منذ الحرب العالمية الثانية ، ظهر مفهوم الذكاء الاصطناعي في دائرة الضوء وصاغ جون مكارثي هذا المصطلح في عام 1956 ، ومن ثم لا يوجد نظرة إلى الوراء بعد ذلك. ومن ذلك الحين بدأت تظهر مميزات الذكاء الاصطناعي حتى أصبح موضوعًا ضروريًا لجميع الصناعات تقريبًا مثل صناعة السيارات وقطاع الترفيه والرعاية الصحية والتسويق والعلوم والتكنولوجيا.

لقد تبنته جميع الصناعات نظرًا لطبيعته المتنوعة والفوائد العديدة. أصبح الذكاء الاصطناعي موضوعًا ساخنًا وبسبب الاستثمار الضخم في هذه التكنولوجيا ، فإنه يُحدث ثورة في حياتنا. لقد خلق الذكاء الاصطناعي مكانة خاصة في صناعة تكنولوجيا المعلومات والاتصالات (تكنولوجيا المعلومات والاتصالات) والناس متحمسون حيال ذلك ويخشون أيضًا إعادة تشكيل أنفسهم في هذا التغيير.

من المستحيل تجاهل هذا المصطلح وقبل التعمق في مميزات الذكاء الاصطناعي ، دعونا أولاً نبدأ باختصار AI: الذكاء الاصطناعي (AI).

ما هو الذكاء الاصطناعي (AI)؟

بعبارة بسيطة ، يعد الذكاء الاصطناعي (AI) أداة فعالة تمكن الآلات من التعلم من تجربتها والتكيف مع التغييرات الجديدة وأداء المهام تمامًا مثل البشر.

إنها القدرة على تصميم آلات ذكية أو تطوير تطبيقات برمجية يمكنها التعلم الذاتي وتقليد سمات العقل البشري بمساعدة التفكير والتطبيقات الحسية والتخطيط واتخاذ القرار الأمثل وتقنيات حل المشكلات.

حظيت إمكانات الذكاء الاصطناعي لأداء الأعمال البشرية بمساعدة اكتشاف المعرفة باهتمام خاص من المجتمعات البحثية والشركات من الدرجة الأولى ، وقد لاحظ هذا المجال أقصى نمو في العقدين الماضيين مقارنة بأي تقنية أخرى.

مناهج للذكاء الاصطناعي

يحاكي الذكاء الاصطناعي الذكاء البشري من خلال الاعتماد على الخوارزميات لفهم الأهداف أو الأساليب البشرية لتحقيق تلك الأهداف. يؤسس علاقة بين البحث عن الهدف ومعالجة البيانات والحصول عليها من أجل فهم أفضل للهدف. مع الأخذ في الاعتبار ، فيما يلي 4 مناهج للذكاء الاصطناعي.

التصرف بشكل إنساني

عندما يتصرف الكمبيوتر تمامًا مثل الإنسان ، ومن الصعب التمييز بين الاثنين باستخدام تقنيات مثل معالجة اللغة الطبيعية ، والتفكير الآلي ، والتعلم الآلي ، والتفكير الآلي. يحدد اختبار تورينج ، المسمى بلعبة التقليد ، ما إذا كان بإمكان الآلة إظهار ذكاء بشري أم لا بدون أي اتصال جسدي.

التفكير بشكل إنساني

عندما يفكر الكمبيوتر كإنسان ويؤدي مهام تؤدي عادة بذكاء بشري مثل قيادة السيارة. يتم استخدام طريقة تحديد طريقة تفكير البشر ، نهج النمذجة المعرفية على أساس ثلاث تقنيات – التأمل ، والاختبار النفسي ، وتصوير الدماغ. تُستخدم هذه الفئة من التفكير الإنساني أيضًا في علم النفس والرعاية الصحية لإنشاء محاكاة واقعية عند الحاجة.

