كيف يعمل الذكاء الاصطناعي؟
الذكاء الاصطناعي (AI) هو فرع واسع من علوم الكمبيوتر يرتبط هذا الفرع ببناء آلات ذكية قادرة على أداء المهام التي تتطلب عادة ذكاء الإنسان الذكاء الاصطناعي هو علم متعدد التخصصات له عدة مناهج ؛ لكن التقدم في التعلم الآلي والتعلم العميق غيّر النمط في كل قطاع تقريبًا من صناعة التكنولوجيا فيما يلي سوف تتعرف على الذكاء الاصطناعي بمزيد من التفصيل وتطبيقاته وأفضل مصدر فارسي لتعليم الذكاء الاصطناعي .
بعد أقل من عقد من حل لغز اللغز ومساعدة الحلفاء على الفوز في الحرب العالمية الثانية ، غير آلان تورينج التاريخ مرة أخرى بسؤال بسيط: "هل تفكر الآلات؟"
حددت ورقة تورينج بعنوان "آلات الحوسبة والذكاء" واختبارها اللاحق تورينج الهدف الأساسي والرؤية للذكاء الاصطناعي.
الذكاء الاصطناعي في جوهره هو فرع من فروع علوم الكمبيوتر يهدف إلى الإجابة على سؤال آلان تورينج بالإيجاب ؛ إنها في الواقع محاولة لتكرار أو محاكاة الذكاء البشري في الآلة.
كان الهدف العظيم للذكاء الاصطناعي هو إثارة العديد من الأسئلة والنقاشات لدرجة أنه لا يوجد تعريف واحد مقبول عالميًا للانضباط.
أكبر قيود على تعريف "الآلات الذكية" هو أن التعريف لا يحدد ماهية "الذكاء الاصطناعي" على الإطلاق وما الذي يجعل الآلة ذكية.
في كتابهما ، الذكاء الاصطناعي: نهج حديث ، تناول ستيوارت راسل وبيتر نورويج هذا السؤال من خلال توحيد عملهما حول موضوع العوامل الذكية في الآلات.
ووفقًا لهذه النقطة ، فإن الذكاء الاصطناعي هو "دراسة العوامل التي تتلقى شيئًا من البيئة ثم اتخاذ الإجراءات".
يواصل نورويج ورسل دراسة أربعة مناهج مختلفة حددت تاريخياً فرع الذكاء الاصطناعي:
- فكر كإنسان.
- فكر بمنطقيه.
- تصرف بإنسانية.
- تصرف بشكل منطقي.
تدور فكرتان الأوليان حول كيفية التفكير والعقل ، بينما تتعلق الفكرتان الأخيرتان بكيفية تصرف الآلة يركز نورويج ورسل بشكل خاص على العوامل المنطقية التي تعمل بشكل أفضل للنتيجة ، مشيرين إلى أن "جميع المهارات اللازمة لاختبار تورينج تسمح تلقائيًا لعامل واحد بالعمل بعقلانية."
يعرف باتريك وينستون ، أستاذ الذكاء الاصطناعي وعلوم الكمبيوتر في جامعة فورد في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا ، الذكاء الاصطناعي على النحو التالي: "إنهم مقيدون".
على الرغم من أن هذا التعريف قد يبدو غامضًا بعض الشيء بالنسبة للشخص العادي ، إلا أنه يساعد في تركيز المجال كمجال لعلوم الكمبيوتر ويوفر خطة لتحفيز الآلات والبرامج باستخدام التعلم الآلي ومجموعات فرعية أخرى من الذكاء الاصطناعي.
بدأ الرئيس التنفيذي لشركة DataRobot ، جيريمي أشين ، حديثه في مؤتمر تجربة الذكاء الاصطناعي لعام 2017 بالتعريف التالي لكيفية استخدام الذكاء الاصطناعي في عالم اليوم: "الذكاء الاصطناعي هو نظام كمبيوتر يمكنه القيام بذلك "هذه مهام تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا ...
تعمل العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه مع التعلم الآلي ، بعضها مع التعلم العميق ، والبعض الآخر بأشياء مملة للغاية مثل التعليمات."
