مقالات

6 فروع رئيسية للذكاء الاصطناعي (AI)

فروع رئيسية للذكاء الاصطناعي (AI)

الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي (AI) هو جزء من علوم الكمبيوتر يهتم بتصميم أنظمة الكمبيوتر الذكية ، أي الأنظمة التي تظهر الخصائص التي نربطها بالذكاء في السلوك البشري – فهم اللغة والتعلم والاستدلال وحل المشكلات وما إلى ذلك.

يتعلق الأمر كله بمنح الآلات قوة محاكاة السلوك البشري ، ولا سيما القدرة المعرفية. ومع ذلك ، فإن الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وعلوم البيانات كلها مرتبطة ببعضها البعض.

التعريف السهل ، الذكاء الاصطناعي هو قدرة الآلة أو جهاز الكمبيوتر على محاكاة الذكاء البشري (العملية المعرفية) ، والاكتساب من الخبرات ، والتكيف مع أحدث المعلومات ، وتشغيل الأنشطة المشابهة للبشر.

ينفذ الذكاء الاصطناعي المهام بذكاء والتي تؤدي إلى توليد دقة كبيرة وقدرة على التكيف والإنتاجية للنظام بأكمله. يبحث صناع القرار التكنولوجي عن العديد من الطرق لتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي بشكل مناسب في أعمالهم لجذب التدخل وإضافة القيم إليهم.

على سبيل المثال ، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي في صناعة الإعلام على نطاقات كبيرة ، كما هو الحال في وسائل التواصل الاجتماعي ، في الصحافة الآلية ، وما إلى ذلك. يمكن رؤية مثال آخر في الذكاء الاصطناعي في التطبيقات المصرفية مثل روبوتات الدردشة ، والخدمات المصرفية عبر الهاتف المحمول ، واكتشاف الاحتيال ، ومشاركة العملاء ، إلخ.

بصرف النظر عن هذا ، لدى تقنية الذكاء الاصطناعي العديد من التطبيقات الأساسية التي تتضمن البرمجة اللغوية العصبية ، والرعاية الصحية ، والسيارات ، والألعاب ، والتعرف على الكلام ، والتمويل ، ونظام الرؤية ، وما إلى ذلك ، وهي مطلوبة ; لتصميم أنظمة خبيرة ومجهزة بالممارسة المطلعة التي تتمتع بالكفاءة لاكتساب المستخدمين وإظهارهم وفك تشفيرهم.

كما يقوم بتحفيز الأجهزة لتحديد نتائج المشكلات المعقدة مثل البشر وتنفيذها في وضع الخوارزميات في أجهزة الكمبيوتر.

فروع رئيسية للذكاء الاصطناعي كقدرات للذكاء الاصطناعي

هناك مجموعة واسعة من التقنيات التي تأتي في مجال الذكاء الاصطناعي دعونا نحصل على معلومات حول بعض الحقول الفرعية الرئيسية للذكاء الاصطناعي في عمق:

6 فروع رئيسية للذكاء الاصطناعي (AI)

1. التعلم الآلي ML

فيما يتعلق بالتكنولوجيا المتقدمة ، يعد التعلم الآلي من أكثر المجالات تطلبًا ، فهو يثير ضجة كل يوم عندما يتم تقديم منتج جديد من قبل أي شركة تستخدم تقنيات وخوارزميات تعلم الآلة لتقديم المستهلك بطريقة إبداعية للغاية.

التعلم الآلي هو الأسلوب الذي يمنح أجهزة الكمبيوتر القدرة على التعلم دون أن تتم برمجتها ، ويتم استخدامها بنشاط في الحياة اليومية ، وتطبيقات التعلم الآلي في الحياة اليومية ، حتى دون معرفة ذلك. في الأساس ، العلم هو الذي يمكّن الآلات من ترجمة البيانات وتنفيذها والتحقيق فيها لحل مشاكل العالم الحقيقي.

من خلال نشر الخبرة الرياضية المعقدة ، يصمم المبرمجون خوارزميات التعلم الآلي التي يتم ترميزها بلغة الآلة من أجل إنشاء نظام ML كامل. بهذه الطريقة ، يمكننا ML من أداء مهام لتصنيف البيانات وفك تشفيرها وتقديرها من مجموعة بيانات معينة.

في السنوات القليلة الماضية ، قدمت لنا سيارات ذاتية القيادة ، والتعرف على الصور والكلام ، ونماذج التنبؤ بالطلب ، وبحث مفيد على الويب ، والعديد من التطبيقات الشاملة. إنه يتقارب بشكل أساسي مع التطبيقات التي تتكيف مع التجربة وتعزز إمكانية اتخاذ القرار أو الدقة التنبؤية على مدار فترة زمنية.

