ماهي مجالات الذكاء الاصطناعي لعام 2023 ؟

1 ما هو الذكاء الاصطناعي (AI) ؟

الذكاء الاصطناعي (AI) هو استخدام أجهزة الكمبيوتر للقيام بمهام كانت في السابق بحاجة إلى ذكاء بشري، حيث يتمتع بالقدرة على معالجة كميات هائلة من البيانات بطرق لا يستطيع البشر القيام بها.

فالهدف من تطبيقات الذكاء الاصطناعي هو أن تكون قادرًة على محاكاة القدرات البشرية مثل التعرف على الأنماط واتخاذ القرار والاستجابة بكفائة عالية مثل العقل البشري.لهاذا نجد ان استخدامات ومجالات الذكاء الاصطناعي تعددت في تنفيذ وظائف شبيهة بالبشر.

يتم استخدام التعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية بشكل كبير في غالبية مجالات الذكاء الاصطناعي التي تسمع عنها اليوم من أجهزة الكمبيوتر التي تلعب الشطرنج إلى السيارات ذاتية القيادة.

تُعرف محاكاة عمليات الذكاء البشري بواسطة الآلات، وخاصة أنظمة الكمبيوتر، بالذكاء الاصطناعي، وتُعد الأنظمة الخبيرة ومعالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الكلام ورؤية الآلة أمثلة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.

2 ماهي اهم مجالات الذكاء الاصطناعي ؟

تدخل استخدامات الذكاء الاصطناعي في العديد من المجالات ومن اهم المجالات التي تم تطويرها الاتي :

1- الروبوتات

روبوتات الذكاء الاصطناعي هي واحده من اهم مجالات الذكاء الاصطناعي التي تركز على تطوير الالات الذكية التي يمكنها التفاعل مع بيئتها واتخاذ القرارات بناءً على ملاحظاتها والبيانات التي تمت برمجتها.

تجمع AI Robotics بين قدرات الاستشعار والحوسبة والمعالجة لإنشاء روبوتات مستقلة يمكنها التفاعل مع بيئتها واتخاذ القرارات بناءً على ملاحظاتها وهذا مايفسرنا الروبوتات التي نراها في الافلام التي بامكانها مخاطبة الانسان والقيام بالمهام مثل البشر.

تتضمن أبحاث AI Robotics تطوير الخوارزميات والبرامج والأجهزة التي تمكن الروبوتات من التعلم والتكيف والتفاعل مع بيئتها بشكل مستقل.

لدى AI Robotics تطبيقات في مجموعة متنوعة من الصناعات ، من الروبوتات الطبية إلى الدفاع والتصنيع وغيرها من الصناعات المذهلة.

2- الحوسبة المتطوره

إنها عملية تعلم تقوم فيها الآلة بتحليل البيانات الواردة باستخدام عدد من الأساليب حتى يتم تحديد ناتج واحد مرغوب حيث يُعرف أيضًا باسم التعلم الذاتي الآلي.

تستخدم اجهزه الحوسبة المتطوره عددًا من البرامج والخوارزميات العشوائية لتحويل التسلسل الأولي لبيانات الإدخال إلى مخرجات. نظرًا لأن x و y مرتبطان يتم رفع الناتج y من دالة الإدخال غير المعروفة f (x) باستخدام تقنيات مختلفة مثل التطور العصبي وطرق أخرى مثل النسب المتدرج على الطوبولوجيا العصبية.

فمجال الحوسبة المتطوره هو واحد من اهم مجالات الذكاء الاصطناعي الذي يهتم بتجميع البيانات ومعالجتها وفق البيانات التي تمت برمجمتها .

3- التعلم الآلي

هو قدرة ذكاء اصطناعي تسمح للكمبيوتر بجمع البيانات تلقائيًا والتعلم من تجربة الصعوبات أو الظروف التي واجهتها بدلاً من تكوينها بشكل صريح لإنجاز المهمة أو النشاط المحدد.

يركز التعلم الآلي على تطوير الخوارزميات التي يمكنها تحليل البيانات والتنبؤ بها، حيث يتم استخدام هذا في الغالب في صناعة الرعاية الصحية لتشخيص المرض وتفسير الفحوصات الطبية وما إلى ذلك.

