الذكاء الاصطناعي: ثورة تكنولوجية جديدة في عصرنا الحالي

مقدمة

يعتبر الذكاء الاصطناعي (AI) من أبرز التقنيات الحديثة التي غزت حياتنا اليومية، محدثاً ثورة في مجالات عدة. وفي الآونة الأخيرة، شهد مجال الذكاء الاصطناعي طفرة كبيرة في التطور، بفضل التطورات في مجال الحوسبة السحابية والتعلم الآلي. وذلك ادى إلى ظهور تطبيقات جديدة للذكاء الاصطناعي في العديد من المجالات، مثلا التكنولوجيا  و الرعاية الصحية والتصنيع والنقل إلى الطب.

لذلك في هذا المقال، سنقوم باستكشاف مفهوم الذكاء الاصطناعي، تطوره على مر الزمن، تطبيقاته المتنوعة، اضافة الى ذلك التحديات التي قد تواجهه في المستقبل.

تعريف الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي (AI) هو فرع من علوم الكمبيوتر يهتم بإنشاء آلات قادرة على التفكير والتعلم مثل الإنسان. الذكاء الاصطناعي يسعى إلى محاكاة الذكاء البشري، بما في ذلك القدرة على التعلم والتفكير واتخاذ القرارات، وكذلك إنشاء أنظمة ذاتية التعلم تستخلص المعاني من البيانات. بعد ذلك، يُمكن للذكاء الاصطناعي تطبيق تلك المعرفة لحل المشكلات الجديدة بطرق تشبه الإنسان.

ما فوائد الذكاء الاصطناعي في حياتنا؟

يتمتع الذكاء الاصطناعي بالقدرة على تقديم مجموعة من المزايا لمختلف القطاعات مثلا:

التغلب على المشكلات المعقدة

يمكن لتقنية الذكاء الاصطناعي استخدام تعلّم الآلة وشبكات التعليم العميق في حل المشكلات المعقدة بذكاء يشبه ذكاء العنصر البشري. و يمكن للذكاء الاصطناعي معالجة المعلومات على نطاق واسع، وذلك عن طريق مواجهة الأنماط وتحديد المعلومات وتقديم الإجابات.

زيادة كفاءة الأعمال

يُمكن لتقنية الذكاء الاصطناعي العمل على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع بدون أن تنخفض معدلات الأداء وهذا عكس العناصر البشرية. كذلك يمكن للذكاء الاصطناعي أداء المهام اليدوية بلا أخطاء، يُمكنك السماح للذكاء الاصطناعي بالتركيز على المهام المتكررة والمملة، حتى تتمكن من استخدام الموارد البشرية في مجالات أخرى من الأعمال. يمكن للذكاء الاصطناعي تقليل أعباء عمل الموظفين وفي الوقت نفسه تيسير جميع المهام المتعلقة بالأعمال. 

اتخاذ قرارات أكثر ذكاءً

يُمكن للذكاء الاصطناعي استخدام تعلّم الآلة في تحليل كميات كبيرة من البيانات بشكل أسرع من أي عنصر بشري. يُمكن لمنصات الذكاء الاصطناعي تحديد الاتجاهات وتحليل البيانات وتقديم التوجيه، من خلال التنبؤ بالبيانات. يساعد الذكاء الاصطناعي في اقتراح أفضل مسار للعمل في المستقبل.

أتمتة عمليات الأعمال

يُمكنك تدريب الذكاء الاصطناعي باستخدام تعلّم الآلة حتى يتسنى له تنفيذ المهام بدقة وبسرعة، يمكن أن يؤدي ذلك إلى زيادة الكفاءة التشغيلية من خلال أتمتة أجزاء العمل التي يعاني الموظفون في تنفيذها أو يجدونها مملةً. وبالمثل، يُمكنك استخدام أتمتة الذكاء الاصطناعي لتحرير موارد الموظفين لإجراء عمل أكثر تعقيدًا وإبداعًا. 

