مقالات

الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي مصطلح انتشر كثيرا هذه الايام في هذه المقالة سوف ندرس ما هو الذكاء الاصطناعي واهم اقسامه ووظائفه في عالم البرمجة والهندسة. يعد الذكاء الاصطناعي فرع من أفرع علم الحاسوب CS بحيث يمكننا من خلاله انشاء ما يسمى ب Intelligent Machine يعني ذلك جعل الآلة لديها القدرة على التعلم والتفكير وأخذ القرارات بناءاً على معلومات محددة يتم ادخالها مسبقاً من وذلك خلال خوارزميات مناسبة لتتمكن من أخذ القرار الصحيح “Best Decision” حتى نستطيع حل مشكلات معينة، من خلال استخدام الذاكرة المتاحة بأفضل الطرق.

يحتوي الذكاء الأصطناعي على عدة مواضيع هامة ومنها:

Computer Vision : أي نظام الرؤية باستخدام جهاز الحاسوب يُعنى ذلك بتمكين جهاز الحاسوب بالإدراك البصري او حتى فهم الاصوات واللغات ليتفاعل ضمن البيئة الموجود بها ليتم التعامل معها.

Intelligent Agent : معنى ال agent (وكيل) ونعني توكيل شيء بقيام بمهمة معينة بحيث يكون هذا الوكيل ذكي عند قيامه بالمهمة (task) محددة في بيئات معينة يمكن لل Agent أن يكون Hardware: مثل الروبوتات او برمجيات Software ونعني بذلك البرمجيات والتطبيقات “الذكية” ومثال على ذلك تطبيق ال (Face App) والذي يعمل باستخدام الذكاء الاصطناعي على اعداد وتكوين الأوجه بعد فترة زمنية محددة.

 Neural Network : الشبكات العصبونية لطالما كان عقل الإنسان المسؤول عن الذكاء والقدرات الفكرية وذلك بسبب احتوائه على الشبكات العصبية (شبكة الخلايا العصبية في الدماغ)، تحتوي الخلايا العصبية على Cell Body التي تعمل كمستقبلات تستقبل الإشارات الكهروكيمائية بحيث تعالج تلك المعلومات بسرعة فائقة ليتم إصدار أمر لأجهزة الجسم الأخرى بما يتناسب مع المعلومات التي تم معالجتها. المحاكاة الآلية قيام الخلايا العصبية بمهامها وذلك من خلال وذلك من خلال مدخلات (Input) واجراء العمليات الحسابية التقنية وفق المدخلات وبناءاً عليه يتم اخراج (output) محددة وتسمى تقنية هذه المحاكاة ب الشبكات العصبية الاصطناعية (Artificial Neural Networks).

Machine Learning : تعلم الآلة من أهم فروع الذكاء الاصطناعي التي تهتم بجعل الآلة قادرة على التعلم، من خلال تزويد الآلة بالمدخلات (input) وكذلك بالمخرجات (output) لاستكشاف أنماط معينة بواسطة خوازميات عدة.

ننتقل الآن الى مقدمة بسيطة في أنواع طرق التعلم:

  • supervised learning (التعلم بإشراف)

وذلك عن طريق ادخال المعلومات الكافية مدخلات-مخرجات-والربط بين المدخلات والمخرجات بالطريقة الصحيحة عبر خوازميات بوقت التعلم بشكل كافي مثل :سيارة جوجل، ذاتية القيادة.

  • Unsupervised learning(التعلم بدون الإشراف)

في هذا النوع من التعلم لا حاجة لربط البيانات معاً باستخدام الخوارزمية، حيث يتم استخدام نهج تكراري من خلال دراسة ومراجعة البيانات والاستنتاج. مثال على ذلك برنامج Airbnb والذي يعمل على تجميع أماكن الإقامة المجاورة لك وتمكنك من حجزها.

  • Semi Supervised learning (شبه المشرف عليه)

ويعد ذلك التعلم مزيج بين ال supervised وال Unsupervised من خلال تدريب الآلة على التميز بين البيانات المصنفة التي تم ادخالها والبيانات غير المصنفة (وجود البيانات وربطها بشكل صحيح لكن تكون بشكل محدود أو غير كافي).

  • Reinforcement learning(التعلم التعزيزي)

يعتمد هذا التعلم على تفاعل الآلة مع البيئة المحيطة والتفاعل معها، والتعلم(القيام بسلوك) باتجاه معين

  • Natural language processing(معالجة اللغات الطبيعية)

وتُعنى بقدرة الآلة على تعلم لغة الإنسان وفهمها وتميزها. من أهم الأمثلة على ذلك هو التعرف على أنماط الكلام, وتصنيف النصوص, والترجمة الآلية, التعرف على الموجات الصوتية وتحويلها إلى الكلمات كما في محركات البحث google وبرامج التحليل الصرفي للتراكيب اللغوية.

  • Deep learning(التعلم العميق)

وهو جزء من ال Machine Learning الذي يُمكن الآلة من القدرة على التعلم ولكن بمستوى متقدم يعمل على دراسة البيانات بشكل أعمق وأكثر تعقيداً فهو الجزء المتحكم بالتفكير.

Turing test (اختبار تورنغ):

يعود أصل تسمية هذا الأختبار إلى عالم الرياضيات (الآن تورنغ) والذي اخترع هذا الاختبار نظراً إلى الجدل الذي يحدث حول ماهّية الذكاء نفسه ومعرفة ما إذا كان البرنامج (الآلة) ذكي أم لا يُعد هذا الاختبار الطريقة لمعرفة ما اذا كان الحاسوب ذكي (البرنامج) وقادر على التفكير ورد الفعل مثل الإنسان بنحو متقن أم لا فإذا لم يستطيع ال evaluator التفريق بين معرفة ما إذا كان يتعامل مع آلة أم إنسان فهذا يعني أن البرنامج ذكي ولديه القدرة على التفكير كالإنسان، عموما لا يشترط بأن تكون العمليات التي قام بها البرنامج مشابهة للعمليات التي تحدث في عقل الإنسان تماماً واستطاع برنامج (يوجين غوستمان) باجتياز هذا الاختبار عام 2014.

عداد : نور عبدالله

تدقيق : نسرين رمضان

مراجعة : م.فوزي الازرق

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

إغلاق
إغلاق