* هذا المقال تم كتابته بالكامل بستخدام تقنية GPT-3 للذكاء الاصطناعي . ويعد هذا المقال كتجربة ومثال فقط على قدرات هذه التقنية في صياغة وكتابة الاخبار والتقارير . تم الاشراف والتعديل على المقاله بنسبة لاتتجاوز 25% . ومنها الترجمة وتنسيق الموضوع فقط . قد لاتكون المعلومات الواردة في هذا المقال دقيقه او صحيحة .
الذكاء الاصطناعي
الذكاء الاصطناعي (AI) هو قدرة برنامج كمبيوتر أو آلة على التفكير والتعلم. إنه أيضًا مجال دراسي يتعامل مع تطوير أنظمة الكمبيوتر التي يمكنها التفكير والتعلم.
صاغ عالم الكمبيوتر جون مكارثي هذا المصطلح لأول مرة في عام 1955. ولكن في الحقيقه يمكن إرجاع بدايته كتخصص علمي إلى المؤتمر الذي عقد في كلية دارتموث في عام 1956 ، حيث وضع مكارثي وباحثون آخرون أسس هذا المجال.
تم تقسيم أبحاث الذكاء الاصطناعي إلى حقول فرعية تركز على حل مشاكل معينة و تسير وفق مناهج محددة.
من هذه المناهج ان تكون الصفات الرئيسية الموجودة فيه هي كالتالي :
- ان يكون قائم على المنطق
- وقائم على القواعد
- ومتصل (شبكة عصبية)
- ،قادر على التطور
هناك العديد من الطرق التي سيغير بها علم الذكاء الاصطناعي عالمنا. إحدى الطرق هي أنه سيساعدنا في أتمتة المهام المتكررة. على سبيل المثال ، إذا كنت أمين الصندوق ، فيمكنك استخدامه لأتمتة مهمة مسح العناصر وتغليفها. يمكن أن يوفر هذا وقتك حتى تتمكن من القيام بأشياء أخرى ، مثل مساعدة العملاء.
يستخدم الذكاء الاصطناعي اليوم في مختلف المجالات مثل الطب والتمويل وتداول الأسهم ، التصنيع والروبوتات وحتى في الفنون.
تتضمن بعض التطبيقات الأكثر شيوعًا للذكاء الاصطناعي ما يلي:
1. الأنظمة الخبيرة: الأنظمة الخبيرة هي برامج كمبيوتر تحاكي قدرة صنع القرار للخبراء البشريين. يتم استخدامها في مجموعة متنوعة من المجالات مثل الطب والهندسة والأعمال.على سبيل المثال ، إذا كنت طبيباً ، يمكنك استخدامه لمساعدتك في تشخيص الأمراض واختيار افضل علاج للمريض
2. معالجة اللغة الطبيعية: معالجة اللغة الطبيعية (NLP) , هي حقل فرعي يتعامل مع التفاعل بين أجهزة الكمبيوتر والبشر باستخدام اللغة . يتم استخدام البرمجة اللغوية العصبية في مهام مثل التعرف التلقائي على الكلام والترجمة الآلية والإجابة على الأسئلة. أمثلة على هذا هو مترجم Google , وايضاً Chat Bot المستخدم في المواقع التجارية
3. الروبوتات: الروبوتات هي فرع من فروع الذكاء الاصطناعي الذي يتعامل مع تصميم الروبوتات والتحكم فيها. تستخدم الروبوتات في مجموعة متنوعة من التطبيقات مثل التصنيع والجراحة واستكشاف الفضاء.
4. التحليلات التنبؤية: التحليلات التنبؤية هي حقل فرعي يتعامل مع إجراء تنبؤات حول الأحداث المستقبلية بناءً على تحليل البيانات. تُستخدم التحليلات التنبؤية في مجموعة متنوعة من التطبيقات مثل التسويق واكتشاف الاحتيال وإدارة المخاطر.
لغة برمجة الذكاء الاصطناعي
لا توجد لغة برمجة “محددة” ، حيث أن المجال واسع جدًا ويوجد الكثير من التطبيقات المختلفة. ومع ذلك ، فإن بعض اللغات الأكثر شيوعًا للذكاء الاصطناعي تشمل Python و Java و وبرولوج.
