مقدمة في الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي هذا العلم المدهش، الذي استطاع تحويل ما كنا نعتقد أنه مجرد أوهام نشاهدها في أفلام الخيال العلمي إلي حقيقة نعيش فيها ونشاهدها ونستخدمها في حياتنا اليومية .

لجميع هؤلاء الأشخاص شغوفي المعرفة والتعلم، ، هذه المقالة عبارة عن مدخل للذكاء الاصطناعي من شأنه أن يوفر مقدمة عن الذكاء الاصطناعي ومعظم الأبعاد المتعلقة به. فهذه المقالة بمثابة مدخل أو تمهيد لجميع معرفتك المستقبلية بالذكاء الاصطناعي.

مقدمة عن الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي"Artificial Intelligence" فرع من فروع علوم الكمبيوتر وهو القدرة على تصميم آلات ذكية أو تطوير تطبيقات برمجية للتعلم الذاتي تحاكي سمات العقل البشري مثل التفكير وحل المشكلات والتخطيط واتخاذ القرار الأمثل والتصورات الحسية وما إلى ذلك.

فالذكاء الاصطناعي هو مصطلح يشير إلى التقنيات التي تجعل من الممكن إعادة تمثيل المعرفة البشرية في الآلات وتمكينهم من التفكير مثل الناس ونسخ أنشطتهم واستبدالها.

شهد هذا المجال من الدراسة تقدمًا سريعًا في العقدين الماضيين.

فلسفة الذكاء الاصطناعي

منذ أن بدء الإنسان في استغلال قوة أنظمة الكمبيوتر ، ويدفعه الفضول إلى التساؤل ، "هل يمكن لآلة أن تفكر وتتصرف مثل البشر؟" وهكذا ، بدأ تطوير الذكاء الاصطناعي بقصد إنشاء ذكاء مشابه في الآلات.

لذا فالذكاء الاصطناعي"Artificial intelligence" هو علم وتكنولوجيا حيث يعتمد على تخصصات مثل علوم الكمبيوتر وعلم الأحياء وعلم النفس واللغويات والرياضيات والهندسة.

فالدافع الرئيسي للذكاء الاصطناعي هو تطوير وظائف الكمبيوتر المرتبطة بالذكاء البشري ، مثل التفكير والتعلم وحل المشكلات.

أهداف الذكاء الاصطناعي Goals of AI

إنشاء أنظمة خبيرة"Expert Systems" : الأنظمة التي تُظهر سلوكًا ذكيًا ، وتتعلم ، وتوضح ، وتشرح ، وتنصح مستخدميها.
لتطبيق الذكاء البشري في الآلات: إنشاء أنظمة تفهم وتفكر وتتعلم وتتصرف مثل البشر.
تطوير القدرة على حل المشكلات: تركز أبحاث الذكاء الاصطناعي على تطوير خوارزميات فعالة لحل المشكلات.
تسهيل التخطيط.

وغير ذلك ولكن هذه أشهر اهداف الذكاء الاصطناعي .

تطبيقات الذكاء الاصطناعي Applications of AI

استخدام الذكاء الاصطناعي أحدث ثورة في جميع المجالات ، بما في ذلك البيع بالتجزئة ، والتمويل ، وأبحاث الفضاء ، والرعاية الصحية ، والإلكترونيات الاستهلاكية ، والسيارات ، إلخ.
فيما يلي بعض التفاصيل لبعض التطبيقات:

الرعاية الصحية

أحد أكثر التأثيرات العميقة التي أحدثها الذكاء الاصطناعي هو دوره في مجال الرعاية الصحية، فاستخدام أداة عادية مثل Fitbit أو iWatch تجمع قدرًا كبيرًا من المعلومات مثل السعرات الحرارية التي يستهلكها الشخص والنبض وما إلى ذلك. يمكن لهذه الأداة ، المزودة بتقنية الذكاء الاصطناعي ، الفحص والإبلاغ عن الأنماط غير العادية، وحتى تحديد موعد زيارة أقرب طبيب.

الأنظمة الذكية للاستجابة للكوارث

تستخدم أنظمة الإنقاذ الحديثة الطائرات بدون طيار والروبوتات وأجهزة الاستشعار التي تعمل بالذكاء الاصطناعي لجمع معلومات دقيقة بسرعة فيما يتعلق بمدى الضرر والموقع الدقيق للضحايا المحاصرين والتفاصيل الطبوغرافية للمناظر الطبيعية خلال أوقات الأزمات.

