🔥 📁آخر الأخبار

ما هو الذكاء الاصطناعي وكيف يعمل تقنية AI

هل تريد التعرف على الذكاء الاصطناعي؟ وكيف يعمل تقنية AI؟ الذكاء الاصطناعي في أبسط تعريف له هو التكنولوجيا الذي يمكن الآلة على محاكاة العقل البشري في تنفيذ المهام البسيطة والمعقدة والقدرة على اتخاذ القرارات بصورة مستقلة. مثل التعرف على الصور والنصوص والأنماط من خلال التعلم من البيانات.

يوجد بعض المصطلحات المشابهة لمصطلح الذكاء الاصطناعي يتم الخلط بينها؛ مثل التعلم الآلي والتعلم العميق! وحقيقة الأمر أن هذه المعاني مختلفة كلياً؛ فمثلاً التعلم الآلي هو فرع من الذكاء الاصطناعي يعمل على تدريب الآلات من خلال البيانات السابقة لأداء مهام معين. أما التعلم العميق فهو نظام يعتمد على الشبكات العصبية الاصطناعية التي تحاكي طريقة عمل الدماغ البشري.

بشكل عام، يمكن تعريف الذكاء الاصطناعي على أنه عملية محاكاة نظم الكمبيوتر للذكاء البشري في تنفيذ المهام بدقة. ومن الأمثلة على الذكاء الاصطناعي في حياتنا اليومية المساعد الافتراضي Microsoft Copilot الذي يقوم بتنفيذ المهام المكتبي، وأيضاً تطبيق Alexa المقدم من أمازون وتطبيق Siri الموجود في أجهزة الآيفون المخصص لفهم الأوامر الصوتية وتقديم استجابات ذكية لهذه الأوامر.

للتعرف على مفهوم الذكاء الاصطناعي وكيف يعمل دعنا نتعرف أكثر من خلال التعرف على أنواع الذكاء الاصطناعي ومراحل تطوره وأهم التطبيقات العملية للذكاء الاصطناعي، هيا بنا إلى الشرح المقدم من موقع الجنرال للمعلوميات.

مميز لك: مميزات وعيوب الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي وطريقة عملهما هو الذكاء الاصطناعي

مميز لك: افضل تطبيقات الذكاء الاصطناعي

ما هو الذكاء الاصطناعي وكيف يعمل

الذكاءِ الاصطناعيِّ أو الذكاءِ الصنعيِّ "Artificial intelligence" هو سلوك الآلةِ أو قدرات البرامج على تقليد الذكاء البشريِّ في تنفيذ المهام. يستند الذكاء الاصطناعي على العديد من التقنيات التي تمنح الآلات ذكاءً يُحاكي الذكاء البشري وأسلوب عمله. على سبيل المثال، الشعور والفهم والتعلم والاستنتاج والتنبؤ واتخاذ القرار بأساليب لم تُبرمج في الآلة. حالياً، يرتكز تطوير الذكاء الاصطناعي على إنشاء خوارزميات قادرة على تمكين الأنظمة من التعلم الآلي (ML)، مما يسمح لها باتخاذ قرارات وسلوكيات شبيهة بالبشر.

شاهد أيضاً: الفرق بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

تستطيع الأنظمة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي القيام بالعديد من المهام التي تتطلب تدخل البشر، مثل تقديم نصائح صحية بناءً على البيانات الطبية، دعم التعليم من خلال تحليل مستويات الطلاب وتقديم خطط تعليمية مخصصة، وأداء الأعمال المنزلية من تنظيف الأواني باستخدام الروبوتات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي وحتى السيارات ذاتية القيادة.

ما هو الذكاء الاصطناعيتعريف الذكاء الاصطناعي

إقرأ المزيد: الذكاء الاصطناعي مقابل الأمن السيبراني

مراحل تطور الذكاء الاصطناعي

ظهر مصطلح الذكاء الاصطناعي لأول مرة في العام 1950 عندما قدم العالم آلان ماتيسون تورنغ ورقة بحثية تحت عنوان آلات الحوسبة والذكاء، ويتناول البحث كيفية تطوير الآلات لمستوى التفكير.

وفي الفترة ما بين 1957حتى 1974، تم تطوير تقنية الحوسبة لتمكن أجهزة الكمبيوتر من حفظ بيانات أكثر ومعالجتها في كسر من الثانية. وحينها استطاع الباحثين من تطوير خوارزميات متقدمة قادرة على تعليم الآلات.

