ما هو الذكاء الاصطناعي؟ وكيف تصبح مهندس ذكاء اصطناعي؟

يعد الذكاء الاصطناعي (AI) حاليًا أحد أهم الكلمات الطنانة في مجال التكنولوجيا ولسبب وجيه. شهدت السنوات القليلة الماضية العديد من الابتكارات والتطورات التي كانت في السابق فقط في عالم الخيال العلمي تتحول ببطء إلى حقيقة. يعتبر الخبراء الذكاء الصناعي عاملاً من عوامل الإنتاج ، والذي لديه القدرة على إدخال مصادر جديدة للنمو وتغيير الطريقة التي يتم بها العمل عبر الصناعات.

ما هو الذكاء الاصطناعي؟

الذكاء الصناعي أو الذكاء الاصطناعي (AI) هو قدرة الآلة أو الكمبيوتر على محاكاة قدرات العقل البشري. يستغل الذكاء الاصطناعي تقنيات متعددة لتجهيز الآلات في التخطيط والعمل والفهم والتعلم والاستشعار بذكاء يشبه الإنسان.

قد تُدرك أنظمة الذكاء الصناعي البيئات ، وتتعرف على الأشياء ، وتتخذ القرارات ، وتحل المشكلات ، وتتعلم من التجربة ، وتقلد الأمثلة. يتم الجمع بين هذه القدرات لإنجاز الإجراءات التي تتطلب من البشر القيام بها ، مثل قيادة السيارة أو الترحيب بالضيف.

لماذا تزداد شعبية الذكاء الصناعي

ربما دخل الذكاء الاصطناعي في محادثة يومية على مدار العقد الماضي أو نحو ذلك بين كل الناس ، لكنه ظل موجودًا لفترة أطول (انظر قسم تاريخ الذكاء الاصطناعي أدناه). لم يكن الارتفاع الأخير نسبيًا في بروزها مصادفة.

تعتمد تقنية الذكاء الصناعي ، وخاصة التعلم الآلي ، على توافر كميات هائلة من المعلومات. أدى انتشار الإنترنت ، والتوسع في الحوسبة السحابية ، وظهور الهواتف الذكية ، ونمو إنترنت الأشياء إلى خلق كميات هائلة من البيانات التي تنمو كل يوم. هذا الكنز الدفين من المعلومات إلى جانب المكاسب الهائلة التي تحققت في قوة الحوسبة جعلت المعالجة السريعة والدقيقة للبيانات الهائلة ممكنة.

اليوم ، يكمل الذكاء الاصطناعي محادثات الدردشة لدينا ، ويقترح ردودًا عبر البريد الإلكتروني ، ويقدم اتجاهات القيادة ، ويوصي بالفيلم التالي الذي يجب أن نبثه ، ونكنس أرضياتنا ، ونجري تحليلات معقدة للصور الطبية.

تاريخ موجز للذكاء الاصطناعي

إليك جدول زمني موجز للعقود الستة الماضية لكيفية تطور الذكاء الاصطناعي منذ نشأته.

1956 – ابتكر جون مكارثي مصطلح “الذكاء الاصطناعي” وعقد أول مؤتمر للذكاء الاصطناعي.

1969 – كان Shakey أول روبوت متحرك للأغراض العامة يتم بناؤه. أصبح الآن قادرًا على القيام بأشياء لغرض مقابل قائمة تعليمات فقط.

1997 – تم تصميم الكمبيوتر العملاق “ديب بلو” ، وهزم بطل العالم في الشطرنج في مباراة. لقد كانت علامة فارقة من قبل شركة آي بي إم لإنشاء هذا الكمبيوتر الضخم.

2002 – تم إنشاء أول مكنسة كهربائية روبوتية ناجحة تجاريًا.

2005-2019 – اليوم ، لدينا التعرف على الكلام وأتمتة العمليات الآلية (RPA) وروبوت راقص ومنازل ذكية وابتكارات أخرى تظهر لأول مرة.

2020 – أطلقت Baidu خوارزمية LinearFold AI للفرق الطبية والعلمية والطبية لتطوير لقاح خلال المراحل المبكرة من جائحة SARS-CoV-2 (COVID-19). يمكن للخوارزمية توقع تسلسل الحمض النووي الريبي للفيروس في 27 ثانية فقط ، وهو أسرع بـ 120 مرة من الطرق الأخرى.