علاوة على ذلك ، اعتمادًا على أنواع البيانات المتاحة ، يختار متخصصو البيانات أنواعًا من التعلم الآلي (الخوارزميات) لما يريدون التنبؤ به من البيانات>

التعلم الخاضع للإشراف: في هذا النوع من التعلم ، يقوم خبراء البيانات بتغذية بيانات التدريب المسمى للخوارزميات وتحديد المتغيرات للخوارزميات للوصول إلى الارتباطات وإيجادها. يتم تحديد / تعريف كل من مدخلات ومخرجات الخوارزمية.

التعلم غير الخاضع للإشراف: يشمل هذا النوع من التعلم الخوارزميات التي تتدرب على البيانات غير المعروفة، وتحلل الخوارزمية مجموعات البيانات لرسم ارتباطات أو استنتاجات ذات مغزى. على سبيل المثال ، إحدى الطرق هي التحليل العنقودي الذي يستخدم تحليل البيانات الاستكشافية للحصول على أنماط أو مجموعات مخفية أو مجمعة في مجموعات البيانات.

التعلم المعزز: لتعليم آلة الكمبيوتر لإنجاز عملية متعددة الخطوات لها قواعد محددة بوضوح ، يتم ممارسة التعلم المعزز. هنا ، يصمم المبرمجون خوارزمية لأداء مهمة وإعطائها إشارة إيجابية وسلبية لتعمل كخوارزمية لتنفيذ المهمة. في بعض الأحيان ، تحدد الخوارزمية من تلقاء نفسها الإجراء الذي يجب اتخاذه للمضي قدمًا.

2. الشبكة العصبية

بدمج العلوم والآلات المعرفية لأداء المهام ، فإن الشبكة العصبية هي فرع من فروع الذكاء الاصطناعي الذي يستخدم علم الأعصاب (جزء من علم الأحياء يهتم بالجهاز العصبي والدماغ البشري). تكرر الشبكة العصبية الدماغ البشري حيث يتكون الدماغ البشري من عدد لا حصر له من الخلايا العصبية وترميز الخلايا العصبية في الدماغ في نظام أو جهاز هو ما تعمله الشبكة العصبية.

بعبارات بسيطة ، الشبكة العصبية هي مجموعة من الخوارزميات التي تُستخدم للعثور على العلاقات الأولية عبر مجموعات البيانات عبر العملية التي تحاكي عملية تشغيل الدماغ البشري.

لذلك ، تشير الشبكة العصبية إلى نظام من الخلايا العصبية الأصلية أو الاصطناعية بطبيعتها ، حيث تُعرف الخلايا العصبية الاصطناعية باسم الإدراك الحسي.

من التنبؤ إلى أبحاث السوق ، يتم استخدامها على نطاق واسع للكشف عن الاحتيال وتحليل المخاطر وتنبؤ البورصة وتنبؤ المبيعات وغيرها الكثير.

3. الروبوتات

يركز مجال البحث والتطوير المثير للاهتمام بشكل أساسي على تصميم وبناء الروبوتات.

علم الروبوتات هو مجال متعدد التخصصات من العلوم والهندسة مدمج مع الهندسة الميكانيكية والهندسة الكهربائية وعلوم الكمبيوتر وغيرها الكثير.
تحدد الروبوتات تصميم الروبوتات وإنتاجها وتشغيلها واستخدامها. يتعامل مع أنظمة الكمبيوتر للتحكم والنتائج الذكية وتحويل المعلومات.

يتم نشر الروبوتات في كثير من الأحيان لإجراء المهام التي قد تكون شاقة بالنسبة للبشر لأداء ثابت. تتضمن مهام الروبوتات الرئيسية – خط التجميع لتصنيع السيارات ، لنقل الأجسام الكبيرة في الفضاء بواسطة وكالة ناسا. يقوم باحثو الذكاء الاصطناعي أيضًا بتطوير روبوتات باستخدام التعلم الآلي لضبط التفاعل على المستويات الاجتماعية.

4. النظم الخبيرة

تم النظر في الأنظمة الخبيرة وسط أول نموذج ناجح لبرمجيات الذكاء الاصطناعي. تم تصميمها لأول مرة في السبعينيات وبعد ذلك تصاعدت في الثمانينيات.

تحت مظلة تقنية الذكاء الاصطناعي ، يشير النظام الخبير إلى نظام الكمبيوتر الذي يحاكي ذكاء صنع القرار لخبير بشري. وهي تجري ذلك من خلال اشتقاق المعرفة من قاعدة معارفها من خلال تطبيق قواعد المنطق والرؤى فيما يتعلق باستفسارات المستخدم.

