أصبح الذكاء الاصطناعي (AI) مصطلحًا شاملاً لجميع التطبيقات التي تؤدي مهام معقدة كانت تتطلب في السابق تدخلًا بشريًا. مثل التواصل مع العملاء عبر الإنترنت أو لعب الشطرنج. في هذا المقال، نجيب على أهم 9 أسئلة سؤال يتعلق بأساسيات AI.
أجوبة أهم وأبرز 9 أسئلة تتعلق بالذكاء الاصطناعي
في هذه المقالة، جمعنا لكم أجوبة أهم 9 أسئلة يطرحها العرب بخصوص AI على الانترنت:
- ما معنى الذكاء الاصطناعي؟
يستخدم مصطلح “الذكاء الاصطناعي” أو AI للإشارة إلى أجهزة الكمبيوتر وبرامج الكمبيوتر القادرة على الأداء والتي ترتبط عادة بالذكاء البشري. على سبيل المثال، القدرة على التفاعل مع البشر، ومعالجة كميات كبيرة من البيانات أو التعلم تدريجياً وبالتالي التحسين المستمر. ولذلك فهو موضوع واسع، وفي تطور دائم!
إذا، يشير AI إلى تخصص محدد في علوم الكمبيوتر مخصص لإنشاء أنظمة أو آلات كمبيوتر ذكية. تم تصميم أجهزة الكمبيوتر أو الآلات لمحاكاة الذكاء البشري. كما يقدم AI بعض التطبيقات الواعدة، مثل التعرف على الكلام، وخدمة العملاء الآلية، ومعالجة اللغة الطبيعية، ومحركات التوصية.
اليوم، يمكنك معرفة حالة الطقس، وضبط المنبه، وإخطارك بمواعيدك، وتحليل البيانات بدقة بكتابة بعض الجمل فقط. هذا هو الوجه المرئي للذكاء الاصطناعي في حياتنا اليومية. ولكن بعيدًا عن هذه الاستخدامات، التي تعتبر عملية ولكنها افتراضية إلى حد ما، يغطي AI مجالًا واسعًا ومجالات تطبيق لا حصر لها تقريبًا.
- كيف يختلف الذكاء الاصطناعي عن التعلم الآلي والتعلم العميق؟
تؤكد تطبيقات AI على تطبيق علوم الكمبيوتر لبناء آلات يمكنها محاكاة قدرات البشر. من ناحية أخرى، يعد التعلم الآلي مجالًا فرعيًا للذكاء الاصطناعي يركز على تمكين الآلات من اتخاذ القرارات دون برمجة مسبقة.
يركز التعلم الآلي على إنشاء آلات يمكنها التعلم من خلال البيانات لحل المشكلات. على سبيل المثال، اكتشاف الأمراض، وتصنيف النص، والتنبؤ بالتغيير هي حالات استخدام للتعلم الآلي. التعلم العميق هو مجال فرعي للتعلم الآلي نفسه ويركز على تطبيقات الشبكات العصبية للتعلم غير الخاضع للرقابة على البيانات غير المنظمة.
- كم عدد أنواع الذكاء الاصطناعي التي يمكنك العثور عليها؟
عند الحديث عن AI، من المهم أن نفهم أن هناك أنواعًا مختلفة. لكل منها خصائصه ومزاياه وقيوده. بشكل عام، يتم التمييز بين الذكاء الضعيف والقوي، بالإضافة إلى الرمزي والاتصالي.
- الذكاء الاصطناعي الضعيف:
AI الضعيف، أو الضيق، هو المصمم لأداء مهمة محددة. وهو "ضعيف" ليس لأنه غير فعال، بل لأنه يقتصر على وظيفة محددة. على سبيل المثال، يعد نظام التعرف على الصوت نظامًا ذكاءً اصطناعيًا ضعيفًا لأنه متخصص في تفسير الكلام البشري والرد عليه.
- الذكاء الاصطناعي القوي:
AI القوي، أو العام، هو شكل من أشكال الذكاء الذي لديه القدرة على الفهم والتعلم وتطبيق ما تعلمه على مجموعة واسعة من المهام، تمامًا مثل الإنسان. سيكون AI القوي قادرًا على حل المشكلات العامة دون برمجته خصيصًا لكل مشكلة.
