فوائد الذكاء الاصطناعي – 10 فوائد للذكاء الاصطناعي ستساعد البشرية
أهم فوائد الذكاء الاصطناعي لعملك
1. الأتمتة
الأتمتة هي واحدة من أكثر المزايا المرغوبة لتقنية الذكاء الاصطناعي ، ولها تأثير كبير على الاتصالات ، والنقل ، والسلع الاستهلاكية ، وصناعات الخدمات. لا يمكن للأتمتة زيادة الإنتاجية والإنتاجية في هذه الصناعات فحسب ، بل يمكنها أيضًا تمكين استخدام المواد الخام بشكل أكثر كفاءة ، وتحسين جودة المنتج ، وتقليل المهل الزمنية ، وتحسين السلامة. يمكن أن تساعد الأتمتة أيضًا في تحرير الموارد التي يمكن استخدامها لأشياء أكثر أهمية.
2. اتخاذ قرارات مستنيرة
لطالما استخدم الذكاء الاصطناعي لاتخاذ قرارات عمل أكثر ذكاءً. يمكن لتقنية الذكاء الاصطناعي تنسيق تسليم البيانات وتحليل الاتجاهات وتطوير تناسق البيانات وإجراء التنبؤات وتحديد أوجه عدم اليقين لاتخاذ أفضل القرارات للشركة. طالما أن الذكاء الاصطناعي غير مبرمج لتقليد المشاعر البشرية ، فسيظل محايدًا بشأن القضية المطروحة ويساعد في اتخاذ القرارات الصحيحة لدعم كفاءة الأعمال.
3. تحسين تجربة العملاء
يعد تحسين تجربة العميل أحد أفضل وأهم فوائد الذكاء الاصطناعي التي ستحصل عليها أي شركة.
يمكن أن تساعد الحلول القائمة على الذكاء الاصطناعي الشركات على الاستجابة بسرعة لاستفسارات العملاء وتظلماتهم والتعامل مع المواقف بكفاءة. يمكن أن يؤدي استخدام روبوتات المحادثة التي تجمع بين الذكاء الاصطناعي للمحادثة وتقنيات معالجة اللغة الطبيعية إلى إنشاء رسائل مخصصة للغاية للعملاء ، مما يساعد على إيجاد الحل الأفضل لاحتياجاتهم. يمكن أن تساعد أدوات الذكاء الاصطناعي أيضًا في تقليل الضغط الواقع على موظفي خدمة العملاء ، وبالتالي زيادة الإنتاجية.
4. التقدم في الرعاية الصحية
اليوم ، أصبح استخدام حلول الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية أكثر شيوعًا. على سبيل المثال ، تتيح تقنية مراقبة المريض عن بُعد لمقدمي الرعاية الصحية إجراء التشخيصات السريرية بسرعة والتوصية بالعلاج دون مطالبة المرضى بزيارة المستشفى فعليًا. يمكن أيضًا استخدام الذكاء الاصطناعي لمراقبة تطور الأمراض المعدية وحتى التنبؤ بآثارها ونتائجها المستقبلية.
5. البحث وتحليل البيانات
يمكن استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتحليل البيانات بشكل أكثر كفاءة. يمكن أن يساعد في إنشاء نماذج وخوارزميات تنبؤية لمعالجة البيانات وفهم النتائج المحتملة للاتجاهات والسيناريوهات المختلفة.
بالإضافة إلى ذلك ، يمكن لقوة الحوسبة المتقدمة للذكاء الاصطناعي تسريع البحث والتطوير في معالجة البيانات وتحليلها التي يستغرقها البشر وقتًا طويلاً لمراجعتها وفهمها.
6. حل المشاكل المعقدة
من التعلم الآلي الأساسي إلى نماذج التعلم العميق المتقدمة ، تتيح التطورات في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي حل المشكلات المعقدة.
من اكتشاف الاحتيال والتفاعلات الشخصية مع العملاء إلى التنبؤ بالطقس والتشخيص الطبي ، يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة الشركات عبر الصناعات في العثور على الحلول المناسبة لمواجهة التحديات بشكل كامل. إن تحسين كفاءة حل المشكلات المعقدة يعني زيادة الإنتاجية وتقليل النفقات.
7. استمرارية العمل
تتمثل إحدى مزايا الذكاء الاصطناعي في القدرة على العمل 24 ساعة في اليوم ، 7 أيام في الأسبوع
لا يمكن أن يساعد التنبؤ بالأعمال باستخدام تقنية الذكاء الاصطناعي الشركات في اتخاذ القرارات الحاسمة فحسب ، بل يمكن أيضًا الاستعداد لأي طارئ لضمان استمرارية الأعمال. مع اعتماد إدارة المخاطر اليوم بشكل كبير على إدارة البيانات والتحليلات ، يمكن للأدوات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي أن تساعد المؤسسات على الاستجابة بشكل استباقي للأزمات.
يمكن للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي أيضًا إنشاء سيناريوهات تساعد الشركات على التخطيط السريع لاستراتيجيات التعافي من الكوارث.
8. إدارة المهام المتكررة
إن أداء مهام العمل المتكررة لا يستغرق وقتًا طويلاً فحسب ، بل يمكن أن يصبح رتيبًا ويقلل من إنتاجية الموظف بمرور الوقت. يمكن لأدوات أتمتة العمليات الروبوتية المدعومة بالذكاء الاصطناعي أتمتة التفاعلات بين أنظمة الأعمال المختلفة ، مما يجعل مهمة الشركة المملة أسهل.
