ما هو الذكاء الإصطناعي؟ تعريف الذكاء الاصطناعي بطريقة بسيطة

الذكاء الاصطناعي ( AI ) يعني ببساطة قدرة برنامج الكمبيوتر على أداء المهام التي تتطلب الذكاء البشري . مثل: التعرف على الكلام، والتعلم، واتخاذ القرار، وحل المشكلات.

• ما هو الذكاء الاصطناعي ببساطة؟
• كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي؟
• ما هو تطبيق الذكاء الاصطناعي في الحياة اليومية؟
• هل الذكاء الإصطناعي خطير؟
• ماذا يقصد بالذكاء الاصطناعي؟
• كيف يعمل الذكاء الاصطناعي؟
• هل الروبوتات هي نفسها الذكاء الاصطناعي؟

هل سبق لك أن سمعت عبارة ” الذكاء الاصطناعي ” ولكنك لست متأكدًا تمامًا مما تعنيه؟ قد يتأثر تصورك للذكاء الاصطناعي بالخيال والأفلام التي تتحدث عنه ، حيث يتم تصوير الذكاء الاصطناعي على أنه روبوتات ذكية تهدد حياة الإنسان في كثير من الأحيان. ولكن ما هي هذه التكنولوجيا المتقدمة في الواقع؟ في هذه المقالة سوف نستكشف المعنى الحقيقي للذكاء الاصطناعي ونفحص تطبيقاته العملية في العالم الحقيقي. انضم إلينا لمعرفة المزيد عن مفهوم الذكاء الاصطناعي وتأثيره على الحياة اليومية للإنسان.

ما هو الذكاء الإصطناعي؟

عندما يسمع الكثير من الناس كلمة الذكاء الاصطناعي، فإنهم يفكرون فيها باعتبارها روبوتات بلا مشاعر ستحل محل البشر في المستقبل . من المرجح أن يكون هذا النوع من التفكير ناتجاً عن أفلام الخيال العلمي، لكن الواقع مختلف عما نتخيله. الذكاء الاصطناعي، أو AI، هو في الأساس تقنية قادرة على التفكير بطريقة ما. وبطبيعة الحال، فإن هذه القدرة على التفكير تختلف كثيرا عن ما نعرفه بالتفكير البشري، ولكنها في الواقع تحاول تقليده.
يُطلق على محاكاة عمليات الذكاء البشري بواسطة برامج الكمبيوتر اسم الذكاء الاصطناعي. مع تزايد الاهتمام بالذكاء الاصطناعي في البلاد، فإننا نشهد شركات تبحث عن كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي في منتجاتها وخدماتها.

قد لا يكون الذكاء الاصطناعي موجوداً اليوم بالشكل الذي نتخيله، ولكن الكثير من الأشياء التي نقوم بها كل يوم، مثل البحث في الإنترنت أو تصفح صفحات وسائل التواصل الاجتماعي، كلها متأثرة بالذكاء الاصطناعي، وفي الواقع، نحن نستخدمه في هذه المواقف. هذا الاستخدام غير ملموس للغاية ونحن معتادون عليه لدرجة أننا لا نشعر بأننا نستخدم الذكاء الاصطناعي في تلك اللحظة. السبب الرئيسي هو أننا لا نعرف ما هو الذكاء الاصطناعي حقًا وماذا يفعل. وبما أن المستقبل سيكون للذكاء الاصطناعي، فبدلاً من القلق بشأن الذكاء الاصطناعي، من الأفضل أن نتعلم ما يمكننا فعله به ونزيد من معرفتنا في هذا المجال. لذا دعونا نبدأ بالنظر إلى ما هو الذكاء الاصطناعي.

ما هي لغة برمجة الذكاء الاصطناعي؟

يتطلب الذكاء الاصطناعي أجهزة وبرامج متخصصة لكتابة وتدريب خوارزميات التعلم الآلي. لا توجد لغة برمجة تُستخدم حصرياً في الذكاء الاصطناعي، ولكن Python وR وJava وC++ وJulia من بين اللغات الشائعة بين مطوري الذكاء الاصطناعي.

تعريف الذكاء الاصطناعي

لا يوجد حتى الآن تعريف دقيق للذكاء الاصطناعي يتفق عليه جميع العلماء، ولكن يمكن تصنيف معظم التعاريف على النحو التالي.

1. يفكر مثل الإنسان.
2. يفكر منطقيا.
3. يتصرف مثل الإنسان.
4. إنه يعمل منطقيا.

