ماهو الذكاء الاصطناعي:(كيف يعمل، انواعه، الهدف منه، مجالاته) دليل 2023, الذكاء الاصطناعي,الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته,ما هو الذكاء الاصطناعي,الذكاء الصناعي,الذكاء الإصطناعي,تخصصات الذكاء الاصطناعي,ماهو الذكاء الاصطناعي,عملى الذكاء الاصطناعي,مجالات الذكاء الاصطناعي,تعلم الذكاء الاصطناعي,تعليم الذكاء الاصطناعي,كلية الذكاء الاصطناعي,كورسات الذكاء الاصطناعي,الفرق بين البرمجة والذكاء الاصطناعى,مفهوم الذكاء الاصطناعي,أنواع خوارزميات الذكاء الاصطناعى,ماهو الذكاء الاصطناعي وما هي تطبيقاتة,ماهو الذكاء الأصطناعى,مفهوم الذكاء الإصطناعي.


ماهو الذكاء الاصطناعي:(كيف يعمل, انواعه, الهدف منه, مجالاته) دليل 2023


يسمح الذكاء الاصطناعي للآلات بنمذجة بل وتعزيز قدرات العقل البشري. من تطوير السيارات ذاتية القيادة إلى انتشار المساعدين الأذكياء مثل Siri و Alexa ، أصبح الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد جزءًا من الحياة اليومية. نتيجة لذلك ، تستثمر العديد من شركات التكنولوجيا في مختلف الصناعات في تقنيات الذكاء الاصطناعي. 

اليوم في هذا المقال من موقع شغف سنتطرق الى موضوع ماهو الذكاء الاصطناعي:(كيف يعمل, انواعه, الهدف منه, مجالاته) بشكل مفصل ودقيق.

ما هو الذكاء الاصطناعي ؟

الذكاء الاصطناعي هو علم متعدد التخصصات له مناهج متعددة ، لكن التقدم في التعلم الآلي والتعلم العميق يخلق نقلة نوعية في كل قطاع تقريبًا من صناعة التكنولوجيا. ومع ذلك ، تم اقتراح العديد من الاختبارات الجديدة مؤخرًا ولاقت قبولًا جيدًا على نطاق واسع.  

انه فرع واسع من علوم الكمبيوتر. يهتم حقا ببناء آلات ذكية قادرة على أداء هذه المهام التي تتطلب عادةً الذكاءً البشريً. بمعنى اخر ان الذكاء الاصطناعي هو محاكاة لعمليات الذكاء البشري بواسطة مجموعة من الآلات .خاصة التي تعتمد على أنظمة الكمبيوتر. تشمل التطبيقات المحددة ل  AI و الأنظمة الخبيرة وحتى معالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الكلام  الى جانب الرؤية.

كيف يعمل الذكاء الاصطناعي؟

مع تسارع الضجة حول الذكاء الاصطناعي. سارع البائعون للترويج لكيفية استخدام منتجاتهم وخدماتهم للذكاء الاصطناعي. غالبًا ما يكون ما يسمونه AI مجرد مكون من مكونات الذكاء الاصطناعي مثل التعلم الآلي. يستدعي الذكاء الاصطناعي أساسًا من مجموعة  الأجهزة والبرامج المتخصصة من اجل كتابة وتدريب الخوارزميات الخاصة بالتعلم الآلي. لا توجد لغة برمجة مرادفة للذكاء الاصطناعي لكن يوجد القليل منها بما في ذلك Python و R و Java .


بشكل عام تعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي من خلال استيعاب كميات كبيرة من بيانات التدريب المسمى.، وتحليل البيانات الخاصة بالارتباطات والأنماط واستخدام هذه الأنماط لعمل تنبؤات حول الحالات المستقبلية. بهذه الطريقة يمكن أن يتعلم روبوت الدردشة الذي يتلقى أمثلة من الدردشات النصية. كيفية إنتاج تفاعلات واقعية مع الأشخاص أو يمكن لأداة التعرف على الصور أن تتعلم تحديد الكائنات في الصور ووصفها من خلال فحص ملايين الأمثلة. ان برمجة الذكاء الاصطناعي  تعتمد على ثلاث مهارات معرفية: 

- التعلم والاستدلال والتصحيح الذاتي.


