Jannah Theme License is not validated, Go to the theme options page to validate the license, You need a single license for each domain name.
تقنية

فروع كلية علم الذكاء الاصطناعي السته


نظراً لتعقيد مجال الذكاء الاصطناعي يتم الخلط بين فروعه المتعددة، لكن بالاعتماد على عمل أنظمته يمكن تصنيفه إلى ستة فروع، يصف كل منها أسلوباً مختلفاً للتعلم وتطبيقات للاستخدام. نستعرض أدناه نظرة مفصلة حول أنواع الذكاء الاصطناعي وكيفية تصنيفها إلى فروع، إليك التفاصيل.

أنواع الذكاء الاصطناعي:

 

قبل شرح فروع كلية علم الذكاء الاصطناعي السته يجب شرح أنواع الذكاء الاصطناعي التي تختلف عن بعضها حسب مستويات التعقيد؛ تتراوح من آلة بسيطة تستجيب لبيئتها المباشرة فقط وصولاً إلى كائن افتراضي مدرك لذاته:

1. الآلة التفاعلية AI:

تسمح الآلة التفاعلية AI للبرنامج بالاستجابة للأحداث الجارية فقط، إذ لا يمكنها تذكر الماضي أو التنبؤ بالمستقبل. كما هو الحال في الكمبيوتر العملاق ديب بلو فهو قادر على الرد على حركات الشطرنج، فقد تغلب على أستاذ الشطرنج الكبير غاري كاسباروف في عامي 1996 و1997.

يمكن تشبيه الحالة بنجم البحر فهو يستطيع الرؤية والشعور والتفاعل، ولكنه لا يمتلك دماغ لتخزين الذكريات أو وضع الخطط.

2. ذاكرة محدودة الذكاء الاصطناعي:

تستخدم برنامج الذكاء الاصطناعي ذو الذاكرة المحدودة بيانات من الماضي القريب لاتخاذ خيارات مستنيرة ومحسنة؛ لكنها لا تخزن التجارب السابقة للاستفادة منها في المستقبل، كما هو الحال في السيارات ذاتية القيادة.

يمكن تشبيه هذا النوع بذبابة الفاكهة فهي تستطيع تذكر الأحداث لمدة من 24 إلى 96 ساعة فقط، تستخدم الذاكرة قصيرة المدى فقط للرد على الأحداث الجارية والتنبؤ بالمستقبل.

3. نظرية العقل الذكاء الاصطناعي (ToM):

تعبر نظرية العقل عن معرفة أن الآخرين يمتلكون القدرة على التفكير، إذ يستطيع فهم المشاعر البشرية والتفاعل معها، أو التنبؤ بما سيقوله الناس. يستخدم لإجراء استنتاجات بالاعتماد على تعبيرات وجه الشخص ولغة جسده وتجاربه السابقة، لكن لم يتم طرحه بعد.

هذا النوع أشبه بالببغاء الرمادي الأفريقي أليكس، الذي اشتهر بخداعه لطائر آخر في مختبر الأبحاث، فطلب منه إعطاء إجابات خاطئة على الأسئلة وحثه على نطق الكلمات بشكل خاطئ. ثم يعطي Alex بعد ذلك الإجابة الصحيحة ويحصل على مكافأة غذائية.

4. الذكاء الاصطناعي المدرك للذات:

الوعي الذاتي هو الاعتراف بالذات ككيان مستقل، هنا يفهم نظام الذكاء الاصطناعي الواعي ذاتياً أنه روبوت. كما يكون مدركاً لكيفية تأثير سلوكه على الآخرين، ويتعرف على دوافعه ومخاوفه، بالتالي يكون متساوي مع الإدراك البشري.

فروع الذكاء الاصطناعي السته:

 

تضم فروع كلية علم الذكاء الاصطناعي السته كيانات قد تكون تفاعلية، أو ذات ذاكرة محدودة، أو تمتلك نظرية العقل أو مدركة لذاتها. لكن تصنف برامج الذكاء الاصطناعي بالاعتماد على تطبيقاتها الواقعية وآلية تعلمها، وليس مقدار ما تستطيع فعله. فيما يلي الفروع الستة للذكاء الاصطناعي:

أولاً: فروع كلية الذكاء الاصطناعي، التعلم الآلي

 فروع كلية الذكاء الاصطناعي: التعلم الآلي

التعلم الآلي هو أسلوب يعطي الحواسيب القدرة على التعلم دون برمجتها، يمكّن الآلات من ترجمة البيانات وتنفيذها والتحقيق فيها لحل المشاكل الحياتية، تستخدم تطبيقات التعلم الآلي في الحياة اليومية.

تستخدم خوارزميات التعلم الآلي البيانات من التجارب السابقة بهدف تحسين الأداء مع الوقت، فهم يعالجون المعلومات ويحللونها ثم يفسرونها لحل المشكلات.

