مجالات الذكاء الاصطناعي “AI”، هو أحد أهم الأسئلة اليوم، خاصة مع التطورات التكنولوجية في العصر الحديث.
كان يُنظر إلى الذكاء الاصطناعي في الأصل على أنه مفهوم من الخيال العلمي، لكن مجالات الذكاء الاصطناعي موجودة الآن في العديد من القطاعات والصناعات، تتراوح قدراته من تشغيل الآلات بشكل مستقل إلى فهم تعقيدات اللغة البشرية.
ما هو الذكاء الاصطناعي؟
الذكاء الاصطناعي هو فرع من علوم الكمبيوتر يركز على خلق آلات ذكية تعمل وتتفاعل مثل البشر، يحاكي عمليات الذكاء البشري بواسطة الآلات، تشمل هذه العمليات التعلم والاستدلال وحل المشكلات والإدراك وفهم اللغة.
الهدف الرئيسي لـ مجالات الذكاء الاصطناعي هو تعزيز وظائف الكمبيوتر المرتبطة بالذكاء البشري، مثل الاستدلال والتعلم وحل المشكلات وغير ذلك، وتغطي مجالات الذكاء الاصطناعي ما يلي:
التعلم الآلي: تستخدم الآلات الخوارزميات لتحليل البيانات والتعلم منها واتخاذ قرارات مستنيرة.
معالجة اللغة الطبيعية: قدرة أجهزة الكمبيوتر على فهم والتفاعل باللغات البشرية.
رؤية الكمبيوتر: العلم الذي يسمح لأجهزة الكمبيوتر بتفسير وفهم العالم البصري.
الروبوتات: مجال من الذكاء الاصطناعي حيث تقوم آلات قابلة للبرمجة بتنفيذ المهام بشكل مستقل.
النظم الخبيرة: تحاكي قدرة الخبير البشري على اتخاذ القرارات.
مجالات الذكاء الاصطناعي
أهمية وتطبيقات الذكاء الاصطناعي
التقدم السريع للذكاء الاصطناعي له آثار كبيرة على مجموعة واسعة من المجالات، يعمل الذكاء الاصطناعي خلف الكواليس لتبسيط كل شيء من العمليات اليومية إلى العمليات المعقدة، ومع استمرار تطور التكنولوجيا، تتسع أهمية وتطبيقات الذكاء الاصطناعي لتشمل التعليم والرعاية الصحية والنقل والترفيه والأمن وما إلى ذلك.
على سبيل المثال، يمكن للأنظمة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي إنشاء خطط دراسية مخصصة للطلاب أو التنبؤ بالأمراض عن طريق تحليل بيانات الرعاية الصحية، وبالمثل يمكن للذكاء الاصطناعي في النقل تحليل أنماط حركة المرور لاقتراح الطرق المثالية وغيرها.
مجالات الذكاء الاصطناعي الأساسية
عالم الذكاء الاصطناعي الفسيح والمثير يدعونا لاستكشاف فروعه المتنوعة، كل منها يتميز بخواص مميزة ويساهم بشكل كبير في تطور وتقدم الذكاء الاصطناع، سنحاول هنا تناول مجالات الذكاء الاصطناعي الأساسية، التعلم الآلي، معالجة اللغة الطبيعية، رؤية الكمبيوتر، الروبوتات، والنظم الخبيرة.
التعلم الآلي
باعتباره من مجالات الذكاء الاصطناعي الأكثر شهرة تقريبًا، يمنحنا التعلم الآلي القدرة على جعل الآلات تتعلم من مدخلات البيانات واتخاذ قرارات ذكية بناءً عليها، دون الحاجة إلى برمجتها صراحة للقيام بذلك، تستطيع أنظمة التعلم الآلي التعلم والتكيف والتحسن بمرور الوقت مع تعرضها لمزيد من البيانات.
تشمل تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التعلم الآلي:
أنظمة التوصية، مثل المستخدمة في Netflix أو Amazon
تصفية البريد الإلكتروني غير المرغوب فيه
كشف الاحتيال في بطاقات الائتمان
أنظمة التعرف الصوتي مثل Siri أو Alexa
معالجة اللغة الطبيعية
تعالج معالجة اللغة الطبيعية (NLP)مجالا مهما من مجالات الذكاء الاصطناعي، وهي مساعدة الآلات على فهم اللغة البشرية والتواصل بها، الهدف هو خلق تفاعل سلس بين الإنسان والآلة، كما لو كنا نتواصل مع إنسان آخر.
