يعمل الذكاء الاصطناعي على أتمتة التعلم والاكتشاف المتكرر من خلال البيانات، بدلاً من أتمتة المهام اليدوية، ويقوم الذكاء الاصطناعي بأداء مهام كمبيوترية متكررة وكبيرة الحجم، وهي تفعل ذلك بشكل موثوق ودون تعب، في حين لا يزال البشر نصر ضروري لإعداد النظام وطرح الأسئلة الصحيحة.
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 من خلال خوارزميات التعلم التدريجي للسماح للبيانات بالقيام بالبرمجة، يكتشف الذكاء الاصطناعي هيكلًا وانتظامًا في البيانات حتى تتمكن الخوارزميات من اكتساب المهارات، مثلما يمكن للخوارزمية أن تعلم نفسها أن تلعب الشطرنج، يمكنها أن تعلم نفسها المنتج الذي ستوصي به بعد ذلك على الإنترنت، وتتكيف النماذج عند إعطائها بيانات جديدة.
يحلل الذكاء الاصطناعي بيانات أكثر وأعمق باستخدام الشبكات العصبية التي تحتوي على العديد من الطبقات المخفية، كان بناء نظام للكشف عن الاحتيال بخمس طبقات مخفية أمرًا مستحيلًا، كل ذلك تغير مع قوة الكمبيوتر الهائلة والبيانات الضخمة، أنت بحاجة إلى الكثير من البيانات لتدريب نماذج التعلم العميق لأنها تتعلم مباشرة من البيانات.
يحقق الذكاء الاصطناعي دقة مذهلة من خلال الشبكات العصبية العميقة، على سبيل المثال، تعتمد تفاعلاتك مع Alexa و Google على التعلم العميق، وتزداد دقة هذه المنتجات كلما زاد استخدامها في المجال الطبي، يمكن الآن استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي من التعلم العميق والتعرف على الأشياء لتحديد السرطان في الصور الطبية بدقة محسنة.
يحصل الذكاء الاصطناعي على أقصى استفادة من البيانات، عندما تكون الخوارزميات ذاتية التعلم، فإن البيانات نفسها هي أحد الأصول، الإجابات موجودة في البيانات، عليك فقط تطبيق الذكاء الاصطناعي للعثور عليهم، نظرًا لأن دور البيانات أصبح الآن أكثر أهمية من أي وقت مضى، فيمكنه إنشاء ميزة تنافسية، إذا كان لديك أفضل البيانات في صناعة تنافسية، حتى لو طبق الجميع تقنيات مماثلة، فستفوز أفضل البيانات.
كيف يتم استخدام الذكاء الاصطناعي؟
كل صناعة لديها طلب كبير على قدرات الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك الأنظمة التي يمكن استخدامها للأتمتة والتعلم والمساعدة القانونية والإخطار بالمخاطر والبحث، تشمل الاستخدامات المحددة للذكاء الاصطناعي في ما يلي:
- خدمات التسويق والتسوق : يوفر الذكاء الاصطناعي إمكانات تسوق افتراضية تقدم توصيات مخصصة وتناقش خيارات الشراء مع المستهلك، سيتم أيضًا تحسين تقنيات إدارة المخزون وتخطيط الموقع باستخدام الذكاء الاصطناعي.
- الرعاىة الصحية: يمكن أن توفر تطبيقات الذكاء الاصطناعي الطب الشخصي وقراءات الأشعة السينية، يمكن لمساعدي الرعاية الصحية الشخصية العمل كمدربين على الحياة، لتذكيرك بتناول حبوب منع الحمل أو ممارسة الرياضة أو تناول الطعام الصحي.
- في مجال التصنيع: يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل بيانات IoT الخاصة بالمصنع أثناء تدفقها من المعدات المتصلة للتنبؤ بالحمل والطلب المتوقعين باستخدام الشبكات المتكررة، وهو نوع معين من شبكات التعلم العميق المستخدمة مع بيانات التسلسل.
- الخدمات المصرفية: يعزز الذكاء الاصطناعي سرعة ودقة وفعالية الجهود البشرية في المؤسسات المالية، يمكن استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحديد المعاملات التي من المحتمل أن تكون احتيالية، واعتماد نظام تسجيل ائتماني سريع ودقيق، بالإضافة إلى أتمتة مهام إدارة البيانات المكثفة يدويًا.
- إنقاذ الأنواع المهددة بالانقراض: الأنواع الرئيسية مثل الفهد تختفي ومعهم التنوع البيولوجي الذي يدعمنا جميعًا، تستكشف WildTrack قيمة الذكاء الاصطناعي في الحفظ، لتحليل آثار الأقدام بالطريقة التي يقوم بها المتتبعون الأصليون وحماية هذه الحيوانات المهددة بالانقراض.
بالإضافة إلى ذلك، تعمل العديد من التقنيات على تمكين ودعم الذكاء الاصطناعي:
تعتمد رؤية الكمبيوتر على التعرف على الأنماط والتعلم العميق للتعرف على ما 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، المرحلة التالية من البرمجة اللغوية العصبية هي التفاعل اللغوي الطبيعي، والذي يسمح للبشر بالتواصل مع أجهزة الكمبيوتر باستخدام لغة عادية يومية لأداء المهام.
- تعد وحدات المعالجة الرسومية مفتاحًا للذكاء الاصطناعي لأنها توفر قوة الحوسبة الثقيلة المطلوبة للمعالجة التكرارية، يتطلب تدريب الشبكات العصبية بيانات كبيرة بالإضافة إلى قوة حسابية.
- يولد إنترنت الأشياء كميات هائلة من البيانات من الأجهزة المتصلة، ومعظمها غير محلل، سيسمح لنا أتمتة النماذج باستخدام الذكاء الاصطناعي باستخدام المزيد منها.
- يجري تطوير خوارزميات متقدمة ودمجها بطرق جديدة لتحليل المزيد من البيانات بشكل أسرع وعلى مستويات متعددة، هذه المعالجة الذكية هي المفتاح لتحديد الأحداث النادرة والتنبؤ بها، وفهم الأنظمة المعقدة وتحسين السيناريوهات الفريدة.
- واجهات برمجة التطبيقات عبارة عن حزم محمولة من التعليمات البرمجية التي تجعل من الممكن إضافة وظائف AI إلى المنتجات الحالية وحزم البرامج، يمكنهم إضافة قدرات التعرف على الصور لأنظمة الأمن المنزلية وإمكانيات الأسئلة والأجوبة التي تصف البيانات، أو تنشئ تسميات توضيحية وعناوين رئيسية، أو تستدعي أنماطًا ورؤى مثيرة للاهتمام في البيانات.
بإختصار، الهدف من الذكاء الاصطناعي هو توفير برنامج يمكنه تفسير المدخلات وشرح المخرجات، سيوفر الذكاء الاصطناعي تفاعلات شبيهة بالبشر مع البرامج ويقدم دعم اتخاذ القرار لمهام محددة، لكنه ليس بديلاً للبشر ولن يكون في أي وقت قريبًا.
