مفهوم الذكاء الاصطناعي : إن (AI) هو فرع واسع النطاق لعلوم الكمبيوتر يهتم ببناء آلات ذكية قادرة على أداء المهام التي تتطلب عادةً ذكاءً بشرياً.
في حين أن الذكاء الاصطناعي هو علم متعدد التخصصات مع مناهج متعددة .
فإن التطورات في التعلم الآلي والتعلم العميق على وجه الخصوص ، تخلق نقلة نوعية في كل قطاع تقريباً من صناعة التكنولوجيا.
ومن تطوير السيارات ذاتية القيادة إلى انتشار المساعدين الأذكياء مثل Siri و Alexa ، أصبح الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد جزءاً من الحياة اليومية وتستثمر فيه الشركات في كل صناعة.
في هذا المقال سوف نستكشف مجالات استخدام الذكاء الاصطناعي و أهميته في المستقبل و تحدياته المحتملة .
مفهوم الذكاء الاصطناعي (AI)
الذكاء الاصطناعي (AI) هو مجال سريع النمو استحوذ على اهتمام العلماء والمهندسين وقادة الأعمال وواضعي السياسات في جميع أنحاء العالم.
إنه يشير إلى تطوير أنظمة الكمبيوتر التي يمكنها أداء المهام التي تتطلب عادةً ذكاءً بشرياً ، مثل التعلم وحل المشكلات والإدراك واتخاذ القرار.
يتمتع الذكاء الاصطناعي بالقدرة على تحويل مختلف الصناعات والقطاعات ، بما في ذلك الرعاية الصحية والنقل والتعليم والتصنيع والتمويل .
أساسيات الذكاء الاصطناعي
يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي أن تقوم بأداء المهام المرتبطة بشكل شائع بالوظائف الإدراكية للإنسان مثل تفسير الكلام وممارسة الألعاب وتحديد الأنماط.
و يتعلمون عادةً كيفية القيام بذلك عن طريق معالجة كميات هائلة من البيانات ، والبحث عن أنماط لنمذجة في صنع القرار الخاص بهم.
في كثير من الحالات ، سيشرف البشر على عملية تعلم الذكاء الاصطناعي ، مما يعزز القرارات الجيدة ويثبط القرارات السيئة.
لكن بعض أنظمة الذكاء الاصطناعي مصممة للتعلم دون إشراف .
على سبيل المثال من خلال ممارسة لعبة فيديو مراراً وتكراراً حتى يكتشفوا في النهاية القواعد وكيفية الفوز.
و هناك الكثير من النظريات و الحقول الفرعية في أنظمة الذكاء الاصطناعي و منها :
التعلم الآلي Machine learning
هو علم تطوير الخوارزميات حيث يتم تغذية خوارزمية التعلم الآلي بالبيانات بواسطة الكمبيوتر .
وتستخدم تقنيات إحصائية لمساعدتها على “التعلم” و كيفية التحسن تدريجياً في مهمة ما ، دون الحاجة بالضرورة إلى أن تكون مُبرمجة خصيصاً لهذه المهمة.
بدلاً من ذلك تستخدم خوارزميات ML البيانات كمدخلات للتنبؤ بقيم المخرجات الجديدة.
التعلم العميق Deep learning
التعلم العميق هو نوع من التعلم الآلي الذي يدير المدخلات من خلال بنية شبكة عصبية مستوحاة من الناحية البيولوجية .
تحتوي الشبكات العصبية على عدد من الطبقات المخفية التي يتم من خلالها معالجة البيانات .
و هذا يسمح للآلة بالتعمق في تعلمها ، وإجراء الاتصالات وترجيح المدخلات للحصول على أفضل النتائج .
أما بالنسبة للشبكات العصبية فهي طريقة في الذكاء الاصطناعي تعلّم أجهزة الكمبيوتر معالجة البيانات بطريقة وأسلوب مستوحاة من العقل البشري .
و هي سلسلة من الخوارزميات التي تسعى إلى التعرف على العلاقات الأساسية في مجموعة من البيانات من خلال عملية تحاكي الطريقة التي يعمل بها الدماغ البشري.
أسس و مجالات استخدامه
يمكن أن نستخدم الذكاء الاصطناعي في كثير من المجالات ، فهو يستخدم في كل ما حولنا و جعل الحياة أكثر راحة و أكثر إثارة و من هذه الاستخدامات :
- قدرته على أتمتة المهام الروتينية والمتكررة مما يسمح للبشر بالتركيز على أعمال أكثر تعقيداً وإبداعاً.