تشمل تطبيقات الذكاء الاصطناعي NLP الرئيسية:
التعرف على الكلام: وهي التقنية التي تعمل خلف تطبيقات الصوت مثل Google Voice و Siri و Cortana.
تحليل المشاعر: تستخدم المنصات عبر الإنترنت هذه التقنية لقياس الرأي العام ومراجعات العملاء والمحادثات عبر الإنترنت.
الترجمة الآلية: تستخدم برامج الترجمة مثل Google Translate تقنيات NLP للحصول على ترجمات فعالة ودقيقة نسبيًا.
مجالات الذكاء الاصطناعي
رؤية الكمبيوتر
كما يوحي الاسم، تعد رؤية الكمبيوتر المجال الذي يركز على تمكين الآلات من "رؤية" وفهم محتوى الصور والفيديو الرقمي، تلعب دورًا حاسمًا في مجالات مثل الرعاية الصحية لتشخيص الأمراض والمركبات ذاتية القيادة للملاحة ونظم الأمن للمراقبة.
تشمل تطبيقات الذكاء الاصطناعي البارزة لرؤية الكمبيوتر:
أنظمة التعرف على الوجه المستخدمة في الأمان ومنصات التواصل الاجتماعي.
تحليل الصور الطبية في الرعاية الصحية لتشخيص الأمراض.
السيارات ذاتية القيادة التي تستخدم اكتشاف الكائنات في الوقت الفعلي للتنقل حول العوائق.
الروبوتات
في قمة مجالات الذكاء الاصطناعي يأتي علم الروبوتات الذي يعني إنشاء آلات (روبوتات) يمكنها أن تحل محل البشر، غالبًا في المهام الخطيرة أو الروتينية، باستخدام الذكاء الاصطناعي، يمكن لهذه الروبوتات التعلم من محيطها وتنفيذ مهام متنوعة.
من خطوط التجميع الصناعية إلى روبوتات خدمة العملاء، تعمل الروبوتات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي على تحسين الكفاءة والإنتاجية بشكل كبير.
تتسع تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الروبوتات لتشمل:
الروبوتات الصناعية لتجميع السيارات.
الطائرات بدون طيار المستخدمة في الزراعة لمراقبة المحاصيل أو في مهمات الإنقاذ.
الروبوتات الطبية التي تساعد في العمليات الجراحية المعقدة.
تُعد النظم الخبيرة من مجالات الذكاء الاصطناعي التي تحاكي قدرة خبير بشري على اتخاذ القرارات، تستخدم مجموعة من القواعد لتحليل المعلومات وتستخدم بشكل أساسي عندما لا يكون هناك خبراء بشريون متوفرون.
على سبيل المثال، يمكن لنظام خبير مساعدة الأطباء في تشخيص الأمراض أو تمكين المستشارين الماليين من إدارة الاستثمارات بدقة أكبر.
تشمل الاستخدامات الرئيسية للنظم الخبيرة:
أنظمة التشخيص الطبي التي تساعد الأطباء في تشخيص الأمراض.
الأنظمة المالية التي تساعد في اتخاذ قرارات الاستثمار.
المنازل الذكية التي تعمل بالصوت والتي تتعلم وتتكيف مع سلوكيات وتفضيلات المستخدم.
التعلم الآلي.. كيف يتعلم ويبتكر؟
التعلم الآلي، فرع مهم من مجالات الذكاء الاصطناعي، يسمح للحواسيب والبرامج بالتعلم من البيانات وتنفيذ المهام دون الحاجة إلى البرمجة الصريحة، يركز مفهومه الأساسي على فكرة الآلة التي تتعلم تلقائيًا من التجربة، والتي تأتي عادةً على شكل مجموعات بيانات ضخمة.
نظرة عامة على التعلم الآلي
بصورة أدق، يمكن اعتبار التعلم الآلي مجموعة فرعية ضمن الذكاء الاصطناعي تركز على منح الحواسيب القدرة على "التعلم"، هذا التعلم ليس مماثلًا للتعلم البشري بالكامل، رغم أن النتائج النهائية يمكن أن تكون متشابهة إلى حد كبير.
في أنماط التعلم الآلي، يشير "التعلم" إلى قدرة النظام على التحسن من التعرض للبيانات بمرور الوقت. بدلاً من برمجة قواعد محددة للذكاء الاصطناعي ليتبعها، يسمح هذا الفرع من الذكاء الآلي للآلة باستنباط الأنماط واستخراج رؤى ذات مغزى من البيانات الخام، وبالتالي استخلاص استنتاجات أو إجراء تنبؤات بناءً على هذه الأنماط.
