في الواقع، كل شيء تقني في حياتنا من برمجيات وأجهزة يتضمن شكلاً من أشكال خوارزمية الذكاء الاصطناعي، نستعرض أدناه مفهوم خوارزميات الذكاء الاصطناعي وأهميتها وأنواعها وأشهر تلك الخوارزميات.
تعريف خوارزميات الذكاء الاصطناعي:
تعرف خوارزميات الذكاء الاصطناعي بأنها مجموعة من التعليمات أو القواعد تمكّن الآلات من التعلم وتحليل البيانات واتخاذ القرارات وفقاً لذلك. كما يمكنها القيام بالمهام التي تحتاج ذكاءً بشرياً بما يتضمن: التعرف على الأنماط، فهم اللغة الطبيعية، وحل المشكلات، واتخاذ القرار.
الجدير بالذكر أنه من المهم جداً استخدام البيانات الصحيحة وليس كمية البيانات في تدريب الخوارزميات.
أهمية خوارزميات الذكاء الاصطناعي:
تساعد خوارزميات الذكاء الاصطناعي في تحسين عملية اتخاذ القرار، وإجراء التنبؤات مباشرةً، وتوفير ساعات من الوقت للشركات عبر أتمتة سير العمل الرئيسي في الأعمال.
كما تستطيع تحسين خدمة العملاء، وطرح أفكار جديدة وتحقيق فوائد تجارية أخرى، فهي تسهل عملية مسح كميات هائلة من البيانات في فترة زمنية قصيرة جداً.
لكن يشترط أن تفهم المؤسسات كيفية عمل خوارزميات الذكاء الاصطناعي، ومعرفة النوع الأنسب للمشكلة المطروحة واتخاذ خطوات لتقليل مخاطر الذكاء الاصطناعي.
أنواع خوارزميات الذكاء الاصطناعي:
يوجد ثلاثة أنواع رئيسية من خوارزميات الذكاء الاصطناعي تتجلى فيما يلي:
1. خوارزميات التعلم الخاضعة للإشراف:
في خوارزميات التعلم الخاضع للإشراف تتعلم الخوارزمية من مجموعة بيانات مصنفة، إذ ترتبط بيانات الإدخال بالمخرجات الصحيحة. يستخدم هذا النهج لمهام بما يتضمن: التصنيف، مشكلات الانحدار كالانحدار الخطي وانحدار السلاسل الزمنية والانحدار اللوجستي.
يُستخدم هذا النوع في عدة تطبيقات بما يتضمن: تصنيف الصور، التعرف على الكلام، تحليل المشاعر.
أبرز تطبيقات خوارزميات التعلم الخاضع للإشراف: أشجار القرار، آلات ناقل الدعم والشبكات العصبية.
2. خوارزميات التعلم غير الخاضعة للرقابة:
مجال يتطور بسرعة بسبب تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدية الجديدة، إذ تتعلم الخوارزمية في هذا النوع من مجموعة بيانات غير مصنفة من خلال تحديد الأنماط أو الارتباطات أو المجموعات داخل البيانات، يُستخدم هذا النوع في مهام كالتجميع وتقليل الأبعاد واكتشاف الحالات الشاذة.
كما تستخدم في عدة تطبيقات كتجزئة العملاء وضغط الصور واستخراج الميزات.
من أبرز تطبيقات خوارزميات التعلم غير الخاضعة للرقابة تجميع الوسائل، وتحليل المكونات الرئيسية PCA وأجهزة التشفير التلقائي.
3. خوارزميات التعلم المعزز:
تتعلم الخوارزمية في هذا النوع من التفاعل مع البيئة، وتلقي ردود الفعل في شكل مكافآت أو عقوبات، وتعديل إجراءاتها لتحقيق أقصى ما يمكن من المكافآت التراكمية، تستخدم في عدة مهام بما يتضمن: ممارسة الألعاب، الروبوتات، المركبات ذاتية القيادة.
من أبرز تطبيقات خوارزميات التعلم المعزز Q-learning و SARSA وحالة الإجراء والمكافأة والحالة والعمل.
