IoT Worlds
الذكاء الاصطناعيمقالات

أكثر اتجاهات الذكاء الاصطناعي شيوعًا في عام 2022

تستكشف عوالم إنترنت الأشياء مجموعة كاملة من أنواع الذكاء الاصطناعي من التعلم الآلي إلى التعلم العميق والشبكات العصبية بالإضافة إلى تاريخ موجز للذكاء الاصطناعي وآثاره المستقبلية.

إن كلمة AI هي مصطلح شامل يشمل العديد من أنواع التكنولوجيا المختلفة.

أكثر أشكال الذكاء الاصطناعي شهرة وشهرة هو التعلم الآلي ، والذي يتضمن خوارزميات يمكنها التعلم من البيانات دون أن تكون مبرمجة للقيام بذلك.

لا تحتاج إلى درجة علمية متقدمة في علوم الكمبيوتر أو الرياضيات لفهم الأساسيات الكامنة وراء هذه التقنيات القوية – سنجعل الأمر سهلاً بتفسيرات وأمثلة واضحة يمكنك تطبيقها في حياتك الخاصة!

لنبدأ!

ما هو التعلم الآلي؟

التعلم الآلي هو نوع من الذكاء الاصطناعي يسمح للخوارزميات بالتعلم من البيانات دون أن تتم برمجتها بشكل صريح.

يمكن استخدام خوارزميات التعلم الآلي لعمل تنبؤات حول الأحداث المستقبلية ، ويمكن أيضًا استخدامها لتحديد الأنماط والاتجاهات في البيانات.

تتمثل إحدى المزايا الرئيسية للتعلم الآلي في أنه يمكن أن يتحسن بمرور الوقت ، حيث تتعلم الخوارزمية من المزيد من البيانات.

هذا يجعلها تقنية مثالية لمهام مثل التنبؤ بسلوك المستهلك أو أسعار الأسهم.

ما هو التعلم العميق؟

التعلم العميق هو نوع فرعي من التعلم الآلي الذي يستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية لمعالجة البيانات.

خوارزميات التعلم العميق قادرة على تعلم أنماط أكثر تعقيدًا من خوارزميات التعلم الآلي التقليدية ، ويمكنها حتى تعلم كيفية التعلم.

هذا يجعل التعلم العميق أداة قوية لمهام مثل التعرف على الصور أو معالجة اللغة الطبيعية.

ما هي الشبكة العصبية؟

الشبكة العصبية هي نوع من خوارزمية التعلم الآلي التي تم تصميمها على غرار الدماغ.

يمكن استخدام الشبكات العصبية لمعالجة البيانات بطريقة تشبه الطريقة التي يعالج بها الدماغ المعلومات.

هذا يجعل الشبكات العصبية تقنية مثالية لمهام مثل التعرف على الصور أو التعرف على الصوت.

ما هي بعض تطبيقات التعلم الآلي؟

التعلم الآلي له العديد من التطبيقات العملية في إعدادات الأعمال ؛ هنا ليست سوى عدد قليل:

-إرسال القسائم المخصصة بناءً على تفضيلات التسوق

-إنشاء توصيات المنتج المستهدفة على أساس المشتريات السابقة

– التنبؤ بأسعار الأسهم والتداول عليها

يمكن استخدام التعلم الآلي لمعالجة كميات هائلة من البيانات والتعلم من الأنماط الموجودة في تلك البيانات.

هذا يجعل التعلم الآلي تقنية مثالية لمهام مثل التنبؤ بسلوك المستهلك أو أسعار الأسهم.

عند تطبيق خوارزميات التعلم الآلي ، عادةً ما يتم استخدام كميات كبيرة من البيانات التاريخية لتدريب الخوارزمية على الإجراءات التي يجب اتخاذها في مواقف معينة.

بمجرد التدريب ، يمكن للخوارزمية إجراء تنبؤات بناءً على معلومات جديدة.

على سبيل المثال ، باستخدام أرقام المبيعات السابقة ، يمكن لخوارزمية التعلم الآلي أن تتوقع العملاء الذين من المرجح أن يشتروا عنصرًا معينًا – والتوصية بهذا المنتج لهؤلاء العملاء في الوقت المحدد الذي يُرجح فيه شرائه.

يسمح التعلم الآلي بهذا النوع من التحسين الديناميكي في العديد من إعدادات الأعمال المختلفة – مما يجعله أحد أكثر التطبيقات شيوعًا لتقنيات الذكاء الاصطناعي.

كيف يمكنني معرفة المزيد عن التعلم الآلي؟

إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد عن التعلم الآلي ، فهناك عدد من الموارد الرائعة المتاحة عبر الإنترنت.

  • تعد دورة التعلم الآلي في Coursera من جامعة ستانفورد مكانًا رائعًا للبدء. تغطي هذه الدورة التدريبية أساسيات التعلم الآلي ، وتقدم أمثلة عن كيفية استخدامها في الممارسة العملية.

بمجرد أن يكون لديك فهم أساسي لكيفية عمل التعلم الآلي ، ستكون جاهزًا لتطبيقه على مشاريعك الخاصة!