كيف يعمل الذكاء الصناعي؟

يؤكد الذكاء الاصطناعي أن هناك مبادئ تحكم تصرفات الأنظمة الذكية. وهو يقوم على الهندسة العكسية للقدرات والسمات البشرية على الآلة. يستخدم النظام القوة الحسابية لتتجاوز ما يستطيع الإنسان العادي القيام به.

يجب أن تتعلم الآلة كيفية الاستجابة لأفعال معينة. يعتمد على البيانات والخوارزميات التاريخية لإنشاء نموذج الميل. تتعلم الآلات من التجربة لأداء المهام المعرفية التي عادة ما تكون حكرًا على العقل البشري. يتعلم النظام تلقائيًا من الميزات أو الأنماط الموجودة في البيانات.

تأسس الذكاء الصناعي على ركيزتين – الهندسة والعلوم المعرفية. تتضمن الهندسة بناء الأدوات التي تعتمد على ذكاء يمكن مقارنته بالبشر. يتم دمج كميات كبيرة من البيانات مع سلسلة من التعليمات (الخوارزميات) والمعالجة التكرارية السريعة.

تتضمن العلوم المعرفية محاكاة كيفية عمل الدماغ البشري ، وتجلب مجالات متعددة للذكاء الاصطناعي بما في ذلك التعلم الآلي ، والتعلم العميق ، والشبكات العصبية ، والحوسبة المعرفية ، ورؤية الكمبيوتر ، ومعالجة اللغة الطبيعية ، والتفكير المعرفي.

أنواع الذكاء الاصطناعي

كنتيجة للتحول الرقمي ، تساعد هذه الآليات المختلفة الشركات على تحقيق نتائج بارزة ، لا سيما إذا طبقت استراتيجيات تعتمد على البيانات.

كلما عرفنا المزيد عن الذكاء الاصطناعي ، كلما استفدنا منه بطريقة استراتيجية.

1. الذكاء الاصطناعي الضيق (ANI)

ANI هو نوع أضيق من الذكاء الصناعي لا يتكيف مع متطلبات نظام أو آلة معينة.

إنه يركز على وظيفة واحدة ، ويكرس تعقيدها الكامل لحل مشكلة معينة.

إذا أردنا رسم مقارنة ، فإن الذكاء الاصطناعي الضيق ستكون محترفًا ماهرًا مكرسًا لوظيفة واحدة معقدة.

تم تصميم تشغيل نموذج الذكاء الصناعي الضيق من خلال برمجة إجراءاته. يجب أن يكون النظام جاهزًا لأداء وظيفة واحدة في هذه المرحلة ، مما يضيق دوره قدر الإمكان.

سيضمن ذلك أيضًا أنه يمكن أن يؤدي هذا الدور إلى أقصى حد. بقدر ما قد يبدو هذا بمثابة قيد ، يمكن أيضًا اعتباره جهدًا واسع النطاق ومتكامل.

من بين خصائصه ، الذكاء الاصطناعي الضيق هو شكل من أشكال الذكاء الصناعي ذو طابع تفاعلي وذاكرة محدودة.

أيضًا ، بحكم التعريف ، يمكن اعتبار جميع النماذج الأخرىعلى أنه ذكاء صناعي ضيق.

الفرق هو أنه ، بالنسبة للجزء الأكبر ، تم تصميم الأنواع الأخرى من الذكاء الاصطناعي لتحقيق وظائف أكثر تنوعًا ، بل وحتى وظائف متعددة.

تضع التصنيفات التقنية الذكاء الاصطناعي الضيق كذكاء غير قادر على إعادة إنتاج السلوك البشري ، فقط قم بمحاكاته. لذلك فهي موجهة نحو الهدف فقط.

عادةً ما يدعم الذكاء الصناعي الضيق الوظائف التالية:

• المساعدون الافتراضيون (Siri و Alexa و Cortana وغيرها)
• التعرف على الوجه
• مرشحات البريد العشوائي في رسائل البريد الإلكتروني
• أنظمة السيارات المستقلة

2.الذكاء الصناعي العام (AGI)

من بين أنواع الذكاء الاصطناعي ، يعتبر الذكاء الصناعي عاملاً قويًا وعميقًا ، كآلة قادرة على تقليد الذكاء البشري وقدراته الهائلة.

في سلوكه ، يمكن أن يتعلم الذكاء الاصطناعي العام ، وبناءً على ذلك ، يكرر السلوكيات لحل المشكلات المختلفة.

هذا ما يجعلها واحدة من أكثر الموديلات تنوعًا المتاحة اليوم.

