ماهو الذكاء الاصطناعي

 ماهو الذكاء الاصطناعي ولماذا يعتبر  مهم ?

 السلام وعليكم ورحمة الله تحية طيبه زوارنا الاكارم متابعي الجبولي سوفت سنقدم لكم شرح بالتفصيل عن ماهو الذكاء الاصطناعي وانواعه ولماذا هو مهم .

قد تفهم آلات الذكاء الاصطناعي التجربة أو تتعلم منها ، وتتكيف مع المدخلات المختلفة ، وتؤدي عملاً شبيهاً بالإنسان. أحدث مثال على الذكاء الاصطناعي هو الآلات المستقلة التي تعتمد كليًا على التعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية.

صورت بعض أفلام وروايات الخيال العلمي الذكاء الاصطناعي على أنه روبوتات تشبه أو تسيطر على العالم ، لكن التطورات الحديثة في تقنيات الذكاء الاصطناعي ليست مرعبة أو ذكية نسبيًا. بدلاً من ذلك ، تم تطوير الذكاء الاصطناعي لتقديم العديد من المزايا المميزة في كل صناعة.

بعض الأسباب لشرح أهمية الذكاء الاصطناعي:

يعمل الذكاء الاصطناعي على أتمتة التعلم والنتائج الزائدة عن الحاجة من خلال البيانات. بدلاً من أتمتة العمل اليدوي ، يقوم الذكاء الاصطناعي بأداء مهام مستمرة ومحوسبة وكبيرة الحجم. يجعل العملية موثوقة ولا تعرف الكلل.

يضع الذكاء الاصطناعي الذكاء في المنتجات السائدة. يمكن دمج الميكنة والمنصات غير الرسمية والأتمتة والأجهزة الذكية مع كميات كبيرة من البيانات لتغيير العديد من التقنيات.

يستوعب الذكاء الاصطناعي من خلال خوارزميات التعلم المتقدمة للسماح للبيانات بأداء البرمجة. من أجل اكتساب المهارات من خلال الخوارزميات ، يكتشف Al تكوين وانتظام البيانات.

يتحقق الذكاء الاصطناعي من صحة المزيد والمزيد من البيانات الشاملة باستخدام الشبكات العصبية التي قد تحتوي على طبقات غير مرئية متعددة.

يكتسب الذكاء الاصطناعي دقة ملحوظة من خلال الشبكات العصبية العميقة.

يجلب الذكاء الاصطناعي الحد الأقصى من البيانات. عندما تكون الخوارزميات ذاتية التعلم وفهم الذات ، فإن البيانات نفسها هي ملكية خاصة. نظرًا لأن دور البيانات أصبح الآن أكثر حيوية ، فقد يؤدي إلى مزايا تنافسية وفعالة.

الذكاء الاصطناعي والتطور التلقائي

الذكاء الاصطناعي والروبوتات هما "نجاحان سريعان" تم إنشاؤهما ، وسيؤدي انتقالهما قريبًا إلى تغيير مجتمع الأعمال. استفاد تقدم الذكاء الاصطناعي الأكثر ذكاءً والروبوتات الأكثر بروزًا من كلتا التقنيتين لرفع المهام الزائدة عن الحاجة لمحاولة التكيف مع التطبيقات الأكثر ذكاءً أيضًا.

في السنوات القادمة ، ستكون النتيجة تافهة ، وأقل من الانجرافات الشديدة في النموذج. من المؤكد أن مستقبل الروبوتات الأكثر ذكاءً سيكون له تأثير عميق على منظمات الإنتاج الأقدم مثل Microsoft و Oracle ، وقد قطع بالفعل خطوات كبيرة في دعم تجميع المعرفة ذات الصلة. في الوقت الحاضر ، ستبدأ غرسات الذكاء الاصطناعي أيضًا في تجديد الصناعات التي لا تحتوي بعد على أجهزة ذكية مخصصة. وسيؤدي ذلك بالتأكيد إلى تطوير سيناريوهات عظيمة في مجالات السلامة والإنتاجية والنقل والخدمات والشركة والإسكان.

ومع ذلك ، فإن الروبوتات تتكيف بشكل مرضٍ مع المهام التي لا يرغب البشر في القيام بها ، أو ليسوا على استعداد للقيام بها ، أو يشعرون بصعوبة في إنجازها.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي:

هناك العديد من تطبيقات العالم الحقيقي للذكاء الاصطناعي اليوم. فيما يلي بعض الأمثلة الشائعة:

1. التعرف على الكلام:  يستخدم التعرف التلقائي على الكلام (ASR) ، المعروف أيضًا باسم التعرف على الكلام بالكمبيوتر أو التحويل من الكلام إلى نص ، معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لمعالجة اللغة البشرية والكتابة الأجهزة الهواتف المحمولة مدمجة في أنظمة التعرف على الكلام للبحث الصوتي ، على سبيل المثال ، Siri - أو للرسائل النصية الأكثر تفصيلاً.
2. خدمة العملاء:المحادثات عبر الإنترنت تغير الوكلاء البشريين في سفر العملاء. الأسئلة المتداولة حول موضوعات مثل الخيوط ، والإجابة على النصائح الشخصية ، وبيع المنتجات ، وتقديم الأحجام للمستخدمين ، وتغيير تصورنا لمشاركة العملاء على مواقع الويب ومنصات التواصل الاجتماعي على سبيل المثال ، تتضمن مواقع التجارة الإلكترونية ذات الوكلاء الافتراضيين روبوتات للمراسلة ، وتطبيقات مراسلة مثل Slack و Facebook Messenger ، والمشكلات التي يتم التعامل معها عادةً بواسطة مساعدين افتراضيين ومساعدين صوتيين.
3. رؤية الكمبيوتر:تسمح تقنية الذكاء الاصطناعي هذه لأجهزة الكمبيوتر والأنظمة باستخراج معلومات ذات مغزى من الصور الرقمية ومقاطع الفيديو والمدخلات المرئية الأخرى ويمكن أن تعمل على هذا الإدخال القدرة على تقديم الاقتراحات تميزه عن التعرف على الصور من خلال تعلم الأنظمة العصبية ، تتضمن رؤية الكمبيوتر السيارات ذاتية القيادة في تصوير وسائل التواصل الاجتماعي ، والتصوير الشعاعي للرعاية الصحية ، وصناعات السيارات كان مؤيدو قضيتها يعملون على إتاحة النسخة الفعلية من هذا البيان على الإنترنت بالإضافة إلى الدفع للعملاء عبر الإنترنت ، يتم استخدامها أيضًا لتقديم العروض ذات الصلة.
4. تداول الأسهم الآلي:تم إنشاء منصات تداول عالية التردد مدعومة بالذكاء الاصطناعي لتحسين محافظ الأسهم من خلال مساعدة آلاف أو ملايين الأشخاص على التداول يوميًا دون تدخل.

تاريخ الذكاء الاصطناعي:

التواريخ والأسماء الرئيسية
نشأت فكرة "آلة التفكير" في اليونان القديمة. منذ ظهور الحوسبة الإلكترونية (وفيما يتعلق ببعض الموضوعات التي نوقشت في هذه المقالة) ، تمت تغطية التطورات الرئيسية والتطورات المهمة في تطوير الذكاء الاصطناعي.

1950: نشر آلان تورينج آلات الحوسبة والذكاء. كتبت الصحيفة أن  تورينج ، المعروف بخرقه رمز ENIGMA النازي خلال الحرب العالمية الثانية ، سأل: "هل تستطيع السيارات أن تفكر؟" يقترح الإجابة على السؤال. يختبر تورينج جهاز كمبيوتر لتحديد ما إذا كان بإمكان الشخص إظهار نفس العقل (أو نفس النتيجة العقلية). تمت مناقشة قيمة اختبار تورينج منذ ذلك الحين.
1956: صاغ جون مكارثي مصطلح "الذكاء الاصطناعي" في أول مؤتمر للذكاء الاصطناعي في كلية دارتموث. .
1967: بنى فرانك روزنبلات أول كمبيوتر Mark 1 Perceptron على أساس الجهاز العصبي الذي "تعلمه" من خلال التجربة والخطأ. بعد مرور عام ، نشر مارفن مينسكي وسيمور بابيرت كتابًا بعنوان Perceptrons ، والذي أصبح عملاً مهمًا في الشبكات العصبية ، وناقش ، على الأقل لبعض الوقت ، البحث المستقبلي حول الشبكات العصبية المستقبلية.

الثمانينيات:
تم استخدام الأنظمة العصبية ، التي تستخدم خوارزمية مستخدمة على نطاق واسع للتعليم الذاتي ، على نطاق واسع في برامج الذكاء الاصطناعي.

1997: هزمت شركة IBM بطل الشطرنج العالمي آنذاك هاري كاسباروف في لعبة الشطرنج Deep Blue على الكمبيوتر (واستئنافها).

2011:  هزم IBM Watson بطل Jeopardy Challenge Ken Jennings و Brad Rutter!
2015: حاسوب مينوا الفائق من بايدو يستخدم نوعًا خاصًا من النظام العصبي العميق يسمى الجهاز العصبي التلافيفي للتعرف على الصور وتجميعها بدقة أكبر من المعتاد.
2016: برنامج AlphaGo من DeepMind ، والذي يعمل مع الجهاز العصبي العميق ، يهزم بطل العالم للاعب Go Lee Sodol في لعبة من خمسة لاعبين. نظرًا للعدد الكبير من الحركات مع تقدم اللعبة ، يكون الفوز كبيرًا (أكثر من 14.5 تريليون بعد أربع حركات فقط!). نتيجة لذلك ، اشترت Google DeepMind مقابل 400 مليون دولار.
الذكاء الاصطناعي  و IBM Cloud
تعد شركة IBM مطورًا رائدًا لتقنيات الذكاء الاصطناعي للمؤسسات ولاعبًا رائدًا في مستقبل أنظمة التعلم الآلي في العديد من الصناعات. استنادًا إلى عقود من أبحاث الذكاء الاصطناعي ، وسنوات من الخبرة في العمل مع المؤسسات من جميع الأحجام ، والدروس المستفادة من أكثر من 30 ألف سجل من سجلات IBM Watson ، قامت IBM ببناء نظام أساسي للذكاء الاصطناعي لنشر الذكاء الاصطناعي بنجاح:

التجميع:
تبسيط جمع البيانات وإمكانية الوصول إليها

تنظيمي:
إنشاء قاعدة تحليلات جاهزة للأعمال.

البحث: بناء أنظمة ذكاء اصطناعي قابلة للتوسيع وموثوقة

التكامل:
دمج وتحسين الأنظمة عبر الإطار.

تحديث: برامج وأنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بك.

أنواع الذكاء الاصطناعي:

الذكاء الاصطناعي الضعيف - المعروف أيضًا باسم الذكاء الاصطناعي الضيق (ANI) - هو ذكاء اصطناعي مصمم لأداء مهام معينة. يقود الذكاء الاصطناعي الضعيف الآن معظم الذكاء الاصطناعي من حولنا. قد يكون مصطلح "ضيق" تعريفًا أضعف لهذا النوع من الذكاء الاصطناعي لأنه ليس ضعيفًا ؛ يسمح بتطبيقات قوية مثل Apple's Siri و Amazon's Alexa و IBM Watson والمركبات المستقلة.

يتكون الذكاء الاصطناعي القوي من الذكاء الاصطناعي (AGI) والذكاء الاصطناعي (ASI). الذكاء الاصطناعي (AGI) هو الشكل النظري للذكاء الاصطناعي الذي يمنح الجهاز ذكاءً متساويًا ؛ سيكون مدركًا لذاته ولديه القدرة على حل المشكلات والتعلم والتخطيط للمستقبل. الذكاء الاصطناعي (ASI) - يُطلق عليه أيضًا المراقبة - سيكون أعلى من عقل وقدرات الدماغ البشري. في حين أن الذكاء الاصطناعي القوي هو نظري بالكامل مع أمثلة عملية مستخدمة اليوم ، فإن هذا لا يعني أن باحثي الذكاء الاصطناعي لا يتعلمون تطوير أي منهما. في غضون ذلك ، يمكن أن تكون أفضل الأمثلة على ASI في عام 2001 هي الخيال العلمي مثل HAL ، مساعد الكمبيوتر العملاق: A Space Odyssey.

التعلم العميق والتعلم الآلي:
نظرًا لأن الدراسة المتعمقة والتعلم الآلي غالبًا ما يتم استخدامهما بالتبادل ، فنحن بحاجة إلى ملاحظة الفروق الدقيقة بينهما. كما أشرنا في ما سبق ، يعتبر كل من التعلم العميق والتعلم الآلي مجالات صغيرة من الذكاء الاصطناعي ، والتعلم العميق هو فرع من فروع التعلم الآلي.

ما هي العوامل الدافعة لاعتماد الذكاء الاصطناعي؟

هناك ثلاثة عوامل تساهم في تطوير الذكاء الاصطناعي:

• يوفر حوسبة عالية الأداء سهلة وبأسعار معقولة. جعلت الكمية الكبيرة من قوة الحوسبة التجارية في السحابة من السهل الوصول إلى الحوسبة عالية الأداء. قبل هذا التطور ، كانت بيئة الحوسبة الوحيدة المتاحة للذكاء الاصطناعي قائمة على السحابة وفعالة من حيث التكلفة.
• امتلاك الكثير من المعلومات للتعلم. يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى تعلم الكثير من البيانات لعمل تنبؤات صحيحة. أدى ظهور أدوات مختلفة لجمع البيانات غير الموزعة إلى تمكين المؤسسات من إنشاء خوارزميات الذكاء الاصطناعي وتدريبها ، بالإضافة إلى قدرتها على تخزين هذه البيانات ومعالجتها هيكليًا وهيكليًا ، بسهولة والوصول إليها.
• توفر تقنية الذكاء الاصطناعي العملية ميزة تنافسية. تدرك الشركات بشكل متزايد فوائد استخدام مفاهيم الذكاء الاصطناعي للأعمال وميزتها التنافسية كأولوية تجارية. على سبيل المثال ، يمكن أن تساعدك النصائح المستهدفة من تقنية الذكاء الاصطناعي في اتخاذ قرارات أفضل. تعمل العديد من ميزات وإمكانيات الذكاء الاصطناعي على تقليل التكاليف وتقليل المخاطر وتسريع وقت السوق وما إلى ذلك.