اقسام الذكاء الاصطناعي: اكتشف مجالاته وتطبيقاته

الذكاء الاصطناعي (AI) هو مجال فرعي من علوم الحاسوب يهتم بتطوير الأنظمة والبرمجيات التي تظهر سلوكًا يمكن اعتباره ذكاءًًا، مما يعني القدرة على اتخاذ قرارات وتنفيذ مهام بشكل مستقل. تتنوع مجالات الذكاء الاصطناعي بحسب أهدافها وتطبيقاتها، ويوجد العديد من اقسام الذكاء الاصطناعي التي سوف نتعرف عليها.

تطور الذكاء الاصطناعي في العالم والوطن العربي

بدأ الاهتمام بالذكاء الاصطناعي في أواخر القرن العشرين، حيث تم عقد المؤتمر الدولي الأول حول الذكاء الاصطناعي في عام 1956 في دارتموث، الولايات المتحدة الأمريكية. ومنذ ذلك الحين، شهد مجال الذكاء الاصطناعي تطورًا سريعًا، حيث تم تحقيق العديد من الإنجازات في مجالات مختلفة، مثل معالجة اللغة الطبيعية، والتعلم الآلي، و الرؤية الحاسوبية.
مراحل تطور الذكاء الاصطناعي
يمكن تقسيم تاريخ تطور الذكاء الاصطناعي إلى ثلاث مراحل رئيسية:

• المرحلة الأولى (1956-1974): كانت هذه المرحلة تتميز بالبحث النظري في مجال الذكاء الاصطناعي، حيث تم تطوير العديد من النظريات والتقنيات الأساسية في هذا المجال.
• المرحلة الثانية (1975-1989): كانت تتميز بالتطبيق العملي للذكاء الاصطناعي، حيث تم تطوير العديد من التطبيقات العملية في مجالات مختلفة، مثل ألعاب الكمبيوتر، والتعرف على الكلام، والتحكم الآلي.
• المرحلة الثالثة (1990-حتى الآن): تتميز هذه المرحلة بالتطور السريع في مجال الذكاء الاصطناعي، حيث تم تطوير العديد من التقنيات الجديدة، مثل التعلم العميق، والتعلم الآلي التعزيزي.

الذكاء الاصطناعي في الوطن العربي

بدأ الاهتمام بالذكاء الاصطناعي في الوطن العربي في العقود الأخيرة، حيث تم إنشاء العديد من المراكز البحثية والأكاديمية المتخصصة في هذا المجال. كما تم تطوير العديد من التطبيقات العملية للذكاء الاصطناعي في مجالات مختلفة، مثل التعليم، والصحة، والصناعة.

تحديات الذكاء الاصطناعي

على الرغم من التطور السريع الذي شهده مجال الذكاء الاصطناعي، إلا أن هناك العديد من التحديات التي تواجه هذا المجال، مثل:

• تحديات الأخلاق: هناك مخاوف بشأن استخدام الذكاء الاصطناعي في تطبيقات ضارة، مثل الأسلحة ذاتية التوجيه، أو التمييز ضد الأشخاص على أساس العرق أو الدين.
• تحديات الأمان: هناك مخاوف بشأن إمكانية اختراق الأنظمة الذكية، أو استخدامها لأغراض غير مشروعة.
• تحديات التكلفة: يمكن أن تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي مكلفة للغاية، مما يقلل من إمكانية الوصول إليها في البلدان النامية.

اقسام الذكاء الاصطناعي

يوجد العديد من اقسام الذكاء الاصطناعي وتنقسم إلى عدة فروع تخصصية تتنوع في تطبيقاتها وأهدافها. إليك نظرة على بعض هذه الأقسام:

1- الذكاء الاصطناعي الضيق (ANI)

الذكاء الاصطناعي الضيق (ANI) يعتبر قسم من اقسام الذكاء الاصطناعي يُشير إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تمتلك قدرات ومهارات محددة ومحدودة في إجراء مهام معينة دون تعميمها إلى سياقات أو مجالات أخرى. يكون هذا النوع من الذكاء الاصطناعي متخصصًا في مهمة أو نوع محدد من المهام، وغالبًا ما يكون قادرًا على أداء هذه المهام بشكل أفضل من البشر.