عند تطبيق خوارزميات التعلم الآلي ، عادةً ما يتم استخدام كميات كبيرة من البيانات التاريخية لتدريب الخوارزمية على الإجراءات التي يجب اتخاذها في مواقف معينة. بمجرد التدريب ، يمكن للخوارزمية إجراء تنبؤات بناءً على معلومات جديدة. على سبيل المثال ، باستخدام أرقام المبيعات السابقة ، يمكن لخوارزمية التعلم الآلي أن تتوقع العملاء الذين من المرجح أن يشتروا عنصرًا معينًا – والتوصية بهذا المنتج لهؤلاء العملاء في الوقت المحدد الذي يُرجح فيه شرائه.

تتضمن تطبيقات التعلم الآلي إرسال القسائم المخصصة بالبريد بناءً على تفضيلات التسوق أو إنشاء توصيات مستهدفة للمنتج بناءً على عمليات الشراء السابقة. يمكن استخدام التعلم الآلي لمعالجة كميات هائلة من البيانات والتعلم من الأنماط الموجودة في تلك البيانات. هذا يجعل التعلم الآلي تقنية مثالية لمهام مثل التنبؤ بسلوك المستهلك أو أسعار الأسهم.

في السنوات الأخيرة ، كان هناك ارتفاع في تطوير وتنفيذ الذكاء (AI). الآلات قادرة الآن على التعلم دون الحاجة إلى المدخلات البشرية. يمكنهم اتخاذ القرارات بأنفسهم ، واكتشاف الأنماط وحتى التكرار الذاتي. لم يعد الهدف هو بناء الذكاء الاصطناعي على البرمجة الموجودة مسبقًا ولكن إنشاء آلات قادرة على تعليم نفسها لتعلم مهام جديدة من خلال الملاحظة والممارسة.

ومع ذلك ، فإن إحدى المشكلات المتعلقة بهذا المفهوم هي أن الآلات ستتولى الوظائف التي يقوم بها البشر حاليًا. يقودنا هذا إلى السؤال – ماذا سيحدث إذا تولت الروبوتات أو البرامج الذكية العديد من المهام التي كان من الممكن أن يقوم بها الأشخاص في يوم من الأيام؟ كيف سيتغير المجتمع نتيجة لذلك؟ هل سيفقد البشر وظائفهم بسبب الخوارزميات الذكية؟ أم أنه سيتم إنشاء قوى عاملة بديلة تتغير فيها الأدوار بشكل كبير بحيث يتعذر التعرف عليها؟

لقد ألقى الخبراء بثقلهم في مستقبل الذكاء الاصطناعي والآثار المحتملة له على المجتمع. في حين لا توجد إجابة محددة ، فيما يلي بعض النقاط الرئيسية التي يمكن أن تظهر في السنوات القادمة.

سيستمر الذكاء الاصطناعي في الاتجاه التصاعدي مع زيادة الاستثمار والابتكار.

سيصل الإنفاق العالمي على الروبوتات إلى 135 مليار دولار بحلول عام 2022 ، بزيادة قدرها 30 في المائة عن عام 2017.

يتزايد استخدام الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات ؛ تشير التقديرات إلى أنه سيتم التعامل مع حوالي 85٪ من تفاعلات خدمة العملاء بدون وكيل بشري بحلول عام 2020.

ستكون صناعة السيارات أكبر من يتبنى الروبوتات الصناعية ، مع إنفاق متوقع قدره 53 مليار دولار بحلول عام 2025.

في غضون 15 عامًا ، سيكون الذكاء الاصطناعي قادرًا على أداء بعض مهام التشخيص مثل طبيب بشري.

في عام 2035 ، من المتوقع أن يكون معدل ذكاء آلات الذكاء الاصطناعي مقارنة بمتوسط معدل ذكاء الإنسان البالغ (100).

ما هي اتجاهات الذكاء الاصطناعي الأكثر شيوعًا في عام 2022؟

أهم اتجاه للذكاء الاصطناعي في عام 2022 هو جهود الذكاء الاصطناعي لتحسين حياة الناس. سيتم ذلك من خلال توفير علاج طبي أفضل ، وتنبؤات أكثر دقة للطقس ، وزيادة كفاءة الطاقة. نما استخدام الذكاء الاصطناعي في البحث بشكل كبير. وهذا لا يشمل فقط كيفية العثور على المعرفة ولكن أيضًا في تطوير منتجات جديدة. من المتوقع أنه في عام 2022 ، ستتبنى نصف الشركات الذكاء الاصطناعي لتحسين كفاءتها.

لماذا نحتاج الذكاء الاصطناعي في حياتنا؟

الذكاء الاصطناعي موجود في حياتنا اليوم بأكثر مما قد تعرفه. توجد تطبيقات الذكاء الاصطناعي ضمن تقنيات مثل منع الاحتيال الآلي وتحليلات المشاعر لروبوتات المحادثة لخدمة العملاء والسيارات ذاتية القيادة.

يوجد AI أيضًا أمامنا مباشرة على هواتفنا الذكية مع خدمات مفيدة مثل Google Assistant أو Siri. إنهم في جميع أنحاء البلاد يمليون الوصفات أثناء وقت المطبخ لأن مستويات السكر يجب ألا تتجاوز 241 جرامًا في اليوم.