كما يتضمن التعرف على الأنماط كفئة فرعية، ويتم تعريفه على أنه التعرف التلقائي على المخطط باستخدام خوارزميات الكمبيوتر من البيانات الأولية.

ملحوظة: يمكن أن يكون نمط مجالات الذكاء الاصطناعي عبارة عن سلسلة ثابتة من البيانات بمرور الوقت تُستخدم للتنبؤ بسلسلة من الأحداث والاتجاهات، أو مجموعة متكررة من الكلمات والجمل للمساعدة اللغوية، أو مجموعة محددة من الإجراءات من الأشخاص في شبكة يمكن أن تشير إلى بعض الأنشطة الاجتماعية، من بين أشياء أخرى، كما ذكرنا ذلك في مقال أهداف الذكاء الاصطناعي.

4- النظام الخبير

الذكاء الاصطناعي للنظام الخبير (AI) هو واحد من اهم مجالات الذكاء الاصطناعي الذي تم تصميمة لمحاكاة قدرات صنع القرار لخبير بشري اي انها تستطيع اتخاذ القرارات الصحيحه والمناسبة كا البشري.

تستخدم الأنظمة الخبيرة مزيجًا من تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل تمثيل المعرفة والاستدلال والتعلم الآلي لإنشاء برامج كمبيوتر يمكنها اتخاذ القرارات وحل المشكلات في مجال معين بدرجة عالية من الدقة افضل من البشري.

ايضا تدخل استخدامات الأنظمة الخبيرة في مجموعة متنوعة من المجالات ، بما في ذلك الرعاية الصحية والتمويل والهندسة والعديد من المجالات الأخرىمثل اتمتة المهام المعقدة التي قد يكون من الصعب جدًا على الإنسان إكمالها أو يستغرق وقتًا طويلاً لتنفيذها .

5- معالجة اللغة الطبيعية (NLP)

يمكن لأجهزة الكمبيوتر قراءة لغة الإنسان والكلام والتعرف عليها وتحديد موقعها ومعالجتها باستخدام هذا المكون من مجالات الذكاء الاصطناعي.

الغرض من تضمين هذا المكون هو جعل العلاقة بين الآلات واللغة البشرية سلسة قدر الإمكان مما يسمح لأجهزة الكمبيوتر بالرد بشكل منطقي على الكلام البشري أو الأسئلة.

اهداف الذكاء الاصطناعي لهذا النوع من الانظمة هو تركيز معالجة اللغة الطبيعية على كل من المكونات الصوتية والمكتوبة للغات البشرية يعني أنه يمكن استخدام الخوارزميات في كل من الوضعين النشط والسلبي.

سيقوم Natural Language Generation (NLG) بتحليل وفك تشفير الجمل والكلمات التي يتحدث بها الإنسان (الاتصال اللفظي) لهاذا يعد هذا المجال من اهم مجالات الذكاء الاصطناعي التي تركز على فهم البشر ومخاطبة العقل البشري.

بينما يركز فهم اللغة الطبيعية (NLU) على المفردات المكتوبة لتحويل اللغة إلى نص أو وحدات بكسل يمكن للآلات فهمها، حيث يُعد أهم مجالات الذكاء الاصطناعي.

 6- المنطق الضبابي

المنطق الضبابي هو واحد من اهم مجالات الذكاء الاصطناعي الذي يتعامل مع تمثيل عدم اليقين والتلاعب به ويعتمد على نفس مبادئ المنطق الكلاسيكي ، ولكنه يسمح بنهج أكثر مرونة لحل المشكلات من خلال السماح بمجموعة من القيم بين الصواب والخطأ.

يتم استخدامه لإنشاء أنظمة ذكية يمكنها اتخاذ القرارات بناءً على بيانات غير مؤكدة أو غير كاملة. تم استخدام المنطق الضبابي في مجموعة متنوعة من التطبيقات ، بما في ذلك الروبوتات وأنظمة التحكم ورؤية الكمبيوتر.

7- الالعاب

ايضا تعد الالعاب واحده من اكثر مجالات الذكاء الاصطناعي استخداما وتعتمد هذا النوع من الانظمة على الكمبيوتر تستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي لإنشاء شخصيات غير لاعب (NPCs) وتحدي اللاعب كانة بشري.

تدخل العاب الذكاء الاصطناعي في كثير من المجالات مثل ألعاب الطاولة البسيطة والألعاب الإستراتيجية المعقدة في الوقت الفعلي والعاب الفيديو القتالية والعاب الذكاء والكثير من الالعاب.