تطبيقات الذكاء الاصطناعي

يستخدم الذكاء الاصطناعي في مجموعة واسعة من التطبيقات، بما في ذلك:

• السيارات ذاتية القيادة: يستخدم الذكاء الاصطناعي في السيارات ذاتية القيادة لمراقبة البيئة المحيطة بالسيارة واتخاذ قرارات القيادة.
• الرعاية الصحية: يستخدم الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية لتحسين التشخيص والعلاج. على سبيل المثال، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل الصور الطبية لتحديد الأمراض أو لإنشاء نماذج تنبؤية للمخاطر الصحية.
• الخدمات المالية: يستخدم الذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية لمكافحة الاحتيال وإدارة المخاطر. على سبيل المثال، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات المالية لتحديد المعاملات المشبوهة أو لإنشاء نماذج تنبؤية للمخاطر المالية.
• الطب: يستخدم الذكاء الاصطناعي في تحليل الصور الطبية وتشخيص الأمراض بدقة أعلى، وذلك يساهم في تحسين رعاية المرضى وتسريع عمليات البحث الطبي.
• التعليم: يمكن للذكاء الاصطناعي تخصيص التعلم وفقاً لاحتياجات الطلاب، وتوفير تجارب تعلم فردية محسنة .
• الصناعة: يساهم الذكاء الاصطناعي في تحسين عمليات الإنتاج وزيادة كفاءة الإنتاج من خلال الروبوتات والأنظمة الذكية.
• الترجمة اللغوية: تقنيات الذكاء الاصطناعي تسهم في تطوير أنظمة ترجمة آلية دقيقة وفعالة.

ما المكونات الرئيسية في بنية  الذكاء الاصطناعي؟

بنية الذكاء الاصطناعي تتكون من أربع طبقات أساسية. كل طبقة من هذه الطبقات تستخدم تقنياتٍ مختلفةً لتنفيذ دور معين، فيما يلي شرح لما يحدث في كل طبقة.

الطبقة الأولى: طبقة البيانات

الذكاء الاصطناعي يعتمد على تقنيات مختلفة مثل تعلّم الآلة، ومعالجة اللغة الطبيعية، والتعرف على الصور. وتمثل البيانات محور هذه التقنيات، وتشكل الطبقة التأسيسية في الذكاء الاصطناعي، وتركز هذه الطبقة بشكل أساسي على تجهيز البيانات لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.

تتطلب الخوارزميات الحديثة، وخاصةً تلك التي تعتمد على التعليم العميق، موارد حسابية ضخمة. ولذلك، تتضمن هذه الطبقة الأجهزة التي تعمل كطبقة فرعية، حيث توفر البنية التحتية الأساسية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. يُمكنك الوصول إلى هذه الطبقة كخدمة مُدارة بالكامل من موفر سحابة تابع لجهة خارجية.

الطبقة الثانية: أطر تعلّم الآلة وطبقة الخوارزمية

ينشئ المهندسون بالتعاون مع علماء البيانات أطر تعلّم الآلة لتلبية متطلبات حالات معينة من حالات استخدام الأعمال. يُمكن للمطورين بعد ذلك استخدام الوظائف والفئات مسبقة الإنشاء في إنشاء النماذج وتدريبها بسهولة. ومن أمثلة هذه الأطر TensorFlow وPyTorch وscikit-learn. تعد هذه الأطر مكونات حيوية في بنية التطبيق وتوفر وظائف أساسية لإنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي وتدريبها بسهولة.

الطبقة الثالثة: طبقة النموذج

في طبقة النموذج، يقوم مطور التطبيق بتنفيذ نموذج الذكاء الاصطناعي وتدريبه باستخدام البيانات والخوارزميات من الطبقة السابقة، وبالتالي هذه الطبقة محورية بالنسبة لإمكانات اتخاذ القرار في نظام الذكاء الاصطناعي.

وفيما يلي بعض المكونات الرئيسية في هذه الطبقة.

• بنية النموذج

تحدد هذه البنية قدرة النموذج، حيث تشمل الطبقات والعصبونات ووظائف التنشيط. بناءً على المشكلة والموارد، يُمكن للمرء الاختيار من بين الشبكات العصبونية ذات التغذية المتقدمة أو الشبكات العصبونية الالتفافية (CNNs) أو شبكات أخرى.

• مَعلمات النماذج ووظائفه

تعتبر القيم المكتسبة أثناء التدريب، مثل أوزان الشبكة العصبونية والتحيزات، ضرورية للتنبؤات، تقوم “دالة الخسارة” بتقييم أداء النموذج وتهدف إلى تقليل التناقض بين المخرجات المتوقعة والمخرجات الحقيقية.

• أداة التحسين

يقوم هذا المكون بضبط مَعلمات النموذج لتقليل دالة الخسارة، تقوم أدوات التحسين المختلفة مثل أصل التدرج وخوارزمية التدرج التكيفي (AdaGrad) بخدمة أغراض مختلفة.

