مقدمة عن الذكاء الاصطناعي تُسهم في التعرف على أحد أهم الأنظمة المنتشرة بشكل كبير في الوقت الحالي، فهو من أنواع التكنولوجيا الحديثة والتقنيات المتقدمة التي تم إنشاؤها للتعامل مع المعطيات والحصول على الإجابات المنطقية من خلال مجموعة من حزم البيانات الرقمية والنتائج المنطقية وإيجاد الحلول للمشكلات وكأنها معضلات رياضية، وهذا ما يوضحه موقع صناع المال.
مقدمة عن الذكاء الاصطناعي
يعتبر الذكاء الاصطناعي من أشهر العلوم التكنولوجية في الوقت الحالي، ويقوم المطورون والباحثون في الوقت الحالي، بتطوير الذكاء الاصطناعي من خلال مجموعة من البرمجيات والحلول والتحكم به عن طريق أجهزة الحاسب الآلي المختلفة.
قد يظن البعض أن الذكاء الاصطناعي ولد في العصر الحالي، إلا أنه مر بالعديد من المراحل حتى وصل إلى مرحلة الاكتمال في الوقت الحالي وقد مر قديمًا ب 5 فترات منذ بداية خمسينيات القرن الماضي، وتشمل مقدمة عن الذكاء الاصطناعي تِلك المراحل.
المرحلة الأولى: عهد الذكاء الاصطناعي الأول
كانت البدايات في العام 1950 عندما طور العامل آلان تورينج اختبار قدرات الحاسب الآلي، ومعرفة قدرته على محاكاة القدرات البشرية، وقد اعتمد بشكل أساسي في اختبار تورينج الخاص به أن يقوم الذكاء الاصطناعي بإجراء محادثة مع الأشخاص دون إدراك منهم أنهم يتحدثوا مع آلة.
في عام 1965 بدأ العالم يتقبل فكرة دخول الذكاء الاصطناعي على التكنولوجيا، وتم اعتماده كأحد مجالات الحاسب الآلي، وحتى العام 1966 قامت لجنة ألباك بتقييم طرق الذكاء التي يتم استخدامها في هذه الفترة والتي كانت تستخدم بشكل أساسي في الترجمة الآلية.
تم الاعتراف أن هذه المجالات تعطي العائد المادي الضعيف، وتم كتابة الكتب وإقامة الورقات البحثية، لشرح قيود وعوائق استخدم الذكاء الاصطناعي، وذلك أدى إلى تقليل أبحاث التطوير في الذكاء الاصطناعي، ومجالات الشبكة العصبية.
اقرأ أيضًا: هل تخصص هندسة البرمجيات مطلوب
المرحلة الثانية: التطور في ثمانينيات القرن الماضي
في فترة ثمانينيات القرن الماضي، بدأت الانتعاشة في مجالات عديدة من ضمنها الذكاء الاصطناعي التي تم إنشاء نظم خبيرة فيها لتحاكي الخبرات البشرية عن طريق مجموعة من البرمجيات وقواعد البيانات التي ساعدت على الازدهار بشكل كبير.
تم تسمية هذه القوائم بـ “النظم الخبيرة”، والتي كانت تُستخدم في مجموعة كبيرة من الشركات المُدرجة تحت قائمة تصنيف “فورتشن غلوبال 500”.
المرحلة الثالثة: تطور الشبكات العصبية
فكرة عمل الشبكة مثل عمل الأعصاب البشرية التي تمتلك مركزًا حسيًا، ومجموعة كبيرة من التشعبات المتصلة بعضها ببعض بالمركز، وهي السبب الرئيسي لتسمية الشبكة بهذا الاسم.
الشبكة مكوّنة بشكل أساسي من العقد التي يتم إطلاق “Node” عليها، وهي مجموعة من الطبقات من المدخلات وأخرى من المخرجات وطبقة أخرى، والتي يتم تسميتها بالطبقة الخفية بحيث لا يمكن ملاحظتها بسبب مجموعة المدخلات والمخرجات.