يلعب الذكاء الاصطناعي العام دورًا في التفكير ، وتوليد فهم فريد وليس آليًا بالكامل. لذلك ، لكل سيناريو يقترح حلاً مختلفًا.

توفر هذه المرونة لها قدرة قوية على تطوير الحلول ، مما يمنحها إمكانية اتخاذ القرار على غرار العقل البشري.

هذا هو بالضبط سبب اعتباره ذكاءً أكثر عمقًا.

أحد أسس الذكاء الصناعي العام هو هيكله النظري.

هذا يعني أنه يمكنه تقييم واكتشاف الاحتياجات والعمليات وحتى العواطف المختلفة للتصرف بشكل صحيح. هذه ميزة فريدة عند مقارنتها بأنواع أخرى من الذكاء الاصطناعي.

في الممارسة العملية ، فإن إمكاناتها التعليمية والمستوى المعرفي مرتفعان للغاية.

هذه الخاصية تجعل من الممكن ، على سبيل المثال ، تشكيل خدمة عملاء الشركة وفقًا للأسئلة والاحتياجات الأكثر شيوعًا لشخصية المشتري.

أصبح العمل مع الآلات التي يمكنها تكرار أفعال الإنسان أمرًا شائعًا. ومع ذلك ، فإن الذكاء الاصطناعي العام هو نظام قادر على دراسة وفهم البشر والتعامل بدقة مع تفاعلات وسلوكيات المستخدم.

3.الذكاء الاصطناعي الخارق (ASI)

يعتبر الذكاء الاصطناعي الخارق ASI أقوى تقنية مرتبطة بالذكاء الاصطناعي لأنها تمنح الآلات إمكانية أن تصبح واعية ومستقلة.

بدلاً من مجرد تكرار السلوك البشري ، فإنه يتجاوز هذه القدرة. في الواقع ، تعتبر أكثر مهارة من البشر.

لا تزال هذه الفئة من الذكاء الاصطناعي قيد التطوير والتحسين ، على الرغم من كونها في مرحلة متقدمة بالفعل.

لقد ألهم هذا النموذج الأفلام لخلق حقائق حيث يكون للروبوتات إرادتهم الخاصة ويسيطرون ببساطة على الأرض.

بالطبع ، لن يحدث هذا (ربما) ، لكن الفكرة هي أن الآلات يمكن أن تكون ذكية كما تظهر في الأفلام.

يتطلب خط تطوير الذكاء الاصطناعي الخارق أن تكون هذه الروبوتات أفضل من البشر في كل شيء على الإطلاق. ستكون الآلات أفضل من الرياضيين والعلماء والفنانين وحتى الأطباء.

هذا احتمال لأن هذه التكنولوجيا تستلزم مستوى علميًا يركز على إنشاء أنظمة لها عواطفها ورغباتها.

ومع ذلك ، من المهم توخي الحذر عند تطوير الذكاء الاصطناعي الخارق. تتطلب العواقب المحتملة لقدرة التفكير المتقدمة تحليلًا دقيقًا.

لذلك ، يجب أن يكون العمل تدريجيًا وأن يتم إجراؤه دائمًا بشكل مسؤول.

4.الآلات التفاعلية

من بين أنواع الذكاء الصناعي ، فإن الآلات التفاعلية هي الأقدم والأبسط.

إنها نموذج تمهيدي ولديها سعة محدودة أكثر بكثير من النماذج المقدمة حتى الآن.

دورها مباشر: إعادة إنتاج السلوك البشري عند التحفيز ، أي الأداء التفاعلي.

نظرًا لعدم وجود ذاكرة لهذه الأجهزة ، لا يمكنها تعلم وإدارة قاعدة بيانات داخلية للعمل مع مدخلاتها. لديهم فقط وظيفة استجابة.

لذلك ، فهي آلية للرد على بعض الإجراءات. ومع ذلك ، لا يمنع هذا القيد من أن تكون مفيدة في العديد من السياقات ، على الرغم من أنها أصبحت قديمة ببطء.

بعد كل شيء ، عندما نتحدث عن الآلات التفاعلية ، علينا أن نتذكر أعظم لحظاتها ، عندما تم اختبار هذه التكنولوجيا في التسعينيات.

لقد كان مثل هذا النظام هو الذي تغلب على بطل الشطرنج غاري كاسباروف في عام 1997. في ذلك الوقت ، كانت الآلة المحددة من ابتكار شركة آي بي إم تسمى ديب بلو.