يمكن أن يحاكي السلوك البشري في الأنظمة الرقمية في الموارد البشرية أو تكنولوجيا المعلومات أو التسويق أو المبيعات لتنفيذ أي عملية تجارية بسرعة دون أي تدخل بشري.
9. تقليل الأخطاء
من الفوائد الضخمة الأخرى للذكاء الاصطناعي لاستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي لأتمتة مهام العمل العادية أنها تساعد في تقليل فرصة الخطأ البشري. نظرًا لأن أدوات أتمتة العمليات الآلية تأخذ على عاتقها مهمة إدخال البيانات ومعالجتها ، فإنها يمكن أن تجعل الأنظمة الرقمية أكثر كفاءة وأقل عرضة لمواجهة أو خلق مشاكل بسبب أخطاء معالجة البيانات. هذا مفيد بشكل خاص للشركات التي لا تستطيع تحمل أدنى خطأ.
10. تحسين كفاءة الأعمال
يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في ضمان توافر الخدمة على مدار 24 ساعة وسيقدم نفس الأداء والاتساق على مدار اليوم. لا يؤدي التركيز على المهام المتكررة أيضًا إلى إجهاد أداة الذكاء الاصطناعي. يمكن أن يساعد ذلك في زيادة الإنتاجية وتقليل الضغط على الموظفين ، الذين يمكن إعادة تعيينهم لأداء مهام عمل أكثر تعقيدًا تتطلب تدخلًا بشريًا.
فوائد الذكاء الاصطناعي – 10 فوائد للذكاء الاصطناعي ستساعد البشرية
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
أنظمة الذكاء الاصطناعي
ما هو الذكاء الاصطناعي؟ كيف تصبح مهندس ذكاء اصطناعي؟
ما هو الذكاء الاصطناعي؟
الذكاء الاصطناعي أو الذكاء الاصطناعي (AI) هو قدرة الآلة أو الكمبيوتر على محاكاة العقل البشري. يستخدم الذكاء الاصطناعي مجموعة متنوعة من التقنيات لمنح الآلات ذكاءً شبيهًا بالبشر للتخطيط والتصرف والفهم والتعلم والإدراك.
يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي إدراك البيئة والتعرف على الأشياء واتخاذ القرارات وحل المشكلات والتعلم من التجربة وتقليد الأمثلة. تتحد هذه الإمكانات لأداء العمليات التي تتطلب من البشر القيام بها ، مثل قيادة السيارة أو الترحيب بالضيوف.
لماذا تزداد شعبية الذكاء الاصطناعي؟
ربما دخل الذكاء الاصطناعي في المحادثات اليومية للجميع على مدار العقد الماضي أو نحو ذلك ، لكنه ظل موجودًا لفترة أطول (انظر قسم سجل الذكاء الاصطناعي أدناه). لم يكن ارتفاع شعبيتها مؤخرًا من قبيل الصدفة.
تعتمد تقنيات الذكاء الاصطناعي ، وخاصة التعلم الآلي ، على توافر كميات هائلة من المعلومات. أدى انتشار الإنترنت ، والتوسع في الحوسبة السحابية ، وظهور الهواتف الذكية ، وتطور إنترنت الأشياء إلى خلق كميات هائلة من البيانات التي تتزايد كل يوم. هذه الكنوز من المعلومات ، إلى جانب الزيادة الهائلة في قوة الحوسبة ، تجعل من الممكن معالجة كميات هائلة من البيانات بسرعة وبدقة.
اليوم ، يكمل الذكاء الاصطناعي محادثات الدردشة الخاصة بنا ، ويقترح ردودًا عبر البريد الإلكتروني ، ويقدم اتجاهات القيادة ، ويوصي بالفيلم التالي الذي يجب أن نقوم ببثه ، ونكتسح الأرضية ، ونقوم بإجراء تحليل معقد للصور الطبية.
تاريخ موجز للذكاء الاصطناعي
فيما يلي جدول زمني موجز لكيفية تطور الذكاء الاصطناعي على مدى السنوات الست الماضية منذ إنشائه.
1956 – ابتكر جون مكارثي مصطلح “الذكاء الاصطناعي” وعقد أول مؤتمر للذكاء الاصطناعي.
1969 – كان Shakey أول روبوت متحرك للأغراض العامة. أصبح الآن قادرًا على القيام بالأشياء بشكل هادف بناءً على قائمة التعليمات.
1997 – تم بناء الكمبيوتر العملاق “ديب بلو” ، وهزم بطل العالم في الشطرنج في إحدى المباريات. كان إنشاء هذا الكمبيوتر العملاق علامة فارقة لشركة IBM.
2002 – تم تقديم أول مكنسة كهربائية روبوتية ناجحة تجارياً.
2005-2019 – اليوم لدينا التعرف على الكلام وأتمتة العمليات الآلية (RPA) والروبوتات الراقصة والمنزل الذكي وابتكارات أخرى لاول مرة.
2020 – أطلقت بايدو خوارزمية LinearFold AI للفرق الطبية والعلمية والطبية لتطوير لقاحات في المراحل المبكرة من جائحة SARS-CoV-2 (COVID-19). تتنبأ الخوارزمية بتسلسل الحمض النووي الريبي للفيروس في 27 ثانية فقط ، أي 120 مرة أسرع من الطرق الأخرى
كيف يعمل الذكاء الاصطناعي؟
تؤكد منظمة العفو الدولية أن هناك مبادئ تحكم سلوك الأنظمة الذكية. يعتمد على الهندسة العكسية للقدرات والسمات البشرية في الآلات. يستخدم النظام قوة الحوسبة لتجاوز قدرات الشخص العادي.