يشعر بعض النقاد بالقلق من أن هذا سيؤدي إلى نقص في القوى العاملة من خلال إدخال الروبوتات إلى القوى العاملة ، لكنني أكثر قلقًا بشأن ما سيفعله الذكاء الاصطناعي في ذهني لأن الآلات تتطور بمعدلات أسية بينما ينمو البشر بمعدلات خطية مما يخلق فجوة متزايدة بين القدرات بين الناس بدون وظائف ومطوري برامج يتقدمون علينا دائمًا بثلاث خطوات.

نحن بحاجة إلى الذكاء الاصطناعي لمساعدتنا في اتخاذ القرار والتخلص من بعض العبء المعرفي الذي لدينا حاليًا. نحن بحاجة إلى الذكاء الاصطناعي لمساعدتنا في تسريع العمليات وتسهيل حياتنا. نحن بحاجة إلى الذكاء الاصطناعي لمساعدتنا على عيش حياة أفضل.

الآن بعد أن عرفنا سبب حاجتنا إلى الذكاء الاصطناعي في حياتنا ، فلنلقِ نظرة على بعض الطرق المحددة التي يمكن أن تساعدنا بها.

إحدى أهم الطرق التي يمكن أن يساعدنا بها الذكاء الاصطناعي هي إعفائنا من بعض العبء المعرفي الذي نواجهه حاليًا. هذا يعني أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يساعدنا في تسريع العمليات وتسهيل حياتنا. على سبيل المثال ، تخيل ما إذا كان بإمكانك استخدام chatbot لحجز المواعيد أو طلب الطعام. هذا من شأنه أن يعفيك من عبء الاضطرار إلى تذكر جميع أرقام الهواتف والمواقع المختلفة التي تحتاج إلى الوصول إليها.

يمكن أن يساعدنا الذكاء الاصطناعي أيضًا في اتخاذ قرارات أفضل. على سبيل المثال ، تخيل ما إذا كان بإمكانك استخدام الذكاء الاصطناعي لتقييم مخاطر الإصابة بمرض معين أو لمساعدتك في اختيار أفضل بوليصة تأمين. سيسمح لك هذا باتخاذ قرارات مستنيرة يصعب على الإنسان اتخاذها بمفرده.

أخيرًا ، يمكن أن يساعدنا الذكاء الاصطناعي أيضًا على عيش حياة أفضل. على سبيل المثال ، تخيل ما إذا كان بإمكانك استخدام سيارة ذاتية القيادة لتأخذك إلى العمل. سيؤدي ذلك إلى توفير وقتك حتى تتمكن من الاسترخاء أو القيام بأشياء أخرى أثناء تنقلاتك.

في الختام ، الذكاء الاصطناعي موجود في حياتنا اليوم ويمكن أن يساعدنا بعدة طرق. نحن بحاجة إلى الذكاء الاصطناعي لمساعدتنا في اتخاذ القرار والتخلص من بعض العبء المعرفي الذي لدينا حاليًا. نحن بحاجة إلى الذكاء الاصطناعي لمساعدتنا في تسريع العمليات وتسهيل حياتنا. نحن بحاجة إلى الذكاء الاصطناعي لمساعدتنا على عيش حياة أفضل. شكرا لك على وقتك.

كيف ستغير الروبوتات طريقة عمل الناس وحياتهم؟

تعمل الروبوتات على تغيير الطريقة التي يعمل بها الناس ويعيشون بها. إنهم يجعلون من الممكن للأشخاص القيام بأشياء لم يتمكنوا من القيام بها من قبل. على سبيل المثال ، تساعد الروبوتات الأشخاص في القيام بأشياء مثل:

– أعمال خط التجميع

– أعمال التصنيع

– أعمال التنظيف

– أعمال الخدمة الغذائية

– أعمال الرعاية الصحية

– أعمال التوصيل

تعمل الروبوتات أيضًا على تغيير طريقة عيش الناس. على سبيل المثال ، يجعلون من الممكن للأشخاص:

– الشيخوخة في المكان

-الوصول إلى مزيد من التعليم والمعلومات

– سهولة الوصول إلى وسائل النقل

– المزيد من وقت الفراغ.

بشكل عام ، تعمل الروبوتات على تغيير الطريقة التي يعمل بها الناس ويعيشون بها. هذا يجعل من الممكن للأشخاص القيام بأشياء لم يتمكنوا من القيام بها من قبل ويجعل حياتهم أسهل من بعض النواحي. سيكون من المثير للاهتمام أن نرى كيف يغير هذا الأشياء في المستقبل.

مستقبل الأتمتة وما تعنيه للوظائف

الأتمتة هي مصطلح يشير إلى تعزيز أو إكمال عمل الآلة باستخدام آلة أخرى. تستحوذ الآلات على المزيد من الوظائف في المجتمع هذه الأيام. نحن ننتقل إلى عصر تكون فيه الآلات أكثر إنتاجية من البشر في معظم الحالات. المستقبل غير مؤكد بالنسبة للعديد من الأشخاص الذين سيُتركون بدون وظائف أو بدون دخل كافٍ لكسب لقمة العيش.

ستحتاج الحكومة للتدخل لمساعدة هؤلاء الناس.

