‎⁨ذكاء اصطناعي 1-4⁩-تم التحرير.pdf

‫مقدمة عن الذكاء االصطناع‬ ‫مقدمة‪:‬‬ ‫ً‬ ‫تاريخيا نستطيع أن نقول إن جذور الذكاء االصطناع تعو...

‫مقدمة عن الذكاء االصطناع‬ ‫مقدمة‪:‬‬ ‫ً‬ ‫تاريخيا نستطيع أن نقول إن جذور الذكاء االصطناع تعود إىل منتصف القرن الماض وصاحب تطوره تطور‬ ‫◼‬ ‫الحواسيب‪ ،‬حيث اثي مدى قدرة اآلالت عىل القيام ببعض األعمال الت يقوم بها ر‬ ‫البش والقدرة عىل‬ ‫الترصف والتفكي بناء عىل مجموعة من البيانات‪.‬إىل أن وصل إىل االنتشار الواسع الذي نشهده اليوم ف‬ ‫شت المجاالت‪.‬‬ ‫‪5‬‬  ‫مقدمة عن الذكاء االصطناع‬ ‫مفهوم الذكاء‪:‬‬ ‫ّ‬ ‫ّ‬ ‫ّ‬ ‫◼ الذكاء هو مستوى كفاءة الفرد الفكرية والت تتشكل من مجموعة من المهارات الت تمكن الفرد من‬ ‫حل المشكالت واكتساب المعارف الجديدة‪.‬‬‫استخدامها ف ّ‬ ‫القدرة عىل القيام بعملية التفكي‬ ‫◼‬ ‫ّ‬ ‫القدرة عىل عملية التعلم‪.‬‬ ‫◼‬ ‫ّ‬ ‫الحياتية الجديدة‪.‬‬ ‫ّ‬ ‫العقىل مع المواقف والمشاكل‬ ‫ّ‬ ‫التكيف‬ ‫القدرة عىل‬ ‫◼‬ ‫حل المشكالت الحاضة‪.‬‬‫القدرة عىل توظيف الخيات السابقة واالستفادة منها ف ّ‬ ‫ر‬ ‫◼‬ ‫يتعرض لها الفرد‪.‬‬ ‫ّ‬ ‫المستقبلية الت من الممكن أن ّ‬ ‫تنبؤ وتوقع المشكالت‬ ‫◼‬ ‫‪6‬‬  ‫تعريف الذكاء االصطناع‬ ‫للذكاء االصطناع عدة تعريفات منها‪:‬‬ ‫لبشي وقدراته‬‫هو أحد مجاالت الحاسب اآلىل واستخداماته يعت بتطوير برامج وتطبيقات تحاك السلوك ا ر‬ ‫◼‬ ‫المعرفية والعقلية‪ ،‬وي هدف إىل فهم العمليات الذهنية المعقدة الت يقوم بها العقل ر‬ ‫البشي وترجمتها إىل‬ ‫عالقات منطقية وعمليات حاسوبية تعمل عىل حل المشاكل المعقدة بدقة وكفاءة ورسعة‪.‬‬ ‫قدرة اآللة عىل الترصف مثل ر‬ ‫البش أو القيام بأفعال تتطلب ذكاء بناء عىل أنظمة برامجية حاسوبية‬ ‫◼‬ ‫تستخدم تقنيات قادرة عىل جمع البيانات وتحليلها واستخدامها للترصف والتنبؤ واتخاذ القرار واختيار‬ ‫أفضل الحلول للمشاكل بكفاءة ورسعة عالية‪.‬‬ ‫بناء برمجيات وتطبيقات حاسوبية قادرة عىل أداء سلوكيات توصف بالذكاء عند قيام اإلنسان بها وقدرة‬ ‫◼‬ ‫اآللة عىل القيام بالمهام الت تحتاج إىل الذكاء ر‬ ‫البشي عند أدائها مما يجعل اآللة أكي ذكاء وأكي فائدة ‪.‬‬ ‫‪7‬‬  ‫أهمية الذكاء االصطناع‬ ‫مقدمة‪:‬‬ ‫ُ‬ ‫يعد الذكاء االصطناع من أهم التقنيات الحديثة الت تسهم بشكل ملحوظ ف التطور التقت الشي ع وزيادة‬ ‫◼‬ ‫ً‬ ‫ً‬ ‫فرص االبتكار والنمو ف مختلف المجاالت‪ ،‬ويؤدي الذكاء االصطناع دورا مهما ف رفع الجودة وزيادة‬ ‫اإلمكانات وكفاءة األعمال وتحسي اإلنتاجية‪ ،‬ومع االنتشار الواسع لتقنيات الذكاء االصطناع وكية‬ ‫الحديث عن قدراتها‪ ،‬إال أنها ما زالت محفوفة بالغموض أو المبالغة الت قد ترفع مستوى التوقعات وتكون‬ ‫صورة غي واقعية‪ ،‬وهذا يجعل فهم الذكاء االصطناع وتقنياته وحقيقة إمكاناته غي واضحة المعالم لدى‬ ‫كثي من متخذي القرار أو التنفيذيي ف القطاعات الحكومية والخاصة‪.‬‬ ‫‪8‬‬  ‫تابع ‪ -‬أهمية الذكاء االصطناع‬ ‫الخيات ر‬ ‫البشية المياكمة بنقلها إىل اآلالت الذكية‪.‬‬ ‫‪ -1‬يسهم الذكاء االصطناع ف المحافظة عىل ر‬ ‫‪ -2‬بسبب الذكاء االصطناع يتمكن االنسان من استخدام اللغة االنسانية ف التعامل مع اآلالت عوضا عن لغات‬ ‫اليمجة الحاسوبية‪ ،‬مما يجعل اآلالت واستخدامها ف متناول كل ررسائح المجتمع‪ ،‬حت من ذوي االحتياجات‬ ‫ر‬ ‫الخيات والمختصي ف مجال التكنولوجيا‬ ‫ر‬ ‫الخاصة بعد أن كان التعامل مع اآلالت المتقدمة حكرا عىل ذوي‬ ‫واليمجة‪.‬‬ ‫ر‬ ‫‪9‬‬  ‫تابع ‪ -‬أهمية الذكاء االصطناع‬ ‫‪ -3‬يؤدى الذكاء االصطناع دورا مهما ف كثي من الميادين الحساسة كالمساعدة ف تشخيص األمراض ووصف‬ ‫األدوية‪ ،‬واالستشارات القانونية والمهنية‪ ،‬والتعليم التفاعىل‪ ،‬والمجاالت األمنية والعسكرية‪ ،‬باإلضافة إىل‬ ‫المجاالت الحياتية األخرى الت أصبح الذكاء االصطناع جزءا أساسيا فيها‪.‬‬ ‫‪10‬‬  ‫تابع ‪ -‬أهمية الذكاء االصطناع‬ ‫‪ -4‬تخفف اآلالت الذكية عن االنسان الكثي من المخاطر والضغوطات النفسية‪ ،‬وتجعله يركز عىل أشياء أكي‬ ‫أهمية وأكي إنسانية‪ ،‬ويكون ذلك بتوظيف اآلالت للقيام باألعمال الشاقة والخطرة‪ ،‬كما سيكون لهذه اآلالت‬ ‫دور فعال ف الميادين الت تتضمن تفاصيل كثية تتسم بالتعقيد‪ ،‬والت تحتاج إىل تركي عقىل متعب وحضور‬ ‫ذهت متواصل وقرارات حساسة ورسيعة ال تحتمل التأخي أو الخطأ‪.‬‬ ‫‪11‬‬  ‫تابع ‪ -‬أهمية الذكاء االصطناع‬ ‫‪ -5‬الذكاء االصطناع قد يكون أكي قدرة عىل البحوث العلمية‪ ،‬ويسهل الوصول إىل مزيد من االكتشافات وبالتاىل‬ ‫يعد عامال مهما ف زيادة تسارع النمو والتطور ف الميادين العلمية كافة‪.‬‬ ‫‪ -6‬يعود الذكاء االصطناع بالنفع عىل اإلنسان ف العديد من الجوانب والمجاالت‪ ،‬من خالل قيام الحاسب اآلىل‬ ‫البشي‪ ،‬بحيث يصبح لدي الحاسوب المقدرة عىل حل المشكالت‬ ‫بمحاكاة عمليات الذكاء الت تتم داخل العقل ر‬ ‫المعقدة واتخاذ قرارات رسيعة ‪ ،‬بأسلوب منطق وبتفكي العقل ر‬ ‫البشي نفسه‪.‬‬ ‫‪12‬‬  ‫أنواع الذكاء االصطناع‬ ‫يمكن تقسيم أنواع الذكاء االصطناع وفق ما يتمتع به من قدرات إىل ثالث أنواع رئيسية تبدأ من رد الفعل‬ ‫▪‬ ‫البسيط إىل االدراك والتفاعل الذات‪ ،‬وذلك عىل النحو التاىل‪:‬‬ ‫‪ -1‬الذكاء االصطناع الضيق أو الضعيف ‪:Narrow AI Or Weak AI‬‬ ‫ويعتي‬ ‫ر‬ ‫هو من أبسط أشكال الذكاء االصطناع‪ ،‬وتتم برمجته للقيام بوظائف معينة داخل بيئة محددة‪،‬‬ ‫▪‬ ‫ترصفه بميلة ردة فعل عىل موقف معي‪ ،‬وال يمكن له العمل إال ف ظروف البيئة المحيطة المحددة‬ ‫والخاصة به‪.‬‬ ‫يتم تصميمه ألداء مهمة محددة أو مجموعة محددة من المهام‪.