ماهو الذكاء الاصطناعي وما هى أهم الأسباب التى تجعلنا بحاجة إلى تعلمه؟

من خلال البرنامج التعليمي للذكاء الاصطناعي هو مجموعة الموارد والمواد التدريبية لتحديد مسار رحلة علوم البيانات الخاصة بك.

الذكاء الاصطناعي هو مجال متعدد التخصصات يجمع بين مفاهيم من مجالات متعددة مثل الرياضيات والإحصاء والفيزياء وعلوم الكمبيوتر والتي تبدو صعبة التعلم في لمحة. لكن التعلم المنهجي والتوازن الصحيح بين النظرية والتطبيق هما كل ما تحتاجه لجعل التعلم مثمرًا.

لماذا نحتاج إلى تعلم الذكاء الاصطناعي؟

الذكاء الاصطناعي يغير العالم في كل جانب. لقد أصبحت حقيقة أن “البيانات هي النفط الجديد” منذ نهاية العقد الماضي. يقود الذكاء الاصطناعي الأعمال والابتكار من التصنيع والاتصالات والتأمين والهندسة الثقيلة والدفاع إلى الرعاية الصحية.

فيما يلي أهم 3 أسباب تحتاجها لتعلم الذكاء الاصطناعي.

1- لأنه في كل مكان

مع ازدهار معدلات البيانات الرخيصة وعرض النطاق الترددي غير المحدود ، أصبح الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من حياتنا اليومية.

هل تساءلت يومًا كيف يوصي عمالقة التجارة الإلكترونية مثل Amazon أو Flipkart أو عمالقة الترفيه مثل YouTube و Netflix بذوقك بدقة قصوى؟

في محو الأمية للذكاء الاصطناعي ، يسمى هذا أنظمة التوصية. تعد Alexa من Amazon و Apple’s Siri بعض الأمثلة على تقدم معالجة اللغة الطبيعية. النقل والتأمين والرعاية الصحية الذكاء الاصطناعي موجود في كل مكان.

2- يعمل الذكاء الاصطناعي على تغيير مشهد الوظائف

ولت الأيام التي تولد فيها الشركات ذات الإيرادات المرتفعة المزيد من الوظائف. تقوم منظمة العفو الدولية بإنشاء ملفات تعريف وظيفية جديدة كل عام عن طريق تغيير الأدوار الوظيفية التقليدية.

على سبيل المثال ، إذا لم تعد بحاجة إلى فريق دعم لتقديم الدعم على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع. تحل روبوتات المحادثة محل التدخل اليدوي.

حتى أن عملاق الأزياء الهندي Myntra بدأ في تصميم ملابسه باستخدام أحدث نماذج التعلم العميق بدلاً من مصممي الأزياء. أحد وجهات النظر الوظيفية المثيرة للاهتمام في الذكاء الاصطناعي هو أن أي مجالات لا تربط التطبيقات.

3- لأن الفرص لا حصر لها

وفقًا لـ google ، لا تزال الصناعات تستخدم 50٪ فقط من البيانات المهيكلة و 1٪ من البيانات غير المهيكلة لرؤى الأعمال.

لذلك من المؤكد أن المزيد والمزيد من شركات النقل من مختلف القطاعات ستشارك في التحول الرقمي ، وهي فرصة عظيمة لبائعي تكنولوجيا المعلومات والمتخصصين في مجال التكنولوجيا.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي

على مستوى عالٍ ، يمكننا تقسيم أنواع تطبيقات الذكاء الاصطناعي على النحو التالي

• التعلم الالي.
• رؤية الكمبيوتر.
• معالجة اللغة الطبيعية والترجمة الآلية.
• التعلم غير الخاضع للإشراف والتحليل العنقودي ، إلخ.

مثال : طورت Google نموذجًا يمكنه التنبؤ بتفشي الإنفلونزا قبل 15 يومًا بناءً على بحث Google! هل يمكنك أن تتخيل؟ هذا هو المكان الذي يحدث فيه حجم التغيير في جميع أنحاء العالم استنادًا إلى الذكاء الاصطناعي.