قد ينكر بعض الناس مستقبل الأتمتة. قد يعتقدون أن وظيفتهم آمنة للغاية أو أن مهاراتهم فريدة من نوعها بحيث لا يمكن للآلة أن تتولى زمام الأمور. ومع ذلك ، فقد أظهر لنا التاريخ مرارًا وتكرارًا أن الآلات يمكنها فعل أي شيء يمكن لأي شخص فعله باستخدام الأدوات والبرمجة المناسبة. مع الوتيرة السريعة للتطور التكنولوجي ، إنها مسألة وقت فقط قبل أن يتم استبدال كل وظيفة تقريبًا بآلة.

ومع ذلك ، ليس كل شيء كئيبًا وكئيبًا. للأتمتة فوائد عديدة تفوق الآثار السلبية على الوظائف. تعتبر الآلات أكثر كفاءة ودقة من البشر عندما يتعلق الأمر بإكمال المهام. لا يتعبون ولا يملون من عملهم. تقوم الآلات دائمًا بما تمت برمجتها للقيام به بالضبط. سيكون هناك الكثير من الوظائف الجديدة التي تم إنشاؤها بواسطة صناعة الأتمتة ، ولكن ليس فقط ما يكفي لكل من يفقد وظيفته بسبب آلة.

الحقيقة هي أن معظم الناس سيشعرون أنهم بحاجة إلى العودة إلى المدرسة وتعلم مهارة لا تستطيع الآلات تقليدها بعد. قد يكون هذا شيئًا مفيدًا أو ممتعًا للغاية ولكنه سيتطلب تكييف نظامنا التعليمي من أجل إنتاج عمال مدربين بسرعة كافية قبل أن يتم استبدال كل وظيفة بآلة. قد يبدو الأمر مستحيلًا الآن ولكن لا يوجد ما يمنع حدوثه في النهاية. من المحتمل أن يبدو الاقتصاد المستقبلي مختلفًا تمامًا عن مجتمع اليوم بسبب تأثيرات الأتمتة على الوظائف والدخل في جميع أنحاء العالم.

مستقبل الذكاء الاصطناعي وأثره على المجتمع

كان الذكاء الاصطناعي من أكثر الموضوعات التي تم الحديث عنها في السنوات الأخيرة. هناك العديد من وجهات النظر المختلفة حول ما يمكن أن يفعله الذكاء الاصطناعي لمساعدتك ، أو كيف يمكن أن يضر ، إذا ترك دون مراقبة.

أعتقد أن الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على تغيير قواعد اللعبة للبشرية. من المهم أن نستمر في تطوير الذكاء الاصطناعي بمسؤولية ومدروس ، ومع ذلك ، فهو سيعمل معنا بدلاً من أن نعمل من أجله في النهاية. أشعر أن هذه المسؤولية تقع على عاتقنا جميعًا ، وليس فقط أولئك الذين يعملون في هذه الشركات – لكنني أيضًا سعيد بإحساس المجتمع الذي يأتي مع هذه المسؤولية. قبل بضع سنوات ، لم أكن أتخيل أبدًا أن أكون مهتمًا أو على دراية بالذكاء الاصطناعي وآثاره المحتملة.

بينما نمضي قدمًا في تطوير الذكاء الاصطناعي ، دعونا نضع في اعتبارنا أهمية الأخلاق والشفافية والمساءلة. نحن بحاجة إلى التأكد من أن الذكاء الاصطناعي يفيد الجميع – وليس فقط القلة القادرة على التحكم فيه. من المهم أن نواصل طرح هذه الأسئلة الصعبة مع انتقالنا إلى هذا العصر الجديد. لا يمكننا أن نسلم بأن كل شيء سيكون على ما يرام – نحن بحاجة إلى أن نبقى يقظين ونتأكد من أن الذكاء الاصطناعي يعمل لصالحنا ، وليس العكس.

مستقبل الذكاء الاصطناعي مثير وغير مؤكد. يعتقد البعض أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يؤدي إلى عصر ذهبي جديد ، بينما يشعر البعض الآخر بالقلق من تأثير الذكاء الاصطناعي على المجتمع. بينما نمضي قدمًا في تطوير الذكاء الاصطناعي ، من المهم أن نأخذ في الاعتبار أهمية الأخلاق والشفافية والمساءلة. نحن بحاجة إلى التأكد من أن الذكاء الاصطناعي يفيد الجميع – وليس فقط القلة القادرة على التحكم فيه. من المهم أن نواصل طرح هذه الأسئلة الصعبة مع انتقالنا إلى هذا العصر الجديد.

لقد بدأ الذكاء الاصطناعي بالفعل في تغيير الطريقة التي نعيش بها حياتنا. يمكننا الآن استخدام الذكاء الاصطناعي للقيام بأشياء مثل تتبع السعرات الحرارية اليومية أو مساعدتنا في تحسين جودة نومنا. ومع ذلك ، هناك أيضًا مخاوف بشأن كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي للتلاعب بنا والتحكم بنا. على سبيل المثال ، إذا أرادت شركة كبيرة أو هيئة حكومية مراقبة شخص ما ، فمن المحتمل أن يستخدموا الذكاء الاصطناعي لتتبع وجمع بياناتهم. هذا مصدر قلق لأنه يمنح بعض الأشخاص سلطة كبيرة على الآخرين. بشكل عام ، أعتقد أنه مع استمرارنا في تطوير الذكاء الاصطناعي ، من المهم أن نتذكر أهمية الشفافية والمساءلة.