‬‬ ‫▪‬ ‫‪13‬‬  ‫تابع ‪ -‬أنواع الذكاء االصطناع‬ ‫‪ -2‬الذكاء االصطناع القوي أو العام ‪:General AI Or Strong AI‬‬ ‫الخيات من المواقف الت يكتسبها‪ ،‬والت تؤهله‬ ‫ويمتاز بالقدرة عىل جمع المعلومات وتحليلها‪ ،‬وعىل مراكمة ر‬ ‫▪‬ ‫ألن يتخذ قرارات مستقلة وذكية‪.‬‬ ‫يمتلك قدرة عىل فهم وتعلم أي مهمة يمكن للعقل ر‬ ‫البشي القيام بها‪.‬‬ ‫▪‬ ‫ مثال‪ :‬روبوتات الدردشة الفورية‪ ،‬والسيارات ذاتية القادية‪.‬‬ ‫‪14‬‬  ‫تابع ‪ -‬أنواع الذكاء االصطناع‬ ‫‪ -3‬الذكاء االصطناع الخارق ‪Super Artificial Intelligence‬‬ ‫الزالت أنواع الذكاء االصطناع من هذا النوع قيد التجارب والتطوير وتسع إىل محاكاة اإلنسان‪.‬‬ ‫▪‬ ‫البش ف جميع المجاالت‪ ،‬بما ف ذلك اإلبداع‪ ،‬وحل المشكالت‪ ،‬وصنع‬ ‫يمثل مستوى من الذكاء يتجاوز ذكاء ر‬ ‫▪‬ ‫القرار‪ ،‬ويمكن التميي بي نمطي اساسيي منها‪:‬‬ ‫البشية‪ ،‬واالنفعاالت الت تؤثر ف سلوك ر‬ ‫البش ويملك قدرة محدودة عىل‬ ‫ األول يحاول فهم االفكار ر‬ ‫التفاعل االجتماع‪.‬‬ ‫ والثات هو نموذج لنظرية العقل‪ ،‬حيث تستطيع هذه النماذج التعبي عن حالتها الداخلية‪ ،‬وأن تتنبأ‬ ‫بمشاعر اآلخرين ومواقفهم‪ ،‬وأن تتفاعل معها‪ ،‬إنها الجيل المقبل والمتوقع ان يتم تطوير اآلالت‬ ‫وتطبيقات فائقة الذكاء‪.‬‬ ‫‪15‬‬  ‫عالقة الذكاء االصطناع بالعلوم األخرى‬ ‫علم الحاسوب والهندسة‪:‬‬ ‫التحول من النظريات إىل التطبيق العمىل‪.‬‬ ‫▪‬ ‫التحكم ‪ -‬دراسة البيئة المحيطة والترصف بناء عىل المعطيات من البيئة المحيطة – النمذجة – الروبوتات‪.‬‬ ‫▪‬ ‫الرياضيات‪:‬‬ ‫المنطق – االحتماالت – تحليل البيانات‪.‬‬ ‫▪‬ ‫علم النفس‪:‬‬ ‫البشي ‪ -‬المنطق – االستدالل واالدراك – التحليل والترصف ر‬ ‫البشية‬ ‫البش ‪ -‬محاكاة التفكي ر‬ ‫طريقة تفكي ر‬ ‫▪‬ ‫بناء البيئة المحيطة‪.‬‬ ‫علم االحياء‪:‬‬ ‫االعصاب – الجينات ‪ -‬الحواس ر‬ ‫البشية‬ ‫▪‬ ‫علم اللغويات‪:‬‬ ‫معالجة اللغات الطبيعية‪.‬‬ ‫▪‬ ‫‪16‬‬ ‫خصائص الذكاء االصطناع‬ ‫من خصائص الذكاء االصطناع ما يىل‪:‬‬ ‫التفكي واإلدراك‪.‬‬ ‫◼‬ ‫اكتساب المعرفة‪.‬‬ ‫◼‬ ‫التعلم‪.‬‬ ‫◼‬ ‫الخيات السابقة لحل المشكالت‪.‬‬ ‫استخدام ر‬ ‫◼‬ ‫التعامل مع المواقف الغامضة مع غياب المعطيات والبيانات‪.‬‬ ‫◼‬ ‫التنبؤ بناء عىل فهم المعطيات‪.‬‬ ‫◼‬ ‫اإلبداع وفهم األمور المرئية وإدراكها‪.‬‬ ‫◼‬ ‫‪5‬‬  ‫ز‬ ‫مميات الذكاء االصطناع‬ ‫ز‬ ‫المميات ه كالتال‪:‬‬ ‫ز‬ ‫يتمي الذكاء االصطناع بمجموعة من‬ ‫◼‬ ‫‪ -1‬إمكانية تمثيل المعرفة (‪:)Knowledge representation‬‬ ‫اليامج االحصائية تحتوي عىل أسلوب لتمثيل المعلومات اذ تستخدم‬ ‫برامج الذكاء االصطناع عىل عكس ر‬ ‫◼‬ ‫هيكلة خاصة لوصف المعرفة‪ ،‬وهذه الهيكلة تتضمن الحقائق ‪ facts‬والعالقات ز‬ ‫بي هذه الحقائق‬ ‫‪ relationship‬والقواعد الت تربط هذه العالقات ‪....‬إلخ‪.‬‬ ‫أكي قدر ممكن من المعلومات عن المشكلة المراد ايجاد‬ ‫قاعدة المعرفة ‪ knowledge base‬وهذه توفر ر‬ ‫◼‬ ‫حل لها‪.‬‬ ‫‪6‬‬  ‫ز‬ ‫مميات الذكاء االصطناع‬ ‫تابع ‪-‬‬ ‫التجريت ‪ -‬البحث (‪:)Search‬‬ ‫ر‬ ‫‪ -2‬استخدام األسلوب‬ ‫ز‬ ‫من الصفات المهمة ف مجال الذكاء االصطناع العمل عىل إيجاد الحلول للمشاكل الت ليس لها طريقة حل‬ ‫◼‬ ‫عامة معروفة‪ ،‬حيث ال تستخدم خطوات متسلسلة تؤدى إل الحل الصحيح‪ ،‬ولكنها تختار طريقة معينة‬ ‫للوصول ال الحل مع اتخاذ قرار لتغيي الطريقة للوصول للهدف وفقا للكفاءة‪.‬‬ ‫التجريت‪ ،‬واالحتماالت واالفياضات المتعددة ثم دراستها وتحليلها‪.‬‬ ‫ر‬ ‫الوصول ال الحل يحتاج البحث‬ ‫◼‬ ‫‪7‬‬  ‫ز‬ ‫مميات الذكاء االصطناع‬ ‫تابع ‪-‬‬ ‫‪ -3‬قابلية التعامل مع المعلومات الناقصة )‪:(Uncertainty‬‬ ‫ز‬ ‫تستطيع برامج الذكاء االصطناع ايجاد بعض الحلول‪ ،‬حت لو كانت المعلومات غي متوافرة بأكملها ف‬ ‫◼‬ ‫الخيات‬ ‫ر‬ ‫الوقت الذي يتطلب فيه الحل‪ ،‬وأن تبعات عدم تكامل المعلومات يؤدى ال استنتاجات وتعلم من‬ ‫السابقة وبالتال قد تكون الحلول أقل واقعية واقل كفاءة‪ ،‬ولكن من جانب آخر قد تكون االستنتاجات‬ ‫صحيحة وفقا لمستوى التعلم‪.‬‬ ‫‪8‬‬  ‫ز‬ ‫مميات الذكاء االصطناع‬ ‫تابع ‪-‬‬ ‫‪ -4‬القابلية عىل التعلم (‪:)Machine Learning‬‬ ‫خيات‬ ‫من الصفات المهمة رليامج وتطبيقات الذكاء االصطناع‪ ،‬الترصف الذك من خالل التعلم من ال ر‬ ‫◼‬ ‫ز‬ ‫تحسي األداء باألخذ بنظر االعتبار االخطاء السابقة‪ ،‬وأيضا الوصول‬ ‫والممارسات السابقة اضافة إل قابلية‬ ‫ال االستقاللية الذاتية‪.‬هذه القابلية ترتبط باالستنتاج من الحاالت المماثلة‪.‬‬ ‫‪9‬‬  ‫ز‬ ‫مميات الذكاء االصطناع‬ ‫تابع ‪-‬‬ ‫‪ -5‬قابلية االستدالل (‪:)Inferencing‬‬ ‫والخيات السابقة وال سيما‬ ‫ر‬ ‫وه القدرة عىل استنباط الحلول الممكنة لمشكلة معينة ومن واقع المعطيات‬ ‫◼‬ ‫للمشكالت الت ال يمكن معها استخدام الوسائل التقليدية المعروفة للحل‪ ،‬تخزين جميع الحلول الممكنة‬ ‫ز‬ ‫وقواني‬ ‫ز‬ ‫قواني أو اسياتيجيات االستدالل ‪Inference Rules and Strategies‬‬ ‫اضافة إل استخدام‬ ‫المنطق للوصول ال الحلول المناسبة‪.‬‬ ‫‪10‬‬  ‫خصائص برامج الذكاء االصطناع‬ ‫يتم الذكاء االصطناع عن طريق عدة عمليات يتضمنها ه كالتال‪:‬‬ ‫التعليم‬ ‫ز‬ ‫بمعت القدرة عىل اكتساب المعلومات والقواعد‪.‬‬ ‫التصحيح‬ ‫التلقائ أو الذائ‪.‬‬ ‫التعليل‬ ‫استخدام القواعد السابقة للوصول إل استنتاجات تقريبية أو ثابتة‪.‬‬ ‫‪11‬‬  ‫خصائص برامج الذكاء االصطناع‬ ‫نظام معالجة بيانات‬ ‫يستخدم لتمثيل المعلومات والمعرفة‪.‬‬ ‫خوارزميات‬ ‫لرسم طريقة استخدام هذه المعلومات‪.‬‬ ‫لغة برمجة‬ ‫ز‬ ‫لتمثيل كل من المعلومات والخوارزميات ف برامج‪.