الذكاء الاصطناعي (ِAI)، ما هو تعريفه وفوائده وسلبياته ومزاياه

الذكاء الاصطناعي (AI)، محاكاة الذكاء البشري في الآلات المبرمجة للتفكير مثل البشر وتقليد أفعالهم عبر تطبيقات مرتبطة بالعقل البشري مثل التعلم وحل المشكلات.

الذكاء الاصطناعي، يعمل AI على أتمتة التعلم والاكتشاف المتكرر من خلال البيانات. بدلاً من أتمتة المهام اليدوية، يقوم الذكاء الاصطناعي بأداء مهام كمبيوترية متكررة وكبيرة الحجم. وهي تفعل ذلك بشكل موثوق ودون تعب. بالطبع، لا يزال البشر ضروريين لإعداد النظام وطرح الأسئلة الصحيحة، وسنتعرف من خلال هذا المقال عن ما هو تعريفه فوائده وسلبياته ومزاياه.

ما هو الذكاء الاصطناعي (AI)؟

الذكاء الاصطناعي هو محاكاة عمليات الذكاء البشري بواسطة الآلات، وخاصة أنظمة الكمبيوتر. تشمل التطبيقات المحددة للذكاء المصطنع الأنظمة الخبيرة ومعالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الكلام ورؤية الآلة.


ما هو تاريخ (artificial intelligence)؟

إن مفهوم الجماد الممنوح بالذكاء كان موجودًا منذ العصور القديمة. تم تصوير الإله اليوناني هيفايستوس في الأساطير على أنه يصنع من الذهب خدمًا يشبهون الإنسان الآلي. بنى المهندسون في مصر القديمة تماثيل الآلهة التي رسمها الكهنة. على مر القرون، استخدم المفكرون من أرسطو إلى اللاهوتي الإسباني في القرن الثالث عشر رامون لول إلى رينيه ديكارت وتوماس بايز أدوات ومنطق عصرهم لوصف عمليات التفكير البشري كرموز، ووضع الأساس لمفاهيم (artificial intelligence) مثل تمثيل المعرفة العامة.


كيف يعمل AI؟

مع تسارع الضجة حول الذكاء المصطنع، كان البائعون يتدافعون للترويج لكيفية استخدام منتجاتهم وخدماتهم ل AI. غالبًا ما يُشار إلى الذكاء الاصطناعي باعتباره أحد مكونات AI، 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 و R و Java، شائع.

تركز برمجة (artificial intelligence) على ثلاث مهارات معرفية: التعلم والاستدلال والتصحيح الذاتي وعمليات التعلم. يركز هذا الجانب من برمجة AI 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.

اقرأ أيضا: ” كيف ساعد الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات على محاربة كورونا


لماذا الذكاء الاصطناعي مهم؟

يعد الذكاء المصطنع مهمًا لأنه يمكن أن يمنح المؤسسات رؤى حول عملياتها والتي ربما لم تكن على دراية بها من قبل، ولأنه في بعض الحالات، يمكن للذكاء الامصطنع 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 المصطنع، كان من الصعب تخيل استخدام برامج الكمبيوتر وتطبيقات الموبايل 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.

الذكاء الاصطناعي
هيكلية الذكاء الاصطناعي

ما هي مزايا وعيوب (artificial intelligence؟

تتطور الشبكات العصبية الاصطناعية وتقنيات (artificial intelligence) للتعلم العميق بسرعة، 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 (artificial intelligence) 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 (artificial intelligence).

مزايا

  • جيد في الوظائف الموجهة نحو التفاصيل.
  • تقليل وقت المهام المليئة بالبيانات.
  • يقدم نتائج متسقة.
  • تتوفر دائمًا الوكلاء الافتراضيون المدعومون بالذكاء الاصطناعي.

سلبيات

  • 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.
  • الذكاء الاصطناعي القوي مقابل الذكاء الاصطناعي الضعيف.

