ما هو الذكاء الاصطناعي (AI) 2022: ما هي أنواع الذكاء الاصطناعي؟

ما هو الذكاء الاصطناعي: يتم تعريف تقنية الذكاء الاصطناعي (AI) على أنها عملية برمجة جهاز كمبيوتر لاتخاذ القرارات بنفسه.

يمكن القيام بذلك بعدة طرق ، بما في ذلك على سبيل المثال لا الحصر الأنظمة المستندة إلى القواعد وأشجار القرار والخوارزميات الجينية والشبكات العصبية الاصطناعية وأنظمة المنطق الضبابي. الهدف من الذكاء الاصطناعي هو إنشاء نظام يمكنه التعلم والتكيف من تلقاء نفسه ، دون تدخل بشري.

تتضمن بعض مزايا استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي ما يلي:

• زيادة الكفاءة - من خلال أتمتة المهام التي عادة ما يقوم بها البشر ، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في زيادة الكفاءة الإجمالية للعملية.
• تحسين عملية صنع القرار - يمكن للذكاء الاصطناعي تقديم رؤى وتوصيات قد لا يتمكن البشر من رؤيتها.
• انخفاض التكاليف - في كثير من الحالات ، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لأتمتة المهام التي تتطلب عادة عمالة بشرية ، والتي يمكن أن تساعد في تقليل التكلفة الإجمالية للعملية.
• زيادة الدقة - في بعض الحالات ، قد تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي قادرة على تحقيق مستويات أعلى من الدقة مقارنة بالبشر. هذا صحيح بشكل خاص في الحالات التي تكون فيها مجموعة البيانات كبيرة ومعقدة.
• زيادة السرعة - غالبًا ما تعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي بسرعات غير ممكنة للبشر. يمكن أن يكون هذا مفيدًا في المواقف التي يكون فيها الوقت جوهريًا.

تشمل العديد من الحقول الفرعية داخل الذكاء الاصطناعي التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر. التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي تتعامل مع إنشاء خوارزميات يمكنها التعلم من البيانات وتحسين دقتها بمرور الوقت دون أن تكون مبرمجة بشكل صريح للقيام بذلك.

تعد معالجة اللغة الطبيعية مجالًا فرعيًا آخر من مجالات الذكاء الاصطناعي التي تتعامل مع قدرة أجهزة الكمبيوتر على فهم لغة الإنسان والاستجابة بطريقة طبيعية للبشر. الرؤية الحاسوبية هي الحقل الفرعي الثالث للذكاء الاصطناعي وتتعامل مع قدرة أجهزة الكمبيوتر على تفسير وفهم الصور الرقمية.

تاريخ الذكاء الاصطناعي (AI) -

يمكن إرجاع تاريخ الذكاء الاصطناعي إلى أوائل الخمسينيات من القرن الماضي عندما طور فريق من الباحثين في كلية دارتموث برنامجًا يسمى "Dartmouth Geometry Theorem Prover" أو "DTGP". تم تصميم هذا البرنامج لإثبات النظريات الهندسية تلقائيًا باستخدام مجموعة من القواعد والبديهيات التي قدمها المستخدم.

ومع ذلك ، لم يكن برنامج DTGP ناجحًا جدًا في إثبات النظريات ولم يكن قادرًا إلا على إثبات عدد محدود من النظريات.

في أواخر الخمسينيات من القرن الماضي ، طورت مجموعة أخرى من الباحثين في جامعة كارنيجي ميلون برنامجًا يسمى "Newell-Simon Human Problem Solver" أو "HPS".

تم تصميم هذا البرنامج لحل المشكلات باستخدام مجموعة من القواعد التي قدمها المستخدم. كان برنامج HPS أكثر نجاحًا من برنامج DTGP وكان قادرًا على حل مجموعة واسعة من المشكلات.

في أوائل الستينيات ، طورت مجموعة من الباحثين في جامعة ستانفورد برنامجًا يسمى "SHRDLU". تم تصميم هذا البرنامج لفهم أوامر اللغة الطبيعية وتنفيذها. ومع ذلك ، لم يكن برنامج SHRDLU ناجحًا جدًا في فهم أوامر اللغة الطبيعية وكان قادرًا فقط على فهم عدد محدود من الأوامر.

اعتمادات الصورة- pexels

في أوائل السبعينيات ، طورت مجموعة من الباحثين في جامعة ستانفورد برنامجًا يسمى "ستريبس". تم تصميم هذا البرنامج لتخطيط الإجراءات باستخدام مجموعة من القواعد التي تم توفيرها من قبل المستخدم.

كان برنامج STRIPS ناجحًا للغاية في تخطيط الإجراءات واستخدم في عدد من تطبيقات العالم الحقيقي.