خصائص الذكاء الاصطناعي الضيق

• تخصص المهمة: يتم تصميم الذكاء الاصطناعي الضيق لأداء مهمة أو مجموعة من المهام بشكل فعال.
• قدرات محددة: يكون قدرات الذكاء الاصطناعي الضيق محددة للمهمة التي تم تكوينه لأجلها، ولا يمتلك القدرة على التعامل بشكل فعّال مع مجالات متنوعة.
• تعلم البيانات المحددة: يستفيد الذكاء الاصطناعي الضيق من مجموعة محددة من البيانات لتعلم وتطوير قدراته.
• عدم الوعي: لا يمتلك الذكاء الاصطناعي الضيق الوعي أو الفهم العام للعالم خارج نطاق مهمته الخاصة.
  تحتاج إلى برمجة وتحديث: يتطلب الذكاء الاصطناعي الضيق برمجة محددة وتحديث دوري لتحسين أدائه وتكييفه مع متطلبات المهمة.

أمثلة على الذكاء الاصطناعي الضيق تشمل نظم الترجمة التلقائية، ومساعدات الذكاء الاصطناعي مثل Siri وAlexa، وبرامج التعرف على الصور والفيديو، والأنظمة المتخصصة في تحليل البيانات في مجالات معينة كالتمويل أو الطب. هذه الأنظمة تبرز في تحقيق أداء متميز في مهام محددة، ولكنها ليست قادرة على التفاعل بشكل شامل مع البيئة أو أداء مهام خارج نطاق تخصصها.

2- الذكاء العام الاصطناعي (AGI)

الذكاء العام الاصطناعي (AGI) هو اقسام الذكاء الاصطناعي يُشير إلى مستوى من الذكاء الاصطناعي يُعتبر متقدمًا لدرجة يمكن أن يُقارن بالقدرات العقلية البشرية. يتميز AGI بالقدرة على أداء أي مهمة ذهنية يمكن للإنسان القيام بها. بينما الذكاء الاصطناعي الضيق (ANI) متخصص في مهمة محددة، يتيح الذكاء العام الاصطناعي تفاعل النظام مع مجموعة واسعة ومتنوعة من المهام والسياقات.

خصائص الذكاء العام الاصطناعي

• تعلم شامل:القدرة على تعلم من تجارب متنوعة وتكييف السلوك والفهم بمرونة.
• فهم السياق: القدرة على فهم السياق والبيئة المحيطة بشكل شامل، بما في ذلك التعامل مع معلومات غير متوقعة أو جديدة.
• التعامل مع المجهول: القدرة على التفاعل مع مهام ومعلومات لم يتعلمها النظام مسبقًا.
• التفكير الإبداعي: القدرة على الإبداع وتوليد أفكار جديدة وحلاول مبتكرة للمشاكل.
• الوعي والفهم العام: القدرة على تجربة الوعي وفهم العالم بشكل عام، بما في ذلك الاستدلال والتحليل العميق.
• تكامل المهارات: القدرة على دمج مجموعة واسعة من المهارات والمعرفة لتحقيق أهداف متنوعة.

رغم أن الذكاء العام الاصطناعي هو هدف طموح، إلا أن تحقيقه يُعتبر تحدًا هائلاً. حاليًا، يشهد مجال الذكاء الاصطناعي تقدماً كبيرًا في العديد من المجالات والتطبيقات، ولكن الذكاء العام الاصطناعي الحقيقي لم يتم تحقيقه بشكل كامل حتى الآن.

3- الذكاء الاصطناعي الفائق (ASI)

الذكاء الاصطناعي الفائق (ASI) هو مفهوم يشير إلى مستوى من الذكاء الاصطناعي يفوق القدرات العقلية البشرية في جميع الجوانب. ببساطة، يتعلق ASI بوجود ذكاء اصطناعي يتفوق على ذكاء البشر في جميع النواحي، سواء فيما يتعلق بالتفكير اللوجستي، والإبداع، وفهم العواطف، وأكثر من ذلك.

بينما يمكن للذكاء الاصطناعي العام (AGI) أن يكون قادرًا على أداء جميع المهام الفكرية التي يستطيع الإنسان القيام بها، يمتاز الذكاء الاصطناعي الفائق (ASI) بتفوقه على البشر في هذه المهام.

يُعتبر الذكاء الاصطناعي الفائق تحديًا هائلًا ومستقبليًا لم يتم تحقيقه بعد. يتطلب هذا المستوى من الذكاء تفوقًا غير مسبوق في تفكير الكمبيوتر، وفهم عميق للعالم والبيئة، وقدرات تعلم متقدمة جداً، بالإضافة إلى الوعي والفهم الشامل. المناقشات حول الذكاء الاصطناعي الفائق غالبًا ما تدور حول التحديات الأخلاقية والأمان. يُثار السؤال حول كيفية ضمان تحكم آمن ومسؤول في هذا النوع من التكنولوجيا وكيف يمكن تطبيقها بطريقة تفيد الإنسانية بشكل أفضل دون إشكاليات أو تهديدات أمان.

