ما هو الذكاء الاصطناعي؟ مقدمة وتاريخ وأنواع الذكاء الاصطناعي
إيفلين كلارك
ما هو الذكاء الاصطناعي (AI)؟
AI (الذكاء الاصطناعي) هو قدرة الآلة على أداء الوظائف المعرفية مثل البشر، مثل الإدراك والتعلم والتفكير وحل المشكلات. إن معيار الذكاء الاصطناعي هو المستوى البشري فيما يتعلق بفرق التفكير والكلام والرؤية.
في هذا دروس الذكاء الاصطناعيسوف تتعلم أساسيات الذكاء الاصطناعي التالية:
مقدمة لمستويات الذكاء الاصطناعي
في الوقت الحاضر، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي في جميع الصناعات تقريبًا، مما يمنح ميزة تكنولوجية لجميع الشركات التي تدمج الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع. وفقًا لشركة ماكينزي، فإن الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على خلق 600 مليار دولار من القيمة في تجارة التجزئة وتحقيق قيمة إضافية بنسبة 50 في المائة في الخدمات المصرفية مقارنة بتقنيات التحليلات الأخرى. في النقل والخدمات اللوجستية، فإن القفزة المحتملة في الإيرادات أعلى بنسبة 89٪.
على وجه التحديد، إذا استخدمت منظمة الذكاء الاصطناعي لفريق التسويق الخاص بها، فيمكنها أتمتة المهام الروتينية والمتكررة، مما يسمح لمندوب المبيعات بالتركيز على بناء العلاقات ورعاية العملاء المحتملين وما إلى ذلك. تقدم شركة تدعى Gong خدمة ذكاء المحادثة. في كل مرة يقوم فيها مندوب المبيعات بإجراء مكالمة هاتفية، تقوم الآلة بتسجيل المحادثة ونسخها وتحليلها. يمكن لنائب الرئيس استخدام تحليلات الذكاء الاصطناعي والتوصيات لصياغة استراتيجية رابحة.
باختصار، يوفر الذكاء الاصطناعي تكنولوجيا متطورة للتعامل مع البيانات المعقدة التي لا يستطيع الإنسان التعامل معها. يعمل الذكاء الاصطناعي على أتمتة الوظائف الزائدة عن الحاجة مما يسمح للعامل بالتركيز على المهام عالية المستوى ذات القيمة المضافة. عندما يتم تنفيذ الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، فإنه يؤدي إلى خفض التكاليف وزيادة الإيرادات.
تاريخ الذكاء الاصطناعي
أصبح الذكاء الاصطناعي كلمة طنانة اليوم، على الرغم من أن هذا المصطلح ليس جديدا. في عام 1956، قرر خبراء طليعيون من خلفيات مختلفة تنظيم مشروع بحث صيفي حول الذكاء الاصطناعي. أربعة عقول مشرقة قادت المشروع؛ جون مكارثي (كلية دارتموث)، مارفن مينسكي (جامعة هارفارد)، ناثانيال روتشستر (IBM) وكلود شانون (مختبرات بيل للهاتف).