‬‬  ‫مجاالت الذكاء االصطناع‬ ‫تتعدد مجاالت الذكاء االصطناع؛ ويوضح الرسم التال أهم هذه المجاالت‪:‬‬ ‫◼‬ ‫‪5‬‬  ‫تابع ‪ -‬مجاالت الذكاء االصطناع‬ ‫ً‬ ‫ً‬ ‫واسعا من التطبيقات‪.‬إليك بعض أبرز هذه المجاالت‪:‬‬ ‫مجاالت الذكاء االصطناع متعددة وتغط نطاقا‬ ‫◼‬ ‫‪ -1‬التعلم اآلل )‪:)Machine Learning‬‬ ‫فرع من الذكاء االصطناع يستخدم خوارزميات لتمكي اآلالت من التعلم من البيانات بعد تحليلها‬ ‫◼‬ ‫والوصول ال أنماط معينه ثم تحسي أدائها بمرور الوقت دون برمجة رصيحة‪.‬‬ ‫له خوارزميات مختلفة وفقا لنوع المشكلة‪.‬‬ ‫◼‬ ‫التطبيقات‪ :‬توصيات المنتجات‪ ،‬التحليل التنبؤي‪ ،‬الكشف عن االحتيال‪.‬‬ ‫◼‬ ‫‪6‬‬  ‫تابع ‪ -‬مجاالت الذكاء االصطناع‬ ‫‪ -2‬معالجة اللغة الطبيعية )‪:)NLP‬‬ ‫تهدف إل تمكي اآلالت من فهم اللغة ر‬ ‫البشية والتفاعل معها‪.‬‬ ‫◼‬ ‫التطبيقات‪ :‬ر‬ ‫التجمة اآللية‪ ،‬التحليل النص‪ ،‬المساعدات الشخصية الذكية مثل ‪.ChatGPT‬‬ ‫◼‬ ‫‪7‬‬  ‫تابع ‪ -‬مجاالت الذكاء االصطناع‬ ‫‪ -3‬رؤية الحاسوب )‪:)Computer Vision‬‬ ‫تهدف إل تمكي اآلالت من فهم وتحليل الصور والفيديوهات‪.‬‬ ‫◼‬ ‫التطبيقات‪ :‬التعرف عىل الوجوه‪ ،‬القيادة الذاتية‪ ،‬تحليل الصور‪.‬‬ ‫◼‬ ‫الفحص الطب‬ ‫القيادة الذاتية‬ ‫التعرف عىل الوجوه‬ ‫‪8‬‬  ‫تابع ‪ -‬مجاالت الذكاء االصطناع‬ ‫‪ -4‬الروبوتات )‪:)Robotics‬‬ ‫تتعلق بتصميم وبرمجة اآلالت القادرة عىل تنفيذ مهام محددة أو عامة‪.‬‬ ‫◼‬ ‫التطبيقات‪ :‬الروبوتات الصناعية‪ ،‬الروبوتات الطبية‪ ،‬الروبوتات الخدمية‪.‬‬ ‫◼‬ ‫الروبوتات الخدمية‬ ‫الروبوتات الطبية‬ ‫الروبوتات الصناعية‬ ‫‪9‬‬  ‫تابع ‪ -‬مجاالت الذكاء االصطناع‬ ‫‪ -5‬األنظمة الخبتة ‪)Expert Systems):‬‬ ‫تستخدم المعرفة المخزنة ف قاعدة بيانات التخاذ قرارات ف مجاالت محددة‪.‬‬ ‫◼‬ ‫التطبيقات‪ :‬التشخيص الطب‪ ،‬االستشارات القانونية‪ ،‬دعم اتخاذ القرارات ف األعمال‪.‬‬ ‫◼‬ ‫دعم اتخاذ القرارات‬ ‫االستشارات القانونية‬ ‫التشخيص الطب‬ ‫‪10‬‬  ‫تابع ‪ -‬مجاالت الذكاء االصطناع‬ ‫‪ -6‬الذكاء االصطناع ف األلعاب )‪:)AI in Gaming‬‬ ‫تطوير أنظمة ذكية تتفاعل مع الالعبي بطرق معقدة وواقعية‪.‬‬ ‫◼‬ ‫التطبيقات‪ :‬ألعاب الفيديو‪ ،‬المحاكاة التعليمية‪.‬‬ ‫◼‬ ‫المحاكاة التعليمية‬ ‫ألعاب الفيديو‬ ‫‪11‬‬  ‫تابع ‪ -‬مجاالت الذكاء االصطناع‬ ‫‪ -7‬تحليل البيانات الضخمة )‪:)Big Data Analytics‬‬ ‫استخدام الذكاء االصطناع لتحليل كميات هائلة من البيانات واستخالص األنماط والرؤى منها‪.‬‬ ‫◼‬ ‫التطبيقات‪ :‬التسويق الرقم‪ ،‬تحليل السوق‪ ،‬تحسي العمليات‪.‬‬ ‫◼‬ ‫تحسي العمليات‬ ‫تحليل السوق‬ ‫التسويق الرقم‬ ‫‪12‬‬  ‫تابع ‪ -‬مجاالت الذكاء االصطناع‬ ‫‪ -8‬الذكاء االصطناع ف الصحة )‪:)AI in Healthcare‬‬ ‫تحسي الرعاية الصحية من خالل التشخيص المبكر‪ ،‬تخطيط العالج‪ ،‬والرعاية الشخصية‪.‬‬ ‫◼‬ ‫التطبيقات‪ :‬تحليل الصور الطبية‪ ،‬الروبوتات الجراحية‪ ،‬التنبؤ باألمراض‪.‬‬ ‫◼‬ ‫التنبؤ باألمراض‬ ‫الروبوتات الجراحية‬ ‫تحليل الصور الطبية‬ ‫‪13‬‬  ‫تابع ‪ -‬مجاالت الذكاء االصطناع‬ ‫‪ -9‬الذكاء االصطناع ف التمويل )‪:)AI in Finance‬‬ ‫تحسي الخدمات المالية وإدارة المخاطر‪.‬‬ ‫◼‬ ‫التطبيقات‪ :‬التداول اآلل‪ ،‬تقييم المخاطر‪ ،‬الكشف عن االحتيال‪.‬‬ ‫◼‬ ‫الكشف عن االحتيال‬ ‫تقييم المخاطر‬ ‫التداول اآلل‬ ‫‪14‬‬  ‫تطبيقات الذكاء االصطناع‬ ‫انتشت تطبيقات الذكاء االصطناع ف اآلونة األختة بصفة واسعة؛ بفضل توفر البيانات بكميات كبتة‪،‬‬ ‫ر‬ ‫◼‬ ‫ً‬ ‫ُ‬ ‫وكذلك تحسن القدرات الحاسوبية‪ ،‬وتعد تقنيات تعلم اآللة ه األكت استخداما ف الوقت الحال‪ ،‬وخاصة‪:‬‬ ‫ً‬ ‫تقنيات التعلم العميق؛ نظرا إل ما أظهرته من قدرات عالية ف معالجة البيانات‪ ،‬وفهم األنماط والعالقات‪،‬‬ ‫ودقة االستنتاجات‪ ،‬وجودة اتخاذ القرارات ف مهام محددة‪ ،‬كما أسهمت تقنيات تعلم اآللة ف إحداث نقلة‬ ‫نوعية ف قدرات تحليل البيانات‪ ،‬ويمكن استخدام تقنيات تعلم اآللة ف مجاالت متنوعة بناء عىل‬ ‫االحتياجات وإمكانات تلك التقنيات‪.‬‬ ‫‪15‬‬  ‫الذكاء االصطناع لخدمة اإلنسانية والعالم‬ ‫الب تتسابق إل استخدامه كثت من الدول المتقدمة؛‬ ‫أصبح الذكاء االصطناع من المقومات الوطنية ر‬ ‫◼‬ ‫ُ‬ ‫لالستفادة منه ف بناء اقتصادات متينة تعتمد عىل البيانات والتقنيات الحديثة‪ ،‬وتعد المملكة العربية‬ ‫السعودية من الدول ال تول اهتمام كبت ال استخدام تقنيات البيانات والذكاء االصطناع لتحقيق‬ ‫مستهدفات رؤية المملكة ‪.2030‬‬ ‫لذلك تم إنشاء الهيئة السعودية للبيانات والذكاء االصطناع (سدايا) لتعزز مكانة المملكة ضمن أفضل‬ ‫◼‬ ‫الدول الرائدة ف االقتصادات المستدامة المعتمدة عىل البيانات والذكاء االصطناع‪.‬‬ ‫‪16‬‬  ‫التطور ف الذكاء االصطناع‬ ‫مقدمة‪:‬‬ ‫◼ مستحدثات التقنية ف مجال الذكاء االصطناع تتطور بشعة كبية‪ ،‬وهناك العديد من التطورات الملحوظة‬ ‫الت تحدث ف هذا المجال‪.‬هذه المستحدثات تعكس التوجه نحو دمج الذكاء االصطناع بشكل أعمق ف الحياة‬ ‫اليومية والعمليات الصناعية‪ ،‬مما يؤدي إىل تحسينات كبية ف الكفاءة واإلنتاجية‪ ،‬من أبرز المستحدثات التقنية‬ ‫الت تؤثر ف تطور الذكاء االصطناع‪:‬‬ ‫‪.1‬الذكاء االصطناع التوليدي (‪ :)Generative AI‬من تقنيات الذكاء االصطناع الت تهدف اىل توليد‬ ‫محتوى جديد ومبتكر بناء عىل البيانات الت يتعلم منها بناء عىل التعلم والتدريب عىل مجموعة كبية‬ ‫من البيانات لفهم األنماط والمفاهيم المختلفة‪.‬‬ ‫‪.2‬التعلم اآلىل‪ :‬التعلم العميق (‪ )Deep Learning‬والتعلم التعزيزي (‪:)Reinforcement Learning‬‬ ‫التطور مع تحسينات ف الشبكات العصبية وتقنيات التدريب‪ ،‬مما يسمح للحواسيب بتعلم اتخاذ‬ ‫القرارات بفعالية أعىل‪.