تقنيات الذكاء الاصطناعي

تقنيات الذكاء الاصطناعي تشمل مجموعة متنوعة من الأساليب والأدوات التي تستخدم لتطوير نظم ذكية قادرة على أداء المهام المتقدمة. إليك بعض التقنيات الرئيسية في مجال الذكاء الاصطناعي:

1- تدريب الآلة

تدريب الآلة (Machine Learning Training) هو عملية أساسية في مجال الذكاء الاصطناعي، وهي الخطوة التي يتم فيها تعلم النظام من البيانات المتاحة بحيث يكون قادرًا على اتخاذ قرارات أو تنبؤ النتائج بشكل ذاتي. إليك نظرة عامة على كيفية يحدث تدريب الآلة:

• جمع البيانات: يتم جمع مجموعة من البيانات التي تُستخدم لتدريب النظام. هذه البيانات قد تكون صور، نصوص، أو أي نوع آخر من البيانات المتاحة.
• تحديد المتغيرات: يتم تحديد المتغيرات أو الخصائص التي سيتعلمها النظام من البيانات. على سبيل المثال، إذا كان الهدف هو تصنيف الصور، فإن المتغيرات يمكن أن تكون سمات الصور مثل الألوان والأشكال.
• تقسيم البيانات: يتم تقسيم مجموعة البيانات إلى قسمين: بيانات التدريب وبيانات الاختبار. يُستخدم قسم التدريب لتعلم النموذج، بينما يُستخدم قسم الاختبار لتقييم أداءه.
• اختيار نموذج: يتم اختيار نموذج التعلم الآلي الذي سيتم تدريبه باستخدام البيانات. يمكن أن يكون ذلك نموذج شبكة عصبية، آلة دعم القرار، أو أي نموذج آخر يناسب نوع المشكلة.
• تدريب النموذج: يُعد تدريب النموذج عملية أساسية حيث يتم تعديل معلمات النموذج بحيث يتعلم من البيانات التدريبية. يتم ذلك عن طريق تقديم البيانات إلى النموذج وضبط معلماته بحيث يكون قادرًا على التكيف مع النمط الموجود في البيانات.
• التقييم: يُستخدم قسم الاختبار لتقييم أداء النموذج. يتم قياس كفاءة النموذج في التنبؤ بالنتائج بشكل صحيح باستخدام بيانات لم يتم تدريبه عليها.
• تعديل النموذج: بناءً على الأداء في مرحلة التقييم، يمكن تعديل معلمات النموذج وإعادة التدريب لتحسين أدائه.

يتم تكرار هذه العملية حتى يتحقق أداء مرضٍ للنموذج، ويصبح قادرًا على التنبؤ بالنتائج بشكل دقيق.

2- معالجة اللغة الطبيعية (NLP)

معالجة اللغة الطبيعية (NLP) هي فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يهتم بفهم ومعالجة اللغة البشرية بشكل آلي. تعتبر NLP تقنية حاسوبية تهدف إلى تمكين الأنظمة من التفاعل بشكل طبيعي مع اللغة البشرية وفهمها. إليك بعض جوانب معالجة اللغة الطبيعية:

• تقسيم النص (Tokenization): يتمثل هذا في تقسيم النص إلى وحدات أصغر، مثل الكلمات أو الجمل، والتي تعرف باسم “tokens”. يسهل ذلك فهم هيكل النص والعمليات المتعلقة بكل جزء.
• تحديد أنماط الكلمات (Part-of-Speech Tagging): يهدف إلى تعيين أنواع الكلمات المختلفة في النص، مثل الأفعال، والأسماء، والصفات. هذا يساعد في فهم دور كل كلمة في السياق.
• تفسير الجمل (Parsing): يتعلق بتحليل الجمل لفهم التركيب اللغوي للجملة. يمكن أن يكون هذا مفيدًا في تحديد العلاقات اللغوية بين الكلمات وبناء فهم للمعنى.
• استخراج المعلومات (Information Extraction): يستخدم لاستخراج المعلومات الهامة من النصوص، مثل الأحداث، والأشخاص، والمواقع. يستند هذا الإجراء على تحديد المفاهيم والعلاقات بينها.
• التعرف على الكيانات (Named Entity Recognition – NER): يهدف إلى التعرف على الكيانات المعينة في النصوص، مثل الأشخاص، والمواقع، والتواريخ. يساعد في تحليل المعلومات الهامة في النص.
• توليف الكلام (Speech Synthesis): يتيح للأنظمة إنتاج كلام اصطناعي بشكل يشبه الكلام البشري. يستخدم في تطبيقات مثل مساعدي الصوت.
• فهم اللغة الطبيعية (Natural Language Understanding – NLU): يشمل فهم المعنى والسياق في اللغة البشرية، ويتيح للأنظمة التعامل مع الأوامر والاستفسارات بشكل فعّال.
• توليف اللغة (Language Generation): يستخدم لإنتاج نصوص لغوية بشكل آلي. يمكن أن يتم استخدامه في توليف رسائل، وتقارير، ومحتوى آخر.

