الذكاء الاصطناعي لتبسيط الجهود البشرية و اتخاذ قرارات أفضل

 يعد الذكاء الاصطناعي أحد الموضوعات المهمه التي تحوم حولها صناعة تكنولوجيا المعلومات هذه الأيام.". إنه القدرة على الإدراك والفهم والتنبؤ والتلاعب لحل المشكلات في عالم أكبر بكثير وأكثر تعقيدًا من درجة المعرفة التي يمتلكها المرء.


يُعرف الذكاء الذي تظهره الآلات باسم الذكاء الاصطناعي. 

 نما الذكاء الاصطناعي ليحظى بشعبية كبيرة في عالم اليوم. إنها محاكاة الذكاء الطبيعي في الآلات التي تمت برمجتها لتعلم وتقليد أفعال البشر. هذه الآلات قادرة على التعلم من خلال الخبرة وأداء مهام شبيهة بالبشر. مع استمرار نمو التقنيات مثل الذكاء الاصطناعي ، سيكون لها تأثير كبير على جودة حياتنا.

إن انتصار التعلم الآلي على الذكاء البشري يميز المزيد من الإيمان بالثورة القادمة في عالم الذكاء الاصطناعي. نظرًا لأن العلاقة بين البشر والآلات أصبحت أكثر تعاونًا ، ومع اكتساب الآلات للذكاء لأداء المهام البشرية والأنشطة الروتينية دون توجيه خطوة بخطوة ، يمكننا القول أن الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على تغيير الطريقة التي نقوم بها بالأشياء حاليا.


تعود تطلعات عالم التكنولوجيا لجعل الآلات تفهم وتحاكي قدرات الدماغ البشري إلى قرون. حتى أنه من المدهش معرفة أن الجذور التاريخية للذكاء الاصطناعي يمكن إرجاعها إلى الأساطير اليونانية. ومع ذلك ، فإن مصطلح الذكاء الاصطناعي أو الذكاء الاصطناعي صاغه جون مكارثي في ​​عام 1956.

في السابق كنا إذا بحثنا في متجر على الإنترنت للعثور على منتج دون معرفة اسمه بالضبط ،يصبح العثور على المنتج بمثابة كابوس. ولكن الآن عندما نبحث عن عنصر في أي متجر للتجارة الإلكترونية ، نحصل على جميع النتائج الممكنة المتعلقة بالعنصر. يبدو الأمر كما لو أن محركات البحث هذه تقرأ أفكارنا! في غضون ثوانٍ ، نحصل على قائمة بجميع العناصر ذات الصلة. مثال على ذلك هو العثور على الأفلام المناسبة على Netflix.

أحد الأسباب التي تجعلنا جميعًا مهووسين بـ Netflix والاسترخاء هو أن Netflix توفر تقنية تنبؤية عالية الدقة استنادًا إلى ردود فعل العملاء على الأفلام. إنه يفحص ملايين السجلات لاقتراح العروض والأفلام التي قد تعجبك بناءً على أفعالك السابقة واختياراتك للأفلام. مع نمو مجموعة البيانات ، تزداد هذه التقنية ذكاءً وذكاءً كل يوم.

مع التقدم المتزايد في مجال الذكاء الاصطناعي ، في المستقبل القريب ، قد يكون من الممكن للمستهلكين على الويب شراء المنتجات من خلال التقاط صورة لها. تقوم شركات مثل CamFind ومنافسيها بتجربة هذا بالفعل.

 

كيف يعمل الذكاء الاصطناعي؟

إن بناء نظام ذكاء اصطناعي هو عملية دقيقة لإجراء هندسة عكسية لسمات وقدرات الإنسان في آلة ، واستخدام براعتها الحسابية لتجاوز ما نحن قادرون عليه.

لفهم كيفية عمل الذكاء الاصطناعي فعليًا ، يحتاج المرء إلى الغوص بعمق في المجالات الفرعية المختلفة للذكاء الاصطناعي وفهم كيف يمكن تطبيق هذه المجالات في مختلف مجالات الصناعة.