التفكير بعقلانية

الدراسة النموذجية لكيفية تفكير الإنسان باستخدام بعض المعايير التي تساعد في إنشاء دليل للسلوك البشري. يعتبر الشخص عقلانيًا (معقولًا ومعقولًا ولديه شعور جيد بالحكم) ويفكر الكمبيوتر بعقلانية وفقًا للسلوك المسجل ويحل المشكلات بشكل منطقي. بعبارة أخرى ، يختلف حل مشكلة معينة تمامًا عن حلها عمليًا وتساعد أجهزة الكمبيوتر في تنفيذ هذا التفكير العقلاني.

التصرف بعقلانية

تعتمد دراسة كيفية تصرف البشر في حالة عدم اليقين أو التعقيد كليًا على عوامل عقلانية. كما هو الحال مع التفكير العقلاني ، تعتمد الإجراءات على الظروف والعوامل البيئية والبيانات الموجودة لتعظيم القيمة المتوقعة لأدائها. يعتمد عادةً على الصندوق الأسود أو نهج هندسي لتحقيق الهدف بنجاح.

يعرف جون مكارثي ، والد الذكاء الاصطناعي ، الذكاء الاصطناعي بأنه “علم وهندسة صناعة الآلات الذكية ، وخاصة برامج الكمبيوتر الذكية.” ينقل الذكاء الاصطناعي الذكاء إلى الآلات حتى تتمكن الآلات الذكية من العمل والتشغيل والتفاعل تمامًا مثل البشر والمساعدة في اتخاذ القرار بناءً على سيناريوهات الوقت الفعلي.

الذكاء الاصطناعي عبارة عن تقنية تستخدم أدوات برمجية ذكية لتوفير ذكاء دلالي للأجهزة والآلات تمامًا كما يفعل البشر. يفهم البرنامج سيناريو العمل ، ويحلل البيانات في الوقت الفعلي ، ويتخذ القرارات ، ويؤدي المهام ، ويعطي الردود وفقًا لذلك. الذكاء الاصطناعي ذكي بسبب قوته المعرفية.

إنه تعايش بين الإنسان والآلة حيث تلعب كل البيانات المحيطة بالحالات ذات التقنيات الناشئة دورًا حيويًا. إنه ببساطة يضخم الذكاء الفعال عدة مرات من خلال دمج ذكاء الآلة معه. فيما يلي بعض الأنشطة التي يدخل فيها الذكاء الاصطناعي حيز التنفيذ:

التعلم
تخطيط
التعرف على الكلام
حل المشاكل
معرفة
التصور – الادراك

أنظر أيضاً:خصائص تعلم الآلة

يدور الذكاء الاصطناعي حول عملية تحويل جهاز كمبيوتر بسيط إلى روبوت ذكي يتم التحكم فيه بواسطة الكمبيوتر ويعمل بالطريقة التي سيعمل بها الإنسان بالضبط. بعد فهم وظائف الدماغ البشري من حيث التفكير والتعلم واتخاذ القرار والعمل لحل مشكلة ما ، يتم تطوير نظام ذكي وذكي.

يتمثل المفهوم الأساسي للذكاء الاصطناعي في الوصول إلى جميع المعلومات المتعلقة بالأشياء والخصائص والفئات والعلاقات بين جميع حالات استخدام الأعمال لتنفيذ هندسة المعرفة. دعونا نلقي نظرة على الخصائص الرئيسية للذكاء الاصطناعي.

مميزات الذكاء الاصطناعي الرئيسية

فيما يلي أهم مميزات الذكاء الاصطناعي التي تساهم بشكل كبير في تطور حياتنا والحياة من حولنا.

1.هندسة الخصائص

هندسة الخصائص هي عملية تحديد مجموعة اسمية مناسبة من السمات أو الميزات من مجموعة بيانات معينة من المعلومات. يعتمد الأداء بشكل كبير على اختيار المجموعة الصحيحة من الميزات بدلاً من الميزات الخاطئة.

