابقة لإبلاغ الخبرات المستقبلية
2-النوع 2: ذاكرة محدودة. تتمتع أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه بذاكرة ، لذا يمكنهم استخدام الخبرات السابقة لإبلاغ القرارات المستقبلية. تم تصميم بعض وظائف اتخاذ القرار في السيارات ذاتية القيادة بهذه الطريقة.
3-النوع 3: نظرية العقل. نظرية العقل مصطلح علم النفس. عند تطبيقه على الذكاء الاصطناعي ، فهذا يعني أن النظام سيكون لديه الذكاء الاجتماعي لفهم المشاعر. سيكون هذا النوع من الذكاء الاصطناعي قادرًا على استنتاج النوايا البشرية والتنبؤ بالسلوك ، وهي مهارة ضرورية لأنظمة الذكاء الاصطناعي لتصبح أعضاء لا يتجزأ من الفرق البشرية.
4-النوع الرابع: الوعي الذاتي. في هذه الفئة ، تمتلك أنظمة الذكاء الاصطناعي إحساسًا بالذات ، مما يمنحها الوعي. الآلات ذات الوعي الذاتي تفهم حالتها الحالية. لكن هذا النوع من الذكاء الاصطناعي غير موجود بعد.
ما هي أمثلة تقنية الذكاء الاصطناعي وكيف يتم استخدامها اليوم؟
1-الأتمتة. عند الاقتران بتقنيات الذكاء الاصطناعي ، يمكن لأدوات الأتمتة توسيع حجم وأنواع المهام التي يتم تنفيذها. ومن الأمثلة على ذلك أتمتة العمليات الروبوتية ( RPA).
2-التعلم الالي. هذا هو علم جعل الكمبيوتر يعمل بدون برمجة. التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي والتي ، بعبارات بسيطة للغاية ، يمكن اعتبارها أتمتة التحليلات التنبؤية. هناك ثلاثة أنواع من خوارزميات التعلم الآلي:
*Supervised learning(التعلم تحت الإشراف)
*Unsupervised learning(تعليم غير مشرف عليه)
*Reinforcement learning(تعزيز التعلم)
3-رؤية الجهاز. تمنح هذه التقنية الآلة القدرة على الرؤية.
4-معالجة اللغة الطبيعية (NLP). هذا هو معالجة لغة الإنسان بواسطة برنامج كمبيوتر.
5-علم الروبوتات. يركز هذا المجال الهندسي على تصميم وتصنيع الروبوتات.
6-سيارات ذاتية القيادة.
ما هي فوائد و مساوئ الذكاء الاصطناعي؟
الحسنات:
*جيد في الوظائف الموجهة نحو التفاصيل.
*تقليل وقت المهام المليئة بالبيانات .
*يقدم نتائج متسقة.
*يتوفر دائمًا الوكلاء الافتراضيون المدعومون بالذكاء الاصطناعي.
المساوئ:
*مكلفة.
*يتطلب خبرة فنية عميقة.
*محدودية المعروض من العمال المؤهلين لبناء أدوات الذكاء الاصطناعي.
*يعرف فقط ما تم عرضه.
*عدم القدرة على التعميم من مهمة إلى أخرى.
تطبيقات الذكاء الاصطناعيartificial intelligence:
1-الرعاية الصحية: يعد IBM Watson أحد أشهر تقنيات الرعاية الصحية. يفهم اللغة الطبيعية ويمكنه الرد على الأسئلة المطروحة عليه. يستخرج النظام بيانات المريض ومصادر البيانات الأخرى المتاحة لتشكيل فرضية، والتي يقدمها بعد ذلك مع مخطط تسجيل الثقة.
2-عالم الأعمال: يتم دمج خوارزميات التعلم الآلي في الأنظمة الأساسية للتحليلات وإدارة علاقات العملاء (CRM) للكشف عن معلومات حول كيفية خدمة العملاء بشكل أفضل(مثل روبوتات الدردشة في مواقع ويب).
3-في التعليم:
يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة عملية الدرجات ، مما يمنح المعلمين مزيدًا من الوقت. يمكنه تقييم الطلاب والتكيف مع احتياجاتهم ، ومساعدتهم على العمل وفقًا لسرعتهم الخاصة.
4-في التصنيع: كان التصنيع في طليعة دمج الروبوتات في سير العمل.
5-في الحماية و الأمان:
تستخدم المؤسسات التعلم الآلي في برامج إدارة المعلومات والأحداث (SIEM) والمجالات ذات الصلة لاكتشاف الحالات الشاذة وتحديد الأنشطة المشبوهة التي تشير إلى التهديدات. من خلال تحليل البيانات واستخدام المنطق لتحديد أوجه التشابه مع التعليمات البرمجية الخبيثة المعروفة ، يمكن للذكاء الاصطناعي توفير تنبيهات للهجمات الجديدة والناشئة في وقت أقرب بكثير من الموظفين البشريين وتكرارات التكنولوجيا السابقة. تلعب التكنولوجيا الناضجة دورًا كبيرًا في مساعدة المنظمات على محاربة الهجمات الإلكترونية.
للمزيد من المعلومات:
