تعريف وشرح أشهر مصطلحات الذكاء الاصطناعي للمبتدئين
الذكاء الاصطناعي (AI) أصبح جزءًا لا يتجزأ من حياتنا اليومية، ويستخدم في العديد من المجالات مثل الرعاية الصحية، والتجارة، والتكنولوجيا. إذا كنت مبتدئًا في هذا المجال، فقد تكون بعض المصطلحات معقدة في البداية.
في هذا المقال، سوف نستعرض ونشرح أبرز مصطلحات الذكاء الاصطناعي بطريقة مبسطة، لمساعدتك على فهم الأساسيات التي تقوم عليها هذه التكنولوجيا الرائدة. تابع القراءة لتتعرف على أهم المفاهيم التي ستساعدك على البدء في عالم الذكاء الاصطناعي!
الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence – AI)
تعريف: الذكاء الاصطناعي هو فرع من علوم الكمبيوتر يهدف إلى إنشاء أنظمة أو برامج تحاكي الذكاء البشري. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يؤدي مهامًا تتطلب التفكير، التعلم، وحل المشكلات مثل التعرف على الصور، تحليل النصوص، أو اتخاذ القرارات.
كيف يعمل؟
يعتمد الذكاء الاصطناعي على الخوارزميات التي تحلل البيانات وتتعلم منها لتحسين أدائها بمرور الوقت.
قد يستخدم تقنيات مثل تعلم الآلة والشبكات العصبية لتحقيق ذلك.
أمثلة علي الذكاء الإصطناعي:
– المساعدات الصوتية مثل Siri و Google Assistant.
– توصيات الأفلام على Netflix.
– السيارات ذاتية القيادة.
إقرأ أيضاً: كل ما تحتاج معرفته عن الذكاء الاصطناعي (AI) دليل شامل
تعلم الالة Machine Learning
تعلم الآلة هو فرع من الذكاء الاصطناعي يسمح للأنظمة بالتعلم وتحسين أدائها تلقائيًا من خلال البيانات المقدمة إليها، دون الحاجة إلى برمجة مباشرةً من المطورين، والفكرة الأساسية هي تدريب الآلة على أداء مهمة معينة عبر تحليل كميات كبيرة من البيانات.
كيف يعمل؟
– تقدم البيانات للآلة.
– تُحلل البيانات للبحث عن أنماط.
– تُستخدم هذه الأنماط لاتخاذ قرارات أو تقديم توقعات.
أمثلة:
– اقتراح الأفلام على Netflix.
– كشف الاحتيال في البنوك.
التعلم العميق Deep Learning
التعلم العميق هو أسلوب متطور من الذكاء الاصطناعي يقوم ببرمجة الآلات لتتعلم من تلقاء نفسها باستخدام شبكات عصبية مكوّنة من عدة طبقات، كل طبقة تعالج جزءًا من البيانات وتُرسل النتائج للطبقة التالية.
بدلاً من أن يُخبر المبرمج النظام كيف يقون بفهم البيانات، يتعلم النظام بنفسه عبر تحليل كميات ضخمة من المعلومات المدخلة إليه.
أين يُستخدم؟
– التعرف على الصور: مثل ميزة التعرف على الوجوه في الهواتف.
– الصوتيات: مثل تحويل الكلام إلى نصوص.
– السيارات الذاتية القيادة: لاتخاذ قرارات فورية أثناء القيادة.
علم الروبوتات Robotics
علم الروبوتات هو مجال هندسي يجمع بين الذكاء الاصطناعي والهندسة الميكانيكية والإلكترونيات لتصميم وصناعة الروبوتات التي يمكنها أداء مهام مختلفة بشكل آلي، الروبوتات غالبًا ما تكون مبرمجة لأداء مهام معينة مثل التصنيع، الرعاية الصحية، أو حتى استكشاف الفضاء.
كيف يعمل؟
– يعتمد على مكونات ميكانيكية، إلكترونية، وبرمجية للعمل بشكل منسق.
– يمكن للروبوتات أن تتعلم من التجارب السابقة باستخدام تقنيات مثل تعلم الآلة Machine Learning.