  • عملية التعلم: يركز هذا الجانب من برمجة الذكاء الاصطناعي على الحصول على البيانات وإنشاء قواعد لكيفية تحويل البيانات إلى رؤى قابلة للتنفيذ. القواعد التي تسمى الخوارزميات تزود أجهزة الحوسبة بتعليمات خطوة بخطوة حول كيفية أداء مهمة محددة.
  • عملية التفكير: يركز هذا الجانب من برمجة الذكاء الاصطناعي على اختيار الخوارزمية الصحيحة لتحقيق النتيجة المرجوة.
  • عملية التصحيح الذاتي: تم تصميم هذا الجانب من برمجة الذكاء الاصطناعي لتحسين الخوارزميات باستمرار والتأكد من أنها توفر أدق النتائج الممكنة.


الأنواع الأربعة للذكاء الاصطناعي

يمكن تقسيم الذكاء الاصطناعي إلى أربع مجموعات. بناءً على تعقيد ونوع المهام التي يستطيع النظام القيام بها. على سبيل المثال ، تنتمي التصفية الآلية للبريد العشوائي إلى أكثر فئات الذكاء الاصطناعي أساسية ، في حين أن الإمكانات البعيدة للآلات القادرة على إدراك أفكار الناس وعواطفهم هي مجموعة فرعية مختلفة تمامًا من الذكاء الاصطناعي.

1. آلات التفاعلية (Reactive Machines)

تتبع الآلة التفاعلية أبسط المبادئ الأساسية للذكاء الاصطناعي ، وكما يوحي اسمها ، فهي قادرة على استخدام ذكائها فقط لإدراك العالم الموجود أمامها والتفاعل معه. لا تستطيع الآلة التفاعلية تخزين الذاكرة وبالتالي لا يمكنها الاعتماد على التجارب السابقة لإبلاغ عملية صنع القرار في الوقت الفعلي.

إن إدراك العالم بشكل مباشر يعني أن الآلات التفاعلية مصممة لأداء عدد محدود فقط من المهام المتخصصة. لا يعد التقليل المتعمد من النظرة العالمية لآلة متجاوبة نوعًا من تدابير خفض التكاليف. بل يعني أن هذا النوع من الذكاء الاصطناعي سيكون أكثر موثوقية وجدارة بالثقة. سيتفاعل بنفس الطريقة مع نفس تلك المحفزات في كل مرة.

- أحد الأمثلة الجد الشهيرة على الآلة التفاعلية هو جهاز Deep Blue. الذي صممه IBM في التسعينيات كجهاز كمبيوتر عملاق يلعب الشطرنج وهزم اللاعب الدولي الكبير غاري كاسباروف في مباراة. كان ديب بلو قادرًا فقط على تحديد القطع على رقعة الشطرنج ومعرفة كيف تتحرك كل منها وفقًا لقواعد الشطرنج. مع التعرف على الموضع الحالي لكل قطعة وتحديد الخطوة الأكثر منطقية في ذلك الوقت. لم يكن الكمبيوتر يطارد التحركات المستقبلية المحتملة لخصمه أو يحاول وضع قطعه في وضع أفضل. كل منعطف كان يعتبر واقعه الخاص. منفصل عن أي حركة أخرى تم القيام بها من قبل.

- مثال آخرعلى أجهزة الألعاب سريعة الاستجابة هو برنامج AlphaGo من Google. كما أن AlphaGo غير قادر على تقييم التحركات المستقبلية. لكنه يعتمد حقا على شبكته العصبية من اجل تقييم تطورات اللعبة. مما يمنحه ميزة على Deep Blue في اللعب الأكثر تعقيدًا. تغلب AlphaGo أيضًا على المنافسين العالميين في اللعبة. بفوزه على بطل Go Lee Sedol في عام 2016.

على الرغم من محدودية النطاق وصعوبة التعديل. يمكن للذكاء الاصطناعي سريع الاستجابة أن يحقق مستوى من التعقيد ويوفر الموثوقية عند إنشائه لأداء مهام قابلة للتكرار.

2. ذاكرة محدودة(Limited Memory)