يجب أن تتعلم الآلات كيفية الاستجابة لأفعال معينة. يعتمد على البيانات والخوارزميات التاريخية لإنشاء نماذج المنحدرات. تتعلم الآلات من التجربة لأداء المهام المعرفية التي غالبًا ما تكون مخصصة للعقل البشري. يتعلم النظام تلقائيًا من الميزات أو الأنماط الموجودة في البيانات.
تم بناء الذكاء الاصطناعي على ركيزتين – الهندسة والعلوم المعرفية. تتضمن الهندسة أدوات بناء تعتمد على ذكاء يمكن مقارنته بالبشر. كميات كبيرة من البيانات مصحوبة بسلسلة من التعليمات (الخوارزميات) ومعالجة تكرارية سريعة.
تتضمن العلوم المعرفية محاكاة كيفية عمل الدماغ البشري وتجلب مجالات متعددة للذكاء الاصطناعي ، بما في ذلك التعلم الآلي والتعلم العميق والشبكات العصبية والحوسبة المعرفية ورؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغة الطبيعية والتفكير المعرفي.
سيضمن أيضًا أنه يمكنه لعب هذا الدور بشكل كامل. على الرغم من أن هذا قد يبدو وكأنه قيد ، إلا أنه يمكن أيضًا اعتباره جهدًا توليفيًا واسع النطاق.
من بين خصائصه ، الذكاء الاصطناعي الضيق هو شكل من أشكال الذكاء الاصطناعي مع تفاعل وذاكرة محدودة.
أيضًا ، بحكم التعريف ، يمكن اعتبار جميع النماذج الأخرى ذكاءً اصطناعيًا بالمعنى الضيق.
الفرق هو أنه ، في معظم الحالات ، تهدف الأنواع الأخرى من الذكاء الاصطناعي إلى تحقيق المزيد من التنوع ، وحتى المزيد من القدرات.
يضع التصنيف التقني الذكاء الاصطناعي بالمعنى الضيق مثل الذكاء الذي لا يمكنه تكرار السلوك البشري ، ولكن يمكنه فقط محاكاته. لذلك فهو مجرد هدف موجه.
يدعم الذكاء الاصطناعي الضيق عادةً الميزات التالية:
المساعدون الظاهريون (Siri ، و Alexa ، و Cortana ، وما إلى ذلك)
تمييز الوجوه
مرشح البريد العشوائي في البريد الإلكتروني
نظام السيارة ذاتية القيادة
2. الذكاء الاصطناعي العام (AGI)
في فئة الذكاء الاصطناعي ، يعتبر الذكاء الاصطناعي عاملاً قويًا وعميقًا ، كآلة قادرة على تقليد الذكاء البشري وقدراته القوية.
في سلوكه ، يمكن أن يتعلم الذكاء الاصطناعي العام ويكرر السلوك وفقًا لذلك لحل المشكلات المختلفة.
هذا ما يجعلها واحدة من أكثر الموديلات تنوعًا المتاحة اليوم.
يلعب الذكاء الاصطناعي العام دورًا في التفكير ، وتوليد فهم فريد ، وهو غير مؤتمت بالكامل. لذلك ، كل موقف يقترح حلاً مختلفًا.
تمنحها هذه المرونة قدرة قوية على تطوير حلول تسمح لها باتخاذ قرارات مماثلة للعقل البشري.
هذا هو بالضبط سبب اعتباره ذكاء أعمق.
أحد أسس الذكاء الاصطناعي العام هو هيكله النظري.
هذا يعني أنه يمكنه تقييم واكتشاف الاحتياجات والعمليات وحتى المشاعر المختلفة للتصرف بشكل صحيح. هذه ميزة فريدة مقارنة بأنواع الذكاء الاصطناعي الأخرى.
في الممارسة العملية ، فإن إمكاناتها التعليمية والمستوى المعرفي مرتفعان للغاية.
على سبيل المثال ، يمكن أن تشكل هذه الميزة خدمة عملاء الشركة بناءً على الأسئلة والاحتياجات الأكثر شيوعًا لشخصية المشتري.
أصبح استخدام الآلات التي يمكنها تكرار السلوك البشري أمرًا شائعًا. ومع ذلك ، فإن الذكاء الاصطناعي هو نظام قادر على دراسة وفهم البشر والتلاعب بدقة بتفاعلات وسلوكيات المستخدم.
3. الذكاء الاصطناعي الفائق (ASI)
تعتبر ASI أقوى تقنية مرتبطة بالذكاء الاصطناعي لأنها تجعل من الممكن للآلات أن تصبح واعية ومستقلة.
بدلاً من مجرد تكرار السلوك البشري ، فإنه يتجاوز هذه القدرة. في الواقع ، يعتبرون أكثر مهارة من البشر.
لا يزال هذا النوع من الذكاء الاصطناعي قيد التطوير والتحسين ، على الرغم من أنه في مرحلة متقدمة بالفعل.
ألهم هذا النموذج الفيلم لخلق حقيقة حيث يكون للروبوتات إرادتهم الخاصة ويتحكمون ببساطة في الأرض.
بالطبع ، لن يحدث هذا (ربما) ، لكن الفكرة هي أن الآلات يمكن أن تكون ذكية كما تظهر في الأفلام.