أمثلة:
– روبوتات المصانع.
– الروبوتات الجراحية.
– الروبوتات المستخدمة في الفضاء.
إقرأ أيضاً: تخصصات الذكاء الاصطناعي (AI) دليل التخصصات الكامل 2024
الشبكات العصبية الصناعية Artificial Neural Network
الشبكات العصبية الصناعية هي نظم محاكاة للدماغ البشري تتكون من مجموعة من “الخلايا العصبية” الاصطناعية، هذه الشبكات قادرة على التعلم من البيانات، واكتشاف الأنماط، واتخاذ القرارات بناءً على الخبرات السابقة.
كيف تعمل؟
– تُقسم الشبكة إلى طبقات: طبقة الإدخال (لتلقي البيانات)، طبقات مخفية (لتحليل البيانات)، وطبقة الإخراج (لتقديم النتيجة).
– كل خلية عصبية تتصل ببقية الخلايا عبر روابط تسمح لها بتبادل المعلومات ومعالجة البيانات.
أين تُستخدم؟
– التعرف على الصور.
– الترجمة الآلية.
– تصنيف البيانات.
الخوارزميات Algorithms
الخوارزميات هي مجموعة من الخطوات أو القواعد المنطقية التي تُستخدم لحل مشكلة معينة أو أداء مهمة محددة، يمكن تصورها كإجراءات أو تعليمات منظمة يجب اتباعها لتحقيق هدف معين.
كيف تعمل؟
– تبدأ الخوارزمية بتحديد المدخلات (البيانات) وتنفيذ سلسلة من العمليات عليها للحصول على النتيجة المطلوبة.
– يتم استخدامها في كل شيء من البحث في الإنترنت إلى حل المشكلات الرياضية.
أمثلة:
– خوارزميات البحث مثل خوارزمية “بحث الثنائي” (Binary Search).
– خوارزميات الترتيب مثل “خوارزمية الفقاعات” (Bubble Sort).
الرؤية الحاسوبية Computer vision
الرؤية الحاسوبية هي مجال من مجالات الذكاء الاصطناعي يهدف إلى تمكين الأجهزة من رؤية وفهم العالم بشكل مشابه للبشر، يتضمن ذلك معالجة وتحليل الصور والفيديوهات لاستخراج معلومات مفيدة، مثل التعرف على الوجوه، تحديد الأشياء، أو تصنيف الصور.
كيف تعمل؟
– تعتمد على تقنيات مثل تعلم الآلة والشبكات العصبية لتحليل الصور.
– تُستخدم في مجالات متنوعة مثل القيادة الذاتية الرعاية الصحية والأمن.
أمثلة:
– التعرف على الوجوه في الهواتف.
– تحليل الصور الطبية للكشف عن الأمراض.
الذكاء الاصطناعي التوليدي Generative AI
الذكاء الاصطناعي التوليدي هو فرع من الذكاء الاصطناعي الذي يهدف إلى إنشاء محتوى جديد ومبتكر مثل النصوص، الصور، الصوت، أو الفيديوهات. يعتمد على نماذج تعلم الآلة المتقدمة مثل الشبكات العصبية العميقة لإنشاء محتوى غير موجود مسبقًا لكنه يشبه المحتوى الأصلي.
كيف يعمل؟
– يتم تدريب النماذج على كميات ضخمة من البيانات لإنشاء محتوى جديد مشابه لها.
– يستخدم في مجالات مثل الفن الرقمي، كتابة المحتوى، تصميم الألعاب، وغير ذلك.
أمثلة:
– إنشاء الصور والتصاميم باستخدام DALL·E.
– كتابة نصوص باستخدام ChatGPT.
إقرأ أيضاً: وظائف المستقبل: أهم 10 وظائف الأكثر طلب وربح في المستقبل
التعرف على الصور Image recognition
التعرف على الصور هو تقنية من تقنيات الذكاء الاصطناعي تُستخدم لتحليل وفهم الصور أو الفيديوهات، والهدف منها هو التعرف على العناصر أو الأشياء داخل الصورة مثل الوجوه، السيارات، أو الحيوانات، باستخدام خوارزميات خاصة.