التعريفان الأولان يتعلقان بعمليات التفكير والاستدلال، في حين أن التعريفين الآخرين يتعلقان بالسلوك.

تعريف بسيط للذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي هو فرع من فروع علوم الكمبيوتر وهدفه الرئيسي هو إنتاج آلات ذكية قادرة على أداء المهام التي تتطلب الذكاء البشري. الذكاء الاصطناعي هو في الواقع نوع من المحاكاة الحاسوبية للذكاء البشري، والذكاء الاصطناعي يعني في الواقع آلة مبرمجة للتفكير مثل الإنسان ولديها القدرة على تقليد السلوك البشري. يمكن تطبيق هذا التعريف على جميع الآلات التي تعمل بطريقة مماثلة للعقل البشري والتي يمكنها أداء مهام مثل حل المشكلات والتعلم.

ما هو الفرق بين الروبوتات والذكاء الاصطناعي؟

قد يكون لدى الروبوتات ذكاء اصطناعي، ولكن ليس كل روبوت هو مثال على الذكاء الاصطناعي. يمكن أن تكون الروبوتات مجرد أجسام ميكانيكية مبرمجة لأداء مهام محددة، في حين يمكن أن يوجد الذكاء الاصطناعي داخل الروبوتات أو البرامج.

أهداف الذكاء الاصطناعي

إن أساس الذكاء الاصطناعي هو تحديد الذكاء البشري وأساليب عمله بطريقة تمكن الآلة من تنفيذه بسهولة وأداء المهام الموكلة إليه بشكل صحيح. إن هدف الذكاء الاصطناعي يعتمد في الواقع على ثلاثة ركائز:

1.  تعلُّم
2.  المنطق
3.  فهم

الذكاء الاصطناعي (AI) هو فرع واسع من علوم الكمبيوتر الذي يهتم ببناء آلات ذكية ذات قدرة على أداء المهام التي تتطلب عادةً الذكاء البشري. الذكاء الاصطناعي هو علم متعدد التخصصات مع مناهج متعددة، ولكن التقدم في التعلم الآلي والتعلم العميق يخلق تحولا نموذجيا في كل قطاع تقريبا من صناعة التكنولوجيا.

تاريخ الذكاء الاصطناعي

يعود تاريخ الذكاء الاصطناعي إلى سنوات الحرب العالمية الثانية. عندما استخدمت القوات الألمانية آلة إنجما لتشفير الرسائل وإرسالها بشكل آمن، شرع العالم الإنجليزي آلان تورينج في مهمة كسر هذه الشفرات. قام تورينج وفريقه ببناء آلة القنبلة، التي تمكنت من كسر شفرة إنجما. تشكل كل من آلات Enigma و Bombe أساس التعلم الآلي، وهو فرع من الذكاء الاصطناعي. اعتبر تورينج أن الآلة تكون ذكية إذا كانت قادرة على التواصل مع الإنسان دون أن تمنح الإنسان الشعور بالتحدث إلى الآلة، وهذا هو أساس علم الذكاء الاصطناعي، أي بناء آلة تفكر وتتخذ القرارات وتتصرف مثل الإنسان.

مع التقدم التكنولوجي والأجهزة الأخرى المطلوبة لتطوير الذكاء الاصطناعي، تم إطلاق أدوات ذكية وخدمات ذكية في السوق تستخدم الذكاء الاصطناعي في العديد من عملياتها. استخدمت العديد من الخدمات الشهيرة مثل محركات البحث والأقمار الصناعية وما إلى ذلك الذكاء الاصطناعي. مع ظهور الهواتف الذكية ومن ثم الأدوات الذكية، خطى الذكاء الاصطناعي خطوة كبيرة نحو دخول حياة البشر. منذ ذلك الوقت، أصبح الذكاء الاصطناعي أكثر عملية بالنسبة للبشر، وأصبح البشر أكثر دراية بمصطلح الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته.

الفرق بين الذكاء الاصطناعي والبرمجة

في البرمجة، لدينا مدخلات معروفة ومحددة، وباستخدام عبارات شرطية مثل if وelse، يمكننا حل المعادلات وتحقيق النتيجة المرجوة. ومع ذلك، تستفيد المشكلات التي يتم حلها باستخدام الذكاء الاصطناعي من مجموعة واسعة من المدخلات. لهذا السبب، من غير الممكن تغطية جميع الجوانب بالبرمجة التقليدية، مثل نظام تحويل الصوت إلى نص أو نظام التعرف على الوجه ، الذي تكون بيانات مدخلاته متنوعة للغاية. لذلك، نضطر إلى استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي للقيام بهذه المهام.