أهم خوارزميات الذكاء الاصطناعي:
يوجد ثلاث فئات رئيسية من المظلات التي تندرج تحتها:
1. التصنيف:
تستخدم خوارزميات التصنيف عندما تريد تصنيف مجموعة من البيانات بطريقة معينة، كما هو الحال عندما تضع علامة على رئيسك كشخص مهم في قائمة بريدك الإلكتروني وتحصل على نافذة منبثقة خاصة عندما يرسل إليك أحد زملائك رسالة.
2. الانحدار:
تُستخدم خوارزميات الانحدار للتنبؤ بالنتائج المستقبلية بالاعتماد على مجموعة من البيانات المدخلة، كما هو الحال في برامج الكمبيوتر التي يستخدمها علماء الأرصاد الجوية المعاصرون للتنبؤ بالطقس.
3. التجميع:
تأخذ خوارزميات التجميع مجموعة بيانات كاملة وتبحث عن أوجه التشابه أو الاختلاف بين نقاط محددة منها، كما هو الحال في المعاملات الاحتيالية المحتملة ضمن مستند محاسبي أو الإشارة إلى مجموعة من الأشخاص في نفس العمر.
التقنيات المستخدمة في خوارزميات الذكاء الاصطناعي:
يوجد عدة تقنيات تستخدم في خوارزميات الذكاء الاصطناعي بشكل كبير تتجلى فيما يلي:
1. التعلم الآلي:
التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي يُستخدَم لتدريب خوارزميات الذكاء الاصطناعي، يستخدم تعلم الآلة الأساليب الإحصائية لتمكين الأجهزة من التعلم من البيانات دون برمجتها بشكل صريح.
تصنف خوارزميات تعلم الآلة إلى ثلاثة أنواع: التعلم الخاضع للإشراف، والتعلم غير الخاضع للإشراف، والتعلم المعزز. تشمل تقنيات التعلم الآلي الشائعة الانحدار الخطي وأشجار القرار وآلات ناقلات الدعم والشبكات العصبية.
2. التعلم العميق:
التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي يستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية متعددة الطبقات بما يتضمن: ResNet50 لتعلم الأنماط المعقدة بكميات كبيرة من البيانات.
يستخدم التعلم العميق في عدة تطبيقات بما في ذلك: Computer Vision والتعرف على الكلام ومعالجة اللغة الطبيعية، تشمل تقنيات التعلم العميق الشائعة الشبكات العصبية التلافيفية والشبكات العصبية المتكررة.
3. معالجة اللغة الطبيعية:
البرمجة اللغوية العصبية NLP هي أحد مجالات الذكاء الاصطناعي تتعامل مع التفاعل بين أجهزة الكمبيوتر واللغة البشرية، تُمكّن تقنياتها الآلات من فهم وتفسير وإنشاء اللغة البشرية على شكل نصوص مكتوبة وكلام منطوق.
تتضمن تقنيات البرمجة اللغوية العصبية الشائعة تحليل المشاعر والتعرف على الكيانات المسماة والترجمة الآلية.
تطبيقات خوارزميات الذكاء الاصطناعي:
تستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي في عدة تطبيقات في مختلف قطاعات الصناعة، فهي منتشرة في كل مكان تقريباً في مجال الأعمال. من أبرز تطبيقات خوارزميات الذكاء الاصطناعي:
1. الرعاية الصحية:
يستطيع الباحثون الطبيون الحصول على كميات كبيرة من المعلومات لإيجد الروابط التي تؤدي إلى العلاج، وتطوير تقنيات إنقاذ الحياة، وتكامل اللقاحات، وغير ذلك.
إذ تساعد خوارزميات الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية على التشخيص واكتشاف الأدوية والطب الشخصي ومراقبة المرضى عن بعد. كما يمكن أن تساعد الأطباء والمتخصصين في الرعاية الصحية على اتخاذ قرارات أفضل عبر توفير رؤى من خلال كميات كبيرة من البيانات.
إضافة إلى ذلك، يمكن تحليل الصور الطبية لتحديد الحالات الشاذة أو التنبؤ بتطور المرض.
