ما هي أنواع الذكاء الاصطناعي؟
Artificial Intelligence |
ما هي أنواع الذكاء الاصطناعي؟
يتم بناء كيانات الذكاء الاصطناعي المختلفة لأغراض مختلفة، وهذه هي الطريقة التي تختلف بها. يمكن تصنيف الذكاء الاصطناعي استنادا إلى الأنواع (استنادا إلى الوظائف). هنا مقدمة موجزة من النوع الأول.
الذكاء الاصطناعي3 أنواع:
- الذكاء الاصطناعي الضيق (ANI)
- الذكاء الاصطناعي العام (AGI)
- الذكاء الاصطناعي الفائق (ASI)
دعونا نلقي نظرة مفصلة:
- ما هو الذكاء الاصطناعي الضيق (ANI)؟
هذا هو الشكل الأكثر شيوعا من الذكاء الاصطناعي التي كنت تجد في السوق الآن. تم تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه لحل مشكلة واحدة وستكون قادرة على تنفيذ مهمة واحدة بشكل جيد. بحكم التعريف، لديهم قدرات ضيقة، مثل التوصية بمنتج لمستخدم التجارة الإلكترونية أو التنبؤ بالطقس. هذا هو النوع الوحيد من الذكاء الاصطناعي الموجود اليوم. إنهم قادرون على الاقتراب من الأداء البشري في سياقات محددة للغاية، وحتى تجاوزهم في كثير من الحالات ، لكنهم يتفوقون فقط في بيئات خاضعة للرقابة للغاية مع مجموعة محدودة من المعلمات.
- ما هو الذكاء الاصطناعي العام (AGI)؟
لا يزال AGI مفهوما نظريا. يتم تعريفه على أنه الذكاء الاصطناعي الذي لديه مستوى بشري من الوظائف المعرفية، عبر مجموعة واسعة من المجالات مثل معالجة اللغة ومعالجة الصور والأداء الحسابي والمنطق وما إلى ذلك.
ما زلنا بعيدين جدا عن بناء نظام AGI. سيحتاج نظام AGI إلى أن يتألف من الآلاف من أنظمة الذكاء الاصطناعي الضيق التي تعمل جنبا إلى جنب ، والتواصل مع بعضها البعض لمحاكاة المنطق البشري. حتى مع أنظمة الحوسبة الأكثر تقدما والبنية التحتية، مثل Fujitsu’s K و IBM’s و Watson، استغرق منهم 40 دقيقة لمحاكاة ثانية واحدة من النشاط العصبي. وهذا يدل على كل من التعقيد الهائل والترابط بين الدماغ البشري، وحجم التحدي المتمثل في بناء AGI مع مواردنا الحالية.
- ما هو الذكاء الاصطناعي الفائق (ASI)؟
نحن على وشك الدخول في منطقة الخيال العلمي هنا، ولكن ينظر إلى ASI على أنها التقدم المنطقي من AGI. نظام الذكاء الاصطناعي الفائق (ASI) سيكون قادرا على تجاوز جميع القدرات البشرية. وهذا يشمل اتخاذ القرارات، واتخاذ قرارات عقلانية، وحتى يشمل أشياء مثل صنع فن أفضل وبناء علاقات عاطفية.
بمجرد أن نحقق الذكاء الاصطناعي العام، الذكاء الاصطناعي في الأنظمة ستكون قادرة بسرعة على تحسين قدراتها والتقدم إلى العوالم التي ربما لم نكن نحلم بها حتى. في حين أن الفجوة بين AGI و ASI ستكون ضيقة نسبيا (يقول البعض أقل من نانو ثانية ، لأن هذه هي السرعة التي سيتعلمها الذكاء الاصطناعي) فإن الرحلة الطويلة التي تنتظرنا نحو AGI نفسها تجعل هذا يبدو وكأنه مفهوم يضع بعيدا في المستقبل.