ظلّت الأبحاث مقامة على الشبكات العصبية لتطويرها وفي العام 1986م رجع الاهتمام مرة أخرى للشبكات العصبية، وأصبحت منتشرة، بفضل الخوارزميات التي جعلت من السهل تدريب بيرسيبترون متعدد الطبقات بدلًا من تدريب بيرسيبترون ذو الطبقة الواحدة.
كانت تواجه الشبكات العصبية مشكلة إصلاحها البيانات والمشكلات الصغيرة، وعدم قدرتها على حل المشكلات المعقدة، مما جعل الاهتمام يقل بها مرة أخرى مع نهاية الثمانينيات.
المرحلة الرابعة: بداية التطوير وتعلم وفهم الآلة
في نهاية التسعينيات بدأ الاعتماد على الآلات للحصول على النتائج المطلوبة وتعويض القدرة البشرية على إنجاز المهمات المختلفة، وذلك ساعد على تطور الكثير من الآلات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي.
أصبحت الآلات أكثر قدرة على تحديد وتشخيص الأمراض، تطوير الإنسان الآلي من خلال الخوارزميات التي تقوم الآلة بحفظها ودراستها.
بدأ دراسة هذا المجال وبناء البرامج التي تساعد الدارسين على تعلمه وتطويره، والذي ساعد على تطوير الآلات وتعليمها لنفسها والحصول على المعلومات الجديدة، مع دخول البيانات المختلفة، وهذه العملية وفرت الوقت الكثير وعلى الشركات والمؤسسات المختلفة.
قامت الآلات بتصنيف البيانات والمشكلات إلى أقسام، وساعدت على حل المشكلات بالبيانات والمعطيات التي تمتلكها، وهذا ساعد على الوصول إلى الحلول السريعة، والخروج من المشكلات بشكل أفضل.
المرحلة الخامسة: التطور والتعلم العميق
مع التطور العلمي، والأبحاث التي أُقيمت بشكل مستمر في هذا المجال، في العام 2006 قام جيفري هينتون بإقامة بحث عن التدريب المسبق غير الخاضع للإشراف، من أجل تعلم الشبكات العصبية بأعداد أكبر من الطبقات الخفية، وذلك لمساعدتها لحل المشكلات الأكبر حجمًا والتي تتطلب القدر الأكبر من البيانات.
بحلول عام 2010 أُقيمت مسابقة “ImageNet” التي نافس فيها المتسابقون للحصول على خوارزميات وإنشاء البيانات التي تساعد الذكاء الاصطناعي من التعرف البصري من خلال التعرف على مجموعة من الصور.
تم تطوير هذه الخوارزميات إلى أن وصل التعلم العميق عام 2013 في التعرف على معاني الكلمات، وخلال عام واحد أي بمرور العام 2014 تم اعتماد التعلم العميق في الترجمة بين الأنواع المختلفة من اللغات.
يتم تطوير الذكاء الاصطناعي إلى الوقت الحالي، ليصل إلى ما هو عليه من محاكاة بشرية تميل إلى التطابق 100%، والقدرات الخارقة على إنشاء المحادثات والدراسة والتعلم بدون إشراف.
ما هو الذكاء الاصطناعي
الذكاء الاصطناعي هو مجموعة من البيانات التي تساعد أجهزة الكمبيوتر على حل المشكلات المختلفة، بعد إمدادها بالبيانات والمعلومات الكافية، التي تساعدها في الوصول إلى النتائج بسهولة.
يقوم الذكاء الاصطناعي باختيار الحلول الذكية والسهلة التي تساعد في الوصول إلى النتائج بطريقة أسهل من العقل البشري، من خلال برمجة المعلومات وطرق التعلم العميق.
بدأت الآلات في عصر التطور في إجراء الإحصائيات والتجارب وإنشاء أفضل سيناريو يتماشى مع الظروف المواتية.