الذكاء الاصطناعي الضعيف والقوي

يمكن تصنيف (artificial intelligence) على أنه ضعيف أو قوي:

  • الذكاء الاصطناعي الضعيف، المعروف أيضًا باسم الذكاء الاصطناعي الضيق، هو نظام AI تم تصميمه وتدريبه لإكمال مهمة محددة. تستخدم الروبوتات الصناعية والمساعدون الشخصيون الافتراضيون، مثل Siri من Apple، الذكاء الاصطناعي الضعيف.
  • يصف (artificial intelligence) القوي، المعروف أيضًا باسم الذكاء العام الاصطناعي (AGI)، البرمجة التي يمكنها تكرار القدرات المعرفية للدماغ البشري. عند تقديم مهمة غير مألوفة لنظام AI القوي، يمكن أن يستخدم المنطق الضبابي لتطبيق المعرفة من مجال إلى آخر وإيجاد حل بشكل مستقل. من الناحية النظرية، يجب أن يكون برنامج الذكاء الاصطناعي القوي قادرًا على اجتياز اختبار تورينج واختبار الغرفة الصينية.

اقرأ أيضا: ” المستشار الآلي، مراجعة Exo Investing للعمل بالذكاء الاصطناعي برسوم منخفضة


ما هي الأنواع الأربعة للذكاء الاصطناعي؟

  • النوع 1: آلات رد الفعل.
    أنظمة (artificial intelligence) 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 AI قادرًا على استنتاج النوايا البشرية والتنبؤ بالسلوك، وهي مهارة ضرورية لأنظمة الذكاء الاصطناعي لتصبح أعضاء لا يتجزأ من الفرق البشرية.
  • النوع 4: 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.
AI
أنواع الذكاء الاصطناعي

ما هي أمثلة تقنية AI وكيف يتم استخدامها اليوم؟

تم دمج (artificial intelligence) في مجموعة متنوعة من أنواع التكنولوجيا المختلفة. فيما يلي ستة أمثلة:

  1. التشغيل الآلي.
    عند إقرانها بتقنيات الذكاء المصطنع، يمكن لأدوات الأتمتة توسيع حجم وأنواع المهام التي يتم تنفيذها. ومن الأمثلة على ذلك أتمتة العمليات الروبوتية ( RPA )، وهو نوع من البرامج التي تعمل على أتمتة مهام معالجة البيانات المتكررة القائمة على القواعد والتي يقوم بها البشر بشكل تقليدي. عند دمجه مع التعلم الآلي وأدوات الذكاء الاصطناعي الناشئة، يمكن لـ RPA أتمتة أجزاء أكبر من وظائف المؤسسات، مما يمكّن الروبوتات التكتيكية في RPA من تمرير الذكاء من (artificial intelligence) والاستجابة لتغيرات العملية.
  2. التعلم الآلي.
    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:

    1. التعلم تحت الإشراف.
      يتم تصنيف مجموعات البيانات بحيث يمكن اكتشاف الأنماط واستخدامها لتسمية مجموعات البيانات الجديدة.
    2. التعلم غير الخاضع للإشراف.
      لا يتم تصنيف مجموعات البيانات ويتم فرزها وفقًا لأوجه التشابه أو الاختلافات.
    3. التعلم المعزز.
      لم يتم تصنيف مجموعات البيانات، ولكن بعد تنفيذ إجراء أو عدة إجراءات، يتم إعطاء ملاحظات لنظام الذكاء الاصطناعي.
  3. رؤية الجهاز.
    تمنح هذه التقنية الآلة القدرة على الرؤية. تلتقط رؤية الآلة المعلومات المرئية وتحللها باستخدام الكاميرا، والتحويل من التناظرية إلى الرقمية ومعالجة الإشارات الرقمية. غالبًا ما تتم مقارنتها بالبصر البشري، لكن الرؤية الآلية ليست ملزمة بالبيولوجيا ويمكن برمجتها للرؤية من خلال الجدران، على سبيل المثال. يتم استخدامه في مجموعة من التطبيقات من تحديد التوقيع إلى تحليل الصور الطبية. غالبًا ما يتم خلط رؤية الكمبيوتر ، التي تركز على معالجة الصور القائمة على الآلة، مع رؤية الآلة.
  4. معالجة اللغة الطبيعية (NLP).
    هذا هو معالجة لغة الإنسان بواسطة برنامج كمبيوتر. يعد اكتشاف البريد العشوائي أحد أقدم وأشهر الأمثلة على معالجة اللغات الطبيعية، والذي يبحث في سطر الموضوع ونص رسالة البريد الإلكتروني ويقرر ما إذا كان غير هام. تعتمد الأساليب الحالية في البرمجة اللغوية العصبية على التعلم الآلي. تتضمن مهام البرمجة اللغوية العصبية ترجمة النصوص وتحليل المشاعر والتعرف على الكلام.
  5. علم الروبوتات.
    يركز هذا المجال الهندسي على تصميم وتصنيع الروبوتات. غالبًا ما تستخدم الروبوتات لأداء المهام التي يصعب على البشر أداؤها أو أدائها باستمرار. على سبيل المثال، تُستخدم الروبوتات في خطوط التجميع لإنتاج السيارات أو بواسطة وكالة ناسا لنقل الأجسام الكبيرة في الفضاء. يستخدم الباحثون أيضًا التعلم الآلي لبناء روبوتات يمكنها التفاعل في البيئات الاجتماعية.
  6. سيارات ذاتية القيادة.
    تستخدم المركبات المستقلة مزيجًا من رؤية الكمبيوتر والتعرف على الصور والتعلم العميق لبناء مهارة آلية في قيادة مركبة أثناء البقاء في ممر معين وتجنب العوائق غير المتوقعة، مثل المشاة.
الذكاء الصطناعي
الذكاء الاصطناعي ليس مجرد تقنية واحدة.