ما هي التحديات التي سنواجهها مع الذكاء الاصطناعي في عام 2022؟

هناك العديد من التحديات التي سنواجهها مع الذكاء الاصطناعي في عام 2022. يتمثل أحد التحديات الرئيسية في ضمان استخدام الذكاء الاصطناعي لصالح البشرية. سنحتاج أيضًا إلى التأكد من استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل أخلاقي ، وأنه لا يخرج عن نطاق السيطرة. يتمثل التحدي الآخر في ضمان حصول الأشخاص على المهارات التي يحتاجون إليها للعمل مع الذكاء الاصطناعي. سنحتاج أيضًا إلى التأكد من أن الذكاء الاصطناعي في متناول الجميع ، وأنه لا يخلق فجوة بين أولئك الذين يمكنهم الوصول إليه والذين لا يمكنهم الوصول إليه. أخيرًا ، سنحتاج إلى التأكد من أن الذكاء الاصطناعي آمن ولا يشكل تهديدًا لأمننا أو خصوصيتنا.

يعتقد بعض الناس أن معظم المهن البشرية ستتم أتمتة خلال العقد أو العقدين المقبلين ، مما يؤدي إلى بطالة كبيرة. وجدت دراسة أن 47٪ من الوظائف الأمريكية قد تكون في خطر بسبب الذكاء الاصطناعي في العقدين المقبلين. قد يكون لهذا آثار خطيرة على المجتمع ككل ، حيث سيحتاج الناس إلى إيجاد طرق جديدة لكسب لقمة العيش. التحدي الآخر الذي قد نواجهه مع الذكاء الاصطناعي في عام 2022 هو أنه غالبًا ما يكون من الصعب جدًا فهم كيفية عمله. لا يزال الكثير من الناس غير متأكدين من ماهية الذكاء الاصطناعي وكيف يعمل ، لذلك هناك الكثير من الخوف والشك حول التكنولوجيا. قد يؤدي ذلك إلى فرض حظر أو قيود على الذكاء الاصطناعي في مجالات معينة ، مثل الرعاية الصحية أو التعليم. أخيرًا ، سيكون أحد أكبر التحديات التي يواجهها الذكاء الاصطناعي في عام 2022 هو ضمان استخدامه للخير وليس للشر. مع ازدياد تعقيد الذكاء الاصطناعي ، تزداد مخاطر استخدامه لاستغلال الناس والسيطرة عليهم. نحتاج إلى التأكد من أن أنظمة الذكاء الاصطناعي لدينا أخلاقية وعادلة في القرارات التي تتخذها ، وإلا فقد يؤدي ذلك إلى مستقبل بائس تسيطر فيه أجهزة الكمبيوتر على البشر.

إذا عملنا معًا لحل هذه التحديات ، فأعتقد أن الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على تحسين حياتنا حقًا في عام 2022 وما بعده. نحتاج فقط إلى أن ندرك حدوده وأن نتأكد من استخدامه للخير بدلاً من الشر.

كيف سيشكل الذكاء الاصطناعي حياتنا في السنوات القادمة؟

سيكون للذكاء الاصطناعي تأثير كبير على حياتنا في السنوات القادمة. يتم استخدام الذكاء الاصطناعي بالفعل لمساعدة الأطباء في تشخيص السرطان ، لذلك سوف يسرع عملية تشخيص الأمراض وكذلك التنبؤ بها. كما سيمكن الروبوتات من أداء المهام التي قد تكون خطرة على البشر. أيضًا ، يمكن للأجهزة الذكية مثل Google Home و Amazon Echo التنبؤ باحتياجاتك قبل أن تطلبها وتطلب المنتجات عبر الإنترنت دون الحاجة إلى فعل أي شيء ، لكنها مقيدة بالمعلومات المتاحة عنك ومقدار القوة الحاسوبية التي يمنحها صانعوها لهم (انظر مستقبل واجهات الدماغ والحاسوب).

• سيتمكن الأطباء من تشخيص المرضى بدقة أكبر

• سيمكن الذكاء الاصطناعي الروبوتات من أداء المهام التي قد تكون خطرة على البشر

• يمكن للأجهزة الذكية مثل Google Home و Amazon Echo توقع احتياجاتك قبل أن تطلبها

يتمتع الذكاء الاصطناعي بالقدرة على مساعدتنا في تشخيص الأمراض بشكل أكثر دقة ، وتمكين الروبوتات من القيام بأشياء خطرة على البشر والتنبؤ باحتياجاتنا قبل أن نطلبها. تتشكل هذه التكنولوجيا لتكون جزءًا كبيرًا من حياتنا في السنوات القادمة ، لذا تأكد من البقاء في الطليعة!

