كيف يعمل الذكاء الاصطناعي؟

لطالما حلم البشر بإنشاء آلات ذكية منذ العصور القديمة - لكنهم قاموا فقط بالمحاولات الأولى للقيام بذلك بالفعل في أوائل الخمسينيات من القرن الماضي. الآن ، في عام 2021 ، لدينا بالفعل عدد من الأدوات المتاحة لنا لتحويل هذه الأحلام إلى حقيقة.

بعد قولي هذا ، لا يزال الموضوع معقدًا للغاية. وهذا هو بالضبط سبب وجودنا هنا للإجابة على السؤال: كيف يعمل الذكاء الاصطناعي؟

ما هو الذكاء الاصطناعي؟

الذكاء الاصطناعي (AI) هو علم متعدد التخصصات يركز على بناء آلات قادرة على إكمال المهام التي تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا.

الآلات المجهزة بهذه التكنولوجيا قادرة على التعلم من التجربة ومعالجة البيانات والتعرف على الأنماط بطريقة تقلد السلوك البشري بنجاح.

بشكل حاسم ، الذكاء الاصطناعي قادر على أداء هذه المهام دون تعليمات صريحة - تعالج خوارزمياته البيانات بشكل مشابه للذكاء الطبيعي. وبالتالي ، يمكن للذكاء الاصطناعي اتخاذ قرارات معقولة بناءً على بيانات قوية ، فضلاً عن التنبؤ بنتائجها بعيدة المدى.

• إذا كنت ترغب في معرفة المزيد عن الذكاء الاصطناعي في الأعمال التجارية ، فراجع دليل الذكاء الاصطناعي الخاص بنا!

ما هي أنواع الذكاء الاصطناعي؟

قبل أن نشرح كيف يعمل الذكاء الاصطناعي ، نحتاج إلى التأكيد على حقيقة أن هناك أنواعًا مختلفة من الذكاء الاصطناعي تستكشف نطاقات مختلفة من المهام والآليات. تنقسم التكنولوجيا نفسها إلى ثلاث فئات رئيسية:

• ذكاء اصطناعي ضيق ، يُطلق عليه أيضًا "ضعف الذكاء الاصطناعي".
• الذكاء الاصطناعي العام (AGI) ، ويسمى أيضًا "الذكاء الاصطناعي العام".
• الذكاء الاصطناعي الفائق (ASI) ، ويُطلق عليه أيضًا "الذكاء الاصطناعي القوي".

ضيق الذكاء الاصطناعي

هذا هو أكثر أنواع الذكاء الاصطناعي شهرة ، حيث يستخدم على نطاق واسع في العديد من المجالات المختلفة. عادةً ما يركز الذكاء الاصطناعي الضيق (المعروف أيضًا باسم الذكاء الاصطناعي الضعيف) على أداء مهمة معينة ويهدف فقط إلى تقليد الذكاء البشري. تعمل عادةً في ظل عدد من القيود ، وتتطلب إشرافًا مسبقًا وتسليم المدخلات.

على الرغم من أنك ربما لم تسمع عن المصطلح من قبل ، إلا أن هناك فرصة كبيرة جدًا لاستخدامك أداة مدعومة من Narrow AI في مرحلة ما. تتضمن بعض الأمثلة على استخدام Narrow AI خوارزميات بحث Google أو برامج التعرف على الصور أو المساعدين الشخصيين مثل Alexa أو Siri.

الذكاء العام الاصطناعي

من المفترض أن يكون الذكاء الاصطناعي العام أكثر تعقيدًا من الذكاء الاصطناعي الضيق. الهدف هنا هو أن تؤدي الآلة المهام تمامًا كما يفعل الإنسان ، وأن تصبح قادرة على حل المشكلات بمفردها . وبالتالي ، يجب أن يتغلب الذكاء الاصطناعي العام على قيود الذكاء الاصطناعي الضيق. لا يمكن استخدامه فقط في مجموعة كبيرة ومتنوعة من المهام بدلاً من مهمة واحدة فقط ، ولكن من المفترض أنه كإنسان ، يجب أن يكون قادرًا على تطبيق ما تعلمه من مجال إلى آخر.

على عكس بعض العناوين المثيرة التي ربما تكون قد شاهدتها على مر السنين ، لا يزال الذكاء الاصطناعي العام قيد التطوير ، بل إن البعض يجادل بأنه ببساطة غير ممكن. علينا ببساطة أن ننتظر ونرى ما يخبئه المستقبل.

الذكاء الاصطناعي الخارق

بينما يعتقد الكثيرون أننا قد نكون قادرين على إنشاء الذكاء الاصطناعي العام في وقت ما في المستقبل ، يعتبر الذكاء الاصطناعي الفائق عملاً خياليًا في الغالب.

من المفترض أن يكون ASI هو النوع الأكثر تقدمًا من الذكاء الاصطناعي ، والذي لا يقلد الذكاء البشري فحسب ، بل إنه قادر أيضًا على أداء الوعي الذاتي . إنه يزود الآلات بالعواطف والمعتقدات والرغبات النموذجية للبشر. من الأهمية بمكان أن ASI لا يلحق بالقدرات البشرية فحسب ، بل يتفوق عليها أيضًا.

الآن بعد أن عرفنا الأنواع الرئيسية للذكاء الاصطناعي ، دعنا ننتقل إلى جوهر ذلك!