تتسارع تقنيات معالجة اللغة الطبيعية بسرعة، وتجد تطبيقاتها في العديد من المجالات مثل البحث على الإنترنت، وخدمات العملاء الذكية، وتحليل الرأي والمشاعر، وتفاعلات الروبوتات الصوتية.

اللغات المستخدمة في الذكاء الاصطناعي

3- رؤية الكمبيوتر

رؤية الكمبيوتر (Computer Vision) هي مجال من مجالات الذكاء الاصطناعي يُخصص لتمكين الأنظمة من فهم وتحليل وفهم الصور ومقاطع الفيديو بشكل شبيه بالإنسان. يستخدم هذا النهج التكنولوجي لتطوير نظم ذكية قادرة على استخراج المعلومات والتفاعل مع البيئة البصرية.

إليك بعض الجوانب الرئيسية لرؤية الكمبيوتر:

• التصنيف والتعرف على الأشياء (Object Classification and Recognition): يتعلق بقدرة الأنظمة على تحديد وتصنيف الكائنات والأشياء في الصور والفيديو، سواء كان ذلك تمييز الحيوانات، أو السيارات، أو الأشخاص.
• تتبع الحركة (Motion Tracking): يُستخدم لتحديد حركة الكائنات أو الأشياء عبر مقاطع الفيديو. يُمكن استخدامه في تتبع الحركة في التطبيقات مثل مراقبة المرور أو رصد الحيوانات.
• تحليل الوجوه والتعرف على الوجوه (Face Analysis and Recognition): يتيح للأنظمة التعرف على ملامح الوجوه والتحليل الفعلي للوجوه، بما في ذلك التعرف على الهوية وتحليل التعابير الوجهية.
• تحليل الصور الطبية (Medical Image Analysis): يستخدم لفحص الصور الطبية، مثل الأشعة السينية أو الصور الطبية بالرنين المغناطيسي، لتشخيص الأمراض أو تقييم الحالة الصحية.
• توليد الصور (Image Generation): يشمل إنشاء صور اصطناعية بناءً على نماذج وتقنيات الذكاء الاصطناعي، مما يسمح بتوليف وتعديل الصور.
• استخدام تقنيات الشبكات العصبية (Neural Networks): يستخدم العديد من مشاريع رؤية الكمبيوتر تقنيات الشبكات العصبية العميقة لتحسين قدرة النظام على استخراج وتمثيل المعلومات في الصور.
• استخدام تقنيات التعلم العميق (Deep Learning): يتمثل تكامل التعلم العميق في تطبيقها لتمييز الأنماط وتحليل البيانات في الصور بشكل فعّال.

رؤية الكمبيوتر تجد تطبيقاتها في مجموعة واسعة من المجالات مثل الطب، والتصنيع، والأمان، والروبوتات، والسيارات الذاتية القيادة، والواقع الافتراضي، والكثير من المجالات الأخرى.

4- علم التحكم الآلي

علم التحكم الآلي (Control Engineering) هو فرع من فروع الهندسة يعنى بتصميم وتحليل النظم التي تتحكم في السلوك الدينامي للأنظمة الفيزيائية أو العمليات. يستخدم علم التحكم الآلي مجموعة من الطرق والتقنيات للتأكد من أن النظام يدير نفسه بشكل فعّال ويحقق أهدافه المحددة.

المفاهيم الرئيسية في علم التحكم الآلي تشمل:

• المتغيرات والأنظمة: يتعامل علم التحكم الآلي مع فهم كيفية تأثير المتغيرات المختلفة على أداء الأنظمة الديناميكية، سواء كانت هذه الأنظمة تمثل عمليات صناعية أو أنظمة ميكانيكية أو كهربائية.
• التحكم التلقائي: يشمل تصميم نظم يمكنها تحديد الحالة الحالية للنظام واتخاذ قرارات تلقائية لتحسين أدائه. يستند هذا على استخدام مستشعرات لقياس الحالة الحالية ومن ثم توجيه أوامر التحكم.
• الرياضيات والنمذجة: يعتمد علم التحكم الآلي على الرياضيات لوصف سلوك الأنظمة وتحليلها. يتم استخدام النماذج الرياضية لتمثيل العلاقات بين المتغيرات المختلفة في النظام.
• المتحكمات (Controllers): يتعامل مع تصميم وتحليل المتحكمات، وهي الأجهزة أو البرمجيات التي تتحكم في إشارات التحكم بناءً على ردود الفعل من النظام.
• التحكم بالرد الفعل: يتيح علم التحكم الآلي التحكم بالنظام بناءً على ملاحظة ردود فعله الفعلية، مما يتيح للنظام التكيف مع التغيرات في البيئة أو في نفسه.
• التحكم الرقمي: يشمل تحليل وتصميم نظم التحكم التي تعتمد على العمليات الرقمية واستخدام الحواسيب.