تم تصميم هذه الانظمة بواسطة خوارزميات مبنية على الذكاء الاصطناعي لمحاكاة السلوك البشري وتقديم تحدي للاعب , وتعليم اللاعبين كيفية التفكير الاستراتيجي وحل المشكلات بطريقة أكثر كفاءة اثناء مارسة الالعاب.

أيضًا دخلت استخدام ألعاب الذكاء الاصطناعي لتطوير واختبار خوارزميات الذكاء الاصطناعي المتخصصة في صناعه الالعاب لاستكشاف مجالات جديدة لتصميم الألعاب.

8- الشبكات العصبية الاصطناعية

مجالات الذكاء الاصطناعي المتخصصة في الشبكات العصبية الاصطناعية هي الانظمة التي تم تطويرها لبناء وتصميم دماغ او عقل من شبكات عصبية صناعية باستخدام أنظمة كمبيوتر تحاكي الاتصالات العصبية التي تظهر في دماغ الإنسان، فيشير مصطلح المدرك إلى الخلايا العصبية الاصطناعية في الدماغ.

تقوم الآلات ببناء شبكات عصبية اصطناعية عن طريق تكديس عدة تصورات، فقبل إنشاء المخرجات المقصودة تجمع الشبكات العصبية المعلومات عن طريق استيعاب شروط تدريب متعددة.

نظرًا لاستخدام العديد من نماذج التعلم ستكشف تقنية تحليل البيانات هذه أيضًا عن إجابات لمشكلات أخرى متصلة ولم تتم الإجابة عليها سابقًا.

قد يؤدي التعلم العميق المرتبط بالشبكات العصبية إلى كشف طبقات عديدة من البيانات المخفية، بما في ذلك طبقة الإخراج من المشكلات المعقدة، وهو ذو قيمة في مجالات مثل التعرف على الكلام ومعالجة اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر.

تحتوي الشبكات العصبية العميقة على طبقات مخفية متعددة بين طبقات الإدخال والإخراج، حيث طريقة التعلم العميق مطلوبة للعثور على الطبقات المدفونة لوحدة البيانات.

يتم تدريب كل طبقة من الشبكة العصبية العميقة على مجموعة مختلفة من الميزات بناءً على ميزات مخرجات المستويات السابقة.

فأثناء تقدمك عبر الشبكة العصبية تحصل العقدة على القدرة على التعرف على المعلومات المعقدة بشكل متزايد من خلال توقع وإعادة تجميع مخرجات جميع الطبقات السابقة لتقديم مخرجات نهائية أوضح.

9- الرؤية الحاسوبية

تعتبر رؤية الكمبيوتر مكونًا مهمًا في مجالات الذكاء الاصطناعي لأنها تمكن أجهزة الكمبيوتر من تحديد وتحليل وتفسير البيانات المرئية من الصور والمرئيات الواقعية عن طريق تسجيلها واعتراضها.

يقوم باستخراج المحتوى المرئي من أي بيانات بما في ذلك الصور وملفات الفيديو داخل مستندات PDF ومستندات Word وعروض PowerPoint التقديمية وملفات XL والرسوم البيانية والصور من بين تنسيقات أخرى.

يتم تنفيذ ذلك من خلال استخدام مجموعة من الخوارزميات التي تستخدم التعبيرات الرياضية والإحصاءات، حيث تستخدم الروبوتات تقنية رؤية الكمبيوتر لإدراك العالم والتصرف في مواقف الوقت الفعلي.

يستخدم هذا المكون بشكل شائع في أعمال الرعاية الصحية لتقييم الحالة الصحية للمريض من خلال استخدام فحوصات التصوير بالرنين المغناطيسي والأشعة السينية وتقنيات التصوير الأخرى.

 10- تمثيل المعرفة والاستدلال

تمثل انظمة الذكاء الاصطناعي المبنية على المعرفة والاستدلال على فهم وتسريع التفاعل بين الإنسان والآلة من أجل إكمال الأنشطة المعقدة وحل المشكلات.

تتعلم الروبوتات وتفهم السلوك والمشاعر البشرية في مجموعة من السيناريوهات أثناء العمل مع أشخاص في مجموعة متنوعة من المهن، ثم تقليد العملية المعرفية البشرية في نموذج الكمبيوتر.

