ما هو الذكاء الاصطناعي؟ مقدمة وتاريخ وأنواع الذكاء الاصطناعي

ما هو الذكاء الاصطناعي (AI)؟

AI (الذكاء الاصطناعي) هو قدرة الآلة على أداء الوظائف المعرفية مثل البشر، مثل الإدراك والتعلم والتفكير وحل المشكلات. إن معيار الذكاء الاصطناعي هو المستوى البشري فيما يتعلق بفرق التفكير والكلام والرؤية.

في هذا دروس الذكاء الاصطناعي، سوف تتعلم الفولوwing أساسيات الذكاء الاصطناعي-

مقدمة لمستويات الذكاء الاصطناعي

في الوقت الحاضر، يُستخدم الذكاء الاصطناعي في جميع الصناعات تقريبًا، مما يمنح ميزة تكنولوجية لجميع الشركات التي تدمج الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع. وفقًا لشركة ماكينزي، فإن الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على إنشاء 600 billتجلب قيمة الدولار الأيوني في تجارة التجزئة قيمة إضافية بنسبة 50 في المائة في الأعمال المصرفية مقارنة بتقنيات التحليلات الأخرى. وفي مجال النقل والخدمات اللوجستية، فإن القفزة المحتملة في الإيرادات تزيد بنسبة 89%.

بشكل ملموس، إذا كانت إحدى المؤسسات تستخدم الذكاء الاصطناعي لفريق التسويق الخاص بها، فيمكنها أتمتة المهام الدنيوية والمتكررة، كل ذلكwing مندوب المبيعات للتركيز على بناء العلاقات ورعاية العملاء المحتملين وما إلى ذلك. توفر شركة تدعى Gong خدمة معلومات المحادثة. في كل مرة يقوم فيها مندوب المبيعات بإجراء مكالمة هاتفية، يقوم الجهاز بتسجيل المحادثة ونسخها وتحليلها. يمكن لنائب الرئيس استخدام تحليلات وتوصيات الذكاء الاصطناعي لصياغة استراتيجية ناجحة.

باختصار، يوفر الذكاء الاصطناعي أحدث التقنيات للتعامل مع مواقع التواصل الاجتماعيplex بيانات لا يستطيع الإنسان التعامل معها. يقوم الذكاء الاصطناعي بأتمتة الوظائف الزائدة عن الحاجةwing على العامل التركيز على المهام ذات المستوى العالي ذات القيمة المضافة. عندما يتم تنفيذ الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، فإنه يؤدي إلى خفض التكاليف وزيادة الإيرادات.

تاريخ الذكاء الاصطناعي

أصبح الذكاء الاصطناعي كلمة طنانة اليوم، على الرغم من أن هذا المصطلح ليس جديدا. في عام 1956، قرر خبراء طليعيون من خلفيات مختلفة تنظيم مشروع بحث صيفي حول الذكاء الاصطناعي. أربعة عقول مشرقة قادت المشروع؛ جون مكارثي (كلية دارتموث)، مارفن مينسكي (جامعة هارفارد)، ناثانيال روتشستر (IBM) وكلود شانون (مختبرات بيل للهاتف).

إليكم تاريخ موجز للذكاء الاصطناعي:

السنة معلم / فيnovaالإنتاج
1923 مسرحية كاريل تشابيك تحمل اسم "Rossum's Universal Robots"، وهو أول استخدام لكلمة "robot" باللغة الإنجليزية.
1943 Foundationوضعت الصورة للشبكات العصبية.
1945 يستخدم إسحاق أسيموف، أحد خريجي جامعة كولومبيا، مصطلح الروبوتات.
1956 استخدم جون مكارثي لأول مرة مصطلح الذكاء الاصطناعي. عرض أول برنامج تشغيل للذكاء الاصطناعي في جامعة كارنيجي ميلون.
1964 أظهرت أطروحة داني بوبرو في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا كيف يمكن لأجهزة الكمبيوتر فهم اللغة الطبيعية.
1969 قام العلماء في معهد ستانفورد للأبحاث بتطوير Shakey. روبوت مجهز بالحركة وحل المشكلات.
1979 تم بناء أول مركبة ذاتية التحكم في العالم يتم التحكم فيها بواسطة الكمبيوتر، وهي عربة ستانفورد.
1990 مظاهرات مهمة في التعلم الآلي
1997 فاز برنامج ديب بلو للشطرنج على بطل العالم في الشطرنج آنذاك، غاري كاسباروف.
2000 أصبحت الحيوانات الأليفة الروبوتية التفاعلية متاحة تجاريًا. يعرض معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا Kismet، روبوت ذو وجه يعبر عن المشاعر.
2006 دخل الذكاء الاصطناعي إلى عالم الأعمال في عام 2006. شركات مثل فيسبوك، Netflixبدأ تويتر باستخدام الذكاء الاصطناعي.
2012 أطلقت شركة جوجل Android ميزة التطبيق تسمى "Google Now"، والتي توفر للمستخدم التنبؤ.
2018 "مناقش المشروع" من IBM ناقش كومplex موضوعات مع اثنين من المتناظرين الرئيسيين وكان أداؤها جيدًا بشكل استثنائي.

أهداف الذكاء الاصطناعي

فيما يلي الأهداف الرئيسية للذكاء الاصطناعي:

  • يساعدك على تقليل مقدار الوقت اللازم لأداء مهام محددة.
  • تسهيل تفاعل البشر مع الآلات.
  • تسهيل التفاعل بين الإنسان والحاسوب بطريقة أكثر طبيعية وكفاءة.
  • تحسين دقة وسرعة التشخيص الطبي.
  • مساعدة الناس على تعلم معلومات جديدة بسرعة أكبر.
  • تعزيز التواصل بين البشر والآلات.

المجالات الفرعية للذكاء الاصطناعي

فيما يلي بعض المجالات الفرعية المهمة للذكاء الاصطناعي:

تعلم آلة: التعلم الآلي هو فن الدراسة algorithms التي تتعلم من الأمثلة والتجارب. يعتمد التعلم الآلي على فكرة تحديد بعض الأنماط في البيانات واستخدامها للتنبؤات المستقبلية. الفرق عن قواعد التشفير الثابت هو أن الآلة تتعلم كيفية العثور على مثل هذه القواعد.

تعلم عميق: التعلم العميق هو مجال فرعي للتعلم الآلي. التعلم العميق لا يعني أن الآلة تتعلم المزيد من المعرفة المتعمقة؛ يستخدم طبقات مختلفة للتعلم من البيانات. يتم تمثيل عمق النموذج بعدد الطبقات في النموذج. على سبيل المثال، يحتوي نموذج Google LeNet للتعرف على الصور على 22 طبقة.

معالجة اللغات الطبيعية: الشبكة العصبية هي مجموعة من وحدات الإدخال/الإخراج المتصلة حيث يكون لكل اتصال وزن مرتبط ببرامج الكمبيوتر الخاصة به. يساعدك على بناء نماذج تنبؤية من قواعد البيانات الكبيرة. هذا النموذج يعتمد على الجهاز العصبي البشري. يمكنك استخدام هذا النموذج لإجراء فهم الصور، والتعلم البشري، والكلام الحاسوبي، وما إلى ذلك.

النظم الخبيرة: النظام الخبير هو نظام تفاعلي وموثوق به لاتخاذ القرار يعتمد على الكمبيوتر ويستخدم الحقائق والاستدلالات لحل مشكلة complex مشاكل اتخاذ القرار. كما يعتبر في أعلى مستوى من الذكاء البشري. الهدف الرئيسي للنظام الخبير هو حل معظم مشكلات complex القضايا في مجال معين.

المنطق الضبابي: يتم تعريف المنطق الضبابي على أنه نموذج منطقي متعدد القيم قد يحتوي على قيم حقيقة للمتغيرات في أي رقم حقيقي بين 0 و 1. وهو مفهوم التعامل مع الحقيقة الجزئية. في الحياة الواقعية، قد نواجه موقفًا لا نستطيع فيه تحديد ما إذا كانت العبارة صحيحة أم خاطئة.