أنواع خوارزميات التعلم الآلي
تأتي خوارزميات التعلم الآلي بثلاثة أشكال رئيسية:
التعلم المقيد: يتضمن هذا تدريب نموذج على بيانات إدخال وإخراج معروفة، بحيث يمكنه توقع مخرجات مستقبلية، تشمل الأمثلة الانحدار الخطي، وأشجار القرار، وآلات دعم المتجهات (SVM).
التعلم غير المقيد: في هذا السيناريو، يتم توفير بيانات الإدخال فقط للنموذج، ويُترك لتكتشف الأنماط بنفسه، تشمل الخوارزميات الشائعة التصنيف الهرمي، وتجميع K-Means، وتحليل المكونات الرئيسية (PCA).
التعلم بالتعزيز: في هذا النوع من التعلم، يتفاعل وكيل البرنامج مع البيئة لتعلم كيفية تحسين سلوكه، بالنظر إلى نظام من المكافآت والعقوبات، غالبًا ما يُستخدم هذا في الروبوتات والألعاب والملاحة.
تؤثر مجالات الذكاء الاصطناعي في التعلم الآلي على حياتنا اليومية أكثر مما ندرك، إليك بعض الأمثلة:
أنظمة التوصية عبر الإنترنت: تستخدم شركات التجارة الإلكترونية الكبرى مثل Amazon وخدمات البث مثل Netflix التعلم الآلي لتحليل سلوكك السابق واقتراح المنتجات أو العروض التي قد تعجبك.
تصفية البريد الإلكتروني غير المرغوب فيه: تتعلم خوارزميات التعلم الآلي التعرف على رسائل البريد الإلكتروني غير المرغوب فيها من خلال تحليل الأنماط في البيانات ثم تصفية رسائل البريد الإلكتروني غير المرغوب فيها المحتملة.
المساعدون الشخصيون الافتراضيون: تتعلم تطبيقات مثل Siri و Google Now و Alexa تفضيلات المستخدم وتخصيص الردود وفقًا لذلك، وذلك بفضل خوارزميات التعلم المقيد.
خدمات الوسائط الاجتماعية: تُدار ميزات مثل التعرف على الوجوه في الصور على Facebook أو الإعلانات المخصصة بواسطة التعلم الآلي.
كشف الاحتيال: تستخدم قطاعات الخدمات المصرفية والمالية التعلم الآلي لتحديد النشاط غير المعتاد في حسابك، مما يساعد في الكشف المبكر عن المعاملات الاحتيالية.
معالجة اللغة الطبيعية.. كيف يتواصل الإنسان مع الآلة؟
معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، أحد مجالات الذكاء الاصطناعي الأساسية، تُعنى بتمكين الآلات من فهم اللغة البشرية وتفسيرها وتوليدها.
تتيح هذه القدرة من مجالات الذكاء الاصطناعي للحواسيب التواصل مع المستخدمين بطريقة أكثر مرونة وقابلة للفهم، مما يجعل التفاعل أكثر بساطة وفعالية.
فيما تفيد معالجة اللغة الطبيعية؟
تشتمل معالجة اللغة الطبيعية على عدة تخصصات فرعية، بما في ذلك:
النحو: ترتيب الكلمات لتكوين جمل ذات معنى.
الدلالة: دراسة المعنى.
الترابط النصي: كيفية ترابط الجمل لتشكيل أفكار متماسكة.
تشمل التقنيات المستخدمة في معالجة اللغة الطبيعية تحليل النصوص واللغويات الحاسوبية والتعرف على الصوت، يلعب التعلم الآلي، وهو فرع من الذكاء الاصطناعي، دورًا حاسمًا في تطوير معالجة اللغة الطبيعية من خلال تحسين قدرة الآلة على التعلم من تفاعلها مع اللغة البشرية، وبالتالي تحسين أدائها باستمرار.
أهمية وتطبيقات معالجة اللغة الطبيعية
تتمتع معالجة اللغة الطبيعية بمجموعة واسعة من التطبيقات، العديد منها أصبحنا نعتبرها أمرًا مفروغًا منه في الحياة اليومية، بما في ذلك:
المساعدون الشخصيون الصوتيون: Siri و Alexa ومساعد Google أمثلة شهيرة تساعد الناس في أداء المهام بدون استخدام اليدين.