نتيجة لهذه الممارسة تتعلم الآلة فهم اللغة البشرية وانعكاسات الصورة، نتيجة لذلك يمكن للتفكير المعرفي المقترن بالذكاء الاصطناعي أن ينتج منتجًا قادرًا على القيام بأفعال شبيهة بالبشر ومعالجة البيانات.

فالغرض من انظمة  تمثيل المعرفة والاستدلال يهتم بتسريع التفاعل بين الإنسان والآلة من أجل إكمال الأنشطة المعقدة وحل المشكلات لهاذا نجده من مجالات الذكاء الاصطناعي الاكثر ادراكا للانسان.

تتعلم الروبوتات وتفهم السلوك والمشاعر البشرية في مجموعة من السيناريوهات أثناء العمل مع أشخاص في مجموعة متنوعة من المهن، ثم تقليد العملية المعرفية البشرية في نموذج الكمبيوتر.

نتيجة لهذه الممارسة تتعلم الآلة فهم اللغة البشرية وانعكاسات الصورة. نتيجة لذلك، يمكن للتفكير المعرفي المقترن بالذكاء الاصطناعي أن ينتج منتجًا قادرًا على القيام بأفعال شبيهة بالبشر ومعالجة البيانات.

الحوسبة المعرفية قادرة على إصدار أحكام دقيقة في البيئات الصعبة، حيث يتم استخدامه في المجالات التي يجب تحسين الحلول فيها بأقل تكلفة ممكنة على النحو الذي تحدده معالجة اللغة الطبيعية والتعلم القائم على الأدلة.

3 مستقبل الذكاء الاصطناعي ؟

مستقبل الذكاء الاصطناعي (AI) مثير للغاية ويتقدم قدراته وتطبيقاته في العديد من المجالات بسرعه كبيره جدا، فهذا المجال لقد بدأ استكشاف إمكاناته للتو وسيتم استخدام الذكاء الاصطناعي في المستقبل في كثير من المجالات منها .

• استخدام الذكاء الاصطناعي في حل المشكلات الأكثر تعقيدًا وأتمتة المزيد من المهام ، من الأعمال المنزلية العادية إلى تحليل البيانات المعقدة.
• استخدام الذكاء الاصطناعي لتعميق فهمنا للعالم من حولنا ، من العقل البشري إلى الكون نفسه. باختصار ، سيكون الذكاء الاصطناعي أداة أساسية في المستقبل ، ستغير طريقة عيشنا وعملنا ولعبنا.
• استخدام انظمة الذكاء الاصطناعي في القطاعات البنكية والمصرفية التي اثبتت فعاليتها في اكتشاف الاحتيال وغسيل الأموال،فقد دخلت مجالات الذكاء الاصطناعي في انظمة الامن السيبراني لخدمة هذا النوع من الاعمال .
• استخدام الذكاء الاصطناعي في انشاء المنتجات والخدمات أكثر ذكاءً وتخصيصًا ، مما يمكّن الشركات من اكتساب ميزة تنافسية.

4 ما هي مجالات الذكاء الاصطناعي على أساس القدرات؟

تشمل مجالات الذكاء الاصطناعي علم اللغة والتحيز والرؤية والتخطيط وأتمتة العمليات الروبوتية ومعالجة اللغة الطبيعية وعلم القرار وما إلى ذلك، فدعونا نتعمق في بعض المجالات الفرعية للذكاء الاصطناعي الأكثر صلة:

• يُعد التعلم الآلي أحد أكثر الموضوعات ديناميكية في التكنولوجيا المتقدمة، وهو يولد الكثير من الضجة عندما يتم إنتاج منتج جديد من قبل شركات الذكاء الاصطناعي التي تستخدم تقنيات وخوارزميات تعلم الآلة لتوفير المنتجات للعملاء بطرق جديدة.
• التعلم الآلي هو حقل فرعي للذكاء الاصطناعي تأسس على فكرة أن الأنظمة / الآلات يمكنها التعلم من البيانات، والتعرف على الأنماط، واتخاذ القرارات بتدخل بشري ضئيل أو بدون تدخل بشري.
• نعطي الآلات معلومات ونسمح لهم بالتعلم بأنفسهم، حيث إنه ببساطة جعل الكمبيوتر ينجز شيئًا ما دون برمجته بشكل صريح للقيام بذلك.
• لذلك يستخدم المبرمجون مهارات رياضية متقدمة لتصميم خوارزميات التعلم الآلي المبرمجة بلغة الآلة لإنشاء نظام ML شامل، بهذه الطريقة يساعدنا التعلم الآلي في تصنيف وتفسير وتقدير البيانات من مجموعة البيانات.