المتطلبات الأساسية

الفهم الأساسي للرياضيات ، وخاصة الجبر الخطي والاحتمالية والإحصاء ، أمر لا بد منه. ستكون الخبرة في أي من لغات البرمجة ميزة إضافية.

الجمهور المستهدف

يأتي المحترفون في هذا المجال من مجالات مختلفة مثل الرياضيات والإحصاء والهندسة والإدارة وما إلى ذلك.

لذلك ، يمكن لأي شخص مهتم بممارسة مهنة في مجال الذكاء الاصطناعي أو يريد حقًا معرفة مجالات وتطبيقات مختلفة للذكاء الاصطناعي أن يتابع الدروس التعليمية.

مقدمة في الذكاء الاصطناعي | الخصائص والتطبيقات

الذكاء الاصطناعي هو القدرة على تصميم آلات ذكية أو تطوير تطبيقات برمجية للتعلم الذاتي تحاكي سمات العقل البشري مثل التفكير وحل المشكلات والتخطيط واتخاذ القرار الأمثل والتصورات الحسية وما إلى ذلك.

قدرة أساليب الذكاء الاصطناعي على التفوق في الأداء اكتسبت الإجراءات البشرية من حيث اكتشاف المعرفة اهتمام مجتمعات الأعمال والبحث في جميع أنحاء العالم ، وشهد هذا المجال من الدراسة تقدمًا سريعًا في العقدين الماضيين.

المكونات والخصائص الرئيسية للذكاء الاصطناعي

فيما يلي المكونات أو الأطر التي تساهم بشكل كبير في تنفيذ الأنظمة الذكية المختلفة على النحو التالي:

1- هندسة الخصائص

تسمى عملية تحديد مجموعة صغيرة من الميزات أو السمات الإعلامية من مجموعة البيانات المقدمة استخراج الميزات. يمكن تحسين أداء عمليات التعلم الآلي عن طريق الاختيار الصحيح لمجموعة ذات مغزى من الميزات.

تضمن عملية استخراج الميزات الفعالة ما يلي:

• الحد من درجة الاضطراب ، والتي تسمى الانتروبيا أثناء تصنيف مجموعات البيانات بناءً على الميزات المحددة. بمعنى آخر ، تعمل هذه المجموعة المثلى من الميزات على زيادة اكتساب المعلومات إلى أقصى حد.
• الارتباط الصفري بين الميزات ، وبالتالي تحقيق الاستقلال والحد الأدنى من مجموعة الميزات. يتم تحقيق هذا الهدف باستخدام تقنيات مثل تحليل المكونات الرئيسية (PCA) ، وعملية تقويم غرام شميدت ، إلخ.

2- الشبكات العصبية الاصطناعية

تتألف الشبكة العصبية من الترابط الموزون بين مجموعة العقد الحاسوبية في طبقات متتالية. يتم استنتاج الأوزان المثلى للوصلات في مرحلة التعلم عن طريق تعديلها وفقًا لاستراتيجية تقاسم الوزن الشائعة ووفقًا للتعليقات الواردة من خوارزمية الانتشار العكسي المنفذة.

من الناحية الفنية ، تحسب كل عقدة المجموع المرجح للقيم التي يتم نشرها إلى مدخلاتها. يتم تنظيم معايير القيم المحسوبة للتغذية إلى الطبقة التالية من خلال وظائف التنشيط.

بعد سلسلة من الحقب ، تشكل مراحل الانتشار الأمامي والخلفي والأوزان ومعلمات الشبكة الأخرى تتلاقى مع القيم المثلى التي تنتهي بالنموذج الأنسب.

