ما هي مجالات الذكاء الاصطناعي؟ الذكاء الاصطناعي (AI) هو فرع علوم الكمبيوتر الذي يتعامل مع تصميم أنظمة الكمبيوتر الذكية، أي الأنظمة التي تظهر الخصائص التي نربطها بالذكاء في السلوك البشري من حيث فهم اللغة. والتعلم والتفكير وحل المشكلات واليوم سنتعلم أكثر مجالات الذكاء الاصطناعي شيوعًا.

ما هو الذكاء الاصطناعي؟

  • يُعرَّف الذكاء الاصطناعي بأنه قدرة الكمبيوتر الرقمي أو الروبوت الذي يتم التحكم فيه عن طريق الكمبيوتر على أداء المهام المرتبطة عادةً بالكائنات الذكية، مما يعني أن الآلة تؤدي المهام بدرجة من الذكاء كان يُعتقد سابقًا أنها من اختصاص البشر.
  • يمكن القول أنها محاكاة للعمليات المعرفية البشرية بواسطة الآلات، وخاصة أنظمة الكمبيوتر، وتشمل هذه العمليات التعلم والحكم والتصحيح الذاتي.
  • تعد هندسة المعرفة جزءًا أساسيًا من أبحاث الذكاء الاصطناعي. غالبًا ما تتصرف الآلات وتتفاعل مثل البشر فقط إذا كان لديهم ثروة من المعلومات حول العالم.
  • يجب أن يتمتع الذكاء الاصطناعي بإمكانية الوصول إلى الكائنات والفئات والممتلكات والعلاقات بينها جميعًا من أجل أداء هندسة المعرفة. يعد تطبيق الفطرة السليمة والحس السليم لحل المشكلات في الآلات مهمة صعبة ومملة.
  • يعد التعلم الآلي أيضًا جزءًا أساسيًا من الذكاء الاصطناعي، حيث يتطلب التعلم غير الخاضع للإشراف القدرة على اكتشاف الأنماط في تدفقات المدخلات، بينما يتضمن التعلم الخاضع للإشراف بشكل صحيح التصنيف والانحدار العددي.
  • يحدد التصنيف الفئة التي ينتمي إليها الكائن، ويشير الانحدار إلى الحصول على مجموعة من المدخلات الرقمية أو أنماط الإخراج، وبالتالي اكتشاف الوظائف التي تسمح بتوليد المخرجات المقابلة من المدخلات المقابلة.
  • يعد التحليل الرياضي لخوارزميات التعلم الآلي وأدائها أيضًا فرعًا محددًا جيدًا لعلوم الكمبيوتر النظرية، وغالبًا ما يطلق عليه نظرية التعلم الحسابي.

اقرأ أيضًا: البحث في الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته

ما هي مجالات الذكاء الاصطناعي؟

هناك أربعة أنواع من الذكاء الاصطناعي، والآلات التفاعلية، والذاكرة المحدودة، ونظرية العقل، والوعي الذاتي.

  1. آلات تفاعلية

  • هذا هو النوع الأكثر تفاعلية من منصات الذكاء الاصطناعي، مع القدرة على تكوين الذكريات أو استخدام الخبرات السابقة لتوجيه القرارات الحالية.
  • يعد Deep Blue، الكمبيوتر العملاق للشطرنج IBM الذي تغلب على العمالقة العالميين Garry Kasparov في أواخر التسعينيات، مثالًا رائعًا على هذا النوع من الآلات.
  • يمكن لـ Deep Blue التعرف على القطع الموجودة على رقعة الشطرنج وحركات كل منها، ويمكنه التنبؤ بالحركة التالية وخصمها، ويمكنه اختيار الحركات الأكثر مثالية من الاحتمالات.
  • الأجهزة الذكية الحالية التي نعجب بها إما ليس لديها فهم للعالم أو لديها مفهوم محدود للغاية ومتخصص لمسؤولياتهم، لم يكن ابتكار تصميم Deep Blue لتوسيع نطاق الأفلام المحتملة التي يشاهدها الكمبيوتر.
  • بدلاً من ذلك، وجد المطورون طريقة لتضييق نطاق رؤيتهم للتوقف عن تتبع تحركات مستقبلية معينة بناءً على تقييمهم للنتائج.
  • وبالمثل، فإن برنامج AlphaGo من Google، الذي تفوق على كبار خبراء Go، لا يمكنه أيضًا تقدير جميع التحركات المستقبلية المحتملة لأن طريقة تحليله أكثر تعقيدًا من طريقة Deep Blue، التي تستخدم شبكة عصبية لتقدير تطورات اللعبة.
  1. ذاكرة محدودة

