ماهو الذكاء الاصطناعي (AI)
الذكاء الاصطناعي – artificial intelligence هو مصطلح واسع يستخدم للإشارة إلى أي تقنية يمكن أن تجعل الآلات تفكر وتتعلم من المهام وتحل مشاكل مثل البشر ، و يشار إلى أي شيء يجعل الآلة ذكية بالذكاء الاصطناعي
يشمل تطبيق هذه التقنية كل شيء بدءًا من محركات البحث المتقدمة على الويب مثل Google وأنظمة التوصيات التي تستخدمها Amazon و Netflix و Youtube والمساعدين الافتراضيين مثل Alexa أو Siri والسيارات ذاتية القيادة وما إلى ذلك.
كيف يعمل الذكاء الاصطناعي
بشكل عام ، تعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي من خلال أخذ كميات كبيرة من بيانات تسمى بيانات التدريب ، وتحليل البيانات المتعلقة بالارتباطات والأنماط ، واستخدام هذه الأنماط لجعل التنبؤات حول الحالات المستقبلية ، وبهذه الطريقة يمكن أن تتعلم chatbot التي يتم تغذيتها أمثلة على الدردشات النصية إنتاج عمليات تبادل نابضة بالحياة مع الأشخاص ، أو أن أداة التعرف على الصور يمكن أن تتعلم تحديد الكائنات في الصور ووصفها من خلال مراجعة والتدرب على ملايين الأمثلة.
تركز برمجةالذكاء الاصطناعي (AI) على ثلاث مهارات إدراكية: التعلم والتفكير والتصحيح الذاتي.
عمليات التعلم : يركز هذا الجانب من برمجة AI على الحصول على البيانات ، وإنشاء قواعد لكيفية تحويل البيانات إلى معلومات قابلة للتنفيذ ، وتوفر القواعد التي تسمى الخوارزميات ، وأجهزة الحوسبة مع إرشادات خطوة بخطوة لكيفية إكمال مهمة معينة.
عمليات التفكير: يركز هذا الجانب من برمجة AI على اختيار الخوارزمية الصحيحة للوصول إلى النتيجة المرجوة.
عمليات التصحيحالذاتي : تم تصميم هذا الجانب من برمجة الذكاء الاصطناعي لضمان الخوارزميات المستمرة باستمرار , وضمان توفير النتائج الأكثر دقة الممكنة.
أهمية الذكاء الاصطناعي
عملية تعلم الذكاء الاصطناعي (AI) مهمة لأنها يمكن أن تمنح المؤسسات رؤى في عملياتها التي ربما لم تكن على دراية بها سابقًا ولأنها يمكن أن تؤدي مهام أفضل من البشر وأسرع بكثير، لا سيما عندما يتعلق الأمر بالمهام المتكررة والموجهة نحو التفاصيل مثل تحليل أعداد كبيرة من المستندات على سبيل المثال لضمان ملء الحقول بشكل صحيح ، غالبًا ما تكمل أدوات الذكاء الاصطناعي الوظائف بسرعة
وقد ساعد ذلك في تأجيج الانفجار في الكفاءة وفتح الباب أمام فرص عمل جديدة تمامًا لبعض المؤسسات الكبيرة ،فقبل الموجة الحالية من الذكاء الاصطناعى 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
. كمثال آخر ، أصبحت Google واحدة من أكبر المالكين لمجموعة من الخدمات عبر الإنترنت باستخدام التعلم الآلي لفهم كيفية استخدام الأشخاص لخدماتها ثم تحسينها.
ولا تزال أكبر الشركات وأكثرها نجاحًا تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحسين عملياتها واكتساب ميزة منافسيها.
مزايا وعيوب الذكاء الاصطناعي
تتطور الشبكات العصبية الاصطناعية وتقنيات الذكاء الاصطناعي للتعلم العميق بسرعة ، ويرجع ذلك أساسًا إلى أن الذكاء الاصطناعي يعالج كميات كبيرة من البيانات بشكل أسرع ويجعل التنبؤات أكثر دقة للإنسان
فيما يلي جمعنا بعض مزايا وعيوب للذكاء الاصطناعي :
المزايا :
- جيدة في الوظائف التي تتطلب تفاصيل .
- انخفاض الوقت للمهام الثقيلة للبيانات .
- الوكلاء الافتراضيون الذين يعملون بالذكاء الاصطناعي متاحون دائما .
العيوب :
- مكلفة الثمن .
- تطلب خبرة فنية عميقة .
- توفير محدود من العمال المؤهلين لبناء أدوات الذكاء الاصطناعى .
- يعرف فقط ما تم عرضه .
- يقوم بمهمة معينة ولا يستطيع أن ينتقل لغيرها
الذكاء الاصطناعي القوي و الذكاء الاصطناعي الضعيف
يمكن تصنيف الذكاء الاصطناعى على أنه إما ضعيف أو قوي .