5.ذاكرة محدودة

آلات الذاكرة المحدودة ، مثل المثال السابق ، تفاعلية تمامًا ، ولكن مع ميزة أن لديها قدرًا صغيرًا من الذاكرة المتاحة.

هذا يجعلها أكثر تقدمًا لأن هذه الخاصية تتيح لهم التعلم من البيانات. أي أنه في كل مرة يتعرضون فيها للمعلومات ، يمكنهم التعلم من تلك المدخلات.

تقوم هذه الآلات بعد ذلك بإنشاء قواعد بيانات صغيرة من محفوظات تفاعلها.

لهذا السبب ، عند الاقتضاء ، يمكنهم اتخاذ قرارات بسيطة للرد على طلب أو تنفيذ بعض الإجراءات.

اليوم ، يستخدم هذا الشكل من الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع ، ولكن في شكله الأساسي فقط. تم تمديد الذاكرة لتوفير أداء أفضل.

على سبيل المثال ، يمكن العثور على ذكاء الذاكرة المحدودة في أنظمة التعرف على الوجه والمساعدين الظاهريين وروبوتات الدردشة.

6.نظرية العقل

نظرية العقل هي نوع من الذكاء الاصطناعي تم تطويره في السنوات الأخيرة.

في هذه المرحلة ، لا يمكننا أن نقول الكثير عن تطبيقه أو إلى أي مدى سيذهب من حيث التنمية.

ومع ذلك ، فإن الفكرة هي أنه أحد أكثر النماذج ابتكارًا على الإطلاق. الهدف هو أن تكون قادرة على فهم التفاعلات التي تتعرض لها.

تتعامل نظرية العقل بدقة مع العواطف والاحتياجات وعمليات التفكير للعقل البشري.

اليوم ، لا تزال هذه الفئة تعتبر مستقبلية ، حتى مع كل التطورات التي حدثت في هذا القطاع حتى الآن. فهم المتخصصون هو أنه لا يزال هناك الكثير لتتم دراسته حول الذكاء الاصطناعي.

لهذا السبب ، فإن نظرية العقل هي نموذج مثالي في طور التكوين ، ولكن من المحتمل أن تصبح واحدة من أبرزها.

إلى جانب تطوير الدراسات بشكل عام ، تعتمد العملية أيضًا على فهم كيفية معالجة العقل البشري للمشاعر وردود الفعل.

7.الوعي الذاتي

الوعي الذاتي هو مجرد مفهوم في هذه المرحلة ، ولكنه مفهوم يوجه تطوير الذكاء الاصطناعي.

الفكرة هي أن الآلات ستكون مدركة لذاتها في المستقبل. هذا هو أعلى مستوى من التطوير يمكن أن يصل إليه الذكاء الاصطناعي ، وبطبيعة الحال ، فإنه يستغرق وقتًا وجهدًا كبيرًا.

الفكرة هي أن هذا النوع من الذكاء الصناعي سيكون قادرًا على فهم كل المشاعر ، وامتلاك عواطفه الخاصة ، وفهم كل التفاصيل التي تحدث مع أي شخص يتفاعل معها.

بقدر ما قد يبدو هذا طموحًا ، هذا ما يراه العلماء في الأفق. ومع ذلك ، من المستحيل الإشارة إلى عدد السنوات التي سيستغرقها الذكاء الاصطناعي للوصول إلى هذا المستوى.

لا يمكن إنكار أن هذه مرحلة خطيرة من التقدم للذكاء الاصطناعي.

تتمتع الآلات المستقلة بشكل أساسي بمنطق لا يمكن ببساطة إيقافه في أي وقت.

هناك الكثير مما يجب القيام به ، على الرغم من أن الوعي الذاتي هو بالفعل مفهوم واضح بين أنواع الذكاء الصناعي.

أنظمة الذكاء الاصطناعي ليست متجانسة

الذكاء الاصطناعي ليس نوعًا واحدًا من الأنظمة. إنه مجال متنوع. هناك أنظمة ذكاء صناعي AI بسيطة ومنخفضة المستوى تركز على أداء مهمة محددة مثل تطبيقات الطقس وتطبيقات تحليل بيانات الأعمال وتطبيقات استدعاء سيارات الأجرة والمساعدات الرقمية.

هذا هو نوع الذكاء الصناعي ، المسمى “Narrow AI” ، والذي من المرجح أن يتفاعل معه الشخص العادي. الغرض الرئيسي منها هو قيادة الكفاءة.

