يعتير الذكاء الاصطناعي (AI) احد فروع علوم الحاسوب الذي يهدف الى تطوير انظمة يمكنها محاكاة الذكاء البشري. ويمكن تعريفه أيضا بانه تقنية متطورة تمكن أجهزة الحاسوب من محاكاة العقل البشري في القدرة على الفهم والإدراك وربط الأسباب بعضها ببعض وتعلم التفاعل والتكيف مع البيئة.
ويعرفه آخرون بانه هو تقنية ذات قدرات حل تشبه قدرات الإنسان في حل المشكلات.
والتعريف الأخير الذي سوف نتعرض له هو: نظام آلي تمت برمجته للقيام بمجموعة من الوظائف لتحقيق أهداف محددة وتوليد مخرجات.
مما سبق، نرى ان كل من التعريفات السابقة تدور على نفس الفكرة ألا وهي محاولة محاكاة الذكاء البشري من خلال القيام بالمهام التي تحاتج الإدراك والإستدلال والتعلم واتخاذ القرار.
أهداف أنظمة الذكاء الاصطناعي:
تختلف اهداف أنظمة الذكاء الاصطناعي باختلاف مجالات إستخدامها، إلا انها جميعا تتشارك في هذه الاهداف:
1.أتمتة العمليات المعقدة: ويقصد بها تصميم وتطوير انظمة حاسوبية تستطيع تنفيذ المهام التي تتطلب التفكير ومن ثم اتخاذ القرار مثل :
- تشخيص الأمراض
- التعرف الى الصور
- التفاعل مع العملاء
2.تحسين الكفاءة: ويقصد به استخدام الانظمة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي في الصناعات المختلفة لغايات تقليل الأخطاء البشرية وبالتالي زيادة الانتاجية.
3.توسيع القدرات البشرية:يعزز ويدعم من قدرات البشر في مجالات عديدة مثل الطب ،التعليم ومجالات البحث العلمي.
4.حل المشكلات المعقدة:هناك العديد من المشاكل التي يستحيل على البشر التعامل معها، مثل تحليل الأنماط،التنبؤ بالاتجاهات المستقبيلة و توفير اداوات تحليل البيانات الضخمة مثل اداة التي يستخدمها الذكاء الاصطناعي للتعامل مع البيانات الضخمة.Amazon SageMaker
5.ابتكار حلول جديدة:نظراً للتطور المستمر في الذكاء الاصطناعي،فإنه يعمل على تقديم حلول لمشكلات قديمة من خلال تقنيات جديدة.
مكوناتُ أنظمةِ الذكاءِ الاصطناعيِّ
وفيما يلي توضيح لكل مكون:
1.البيانات(Data)
البيانات هي أجزاء مميزة من المعلومات تنسق وتخزن بطريقة معينة لتحقيق غرض معين، وتوجد بأشكال مختلفة كالأرقام ،النصوص ،الصور،الصوت والفيديو.
وتعتبر البيانات مدخلات أساسية لنظام الذكاء الاصطناعي،حيث يتم استخدام البيانات كمدخلات للنظام لغايات تدريب الخوارزميات على التعرف على الأنماط وتوليد المخرجات.
2.الخوارزميات (Algorithms)
كما سبق وتعلمنا في الصف السابع إن الخوارزمية مجموعةٌ منَ التعليماتِ أوِ الخطواتِ المنطقيَّةِ والمنظَّمةِ التي تُحدِّدُ كيفيَّةَ حلِّ مشكلةٍ معيَّنةٍ أوْ إنجازِ مهمةٍ محدَّدةٍ.ويتم استخدامها في الذكاء الاصطناعي لغايات تحليل البيانات،حيث تعمل على اكتشاف أنماط البيانات لغايات توليد المخرجات.
3.النماذج (Models)
يقصد بالنموذج : برنامج تدرَّب على مجموعة من البيانات للتعرف على أنماط معينة بعد تطبيق الخوارزميات على البيانات .بحيث يصبح هذا النموذج قادر على اتخاذ قرارات معينة دون مزيد من التدخل البشري، أو التنبؤ بناءً على المعلومات المتوفرة لديه.
مراحلُ إعدادِ نظامِ الذكاءِ الاصطناعيِّ
حتى نتمكن من إعداد نظام ذكاء اصطناعي، لا بدّ لأي نظام من المرور بمرحلتين أساسيتين هما: مرحلة البناء ومرحلة الإستخدام .
أولاً.مرحلة البناء
والتي يتم من خلالها:
ثانياً: مرحلة الاستخدام
بعد الانتهاء من من عملية اختبار النموذج،يصبح النموذج جاهزا للاستخدام على بيانات جديدة ويتم تسميته بالنموذج المدرب. حيث تحتوي هذه المرحلة على ثلاث عمليات رئيسة موضحة في الجدول التالي:
خصائصُ أنظمة الذكاءِ الاصطناعيِّ
يمكن تعريف خصائص نظام الذكاء الاصطناعي على انها مجموعة من القدرات والمميزات التي تجعل انظمة الذكاء الاصطناعي تختلف وتتميز عن الانظمة التقليدية. وفيما يلي أهم هذه الخصائص:
ويظهر الجدول التالي توضيح لكل خاصية من هذه الخصائص:
أمثلةٌ على أنظمةِ الذكاءِ الاصطناعيِّ
مراحلُ تطورِ الذكاءِ الاصطناعيِّ
نشأ الذكاء الاصطناعي بوصفه نظاما علميا رسميا عام 1956 في كلية دارتموث في الولايات المتحدة الامريكية.وتطور عبر مراحل عدة، وفيما يلي رسم يوضح المخطط الزمني لتطور الذكاء الاصطناعي:
واعتمادا على التقدم التكنولوجي وآلية تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي،يمكننا تصنيف مراحل تطور الذكاء الاصطناعي كما يلي:
مرحلة نشأة الذكاء الاصطناعي (الخمسينات والستينات)
امتازت هذه المرحلة بكونها مثلت التفكير المبدأي في إمكانية صنع آلات قادرة على التفكير او التعلم بطريقة تحاكي العقل البشري.
مرحلة الذكاء الاصطناعي الرمزي (السبعينات والثمانينات)
امتازت هذه المرحلة بكون الذكاء الاصطناعي يعتمد على البرمجة الصريجة للمعلومات والمعرفة.
مرحلة الذكاء الاصطناعي القائم على التعلم (التسعينات)
امتازت هذه المرحلة بظهر مصطلح التعلم الآلي، حيث بدأ توظيف الخوارزميات لغايات تدريب النماذج على التعرف الى أنماط البيانات.
مرحلة الذكاء الاصطناعي العميق (2000)
امتازت هذه المرحلة بالتطور الكبير في القدرات الحاسوبية ومقدرتها على معالجة كمية ضخمة من البيانات وظهور نوع من التعلم يسمى التعلم العميق والذي يعمل على معالجة البيانات بطريقة تقلد العقل البشري.
مرحلة الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (2020)
امتازت هذه المرحلة بتطوير أنظمة من الذكاء الاصطناعي التي يمكن تفسيرها وفهمها من قبل البشر. وتساعد المستخدمين على فهم نتائج الخوارزميات والثقة بها.
مرحلة الذكاء الاصطناعي المعزز (المستقبل القريب)
يمكن تعريف الذكاء الاصطناعي المعزز على انه مزيج من الذكاء الاصطناعي والذكاء البشري،حيث يعمل على دمج الذكاء الاصطناعي بمهارات وقدرات بشرية متقدمة غايتها التحسين من تفاعل الإنسان مع الآلة بطرق جدية وأكثر فاعلية.