ما هي تطبيقات (artificial intelligence)؟

شق AI طريقه إلى مجموعة متنوعة من الأسواق. فيما يلي تسعة أمثلة.

  1. AI في الرعاية الصحية.
    .يستخرج النظام بيانات المريض ومصادر البيانات الأخرى المتاحة لتشكيل فرضية، والتي يقدمها بعد ذلك مع مخطط تسجيل الثقة. تشمل تطبيقات AI الأخرى استخدام مساعدين صحيين افتراضيين عبر الإنترنت وروبوتات الدردشة لمساعدة المرضى وعملاء الرعاية الصحية في العثور على المعلومات الطبية وجدولة المواعيد وفهم عملية الفوترة وإكمال العمليات الإدارية الأخرى. يتم أيضًا استخدام مجموعة من تقنيات AI للتنبؤ والقتال ولفهم الأوبئة مثل COVID-19.
  2. AI في الأعمال.
    يتم دمج خوارزميات التعلم الآلي في الأنظمة الأساسية للتحليلات وإدارة علاقات العملاء ( CRM ) للكشف عن معلومات حول كيفية خدمة العملاء بشكل أفضل.
  3. AI في التعليم.
    يمكن للذكاء المصطنع أتمتة عملية الدرجات، مما يمنح المعلمين مزيدًا من الوقت. يمكنه تقييم الطلاب والتكيف مع احتياجاتهم، ومساعدتهم على العمل وفقًا لسرعتهم الخاصة.
  4. AI في التمويل.
    يعمل (artificial intelligence) في تطبيقات التمويل الشخصي، مثل Intuit Mint أو TurboTax، على تعطيل المؤسسات المالية. تقوم تطبيقات مثل هذه بجمع البيانات الشخصية وتقديم المشورة المالية.
  5. AI في القانون.
    تستخدم شركات المحاماة التعلم الآلي لوصف البيانات والتنبؤ بالنتائج، ورؤية الكمبيوتر لتصنيف واستخراج المعلومات من المستندات ومعالجة اللغة الطبيعية لتفسير طلبات الحصول على المعلومات.
  6. AI في التصنيع.
    كان التصنيع في طليعة دمج الروبوتات في سير العمل على سبيل المثال ، الروبوتات الصناعية التي تمت برمجتها في وقت ما لأداء مهام فردية وفصلها عن العاملين البشريين، تعمل بشكل متزايد كروبوتات: روبوتات أصغر متعددة المهام تتعاون مع البشر وتتحمل مسؤولية المزيد من أجزاء العمل في المستودعات وأرضيات المصانع ومساحات العمل الأخرى.
  7. AI  في البنوك.
    توظف البنوك بنجاح روبوتات المحادثة لتوعية عملائها بالخدمات والعروض وللتعامل مع المعاملات التي لا تتطلب تدخلاً بشريًا. يتم استخدام المساعدين الافتراضيين للذكاء الاصطناعي لتحسين وخفض التكاليف.
  8. AI في النقل.
    بالإضافة إلى الدور الأساسي ل (artificial intelligence) في تشغيل المركبات المستقلة، تُستخدم تقنيات (artificial intelligence) في النقل لإدارة حركة المرور، والتنبؤ بتأخير الرحلات الجوية، وجعل الشحن البحري أكثر أمانًا وكفاءة.
  9. AI في حماية.
    من خلال تحليل البيانات واستخدام المنطق لتحديد أوجه التشابه مع التعليمات البرمجية الخبيثة المعروفة، يلعب الذكاء الاصطناعي. يلعب دورًا كبيرًا في مساعدة المؤسسات على محاربة الهجمات الإلكترونية.
الذكاء الاصطناعي
تطبيقات الذكاء الاصطناعي