الطبقة الرابعة: طبقة التطبيق

الطبقة الرابعة هي طبقة التطبيق، وهي الجزء المواجه للعملاء من بنية الذكاء الاصطناعي. يُمكنك أن تطلب من أنظمة الذكاء الاصطناعي إكمال مهام معينة أو توليد المعلومات أو توفير المعلومات أو اتخاذ قرارات تستند إلى البيانات، تسمح طبقة التطبيق للمستخدمين النهائيين بالتفاعل مع أنظمة الذكاء الاصطناعي.

تاريخ الذكاء الاصطناعي

تعود أصول الذكاء الاصطناعي إلى القرن العشرين، عندما بدأ العلماء في تطوير نماذج رياضية للذكاء البشري. في البداية، كان التركيز على تطوير خوارزميات يمكنها حل مشاكل معينة، مثل لعب الشطرنج أو الجسر. ومع تطور التكنولوجيا، أصبحت نماذج الذكاء الاصطناعي أكثر تعقيدًا وقدرة.

 كان أحد الأمثلة الأولى على الذكاء الاصطناعي هو برنامج “إيستون” الذي تم تطويره في عام 1956، وكان هذا البرنامج قادرًا على لعب لعبة الشطرنج ضد البشر، مما أثار اهتمامًا كبيرًا بالذكاء الاصطناعي.

شهد الذكاء الاصطناعي تطورًا بطيئًا في البداية، ولكن بدأ التطور يتسارع في الثمانينيات والتسعينيات، كان أحد الأمثلة على هذا التطور هو تطوير برامج التعرف على الكلام، أصبحت هذه البرامج الآن شائعة في مجموعة واسعة من التطبيقات، بما في ذلك الهواتف الذكية وأجهزة المساعد الرقمي الشخصي.

ما تقنيات الذكاء الاصطناعي الرئيسية؟

إن شبكات التعليم العميق العصبونية تشكل جوهر تقنيات الذكاء الاصطناعي، إنها تحاكي المعالجة التي تحدث في الدماغ البشري. يحتوي الدماغ على ملايين الخلايا العصبية التي تعمل معًا لمعالجة المعلومات وتحليلها، تستخدم شبكات التعليم العميق العصبونية خلايا عصبية اصطناعية تعالج المعلومات معًا، تستخدم كل خلية عصبية اصطناعية، أو عقدة، عمليات حسابية رياضية لمعالجة المعلومات وحل المشكلات المعقدة. يُمكن لنهج التعليم العميق هذا حل المشكلات أو أتمتة المهام التي تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا.

يُمكننا تطوير تقنيات ذكاء اصطناعي مختلفة من خلال تدريب شبكات التعليم العميق العصبونية بطرق مختلفة، نتناول فيما يلي بعض التقنيات الرئيسية التي تستند إلى شبكات عصبونية.

معالجة اللغة الطبيعية

تستخدم معالجة اللغة الطبيعية (NLP) خوارزميات التعليم العميق في تفسير المعنى وفهمه وجمعه من البيانات النصية،ايضا يمكن لمعالجة اللغة الطبيعية (NLP) أن تعالج النصوص التي ينشئها العنصر البشري. بالتالي يجعلها مفيدةً في تلخيص المستندات، وأتمتة روبوتات الدردشة، وإجراء تحليل المشاعر. 

رؤية الكمبيوتر

رؤية الكمبيوتر تستخدم تقنيات التعليم العميق في استخراج المعلومات والرؤى من مقاطع الفيديو والصور، باستخدام رؤية الكمبيوتر، يستطيع الكمبيوتر فهم الصور تمامًا مثل ما يفهمها العنصر البشري. مثلا يُمكننا استخدام رؤية الكمبيوتر في مراقبة المحتوى عبر الإنترنت بحثًا عن صور غير لائقة، وفي التعرف على الوجوه، وفي تصنيف تفاصيل الصور. من المهم جدًا في السيارات والشاحنات ذاتية القيادة مراقبة البيئة واتخاذ قرارات في جزء من الثانية.

التعرف على الكلام

تستخدم برامج التعرف على الكلام نماذج التعليم العميق في تفسير الكلام البشري، وتحديد الكلمات، واكتشاف المعنى. يمكن للشبكات العصبونية تحويل الكلام إلى نص والإشارة إلى المشاعر الصوتية. بالتالي يُمكننا استخدام ميزة التعرّف على الكلام الموجودة في تقنيات مثل أدوات المساعدة الافتراضية وبرامج مركز الاتصال لتحديد المعنى وتنفيذ المهام ذات الصلة.