المجالات الفرعية للذكاء الاصطناعي

أنواع الذكاء الاصطناعي

هناك ثلاثة أنواع رئيسية من الذكاء الاصطناعي: القائم على القواعد، وشجرة القرار، والشبكات العصبية.

  • الذكاء الاصطناعي الضيق هو نوع من الذكاء الاصطناعي يساعدك على أداء مهمة مخصصة بذكاء.
  • الذكاء الاصطناعي العام هو نوع من الذكاء الاصطناعي الذي يمكنه أداء أي مهمة فكرية بكفاءة مثل الإنسان.
  • يعتمد الذكاء الاصطناعي القائم على القواعد على مجموعة من القواعد المحددة مسبقًا والتي يتم تطبيقها على مجموعة بيانات الإدخال. ثم ينتج النظام مخرجات مقابلة.
  • يشبه الذكاء الاصطناعي لشجرة القرار الذكاء الاصطناعي القائم على القواعد من حيث أنه يستخدم مجموعات من القواعد المحددة مسبقًا لاتخاذ القرارات. ومع ذلك، تسمح شجرة القرار أيضًا بالتفرع والتكرار للنظر في خيارات مختلفة.
  • Super AI هو نوع من الذكاء الاصطناعي يسمح لأجهزة الكمبيوتر بفهم اللغة البشرية والاستجابة بطريقة طبيعية.
  • ذكاء الروبوت هو نوع من الذكاء الاصطناعي الذي يسمح للروبوتات بالحصول على معلوماتplex القدرات المعرفية، بما في ذلك التفكير والتخطيط والتعلم.

الذكاء الاصطناعي مقابل التعلم الآلي

تستخدم معظم هواتفنا الذكية أو أجهزتنا اليومية أو حتى الإنترنت الذكاء الاصطناعي. في كثير من الأحيان، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بشكل متبادل من قبل الشركات الكبرى التي ترغب في الإعلان عن أحدث منتجاتهاnovaنشوئها. ومع ذلك، يختلف التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي في بعض النواحي.

الذكاء الاصطناعي هو علم تدريب الآلات على أداء المهام البشرية. تم اختراع هذا المصطلح في الخمسينيات من القرن الماضي عندما بدأ العلماء في استكشاف كيف يمكن لأجهزة الكمبيوتر حل المشكلات بمفردها.

الذكاء الاصطناعي مقابل التعلم الآلي

الذكاء الاصطناعي هو جهاز كمبيوتر يتمتع بخصائص تشبه خصائص الإنسان. خذ دماغنا. فهو يعمل بسهولة وسلاسة لحساب العالم من حولنا. الذكاء الاصطناعي هو المفهوم القائل بأن الكمبيوتر يمكنه أن يفعل الشيء نفسه. ويمكن القول أن الذكاء الاصطناعي هو علم كبير يحاكي القدرات البشرية.

التعلم الآلي هو مجموعة فرعية متميزة من الذكاء الاصطناعي تقوم بتدريب الآلة على التعلم. تبحث نماذج التعلم الآلي عن الأنماط في البيانات وتحاول استنتاجها. باختصار، لا تحتاج الآلة إلى أن تتم برمجتها بشكل صريح من قبل البشر. يعطي المبرمجون بعض الأمثلة، وسيتعلم الكمبيوتر ما يجب فعله من تلك العينات.

اقرأ أيضًا الفرق بين التعلم العميق والتعلم الآلي مقابل الذكاء الاصطناعي، انقر هنا.

أين يتم استخدام الذكاء الاصطناعي؟ أمثلة

الآن في هذا البرنامج التعليمي للذكاء الاصطناعي للمبتدئين، سوف نتعلم تطبيقات مختلفة للذكاء الاصطناعي:

الذكاء الاصطناعي له تطبيقات واسعة-

  • يستخدم الذكاء الاصطناعي لتقليل أو تجنب المهام المتكررة. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي تكرار مهمة ما بشكل مستمر، دون تعب. الذكاء الاصطناعي لا يهدأ أبدًا، ولا يبالي بالمهمة التي يتعين عليه تنفيذها.
  • يعمل الذكاء الاصطناعي على تحسين منتج موجود. قبل عصر التعلم الآلي، كانت المنتجات الأساسية مبنية على قواعد التعليمات البرمجية الثابتة. أدخلت الشركات الذكاء الاصطناعي لتعزيز وظائف المنتج بدلاً من البدء من الصفر لتصميم منتجات جديدة. يمكنك التفكير في صورة الفيسبوك. قبل بضع سنوات، كان عليك وضع علامة على أصدقائك يدويًا. في الوقت الحاضر، وبمساعدة الذكاء الاصطناعي، يمنحك فيسبوك توصية لصديق.

يُستخدم الذكاء الاصطناعي في جميع الصناعات، بدءًا من التسويق وحتى سلسلة التوريد والتمويل وقطاع تجهيز الأغذية. وفقا لمسح أجرته شركة ماكينزي، فإن الخدمات المالية والاتصالات عالية التقنية تقود مجالات الذكاء الاصطناعي.

أمثلة مستخدمة للذكاء الاصطناعي

لماذا يزدهر الذكاء الاصطناعي الآن؟

الآن في هذا البرنامج التعليمي لاختبار الذكاء الاصطناعي، دعونا نتعرف على سبب ازدهار الذكاء الاصطناعي الآن. دعونا نفهم من خلال الرسم البياني أدناه.

ازدهار الذكاء الاصطناعي

لقد ظهرت شبكة عصبية منذ التسعينات مع الورقة البحثية الرائدة التي قدمها يان ليكون. ومع ذلك، فقد بدأت في اكتساب الشهرة حوالي عام 2012. وتفسر هذه العوامل ثلاثة عوامل حاسمة لشعبيتها وهي:

  1. أجهزة التبخير
  2. البيانات
  3. خوارزمية

يعد التعلم الآلي مجالًا تجريبيًا، مما يعني أنه يحتاج إلى بيانات لاختبار الأفكار أو الأساليب الجديدة. ومع ازدهار الإنترنت، أصبح الوصول إلى البيانات أكثر سهولة. إلى جانب ذلك، قامت شركات عملاقة مثل NVIDIA وAMD بتطوير شرائح رسومية عالية الأداء لسوق الألعاب.

أجهزة التبخير

في العشرين عامًا الماضية، انفجرت قوة وحدة المعالجة المركزيةwing قيام المستخدم بتدريب نموذج صغير للتعلم العميق على أي كمبيوتر محمول. ومع ذلك، فأنت بحاجة إلى آلة أكثر قوة لمعالجة نموذج التعلم العميق لرؤية الكمبيوتر أو التعلم العميق. بفضل استثمار NVIDIA وAMD، يتوفر جيل جديد من GPU (وحدة المعالجة الرسومية). تسمح هذه الرقائق بإجراء حسابات متوازية، ويمكن للآلة فصل الحسابات عبر عدة وحدات معالجة رسوميات لتسريع العمليات الحسابية.

على سبيل المثال، مع NVIDIA TITAN X، يستغرق الأمر يومين لتدريب نموذج يسمى IMAGEnet مقابل أسابيع لوحدة المعالجة المركزية التقليدية. الى جانب ذلك، تستخدم الشركات الكبرى clusterوحدات معالجة الرسومات لتدريب نماذج التعلم العميق باستخدام NVIDIA Tesla K80 لأنها تساعد على تقليل تكلفة مركز البيانات وتوفير أداء أفضل.

الذكاء الاصطناعي في بطاقات الرسوميات

البيانات

التعلم العميق هو هيكل النموذج، والبيانات هي السائل الذي يجعل النموذج حيًا. البيانات تدعم الذكاء الاصطناعي. بدون البيانات، لا يمكن فعل أي شيء. لقد تجاوزت أحدث التقنيات حدود تخزين البيانات، وأصبح تخزين كمية كبيرة من البيانات في مركز البيانات أسهل من أي وقت مضى.

