6 فروع رئيسية للذكاء الاصطناعي
إليك الستة فروع الرئيسية للذكاء الاصطناعي (AI)، وهي التي تشكل الأساس لتطوير معظم تطبيقاته الذكية اليوم:
✅ 1. تعلم الآلة (Machine Learning – ML)
هو الفرع الذي يُمكّن الأنظمة من التعلم من البيانات وتحسين أدائها دون أن تتم برمجتها بشكل صريح لكل مهمة.
🔹 أنواعه الرئيسية:
- التعلم الخاضع للإشراف (Supervised Learning)
- غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning)
- التعلم المعزز (Reinforcement Learning)
📌 مثال: توقع سلوك المستخدم على مواقع التواصل – تحليل البيانات الطبية للتشخيص.
✅ 2. معالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing – NLP)
يهتم بجعل الآلة تفهم وتتفاعل مع اللغة البشرية المكتوبة أو المنطوقة.
📌 مثال: الشات بوت (مثل ChatGPT) – الترجمة الآلية – تحليل المشاعر.
✅ 3. الرؤية الحاسوبية (Computer Vision)
تمكن الحواسيب من “الرؤية” وتحليل الصور والفيديوهات وفهم محتواها.
📌 مثال: التعرف على الوجوه – تحليل الأشعة الطبية – أنظمة القيادة الذاتية.
✅ 4. الذكاء الاصطناعي الرمزي (Symbolic AI / Knowledge Representation & Reasoning)
يركز على تمثيل المعرفة البشرية باستخدام قواعد منطقية وتطبيق الاستدلال (Reasoning) لاتخاذ قرارات.
📌 مثال: النظم الخبيرة – المحركات المعرفية – حلول تخطيط المشكلات.
✅ 5. الروبوتات الذكية (Robotics & AI Agents)
يتم دمج الذكاء الاصطناعي في الروبوتات لجعلها تتفاعل مع العالم الحقيقي بذكاء.
📌 مثال: الروبوتات الجراحية – الروبوتات المنزلية – روبوتات الصناعة والمستودعات.
✅ 6. الأنظمة الخبيرة (Expert Systems)
أنظمة تعتمد على قاعدة معرفة واسعة وخوارزميات استدلال لاتخاذ قرارات مثل الخبير البشري.
📌 مثال: أنظمة التشخيص الطبي – تقييم المخاطر في البنوك أو التأمين.
💡 ملحوظة:
كل هذه الفروع قد تتداخل وتتكامل في تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة، مثل:
🚗 القيادة الذاتية تستخدم: رؤية حاسوبية + تعلم آلي + اتخاذ قرار.
🤖 المساعدين الرقميين يستخدمون: NLP + أنظمة خبيرة + تعلم آلي.
6 فروع رئيسية للذكاء الاصطناعي