ما الفرق بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي؟

الذكاء الاصطناعي مقابل التعلم الآلي

يحدث التعلم الآلي عندما تقوم آلة أو برنامج بتحسين أدائها في “التعلم” من البيانات. الذكاء الاصطناعي هو عندما يكون لدى الآلة القدرة على القيام بشيء ما بمفرده ، بغض النظر عن التدخل البشري. هذه التعريفات ليست جامدة ومن المتوقع أن نرى في المستقبل أنواعًا هجينة أو مجموعات مختلفة من هذه الحقول.

يتمثل أحد الاختلافات الرئيسية بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في مستوى التدخل البشري. مع الذكاء الاصطناعي ، يجب أن يكون هناك إنسان في الحلقة لاتخاذ قرارات بشأن الكيفية التي يجب أن يتصرف بها النظام. لا يتطلب التعلم الآلي هذا المستوى من التفاعل البشري ؛ يمكن للآلة أن تتعلم وتحسن أدائها دون أي تدخل من الإنسان.

الفرق الرئيسي الآخر هو أن التعلم الآلي يستخدم عادة لمهام أو مشاكل محددة ، بينما يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي في مجموعة واسعة من المهام. باستخدام التعلم الآلي ، أنت تعلم الآلة كيفية القيام بمهمة معينة. باستخدام الذكاء الاصطناعي ، أنت تمنح الآلة ذكاءً عامًا حتى تتمكن من معرفة كيفية القيام بالأشياء بمفردها.

من الناحية العملية ، إليك بعض الاختلافات التي قد تراها على المدى القصير: غالبًا ما يستخدم التعلم الآلي للتنبؤات ، مثل ما إذا كان العميل سيكمل إجراءً على موقعك أم لا. يمكن أن يساعدك الذكاء الاصطناعي في اتخاذ القرارات في صورة أكبر ، مثل مكان الاستثمار في التسويق للحصول على أكبر عوائد.

على الرغم من ذلك ، على المدى الطويل ، فإن ما نعتبره “AI” اليوم قد لا يمكن تمييزه عن التعلم الآلي. سيختفي التمييز بينهما لأن العديد من المهام التي نعتقد أنها تتطلب الحدس البشري والفطرة السليمة يمكن اختزالها في أنماط من خلال كميات كبيرة من البيانات وتحسينها باستخدام خوارزمية لمقارنة المتغيرات المختلفة باستخدام التكرارات المتكررة.

كيف تستخدم Google الذكاء الاصطناعي لتحسين منتجاتها؟

تستخدم Google التعلم الآلي بشكل كبير في جميع منتجاتنا ، ولا سيما في استهداف الإعلانات وترتيب العرض. على سبيل المثال ، من أكثر المهام التي تستغرق وقتًا طويلاً بالنسبة للأنظمة توقع مدى صلة صفحة أو صورة باستعلام المستخدم أو تحميله. نتيجة لذلك ، تستخدم Google مجموعة من تقنيات التعلم الآلي في منتجاتنا التي تم تطويرها بشكل جماعي من خلال البحث العام في كل من الأوساط الأكاديمية والصناعية.

تُعرف إحدى أكثر التقنيات انتشارًا في أنظمة الإعلان في Google باسم “فقاعة التصفية”. يشير هذا إلى كيفية تأثر نتائج بحث المستخدمين بمعلوماتهم الشخصية وموقعهم وعمليات البحث السابقة.

وبالمثل ، في الإعلانات المصوّرة (إعلانات الشعارات التي تظهر على بحث Google والمواقع الأخرى) ، يساعدنا التعلم الآلي في اختيار نص وصور الإعلان الذي سيتم عرضه عبر تريليونات من صفحات الويب.

يعمل التعلم الآلي أيضًا على تحسين دقة الترجمة من Google من خلال تقنية تُعرف باسم الترجمة الآلية الإحصائية. تتعلم الترجمة الآلية تلقائيًا مفردات جديدة بناءً على أمثلة للجمل المترجمة من مجموعات كبيرة من المستندات المكتوبة بلغات مختلفة. ستتحسن الجودة بمرور الوقت لأنها تعلمت أي الكلمات تميل إلى الاقتران معًا في سياقات مماثلة. باستخدام أمثلة مستمدة من مليارات المستندات المترجمة سابقًا ، يمكن للنظام اختيار أفضل ترجمة لكلمة أو عبارة جديدة على الرغم من أنه لم يسبق له أن رأى هذا الاقتران الدقيق صراحة من قبل.

يعزز التعلم الآلي أيضًا الكتابة على Google Voice من خلال التنبؤ بما تحاول قوله بناءً على أمثلة من عمليات البحث السابقة والتفاعلات الأخرى مع منتجات Google. يعد التعلم الآلي جزءًا من كل شيء تقريبًا لأن التحليل الذي يمكن فهمه آليًا يتيح لنا توسيع نطاق أنظمتنا واكتشاف الأنماط بشكل أكثر دقة واتخاذ قرارات أفضل بناءً على كميات كبيرة من البيانات.

هل الذكاء الاصطناعي جيد لألعاب مثل الشطرنج والبوكر؟

من المفيد حقًا أن أكون قادرًا على تحليل تحركاتي وتحركات خصومي بسرعة وبدقة. لا أعتقد أنني يمكن أن أفوز بدونها. قد يقول بعض الناس أن الذكاء الاصطناعي يخرج كل المتعة من اللعبة ، لكني لا أوافق. أجد أنه من الممتع أكثر من أي وقت مضى أن ألعب الشطرنج أو البوكر بعد أن حصلت على مساعدة من الذكاء الاصطناعي.

بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن يساعدك الذكاء الاصطناعي أيضًا في تعلم اللعبة بشكل أفضل. على سبيل المثال ، إذا كنت تلعب الشطرنج ، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يوضح لك أفضل طريقة لمهاجمة ملك خصمك ، أو كيفية الدفاع عن ملكك بشكل فعال. إذا كنت تلعب البوكر ، فيمكن أن يساعدك الذكاء الاصطناعي في معرفة توزيعات الورق التي من المرجح أن تفوز وأي توزيعات ورق يمكن طيها. لذا ، بطريقة ما ، الذكاء الاصطناعي ليس مفيدًا للعبة فحسب ، ولكنه مفيد لك أيضًا!

على الرغم من أن بعض الناس قد يقولون إن الذكاء الاصطناعي يمكنه التغلب على التحدي والمتعة في ألعاب مثل الشطرنج والبوكر ، أعتقد أنه يفعل العكس تمامًا. ساعدني قدرتي على تحليل تحركاتي وتحركات خصومي بسرعة ودقة في الفوز بالعديد من البطولات ، مما يجعلني أستمتع بها أكثر من ذي قبل. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن يساعدك الذكاء الاصطناعي في التعرف على الاستراتيجيات الجديدة في اللعبة بحيث تكون مستعدًا بشكل أفضل عند اللعب ضد أناس حقيقيين. هناك بعض الفوائد العظيمة للذكاء الاصطناعي بعد كل شيء!

يعتبر الذكاء الاصطناعي مفيدًا جدًا خاصة في لعبة الشطرنج لأنه يسمح لنا برؤية التحركات المحتملة في وقت مبكر. كما أنه يساعدنا في رؤية التحركات المحتملة من اللاعب الآخر ، مما يجعل اللعبة أكثر متعة لأننا نستخدم عقولنا ونخرج مع بعضنا البعض. في لعبة البوكر ، يساعدنا الذكاء الاصطناعي في معرفة توزيعات الورق التي من المرجح أن تفوز بها ، وأي توزيعات يجب أن نطويها ويعلمنا كيفية التلاعب بالاحتمالات لصالحنا.

إنه مفيد للغاية إذا كنت ترغب في تحليل تحركاتك أو تحركات خصمك بشكل صحيح وفي الوقت المناسب دون فقدان أي منها ، علاوة على ذلك ، يمكن أن يساعدك الذكاء الاصطناعي في تعلم الاستراتيجيات والأشياء الجديدة حول لعبة تجعل كل شيء أكثر إثارة من ذي قبل باستخدام الذكاء الاصطناعي بينما البعض الآخر قد يعتقد الناس أن الأمر قد يستنزف كل المرح من ألعاب مثل الشطرنج أو البوكر ، لكنني أختلف معهم لأن الأمر بالنسبة لي هو العكس مما يجعل اللعبة أكثر إثارة.

هل تعتقد أن الروبوتات ستحل محل البشر في المستقبل؟

المستقبل القريب؟ ربما لا ، لا يزال لدى البشر ميزة في أشياء مثل التعرف على الأنماط.

المستقبل القريب ، 20-30 سنة؟ يمكن! وربما عاجلاً وليس آجلاً إذا استمرت العوامل الاقتصادية في التحدي. مع تزايد المنافسة على الوظائف ، وارتفع عدد الأشخاص الذين يعيشون في ما كان يُطلق عليه عالم “خالية من العواقب” ، ستزداد ضغوط البقاء على قيد الحياة – لذا أعتقد أن الروبوتات ستصبح أكثر قوة مقارنة بالبشر بمرور الوقت.

ما هي المكونات الخمسة للذكاء الاصطناعي؟

يتكون الذكاء الاصطناعي من 5 مكونات: تمثيل المعرفة وحل المشكلات ومعالجة اللغة الطبيعية والتعلم الآلي ورؤية الكمبيوتر.

تمثيل المعرفة هو القدرة على تمثيل المعلومات في شكل يستطيع الكمبيوتر فهمه. وهذا يشمل فهم بناء الجملة ودلالات اللغة ، وكذلك بنية البيانات. حل المشكلات هو القدرة على تحديد المشكلات وحلها. وهذا يشمل تحديد أهداف النظام وإيجاد الحلول المناسبة. معالجة اللغة الطبيعية هي القدرة على فهم اللغة البشرية والاستجابة لها. وهذا يشمل فهم التعبيرات الاصطلاحية والسخرية والفكاهة. التعلم الآلي هو القدرة على التعلم من البيانات. يتضمن ذلك تعلم كيفية التعرف على الأنماط وعمل التنبؤات. الرؤية الحاسوبية هي القدرة على تفسير الصور الرقمية. يتضمن ذلك التعرف على الأشياء وميزات الوجه ، وكذلك تقدير المسافات والاتجاهات.

تعمل هذه المكونات معًا لتمكين الآلات من أداء المهام التي تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا.

