استمتعوا في هذه المقالة الرائعة
ما هو الذكاء الاصطناعي؟
الذكاء الاصطناعي (AI) هو فرع واسع النطاق لعلوم الكمبيوتر
يهتم ببناء آلات ذكية قادرة على أداء المهام التي تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا. الذكاء الاصطناعي هو علم متعدد التخصصات له
مناهج متعددة ، لكن التطورات في التعلم الآلي والتعلم العميق تخلق نقلة نوعية في
كل قطاع تقريبًا من صناعة التكنولوجيا.
كيف يعمل الذكاء الاصطناعي؟
هل تستطيع الآلات التفكير؟
بعد أقل من عقد من كسر آلة التشفير النازية Enigma ومساعدة قوات الحلفاء على الفوز في الحرب
العالمية الثانية ، غيّر عالم الرياضيات Alan Turing التاريخ مرة ثانية بسؤال بسيط: "هل تستطيع
الآلات التفكير؟"
وضعت ورقة تورينج "الحوسبة
الآلية والذكاء" (1950) و اختبار تورينج اللاحق الهدف الأساسي
والرؤية للذكاء الاصطناعي.
الذكاء الاصطناعي في جوهره هو فرع علوم
الكمبيوتر الذي يهدف إلى الإجابة على سؤال تورينج بالإيجاب. إنه محاولة لتكرار أو محاكاة الذكاء البشري في
الآلات.
أدى الهدف التوسعي للذكاء الاصطناعي إلى إثارة
العديد من الأسئلة والنقاشات. لدرجة أنه
لا يوجد تعريف واحد للمجال مقبول عالميًا.
القيد الرئيسي في تعريف الذكاء الاصطناعي على
أنه مجرد "آلات بناء ذكية" هو أنه لا يفسر في الواقع ما هو الذكاء
الاصطناعي؟ ما الذي يجعل الآلة ذكية؟
في كتابهما الرائد بعنوان الذكاء الاصطناعي:
نهج حديث ، يتعامل المؤلفان ستيوارت راسل وبيتر نورفيج مع السؤال من خلال توحيد
عملهما حول موضوع العوامل الذكية في الآلات.
مع وضع هذا في الاعتبار ، فإن الذكاء الاصطناعي هو "دراسة العوامل
التي تتلقى تصورات من البيئة وتؤدي الإجراءات". (راسل ونورفيج الثامن)
يواصل نورفيج ورسل استكشاف أربعة مناهج
مختلفة حددت تاريخياً مجال الذكاء
الاصطناعي:
التفكير بطريقة إنسانية
التفكير بعقلانية
يتصرف بإنسانية
التصرف بعقلانية
تتعلق الفكرتان الأوليان بعمليات التفكير
والاستدلال ، بينما تتعامل الأفكار الأخرى مع السلوك. يركز نورفيج ورسل بشكل خاص على الوكلاء
العقلانيين الذين يعملون لتحقيق أفضل نتيجة ، مشيرين إلى أن "جميع المهارات
اللازمة لاختبار تورينج تسمح أيضًا للوكيل بالتصرف بعقلانية." (راسل ونورفيج).
يعرّف باتريك وينستون ، أستاذ الذكاء
الاصطناعي وعلوم الكمبيوتر في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا ، الذكاء الاصطناعي على
أنه "خوارزميات ممكّنة بواسطة قيود ، مكشوفة من خلال التمثيلات التي
تدعم النماذج المستهدفة في الحلقات التي تربط التفكير والإدراك والعمل معًا.
كيف يتم استخدام الذكاء الاصطناعي؟
يندرج الذكاء الاصطناعي عمومًا تحت فئتين
رئيسيتين:
الذكاء الاصطناعي الضيق: يُشار إليه أحيانًا باسم "الذكاء الاصطناعي
الضعيف" ، ويعمل هذا النوع من الذكاء الاصطناعي في سياق محدود وهو محاكاة
للذكاء البشري. غالبًا ما يركز الذكاء
الاصطناعي الضيق على أداء مهمة واحدة بشكل جيد للغاية وعلى الرغم من أن هذه الآلات
قد تبدو ذكية ، إلا أنها تعمل في ظل قيود وقيود أكثر بكثير من أبسط ذكاء بشري.
