تصميم معمارية الذكاء الاصطناعي
مفهوم الذكاء الاصطناعي
الخوارزمية
الخوارزمية هي سلسلة من العمليات والقواعد الرياضية المستخدمة لحل مشكلة أو تحليل مجموعة من البيانات. إنه مثل مخطط انسيابي يحتوي على إرشادات خطوة بخطوة للسؤال المطروح ، ولكنه مكتوب في الرياضيات ورمز البرمجة. قد تصف الخوارزمية كيفية تحديد ما إذا كان الحيوان الأليف قطة أو كلبًا أو سمكة أو طائرًا أو سحلية. قد تصف خوارزمية أخرى أكثر تعقيدًا كيفية التعرف على اللغة المكتوبة أو المنطوقة ، وتحليل كلماتها ، وترجمتها إلى لغات مختلفة ، ثم التحقق من دقة الترجمة.
التعلم الالي
التعلم الآلي (ML) هو أسلوب ذكاء اصطناعي يستخدم خوارزميات رياضية لإنشاء نماذج تنبؤية. تُستخدم الخوارزميات لتحليل حقول البيانات واستخدام الأنماط الموجودة فيها “للتعلم” من تلك البيانات لإنشاء نموذج. تُستخدم هذه النماذج بعد ذلك لإجراء تنبؤات أو اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن البيانات الجديدة.
يتم التحقق من صحة النماذج التنبؤية مقابل البيانات المعروفة ، ويتم قياسها وفقًا لمقاييس أداء محددة لسيناريوهات أعمال محددة ، ثم ضبطها حسب الحاجة. تسمى عملية التعلم والتحقق هذه التدريب. تتحسن نماذج التعلم الآلي بمرور الوقت من خلال إعادة التدريب المنتظم.
تعلم عميق
التعلم العميق هو نوع من التعلم الآلي الذي يحدد ما إذا كانت تنبؤاته دقيقة أم لا. كما أنه يستخدم الخوارزميات لتحليل البيانات ، ولكن على نطاق أوسع بكثير من التعلم الآلي.
يستخدم التعلم العميق شبكات عصبية اصطناعية تتكون من طبقات متعددة من الخوارزميات. تنظر كل طبقة في البيانات الواردة ، وتقوم بإجراء تحليل خاص بها ، وتنتج مخرجات يمكن للطبقات الأخرى فهمها. ثم يتم تمرير هذا الإخراج إلى الطبقة التالية ، حيث تقوم الخوارزميات المختلفة بالتحليل الخاص بها ، وهكذا.
تحتوي كل شبكة عصبية على طبقات عديدة ، وأحيانًا شبكات عصبية متعددة – ويمكن للآلة أن تتعلم من خلال معالجة بياناتها الخاصة. يتطلب هذا المزيد من البيانات وقوة حوسبة أكبر من التعلم الآلي.
إنسان آلي
الروبوت هو برنامج آلي مصمم لأداء مهمة محددة. فكر في الأمر كإنسان آلي بدون جسد. كانت الروبوتات المبكرة بسيطة نسبيًا ، حيث كانت تتعامل مع المهام المتكررة وذات الحجم الكبير باستخدام منطق خوارزمي بسيط نسبيًا. مثال على ذلك هو ملفات تعريف الارتباط التي تستخدمها محركات البحث لاكتشاف محتوى الويب وفهرسته تلقائيًا.
أصبحت الروبوتات متطورة بشكل متزايد ، حيث تستخدم الذكاء الاصطناعي وتقنيات أخرى لمحاكاة الأنشطة البشرية واتخاذ القرارات ، غالبًا أثناء التفاعل المباشر مع البشر من خلال النص أو حتى الصوت. تشمل الأمثلة الروبوتات التي يمكنها إجراء حجوزات العشاء ، وروبوتات الدردشة (أو الذكاء الاصطناعي للمحادثة) التي تسهل تفاعلات خدمة العملاء ، والروبوتات الاجتماعية التي تبث الأخبار العاجلة أو البيانات العلمية إلى مواقع التواصل الاجتماعي.
