أنظمة الذكاء الاصطناعي
الذكاء الاصطناعي ليس نظامًا. هذا مجال متنوع. هناك أنظمة ذكاء اصطناعي بسيطة منخفضة المستوى تركز على أداء مهام محددة ، مثل تطبيقات الطقس ، وتطبيقات تحليل بيانات الأعمال ، وتطبيقات استدعاء سيارات الأجرة ، والمساعدات الرقمية.
هذا نوع من الذكاء الاصطناعي يُعرف باسم “الذكاء الاصطناعي الضيق” ، والذي من المرجح أن يتفاعل معه الناس العاديون. الغرض الرئيسي منه هو زيادة الكفاءة.
من ناحية أخرى ، توجد أنظمة متقدمة يمكنها محاكاة الذكاء البشري على مستوى أكثر عمومية ويمكنها التعامل مع المهام المعقدة. وتشمل هذه الأفكار الإبداعية والتجريدية والاستراتيجية.
بالمعنى الدقيق للكلمة ، هذه الآلة الواعية حقًا ، التي يطلق عليها اسم “الذكاء العام الاصطناعي” أو AGI ، تظهر حاليًا على الشاشة فقط ، على الرغم من أن السباق لتحقيقها يتسارع.
أين يستخدم الذكاء الاصطناعي؟
يسعى البشر إلى استخدام الذكاء الاصطناعي للتعرف على أهميته في ابتكار الأعمال والتحول الرقمي. يمكن للذكاء الاصطناعي تقليل التكاليف وتوفير مستويات لا مثيل لها من السرعة وقابلية التوسع والاتساق.
ربما تتفاعل مع شكل من أشكال الذكاء الاصطناعي عدة مرات في اليوم. هناك العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي لإدراجها جميعًا هنا. يوجد أدناه عرض عالي المستوى لبعض أهمها.
1. الأمن السيبراني
مع زيادة حجم وتعقيد وتكرار الهجمات الإلكترونية ، لم تعد الدفاعات الإلكترونية البشرية كافية. تقليديًا ، تم تصميم تطبيقات مكافحة البرامج الضارة مع وضع تهديدات محددة في الاعتبار. يتم تحديث تواقيع الفيروسات عند التعرف على برامج ضارة جديدة.
لكن مواكبة عدد التهديدات وتنوعها ينتهي به الأمر إلى كونها مهمة شبه مستحيلة. هذا الأسلوب هو رد الفعل ويعتمد على تحديد برامج ضارة معينة لإضافتها إلى التحديث التالي.
يتجاوز برنامج مكافحة البريد العشوائي والجدار الناري وكشف / منع التطفل وأنظمة أمان الشبكات الأخرى المستندة إلى الذكاء الاصطناعي الاستراتيجيات القديمة القائمة على القواعد. تحديد التهديدات وتحليلها وتخفيفها ومنعها في الوقت الفعلي هو اسم اللعبة. ينشرون أنظمة ذكاء اصطناعي لاكتشاف تواقيع البرامج الضارة واتخاذ إجراءات علاجية حتى عندما لا يتم تحديد التهديدات بشكل رسمي
تعتمد أنظمة الأمن السيبراني للذكاء الاصطناعي على تغذية البيانات المستمرة للتعرف على الأنماط وهجمات الانحدار. من خلال تغذية الخوارزميات بثروة من المعلومات ، تتعلم هذه الأنظمة كيفية اكتشاف الحالات الشاذة ومراقبة السلوك والاستجابة للتهديدات والتكيف مع الهجمات وإصدار التنبيهات.
2. التعرف على الكلام ومعالجة اللغة الطبيعية
التعرف على الكلام ، المعروف أيضًا باسم تحويل الكلام إلى نص (STT) ، هو تقنية تتعرف على الكلام وتحوله إلى نص رقمي. إنه في قلب تطبيقات إملاء الكمبيوتر وقوائم الرد على المكالمات الصوتية ونظام تحديد المواقع العالمي (GPS) التي تدعم الصوت.
تعتمد معالجة اللغة الطبيعية (NLP) على تطبيقات البرامج لفك تشفير وتفسير وإنشاء نص يمكن قراءته بواسطة الإنسان. البرمجة اللغوية العصبية هي التقنية الكامنة وراء Alexa و Siri و chatbots وأشكال أخرى من مساعدي النصوص. تستخدم بعض أنظمة البرمجة اللغوية العصبية تحليل المشاعر لتحديد المواقف والعواطف والخصائص الذاتية في اللغة.
3. التعرف على الصور
التعرف على الصور ، المعروف أيضًا باسم رؤية الآلة أو رؤية الكمبيوتر ، هو نوع من الذكاء الاصطناعي يسمح للأشخاص بتصنيف والتعرف على الأشخاص والأشياء والنصوص والأفعال والكلمات التي تظهر في الصور المتحركة أو الثابتة.
التعرف على الصور ، الذي يتم تشغيله غالبًا بواسطة شبكات عصبية عميقة ، له تطبيقات في السيارات ذاتية القيادة ، وتحليل الصور / الفيديو الطبي ، وأنظمة التعرف على بصمات الأصابع ، وتطبيقات إيداع الشيكات ، والمزيد.