فروع الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي هو علم واسع ومعقد للغاية وله فروع عديدة؛ تشمل فروع الذكاء الاصطناعي ما يلي:

1. الانظمة الخبيرة (Experts Systems)
2. الروبوتات (Robotics)
3. التعلم الآلي (Machine Learning)
4. الشبكة العصبية (Neural Network)
5. المنطق الضبابي (Fuzzy Logic)
6. معالجة اللغات الطبيعية (Natural Language Processing)

مستويات مختلفة من الذكاء الاصطناعي

يحتوي نظام الذكاء الاصطناعي على ثلاثة مستويات بناءً على ما يفهمه من العالم الخارجي ويستطيع الاستجابة له. الذكاء الاصطناعي والذكاء العام والذكاء الفائق. وسوف نشرح كل واحدة منها بالتفصيل أدناه.

الذكاء الاصطناعي الضيق

في تاريخ الذكاء الاصطناعي، ظهر الذكاء الاصطناعي المحدود قبل أنواع الذكاء الاصطناعي الأخرى بكثير. هناك العديد من الأمثلة على الذكاء الاصطناعي المحدود هذه الأيام. على سبيل المثال، تعد أجهزة الكمبيوتر التي تمكنت من التفوق على البشر في الألعاب المعقدة مثل الشطرنج، واتخاذ القرارات التجارية الذكية، وأنواع أخرى من المهام المهمة، أمثلة على الذكاء الاصطناعي المحدود. عندما نتحدث عن الذكاء الاصطناعي المحدود، فإننا نعني الأنظمة الذكية التي تعمل بشكل أفضل من البشر في أداء مهمة معينة. على سبيل المثال، نظام ذكي يمكنه تحويل الكلام إلى نص تلقائياً أو أنظمة التعرف على الوجه التي يمكنها التعرف على هوية الشخص حتى في وجود حشد كبير. ولإعطاء بعض الأمثلة على تطبيقات الذكاء الاصطناعي المحدودة، فهي تشمل:

• سيارات ذاتية القيادة تتعلم كيفية القيادة بمساعدة الذكاء الاصطناعي.
• أنظمة معالجة الصور والتعرف على الوجوه التي يمكنها القيام بالعديد من المهام وإجراء عمليات التعرف على الهوية.
• أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تساعد في تنفيذ العمليات المالية في البنوك وغيرها من المؤسسات المالية.
• مساعدين أذكياء يقدمون لك المساعدة بناءً على احتياجاتك وحتى حجز رحلات الطيران والفنادق مسبقاً.
• إلخ.

الذكاء الاصطناعي العام

يشير الذكاء الاصطناعي العام إلى الآلة التي يمكنها إدراك العالم من حولها مثل الإنسان ولديها قدرة وإمكانية مماثلة لأداء الأنشطة والمهام التي يؤديها الإنسان عادةً. في الوقت الحالي، لا يوجد ذكاء اصطناعي عام، ولكن يمكننا أن نرى آثاره في قصص من نوع الخيال والحركة. من الناحية النظرية، يمكن للذكاء الاصطناعي العام أن يعمل بنفس مستوى البشر أو حتى يتفوق عليهم في مجالات مثل الذاكرة وما إلى ذلك.

مع هذا المستوى من الوعي والمعرفة، تستطيع الآلة أن تؤدي جميع المهام التي كانت في السابق موكلة إلى البشر دون الحاجة إلى الإنسان، ومع مرور الوقت، تستطيع معظم الآلات ذات الذكاء العام الاصطناعي أن تحل محل البشر في العديد من المجالات. إن إنهاء الحاجة للتواجد البشري في العديد من المهام واستخدام تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي العامة أو الكاملة، يمكن أن يكون له، مثل أي تكنولوجيا أخرى، جوانب إيجابية وسلبية في الحياة الاجتماعية والفردية للبشر. لكن رغم كل هذا فإن وجودها سيكون مفيداً جداً وفي نفس الوقت لا مفر منه. وبمساعدة الذكاء الاصطناعي العام الذي يتمتع بقدرات وإمكانيات كبيرة لمساعدة البشرية، سيتم حل العديد من المشاكل التي تواجه البشر اليوم، مثل التغير المناخي الشديد.

يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي العامة القيام بكل شيء بدءًا من المهام الروتينية وحتى المهام المهمة والحرجة للغاية بأفضل طريقة ممكنة. وعلى المستوى العام، يمكن أن تكون مهام مثل القيادة، أو مساعد شخصي ذكي لديه القدرة على فهم جميع احتياجات المستخدم، أو مساعد طبي أو نظام تشخيص الأمراض، وما إلى ذلك. وعلى مستويات عالية، تستطيع هذه الأنظمة تنفيذ المهام التي تعتمد على حياة الإنسان وسلامته وأمنه، كما يمكنها التعامل مع مثل هذه المهام بشكل جيد.

الذكاء الاصطناعي الفائق

الذكاء الاصطناعي الفائق هو في الواقع مصطلح يستخدم للذكاء الاصطناعي الذي يتجاوز الذكاء والفهم البشري وسيصبح بطريقة ما أكثر ذكاءً من البشر. حتى الآن، لم يتمكن أي مجتمع من تحقيق الذكاء الاصطناعي الفائق. في واقع الأمر، ما إذا كان سيتم تحقيقه أم لا، أو حتى متى سيتم تحقيقه، هو في حالة من عدم اليقين. ومن غير الواضح أيضًا ما الذي سيفعله هذا الذكاء الاصطناعي، أو ما إذا كان سيشكل تهديدًا للإنسانية أم فرصة لها، ولدى العديد من الخبراء آراء مختلفة للغاية حول هذه المسألة، كما أنها موضع نقاش ساخن بين أصحاب شركات التكنولوجيا العملاقة. للوصول إلى هذا المستوى من الذكاء الاصطناعي، يجب على النظام الذكي اجتياز اختبار تورينج، ولم تصل أي آلة على الإطلاق إلى مستوى الفهم والذكاء واتساع المعرفة التي يتمتع بها الإنسان البالغ، منتصرة من هذا الاختبار.

ما هو الفرق بين الذكاء الاصطناعي المحدود والعام والذكاء الاصطناعي الفائق؟

الذكاء الاصطناعي المحدود (الضعيف) هو ما نحن عليه الآن، والذكاء الاصطناعي العام هو المستقبل الذي نريد أن نذهب إليه، والذكاء الاصطناعي الفائق هو المستقبل الذي نراه للذكاء الاصطناعي، والذي هو نتيجة لتطور الذكاء الاصطناعي وزيادة ذكائه.

الذكاء الاصطناعي المحدود يعني أن نظام الذكاء الاصطناعي يطبق كمية معينة من الذكاء في مجال محدد. في الواقع، هذا النظام لا يزال عبارة عن كمبيوتر، ولكنه كمبيوتر أذكى من البشر في بعض المجالات.

إن معنى الذكاء العام الاصطناعي أكثر تعقيدًا بكثير. يشير هذا المصطلح إلى نظام يمكنه أداء أي مهمة تُسند إليه، تمامًا مثل الإنسان. إن المثل الأعلى للذكاء الاصطناعي العام هو أن يكون لديه فهم تجريبي ومعرفة عامة بالبيئات التي يوضع فيها، وأن يكون قادرًا أيضًا على معالجة البيانات والمعلومات المقدمة إليه بسرعة أسرع بعدة مرات من البشر. لذلك يمكننا القول أن أنظمة الذكاء الاصطناعي العامة ستكون أقوى من البشر من حيث المعرفة والقدرة الإدراكية وسرعة المعالجة. والنقطة المهمة هي أن هذا النظام وليد الدماغ البشري والعلم.

الذكاء الاصطناعي الفائق، كما ذكرنا، هو عندما يحقق الذكاء الاصطناعي قدرات تتجاوز القدرات البشرية. يمكن لهذا النظام أن يمتلك صلاحيات لا يجوز للإنسان أن يمتلكها. وسوف يتحقق هذا النظام نتيجة لتطور الذكاء الاصطناعي العام، ويمكن أن يتم بنائه من قبل البشر أو من قبل أنظمة ذكية تطورت.

كيف يتم تدريب الذكاء الاصطناعي؟

التعلم الآلي هو جزء من الذكاء الاصطناعي الذي يسمح للأنظمة بالتعلم والتحسين تلقائياً دون الحاجة إلى برمجة محددة لأداء هذا التعلم المحدد. يركز التعلم الآلي بشكل أساسي على تطوير البرامج التي يمكنها الوصول إلى البيانات واستخدامها تلقائياً لتعلم النظام نفسه.

في التعلم الآلي، تبدأ عملية التعلم بالملاحظات أو البيانات، ويستخدم النظام الأمثلة أو التجارب المباشرة أو التعليمات وما إلى ذلك للوصول إلى نمط معين والبدء في اتخاذ القرارات وحل المشكلات بناءً على هذا النمط. الهدف الرئيسي من التعلم الآلي هو السماح لأجهزة الكمبيوتر بالتعلم تلقائياً دون تدخل ومساعدة الإنسان، والقدرة على تكييف سلوكها بناءً على الملاحظات والبيانات.