الفرق بين الذكاء المعزز و الذكاء الاصطناعي
الذكاء الاصطناعي | الذكاء الصناعي المعزز |
الذكاء الاصطناعي يستبدل البشر ويعمل بدقة عالية. | لا يحل التعزيز محل الأشخاص ولكنه يخلق أنظمة تساعد في التصنيع. |
يحل محل صنع القرار البشري | يزيد من صنع القرار البشري |
الروبوتات / ال IoT الصناعية : الروبوتات سوف تحل محل جميع البشر على أرضية المصنع. | الروبوتات / IoT الصناعية : الروبوتات التعاونية تعمل جنبا إلى جنب مع البشر للتعامل مع المهام التي هي صعبة ومتكررة. |
تطبيقات الوقت الحقيقي الذكاء الاصطناعي في نجاح دعم العملاء الآلي و Chatbots2 . مهام سير العمل التلقائية للمساعدين الآليين | تطبيقات IA في الوقت الحقيقي في نجاح العملاء. تحليلات العملاء الممكنة . اكتشف العملاء المحتملين عالية المخاطر/ توقعات المبيعات |
الذكاء الاصطناعي القوي و الذكاء الاصطناعي الضعيف
الذكاء الاصطناعي الضعف | الذكاء الاصطناعي القوية |
وهو تطبيق ضيق مع نطاق محدود. | وهو تطبيق أوسع نطاقا مع نطاق أوسع. |
هذا التطبيق جيد في مهام محددة. | هذا التطبيق لديه ذكاء لا يصدق على المستوى البشري. |
ويستخدم التعلم تحت إشراف وغير خاضعة للإشراف لمعالجة البيانات. | ويستخدم التجميع والاقتران لمعالجة البيانات. |
مثال: سيري، أليكسا. | مثال: الروبوتات المتقدمة |
ما هو التعلم الآلي؟
التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي (AI) الذي يحدد أحد المبادئ الأساسية للذكاء الاصطناعي - القدرة على التعلم من التجربة ، بدلا من التعليمات فقط.
تعلم خوارزميات التعلم الآلي تلقائيا وتحسينها من خلال التعلم من إخراجها. لا يحتاجون إلى تعليمات صريحة لإنتاج الإخراج المطلوب. وهم يتعلمون من خلال مراقبة مجموعات البيانات التي يمكن الوصول إليها ومقارنتها بأمثلة على الناتج النهائي. وهم يفحصون الإخراج النهائي لأي أنماط يمكن التعرف عليها وسيحاولون عكس هندسة الجوانب لإنتاج مخرج.
ما هو التعلم العميق؟
التعلم العميق هو حقل فرعي من التعلم الآلي المعنية الخوارزميات مستوحاة من هيكل ووظيفة الدماغ تسمى الشبكات العصبية الاصطناعية. وتستخدم مفاهيم التعلم العميق لتعليم الآلات ما يأتي بشكل طبيعي بالنسبة لنا البشر. باستخدام التعلم العميق، يمكن تعليم نموذج الكمبيوتر لتشغيل أعمال التصنيف مع الصورة أو النص أو الصوت كمدخل.
التعلم العميق أصبحت شعبية كما نماذج قادرة على تحقيق الدولة من دقة الفن. وتستخدم مجموعات البيانات الكبيرة الموسومة لتدريب هذه النماذج جنبا إلى جنب مع بنيات الشبكة العصبية.
ببساطة ، التعلم العميق يستخدم محاكاة الدماغ على أمل جعل خوارزميات التعلم فعالة وأبسط للاستخدام. دعونا نرى الآن ما هو الفرق بين التعلم العميق والتعلم الآلي.