إليكم تاريخ موجز للذكاء الاصطناعي:
| السنة | معلم / ابتكار |
|---|---|
| 1923 | مسرحية كاريل تشابيك تحمل اسم "Rossum's Universal Robots"، وهو أول استخدام لكلمة "robot" باللغة الإنجليزية. |
| 1943 | Foundationوضعت الصورة للشبكات العصبية. |
| 1945 | يستخدم إسحاق أسيموف، أحد خريجي جامعة كولومبيا، مصطلح الروبوتات. |
| 1956 | استخدم جون مكارثي لأول مرة مصطلح الذكاء الاصطناعي. عرض أول برنامج تشغيل للذكاء الاصطناعي في جامعة كارنيجي ميلون. |
| 1964 | أظهرت أطروحة داني بوبرو في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا كيف يمكن لأجهزة الكمبيوتر فهم اللغة الطبيعية. |
| 1969 | قام العلماء في معهد ستانفورد للأبحاث بتطوير Shakey. روبوت مجهز بالحركة وحل المشكلات. |
| 1979 | تم بناء أول مركبة ذاتية التحكم في العالم يتم التحكم فيها بواسطة الكمبيوتر، وهي عربة ستانفورد. |
| 1990 | مظاهرات مهمة في التعلم الآلي |
| 1997 | فاز برنامج ديب بلو للشطرنج على بطل العالم في الشطرنج آنذاك، غاري كاسباروف. |
| 2000 | أصبحت الحيوانات الأليفة الروبوتية التفاعلية متاحة تجاريًا. يعرض معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا Kismet، روبوت ذو وجه يعبر عن المشاعر. |
| 2006 | دخل الذكاء الاصطناعي إلى عالم الأعمال في عام 2006. شركات مثل فيسبوك، Netflixبدأ تويتر باستخدام الذكاء الاصطناعي. |
| 2012 | أطلقت شركة جوجل Android ميزة التطبيق تسمى "Google Now"، والتي توفر للمستخدم التنبؤ. |
| 2018 | "مناقش المشروع" من IBM ناقشت مواضيع معقدة مع اثنين من المناظرين المحترفين وأديت أداءً استثنائيًا. |
أهداف الذكاء الاصطناعي
فيما يلي الأهداف الرئيسية للذكاء الاصطناعي:
- يساعدك على تقليل مقدار الوقت اللازم لأداء مهام محددة.
- تسهيل تفاعل البشر مع الآلات.
- تسهيل التفاعل بين الإنسان والحاسوب بطريقة أكثر طبيعية وكفاءة.
- تحسين دقة وسرعة التشخيص الطبي.
- مساعدة الناس على تعلم معلومات جديدة بسرعة أكبر.
- تعزيز التواصل بين البشر والآلات.
المجالات الفرعية للذكاء الاصطناعي
فيما يلي بعض المجالات الفرعية المهمة للذكاء الاصطناعي:
تعلم آلة: التعلم الآلي هو فن دراسة الخوارزميات التي تتعلم من الأمثلة والتجارب. ويعتمد التعلم الآلي على فكرة تحديد بعض الأنماط في البيانات واستخدامها للتنبؤات المستقبلية. والفرق بينه وبين قواعد الترميز الثابت هو أن الآلة تتعلم كيفية العثور على مثل هذه القواعد.
تعلم عميق: التعلم العميق هو مجال فرعي للتعلم الآلي. التعلم العميق لا يعني أن الآلة تتعلم المزيد من المعرفة المتعمقة؛ يستخدم طبقات مختلفة للتعلم من البيانات. يتم تمثيل عمق النموذج بعدد الطبقات في النموذج. على سبيل المثال، يحتوي نموذج Google LeNet للتعرف على الصور على 22 طبقة.
معالجة اللغات الطبيعية: الشبكة العصبية هي مجموعة من وحدات الإدخال/الإخراج المتصلة حيث يكون لكل اتصال وزن مرتبط ببرامج الكمبيوتر الخاصة به. يساعدك على بناء نماذج تنبؤية من قواعد البيانات الكبيرة. هذا النموذج يعتمد على الجهاز العصبي البشري. يمكنك استخدام هذا النموذج لإجراء فهم الصور، والتعلم البشري، والكلام الحاسوبي، وما إلى ذلك.
النظم الخبيرة: النظام الخبير هو نظام تفاعلي وموثوق به لصنع القرار يعتمد على الكمبيوتر ويستخدم الحقائق والأساليب العلمية لحل مشاكل صنع القرار المعقدة. كما يعتبر أعلى مستوى من الذكاء البشري. والهدف الرئيسي للنظام الخبير هو حل القضايا الأكثر تعقيدًا في مجال معين.
المنطق الضبابي: يتم تعريف المنطق الضبابي على أنه نموذج منطقي متعدد القيم قد يحتوي على قيم حقيقة للمتغيرات في أي رقم حقيقي بين 0 و 1. وهو مفهوم التعامل مع الحقيقة الجزئية. في الحياة الواقعية، قد نواجه موقفًا لا نستطيع فيه تحديد ما إذا كانت العبارة صحيحة أم خاطئة.