ما بين عامي 1990 ، 2000 تمكن العلماء من الوصول إلى أول أساس للذكاء الاصطناعي وهو القدرة على التفكير الذاتي والذي مكنه من الفوز على بطل العالم في الشطرنج. بعد هذا التقدم الغير مسبوق استمرت الدراسات والتحديثات حتى وصل الذكاء الاصطناعي إلى ما نراه في open ai.

كيف يعمل الذكاء الاصطناعي؟

معلومات عن الذكاء الاصطناعيكيف يعمل الذكاء الاصطناعي

يهتم الذكاء الاصطناعي بتطوير الأنظمة والآلات لجعلها قادرة على محاكاة القدرات البشرية. ومن أجل الوصول إلى ذلك، يعمل الذكاء الاصطناعي على مجموعة من الآليات التي تساعده على تحقيق ذلك، ومن هذه الآليات التي تعتمد عليها تقنية الذكاء الاصطناعي ما يلي:

1. جمع البيانات ومعالجتها

يعتمد الذكاء الاصطناعي في عمله على آلية جمع البيانات بكميات ضخمة ومعالجتها كمرحلة أولية  "Data Collection" والبيانات التي يجمعها الذكاء الاصطناعي تشمل النصوص والصور والأصوات والمفاهيم والقواعد وغيرها من المعلومات ومن ثم تنظيمها ومعالجتها "Data Processing" حتى يتمكن خوارزميات الذكاء الاصطناعي من التعلم والاستنتاج والتنبؤ المستقل، والنتائج التي يتوصل لها الذكاء الاصطناعي يتوقف على جودة ودقة هذه البيانات.

2. التعلم الآلي (Machine Learning)

كيف يعمل الذكاء الاصطناعي تعلم آليالتعلم الآلي

التعلم الآلي أو تعلم الآلة (ML) هو أحد أهم مكونات الذكاء الاصطناعي ويعتبر فرعاً من عمل الذكاء الاصطناعي. التعلم الآلي تمكن الآلات والتطبيقات الحديثة من التعلم ذاتياً من البيانات السابقة لتحسين أدائها مع مرور الوقت. يضم هذا المكون بعض العلوم مثل علوم الحاسوب، الاحصاء، العلوم الاقتصادية والاجتماعية، علم النفس وعلوم الأعصاب.

شاهد أيضاً: ما هو تقنية الواقع المعزز

ومن خلال تطبيق خوارزميات الذكاء الاصطناعي على عدة أساليب تعليمية وتقنية تحليلية، تستطيع الآلة التعلم بشكل تلقائي بدون الحاجة إلى برمجة مسبقة. في بعض الشركات يتم تعليم الآلات على التنبؤ بالنتائج اعتماداً على مجموعة كبيرة من المعلومات المعقدة يتم تحليلها آليا.

3. الشبكة العصبية (neural network)

ما أهمية الشبكات العصبونية؟الشبكة العصبية Ai

الشبكة العصبية أو الشبكة العصبونية هي جزء أساسي من أجزاء الذكاء الاصطناعي تعمل على تعليم الآلات أسلوب التعلم العميق، وهي مستوحاة من تركيبة دماغ الإنسان. تتكون الشبكة العصبية للذكاء الاصطناعي من طبقات متعددة تجمع بينها عقد شبيه بالخلايا العصبية للدماغ الطبيعي.

كل عصبون له وظيفة محددة تقوم بإرساله إلى طبقات الشبكة العصبية، وفي مرحلة تدريب الآلة تقوم الشبكة العصبية بتكييف الترابط بين هذه الخلايا، حتى تتمكن من التعرف على الأنماط وحل المشكلات المعقدة التعرف على الصور والكلام وتلخيص المستندات والتعامل مع المركبات الذكية ومعالجة اللغة الطبيعية وتقديم التوصيات وما إلى ذلك.

  • أهمية الشبكات العصبونية للذكاء الاصطناعي

يكمن أهمية الشبكة العصبية للذكاء الاصطناعي في مساعدة الآلات والتطبيقات الذكية على اتخاذ القرارات الصائبة لتقديمها للمستخدم، وذلك لقدرتها على إدراك العلاقات بين معلومات الإدخال والإخراج المعقدة مثل، أداء المهام والقيام بالتعميمات والاستدلالات.

