أنواع الذكاء الاصطناعي
أنواع الذكاء الاصطناعي
يُعرَّف الذكاء الاصطناعي بأنه جهاز رقمي (كمبيوتر ، روبوت ، إلخ) يحاكي القدرات البشرية والذكاء ، في أداء المهام المتعلقة بالبشر ، والتفكير والتعلم من التجارب السابقة ، من خلال اتباع مهارات جمع المعلومات وسرعة المعالجة وسعة التخزين. التوفر
الذكاء الاصطناعي التفاعلي
من أهم الأمثلة على الذكاء الاصطناعي التفاعلي لعبة الشطرنج مع أجهزة الكمبيوتر ، وهي نوع لا يحتاج إلى معلومات وذاكرة مخزنة ، ولا يستخدم الخبرة السابقة لاتخاذ القرارات الحالية ، بل يعتمد بالدرجة الأولى على رد فعل الطرف الآخر ، يتصرف وفق لرد فعل الطرف الآخر ، هذا النوع من العمل هو تحسين قدرة نظام الذكاء الاصطناعي ، في كل مرة تواجه نفس الموقف ، ستقوم بنفس رد الفعل
الذكاء الاصطناعي المتعلق بالذاكرة المحدودة
تعتبر السيارات ذاتية القيادة من أهم الأمثلة من هذا النوع لأنها تتعرف وتخزن عوامل مثل: حركة واتجاه وسرعة السيارات الأخرى لإضافتها إلى معلوماتها السابقة مثل: (إشارات المرور ، إشارات المرور ، .. .) ، والعمل على هذه المعرفة. القاعدة المعرفية ، أي أنها تتذكر الخبرة السابقة وتدرك من خلالها كيفية مواجهة الوضع الحالي
الذكاء الاصطناعي (نظرية العقل)
أُطلق على هذا النوع اسم نظرية العقل لشرح مدى الفجوة بين الآلات الموجودة والآلات التي يطمح العلماء إلى بنائها في المستقبل ، وهي آلات أكثر تقدمًا من الآلات الموجودة.
الذكاء الاصطناعي المتعلق بالوعي الذاتي
يُتوقع أن يكون هذا النوع امتدادًا لنظرية العقل ، حيث يُفترض أن الآلات ستكون قادرة على إدراك نفسها ، ومعرفة مشاعرها وحالاتها الداخلية ، ولديها أيضًا القدرة على فهم مشاعر الآخرين والتنبؤ بها ، و يعتبر هذا النوع هو المرحلة النهائية التي سيصل إليها علم الذكاء الاصطناعي.
اللبنات الأساسية للذكاء الاصطناعي
فيما يلي شرح للمكونات التي يتكون منها الذكاء الاصطناعي ويستخدمه
التعلم: يجب أن يكون هناك شكل واحد أو أكثر من أشكال الذكاء الاصطناعي ، مثل: التعلم عن طريق التجربة والخطأ ، والتعلم ببساطة عن طريق حفظ العناصر والتفاصيل ، والتعلم من خلال التجربة السابقة.
المنطق: تطبيق المنطق في الذكاء الاصطناعي للاستدلال واستخراج العلامات والمؤشرات المناسبة من الموقف.
حل المشكلات: إمكانية تطبيق الذكاء الاصطناعي على بعض الإجراءات الممكنة للوصول إلى هدف أو حل محدد مسبقًا لحالة معينة.
المعرفة: تشمل المعرفة القدرة على الإدراك من خلال فحص البيئة المحيطة باستخدام الأجهزة الحسية وأجهزة الاستشعار التي تحلل الوضع المحيط.
اللغة: يتم تعريف اللغة على أنها نظام ومجموعة من الرموز ذات المعنى ، وهي وحدات لغوية تمثل اصطلاحات معينة.
الفرق بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
يُعرَّف الذكاء الاصطناعي بأنه قدرة أجهزة الكمبيوتر على أداء الإجراءات المطلوبة عادةً من البشر ، أثناء التعلم الآلي (الآلة
إنها طريقة محددة لتطبيق الذكاء الاصطناعي ، أي أن الذكاء الاصطناعي مفهوم ، والتعلم الآلي عملية ، والتعلم الآلي ينتمي إلى طريقة تطبيق الذكاء الاصطناعي.
مصطلح الذكاء الاصطناعي
أصبح الذكاء الاصطناعي مصطلحًا شاملاً للتطبيقات التي تؤدي مهامًا معقدة كانت تتطلب في السابق مدخلات بشرية ، مثل التواصل مع العملاء عبر الإنترنت أو لعب الشطرنج. غالبًا ما يستخدم المصطلح بالتبادل مع الحقول الفرعية الخاصة به ، والتي تشمل التعلم الآلي والتعلم العميق. ومع ذلك ، هناك اختلافات بينهما. على سبيل المثال ، يركز التعلم الآلي على إنشاء أنظمة يمكنها تعلم أو تحسين أدائها بناءً على البيانات التي يستخدمونها. من المهم أن نلاحظ أنه في حين أن كل التعلم الآلي هو ذكاء اصطناعي ، إلا أنه ليس كل الذكاء الاصطناعي هو التعلم الآلي.
للحصول على قيمة كاملة من الذكاء الاصطناعي ، تستثمر العديد من الشركات بكثافة في فرق علوم البيانات. علم البيانات هو مجال متعدد التخصصات يستخدم الأساليب العلمية وغيرها لاستخراج القيمة من البيانات ، والجمع بين المهارات من مجالات مثل الإحصاء وعلوم الكمبيوتر مع المعرفة العلمية لتحليل البيانات التي تم جمعها من مصادر متعددة.
الذكاء الاصطناعي والمطورين
يستخدم المطورون الذكاء الاصطناعي لأداء المهام التي يتم إجراؤها يدويًا بشكل أكثر كفاءة ، والتواصل مع العملاء ، وتحديد الأنماط ، وحل المشكلات. لبدء استخدام الذكاء الاصطناعي ، يجب أن يتمتع المطورون بخلفية في الرياضيات وأن يكونوا على دراية بالخوارزميات.
عند البدء في إنشاء تطبيقات باستخدام الذكاء الاصطناعي ، من المفيد أن تبدأ صغيرًا. من خلال بناء مشروع بسيط نسبيًا ، مثل لعبة تيك تاك تو ، ستتعلم أساسيات الذكاء الاصطناعي. التعلم بالممارسة طريقة رائعة لتحسين أي مهارة ، والذكاء الاصطناعي ليس استثناءً. بمجرد الانتهاء بنجاح من مشروع صغير أو أكثر ، لا يوجد حد للمكان الذي يمكن للذكاء الاصطناعي أن يأخذك إليه.