Introduction to Artificial Intelligence (AI)

الذكاء الاصطناعي (AI) هو فرع من فروع علوم الحاسوب يهدف إلى إنشاء آلات قادرة على محاكاة القدرات الذهنية البشرية.
يشمل ذلك التعلم والاستنتاج وحل المشكلات والإدراك الحسي.

بدأ الاهتمام بالذكاء الاصطناعي في منتصف القرن العشرين.
شهدت الخمسينيات ظهور أولى البرامج التي تحاكي بعض القدرات الذهنية، مثل لعب الداما وحل المسائل الرياضية.
في الستينيات والسبعينيات، تباطأ التقدم بسبب محدودية القدرات الحاسوبية وصعوبة تمثيل المعرفة.
شهدت الثمانينيات والتسعينيات عودة الاهتمام بالذكاء الاصطناعي مع ظهور أنظمة الخبيرة والشبكات العصبية.
يشهد العقدان الأخيران تطورًا هائلًا بفضل زيادة القدرات الحاسوبية وتوفر كميات كبيرة من البيانات.

الذكاء الاصطناعي الضيق (Narrow AI): مصمم لأداء مهمة محددة، مثل التعرف على الصور أو التحدث مع العملاء.
الذكاء الاصطناعي العام (General AI): يمتلك قدرات ذهنية مماثلة للإنسان، وقادر على تعلم أي مهمة فكرية.
الذكاء الاصطناعي الفائق (Super AI): يتجاوز القدرات الذهنية للإنسان في جميع المجالات.

تعلم الآلة (Machine Learning): تطوير خوارزميات تسمح للحواسيب بالتعلم من البيانات دون برمجة صريحة.
معالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing): تمكين الحواسيب من فهم اللغة البشرية والتفاعل معها.
الرؤية الحاسوبية (Computer Vision): تمكين الحواسيب من التعرف على الصور والفيديو وتفسيرها.
الروبوتات (Robotics): تصميم وتصنيع الروبوتات القادرة على أداء مهام مختلفة بشكل مستقل.
أنظمة الخبيرة (Expert Systems): برامج حاسوبية تحاكي قدرات الخبراء في مجال معين لاتخاذ القرارات.

الرعاية الصحية: تشخيص الأمراض، تطوير الأدوية، تقديم الرعاية الشخصية.
التعليم: تخصيص تجربة التعلم، تقديم الدعم للطلاب، تقييم الأداء.
النقل: تطوير السيارات ذاتية القيادة، تحسين إدارة حركة المرور، تحسين الخدمات اللوجستية.
التمويل: كشف الاحتيال، إدارة المخاطر، تقديم المشورة الاستثمارية.
التصنيع: أتمتة العمليات، تحسين جودة المنتج، صيانة المعدات.
خدمة العملاء: روبوتات الدردشة، مراكز الاتصال الآلية، تقديم الدعم الفني.
الأمن: المراقبة بالكاميرات، كشف التهديدات، تحليل البيانات الأمنية.
الزراعة: تحسين إدارة المحاصيل، استخدام المبيدات بكفاءة، حصاد آلي.

التعلم الخاضع للإشراف (Supervised Learning): تدريب النموذج على بيانات مصنفة مسبقًا.
التعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning): ترك النموذج يستكشف البيانات غير المصنفة للعثور على الأنماط.
التعلم المعزز (Reinforcement Learning): تدريب النموذج على اتخاذ القرارات بناءً على المكافآت والعقوبات.
الشبكات العصبية الاصطناعية (Artificial Neural Networks): نماذج حاسوبية مستوحاة من بنية الدماغ البشري.
التعلم العميق (Deep Learning): شبكات عصبية اصطناعية ذات طبقات متعددة قادرة على تعلم تمثيلات معقدة للبيانات.

التحيز في البيانات: قد يؤدي تدريب النماذج على بيانات متحيزة إلى نتائج غير عادلة.
الخصوصية: جمع واستخدام البيانات الشخصية يثير مخاوف بشأن الخصوصية.
الأمن: يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لأغراض ضارة، مثل تطوير الأسلحة الذكية.
البطالة: قد يؤدي الأتمتة إلى فقدان الوظائف في بعض الصناعات.
المسؤولية: تحديد المسؤولية عن الأخطاء التي ترتكبها أنظمة الذكاء الاصطناعي.
الشفافية: صعوبة فهم كيفية اتخاذ أنظمة الذكاء الاصطناعي القرارات.