تقدم Microsoft Azure Bot Service ، وهي خدمة مُدارة مصممة لتطوير الروبوت على مستوى المؤسسات.
نظام الحكم الذاتي
تعد الأنظمة المستقلة جزءًا من فئة جديدة ومتنامية تتجاوز الأتمتة الأساسية. بدلاً من أداء مهام محددة بشكل متكرر مع تغيير بسيط أو بدون تغيير (مثل الروبوت) ، تجلب الأنظمة المستقلة الذكاء إلى الآلات ، مما يسمح لها بالتكيف مع البيئات المتغيرة لتحقيق الأهداف المرجوة.
تستخدم المباني الذكية أنظمة مستقلة للتحكم التلقائي في العمليات مثل الإضاءة والتهوية وتكييف الهواء والأمن. المثال الأكثر تعقيدًا هو روبوت موجه ذاتيًا يستكشف عمودًا منجمًا منهارًا لرسم خريطة كاملة لداخله ، وتحديد أقسام الصوت الهيكلية ، وتحليل هواء التنفس ، واكتشاف علامات عمال المناجم المحاصرين في حاجة إلى الإنقاذ – كل ذلك بدون مراقبة في الوقت الفعلي لجهاز التحكم عن بعد البشري ..
نوع المخطط المتقدم
الذكاء الاصطناعي المُبنى مسبقًا
الذكاء الاصطناعي المدمج مسبقًا هو بالضبط ما تبدو عليه نماذج وخدمات وواجهات برمجة تطبيقات الذكاء الاصطناعي الجاهزة للاستخدام. تساعدك هذه على إضافة ذكاء إلى التطبيقات ومواقع الويب والعمليات دون جمع البيانات ثم بناء النماذج والتدريب عليها ونشرها.
قد يكون أحد الأمثلة على الذكاء الاصطناعي الذي تم إنشاؤه مسبقًا نموذجًا تم اختباره مسبقًا ويمكن دمجه كما هو أو استخدامه لتوفير الأساس لمزيد من التدريب المخصص. مثال آخر هو خدمة API المستندة إلى مجموعة النظراء والتي يمكن استدعاؤها حسب الرغبة لمعالجة اللغة الطبيعية بالطريقة المرغوبة
AI مخصص
في حين أن الذكاء الاصطناعي المبني مسبقًا مفيد (ومرن بشكل متزايد) ، ربما تكون أفضل طريقة للحصول على ما تريده من الذكاء الاصطناعي هي بناء نظام بنفسك. من الواضح أن هذا موضوع عميق ومعقد للغاية ، لكن دعنا نلقي نظرة على بعض المفاهيم الأساسية التي تتجاوز ما غطيناه للتو.
لغة الكود
يتمثل المفهوم الأساسي للذكاء الاصطناعي في استخدام الخوارزميات لتحليل البيانات وإنشاء نماذج لوصف (أو تسجيل) البيانات بطريقة مفيدة. تتم كتابة الخوارزميات في رمز بواسطة المطورين وعلماء البيانات (وأحيانًا بواسطة خوارزميات أخرى). لغتا البرمجة الأكثر شيوعًا لتطوير الذكاء الاصطناعي هما Python و R.
Python هي لغة برمجة عالية المستوى للأغراض العامة. يحتوي على بناء جملة سهل التعلم مع التركيز على قابلية القراءة. لا توجد خطوات تجميع. تمتلك Python مكتبة قياسية ضخمة ، ولكنها تدعم أيضًا القدرة على إضافة وحدات وحزم. هذا يشجع الوحدات ويسمح لك بتوسيع الوظائف عند الحاجة. هناك نظام بيئي كبير ومتزايد من المكتبات الذكية