أنواع الذكاء الاصطناعي
هناك ثلاثة أنواع رئيسية من الذكاء الاصطناعي: القائم على القواعد، وشجرة القرار، والشبكات العصبية.
- الذكاء الاصطناعي الضيق هو نوع من الذكاء الاصطناعي يساعدك على أداء مهمة مخصصة بذكاء.
- الذكاء الاصطناعي العام هو نوع من الذكاء الاصطناعي الذي يمكنه أداء أي مهمة فكرية بكفاءة مثل الإنسان.
- يعتمد الذكاء الاصطناعي القائم على القواعد على مجموعة من القواعد المحددة مسبقًا والتي يتم تطبيقها على مجموعة بيانات الإدخال. ثم ينتج النظام مخرجات مقابلة.
- يشبه الذكاء الاصطناعي لشجرة القرار الذكاء الاصطناعي القائم على القواعد من حيث أنه يستخدم مجموعات من القواعد المحددة مسبقًا لاتخاذ القرارات. ومع ذلك، تسمح شجرة القرار أيضًا بالتفرع والتكرار للنظر في خيارات مختلفة.
- Super AI هو نوع من الذكاء الاصطناعي يسمح لأجهزة الكمبيوتر بفهم اللغة البشرية والاستجابة بطريقة طبيعية.
- الذكاء الروبوتي هو نوع من الذكاء الاصطناعي الذي يسمح للروبوتات بالحصول على قدرات معرفية معقدة، بما في ذلك التفكير والتخطيط والتعلم.
الذكاء الاصطناعي مقابل التعلم الآلي
تستخدم معظم هواتفنا الذكية والأجهزة التي نستخدمها يوميًا وحتى الإنترنت الذكاء الاصطناعي. وفي كثير من الأحيان، تستخدم الشركات الكبرى الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بالتبادل عندما تريد الإعلان عن أحدث ابتكاراتها. ومع ذلك، يختلف التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي في بعض النواحي.
الذكاء الاصطناعي هو علم تدريب الآلات على أداء المهام البشرية. تم اختراع هذا المصطلح في الخمسينيات من القرن الماضي عندما بدأ العلماء في استكشاف كيف يمكن لأجهزة الكمبيوتر حل المشكلات بمفردها.
الذكاء الاصطناعي هو جهاز كمبيوتر يتمتع بخصائص تشبه خصائص الإنسان. خذ دماغنا. فهو يعمل بسهولة وسلاسة لحساب العالم من حولنا. الذكاء الاصطناعي هو المفهوم القائل بأن الكمبيوتر يمكنه أن يفعل الشيء نفسه. ويمكن القول أن الذكاء الاصطناعي هو علم كبير يحاكي القدرات البشرية.
التعلم الآلي هو مجموعة فرعية متميزة من الذكاء الاصطناعي تقوم بتدريب الآلة على التعلم. تبحث نماذج التعلم الآلي عن الأنماط في البيانات وتحاول استنتاجها. باختصار، لا تحتاج الآلة إلى أن تتم برمجتها بشكل صريح من قبل البشر. يعطي المبرمجون بعض الأمثلة، وسيتعلم الكمبيوتر ما يجب فعله من تلك العينات.
اقرأ أيضًا الفرق بين التعلم العميق والتعلم الآلي مقابل الذكاء الاصطناعي، اضغط هنا.
أين يتم استخدام الذكاء الاصطناعي؟ أمثلة
الآن في هذا البرنامج التعليمي للذكاء الاصطناعي للمبتدئين، سوف نتعلم تطبيقات مختلفة للذكاء الاصطناعي:
الذكاء الاصطناعي له تطبيقات واسعة-
- يستخدم الذكاء الاصطناعي لتقليل أو تجنب المهام المتكررة. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي تكرار مهمة ما بشكل مستمر، دون تعب. الذكاء الاصطناعي لا يهدأ أبدًا، ولا يبالي بالمهمة التي يتعين عليه تنفيذها.