ما هي العلاقة بين الذكاء الاصطناعي و التعلم الآلي(ML) و التعلم العميق (DL)؟
كما ترى بالصورة أعلاه، تصف البيضاويات الثلاثة متحدة المركز. التعلم العميق (DL) كجزء فرعي من التعلم الآلي (ML)، وهو أيضا مجموعة فرعية أخرى من الذكاء الاصطناعي(AI). ولذلك، الذكاء الاصطناعي هو المفهوم الشامل الذي انطلق في البداية. ثم تبعته التعلم الآلي (ML) التي ازدهرت في وقت لاحق، وأخيرا التعلم العميق (DL) التي تعد الآن بتصعيد تقدم الذكاء الاصطناعي إلى مستوى آخر.
ما هي البرمجة اللغوية العصبية؟
مكون من الذكاء الاصطناعي، معالجة اللغة الطبيعية هو قدرة الآلة على فهم اللغة البشرية كما يتحدث بها. والهدف من البرمجة اللغوية العصبية هو فهم وفك شفرة اللغة البشرية لتقديم في نهاية المطاف مع نتيجة. تستخدم معظم تقنيات البرمجة اللغوية العصبية التعلم الآلي لاستخلاص رؤى من اللغة البشرية.
ما هي رؤية الكمبيوتر؟
رؤية الكمبيوتر هو مجال الدراسة حيث يتم تطوير تقنيات تمكن أجهزة الكمبيوتر من "رؤية" وفهم الصور ومقاطع الفيديو الرقمية. الهدف من رؤية الكمبيوتر هو استخلاص استنتاجات من المصادر البصرية وتطبيقها نحو حل مشكلة في العالم الحقيقي.
هناك العديد من التطبيقات من رؤية الكمبيوتر اليوم ، والمستقبل يحمل مجالا هائلا. منها:
- التعرف على الوجه لأنظمة المراقبة والأمن.
- متاجر البيع بالتجزئة أيضا استخدام رؤية الكمبيوتر لتتبع المخزون والعملاء.
- مركبات مستقلة / القيادة الذاتية.
- يستخدم الكمبيوتر الرؤية في الطب لتشخيص الأمراض.
- المؤسسات المالية تستخدم رؤية الكمبيوتر لمنع الاحتيال، والسماح بالودائع المتنقلة، وعرض المعلومات بصريا
ما هي الشبكات العصبية؟
الشبكة العصبية هي سلسلة من الخوارزميات التي تحاكي عمل الدماغ البشري لتحديد العلاقات والأنماط الأساسية في مجموعة من البيانات.
وقد وجد مفهوم الشبكات العصبية تطبيقا في تطوير أنظمة التداول للقطاع المالي. كما أنها تساعد في تطوير عمليات مثل التنبؤ بالسلاسل الزمنية، وتصنيف الأمن، ونمذجة مخاطر الائتمان.
أسئلة شائعة هامة حول الذكاء الاصطناعي (AI)
- أين يتم استخدام الذكاء الاصطناعي؟
يستخدم الذكاء الاصطناعي عبر الصناعات على مستوى العالم. بعض الصناعات التي تعمقت في مجال الذكاء الاصطناعي للعثور على تطبيقات جديدة هي التجارة الإلكترونية والبيع بالتجزئة والأمن والمراقبة. تحليلات الرياضة والتصنيع والإنتاج والسيارات وغيرها.
- كيف يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في حياتنا؟
المساعدين الرقمية الافتراضية قد غيرت الطريقة ث القيام بمهامنا اليومية. أصبحت أليكسا وسيري مثل البشر الحقيقيين الذين نتفاعل معهم كل يوم لكل حاجة صغيرة وكبيرة. قدرات اللغة الطبيعية والقدرة على تعلم أنفسهم دون تدخل الإنسان هي الأسباب التي تتطور بسرعة وتصبح تماما مثل البشر في تفاعلهم فقط أكثر ذكاء وأسرع.
- هل اليكسا الذكاء الاصطناعي؟
نعم، أليكسا هو الذكاء الاصطناعي الذي يعيش بيننا.