تعلم الآلة: تعلم الآلة تعلم كيفية عمل الاستدلالات والقرارات بناءً على الخبرة السابقة. يحدد الأنماط ويحلل البيانات السابقة لاستنتاج معنى نقاط البيانات هذه للوصول إلى نتيجة محتملة دون الحاجة إلى إشراك التجربة البشرية. هذه الأتمتة للتوصل إلى استنتاجات من خلال تقييم البيانات ، توفر وقتًا بشريًا للشركات وتساعدها على اتخاذ قرار أفضل.

التعلم العميق: التعلم العميق من خلال تقنية ML. إنه يعلم الآلة معالجة المدخلات من خلال طبقات لتصنيف النتيجة واستنتاجها والتنبؤ بها.

الشبكات العصبية: تعمل الشبكات العصبية على مبادئ مماثلة للخلايا العصبية البشرية. إنها سلسلة من الخوارزميات التي تلتقط العلاقة بين المتغيرات الأساسية المختلفة وتعالج البيانات كما يفعل الدماغ البشري.

معالجة اللغة الطبيعية ج: البرمجة اللغوية العصبية هو علم قراءة وفهم وتفسير لغة بواسطة آلة. بمجرد أن يفهم الجهاز ما ينوي المستخدم توصيله ، فإنه يستجيب وفقًا لذلك.

رؤية الكمبيوتر: تحاول خوارزميات الرؤية الحاسوبية فهم صورة عن طريق تحطيم الصورة ودراسة أجزاء مختلفة من الكائنات. يساعد هذا الجهاز على تصنيف مجموعة من الصور والتعلم منها ، لاتخاذ قرار إخراج أفضل بناءً على الملاحظات السابقة.

الحوسبة المعرفية: تحاول خوارزميات الحوسبة المعرفية محاكاة دماغ بشري عن طريق تحوير النص / الكلام / الصور / الأشياء بطريقة يقوم بها الإنسان ويحاول إعطاء المخرجات المطلوبة.


يمكن بناء الذكاء الاصطناعي على مجموعة متنوعة من المكونات وسيعمل بمثابة دمج لما يلي:

  • فلسفةيمكن بناء الأنظمة الذكية الحديثة باتباع الأساليب المختلفة للفلسفة التي ستمكن هذه الأنظمة من اتخاذ القرارات الصحيحة ، مما يعكس الطريقة التي يفكر بها الإنسان المثالي ويتصرف بها
  • الرياضيات: كانت الخوارزميات الأولى مجرد مسارات رياضية لتسهيل العمليات الحسابية ، وسرعان ما ستتبعها نظريات وفرضيات وغير ذلك ، والتي اتبعت جميعها منطقًا محددًا مسبقًا للوصول إلى ناتج حسابي. يقدم التطبيق الرياضي الثالث ، الاحتمال ، تنبؤات دقيقة للنتائج المستقبلية التي تعتمد عليها خوارزميات الذكاء الاصطناعي في اتخاذ قراراتها.
  • علم الأعصاب:نظرًا لأن علم الأعصاب يدرس كيفية عمل الدماغ ويحاول الذكاء الاصطناعي تكرار نفس الشيء ، فهناك تداخل واضح هنا. أكبر فرق بين أدمغة الإنسان والآلات هو أن أجهزة الكمبيوتر أسرع بملايين المرات من الدماغ البشري ، لكن الدماغ البشري لا يزال يتمتع بميزة من حيث سعة التخزين والترابط. يتم إغلاق هذه الميزة ببطء مع التقدم في أجهزة الكمبيوتر والبرامج الأكثر تعقيدًا ، ولكن لا يزال هناك تحد كبير يجب التغلب عليه لأنهم لا يزالون غير مدركين لكيفية استخدام موارد الكمبيوتر لتحقيق مستوى ذكاء الدماغ.
  • علم النفس: يمكن النظر إلى علم النفس على أنه النقطة الوسطى بين علم الأعصاب والفلسفة. يحاول فهم كيفية تفاعل دماغنا الذي تم تكوينه وتطويره بشكل خاص مع المحفزات ويستجيب لبيئته ، وكلاهما مهم لبناء نظام ذكي. ينظر علم النفس المعرفي إلى الدماغ على أنه جهاز لمعالجة المعلومات ، يعمل على أساس المعتقدات والأهداف والمعتقدات ، على غرار الطريقة التي نبني بها آلة ذكاء خاصة بنا.
  • تم بالفعل تقنين العديد من النظريات المعرفية لبناء خوارزميات تعمل على تشغيل روبوتات المحادثة اليوم.
  • نظرية التحكم وعلم التحكم الآلي: لكي يكون النظام ذكيًا حقًا ، يجب أن يكون قادرًا على التحكم في أفعاله وتعديلها لإنتاج المخرجات المطلوبة. يتم تعريف الناتج المطلوب على أنه وظيفة موضوعية ، سيحاول النظام التحرك نحوها ، من خلال تعديل إجراءاته باستمرار بناءً على التغييرات في بيئته باستخدام الحسابات الرياضية والمنطق لقياس سلوكياته وتحسينها.
  • هندسة الحاسوب: التطبيق الأكثر وضوحًا هنا ، لكننا وضعنا هذا النهاية لمساعدتك على فهم ما ستعتمد عليه هندسة الكمبيوتر هذه. ستترجم هندسة الكمبيوتر جميع نظرياتنا ومفاهيمنا إلى لغة يمكن قراءتها آليًا حتى تتمكن من إجراء حساباتها لإنتاج مخرجات يمكننا فهمها. أتاح كل تقدم في هندسة الكمبيوتر المزيد من الاحتمالات لبناء أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر قوة ، والتي تعتمد على أنظمة التشغيل المتقدمة ولغات البرمجة وأنظمة إدارة المعلومات والأدوات والأجهزة الحديثة.
  • اللغويات: كل الفكر مبني على لغة ما وهو أكثر تمثيل للأفكار مفهومة. لقد أدى علم اللغة إلى تكوين معالجة اللغة الطبيعية ، والتي تساعد الآلات على فهم لغتنا النحوية ، وكذلك لإنتاج مخرجات بطريقة مفهومة لأي شخص تقريبًا. إن فهم اللغة هو أكثر من مجرد تعلم كيفية بناء الجمل ، فهو يتطلب أيضًا معرفة بالموضوع والسياق ، مما أدى إلى ظهور فرع تمثيل المعرفة في علم اللغة.
  • اقتصاديات:  هناك العديد من المفاهيم المهمة في الاقتصاد ، مثل نظرية التصميم ، وبحوث العمليات ، وعمليات اتخاذ القرار ماركوف. لقد ساهموا جميعًا في فهمنا لـ "الوكلاء العقلانيين" وقوانين الفكر ، باستخدام الرياضيات لإظهار كيفية اتخاذ هذه القرارات على نطاقات كبيرة جنبًا إلى جنب مع نتائجها الجماعية. تساعد هذه الأنواع من تقنيات نظرية القرار في بناء هذه الأنظمة الذكية

 أنواع الذكاء الاصطناعي

. يتم إنشاء كيانات مختلفة للذكاء الاصطناعي لأغراض مختلفة ، وهذا هو سبب اختلافها. يمكن تصنيف الذكاء الاصطناعي بناءً على الوظائف.

1. الذكاء الاصطناعي الضيق (ANI):

الذكاء الاصطناعي الضيق (ANI): ANI هو أضعف أشكال الذكاء الاصطناعي. يمكن للآلات المزودة بقدرات واجهة التوصيل الشبكية (ANI) القيام بمهمة واحدة فقط. على سبيل المثال ، إذا كانت الآلة تهدف إلى ممارسة لعبة الشطرنج ، فلن تتمكن من فعل أي شيء آخر. تستخدم آلات ANI عملية مدفوعة بالمنطق لتكرار الأعمال البشرية. إنه يغربل كميات هائلة من المعلومات ويستخلص بدقة المعلومات ذات الصلة. تعتمد العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي نراها حاليًا على ANI.