4. التعلم العميق (Deep Learning)

التعلم العميق للذكاء الاصطناعيالتعلم العميق

التعليم العميق (DL) هو تقنية فرعية تعتمد بشكل أساسي على الشبكة العصبية الاصطناعية وهي تستخدم بشكل خاص في التطبيقات التي تتطلب تحليل البيانات المعقدة مثل التعرف على الصوت والصورة. في التعلم العميق، تتكون الشبكات العصبية من عدة طبقات (Layers) من العُقد (Nodes) التي تمرر البيانات وتقوم بتحليلها عبر خطوات متعددة للوصول إلى استنتاجات دقيقة.

وبفضل الهيكل الهرمي لهذه الشبكة ساهم التعليم العميق في تطوير عدد كبير من المجالات مثل تطوير تطبيقات الهواتف والرعاية الصحية والتمويل وغيرها من المجالات.

5. الذكاء الاصطناعي التوليدي (gen AI)

الذكاء الاصطناعي التوليدي أو المولِّد gen AI هو أسلوب تعلم عميق يستخدم النماذج التوليدية من اللغة LLMs لإنشاء رموز البرمجيات النصوص أو الصور أو الوسائط الأخرى. يتعلم gen AI من أنماط بيانات التدريب الخاصة به ومن ثم تُنشِئ بيانات جديدة لها خصائص مماثلة.

بفضل التقدم الكبير للذكاء الاصطناعي التوليدي تمكنت العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي على الابتكار مثل روبوتات الدردشة التي تعتمد على نماذج اللغة الطبيعية مثل ChatGPT و LLaMA و Copilot والبعض الآخر من نماذج الذكاء الاصطناعي لتحويل النص الى صورة مثل ميد جورني وآخر تستطيع اجتياز اختبارات التفكير المنطقي مثل Answer.AI - Your AI tutor.

مميز لك: تحميل برنامج Chat GPT 40

مؤخراً زادت الشركات في الاستثمار في الذكاء الاصطناعي مثل شركة ميكروسوفت و open ai وجوجل مما أدى إلى تطوير الذكاء الاصطناعي، حالياً يتوفر عدد كبير من التطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تستخدم للأغراض التجارية والصناعية والزراعية والأزياء سنتعرف عليها لاحقاً.

أنواع الذكاء الاصطناعي

يمكن تقسيم أنواع الذكاء الاصطناعي إلى عدة تصنيفات بناء على قدراته ومستوى التطور وكيفية تطبيقه، عزيزي القارئ لسهيل الأمر عليك، يمكن تقسيم أنواع الذكاء الاصطناعي إلى قسمين رئيسيين القسم الأول (محدود أو عام) ويعتمد على نطاق قدرات وإمكانيات الذكاء الاصطناعي ، القسم الثاني (الذكاء والتطور) ويعتمد على مستوى ذكاء وتطور النموذج.

الذكاء الاصطناعي المحدودة والعام

هذا القسم يضم ثلاث أنواع من الذكاء الاصطناعي وهي:

  • الذكاء الاصطناعي الضيق (Narrow AI)

الذكاء الاصطناعي الضيق ويعرف أيضاً باسم الذكاء الاصطناعي الضعيف، هو نوع من أنواع الذكاء الاصطناعي المستخدم في الآلات التي تقوم بوظائف محددة وهي الأكثر استخداماً في تطبيقات الاندرويد والايفون، هذا النوع محدودة القدرات ولا تمتلك الذكاء الكافي لأداء مهام خارج نطاقها فهي لا تحاكي الذكاء البشري وانما تحاكي السلوك البشري فقط. بالرغم من ذلك، يعتبر الذكاء الاصطناعي الضيق ذكي جداً في القيام بالمهام المخصص له؛ كما هو الحال في تطبيق التعرف على الوجه والكلام والمساعد الصوتي ومن أمثلة الذكاء الاصطناعي الضعيف:

  1. الروبوتات الصناعية وطائرات درون
  2. المركبات ذاتية القيادة
  3. مرشحات رسائل البريد الإلكتروني العشوائي
  4. المساعدات الصوتية مثل Siri وAlexa
  5. توصيات المنتجات على منصات التجارة الإلكترونية مثل أمازون.