5 ما هو الفرق بين ذكاء الإنسان والذكاء الاصطناعي ؟

يمكن تفسير هذه الفروق من خلال النقاط التالية:

• تم توضيح ومناقشة مكونات الفكر البشري التي تسمح للبشر بأداء أنواع مختلفة من الوظائف الصعبة وحل مجموعة متنوعة من أنواع مختلفة من القضايا المميزة في مجموعة متنوعة من الإعدادات في القسم السابق من هذه المقالة.
• طور البشر آلات بذكاء يضاهي ذكاء البشر، وهذه الآلات قادرة أيضًا على توفير حلول للمشاكل المعقدة بدرجة مماثلة تقريبًا للبشر.
• يميز الناس البيانات من خلال الأنماط المرئية والصوتية والمواقف السابقة والأحداث التاريخية؛ فمن ناحية أخرى تتعرف أجهزة الكمبيوتر ذات الذكاء الاصطناعي على المشكلة وتديرها بناءً على قواعد محددة مسبقًا وبيانات تراكمية.
• في حين أن البشر قادرون على تذكر المعلومات بالضبط كيف تعلموها وتخزينها في أدمغتهم فإن الروبوتات قادرة على تحديد موقع المعلومات باستخدام خوارزميات البحث، فالبشر قادرون على حفظ واسترجاع البيانات التاريخية.
• البشر قادرون بفضل قدرتهم اللغوية على التعرف على الصور والأشكال المشوهة وكذلك الأنماط المفقودة في بيانات الكلام وبيانات الصور وبيانات الصور.
• من ناحية أخرى لا تمتلك الآلات هذا الذكاء، فبدلًا من ذلك يستخدمون منهجية تعلم الكمبيوتر وإجراءات التعلم العميق، وكلاهما يستلزم مجموعة متنوعة من الخوارزميات من أجل الحصول على النتائج اللازمة.
• عند محاولة تحليل مشكلة ما سيتبع البشر دائمًا غرائزهم ورؤيتهم وخبرتهم وظروفهم والمعلومات المحيطة بهم والبيانات المرئية والأولية المتاحة.
• بالإضافة إلى الأشياء التي تم تدريسها من قبل بعض المعلمين أو كبار السن من أجل الوصول إلى بعض نتائج فعالة وذات مغزى لأي قضية.
• من ناحية أخرى تستفيد أجهزة الكمبيوتر ذات الذكاء الاصطناعي في كل مستوى من العديد من الخوارزميات والإجراءات المحددة مسبقًا والبيانات المتراكمة وتقنيات التعلم الآلي من أجل الوصول إلى بعض النتائج ذات المغزى.

6 الخلاصة

وهكذا نكون قد تعرفنا على مجالات الذكاء الاصطناعي والاستخدامات المذهلة التي بامكانها التفكير والتصرف والتعلم مثل البشر , وتعرفنا على اهم مجالات الذكاء الاصطناعي مثل التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية والروبوتات ورؤية الكمبيوتر التي فتحت لنا افق كثيره ومذهلة لحل المشاكل التي يواجهها الانسان.

فقد اثبتت استخدامات الذكاء الاصطناعي كفائتها في حل المشكلات المعقدة وأتمتة المهام الشاقة وإنشاء تجارب ذكية ومخصصة افضل من البشر.

ومع الدقة والكفائة العالية التي تقدمها لنا انظمة الذكاء الاصطناعي في حل المشاكل ظهرت لنا مجموعة متنوعة من الصناعات المتعدده مثل صناعات الرعاية الصحية والتمويل والسيارات والكثير من الصناعات.

لذا نجد ان الذكاء الاصطناعي يتطور بسرعه وتكثر تطبيقاته واستخداماته الواسعة. فقد اصبح الذكاء الاصطناعي مجالًا مثيرًا ودائم التطور يوفر إمكانيات هائلة للابتكار وحل المشكلات.