هناك العديد من الخوارزميات المختلفة للتعلم الآلي، ويتم إنتاج مئات الخوارزميات الجديدة في هذا المجال كل يوم. عادةً ما يتم تجميع هذه الخوارزميات حسب أسلوب التعلم (مثل التعلم الخاضع للإشراف، والتعلم غير الخاضع للإشراف، والتعلم شبه الخاضع للإشراف) أو حسب تشابهها في الشكل والوظيفة (مثل التصنيف، والانحدار، وأشجار القرار، والتجميع، والتعلم العميق، وما إلى ذلك). بغض النظر عن كلا المجموعتين، تعمل جميع خوارزميات التعلم الآلي عادةً في المجالات التالية:

• التمثيل: مجموعة من المصنفات أو اللغة التي يفهمها الكمبيوتر.
• التقييم: يُعرف أيضاً باسم الأداء/التسجيل المستهدف.
• التحسين: طريقة البحث؛ في كثير من الأحيان يكون المصنف الأعلى نتيجة.

 الهدف الأساسي لخوارزميات التعلم الآلي هو تفسير البيانات بنجاح وتعميم التعلم خارج الأمثلة المدربة.

التعلم العميق

التعلم العميق هو نوع من التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي الذي يحاكي في الواقع الطريقة التي يتعلم بها العقل البشري موضوعاً معيناً. يعد هذا النوع من التعلم عنصراً مهماً في علم البيانات، والذي يشمل الإحصاء والنمذجة التنبؤية. يعد التعلم العميق مفيداً جدًا لعلماء البيانات المكلفين بجمع وتحليل وتفسير كميات كبيرة من البيانات، مما يجعل عملية تحليل البيانات وتفسيرها أسرع وأسهل.

وبمعنى اخر، يمكننا القول أن التعلم العميق هو في الواقع التعلم الآلي، بمعنى أنه يقوم بعملية التعلم لنظام الذكاء الاصطناعي على مستوى المهام المعقدة أو التمثيل أو التجريد، وبهذه الطريقة تكتسب الآلة فهماً أفضل للحقائق الوجودية وتتمكن من تحديد أنماط مختلفة. على المستوى الأكثر بساطة، يمكن اعتبار التعلم العميق بمثابة طريقة لأتمتة التحليلات التنبؤية.

لفهم كيفية عمل التعلم العميق، عليك أن تكون على دراية بالشبكات العصبية. هذا النوع من التعلم يشبه في الواقع التعلم من خلال الشبكات العصبية، والتي تحتوي على العديد من الطبقات المخفية، وكلما تقدمت في هذه الطبقات، أصبحت النماذج أكثر تعقيداً واكتمالاً.

تصنيف أنظمة الذكاء الاصطناعي

يقسم أرنت هينتز، الأستاذ المساعد لعلم الأحياء التكاملي وعلوم الكمبيوتر في جامعة ولاية ميشيغان، الذكاء الاصطناعي إلى أربع فئات عريضة. تتضمن هذه الفئة الأنظمة الموجودة اليوم والأنظمة العاطفية التي لا وجود لها بعد. وهذه الفئات هي كما يلي:

النوع الأول: الآلات الانفعالية

ومن الأمثلة على هذه الفئة برنامج Deep Blue، وهو برنامج شطرنج هزم بطل العالم في الشطرنج غاري كاسباروف في تسعينيات القرن العشرين. يمكن لـ Deep Blue التعرف على القطع الموجودة على كل رقعة شطرنج والتنبؤ بالحركات التالية. كانت المشكلة مع البرنامج أنه لم يتمكن من تذكر تجاربه السابقة واستخدامها في تحركاته المستقبلية. سيقوم هذا البرنامج بدراسة وتحليل جميع التحركات الإستراتيجية الممكنة له ولخصمه واختيار الأفضل منها. يمكن استخدام هذا النوع من الذكاء الاصطناعي والبرامج المماثلة لأغراض محدودة ولا يمكن تطبيقه بسهولة في مواقف أخرى.