أنواع الذكاء الاصطناعي
شملت مُقدمة عن الذكاء الاصطناعي أنواعًا عِدة منه، فهو ليس مُقتصرًا فقط على الشكل المتعارف عليه في الوقت الحالي، على شكل الروبوتات أو الإنسان الآلي، وقد تم إنشاء الأنواع المختلفة لمساعدة البشرية في الحصول على الحلول للمشكلات المختلفة بأسرع وقت.
1- الذكاء الاصطناعي الضيق “ANI“
يعتبر الذكاء الاصطناعي الضيق هو الذكاء الذي يقوم بمهمة واحدة على الأكثر ولا يستطيع القيام بأكثر من مهمة، بالإضافة إلى الوقت الطويل الذي يستغرقه في حل المشكلات المختلفة.
المميز في هذا النوع أنه يقوم بحل المشكلات التي لا يستطيع الإنسان حلها بسبب السببية والنتيجة، بالإضافة إلى الأنظمة الضعيفة المستخدمة في الوقت الحالي.
2- الذكاء الاصطناعي القوي “AGI“
يطلق عليه أيضًا الذكاء الاصطناعي العام، وهو الذي يتم دراسته بشكل نظري في الوقت الحالي بشكل كبير، ويحاكي الذكاء الاصطناعي شكل الإنسان الحقيقي، ويتميز بالوعي الذاتي مثله مثل الإنسان العادي.
يمتلك الإنسان الآلي القدرة على التفكير وحل المشكلات بالإضافة إلى التخطيط والحصول على الإجابات المختلفة للمشكلات التي لا يمكن للعقل البشري حلها بسهولة وسرعة اعتمادًا على البيانات المختلفة.
اقرأ أيضًا: سلم رواتب هيئة الذكاء الاصطناعي
الاستخدامات المختلفة للذكاء الاصطناعي
يمكن بسهولة معرفة أننا نستخدم الذكاء الاصطناعي في العديد من المجالات من حولنا، ولا يستطيع الإنسان إنجاز المهمات المختلفة إلا بالاستعانة به، والتي تم ذكرها في مقدمة عن الذكاء الاصطناعي.
1- المساعد الصوتي
يمكن للذكاء الاصطناعي المعالجة الصوتية والحصول على الأصوات التي يمكن سماعها في المواصلات العامة، أجهزة السحب النقدي، خدمة العملاء، والمزيد من الخدمات الأخرى التي يمكنها المساعدة في تقديم الخدمات المختلفة للعملاء، باستخدام قاعدة بيانات ضخمة للحصول على الاستهداف الصحيح.
2- التطبيقات الترفيهية
يمكن الحصول على الأصوات المختلفة والخدمات من الذكاء الاصطناعي، من خلال الخوارزميات والبيانات التي يتم إمدادها للذكاء الاصطناعي، والتي تتفاعل مع الوسائط المختلفة بسهولة.
يمكن للذكاء الاصطناعي إنشاء الموسيقى، أو الأفلام والمسلسلات المختلفة، ويلعب الدور المهم في استخدام أقرب الخوادم والحلول لتخصيص الاستهداف.
3- التسويق الشخصي
من الأنواع المشهورة التي يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي فيها، ويتم الاعتماد عليها في الحصول على البيانات المختلفة لخدمات العملاء، والحصول على الشريحة المستهدفة والتنبؤ بمدى استجابة العملاء للخدمات أو الإعلانات المُقدمة.
التطبيقات التي يستخدم فيها الذكاء الاصطناعي تساعد في الحصول على العملاء المحتملين، وإنشاء وتحليل البيانات للإعلانات المختلفة اعتمادًا على مراحل التسويق المختلفة.
4- الملاحة الصوتية
من أشهر استخدامات الذكاء الاصطناعي، حيث يمكن التنقل بين الخرائط المختلفة، اعتمادًا على صور الأقمار الصناعية، والخرائط الجغرافية التي يتم تحديثها بشكل مستمر من خلال مجموعة كبيرة من الخوارزميات والبيانات.
5- مركبات القيادة الذاتية
يساعد الذكاء الاصطناعي بالتقنيات المختلفة الحديثة الحصول على خارطة الطريق، والوصول إلى أسهل وآمن الطرق التي يمكن الوصول إلى الوجهة منها.
