م.م تبارك فلاح ناجي<br />الذكاء الاصطناعي هو محاكاة عمليات الذكاء البشري بواسطة الآلات، وخاصة أنظمة الكمبيوتر. تشمل التطبيقات المحددة للذكاء المصطنع الأنظمة الخبيرة ومعالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الكلام ورؤية الآلة.<br />إن مفهوم الجماد الممنوح بالذكاء كان موجودًا منذ العصور القديمة. تم تصوير الإله اليوناني هيفايستوس في الأساطير على أنه يصنع من الذهب خدمًا يشبهون الإنسان الآلي. بنى المهندسون في مصر القديمة تماثيل الآلهة التي رسمها الكهنة. على مر القرون، استخدم المفكرون من أرسطو إلى اللاهوتي الإسباني في القرن الثالث عشر رامون لول إلى رينيه ديكارت وتوماس بايز أدوات ومنطق عصرهم لوصف عمليات التفكير البشري كرموز، ووضع الأساس لمفاهيم (artificial intelligence) مثل تمثيل المعرفة العامة.<br />لماذا الذكاء الاصطناعي مهم؟<br />يعد الذكاء المصطنع مهمًا لأنه يمكن أن يمنح المؤسسات رؤى حول عملياتها والتي ربما لم تكن على دراية بها من قبل، ولأنه في بعض الحالات، يمكن للذكاء الامصطنع أداء المهام بشكل أفضل من البشر. خاصة عندما يتعلق الأمر بالمهام المتكررة والموجهة نحو التفاصيل مثل تحليل أعداد كبيرة من المستندات القانونية لضمان ملء الحقول ذات الصلة بشكل صحيح، غالبًا ما تكمل أدوات الذكاء الاصطناعي المهام بسرعة وبأخطاء قليلة نسبيًا .<br />وقد ساعد هذا في إحداث انفجار في الكفاءة وفتح الباب أمام فرص عمل جديدة تمامًا لبعض الشركات الكبرى. قبل الموجة الحالية من الذكاء المصطنع، كان من الصعب تخيل استخدام برامج الكمبيوتر لربط الركاب بسيارات الأجرة، ولكن اليوم أصبحت أوبر واحدة من أكبر الشركات في العالم من خلال القيام بذلك. يستخدم خوارزميات التعلم الآلي المتطورة للتنبؤ بالوقت الذي من المحتمل أن يحتاج فيه الناس إلى ركوب في مناطق معينة، مما يساعد بشكل استباقي في جعل السائقين على الطريق قبل الحاجة.<br /> <br />هيكلية الذكاء الاصطناعي<br />مزايا وعيوب artificial intelligence <br />تتطور الشبكات العصبية الاصطناعية وتقنيات (artificial intelligence) للتعلم العميق بسرعة، ويرجع ذلك أساسًا إلى أن الذكاء الاصطناعي يعالج كميات كبيرة من البيانات بشكل أسرع ويجعل التنبؤات أكثر دقة مما يمكن للإنسان. في حين أن الحجم الهائل من البيانات التي يتم إنشاؤها على أساس يومي من شأنه أن يدفن الباحث البشري، يمكن لتطبيقات (artificial intelligence) التي تستخدم التعلم الآلي أن تأخذ تلك البيانات وتحولها بسرعة إلى معلومات قابلة للتنفيذ. حتى كتابة هذه السطور، فإن العيب الأساسي لاستخدام الذكاء الاصطناعي هو أنه من المكلف معالجة الكميات الكبيرة من البيانات التي تتطلبها برمجة (artificial intelligence).<br />مزايا<br />• جيد في الوظائف الموجهة نحو التفاصيل.<br />• تقليل وقت المهام المليئة بالبيانات.<br />• يقدم نتائج متسقة.<br />• تتوفر دائمًا الوكلاء الافتراضيون المدعومون بالذكاء الاصطناعي.<br />سلبيات<br />• غالي الثمن.<br />• يتطلب خبرة فنية عميقة ؛محدودية المعروض من العمال المؤهلين لبناء أدوات الذكاء الاصطناعي.<br />• يعرف فقط ما تم عرضه.<br />• عدم القدرة على التعميم من مهمة إلى أخرى.<br />• الذكاء الاصطناعي القوي مقابل الذكاء الاصطناعي الضعيف.<br />ما هي الأنواع الأربعة للذكاء الاصطناعي؟<br />• النوع 1: آلات رد الفعل.<br />أنظمة (artificial intelligence) هذه ليس لها ذاكرة وهي مهمة محددة. مثال على ذلك Deep Blue، برنامج الشطرنج IBM الذي تغلب على Garry Kasparov في التسعينيات. يمكن لـ Deep Blue تحديد القطع الموجودة على رقعة الشطرنج وإجراء تنبؤات، ولكن نظرًا لعدم وجود ذاكرة له، لا يمكنه استخدام الخبرات السابقة لإبلاغ الخبرات المستقبلية.<br />• النوع 2: ذاكرة محدودة.<br />تتمتع أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه بذاكرة، لذا يمكنهم استخدام الخبرات السابقة لإبلاغ القرارات المستقبلية. تم تصميم بعض وظائف اتخاذ القرار في السيارات ذاتية القيادة بهذه الطريقة.