الذكاء الاصطناعي هو مفهوم أعلى بكثير من أي مفهوم آخر ويهدف إلى جعل الآلات قادرة على التعلم والاستجابة بمفردها. اليك أحدث التقنيات الرائجة في عالم الذكاء الاصطناعي.
مقدمة في الذكاء الاصطناعي
بالحديث عن التطورات، من العداد إلى أجهزة الكمبيوتر الفائقة، فقد قطع العالم شوطًا طويلاً. يقول العالم منذ مائة عام كان يعتمد بشكل كبير على التنفيذ اليدوي. كانت المهام البسيطة مثل العمليات الحسابية طويلة جدًا ومملة. بعد أن أدركت هذه الصعوبة، تم إدخال تقنيات مختلفة قادرة على تنفيذ العمليات الحسابية المعقدة.
نمت هذه التقنيات بسرعة وسرعان ما رأى العالم أنها تنطوي على إمكانات. أصبحت العمليات الحسابية الآن أسرع وأكثر دقة. شهدت هذه التقنيات تطبيقًا رائعًا في مختلف المجالات بما في ذلك البحث والتطوير، والدفاع، والرعاية الصحية، والأعمال التجارية، إلخ.
ولكن مهما كانت كفاءة هذه الآلات، كان هناك دائمًا نقص في “الذكاء”. قد تكون أجهزة الكمبيوتر موثوقة ودقيقة وأسرع بمليارات المرات من الإنسان لكنها كانت كلها “آلات غبية”.
الذكاء الاصطناعي هو مفهوم أعلى بكثير من أي مفهوم آخر ويهدف إلى جعل الآلات قادرة على التعلم والاستجابة بمفردها.
على الرغم من أن مصطلح الذكاء الاصطناعي كان موجودًا منذ أكثر من 5 عقود، إلا أنه لم يكن حتى عقدين قبل أن يبدأ العالم في إدراك إمكاناته الهائلة. يحتوي الذكاء الاصطناعي على عدد كبير من التطبيقات في مجالات مثل معالجة اللغة الطبيعية والمحاكاة والروبوتات والتعرف على الكلام على سبيل المثال لا الحصر.
في حين تم تحقيق إمكانات الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته، ولكن نظرًا للتعقيدات التي ينطوي عليها، فإن التطورات في هذا المجال، حتى الآن، تقتصر فقط على تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي الضعيفة المعروفة أيضًا باسم أنظمة الذكاء الاصطناعي الضيقة.
كان هناك تطور مطرد في مجال الذكاء الاصطناعي والنمو الأسي. اليوم، الذكاء الاصطناعي في كل مكان. من جوجل إلى فايسبوك ومن التسوق إلى التعلم، يحتل الذكاء الاصطناعي الصدارة.
هناك العديد من التقنيات الرائجة اليوم والتي لها تطبيق مباشر أو غير مباشر للذكاء الاصطناعي.
أحدث التقنيات الرائجة في عالم الذكاء الاصطناعي
توليد اللغة الطبيعية
يُعرف باسم “إنتاج اللغة” بين علماء اللغة النفسية، وهو إجراء يهدف إلى تحويل أي بيانات منظمة إلى لغة طبيعية. بعبارات عامة، يمكن اعتبار توليد اللغة الطبيعية بمثابة عملية تحول الأفكار إلى كلمات.
على سبيل المثال، عندما ينظر الطفل إلى فراشة تطير في حديقة، قد يفكر فيها بطرق مختلفة. قد تسمى هذه الأفكار أفكارًا. ولكن عندما يصف الطفل عملية تفكيره بلغته الطبيعية (لغته الأم)، يمكن تسمية هذه العملية باسم توليد اللغة الطبيعية.
فهم اللغة الطبيعية
فهم اللغة الطبيعية هو عكس توليد اللغة الطبيعية. يميل هذا الإجراء أكثر نحو تفسير اللغة الطبيعية.