 

الذكاء الاصطناعي والمطورون

يستخدم المطورون الذكاء الاصطناعي لأداء المهام التي يتم تنفيذها يدويًا بكفاءة أكبر، والتواصل مع العملاء، وتحديد الأنماط، وحل المشكلات. وللبدء في استخدام الذكاء الاصطناعي، يجب أن يكون للمطورين خلفية في الرياضيات ويشعرون بالراحة مع الخوارزميات.

عند البدء باستخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء تطبيق، يفضل  البدء على نطاق صغير، وذلك من خلال بناء مشروع بسيط نسبيًا. مثل لعبة  tic-tac-toe، ستتعلم أساسيات الذكاء الاصطناعي، يعد التعلم عن طريق الممارسة وسيلة رائعة لتحسين أي مهارة، والذكاء الاصطناعي لا يختلف عن ذلك. بمجرد الانتهاء من مشروع صغير أو أكثر بنجاح، لا توجد حدود للمكان الذي يمكن أن يأخذك فيه الذكاء الاصطناعي.

 

التحديات التي تواجه الذكاء الاصطناعي

رغم الفوائد الهائلة التي يقدمها الذكاء الاصطناعي، هناك تحديات وقضايا أخلاقية يجب التفكير فيها. من بين هذه التحديات، يأتي تأثير الذكاء الاصطناعي على فقدان بعض وظائف العمل التقليدية، والخصوصية، ومخاطر التحكم في الذكاء الاصطناعي من قبل أطراف غير ملائمة.

امثلة على بعض التحديات التي تواجه هذا المجال، منها:

• الدقة: لا يزال الذكاء الاصطناعي غير دقيق دائمًا، خاصةً عندما يتعلق الأمر بمعالجة المعلومات المعقدة.
• العدالة: هناك مخاوف من أن يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي بطريقة غير عادلة، مثل التمييز ضد مجموعات معينة من الناس.
• السلامة: هناك مخاوف من أن يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي بطريقة غير آمنة، مثل تطوير أسلحة ذاتية القيادة.

الصعوبات الفنية

تدريب الذكاء الاصطناعي باستخدام تعلّم الآلة يستهلك موارد هائلةً لكي تؤدي تقنيات التعليم العميق وظائفها. بالتالي من الضروري توفر مستوى عالٍ من قوة المعالجة، يجب أن يكون لديك بنية تحتية حاسوبية قوية لتشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتدريب نماذجك. يمكن أن تكون قوة المعالجة مكلفةً أو تحد من قابلية التوسّع التي تمتاز بها أنظمة الذكاء الاصطناعي لديك.

قيود البيانات

تحدي آخر يواجه الذكاء الاصطناعي هو مشكلة التحيز، يمكن أن تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي متحيزة إذا تم تدريبها على بيانات متحيزة، يمكن أن يؤدي هذا إلى مشاكل مثل التمييز أو اتخاذ قرارات غير عادلة.

لتدريب أنظمة ذكاء اصطناعي غير متحيزة، تحتاج إلى إدخال كميات هائلة من البيانات، لذلك يجب أن تكون لديك سعة تخزين كافية للتعامل مع بيانات التدريب ومعالجتها. وبالمثل يجب أن تتمتع بالكفاءة في عمليات الإدارة وعمليات جودة البيانات لضمان دقة البيانات التي تستخدمها في التدريب.

مستقبل الذكاء الاصطناعي

يتوقع أن يستمر مجال الذكاء الاصطناعي في التطور في السنوات القادمة، مما سيؤدي ذلك إلى ظهور تطبيقات جديده وأكثر تعقيدًا. من المحتمل أن يكون للذكاء الاصطناعي تأثير عميق على العديد من جوانب حياتنا, بما في ذلك طريقة عملنا وطريقة حياتنا.

فان الذكاء الاصطناعي هو تقنية واعدة لها القدرة على إحداث ثورة في العديد من جوانب حياتنا ومع ذلك, من المهم أن يتم تطوير الذكاء الاصطناعي بطريقة مسؤولة، مع مراعاة التحديات المحتملة.

في نهاية المطاف، يشكل الذكاء الاصطناعي عنصراً حاسماً في تحولنا الرقمي المتسارع، إنه ليس مجرد تكنولوجيا، بل يمثل تحولًا حضاريًا يؤثر في كل جوانب حياتنا. ومع استمرار تطورالذكاء الاصطناعي، يتوقع أن يبقى على رأس التقنيات المبتكرة التي تغير العالم وتحدد مستقبلنا.

انظر لهذا المقال احد الامثلة العملية على تطبيقات الذكاء الاصطناعي: شات جي بي تي