الذكاء الاصطناعي الضعيف: المعروف أيضًا باسم الذكاء الاصطناعي الضيق ، هو نظام ذكاء اصطناعي تم تصميمه وتدريبه لإكمال مهمة محددة , تستخدم الروبوتات الصناعية والمساعدين الشخصيين الافتراضيون ، مثل Siri من Apple ، الذكاء الاصطناعي الضعيف.
الذكاء الاصطناعي القوي : المعروف أيضًا باسم الذكاء العام الاصطناعي (AGI) ، يصف البرمجة التي يمكنها تكرار القدرات المعرفية للدماغ البشري، عند تقديم مهمة غير مألوفة لنظام الذكاء الاصطناعي 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 (Turing Test)واختبار الغرفة الصينية(Chinese room test).
أنواع الذكاء الاصطناعي
يمكن تصنيف الذكاء الاصطناعي (AI) إلى أربعة أنواع ، بدءًا من الأنظمة الذكية الخاصة بالمهام المستخدمة على نطاق واسع اليوم والتقدم إلى الأنظمة الواعية التي لم توجد بعد
1– النوع الأول : آلات رد الفعل أنظمة الذكاء الاصطناعي – Reactive machines هذه ليس لها ذاكرة ولها مهمة محددة تقوم بها فقط ، ولكن لعدم وجود ذاكرة لها ، لا يمكنها استخدام الخبرات السابقة لإبلاغ الخبرات المستقبلية مثل برنامج لعبة الشطرنج Deep Blue.
2- النوع الثاني : ذاكرة محدودة- Limited memory تتمتع أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه بذاكرة ، لذا يمكنها استخدام الخبرات السابقة لإبلاغ القرارات المستقبلية ، تم تصميم بعض وظائف اتخاذ القرار في السيارات ذاتية القيادة بهذه الطريقة.
3- النوع الثالث : نظرية العقل – Theory of mind 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 – Self-awareness 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.
أمثلة على تقنية الذكاء الاصطناعي وكيف يتم استخدامها
تم دمج الذكاء الاصطناعي (AI) في مجموعة متنوعة من أنواع التكنولوجيا المختلفة فيما يلي ستة أمثلة:
1- الأتمتة : عند إقرانها بتقنيات الذكاء الاصطناعي ، 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 والقائمة 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 في RPA من تمرير الذكاء من الذكاء الاصطناعي والاستجابة لتغيرات العملية.
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:
- التعليم تحت الإشراف: يتم تصنيف مجموعات البيانات بحيث يمكن اكتشاف الأنماط واستخدامها لتسمية مجموعات البيانات الجديدة.
- التعليم غير مشرف عليه: لا يتم تصنيف مجموعات البيانات ويتم فرزها وفقًا لأوجه التشابه أو الاختلافات.
- تعزيز التعليم : 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 ، حيث تلتقط رؤية الآلة المعلومات المرئية وتحللها باستخدام الكاميرا والتحويل التناظري إلى الرقمي ومعالجة الإشارات الرقمية غالبًا ما تتم مقارنته بالبصر البشري
4- معالجة اللغة الطبيعية (NLP) : هذه هي معالجة لغة الإنسان بواسطة برنامج كمبيوتر، ويعد اكتشاف البريد العشوائي أحد أقدم وأشهر الأمثلة على معالجة اللغات الطبيعية ، والذي يبحث في سطر الموضوع و نص رسالة البريد الإلكتروني ويقرر ما إذا كان غير هام.
تعتمد الأساليب الحالية في البرمجة اللغوية العصبية على التعلم الآلي ، حيث 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 ذاتية القيادة 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.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي
شق الذكاء الاصطناعي طريقه إلى مجموعة متنوعة من المجالات فيما يلي بعض الأمثلة :
الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية: أكبر الرهانات هي تحسين نتائج المرضى وخفض التكاليف. تطبق الشركات التعلم الآلي لإجراء تشخيصات أفضل وأسرع من البشر. 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 تقرير.
تشمل تطبيقات الذكاء الاصطناعي 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 الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالأوبئة ومكافحتها وفهمها مثل COVID-19.
الذكاء الاصطناعي في الأعمال: يتم دمج خوارزميات التعلم الآلي في الأنظمة الأساسية للتحليلات وإدارة علاقات العملاء (CRM) للكشف عن معلومات حول كيفية خدمة العملاء بشكل أفضل ، تم دمج روبوتات الدردشة في مواقع الويب لتقديم خدمة فورية للعملاء.
كما أصبحت أتمتة المناصب الوظيفية أيضًا نقطة نقاش بين الأكاديميين ومحللي تكنولوجيا المعلومات.
الذكاء الاصطناعي في التعليم: يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة عملية الدرجات ، مما يمنح المعلمين مزيدًا من الوقت ، كما يمكنه تقييم الطلاب والتكيف مع احتياجاتهم ، ومساعدتهم على العمل وفقًا لسرعتهم الخاصة.