‬‬ ‫‪5‬‬  ‫تابع التطور ف الذكاء االصطناع‬ ‫‪.3‬الذكاء االصطناع المفش (‪ :)Explainable AI‬تقنيات تركز عىل جعل عمل الذكاء االصطناع أكي‬ ‫وضوح وشفافية وقابلية للفهم‪ ،‬مما يساعد ف تعزيز الثقة ف القرارات الت تتخذها هذه األنظمة‪.‬‬ ‫‪.4‬النماذج اللغوية الكبية (‪ :)Large Language Models‬مثل ‪ ،GPT-4‬الت تمتاز بقدرتها عىل فهم‬ ‫ً‬ ‫تطورا‪.‬‬ ‫وتوليد النصوص بشكل أكي‬ ‫‪.5‬الذكاء االصطناع المتعدد الوسائط (‪ :)Multimodal AI‬الجمع بي النصوص والصور واألصوات ف‬ ‫نماذج قادرة عىل فهم وتوليد محتوى يعتمد عىل مصادر متعددة من البيانات‪.‬‬ ‫‪.6‬األتمتة الذكية (‪ :)Smart Automation‬استخدام الذكاء االصطناع ف األتمتة عي مجاالت مثل‬ ‫التصنيع‪ ،‬اللوجستيات‪ ،‬وسالسل التوريد‪ ،‬مما يحسن الكفاءة ويقلل من األخطاء ر‬ ‫البشية‪.‬‬ ‫ا‬ ‫ا‬ ‫وذكاء ف التعامل مع‬ ‫‪.7‬الروبوتات الذكية (‪ :)Smart Robotics‬تحسي الروبوتات لتكون أكي تفاعل‬ ‫البيئات المختلفة‪ ،‬سواء ف الصناعة أو ف المنازل‪.‬‬ ‫‪6‬‬  ‫الذكاء االصطناع والذكاء ر‬ ‫البشي‬ ‫‪7‬‬ ‫اهم مجاالت التطور ف الذكاء االصطناع ف العرص الحاىل‬ ‫مجاالت التطور في الذكاء االصطناعي في‬ ‫الذكاء االصطناع – الوكيل الذك المساعد (‪)AI Agent‬‬ ‫الذكاء االصطناع – روبوتات الدردشة (‪)Chatbot‬‬ ‫الذكاء االصطناع – مولدات الصوت ( ‪Speech‬‬ ‫العصر الحالي‬ ‫‪)generation‬‬ ‫الذكاء االصطناع وتوليد المحتوى الرقم ( ‪AI Content‬‬ ‫‪)Gen‬‬ ‫الذكاء االصطناع ف التعليم (‪)AI for Education‬‬ ‫الذكاء االصطناع ف قطاع االعمال (‪)AI for Bussiness‬‬ ‫الذكاء االصطناع ف الطب والرعاية الصحية ( ‪AI for‬‬ ‫‪)Healthcare‬‬ ‫‪8‬‬  ‫الذكاء االصطناع – الوكيل الذك المساعد (‪)AI Agent‬‬ ‫يمكن تعريف مساعد الذكاء االصطناع عىل أنه برنامج يعتمد عىل تقنيات مثل معالجة اللغات الطبيعية‬ ‫◼‬ ‫)‪ (NLP‬لفهم األوامر الصوتية والنصية واالستجابة لها‪.‬إنهم قادرون عىل تنفيذ العديد من المهام نفسها الت‬ ‫البش‪ ،‬ينمو سوق مساعدي الذكاء االصطناع بشعة ويصبح أكي تنافسية‪.‬‬ ‫يقوم بها ر‬ ‫ً‬ ‫ً‬ ‫جزءا ال يتجزأ من المجتمع الحديث‪ ،‬وأكي اندماجا ف حياتنا‪،‬‬ ‫أصبح مساعدو الذكاء االصطناع )‪(AI‬‬ ‫◼‬ ‫وأصبحت متأصلة بشكل أعمق ف الحياة اليومية‪.‬وظهر منها تطبيقات وبرامج كثية ف العرص الحاىل‪.‬‬ ‫‪9‬‬  ‫الذكاء االصطناع – روبوتات الدردشة (‪)Chatbot‬‬ ‫روبوتات الدردشة المخصصة المعتمدة عىل الذكاء االصطناع‪ ،‬وخاصة تلك الت تدعمها ‪،GPT-4‬‬ ‫◼‬ ‫والمبنية عىل معالجة اللغات الطبيعية (‪ )NLP‬صنعت ثورة ف كيفية تفاعل المؤسسات والجهات مع‬ ‫ً‬ ‫ً‬ ‫معيارا جديدا لتجارب التفاعل والدعم المقدم للعمالء والموظفي‪.‬‬ ‫جماهيها‪ ،‬واضعة‬ ‫يمكن لروبوتات الدردشة هذه القيام بالدردشة مع المستفيدين والتفاعل معهم بدرجة عالية من الدقة‪.‬‬ ‫◼‬ ‫كبي من المستفيدين وف مختلف األغراض داخل‬ ‫ا‬ ‫تقدم روبوتات الدردشة الخدمة الممية لعدد‬ ‫◼‬ ‫المؤسسات ‪.‬كما يمكنها تقديم الدعم والمساندة واالرشاد‪ ،‬وتحليل البيانات‪.‬‬ ‫◼ ُتحدث روبوتات الدردشة المخصصة المعتمدة عىل الذكاء االصطناع‪ ،‬ثورة ف كيفية تفاعل ر‬ ‫الشكات‬ ‫البشي بشكل وثيق‪.‬‬‫مع جماهيها‪.‬ويمكن ان يتحدثوا بمستوى من الطالقة والفهم يحاك التفاعل ر‬ ‫للشكات الت تتطلع إىل رفع إسياتيجيتها الرقمية وتعزيز‬ ‫◼ تعتي روبوتات الدردشة أداة ال غت عنها ر‬ ‫التفاعالت الهادفة والفعالة عي جميع نقاط االتصال مع الجماهي من العمالء والمستفيدين‪.‬‬ ‫‪10‬‬ ‫تابع هم مجاالت التطور ف الذكاء االصطناع ف العرص الحال‬ ‫مجاالت التطور في الذكاء االصطناعي في‬ ‫الذكاء االصطناع – الوكيل الذك المساعد (‪)AI Agent‬‬ ‫الذكاء االصطناع – روبوتات الدردشة (‪)Chatbot‬‬ ‫الذكاء االصطناع – مولدات الصوت ( ‪Speech‬‬ ‫العصر الحالي‬ ‫‪)generation‬‬ ‫الذكاء االصطناع وتوليد المحتوى الرقم ( ‪AI Content‬‬ ‫‪)Gen‬‬ ‫الذكاء االصطناع ف التعليم (‪)AI for Education‬‬ ‫الذكاء االصطناع ف قطاع االعمال (‪)AI for Business‬‬ ‫الذكاء االصطناع ف الطب والرعاية الصحية ( ‪AI for‬‬ ‫‪)Healthcare‬‬ ‫‪5‬‬ ‫الذكاء االصطناع – مولدات الصوت (‪)Speech generation‬‬ ‫ً‬ ‫تطورا ف العرص الحال‪،‬‬ ‫يعتب من أكب مجاالت الذكاء االصطناع إثارة ورسعة‬ ‫◼‬ ‫يعتمد عىل معالجة اللغات الطبيعية (‪ ،)NLP‬نرى الكثب من مولدات الصوت المدعمة‬ ‫ً‬ ‫ً‬ ‫تطورا وتنوعا من أي وقت مض‪ ،‬حيث تقدم مجموعة من‬ ‫بالذكاء االصطناع األكب‬ ‫األصوات الت يمكن تخصيصها لتناسب مختلف االحتياجات والتفضيلت‪.‬تكمن‬ ‫أهميتها تعمل ف تغيب الطريقة الت نتفاعل بها مع المحتوى الرقم‪.‬‬ ‫يتمب مجال المولدات الصوتية المستندة إل الذكاء االصطناع بتطورات‬ ‫◼‬ ‫تكنولوجية كثبة ومجموعة واسعة من الوظائف الت تلت احتياجات إنشاء المحتوى‬ ‫الصون المتنوعة‪ ،‬تمكنت مولدات الصوت ف إنتاج أصوات نابضة بالحياة بشكل‬ ‫البشية بشكل دقيق‪ ،‬تلعب ً‬ ‫دورا‬ ‫ملحوظ‪ ،‬وتحول النص إل كلم يحاك النغمات ر‬ ‫ً‬ ‫حاسما ف جعل المحتوى أكب سهولة والوصول إل جمهور عالم من خلل الدعم‬ ‫متعدد اللغات‪.‬‬ ‫مع استمرار تطور الذكاء االصطناع ف العرص الحال‪ ،‬تلعب مولدات الصوت‬ ‫◼‬ ‫ً‬ ‫دورا أساسيا ف إنشاء المحتوى الرقم بسهولة ورسعة وبشكل احباف واسع االنتشار‪.‬‬ ‫‪6‬‬  ‫الذكاء االصطناع وتوليد المحتوى الرقم (‪)AI Content Gen‬‬ ‫يشكل استخدام وسائل التواصل االجتماع ضورة ألي عمل يتطلع إل النجاح وفرض نفسه ف العرص‬ ‫◼‬ ‫الحال الذي توجهه تقنيات الذكاء االصطناع‪.