في المثال أعلاه، إذا تم إخبار الطفل عن الفراشة بدلاً من عرضها، فقد يفسر البيانات المعطاة له بعدة طرق. بناءً على هذا التفسير، سيقوم الصبي بعمل صورة لفراشة تطير في حديقة. إذا كان التفسير صحيحًا، فيمكن للمرء أن يستنتج أن الإجراء (فهم اللغة الطبيعية) كان ناجحًا.
التعرف على الكلام
كما يوحي الاسم، فإن التعرف على الكلام عبارة عن تقنية تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحويل الكلام البشري إلى تنسيق يمكن الوصول إليه بواسطة الكمبيوتر. هذه العملية مفيدة للغاية وتعمل كجسر في التفاعل بين الإنسان والحاسوب.
باستخدام تقنية التعرف على الكلام، يمكن للكمبيوتر فهم الكلام البشري بعدة لغات طبيعية. وهذا يمكّن الكمبيوتر من الحصول على تفاعل أسرع وأكثر سلاسة مع البشر.
على سبيل المثال، لنفترض أن الطفل في المثال الأول سُئل، “كيف حالك؟” خلال تفاعل طبيعي بين الإنسان. عندما يستمع الطفل إلى عينة الكلام البشري، يقوم بمعالجة العينة وفقًا للبيانات (المعرفة) الموجودة بالفعل في دماغه.
يرسم الطفل الاستدلالات الضرورية ويخرج أخيرًا بفكرة حول ماهية العينة. بهذه الطريقة، يمكن للطفل فهم معنى عينة الكلام والاستجابة وفقًا لذلك.
التعلم الالي
التعلم الآلي هو واحد من أحدث التقنيات الرائجة في عالم الذكاء الاصطناعي. تركز هذه التقنية على تدريب آلة (كمبيوتر) على التعلم والتفكير من تلقاء نفسها. يستخدم التعلم الآلي عادةً العديد من الخوارزميات المعقدة لتدريب الآلة.
أثناء العملية، يتم إعطاء الجهاز مجموعة من بيانات التدريب المصنفة أو غير المصنفة المتعلقة بمجال محدد أو عام. تقوم الآلة بعد ذلك بتحليل البيانات واستخلاص الاستدلالات وتخزينها في المستقبل.
عندما يصادف الجهاز أي بيانات نموذجية أخرى للمجال الذي تعلمه بالفعل، فإنه يستخدم الاستدلالات المخزنة لاستخلاص الاستنتاجات الضرورية وإعطاء الاستجابة المناسبة.
على سبيل المثال، لنفترض أنه تم عرض مجموعة من الألعاب على الطفل في المثال الأول. يتفاعل الطفل (باستخدام حواسه مثل اللمس والرؤية وما إلى ذلك) مع بيانات التدريب (الألعاب) ويتعرف على خصائص الألعاب. يمكن أن تكون هذه الخصائص أي شيء بدءًا من الحجم واللون والشكل وما إلى ذلك من الألعاب.
بناءً على ملاحظاته، يخزن الطفل الاستنتاجات ويستخدمها للتمييز بين أي ألعاب أخرى قد يواجهها في المستقبل. وبالتالي، يمكن استنتاج أن الطفل قد تعلم.
الوكلاء الافتراضيون
الوكلاء الافتراضيون هم مظهر من مظاهر التكنولوجيا التي تهدف إلى إنشاء انتحال فعال ولكن رقمي للهوية البشرية. يتمتع الوكلاء الافتراضيون بشعبية كبيرة في مجال رعاية العملاء، ويستخدمون مزيجًا من برمجة الذكاء الاصطناعي، والتعلم الآلي، ومعالجة اللغة الطبيعية، وما إلى ذلك لفهم العميل وتظلماته.
يخضع الفهم الواضح للوكلاء الافتراضيون للتعقيد والتقنيات المستخدمة في إنشاء الوكيل. تُستخدم هذه الأنظمة في الوقت الحاضر بشكل كبير من خلال مجموعة متنوعة من التطبيقات مثل روبوتات المحادثة والأنظمة التابعة وما إلى ذلك. هذه الأنظمة قادرة على التفاعل مع البشر بطريقة إنسانية.