الذكاء الاصطناعي العام (AGI): يُشار إلى الذكاء الاصطناعي العام أحيانًا باسم
"الذكاء الاصطناعي القوي" ، وهو نوع الذكاء الاصطناعي الذي نراه في
الأفلام ، مثل الروبوتات من
Westworld أو البيانات
من
Star Trek: The Next Generation. الذكاء الاصطناعي العام هو آلة تتمتع بذكاء عام
، ومثل الإنسان ، يمكنها تطبيق هذه الذكاء لحل أي مشكلة.
الذكاء الاصطناعي لماذا هو مهم
يتيح الذكاء الاصطناعي (AI) للآلات إمكانية التعلم من التجربة والتكيف مع المدخلات
الجديدة وأداء مهام شبيهة بالبشر. تعتمد
معظم أمثلة الذكاء الاصطناعي التي تسمع عنها اليوم - من أجهزة الكمبيوتر للعب
الشطرنج إلى السيارات ذاتية القيادة - بشكل كبير
على التعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية.
باستخدام هذه التقنيات ، يمكن تدريب أجهزة الكمبيوتر على إنجاز مهام محددة
من خلال معالجة كميات كبيرة من البيانات والتعرف على الأنماط في البيانات.
-العالم اليوم
-كيف يتم استخدامه
-كيف تعمل
تاريخ الذكاء الاصطناعي
تمت صياغة مصطلح الذكاء الاصطناعي في عام 1956
، لكن الذكاء الاصطناعي أصبح أكثر شيوعًا اليوم بفضل زيادة حجم البيانات ،
والخوارزميات المتقدمة ، والتحسينات في قوة الحوسبة والتخزين.
بحثت أبحاث الذكاء الاصطناعي المبكرة في
الخمسينيات من القرن الماضي عن موضوعات مثل حل المشكلات والأساليب الرمزية. في الستينيات ، اهتمت وزارة الدفاعالأمريكية 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 داربا مساعدين شخصيين أذكياء في عام
2003 ، قبل وقت طويل من ظهور أسماء
Siri أو Alexa أو
Cortana.
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 لتكملة وزيادة القدرات البشرية.
بينما تصور أفلام هوليوود وروايات
الخيال العلمي الذكاء الاصطناعي على أنه روبوتات شبيهة بالبشر تسيطر على العالم ،
فإن التطور الحالي لتقنيات الذكاء الاصطناعي ليس مخيفًا - أو ذكيًا تمامًا. 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 والمزيد.
رقعة الشطرنج ورسم الشبكة العصبية
من الخمسينيات إلى السبعينيات
الشبكات العصبية
يثير العمل المبكر مع الشبكات العصبية إثارة
"آلات التفكير".
الأشكال و رسومات الأسهم مع التعلم الآلي
الكلاسيكي والحديث
الثمانينيات - 2010
التعلم الالي
أصبح التعلم الآلي شائعًا.
رمز ثنائي على خلفية داكنة مع رسم عدسة مكبرة
يومنا هذا
تعلم عميق
اختراقات التعلم العميق تدفع طفرة الذكاء
الاصطناعي.
لقد كان الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من برنامج SAS لسنوات. نساعد
اليوم العملاء في كل صناعة على الاستفادة من التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي ،
وسنواصل تضمين تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل التعلم الآلي والتعلم العميق في الحلول
عبر محفظة
SAS.