‬هناك العديد من أدوات الذكاء االصطناع ف السوق والت تساعد‬ ‫ف إدارة وسائل التواصل االجتماع وإنشاء المحتوى والتحليل واإلعلنات وغب ذلك الكثب ‪.‬‬ ‫تستخدم هذه األدوات خوارزميات متقدمة ألتمتة العمليات مثل إنشاء المحتوى ومشاركة الجمهور‬ ‫◼‬ ‫وتحليل البيانات‪ ،‬والتحليلت التنبؤية‪ ،‬وتوصيات المحتوى المستهدف‪ ،‬وأنظمة االستجابة اآللية‪.‬‬ ‫تساعد أدوات الذكاء االصطناع عىل انتاج محتوى احباف دون الحاجة ال الخبة ‪ ،‬هذا ما ساعد عىل‬ ‫◼‬ ‫االنتشار الشي ع لألدوات المتخصصة ف هذا المجال‪.‬‬ ‫‪7‬‬  ‫الذكاء االصطناع ف التعليم (‪)AI for Education‬‬ ‫هناك دور مهم للذكاء االصطناع ف تحسي األنظمة التعليمية بشكل كبب‪.‬وتوفب األدوات الفعالة ف‬ ‫◼‬ ‫التعليم‪ ،‬وتقديمه‪ ،‬وادارته‪ ،‬وتخصيصه‪.‬‬ ‫ً‬ ‫عالميا‬ ‫ينمو الذكاء االصطناع بشعة ف قطاع التعليم اسوة بالقطاعات الحياتية االخرى‪ ،‬واالستثمار فيه‬ ‫◼‬ ‫بمليارات الدوالرات‪.‬يمكن للذكاء االصطناع إنشاء بيئات تعلم افباضية احبافية ثرية بالمعرفة‪ ،‬وإنتاج محتوى‬ ‫تعليم ذك بسهولة وموجه لفئات محددة ومواضيع محددة‪ ،‬إضافة ال تجاوز حواجز اللغة‪ ،‬وسد الفجوات‪،‬‬ ‫وإنشاء خطط متخصصة لكل طالب‪ ،‬وغب ذلك‪.‬‬ ‫‪8‬‬  ‫الذكاء االصطناع ف قطاع االعمال (‪)AI for Business‬‬ ‫فتحت تقنيات الذكاء االصطناع )‪ً (AI‬‬ ‫فرصا كبب ال حرص لها لقطاع األعمال التجارية ف جميع أنحاء‬ ‫◼‬ ‫العالم‪.‬يوفر الذكاء االصطناع األدوات الت تساعد عىل جعل العديد من العمليات التجارية أكب كفاءة وسهولة‪.‬‬ ‫◼ يفتح الذكاء االصطناع ً‬ ‫فرصا واسعة لقطاع االعمال وتوفب أدوات تعزيز الكفاءة التشغيلية‪.‬من أتمتة إنشاء‬ ‫الفيديوهات التسويقية واالعلنية‪ ،‬التنبؤ بالسوق‪ ،‬التسويق االلكبون‪ ،‬وتوليد محتوى عال الجودة ومولدات‬ ‫الصوت والتعليقات الصوتية وروبوتات المحادثة الذكية (‪ ،)Chatbots‬وتعمل أدوات الذكاء االصطناع عىل‬ ‫إحداث تحول ف العمليات التجارية المختلفة‪.‬‬ ‫تتيح تقنيات الذكاء االصطناع بإدارة مهام أكب كفاءة‪ ،‬ووصول ومشاركة أفضل للعملء‪ ،‬والتخصيص‪ ،‬مما‬ ‫◼‬ ‫يؤدي ف النهاية إل زيادة اإلنتاجية واالبتكار‪.‬بل شك مع استمرار تطور الذكاء االصطناع‪ ،‬سيصبح دمجه ف‬ ‫ً‬ ‫ا‬ ‫العمليات التجارية ً‬ ‫تقدما‪.‬‬ ‫أمرا ال غت عنه بشكل مبايد‪ ،‬مما يوفر حلول وقدرات أكب‬ ‫‪AI Business Tools‬‬ ‫‪9‬‬  ‫الذكاء االصطناع ف الطب والرعاية الصحية (‪( AI for Healthcare‬‬ ‫ً‬ ‫يلعب الذكاء االصطناع ً‬ ‫دورا مبايدا ف الطب والرعاية الصحية‪ ،‬حيث يساهم ف تحسي التشخيص‪،‬‬ ‫◼‬ ‫تطوير العلج‪ ،‬وتحسي جودة الرعاية بشكل عام‪.‬‬ ‫‪.1‬التشخيص المبكر والدقيق‪ :‬يمكن للذكاء االصطناع تحليل الصور الطبية مثل األشعة السينية والتصوير‬ ‫بالرني المغناطيس بشكل أرسع وأكب دقة من ر‬ ‫البش ف بعض الحاالت‪.‬عىل سبيل المثال‪ ،‬يمكنه اكتشاف‬ ‫الشطان ف مراحله المبكرة‪.‬‬ ‫ُ‬ ‫‪.2‬تطوير األدوية‪ :‬يستخدم الذكاء االصطناع ف البحث عن أدوية جديدة‪ ،‬حيث يمكنه تحليل كميات هائلة‬ ‫من البيانات البيولوجية والكيميائية الكتشاف مركبات جديدة محتملة‪.‬‬ ‫‪.3‬الطب الشخض‪ :‬يساعد الذكاء االصطناع ف تصميم خطط علجية‬ ‫مخصصة لكل مريض ا‬ ‫بناء عىل تحليل بياناته الصحية‪ ،‬مثل الجينات‪،‬‬ ‫ونمط الحياة‪ ،‬والتاري خ الطت‪.‬‬ ‫‪10‬‬  ‫تابع الذكاء االصطناع ف الطب والرعاية الصحية‬ ‫إدارة السجلت الطبية‪ :‬يمكن للذكاء االصطناع تحسي إدارة السجلت الطبية من خلل استخراج‬ ‫‪.4‬‬ ‫المعلومات ذات الصلة وتحليلها بشعة وفعالية‪.‬‬ ‫مساعدة األطباء‪ :‬يتم استخدام الذكاء االصطناع كمساعد لألطباء ف اتخاذ القرارات العلجية‪ ،‬حيث‬ ‫‪.5‬‬ ‫يقدم توصيات ا‬ ‫بناء عىل تحليل البيانات الكببة‪.‬‬ ‫‪.6‬التنبؤ باألمراض‪ :‬يمكن للذكاء االصطناع التنبؤ بحدوث األمراض قبل ظهورها من خلل تحليل بيانات‬ ‫ر‬ ‫المؤرسات الحيوية‪.‬‬ ‫المرض ومراقبة‬ ‫ُ‬ ‫ُ‬ ‫‪.7‬الرعاية الصحية عن بعد‪ :‬من خلل الذكاء االصطناع‪ ،‬يمكن تقديم االستشارات الطبية عن بعد وتحليل‬ ‫البيانات الصحية من األجهزة المحمولة‪ ،‬مما يساعد ف رعاية المرض‬ ‫بشكل أفضل خارج المستشفيات‪.‬‬ ‫‪11‬‬  ‫التطور ومستقبل الذكاء االصطناع‬ ‫مقدمة‪:‬‬ ‫ً‬ ‫حققت برامج وتطبيقات الذكاء االصطناع ً‬ ‫نموا مبايدا ف اآلونة األخبة‪ ،‬كما ارتفع عدد األعمال والوظائف‬ ‫◼‬ ‫الت تتطلب فهم مهارات الذكاء االصطناع بنسبة ‪ %450‬ف اخر تسع سنوات مضت‪ ،‬التطور ف الذكاء‬ ‫االصطناع (‪ )AI‬شهد قفزات هائلة ف العقود األخبة‪ ،‬وأصبح تأثبه ملموسا ونموه رسيعا ف مختلف مجاالت‬ ‫الحياة‪.‬‬ ‫ونركز هنا عىل التعلم اآلل (‪ )Machine Learning‬والتعلم العميق (‪ (Deep Learning‬وهو من التقنيات‬ ‫◼‬ ‫المهمة الت تشكل جوهر التطور ومستقبل الذكاء االصطناع (‪ )AI‬الحديث‪ ،‬أصبح التعلم من كميات البيانات‬ ‫المتوفرة ف عرصنا الحاض من خالل المحتوى االلكبون الرقم المتاح عىل شبكة االنبنت فرصة ألداء مهام‬ ‫البامج والتطبيقات المتوفرة‪ ،‬وإتاحة الفرص إلنتاج برامج‬ ‫معقدة تساعد ف رفع كفاءة العقالنية والذكاء لدى ر‬ ‫وتطبيقات ف مجاالت جديدة لخدمة ر‬ ‫البشية‪.‬‬ ‫‪5‬‬  ‫التوجهات المستقبلية ف الذكاء االصطناع‬ ‫◼ التوجهات المستقبلية ف الذكاء االصطناع تشمل مجموعة واسعة من المجاالت الت من المتوقع أن تشهد‬ ‫ً‬ ‫تطورا ً‬ ‫كببا ف السنوات القادمة‪ ،‬ومن هذه التوجهات‪:‬‬ ‫ً‬ ‫ التعلم العميق والشبكات العصبية المتقدمة‪ :‬سيتم البكب عىل تطوير نماذج أعمق وأكب تعقيدا من‬ ‫ً‬ ‫الشبكات العصبية‪ ،‬مما يمكنها من التعامل مع بيانات أكب تعقيدا والتعلم منها بكفاءة أعىل‪.