الترجمة اللغوية الآلية: Google Translate أداة رائعة تكسر حواجز اللغة، وذلك بفضل معالجة اللغة الطبيعية.
تحليل المشاعر: تستخدمه الشركات لفهم المشاعر العامة تجاه علامتها التجارية أو منتجاتها أو خدماتها من خلال تحليل تعليقات وسائل التواصل الاجتماعي والمراجعات.
كشف البريد العشوائي: يستخدم مزودو خدمات البريد الإلكتروني معالجة اللغة الطبيعية للتمييز بين رسائل البريد الإلكتروني الحقيقية والبريد العشوائي.
تزداد أهمية استخدام معالجة اللغة الطبيعية في عالم يُرغب فيه بتفاعل فعال ومتطور بين الإنسان والآلة. حيث تعمل على تعزيز الإنتاجية وتقدم للمستخدم تجربة سلسة وبديهية.
على الرغم من كونها أحد أهم مجالات الذكاء الاصطناعي، لا تزال معالجة اللغة الطبيعية تواجه العديد من التحديات.
أولاً، اللغة البشرية معقدة وغامضة ومتطورة باستمرار، مما يجعل من الصعب على الآلات فهمها تمامًا، على سبيل المثال، قد تحمل نفس الكلمة معاني مختلفة في سياقات مختلفة (مثل "bat" التي يمكن أن تشير إلى الخفاش أو مضرب البيسبول).
ثانيًا، تعتمد اللغة البشرية بشكل كبير على السياق الثقافي والتفاصيل الدقيقة التي غالبًا ما يصعب على الآلات تفسيرها، السخرية والغموض من الأمثلة الجيدة على هذا التحدي.
أخيرًا، يتطلب تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي على فهم وتوليد اللغة البشرية كميات هائلة من البيانات، مما يدفع حدود موارد الحوسبة إلى أقصى طاقتها.
ومع ذلك، فإن التقدم في التعلم الآلي وقوة الحوسبة تساعد على التغلب على هذه العقبات، مما يعزز مستقبل مجالات الذكاء الاصطناعي حيث يمكن فيه للبشر والآلات التواصل بشكل أكثر طبيعية وفعالية.
رؤية الكمبيوتر
رؤية الكمبيوتر، كأحد مجالات الذكاء الاصطناعي الأساسية، لها الهدف الأسمى المتمثل في مساعدة الآلات على "رؤية" البيانات المرئية وتفسيرها وفهمها بنجاح كما يفعل البشر.
يقلد هذا المجال من مجالات الذكاء الاصطناعي الرؤية البشرية من خلال التقاط وتحليل الصور ومقاطع الفيديو، مما غالبًا ما يمكّن أجهزة الكمبيوتر من أداء مهام بدقة عالية كانت تُنجز عادةً من قبل البشر.
كيف تكون رؤية الكمبيوتر؟
تجهز رؤية الكمبيوتر أجهزة الكمبيوتر بالقدرة على معالجة وتحليل واستيعاب البيانات المرئية من العالم الحقيقي، باستخدام خوارزميات معقدة وطرق تعلم، يمكن لأنظمة رؤية الكمبيوتر تحديد الكائنات وتصنيفها ثم التفاعل مع ما "ترى".
تبدأ الرحلة من التقاط بيانات الصور من خلال الكاميرات الرقمية أو عدة مستشعرات، ثم تمر البيانات بخدمة ما قبل المعالجة لتحسين جودة الصورة، يليها عملية استخراج الميزات، بعد ذلك، يتم التعرف أو التفسير.
على مستوى أكثر تقدمًا، تتضمن رؤية الكمبيوتر التعلم الآلي والتعرف على الأنما، إنها تخلق أنظمة ذكاء اصطناعي يمكنها التعلم من البيانات التي تعالجها، مما يعزز قدرتها ودقتها بمرور الوقت، يمكن لهذه الأنظمة جمع المعلومات وتحليلها وتقديم توصيات قائمة على البيانات.
مجالات الذكاء الاصطناعي
تطبيقات رؤية الكمبيوتر
لدى رؤية الكمبيوتر مجموعة واسعة من التطبيقات عبر مختلف القطاعات:
في التصوير الطبي، تُستخدم أنظمة رؤية الكمبيوتر في الكشف عن الأمراض مثل السرطان في مراحله المبكرة.