  • الذكاء الاصطناعي العام (General AI)

الذكاء الاصطناعي العام ويعرف أيضًا باسم الذكاء القوي، وهو نوع من أنواع الذكاء الصنعي الذي يحاكي الذكاء البشري تماماً. يستطيع القيام بأي مهمة يمكن للإنسان القيام به حتى التفكير المجرد والفهم والتعلم والتكيف مع كل موقف واتخاذ القرارات مثل البشر. عملياً لم يتم تطوير هذا النوع من الآلات حتى الآن حيث لا يزال تحت البحث والتطوير.

من المتوقع أن يستخدم هذا النوع من الذكاء نظرية العقل تماماً فيكون قادراً على معرفة الاحتياجات المتنوعة والتمييز بين العواطف ربما بشكل أفضل من الإنسان ذاته.

  • الذكاء الاصطناعي الفائق (Super AI)

الذكاء الاصطناعي الفائق "Super artificial intelligence" نوع من أنواع الذكاء الاصطناعي يندرج ضمن الذكاء العام اللامحدود، عملياً هذا النوع لا وجود له حتى الآن، ولكن يعتبر فرضية قابلة التطوير، يهدف الذكاء الاصطناعي الفائق إلى الوصول إلى مستوى ذكاء يتفوق على البشر في جميع المجالات مثل البحث العلمي، الابتكار، وحل المشكلات المعقدة. ومن المتوقع أن يصل هذا النوع من الآلات فائقة الذكاء إلى مستوى وعي ذاتي بالكامل متجاوزاً ذكاء البشر، يتوافق إمكانية تطوير ذكاء اصطناعي فائق كهذا إلى مدى إمكانية صناعة معالجات ضخمة مع قوة تحليلية عالية المستوى حتى تتمكن هذه الآلات من التمتع بذكاء خارق كهذا.

هناك بعض العلماء حذروا من تطوير آلات تتمتع بهذا القدر من الذكاء؛ لأنها قد تسبب مصدر تهديد للوجود البشري، وذلك لأنها ستثير قضايا تتعلق بالمعتقدات والاحتياجات الخاصة بها.

الذكاء الاصطناعي من حيث الذكاء والتطور

هذا القسم يضم أربعة أنواع من الذكاء الاصطناعي وهي:

  • الذكاء الاصطناعي التفاعلي (Reactive AI)

الذكاء الاصطناعي التفاعلي هو من أقدم أشكال الذكاء الاصطناعي، هذا النوع من الآلات محدودة للغاية وتمثل أبسط أنواع الذكاء الاصطناعي. فهو يتفاعل مع المدخلات الحالية دون استخدام الذاكرة مايعني أنها غير قابل للتعلم، ولا حتى يستطيع استخدام الخبرات السابقة لاتخاذ القرارات.

كيف يعمل آلة الذكاء الاصطناعي التفاعلي؟ يعمل هذا الآلة بناءً على القواعد المبرمجة مسبقًا وتتفاعل بناءً عليه. ويعتبر الذكاء الاصطناعي التفاعلي هو الأكثر شيوعًا في تطوير الألعاب، كما هو الحال في الالعاب التي يتم برمجتها للرد على الخصم دون أن يستوعب الغاية النهائية للعبة.

أيضاً تستخدم روبوتات الدردشة هذا النوع من الذكاء الاصطناعي في الاستجابة على استفسارات العملاء بالمعلومات المبرمج عليه مسبقاً، ولهذا يتم استخدامه بكثرة في التسويق لانه يعزز من الإنتاجية. إليك أمثلة على لأهم استخدامات هذا النوع:

  1. نظام IBM's Deep Blue الذي هزم بطل العالم في الشطرنج غاري كاسباروف في التسعينيات.
  2. الروبوتات البسيطة المستخدمة في المهام المتكررة مثل التجميع في المصانع.
  • الذاكرة المحدودة (Limited Memory AI)

الذاكرة المحدودة هي نوع من أنواع الذكاء الاصطناعي تستخدم كميات محدودة من البيانات لاتخاذ قرارات مستقبلية أفضل كما أنها تستطيع تخزين التجارب السابقة لفترة زمنية قصيرة، تعتمد الكثير من أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة على هذا النوع كما هو الحال في نظام القيادة الذاتية، حيث تستطيع المركبة تخزين سرعة السيارة المجاورة والمسافة منها ولكن لفترة زمنية محددة.

يحتاج هذا النوع من الآلات تزويد خوارزميات الذاكرة المحدودة ببيانات دقيقة ومحدثة باستمرار حتى لا يؤدي استخدام المعلومات القديمة إلى تقديم ردود خاطئة.