‬‬ ‫ً‬ ‫وفهما‬ ‫ الذكاء االصطناع التفسبي‪ :‬زيادة البكب عىل جعل نماذج الذكاء االصطناع أكب شفافية‬ ‫للبش‪ ،‬من خالل تطوير أدوات تتيح فهم القرارات الت تتخذها هذه النماذج‪.‬‬‫ر‬ ‫ الذكاء االصطناع المخصص‪ :‬سيتم تطوير تقنيات تمكن الذكاء االصطناع من التكيف مع المستخدم‬ ‫الفردي‪ ،‬من خالل التعلم من بياناته وتقديم توصيات أو إجراءات مخصصة‪.‬‬ ‫ التكامل مع إنبنت األشياء (‪ :)IOT‬من المتوقع أن يزداد اندماج الذكاء االصطناع مع إنبنت األشياء‪،‬‬ ‫مما سيعزز قدرات األجهزة المتصلة ويسمح بإنشاء أنظمة أكب ذكاء وتفاعلية‪.‬‬ ‫‪6‬‬  ‫تابع التوجهات المستقبلية ف الذكاء االصطناع‬ ‫ التعلم المستمر والتعلم بدون رإرساف‪ :‬تطور تقنيات تمكن الذكاء االصطناع من التعلم بشكل مستمر‬ ‫من البيئة دون الحاجة إل رإرساف ر‬ ‫مبارس أو تدخل ر‬ ‫بشي‪ ،‬مما يزيد من قدراته التكيفية‪.‬‬ ‫ الذكاء االصطناع وتحليل البيانات‪ :‬سيكون هناك تطورات كببة ف استخدام الذكاء االصطناع‬ ‫الطت‪ ،‬تصميم العالجات الشخصية‪ ،‬الصحية الكببة‪.‬‬ ‫لتحسي التشخيص ر‬ ‫ً‬ ‫كببا ف قدراتها الذهنية والفبيائية‪ ،‬مما‬ ‫ً‬ ‫تطورا‬ ‫ الروبوتات الذكية‪ :‬من المتوقع أن تشهد الروبوتات‬ ‫يسمح لها بالتفاعل مع البيئات المعقدة بشكل أكب استقاللية وكفاءة‪.‬‬ ‫ األتمتة المتقدمة‪ :‬سيستمر الذكاء االصطناع ف دفع حدود األتمتة ف الصناعات المختلفة‪ ،‬من خالل‬ ‫تعزيز العمليات الصناعية وجعلها أكب ذكاء وقدرة عىل التكيف مع الظروف المتغبة‪.‬‬ ‫ األخالقيات ف الذكاء االصطناع‪ :‬مع زيادة استخدام الذكاء االصطناع ف مختلف المجاالت‪ ،‬سبداد‬ ‫الحاجة إل وضع أطر أخالقية صارمة تحكم استخدامه وتحد من التحبات والمخاطر المرتبطة به‪.‬‬ ‫‪7‬‬  ‫التعلم العميق (‪)Deep Learning‬‬ ‫◼ هذه التوجهات تمثل ً‬ ‫جزءا من التقدم المستمر ف مجال الذكاء االصطناع‪ ،‬ومن المرجح أن يشهد المستقبل‬ ‫تطورات غب متوقعة ومثبة ف هذا المجال‪.‬‬ ‫‪8‬‬  ‫تابع التعلم العميق (‪)Deep Learning‬‬ ‫مفهوم التعلم العميق‬ ‫◼ التعلم العميق ‪ Deep Learning‬هو فئة فرعية من تعلم اآللة ‪ Machine Learning‬الذي يعتمد عىل‬ ‫الشبكات العصبية االصطناعية إل جانب التعلم التمثيىل‪ ،‬لذلك‪ ،‬فإنه عبارة عن تقنية حاسوبية تحاك العقل‬ ‫ر‬ ‫القشة الدماغية ووظيفتها حت يمكنها تقليد جميع‬ ‫البشي من خالل تصميم خوارزميات مستوحاة من بنية‬ ‫ر‬ ‫قدرات الدماغ مثل فهم اللغة الطبيعية واألصوات ومحتوى الصور والقدرة عىل تنفيذ العديد من األوامر‬ ‫والتعليمات كما يفعل اإلنسان‪.‬‬ ‫◼ ويعد التعلم العميق من العالمات الفارقة الممبة ف العرص الحديث‪ ،‬فقد نجح العلماء ف إنشاء شبكات‬ ‫البسببون العصبونية ‪ Perceptron‬القائمة عىل فكرة وظائف الشبكات العصبية ‪ ،Neural network‬فهو‬ ‫ر‬ ‫ً‬ ‫يتضمن بناء شبكات عصبية قادرة عىل معالجة البيانات المعقدة بدرجة أكب شمول وتركبا من تقنيات الذكاء‬ ‫االصطناع األخرى‪.‬‬ ‫‪9‬‬  ‫كيف يعمل التعلم العميق؟‬ ‫البشي وكيفية عمل األدمغة الت تحتوي عىل مليارات الخاليا العصبية‬ ‫ر‬ ‫◼ استطاع العلماء دراسة العقل‬ ‫معا‪ ،‬وذلك بهدف إنشاء نموذج محاكاة من هذه الخاليا العصبية القادرة عىل تصفية المعلومات‬ ‫المتشابكة ً‬ ‫وتصنيفها ومعالجتها كما يحدث ف دماغ اإلنسان‪ ،‬ومن هنا جاءت فكرة إنشاء خوارزميات التعلم العميق‪،‬‬ ‫ويطلق عليه التعلم العميق ألنه يستخدم الشبكة العصبية االصطناعية العميقة‪.‬‬ ‫◼ وهذه الشبكة االصطناعية تحتوي عىل خاليا عصبية تضم مجموعة من الطبقات المتصلة والمباكمة فوق‬ ‫ً‬ ‫بعضها بعضا‪ ،‬الت تبدأ بطبقة اإلدخال المستوحاة من حواس اإلنسان وتستقبل إشارات البيانات والمعلومات‬ ‫وتنته بطبقة اإلخراج الت تظهر النتيجة النهائية للمعلومات‪ ،‬وبي هاتي الطبقتي توجد طبقات مخفية تكون‬ ‫مسؤولة عن تحليل البيانات للوصول إل االستنتاجات قبل استخراجها عىل هيئة معلومات مفيدة‪.‬‬ ‫◼ وكل طبقة ف الشبكات العصبية العميقة ‪ Deep Neural Networks‬تكون مسؤولة عن التقاط أنماط‬ ‫معينة من البيانات أو معلومات محددة ومعالجتها باستخدام خوارزميات التعلم العميق‪ ،.‬ويطلق عىل الخلية‬ ‫العصبية ف هذه الشبكة اسم (عصبون) وكل خلية لها وزن يحدد أهمية كل عنرص عىل حدة‪ ،‬إضافة إل إمكانية‬ ‫تعديل األوزان أكب من مرة لضمان الحصول عىل نتائج دقيقة ف نهاية المطاف‪ ،‬وبذلك يمكن لخاصية التعلم‬ ‫العميق معالجة كمية هائلة من البيانات‪.‬‬ ‫ً‬ ‫اختصارا ‪ ،CNN‬من أبرز‬ ‫◼ تعد الشبكات العصبية التالفيفية ‪ Convolutional Neural Network‬الت تعرف‬ ‫الشبكات العصبية العميقة المستخدمة ف التعلم العميق‪ ،‬فإنها تشتمل عىل طبقات متعددة ذات بنية استثنائية‬ ‫بهدف معالجة بيانات غب منظمة ً‬ ‫غالبا مثل الصور للتنبؤ بما فيها وقراءتها ومعرفة المبات الفريدة بها‪.‬‬ ‫‪10‬‬  ‫الفرق بي تعلم اآللة والتعلم العميق‬ ‫◼ يظن الكثبون من غب المتخصصي أن التعلم العميق وتعلم اآللة والذكاء االصطناع مفاهيم مبادفة‬ ‫ُ‬ ‫وتستخدم لتنفيذ الوظائف التقنية ذاتها‪ ،‬لكن الحقيقة عكس ذلك‪ ،‬ألن تعلم اآللة ‪ Machine Learning‬أحد‬ ‫فروع الذكاء االصطناع ‪ ،Artificial Intelligence‬وأعم وأشمل من التعلم العميق ‪.Deep learning‬‬ ‫ً‬ ‫عموما عىل جعل األجهزة الحاسوبية لديها القدرة عىل أداء المهام دون الحاجة إل‬ ‫◼ ببساطة‪ ،‬يركز تعلم اآللة‬ ‫ً‬ ‫برمجة واضحة استنادا إل خوارزميات أكب بساطة كتلك الت تعتمد عىل التوقع الخط أو شجرة القرارات‪ ،‬أما‬ ‫ً‬ ‫التعلم العميق يستوجب إنشاء خوارزميات أكب تعقيدا وذات مستويات مختلفة مثل الشبكات العصبية‬ ‫االصطناعية ‪ ANNs‬والشبكات العصبية التالفيفية ‪.CNN‬‬ ‫◼ كما أن خوارزميات التعلم اآلل يمكن تغذيتها ببيانات منظمة من أجل تحليلها والوصول إل استنتاجات‬ ‫مفهومة‪ ،‬أما التعلم العميق يحتاج إل بيانات غب منظمة وأنماط معقدة مثل النصوص المكتوبة والصور‪،‬‬ ‫ومقاطع الفيديو‪ ،‬واألصوات‪ ،‬واللغات‪.