جيم جودنايت ، الرئيس التنفيذي لشركة SAS في الاجتماع
جيم جودنايت الرئيس التنفيذي لشركة ساس
الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة
لماذا الذكاء الاصطناعي مهم؟
يعمل الذكاء الاصطناعي على أتمتة التعلم
والاكتشاف المتكرر من خلال البيانات. لكن
الذكاء الاصطناعي يختلف عن الأتمتة الآلية القائمة على الأجهزة. بدلاً من أتمتة المهام اليدوية ، يقوم الذكاء
الاصطناعي بأداء مهام كمبيوترية متكررة وكبيرة الحجم وموثوق بها ودون تعب. بالنسبة لهذا النوع من الأتمتة ، لا يزال
الاستفسار البشري ضروريًا لإعداد النظام وطرح الأسئلة الصحيحة.
يضيف الذكاء الاصطناعي الذكاء إلى المنتجات
الحالية. في معظم الحالات ، لن يتم بيع
الذكاء الاصطناعي كتطبيق فردي. بدلاً من
ذلك ، سيتم تحسين المنتجات التي تستخدمها بالفعل من خلال إمكانات الذكاء الاصطناعي
، تمامًا مثل إضافة
Siri كميزة لجيل
جديد من منتجات
Apple. يمكن دمج الأتمتة ومنصات المحادثة والروبوتات
والآلات الذكية مع كميات كبيرة من البيانات لتحسين العديد من التقنيات في المنزل
وفي مكان العمل ، من الذكاء الأمني إلى
تحليل الاستثمار.
يتكيف الذكاء الاصطناعي من خلال خوارزميات
التعلم التدريجي للسماح للبيانات بالقيام بالبرمجة. يكتشف الذكاء الاصطناعي البنية والانتظام في
البيانات بحيث تكتسب الخوارزمية مهارة: تصبح الخوارزمية مصنفًا أو متنبئًا. لذا ، مثلما يمكن للخوارزمية أن تعلم نفسها كيف
تلعب الشطرنج ، يمكنها
أن تعلم نفسها المنتج الذي ستوصي به بعد ذلك عبر الإنترنت. وتتكيف النماذج عند إعطائها بيانات جديدة. الانتشار العكسي هو تقنية ذكاء اصطناعي تسمح
للنموذج بالتكيف ، من خلال التدريب والبيانات المضافة ، عندما تكون الإجابة الأولى
غير صحيحة تمامًا.
يحلل الذكاء الاصطناعي بيانات أكثر وأعمق
باستخدام الشبكات العصبية التي تحتوي على العديد من الطبقات المخفية. كان بناء نظام للكشف عن الاحتيال بخمس طبقات
مخفية شبه مستحيل قبل بضع سنوات. كل ذلك
تغير مع قوة الكمبيوتر الهائلة والبيانات الضخمة.
أنت بحاجة إلى الكثير من البيانات لتدريب نماذج التعلم العميق لأنها تتعلم
مباشرة من البيانات. كلما زادت البيانات
التي يمكنك إطعامها ، زادت دقة هذه البيانات.
يحقق الذكاء الاصطناعي دقة مذهلة من خلال الشبكات
العصبية العميقة - والتي كانت مستحيلة في السابق. على سبيل المثال ، تعتمد تفاعلاتك مع Alexa و Google Searchh و Google Photos جميعها على التعلم العميق - وتستمر في الحصول على دقة أكبر
كلما استخدمناها. في المجال الطبي ، يمكن
الآن استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي من التعلم العميق وتصنيف الصور والتعرف على
الأشياء للعثور على السرطان في التصوير بالرنين المغناطيسي بنفس دقة أخصائيي
الأشعة المدربين تدريباً عالياً.
يحصل الذكاء الاصطناعي على أقصى استفادة من
البيانات. عندما تكون الخوارزميات ذاتية
التعلم ، يمكن أن تصبح البيانات نفسها ملكية فكرية. الإجابات موجودة في البيانات ؛ عليك فقط تطبيق الذكاء الاصطناعي
لإخراجها. نظرًا لأن دور البيانات أصبح
الآن أكثر أهمية من أي وقت مضى ، فيمكنه إنشاء ميزة تنافسية. إذا كان لديك أفضل البيانات في صناعة تنافسية ،
حتى لو طبق الجميع تقنيات مماثلة ، فستفوز أفضل البيانات.
تعليقات
إرسال تعليق