على الطرف الآخر من الطيف ، توجد أنظمة متقدمة تحاكي الذكاء البشري على مستوى أكثر عمومية ويمكنها معالجة المهام المعقدة. وتشمل هذه التفكير الإبداعي والتجريدي والاستراتيجي.

بالمعنى الدقيق للكلمة ، هذا النوع من الآلات الواعية حقًا ، المسمى “الذكاء العام الاصطناعي” أو AGI ، موجود فقط على الشاشة الفضية في الوقت الحالي ، على الرغم من أن السباق نحو تحقيقها يتسارع.

أين يستخدم الذكاء الاصطناعي؟

لقد سعى البشر إلى استخدام الذكاء الاصطناعي تقديراً لمدى أهميته في ابتكار الأعمال والتحول الرقمي. يمكن للذكاء الاصطناعي خفض التكاليف وتقديم مستويات من السرعة وقابلية التوسع والاتساق بعيدًا عن متناول اليد.

ربما تتفاعل مع شكل من أشكال الذكاء الاصطناعي عدة مرات كل يوم. تطبيقات الذكاء الصناعي كثيرة جدًا بحيث لا يمكن تغطيتها بشكل شامل هنا. وإليك نظرة عالية المستوى على بعض أهمها.

1.الأمن السيبراني

مع نمو الهجمات الإلكترونية من حيث الحجم والتطور والتكرار ، لم تعد الدفاعات الإلكترونية المعتمدة على الإنسان كافية. تقليديًا ، تم تصميم تطبيقات مكافحة البرامج الضارة مع وضع تهديدات محددة في الاعتبار. سيتم تحديث تواقيع الفيروسات عند تحديد برامج ضارة جديدة.

لكن مواكبة العدد الهائل من التهديدات وتنوعها يصبح في النهاية مهمة شبه مستحيلة. كان هذا النهج تفاعليًا ويعتمد على تحديد برنامج ضار محدد لإضافته إلى التحديث التالي.

تتجاوز أنظمة مكافحة البريد الإلكتروني العشوائية والجدار الناري واكتشاف / منع التطفل وأنظمة الأمن السيبراني الأخرى المستندة إلى الذكاء الاصطناعي الاستراتيجية القديمة القائمة على القواعد. تحديد التهديدات في الوقت الحقيقي وتحليلها وتخفيفها ومنعها هو اسم اللعبة. ينشرون أنظمة الذكاء الصناعي التي تكتشف سمات البرامج الضارة وتتخذ إجراءات علاجية حتى بدون تحديد رسمي للتهديد.

تعتمد أنظمة الأمن السيبراني للذكاء الاصطناعي على التغذية المستمرة للبيانات للتعرف على الأنماط وهجمات التراجع. من خلال تغذية الخوارزميات بكميات كبيرة من المعلومات ، تتعلم هذه الأنظمة كيفية اكتشاف الحالات الشاذة ومراقبة السلوك والاستجابة للتهديدات والتكيف مع الهجوم وإصدار التنبيهات.

2.التعرف على الكلام ومعالجة اللغة الطبيعية

يشار إليه أيضًا باسم تحويل الكلام إلى نص (STT) ، التعرف على الكلام هو تقنية تتعرف على الكلام وتحوله إلى نص رقمي. إنه في قلب تطبيقات إملاء الكمبيوتر ، بالإضافة إلى نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) الذي يدعم الصوت وقوائم الرد على المكالمات الصوتية.

تعتمد معالجة اللغة الطبيعية (NLP) على تطبيق برمجي لفك تشفير وتفسير وإنشاء نص يمكن للبشر قراءته. البرمجة اللغوية العصبية هي التقنية الكامنة وراء Alexa و Siri و chatbots وأشكال أخرى من المساعدين النصيين. تستخدم بعض أنظمة البرمجة اللغوية العصبية (NLP) تحليل المشاعر لتحديد الموقف والمزاج والصفات الذاتية في اللغة.

3.التعرف على الصور

يُعرف التعرف على الصور أيضًا باسم رؤية الآلة أو رؤية الكمبيوتر ، وهو عبارة عن ذكاء اصطناعي يسمح للشخص بتصنيف وتحديد الأشخاص والأشياء والنصوص والإجراءات والكتابة التي تحدث داخل الصور المتحركة أو الثابتة.