- هل سيري الذكاء الاصطناعي؟
نعم ، تماما مثل اليكسا سيري هو أيضا الذكاء الاصطناعي الذي يستخدم تقنيات التعلم الآلي المتقدمة للعمل.
- لماذا هناك حاجة الذكاء الاصطناعي؟
الذكاء الاصطناعي يجعل كل عملية أفضل وأسرع وأكثر دقة. لديها بعض التطبيقات الحاسمة جدا أيضا مثل تحديد والتنبؤ المعاملات الاحتيالية، وتسجيل الائتمان أسرع ودقيقة، وأتمتة ممارسات إدارة البيانات مكثفة يدويا. يحسن الذكاء الاصطناعي العملية الحالية عبر الصناعات والتطبيقات ويساعد أيضا في تطوير حلول جديدة للمشاكل التي هي ساحقة للتعامل معها يدويا.
الذكاء الاصطناعي هو كيان ذكي يتم إنشاؤه من قبل البشر. وهي قادرة على أداء المهام بذكاء دون أن يتم توجيهها صراحة للقيام بذلك. نحن نستفيد من الذكاء الاصطناعي في حياتنا اليومية دون أن ندرك ذلك. سبوتيفي، سيري، خرائط جوجل، يوتيوب، كل هذه التطبيقات الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لعملها.
- هل الذكاء الاصطناعي خطير؟
وعلى الرغم من وجود عدة تكهنات بشأن الذكاء الاصطناعي خطير، لا يمكننا في الوقت الراهن أن نقول إن الذكاء الاصطناعي خطير. وقد أفاد حياتنا في عدة طرق.
الهدف الأساسي من الذكاء الاصطناعي هو تمكين أجهزة الكمبيوتر والآلات من أداء المهام الفكرية مثل حل المشاكل، واتخاذ القرارات ، والإدراك، وفهم التواصل البشري.
هناك العديد من مزايا الذكاء الاصطناعي. وهي مدرجة أدناه:
- متوفر 24×7
- المساعدة الرقمية
- قرارات أسرع
- اختراعات جديدة
- الحد من الخطأ البشري
- يساعد في الوظائف المتكررة
مصطلح الذكاء الاصطناعي صاغ جون مكارثي. ويعتبر والد الذكاء الاصطناعي.
نحن نعيش حاليا في أعظم تطورات الذكاء الاصطناعي في التاريخ. وقد ظهر ليكون ثاني أفضل شيء في مجال التكنولوجيا وأثر على مستقبل كل صناعة تقريبا. وهناك حاجة أكبر إلى المهنيين في مجال الذكاء الاصطناعي بسبب زيادة الطلب. ووفقا ل WEF، يقال إن 160 مليون وظيفة جديدة في مجال الذكاء الاصطناعي سيتم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي بحلول عام 2024. نعم، الذكاء الاصطناعي هو المستقبل.
الذكاء الاصطناعي مهدت طريقها إلى مختلف الصناعات اليوم. ما إذا كان الألعاب، أو الرعاية الصحية. الذكاء الاصطناعي في كل مكان هل الآن بعد أن ميزة التعرف على الوجه على هواتفنا يستخدم الذكاء الاصطناعي؟ تستخدم خرائط Google أيضا الذكاء الاصطناعي في تطبيقها، وهي جزء من حياتنا اليومية أكثر مما نعرفه. تعد فلاتر البريد الإلكتروني غير المرغوب فيها ، وميزات الصوت إلى النص، وتوصيات البحث، وحماية الاحتيال ومنعه، وتطبيقات مشاركة القيادة بعض الأمثلة على الذكاء الاصطناعي وتطبيقه.
ما هو رأيك في مستقبل الذكاء الاصطناعي؟ اترك تعليقاتك أدناه.
للتعمق أكثر في الذكاء الاصطناعي، اقرأ مدونتنا حول بعض أفضل كتب الذكاء الاصطناعي.
ليست هناك تعليقات:
إرسال تعليق