يقوم المطورون بتغذية برنامج التعلم الآلي بمجموعة من نماذج البيانات لتدريبه، ثمَّ عندما تواجه الخوارزمية المزيد من البيانات، تتحسن في اتخاذ القرار الصحيح.

أبرز تطبيقات هذا النوع السيارات ذاتية القيادة، والتعرف على الصور والكلام، ونماذج التنبؤ بالطلب، والبحث المفيد على شبكة الإنترنت. تتقارب بشكل أساسي مع التطبيقات التي تتكيف مع الخبرة وتحسن إمكانية اتخاذ القرار أو الدقة التنبؤية خلال فترة من الزمن.

يختار متخصصو البيانات أنواع التعلم الآلي لما يريدون التنبؤ به من البيانات بالاعتماد على أنواع البيانات المتوفرة بالتالي يصنف إلى عدة أنواع:

1. التعلم الخاضع للإشراف:

يغذي خبراء البيانات الخوارزميات ببيانات التدريب المصنفة وتحديد المتغيرات للخوارزميات للوصول إلى الارتباطات وإيجادها؛ إذ يتم تحديد كل من مدخلات ومخرجات الخوارزمية.

2. التعلم غير الخاضع للرقابة:

يحتوي خوارزميات تتدرب على البيانات غير المصنفة، ثمَّ تحلّل الخوارزمية مجموعات البيانات لاستخلاص ارتباطات أو استنتاجات ذات معنى. فمثلاً التحليل العنقودي يستخدم تحليل البيانات الاستكشافية للحصول على أنماط أو مجموعات مخفية أو مجمعة في مجموعات البيانات.

3. التعلم المعزز:

يستخدم لتعليم جهاز الكمبيوتر تنفيذ عملية متعددة الخطوات لها قواعد محددة بوضوح. إذ يصمّم المبرمجون خوارزمية لأداء مهمة ما وإعطائها إشارة إيجابية وسلبية لتكون بمثابة خوارزمية تنفذ لإكمال المهمة. أحياناً، تحدد الخوارزمية من تلقاء نفسها الإجراء الذي يجب عليها اتخاذه للتقدم.

ثانياً: فروع كلية الذكاء الاصطناعي، اللغة الطبيعية

 فروع كلية الذكاء الاصطناعي، اللغة الطبيعية

اللغة الطبيعية هو العلم الذي يعلم الكمبيوتر التحدث، تساعد على التواصل بين الكمبيوتر والإنسان. فهو يمكّن الحاسوب من قراءة البيانات وفهمها عن طريق محاكاة اللغة الطبيعية البشرية.

فمن خلال تدريب الخوارزميات على التعرف على الكلام البشري ومعالجته والاستجابة له، يمكن للناس استخدام أجهزة الكمبيوتر كأدوات اتصال. كما هو الحال في المساعدين الافتراضيين Siri وGoogle Translate وروبوتات الدردشة التفاعلية لخدمة العملاء.

اكتشاف البريد العشوائي، حيث يمكن لخوارزميات الكمبيوتر التحقق مما إذا كانت رسالة البريد الإلكتروني غير مرغوب فيها أم لا من خلال النظر إلى موضوع السطر أو نص البريد الإلكتروني.

ثالثاً: فروع كلية الذكاء الاصطناعي، الروبوتات

 فروع كلية الذكاء الاصطناعي، الروبوتات

الروبوتات هو مجال متعدد التخصصات للعلوم والهندسة مدمج مع الهندسة الميكانيكية والهندسة الكهربائية وعلوم الكمبيوتر وغيرها؛ إذ يمكنها التفاعل مع بيئتها دون أن يتحكم فيها البشر عن بعد، فهي تسمح لهم برمجتهم بالتعرف على الأشياء والرد عليها بأنفسهم.

تحدد تصميم الروبوتات وإنتاجها وتشغيلها واستخدامها، وتتعامل مع أنظمة الكمبيوتر للتحكم فيها والنتائج الذكية وتحويل المعلومات.

تُنشَر الروبوتات للقيام بعدة مهام يصعب على البشر القيام بها، تتضمن تلك المهام: خط التجميع لتصنيع السيارات، لنقل الأجسام الكبيرة في الفضاء بواسطة وكالة ناسا؛ يقوم باحثو الذكاء الاصطناعي أيضاً بتطوير الروبوتات باستخدام التعلم الآلي لتحديد التفاعل على المستويات الاجتماعية.

أبرز تطبيقات روبوتات الذكاء الاصطناعي التفاعلي هو المكنسة الكهربائية الأوتوماتيكية التي تستطييع تنفيذ إجراءات بسيطة كتجنب العقبات؛ في حين يوجد أجهزة أندرويد أكثر تقدماً كالروبوت صوفيا، التي تستخدم الخبرات السابقة لتوجيه قراراتها وتحسين قدرتها على التحدث.