في الأمثلة المذكورة أعلاه، إذا تم اعتبار الطفل وكيلًا افتراضيًا وتم تصميمه للتفاعل مع مشاركين غير معروفين، فسيستخدم الطفل مزيجًا من معرفته المكتسبة بالفعل ومعالجة اللغة وغيرها من “الأدوات” الضرورية لفهم المشارك.
بمجرد اكتمال التفاعل، سيشتق الطفل استنتاجات بناءً على التفاعل ويكون قادرًا على معالجة الاستفسارات التي طرحها المشارك بفعالية.
النظم الخبيرة
في سياق أحدث التقنيات الرائجة في عالم الذكاء الاصطناعي، فإن الأنظمة الخبيرة هي أنظمة كمبيوتر تستخدم قاعدة معرفية مخزنة مسبقًا وتحاكي قدرة صنع القرار لدى البشر. تستخدم هذه الأنظمة المعقدة القدرة على التفكير وقواعد “الشرط” المحددة مسبقًا.
على عكس الأجهزة القائمة على التعليمات البرمجية الإجرائية التقليدية، فإن الأنظمة الخبيرة ذات كفاءة عالية في حل المشكلات المعقدة. بتوسيع الأمثلة المذكورة أعلاه قليلاً، فإن الطفل، بناءً على قاعدة المعرفة الموجودة مسبقًا لديه والقدرة على استنتاج الاستدلال قادر على تحليل المشكلات واقتراح طرق لحلها.
إدارة القرار
تعتمد أنظمة إدارة القرار الحديثة بشكل كبير على قدرات الذكاء الاصطناعي في تفسير البيانات وتحويلها إلى نماذج تنبؤية. تساعد هذه النماذج، على المدى الطويل، المنظمة على اتخاذ القرارات الضرورية والفعالة.
تُستخدم هذه الأنظمة على نطاق واسع في عدد كبير من التطبيقات على مستوى المؤسسات. توفر هذه التطبيقات إمكانات اتخاذ القرار الآلي لأي شخص أو منظمة تستخدمها.
إذا كان الطفل في المثال أعلاه يعتبر نظامًا لإدارة القرار، بناءً على مجموعة المعرفة وقدرات التفكير، فيجب أن يكون قادرًا على إدارة قراراته بشكل فعال. إذا تم منح الطفل إمكانية الوصول إلى بيانات سلوكية معينة لـ 10 أشخاص على سبيل المثال، فسيكون الطفل قادرًا على إجراء تنبؤات شبه دقيقة. ستحكم مثل هذه التنبؤات القرارات التي سيتخذها الطفل لمعالجة المشكلة المطروحة.
التعلم عميق
التعلم العميق هو مجموعة فرعية خاصة من التعلم الآلي تعتمد على الشبكات العصبية الاصطناعية. أثناء العملية، يتم التعلم على مستويات مختلفة حيث يكون كل مستوى قادرًا على تحويل مجموعة بيانات الإدخال إلى تمثيلات مركبة ومجردة.
يشير مصطلح “عميق” في هذا السياق إلى عدد مستويات تحويل البيانات التي يقوم بها نظام الكمبيوتر. تجد التكنولوجيا تطبيقاتها في مجموعة متنوعة من المجالات مثل رؤية الكمبيوتر، وتجميع الأخبار (القائم على المشاعر)، وتطوير روبوتات المحادثة الفعالة، والترجمات الآلية، وتجربة العملاء الغنية، وما إلى ذلك.
من أجل مثال أبسط، إذا كان الطفل في الأمثلة السابقة ينفذ تعليماً مقيداً بمستوى واحد فقط، فإن الناتج (الاستجابة) قد لا يكون خاصاً بالمشكلة ولكنه عام. التعلم على مستوى أعمق يساعد الطفل في فهم المشكلة بشكل أفضل. ومن ثم يمكن استنتاج أن التعلم أعمق، والاستجابة أكثر دقة.
أتمتة العمليات الروبوتية
يستخدم الذكاء الاصطناعي أيضًا بكثافة على المستويات الصناعية لأتمتة العمليات المختلفة. في حين أن الروبوتات اليدوية قادرة على إكمال المهمة، فإنها تفتقر إلى الأتمتة اللازمة لإكمال المهمة دون تدخل بشري.
