الذكاء الاصطناعي (AI) هو محاكاة عمليات الذكاء البشري بواسطة الآلات، وبشكل أكثر تحديدًا، أنظمة الكمبيوتر، وتشمل هذه العمليات ثلاث مراحل.
بادئ ذي بدء، التعلم، أي الحصول على المعلومات وقواعد استخدامها، ثم الاستدلال أو استخدام القواعد لاستخلاص استنتاجات تقريبية أو نهائية، وأخيرًا، التصحيح الذاتي، و تشمل التطبيقات الخاصة بالذكاء الاصطناعي الضيق والتعرف على الوجه ورؤية الكمبيوتر .
يمكن تصنيف الذكاء الاصطناعي على أنه ضعيف أو قوي، فالذكاء الاصطناعي الضعيف، أو الذكاء الاصطناعي الضيق، هو نظام ذكاء اصطناعي تم تصميمه وتدريبه على مهمة معينة، وبالتالي، فإن المساعدين الشخصيين الافتراضيين مثل Siri من Apple هم شكل ضعيف من الذكاء الاصطناعي.
أما الذكاء الاصطناعي القوي، أو الذكاء العام الاصطناعي، فيمتلك قدرات معرفية بشرية، عند تقديم مهمة غير معروفة، يكون نظام الذكاء الاصطناعي الجيد قادرًا على إيجاد حل دون تدخل بشري.
يمكن أن تكون تكاليف الأجهزة والبرامج والموظفين للذكاء الاصطناعي مرتفعة، يقوم العديد من البائعين بتضمين مكونات الذكاء الاصطناعي في عروضهم القياسية بالإضافة إلى الوصول إلى منصات AIaaS الذكاء الاصطناعي كخدمة يسمح للأفراد والشركات بتجربة الذكاء الاصطناعي واختبار منصات متعددة قبل الالتزام.
تشمل عروض الحوسبة السحابية للذكاء الاصطناعي الشهيرة مثل خدمات Amazon AI ومساعد IBM Watson وخدمات Microsoft Cognitive وخدمات Google AI
الذكاء المعزز لعامة الناس
تقدم أدوات الذكاء الاصطناعي AI مجموعة من الميزات الجديدة للشركات، فإن استخدام الذكاء الاصطناعي يثير أسئلة أخلاقية في الواقع، فإن خوارزميات التعلم العميق تدعم العديد من أدوات الذكاء الاصطناعي الأكثر تقدمًا.
فإن ذكاءهم يعتمد على البيانات المقدمة لهم أثناء التدريب نظرًا لأن الإنسان يختار البيانات المستخدمة في تدريب برنامج الذكاء الاصطناعي AI، فإن خطر التحيز البشري متأصل ويجب مراقبته بعناية.
يعتقد بعض خبراء الصناعة أن مصطلح “الذكاء الاصطناعي AI” يرتبط ارتباطًا وثيقًا بالثقافة الشعبية لدرجة أن الجمهور لديه مخاوف غير واقعية بشأن الذكاء الاصطناعي ومن غير المرجح أن يتوقعه لكيفية تغيير مكان العمل والحياة بشكل عام.
فيما يأمل الباحثون والمسوقون في أن تساعد تسمية ” الذكاء المعزز ” التي لها دلالة أكثر حيادية، الناس اعتقدوا أن الذكاء الاصطناعي سيؤدي ببساطة إلى تحسين المنتجات والخدمات، لكن قبل كل شيء انها لن تحل محل البشر الذين يستخدمونها.
أنواع الذكاء الاصطناعي AI
وفقًا لأريند هينتز الأستاذ المساعد في علم الأحياء التكاملي وعلوم الكمبيوتر والهندسة في جامعة ولاية ميتشيغان، هناك أربعة أنواع من الذكاء الاصطناعي AI، بعضها غير موجود بعد.
الآلات التفاعلية: وتشمل الأمثلة Deep Blue برنامج الشطرنج IBM الذي تغلب على Garry Kasparov في التسعينيات، يمكن لـ Deep Blue تحديد القطع على السبورة والتنبؤ، إلا أنه ليست لديه ذاكرة، لذلك فهو لا يتعلم من تجاربه السابقة، و يقوم فقط بتحليل الحركات المحتملة ويختار الحركات الأكثر إستراتيجية، ولا يمكن تطبيق Deep Blue على مواقف أخرى.
ثم هناك ذاكرة محدودة، فيمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي AI الخاصة بها استخدام الخبرات السابقة لإبلاغ القرارات المستقبلية، تم تصميم بعض وظائف صنع القرار للسيارات ذاتية القيادة بهذه الطريقة، و لا يتم الاحتفاظ بهذه الملاحظات إلى أجل غير مسمى.
بعد ذلك تأتي نظرية العقل نوع من الذكاء الاصطناعي AI غير موجود بعد، يشير مصطلح علم النفس هذا إلى فهم معتقدات ورغبات ونوايا الآخرين، والتي تؤثر على قراراتهم، والفئة الأخيرة تتعلق بالوعي الذاتي الذي لم يوجد بعد، هذا هو، الذكاء الاصطناعي مع الشعور بالذات والوعي، وبالتالي، سيكونون قادرين على فهم حالتهم الحالية، ولكن أيضًا استنتاج ما يشعر به الآخرون.
أمثلة على تقنية الذكاء الاصطناعي AI
يتم دمج الذكاء الاصطناعي في أنواع مختلفة من التقنيات، منها ستة أمثلة.