في مجال البيع بالتجزئة، تساعد في تعقب حركة وسلوكيات العملاء، مما يسهل تقديم تجارب شخصية أكثر للعملاء.
في المركبات ذاتية القيادة، تُستخدم للملاحة وكشف العقبات.
في الزراعة، تساعد رؤية الكمبيوتر في تحديد أمراض النباتات ومراقبة المحاصيل.
في المراقبة، تُستخدم في التعرف على الوجوه والتتبع النشط لأغراض أمنية.
في التصنيع، تساعد رؤية الكمبيوتر في التحكم في العمليات وضمان الجودة.
التحديات في رؤية الكمبيوتر
على الرغم من تطبيقات وإمكانيات رؤية الكمبيوتر المتزايدة ضمن مجالات الذكاء الاصطناعي، لا تزال رؤية الكمبيوتر تواجه العديد من التحديات:
التباين في الإضاءة: يمكن أن تؤثر التغيرات في ظروف الإضاءة بشكل كبير على قدرة نظام رؤية الكمبيوتر على "الرؤية" بشكل صحيح.
تباين زاوية العرض: قد يختلف مظهر الكائن بشكل كبير عند النظر إليه من زوايا مختلفة؛ يعد التعرف على نفس الكائن من وجهة نظر غير مألوفة أمرًا صعبًا.
تباين الحجم: قد تظهر الكائنات مختلفة حسب المسافة بينها وبين الكاميرا، مما يجعل من الصعب التعرف عليها بدقة.
التشوه: يمكن للكائنات غير الصلبة مثل الأقمشة أو الوجوه البشرية أن تتغير شكلها بطريقة يصعب التنبؤ بها.
الانسداد: قد تكون الكائنات ذات الأهمية مخفية جزئيًا بواسطة كائنات أخرى في المشهد، مما يجعل من الصعب على الكمبيوتر التعرف عليها.
مجال الروبوتات
الروبوتات هي مجال حيوي من مجالات الذكاء الاصطناعي يتضمن تصميم واستخدام الروبوتات، الروبوتات، باعتبارها نتاجًا للروبوتات، هي أجهزة مبرمجة تحاكي قدرات التلاعب لدى البشر.
تشمل الروبوتات العديد من التخصصات المتنوعة مثل هندسة البرمجيات وهندسة الميكانيك وهندسة الإلكترونيات وجوانب مختلفة من الذكاء الاصطناعي مثل التعلم الآلي ورؤية الكمبيوتر.
يسمح الجمع بين هذه المجالات للروبوتات بالتفاعل مع العالم المادي المحيط بها والتكيف مع الظروف المتغيرة وتنفيذ مهام معقدة بشكل مستقل أو شبه مستقل.
أهمية وتطبيقات الروبوتات
تقدم الروبوتات مساهمات كبيرة في مختلف الصناعات والأنشطة البشرية، تشمل بعض تطبيقاتها الهامة:
الأتمتة الصناعية: تعد الأتمتة الصناعية أحد مجالات التطبيق الرئيسية للروبوتات في الذكاء الاصطناعي. تتميز الروبوتات بكفاءتها في إنجاز المهام و دقتها وتقليل وقوع الأخطاء البشرية، مما يعزز الإنتاجية والجودة، وتشمل هذه الروبوتات روبوتات خطوط التجميع وروبوتات التعامل مع المواد والتغليف.
الرعاية الصحية: تعمل الروبوتات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي على إحداث ثورة في قطاع الرعاية الصحية، بدءًا من الروبوتات الجراحية التي تقوم بإجراء عمليات دقيقة وصولًا إلى الروبوتات العلاجية التي تتفاعل مع المرضى.
الزراعة: تدمج الروبوتات خوارزميات الذكاء الاصطناعي لأداء مهام مثل زراعة البذور وحصاد المحاصيل ومراقبة ظروف المحاصيل، مما يزيد من الكفاءة والاستدامة.
الدفاع واستكشاف الفضاء: تلعب الروبوتات في الذكاء الاصطناعي دورًا حاسمًا في الدفاع العسكري واستكشاف الفضاء بسبب قدرتها على تحمل الظروف القاسية، تُستخدم الطائرات بدون طيار للمراقبة؛ تفحص المركبات غير المأهولة المناطق الخطرة، مما يحمي الأرواح البشرية.
