لماذا الذكاء الاصطناعي مهم؟ ما هي المزايا والعيوب

ما هو الذكاء الاصطناعي 

 هو محاكاة عمليات الذكاء البشري بواسطة الآلات ، وخاصة أنظمة الكمبيوتر. تشمل التطبيقات المحددة الذكاء الاصطناعي الأنظمة الخبيرة ومعالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الكلام ورؤية الآلة.

كيف يعمل الذكاء الاصطناعي؟

مع تسارع الضجة حول الذكاء الاصطناعي ، كان البائعون يتدافعون للترويج لكيفية استخدام منتجاتهم وخدماتهم الذكاء الاصطناعي. غالبا ما يشير إليه الذكاء الاصطناعي هو ببساطة أحد مكونات الذكاء الاصطناعي ، مثل التعلم الآلي. يتطلب الذكاء الاصطناعي أساسا من الأجهزة والبرامج المتخصصة لكتابة وتدريب خوارزميات التعلم الآلي.  

بشكل عام ، تعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي عن طريق استيعاب كميات كبيرة من بيانات التدريب المصنفة ، وتحليل البيانات بحثا عن الارتباطات والأنماط ، واستخدام هذه الأنماط لعمل تنبؤات حول الحالات المستقبلية. 

وبهذه الطريقة ، يمكن لروبوت الدردشة الذي يتم تغذيته بأمثلة على الدردشات النصية أن يتعلم إنتاج تبادلات نابضة بالحياة مع الأشخاص ، أو يمكن لأداة التعرف على الصور أن تتعلم تحديد الكائنات ووصفها في الصور من خلال مراجعة ملايين الأمثلة.

تركز البرمجة الذكاء الاصطناعي على ثلاث مهارات معرفية: التعلم والتفكير والتصحيح الذاتي.

عمليات التعلم.

 يركز هذا الجانب من برمجة الذكاء الاصطناعي على الحصول على البيانات وإنشاء قواعد لكيفية تحويل البيانات إلى معلومات قابلة للتنفيذ. توفر القواعد ، التي تسمى الخوارزميات ، لأجهزة الحوسبة إرشادات خطوة بخطوة حول كيفية إكمال مهمة محددة.

 عمليات التفكير: 

يركز هذا الجانب من برمجة الذكاء الاصطناعي على اختيار الخوارزمية المناسبة للوصول إلى النتيجة المرجوة.

عمليات التصحيح الذاتي: 

تم تصميم هذا الجانب من برمجة الذكاء الاصطناعي لضبط الخوارزميات باستمرار والتأكد من أنها توفر أدق النتائج الممكنة.

لماذا الذكاء الاصطناعي مهم؟

الذكاء الاصطناعي مهم لأنه يمكن أن يعطي الشركات نظرة ثاقبة لعملياتها التي ربما لم تكن على علم بها من قبل ولأنه ، في بعض الحالات ، يمكن الذكاء الاصطناعي أداء المهام بشكل أفضل من البشر. خاصة عندما يتعلق الأمر بالمهام المتكررة الموجهة نحو التفاصيل مثل تحليل أعداد كبيرة من المستندات القانونية لضمان ملء الحقول ذات الصلة بشكل صحيح ، غالبا ما تكمل أدوات الذكاء الاصطناعي المهام بسرعة وبأخطاء قليلة نسبيا.

وقد ساعد ذلك في تأجيج انفجار الكفاءة وفتح الباب أمام فرص عمل جديدة تماما لبعض الشركات الكبيرة. قبل الموجة الحالية من الذكاء الاصطناعي ، كان من الصعب تخيل استخدام برامج الكمبيوتر لربط الركاب بسيارات الأجرة ، ولكن اليوم أصبحت أوبر واحدة من أكبر الشركات في العالم من خلال القيام بذلك.

 يستخدم خوارزميات التعلم الآلي المتطورة للتنبؤ بالوقت الذي من المحتمل أن يحتاج فيه الأشخاص إلى ركوب في مناطق معينة ، مما يساعد بشكل استباقي على جعل السائقين على الطريق قبل الحاجة إليهم. 

كمثال آخر ، أصبحت Google واحدة من أكبر اللاعبين لمجموعة من الخدمات عبر الإنترنت باستخدام التعلم الآلي لفهم كيفية استخدام الأشخاص لخدماتهم ثم تحسينها. في عام 2017 ، أعلن الرئيس التنفيذي للشركة ، ساندر بيتشاي ، أن Google ستعمل كشركة "الذكاء الاصطناعي أولا".

