الذكاء الاصطناعي

Study Notes

الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي (AI) هو مجموعة من النظريات والتقنيات التي تهدف إلى إنشاء آلات قادرة على محاكاة الذكاء البشري.
مجال الذكاء الاصطناعي مرتبط بالرياضيات وعلوم الإدراك، ويعتمد على تخصصات مثل علم الأعصاب الحاسوبي (الذي ألهم الشبكات العصبية الاصطناعية) والإحصاء والجبر الخطي.
يهدف الذكاء الاصطناعي إلى حل المشكلات المعقدة منطقياً أو خوارزمياً.
يشمل الذكاء الاصطناعي، في اللغة الشائعة، الأجهزة التي تحاكي أو تحل محل الإنسان في بعض مهام وظائفه الإدراكية.
تشمل تطبيقات الذكاء الاصطناعي محركات البحث ونظم التوصية والمساعدة في التشخيص الطبي وفهم اللغة الطبيعية والسيارات ذاتية القيادة والروبوتات الدردشة وأدوات إنشاء الصور وأدوات اتخاذ القرار الآلي والبرامج التنافسية في ألعاب الاستراتيجية وبعض شخصيات ألعاب الفيديو غير اللاعبة (NPCs).
منذ ظهور مفهوم الذكاء الاصطناعي، أثارت أهدافه وتحدياته وتطوره العديد من التفسيرات والأوهام والمخاوف، التي وجدت طريقها إلى روايات و أفلام الخيال العلمي والمقالات الفلسفية وكذلك بين الاقتصاديين.
صاغ جون مكارثي مصطلح "الذكاء الاصطناعي" (AI)، وعرّفه بأنه: "علم وهندسة إنشاء آلات ذكية، خاصة برامج الكمبيوتر الذكية. ترتبط هذه المهمة بالمهمة المشابهة المتمثلة في استخدام أجهزة الكمبيوتر لفهم الذكاء البشري، ولكن لا ينبغي أن يقتصر الذكاء الاصطناعي على الأساليب التي يمكن ملاحظتها بيولوجيًا".
يرى مارفن مينسكي، أحد مؤسسي الذكاء الاصطناعي، أن الذكاء الاصطناعي هو "إنشاء برامج كمبيوتر تؤدي مهام تُنجز حاليًا بشكل أفضل من قبل البشر لأنها تتطلب عمليات عقلية عالية المستوى مثل: التعلم الحسي، وتنظيم الذاكرة، والتفكير النقدي".
هذا التعريف يدمج الجانب "الاصطناعي" لأجهزة الكمبيوتر والعمليات الحاسوبية مع الجوانب "الذكية" لمحاكاة السلوك البشري، بما في ذلك التفكير والتعلم.
يُلاحظ التعُلم في ألعاب، وممارسة الرياضيات، وفهم اللغة الطبيعية، والتصور البصري (تفسير الصور والمشاهد)، والسمعي (فهم اللغة المنطوقة)، أو من خلال أجهزة استشعار أخرى، في السيطرة على الروبوتات في بيئة غير معروفة أو عدائية.
قبل عام 2000، كانت هناك تعريفات أخرى أقرب إلى تعريف مينسكي، لكنها تختلف في نقطتين أساسيتين:

التعلم الآلي والتعلم العميق

غالبًا ما يخلط الجمهور بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (Machine Learning) والتعلم العميق (Deep Learning).
هذه المفاهيم الثلاثة مختلفة ولكنها متداخلة.
يشمل الذكاء الاصطناعي التعلم الآلي، الذي يشمل بدوره التعلم العميق.
غالبًا ما تدخل التصنيفات الآتية في تعريفات الذكاء الاصطناعي:

تصنيف الذكاء الاصطناعي

يمكن تصنيف الذكاء الاصطناعي من خلال عائلات الخوارزميات أو النماذج النظرية، أو القدرات المعرفية المستنسخة، أو الوظائف التي تؤديها.
يمكن تصنيف تطبيقات الذكاء الاصطناعي بناءً على القطاع الاجتماعي الاقتصادي أو الوظائف التي تمارسها في ذلك القطاع.
التعلم الآلي هو تمكين النموذج من تعلم كيفية تنفيذ مهمة بدلاً من تحديد كيفية تنفيذها بشكل دقيق.
يحتوي النموذج على معلمات يتم ضبط قيمها طوال عملية التعلم.
تتمكن طريقة انتشار التدرج من اكتشاف مدى مساهمة كل معلمة في إجابة صحيحة أو خطأ للنموذج، ويمكنها ضبطها وفقًا لذلك.
يتطلب التعلم الآلي وسيلة لتقييم جودة الإجابات التي يقدمها النموذج.
توجد أهم طرق التعلم في:

الشبكات العصبية الاصطناعية

مستوحاة الشبكات العصبية الاصطناعية من عمل الدماغ البشري.
تُربط الخلايا العصبية بشكل عام بخلايا عصبية أخرى على شكل إدخال وإخراج.
تعمل خلايا الإدخال، عندما تُفعّل، مثل المشاركة في تصويت مُرجّح لتحديد ما إذا كان يجب تنشيط خلية عصبية وسيطة ونقل إشارة إلى خلايا الإخراج.
في الواقع، بالنسبة إلى النظير الاصطناعي، تكون "خلايا الإدخال" مجرد أرقام وتكون أوزان "التصويت المُرجّح" هي معلمات يتم ضبطها أثناء التعلم.
باستثناء وظيفة التنشيط، لا تقوم الشبكات العصبية الاصطناعية عمليًا إلا بإجراء عمليات إضافات وضربات مصفوفات، مما يجعلها أسرع.

Description

هذا الاختبار يتناول مفهوم الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته المختلفة. سنتناول الجوانب النظرية والتطبيقية للذكاء الاصطناعي وكيفية تاثيره على المستقبل. هل أنت مستعد لاختبار معرفتك في هذا المجال المتطور؟