علم التحكم الآلي يوجد في تطبيقات متنوعة، بدءًا من تحكم الطائرات والمركبات الفضائية إلى التحكم في عمليات التصنيع وحتى نظم التحكم في المرور. يُستخدم على نطاق واسع لضمان استقرار وأداء الأنظمة في مجموعة متنوعة من التطبيقات.

اهم الاسئلة حول اقسام الذكاء الاصطناعي

كم عدد انواع الذكاء الاصطناعي؟

يمكن تقسيم الذكاء الاصطناعي إلى ثلاثة أنواع رئيسية:

• الذكاء الاصطناعي الضيق (ANI – Narrow AI): يعتبر ANI الذكاء الذي تم تصميمه لأداء مهمة محددة أو فئة محددة من المهام. يكون محدودًا في نطاق واحد فقط ولا يمتلك القدرة على التعامل مع مهام أخرى خارج نطاقه المحدد. مثال على ذلك هو مساعد الصوت في الهواتف الذكية.
• الذكاء الاصطناعي العام (AGI – Artificial General Intelligence): يشير إلى نوع من الذكاء الاصطناعي الذي يمتلك القدرة على فهم وتعلم وأداء جميع المهام التي يمكن أن يقوم بها الإنسان. يكون AGI أكثر تعقيدًا وشمولًا من ANI ويمكنه التكيف مع مجموعة واسعة من المواقف.
• الذكاء الاصطناعي الفائق (ASI – Artificial Superintelligence): يمثل مستوى أعلى من الذكاء الاصطناعي يفوق قدرات العقل البشري في جميع الجوانب. ASI هو نوع نظري ولم يتم تحقيقه بعد، ولكن إذا تم تحقيقه، فإنه قد يتمتع بقدرات فائقة ويفوق الإبداع والفهم في جميع المجالات.
  على الرغم من وجود هذه التصنيفات الثلاثة، يمكن أن تظهر تفاصيل متنوعة ومفصلة لأنظمة الذكاء

ما هو نوع الذكاء الاصطناعي الذي حققه العلم حتى الان؟

ANI هو نوع الذكاء الاصطناعي الموجود اليوم ويعرف أيضًا باسم الذكاء الاصطناعي “الضعيف”. في حين أن المهام التي يمكن أن يقوم بها الذكاء الاصطناعي الضيق قد تكون مدفوعة بخوارزميات معقدة للغاية وشبكات عصبية، ومع ذلك فهي فردية وموجهة نحو الهدف.

في ختام النقاش حول اقسام الذكاء الاصطناعي، يمكننا أن نستنتج أن هذا المجال يشهد تقدماً هائلاً وتنوعاً في تطور التكنولوجيا؛ حيث تتنوع اقسام الذكاء الاصطناعي لتلبية مجموعة واسعة من الاحتياجات والتطبيقات.

بدأ علماء الذكاء الاصطناعي بالتركيز على مهام محددة في الذكاء الاصطناعي الضيق (ANI)، حيث تم تطوير نظم قادرة على أداء وظائف معينة بكفاءة. ومع تقدم التقنيات، برزت طموحات الوصول إلى الذكاء الاصطناعي العام (AGI) الذي يعكس قدرة الأنظمة على فهم وتعلم من مجموعة متنوعة من المهام. على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي الفائق (ASI) لا يزال خيالياً إلى حد كبير، إلا أن تطلع الباحثين والمهنيين في هذا المجال نحو إمكانيات تفوق قدرات العقل البشري يظهر التزاماً بمستقبل يحمل مزيدًا من التحديات والفرص.

بشكل عام، يعكس التطور المستمر في مجال الذكاء الاصطناعي التفاني العلمي والتطبيقي للباحثين والمهنيين، ويفتح أفقاً واسعاً للابتكار وتحسين جودة حياتنا بشكل عام.

 

اعرف اكثر عن :

شركة تصميم مواقع في السعودية