تتضمن عملية هندسة الخصائص الفعالة ما يلي:

عند تصنيف مجموعات البيانات ، تتمثل الطريقة التجريبية الرئيسية في تقليل إنتروبيا النظام الذي يتم نمذجته. يطلق عليه نهج خوارزمي لأنه عندما يتم تقليل نظام البيانات التي يتم تصنيفها إلى نقطة لا يمكن تقسيمها بشكل أكبر ، يمكن إعادة تدوير اختيار الميزة وتطبيقها في مجموعة بيانات أخرى. بمعنى آخر ، الذكاء الاصطناعي يمكننا من زيادة اكتساب المعلومات.
يتم استخدام خوارزميات مختلفة لاختيار الميزات لتحديد مجموعة فرعية من الميزات حسب أهميتها في النموذج. يتم تحديد هذه المجموعة الفرعية بحيث يكون لها ارتباط صفري بين الميزات الأخرى ، وبالتالي تحقيق استقلالية مجموعة الميزات. ويتم تحقيق هذا الهدف باستخدام تقنيات مثل عملية تقويم غرام-شميدت ، وتحليل المكونات الرئيسية (PCA) ، إلخ.

تنتج هندسة الميزات ميزات جديدة للتعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف عن طريق تحويل الملاحظات الأولية مع مراعاة الهدف المتمثل في تبسيط عمليات تحويل البيانات وتسريعها من أجل تحسين دقة النموذج وتحسين الأداء.

2.الشبكات العصبية الاصطناعية

تعتبر الشبكات العصبية الاصطناعية من أهم مميزات الذكاء الاصطناعي التي تسعاد في حل مشاكل عصبية لدى الإنسان واختراع روبوتات لها إدارك قوي وحسي حقيقي.

تعتمد الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN) المعروفة أيضًا باسم الشبكات العصبية (NNs) على مجموعة من العقد المتصلة المعروفة باسم الخلايا العصبية الاصطناعية تمامًا مثل خلايا الدماغ البشري. ينقل كل اتصال إشارة من خلية عصبية إلى خلية عصبية أخرى بعد معالجتها.

بمساعدة بعض الوظائف الغير خطية ، يولد إخراج كل خلية عصبية رقمًا حقيقيًا للإشارة عند الاتصال. تسمى الوصلات أيضًا الحواف. يتم تجميع الخلايا العصبية في طبقات مختلفة للتحولات المختلفة بمساعدة الخوارزميات.

تنتقل الإشارات عادةً عدة مرات من الطبقة الأولى إلى الطبقة الأخيرة. هناك نوعان من الشبكات ، أحدهما عبارة عن شبكة عصبية تلقائية ، تُعرف أيضًا باسم acyclic تنتقل فيها الإشارة فقط من اتجاه إلى آخر.

الإدراك الحسي المتعدد الطبقات والشبكات ذات الأساس الشعاعي من الأمثلة الشائعة في هذا النوع. النوع الثاني عبارة عن شبكة عصبية متكررة تسمح بالرأي والذكريات الصغيرة لأَحداث الإدخال السابقة.

تقنيات تقليل حجم نماذج الذكاء الاصطناعي

يتوقع العديد من عمالقة عالم الأعمال بالذكاء الاصطناعي أن الذكاء الاصطناعي ينتقل من السحابة إلى الحافة. تتمثل مزايا هذا التغيير في عمليات التحقق من السرعة وتوفير الطاقة وتنظيم حركة المرور والرافعات الشوكية المباشرة. لتحويلها إلى واقع ، يجب تقليل حجم نماذج الذكاء الاصطناعي ، وبالتالي ، يتم تطوير بعض التقنيات لتقليص الشبكات العصبية دون أي مساومة في الأداء.

يتم تجميع هذه التقنيات في الفئات الخمس الرئيسية التالية:

التقليم : يتضمن تحديد وإزالة الاتصالات الزائدة في الشبكة العصبية لتقليصها وتوفير الوقت.
التحديد الكمي – في هذه التقنية ، يتم استخدام نماذج الضغط بمساعدة عدد أقل من وحدات البت لتمثيل القيم.
عامل الترتيب المنخفض : في هذه التقنية ، تتحلل موترات النموذج لإنشاء نسخة قصيرة تكون قريبة جدًا من موترات أصلية.
المرشحات التلافيفية المدمجة : هذه هي المرشحات المصممة خصيصًا والتي تقصر أرقام المعلمات الضرورية للالتفاف
تقطير المعرفة : يستلزم استخدام نسخة كاملة الحجم من النموذج لمعاملته تمامًا مثل نموذج صغير لتقليد مخرجاته في أسرع وقت ممكن.