أغلب شركات السيارات الحديثة حاليًا تقوم باستخدام التقنيات المختلفة التي تساعد على تحديد المسارات والوجهات للمسافرين أو القيادة في المسافات الطويلة.
تقوم تقنيات الذكاء الاصطناعي في الحصول على الوجهات الصحيحة ومعرفة أماكن الانحرافات والوقوف بدقة من خلال المجموعة الضخمة من البيانات التي يتم تحليلها.
6- تقنيات التعرف على الوجه
تستخدم هذه التقنية في العديد من أجهزة الهواتف المحمولة والأجهزة الذكية، وهي التقنيات الأكثر شيوعًا في الفترة الحالية.
يتم تغذية الشبكات بمجموعة هائلة وكبيرة من المغذيات العصبية، وتطويرها للحصول على تقنيات التعرف بسهولة بدون مواجهة الكثير من المشكلات.
تساعد هذه التقنية في الطب الشرعي وتقنيات التعرف على المجرمين والهاربين من العدالة، باستخدام قاعدة البيانات الضخمة، بالإضافة إلى تطبيق الشبكات العصبية العدائية التوليدية لتحديد الاستخدام غير الأخلاقي لتقنية Deepfake””
7- الأمن والمراقبة
أشهر تقنيات الذكاء الاصطناعي في الأمن والمراقبة هي تقنيات ” CCTV” التي تساعد في المراقبة والحصول على البيانات وتخزينها، واستخدام جميع تقنيات الذكاء الاصطناعي للحصول على المعلومات الكافية وباستخدام تقنيات التعرف على الوجه، للحصول على البيانات والمعلومات عن الأشخاص.
8- الاستخدام في الرعاية الصحية
يتم توجيه الاهتمام في الفترة الحالية، بتطوير التقنيات الحديثة، وتقنيات الذكاء الاصطناعي في مجال الطب، للحصول على الحلول الذكية والسريعة، للمشكلات المختلفة التي يصعب على العقل البشري الوصول إليها بسرعة وسهولة.
تساعد تقنيات الذكاء الاصطناعي الدراسة وإنشاء المركبات والدراسات العلمية المختلفة التي تساعد على إيجاد العلاجات المختلفة للأمراض التي لا يوجد لها علاج أو يصعب تشخيصها، ومعرفة الأمراض المستعصية والحصول على العلاجات الدقيقة لها.
9- المساعدة في الزراعة
من التقنيات الحديثة التي يتم استخدامها للوصول إلى الأهداف، ورصد المعلومات الكافية عن المحاصيل، وكل ما يتعلق بالتغذية والتسميد ومواعيد الرش والتروية وخلافه.
يمكن استخدام التقنيات الحديثة والتكنولوجية في رصد المشكلات وإيجاد الحلول المختلفة التي تساعد على تقليل نسب المخاطر، والحصول على الدقة وأقل نسب هدر للمواد المختلفة.
اقرأ أيضًا: رواتب الذكاء الاصطناعي في مصر
10- المساعدة المالية
يساعد في مجالات المالية بشكل كبير، والكشف عن الأخطاء المالية، والمشكلات المختلفة، أو عمليات الاحتيال المالي، ويساعد في تسجيل جميع البيانات والخطوات التي يمكن الرجوع إليها، وإجراء العمليات المالية بدقة وبأقل نسبة خطأ.
يساعد التدقيق المالي في صنع الخطط والخوارزميات التي تساعد في التقليل من نسبة الأخطار التي يمكن أن تتعرض لها المؤسسات المالية، وخطط القروض والاستثمار، والكثير من الخطط والاستراتيجيات التي تساعد في مجال التطوير.
يُمكن أن تُبيّت لنا مقدمة عن الذكاء الاصطناعي الكثير عنه، فمن المهم معرفة آخر ما توصل إليه العلم الحديث، والعلوم التي يسعى الإنسان لتقديمها، للحصول على التقدم التكنولوجي في مختلف المجالات.