النوع الثاني: الذاكرة المحدودة

وعلى عكس النظام السابق، يستطيع نظام الذكاء الاصطناعي هذا استخدام تجارب الماضي لاتخاذ قرارات مستقبلية. بعض وظائف اتخاذ القرار في السيارات ذاتية القيادة هي من هذا النوع من التصميم. تستخدم هذه الأنواع من الآلات ملاحظاتها لاتخاذ القرارات التي تريد اتخاذها في المستقبل غير البعيد. على سبيل المثال، تغيير المسار الذي يقودون فيه. وبطبيعة الحال، لا يتم تخزين هذه الأنواع من الملاحظات والتجارب بشكل دائم.

النوع الثالث: نظرية العقل

هذا النوع من الذكاء الاصطناعي غير موجود حتى الآن، لكن أساس هذا المصطلح النفسي يشير إلى كل معتقدات الفرد ومعارفه ورغباته وآماله ونواياه، وتأثير كل منها على عملية اتخاذ القرار لدى الفرد. يتمتع الذكاء الاصطناعي بالقدرة على فهم وتحليل هذه الأنواع من القرارات.

النوع الرابع: الوعي الذاتي

في هذه الفئة من أنظمة الذكاء الاصطناعي، هناك الوعي الذاتي والإدراك. يمكن للآلات الواعية ذاتيا أن تفهم المستوى والحالة التي تكون فيها ويمكنها استنتاج مشاعر الآخرين من المعلومات التي تحصل عليها. وبطبيعة الحال، هذا النوع من الذكاء الاصطناعي، مثل النوع الثالث، غير موجود بعد.

هل الروبوتات هي نفسها الذكاء الاصطناعي؟

الروبوتات هي في الواقع مجال من مجالات العلوم والتكنولوجيا التي تتعامل مع الروبوتات، وبشكل عام يمكن القول أن الروبوتات هي آلات مبرمجة مسبقًا لأداء سلسلة من المهام تلقائياً أو نصف تلقائياً. الروبوتات هي علم يهتم بتصميم وبناء وبرمجة أنواع مختلفة من الروبوتات، وهي جزء صغير فقط من مجموعتها الفرعية التي ترتبط بالذكاء الاصطناعي وتندمج معه لتشكيل الروبوتات ذات الذكاء الاصطناعي. الذكاء الاصطناعي هو أيضاً جزء من علوم الكمبيوتر الذي يتعامل مع إنتاج البرامج التي تؤدي مهام تتطلب الذكاء البشري. تتمتع خوارزميات الذكاء الاصطناعي بالتعلم والفهم وحل المشكلات وفهم اللغة الطبيعية أو التفكير المنطقي.

للذكاء الاصطناعي تطبيقات عديدة ومتنوعة في العالم، ويتم استخدام هذه التقنية في مجالات مختلفة لأتمتة العمليات أو جعلها ذكية. على سبيل المثال، يستخدم محرك البحث جوجل الذكاء الاصطناعي في بحثه للعثور على أفضل نتيجة وأقربها لما يريده المستخدم. لا يتم بناء خوارزميات الذكاء الاصطناعي للتحكم في الروبوتات فقط. في الواقع، عندما نستخدم الذكاء الاصطناعي للتحكم في الروبوت، فإن هذا الذكاء الاصطناعي هو في الواقع جزء واحد فقط من نظام روبوتي أكبر، والذي يشمل في حد ذاته أجهزة استشعار ومحركات وبرمجة لا يشارك فيها الذكاء الاصطناعي. الذكاء الاصطناعي والروبوتات علمان منفصلان تمامًا ولا يشبهان بعضهما البعض على الإطلاق، ويُستخدم الذكاء الاصطناعي في بعض القطاعات فقط لجعل الروبوتات أكثر ذكاءً.

تطبيق الذكاء الاصطناعي في مختلف الأعمال

يمكن استخدام هذا العلم في مختلف الأعمال وسيجلب العديد من الفوائد لأي عمل تجاري. وفيما يلي بعض الأمثلة على هذه التطبيقات في كل مجال:

الذكاء الاصطناعي في مجال الصحة

الأمر الأكثر أهمية في هذا المجال هو تحسين نتائج المرضى مع خفض التكاليف. ترغب شركات الرعاية الصحية في استخدام التعلم الآلي لتحسين عمليات التشخيص والعلاج وتسريعها. ومن أشهر التقنيات في هذا المجال نظام IBM Watson. يفهم هذا النظام اللغة الطبيعية، وهو قادر على الإجابة على الأسئلة الموجهة إليه. يقوم هذا النظام باستخراج كافة المعلومات عن المريض من المصادر المتاحة لإنشاء فرضية ثم عرضها بعد التأكد منها. يمكن أن تساعد التطبيقات الأخرى التي تعمل بالذكاء الاصطناعي، مثل برامج المحادثة الآلية، المرضى في جدولة المواعيد، والإجابة على الأسئلة، وإصدار الفواتير، أو تقديم ملاحظات طبية للفرد كمساعد صحي افتراضي.