‬‬ ‫ر ً‬ ‫بشيا أقل من تعلم اآللة‪ ،‬لكنه يحتاج إل قوة حاسوبية وطاقة كبب‬ ‫◼ كذلك‪ ،‬يتطلب التعلم العميق تدخل‬ ‫ً‬ ‫للغاية من أجل المشكالت األكب تعقيدا ومعالجة البيانات الضخمة باستخدام أجهزة وتقنيات معينة‪ ،‬عىل‬ ‫ً‬ ‫عكس تعلم اآللة الذي يتطلب كمية أقل من البيانات وقوة حاسوبية أقل أيضا‪.‬‬ ‫‪11‬‬  ‫تطبيقات التعلم العميق‬ ‫ُ‬ ‫◼ ال يقترص استخدام تقنيات التعلم العميق عىل فهم الصور ومقاطع الفيديو فحسب‪ ،‬إنما يستخدم عىل‬ ‫نطاق واسع ف مجاالت وقطاعات مختلفة‪ ،‬ونرى العديد من التطبيقات ف حياتنا الراهنة خاصة مع تزايد حجم‬ ‫البيانات وبعدما أصبحت التكنولوجيا ميسورة التكلفة‪ ،‬فنالحظ مثل أن النظام األساس ف شبكة التواصل‬ ‫االجتماع "فيسبوك" لديه القدرة عىل معرفة أصدقائك وقراءة صورهم وتميبها‪.‬‬ ‫◼ تقنيات التعلم العميق تعمل بكفاءة عالية إذا ما توفرت البيانات الكافية وعالية الجودة‪ ،‬كما يكرس علماء‬ ‫البيانات والمطورون جهودهم من أجل التغلب عىل التحديات وتحسي نماذج التعلم العميق وتطويرها وسط‬ ‫تخوفات من تهديد التعلم العميق النسيج االجتماع واالقتصادي من خالل دفع ر‬ ‫البش إل البطالة أو غب ذلك‪.‬‬ ‫◼ عىل الرغم من الطفرة الهائلة الت أحدثتها خوارزميات التعلم العميق ف مختلف القطاعات‪ ،‬فهو ليس حل‬ ‫ً‬ ‫سحريا لمعالجة جميع المشكالت‪ ،‬ألن هناك تحديات صعبة تواجه هذه التقنيات الحديثة وتمنعها من منافسة‬ ‫العقل ر‬ ‫البشي‪ ،‬فعىل سبيل المثال‪ ،‬تستلزم عملية التعرف عىل صورة ما معالجة ماليي البيانات لتحديدها‪.‬‬ ‫الجودة الضعيفة للبيانات‬ ‫◼‬ ‫◼ تتطلب تقنيات التعلم العميق استخدام بيانات عالية الجودة الستخراج نتائج جيدة ودقيقة‪ ،‬أما البيانات‬ ‫الرديئة الت تحتوي عىل أخطاء كثبة وقيم متطرفة وبيانات فوضوية‪ ،‬فلن تعمل خوارزميات التعلم العميق‬ ‫بصورة صحيحة‪.‬لذلك‪ ،‬يعكف الكثب من علماء البيانات عىل تنظيف البيانات وتنقيتها ف أغلب أوقاتهم من‬ ‫ً‬ ‫خالل تجاهل القيم المتطرفة أو إصالحها وملء البيانات المفقودة يدويا‪.‬‬ ‫‪12‬‬  ‫اﻟﺬ ‪Intelligent Agent‬‬ ‫ي‬ ‫اﻟﻮﻛ ﻞ‬ ‫ ﺑﺮاﻣﺞ أو أﻧﻈﻤﺔ ﻗﺎدرة ﻋ اﺗﺨﺎذ ﻗﺮارات ﺸكﻞ ﻣﺴﺘﻘﻞ أو ﺷبﻪ ﻣﺴﺘﻘﻞ ً‬ ‫ﺑﻨﺎء ﻋ اﻟﺒيﺌﺔ اﻟﻤﺤ ﻄﺔ ﺑﻬﺎ‬ ‫ي‬ ‫‪‬‬ ‫واﻟﻤﻌﻠﻮﻣﺎت اﻟﻤﺘﺎﺣﺔ‪.‬‬ ‫) ﺴ ﻂ ‪ -‬ﻣﻌﻘﺪ ‪ -‬ﺧﺒ ‪ -‬ﻌﻤﻞ ف ﺑيﺌﺔ ﻣﺤﺪدة ‪ -‬ﻌﻤﻞ ف ﺑيﺌﺎت ﻣﺘﻨﻮﻋﺔ‪ -‬ت‬ ‫ذاي اﻟﺘﺤكﻢ(‪.‬‬ ‫ي‬ ‫ي‬ ‫ي‬ ‫ي‬ ‫ت‬ ‫اﻟي ﻜﻮن ﻣﻮﺟﻮدا ﻓﻴﻬﺎ ﻣﻦ ﺧﻼل‬ ‫‪ ‬اﻟﻮﻛ ﻞ )‪ (Agent‬ﺴﺘﻄﻴﻊ إدراك )‪ (percept‬اﻟﺒيﺌﺔ )‪ (environment‬ي‬ ‫اﻟي ﻤﺘﻠ ﻬﺎ ﺛﻢ اﻟﺘﻔﺎﻋﻞ واﻟﺘﺠﺎوب ﺑﻮاﺳﻄﺔ اﻟ ﺎت اﻟﺘﻨﻔ ﺬ )‪ (actuator‬ﻣﻌﺘﻤﺪا ﻋ ‬‫ت‬ ‫اﻟﻤﺴتﺸﻌﺮات )‪ (sensor‬ي‬ ‫اﻟﻤﻌﻄ ﺎت واﻟﻤﻌﻠﻮﻣﺎت ﻣﻦ اﻟﺒيﺌﺔ ‪.‬‬ ‫‪5‬‬  ‫اﻟﺬ ‪Intelligent Agent‬‬ ‫ي‬ ‫اﻟﻮﻛ ﻞ‬ ‫ت‬ ‫اﻻدراك )‪ :(percept‬اﻟﺒ ﺎﻧﺎت ي‬ ‫اﻟي ﻳﺘﻠﻘﺎﻫﺎ اﻟﻮﻛ ﻞ ﻋﻦ ﻃ ﻖ اﻟﻤﺴتﺸﻌﺮات )‪. (input‬‬ ‫‪‬‬ ‫ردة اﻟﻔﻌﻞ )‪ :(Action‬اﻻﺣﺪاث اﻟﺼﺎدرة ﻋﻦ اﻟﻮﻛ ﻞ )‪.(output‬‬ ‫‪‬‬ ‫اﻟﺬ ‪.‬‬ ‫ي‬ ‫اﻟﻤﻌﺎﻟﺠﺔ )‪ :(Processing‬ﺤﺪد ﺳﻠﻮك اﻟﻮﻛ ﻞ‬ ‫‪‬‬ ‫ﺑﺮاﻣﺞ )‪ + (Agent program‬ﺧﻮارزﻣ ﺎت )‪ + (Algorithms‬ﻗﻮاﻋﺪ ﻣﻌﺮﻓﺔ )‪(Knowledge-base‬‬ ‫‪6‬‬ ‫اﻟﺬ واﻟﺒيﺌﺔ اﻟﻤﺤ ﻄﺔ ‪Intelligent Agent and Environment‬‬ ‫ي‬ ‫اﻟﻮﻛ ﻞ‬ ‫ﻣﺜﺎل ‪:‬‬ ‫رو ﻮت ﻣﻜنﺴﺔ اﻟﺘﻨﻈ ﻒ )‪.(Vacuum Cleaner‬‬ ‫‪‬‬ ‫اﻟﺒيﺌﺔ‪:‬‬ ‫ف‬ ‫ي ن‬ ‫ﻣ ﻌن )‪ (A,B‬وﺗﻘﻊ داﺧﻞ اﺣﺪاﻫﻤﺎ ي كﻞ ﻟﺤﻈﺔ‪.‬‬ ‫ﺗﻨﻈ ﻒ‬ ‫‪‬‬ ‫اﻻدراك )‪:(perception‬‬ ‫ﻣﻦ ﺧﻼل اﻟﻤﺴتﺸﻌﺮات )‪.(sensors‬‬ ‫‪‬‬ ‫اﻟﺤﺎﻟﺔ )‪:(State‬‬ ‫ﻏ ﻧﻈ ﻒ )‪.(dirty‬‬ ‫ﻧﻈ ﻒ )‪ (clean‬او ي‬ ‫‪‬‬ ‫ردة اﻟﻔﻌﻞ )‪:(Action‬‬ ‫اﻻﺣﺪاث اﻟﺼﺎدرة ﻋﻦ اﻟﻮﻛ ﻞ )‪.(output‬‬ ‫‪‬‬ ‫‪.1‬اﻻﺗﺠﺎە ﻤﻴﻨﺎ )‪(right‬‬ ‫‪.2‬اﻻﺗﺠﺎە ﺴﺎرا )‪(left‬‬ ‫‪.3‬اﻟﺸﻔﻂ )‪(suck‬‬ ‫اﻧﺘﻘﻞ ا اﻟﻤ ــﻊ اﻻﺧﺮ‬ ‫اﻟﺒيﺌﺔ اﻟﺤﺎﻟ ﺔ ﻧﻈ ﻔﺔ‬ ‫‪‬‬ ‫ﻗﻢ بﺎﻟﺸﻔﻂ ‪.‬‬ ‫ﻏ ذﻟﻚ‬ ‫ي‬ ‫‪7‬‬  ‫ن‬ ‫اﻟﻌﻘﻼي ‪Rational Agent‬‬ ‫ي‬ ‫اﻟﻮﻛ ﻞ‬ ‫ن‬ ‫اﻟﻌﻘﻼي‬ ‫ي‬ ‫اﻻﺻﻄﻨﺎ اﻟﺤﺪﻳﺜﺔ‪ ،‬ﻈﻬﺮ اﻟﻮﻛ ﻞ‬ ‫ي‬ ‫ ﻧﻘﻄﺔ ارﺗكﺎز أﻧﻈﻤﺔ اﻟﺬكﺎء‬ ‫‪ ‬اﻟﻌﻘﻼﻧ ﺔ )‪ (Rationality‬ي‬ ‫)‪ (Rational Agent‬ﺧﺼﺎﺋﺺ ﻣﻌﻴﻨﺔ ﺗﻌﻄ ﻪ اﻣﺘ ﺎزات ذكﺎء ﻋﻦ اﻷﻧﻈﻤﺔ اﻵﻟ ﺔ اﻟبﺴ ﻄﺔ‪.‬ﻣﻦ ﺧﻼل ﻋﻤﻠ ﺔ‬ ‫اﻻﺳﺘﺪﻻل ﺑﻨﺎء ﻋ ﺧﻮارزﻣ ﺎت ﻣﻌﻘﺪة‪ ،‬وﻣﻦ ﻫﺬە اﻟﺨﺼﺎﺋﺺ‪:‬‬ ‫ق‬ ‫اﻟﻤﻨﻄ ‬ ‫واﻟﺘﻔﻜ ‬ ‫اﻟﺘﻔﻜ ‬ ‫‪ ‬اﻟﻘﺪرة ﻋ ‬ ‫ي‬ ‫ي‬ ‫ي‬ ‫اﻟﺨ ات اﻟﺴﺎبﻘﺔ واﻟﺘﻜ ﻒ‪.‬‬ ‫‪ ‬اﻟﻘﺪرة ﻋ اﻟﺘﻌﻠﻢ ﻣﻦ ب‬ ‫‪ ‬ﺗﺤﺪ ﺚ ﻣﻌﺎرﻓﻬﻢ وﺳﻠﻮﻛﻬﻢ ً‬ ‫ﺑﻨﺎء ﻋ ﻣﻌﻠﻮﻣﺎت أو ﺗﺠﺎرب ﺟﺪ ﺪة‪.‬‬ ‫‪ ‬ﺗﺤﻠ ﻞ اﻟﻤﻌﻠﻮﻣﺎت اﻟﻤﺘﺎﺣﺔ وﺗﻘﻴ ﻢ اﻟﺨ ﺎرات اﻟﻤﺨﺘﻠﻔﺔ واﺧﺘ ﺎر اﻻﺟﺮاء اﻷﻣﺜﻞ‪.‬‬ ‫ي ن‬ ‫ﺗﺤﺴن ﻋﻤﻠ ﺔ ﺻﻨﻊ اﻟﻘﺮار ﻣﻊ ﻣﺮور اﻟﻮﻗﺖ‪.‬‬ ‫‪ ‬ﻌﻤﻞ ﻋ ‬ ‫ن‬ ‫اﻟﻌﻘﻼي )‪:(Rational Agent‬‬ ‫ي‬ ‫اﻟﻮﻛ ﻞ‬ ‫ﺗﻌ اﺳﺘﺠﺎﺑﺘﻪ أ ب ﻗ ﻤﺔ ﻣﻤﻜﻨﺔ‬‫ي‬ ‫‪ ‬ﻛ ﺎﻧﺎت ذﻛ ﺔ ﺗﺪرك ﺑيﺌﺘﻬﺎ وﺗﺘﺨﺬ ﻗﺮاراﺗﻬﺎ ﺑﻨﺎء ﻋ اﻟﺨﺼﺎﺋﺺ أﻋﻼە‪،‬‬ ‫بﻌن اﻻﻋﺘبﺎر ﻣﻌﻠﻮﻣﺎﺗﻪ اﻟﺴﺎبﻘﺔ ﻋﻦ اﻟﺒيﺌﺔ وﻛﺬﻟﻚ ﻣﻌﻠﻮﻣﺎﺗﻪ اﻟﻼﺣﻘﺔ )اﻟﻘﺎدﻣﺔ ﻣﻦ‬ ‫ﻟﻤﻌ ﺎر اﻻداء إذا أﺧﺬ ي ن‬ ‫ ‬ ‫ﻋﻘﻼﻧﻴن ‬ ‫ي ن‬ ‫أ ﺗﻄﻮرا وﻗﺪرة ﺗﻌﻤﻞ ﻋ ﺗﻌ ﺰ ﺣ ﺎﺗﻨﺎ اﻟﻴﻮﻣ ﺔ‪.