  ما هي مزايا وعيوب الذكاء الاصطناعي؟

تتطور الشبكات العصبية الاصطناعية وتقنيات الذكاء الاصطناعي للتعلم العميق بسرعة ، ويرجع ذلك أساسا إلى الذكاء الاصطناعي تعالج كميات كبيرة من البيانات بشكل أسرع بكثير وتجعل التنبؤات أكثر دقة مما هو ممكن بشريا.

في حين أن الحجم الهائل من البيانات التي يتم إنشاؤها على أساس يومي من شأنه أن يدفن باحثا بشريا ، فإن التطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تستخدم التعلم الآلي يمكن أن تأخذ تلك البيانات وتحولها بسرعة إلى معلومات قابلة للتنفيذ. حتى كتابة هذه السطور ، فإن العيب الأساسي لاستخدام الذكاء الاصطناعي هو أنه من المكلف معالجة كميات كبيرة من البيانات التي تتطلبها الذكاء الاصطناعي البرمجة.

المزايا : جيد في الوظائف الموجهة نحو التفاصيل ؛ تقليل الوقت للمهام الثقيلة للبيانات ؛ يقدم نتائج متسقة ؛ والوكلاء الظاهريون الذين يعملون بنظام الذكاء الاصطناعي متاحون دائما.

العيوب : مكلف، يتطلب خبرة فنية عميقة ؛ محدودية المعروض من العمال المؤهلين لبناء أدوات الذكاء الاصطناعي ؛ يعرف فقط ما تم عرضه ؛ وعدم القدرة على التعميم من مهمة إلى أخرى.

  

ما هي  أنواع من الذكاء الاصطناعي؟

أوضح أرند هينتز، الأستاذ المساعد في علم الأحياء التكاملي وعلوم وهندسة الكمبيوتر في جامعة ولاية ميشيغان، في مقال نشر عام 2016 أنه يمكن تصنيف الذكاء الاصطناعي إلى أربعة أنواع، بدءا من الأنظمة الذكية الخاصة بالمهام المستخدمة على نطاق واسع اليوم والتقدم إلى الأنظمة الواعية، والتي لم تكن موجودة بعد. الفئات هي كما يلي:

النوع 1: الآلات التفاعلية.

لا تحتوي أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه على ذاكرة وهي خاصة بالمهمة. مثال على ذلك هو Deep Blue ، برنامج الشطرنج IBM الذي تغلب على Garry Kasparov في 1990s. يمكن ل Deep Blue تحديد القطع الموجودة على رقعة الشطرنج وإجراء تنبؤات ، ولكن نظرا لعدم وجود ذاكرة ، لا يمكنها استخدام التجارب السابقة لإبلاغ التجارب المستقبلية.

النوع 2: ذاكرة محدودة.

تحتوي أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه على ذاكرة ، لذا يمكنها استخدام التجارب السابقة لإبلاغ القرارات المستقبلية. تم تصميم بعض وظائف صنع القرار في السيارات ذاتية القيادة بهذه الطريقة.

النوع 3: نظرية العقل.

 نظرية العقل هي مصطلح علم النفس. عند تطبيقه على الذكاء الاصطناعي ، فهذا يعني أن النظام سيكون لديه الذكاء الاجتماعي لفهم العواطف. سيكون هذا النوع من الذكاء الاصطناعي قادرا على استنتاج النوايا البشرية والتنبؤ بالسلوك ، وهي مهارة ضرورية لأنظمة الذكاء الاصطناعي لتصبح أعضاء لا يتجزأ من الفرق البشرية.

النوع 4: الوعي الذاتي. 

في هذه الفئة ، تتمتع أنظمة الذكاء الاصطناعي بإحساس بالذات ، مما يمنحها الوعي. الآلات ذات الوعي الذاتي تفهم حالتها الحالية. هذا النوع من الذكاء الاصطناعي غير موجود بعد.

تطور الذكاء الاصطناعي

 تم دمج الذكاء الاصطناعي في مجموعة متنوعة من أنواع التكنولوجيا المختلفة. فيما يلي ستة أمثلة:

1- اتمته. 

 عند إقرانها بتقنيات الذكاء الاصطناعي ، يمكن لأدوات الأتمتة توسيع حجم وأنواع المهام المنجزة. مثال على ذلك هو أتمتة العمليات الروبوتية (RPA) ، وهو نوع من البرامج التي تعمل على أتمتة مهام معالجة البيانات المتكررة القائمة على القواعد التي يقوم بها البشر تقليديا. عند دمجها مع التعلم الآلي وأدوات الذكاء الاصطناعي الناشئة، يمكن لتقنية RPA أتمتة أجزاء أكبر من وظائف المؤسسة، مما يمكن روبوتات RPA التكتيكية من تمرير المعلومات من الذكاء الاصطناعي والاستجابة لتغييرات العملية.