يتطلب الطريق إلى تطوير الذكاء الاصطناعي الخارق أن تكون هذه الروبوتات أفضل من البشر بكل الطرق. ستكون الآلات أفضل من الرياضيين والعلماء والفنانين وحتى الأطباء
هذا احتمال لأن التكنولوجيا تتطلب مستوى علميًا يركز على إنشاء أنظمة لها اهتماماتها وتطلعاتها.
ومع ذلك ، كن حذرًا عند تطوير الذكاء الاصطناعي الخارق. تتطلب العواقب المحتملة لمهارات التفكير العليا تحليلًا دقيقًا.
لذلك ، يجب أن يتم العمل بشكل تدريجي ومسؤول في جميع الأوقات.
4. الآلات التفاعلية
من بين أنواع الذكاء الاصطناعي ، فإن الآلات المتفاعلة هي الأقدم والأبسط.
هذا نموذج تمهيدي بسعة محدودة أكثر بكثير مما هو معروض حاليًا.
تأثيره مباشر: استنساخ السلوك البشري تحت المنبهات ، أي الأداء التفاعلي.
نظرًا لأن هذه الأجهزة لا تحتوي على ذاكرة ، فلا يمكنها تعلم وإدارة قاعدة بيانات داخلية لمعالجة مدخلاتها. لديهم فقط وظائف استجابة.
لذلك ، فهي آلية للرد على إجراءات معينة. ومع ذلك ، فإن هذا القيد لا يمنعه من أن يكون مفيدًا في العديد من المواقف ، على الرغم من أنه أصبح قديمًا ببطء.
بعد كل شيء ، عندما نتحدث عن الآلات التفاعلية ، يجب أن نتذكر أعظم لحظاتها ، عندما كانت التكنولوجيا قيد الاختبار في التسعينيات.
كان مثل هذا النظام هو الذي هزم بطل الشطرنج غاري كاسباروف في عام 1997. في ذلك الوقت ، كانت الآلة الخاصة التي اخترعتها IBM تسمى Deep Blue.
5. ذاكرة محدودة
مثل الأمثلة السابقة ، فإن الأجهزة ذات الذاكرة المحدودة تفاعلية بالكامل ، ولكن لها ميزة أن لديها قدرًا صغيرًا من الذاكرة الخالية.
هذا يجعلها أكثر تقدمًا لأن هذه الميزة تتيح لهم التعلم من البيانات. أي أنه في كل مرة يتعرضون فيها للمعلومات ، يمكنهم التعلم من المدخلات.
تقوم هذه الآلات بعد ذلك بإنشاء قواعد بيانات صغيرة من تاريخ تفاعلها.
لذلك ، عند الاقتضاء ، يمكنهم اتخاذ قرارات بسيطة للرد على الطلبات أو تنفيذ إجراءات معينة.
اليوم ، يستخدم هذا الشكل من الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع ، ولكن فقط في أبسط أشكاله. تم توسيع الذاكرة لأداء أفضل.
على سبيل المثال ، يمكن العثور على ذكاء محدود للذاكرة في أنظمة التعرف على الوجه والمساعدين الافتراضيين وروبوتات الدردشة.
6. نظرية العقل
نظرية العقل هي نوع من الذكاء الاصطناعي تم تطويره في السنوات الأخيرة.
في هذه المرحلة ، لا يمكننا قول أي شيء عن تطبيقه أو إلى أي مدى سيذهب من حيث التطوير.
ومع ذلك ، فإن الفكرة هي أنه أحد أكثر النماذج ابتكارًا على الإطلاق. الهدف هو أن تكون قادرًا على فهم التفاعلات التي تتعرض لها.
تتعامل نظرية العقل بدقة مع المشاعر والاحتياجات وعمليات التفكير للعقل البشري.
اليوم ، لا تزال هذه الفئة تعتبر مستقبلية ، حتى مع كل التطورات التي حدثت في هذا المجال حتى الآن. يتفهم المحترفون أنه لا يزال هناك الكثير الذي يتعين البحث عنه حول الذكاء الاصطناعي.
لهذا السبب ، تعتبر نظرية العقل مثالًا ناشئًا ، لكنها على الأرجح واحدة من أبرزها.
بالإضافة إلى إجراء البحوث العامة ، تعتمد العملية على فهم كيفية معالجة الدماغ البشري للأحاسيس والاستجابات.
7. الوعي الذاتي
الوعي الذاتي هو مجرد مفهوم في هذه المرحلة ، ولكنه مفهوم يوجه تطوير الذكاء الاصطناعي.
الفكرة هي أن الآلات ستكون مدركة لذاتها في المستقبل. هذا هو أعلى مستوى من التطور يمكن أن يحققه الذكاء الاصطناعي ، وهو بالتأكيد يتطلب الكثير من الوقت والجهد.
الفكرة هي أن هذا النوع من الذكاء الاصطناعي سيكون قادرًا على فهم كل المشاعر والعواطف الخاصة وفهم كل التفاصيل التي تحدث لأي شخص يتفاعل معه.
بقدر ما يبدو أنه طموح ، هذا بالضبط ما يراه العلماء. ومع ذلك ، من المستحيل تحديد عدد السنوات التي سيستغرقها الذكاء الاصطناعي للوصول إلى هذا المستوى.
لا يمكن إنكار أن هذه مرحلة خطيرة في تطور الذكاء الاصطناعي.