2. الذكاء الاصطناعي العام (AGI): 

تتمتع آلات الذكاء الاصطناعي بذكاء قوي أو تتطابق مع مستوى الذكاء البشري. يمكن لآلات الذكاء الاصطناعي العام أن تؤدي بنجاح أي مهام ذكية يمكن للإنسان القيام بها. يمكن تطبيق الذكاء الاصطناعي العام في السياق حيث يستخدم القدرات المعرفية للوصول إلى قرارات مثل البشر. يمكنه محاكاة التفكير البشري ويمكنه توسيع قدراته ليشمل مجموعة واسعة من الظروف. ما زلنا في المراحل الأولى من تنفيذ الذكاء الاصطناعي العام لمواجهة العديد من مشاكل العالم الحقيقي.

3. الذكاء الاصطناعي الخارق (ASI):

نحن على وشك الدخول في منطقة الخيال العلمي هنا ، ولكن يُنظر إلى ASI على أنها تقدم منطقي من AGI. سيكون نظام الذكاء الاصطناعي الفائق (ASI) قادرًا على تجاوز جميع القدرات البشرية. قد يشمل ذلك اتخاذ القرار واتخاذ قرارات عقلانية وحتى أشياء مثل صنع فن أفضل وبناء علاقات عاطفية.

بمجرد أن نحقق الذكاء الاصطناعي العام ، ستتمكن أنظمة الذكاء الاصطناعي بسرعة من تحسين قدراتها والتقدم إلى مجالات ربما لم نكن حتى نحلم بها. في حين أن الفجوة بين الذكاء الاصطناعي العام والذكاء الاصطناعي ستكون ضيقة نسبيًا (يقول البعض أقل من نانوثانية ، لأن هذا هو مدى سرعة تعلم الذكاء الاصطناعي) ، فإن الرحلة الطويلة التي تنتظرنا نحو الذكاء الاصطناعي نفسه تجعل هذا يبدو وكأنه مفهوم يلقي بعيدًا في المستقبل .

الذكاء الاصطناعي الفائق (ASI): تعد آلات ASI أكثر ذكاءً وأسرع من أفضل العقول البشرية في كل مجال يتفوق فيه البشر. تعتبر أعظم فرصة للبشر وفي نفس الوقت يشعر خبراء الصناعة بالقلق من أنه يمكن أن يصبح أكبر تهديد أيضًا.

 


ما هو الغرض من الذكاء الاصطناعي؟

الغرض من الذكاء الاصطناعي هو مساعدة القدرات البشرية ومساعدتنا على اتخاذ قرارات متقدمة ذات عواقب بعيدة المدى. هذا هو الجواب من الناحية الفنية. من منظور فلسفي ، يمتلك الذكاء الاصطناعي القدرة على مساعدة البشر على عيش حياة ذات مغزى أكبر خالية من العمل الشاق ، والمساعدة في إدارة الشبكة المعقدة للأفراد والشركات والدول والدول المترابطة للعمل بطريقة تفيد البشرية جمعاء.

حاليًا ، يتم مشاركة الغرض من الذكاء الاصطناعي من خلال جميع الأدوات والتقنيات المختلفة التي اخترعناها على مدار الألف عام الماضية - لتبسيط الجهود البشرية ، ومساعدتنا على اتخاذ قرارات أفضل. تم وصف الذكاء الاصطناعي أيضًا باعتباره اختراعنا النهائي ، وهو ابتكار من شأنه أن يخترع أدوات وخدمات رائدة من شأنها أن تغير بشكل كبير الطريقة التي نعيش بها حياتنا ، من خلال نأمل في إزالة الصراع وعدم المساواة والمعاناة الإنسانية.

هذا كل شيء في المستقبل البعيد - ما زلنا بعيدين عن تلك الأنواع من النتائج. في الوقت الحالي ، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي في الغالب من قبل الشركات لتحسين كفاءات عملياتها ، وأتمتة المهام ذات الموارد الثقيلة ، وعمل تنبؤات الأعمال بناءً على البيانات الصعبة بدلاً من المشاعر الداخلية. نظرًا لأن جميع التقنيات التي جاءت قبل ذلك ، يجب دعم تكاليف البحث والتطوير من قبل الشركات والوكالات الحكومية قبل أن تصبح في متناول الأشخاص العاديين يوميًا.