ما هي الأنواع الأربعة للذكاء الاصطناعي؟

يعد التعلم الآلي من أكثر أنواع الذكاء الاصطناعي شيوعًا. إنه نوع من الذكاء الاصطناعي مع الخوارزميات التي تستخدم كميات كبيرة من البيانات التي يمكن من خلالها إنشاء أنماط ومن تلك الأنماط عمل تنبؤات حول البيانات الجديدة. الأنواع الأخرى هي الذكاء الاصطناعي الضعيف والذكاء الاصطناعي القوي والواقع الافتراضي.

يتمتع الذكاء الاصطناعي القوي بقدر كبير من القدرة على التفكير باستخدام المنطق والاستدلال لحل المشكلات. الواقع الافتراضي هو بيئة اصطناعية تم إنشاؤها بواسطة نظام كمبيوتر حيث يدخل المستخدمون من خلال سماعة رأس أو نظارات واقية للتفاعل مع الصور التي تم إنشاؤها بواسطة البرامج كما لو كانت جزءًا من تلك البيئة. شكل من أشكال الواقع الافتراضي هو الواقع المعزز الذي يركب الصور التي تم إنشاؤها بواسطة الكمبيوتر على صور العالم الحقيقي ليراها المستخدم. يمكن أن يكون للذكاء الاصطناعي الضعيف بعض القدرات مثل التعلم الآلي والتعرف على الأنماط ، لكنه لا يرقى إلى مستوى الذكاء الاصطناعي القوي.

يمكن استخدام أنواع مختلفة من الذكاء الاصطناعي لأغراض مختلفة. غالبًا ما يستخدم التعلم الآلي للتحليلات التنبؤية واستخراج البيانات. يستخدم الذكاء الاصطناعي القوي في مهام مثل معالجة اللغة الطبيعية ، وتمثيل المعرفة ، وإثبات النظرية. يستخدم الواقع الافتراضي في الألعاب والترفيه والتعليم و metaverse. يستخدم الواقع المعزز في التسويق والرعاية الصحية والتصنيع. كل نوع من أنواع الذكاء الاصطناعي له فوائده الفريدة التي يمكن تطبيقها في مختلف المجالات لتحسين الإنتاجية والكفاءة.

يمتلك الذكاء الاصطناعي القدرة على تغيير الطريقة التي نعيش ونعمل بها. يوفر لنا طرقًا جديدة لحل المشكلات واتخاذ القرارات. مع الانتشار المتزايد للذكاء الاصطناعي ، يمكننا أن نتوقع رؤية تطورات في العلوم والهندسة والأعمال والتمويل وحتى الفنون.

التعلم الآلي هو تطبيق للذكاء الاصطناعي يعتمد على فكرة تدريب الكمبيوتر على البيانات وجعله يقوم بالتنبؤات بناءً على تلك الأنماط ؛ تم تصميم الذكاء الاصطناعي الضعيف للمهام الضيقة مثل إتقان الشطرنج أو توفير المعلومات ؛ الواقع الافتراضي (VR) يخلق بيئة اصطناعية حيث يتم رؤية الصور التي تم إنشاؤها بواسطة الكمبيوتر من خلال سماعات الرأس من قبل المستخدمين ؛ يقوم الواقع المعزز (AR) بتركيب كائنات افتراضية فوق صور العالم الحقيقي التي يمكن للمستخدمين عرضها على شاشاتهم.

في الختام ، لقد قطع الذكاء الاصطناعي شوطًا طويلاً في السنوات الأخيرة. ولكن ، بينما لا يزال بعض الناس يشككون في قدرة التكنولوجيا على تولي الوظائف البشرية وتفكيرنا نيابة عنا ، فإن الذكاء الاصطناعي يفتح أيضًا إمكانيات لم يكن بإمكاننا تخيلها قبل 10 أو 20 عامًا.

هناك ثلاثة أنواع من الذكاء الاصطناعي ، لكل منها نقاط قوتها وضعفها.

النوع الأول هو الذكاء الاصطناعي المستند إلى القواعد ، والذي يعتمد على قواعد مشفرة لاتخاذ القرارات. هذا النوع من الذكاء الاصطناعي هش للغاية ، مما يعني أنه من السهل جدًا كسر النظام إذا قمت بتغيير القواعد أو مجموعة البيانات.

النوع الثاني هو التعلم الآلي AI ، والذي يتعلم من مجموعات البيانات لاتخاذ القرارات. هذا النوع من الذكاء الاصطناعي أقوى من الذكاء الاصطناعي القائم على القواعد ، ولكنه أيضًا أكثر تعقيدًا وصعوبة في التدريب.

النوع الثالث من الذكاء الاصطناعي هو التعلم العميق AI ، والذي يستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية لتعلم الأنماط في البيانات. هذا النوع من الذكاء الاصطناعي هو متقدم ويمكن أن يتعلم حتى عندما تكون مجموعة البيانات غير كاملة أو غير دقيقة. كما أنه يتعلم بسرعة أكبر من الذكاء الاصطناعي للتعلم الآلي.

هل أنت مستعد لتطوير حل الذكاء الاصطناعي الخاص بك؟

اتصل بنا الآن!

Related Articles

WP Radio
WP Radio
OFFLINE LIVE