على سبيل المثال يمكن للروبوتات والآلات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي أداء مهام مثل تجميع المنتجات وتغليف البضائع ونقل المواد بسرعة ودقة وكفاءة أكبر من البشر. - قدرته على تحليل وتفسير كميات هائلة من البيانات ، وتمكين المؤسسات من اكتساب رؤى قيمة حول سلوك العملاء واتجاهات السوق والعمليات التجارية.
- مجال التعليم : يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في تخصيص التعلم وتحسين نتائج الطلاب من خلال توفير تعليمات وتعليقات مخصصة بناءً على الاحتياجات والتفضيلات الفردية.
على سبيل المثال يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تحليل بيانات أداء الطلاب وتعديل مسارات التعلم والمحتوى وفقًا لذلك. - التعرف على الصوت : هي تقنية تساعد أنظمة الذكاء الاصطناعي على فهم الكلام البشري.
حيث يتم تدريب أنظمة التعرّف على الكلام للتعرُّف على ما يقوله البشر و من هذه التطبيقات Siri و Alexa و أجهزة التعرف على الصوت الأخرى .
تطبيقات الذكاء الاصطناعي
الذكاء الاصطناعي هو تقنية قوية وتحويلية لديها القدرة على تحقيق فوائد كبيرة لمختلف الصناعات والقطاعات و بمختلف المجالات .
سوف نذكر هنا بعض تطبيقاته في حياتنا اليومية وفي المجالات الصناعية والتعليمية والرعاية الصحية :
تطبيقات الذكاء الاصطناعي في حياتنا اليومية
تتنوع استخدامات و تطبيقات الذكاء الاصطناعي في حياتنا اليومية من أبسط التطبيقات إلى أكثرها تعقيداً .
و التطور الكبير والسريع في مجال الذكاء الاصطناعي جعله يؤثر على حياتنا بشكل كبير و على قرارتنا .
و من هذه التطبيقات :
الترجمة الآلية
تقوم ترجمة AI ببساطة بتطبيق التعلم الآلي على اللغات ، وهذا يتجاوز الترجمة الآلية القياسية التي تترجم مباشرة كل كلمة ، مما يؤدي في كثير من الأحيان إلى سوء فهم خطير.
بدلاً من ذلك يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي فهم العبارات ونغمات الصوت وتركيبات الجمل المعقدة وحتى اللهجات أو الكلمات العامية.
التعلم الالكتروني
تأثير الذكاء الاصطناعي في التعلم الإلكتروني أحدث ثورة في التعلم حيث يعمل الذكاء الاصطناعي (AI) على تغيير طريقة تعلمنا والتفاعل مع التكنولوجيا بسرعة.
يتم استخدامه بشكل متزايد في منصات التعلم الإلكتروني لخلق المزيد من الخبرات التعليمية المخصصة للطلاب.
يتم استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر لتحسين تجربة التعلم الإلكتروني.
تتضمن بعض أمثلة تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التعلم الإلكتروني ما يلي:
- أنظمة تعليمية ذكية تتكيف مع أسلوب تعلم الطالب ووتيرته .
- التعرف الآلي على الكلام وأنظمة تحويل النص إلى كلام لإمكانية الوصول .
- خوارزميات التعلم التكيفية التي تعدل محتوى الدورة بناءً على أداء الطالب .
- روبوتات الدردشة والمساعدين الافتراضيين لتقديم دعم على مدار الساعة وطوال أيام الأسبوع للطلاب .
تطبيقات الذكاء الصناعي في المجالات الصناعية
كان المصنع المليء بعمال الروبوت يبدو وكأنه مشهد من فيلم خيال علمي ، لكنه اليوم مجرد سيناريو واحد من الحياة الواقعية يعكس استخدام الشركات المصنعة للذكاء الاصطناعي .
و يمكن للمصنعين الاستفادة من الذكاء الاصطناعي بعدة طرق حيث تتجه شركات التصنيع إلى الذكاء الاصطناعي لتبسيط الطريقة التي تؤدي بها الأعمال وزيادة الكفاءة .
و كثيراً مانسمع الكلمات الأكثر استخداماً في التصنيع مثل انترنت الأشياء و المصانع الذكية و الأنظمة الذكية .
في التصنيع يتم استخدام الذكاء الاصطناعي عبر عدة خطوط وطبقات من العمليات من تخطيط القوى العاملة إلى تصميم المنتج ، وبالتالي تحسين الكفاءة وجودة المنتج وسلامة الموظفين.
في المصانع يتم استخدام التعلم الآلي والشبكات العصبية الاصطناعية لدعم الصيانة التنبؤية للمعدات الصناعية المهمة ، والتي يمكنها التنبؤ بدقة بأعطال الأصول.
و الروبوتات جزء لا يتجزأ من عملية الإنتاج و غالباً ما تكون غالبية الروبوتات الصناعية ثابتة ولكنها معرضة لخطر الاصطدام بالأشياء القريبة .