الذكاء المعزز مقابل AI

يعتقد بعض خبراء الصناعة أن مصطلح أنظمة (artificial intelligence) مرتبط ارتباطًا وثيقًا بالثقافة الشعبية، وقد تسبب هذا في أن يكون لدى عامة الناس توقعات غير محتملة حول الكيفية التي سيغير بها AI مكان العمل والحياة بشكل عام.

  • الذكاء المعزز.
    يأمل بعض الباحثين والمسوقين أن يساعد الذكاء المعزز، الذي له دلالة أكثر حيادية، الناس على فهم أن معظم تطبيقات الذكاء الاصطناعي ستكون ضعيفة وستعمل ببساطة على تحسين المنتجات والخدمات. تتضمن الأمثلة عرض المعلومات المهمة تلقائيًا في تقارير ذكاء الأعمال أو إبراز المعلومات المهمة في الإيداعات القانونية.
  • الذكاء الاصطناعي. يرتبط AI الحقيقي، أو الذكاء العام الاصطناعي، ارتباطًا وثيقًا بمفهوم التفرد التكنولوجي، مستقبل يحكمه AI الخارق الذي يفوق بكثير قدرة الدماغ البشري على فهمه أو كيف يشكل واقعنا. يظل هذا ضمن عالم الخيال العلمي، على الرغم من أن بعض المطورين يعملون على حل المشكلة. يعتقد الكثيرون أن تقنيات مثل الحوسبة الكمومية يمكن أن تلعب دورًا مهمًا في جعل AI العام حقيقة واقعة وأنه يجب علينا الاحتفاظ باستخدام مصطلح (artificial intelligence) لهذا النوع من الذكاء العام.

اقرأ أيضا: ” تطبيقات إدارة الأموال، أفضل برامج الهواتف الذكية لإدارة أموالك


الحوسبة المعرفية و AI

يتم استخدام مصطلحات AI والحوسبة المعرفية أحيانًا بالتبادل، ولكن بشكل عام، يتم استخدام التسمية AI للإشارة إلى الآلات التي تحل محل الذكاء البشري من خلال محاكاة كيف نشعر ونتعلم ونعالج ونتفاعل مع المعلومات كثيرة في البيئة. تُستخدم تسمية الحوسبة المعرفية في إشارة إلى المنتجات والخدمات التي تحاكي وتزيد من عمليات التفكير البشري.

اقرأ أيضا: ” الحوسبة السحابية


الذكاء الاصطناعي كخدمة

نظرًا لأن تكاليف الأجهزة والبرامج والموظفين ل AI يمكن أن تكون باهظة الثمن، فإن العديد من البائعين يدرجون مكونات AI في عروضهم القياسية أو يوفرون الوصول إلى منصات AI كخدمة ( AIaaS ). يسمح AIaaS للأفراد والشركات بتجربة ذكاء الآلة لأغراض تجارية مختلفة وأخذ عينات من منصات متعددة قبل الالتزام. تشمل عروض السحابة الشائعة للذكاء الاصطناعي ما يلي:

  • أمازون AI
  • مساعد IBM Watson
  • خدمات مايكروسوفت المعرفية
  • جوجل AI

بشكل عام، تعمل أنظمة (artificial intelligence) 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.

فهرس على قوقل نيوز

تابعنا الأن