الذكاء الاصطناعي في الأعمال

يمكن استخدام عمليات الأتمتة الروبوتية للمهام والعمليات المتكررة للغاية التي يقوم بها البشر في أي عمل تجاري. يمكن دمج خوارزميات التعلم الآلي مع التحليلات وإدارة علاقات العملاء لتقديم خدمة أفضل للعملاء من خلال الكشف عن المعلومات الضرورية. يمكن أيضًا استخدام برامج المحادثة الآلية لتوفير خدمة عملاء فورية على موقع الويب.

الذكاء الاصطناعي في التعليم

يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في هذا المجال في أتمتة تقييم الطلاب وتصنيفهم، مما يمنح المعلمين المزيد من الوقت. يمكن للذكاء الاصطناعي تقييم الطلاب والتكيف مع احتياجاتهم، والعمل مع كل فرد بالسرعة التي تناسبه. يمكن أن توفر أنظمة التدريس بالذكاء الاصطناعي دعماً إضافياً للطلاب وتضمن أن عملية التعلم الخاصة بهم تسير على المسار الصحيح. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يغير كيفية ومكان تعلم الطلاب، وحتى استبدال بعض معلميهم.

الذكاء الاصطناعي في مجال الاقتصاد

يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي في تطبيقات التمويل الشخصي، مثل Mint أو Turbo Tax، جمع المعلومات المالية الشخصية لكل شخص وتقديم المشورة المالية له. يمكن أيضًا استخدام تطبيقات أخرى مثل IBM Watson في عملية شراء منزل. اليوم، تتولى البرمجيات جزءاً كبيراً من التداول في وول ستريت.

الذكاء الاصطناعي في مجال القانون والعدالة

في كثير من الأحيان تكون عملية اكتشاف المستندات صعبة للغاية بالنسبة للبشر. يمكن أن تساعد الأتمتة والذكاء الاصطناعي في هذه العملية واستخدام الوقت بكفاءة أكبر. تعمل الشركات الناشئة على بناء مساعدين كمبيوتر قادرين على غربلة الأسئلة والأجوبة ويمكنهم الإجابة على الأسئلة المبرمجة في علم الوجود من خلال المراجعة والتصنيف وقاعدة البيانات.

الذكاء الاصطناعي في التصنيع

وهذا هو المجال الذي يمكن للروبوتات أن تبسط فيه العمل إلى أقصى حد. يمكن للروبوتات الصناعية أن تقوم بكل مهمة محددة بشكل كامل وتعمل بشكل مستقل عن العمال البشريين.

الذكاء الاصطناعي في الأمن

يتم استخدام الذكاء الاصطناعي وتكنولوجيا معالجة الصور لترسيخ الأمن وتعقب المجرمين وتحديد هوياتهم وغير ذلك الكثير. تتمتع هذه الأنظمة بالقدرة على استخدام الذكاء الاصطناعي للتعرف على وجوه الأشخاص المختلفة، ووجود الأشياء وما إلى ذلك، وعند ملاحظة أي مخالفات أو أفعال إجرامية، تقوم برصدها وتنبيه المؤسسة المعنية.

الذكاء الاصطناعي وتفسير البيانات

البيانات الضخمة هو مصطلح يستخدم لوصف كميات كبيرة من البيانات (البيانات المنظمة وغير المنظمة). يمكن استخدام البيانات الضخمة لاستخراج المعلومات اللازمة لاتخاذ قرارات مهمة وحيوية وتنفيذ التحركات الاستراتيجية والحساسة بدقة أكبر. بمساعدة البيانات الضخمة، لا يتمكن عالم البيانات من تحليل احتياجات الأفراد فحسب، بل يتعلم أيضاً القوانين التي تحكم الأسواق والاتجاهات المختلفة. لا يمكن تحليل كميات كبيرة من البيانات بدون أنظمة ذكية وبواسطة البشر فقط. لأن حجم البيانات كبير جداً ويتزايد كل يوم. ومن ثم، فمن الواضح أنه من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي في تفسير البيانات الضخمة، نصل إلى العديد من المفاهيم الجديدة، والتي قد تؤدي نتائجها إلى تحويل جزء كبير من المجتمع وحياة البشر.