التقنيات مستقلة عن بعضها البعض ويمكن تطبيقها جنبًا إلى جنب للحصول على نتائج أفضل.

تعد شبكات ANN هي الأنسب لحل جميع المشكلات المعقدة في مواقف الحياة الواقعية من خلال الكشف عن العلاقات الخفية بين الأنماط والتنبؤات (التسويق المستهدف) ، أو نمذجة البيانات شديدة التقلب (المالية) ، أو التنبؤ بالأحداث النادرة (اكتشاف الاحتيال) ، أو تشخيص الأمراض الضارة.

3.التعلم العميق Deep Learning

التعلم العميق من مميزات الذكاء االصطناعي التي امتلأ عالمنا الحديث بنمادجها، ولأن العالم مليئ بالكثير من البيانات وبمساعدة التعلم العميق ، يتحول العالم الرقمي إلى مكان جميل. إنها تقنية تعلم آلي تعمل على أتمتة أجهزة الكمبيوتر للتفكير تمامًا مثل البشر. تتضمن بنية هذه التقنية طبقات مخفية متعددة بين طبقات الإدخال والإخراج مقارنة بالشبكات العصبية الاصطناعية.

في إطار التعلم العميق ، يقوم بتنفيذ ميزات تلقائية بعد الاستخراج جنبًا إلى جنب مع تعلم التصنيف. لقد أدى إلى تحسين أداء العديد من البرامج بشكل كبير مثل رؤية الكمبيوتر وتصنيف الصور والتعرف على الكلام وغيرها. على الرغم من البنية المعقدة أو العديد من الطبقات المخفية ، يمكن تحسين أداء النموذج باستخدام وحدات معالجة الرسومات ذات الحوسبة المتوازية عالية الأداء.

على سبيل المثال ، المركبات ذاتية القيادة (السيارات ذاتية القيادة مثل Tesla في وضع السائق الآلي) ، حيث يساعد التعلم العميق في التمييز بين إشارة التوقف أو الإشارة الخضراء واتخاذ قرار القيادة أو عدم القيادة.

ومن الأمثلة الأخرى إضفاء الطابع الشخصي على الخلاصات على وسائل التواصل الاجتماعي ، والتعرف على الصور ، والتعرف على النص عبر الإنترنت وغيرها الكثير.

مميزات الذكاء الاصطناعي الأكثر شيوعاً

بصرف النظر عن مميزات الذكاء الاصطناعي الأساسية مثل هندسة الميزات والشبكات العصبية الاصطناعية والتعلم العميق ، تكشف الخصائص الأخرى عن أقصى قدر من الكفاءة لهذه التكنولوجيا.

تطور الذكاء الاصطناعي منذ نشأته ، ولتبرير الضجيج الذي تم إنشاؤه حول هذه التكنولوجيا ، فيما يلي بعض الميزات التي يجب فهمها لمعرفة الذكاء الاصطناعي بالتفصيل.

4.معالجة اللغة الطبيعية

تعد معالجة اللغة الطبيعية مجالًا فرعيًا من اللغويات والذكاء الاصطناعي وعلوم الكمبيوتر. تمكن أجهزة الكمبيوتر من فهم لغة الإنسان في شكل نص أو كلمات منطوقة (بيانات صوتية) وفهمها تمامًا مثل البشر.

سواء كانت اللغة منطوقة أو مكتوبة ، فإن البرمجة اللغوية العصبية تستخدم الذكاء الاصطناعي لأخذها كمدخلات ومعالجتها وترجمتها بطريقة يفهمها الكمبيوتر. تمامًا مثل البشر لديهم آذان للسمع وعينان للرؤية ، تستعين أجهزة الكمبيوتر بالبرامج للقراءة والميكروفونات للحصول على الصوت.

