الذكاء الاصطناعي هو من اقوى التطورات والانجازات التي نشهدها في عصرنا الحاضر, حيث يمثل قدرة الالات على محاكاة البشرية. حيث اصبح الذكاء الاصطناعي متواجد في اغلب جوانب حياتنا بدءا من هواتفنا النقاله التي تتواجد فيها العديد من التطبيقات والبرامج ووصولا الى الانظمة في المجالات المختلفة.
الذكاء الاصطناعي يجعل الانسان يصاب بالذهول والتعجب من امكانياته وقدراته التي لا تعد ولا توصف,فهو يعمل على تحسين كفاءة الاجهزة والالات المختلفه, وفي ظل هذه الثورة المعلوماتيه والتكنولوجيهالتي نشهدها, اصبح الذكاء الاصطناعي يتراس هذه الثورة ويعتبر هو المستقبل بحد ذاته مما جعل الكثيرون يتسالؤن لاي نقطة سوف يصل؟ وكيف يمكن ان يصبح محركا رئيسيا للابتكار والتغيير في العالم.
فلنتعرف الان على الذكاء الاصطناعي و كيف يعمل :
الذكاء الاصطناعي ويختصر ب ” AI ” هو في مجال علوم الحاسوب ويهدف الي تطوير برامج وانظمة تعمل على اداء مهمات تتطلب تتدخل البشر. تشمل مجالات مختلفة منها القدرة على التعلم من البيانات و اتخاذ القرارات وفهم اللغة والرؤية والتفاعل مع الوسط المحيط.
يعتبر الذكاء الاصطناعي مزيج من عدة تقنيات منها تعلم الالة ” Machine learning “ والشبكات العصبية الاصطناعية “Neural Networks” ومعالجة اللغة الطبيعية “Natural Language Processing” والتعلم العميق “Deep Learning” .
حيث يهدف الى تطوير هذه الانظمة ووصول الالات لمرحلة مساوية للبشر في تفكيرهم وقدرتهم على حل المشكلات أو بشكل افضل.
قد يهمك أيضا : أفضل الدول لدراسة الذكاء الاصطناعي
وتشمل تطبيقات الذكاء الأصطناعي عدة مجالات منها :
- المساعدات الشخصية الذكية .
- تحليل البيانات .
- التشخيص الطبي.
- السيارات ذاتية القيادة .
- الروبوتات.
والان سنتكلم قليلا عن كيفية عمل الذكاء الأصطناعي :
يعتمد “الذكاء الأصطناعي” في عمله على مجموعة من التقنيات أو الخطوات لتحقيق اهدافه :
جمع البيانات Data collection
يتم جمع البيانات في هذه المرحلة لكي نتمكن من فهم الموضوع , فهي الاساس الذي يعتمد عليه الذكاء الاصطناعي , ويتم جمع كمية ضخمة جدا من البيانات مثل قواعد البيانات , ومستشعرات الاجهزة والمواقع الالكترونية ووسائل التواصل الاجتماعي ,وتكون هذه البيانات غير منظمة وتحتاج الى تنظيم وترتيب وتنسيق لاستخدامها.
معالجة البيانات Data processing
في هذه المرحلة يتم ترتيب وتنسيق وتنظيف البيانات وتحويلها لشكل يمكن استخدامه,حيث تتضمن ازالة البيانات المتكررة أو التي لا داعي لها والتاكد من دقتها. معالجة البيانات مهمة جدا لان جودة البيانات تؤثر على دقة واداء الذكاء الأصطناعي فيما بعد.
اختيار النموذج Model Selection
يتم اختيار النموذج أو الخوارزمية المناسبة لتحليل البيانات ولحل المشكلة, مع الاخذ بعين الاعتبار ان هناك نماذج مختلفة ويجب اختيارها بناء على نوع المشكلة والبيانات المتوفرة وتشمل النماذج تقنيات مثل تعلم الالة والتعلم العميق والشبكات العصبية الاصطناعية.
التدريب Training
نقوم بتدريب المودل أو النموذج باستخدام مجموعة من البيانات التي تشمل على امثلة وحلول صحيحة.حيث يقوم النموذج بالتعلم من البيانات عن طريق استخراج الانماط والخصائص الموجودة فيها, للوصول الى نموذج يمكنه تنبؤ واتخاذ قرارات سليمة وصحيحة .
التحقق والاختبار Validation and Testing
في هذه المرحلة يتم اختبار النموذج باستخدام مجموعة جديدة من البيانات لم يتم تدريب النموذج عليها في مرحلة التدريب,لكي نتمكن من تقييم النموذج ومعرفة اذا بامكانه التبؤ بشكل صحيح ام يحتاج الى المزيد من التدريب.
التنبؤ واتخاذ القرار Predection and Decision Making
بعد تدريب واختبار النموذج وتم التاكد انه يمكنه تنبؤ بشكل صحيح , يصبح الان جاهزا للاستخدام,حيث يقوم بتحليل البيانات المدخلة لتقديم تنبؤ أو اتخاذ قرار بشكل صحيح بناءا على ما تعلمه في عملية التدريب .
التعلم المستمر Continuous Learning
تعليم وتدريب النموذج ليست عملية ذات عدد محدد بل هي عملية مستمرة لا تنتهي,حيث انه يتطور باستمرار عن طريق البيانات الجديدة المدخلة اليه ,وهذا التعليم المستمر يضمن تحسن وتطوير الاداء للنموذج مع مرور الوقت.
موضوع أخر: أفضل 9 أدوات ذكاء اصطناعي تساعدك في البرمجة
لنتعرف على انواع الذكاء الاصطناعي :
- الذكاء الاصطناعي الضيق Narrow AI : هذا النوع هو الاكثر استخداما بينهم, حيث يقوم باداء مهمة او مجموعة من المهمات بفعالية.
- الذكاء الاصطناعي العام General AI: يقوم بانجاز اي مهمة فكرية يمكن للانسان انجازها, وهو قيد العمل لم يتم تحقيقه بعد.
- الذكاء الاصطناعي الفائق Superintelligent AI: هذا النوع يتفوق على الذكاء البشري , وهذا مجرد دراسة مستقبلية.
وهناك أيضا ثلاث تقنيات ذكرناها بالاعلى مستخدمة في الذكاء الأصطناعي :
- تعلم الالة Machine Learning : يقوم على تطوير خوارزميات حيق تتعلم من البيانات دون الحاجة الى خوارزمية محددة .
- التعلم العميق Deep Learning :يعتمد على الشبكات العصبية لمحاكاة دماغ الانسان لمعرفة كيف يقوم بمعالجة البيانات والتعرف على الانماط المعقدة.
- الشبكات العصبية الاصطناعية Neural Networks : نظام حسابي ماخوذ من بنية دماغ الانسان حيث يتكون من وحدات معالجة مترابطة تعمل معا لتحقيق نتائج معينة .
وفي النهاية , الذكاء الاصطناعي هو تكنولوجيا المستقبل وبشكل مبسط الذكاء الأصطناعي بعد ان يتم جمع البيانات المناسبة وتنسيقها وترتيبها واختيار النموذج المناسب لتدريبه لكي يتمكن فيما بعد من اتخاذ القرارة المناسبة والتنبوؤ بشكل صحيح . لاستخدامه في مجالات متعددة لتسهيل وتقدم وتطور حياة البشرية.
