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.
كيف يعمل الذكاء الاصطناعي
مع تسارع الضجة حول الذكاء الصناعي، كان البائعون يتدافعون للترويج لكيفية استخدام منتجاتهم وخدماتهم للذكاء الاصطناعي. غالبًا ما يُشار إلى الذكاء الاصطناعي باعتباره أحد مكونات الذكاء الاصطناعي، مثل التعلم الآلي. 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 وR و Java ، شائع.
بشكل عام، تعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي من خلال استيعاب كميات كبيرة من بيانات التدريب المسمى، وتحليل البيانات من أجل الارتباطات والأنماط، واستخدام هذه الأنماط لعمل تنبؤات حول الحالات المستقبلية. ب
هذه الطريقة، يمكن أن يتعلم روبوت المحادثة 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 الصناعي على ثلاث مهارات معرفية: التعلم والاستدلال والتصحيح الذاتي.
عمليات التعلم. يركز هذا الجانب من برمجة الذكاء الصناعي 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.
عمليات التفكير. يركز هذا الجانب من برمجة الذكاء الصناعي على اختيار الخوارزمية الصحيحة للوصول إلى النتيجة المرجوة.
عمليات التصحيح الذاتي. تم تصميم هذا الجانب من برمجة الذكاء الصناعي لضبط الخوارزميات باستمرار والتأكد من أنها توفر أدق النتائج الممكنة.
لماذا الذكاء الاصطناعي مهم
يعد الذكاء الصناعي مهمًا لأنه يمكن أن يمنح المؤسسات رؤى حول عملياتها ربما لم يكونوا على دراية بها من قبل، ولأنه في بعض الحالات، يمكن للذكاء الاصطناعي أداء المهام بشكل أفضل من البشر. خاصة عندما يتعلق الأمر بالمهام المتكررة والموجهة نحو التفاصيل مثل تحليل أعداد كبيرة من المستندات القانونية لضمان ملء الحقول ذات الصلة بشكل صحيح، غالبًا ما تكمل أدوات الذكاء الاصطناعي المهام بسرعة وبأخطاء قليلة نسبيًا.
وقد ساعد هذا في إحداث انفجار في الكفاءة وفتح الباب أمام فرص عمل جديدة تمامًا لبعض الشركات الكبرى. قبل الموجة الحالية من الذكاء الصناعي، كان من الصعب تخيل استخدام برامج الكمبيوتر لربط الركاب بسيارات الأجرة، ولكن اليوم أصبحت أوبر واحدة من أكبر الشركات في العالم من خلال القيام بذلك.
يستخدم خوارزميات التعلم الآلي المتطورة للتنبؤ بالوقت الذي من المحتمل أن يحتاج فيه الناس إلى ركوب في مناطق معينة، مما يساعد بشكل استباقي في جعل السائقين على الطريق قبل الحاجة إليهم.
كمثال آخر، أصبحت جوجل واحدة من أكبر اللاعبين لمجموعة من الخدمات عبر الإنترنت باستخدام التعلم الآلي لفهم كيفية استخدام الأشخاص لخدماتهم ثم تحسينها. في عام 2017، أعلن الرئيس التنفيذي للشركة، Sundar Pichai ، أن جوجل ستعمل كشركة “AI الأولى”.
بشكل عام، استخدمت أكبر المؤسسات وأكثرها نجاحًا اليوم الذكاء الصناعي لتحسين عملياتها واكتساب ميزة على منافسيها.
ما هي مزايا وعيوب الذكاء الاصطناعي
تتطور الشبكات العصبية الاصطناعية وتقنيات الذكاء الصناعي للتعلم العميق بشكل سريع، ويرجع ذلك أساسًا إلى أن الذكاء الاصطناعي يعالج كميات كبيرة من البيانات بشكل أسرع ويجعل التنبؤات أكثر دقة مما يمكن للإنسان.
في حين أن الحجم الهائل من البيانات التي يتم إنشاؤها على أساس يومي من شأنه أن يدفن الباحث البشري، يمكن لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تستخدم التعلم الآلي أن تأخذ تلك البيانات وتحولها بسرعة إلى معلومات قابلة للتنفيذ.
حتى كتابة هذه السطور، فإن العيب الأساسي لاستخدام الذكاء الاصطناعي هو أنه من المكلف معالجة الكميات الكبيرة من البيانات التي تتطلبها برمجة الذكاء الاصطناعي.
المزايا
- جيد في الوظائف الموجهة نحو التفاصيل
- تقليل وقت المهام المليئة بالبيانات
- يقدم نتائج متسقة
العيوب
- غالي الثمن
- 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
ما هي الأنواع الأربعة للذكاء الصناعي
أوضح Arend Hintze ، الأستاذ المساعد في علم الأحياء التكاملي وعلوم وهندسة الكمبيوتر في جامعة ولاية ميتشيغان ، في مقال نشر عام 2016 أنه يمكن تصنيف الذكاء الصناعي 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:
النوع 1: آلات رد الفعل. أنظمة الذكاء الصناعي 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.
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.
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.
النوع الرابع: الوعي الذاتي. في هذه الفئة، تمتلك أنظمة الذكاء الاصطناعي إحساسًا بالذات، مما يمنحها الوعي. الآلات ذات الوعي الذاتي تفهم حالتها الحالية. هذا النوع من الذكاء الاصطناعي غير موجود بعد.