- يعمل الذكاء الاصطناعي على تحسين منتج موجود. قبل عصر التعلم الآلي، كانت المنتجات الأساسية مبنية على قواعد التعليمات البرمجية الثابتة. أدخلت الشركات الذكاء الاصطناعي لتعزيز وظائف المنتج بدلاً من البدء من الصفر لتصميم منتجات جديدة. يمكنك التفكير في صورة الفيسبوك. قبل بضع سنوات، كان عليك وضع علامة على أصدقائك يدويًا. في الوقت الحاضر، وبمساعدة الذكاء الاصطناعي، يمنحك فيسبوك توصية لصديق.
يُستخدم الذكاء الاصطناعي في جميع الصناعات، بدءًا من التسويق وحتى سلسلة التوريد والتمويل وقطاع تجهيز الأغذية. وفقا لمسح أجرته شركة ماكينزي، فإن الخدمات المالية والاتصالات عالية التقنية تقود مجالات الذكاء الاصطناعي.
لماذا يزدهر الذكاء الاصطناعي الآن؟
الآن في هذا البرنامج التعليمي لاختبار الذكاء الاصطناعي، دعونا نتعرف على سبب ازدهار الذكاء الاصطناعي الآن. دعونا نفهم من خلال الرسم البياني أدناه.
لقد ظهرت شبكة عصبية منذ التسعينات مع الورقة البحثية الرائدة التي قدمها يان ليكون. ومع ذلك، فقد بدأت في اكتساب الشهرة حوالي عام 2012. وتفسر هذه العوامل ثلاثة عوامل حاسمة لشعبيتها وهي:
- أجهزة التبخير
- البيانات
- خوارزمية
يعد التعلم الآلي مجالًا تجريبيًا، مما يعني أنه يحتاج إلى بيانات لاختبار الأفكار أو الأساليب الجديدة. ومع ازدهار الإنترنت، أصبح الوصول إلى البيانات أكثر سهولة. إلى جانب ذلك، قامت شركات عملاقة مثل NVIDIA وAMD بتطوير شرائح رسومية عالية الأداء لسوق الألعاب.
أجهزة التبخير
في السنوات العشرين الماضية، زادت قوة وحدة المعالجة المركزية بشكل كبير، مما يسمح للمستخدم بتدريب نموذج صغير للتعلم العميق على أي كمبيوتر محمول. ومع ذلك، فأنت بحاجة إلى جهاز أكثر قوة لمعالجة نموذج التعلم العميق للرؤية الحاسوبية أو التعلم العميق. بفضل استثمار NVIDIA وAMD، أصبح الجيل الجديد من وحدات معالجة الرسومات متاحًا. تسمح هذه الرقائق بإجراء عمليات حسابية متوازية، ويمكن للجهاز فصل العمليات الحسابية على عدة وحدات معالجة رسومات لتسريع العمليات الحسابية.
على سبيل المثال، مع NVIDIA TITAN X، يستغرق الأمر يومين لتدريب نموذج يسمى IMAGEnet في مقابل أسابيع لوحدة المعالجة المركزية التقليدية. بالإضافة إلى ذلك، تستخدم الشركات الكبيرة مجموعات من وحدات معالجة الرسوميات لتدريب نماذج التعلم العميق باستخدام NVIDIA Tesla K80 لأنها تساعد في تقليل تكلفة مركز البيانات وتوفير أداء أفضل.
البيانات
التعلم العميق هو هيكل النموذج، والبيانات هي السائل الذي يجعل النموذج حيًا. البيانات تدعم الذكاء الاصطناعي. بدون البيانات، لا يمكن فعل أي شيء. لقد تجاوزت أحدث التقنيات حدود تخزين البيانات، وأصبح تخزين كمية كبيرة من البيانات في مركز البيانات أسهل من أي وقت مضى.