لقد بشر استخدام الذكاء الاصطناعي في مجال الروبوتات بمفهوم الروبوتات التعاونية أو “الروبوتات” التي يمكنها أخذ التعليمات من البشر والعمل بشكل منتج معهم .
في مراقبة الجودة يتم استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي لإخطار وحدات التصنيع بأعطال الإنتاج المحتملة التي يمكن أن تؤدي إلى مشكلات جودة المنتج .
يمكن أن تشمل الأخطاء الانحرافات عن العمليات ، والشذوذ الدقيق في سلوك الآلة ، والتغيير في المواد الخام ، وما إلى ذلك.
أهمية الذكاء الاصطناعي
الذكاء الاصطناعي مهم لقدرته على تغيير طريقة عيشنا وعملنا ولعبنا .
لقد تم استخدامه بشكل فعال في الأعمال لأتمتة المهام التي يقوم بها البشر ، بما في ذلك عمل خدمة العملاء ، وتوليد العملاء المحتملين ، واكتشاف الاحتيال ومراقبة الجودة .
في عدد من المجالات يمكن للذكاء الاصطناعي أداء المهام بشكل أفضل بكثير من البشر.
تاثير الذكاء الاصطناعي على الاقتصاد والعمليات التجارية والرعاية الصحية
إن الاقتصاد العالمي يتأثر بنماذج الأعمال المدعومة بالذكاء الاصطناعي حيث سيبلغ اقتصاد المركبات الذاتية الحركة 7 تريليونات دولار والإنترنت 15 تريليون دولار من الناتج المحلي على مدى السنوات العشرين المقبلة.
بالإضافة إلى ذلك يقدر تأثير تقنيات الذكاء الاصطناعي والروبوتات على إجمالي الناتج المحلي العالمي بـ114 تريليون دولار بحلول عام 2030 .
نتائج التأثير الاقتصادي للذكاء الاصطناعي :
- زيادة الإنتاجية والقوى العاملة المرتكزة على تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل المساعدة، والاستقلالية، وزيادة الذكاء.
- و زيادة الطلب على المنتجات والخدمات ذات الجودة العالية المعززة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
و إن جميع قطاعات الاقتصاد سوف تحقق مكاسب من الذكاء الاصطناعي و زيادة كبيرة في الأرباح في السنوات القادمة .
أيضاً للذكاء الاصطناعي تأثير كبير على الأعمال حيث إنه يغير الطريقة التي تعمل بها الشركات ويخلق فرصاً جديدة للنمو .
و ذلك بفضل قدرته على معالجة كميات هائلة من البيانات ، فإنه قادر على تعزيز مقاييس الأداء الرئيسية مثل الإيرادات والإنتاجية ونمو الأعمال والتحول الرقمي والكفاءة.
يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في الأعمال :
- أتمتة المهام الروتينية وتحرير الموظفين للتركيز على عمل أكثر إبداعاً واستراتيجية .
- اتخاذ قرارات أفضل من خلال توفير تحليل بيانات دقيق وفي الوقت المناسب .
- تحسين تجربة العميل من خلال تخصيص التفاعلات وتقديم المزيد من التوصيات والدعم المخصص .
- تقليل التكاليف عن طريق تحسين العمليات وتحديد مجالات تحسين الكفاءة .
- المساعدة في الكشف عن الاحتيال ومنعه من خلال تحديد الأنماط والشذوذ في البيانات .
ولا ننسَ أيضاً تأثير الذكاء الاصطناعي على الرعاية الصحية من خلال تحسين دقة وكفاءة التشخيصات الطبية والعلاجات والأبحاث.
على سبيل المثال يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تحليل الصور الطبية ، مثل الأشعة السينية والتصوير المقطعي المحوسب .
و هذا يساعد في اكتشاف علامات الأمراض مثل السرطان وأمراض القلب ومرض الزهايمر ، بدقة أكبر من الأطباء البشريين.
و يمكن لروبوتات الدردشة والمساعدين الافتراضيين المدعومين بالذكاء الاصطناعي أيضاً تزويد المرضى بالنصائح الصحية الشخصية ومراقبة أعراضهم وتذكيرهم بتناول أدويتهم.
بالإضافة إلى ذلك يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في تسريع اكتشاف الأدوية وتطويرها من خلال توقع فعالية الأدوية الجديدة وسلامتها وتحديد الآثار الجانبية المحتملة.
و أيضاً تغيير طريقة عمل الصيدليات حيث يمكن أن تساعد الأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي الصيادلة .
و ذلك في مراقبة التزام المريض بالأدوية ، وإدارة سلاسل التوريد ، وإدارة المخزون بشكل أكثر كفاءة ، والتوصية بالأدوية البديلة والمرتفعة الطلب.
