الذكاء الاصطناعي يعني ببساطة البرامج التي تستخدمها أجهزة الكمبيوتر لمحاكاة عمليات الذكاء البشري بواسطة الآلات ، وخاصة أنظمة الكمبيوتر ، وتشمل تطبيقات الذكاء الاصطناعي على الأنظمة الخبيرة و معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعرف على الكلام الإدراك البصري واتخاذ القرارات والترجمة بين اللغات وما إلى ذلك .
في هذه التدوينة سنتحدث عن أهم ثلاثة مصطلحات في عالم الذكاء الاصطناعي ويمكن القول أنها العمود الفقري له وهي التعلم الآلي ، التعلم العميق والبرمجة اللغوية العصبية
1. التعلم الآلي (ML )
التعلم الآلي – تعلم الآلة أو – Machine learning ML هو مجال فرعي للذكاء الاصطناعي يستخدم تقنيات إحصائية لحل كميات كبيرة من البيانات دون أي تدخل بشري ، حيث يساعد التعلم الآلي في حل المشكلات المشابهة لما يفعله البشر ولكن باستخدام البيانات واسعة النطاق والعمليات الآلية ، فهو يحتوي على خوارزميات تُستخدم في معالجة اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر والروبوتات بشكل أكثر كفاءة.
يمكننا القول أن التعلم الآلي هو وسيلة لحل مشاكل الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي ، حيث يستخدم التعلم الآلي الخوارزميات التي تعلم الآلات أن تتعلم وتتحسن باستخدام البيانات بدون برمجة صريحة وبشكل تلقائي.
خصائص التعلم الآلي :
- التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي تسمح للآلة بالتعلم من البيانات السابقة دون برمجتها بشكل صريح.
- يهتم التعلم الآلي بالدقة والتعرف على الأنماط بشكل أساسي
- يهدف التعلم الآلي إلى العثور على أنماط في البيانات ثم إجراء تنبؤات بناءً على تلك الأنماط ، والتي غالبًا ما تكون معقدة ، للإجابة على أسئلة العمل ، واكتشاف الاتجاهات وتحليلها ، والمساعدة في حل المشكلات.
- تتضمن التطبيقات الرئيسية للتعلم الآلي أنظمة التوصية عبر الإنترنت ، و خوارزميات بحث Google ، واقتراحات وضع علامات على الأصدقاء التلقائية على Facebook ، وما إلى ذلك.
- يستخدم التعلم الآلي طريقتين:
- التعلم الخاضع للإشراف: يتضمن تدريب نموذج على بيانات المدخلات والمخرجات المعروفة للتنبؤ بالمخرجات المستقبلية.
- التعلم غير الخاضع للإشراف: يتضمن ذلك اكتشاف الأنماط المخفية أو الهياكل الجوهرية في بيانات الإدخال.
- يتطلب التعلم الآلي قدرًا كبيرًا من البيانات لالتقاط العلاقات التي قد توجد بين ميزات الإدخال وكذلك بين ميزات الإدخال وميزات الإخراج بشكل مناسب.
- يجب مراقبة خوارزمية التعلم الآلي وصيانتها بانتظام لإبقائها قيد التشغيل.
2. التعلم العميق – Deep learning
التعلم العميق هو فرع من فروع التعلم الآلي الذي يستفيد من الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN) لمحاكاة عمل الدماغ البشري، حيث تتكون الشبكة العصبية الاصطناعية من شبكة مترابطة من آلاف أو ملايين الخلايا العصبية المكدسة في طبقات متعددة ، ومن هنا جاء اسم التعلم العميق.
فهو يستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية ومجموعات البيانات الكبيرة لتقليد وظائف النظام العصبي البشري (الدماغ) والتعرف على الأنماط التي يمكن استخدامها بعد ذلك في اتخاذ القرار، حيث تهدف البرمجة اللغوية العصبية إلى فتح التواصل بين البشر والآلات ، مما يجعل اللغات البشرية في متناول أجهزة الكمبيوتر في سيناريوهات الوقت الفعلي(real-time).
تعتبر معالجة اللغة الطبيعية والتعلم العميق جزءًا من الذكاء الاصطناعي ، و بينما نستخدم البرمجة اللغوية العصبية لإعادة تعريف كيفية فهم الآلات للغات البشرية وسلوكها ، فإن التعلم العميق يثري تطبيقات البرمجة اللغوية العصبية عن طريق تدريب الشبكات العصبية الكبيرة باستخدام بيانات غير منظمة وغير مسماة نظرًا لأن الشبكة العصبية العميقة تتكون من طبقات متعددة ووحدات عديدة ، فإن العمليات والوظائف الأساسية تصبح معقدة بشكل لا يصدق
يجعل التعلم العميق ورسم الخرائط المتجهية معالجة اللغة الطبيعية أكثر دقة دون الحاجة إلى تدخل بشري كبير، بالنظر إلى الكم الهائل من البيانات المتاحة حيث يمكن استخدام التعلم العميق للتعلم غير الخاضع للإشراف للغة البرمجة اللغوية العصبية.