أين يستخدم الذكاء الاصطناعي (AI)؟

يُستخدم الذكاء الاصطناعي في مجالات مختلفة لإعطاء نظرة ثاقبة لسلوك المستخدم وتقديم توصيات بناءً على البيانات. على سبيل المثال ، استخدمت خوارزمية البحث التنبئي من Google بيانات المستخدم السابقة للتنبؤ بما سيكتبه المستخدم بعد ذلك في شريط البحث. يستخدم Netflix بيانات المستخدم السابقة للتوصية بالفيلم الذي قد يرغب المستخدم في مشاهدته بعد ذلك ، مما يجعل المستخدم مدمن مخدرات على النظام الأساسي ويزيد من وقت المشاهدة. يستخدم Facebook البيانات السابقة للمستخدمين لتقديم اقتراحات تلقائيًا للإشارة إلى أصدقائك ، بناءً على ميزات الوجه في صورهم. تستخدم المؤسسات الكبيرة الذكاء الاصطناعي في كل مكان لتبسيط حياة المستخدم النهائي. تندرج استخدامات الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع ضمن فئة معالجة البيانات .

تطبيقات الذكاء الاصطناعي

يمكن للذكاء الاصطناعي أن يلعب دورًا رئيسيًا في قطاعات مثل الرعاية الصحية والزراعة والعناية الشخصية والتشغيل الآلي للمنزل والمصارف والنقل. حاليًا ، يؤثر الذكاء الاصطناعي بشكله الأساسي جدًا على حياة الإنسان في شكل سيارات آلية ، ومساعدين افتراضيين ، وبرامج التعرف على الصور ، والمحادثات عبر الإنترنت التي يقودها الكمبيوتر وما إلى ذلك. كل هذه أمثلة على دور الذكاء الاصطناعي في تحسين حياة الإنسان. يمكننا أيضًا أن نرى الكثير من الاهتمام العالمي بين التطورات التكنولوجية مثل الحوسبة المعرفية والتعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية. هذه كلها رحلات صغيرة لجعل الآلات أكثر ذكاءً وقابلية للتكيف الذاتي مقارنةً بأجهزة الحوسبة المبرمجة مسبقًا والمغذية بالملعقة.تطبيقات الذكاء الاصطناعي: البنوك

بينما يعمل الإنسان العادي من 6 إلى 8 ساعات في اليوم ، يتمكن الذكاء الاصطناعي من جعل الآلات تعمل على مدار الساعة دون أي فواصل أو ملل. كما قد يعلم المرء ، ليس لدى البشر القدرة على العمل لفترة طويلة ، فجسمنا يحتاج إلى الراحة. لن يتطلب النظام الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي أي فترات راحة بينهما ، ويُفضل استخدامه للمهام التي تتطلب تركيزًا على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع

. يتمتع الذكاء الاصطناعي بالقدرة على إعادة تعريف بيئة العمل الحالية في مؤسسات تكنولوجيا المعلومات ، وخاصة الطريقة التي يتم بها نشر رأس المال المعرفي ورأس المال البشري. ومع تكيف القوى العاملة مع متطلبات الثورة التكنولوجية الجديدة ، فإنه يؤدي أيضًا إلى الازدهار الاقتصادي. يجلب فرصًا هائلة في المؤسسات لنشر المعرفة والأشخاص نحو خلق القيمة بدلاً من إدارة العمليات. للاستفادة من هذه الإمكانات الضخمة. 

يتمتع الذكاء الاصطناعي حقًا بالقدرة على تحويل العديد من الصناعات ، مع مجموعة واسعة من حالات الاستخدام المحتملة. ما تشترك فيه كل هذه الصناعات وحالات الاستخدام المختلفة هو أنها كلها مدفوعة بالبيانات. نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي هو نظام فعال لمعالجة البيانات في جوهره ، فهناك الكثير من الإمكانات للتحسين في كل مكان.

إرسال تعليق

0 تعليقات