كيف يتم استخدام الذكاء الاصطناعي؟
بشكل عام ، ينقسم الذكاء الاصطناعي إلى قسمين رئيسيين:
1. الذكاء الاصطناعي المحدود: يشار إليه أحيانًا باسم "الذكاء الاصطناعي الضعيف". يعمل هذا النوع من الذكاء الاصطناعي في مجال محدود وهو محاكاة للذكاء البشري.
غالبًا ما يركز الذكاء الاصطناعي المحدود على القيام بعمل واحد بشكل جيد للغاية ، وعلى الرغم من أن هذه الأجهزة تبدو ذكية ، إلا أنها تعمل مع قيود أكثر بكثير (حتى أكثر من الذكاء البشري الأساسي).
۲. الذكاء الاصطناعي الشامل AGI) ) : ذكاء اصطناعي شامل يسمى "AI القوي" المعروف أيضًا باسم ذكاء Msnvyay موجود في المسرحية ؛ مثل روبوتات سلسلة Westworld أو شخصية Data من سلسلة Star Trek
. AGI هي آلة تتمتع بذكاء شامل ومثل البشر ، يمكنها استخدام ذكائها لحل أي مشكلة.
أمثلة على استخدام الذكاء الاصطناعي
- المساعدون الأذكياء (مثل Siri و Alexa)
- خرائط الأمراض وأدوات التنبؤ
- تصنيع الروبوتات والروبوتات غير المأهولة
- توصيات علاجية ومحسّنة للنظافة الشخصية
- روبوتات المحادثة للتسويق وخدمة العملاء
- مستشارو الروبوت لتداول الأسهم
- مرشح البريد العشوائي لرسائل البريد الإلكتروني
- أداة مراقبة مواقع التواصل الاجتماعي للمحتوى الخطير والأخبار الكاذبة
- اعرض أفلامًا وموسيقى من Netflix و Spotify
الذكاء الاصطناعي المحدود
الذكاء الاصطناعي محدود من حولنا وهو أنجح تحقيق للذكاء الاصطناعي حتى الآن. مع التركيز على مهام محددة ، حقق الذكاء الاصطناعي المحدود نجاحًا كبيرًا على مدار العقد الماضي.
وفقًا لتقرير عام 2016 الصادر عن إدارة أوباما في الولايات المتحدة ، "له فوائد كبيرة للمجتمع وساهم في الحيوية الاقتصادية للأمة".
بعض الأمثلة على الذكاء الاصطناعي المحدود:
- بحث جوجل
- برنامج التعرف على الصور
- سيري وأليكسا ومساعدين شخصيين آخرين
- سيارات ذاتية القيادة
- كمبيوتر IBM Watson
التعلم الآلي والتعلم العميق
يكمن جزء كبير من قوة الذكاء الاصطناعي في التقدم في التعلم الآلي والتعلم العميق قد يكون فهم الفرق بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق أمرًا محيرًا.
يعطي المستثمر الجريء فرانك تشين فكرة جيدة عن كيفية التمييز بين الثلاثة: "الذكاء الاصطناعي هو مجموعة من الخوارزميات والذكاء الذي يحاول تقليد الذكاء البشري. "التعلم الآلي هو أحدها ، والتعلم العميق هو أحد تقنيات التعلم الآلي تلك."
ببساطة ، يقوم التعلم الآلي بحقن "البيانات" في جهاز الكمبيوتر واستخدام التقنيات الإحصائية لمساعدته على "تعلم" كيفية التحسن في مهمة ما (دون أن تتم برمجته خصيصًا لهذه المهمة) ويتطلب ملايين الأسطر من التعليمات البرمجية.
يحطم النص يتضمن التعلم الآلي التعلم الخاضع للإشراف (باستخدام مجموعات البيانات ذات العلامات) والتعلم غير الخاضع للإشراف (باستخدام مجموعات البيانات غير المصنفة).
التعلم العميق هو نوع من التعلم الآلي الذي ينفذ المدخلات من خلال بنية شبكة عصبية (مستوحاة من علم الأحياء).
تتكون الشبكات العصبية من عدد من الطبقات المخفية التي يتم من خلالها معالجة البيانات ، مما يسمح للآلة "بالتعمق" في تعلمها لتحقيق أفضل النتائج من خلال ربط المدخلات وترجيحها.
الذكاء الاصطناعي الشامل
يعتبر إنشاء آلة ذكية على مستوى الإنسان يمكن استخدامها لأي شيء ، بالنسبة للعديد من باحثي الذكاء الاصطناعي ، مثل الكأس المقدسة ؛ لكن محاولة هذا الذكاء الاصطناعي الشامل كانت صعبة.