أكثر الشبكات العصبية الاصطناعية شيوعًا هي:

• تقوم الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) بربط المدخلات المستلمة بالفلاتر / الأنماط المكانية المكتسبة لتحديد الميزات في طبقة الالتواء. يتم إعادة توجيه هذه الإشارات إلى الطبقات التالية المتصلة بالكامل لأداء مهام التعرف.
• تغذي متانة الالتفاف للتغيرات متعدية التعرف على الميزات أو وضع العلامات عليها بشكل فعال ، ويستخدم هذا النهج على نطاق واسع في تطبيقات التعرف على الصور.
• تستخدم الشبكات العصبية المتكررة (RNN) الذاكرة طويلة المدى (LTSM) لتقدير ذكي للقيم غير المعروفة من سلسلة معينة من البيانات السابقة.

3- التعلم العميق

تحتوي بنية التعلم العميق على طبقات مخفية أكثر بين طبقات الإدخال والإخراج عند مقارنتها بشبكات الشبكات العصبية الاصطناعية.

يسهل هذا التغيير المعماري إطار التعلم العميق لأداء الاستخراج التلقائي للميزات جنبًا إلى جنب مع تعلم التصنيف. تستخدم هذه النماذج التعلم الخاضع للإشراف للتدريب باستخدام مجموعات البيانات المصنفة جيدًا.

على الرغم من التعقيد المتأصل في البنية مع العديد من الطبقات المخفية ، يمكن تقليل وقت التعلم للنموذج بشكل كبير باستخدام وحدات معالجة الرسومات عالية الأداء ذات الحوسبة المتوازية.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي

حتى الآن نحن نناقش النظريات والأساليب المتعلقة بالذكاء الاصطناعي أحدثت ثورة في جميع المجالات ، بما في ذلك البيع بالتجزئة ، والتمويل ، وأبحاث الفضاء ، والرعاية الصحية ، والإلكترونيات الاستهلاكية ، والسيارات ، إلخ.

فيما يلي تفاصيل بعض التطبيقات:

1- تحرير الجينات الأخلاقية

يتم تحقيق فكرة الرعاية الطبية الشخصية لعلاج الأمراض أو الاضطرابات الناجمة عن الطفرات الجينية من خلال الفهم الدقيق للمخطط الجيني للمريض.

يُطلق على التحليل لتحديد ترتيب النيوكليوتيدات اسم تسلسل الجينوم. من خلال الرؤى المستمدة من تسلسل الجينوم ، سيتم تحديد الطفرات الحساسة لوصف خط علاج خاص بالمريض.

2- نظام ذكي للاستجابة للكوارث

تستخدم أنظمة الإنقاذ الحديثة الطائرات بدون طيار والروبوتات وأجهزة الاستشعار التي تعمل بالذكاء الاصطناعي لجمع معلومات دقيقة بسرعة فيما يتعلق بمدى الضرر والموقع الدقيق للضحايا المحاصرين والتفاصيل الطبوغرافية للمناظر الطبيعية خلال أوقات الأزمات.

تساعد الأنظمة الذكية عمال الإنقاذ على تحديد أقرب نقاط التجمع وأكثرها أمانًا أثناء إجلاء الأشخاص من المناطق المنكوبة.

تعمل وحدات إدارة الكوارث المجهزة بالذكاء الاصطناعي على تحفيز التدريبات الوهمية على الكوارث بشكل فعال لتحديد المواقع المعرضة للخطر ، وتخطيط الإجراءات الاحترازية ، ومراقبة تخصيص الموارد وإدارتها بسلاسة.

3- أنظمة التوصية

تحدد أفضل أنظمة التوصية أو توقع تفضيلات المستخدمين للعناصر بناءً على ملفات تعريف العناصر واستنتاجات حول سلوك المستخدمين. يتم تمثيل رغبة المستخدمين تجاه العناصر المختلفة كأزواج عناصر مستخدم في مصفوفة الأداة المساعدة.