تمتلك الآلات المستقلة أساسًا منطقًا لا يمكن إيقافه في أي وقت.
على الرغم من أن الوعي الذاتي هو بالفعل مفهوم راسخ في العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي ، لا يزال هناك الكثير من العمل الذي يتعين القيام به.
ما هو الذكاء الاصطناعي؟ كيف تصبح مهندس ذكاء اصطناعي؟
ما هي مجالات الذكاء الاصطناعي؟
يُحدث الذكاء الاصطناعي (AI) ثورة في المشهد التكنولوجي حيث يعمل على أتمتة الأنظمة لزيادة الكفاءة والأداء. هناك العديد من مجالات وفروع الذكاء الاصطناعي في الوقت الحالي ، من هاتفك إلى تشخيص الأمراض الخطيرة ، وتقديم أنظمة دقيقة تعمل بأداء عالٍ وكفاءة.
هنا ، سنناقش المحتوى الرئيسي للذكاء الاصطناعي ، والمجالات والأماكن التي سيدخل فيها الذكاء الاصطناعي ويتم تطويره للتنفيذ الكامل والتطبيق في السنوات القليلة المقبلة.
ما هو الذكاء الاصطناعي؟
يُعرَّف الذكاء الاصطناعي بأنه نظرية وتطوير برامج الكمبيوتر القادرة على أداء المهام وحل المشكلات التي تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا. عادةً ما تتطلب أشياء مثل الإدراك البصري والتعرف على الكلام واتخاذ القرار وترجمة الكلمات ذكاءً بشريًا ، ولكن الآن برامج الكمبيوتر قادرة على استخدام ذكائها وقدرتها على حل هذه المهام.
وُلد هذا النوع من الذكاء في يونيو 1965 ، عندما اجتمعت مجموعة من العلماء وعلماء الرياضيات في كلية دارتموث لمناقشة الأفكار التي يمكن أن تفكر فيها أجهزة الكمبيوتر بالفعل. لم يعرفوا ماذا يسمونه أو كيف سيعمل ، لكن محادثاتهم هناك خلقت الشرارة التي أشعلت الذكاء الاصطناعي
شهد تطور هذا الذكاء ارتفاعات وانخفاضات منذ ما يسمى “استوديوهات دارتموث”. بعد بضع سنوات ، تم التخلي عن فكرة تطوير جهاز كمبيوتر ذكي ، ولم يتم إنجاز سوى القليل من العمل على هذا النوع من الذكاء.
في السنوات الأخيرة ، تم إنجاز مجموعة من الأعمال لتطوير ودمج هذه التكنولوجيا الذكية المثيرة في الحياة اليومية.
كيف يختلف الذكاء الاصطناعي عن الذكاء البشري؟
إذن ، كيف يختلف الذكاء الاصطناعي عن الذكاء البشري؟ تم تصميم الذكاء الاصطناعي والخوارزميات التي تجعل هذا الذكاء يعمل من قبل البشر ، وبينما يمكن للكمبيوتر أن يتعلم أو يتكيف أو ينمو من محيطه ، إلا أنه تم إنشاؤه في النهاية من قبل البشر.
يتمتع الذكاء البشري بقدرات أكبر لتعدد المهام والذاكرة والتفاعل الاجتماعي والوعي الذاتي. الذكاء الاصطناعي ليس لديه ذكاء. هذا يجعله مختلفًا تمامًا عن الذكاء البشري والبشر. لا يمكن للذكاء الاصطناعي إتقان العديد من جوانب التفكير وصنع القرار – فاحتساب المشاعر ليس شيئًا يمكننا تدريب الآلة على القيام به ، بغض النظر عن مدى ذكائها.
لا يمكنك أتمتة المهام المتعددة أو إنشاء علاقات مستقلة. سيكون التعلم المعرفي والتعلم الآلي دائمًا فريدين ومنفصلين عن بعضهما البعض. بينما يمكن أن تعمل تطبيقات الذكاء الاصطناعي بسرعة وتكون أكثر موضوعية ودقة ، فإن قدرتها تعتمد على القدرة على تكرار الذكاء البشري. يحتوي العقل البشري على الكثير بحيث لا يمكن تعليم الآلة ، بغض النظر عن مدى ذكاءها أو الصيغة التي تستخدمها.
كيف يعمل الذكاء الاصطناعي؟
في حين أن معرفة ماهية الذكاء الاصطناعي أمر واحد ، إلا أن معرفة الوظائف الأساسية شيء آخر. يعمل الذكاء الاصطناعي من خلال معالجة البيانات من خلال خوارزميات متقدمة. يستخدم خوارزمياته الخاصة للتمشيط من خلال مجموعات البيانات الكبيرة ، والتعلم من الأنماط أو الميزات الموجودة في البيانات. هناك العديد من النظريات والحقول الفرعية في أنظمة الذكاء الاصطناعي ، منها:
التعلم الآلي: يستخدم التعلم الآلي الشبكات العصبية للعثور على رؤى خفية من البيانات دون أن تتم برمجتها للبحث عن أو استنتاج ماذا. يعد التعلم الآلي طريقة شائعة للبرامج للعثور على الأنماط وزيادة ذكائها بمرور الوقت.
التعلم العميق: يستخدم التعلم العميق شبكات عصبية ضخمة ذات طبقات متعددة ، ويستغل حجمها لمعالجة كميات كبيرة من البيانات بأنماط معقدة. التعلم العميق هو عنصر من عناصر التعلم الآلي ، مجرد مجموعات بيانات أكبر وطبقات أكثر.