ثورة الإنترنت تجعل جمع البيانات وتوزيعها متاحًا لتغذية التعلم الآلي algorithms. إذا كنت على دراية Flickrأو Instagram أو أي تطبيق آخر يحتوي على صور، يمكنك تخمين إمكانات الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم. هناك الملايين من الصور ذات العلامات المتاحة على هذه المواقع. يمكن لهذه الصور تدريب نموذج الشبكة العصبية على التعرف على كائن ما في الصورة دون الحاجة إلى جمع البيانات وتسميتها يدويًا.

الذكاء الاصطناعي مع البيانات هو الذهب الجديد. تعد البيانات ميزة تنافسية فريدة لا ينبغي لأي شركة أن تهملها، ويوفر الذكاء الاصطناعي أفضل الإجابات من بياناتك. عندما تتمكن جميع الشركات من امتلاك نفس التقنيات، فإن الشركة التي لديها البيانات ستتمتع بميزة تنافسية. ولإعطاء فكرة، يخلق العالم حوالي 2.2 إكسابايت، أو 2.2 billغيغابايت أيون، كل يوم.

تحتاج الشركة إلى مصادر بيانات متنوعة بشكل استثنائي للعثور على الأنماط والتعلم بكميات كبيرة.

البيانات الضخمة في الذكاء الاصطناعي

خوارزمية

أصبحت الأجهزة أقوى من أي وقت مضى، ويمكن الوصول إلى البيانات بسهولة، ولكن الشيء الوحيد الذي يجعل الشبكة العصبية أكثر موثوقية هو تطوير شبكات أكثر دقة algorithms. الشبكات العصبية الأولية هي مصفوفة ضرب بسيطة بدون خصائص إحصائية متعمقة. منذ عام 2010، تم تحقيق اكتشافات رائعة لتحسين الشبكة العصبية.

يستخدم الذكاء الاصطناعي خوارزمية التعلم التدريجي للسماح للبيانات بالقيام بالبرمجة. ويعني ذلك أن الكمبيوتر يمكنه تعليم نفسه كيفية أداء مهام مختلفة، مثل العثور على الحالات الشاذة chatbot.

نبذة عامة

  • الذكاء الاصطناعي هو شكل كامل من أشكال الذكاء الاصطناعي وهو علم تدريب الآلات على تقليد المهام البشرية أو إعادة إنتاجها.
  • يمكن للعالم استخدام طرق مختلفة لتدريب الآلة. في بداية عصر الذكاء الاصطناعي، كتب المبرمجون برامج مشفرة، وقاموا بكتابة كل احتمال منطقي يمكن أن تواجهه الآلة وكيفية الاستجابة له.
  • عندما ينمو النظام كومplex، يصبح من الصعب إدارة القواعد. للتغلب على هذه المشكلة، يمكن للآلة استخدام البيانات لمعرفة كيفية التعامل مع جميع المواقف في بيئة معينة.
  • الميزة الأكثر أهمية لامتلاك الذكاء الاصطناعي القوي هي أنه يحتوي على ما يكفي من البيانات مع قدر كبير من عدم التجانس. على سبيل المثال، يمكن للآلة أن تتعلم لغات مختلفة طالما أن لديها ما يكفي من الكلمات للتعلم منها.
  • الذكاء الاصطناعي هو التكنولوجيا المتطورة الجديدة. يستثمر الرأسماليون المغامرون billملايين الدولارات في الشركات الناشئة أو مشاريع الذكاء الاصطناعي، وتقدر شركة ماكينزي أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يعزز كل صناعة بنسبة لا تقل عن 1 double-معدل نمو الأرقام.
  • الذكاء الاصطناعي العام، والذكاء الاصطناعي القائم على القواعد، وشجرة القرار، والذكاء الاصطناعي الفائق هي أنواع من الذكاء الاصطناعي. العديد من هذه concepts يتم تطبيقها في إنشاء الذكاء الاصطناعي chatbotس. إذا كنت مهتمًا، فيمكنك معرفة المزيد حول كيفية تنفيذ هذه المبادئ في بعض المواقع أفضل منظمة العفو الدولية chatbots المتاحة اليوم.

شاهد فيديو الذكاء الاصطناعي الخاص بنا على YouTube: انقر هنا لمعرفة ذلك