تحرير الجينات الأخلاقي Ethical Gene Editing

يتم تحقيق فكرة الرعاية الطبية الشخصية لعلاج الأمراض أو الاضطرابات الناجمة عن الطفرات الجينية من خلال الفهم الدقيق للمخطط الجيني للمريض. يُطلق على التحليل لتحديد ترتيب النيوكليوتيدات اسم تسلسل الجينوم. من خلال الرؤى المستمدة من تسلسل الجينوم ، سيتم تحديد الطفرات الحساسة لوصف خط علاج خاص بالمريض.

تساعد الأنظمة الذكية عمال الإنقاذ على تحديد أقرب نقاط التجمع وأكثرها أمانًا أثناء إجلاء الأشخاص من المناطق المنكوبة. تعمل وحدات إدارة الكوارث المجهزة بالذكاء الاصطناعي على تحفيز التدريبات الوهمية على الكوارث بشكل فعال لتحديد المواقع المعرضة للخطر ، وتخطيط الإجراءات الاحترازية ، ومراقبة تخصيص الموارد وإدارتها بسلاسة.

أنظمة التوصية

تحدد أفضل أنظمة التوصية أو توقع تفضيلات المستخدمين للعناصر بناءً على ملفات تعريف العناصر واستنتاجات حول سلوك المستخدمين. يتم تمثيل رغبة المستخدمين تجاه العناصر المختلفة كأزواج عناصر مستخدم في مصفوفة الأداة المساعدة.

وسائل التواصل الاجتماعي

لا تعد أنشطتنا على الإنترنت وخاصة وسائل التواصل الاجتماعي في الوقت الحالي مجرد مرحلة لإدارة الأنظمة والتواصل. بل إنها تشكل قراراتنا ونظم معتقداتنا وشخصيتنا بشكل لا شعوري.
تعمل أجهزة الذكاء الاصطناعي بهدوء بعيدًا عن الأنظار ، مما يمنحنا منشورات "قد" نحبها ونروج لعناصر "قد" تكون ذات قيمة.

في الآونة الأخيرة ، كشف Instagram عن كيفية استخدامه للذكاء الاصطناعي لتغيير المحتوى في علامة التبويب Explore.

وسائل الترفيه

قد تتعجب من قدرة وسائل الإعلام ، مثل Netflix و Amazon Prime ، علي معرفة ما تفضله وجعله في المقترحات ، وببساطه تقدم منصات البث هذه مقترحات تعتمد على المحتوى الذي تمت مشاهدته مؤخرًا. يتم ذلك لتقديم توصيات دقيقة بالإضافة إلى جعل المحتوى يلبي احتياجات جزء أكبر من المشاهدين.
يمكن أن تؤثر منصات التسويق القائمة على الذكاء الاصطناعي على استهداف الجمهور ، وإنشاء استراتيجيات للحملة ، وتقديم حلول فعالة للعملاء.

البنوك والتمويل

ليس من العجيب أول مجال عمل تبني الذكاء الاصطناعي هو الصناعة المصرفية والمالية. وذلك لإن استخدامات الذكاء الاصطناعي في الأعمال البنكية والمصرفية والتمويل والاستثمار لا تعد ولا تحصى. ومع مرور الوقت ، سيشهد تأثير الذكاء الاصطناعي على الخدمات المصرفية والمالية تطورًا هائلاً.

فوائد الذكاء الاصطناعي

زيادة الكفاءة : فالآلات عالية الكفاءة على عكس القوى العاملة البشرية. هذا لأنها تستطيع إكمال المهام الرتيبة بفعالية دون أخذ قسط من الراحة وبغض النظر عن ظروف العمل.
تقليل المخاطر البشرية: الأنظمة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي هي أفضل الحلول المناسبة للبيئات التي من المرجح أن تتعرض فيها حياة الإنسان للخطر.
أسرع وأدق: يؤدي أداء التطبيقات المدعومة بالذكاء الاصطناعي المدربة تدريباً جيداً إلى تقليل فرصة تسلل الأخطاء البشرية بشكل كبير.
المساعدة في صنع القرار: يتمتع الذكاء الاصطناعي بالقدرة على تحليل قدر كبير من المعلومات في إطار زمني قصير. هذا يساعد الناس على تحسين عملية صنع القرار.

