مجالات الذكاء الصناعي حديثنا لليوم، حيث أن الذكاء الصناعي هو عنوان المرحلة القادمة. لذلك يتعاظم الاهتمام به في السنوات الأخيرة. ويمكن لذكاء الآلات أن يدخل في كافة مجالات الحياة. لذلك تتنوع مجالات الذكاء الاصطناعي التي تسمح له أن يحل محل البشر في كثير من الأعمال المملة التكرارية أو الخطيرة. ويعمل الذكاء الصناعي على إعفاء البشر من المجهود العقلي والبدني المتعب والمطلوب في عدة مجالات.
ويمكن للذكاء الصناعي اليوم أن يدخل في العديد من الصناعات والتطبيقات التي تتراوح بين الطب (مثل الكشف عن الأورام السرطانية)، صتاعة السيارات (تركيب القطع النهائية)، الحياة اليومية (كما في أجهزة أليكسا ومساعد جوجل)، الأجهزة الالكترونية، الاتصالات بالإضافة إلى أنظمة الشبكات.
ما المقصود بالذكاء الصناعي؟
قبل الخوض في مجالات الذكاء الصناعي يجب أن نفهم ما هو بالضبط؟ الواقع أنه توجد عدة تعريفات تقنية للذكاء الصناعي. لكن جميع هذه التعريفات مضللة وصعبة الفهم. لذلك سنخاول تبسيط الأمور لك عزيزي القارئ لفهم أفضل.
لفهم ماهية الذكاء الصناعي سنقارنه بالبشر. يتمتع البشر بقابلية كبيرة على أداء العمليات الرياضية والمنطقية المعقدة. بالإضافة إلى ذلك يمتاز البشر بقدرتهم على عمل الإحصائيات ومعالجة تكتلات كبيرة من البيانات مع ذكاء حسابي ورياضي كبير.
وبناءاً على ذلك ومع الأخذ بعين الاعتبار كافة التطبيقات المذكورة يتجلى التعريف الأبسط للذكاء الصناعي في أنه تطوير آلات وأنظمة تتمتع بالقدرة على حل المشاكل المعقدة القاصرة حالياً على المقدرات العقلية البشرية.
من جهة أخرى وإذا أردنا تعريفاً ذو طبيعة تقنية أكثر يمكن القول أن الذكاء الصناعي هو مجموع الأجهزة والشبكات القادرة على فهم البيانات العشوائية بدقة. بالإضافة إلى جمع معلومات مفيدة من هذه البيانات واستخدامها لإيحاد حلول نهائية سهلة التطبيق.
المجالات الفرعية للذكاء الصناعي
يتفرع الذكاء الصناعي إلى عدت منظومات وأساليب تطبيقية تجعل الأجهزة والشبكات قادرة على التعلم واكتساب الخبرات.
تعلم الآلة Machine Learning
يشير مصطلح تعلم الآلة إلى قدرة أجهزة الكمبيوتر على الجمع التلقائي للبيانات والتعلم من الخبرات التي مر بها مسبقاً. بمعنى آخر ومع تعلم الآلة لن تحتاج الكمبيوترات على برمجة مخصصة لكل حالة من الحالات التي قد تواجهها.
ويركز تعلم الآلة على نمو خوارزميات التعلم بحيث يتحسن تدقيق البيانات باستمرار وتتحسن معه القدرة على التنبؤ بما قد يحصل. وأهم استخدامات تعلم الآلة هو المجال الطبي وبشكل أدق في مجالات تشخيص الأمراض وتفسير الصور الطبية.
شاهد أيضاً: نظام التشغيل | تعرف على اجزائه ودوره في إدارة الكمبيوتر
التعلم العميق Deep Learning
في هذا المجال من مجالات الذكاء الصناعي تعمل أجهزة الكمبيوتر على معالجة وتحليل البيانات المدخلة عبر اتباع عدة طرق وخوارزميات. وبعد ذلك يتم انتخاب أفضل الطرق التي تقدم النتائج المرغوبة. وتعرف هذه التقنية أيضاً بالتعلم الآلي الذاتي.