ومن أشهر أنواع الروبوتات التي تستخدم هذا النوع من الذكاء الاصطناعي هو ChatGPT الإصدار البدائي، فهو مدعوم بي 4000 رمز ولا يستطيع تذكر اي معلومات من بعد هذا الحد في المحادثة الحالية.

  • نظرية العقل (Theory of Mind AI)

مصطلح نظرية العقل يشير إلى الأنظمة الذكية التي لها قدرات على فهم ونسب الحالات العقلية والعاطفية والمعتقدات للآخرين، يهدف نظرية العقل إلى تطوير ذكاء اصطناعي يمتلك القدرة على تحليل الصور والأصوات وبعض البيانات الأخرى من أجل التعرف على المشاعر الإنسانية وإستنساخها للاستجابة لها بطريقة مناسبة.

هذا النوع من أنواع الذكاء الاصطناعي لا وجود له فعلياً في الوقت الحالي فهو لا يزال في طور التطوير. من التطبيقات المحتملة لهذا النوع: تطوير روبوتات اجتماعية يمكنها التفاعل مع البشر بناء على فهم عواطفهم واحتياجاتهم.

  • الذكاء الاصطناعي ذاتي الوعي (Self-aware AI)

الذكاء الاصطناعي الذاتي أو الإدراك الذاتي وهو الآلة الذكية التي تمتلك وعيًا ذاتيًا، حيث يمكنه فهم نفسه والوعي بمحيطه. وهو من أقصى مراحل تطور الذكاء الاصطناعي ولكن مثل الذكاء الفائق، لا يزال هذا النوع نظريًا.

الذكاء الاصطناعي الواعي هذا النوع يعبر عن مستقبل ال‍ AI حين تكون للآلات القدرة على امتلاك مشاعر ومعتقدات واحتياجات مثل الإنسان.

والقدرات المحتملة لهذا النوع هو القدرة على اتخاذ قرارات واعية، فهم العواطف المعقدة، والتصرف بناءً على تجارب ذاتية.

مستقبل الذكاء الاصطناعي متعدد (الوسائط)

يتزايد طموح الذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل ملحوظ، حيث تتجه التطورات المستقبلية نحو نماذج متعددة المجالات قادرة على معالجة أنواع متنوعة من البيانات كمدخلات، بدلاً من الاقتصار على تحسين الأداء في مجالات محددة.

تكمن الفائدة الأكثر إلحاحًا للذكاء الاصطناعي متعدد النماذج في قدرته على تحسين أدوات الذكاء الاصطناعي، مما يجعلها أكثر تنوعًا وسهولة في الاستخدام. على سبيل المثال، يمكن للمستخدمين أن يسألوا عن صورة معينة ليحصلوا على إجابة واضحة بلغة طبيعية، أو يطلبوا تعليمات صوتية لإصلاح شيء ما، ويستقبلوا مساعدات بصرية مرفقة بالتعليمات النصية خطوة بخطوة.

من منظور أعمق، يتيح الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط معالجة مجموعة متنوعة من المعلومات، مما يُثري قاعدة البيانات الخاصة بتدريب النموذج. بالنسبة لمقاطع الفيديو، سيكون له دور كبير في تزويد هذه النماذج بالمعلومات، حيث ذكر بيتر نورفيج، المتخصص في علوم AI بمعهد ستانفورد للذكاء الاصطناعي "هذا النوع من البيانات كان غائبًا عن نماذج الذكاء الاصطناعي سابقًا، مما يعني أن هذه النماذج ستتمكن من فهم العالم بشكل أفضل."

إن هذا التوجه نحو النماذج المتعددة التخصصات يشير إلى مستقبل يتسم بالقدرة على استيعاب تعقيدات الحياة اليومية، حيث تصبح هذه النماذج أكثر فاعلية في تقديم حلول ذكية وملائمة للتحديات المعاصرة.

أمثلة لطريقة عمل الذكاء الاصطناعي

التعرف على الصور: الذكاء الاصطناعي يُدرّب على ملايين الصور لتعلم كيفية التعرف على الأشياء. على سبيل المثال، تطبيقات مثل Google Photos تستخدم الذكاء الاصطناعي لتصنيف الصور تلقائيًا حسب محتواها.

إقرأ المزيد: افضل برامج الذكاء الاصطناعي للصور

المساعدات الصوتية: مثل Siri أو Alexa تعتمد على تحليل الأوامر الصوتية عبر معالجة اللغة الطبيعية (NLP) للتعرف على الكلام وفهم الطلبات والاستجابة لها.

