الخميس، 30 مايو 2024

الذكاء الاصطناعي (AI) | تعريف، أمثلة، أنواع...

 الذكاء الاصطناعي (AI) | تعريف، أمثلة، أنواع...


الذكاء الاصطناعي (AI)، وهو قدرة الكمبيوتر الرقمي أو الروبوت الذي يتم التحكم فيه بواسطة الكمبيوتر على أداء المهام المرتبطة عادة بالكائنات الذكية. وكثيراً ما ينطبق هذا المصطلح على مشروع تطوير الأنظمة التي تتمتع بالعمليات الفكرية المميزة للإنسان، مثل القدرة على الاستدلال، واكتشاف المعنى، والتعميم، أو التعلم من تجارب الماضي. منذ تطوير الكمبيوتر الرقمي في أربعينيات القرن العشرين، ثبت أنه يمكن برمجة أجهزة الكمبيوتر لأداء مهام معقدة للغاية - مثل اكتشاف البراهين الرياضية أو لعب الشطرنج - بكفاءة كبيرة. ومع ذلك، على الرغم من التقدم المستمر في سرعة معالجة الكمبيوتر وسعة الذاكرة، لا يوجد حتى الآن برنامج يمكن أن يضاهي المرونة البشرية الكاملة في المجالات الأوسع أو في المهام التي تتطلب الكثير من المعرفة اليومية. ومن ناحية أخرى، وصلت بعض البرامج إلى مستويات أداء الخبراء والمهنيين من البشر في أداء مهام محددة معينة، مثل أن الذكاء الاصطناعي بهذا المعنى المحدود موجود في تطبيقات متنوعة مثل التشخيص الطبي، ومحركات البحث الحاسوبية، والتعرف على الصوت أو الكتابة اليدوية، و روبوتات الدردشة.

ما هو الذكاء الاصطناعي؟

الذكاء الاصطناعي هو مجال من مجالات علم الحاسوب والهندسة الذي يهتم بتطوير أنظمة وتطبيقات قادرة على القيام بمهام تتطلب ذكاء بشري، مثل التعلم، التفكير، التخطيط، الإدراك، الحل المشاكل، وصنع القرارات. بشكل أساسي، الذكاء الاصطناعي يحاول تقليد وتحسين القدرات الذهنية البشرية باستخدام تقنيات حاسوبية متقدمة.

بعض الجوانب الرئيسية للذكاء الاصطناعي تشمل:

  • التعلم الآلي (Machine Learning): تطوير خوارزميات وبرامج قادرة على التعلم والتحسين تلقائيًا من البيانات.

  • معالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing): فهم وتحليل وتوليد اللغة البشرية.

  • الرؤية الحاسوبية (Computer Vision): تمكين الحواسيب من فهم وتحليل المحتوى البصري.

  • الروبوتات والتحكم الآلي (Robotics and Automation): تصميم وبرمجة نظم آلية ذاتية التحكم والتوجيه.

الذكاء الاصطناعي له تطبيقات واسعة في مجالات مختلفة مثل الصناعة، الرعاية الصحية، السيارات المستقلة، الأمن السيبراني، الترفيه، والتجارة الإلكترونية.


التعلم


هناك عدد من أشكال التعلم المختلفة التي يتم تطبيقها على الذكاء الاصطناعي. أبسطها هو التعلم عن طريق التجربة والخطأ. على سبيل المثال، قد يحاول برنامج حاسوبي بسيط لحل مسائل الشطرنج الخاصة بالرفيق تنفيذ حركات عشوائية حتى يتم العثور على الرفيق. قد يقوم البرنامج بعد ذلك بتخزين الحل مع الموضع بحيث في المرة التالية التي يواجه فيها الكمبيوتر نفس الموضع، فإنه سيسترجع الحل. يعد هذا الحفظ البسيط للعناصر والإجراءات الفردية - المعروف باسم التعلم عن ظهر قلب - سهل التنفيذ نسبيًا على الكمبيوتر. والأكثر صعوبة هو مشكلة تنفيذ ما يسمى بالتعميم. يتضمن التعميم تطبيق الخبرة السابقة على مواقف جديدة مماثلة. على سبيل المثال، البرنامج الذي يتعلم زمن الماضي من الأفعال الإنجليزية المنتظمة عن طريق الحفظ لن يكون قادرًا على إنتاج زمن الماضي لكلمة مثل Jump إلا إذا تم تقديمه مسبقًا باستخدام Jumped، في حين أن البرنامج القادر على التعميم يمكنه التعلم قاعدة "add ed" وبالتالي تشكيل زمن الماضي للقفز بناءً على الخبرة مع أفعال مماثلة.


منطق


العقل هو استخلاص الاستنتاجات المناسبة للموقف. يتم تصنيف الاستدلالات إما استنتاجية أو استقرائية. مثال على الأول هو، "يجب أن يكون فريد إما في المتحف أو في المقهى. هو ليس في المقهى. "لذلك فهو في المتحف"، وبالنسبة للأخير، "كانت الحوادث السابقة من هذا النوع ناجمة عن عطل في الأجهزة؛ ولذلك فإن هذا الحادث كان بسبب عطل في الأجهزة. والفرق الأكثر أهمية بين هذه الأشكال من الاستدلال هو أنه في الحالة الاستنباطية، تضمن حقيقة المقدمات صحة النتيجة، بينما في الحالة الاستقرائية، تدعم حقيقة المقدمة النتيجة دون إعطاء تأكيد مطلق. يعتبر الاستدلال الاستقرائي شائعًا في العلوم، حيث يتم جمع البيانات وتطوير نماذج مؤقتة لوصف السلوك المستقبلي والتنبؤ به، إلى أن يؤدي ظهور بيانات غير طبيعية إلى إجبار النموذج على المراجعة. المنطق الاستنتاجي شائع في الرياضيات والمنطق، حيث يتم بناء هياكل معقدة من النظريات غير القابلة للدحض من مجموعة صغيرة من البديهيات والقواعد الأساسية.