2- التعلم الآلي. 

هذا هو علم جعل الكمبيوتر يعمل بدون برمجة. التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي يمكن اعتبارها ، بعبارات بسيطة للغاية ، أتمتة التحليلات التنبؤية. هناك ثلاثة أنواع من خوارزميات التعلم الآلي:

 التعلم تحت الإشراف.

يتم تصنيف مجموعات البيانات بحيث يمكن اكتشاف الأنماط واستخدامها لتسمية مجموعات البيانات الجديدة.

 التعلم غير الخاضع للإشراف.

 لا يتم تصنيف مجموعات البيانات ويتم فرزها وفقا لأوجه التشابه أو الاختلاف.

 التعلم المعزز.

 لا يتم تصنيف مجموعات البيانات ، ولكن بعد تنفيذ إجراء أو عدة إجراءات ، يتم إعطاء نظام الذكاء الاصطناعي ملاحظات.

3- رؤية الآلة. 

هذه التكنولوجيا تعطي آلة القدرة على الرؤية. تلتقط رؤية الآلة المعلومات المرئية وتحللها باستخدام الكاميرا والتحويل من التناظرية إلى الرقمية ومعالجة الإشارات الرقمية. غالبا ما تتم مقارنته بالبصر البشري ، لكن رؤية الآلة ليست مقيدة بعلم الأحياء ويمكن برمجتها للرؤية من خلال الجدران ، على سبيل المثال. يتم استخدامه في مجموعة من التطبيقات من تحديد التوقيع إلى تحليل الصور الطبية. غالبا ما يتم خلط رؤية الكمبيوتر ، التي تركز على معالجة الصور القائمة على الآلة ، مع رؤية الآلة.

معالجة اللغة الطبيعية (NLP). 

هذه هي معالجة اللغة البشرية بواسطة برنامج كمبيوتر. أحد أقدم وأشهر الأمثلة على البرمجة اللغوية العصبية هو اكتشاف البريد العشوائي ، والذي ينظر إلى سطر الموضوع ونص البريد الإلكتروني ويقرر ما إذا كان غير هام. تعتمد الأساليب الحالية للبرمجة اللغوية العصبية على التعلم الآلي. تتضمن مهام البرمجة اللغوية العصبية ترجمة النص وتحليل المشاعر والتعرف على الكلام.

الروبوتات. 

يركز هذا المجال الهندسي على تصميم وتصنيع الروبوتات. غالبا ما تستخدم الروبوتات لأداء المهام التي يصعب على البشر القيام بها أو أدائها باستمرار. على سبيل المثال ، يتم استخدام الروبوتات في خطوط التجميع لإنتاج السيارات أو بواسطة وكالة ناسا لنقل الأجسام الكبيرة في الفضاء. يستخدم الباحثون أيضا التعلم الآلي لبناء روبوتات يمكنها التفاعل في البيئات الاجتماعية.

السيارات ذاتية القيادة. 

تستخدم المركبات ذاتية القيادة مزيجا من رؤية الكمبيوتر والتعرف على الصور والتعلم العميق لبناء مهارة آلية في قيادة مركبة أثناء البقاء في حارة معينة وتجنب العوائق غير المتوقعة ، مثل المشاة.

 

شق الذكاء الاصطناعي طريقه إلى مجموعة متنوعة من الأسواق. فيما يلي تسعة أمثلة.

الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية. 

أكبر الرهانات هي على تحسين نتائج المرضى وخفض التكاليف. تطبق الشركات التعلم الآلي لإجراء تشخيصات أفضل وأسرع من البشر. واحدة من أفضل تقنيات الرعاية الصحية المعروفة هي IBM Watson. يفهم اللغة الطبيعية ويمكنه الرد على الأسئلة المطروحة عليها. يقوم النظام باستخراج بيانات المريض ومصادر البيانات الأخرى المتاحة لتشكيل فرضية ، والتي يقدمها بعد ذلك مع مخطط تسجيل الثقة. تشمل تطبيقات الذكاء الاصطناعي الأخرى استخدام مساعدي الصحة الافتراضية عبر الإنترنت وروبوتات الدردشة لمساعدة المرضى وعملاء الرعاية الصحية في العثور على المعلومات الطبية وجدولة المواعيد وفهم عملية الفوترة وإكمال العمليات الإدارية الأخرى. كما يتم استخدام مجموعة من التقنيات الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالأوبئة مثل COVID-19 ومكافحتها وفهمها.

الذكاء الاصطناعي في مجال الأعمال.

