|
| 6 فروع رئيسية للذكاء الاصطناعي ستندهش عندما تعرفها |
الهدف الرئيسي للذكاء الاصطناعي في التكنولوجيا هو جعل أنظمة الكمبيوتر والآلات تقلد السلوك البشري عند تنفيذ المهام. وهذه مهمه ليست بالمستحيلة ولكنها ايضا ليست بالسهلة .
فروع الذكاء الاصطناعي
الذكاء الاصطناعي (AI) هو العلم الذي يعمل علي تصميم نظم تُظهر خصائص مقاربه للذكاء البشري . بمعني ان الذكاء الاصطناعي هو أحد علوم الكمبيوتر الذي يمنح الآلات قوة محاكاة السلوك البشري في التعلم والاستدلال وفهم اللغة واتخاذ الإجراءات لحل المشكلات والاكتساب من الخبرات ، والتكيف مع أحدث المعلومات ، وتشغيل الأنشطة .
|
| فروع الذكاء الاصطناعي |
وبلا شك هناك مجموعة واسعة من التقنيات التي تدخل كفروع لمجال الذكاء الاصطناعي .وفيما يلي سنتعرف علي الفروع السته الرئيسة للذكاء الاصطناعي وهي :
- النظم الخبيرة Experts Systems
- علم الروبوتات Robotics
- التعلم الالي Machine Learning
- الشبكة العصبية Neural Network
- المنطق الضبابي Fuzzy Logic
- معالجة اللغة الطبيعية Natural Language Processing
النظم الخبيرة Expert Systems
النظم الخبيرة هو نظام قائم على الذكاء الاصطناعي يتعلم ويقلد قدرة الإنسان على اتخاذ القرار ، بمعني يشير النظام الخبير إلى نظام الكمبيوتر الذي يحاكي ذكاء صنع القرار لخبير بشري.ولا تستخدم النظم الخبيرة البرمجة التقليدية لحل المشكلات المعقدة ولكنها تستخدم بدلاً من ذلك الرموز المنطقية لتحقيق هذا الهدف.
تستخدم النظم الخبيرة بشكل أساسي في المجال الطبي لتشغيل المرافق الطبية والكشف عن الإصابة بالفيروسات. كما أنها تستخدم في القطاع المصرفي لتحليل القروض والاستثمارات.
علم الروبوتات Robotics
هذا فرع مثير جدًا للاهتمام من الذكاء الاصطناعي يركز على تصميم وتطوير الروبوتات. حيث يتعامل علم الروبوتات مع تصميم وبناء وتشغيل الروبوتات من خلال دمج تقنيات العلوم والهندسة. فالهدف من الروبوتات هو مساعدة البشر في المهام الشاقة والضخمة. تتضمن هذه المهام التحكم في أنظمة الكمبيوتر وتحويل المعلومات وتصنيع السيارات. فمثلاً تستخدمه وكالة ناسا لتحريك الأجسام الثقيلة في الفضاء.علم الروبوتات هو مجال علمي وهندسي متعدد التخصصات يشمل الهندسة الميكانيكية والهندسة الكهربائية وعلوم الكمبيوتر ومجموعة متنوعة من التخصصات الأخرى
التعلم الآلي Machine Learning
 |
| التعلم الآلي Machine Learning |
التعلم الآلي(ML) هو فرع هام جداً من الذكاء الاصطناعي. إنه العلم الذي يمكّن الآلات وأنظمة الكمبيوتر من معالجة البيانات وتحليلها وتفسيرها بهدف توفير حلول لتحديات الحياة الواقعية. بمعني يمكن لأنظمة الكمبيوتر أن تتعلم وتتخذ إجراءات من تلقاء نفسها نظرًا لمستوى البيانات الكافية المقدمة من خلال التعلم الآلي. فالتعلم الآلي هو الأسلوب الذي يمنح أجهزة الكمبيوتر القدرة على التعلم دون أن تتم برمجتها.
وفيما يلي أهم أنواع التعلم الآلي(ML)
التعلم الآلي الخاضع للإشراف "Supervised Learning"
إذا كانت تصنيفات الأشياء محددة سلفا والأمثلة المعروفة، يتعلم النظام التصنيف وفقا لنموذج يقدمها له المستخدم؛ يسمى هذا التعلم تحت الإشراف (أوالتحليل التمييزي). ويستخدم في حل إشكاليات التصنيف (Classification)، والانحدار (Regression)،والتنظيم الذاتي (Self-Organization).
مثال تطبيقي: وفقا للعوامل المشتركة المكتشفة مع أعراض المرضى الآخرين المعروفين (الأمثلة)، يمكن للنظامتصنيف المرضى الجدد في ضوء تحليلاتهم الطبية في تقدير المخاطر (الاحتمالية) لتطور هذا المرض أو ذاك.