عادةً ما يتم تشغيله بواسطة شبكات عصبية عميقة ، وقد وجد التعرف على الصور تطبيقًا في السيارات ذاتية القيادة ، وتحليل الصور / الفيديو الطبي ، وأنظمة التعرف على بصمات الأصابع ، وتطبيقات إيداع الشيكات ، والمزيد.

4.توصيات في الوقت الحقيقي

تستفيد مواقع / تطبيقات التجارة الإلكترونية والترفيهية من الشبكات العصبية للتوصية بالمنتجات والوسائط التي تجذب العملاء بناءً على نشاطهم السابق ونشاط العملاء المماثلين والموسم والطقس والوقت من اليوم والمزيد.

يتم تخصيص هذه التوصيات في الوقت الفعلي لكل مستخدم. بالنسبة إلى مواقع التجارة الإلكترونية ، لا تؤدي التوصيات إلى زيادة المبيعات فحسب ، بل تساعد أيضًا في تحسين تخطيط المخزون ، والخدمات اللوجستية ، وتخطيط المتجر.

5.التداول الآلي في الأسهم

يمكن أن يكون سوق الأسهم شديد التقلب في أوقات الأزمات. قد يتم محو مليارات الدولارات من القيمة السوقية في ثوانٍ. يمكن للمستثمر الذي كان في وضع مربح للغاية لمدة دقيقة أن يجد نفسه في عمق المنطقة الحمراء بعد ذلك بوقت قصير.

ومع ذلك ، يكاد يكون من المستحيل على الإنسان أن يتفاعل بسرعة كافية مع الأحداث المؤثرة في السوق. أنظمة التداول عالي التردد (HFT) عبارة عن منصات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي تقوم بإجراء آلاف أو ملايين الصفقات الآلية يوميًا للحفاظ على تحسين محفظة الأوراق المالية للمؤسسات الكبيرة.

6.خدمات مشاركة السيارات والسيارات ذاتية القيادة

تستخدم Lyft و Uber وتطبيقات أخرى لمشاركة الركوب الذكاء الاصطناعي لربط الركاب الذين يطلبون ذلك بالسائقين المتاحين. تقلل تقنية الذكاء الصناعي من الالتفافات وأوقات الانتظار ، وتوفر ETAs واقعية ، وتنشر التسعير المفاجئ أثناء الارتفاع في الطلب.

السيارات ذاتية القيادة ليست قياسية حتى الآن في معظم أنحاء العالم ، ولكن هناك بالفعل دفعة منسقة لتضمين وظائف السلامة القائمة على الذكاء الاصطناعي لاكتشاف السيناريوهات الخطرة ومنع وقوع الحوادث.

7.تكنولوجيا الطيار الآلي

على عكس المركبات الأرضية ، فإن هامش الخطأ في الطائرات ضيق للغاية. بالنظر إلى الارتفاع ، قد يؤدي خطأ بسيط في التقدير إلى مئات القتلى. كان على الشركات المصنعة للطائرات دفع أنظمة السلامة لتصبح واحدة من أوائل مستخدمي الذكاء الاصطناعي.

لتقليل احتمالية وتأثير الخطأ البشري ، كانت أنظمة الطيار الآلي تطير بالطائرات العسكرية والتجارية منذ عقود. يستخدمون مزيجًا من تقنية GPS وأجهزة الاستشعار والروبوتات والتعرف على الصور وتجنب الاصطدام للتنقل بالطائرات بأمان عبر السماء مع إبقاء الطيارين وطاقم الأرض محدثين حسب الحاجة.

8.أتمتة اختبار البرمجيات

يعمل الذكاء الاصطناعي على تسريع عملية إنشاء الاختبارات وتنفيذها وصيانتها وتبسيطها من خلال أتمتة الاختبارات الذكية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي.

يوفر التعلم الآلي المعتمد على الذكاء الاصطناعي والتعرف الضوئي المتقدم على الأحرف (OCR) التعرف المتقدم على الكائنات ، وعندما يتم دمجها مع تحديد نموذج بالحجم الطبيعي المستند إلى AI ، والتسجيل المستند إلى AI ، ومطابقة النص المستند إلى AI ، والأتمتة القائمة على الصور ، يمكن للفرق تقليل الاختبار وقت الإنشاء واختبار جهود الصيانة ، وتعزيز تغطية الاختبار ومرونة أصول الاختبار.