‬‬ ‫اﻟﻤﺴتﺸﻌﺮات(‪ ،‬بﺪأﻧﺎ ﻧﺮى وكﻼء‬ ‫‪8‬‬  ‫ن‬ ‫اﻟﻌﻘﻼي ‪Rational Agent‬‬ ‫ي‬ ‫اﻟﻮﻛ ﻞ‬ ‫(‪:‬‬ ‫ﻋﻮاﻣﻞ ﻋﻘﻼﻧﯿﺔ اﻟﻮﻛﯿﻞ )‬ ‫‪ ‬ﻣﻘ ﺎس اﻷداء اﻟﺬي ﺤﺪد ﻣﻌ ﺎر اﻟﻨﺠﺎح )‪ ،(Performance measure value‬ﻳﺘ ف ﺸكﻞ ﺻﺤﻴﺢ وﻫﻮ‬ ‫ﻣﻘ ﺎس اﻟﺴﻠﻮك‪/‬اﻟﻘﺮار اﻟﺴﻠ ﻢ ﻟﻠﻮﻛ ﻞ‪ ،‬وﻣﻘﺪار ﺗﻄﺎبﻘﻪ ﻣﻊ ﻣﺎ ﻳﺘﻮﻗﻌﻪ اﻟﻮﻛ ﻞ و ﺤﺪد ﻓﻌﺎﻟ ﺔ اداء اﻟﻮﻛ ﻞ‬ ‫اﻟﻤﻌﺮﻓﺔ اﻟﻤﺴبﻘﺔ ﻟﻠﻮﻛ ﻞ بﺎﻟﺒيﺌﺔ وﻣﻌﻠﻮﻣﺎت اﻟﻮﻛ ﻞ اﻟﺴﺎبﻘﺔ ﻋﻦ اﻟﺒيﺌﺔ اﻟﻤﺤ ﻄﺔ )‪(Environment‬‬ ‫‪‬‬ ‫ف‬ ‫ت‬ ‫اﻟي ﻤﻜﻦ ﻟﻠﻮﻛ ﻞ اﻟﻘ ﺎم ﺑﻬﺎ‪ ،‬وﺗﺠﺎو ﻪ ﻣﻊ ي‬ ‫ﺗﻐﻴ ات اﻟﺤﺎدﺛﺔ ي اﻟﺒيﺌﺔ او ﺸكﻞ‬ ‫‪ ‬ردود ﻓﻌﻞ اﻟﻮﻛ ﻞ واﻹﺟﺮاءات ي‬ ‫اﺧﺮ آﻟ ﺎت اﻟﺘﻨﻔ ﺬ )‪(Actuator‬‬ ‫ت‬ ‫اﻟي ﺴﺠﻠﻬﺎ ادوات اﻻﺳتﺸﻌﺎر )‪. (Sensor‬‬ ‫ ﺴﻠﺴﻞ إدراك اﻟﻮﻛ ﻞ ﻟﻸﺣﺪاث ي‬ ‫‪‬‬ ‫‪9‬‬ ‫عالقة الوكيل بالبيئة المحيطة )‪Task Environment (PEAS‬‬ ‫تحديد عالقة الوكيل بالبيئة (‪)PEAS‬‬ ‫مقياس األداء الذي يحدد معيار النجاح (‪.)Performance measure value‬‬ ‫◼‬ ‫البيئة المحيطة (‪.)Environment‬‬ ‫◼‬ ‫آليات التنفيذ (‪.)Actuator‬‬ ‫◼‬ ‫ادوات االستشعار (‪.)Sensor‬‬ ‫◼‬ ‫‪5‬‬  ‫خواص البيئة المحيطة‪Properties of task environment‬‬ ‫تشي إىل البيئة او السياق أو الظروف الت يعمل فيها الوكيل التخاذ قرارات‬ ‫البيئة المحيطة بالوكيل العقالن ر‬ ‫◼‬ ‫كبي عىل كيفية اتخاذ القرارات‪.‬هناك عدة خصائص رئيسية للبيئة‬ ‫عقالنية‪ ،‬حيث تؤثر خصائص البيئة بشكل ر‬ ‫المحيطة الت يجب مراعاتها‪:‬‬ ‫ معرفة بالكامل ‪ /‬معرفة بشكل جزن (‪:)fully observable vs. partially observable‬‬ ‫✓ معرفة‪ :‬إذا كانت المستشعرات تعط تصور واضح عن بيئته والمعلومات الت يطلبها الوكيل‪.‬‬ ‫✓ معرفة جزئيا‪ :‬إذا كانت المعلومات المتوفرة جزئية‪.‬‬ ‫ محددة ‪ /‬عشوائية (‪: )deterministic vs. stochastic‬‬ ‫✓ محددة‪ :‬الحالة التالية معروفة بالنسبة اىل الحالة الحالية بناء عىل تنفيذ اجراء ر‬ ‫معي‪.‬‬ ‫معي‪.‬‬ ‫✓ عشوائية‪ :‬الحالة التالية ر‬ ‫غي معروفة بالنسبة اىل الحالة الحالية بناء عىل تنفيذ اجراء ر‬ ‫ متسلسلة ‪ /‬عرضية (‪:)sequential vs. consequential‬‬ ‫✓ متسلسلة‪ :‬رد فعل الوكيل يعتمد عىل ردود الفعل السابقة‪.‬‬ ‫التفكي ف المستقبل‪.‬‬ ‫ر‬ ‫✓ عرضية‪ :‬رد الفعل ال يعتمد عىل ردود الفعل السابقة – ال يحتاج اىل‬ ‫‪6‬‬  ‫تابع خواص البيئة المحيطة‬ ‫متغية (‪:)static / dynamic‬‬ ‫ر‬ ‫ ثابتة‪/‬‬ ‫✓ ثابتة‪ :‬البيئة ثابتة ال ر‬ ‫تتغي اثناء اتخاذ القرار‪.‬‬ ‫تتغي اثناء اتخاذ القرار‪.‬‬ ‫متغية‪ :‬البيئة ر‬ ‫ر‬ ‫✓‬ ‫ مستمرة‪ /‬متقطعة (‪:)continues / discrete‬‬ ‫التغيي من حالة ألخرى يتم ف زمن متقطع‪.‬‬ ‫ر‬ ‫✓ متقطعة‪:‬‬ ‫التغي يتم ف وقت متصل‪.‬‬ ‫ر‬ ‫✓ مستمرة‪:‬‬ ‫ احادية الوكالء ‪ /‬متعددة الوكالء (‪:)single agents / multi agents‬‬ ‫✓ احادية الوكيل‪ :‬هناك وكيل واحد يؤثر ف البيئة‪.‬‬ ‫✓ متعددة الوكالء‪ :‬هناك أكي من وكيل ف البيئة‪.‬‬ ‫‪7‬‬ ‫امثلة عىل البيئة المحيطة وخصائصها ‪Examples of task environment‬‬ ‫معرفة‬ ‫الوكالء‬ ‫محددة‬ ‫عرضية‬ ‫ثابتة‬ ‫متقطعة‬ ‫معرفة جزئ‬ ‫متعدد‬ ‫عشوائية‬ ‫متسلسلة‬ ‫متغية‬ ‫ر‬ ‫مستمرة‬ ‫معرفة جزئ‬ ‫احادي‬ ‫عشوائية‬ ‫عرضية‬ ‫متغية‬ ‫ر‬ ‫مستمرة‬ ‫معرفة‪ -‬كامل‬ ‫احادي‬ ‫محددة‬ ‫متسلسلة‬ ‫ثابتة‬ ‫متقطعة‬ ‫‪8‬‬  ‫أنواع وكالء الذكاء االصطناع‬ ‫أنواع وكالء الذكاء االصطناع‬ ‫الوكالء البسيطة القائمي عىل القواعد (‪)Simple Reflex Agents‬‬ ‫الوكالء القائمة عىل النموذج (‪)Model-Bsed Agents‬‬ ‫الوكالء القائمون عىل الهدف (‪)Goal-Based Agents‬‬ ‫الوكالء القائمة عىل المنفعة (‪)Utility-Based Agents‬‬ ‫الوكالء التكيفيي (‪)Learning Agents‬‬ ‫الوكالء المتعددين (‪)Multi-Agent Systems‬‬ ‫‪5‬‬  ‫الوكالء البسيطة القائمي عىل القواعد (‪)Simple Reflex Agents‬‬ ‫◼ يعتمد هذا النوع عىل مجموعة من القواعد الثابتة الت تحدد كيفية االستجابة لمواقف معينة‪.‬تقوم‬ ‫الخبة السابقة‪.‬‬ ‫مباش وفوري ً‬ ‫بناء عىل الحالة الحالية للبيئة‪ ،‬دون النظر إىل ر‬ ‫ر‬ ‫باالستجابة بشكل‬ ‫‪6‬‬ ‫الوكالء البسيطة القائمي عىل القواعد (‪)Simple Reflex Agents‬‬ ‫ابسط االنواع ألنه ال يلجأ اىل حوادث االدراك كاملة وانما االدراك الحاىل فقط (ليس له ذاكرة)‪.‬‬ ‫◼‬ ‫المبدأ الرئيس لهذا النوع هو قاعدة (حالة‪-‬ردة فعل) ‪.condition-action‬‬ ‫◼‬ ‫السهولة ف مقابل لمحدودية قدراته ‪ ,‬القرار يعتمد بشكل كامل عىل حدث االدراك الحاىل فقط‪.‬‬ ‫◼‬ ‫يتطلب بيئة عمل معروفة بشكل كامل ‪ ،‬المعرفة الجزئية تتسبب ف مشاكل حقيقة ‪.‬‬ ‫◼‬ ‫‪7‬‬  ‫الوكالء القائمة عىل النموذج (‪)Model-Based Agents‬‬ ‫◼ تعتمد هذه الوكالء عىل نموذج للبيئة المحيطة بها‪.‬تقوم ببناء نموذج داخىل للبيئة واستخدامه لتحديد‬ ‫ً‬ ‫ترصفاتها‪.‬تستطيع هذه الوكالء التعامل مع مواقف ر‬ ‫أكب تعقيدا مقارنة بالوكالء البسيطة‪.‬‬ ‫◼ كل تحديث للبيئة المحيطة بواسطة المستشعرات وتفاعل هذه المعلومات مع المعلومات السابقة يبت‬ ‫الوكيل تصورا جديدا عن البيئة المحيطة‪ ،‬وبموجب هذا التصور الجديد يحدد الوكيل ردة الفعل المناسبة ‪.‬‬ ‫‪8‬‬  ‫الوكالء القائمون عىل الهدف (‪)Goal-Based Agents‬‬ ‫ً‬ ‫◼ تعمل هذه الوكالء عىل تحقيق أهداف محددة‪ ،‬بدال من مجرد االستجابة للمواقف‪ ،‬تقوم الوكالء بتحليل‬ ‫النتائج المحتملة ألفعالها وتختار الفعل الذي يقرب ها من تحقيق أهدافها‪.‬‬ ‫◼ تقرير ما يجب فعله يعتمد عىل الهدف المطلوب‪.‬بالتاىل اضافة اىل معلوماته عن البيئة الحالية فانه لديه‬ ‫معلومات عن الهدف المراد الوصول اليه‪.‬‬ ‫‪9‬‬  ‫الوكالء القائمة عىل المنفعة (‪)Utility-Based Agents‬‬ ‫باإلضافة لتحقيق األهداف‪ ،‬تسىع هذه الوكالء لتعظيم الكفاءة والوصول اىل الهدف بأقىص قدر من الكفاءة‪.‬‬ ‫◼‬ ‫أكب منفعة ممكنة‪.‬‬ ‫تقوم بتقييم مختلف النتائج المحتملة لألفعال وتختار الفعل الذي يوفر ر‬ ‫◼‬ ‫ر‬ ‫االكب كفاءة‪.‬‬ ‫وجود ر‬ ‫أكب من طريقة للوصل اىل الهدف ويفاضل بي الطرق المختلفة وايجاد الطريق‬ ‫◼‬ ‫‪10‬‬  ‫الوكالء التكيفيي (‪)Learning Agents‬‬ ‫◼ هذه الوكالء لديها القدرة عىل التعلم من تجارب ها السابقة وتعديل سلوكها بمرور الوقت‪.‬يمكن أن تتعلم‬ ?