  • هذا النوع الثاني به سيارات يمكنها النظر إلى الماضي، لأن السيارات ذاتية القيادة تفعل بالفعل بعضًا من هذا، على سبيل المثال، يلاحظون سرعة واتجاه السيارات الأخرى، ولا يمكن القيام بذلك في ثانية واحدة فقط، ولكنه يتطلب تحديد كائنات معينة ومراقبتها بمرور الوقت.
  • تمت إضافة هذه الملاحظات إلى التمثيلات المبرمجة مسبقًا للسيارات ذاتية القيادة في العالم، والتي تشمل أيضًا علامات الممرات وإشارات المرور وعناصر مهمة أخرى مثل المنحنيات على الطريق.
  • يتم تضمينه عندما تقرر السيارة وقت تغيير الحارات، وتجنب الاقتحام في طريق آخر أو الاصطدام بسيارة قريبة.
  • لكن هذه المعلومات البسيطة عن الماضي هي فقط عابرة، وليست محفوظة كجزء من مكتبة السيارة من الخبرة التي يمكنك التعلم منها، وكيف يكتسب السائقون البشريون الخبرة خلف عجلة القيادة على مر السنين.

انظر أيضًا: البحث في لغات البرمجة وتطبيقاتها

  1. نظرية العقل

  • ومع ذلك، يمكننا أن نتوقف هنا ونسمي هذه النقطة بين السيارات التي لدينا والسيارات التي سنبنيها في المستقبل، ومع ذلك، فمن الأفضل مناقشة أنواع العروض التي تحتاجها السيارات بشكل أكثر تحديدًا وما تحتاجه. أن تكون
  • الآلات في الفئة التالية الأكثر تقدمًا ليست فقط تمثيلات للعالم، ولكن أيضًا وكلاء أو كيانات أخرى في العالم. في علم النفس، يسمى هذا “نظرية العقل” وهو فهم أن الناس والمخلوقات والأشياء في العالم يمكن أن يكون لديهم أفكار ومشاعر تؤثر على سلوكهم.
  • هذا مهم جدًا في كيفية تشكيل المجتمعات لأنه يسمح لنا بالحصول على تفاعلات اجتماعية.
  1. الوعي الذاتي

الخطوة الأخيرة في تطوير الذكاء الاصطناعي هي بناء الأنظمة التي يمكن أن تشكل تمثيلها. بعد كل شيء، نحن باحثو الذكاء الاصطناعي لا يجب أن نفهم الوعي فحسب، بل يجب أن نبني أيضًا الآلات التي تحتويه.

هذا، إلى حد ما، امتداد لنظرية العقل التي يمتلكها الذكاء الاصطناعي من النوع الثالث، ويسمى الوعي أيضًا “الوعي الذاتي” لسبب ما.

قد تكون مهتمًا أيضًا. ما هي أهمية الاختراعات في حياتنا؟

وأخيرًا في نهاية رحلتنا عبر مجالات الذكاء الاصطناعي، يمكن القول إن أجهزة الذكاء الاصطناعي لا يمكنها المشاركة بشكل تفاعلي في العالم كما نتخيل أنظمة الذكاء الاصطناعي يومًا ما، وبدلاً من ذلك ستتصرف هذه الأجهزة بنفس الطريقة تمامًا في كل مرة. يواجهون نفس الموقف