طريقتان لاكتشاف استجابات المستخدمين للعناصر هما:

• تتفهم التوصيات المستندة إلى المحتوى اهتمامات المستخدمين بناءً على التقييمات / التعليقات المقدمة لبعض العناصر وتقترح عناصر مماثلة لهم.
• يركز التصفية التعاونية على تحديد المستخدمين المتشابهين والتوصية بالعناصر التي يفضلها المستخدمون المماثلون.
• رياضيا ، مصفوفة الأداة الممثلة متفرقة ، وتهدف خوارزمية التوصية إلى استنتاج المدخلات غير المعروفة / المفقودة من القيم القليلة المعروفة باستخدام خوارزميات التجميع وطرق عامل المصفوفة مثل تحلل القيمة المفردة (SVD) ، إلخ.

مزايا الذكاء الاصطناعي

فيما يلي مزايا الذكاء الاصطناعي:

الحد الأدنى من التدخل البشري: الأنظمة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي هي أفضل الحلول المناسبة للبيئات التي من المرجح أن تتعرض فيها حياة الإنسان للخطر.

قليل من الأمثلة على مثل هذه السيناريوهات هي استكشاف الفضاء ، والعمليات الدفاعية مثل نزع فتيل القنابل ، وأماكن العمل التي تتميز بالحرارة الشديدة ، والتعدين المعدني ، وما إلى ذلك.

أسرع ودقيق: يؤدي أداء التطبيقات المدعومة بالذكاء الاصطناعي المدربة تدريباً جيداً إلى تقليل فرصة حدوث أخطاء بشرية بشكل كبير.

أثبتت إصدارات الذكاء الاصطناعي هذه أنها أسرع في المهام باهظة الثمن من الناحية الحسابية ، خاصة في مجال البحث العلمي وفي المهام التي تستغرق وقتًا طويلاً .

يمكن أتمتة معظم المهام الروتينية والتافهة والمتكررة باستخدام تقنية الذكاء الاصطناعي المناسبة لتحسين الكفاءات التشغيلية.

التحديات التى يواجهها الذكاء الاصطناعي

فيما يلي التحديات المذكورة:

1- الحاجة إلى مجموعة بيانات ضخمة

بشكل عام ، تتعلم الأنظمة الذكية ، قبل نشرها كحل واقعي ، نموذجًا محسنًا بمساعدة كمية كبيرة من البيانات أثناء التدريب والتحقق من الصحة.

يعد توافر أحجام البيانات الضخمة والقدرة على التعامل معها من القيود الرئيسية للأنظمة التقليدية وتطبيقات البرامج لتتطور كإصدارات تدعم الذكاء الاصطناعي.

إن الحاجة إلى تقنيات نمذجة متطورة يمكنها تقدير معلمات النموذج بدقة عالية باستخدام عينات بيانات محدودة باتت وشيكة.

2- التفاعلات متعددة الوسائط

يمكن تحسين كفاءة ودقة تطبيقات التعرف على الإدراك التي تشمل طرق رؤية الكمبيوتر من خلال الاستفادة من القدرة على تفسير ومعالجة أنماط متعددة من البيانات في وقت واحد.

يتيح ذلك لنموذج التعرف أن يحاكي بشكل مثالي الذكاء البشري الذي يعمل جنبًا إلى جنب مع مختلف الحواس مثل اللمس والبصر والسمع وما إلى ذلك.

3- ما وراء سيطرة الإنسان

مع القدرة الاستثنائية لتقنية الذكاء الاصطناعي على فهم وتعلم مكتبات ضخمة من المعلومات بوتيرة أسرع ، هناك عدد قليل من الحالات التي تنطوي على تهديد حيث اكتسب إطار عمل الذكاء الاصطناعي حاصلًا عاطفيًا وتجاوز حدود التفكير المنطقي البشري.

في مثل هذه الحالات غير المنظمة ، قد يؤدي السلوك غير المعتاد لأنظمة الذكاء الاصطناعي إلى كارثة لا يمكن إصلاحها.

لقد كان هذا دليلًا لمقدمة في الذكاء الاصطناعي. لقد ناقشنا هنا خصائص وتطبيقات ومزايا الذكاء الاصطناعي. يمكنك أيضًا الاطلاع على المقالات التالية لمعرفة المزيد –

المصدر : مقدمة في الذكاء الاصطناعي