ومثل عملية إدخال الإنسان للدماغ ، تقوم أجهزة الكمبيوتر بمعالجتها ببرامج وخوارزميات للمدخلات الخاصة بها. وفي النهاية ، يتم تحويل الإدخال في شكل رمز يمكن للكمبيوتر فهمه.

تعمل البرمجة اللغوية العصبية (NLP) على تشغيل تطبيقات الكمبيوتر لترجمة النص من لغة إلى أخرى ، وتلخيص كميات كبيرة من النص والاستجابة للأوامر المنطوقة في الوقت الفعلي.

أكثر أشكال البرمجة اللغوية العصبية شيوعًا التي يتفاعل معها معظمنا هي أنظمة GPS التي تعمل بالصوت أو برامج إملاء الكلام إلى نص أو المساعدين الرقميين أو روبوتات المحادثة لخدمة العملاء أو برامج التعرف على الكلام. تلعب البرمجة اللغوية العصبية أيضًا دورًا أساسيًا في حلول الأعمال لتبسيط العمليات التجارية وزيادة إنتاجية الموظفين بمساعدة تطبيقات تلخيص النص أو الترجمة الآلية.

على سبيل المثال ، Watson Natural Language Understanding (NLU) ، وهو برنامج طورته شركة IBM لتحليل النص في جميع تنسيقات البيانات تقريبًا وتنفيذ إجراءات مختلفة مثل تصنيف النص واستخراج الكيانات والتلخيص.

4.الروبوتات الذكية

الروبوتات هي نقطة تقاطع بين الهندسة والعلوم والتكنولوجيا التي تنتج آلات قابلة للبرمجة تُعرف باسم الروبوتات التي يمكن أن تساعد الناس أو تحاكي الأعمال البشرية. تم بناء الروبوتات في الأصل للتعامل مع المهام الرتيبة ، لكنها توسعت الآن لتعمل محليًا وتجاريًا وعسكريًا.

يتمتع كل روبوت تم تطويره هذه الأيام بمستوى مختلف من الاستقلالية لتنفيذ المهام دون أي تأثير خارجي ، بدءًا من الروبوتات التي يتحكم فيها الإنسان إلى الروبوتات المستقلة تمامًا.

مهدت الألعاب التي تتضمن روبوتات الطريق للموجة المستقبلية لصناعة الألعاب. بدأت الشركات في إنتاج روبوتات تتضمن النشاط البدني والخيال للحصول على أفضل تجربة ألعاب.

5.التصور – الادراك

يساعد تصور الآلة في أخذ المدخلات من المستشعرات (مثل الكاميرات والإشارات اللاسلكية والميكروفونات) ومعالجتها واستنتاج جميع جوانبها. بشكل أساسي ، يتم استخدامه في تطبيقات مثل التعرف على الكلام أو التعرف على الوجه أو التعرف على الأشياء. رؤية الكمبيوتر هي المصدر الوحيد الذي يوفر تحليل المدخلات المرئية.

للتعرف على الوجه ، ساعدت تقنية الذكاء الاصطناعي الجمهور على التعرف على الوجوه الفردية باستخدام الخرائط الحيوية. تقارن تقنية كسر المسار هذه المعرفة بقاعدة بيانات الوجوه للعثور على تطابق منها.

عادة ، يتم استخدام هذه الميزة لمصادقة الموظفين أو المستخدمين من خدمات التحقق من الهوية للعمل أو الهواتف المحمولة. إنه يعمل عن طريق تحديد ميزات الوجه وحسابها من صورة محفوظة.

لنأخذ مثالاً ، Clearview AI ، شركة تكنولوجيا المعلومات الأمريكية التي تقدم تكنولوجيا المراقبة لجميع وكالات القانون لمراقبة مدن المترو بأكملها بكاميرات الدوائر التلفزيونية المغلقة وتخصيص جميع المواطنين بدرجة ائتمان اجتماعي في الوقت الفعلي.