الحوسبة المعرفية: تهدف الحوسبة المعرفية إلى تحقيق تفاعل بين الإنسان والحاسوب. فكر في روبوت يمكنه أن يرى ويسمع ، ثم يستجيب مثل الإنسان.
رؤية الكمبيوتر: في الذكاء الاصطناعي ، تستخدم رؤية الكمبيوتر التعرف على الأنماط والتعلم العميق لفهم الصور أو مقاطع الفيديو. هذا يعني أنه يمكن للجهاز أن ينظر حوله ويلتقط الصور أو مقاطع الفيديو في الوقت الفعلي ، ويفسر ما يحيط به.
الهدف العام للذكاء الاصطناعي هو إنشاء برنامج يمكنه التعرف على المدخلات وتفسير النتائج مع المخرجات. يوفر الذكاء الاصطناعي تفاعلات شبيهة بالبشر ، لكنه لن يحل محل البشر في أي وقت قريب.
كيف يتم استخدام الذكاء الاصطناعي؟
يتم استخدام الذكاء الاصطناعي بمئات الطرق من حولنا. لقد غير عالمنا وجعل حياتنا أكثر راحة ومتعة. تشمل الاستخدامات العديدة للذكاء الاصطناعي التي قد تعرفها ما يلي:
أبحاث البيانات الضخمة
تعد جميع تحليلات البيانات الضخمة واحدة من أكبر مجالات الذكاء الاصطناعي اليوم.
يمكن أن يساعدنا الذكاء الاصطناعي في فهم كميات كبيرة من البيانات ، بما في ذلك البيانات غير المنظمة. يساعد الذكاء الاصطناعي المنظمات في الكشف عن رؤى جديدة مخفية في البيانات المخزنة.
المخفية في البيانات هي القدرة على تنمية أعمال مذهلة وحل بعض من أكبر التحديات في العالم.
روبوت الدردشة
تستخدم العديد من الشركات الذكاء الاصطناعي لتقوية فرق خدمة العملاء. يمكن لروبوتات الدردشة التفاعل مع العملاء والإجابة على الأسئلة العامة دون استخدام الوقت الحقيقي. يمكنهم التعلم والتكيف مع استجابات محددة ، واكتساب المزيد من المعلومات لمساعدتهم على توليد مخرجات مختلفة ، وأكثر من ذلك. يمكن أن تدفعهم كلمة معينة إلى التوصل إلى تعريف محدد استجابة لذلك. يمكن للنظام الخبير أن يوفر تفاعلًا إنسانيًا للعملاء.
التسوق عبر الانترنت
تستخدم أنظمة التسوق عبر الإنترنت الخوارزميات لمعرفة المزيد عن تفضيلاتك والتنبؤ بما تريد شراءه. يمكنهم بعد ذلك وضع هذه العناصر أمامك ، مما يساعدهم على جذب انتباهك بسرعة. تعمل أمازون وتجار التجزئة الآخرون دائمًا على الخوارزميات الخاصة بهم لمعرفة المزيد عنك وعن الأشياء التي من المحتمل أن تشتريها.
خدمة البث
أثناء جلوسك لمشاهدة برنامجك التلفزيوني المفضل أو الاستماع إلى الموسيقى المفضلة لديك ، قد تتلقى اقتراحات أخرى تجدها ممتعة. هذا هو أحد مجالات الذكاء الاصطناعي بالنسبة لك!
إنه يتفهم تفضيلاتك ويستخدم الخوارزميات لمعالجة جميع البرامج التلفزيونية أو الأفلام أو الموسيقى الموجودة فيه ويجد أنماطًا لتقديم المشورة لك.
تكنولوجيا الرعاية الصحية
يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا كبيرًا في تكنولوجيا الرعاية الصحية حيث يتم استخدام أدوات جديدة لتشخيص الأدوية وتطويرها ومراقبة المرضى وغير ذلك. يمكن للتكنولوجيا أن تتعلم وتتطور أثناء استخدامها ، وتتعلم المزيد عن مريض أو دواء ، وتتكيف لتصبح أفضل وأفضل بمرور الوقت
أنظمة المصانع والمخازن
لن يكون الشحن والتجزئة متماثلين أبدًا بسبب البرامج المتعلقة بالذكاء الاصطناعي. الأنظمة التي تعمل على أتمتة عملية الشحن بأكملها وتتعلم أثناء التنقل تجعل الأشياء تعمل بشكل أسرع وأكثر كفاءة. تعمل هذه الأنظمة بأكملها على تغيير طريقة عمل المستودعات والمصانع ، مما يجعلها أكثر أمانًا وفعالية.
أداة تعليمية
يمكن لأشياء مثل أدوات التحقق من الانتحال ومكتشفات الاقتباس أن تساعد المعلمين والطلاب على استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين الأوراق والأبحاث. يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي قراءة الكلمات المستخدمة واستخدام قاعدة بياناتها للبحث في كل ما يعرفونه في غمضة عين. يسمح لهم بالتدقيق الإملائي والنحوي والانتحال وغير ذلك.
كل يوم ، هناك العديد من الاستخدامات الأخرى للذكاء الاصطناعي من حولنا ، وتتطور التكنولوجيا بشكل سريع ومستمر لتغيير الطريقة التي نعيش بها.
