ما هو الذكاء الاصطناعي؟ وكيف نستخدمه في أهم المجالات

ما هي فوائد الذكاء الاصطناعي؟

 فوائد الذكاء الاصطناعي متعددة، ففي المقام الأول قام بتبسيط العديد من المهام بشكل كبير والتي كان لا يمكن التعامل معها إلا بالذكاء البشري سابقًا، على سبيل المثال من ما يجب معرفته عن ما هو الذكاء الاصطناعي، هو معرفة خوارزميات الذكاء الاصطناعي، التي يمكنها تحليل كميات كبيرة من البيانات بسرعة، مما يؤدي إلى استنتاجات قابلة للتنفيذ تسهل عمليات صنع القرار في الشركات، بالإضافة إلى ذلك، أدت التطبيقات المدعومة بالذكاء الاصطناعي مثل برامج الدردشة المساعدة الرقمية إلى تحسين خدمة العملاء بشكل كبير في العديد من الصناعات.

الجدير بالذكر أيضا أن تأثير الذكاء الاصطناعي لا يقتصر على مجالات الأعمال والتجارة، فنحن اليوم ونحن نتعرف على ما هو الذكاء الاصطناعي، سنجده في مجال الرعاية الصحية، تساعد الأدوات المدعومة بالذكاء الاصطناعي في التشخيص، وتوقع نتائج المرضى، وتبسيط رعاية المرضى.

وفي مجال النقل، حفز الذكاء الاصطناعي تطوير السيارات ذاتية القيادة، مبشّرًا بأفق جديد في حركة المركبات، حتى في حياتنا اليومية، توفر الأجهزة التي يدعمها الذكاء الاصطناعي، مثل أنظمة المنزل الذكي، راحة لا مثيل لها، من الواضح أن دور الذكاء الاصطناعي سيتوسع فقط في السنوات القادمة، مما يوضح سبب كون الفهم الأساسي له أمرًا ضروريًا للغاية.

ما هو الهدف الأساسي من الذكاء الاصطناعي؟

الذكاء الاصطناعي أو الـ AI هو التكنولوجيا المتقدمة التي تمكن الآلات من محاكاة وتعلم سمات وخصائص الذكاء البشري، والأنشطة، ومهارات حل المشكلات وغير ذلك، إنه بمثابة أساس للعديد من التقنيات الثورية مثل معالجات اللغة والمركبات المستقلة وأنظمة التعرف على الوجوه والتحليلات التنبؤية وهدفه ليس هدفا سهلا، ولا محدودا وهذا ما ستعرفه.

تعلم الآلة: مفهوم أساسي في الذكاء الاصطناعي

تعلم الآلة هو مجال فرعي حيوي للذكاء الاصطناعي فلا يمك تعريف ما هو الذكاء الاصطناعي دون معرفة تعلم الآلة أولا، وهو في الأساس التقنية التي تتيح للأنظمة التعلم من التجربة، تستخدم خوارزميات تعلم الآلة البيانات المدخلة لاتخاذ قرارات أو تنبؤات مستنيرة دون الحاجة إلى برمجتها على القيام بذلك بشكل خاص.

يستخدم نماذجًا إحصائية للتعرف على الأنماط داخل البيانات واستخلاص رؤى قيمة، فيما يلي نقاط تتناول الأنواع الشائعة لتعلم الآلة:

• التعلم الخاضع للإشراف: يتم تدريب النموذج على بيانات معلمة، مما يعني أن كل نقطة بيانات لها مخرج أو تسمية مقابلة، مثال على ذلك هو نموذج التعرف على الكلام الذي يتم تدريبه على مجموعة بيانات من أمثلة الصوت والنص.
• التعلم غير الخاضع للإشراف: لا تحتوي نقاط البيانات على تسميات محددة، ويجب على النموذج تحديد الأنماط والعلاقات داخل البيانات، مثال على ذلك هو نموذج تحليل النص الذي يتم تدريبه على مجموعة بيانات من المقالات الإخبارية.
• التعلم المعزز: تفاعل الخوارزم مع البيئة ويتعلم من أفعاله لزيادة المكافأة في ظروف معقدة وغير مؤكدة وربما عدائية، مثال على ذلك هو نموذج تعلم القيادة الذاتية الذي يتعلم من تجربته في القيادة على الطرق الحقيقية.

التعلم العميق: مجموعة فرعية من تعلم الآلة

التعلم العميق هو مجموعة فرعية من تعلم الآلة يجب أن تعرفها وأنت تحاول فهم ما هو الذكاء الاصطناعي، حيث يستمد هيكله ووظيفة عمله من عمل الدماغ البشري، يتضمن شبكات عصبية اصطناعية ذات طبقات عديدة - ومن هنا جاءت كلمة "عميق" في التعلم العميق، مما يشير إلى مستوى التعقيد في هذه الشبكات العصبية.

إنه فعال للغاية في معالجة كميات هائلة من البيانات وغالبًا ما يستخدم للمهام مثل التعرف على الصور والصوت، نظرًا لأنه يعتمد بشكل كبير على قوة الحوسبة للمعالجة، فهو مفهوم أحدث من تعلم الآلة.

شبكات عصبية: اللبنات الأساسية لأنظمة الذكاء الاصطناعي

تعد الشبكات العصبية أساسية لتشغيل كل من تعلم الآلة والتعلم العميق، إنها مصممة على غرار الدماغ البشري وهي مصممة للتعرف على الأنماط، لفهم ما هو الذكاء الاصطناعي، لابد من فهم كيفية عمل كل عقدة في شبكة عصبية معًا لمعالجة المدخلات وإنتاج مخرج، إنها الطريقة الأساسية التي يمكن للخوارزميات التعلم من البيانات.