التعلم الآلي الغير خاضع للإشراف"Unsupervised Learning":
عندما يكون لدى المصمم أمثلة فقط، ولكن ليس لديه تصنيفات للأشياء مسبقا، فإننا نتحدث عن التعلم الآلي الغير خاضع للإشراف. في هذه الحالة علىالخوارزمية أن تكتشف بنفسها بنية البيانات المخفية بشكل أو بآخر لتستخرج منها التصنيفات. وأشهرالاشكاليات التي تستدعي هذا النوع من التعلم هي اشكالية التجميع (CIustering).مثال تطبيقي: في علم دراسة الأوبئة الذي يهدف الى دراسة ضحايا سرطان الكبد و يحاول إثبات فرضيات تفسيرية، يمكن للحاسوب بخوارزمية التعلم الآلي الغير خاضع لمشرف أن يميز المجموعات المختلفة من نفسه ويربطها بعوامل تفسيرية مختلفة مثل الأصول الجغرافية والوراثة والعادات و الغذاء والتعرض للعوامل السامةو غيرها.
التعلم الآلي المعزز"Reinforcement Learning"
خوارزمية تتعلم السلوك عن طريق الملاحظة ثم التكيف حيث تعمل على تلقي النتيجة من بيئتها فتحاول بطريقة مستمرة التحسين في خطواتها المستقبلية.لتعليم آلة الكمبيوتر لإنجاز عملية متعددة الخطوات لها قواعد محددة بوضوح ، يتم ممارسة التعلم المعزز. حيث يصمم المبرمجون خوارزمية لأداء مهمة وإعطائها إشارة إيجابية وسلبية لتعمل كخوارزمية لتنفيذ المهمة. في بعض الأحيان ، تحدد الخوارزمية من تلقاء نفسها الإجراء الذي يجب اتخاذه للمضي قدمًا.
الشبكة العصبية Neural Network
بدمج العلوم والآلات المعرفية لأداء المهام ، فإن الشبكة العصبية هي فرع من فروع الذكاء الاصطناعي الذي يستخدم علم الأعصاب (جزء من علم الأحياء يهتم بالجهاز العصبي والدماغ البشري).تقوم الشبكة العصبية بتكرار الدماغ البشري حيث يتكون الدماغ البشري من عدد لا حصر له من الخلايا العصبية وترميز الخلايا العصبية في الدماغ في نظام أو جهاز هو ما تعمله الشبكة العصبية.
بعبارات بسيطة ، الشبكة العصبية عبارة عن مجموعة من الخوارزميات المستخدمة للعثور على العلاقات الأولية عبر مجموعات البيانات عبر العملية التي تحاكي عملية تشغيل الدماغ البشري.
تشير الشبكة العصبية إلى نظام من الخلايا العصبية الأصلية أو الاصطناعية بطبيعتها ، حيث تُعرف الخلايا العصبية الاصطناعية باسم الإدراك الحسي.
تساعد الشبكة العصبية Neural Network الآلات على معالجة كيفية عمل الدماغ البشري. يتضمن هذا الفرع من الذكاء الاصطناعي أيضًا تنفيذ الوظائف الرياضية والتقنيات الإحصائية لحل مشاكل العالم الحقيقي.
ويتم استخدامها على نطاق واسع للكشف عن الاحتيال ، وتحليل المخاطر ، وتنبؤ البورصة ، والتنبؤ بالمبيعات وغيرها الكثير.فمثلاُ خوارزميات التحقق من الوجه على مواقع التواصل الاجتماعي هي نتيجة لتنفيذ الشبكة العصبية. هذا الفرع الرائع من الذكاء الاصطناعي مسؤول أيضًا عن تطبيقات المساعد الافتراضي مثل "Alexa and Siri".
المنطق الضبابي Fuzzy Logic
هذا الفرع من الذكاء الاصطناعي هو تقنية تعديل وتمثيل المعلومات غير المؤكدة من خلال تحليل درجة صحة الفرضية. يساعد المنطق الضبابي على تقديم مستوى معين من المرونة المنطقية عند مواجهة حالات عدم اليقين.
بمعني انه في العالم الواقعي ، نواجه أحيانًا حالة يصعب فيها التعرف على ما إذا كان الشرط صحيحًا أم لا ، فإن المنطق الضبابي يعطي مرونة مناسبة للتفكير الذي يؤدي إلى عدم الدقة والشكوك في أي حالة.
يستخدم المنطق الضبابي أيضًا للتفكير حول المفاهيم غير المؤكدة بشكل طبيعي. المنطق الضبابي ملائم ومرن لتنفيذ تقنيات التعلم الآلي والمساعدة في محاكاة الفكر البشري بشكل منطقي.