أين مستقبل الذكاء الاصطناعي؟
تؤثر أنظمة الذكاء الاصطناعي بالفعل على الطريقة التي نعيش بها ، وباب المستقبل مفتوح لكيفية تأثيره علينا. بمرور الوقت ، من المرجح أن تستمر التقنيات القائمة على الذكاء الاصطناعي في تحسين الكفاءة والإنتاجية والتوسع في المزيد من الصناعات.
يقول الخبراء إنه مع تقدم الذكاء الاصطناعي ، من المحتمل أن يكون هناك المزيد من المناقشات حول الخصوصية والأمن والتطوير المستمر للبرامج للمساعدة في الحفاظ على سلامة الأفراد والشركات.
بينما يخشى الكثير من أن الروبوتات ستأخذ وظائفهم في نهاية المطاف ، فإن الحقيقة هي أن هناك العديد من مجالات الأتمتة الآمنة إلى حد ما. ستستمر قطاعات مثل تكنولوجيا المعلومات في الحاجة إلى تقنيات وأنظمة أمان جديدة تمكن الذكاء الاصطناعي من العمل.
لن يتم استبدال محترفي الرعاية الصحية والمعلمين بالروبوتات – لا يمكن تكرار العمل الذي يقومون به بشكل مباشر للمرضى والأطفال. وبالمثل ، في الأعمال التجارية ، يمكن أتمتة بعض العمليات ، لكن الغرائز والقرارات والعلاقات البشرية ستكون دائمًا حاسمة في المستقبل.
يغير الذكاء الاصطناعي الطريقة التي يعمل بها العالم وسيستمر في ذلك بمرور الوقت. الآن هو الوقت المثالي للمشاركة والحصول على درجة علمية في تكنولوجيا المعلومات يمكن أن تساعدك على دخول مهنة مثيرة في الذكاء الاصطناعي. يمكنك أن تكون جزءًا من ثورة الذكاء الاصطناعي التي ستغير العالم.
أسئلة يتكرر طرحها عن الذكاء الاصطناعي
ما هو الذكاء الاصطناعي؟
الذكاء الاصطناعي (AI) هو قدرة الكمبيوتر أو الروبوت الذي يتم التحكم فيه عن طريق الكمبيوتر على أداء المهام التي يؤديها البشر عادةً لأنها تتطلب ذكاءً وتمييزًا بشريين.
ما هي مجالات الذكاء الاصطناعي؟
من أهم مجالات الذكاء الاصطناعي ما يلي:
مساعد افتراضي أو روبوت محادثة
الزراعة والطب البيطري
– رحلة مستقلة
البيع بالتجزئة والتسوق والأزياء
– الأمن والمراقبة
التحليل والنشاط البدني
– التصنيع والإنتاج
– إدارة المخزون الحي والمخزون
سيارة ذاتية القيادة أو مركبة ذاتية القيادة
الرعاية الصحية وتحليل التصوير الطبي
التخزين وسلسلة التوريد اللوجستية
ما هي الأنواع الأربعة للذكاء الاصطناعي؟
هناك 4 أنواع من الذكاء الاصطناعي:
آلة التفاعل.
الذاكرة محدودة.
نظرية العقل.
الوعي الذاتي.
من هو والد الذكاء الاصطناعي؟
جون مكارثي
ابتكر والد الذكاء الاصطناعي ، جون مكارثي ، كلمة جديدة لـ “الذكاء الاصطناعي” اليوم ، ربما باستخدام “الذكاء الحسابي”. مكارثي ليس فقط والد الذكاء الاصطناعي ، ولكنه أيضًا مخترع لغة ليسب (معالجة القوائم).
ما هي مجالات الذكاء الاصطناعي؟
ما هي عيوب الذكاء الاصطناعي؟
على الرغم من كل مزايا الذكاء الاصطناعي وأدائه ، إلا أن هناك بعض العيوب التي تتحدى اعتماده الجماعي الناجح.
1. يكلف أكثر من التكنولوجيا القياسية
في هذه المرحلة ، تعتمد إنتاجية حل الذكاء الاصطناعي على بيانات الإدخال. بالإضافة إلى التكلفة الأولية لإنشاء نظام ذكاء اصطناعي ، تحتاج الشركات إلى الاستثمار في إطار عمل قوي للبيانات والحفاظ عليه وقضاء الوقت في تدريب البرنامج. يتطلب تعقيد البرنامج أيضًا عمال مهرة لصيانته.
ونتيجة لذلك ، فإن معظم المنظمات إما تؤخر تبني الذكاء الاصطناعي أو لا تزال في مرحلة تجريبية
2. تحسين موثوقية الآلة
عندما تتم أتمتة العملية التجارية ، فإن النتيجة المنطقية هي أن البشر لم يعودوا بحاجة إلى معرفة “كيف” أو “لماذا” منها (تذكر رقم الهاتف الخلوي الذي طلبته من زميلك المفضل سابقًا؟). أصبح من الشائع أكثر فأكثر أن يستخدم الناس تقنية الذكاء الاصطناعي في العديد من أنشطتهم اليومية.
الآن ، إذا فشلت آلة أو حل للذكاء الاصطناعي ، فمن المحتمل جدًا ألا يعرف البشر ماذا يفعلون. حالات الاعتماد المفرط ، مع إظهار فوائد الذكاء الاصطناعي ، يمكن أن تعني أيضًا مشاركة بشرية أقل.