- الذكاء الاصطناعي الرمزي:
يعمل AI الرمزي، والذي يُطلق عليه أيضًا الكلاسيكي، على أساس قواعد واضحة مكتوبة في الكود بواسطة المبرمجين. إنها جيدة جدًا في حل المشكلات المحددة بقواعد واضحة، مثل ألعاب الشطرنج، لكنها تجد صعوبة في تعلم مهام جديدة بدون برمجة واضحة.
- الذكاء الاصطناعي الاتصالي:
يعتمد AI الاتصالي على الشبكات العصبية الاصطناعية "لتعلم" أداء المهام. إنه مشابه لعمل الدماغ البشري، حيث تتكيف "الخلايا العصبية" و"المشابك العصبية" وفقًا للبيانات المدخلة. يُستخدم هذا النهج في التعلم الآلي والتعلم العميق، حيث تتعلم الأنظمة من كميات كبيرة من البيانات دون برمجة واضحة.
عمومًا، يعتمد تصنيف الذكاء الاصطناعي على عاملين: القدرات والوظائف. وفقًا للإمكانيات، هنالك ثلاثة أنواع: الضيق، القوي، والفائق. وفقًا للوظائف، هنالك أربعة أنواع: الآلة التفاعلية، ونظرية العقل، والذاكرة المحدودة، والوعي الذاتي. يخدم كل نوع من أنواع AI غرضًا مميزًا في النظام البيئي للمجال ويوفر مزايا غزيرة في حالات الاستخدام المرغوبة.
- كيف يعمل الذكاء الاصطناعي؟
وفقًا للمختصين يعمل الذكاء الاصطناعي بفضل "كمية هائلة من البيانات؛ قوة حاسوبية استثنائية، خاصة بفضل السحابة والخوارزميات الثورية، القائمة على التعلم العميق”.
يستخدم الذكاء الاصطناعي في كثير من الأحيان التعلم الخاضع للإشراف. على سبيل المثال، يقوم المبرمجون "بتغذية" برنامج AI بآلاف صور الحواسيب مع علاماتها التجارية. وبعد هذا “الإدخال” يستطيع البرنامج التعرف من تلقاء نفسه على نوع الحاسوب بناء على الصور الجديدة التي سيقدمها المستخدم.
كما يمكن منح أجهزة الكمبيوتر إمكانية الوصول إلى البيانات ثم تركها لتتعلم بنفسها (التعلم الآلي)، دون تدخل بشري أو إعادة برمجة. وهذا يسمح لهم بالتحسن تدريجيًا وبشكل مستقل. وبذلك تتجاوز الوظائف والقدرات المبرمجة في البداية. على سبيل المثال يقوم المبرمجون بادخال الكثير من المصادر في تطبيق AI وبناء على ذلك يمكن للآلة انتاج مقال جديد ومصدر جديد للمعلومة. وبالتالي بعض الخوارزميات لن تكتفي بالتعرف على الصور. ولكنها أصبحت قادرة على إنتاجها وتسليط الضوء على الآلات.
يتم ادخال بيانات ومصادر معلومات (روابط لمواقع بيانات محدثة) هائلة في قاعدة بيانات تطبيقات AI. ينجر عن هذا اخراج بيانات ذات علاقة بموضوع البحث بفضل خوارزميات التطبيقات.
يسمح التعلم العميق، الذي يعتمد على شبكة من الخلايا العصبية الاصطناعية، للآلة بمحاكاة عمل دماغ الإنسان. ويقوم هذا النظام بإنشاء آلة افتراضية مكونة من آلاف الوحدات، كل منها محملة بحسابات صغيرة وبسيطة.
يستخدم الباحثون التعلم المعزز والشبكة العصبية الاصطناعية. وهي النتيجة التي تفتح آفاقًا جديدة لـ AI وأداء المهام المعقدة، في المجالات التي تمثل فيها عدم القدرة على التنبؤ مشكلة.