مجالات الذكاء الاصطناعي
التطورات الحالية في الروبوتات
تستمر التكنولوجيا في التطور وكذلك مجال الروبوتات مثل العديد من مجالات الذكاء الاصطناعي، وتشمل بعض المجالات الرائدة في التطورات الحديثة في مجال الروبوتات:
المركبات ذاتية القيادة: تعد السيارات ذاتية القيادة التي تعتمد على التعلم الآلي للتنقل والاستجابة للمواقف غير المتوقعة علامة فارقة في مجال الروبوتات الحالي.
الروبوتات الشبيهة بالبشر: يتم تطوير المزيد من الروبوتات الشبيهة بالبشر والتي يمكنها التفاعل اجتماعيًا، ومن الأمثلة على ذلك صوفيا، الروبوت الذي حصل على الجنسية السعودية.
أتمتة العمليات الروبوتية (RPA): يشتمل هذا على برمجة روبوتات البرامج لتكرار الأفعال البشرية وتنفيذ المهام المتكررة، مما يعزز السرعة والكفاءة في مجالات مثل خدمة العملاء ومعالجة البيانات.
النظم الخبيرة في الذكاء الاصطناعي (AI) هو مجال متعدد الأوجه ومتطور للغاية ضمن مجالات الذكاء الاصطناعي ، حيث توفر بحرفية حلولاً للمشاكل المعقدة.
ما هي النظم الخبيرة؟
أنظمة الخبراء هي برامج حاسوبية مصممة لتحاكي قدرات اتخاذ القرار لدى خبير بشري في مجال معين، يعتمد هذا الذكاء على قاعدة معرفية تحتوي على حقائق وإرشادات - قواعد مُستصاغة من خبرات وبصائر الخبراء البشريين.
تسمح آلية الاستنتاج لنظام الخبير باستخلاص نتائج بناءً على هذه القواعد، يهدف نظام الخبير بشكل أساسي إلى تزويد الشركات بالسمات والبصائر والقرارات التي سيقدمها خبير بشري، جسرًا الفجوة بين المشورة الخبيرة ومعالجة الحاسوب المنهجية.
مميزات وقيود النظم الخبيرة
مثل أي مجال من مجالات الذكاء الاصطناعي، تمتلك النظم الخبيرة مزاياها وقيودها.
تحسن بشكل كبير عملية اتخاذ القرار من خلال تقديم حلول تعتمد بشكل كبير على المعرفة الخبيرة.
تعمل باستمرار دون كلل أو حاجة إلى استراحة.
تتعامل مع كميات هائلة من البيانات في وقت واحد.
تقلل أيضًا من مخاطر الأخطاء البشرية وتعزز الاتساق في القرارات والعمليات.
على الرغم من المزايا، فإن النظم الخبيرة لديها أيضًا بعض القيود:
تعتمد بشكل كبير على جودة واكتمال قاعدة المعرفة الخاصة بها. إذا كانت الحقائق أو القواعد غير كافية أو خاطئة، فإن أداء النظام سيكون دون المستوى المطلوب.
تفتقر إلى القدرة على التعلم أو التكيف مع مواقف جديدة ما لم يتم تحديث قاعدة المعرفة بشكل دوري.
تفتقر النظم الخبيرة إلى المنطق السليم الذي يعتبر جزءًا حيويًا من عملية صنع القرار البشري.
أمثلة على النظم الخبيرة في مجالات مختلفة
تحظى النظم الخبيرة باهتمام متزايد كونها أحد أهم مجالات الذكاء الاصطناعي، وتم تطبيقها في مجالات متنوعة منها:
الطب: كانت الأنظمة الطبية مثل MYCIN و DENDRAL في السبعينيات من بين أولى أنظمة الخبراء التي ساهمت في تشخيص الأمراض واقتراح علاجات.
الهندسة: CADUCEUS هو نظام خبير يساعد في تصميم الأنظمة الإلكترونية.
المالية: تستخدم العديد من المؤسسات المالية أنظمة الخبراء في الترخيص الائتماني أو تداول الأسهم.
التنبؤ بالطقس: تُستخدم أنظمة الخبراء للتنبؤ بالطقس بناءً على الأنماط والبيانات التاريخية.
في الختام، تعد الأنظمة الخبيرة فرعًا أساسيًا من الذكاء الاصطناعي، والتي على الرغم من قيودها، أثبتت قيمتها في مواقف ومجالات لا حصر لها، مما أتاح عملية اتخاذ قرار أسرع وحلًا للمشاكل أكثر فعالية.