التحديات المستقبلية للذكاء الاصطناعي
على الرغم من المستقبل الكبير والتغييرات الكثيرة والكبيرة التي يحدثها الذكاء الاصطناعي في جميع جوانب حياتنا إلى أن لديه أيضاَ تحديات يجب معالجتها .
مستقبل الذكاء الاصطناعي و تحدياته المستقبلية
في السنوات الأخيرة حقق الذكاء الاصطناعي (AI) خطوات كبيرة في عدد من الصناعات ، من الرعاية الصحية إلى التصنيع والنقل .
و يعمل الذكاء الاصطناعي على تغيير الطريقة التي نتفاعل بها مع التكنولوجيا ، ومن الواضح أنه سوف تحدث ثورة في العديد من جوانب حياتنا في المستقبل القريب.
نحن جزء من العصر الذي بدأت فيه الآلات في فهم وتوقع ما يريده المستخدمون أو يحتمل أن يفعلوه في المستقبل .
لقد أتاح إمكانيات لا حصر لها وما رأيناه حتى الآن أو يمكن التكهن به للمستقبل يشكل جزءاً صغيراً من القدرات الأوسع للذكاء الاصطناعي.
حيث وجدنا كيف يتم استخدام الذكاء الاصطناعي لحل المشكلات التي كانت في السابق صعبة للغاية أو مستحيلة على البشر حلها.
الوضع الحالي للذكاء الاصطناعي مثير للإعجاب يمكن استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي للتعرف على الصور وفهم اللغة الطبيعية والتنبؤ بالمستقبل.
و أيضاً لتطوير منتجات وخدمات جديدة ، مثل المركبات ذاتية القيادة والأجهزة المنزلية الذكية و غيرها .
من المتوقع أن يصبح الذكاء الاصطناعي أكثر تقدماً في السنوات القادمة ، حيث سيتم استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين نتائج الرعاية الصحية وزيادة الإنتاجية وإنشاء أنظمة أكثر كفاءة.
و سيتم استخدام الذكاء الاصطناعي أيضاً لإنشاء مدن أكثر ذكاءً وتحسين نوعية حياة المواطنين.
الأخلاقيات والتحديات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي
مع كل هذا التقدم في الذكاء الاصطناعي هناك العديد من التحديات التي يجب معالجتها من أجل تحقيق الإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي.
- يجب أن تكون خوارزميات الذكاء الاصطناعي قادرة على التكيف مع الظروف والبيئات المتغيرة.
حالياً تم تصميم خوارزميات الذكاء الاصطناعي لحل مهام محددة ، وهي غير قادرة على التعميم والتكيف مع السيناريوهات الجديدة.
هذا يعني أنه يجب تحديث حلول الذكاء الاصطناعي بانتظام لتظل فعالة. - بالإضافة إلى ذلك يجب أن تكون خوارزميات الذكاء الاصطناعي قادرة على التعلم من ردود الفعل البشرية والاستجابة للمواقف المعقدة.
علاوة على ذلك ، يجب أن تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي شفافة وخاضعة للمساءلة. - من المهم أيضاً أن يتم تصميم حلول الذكاء الاصطناعي مع مراعاة الاعتبارات الأخلاقية ، من أجل ضمان أنها لا تؤثر سلباً على الفئات الضعيفة من السكان.
- أخيراً من الضروري أن نضمن سلامة وأمن أنظمة الذكاء الاصطناعي ،حيث يمكن للجهات الفاعلة الخبيثة استخدامها لأغراض شائنة.
- يعد الذكاء الاصطناعي مجالاً مثيراً وسريع التطور. قدرتها على إحداث ثورة في الطريقة التي نعمل ونعيش بها هائلة.
كما رأينا سابقاً أن استخدامات تطبيقات الذكاء الصناعي في حياتنا اليومية كثيرة جداً وأهميته الكبيرة في المجال الصحي والتعليمي .
و أيضاً نرى أنه لم يساعد التقدم في تقنيات الذكاء الاصطناعي في زيادة الكفاءة فحسب ، بل فتح الباب أمام فرص عمل جديدة تماماً لبعض الشركات الكبرى.
أصبح الذكاء الاصطناعي مركزاً للعديد من أكبر وأنجح الشركات اليوم ، بما في ذلك Alphabet و Apple و Microsoft و Meta .
و كما ترى أن الأبحاث ما زالت مستمرة و التقدم الكبير في هذا المجال يتطلب منا البحث و المعرفة أكثر عن هذا المجال و تقنياته.
في حال كان لديك أي استفسارات أو أسئلة عن الذكاء الاصطناعي و مجالاته و التطبيقات المناسبة لك ولعملك يمكنك التواصل معنا في شركة وقت البيانات .
المصادر :