الأتمتة
إنه ما يجعل النظام أو العملية تعمل تلقائيًا، على سبيل المثال، يمكن برمجة RPA (أتمتة العمليات الروبوتية) لأداء مهام متكررة أسرع من البشر.
لو تعلم الآلة
التعلم الآلي هو علم جعل الكمبيوتر يقوم بأشياء بدون برمجته، التعلم العميق هو مجموعة فرعية من هذا، والتي يمكن اعتبارها أتمتة التحليلات التنبؤية، هناك ثلاثة أنواع مختلفة.
- التعلم الخاضع للإشراف حيث يتم تصنيف مجموعات البيانات بحيث يتم اكتشاف الأنماط ثم إعادة استخدامها.
- التعلم غير الخاضع للإشراف فلا يتم تصنيف مجموعات البيانات، ولكن يتم فرزها بناءً على أوجه التشابه أو الاختلافات.
- التعلم المعزز والذي لا يتم تسمية مجموعات البيانات، لكن الذكاء الاصطناعي AI يتلقى التعليقات بعد اتخاذ الإجراء.
الرؤية الحاسوبية
إنها تقنية تلتقط وتحلل المعلومات المرئية باستخدام الكاميرا، يتم استخدامه في تحديد التوقيع أو تحليل الصور الطبية.
معالجة اللغة الطبيعية NLP
معالجة اللغة الطبيعية هي معالجة لغة الإنسان بواسطة برنامج، يعد اكتشاف البريد العشوائي مثالًا قديمًا، حيث تستند الأساليب الحالية على التعلم الآلي، ولذلك فهي تشمل ترجمة النص وتحليل المشاعر والتعرف على الصوت.
الروبوتات
يتعلق الأمر بتصميم وتصنيع الروبوتات، ثم يتم استخدامها في خطوط التجميع لإنتاج السيارات، أو بواسطة وكالة ناسا لنقل الأجسام الكبيرة في الفضاء، يحاول الباحثون الآن دمج التعلم الآلي لبناء روبوتات يمكنها التفاعل في السياقات الاجتماعية.
السيارات ذاتية القيادة
تجمع هذه المركبات بين رؤية الكمبيوتر والتعرف على الصور والتعلم العميق، ويطور الذكاء الاصطناعي AI قدرة آلية على قيادة السيارة، وأثناء البقاء في حارة معينة وتجنب العوائق غير المتوقعة، مثل المشاة.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي AI
لقد شق الذكاء الاصطناعي طريقه إلى عدد من المجالات، يمكننا أن نذكر على وجه الخصوص الصحة، فيما يتم استخدام التعلم الآلي لتحقيق تشخيصات أفضل وأسرع.
واحدة من أفضل التقنيات المعروفة هي IBM Watson يفهم اللغة الطبيعية ويستطيع الإجابة على الأسئلة المطروحة عليه، ويستفيد من بيانات المريض ومصادر البيانات الأخرى المتاحة لتشكيل فرضية، والتي تقدم بعد ذلك مع مخطط تسجيل الثقة.
في مجال الأعمال التجارية، يدمج التعلم الآلي الأنظمة الأساسية للتحليلات وإدارة علاقات العملاء (CRM ) لخدمة العملاء بشكل أفضل، وتدمج Chatbots مواقع الويب للإجابة على الأسئلة ومساعدة العملاء، في التعليم، يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة عملية الدرجات لتوفير الوقت للمعلمين.
هنا يمكن للذكاء الاصطناعي أن يغير الطريقة التي يتعلم بها الطلاب، أو حتى يحل محل بعض المعلمين، وفي مجال التمويل، يجمع الذكاء الاصطناعي البيانات الشخصية ويقدم المشورة المالية، تم تطبيق بعض البرامج مثل IBM Watson على عملية شراء المنزل، و تعد الصناعة التحويلية مجالًا كان في طليعة دمج الروبوتات في سير العمل.
مخاوف تتعلق بالسلامة والأخلاق
يثير مفهوم السيارات ذاتية القيادة تساؤلات حول السلامة والأخلاق، يمكن اختراق المركبات، وفي سياق حادث، فإن المسؤولية غير واضحة، بالإضافة إلى ذلك، يمكن وضع السيارات ذاتية القيادة في موقف لا مفر منه، مما يجبر الذكاء الاصطناعي على اتخاذ قرار أخلاقي بشأن كيفية تقليل الضرر، مصدر قلق رئيسي آخر هو خطر إساءة استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي.
في الواقع، بدأ المتسللون في استخدام أدوات التعلم الآلي المتطورة للوصول إلى الأنظمة الحساسة، هذا يزيد من تعقيد قضية الأمن، فتم تحويل أدوات إنشاء الفيديو والصوت المستندة إلى التعلم العميق بسرعة إلى إنشاء تقنية التزييف العميق، وهي تقنية تركيب الصور هذه التي تسمح بالتبديل الذكي للوجوه.
على الرغم من المخاطر المحتملة، هناك القليل من التنظيمات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، عندما توجد قوانين، فإنها تنطبق بشكل غير مباشر فقط على أنظمة الذكاء الاصطناعي وتفرض اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) قيودًا صارمة على طريقة استخدام الشركات لبيانات المستهلك، فإن هذه اللائحة تعيق التعلم وبعض وظائف الذكاء الاصطناعي المخصصة للمستهلكين.