على سبيل المثال ، المنطق القياسي هو 1.0 إذا كان المفهوم صحيحًا و 0.0 إذا كان المفهوم خطأ. ولكن في المنطق الضبابي ، هناك أيضًا قيمة وسيطة تكون صحيحة جزئيًا وخطأ جزئيًا.
معالجة اللغة الطبيعية Natural Language Processing
 |
| فروع الذكاء الاصطناعي معالجة اللغة الطبيعية NLP |
معالجة اللغة الطبيعية (NLP)هو فرع من الذكاء الاصطناعي الذي يساعد في التواصل بين الكمبيوتر والإنسان من خلال اللغة الطبيعية.
بمعني قد يكون التواصل مع شخص لا يفهم لغتك أمرًا صعبًا للغاية ويمكن قول الشيء نفسه عن البشر الذين يحاولون التواصل مع نظام الكمبيوتر. سيجد الكمبيوتر صعوبة في تفسير الكلمات لأنه لا يفهم سوى لغة الأرقام الثنائية. أدى هذا التحدي إلى تطوير معالجة اللغة الطبيعية في علوم الكمبيوتر.
هذه ببساطة هي عملية صنع أنظمة الكمبيوتر لفهم التفاعلات البشرية الأساسية. تتضمن هذه العملية آلة تستقبل الصوت البشري من التفاعل وتحويله إلى تنسيق نصي بحيث يمكن قراءته وفهمه بسهولة. يتم تحويل هذه النصوص بعد ذلك إلى مكونات بواسطة نظام الكمبيوتر الذي سيجعله يفهم نية الإنسان.
استخدام البرمجة اللغوية العصبية له عدد من المزايا منها ما يلي:
- يزيد من صحة الوثيقة وكفاءتها.
- يمكنه إنشاء نص ملخص يمكن قراءته تلقائيًا.
- مفيد بشكل خاص للمساعدين الشخصيين مثل Alexa ، لأنه يسمح للشركات باستخدام روبوتات المحادثة لخدمة العملاء.
- يسهل تحليل المشاعر.
تعد ترجمة النصوص وتحليل المشاعر والتعرف على الكلام أمثلة لتطبيقات البرمجة اللغوية العصبية. تويتر ، على سبيل المثال ، يستخدم البرمجة اللغوية العصبية لتصفية التحريض علي العنف من التغريدات المختلفة ، بينما تستخدم أمازون البرمجة اللغوية العصبية لقراءة ملاحظات العملاء وتحسين تجربتهم.
الخلاصه
يعمل باحثو الذكاء الاصطناعي AI على تطوير أنظمة برمجية لمجموعة متنوعة من التطبيقات ، بما في ذلك التعلم التلقائي والمعرفة ومعالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الكلام.ذكرنا في مقالنا ستة فروع لموضوع الذكاء الاصطناعي ، وهي النظم الخبيرة Experts Systems ،علم الروبوتات Robotics ،التعلم الالي Machine Learning ،الشبكة العصبية Neural Network ،المنطق الضبابي Fuzzy Logic،معالجة اللغة الطبيعية Natural Language Processing ،كل منها يعتمد على كيفية عمل أنظمة الذكاء الاصطناعي.
في الصناعات والمؤسسات ، أصبحت المجالات الستة كلمات طنانة. تقوم العديد من الشركات بتسويقها كطريقة لخدمة العملاء بشكل أفضل.
أسئلة شائعة FAQ
من الذي أنشأ أول ذكاء اصطناعي؟
تمت كتابة أول برنامج ناجح للذكاء الاصطناعي في عام 1951 من قبل كريستوفر ستراشي ، الذي أصبح فيما بعد مديرًا لمجموعة أبحاث البرمجة بجامعة أكسفورد. تم تشغيل برنامج Strachey (الداما) على كمبيوتر Ferranti Mark I في جامعة مانشستر ، إنجلترا.ما هو Android AI؟
إنه جهاز يستخدم على نطاق واسع للمهام اليومية ، وهو متاح الآن كتطبيق على google AppStore للهواتف الذكية التي تعمل بنظام Android. يسمح التطبيق للمستخدمين بإعداد أجهزتهم التي تدعم Alexa.تعمل تقنية الذكاء الاصطناعي الذكية على ترقية ذاكرتها باستخدام أكثر اتساقًا مثل التعرف على الصوت والمفردات وما إلى ذلك.
ما هو التعلم العميق Deep Learning؟
التعلم العميق هو عملية تنفيذ الشبكات العصبية على بيانات عالية الأبعاد لاكتساب رؤى وتشكيل حلول. التعلم العميق هو مجال متقدم للتعلم الآلي يمكن استخدامه لحل المشكلات الأكثر تقدمًا.المصادر
analyticssteps
nativebyte
h2kinfosys
edureka
الذكاء الاصطناعي بين الواقع والمأمول , دراسة تقنية وميدانية (دكتورة سامية شهبي قمورة - باي محمد - حيزية كروش).