6.أتمتة المهام البسيطة والمتكررة

يتمتع الذكاء الاصطناعي بقدرة مذهلة على التعامل بفعالية مع المهام الرتيبة بشكل متكرر دون الشعور بالتعب. لفهم التفاصيل بشكل أفضل ، دعنا نأخذ مثالاً على SIRI ، وهي عبارة عن مساعدين شخصيين افتراضيين تم تمكينه صوتيًا تم إنشاؤه بواسطة Apple.

كما يحدد الاسم ، يعمل كمساعد ويمكنه التعامل مع أوامر متعددة في يوم واحد. مباشرة من إنشاء ملاحظات لتقويم موجز وإعادة جدولة اجتماع معين ، إلى توجيه المستخدمين في الطريق بمساعدة التنقل ، يغطي SIRI كل شيء.

في وقت سابق ، كان من المفترض أن تتم هذه الأنشطة يدويًا الأمر الذي يستغرق الكثير من الوقت والجهد ، ولكن مع المساعدين الذين يدعمون الصوت ، ما عليك سوى التحدث ، وسوف يتم إنجازها في جزء من الثانية لتوفير بيئة عمل أكثر أمانًا وزيادة الكفاءة. ومن الأمثلة الأخرى Amazon Echo و Cortana و Google Nest.

أنظر أيضاً: تطبيقات الذكاء الاصطناعي

7.استيعاب البيانات

يتم إنتاج البيانات بشكل أسي مع مرور كل يوم وهذا هو المكان الذي يتدخل فيه الذكاء الاصطناعي. تقوم الأجهزة الممكّنة بالذكاء الاصطناعي بجمع هذه البيانات وتحليل التجارب السابقة وتوليد المعرفة.

مع وجود أكوام من البيانات ، فإن إدارتها وتوليد المعلومات المناسبة منها يدويًا يستغرق وقتًا طويلاً ، ولكن مع الذكاء الاصطناعي ، انقلبت الجداول. استيعاب البيانات هو عملية نقل البيانات غير المهيكلة المستخرجة من مصادر متنوعة إلى وسيط قاعدة بيانات ضخم للوصول إلى نماذج الذكاء الاصطناعي واستخدامها وإعدادها. يوفر الذكاء الاصطناعي استدلالًا منطقيًا لاستنباط الرؤى من خلال تحليل كميات كبيرة من البيانات بمساعدة الشبكات العصبية الاصطناعية.

على سبيل المثال ، Elucify هي قاعدة بيانات ضخمة لجهات الاتصال التجارية. المبدأ الأساسي لهذه الشركة هو “العطاء والاستلام”. ينشئ المستخدم حسابًا هنا ويسجّل الدخول ، وبعد ذلك سيتم الوصول إلى جميع جهات اتصال المستخدم ومشاركتها مع النظام بمساعدة الذكاء الاصطناعي.

في المقابل ، سيحصل المستخدمون على جهات الاتصال ذات الصلة ، وهي قائمة بالعملاء المحتملين. بعبارات بسيطة ، التعهيد الجماعي للبيانات من أداة إنشاء قوائم العملاء المحتملين.

8.تقليد الإدراك البشري

تخيل أن شخصًا يتحدث إلى مئات العملاء في وقت واحد ، يبدو غير واقعي ، صحيح. يمكن للذكاء الاصطناعي تقليد الإدراك البشري والإجابة على بعض الأسئلة الأساسية للعملاء إما من خلال الإدخال الصوتي أو النصي.

روبوتات الدردشة عبارة عن برنامج يدعم الذكاء الاصطناعي يوفر نافذة للاستماع إلى مشكلات العملاء وتقديم الحلول في الوقت الفعلي من خلال الاستجابة لأوامر محددة. تمت برمجة هذه الروبوتات بذكاء لمعالجة مشكلات العملاء ضمن بعض الحدود ، وإلا فإنها يمكن أن ترتبك بسرعة على المديرين التنفيذيين البشريين.

في وقت سابق ، كنت بحاجة إلى أن تكون محددًا بشكل يبعث على السخرية أثناء التحدث إلى هذه الروبوتات ، لكنهم الآن لا يفهمون الأوامر فحسب ، بل يفهمون أيضًا اللغة للرد عليك بالحلول الفعالة أو حتى اقتراحات المنتجات.