كيف يعمل؟
– يتم تدريب الأنظمة باستخدام بيانات ضخمة من الصور لتعلم كيفية التعرف على الأنماط.
– يشمل تقنيات مثل تعلم الآلة والشبكات العصبية.
أمثلة:
– التعرف على الوجوه في الصور.
– تحليل الصور الطبية للكشف عن الأمراض.
الحوسبة الكمية Quantum computing
الحوسبة الكمية هي نوع من الحوسبة يستخدم المبادئ الفيزيائية للكم لتخزين ومعالجة البيانات، تختلف عن الحوسبة التقليدية في أنها تستخدم “الكيوبتات” بدلاً من البتات، مما يسمح لها بأداء عمليات حسابية معقدة بسرعة أكبر.
كيف تعمل؟
– تعتمد على ظواهر مثل التراكب والتشابك الكمي، التي تمكّن الكيوبتات من تمثيل أكثر من حالة في نفس الوقت.
أمثلة:
– تحسين عمليات البحث في البيانات الكبيرة.
– حل المشكلات المعقدة في مجالات مثل مجال الأدوية والذكاء الاصطناعي.
التعلم المعزز Reinforcement learning
التعلم المعزز هو نوع من تعلم الآلة حيث يتعلم النظام من خلال التفاعل مع بيئته ويكافأ أو يُعاقب بناءً على تصرفاته، الهدف هو أن يتعلم النظام اتخاذ قرارات ذكية تزيد من المكافآت التي يحصل عليها بمرور الوقت.
كيف يعمل؟
– يتخذ النظام قرارات بناءً على التجربة والتفاعل مع البيئة.
– يتعلم من المكافآت أو العقوبات لتحسين أدائه مستقبلاً.
أمثلة:
– تدريب الروبوتات على تنفيذ المهام المختلفة.
– تحسين استراتيجيات الألعاب مثل الشطرنج على سبيل المثال.
التعلم الخاضع للإشراف Supervised learning
التعلم الخاضع للإشراف هو نوع من تعلم الآلة حيث يتعلم النظام من بيانات تحتوي على المدخلات والمخرجات الصحيحة، يتم تدريب النموذج على هذه البيانات “المعلومة” بحيث يمكنه التنبؤ بالنتائج للمواقف الجديدة.
كيف يعمل؟
– يتم تزويد النموذج ببيانات مدخلات (مثل الصور أو النصوص) مع المخرجات الصحيحة.
– بعد التدريب يمكن للنموذج التنبؤ بالنتائج استنادًا إلى الأنماط التي تعلمها.
أمثلة:
– تصنيف البريد الإلكتروني كـ “مهم” أو “غير مهم”.
– التنبؤ بأسعار الأسهم بناءً على بيانات سابقة.
التعلم الغير خاضع للإشراف Unsupervised learning
التعلم الغير خاضع للإشراف هو نوع من تعلم الآلة حيث يتعلم النظام من بيانات غير موسومة (أي لا تحتوي على نتائج صحيحة معروفة) الهدف هو اكتشاف الأنماط أو الهياكل المخفية في البيانات دون الحاجة إلى إشراف بشري.
كيف يعمل؟
– يُستخدم لتحليل مجموعات من البيانات الكبيرة، واكتشاف التكتلات أو الأنماط.
– لا يتطلب بيانات مسبقة تحتوي على مخرجات معروفة.
أمثلة:
– تقسيم العملاء إلى مجموعات وفقًا للسلوك في التسوق (Clustering).
– تقليل الأبعاد (Dimensionality reduction).
في النهاية، يعتبر الذكاء الاصطناعي مجالًا مثيرًا ومتجددًا، ومعرفة المصطلحات الأساسية هي خطوة هامة لفهم كيفية عمل هذه التقنيات التي تغير العالم من حولنا. من خلال تعلم هذه المفاهيم، يمكنك المضي قدمًا في استكشاف التطبيقات العملية للذكاء الاصطناعي والمساهمة في تطويره.