3. لقد غيرت طريقة عملنا بشكل جذري
تشير التقديرات إلى أنه بحلول عام 2030 ، ستقضي الشركات وقتًا أطول بنسبة 50٪ في استخدام المهارات التكنولوجية بسبب الأتمتة. هذا يعني أن الشركات ستوظف المزيد والمزيد من الموظفين ذوي مهارات الذكاء الاصطناعي والأتمتة ، بينما سيتم استبدال الأدوار الأخرى بالذكاء الاصطناعي.
في مكان العمل حيث يعمل البشر والذكاء الاصطناعي معًا ، سيتم تصميم مهام سير العمل وفقًا لقدرات الذكاء الاصطناعي. هذا سوف يغير مستقبل العمل.
كيف يعمل الرجراج؟
يعمل الذكاء الاصطناعي من خلال خوارزميات تنطلق من قواعد البرمجة ومجموعتها الفرعية من التعلم الآلي (ML) وتقنيات التعلم الآلي المختلفة مثل التعلم العميق (DL).
تعلم الآلة (ML)
إنه فرع من فروع الذكاء الاصطناعي وواحد من أشهر الفروع المسؤولة عن تطوير تقنيات خوارزمية يمكن أن تتعلم وتتحسن بمرور الوقت. يتضمن الكثير من الرموز والصيغ الرياضية المعقدة التي تمكن الجهاز من إيجاد حل لمشكلة معينة.
يعد هذا الجانب من الذكاء الاصطناعي أحد أكثر الاستخدامات التجارية أو التجارية تقدمًا ، حيث يتم استخدامه لمعالجة كميات كبيرة من البيانات بسرعة وتخزينها بطريقة يمكن للبشر فهمها.
ومن الأمثلة الواضحة على ذلك البيانات من مصنع الإنتاج ، حيث توفر العناصر المتصلة تدفقًا ثابتًا من البيانات حول حالة الماكينة ، والإنتاج ، والوظيفة ، ودرجة الحرارة ، وما إلى ذلك إلى قلب مركزي.
يجب تحليل كميات هائلة من البيانات من عملية الإنتاج من أجل التحسين المستمر واتخاذ القرار المناسب ، ولكن هذا الحجم من البيانات يعني أن البشر يجب أن يقضوا الكثير من الوقت (أيام) في التحليل والتتبع.
يحدث هذا عندما يتم تشغيل التعلم الآلي ، مما يسمح بتحليل البيانات عند دمجها في عملية الإنتاج وتحديد الأنماط أو الحالات الشاذة في العملية بشكل أسرع وأكثر دقة. بهذه الطريقة ، يمكن تشغيل التحذيرات أو التنبيهات لاتخاذ القرار.
ومع ذلك ، يعتبر ML فئة واسعة نسبيًا. أدى تطوير عقد الذكاء الاصطناعي هذه إلى ولادة ما يسمى الآن التعلم العميق (DL).
التعلم العميق (DL)
إنها نسخة أكثر تحديدًا من التعلم الآلي (ML) ، والتي تشير إلى مجموعة من الخوارزميات (أو الشبكات العصبية) المصممة للتعلم الآلي والمشاركة في التفكير غير الخطي.
في هذه التقنية ، يتم تجميع الخوارزميات في شبكات عصبية اصطناعية مصممة لتعمل مثل الشبكات العصبية البشرية الموجودة في الدماغ. إنها تقنية تتيح لك التعلم بعمق بدون رمز محدد.
التعلم العميق هو أساس القدرات الأكثر تقدمًا التي يمكنها تحليل العوامل المختلفة في وقت واحد.
على سبيل المثال ، يتم استخدام التعلم العميق لوضع المعلومات التي تتلقاها أجهزة الاستشعار المستخدمة في السيارات ذاتية القيادة في سياقها: مسافة الأشياء ، ومدى سرعة تحركها ، والتنبؤات القائمة على الحركات التي يقومون بها ، وما إلى ذلك. يستخدمون هذه المعلومات لتحديد كيفية ووقت تغيير الممرات ، من بين أشياء أخرى.
ما زلنا في المراحل الأولى من DL ما زلنا نطور إمكاناته الكاملة. من خلال تحويل البيانات إلى مجموعات أكثر تفصيلاً وقابلية للتوسع ، نشهد استخدامها بشكل متزايد في الأعمال.
الذكاء الاصطناعي في بيئة الأعمال
يستخدم الذكاء الاصطناعي بالفعل في العديد من التطبيقات التجارية والإنتاجية ، بما في ذلك الأتمتة ومعالجة اللغة وتحليل بيانات الإنتاج.
على المستوى العام ، يسمح هذا بإجراء تحسينات في عمليات التصنيع والتشغيل ويزيد من كفاءتها الداخلية.
يعمل الذكاء الاصطناعي من خلال قواعد برمجة الكمبيوتر المختلفة ، مما يسمح للآلات بالتصرف مثل البشر وحل المشكلات.
تكمن مصلحة الشركات في تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي في عملياتها في المزايا التي تجلبها.
لخص
فوائد الذكاء الاصطناعي كثيرة ، تمتد من استكشاف الفضاء إلى تطوير أنظمة الدفاع وأكثر من ذلك. تتقدم التكنولوجيا بثبات ، ولديها القدرة على أن تكون أكثر ذكاءً من أي وقت مضى.
على الرغم من عدم وجود طريقة مضمونة للتنبؤ بمستقبل الذكاء الاصطناعي ، فمن المؤكد أنه سيستمر في إفادة الشركات والمستخدمين النهائيين في حياتهم اليومية.
ما هي عيوب الذكاء الاصطناعي؟كيف يعمل الرجراج؟