يتم دمج خوارزميات التعلم الآلي في التحليلات ومنصات إدارة علاقات العملاء (CRM) للكشف عن معلومات حول كيفية خدمة العملاء بشكل أفضل. تم دمج Chatbots في مواقع الويب لتقديم خدمة فورية للعملاء. أصبحت أتمتة الوظائف أيضا نقطة نقاش بين الأكاديميين ومحللي تكنولوجيا المعلومات.

الذكاء الاصطناعي في التعليم

 يمكن الذكاء الاصطناعي أتمتة التقديرات، مما يمنح المعلمين مزيدا من الوقت. يمكنه تقييم الطلاب والتكيف مع احتياجاتهم ، مما يساعدهم على العمل بالسرعة التي تناسبهم. يمكن للمعلمين الذكاء الاصطناعي تقديم دعم إضافي للطلاب ، مما يضمن بقائهم على المسار الصحيح. ويمكن أن يغير أين وكيف يتعلم الطلاب ، وربما يحل محل بعض المعلمين.

الذكاء الاصطناعي في مجال التمويل. 

الذكاء الاصطناعي في تطبيقات التمويل الشخصي ، مثل Intuit Mint أو TurboTax ، تعطل المؤسسات المالية. تقوم تطبيقات مثل هذه بجمع البيانات الشخصية وتقديم المشورة المالية. تم تطبيق برامج أخرى ، مثل IBM Watson ، على عملية شراء منزل. اليوم ، يقوم برنامج الذكاء الاصطناعي بالكثير من التداول في وول ستريت.

الذكاء الاصطناعي في القانون. 

غالبا ما تكون عملية الاكتشاف - غربلة الوثائق - في القانون مربكة للبشر. يؤدي استخدام الذكاء الاصطناعي للمساعدة في أتمتة العمليات كثيفة العمالة في الصناعة القانونية إلى توفير الوقت وتحسين خدمة العملاء. تستخدم شركات المحاماة التعلم الآلي لوصف البيانات والتنبؤ بالنتائج ، ورؤية الكمبيوتر لتصنيف واستخراج المعلومات من المستندات ومعالجة اللغة الطبيعية لتفسير طلبات الحصول على المعلومات.

الذكاء الاصطناعي في التصنيع.

 كان التصنيع في طليعة دمج الروبوتات في سير العمل. على سبيل المثال ، تعمل الروبوتات الصناعية التي تمت برمجتها في وقت ما لأداء مهام فردية وفصلها عن العمال البشريين ، بشكل متزايد كروبوتات مشتركة: روبوتات أصغر متعددة المهام تتعاون مع البشر وتتحمل مسؤولية المزيد من أجزاء الوظيفة في المستودعات وأرضيات المصانع ومساحات العمل الأخرى.

الذكاء الاصطناعي في القطاع المصرفي.

 تستخدم البنوك بنجاح روبوتات الدردشة لتوعية عملائها بالخدمات والعروض والتعامل مع المعاملات التي لا تتطلب تدخلا بشريا. يتم استخدام الذكاء الاصطناعي المساعدين الافتراضيين لتحسين وخفض تكاليف الامتثال للوائح المصرفية. تستخدم المؤسسات المصرفية أيضا الذكاء الاصطناعي لتحسين عملية صنع القرار بشأن القروض ، ووضع حدود الائتمان وتحديد فرص الاستثمار.

الذكاء الاصطناعي في مجال النقل. 

بالإضافة إلى الدور الأساسي لشركة الذكاء الاصطناعي في تشغيل المركبات ذاتية القيادة ، يتم استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي في النقل لإدارة حركة المرور ، والتنبؤ بتأخير الرحلات ، وجعل الشحن البحري أكثر أمانا وكفاءة.

الذكاء الاصطناعي في مجال الأمن . 

الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على رأس قائمة الكلمات الطنانة التي يستخدمها بائعو الأمان اليوم لتمييز عروضهم. وتمثل تلك المصطلحات أيضا تكنولوجيات قابلة للتطبيق حقا. تستخدم المؤسسات التعلم الآلي في برامج إدارة المعلومات الأمنية والأحداث (SIEM) والمجالات ذات الصلة لاكتشاف الحالات الشاذة وتحديد الأنشطة المشبوهة التي تشير إلى التهديدات. من خلال تحليل البيانات واستخدام المنطق لتحديد أوجه التشابه مع التعليمات البرمجية الضارة المعروفة ، يمكن الذكاء الاصطناعي توفير تنبيهات للهجمات الجديدة والناشئة في وقت أقرب بكثير من الموظفين البشريين وتكرارات التكنولوجيا السابقة. تلعب التكنولوجيا الناضجة دورا كبيرا في مساعدة المؤسسات على محاربة الهجمات الإلكترونية.

مقتبس ،  مترجم