تعتمد فعالية نظام الخبراء بشكل كامل على معرفة الخبير المتراكمة في قاعدة المعرفة. كلما زادت المعلومات التي تم جمعها فيه ، زاد تعزيز النظام كفاءته. على سبيل المثال ، يقدم النظام الخبير اقتراحات للتهجئة والأخطاء في محرك بحث Google.

تم تصميم الأنظمة الخبيرة للتعامل مع المشكلات المعقدة من خلال التفكير المنطقي من خلال هيئات الكفاءة ، والتي يتم التعبير عنها بشكل خاص بقواعد “إذا-آنذاك” بدلاً من جدول الأعمال التقليدي للتشفير. تشمل السمات الرئيسية للأنظمة الخبيرة تنفيذًا عالي الاستجابة وموثوقًا ومفهومًا وعاليًا.

5. المنطق الضبابي

في العالم الواقعي ، نواجه أحيانًا حالة يصعب فيها التعرف على ما إذا كان الشرط صحيحًا أم لا ، فإن منطقهم الغامض يعطي مرونة مناسبة للتفكير الذي يؤدي إلى عدم الدقة والشكوك في أي حالة.

بعبارات أبسط ، المنطق الضبابي هو أسلوب يمثل ويعدل المعلومات غير المؤكدة عن طريق قياس درجة صحة الفرضية. يستخدم المنطق الضبابي أيضًا في التفكير في المفاهيم غير المؤكدة بشكل طبيعي. المنطق الضبابي ملائم ومرن لتنفيذ تقنيات التعلم الآلي والمساعدة في محاكاة الفكر البشري بشكل منطقي.

إنه ببساطة تعميم للمنطق القياسي حيث يُظهر المفهوم درجة من الحقيقة بين 0.0 إلى 1.0. إذا كان المفهوم صحيحًا تمامًا ، فإن المنطق القياسي هو 1.0 و 0.0 للمفهوم الخاطئ تمامًا. ولكن في المنطق الضبابي ، هناك أيضًا قيمة وسيطة أيضًا تكون صحيحة جزئيًا وخطأ جزئيًا.

6. معالجة اللغة الطبيعية (البرمجة اللغوية العصبية)

بكلمات بسيطة، البرمجة اللغوية العصبية هو جزء من علوم الكمبيوتر والذكاء الاصطناعي الذي يمكن أن يساعد في التواصل بين الكمبيوتر والإنسان من خلال اللغة الطبيعية. إنها تقنية معالجة حسابية للغات البشرية. إنه يمكّن الكمبيوتر من قراءة البيانات وفهمها من خلال محاكاة اللغة الطبيعية للإنسان.

البرمجة اللغوية العصبية هي طريقة تتعامل في البحث عن المعلومات وتحليلها وفهمها واشتقاقها من النموذج النصي للبيانات. لتعليم أجهزة الكمبيوتر كيفية استخراج معلومات مفيدة من البيانات النصية ، يستخدم المبرمجون مكتبات البرمجة اللغوية العصبية. من الأمثلة الشائعة على البرمجة اللغوية العصبية (NLP) اكتشاف البريد العشوائي ، حيث يمكن لخوارزميات الكمبيوتر التحقق مما إذا كان البريد الإلكتروني بريدًا غير هام أم لا من خلال النظر في موضوع سطر أو نص رسالة بريد إلكتروني.

فروع رئيسية للذكاء الاصطناعي

يعطي تنفيذ البرمجة اللغوية العصبية مزايا مختلفة مثل ؛

  • يحسن دقة وكفاءة الوثائق.
  • لديه القدرة على عمل نص ملخص قابل للقراءة آليًا.
  • إنه مفيد جدًا للمساعدين الشخصيين مثل Alexa
  • إنه يمكّن المؤسسات من اختيار روبوتات المحادثة لدعم العملاء.
  • يجعل تحليل المشاعر أسهل.

بعض تطبيقات البرمجة اللغوية العصبية هي ترجمة النصوص وتحليل المشاعر والتعرف على الكلام. على سبيل المثال ، يستخدم Twitter تقنية البرمجة اللغوية العصبية لتصفية اللغة الإرهابية من التغريدات المختلفة ، وتنفذ أمازون البرمجة اللغوية العصبية لتفسير آراء العملاء وتعزيز تجربتهم.

الخلاصة

تتحول أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى مزيد من القدرات من خلال زيادة الحجم والتعقيد. يحاول محللو الذكاء الاصطناعي باستمرار إنشاء أنظمة برمجية لتطبيقات متنوعة مثل التعلم التلقائي والمعرفة واللغة الطبيعية والتعرف على الكلام.

المصدر
analyticssteps

مقالات ذات صلة

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

زر الذهاب إلى الأعلى