لنأخذ مثال Watson Assistant ، مساعد الذكاء الاصطناعي المطور من IBM. يمكن تشغيله عبر العديد من مواقع الويب أو برامج المراسلة أو التطبيقات بمجرد برمجتها ، حيث لا يحتاج إلى أي تدخل بشري. تنتقل الكثير من الشركات من المديرين التنفيذيين للعمليات الصوتية إلى روبوتات المحادثة لمساعدة عملائهم بأسرع ما يمكن ، تمامًا كما يفعل الإنسان.

9.الحوسبة الكمومية

مجال آخر غزا فيه الذكاء الاصطناعي هو حل فيزياء الكم المعقدة. بمساعدة الشبكات العصبية الكمومية ، تحصل على إجابات دقيقة من أجهزة الكمبيوتر العملاقة ، وفي ذلك اليوم ليس بعيدًا حيث سنحقق تطورات رائدة من خلال الذكاء الاصطناعي. الحوسبة الكمومية هي مجال متعدد التخصصات يركز على بناء خوارزميات معقدة للغاية من الكم لتطوير المهام الحسابية. يتم إنشاء المفهوم بأكمله من خوارزميات الذكاء الاصطناعي المحسنة الكم.

على سبيل المثال ، يعد Google AI Quantum رائدًا في أجهزة الكمبيوتر الكمومية المصححة للأخطاء. الهدف هو تطوير حلول للمشاكل الأكثر إلحاحًا مثل الطاقة المستدامة أو خفض الانبعاثات لتطبيقات متنوعة من التحسين بمساعدة الكم ومعالجات كيوبت فائقة التوصيل.

10.الحوسبة سحابية

تعد الحوسبة السحابية من أكثر مميزات الذكاء الاصطناعي شيوعًا. يتم إنتاج كميات ضخمة من البيانات كل يوم وتخزينها في شكل مادي يمثل الآن مشكلة كبيرة. إن ظهور الحوسبة السحابية هو الحل الأفضل المدعوم بقدرات الذكاء الاصطناعي للتكيف في بيئة الحوسبة السحابية للأعمال لتحويل المؤسسات إلى أكثر كفاءة وثاقبة واستراتيجية.

على سبيل المثال ، يعد Microsoft Azure أحد أبرز اللاعبين في صناعة الحوسبة السحابية. يمنحك القدرة على نشر نموذج التعلم الآلي الخاص بك لتخزين البيانات في خوادم البيانات السحابية دون أي شرط خاص بفترة القفل.

إقرأ أيضاً :

11.تحرير الجينات الأخلاقية

أدت التطورات في الذكاء الاصطناعي إلى زيادة الاهتمام بسرعة بتطبيقات الذكاء الاصطناعي الطبية مما أدى إلى إحداث ثورة في التشخيصات القائمة على الصور.

في علم الجينوم السريري ، تعالج خوارزميات تسلسل الجينوم مجموعات البيانات الجينومية الكبيرة والمعقدة لاستدعاء متغير أو تصنيف متغير أو تعليق توضيحي للجينوم. تتمثل الإمكانات المستقبلية للذكاء الاصطناعي في علاج الأمراض المعقدة الشائعة أو الاضطرابات التي تسببها الطفرات الجينية والتي تعد مخططًا وراثيًا للمريض للتعامل معها بنجاح.

أفضل مثال على ذلك هو Deep Variant ، وهي طريقة جديدة طورتها Google. إنه خط أنابيب تحليل لتحرير المتغيرات الجينية بمساعدة بيانات تسلسل الحمض النووي من الجيل التالي باستخدام الشبكات العصبية العميقة.

12.نظام ذكي للاستجابة للكوارث

يتم استخدام الذكاء الاصطناعي في الأعمال التجارية أو ملفات تعريف الألعاب أو الرعاية الصحية ، ولكن للمضي قدمًا ، يتم استخدامه في الوقت الحاضر في إدارة الكوارث. تستخدم أنظمة الإنقاذ الحديثة أجهزة استشعار أو طائرات بدون طيار أو روبوتات تعمل بالذكاء الاصطناعي لجمع معلومات دقيقة حول موقع الضحايا المحاصرين أو مدى الضرر أو التنبؤ بالكوارث القادمة.