2. الخوارزميات والذكاء الاصطناعي في مجال البنوك والتمويل:
يستخدم الذكاء الاصطناعي للكشف عن الاحتيال وتسجيل الائتمان والتداول الخوارزمي والتنبؤ المالي، إذ يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحليل كميات كبيرة من البيانات المالية لتحديد الأنماط أو الحالات الشاذة التي تدل على نشاط احتيالي.
كما يمكن أن تساعد البنوك والمؤسسات المالية على اتخاذ قرارات أفضل عن طريق توفير نظرة ثاقبة لسلوك العملاء أو اتجاهات السوق.
3. البيع بالتجزئة والتجارة الإلكترونية:
يوفر الذكاء الاصطناعي التوصيات الشخصية وإدارة المخزون وأتمتة خدمة العملاء، إذ تستطيع خوارزميات الذكاء الاصطناعي تحليل سلوك العملاء لتقديم توصيات مخصصة أو تحسين الأسعار. كما تساعد في أتمتة خدمة العملاء من خلال توفير وظائف الدردشة.
4. الطاقة الكهربائية:
يعتمد قطاع الطاقة بشكل كبير على استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي، إذ تستخدم أجهزة الكمبيوتر بشكل متزايد كجزء من الشبكة الوطنية. كما يستطيع مقدمو الخدمات المحليون إعادة توجيه الطاقة من المدن والمناطق المجاورة لضمان توفيرها لمن يحتاجها بشدة.
5. السلامة العامة:
تستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي في شبكة المرور، إذ يتم ضبط الضوء الأحمر بالاعتماد على تدفق حركة المرور. كما تعمل بعض المدن الكبرى على تغيير حركة المرور تلقائياً بالاعتماد على ظروف الطوارئ.
6. الاحتباس الحراري:
باعتبار أن الذكاء الاصطناعي عامل رئيسي في التنبؤ بالمستقبل، وباستخدام أدوات جمع البيانات، يستطيع العلماء تحديد أسباب تغير المناخ وكيفية إصلاحه.
7. مجال الاتصالات:
تُستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي في مجال الاتصالات بشكل رئيسي بشكل متزايد، من الطريقة التي نصل بها إلى الإنترنت إلى كيفية إجراء مكالمة باستخدام الهاتف.
إقرأ أيضاً: كيف يمكن تطبيق الذكاء الاصطناعي؟
8. خوارزميات الذكاء الاصطناعي في الحكومة:
تستخدم الحكومات خوارزميات الذكاء الاصطناعي بانتظام فهي جزءاً كبيراً من كيفية تعامل الحكومة الفيدرالية للولايات المتحدة مع البيانات الشخصية غير معروف تماماً.
لكن مراقبة بعض العناصر والاتصالات من خلال برامج الكمبيوتر أدت إلى منع الهجمات الإرهابية الكبرى، سواء في الداخل أو الخارج.
الأسئلة الشائعة:
من أبرز الاسئلة الشائعة حول خوارزميات الذكاء الاصطناعي:
هل يمكنك استخدام خوارزميات متعددة بشكل متزامن لإكمال مجموعات أكبر من العمليات الحسابية؟
نعم، إذ يمكن للكمبيوتر أو الهاتف الذي تستخدمه أن يعمل مع عدة خوارزميات الذكاء الاصطناعي، في نفس الوقت.
فقد تطور التعلم الآلي ليصبح قادراً على إكمال عدة مجموعات من مختلف التعليمات في نفس الوقت، من خلال إكمال عدة إجراءات متزامنة أصبحت الأجهزة اليومية أسهل في التعامل مع احتياجاتنا ومتطلباتنا.
في الختام:
الجدير بالذكر أنّه تتوسّع استخدامات خوارزميات الذكاء الاصطناعي بشكل مستمرّ لتعمل على توسيع آفاقنا وتسهل حياتنا وتجعلها أكثر أماناً ومتعة للأجيال القادمة.
اكتشاف المزيد من مباشر التقنية
اشترك للحصول على أحدث التدوينات المرسلة إلى بريدك الإلكتروني.