تساعد مثل هذه الأنظمة الآلية في مجالات أكبر حيث لا يكون من الممكن توظيف البشر. إذا كان الطفل، في الأمثلة السابقة، يعتبر روبوتًا بدون ذكاء ، فيجب أن يعتمد على الآخرين في القيام بالأعمال المنزلية.
في حين أنه قد لا يزال قادرًا على إكمال عمله ، إلا أنه لن يكون قادرًا على القيام بكل ذلك بنفسه. يمكّنه الذكاء من العمل بشكل مستقل دون الحاجة إلى الاعتماد على أي تدخلات خارجية.
تحليل النصوص
يمكن تعريف تحليلات النص على أنها تحليل لبنية النص. تستخدم الأنظمة الذكية بشكل مصطنع تحليلات النص لتفسير وتعلم بنية النص ومعناه ومقاصده.
تجد مثل هذه الأنظمة تطبيقاتها في أنظمة الأمن والكشف عن الاحتيال. يمكن للنظام الذي يدعم الذكاء الاصطناعي التمييز بين أي نوعين من عينات النص دون أي تدخل بشري. هذا الاستقلال يجعل مثل هذا النظام فعالًا وفعالًا وأسرع من نظرائه من البشر.
سوف يكون ذكاء الطفل، في الأمثلة المذكورة أعلاه، قادرًا أيضًا على جعله قادرًا على التمييز بين كتابات اليد التي كتبها أفراد عائلته.
للتلخيص، ستجد أحدث التقنيات الرائجة في عالم الذكاء الاصطناعي في مجموعة متنوعة من التطبيقات في مختلف المجالات. في جميع الأمثلة المذكورة أعلاه، كان الطفل قادرًا على معالجة جميع المشكلات بشكل مستقل لأنه كان ذكيًا ولم يكن معتمداً على التعليمات الخارجية بل اعتمد على استدلالاته الخاصة.
الخاتمة
كونه متقدمًا للغاية وقادرًا على حل المشكلات المعقدة للغاية، فإن الذكاء الاصطناعي هو مفتاح المستقبل. تستفيد العديد من الصناعات والمنظمات اليوم من الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع لتلبية المتطلبات التي كان من الصعب جدًا تلبيتها في يوم من الأيام.
اقترحت الأبحاث الحديثة نموًا في مجال الذكاء الاصطناعي بمعدل 36.6٪ وستبلغ قيمته 190.60 مليار دولار بحلول عام 2025.
بينما تتوقع جميع تقنيات الذكاء الاصطناعي نموًا هائلاً، من المتوقع أن يحقق التعلم العميق أعلى معدل من حيث معدل النمو السنوي المركب (CAGR).
من حيث الحصة السوقية، من المتوقع أن تمتلك البرمجيات القائمة على الذكاء الاصطناعي أكبر حصة في السوق. بينما من حيث المنطقة الجغرافية، فإن منطقة آسيا والمحيط الهادئ هي المنافس الأول من حيث أعلى معدل نمو سنوي مركب (CAGR) وتحتفظ أمريكا الشمالية بأكبر حصة في السوق.
في غضون ما يقرب من عقدين من الزمن فقط، ترك الذكاء الاصطناعي علامة نموذجية في صناعة تكنولوجيا المعلومات اليوم. كما قدمت مجموعة رائعة من الأدوات والتطبيقات التي لها نطاق أوسع في مختلف المجالات.
لقد غيّر الذكاء الاصطناعي فهم العالم فيما يتعلق بقوة التفكير وطرق حل المشكلات. بالإضافة إلى ذلك، فقد أطلعنا أيضًا على مدى تعقيد الذكاء البشري.
في حين أن بعض الناس قد ينظرون إلى الذكاء الاصطناعي على أنه تهديد للوجود البشري، فإن الاستخدام المسؤول والمحدود سيساعد البشر والتكنولوجيا على التعايش معًا. سيساعد هذا التعايش معًا في إعادة تشكيل الواقع الذي نعيش فيه وتغيير وجه هذا العالم بالكامل.