إن البحث عن "خوارزمية عالمية للتعلم والأداء في أي بيئة" ليس بالأمر الجديد ، لكن مرور الوقت لم يخفف من صعوبات إنشاء آلة بمجموعة كاملة من القدرات المعرفية.
لطالما كان الذكاء الاصطناعي العام في صميم الخيال العلمي ، حيث تهيمن الروبوتات فائقة الذكاء على البشرية لكن الخبراء يقولون إن هذا ليس شيئًا يدعو للقلق في أي وقت قريب.
التعلم التفاعلي والموجه نحو حل المشكلات للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في Quercalage
ما سبق هو مؤشر جيد على أن الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي سيكونان مستقبل علوم الكمبيوتر وعالم التكنولوجيا.
قدمت التطورات المذهلة في مختلف المجالات مثل الاقتصاد وعلوم الحياة والفيزياء وما إلى ذلك نوافذ جديدة لتحليل وفحص هذه البيانات الوصفية. بالإضافة إلى ذلك ، تعد البيانات والمعلومات جزءًا لا يتجزأ من المشاريع البحثية والشركات حول العالم.
تلعب الحاجة إلى تحليل البيانات والتعلم الآلي دورًا رئيسيًا في إدارة هذه الكمية الهائلة من البيانات وتحليلها.
لكي تصبح معروفًا في النهاية باسم عالم البيانات أو مهندس التعلم الآلي أو مهندس الذكاء الاصطناعي ، تحتاج إلى اكتساب مهارات في مجالين رئيسيين: تحليل البيانات وتعلم الآلة.
Coera ، الجمعية الإيرانية للمطورين ، متخصصة في الذكاء الاصطناعي التفاعلي والتعلم الآلي في دورة "الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة القائم على حل المشكلات" مع التركيز على هذين القسمين واستخدام التحديات والقضايا الحقيقية لشركة المجلدات.
في نهاية هذه الدورة ستتعلم مهارات مثل:
- التفكير الإحصائي لتحليل البيانات
- التحليل الاستكشافي وتصور البيانات
- العمل مع Python ومكتباتها المتخصصة لإدارة البيانات
- التعلم المُشرف للنمذجة والتنبؤ بالمستقبل
- التعلم غير الخاضع للإشراف للتكتل
سوف تحقق.
لماذا كوري كوليدج؟
- التعليم الأكاديمي جنبًا إلى جنب مع قضايا الصناعة: تم تطوير موضوعات دورة Coure College هذه بالتشاور مع العديد من الخبراء من مختلف الشركات ، وبُذلت محاولة للنظر في الاحتياجات العملية للصناعة مع الحفاظ على الجانب النظري.
- التعلم الآلي جنبًا إلى جنب مع التفكير الإحصائي: يتطلب الذكاء الاصطناعي الكثير من الإعداد ولا يمكن التعجيل به إلى حد كبير.
- في دورة Cuera ، على عكس العديد من الدورات الأخرى ، تم تدريس المفاهيم العلمية للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بطريقة أكثر أساسية وعمقًا.
- استخدام Python لإدارة البيانات: تُعرف Python بأنها واحدة من أفضل اللغات للعمل مع البيانات ، وتستخدم هذه الدورة أيضًا Python لهذا الغرض.
- التعلم التفاعلي مع Coera College: Coera College عبارة عن منصة تفاعلية تتميز بنظام تحكيم آلي ، وتمارين كتابية وترميز في الهوامش ، ووحدة تحكم تفاعلية Python ونظام تسجيل.
- سهولة الوصول إلى معلمي الدورة التدريبية والمصممين : يمكنك التفاعل بسهولة والتحدث مع مصممي الدورة التدريبية والمدربين وحتى المشاركين الآخرين في الدورة التدريبية من خلال منصة Quera College.
- شهادة إتمام Quera College: عند الانتهاء من الدورة ، ستحصل على شهادة إتمام رقمية يمكن أن تساعدك هذه الشهادة في الحصول على وظيفة من قبل الشركات.
للتسجيل في التدريب الموجه نحو حل المشكلات في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي أو دورات تدريبية أخرى على البرمجة ، قم بزيارة موقع Coera College على الويب.