ما هو الذكاء الاصطناعي؟

الذكاء الاصطناعي هو مفهوم مزدهر في دوائر الأعمال اليوم ولسبب وجيه. لقد حقق أو الذكاء الاصطناعي بالفعل الكثير من التقدم في المجال التكنولوجي ووفقًا لشركة PwC ، سيتم استبدال أكثر من 7 ملايين وظيفة بالذكاء الاصطناعي في عام 2037. ومع ذلك ، سيؤدي ذلك أيضًا إلى خلق 7.2 مليون وظيفة ، من أجل مكاسب صافية قدرها 200000 وظيفة.

ما هو الذكاء الاصطناعي؟

الذكاء الاصطناعي هو تقنية تسمح للآلات بتقليد السلوك البشري. الذكاء الاصطناعي هو نظرية وتطوير أنظمة الكمبيوتر القادرة على أداء المهام التي تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا ، مثل الإدراك البصري والتعرف على الكلام واتخاذ القرار والترجمة بين اللغات.

لماذا الذكاء الاصطناعي مهم جدا؟

يعمل الذكاء الاصطناعي على أتمتة التعلم والاكتشاف المتكرر من خلال البيانات. بدلاً من أتمتة المهام اليدوية ، يقوم الذكاء الاصطناعي بأداء مهام محوسبة متكررة وكبيرة الحجم. وهي تقوم بذلك بشكل موثوق ودون أي متاعب. بالطبع ، يظل البشر ضروريين لتكوين النظام وطرح الأسئلة الصحيحة.

يضيف الذكاء الاصطناعي الذكاء إلى المنتجات الحالية. سيتم تحسين العديد من المنتجات التي تستخدمها بالفعل من خلال إمكانات الذكاء الاصطناعي ، تمامًا مثل إضافة Siri كميزة لجيل جديد من منتجات Apple. يمكن دمج الأتمتة ومنصات المحادثة والروبوتات والآلات الذكية مع كميات كبيرة من البيانات لتحسين العديد من التقنيات. تتراوح الترقيات في المنزل وفي مكان العمل من الذكاء الأمني ​​والكاميرات الذكية إلى تحليل الاستثمار.

يتكيف الذكاء الاصطناعي مع خوارزميات التعلم التدريجي للسماح للبيانات بالقيام بالبرمجة. يكتشف الذكاء الاصطناعي الهياكل والانتظام في البيانات حتى تتمكن الخوارزميات من تعلم المهارات. مثلما يمكن للخوارزمية أن تتعلم لعب الشطرنج ، يمكنها أن تعلم نفسها المنتج الذي توصي به على الإنترنت. وتتكيف النماذج عندما تتلقى بيانات جديدة.

يحلل الذكاء الاصطناعي بيانات أكثر وأعمق باستخدام الشبكات العصبية مع العديد من الطبقات المخفية. كان من المستحيل في يوم من الأيام بناء نظام للكشف عن الاحتيال بخمس طبقات مخفية. كل هذا تغير مع القوة الهائلة لأجهزة الكمبيوتر والبيانات الضخمة. يتطلب تدريب نماذج التعلم العميق الكثير من البيانات لأنها تتعلم مباشرة من البيانات.

يحقق الذكاء الاصطناعي دقة مذهلة بفضل الشبكات العصبية العميقة. على سبيل المثال ، تعتمد تفاعلاتك مع Alexa و Google على التعلم العميق. وتستمر هذه المنتجات في التحسن كلما زاد استخدامها. في المجال الطبي ، يمكن الآن استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي المشتقة من التعلم العميق والتعرف على الأشياء لتحديد موقع السرطان في الصور الطبية بدقة متزايدة.

يستفيد الذكاء الاصطناعي من البيانات إلى أقصى حد. عندما تكون الخوارزميات ذاتية التعلم ، فإن البيانات نفسها هي أحد الأصول. الإجابات موجودة في البيانات. تحتاج فقط إلى تطبيق الذكاء الاصطناعي للعثور عليهم. نظرًا لأن دور البيانات أصبح أكثر أهمية من أي وقت مضى ، فيمكنه إنشاء ميزة تنافسية. إذا كان لديك أفضل البيانات في صناعة تنافسية ، حتى لو كان الجميع يستخدم تقنيات مماثلة ، فستفوز أفضل البيانات.

ما هي استخدامات الذكاء الاصطناعي؟

الذكاء الاصطناعي موجود في كل مكان اليوم. يتم استخدامه للتوصية بعمليات الشراء التالية عبر الإنترنت ، لفهم ما تقوله للمساعدين الافتراضيين ، مثل Amazon's Alexa و Apple's Siri ، للتعرف على من وما هو موجود في الصورة ، لاكتشاف البريد العشوائي أو للكشف عن الاحتيال على بطاقة الائتمان.