رابعاً: فروع كلية الذكاء الاصطناعي، المنطق الضبابي

المنطق الضبابي هو أسلوب يمثل ويعدل المعلومات غير المؤكدة من خلال قياس درجة صحة الفرضية؛ يستخدم للتفكير في المفاهيم غير المؤكدة بشكل طبيعي، ملائماً ومرناً لتنفيذ تقنيات التعلم الآلي والمساعدة في تقليد الفكر البشري منطقياً.

يستخدم المنطق الضبابي منهج درجة الحقيقة لحل المشكلات، يختلف عن المنطق البوليانية المعتادة، الذي يقوم على منهج نعم أو لا للأسئلة.

إذ لا يمكن للنظام المنطقي اكتشاف حالة الطريق هل هو جافاً أو مغموراً بالمياه، لكن من خلال محاكاة كيفية اتخاذ الأشخاص الحقيقيين للقرارات، يمكن للمنطق الضبابي تحديد الطريق مبلل قليلاً، كما تستخدم أنظمة فرملة السيارة الأوتوماتيكية منطق ضبابي لتحديد مدى قوة الفرامل.

يمكن اعتباره تعميم للمنطق القياسي فهو يُظهر درجة من الحقيقة تتراوح بين 0.0 حتى 1.0. ففي حال  كان المفهوم صحيحاً تماماً، يكون المنطق القياسي هو 1.0 أما لو كان لمفهوم الخاطئ تماماً يكون المنطق القياسي هو 0.0. أمّا في المنطق الضبابي، يوجد قيمة وسيطة صحيحة جزئياً وكاذبة جزئياً.

خامساً: فروع كلية الذكاء الاصطناعي، النظم الخبيرة

 فروع كلية الذكاء الاصطناعي، النظم الخبيرة

يشير النظام الخبير إلى نظام كمبيوتر يحاكي ذكاء اتخاذ القرار للخبير البشري، من خلال استخلاص المعرفة من قاعدة معارفها عبر تطبيق قواعد الاستدلال والرؤى المتعلقة باستفسارات المستخدم.

تستخدم الأنظمة الخبيرة منطق “إذا إذن” لحل المشكلات المعقدة دون الاعتماد على البرمجة الإجرائية. فهم يمتلكون قاعدة معرفية مليئة بالحقائق والقواعد، ويستمد محرك الاستدلال من بنك المعلومات هذا لاتخاذ الخيارات.

يمكن تقييم فعالية النظام الخبير من خلال المعرفة المتراكمة في قاعدة المعرفة، فكلما زادت المعلومات المجمعة فيه، تعززت كفاءة النظام. إذ يقدم النظام الخبير اقتراحات بشأن الأخطاء الإملائية والأخطاء في محرك بحث جوجل.

تفيد للكشف عن الفيروسات وإدارة السجلات الطبية واكتشاف عمليات الاحتيال المحتملة في بنوك البيانات الكبيرة.

سادساَ: فروع كلية الذكاء الاصطناعي، التعلم العميق

فروع كلية الذكاء الاصطناعي، التعلم العميق 

يستخدم هذا النوع الشبكات العصبية وهي مجموعة من الخوارزميات تُستخدم لإيجاد العلاقات الأولية عبر مجموعات البيانات باستخدام عملية تحاكي عملية تشغيل الدماغ البشري.

تمنح خوارزمية التعلم العميق ثروة من البيانات على شكل صور، ثمَّ يقوم المبرمجين تدريبها على التعرف على المشاهد والأشياء والوجوه ثم يتذكر الصور السابقة لتخمين ما ينظر إليه حاليًا بدقة.

تستفيد الشبكات العصبية من علم الأعصاب إذ تحاكي الشبكة العصبية الدماغ البشري الذي يتكون من الخلايا العصبية وترميز الخلايا العصبية الدماغية في نظام أو آلة هو ما تعمله الشبكة العصبية.

حيث تكون الخلية العصبية عبارة عن وظيفة رياضية كوظائف التنشيط تقوم بجمع المعلومات وتصنيفها وفق بنية معينة، تنفذ الشبكة بقوة تقنيات إحصائية مختلفة كتحليل الانحدار لإنجاز المهام.

يفيد التعلم العميق من التنبؤ إلى أبحاث السوق لتفسير التصوير الطبي وتدريب السيارات ذاتية القيادة على التعرف على المشاة والتعرف على الأشخاص من الصور، الكشف عن الاحتيال، وتحليل المخاطر، والتنبؤ ببورصة الأوراق المالية، والمبيعات.

في الختام:

الجدير بالذّكر رغم أنَّ ثورة فروع كلية علم الذكاء الاصطناعي السته تثير قلق بعض الناس، لكن لديه تطبيقات مفيدة في العالم الحقيقي لجعل الحياة أسهل في المستقبل. فقد أصبحت كلمة طنانة في مختلف الصناعات والمنظمات، إذ تقوم عدة شركات بالترويج لها للاستفادة منها وخدمة الناس بأفضل شكل منها.

مقالات ذات صلة

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

زر الذهاب إلى الأعلى