9.الاختبار الوظيفي

يسمح لك الذكاء الصناعي بإجراء الاختبار في وقت مبكر وأسرع باستخدام حلول الاختبار الوظيفية. اجمع بين الدعم التكنولوجي المكثف والإمكانيات القائمة على الذكاء الاصطناعي. قدِّم السرعة والمرونة التي تدعم تغييرات التطبيق السريعة ضمن خط أنابيب تسليم مستمر.

10.إدارة خدمات المؤسسة

يواجه كل من تكنولوجيا المعلومات والأعمال تحديات تتعلق بعدد كبير جدًا من تدفقات العمل اليدوية والمعرضة للأخطاء ، وحجم الطلبات المتزايد باستمرار ، والموظفين غير راضين عن مستوى الخدمة وجودتها ، والمزيد. يمكن للذكاء الاصطناعي وتكنولوجيا التعلم الآلي نقل إدارة الخدمة إلى المستوى التالي:

• تتيح إمكانات البحث الذكية للموظفين العثور على إجابات بسهولة وسرعة
• يمكن للوكلاء أو الروبوتات الافتراضية أداء المهام باستخدام معالجة اللغة الطبيعية (NLP)
• تتيح التحليلات الذكية تحسين سير العمل والأتمتة
• يمكن جمع القياسات من البيانات غير المهيكلة ، على سبيل المثال استبيانات المستخدمين ، وتحليلها بشكل أكثر كفاءة.

ما ينطبق على دعم تكنولوجيا المعلومات ، ينطبق أيضًا على ESM ؛ يجعل الذكاء الاصطناعي العمليات والنتائج أفضل.

11.أتمتة العمليات الروبوتية (RPA)

تستخدم أتمتة العمليات الروبوتية (RPA) روبوتات برمجية تحاكي الإجراءات البشرية المستندة إلى الشاشة لأداء المهام المتكررة وتوسيع الأتمتة إلى واجهات مع واجهات برمجة تطبيقات صعبة أو بدون واجهات برمجة تطبيقات (APIs).

هذا هو السبب في أن تقنية RPA مثالية لأتمتة العمليات التي يكملها عادةً البشر أو التي تتطلب تدخلًا بشريًا. تتكيف الروبوتات المرنة مع تغييرات الشاشة وتحافظ على تدفق العمليات عند حدوث التغيير. عند تشغيلها بواسطة التعلم الآلي القائم على الذكاء الاصطناعي ، تحدد روبوتات RPA كائنات الشاشة – حتى تلك التي لم ترها من قبل – وتحاكي الحدس البشري لتحديد وظائفها.

يستخدمون OCR لقراءة النص (على سبيل المثال ، مربعات النص والروابط) ورؤية الكمبيوتر لقراءة العناصر المرئية (على سبيل المثال ، رموز عربة التسوق وأزرار تسجيل الدخول). عندما يتغير كائن الشاشة ، تتكيف الروبوتات. يدفعهم التعلم الآلي إلى التحسين المستمر لكيفية رؤيتهم لأشياء الشاشة والتفاعل معها – تمامًا كما يفعل الإنسان.

كيف تصبح مهندس ذكاء اصطناعي (AI): الأدوار والمهارات والمزيد

هناك طلب كبير على مهندسي الذكاء الاصطناعي ولسبب وجيه. يبدو أن الذكاء الاصطناعي لديه إمكانات لا حصر لها لتحسين وتبسيط المهام التي يقوم بها البشر عادة ، بما في ذلك التعرف على الكلام ومعالجة الصور وإدارة العمليات التجارية وحتى تشخيص الأمراض.

إذا كنت تميل بالفعل من الناحية الفنية ولديك خلفية في برمجة البرامج ، فقد ترغب في التفكير في مهنة مربحة للذكاء الاصطناعي ومعرفة كيفية أن تصبح مهندسًا للذكاء الاصطناعي.

ماذا يفعل مهندس الذكاء الاصطناعي؟

يقوم مهندس الذكاء الاصطناعي ببناء نماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام خوارزميات التعلم الآلي والشبكات العصبية للتعلم العميق لرسم رؤى الأعمال ، والتي يمكن استخدامها لاتخاذ قرارات الأعمال التي تؤثر على المؤسسة بأكملها. ينشئ هؤلاء المهندسون أيضًا أنظمة ذكاء اصطناعي ضعيفة أو قوية ، اعتمادًا على الأهداف التي يريدون تحقيقها.

يتمتع مهندسو الذكاء الصناعي بفهم سليم للبرمجة وهندسة البرمجيات وعلوم البيانات. يستخدمون أدوات وتقنيات مختلفة حتى يتمكنوا من معالجة البيانات ، فضلاً عن تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي وصيانتها.