في أوائل التسعينيات ، طورت مجموعة من الباحثين في جامعة ستانفورد برنامجًا يسمى "COGS". تم تصميم هذا البرنامج لمحاكاة الدماغ البشري باستخدام مجموعة من القواعد التي قدمها المستخدم. كان برنامج COGS ناجحًا للغاية في محاكاة الدماغ البشري واستخدم في عدد من تطبيقات العالم الحقيقي.

في أوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين ، طورت مجموعة من الباحثين في جامعة ستانفورد برنامجًا يسمى "محلل ستانفورد". تم تصميم هذا البرنامج لتحليل اللغة الطبيعية باستخدام مجموعة من القواعد التي قدمها المستخدم. كان محلل ستانفورد ناجحًا جدًا في تحليل اللغة الطبيعية واستخدم في عدد من تطبيقات العالم الحقيقي.

في أوائل عام 2010 ، طورت مجموعة من الباحثين في Google برنامجًا يسمى "Google Translate". تم تصميم هذا البرنامج لترجمة النص من لغة إلى أخرى باستخدام مجموعة من القواعد التي تم توفيرها من قبل المستخدم.

كان برنامج الترجمة من Google ناجحًا للغاية في ترجمة النص من لغة إلى أخرى واستخدم في عدد من تطبيقات العالم الحقيقي.

الذكاء الاصطناعي هو أحد مجالات علوم الكمبيوتر والهندسة التي تركز على إنشاء وكلاء أذكياء ، وهي أنظمة يمكنها التفكير والتعلم والتصرف بشكل مستقل.

يتعامل بحث الذكاء الاصطناعي مع مسألة كيفية إنشاء أجهزة كمبيوتر قادرة على السلوك الذكي.

أنواع الذكاء الاصطناعي: الذكاء الاصطناعي الضعيف مقابل الذكاء الاصطناعي القوي

الذكاء الاصطناعي الضعيف هو النوع الأكثر شيوعًا من الذكاء الاصطناعي وهو ما يعتقده معظم الناس عندما يفكرون في الذكاء الاصطناعي. لا يزال الذكاء الاصطناعي القوي قيد التطوير ولا يستخدم على نطاق واسع مثل الذكاء الاصطناعي الضعيف.

ومع ذلك ، فإن الذكاء الاصطناعي القوي لديه القدرة على أن يكون أقوى بكثير من الذكاء الاصطناعي الضعيف. يعتمد الذكاء الاصطناعي الضعيف على أنظمة قائمة على القواعد. هذا يعني أنه يستخدم مجموعة من القواعد لتحديد كيفية التصرف في موقف معين.

اعتمادات الصورة- pexels

عادة ما تكون القواعد بسيطة للغاية ويمكن تغييرها حسب الحاجة. هذا النوع من الذكاء الاصطناعي جيد في إكمال مهام محددة ، لكنه ليس مرنًا للغاية. يمكنه فقط أن يفعل ما هو مبرمج للقيام به.

من ناحية أخرى ، يعتمد الذكاء الاصطناعي القوي على خوارزميات التعلم. هذا يعني أنه يمكن التعلم من البيانات والتجارب. إنه أكثر مرونة من الذكاء الاصطناعي الضعيف ويمكن استخدامه في مجموعة متنوعة من المهام.

لا يزال الذكاء الاصطناعي القوي قيد التطوير ولا يستخدم على نطاق واسع مثل الذكاء الاصطناعي الضعيف. ومع ذلك ، فإن الذكاء الاصطناعي القوي لديه القدرة على أن يكون أقوى بكثير من الذكاء الاصطناعي الضعيف.

روابط سريعة:

• أين يستخدم الذكاء الاصطناعي اليوم؟ أمثلة قوية للذكاء الاصطناعي قيد الاستخدام اليوم
• ما هو الفرق بين الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي
• ما هو GPT-3 ولماذا يغير وجه الذكاء الاصطناعي؟

الخلاصة - ما هو الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي هو تقنية تسمح للآلات بالتعلم والعمل بمفردها. إن إمكانات تطبيق الذكاء الاصطناعي هائلة ، والشركات تنتبه لذلك.

في منشور المدونة هذا ، ناقشنا ماهية الذكاء الاصطناعي وكيف يعمل. لقد نظرنا أيضًا في بعض الطرق التي تستخدم بها الشركات الذكاء الاصطناعي لتحسين استراتيجياتها التسويقية.

إذا كنت تبحث عن طرق لتطبيق الذكاء الاصطناعي في عملك ، أو إذا كنت تريد معرفة المزيد حول كيف يمكن أن يساعدك على النمو ، فاتصل بنا اليوم.

سيسعد فريق الخبراء لدينا بمناقشة احتياجاتك الخاصة ومساعدتك على البدء بهذه التكنولوجيا الجديدة المثيرة.