يمكن لمدرسي الذكاء الاصطناعي تقديم دعم إضافي للطلاب مما يضمن بقائهم على المسار الصحيح ، كما يمكن أن يغير مكان وكيفية تعلم الطلاب ، وربما يحل محل بعض المعلمين.
الذكاء الاصطناعي في القانون: غالبًا ما تكون عملية الاكتشاف وفرز الوثائق في القانون منهكة للبشر.
يؤدي استخدام الذكاء الاصطناعي للمساعدة في أتمتة العمليات كثيفة العمالة في الصناعة القانونية إلى توفير الوقت وتحسين خدمة العملاء. أسبحت تستخدم مكاتب المحاماة التعلم الآلي لوصف البيانات والتنبؤ بالنتائج ، ورؤية الكمبيوتر لتصنيف واستخراج المعلومات من المستندات ومعالجة اللغة الطبيعية لتفسير طلبات الحصول على المعلومات.
الذكاء الاصطناعي في التصنيع: عن طريق دمج الروبوتات في سير العمل. على سبيل المثال ، الروبوتات الصناعية التي تمت برمجتها في وقت واحد لأداء مهام فردية ومنفصلة عن العاملين البشريين ، تعمل بشكل متزايد كروبوتات: روبوتات أصغر متعددة المهام تتعاون مع البشر وتتحمل مسؤولية المزيد من أجزاء العمل في المستودعات وارضيات المصانع ومساحات العمل الأخرى.
الذكاء الاصطناعي في البنوك: توظف البنوك بنجاح روبوتات المحادثة لتوعية عملائها بالخدمات والعروض وللتعامل مع المعاملات التي لا تتطلب تدخلًا بشريًا ، حيث يتم استخدام المساعدين الافتراضيين للذكاء الاصطناعي لتحسين وخفض تكاليف الامتثال للوائح المصرفية. كما تستخدم المؤسسات المصرفية أيضًا الذكاء الاصطناعي لتحسين اتخاذ قراراتها بشأن القروض ، وتعيين حدود الائتمان وتحديد فرص الاستثمار.
الذكاء الاصطناعي في النقل: بالإضافة إلى الدور الأساسي للذكاء الاصطناعي في تشغيل المركبات الذاتية ، تُستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي في النقل لإدارة حركة المرور ، والتنبؤ بتأخير الرحلات الجوية ، وجعل الشحن البحري أكثر أمانًا وكفاءة.
الحماية. يحتل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي أعلى قائمة الكلمات الطنانة التي يستخدمها بائعي منتجات الأمان اليوم للتمييز بين عروضهم ، يمكن للذكاء الاصطناعي توفير تنبيهات للهجمات الجديدة والناشئة في وقت أقرب بكثير من الموظفين البشريين وتكرارات التكنولوجيا السابقة ، حيث تلعب التكنولوجيا الجيدة دورًا كبيرًا في مساعدة المؤسسات على محاربة الهجمات الإلكترونية.
الاستخدام الأخلاقي للذكاء الاصطناعي :
بينما تقدم أدوات الذكاء الاصطناعي مجموعة من الوظائف الجديدة للشركات ، فإن استخدام الذكاء الاصطناعي يثير أيضًا أسئلة أخلاقية لأنه ، للأفضل أو للأسوأ ، سيعزز نظام الذكاء الاصطناعي ما تعلمه بالفعل.
قد يكون هذا مشكلة لأن خوارزميات التعلم الآلي ، التي تدعم العديد من أدوات الذكاء الاصطناعي الأكثر تقدمًا ، هي ذكية فقط من خلال البيانات التي يتم تقديمها في التدريب نظرًا لأن الإنسان يختار البيانات المستخدمة في تدريب برنامج الذكاء الاصطناعي ، فإن احتمالية تحيز التعلم الآلي متأصلة ويجب مراقبتها عن كثب.
يحتاج أي شخص يتطلع إلى استخدام التعلم الآلي كجزء من أنظمة العالم الواقعي قيد الإنتاج إلى مراعاة الأخلاقيات في عمليات تدريب الذكاء الاصطناعي الخاصة به والسعي لتجنب التحيز.
الحوسبة المعرفية والذكاء الاصطناعي :
أحيانًا ما يتم استخدام مصطلحات الذكاء الاصطناعي والحوسبة المعرفية بالتبادل ، ولكن بشكل عام ، يتم استخدام التسمية الذكاء الاصطناعي (AI) للإشارة إلى الآلات التي تحل محل الذكاء البشري من خلال محاكاة كيف نشعر ونتعلم ونعالج ونتفاعل مع المعلومات في البيئة.
يتم استخدام تسمية الحوسبة المعرفية للإشارة إلى المنتجات والخدمات التي تحاكي وتزيد عمليات التفكير البشري.