حل المشاكل بالذكاء الاصطناعي


يمكن وصف حل المشكلات، خاصة في الذكاء الاصطناعي، بأنه بحث منهجي من خلال مجموعة من الإجراءات الممكنة من أجل الوصول إلى هدف أو حل محدد مسبقًا. تنقسم طرق حل المشكلات إلى غرض خاص وأغراض عامة. يتم تصميم الطريقة ذات الأغراض الخاصة خصيصًا لمشكلة معينة وغالبًا ما تستغل ميزات محددة جدًا للموقف الذي تكمن فيه المشكلة. وفي المقابل، فإن الطريقة ذات الأغراض العامة قابلة للتطبيق على مجموعة واسعة من المشاكل. إحدى التقنيات ذات الأغراض العامة المستخدمة في الذكاء الاصطناعي هي تحليل الوسائل والغايات - وهو تقليل الفرق خطوة بخطوة، أو تدريجيًا، بين الحالة الحالية والهدف النهائي. يختار البرنامج الإجراءات من قائمة الوسائل - في حالة الروبوت البسيط، قد يتكون هذا من PICKUP وPUTDOWN وMOVEFORWARD وMOVEBACK وMOVELEFT وMOVERIGHT - حتى يتم الوصول إلى الهدف.

لقد تم حل العديد من المشاكل المتنوعة بواسطة برامج الذكاء الاصطناعي. بعض الأمثلة هي العثور على الحركة الفائزة (أو تسلسل الحركات) في لعبة اللوحة، واستنباط البراهين الرياضية، والتلاعب بـ "الأشياء الافتراضية" في عالم تم إنشاؤه بواسطة الكمبيوتر.

التصور


في الإدراك، يتم مسح البيئة عن طريق أجهزة حسية مختلفة، حقيقية أو اصطناعية، ويتحلل المشهد إلى كائنات منفصلة في علاقات مكانية مختلفة. ومما يزيد التحليل تعقيدًا حقيقة أن الجسم قد يبدو مختلفًا اعتمادًا على الزاوية التي يُنظر إليها منها، واتجاه وشدة الإضاءة في المشهد، ومدى تباين الجسم مع المجال المحيط.

أحد أقدم الأنظمة التي دمجت الإدراك والحركة كان فريدي، وهو روبوت ثابت بعين تلفزيونية متحركة ويد كماشة، تم بناؤه في جامعة إدنبرة، اسكتلندا، خلال الفترة 1966-1973 تحت إشراف دونالد ميتشي. كان فريدي قادرًا على التعرف على مجموعة متنوعة من الأشياء ويمكن توجيهه لتجميع قطع أثرية بسيطة، مثل سيارة لعبة، من كومة عشوائية من المكونات. في الوقت الحاضر، أصبح الإدراك الاصطناعي متقدمًا بما يكفي لتمكين أجهزة الاستشعار البصرية من التعرف على الأفراد والمركبات ذاتية القيادة للقيادة بسرعات معتدلة على الطريق المفتوح.

الأساليب والأهداف في الذكاء الاصطناعي


هناك العديد من الأساليب والأهداف في مجال الذكاء الاصطناعي، وفيما يلي بعض الأمثلة:

  1. الأساليب:

    • التعلم الآلي (Machine Learning): استخدام الخوارزميات والإحصاءات لتمكين الأنظمة من التعلم والتحسين ذاتياً من البيانات.
    • معالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing): تطوير أنظمة قادرة على فهم واستخدام اللغة البشرية بشكل فعال.
    • الشبكات العصبية العميقة (Deep Neural Networks): بناء شبكات متعددة الطبقات للتعرف على الأنماط والقيام بمهام معقدة.
    • الرؤية الحاسوبية (Computer Vision): تطوير أنظمة قادرة على فهم وتفسير المحتوى البصري.
    • الروبوتات والتحكم الآلي (Robotics and Automation): تصميم وتطوير أنظمة روبوتية متطورة للقيام بمهام مختلفة.
  2. الأهداف:

    • تحسين الكفاءة والإنتاجية في مختلف المجالات (الصناعة، الرعاية الصحية، التعليم، إلخ).
    • زيادة الدقة والموثوقية في اتخاذ القرارات والتنبؤات.
    • تطوير أنظمة ذكية قادرة على التفاعل مع البشر بطريقة طبيعية ومفيدة.
    • تحسين الخدمات والتجربة المقدمة للمستخدمين (مثل الاستجابة الذكية للعملاء، التوصيات الشخصية، إلخ).
    • المساعدة في حل المشكلات المعقدة والتحديات العالمية (مثل التغير المناخي، الرعاية الصحية، الأمن السيبراني، إلخ).
    • تطوير أنظمة قادرة على التعلم والتحسين الذاتي بشكل مستمر.

هذه مجرد أمثلة على الأساليب والأهداف في مجال الذكاء الاصطناعي، ويستمر هذا المجال في النمو والتطور بشكل سريع لتلبية احتياجات المجتمع والإنسانية.




0 التعليقات:

إضغط هنا لإضافة تعليق

إرسال تعليق

Blogger Widgets