<br />• النوع 3: نظرية العقل.<br />نظرية العقل مصطلح علم النفس. عند تطبيقه على الذكاء الاصطناعي، فهذا يعني أن النظام سيكون لديه الذكاء الاجتماعي لفهم المشاعر. سيكون هذا النوع من AI قادرًا على استنتاج النوايا البشرية والتنبؤ بالسلوك، وهي مهارة ضرورية لأنظمة الذكاء الاصطناعي لتصبح أعضاء لا يتجزأ من الفرق البشرية.<br />• النوع الرابع: الوعي الذاتي.<br />في هذه الفئة، تمتلك أنظمة الذكاء الاصطناعي إحساسًا بالذات، مما يمنحها الوعي. الآلات ذات الوعي الذاتي تفهم حالتها الحالية. هذا النوع من الذكاء الاصطناعي غير موجود بعد.<br /> <br />أنواع الذكاء الاصطناعي<br />ما هي أمثلة تقنية AI وكيف يتم استخدامها اليوم؟<br />تم دمج (artificial intelligence) في مجموعة متنوعة من أنواع التكنولوجيا المختلفة. فيما يلي ستة أمثلة:<br />1. التشغيل الآلي.<br />عند إقرانها بتقنيات الذكاء المصطنع، يمكن لأدوات الأتمتة توسيع حجم وأنواع المهام التي يتم تنفيذها. ومن الأمثلة على ذلك أتمتة العمليات الروبوتية ( RPA )، وهو نوع من البرامج التي تعمل على أتمتة مهام معالجة البيانات المتكررة القائمة على القواعد والتي يقوم بها البشر بشكل تقليدي. عند دمجه مع التعلم الآلي وأدوات الذكاء الاصطناعي الناشئة، يمكن لـ RPA أتمتة أجزاء أكبر من وظائف المؤسسات، مما يمكّن الروبوتات التكتيكية في RPA من تمرير الذكاء من (artificial intelligence) والاستجابة لتغيرات العملية.<br />2. التعلم الالي.<br />هذا هو علم جعل الكمبيوتر يعمل بدون برمجة. التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي والتي، بعبارات بسيطة للغاية، يمكن اعتبارها أتمتة التحليلات التنبؤية. هناك ثلاثة أنواع من خوارزميات التعلم الآلي:<br />1. التعلم تحت الإشراف.<br />يتم تصنيف مجموعات البيانات بحيث يمكن اكتشاف الأنماط واستخدامها لتسمية مجموعات البيانات الجديدة.<br />2. التعلم غير الخاضع للإشراف.<br />لا يتم تصنيف مجموعات البيانات ويتم فرزها وفقًا لأوجه التشابه أو الاختلافات.<br />3. التعلم المعزز.<br />لم يتم تصنيف مجموعات البيانات، ولكن بعد تنفيذ إجراء أو عدة إجراءات، يتم إعطاء ملاحظات لنظام الذكاء الاصطناعي.<br />3. رؤية الجهاز.<br />تمنح هذه التقنية الآلة القدرة على الرؤية. تلتقط رؤية الآلة المعلومات المرئية وتحللها باستخدام الكاميرا، والتحويل من التناظرية إلى الرقمية ومعالجة الإشارات الرقمية. غالبًا ما تتم مقارنتها بالبصر البشري، لكن الرؤية الآلية ليست ملزمة بالبيولوجيا ويمكن برمجتها للرؤية من خلال الجدران، على سبيل المثال. يتم استخدامه في مجموعة من التطبيقات من تحديد التوقيع إلى تحليل الصور الطبية. غالبًا ما يتم خلط رؤية الكمبيوتر ، التي تركز على معالجة الصور القائمة على الآلة، مع رؤية الآلة.<br />4. معالجة اللغة الطبيعية (NLP).<br />هذا هو معالجة لغة الإنسان بواسطة برنامج كمبيوتر. يعد اكتشاف البريد العشوائي أحد أقدم وأشهر الأمثلة على معالجة اللغات الطبيعية، والذي يبحث في سطر الموضوع ونص رسالة البريد الإلكتروني ويقرر ما إذا كان غير هام. تعتمد الأساليب الحالية في البرمجة اللغوية العصبية على التعلم الآلي. تتضمن مهام البرمجة اللغوية العصبية ترجمة النصوص وتحليل المشاعر والتعرف على الكلام.<br />5. علم الروبوتات.<br />يركز هذا المجال الهندسي على تصميم وتصنيع الروبوتات. غالبًا ما تستخدم الروبوتات لأداء المهام التي يصعب على البشر أداؤها أو أدائها باستمرار. على سبيل المثال، تُستخدم الروبوتات في خطوط التجميع لإنتاج السيارات أو بواسطة وكالة ناسا لنقل الأجسام الكبيرة في الفضاء. يستخدم الباحثون أيضًا التعلم الآلي لبناء روبوتات يمكنها التفاعل في البيئات الاجتماعية.<br />6. سيارات ذاتية القيادة.<br />تستخدم المركبات المستقلة مزيجًا من رؤية الكمبيوتر والتعرف على الصور والتعلم العميق لبناء مهارة آلية في قيادة مركبة أثناء البقاء في ممر معين وتجنب العوائق غير المتوقعة، مثل المشاة.<br />