- ما الذي يدفع إلى اعتماد الذكاء الاصطناعي؟
هناك ثلاثة عوامل تدفع تطور AI في جميع الصناعات:
- ميزات الحوسبة عالية الأداء وبأسعار معقولة متاحة على الفور:
تتيح قوة الحوسبة الوفيرة المتوفرة في السحابة إمكانات حوسبة عالية الأداء وبأسعار معقولة. قبل تطويره، لم تكن بيئات الحوسبة الوحيدة المتاحة للذكاء الاصطناعي قائمة على السحابة وكانت باهظة التكلفة.
- استخدام كميات كبيرة من البيانات للتدريب:
يستوعب الذكاء الاصطناعي كمية كبيرة من البيانات ليتمكن من تقديم تنبؤات موثوقة. إن سهولة تصنيف البيانات والتخزين المناسب ومعالجة البيانات المنظمة وغير المنظمة يجعل من الممكن إنشاء المزيد من الخوارزميات وتدريبها.
- الميزة التنافسية:
تدرك الشركات بشكل متزايد الميزة التنافسية لاستخدام رؤى الذكاء الاصطناعي لتحقيق أهداف العمل وتجعلها أولوية للشركة بأكملها. على سبيل المثال، تساعد التوصيات المستهدفة لنظام AI الشركات على اتخاذ قرارات أفضل وأسرع. تساعد العديد من ميزات وقدرات AI في تقليل التكلفة والمخاطر وتسريع وقت الوصول إلى السوق والمزيد.
- كيف يمكن ل AI مساعدة الشركات؟
المبدأ الأساسي للذكاء الاصطناعي هو تكرار تصورات وردود أفعال البشر في العالم الحقيقي، ومن ثم تجاوزها. وسرعان ما يصبح هذا النهج حجر الأساس في الابتكار. مع الأشكال المختلفة للتعلم الآلي التي تحدد الأنماط في البيانات لتوليد التنبؤات، يمكن أن يكون AI قيمة مضافة حقيقية للشركات.
يمكن لجميع الشركات، بغض النظر عن حجمها وكمية البيانات المدارة، الاستفادة من الذكاء الاصطناعي. وجميع القطاعات ستتأثر بالصناعة.
ومن الأمثلة المعروفة الترجمة الآلية والصيانة التنبؤية وروبوتات الدردشة وغيرها من المساعدات الافتراضية التي تستفيد منها الشركات. كما يمكن تعزيز قدرات الموظفين من خلال إعفاءهم من المهام المتكررة، مع قيمة مضافة منخفضة. أيضا يمكن أن يحسن AI نموذج خطة العمل، ودعم البيانات والخبرة البشرية.
وفقًا لمجلة هارفارد بيزنس ريفيو، تستخدم الشركات AI في المقام الأول من أجل:
- كشف وردع الاختراقات الأمنية (44%)
- استكشاف مشكلات تقنية المستخدم وإصلاحها (41%)
- تقليل مهام إدارة الإنتاج (34%)
- تقييم الامتثال الداخلي عند الاستعانة بالموردين المعتمدين (34%)
كذلك بإمكان الذكاء الاصطناعي دعم المبيعات والتسويق في الشركات. بفضل الخوارزميات، لدى AI القدرة على استهداف العملاء المحتملين بشكل أفضل ومعرفة العملاء وتصنيفهم، وذلك بفضل التحليل التلقائي للمحادثات. باختصار، يقدم AI ميزة تنافسية حقيقية للشركات.
- ماهي تحديات ومستقبل AI؟
تثبت العديد من قصص النجاح قيمة AI. تحقق المؤسسات التي تضيف التعلم الآلي والتفاعلات المعرفية إلى تطبيقات وعمليات الأعمال التقليدية تحسينات كبيرة في تجربة المستخدم والإنتاجية.
ومع ذلك، هناك تحديات كبيرة. قامت شركات قليلة بنشر الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، وذلك لعدة أسباب. على سبيل المثال، عند عدم استخدام السحابة، تكون لمشاريع التعلم الآلي تكلفة حوسبة عالية. كما أن تصميمها معقد ويتطلب خبرة وطلب كبير على الموارد، ولكنها غير كافية.
ويطرح الذكاء الاصطناعي، بقدرته الاستثنائية إمكانية تحويل مختلف قطاعات المجتمع، رغم التحديات الأخلاقية والقانونية والتكنولوجية.
