يعد الذكاء الاصطناعي Artificial intelligence حاليًا واحدًا من أهم الكلمات الطنانة في مجال التكنولوجيا، وذلك لسبب وجيه. شهدت السنوات القليلة الماضية العديد من الابتكارات والتطورات التي كانت في السابق مجرد خيال علمي تتحول ببطء إلى واقع.

ويعتبر الخبراء الذكاء الاصطناعي أحد عوامل الإنتاج، الذي لديه القدرة على تقديم مصادر جديدة للنمو وتغيير طريقة إنجاز العمل عبر الصناعات.

على سبيل المثال، تتوقع مقالة PWC أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يساهم بمبلغ 15.7 تريليون دولار في الاقتصاد العالمي بحلول عام 2035.

وتستعد الصين والولايات المتحدة لتحقيق أقصى استفادة من طفرة الذكاء الاصطناعي المقبلة، وهو ما يمثل ما يقرب من 70٪ من التأثير العالمي.

يقدم هذا البرنامج التعليمي Simplilearn نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك كيفية عمله وإيجابياته وسلبياته وتطبيقاته وشهاداته ولماذا يعد مجالًا جيدًا لإتقانه.

ما هو الذكاء الاصطناعي؟

الذكاء الاصطناعي هو وسيلة لجعل الكمبيوتر، أو الروبوت الذي يتم التحكم فيه بواسطة الكمبيوتر، أو البرنامج يفكر بذكاء مثل العقل البشري.

يتم إنجاز الذكاء الاصطناعي من خلال دراسة أنماط الدماغ البشري وتحليل العملية المعرفية. نتيجة هذه الدراسات تطور برمجيات وأنظمة ذكية.

الذكاء الاصطناعي الضعيف مقابل الذكاء الاصطناعي القوي

عند مناقشة الذكاء الاصطناعي (AI)، من الشائع التمييز بين فئتين عريضتين: الذكاء الاصطناعي الضعيف والذكاء الاصطناعي القوي. دعونا نستكشف خصائص كل نوع:

الذكاء الاصطناعي الضعيف (الذكاء الاصطناعي الضيق)

يشير الذكاء الاصطناعي الضعيف إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي المصممة لأداء مهام محددة وتقتصر على تلك المهام فقط. تتفوق أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه في الوظائف المخصصة لها ولكنها تفتقر إلى الذكاء العام.

تشمل أمثلة الذكاء الاصطناعي الضعيف المساعدين الصوتيين مثل Siri أو Alexa وخوارزميات التوصية وأنظمة التعرف على الصور. يعمل الذكاء الاصطناعي الضعيف ضمن حدود محددة مسبقًا ولا يمكنه التعميم خارج نطاق تخصصه.

الذكاء الاصطناعي القوي (الذكاء الاصطناعي العام)

يشير الذكاء الاصطناعي القوي، والمعروف أيضًا باسم الذكاء الاصطناعي العام، إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تمتلك ذكاءً بمستوى الإنسان أو حتى تتجاوز الذكاء البشري عبر مجموعة واسعة من المهام.

سيكون الذكاء الاصطناعي القوي قادرًا على الفهم والتفكير والتعلم وتطبيق المعرفة لحل المشكلات المعقدة بطريقة مشابهة للإدراك البشري. ومع ذلك، فإن تطوير الذكاء الاصطناعي القوي لا يزال نظريًا إلى حد كبير ولم يتحقق حتى الآن.

أنواع الذكاء الاصطناعي

فيما يلي الأنواع المختلفة للذكاء الاصطناعي :

1. رد الفعل البحت

لا تحتوي هذه الآلات على أي ذاكرة أو بيانات للعمل بها، فهي متخصصة في مجال عمل واحد فقط. على سبيل المثال، في لعبة الشطرنج، تراقب الآلة الحركات وتتخذ أفضل قرار ممكن للفوز.

2. الذاكرة المحدودة

تجمع هذه الأجهزة البيانات السابقة وتستمر في إضافتها إلى ذاكرتها. لديهم ما يكفي من الذاكرة أو الخبرة لاتخاذ القرارات الصحيحة، ولكن الذاكرة ضئيلة. على سبيل المثال، يمكن لهذا الجهاز اقتراح مطعم بناءً على بيانات الموقع التي تم جمعها.

3. نظرية العقل

يمكن لهذا النوع من الذكاء الاصطناعي فهم الأفكار والعواطف، وكذلك التفاعل اجتماعيًا. ومع ذلك، لم يتم بعد بناء آلة تعتمد على هذا النوع.

4. الوعي الذاتي

الآلات التي تدرك نفسها بنفسها هي الجيل المستقبلي لهذه التقنيات الجديدة . سيكونون أذكياء وواعين وواعيين.

التعلم العميق مقابل التعلم الآلي

دعونا نستكشف التناقض بين التعلم العميق والتعلم الآلي:

التعلم الالي:

يركز التعلم الآلي على تطوير الخوارزميات والنماذج التي تمكن أجهزة الكمبيوتر من التعلم من البيانات وإجراء التنبؤات أو القرارات دون برمجة واضحة. وفيما يلي الخصائص الرئيسية للتعلم الآلي:

هندسة الميزات: في التعلم الآلي، يقوم الخبراء بتصميم الميزات ذات الصلة أو تحديدها يدويًا من البيانات المدخلة لمساعدة الخوارزمية في عمل تنبؤات دقيقة.
التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف: يمكن تصنيف خوارزميات التعلم الآلي إلى التعلم الخاضع للإشراف، حيث تتعلم النماذج من البيانات المصنفة ذات النتائج المعروفة، والتعلم غير الخاضع للإشراف، حيث تكتشف الخوارزميات الأنماط والهياكل في البيانات غير المسماة.
قابلية التطبيق على نطاق واسع: تجد تقنيات التعلم الآلي تطبيقات في مجالات مختلفة، بما في ذلك التعرف على الصور والكلام، ومعالجة اللغات الطبيعية، وأنظمة التوصية.

تعلم عميق:

التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي الذي يركز على تدريب الشبكات العصبية الاصطناعية المستوحاة من بنية الدماغ البشري وعمله. وفيما يلي الخصائص الرئيسية للتعلم العميق:

استخراج الميزات تلقائيًا: تتمتع خوارزميات التعلم العميق بالقدرة على استخراج الميزات ذات الصلة تلقائيًا من البيانات الأولية، مما يلغي الحاجة إلى هندسة ميزات واضحة.
الشبكات العصبية العميقة: يستخدم التعلم العميق شبكات عصبية ذات طبقات متعددة من العقد المترابطة (الخلايا العصبية)، مما يتيح تعلم التمثيلات الهرمية المعقدة للبيانات.
الأداء العالي: أظهر التعلم العميق أداءً استثنائيًا في مجالات مثل رؤية الكمبيوتر، ومعالجة اللغة الطبيعية، والتعرف على الكلام، وغالبًا ما يتجاوز أساليب التعلم الآلي التقليدية.

المصدر