كيف يعمل الذكاء الاصطناعي؟

يعمل الذكاء الاصطناعي من خلال الجمع بين كميات كبيرة من البيانات والمعالجة السريعة والتكرارية والخوارزميات الذكية ، مما يسمح للبرنامج بالتعلم تلقائيًا من الأنماط أو الميزات الموجودة في البيانات. يعد الذكاء الاصطناعي مجالًا كبيرًا للدراسة يتضمن العديد من النظريات والأساليب

والتقنيات ، بالإضافة إلى الحقول الفرعية الرئيسية التالية:

التعلم الالي

يعمل التعلم الآلي على أتمتة بناء النماذج التحليلية. يستخدم طرقًا من الشبكات العصبية والإحصاءات وبحوث العمليات والفيزياء للعثور على المعلومات المخفية في البيانات دون أن تتم برمجتها بشكل صريح لمعرفة مكان البحث أو الاستنتاج.

الشبكات العصبية

الشبكة العصبية هي نوع من التعلم الآلي يتكون من وحدات مترابطة (مثل الخلايا العصبية) تعالج المعلومات من خلال الاستجابة للبيانات الخارجية ، وتنقل المعلومات بين كل وحدة. تتطلب العملية تمريرات متعددة فوق البيانات للعثور على اتصالات واشتقاق المعنى من البيانات غير المحددة.

تعلم عميق

يستخدم التعلم العميق شبكات عصبية ضخمة مع العديد من طبقات وحدات المعالجة ، والاستفادة من التطورات في قوة الحوسبة وتحسين تقنيات التدريب لتعلم الأنماط المعقدة بكميات كبيرة من البيانات. تتضمن التطبيقات الشائعة التعرف على الصور والصوت.

بالإضافة إلى ذلك ، هناك العديد من التقنيات التي تعزز الذكاء الاصطناعي وتدعمه:

تعتمد رؤية الكمبيوتر على التعرف على الأنماط والتعلم العميق للتعرف على ما هو موجود في الصورة أو الفيديو. عندما تتمكن الآلات من معالجة الصور وتحليلها وفهمها ، يمكنها التقاط الصور أو مقاطع الفيديو في الوقت الفعلي وتفسير ما يحيط بها.

معالجة اللغة الطبيعية (NLP) هي قدرة أجهزة الكمبيوتر على تحليل وفهم وتوليد اللغة البشرية ، بما في ذلك الكلام. الخطوة التالية في معالجة اللغة الطبيعية هي التفاعل اللغوي الطبيعي ، والذي يسمح للبشر بالتواصل مع أجهزة الكمبيوتر باستخدام لغة عادية يومية لأداء المهام.

تعتبر وحدات معالجة الرسومات ضرورية للذكاء الاصطناعي لأنها توفر القوة الحسابية اللازمة للمعالجة التكرارية. يتطلب تدريب الشبكات العصبية بيانات ضخمة وقوة حاسوبية.

يولد إنترنت الأشياء كميات هائلة من البيانات من الأجهزة المتصلة ، والكثير منها لا يتم تحليله. سيسمح لنا أتمتة النماذج باستخدام الذكاء الاصطناعي باستخدام المزيد منها.

تم تطوير الخوارزميات المتقدمة ودمجها بطرق جديدة لتحليل المزيد من البيانات بشكل أسرع وعلى مستويات متعددة. هذه المعالجة الذكية ضرورية لتحديد الأحداث النادرة والتنبؤ بها ، وفهم الأنظمة المعقدة ، وتحسين السيناريوهات الفريدة.

واجهات برمجة التطبيقات ، أو واجهات برمجة التطبيقات ، هي حزم تعليمات برمجية محمولة تسمح لك بإضافة وظائف AI إلى المنتجات والبرامج الحالية. يمكنهم إضافة قدرات التعرف على الصور لأنظمة الأمن المنزلية وإمكانيات الأسئلة والأجوبة التي تصف البيانات ، وإنشاء التعليقات والعناوين ، أو إبراز الأنماط والأفكار المثيرة للاهتمام في البيانات.

باختصار ، الهدف من الذكاء الاصطناعي هو توفير برنامج قادر على التفكير في المدخلات وشرح المخرجات. سيسمح الذكاء الاصطناعي بتفاعلات شبيهة بالبشر مع البرامج ويقدم دعم اتخاذ القرار لمهام محددة ، لكنه لا يحل محل البشر - ولن يحل في أي وقت قريب.