كيف يعمل الذكاء الاصطناعي؟

يعتمد الذكاء الاصطناعي على مختلف التخصصات التي طورناها على مر العصور. الذكاء الاصطناعي الحديث مستوحى ومدعوم من الفلسفة والاقتصاد والطب والرياضيات وعلم النفس وعلم الأعصاب وما إلى ذلك.

إن شرح كيفية عمل تطوير الذكاء الاصطناعي أمر بسيط إلى حد ما: فهو يستخدم مجموعات كبيرة من المعلومات والبيانات من أجل جعل الآلة تتعلم وتؤدي المهام بناءً على تلك المعرفة.

يعد بناء مجموعة من الخوارزميات التي يمكن أن تضمن أداء الذكاء الاصطناعي عملية معقدة من الهندسة العكسية للقدرات والسلوكيات والسمات البشرية.

ولكن لفهم كيفية القيام بكل ذلك بشكل كامل ، من الضروري أن نفهم أن الذكاء الاصطناعي يعتمد على عدد قليل من المجالات الفرعية التي يمكن تطبيقها على عدد من المشاريع ، وينتج عن دمجها الدقيق في آلات التصرف بذكاء. بعد قولي هذا ، دعنا نتصفح أهم الحقول الفرعية للذكاء الاصطناعي ونرى ما هي مكوناتها.

التعلم الالي

يعد التعلم الآلي أكثر طرق الذكاء الاصطناعي شيوعًا. نطاق ML هو تعليم الآلة لاتخاذ القرارات بناءً على الخبرة السابقة والمدخلات المنظمة وشبه المنظمة. يتعامل مع تحليل البيانات والتعرف على الأنماط والتوصل إلى مخرجات معقولة. يتم استخدامه على نطاق واسع حيثما كانت هناك حاجة لأتمتة وتحسين المهام التي يؤديها عادة البشر.

هل تشعر بالفضول حيال التعلم الآلي؟

يتعلم أكثر

تعلم عميق

غالبًا ما يتم الخلط بينه وبين التعلم الآلي ، فإن التعلم العميق هو في الواقع الجانب المحدد لـ ML يركز على تعليم الآلة لمعالجة البيانات من خلال نوع خاص من الخوارزميات المعقدة للغاية - الشبكات العصبية. إنها تقنية الانتقال عندما نريد إنشاء تطبيقات ذكية تتعامل مع الصور ومقاطع الفيديو والنصوص والصوت. باستخدام التعلم العميق ، يمكنك اكتشاف أنماط البيانات المخفية التي لن تجدها بطريقة أخرى.

معالجة اللغة الطبيعية

NLP هي أداة تركز على استكشاف اللغة: القراءة والتفسير وإنتاج النص والكلام. آليات البرمجة اللغوية العصبية ليست قادرة فقط على الفهم ولكن أيضًا الرد على المستخدم في مسألة مشابهة للمحادثات البشرية. باستخدام البرمجة اللغوية العصبية (NLP) ، تستطيع الآلة تحديد معنى الكلمات ، وحتى فهم السياق وراءها - حيث يتم استخدامها على نطاق واسع في المساعدين الصوتيين ، بما في ذلك مساعد Google و Siri.

الرؤية الحاسوبية

هذا الجزء من تقنية الذكاء الاصطناعي مخصص لدراسة الأشياء المرئية. إلى جانب تقنيات التعلم العميق ، فإن Computer Vision قادرة على تفسير محتوى الصور ومقاطع الفيديو. من خلال رؤية الكمبيوتر ، يمكننا ، على سبيل المثال ، مصادقة الشخص الذي يريد استخدام خدماتنا ، وتصنيف الكائنات الموجودة في الصور والبحث في المحتوى عن طريق الصور.

شبكة اعصاب صناعية

تعتمد فكرة الشبكة العصبية بشكل فضفاض على كيفية بناء الدماغ البشري. الشبكات العصبية هي خوارزميات مبنية من كتل متسلسلة تسمى طبقات. إنها مصنوعة من مجموعة معقدة من الخوارزميات التي تجعل من الممكن معالجة البيانات بعدة طرق ، اعتمادًا على التطبيق. يسمح هذا للشبكات العصبية بمعالجة البيانات المعقدة مثل مقاطع الفيديو والصور والنص.

الحوسبة المعرفية

الحوسبة المعرفية هي أحدث آلية ذكاء اصطناعي تحاول تقليد الدماغ البشري. إنه يحلل محتوى مختلفًا ، بما في ذلك النص والكلام والمواد المرئية - بنفس الطريقة التي يقوم بها البشر. الهدف هو أن تصبح الآلة قادرة على حل المشكلات المعقدة والتوصل إلى إجابات أكثر منطقية لها. يمكن أن تكون أداة مفيدة للغاية لمساعدة البشر في عملهم والتوصل إلى حلول لن نفتقدها بخلاف ذلك.

كيفية اختيار حلول الذكاء الاصطناعي المناسبة

لتحديد نوع تقنية الذكاء الاصطناعي الأنسب لمشروعك بنجاح ، من الضروري تحليل احتياجات عملك بعناية ، والميزات المطلوبة للمنتج ، والأصول التكنولوجية المتاحة لك.

هل تريد معرفة المزيد عن حلول الذكاء الاصطناعي ، ومعرفة أيها يناسب احتياجات عملك؟

لا تتردد في الاتصال بفريقنا لاتخاذ القرار الصحيح!