الذكاء الاصطناعي (AI) هي التكنولوجيا التي تمكن الآلات من إظهار المنطق والقدرات الشبيهة بالإنسان مثل اتخاذ القرار المستقل. ومن خلال استيعاب كميات هائلة من بيانات التدريب، يتعلم الذكاء الاصطناعي التعرف على الكلام والأنماط والاتجاهات الفورية وحل المشكلات بشكل استباقي والتنبؤ بالأوضاع والحوادث المستقبلية.
نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي
الذكاء الاصطناعي هو واحد من أكثر التقنيات التحويلية في العصر الحديث. كما أنها واحدة من أكثر اضطرابات التكنولوجيا سرعة على الإطلاق. ولكن ما هو الذكاء الاصطناعي، حقا—وماذا يفعل للأعمال؟
نشأ مصطلح الذكاء الاصطناعي في عام 1956 في مؤتمر علمي في كلية دارتموث. ووصف أحد الآباء المؤسسين للذكاء الاصطناعي، مارفن مينسكي، بأنه “علم صنع الآلات يقوم بأشياء تتطلب الذكاء إذا قام بها الرجال”.
في حين أن جوهر ذلك التعريف ينطبق اليوم، إلا أن أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة قد تطورت لإظهار قدرات حل المشكلات لمهام مثل الإدراك البصري، التعرف على الكلام، التخطيط، صنع القرار، والترجمة بين اللغات. ويمكنهم معالجة تيرابايت البيانات والرؤى في الوقت الفعلي، وإثبات أنفسهم كتقنيات مرنة وسريعة الاستجابة تزيد من قدرات المستخدمين البشريين وتزيد من الكفاءة والإنتاجية والرضا في مكان العمل.
أنواع الذكاء الاصطناعي
نظام الذكاء الاصطناعي ليس تقنية واحدة بل هو مجموعة من التقنيات التي يمكن دمجها لأداء أنواع مختلفة من المهام. وقد تكون تلك المهام محددة للغاية، مثل فهم اللغة التي يتم التحدث بها والاستجابة بشكل مناسب، أو واسعة جدًا، مثل مساعدة شخص ما في اقتراحات السفر للتخطيط لقضاء إجازة. ولكن فهم جميع أنواع التكنولوجيات المختلفة التي تشكل الذكاء الاصطناعي يمكن أن يكون مهمة شاقة. ها هي الأساسيات.
ثلاثة أنواع رئيسية من الذكاء الاصطناعي
وعلى المستوى الأساسي، هناك ثلاث فئات من الذكاء الاصطناعي:
- الذكاء الاصطناعي الضيق (المعروف أيضًا باسم الذكاء الاصطناعي الضعيف): نظام الذكاء الاصطناعي المصمم لأداء مهمة محددة أو مجموعة من المهام. هذا هو نوع الذكاء الاصطناعي المستخدم في التطبيقات الحالية. إنها تسمى ضعيفة ليس لأنها تفتقر إلى القوة أو القدرة، ولكن لأنها طريق طويل من وجود الفهم البشري أو الوعي الذي نربط بالذكاء الحقيقي. هذه الأنظمة محدودة في نطاقها وليس لديها القدرة على أداء المهام خارج مجالها المحدد. ومن أمثلة الذكاء الاصطناعي الضيق مساعدي الصوت، والتعرف على الوجه والكلام، والسيارات ذاتية القيادة.
- الذكاء الاصطناعي العام (المعروف أيضًا باسم الذكاء الاصطناعي القوي): نظريًا، نظام الذكاء الاصطناعي الذي سيكون قادرًا على أداء أي مهمة فكرية بنجاح يمكن للإنسان القيام بها – ربما أفضل حتى من قدرة الإنسان. مثل أنظمة الذكاء الاصطناعي الضيقة، ستتمكن أنظمة الذكاء الاصطناعي العامة من التعلم من الخبرة وتحديد الأنماط والتنبؤ بها، ولكن سيكون لديها القدرة على اتخاذ الأمور خطوة أخرى، واستقراء تلك المعرفة عبر مجموعة واسعة من المهام والمواقف التي لا تتناولها البيانات المكتسبة سابقا أو الخوارزميات الموجودة. لا يوجد حتى الآن الذكاء الاصطناعي العام، على الرغم من وجود بحث وتطوير مستمر في هذا المجال مع بعض التقدم الواعد.
- الذكاء الاصطناعي فائق الذكاء (Superintelligent AI): يعرف نظام الذكاء الاصطناعي بأنه وعي ذاتي بالكامل ويتجاوز ذكاء البشر. نظريا، هذه الأنظمة سيكون لديها القدرة على تحسين نفسها واتخاذ القرارات مع الذكاء فوق مستوى الإنسان. وبعيدًا عن محاكاة السلوك البشري أو تحديده ببساطة، يمكن للذكاء الاصطناعي فائق الذكاء استيعابه على مستوى أساسي. ومع تمكينها من هذه السمات البشرية – وزيادة زيادتها بالمعالجة الضخمة والقوة التحليلية – يمكن أن تتجاوز قدرتنا الخاصة بكثير. إذا تم تطوير نظام الذكاء الاصطناعي فائق الذكاء يمكن أن يغير مسار التاريخ البشري، ولكن حاليا هو موجود فقط في الخيال العلمي، ولا توجد طريقة معروفة لتحقيق هذا المستوى من الذكاء الاصطناعي.