في المستقبل، يمكننا أن نتوقع رؤية تحسينات مستمرة في مجالات مثل معالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الصور والتعلم الآلي. وبالتوازي مع ذلك، تستمر الأبحاث لتطوير AI عام قادر على أداء أي مهمة فكرية يمكن للإنسان القيام بها.
- ما هي التطبيقات الحقيقية للذكاء الاصطناعي؟
بشكل عام، أبرز التطورات في الذكاء الاصطناعي هي تطوير وإصدار GPT 3.5 وGPT 4. ولكن كان هناك العديد من الإنجازات الثورية الأخرى في AI. في الواقع، كثيرة جدًا بحيث لا يمكن إدراجها جميعًا هنا وفيما يلي بعض أبرزها:
- ChatGPT (وGPTs):
ChatGPT عبارة عن روبوت محادثة يعمل بالذكاء الاصطناعي قادر على توليد اللغة الطبيعية وترجمتها والإجابة على الأسئلة. على الرغم من أنها أداة الذكاء الاصطناعي الأكثر شعبية، إلا أنه بفضل إمكانية الوصول إليها على نطاق واسع، أحدثت OpenAI موجات كبيرة في هذا العالم من خلال إنشاء GPTs 1 و2 و3.
- سيارات ذاتية القيادة:
على الرغم من أن سلامة السيارات ذاتية القيادة هي مصدر قلق كبير للمستخدمين المحتملين، إلا أن التكنولوجيا مستمرة في التقدم والتحسن مع الاختراقات في مجال الذكاء الاصطناعي. تستخدم هذه المركبات خوارزميات التعلم الآلي لدمج البيانات من أجهزة الاستشعار والكاميرات لإدراك محيطها وتحديد أفضل مسار للعمل. ولا يخفى عنكم أن ميزة القيادة الآلية لشركة Tesla في سياراتها الكهربائية هي أفضل مثال.
- روبوتات المهام اليومية:
على الرغم من أننا لا نزال بعيدين عن إنشاء الذكاء الاصطناعي على مستوى التكنولوجيا الذي رأيناه في فيلم Terminator المتحرك، فإن مشاهدة روبوتات Boston Dyanmics التي تستخدم AI للتنقل والاستجابة للتضاريس المختلفة أمر مثير للإعجاب.
- شركة DeepMind:
تعد شركة DeepMind الشقيقة لشركة جوجل رائدة في مجال الذكاء الاصطناعي وتخطو خطوات نحو الهدف النهائي المتمثل في الذكاء العام (AGI). على الرغم من أنها لم تصل إلى هذا الحد بعد، إلا أن الشركة تصدرت عناوين الأخبار في البداية في عام 2016 باستخدام AlphaGo، وهو النظام الذي تغلب على لاعب Go المحترف البشري. كما طورت الشركة برامج يمكنها تشخيص أمراض العيون بفعالية مثل أفضل الأطباء حول العالم.
- ما هي لغات البرمجة الأكثر شعبية في AI؟
إحدى لغات البرمجة الأكثر شيوعًا للذكاء الاصطناعي هي Python، والتي تقدم تصميمًا معياريًا. بالإضافة إلى ذلك، توفر Python أيضًا مكتبات مفتوحة المصدر، مثل Scikit-learn وMatplotlib وTensorFlow وNumPy. تضمن المكتبات مفتوحة المصدر تحسين الكفاءة في سير العمل. بعض لغات البرمجة الأخرى المستخدمة في تطوير AI تشمل Java وR وLisp وHaskell وJulia وProlog.
في الأخير، هل أنت قلق من أن الروبوتات فائقة الذكاء ستتسبب في نهاية الوظائف، وتتولى مجموعة من الأدوار وتحل محل البشر بالكامل؟
إخلاء مسؤولية
جميع المعلومات المنشورة على موقعنا الإلكتروني تم عرضها على أساس حسن النية ولأغراض المعلومات العامة فقط. لذا، فأي إجراء أو تصرف أو قرار يقوم به القارئ وفقاً لهذه المعلومات يتحمل مسؤوليته وتوابعه بشكل فردي حصراً ولا يتحمل الموقع أية مسؤولية قانونية عن هذه القرارات.