يتم تغذية أنظمة الذكاء الاصطناعي ببيانات الكوارث السابقة مثل الهزات أو الأعاصير أو الفيضانات أو الانفجارات البركانية لإنشاء شبكة عصبية ودراسة المعلومات الزلزالية. تنبأ الذكاء الاصطناعي بالكوارث المستقبلية على وجه التحديد مقارنة بالتقنيات التقليدية الأخرى.

على سبيل المثال ، ضرب إعصار فاني ولايات جنوب شرق الهند في مايو 2019. توقعت إدارة الأرصاد الجوية الهندية هذه العاصفة قبل وقت طويل وأجلت ما يقرب من 1.2 مليون من سكان أوديشا وأنقذت العديد من الأرواح. يساعد النظام الذكي عمال الإنقاذ في العثور على نقطة التجمع الأكثر أمانًا وتم تكثيف عدد الوفيات إلى 72 شخصًا فقط ، وإلا فقد يكون أكثر من ذلك بكثير.

خاتمة

نظرًا لكونه موضوعًا ساخنًا ، فقد أحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في حياتنا بقدراته المذهلة. تزعم المزيد والمزيد من الشركات أنها “مدعومة بالذكاء الاصطناعي” لأنها تساعد في توقع الحافة اللاحقة من الطيف التكنولوجي.

لن يكون من الخطأ القول إن الذكاء الاصطناعي هو نافذة لمستقبلنا بينما نعتمد عليه في حاضرنا. يؤثر الذكاء الاصطناعي على كل حياة وكل صناعة ، ومن المنطقي أن يرغب الجميع في معرفة المزيد عن مميزات الذكاء الاصطناعي وخصائصه وكيفية استخدامه بفعالية وكيف تستخدمه الشركات لتغيير مستقبلنا.

الأسئلة الشائعة

ما هي أنواع الذكاء الاصطناعي؟

هناك نوعان من الذكاء الاصطناعي يعتمدان على الوظائف والقدرات:

فيما يلي أنواع الذكاء الاصطناعي على أساس الوظيفة :

آلة رد الفعل
نظرية محدودة
نظرية العقل
الذكاء الاصطناعي المدرك للذات

فيما يلي أنواع الذكاء الاصطناعي بناءً على القدرات

الذكاء الاصطناعي الضيق (ANI)
الذكاء العام الاصطناعي (AGI)
والذكاء الاصطناعي الخارق (ASI)

ما هي مميزات الذكاء الاصطناعي؟

فيما يلي أهم مميزات الذكاء الاصطناعي :

توافر 24/7
التشغيل الآلي
المساعدة الرقمية
التعامل مع الوظائف المتكررة
تقليل الخطأ / الدقة
زيادة الكفاءة
اتخاذ قرارات أكثر استنارة

كيف تعمل تقنية الذكاء الاصطناعي على تشكيل مستقبلنا ؟

فيما يلي أهم مجالات الذكاء الاصطناعي :

الذكاء الاصطناعي في صناعة السيارات
الذكاء الاصطناعي في قطاع الترفيه
ويمكن استعمال الذكاء الاصطناعي في تخصصات الرعاية الصحية
الذكاء الاصطناعي في التعليم
الذكاء الاصطناعي في التمويل
وكذلك، يمكن استعمل الذكاء الاصطناعي في المجال العسكري والأمن السيبراني

ما هي الأدوات التي تستخدمها تقنية الذكاء الاصطناعي؟

البحث والتحسين
المصنفات وطرق التعلم الإحصائي
منطق
الشبكات العصبية الاصطناعية
الأساليب الاحتمالية لمنطق غير مؤكد

لقد فتح الذكاء الاصطناعي نافذة جديدة لمستقبلنا بينما نعيش في الحاضر لأنه يؤثر على حياتنا كثيرًا بخصائصه المذهلة. في هذه الأيام أصبح موضوعًا ساخنًا ودخل جميع الحقول تقريبًا.