التعلم الالي ” Machine learning ”
التعلم الآلي هو حقل فرعي يتعامل مع قدرة أجهزة الكمبيوتر على التعلم من البيانات. يستخدم التعلم الآلي في مجموعة متنوعة من التطبيقات مثل التعرف على الوجه وتصفية البريد العشوائي وأنظمة التوصية.يتفرع من حقل التعلم الالي حقل فرعي اخر يدعى التعلم العميق
التعلم العميق ” Deep learning “
التعلم العميق هو حقل فرعي من التعلم الآلي يتعامل مع قدرة أجهزة الكمبيوتر على التعلم من البيانات غير المنظمة أو غير المصنفه. يستخدم التعلم العميق في مجموعة متنوعة من التطبيقات مثل التعرف على الصور و معالجة اللغة وأنظمة التوصية, وايضاً تصنيف واكتشاف التصنيفات .
الشبكات العصبية ” Neural networking “
الشبكات العصبية هي نوع من خوارزمية التعلم الآلي التي تُستخدم للتعلم من البيانات. الشبكات العصبية تستخدم في مجموعة متنوعة من التطبيقات مثل التعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية وأنظمة التوصية.
ماهو الفرق بين هذه الفروع الثلاثة ؟
لا يوجد فرق كبير حيث ان تقنيات Deep learning و neural network متفرعة من تعلم الالة . ولكن لعل الفرق يكمن في انه تقنية Deep learning تسمح بمعلومات اكبر يمكن استخراجها وتحليلها . بينما Neural network يعمل مثل الدماغ البشري , اي انه قادر على الاتصال بالشبكة والحصول على ملايين المقالات والمواضيع وتحليله في ثواني معدوده , بستخدام قدراته Deep learning و Machine learning بالاضافة الى مايستخرجه من الشبكة . تعد هذه هي احدث تقنية تستخدم لجعل الالة تستطيع ان تفهم وتتعلم . لعل افضل مثال لهذا النوع هو برنامج IBM Watson القادر على التحليل والفهم , والفائز في احد اصعب المسابقات التي تتطلب فهماً عالياً من المشاركين
مخاطر الذكاء الاصطناعي
هناك عدد من المخاطر المرتبطة بالذكاء الاصطناعي ، مثل احتمال أن تصبح الآلات ذات وعي ذاتي وايضاً إمكانية استخدامها لأغراض ضارة. وايضاً مخاطر اخرى اجتماعية مثل اختفاء عدد كبير من الوظائف واستبدالها بالذكاء الاصطناعي . ومع ذلك ، فإن هذه المخاطر غالبا ما تكون مبالغا فيها
هناك فوائد عديدة للذكاء الاصطناعي تفوق المخاطر , تتضمن بعض فوائده ما يلي:
1. أتمتة المهام المتكررة واتخاذ قرارات أفضل.
2. معالجة كميات كبيرة من البيانات وفهمها.
3. تحسين التفاعل والتواصل بين الإنسان والآلة.
4. إنشاء أنظمة أكثر كفاءة وفعالية.
مستقبل الذكاء الاصطناعي
يصعب التنبؤ بمستقبل الذكاء الاصطناعي ، حيث يتطور المجال باستمرار وهناك العديد من التطبيقات المختلفة. وبما لا شك فيه فإن المستقبل سيحمل العديد من الانجازات والتقدم في قدرات الذكاء الاصطناعي ومع ذلك ، يعتقد بعض الخبراء أن الذكاء الاصطناعي سيُستخدم في النهاية لصناعة الآت يمكنها التفكير والعمل من تلقاء نفسها. وسيصبح قادراً على برمجة خوارزميات وتعديل وصيانة برامج ذكاء اصطناعي اخرى دون الحاجة للتدخل البشري
لماذا يجب أن تتعلم المزيد عن الذكاء الاصطناعي
هناك العديد من الأسباب التي تجعل من الضروري ان تتعلم المزيد عن الذكاء الاصطناعي ، مثل إمكانياته في تغيير العالم ، وإمكانياته في تحسين آفاق حياتك المهنية وايضاً الشخصية . الذكاء الإصطناعي سيصبح في المستقبل امراً ضروري في كل انحاء العالم وجميع القطاعات .
قد تقل الفرص الوظيفية لمن لايمتلكون الخبرة في التعامل مع الذكاء الإصطناعي وقدراته .
أين يمكنك ان تتعلم عن الذكاء الاصطناعي
هناك العديد من الموارد المتاحة للتعلم عن الذكاء الاصطناعي ، مثل الدورات المجانية عبر الإنترنت والكتب و المواقع. على سبيل المثال :
كلها مواقع ويب تقدم دورات عبر الإنترنت على الذكاء الاصطناعي
مدون مهتم بالتكنولوجيا الحديثة ، البلوك تشين ، التطبيقات ، والذكاء الاصطناعي ، والمواضيع المتعلقة ايضاً بالعلوم والكتابة الاكاديمية