تجعل ثورة الإنترنت جمع البيانات وتوزيعها متاحًا لتغذية خوارزميات التعلم الآلي. إذا كنت على دراية Flickrأو Instagram أو أي تطبيق آخر يحتوي على صور، يمكنك تخمين إمكانات الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم. هناك الملايين من الصور ذات العلامات المتاحة على هذه المواقع. يمكن لهذه الصور تدريب نموذج الشبكة العصبية على التعرف على كائن ما في الصورة دون الحاجة إلى جمع البيانات وتسميتها يدويًا.
إن الذكاء الاصطناعي الممزوج بالبيانات هو الذهب الجديد. فالبيانات تشكل ميزة تنافسية فريدة لا ينبغي لأي شركة أن تتجاهلها، كما أن الذكاء الاصطناعي يوفر أفضل الإجابات من بياناتك. وعندما تتمكن جميع الشركات من الحصول على نفس التقنيات، فإن الشركة التي تمتلك البيانات ستتمتع بميزة تنافسية. ولنأخذ على سبيل المثال، فإن العالم ينتج نحو 2.2 إكسابايت، أو 2.2 مليار جيجابايت، كل يوم.
تحتاج الشركة إلى مصادر بيانات متنوعة بشكل استثنائي للعثور على الأنماط والتعلم بكميات كبيرة.
خوارزمية
أصبحت الأجهزة أقوى من أي وقت مضى، وأصبحت البيانات متاحة بسهولة، ولكن هناك شيء واحد يجعل الشبكة العصبية أكثر موثوقية وهو تطوير خوارزميات أكثر دقة. الشبكات العصبية الأولية عبارة عن مصفوفة ضرب بسيطة بدون خصائص إحصائية متعمقة. منذ عام 2010، تم إجراء اكتشافات رائعة لتحسين الشبكة العصبية.
يستخدم الذكاء الاصطناعي خوارزمية التعلم التدريجي للسماح للبيانات بالقيام بالبرمجة. وهذا يعني أن الكمبيوتر يمكنه تعليم نفسه كيفية أداء مهام مختلفة، مثل العثور على الشذوذ والتحول إلى روبوت محادثة.
ملخص
- الذكاء الاصطناعي هو شكل كامل من أشكال الذكاء الاصطناعي وهو علم تدريب الآلات على تقليد المهام البشرية أو إعادة إنتاجها.
- يمكن للعالم استخدام طرق مختلفة لتدريب الآلة. في بداية عصر الذكاء الاصطناعي، كتب المبرمجون برامج مشفرة، وقاموا بكتابة كل احتمال منطقي يمكن أن تواجهه الآلة وكيفية الاستجابة له.
- عندما يصبح النظام معقدًا، يصبح من الصعب إدارة القواعد. وللتغلب على هذه المشكلة، يمكن للآلة استخدام البيانات لتعلم كيفية التعامل مع جميع المواقف من بيئة معينة.
- الميزة الأكثر أهمية لامتلاك الذكاء الاصطناعي القوي هي أنه يحتوي على ما يكفي من البيانات مع قدر كبير من عدم التجانس. على سبيل المثال، يمكن للآلة أن تتعلم لغات مختلفة طالما أن لديها ما يكفي من الكلمات للتعلم منها.
- الذكاء الاصطناعي هو التكنولوجيا الحديثة المتطورة. يستثمر أصحاب رؤوس الأموال المغامرة مليارات الدولارات في الشركات الناشئة أو مشاريع الذكاء الاصطناعي، وتقدر شركة ماكينزي أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يعزز كل الصناعات بمعدل نمو مزدوج الرقم على الأقل.
- الذكاء الاصطناعي العام، والذكاء الاصطناعي القائم على القواعد، وذكاء شجرة القرار، والذكاء الاصطناعي الفائق هي أنواع من الذكاء الاصطناعي. يتم تطبيق العديد من هذه المفاهيم في إنشاء روبوتات الدردشة القائمة على الذكاء الاصطناعي. إذا كنت مهتمًا، فيمكنك معرفة المزيد حول كيفية تنفيذ هذه المبادئ في بعض أفضل روبوتات محادثة AI المتاحة اليوم.
شاهد فيديو الذكاء الاصطناعي الخاص بنا على YouTube: اضغط هنا