5. التداول الآلي في الأسهم
خلال أوقات الأزمات ، يمكن أن يكون سوق الأسهم شديد التقلب. يمكن محو مليارات الدولارات من القيمة السوقية في ثوانٍ. يمكن للمستثمر الذي كان في وضع مربح للغاية لمدة دقيقة واحدة أن يجد نفسه في عمق المنطقة الحمراء بعد ذلك بوقت قصير.
ومع ذلك ، يكاد يكون من المستحيل أن يتفاعل الشخص بسرعة كافية مع الأحداث التي تؤثر على السوق. أنظمة التداول عالي التردد (HFT) عبارة عن منصات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي تنفذ آلاف أو ملايين الصفقات الآلية يوميًا للحفاظ عليها
6. مشاركة السيارات والسيارات ذاتية القيادة
تستخدم تطبيقات Lyft و Uber وغيرها من تطبيقات مشاركة الركوب الذكاء الاصطناعي لربط الركاب المتقدمين بالسائقين المتوفرين. تقلل تقنية الذكاء الاصطناعي من الانعطافات وأوقات الانتظار ، وتوفر ETAs واقعية ، وتصدر أسعارًا مفاجئة أثناء زيادة الطلب.
السيارات ذاتية القيادة ليست قياسية بعد في كثير من أنحاء العالم ، ولكن كانت هناك دفعة منسقة لتضمين ميزات الأمان القائمة على الذكاء الاصطناعي لاكتشاف السيناريوهات الخطرة ومنع الحوادث.
7. تكنولوجيا القيادة الذاتية
على عكس المركبات الأرضية ، فإن هامش الخطأ ضئيل للغاية في الطائرات. بالنظر إلى الارتفاع ، يمكن أن يؤدي خطأ بسيط في التقدير إلى مقتل المئات. كان على مصنعي الطائرات دفع أنظمة السلامة لتكون من بين المستخدمين الأوائل للذكاء الاصطناعي.
لتقليل احتمالية وتأثير الخطأ البشري ، كانت أنظمة الطيار الآلي تحلق على متن طائرات عسكرية وتجارية منذ عقود. يستخدمون مزيجًا من تقنية GPS وأجهزة الاستشعار والروبوتات والتعرف على الصور وتجنب الاصطدام للتنقل بأمان في الطائرة عبر السماء ، مع إبقاء الطيارين والأطقم الأرضية محدثين حسب الحاجة.
8. أتمتة اختبار البرمجيات
يعمل الذكاء الاصطناعي على تسريع وتبسيط إنشاء الاختبار والتنفيذ والصيانة والتبسيط من خلال أتمتة الاختبار الذكي القائم على الذكاء الاصطناعي.
يوفر التعلم الآلي المعتمد على الذكاء الاصطناعي والتعرف الضوئي المتقدم على الأحرف (OCR) التعرف المتقدم على الكائنات ، وعندما يقترن باختيار النموذج القائم على الذكاء الاصطناعي ، والتسجيل المعتمد على الذكاء الاصطناعي ، ومطابقة النصوص المستندة إلى الذكاء الاصطناعي ، والأتمتة القائمة على الصور ، يمكن للفرق تقليل بناء الاختبار الوقت واختبار أعمال الصيانة وتحسين تغطية الاختبار واختبار مرونة الأصول.
9. الاختبار الوظيفي
يسمح لك الذكاء الاصطناعي بالاختبار في وقت مبكر وأسرع باستخدام حلول الاختبار الوظيفية. اجمع بين الدعم الفني المكثف والإمكانيات القائمة على الذكاء الاصطناعي. توفير السرعة والمرونة لدعم تغييرات التطبيق السريعة في خط أنابيب توصيل مستمر.
11. أتمتة العمليات الروبوتية (RPA)
تستخدم أتمتة العمليات الروبوتية (RPA) روبوتات برمجية لمحاكاة الحركات البشرية القائمة على الشاشة لأداء المهام المتكررة وتوسيع الأتمتة للواجهات مع واجهات برمجة التطبيقات الصعبة أو بدونها.
هذا هو السبب في أن تقنية RPA رائعة لأتمتة العمليات التي عادةً ما يقوم بها البشر أو تتطلب تدخلًا بشريًا. يتكيف الروبوت المرن مع تغييرات الشاشة ويحافظ على تدفق التدفق عند حدوث التغييرات. بدعم من التعلم الآلي القائم على الذكاء الاصطناعي ، يمكن لروبوتات RPA التعرف على الكائنات التي تظهر على الشاشة – حتى الأشياء التي لم ترها من قبل – وتقليد الحدس البشري لتحديد وظيفتها.
يستخدمون OCR لقراءة النص (مثل مربعات النص والروابط) ورؤية الكمبيوتر لقراءة العناصر المرئية (مثل رموز عربة التسوق وأزرار تسجيل الدخول). عندما تتغير الكائنات على الشاشة ، يتكيف الروبوت. يدفعهم التعلم الآلي إلى التحسين المستمر للطريقة التي يرون بها الأشياء التي تظهر على الشاشة ويتفاعلون معها – تمامًا كما يفعل البشر