السيارات الذاتية القيادة: تجمع البيانات من المستشعرات والكاميرات والرادارات لتحليل البيئة واتخاذ قرارات حول القيادة في الوقت الفعلي.

أهم التطبيقات اليومية للذكاء الاصطناعي

حالياً يتم استخدام الذكاء الاصطناعي في كافة جوانب الحياة تقريباً؛ وذلك لأنه يتميز بالسرعة في إنجاز المهام ويطور مقدراته بشكل مستمر. يتم تطبيق الذكاء الاصطناعي في العديد من الوظائف والصناعات والمجالات المختلفة لتحسين الأداء وزيادة الإنتاجية وتقليل الأخطاء أثناء في الأعمال الروتينية والمعقدة. من أهم تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي عملت على تغيير طريقة القيام بالأعمال والتفاعل مع التكنولوجيا:

استخدام الذكاء الاصطناعي في المجال الصحي

يتم تطبيق الذكاء الاصطناعي في المجال الصحي بصورة شائعة جداً؛ وذلك لضخامة البيانات الطبية وتعقيداتها. يتم التركيز بشكل أساسي على الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية من خلال الاستفادة من قدرت الآلة الذكية على البحث عن الرابط بين التشخيص والعلاج ونتائج المرضى.

تهتم المستشفيات الحديثة أيضاً بالذكاء الاصطناعي في إيجاد حلول ذكية لدعم المبادرات التشغيلية لإرضاء العاملين والمرضى وتخفيض التكاليف، وإليك أهم تطبيقات الذكاء الاصطناعي في المجال الطبي:

  1. التشخيص الطبي: يستخدم الذكاء الاصطناعي في عمليات تحليل الصور الطبية (مثل الأشعة السينية والرنين المغناطيسي) للكشف عن الأمراض مثل السرطان. يمكن للأنظمة الذكية تقديم تشخيص دقيق وسريع مقارنةً بالطرق التقليدية.
  2. إدارة البيانات الصحية: من تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الحقل الصحي هو يساعدته في تنظيم وتحليل السجلات الطبية الضخمة، مما يسهم في تحسين الكفاءة وتقليل الأخطاء الطبية.
  3. العلاج الشخصي: يُستخدم الذكاء الاصطناعي في تحليل بيانات المرضى واقتراح خطط علاجية مخصصة بناءً على الاحتياجات الفردية لهم.

استخدام الذكاء الاصطناعي في علم التحكم الآلي والصناعة

الذكاء الاصطناعي تم استخدام في المجالات الصناعية لسنوات ولكنها كانت تحتاج لعمليات البرمجة اليدوية بشكل مستمر، مع مرور الوقت طورت الشركات من إمكانيات الذكاء الاصطناعي من خلال توسيع حجم ونوع الأعمال التي يمكن أن تقوم بها الروبوتات، ومن أمثلة تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الصناعة والتحكم الآلي:

  1. الروبوتات الصناعية: وتستخدم في المصانع للقيام بعمليات التجميع واللحام والنقل بشكل دقيق وسريع. هذه الروبوتات تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات البيئية واتخاذ القرارات في الوقت الحقيقي.
  2. الصيانة التنبؤية: تعتمد المصانع والشركات الكبيرة على الذكاء الاصطناعي لتتبع حالة المعدات والآلات وتحديد المشاكل قبل حدوث الأعطال.

استخدام الذكاء الاصطناعي في الخدمات المصرفية

مجال الخدمات المصرفية من أكثر المجالات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي، حيث يهدف الاعتماد على الذكاء الاصطناعي في هذا المجال الى زيادة سرعة المعاملات المالية ورفع كفاءة خدمة العملاء بجانب العديد من الأهداف الأخرى.