شارك معنا لمعرفة أخبارنا الجديدة
لا تفوت الفرصة وكن أول من يستقبل أخبارنا، لتبقى على اطلاع دائم بكل ما هو جديد ومثير. أترك بريدك معنا
كيف يعمل الذكاء الاصطناعي؟
وبعيدًا عن التصنيفات الرئيسية للذكاء الاصطناعي الضيق والعام والفائق الذكاء، هناك عدة مستويات أكثر اختلافًا وترابطًا من الذكاء الاصطناعي.
- التعلم الآلي (ML)هي مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي تمكن أنظمة الكمبيوتر من التعلم والتحسين من الخبرة أو البيانات، وتضم عناصر من مجالات مثل علوم الكمبيوتر والإحصاء وعلم النفس وعلم الأعصاب والاقتصاد. ومن خلال تطبيق الخوارزميات على أنواع مختلفة من أساليب التعلم وتقنيات التحليل، يمكن للمل التعلم والتحسين تلقائياً من البيانات والخبرة دون أن تتم برمجته بشكل صريح للقيام بذلك. بالنسبة للشركات، يمكن استخدام تدريب الآلة للتنبؤ بالنتائج بناءً على تحليل مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة.
- الشبكات العصبية هي مكون أساسي من عناصر الذكاء الاصطناعي، المستوحاة من بنية ووظيفة الدماغ البشري. هذه النماذج الحسابية متعددة الطبقات لها عقد تتجمع معا مثل الخلايا العصبية في دماغ بيولوجي. كل عصبون اصطناعي يأخذ مدخلات، ويقوم بعمليات رياضية عليه، وينتج مخرجا يتم تمريره بعد ذلك إلى طبقات لاحقة من الخلايا العصبية عبر معالجة سريعة متوازية. خلال التدريب، تقوم الشبكات العصبية بتعديل قوة الروابط بين الخلايا العصبية بناءً على أمثلة في البيانات، مما يسمح لها بالتعرف على الأنماط، ووضع التنبؤات، وحل المشكلات. فهي توظف مجموعة متنوعة من الأساليب للتعلم من البيانات اعتمادا على المهمة ونوع البيانات. وقد وجدت الشبكات العصبية تطبيقات في مجالات مختلفة مثل التعرف على الصور والكلام، ومعالجة اللغة الطبيعية، والنمذجة، والمركبات ذاتية القيادة، وأكثر من ذلك.
- التعلم العميق (DL) هي مجموعة فرعية تركز على البيانات من تدريب الآلة تستخدم الشبكات العصبية ذات الطبقات المتعددة (العميقة) لمعرفة واستخراج الميزات من كميات هائلة من البيانات. ويمكن لهذه الشبكات العصبية العميقة أن تكتشف تلقائياً الأنماط والعلاقات المعقدة في البيانات التي قد لا تكون واضحة على الفور للبشر، مما يسمح بتنبؤات وقرارات أكثر دقة. يتفوق التعلم العميق في مهام مثل التعرف على الصور والكلام، ومعالجة اللغة الطبيعية، وتحليل البيانات. ومن خلال الاستفادة من الهيكل الهرمي للشبكات العصبية العميقة، أحدث التعلم العميق ثورة في العديد من المجالات، بما في ذلك الرعاية الصحية والتمويل والأنظمة المستقلة.
- الذكاء الاصطناعي التوليدي (gen AI) هو نوع من التعلم العميق الذي يستخدم نماذج الأساس مثل نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) لإنشاء محتوى جديد العلامة التجارية – بما في ذلك الصور والنص والصوت ومقاطع الفيديو ورمز البرمجيات – على أساس بيانات التدريب الخاصة بهم. gen AI هو مصطلح شامل لمختلف تقنيات نموذج الأساس – الشبكات العصبية المدربة على أحجام هائلة من البيانات باستخدام التعلم ذاتي الإشراف، مثل التنبؤ بالكلمة التالية في النص. قدراتها الناشئة تجعل منه طفرة في الذكاء الاصطناعي، مع نموذج واحد في بعض الأحيان قادرة على كتابة كل من القصائد ووثائق الأعمال، وخلق الصور، واجتياز اختبارات التفكير المنطقي. تخيل إخراج اثنين من lLMs، واحد تدرب حصرا على مجلات البحث العلمي وآخر تدرب على روايات sci-fi. كلاهما قد يولدان وصفا موجزا لحركة الأجسام في الفضاء، ولكن الأوصاف ستكون مختلفة اختلافا جذريا. يمتلك الذكاء الاصطناعي التوليدي العديد من التطبيقات التجارية، مثل إنشاء نماذج أولية واقعية للمنتج، وإجراء محادثات طبيعية في خدمة العملاء، وتصميم مواد تسويق مخصصة، وأتمتة عمليات إنشاء المحتوى، وإنشاء الرسومات والمؤثرات الخاصة. تتبنى كل من الشركات والمستهلكين الذكاء الاصطناعي التوليدي بمعدل ملحوظ، مدفوعين بحقيقة أن العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي من الجيل لا تتطلب مهارات البرمجة أو الترميز لاستخدامها – يصف المستخدمون ببساطة ما يريدونه باستخدام اللغة العادية، ويقوم التطبيق بتنفيذ المهمة، غالبًا بنتائج مبهرة. وفقًا لتقرير ماكينزي، في عام 2023:
شارك معنا لمعرفة أخبارنا الجديدة
لا تفوت الفرصة وكن أول من يستقبل أخبارنا، لتبقى على اطلاع دائم بكل ما هو جديد ومثير. أترك بريدك معنا