يركز القسم التالي من كيف تصبح مهندس ذكاء اصطناعي على مسؤوليات مهندس الذكاء الصناعي.

مسؤوليات مهندس الذكاء الاصطناعي

بصفتك مهندسًا للذكاء الاصطناعي ، فأنت بحاجة إلى أداء مهام معينة ، مثل تطوير واختبار ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي من خلال خوارزميات البرمجة مثل الغابة العشوائية والانحدار اللوجستي والانحدار الخطي وما إلى ذلك.

وتشمل مسؤوليات:

• قم بتحويل نماذج التعلم الآلي إلى واجهات برامج التطبيق (APIs) بحيث يمكن للتطبيقات الأخرى استخدامها
• بناء نماذج الذكاء الاصطناعي من البداية ومساعدة المكونات المختلفة للمؤسسة (مثل مديري المنتجات وأصحاب المصلحة) على فهم النتائج التي يكتسبونها من النموذج
• إنشاء البنية التحتية لاستيعاب البيانات وتحويلها
• أتمتة البنية التحتية التي يستخدمها فريق علوم البيانات
• قم بإجراء تحليل إحصائي وضبط النتائج حتى تتمكن المنظمة من اتخاذ قرارات مستنيرة بشكل أفضل
• إعداد وإدارة تطوير الذكاء الاصطناعي والبنية التحتية للمنتجات
• كن لاعبًا جيدًا في الفريق ، حيث أن التنسيق مع الآخرين أمر لا بد منه

المهارات المطلوبة لتصبح مهندس ذكاء اصطناعي

يجب أن يعرف المحترفون الذين يجدون كيف يصبحون مهندسًا في الذكاء الاصطناعي أيضًا المهارات المطلوبة في هذا المجال. بعضها يشمل:

مهارات البرمجة

المهارة الأولى المطلوبة لتصبح مهندس ذكاء اصطناعي هي البرمجة. لكي تصبح على دراية جيدة بالذكاء الاصطناعي ، من الضروري تعلم لغات البرمجة ، مثل Python و R و Java و C ++ لبناء النماذج وتنفيذها.

الجبر الخطي والاحتمالية والإحصاء

لفهم وتنفيذ نماذج مختلفة للذكاء الاصطناعي – مثل نماذج Hidden Markov و Naive Bayes ونماذج خليط Gaussian وتحليل التمايز الخطي – يجب أن يكون لديك معرفة مفصلة بالجبر الخطي والاحتمالات والإحصاءات.

سبارك وتقنيات البيانات الضخمة

يعمل مهندسو الذكاء الاصطناعي مع كميات كبيرة من البيانات ، والتي يمكن أن تكون متدفقة أو بيانات على مستوى الإنتاج في الوقت الحقيقي في تيرابايت أو بيتابايت.

لمثل هذه البيانات ، يحتاج هؤلاء المهندسون إلى معرفة Spark وتقنيات البيانات الضخمة الأخرى لفهمها. إلى جانب Apache Spark ، يمكن أيضًا استخدام تقنيات البيانات الضخمة الأخرى ، مثل Hadoop و Cassandra و MongoDB.

الخوارزميات والأطر

سيساعدك فهم كيفية عمل خوارزميات التعلم الآلي مثل الانحدار الخطي و KNN و Naive Bayes و Support Vector Machine وغيرها على تنفيذ نماذج التعلم الآلي بسهولة.

بالإضافة إلى ذلك ، لبناء نماذج الذكـــاء الاصــطناعي ببيانات غير منظمة ، يجب أن تفهم خوارزميات التعلم العميق (مثل الشبكة العصبية التلافيفية ، والشبكة العصبية المتكررة ، وشبكة الخصومة التوليدية) وتنفيذها باستخدام إطار عمل. بعض الأطر المستخدمة في الذكاء الاصطناعي هي PyTorch و Theano و TensorFlow و Caffe.

مهارات الاتصال وحل المشكلات

يحتاج مهندسو الذكاء الاصـــطناعي إلى التواصل بشكل صحيح لعرض منتجاتهم وأفكارهم على أصحاب المصلحة. يجب أن يتمتعوا أيضًا بمهارات ممتازة في حل المشكلات لحل العقبات التي تحول دون اتخاذ القرار واستخلاص رؤى تجارية مفيدة.

الأسئلة الشائعة