ويعتبر روبوت الدردشة التفاعلية Chatbots أحد أبرز الأمثلة على تطبيقات الذكاء الاصطناعي المستخدمة في العديد من البنوك، يستطيع المساعد الافتراضي القيام بالعديد من المهام المصرفية مثل تزويد العملاء بمعلومات حساباتهم وتحويل الأموال وإصدار الفواتير، ومن الأمثلة الآخر على هذه التطبيقات:

  1. الأوامر الصوتية: تطبيق الذكاء الاصطناعي في الخدمات المصرفية ساهمت في تطوير وسائل إنجاز المهام المصرفية من استخدام الماوس والنقر على الشاشة إلى إمكانية قيام العميل بالتحدث عبر الهاتف لتطبيق محدد وإعطائه أوامر معينة لتنفيذها.
  2. كشف الاحتيال: تطبيقات الكشف عن العمليات الاحتيالية في المصارف من أهم أركان إدارة نظم الكشف عن الاحتيال، فهي مبنية على قواعد محدد من البيانات الفريدة من المعاملات المالية، وبمجرد حدوث أي تغيير مصرفي عن القواعد المحفوظ في الآلة أو التطبيق يكون أمام العميل أما رفض هذا التغيير أو قبوله.

أطلع أيضاً: كيفية استخدام Ai

استخدام الذكاء الاصطناعي في الطاقة المتجددة

تُحدث الذكاء الاصطناعي، مثل الرؤية الحاسوبية تطوراً ملحوظاً في مجال الطاقة المتجددة من خلال استخراج المعلومات المفيدة من الصور والفيديوهات ومن ثم تحليلها. الذكاء الاصطناعي المستخدم في قطاع الطاقة المتجددة تعتمد على خوارزميات ونماذج تعلم عميق لمساعدة الآلات على مفهوم البيانات المرئية، مما يجعلها أكثر كفاءة وفعالية.

استخدام الذكاء الاصطناعي في مجال الأمن السيبراني

أحدث الذكاء الاصطناعي (AI) طفرة في مجال الأمن السيبراني من خلال إبتكار أساليب مستحدثة تستطيع الكشف عن التهديدات السيبرانية ومكافحتها، حيث تعمل أدوات الحماية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي على رفع مستوى كفاءة وفعالية التدابير الأمنية، ومن أبرز تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الأمن السيبراني، تحديد التهديدات غير المعروفة، التعامل مع كميات هائلة من البيانات، التعلم المستمر والتكيف من خلال التعلم الآلي والتعلم العميق، تعزيز إدارة الثغرات الأمنية، تقليل العمليات المتكررة على موظفي الأمن السيبراني.

إقرأ المزيد: برنامج الذكاء الاصطناعي Replika

استخدام الذكاء الاصطناعي في معالجة اللغة الطبيعية (NLP)

تطبيق الذكاء الاصطناعي في معالجة اللغة الطبيعية ساعد الأنظمة والآلات على التعرف على اللغة المكتوبة والمنطوقة وفهمها، فمثلاً في البرامج والتطبيقات الحديثة يتم استخدام NLP لاستنتاج المزاج والمواقف وغيرها من المعلومات للوصول إلى تفسير دقيق للمعنى. وأيضاً من أمثلة التطبيقات العملية لمعالجة اللغة الطبيعية، روبوتات الدردشة والمساعد الصوتي ومُولِّدات النصوص، وبرامج تحويل النص إلى صورة.

أهم المصادر التي تم الاستعانة بها لكتاب هذا المقال:
ويكيبيديا
اوبن اي اي
www.jair.org
MIT Technology Review
Coursera
DeepMind Blog.

الخاتمة

في ختام هذا المقال، تعرفت عزيزي القارئ على ما هو الذكاء الاصطناعي وكيف يعمل وما هي أنواعه وأهم التطبيقات العملية للذكاء الاصطناعي. ويمكن القول أن الذكاء الاصطناعي لم يعد مجرد فكرة مستقبلية، بل أصبح جزءًا لا يتجزأ من حياتنا اليومية، ويمثل إضافة حقيقية لمختلف المجالات والصناعات، من التطبيقات البسيطة مثل المساعدات الشخصية إلى الابتكارات الأكثر تعقيدًا مثل السيارات ذاتية القيادة. لهذا السبب، يبقى التعرف على مفهوم الذكاء الاصطناعي وكيفية عمله مهماً جداً للتعامل مع هذه التقنية الجديدة.

الطاهر التجاني
الطاهر التجاني
الطاهر التجاني هو مبرمج سوداني متمرس، يمتلك خبرة تزيد عن 7 سنوات في مجال تطوير التطبيقات والبرمجة التقنية، والتكنولوجيا، الألعاب، بالإضافة إلى ذلك، الطاهر هو مالك موقع الجنرال للمعلوميات، يقدم محتوى غني ومفيد للزوار مما يجعله كاتباً متألقاً ومرجعًا موثوقًا للمهتمين بهذه المجالات.
تعليقات