خصائص التعلم العميق – Deep learning
- التعلم العميق أكثر تعقيدًا من التعلم الآلي من حيث الإعداد ولكن بعد ذلك يتطلب الحد الأدنى من التدخل.
- يستخدم التعلم العميق الشبكات العصبية وهو مصمم لاستيعاب كميات كبيرة من البيانات غير المهيكلة.
- أنظمة التعلم العميق تتطلب أجهزة وموارد أكثر قوة ، حيث يؤدي الطلب على الطاقة إلى زيادة استخدام وحدات المعالجة الرسومية ، حيث تعد وحدات معالجة الرسومات مفيدة لذاكرة النطاق الترددي العالي والقدرة على إخفاء زمن الوصول (التأخير) في نقل الذاكرة بسبب عملها بشكل متوازي (قدرة العديد من العمليات على العمل بكفاءة في نفس الوقت.)
- تستغرق أنظمة التعلم العميق وقتًا أطول في الإعداد ولكن يمكن أن تؤدي إلى نتائج فورية ( تتحسن الجودة بمرور الوقت مع توفر المزيد من البيانات).
- تتيح تقنية التعلم العميق برامج أكثر تعقيدًا واستقلالية ، مثل السيارات ذاتية القيادة أو الروبوتات التي تجري عمليات جراحية متقدمة.
3. معالجة اللغة الطبيعية (NLP)
تشير معالجة اللغة الطبيعية – Natural Language Processing (NLP) كما يتم اختصارها عادةً ، إلى منطقة من الذكاء الاصطناعي ، حيث تكمن وظيفتها في أخذ نصًا خامًا ومكتوبًا (في اللغات البشرية الطبيعية) وتفسرها وتحولها إلى شكل يمكن للكمبيوتر فهمه ، حيث يمكن للغة البرمجة اللغوية العصبية إجراء تحليل ذكي لكميات كبيرة من النص المكتوب البسيط وتوليد رؤى ونتائج منه
أدى هذا التقدم التكنولوجي إلى فتح خطوط الاتصال بين البشر والآلات (أجهزة الكمبيوتر) ، مما أدى إلى تطوير تطبيقات مثل محللات المشاعر ، ومصنفات النص ، وروبوتات الدردشة ، والمساعدين الافتراضيين. أشهر أمثلة البرمجة اللغوية العصبية في حياتنا اليومية هي المساعد الافتراضي مثل Siri و Alexa.
خصائص معالجة اللغة الطبيعية (NLP)
- البرمجة اللغوية العصبية هي أيضًا مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي ، ولكنها تتطلب التعلم الآلي لاستخدامه بفعالية.
- الهدف من البرمجة اللغوية العصبية هو أن تفهم أجهزة الكمبيوتر النصوص / اللغات بنفس الطريقة التي يفهمها البشر ، و مجرد أن يتم تحقيق ذلك ستكون أنظمة الكمبيوتر قادرة على فهم واستنتاج وتلخيص وترجمة وتوليد نص ولغة بشرية وطبيعية ودقيقة.
- التطبيقات الرئيسية للغة البرمجة اللغوية العصبية هي التعرف على الكلام ، وتحليل المشاعر ، والترجمة ، وروبوتات الدردشة ، وذكاء السوق ، والتدقيق الآلي لقواعد اللغة ، وما إلى ذلك.
- تستخدم البرمجة اللغوية العصبية (NLP) طريقتين:
- التحليل النحوي: يتضمن تحليل سلسلة من الرموز في اللغة الطبيعية أو لغات الكمبيوتر أو هياكل البيانات التي تتبع قواعد القواعد الرسمية.
- التحليل الدلالي: للتحقق مما إذا كانت شجرة التحليل التي تم إنشاؤها تتبع قواعد لغة البرمجة.
- يهتم البرمجة اللغوية العصبية (NLP) بالتفاعلات اللغوية بين الإنسان والكمبيوتر ، وتحديدًا كيفية برمجة أجهزة الكمبيوتر لمعالجة كميات كبيرة من بيانات اللغة الطبيعية وتحليلها
- تتطلب معالجة اللغات الطبيعية (NLP) التعلم الآلي لتقديم استجابات دقيقة وأتمتة بعض هذه العمليات.
الخاتمة :
في النهاية يمكننا التوضيح ، البرمجة اللغوية العصبية هو فرع من فروع التعلم الآلي – التعلم الآلي هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي – الذكاء الاصطناعي هو فرع من فروع علوم الكمبيوتر. التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي.
التعلم العميق هو مجال تخصص تعلم الآلة والذي يعلم أجهزة الكمبيوتر التعلم من مجموعات البيانات الكبيرة لأداء مهام محددة ، حيث تستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية لتقليد قدرة معالجة الدماغ البيولوجي وإنشاء أنماط مناسبة لاتخاذ قرارات مستنيرة.
على العكس من ذلك ، يتعامل البرمجة اللغوية العصبية بشكل أساسي في تسهيل الاتصال المفتوح بين البشر وأجهزة الكمبيوتر ، بهدف جعل اللغات البشرية في متناول أجهزة الكمبيوتر في الوقت الفعلي.