عند تطبيق منهجيات التعلم الآلي الذاتي تعمد الآلات إلى تشغيل عدة خورازميات وبرامج بهدف تحويل البيانات العشوائية إلى خرج. وفي هذا الصدد يتم تطبيق محاكاة للجهاز العصبي البشري فيما يعرف بالشبكات العصبونية بعدة أساليب وطرق للحصول على الخرج المطلوب. ويمكن استخدام هذه المقاربة في عدة تطبيقات منها:
- إدراك العلامات والعواطف البشرية.
- التعرف على البشر وأنواع الحيوانات المختلفة عبر صور تظهر علامات أو سمات معينة.
- تمييز الأصوات وحفظ صوت كل متكلم.
- تحويل مقاطع الفيديو والصوت إلى بيانات نصية.
- تحديد الحركات الخاطئة والصحيحة، وتصنيف الرسائل غير المرغوب فيها والبت بقضايا الاحتيال.
الشبكات العصبونية Neural Networks: العمود الفقري لكافة مجالات الذكاء الصناعي
تلعب الشبكات العصبونية دور الدماغ بالنسبة لكافة مجالات الذكاء الصناعي الأخرى. بمعنى آخر هي الأنظمة الحاسوبية التي نحاكي الوصلات العصبية الموجودة بين الخلايا في أدمغة البشر. وكما في الدماغ توجد عصبونات تجتمع مع بعضها لتكوين الشبكات العصبونية داخل الآلات. لكن وقل تحقيق النتيجة المرغوبة تحتاج العصبونات إلى اكتساب المعرفة عن طريق عينات بيانات تدريبية تلعب دور الأمثلة على النتيجة المرغوبة.
الحوسبة الإداركية Cognitive Computing
يهدف هذا الفرع من الذكاء الصناعي إلى تسهيل التواصل الفعال بين الآلات والبشر بهدف إكمال المهام المعقدة وتنمية مهارات حل المشاكل عند الأنظمة الذكية. لذلك وعند العمل على مهمات مختلفة مع البشر تقوم الآلة بتعلم سلوك ونمط تفكير من يتعامل معها. وذلك في حالات وسيناريوهات مختلفة. نتيجة لذلك يمكن للآلة أن تحاكي أسلوب تفكير الشخص في نموذج حاسوبي يستطيع فهم اللغة البشرية وانعكاسات الصور. بالإضافة إلى ذلك يمكن لهذا النوع من الأنظمة القيام بأفعال شبه بشرية والقدرة على التعامل مع البيانات. ولعل أهم وأشهر مثال على ذلك هو مساعد جوجل.
معالجة اللغة الطبيعية Natural Language Processing
يعمل هذا الفرع من مجالات الذكاء الصناعي على تسهيل التواصل اللغوي بين البشر والآلات. ويركز على جعل الآلات تستجيب بشكل منطقي وطبيعي على أسئلة وكلام البشر. وذلك إما بشكل منطوق أو مكتوب. نتيجة لذلك يتفرع هذا المجال إلى فرعين إضافيين هما توليد اللغة الطبيعية. وهو المعني بفهم ومعالجة الكلمات التي يستخمها البشر لفظياً. وفهم اللغة الطبيعية والمختص بترجمة المصطلحات المكتوبة على ورق أو على الشاشة.
الرؤية الحاسوبية Computer Vision
مجال محوري وهام من مجالات الذكاء الصناعي. وذلك لأنه يمنح الآلات القدرة على إدراك وتحليل وتفسير البيانات البصرية الواردة من العالم الحقيقي عبر التقاطها واعتراضها.
وتستخدم تقنيات الرؤية الحاسوبية كل من التعلم العميق والتعرف على الأنماط لاستخراج محتويات الصور من أي شكل من أشكال البيانات. ويتضمن ذلك كل من الصور أو مقاطع الفيديوهات الموجودة في ملفات PDF، ملفات Word، ملفات باور بوينت PPT….إلخ
لا يزال الذكاء الصناعي في بداياته الأولى. لكنك تستخدمه بشكل يومي دون أن تشغر وذلك عندما تفتح أيميل جوجل وترى فيه أن الرسائل غير المرغوب فيها قد تم تصنيفها في مجلد خاص بها. وعندما يتم كتابة وصف للصورة في موقع الفيسبوك يصرح عما فيها. والواقع أن استخدامات الذكاء الصناعي ستزداد بسرعة في العقود القادمة.