صعوبات تواجه الذكاء الاصطناعي

الحاجة إلى مجموعة بيانات ضخمة :بشكل عام ، تتعلم الأنظمة الذكية ، قبل نشرها كحل واقعي ، نموذجًا محسنًا بمساعدة كمية كبيرة من البيانات أثناء التدريب والتحقق من الصحة.
التفاعلات متعددة الوسائط :يمكن تحسين كفاءة ودقة تطبيقات التعرف على الإدراك التي تشمل طرق رؤية الكمبيوتر من خلال الاستفادة من القدرة على تفسير ومعالجة أنماط متعددة من البيانات في وقت واحد. يتيح ذلك لنموذج التعرف أن يحاكي بشكل مثالي الذكاء البشري الذي يعمل جنبًا إلى جنب مع مختلف الحواس مثل اللمس والرؤية والسمع وما إلى ذلك.
ما وراء سيطرة الإنسان :مع القدرة الاستثنائية لتقنية الذكاء الاصطناعي على فهم وتعلم مكتبات ضخمة من المعلومات بوتيرة أسرع ، هناك عدد قليل من الحالات التي تنطوي على تهديد حيث اكتسب إطار عمل الذكاء الاصطناعي حاصلًا عاطفيًا وتجاوز حدود التفكير المنطقي البشري. في مثل هذه الحالات غير المنظمة ، قد يؤدي السلوك غير المعتاد لأنظمة الذكاء الاصطناعي إلى كارثة لا يمكن إصلاحها.

المكونات والخصائص الرئيسية للذكاء الاصطناعي

فيما يلي المكونات أو الأطر التي تساهم بشكل كبير في تنفيذ الأنظمة الذكية المختلفة على النحو المطلوب وهي :

هندسة الميزات "Feature Engineering"

تسمى عملية تحديد مجموعة صغيرة من الميزات أو السمات من مجموعة البيانات المقدمة استخراج الميزات "feature extraction". يمكن تحسين أداء عمليات التعلم الآلي "machine learning"عن طريق الاختيار الصحيح لمجموعة ذات مغزى من الميزات.

الشبكات العصبية الاصطناعية"Artificial Neural Networks"

تتكون الشبكة العصبية من الترابط الموزون بين مجموعة العقد الحاسوبية في طبقات متتالية. يتم استنتاج الأوزان المثلى للوصلات في مرحلة التعلم عن طريق تعديلها وفقًا لاستراتيجية تقاسم الوزن الشائعة ووفقًا للتعليقات الواردة من خوارزمية الانتشار العكسي المطبقة. من الناحية الفنية ، تحسب كل عقدة المجموع المرجح للقيم التي يتم نشرها إلى مدخلاتها. يتم تنظيم معايير القيم المحسوبة للتغذية إلى الطبقة التالية من خلال وظائف التنشيط. بعد سلسلة من الحقب ، تشكل مراحل الانتشار الأمامي والخلفي والأوزان ومعلمات الشبكة الأخرى تتلاقى مع القيم المثلى التي تنتهي بالنموذج الأنسب.

التعلم العميق "Deep Learning"

التعلّم العميق هو مجال بحث جديد يتناول إيجاد نظريات وخوارزميات تتيح للآلة أن تتعلم بنفسها عن طريق محاكاة الخلايا العصبية في جسم الإنسان.
تحتوي بنية التعلم العميق على طبقات مخفية أكثر بين طبقات الإدخال والإخراج عند مقارنتها بشبكات الشبكات العصبية الاصطناعية. يسهل هذا التغيير المعماري إطار عمل التعلم العميق لأداء الاستخراج التلقائي للميزات جنبًا إلى جنب مع تعلم التصنيف.

تستخدم هذه النماذج التعلم الخاضع للإشراف للتدريب باستخدام مجموعات البيانات المصنفة جيدًا. على الرغم من التعقيد المتأصل في البنية مع العديد من الطبقات المخفية ، يمكن تقليل وقت تعلم النموذج بشكل كبير باستخدام وحدات معالجة الرسومات ذات الحوسبة المتوازية عالية الأداء.

مراجع
Introduction to Artificial Intelligence
Artificial Intelligence - Overview
AI Tutorial – Introduction to Artificial Intelligence

إلكترون باشا