تحديات الذكاء الاصطناعي

يواجه تطبيق الذكاء الاصطناعي العديد من التحديات، ليس في إيران فحسب، بل وفي العديد من البلدان المتقدمة أيضاً. إن التحديات الرئيسية التي تواجه الشركات في تنفيذ الذكاء الاصطناعي تتعلق بالأشخاص والموارد البشرية، والبيانات والمعلومات المطلوبة، أو تفضيلات العمل والتوازنات. وفيما يلي، نستعرض بإيجاز كل من هذه التحديات.

التحديات المتعلقة بالبيانات والمعلومات

من المحتمل أن تكون مشكلة البيانات هي المشكلة التي تواجه معظم الشركات. لن يعمل أي نظام ذكاء اصطناعي بشكل جيد إلا بقدر البيانات التي يتم تغذيتها به. في الواقع، البيانات هي العنصر الأساسي المطلوب لجميع الحلول التي سيوفرها الذكاء الاصطناعي للشركات. تتضمن بعض المشاكل المتعلقة بالبيانات وجمعها ما يلي:

• ما هي جودة وكمية البيانات؟
• وسم البيانات
• إمكانية الفهم والتفسير
• تخصيص عملية التدريب وفقاً للحالة
• التحيز
• التعامل مع أخطاء النموذج

التحديات المتعلقة بالأشخاص والموارد البشرية

هناك مشكلتان رئيسيتان تواجه الأشخاص الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي، وهاتان المشكلتان هما: الأولى هي عدم فهم الذكاء الاصطناعي بين غير الخبراء والموظفين في الشركة، والثانية هي عدم وجود خبراء الذكاء الاصطناعي في كل مجالات الأعمال. يتطلب تطبيق الذكاء الاصطناعي في الأعمال إلى حد كبير إدارة على دراية بالذكاء الاصطناعي وفهم هذه التكنولوجيا. لسوء الحظ، لا يزال العديد من الناس ينظرون إلى الذكاء الاصطناعي باعتباره أسطورة ولديهم توقعات غير علمية وخيالية إلى حد ما عنه، وهم لا يعرفون ما هو التحول الذي يمكن أن يجلبه الذكاء الاصطناعي لأعمالهم.

التحديات التنظيمية الداخلية والسياسات الداخلية لكل شركة

في كل شركة ومنظمة، هناك العديد من المشاكل الرئيسية مع تنفيذ الذكاء الاصطناعي، والتي تنشأ من السياسات الداخلية للمنظمة والقرارات المتخذة داخل المنظمة. وتشمل هذه التحديات ما يلي:

• نقص في أرصدة الأعمال
• صعوبة في التقييم
• تحديات دمج الأعمال والذكاء الاصطناعي معاً
• القضايا القانونية

ما هو الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)؟
الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence) هو فرع من علوم الحاسوب يهدف إلى تطوير آلات ذكية قادرة على تنفيذ المهام التي تتطلب ذكاءً بشرياً. في جوهره، يمثل الذكاء الاصطناعي محاكاة للذكاء البشري داخل الحواسيب، حيث يتم برمجة الآلات لتفكر وتتصرف بطريقة مشابهة للبشر.

ما هي أنواع الذكاء الاصطناعي؟

1. الآلات الانفعالية مثل الخصم الحاسوبي في لعبة الشطرنج.
2. الذاكرة المحدودة مثل السيارات ذاتية القيادة.
3. نظرية العقل، والتي تتعلق بفهم المشاعر البشرية (لم يتم تحقيقها بعد).
4. الوعي الذاتي، أي قدرة الآلة على تحسين أدائها تلقائيًا (لم يتحقق بعد).

ما هي التقنيات المستخدمة في الذكاء الاصطناعي؟

1. التعلم الآلي (Machine Learning): تمكين الآلة من التعلم من البيانات.
2. التعلم العميق (Deep Learning): محاكاة الشبكات العصبية للدماغ البشري.

كيف يساعد الذكاء الاصطناعي في مختلف الأعمال؟

1. التعليم: أتمتة عملية تصحيح الاختبارات وتقييم الطلاب.
2. الأمن: استخدام معالجة الصور في تتبع المجرمين والتعرف على هويتهم.
3. تحليل البيانات: استخراج المعلومات من البيانات المنظمة وغير المنظمة.
4. الصحة: المساعدة في تشخيص الأمراض والعلاج.

هل الروبوتات هي نفسها الذكاء الاصطناعي؟

الذكاء الاصطناعي والروبوتات مجالان مختلفان تماماً، ولا يتشابهان. لكن يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي في بعض جوانب الروبوتات لجعلها أكثر ذكاءً.