مقدمة في الذكاء الاصطناعي PDF

‫ﻣﺘﺮﺟﻢ ﻣﻦ ﺍﻹﻧﺠﻠﻴﺰﻳﺔ ﺇﻟﻰ ﺍﻟﻌﺮﺑﻴﺔ ‪www.onlinedoctranslator.com -‬‬ ‫‪27/05/2024‬‬ ‫ﺍﻟﺬﻛﺎءﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ‪ -‬ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫ﻣﺮﻭﺓﺍﻟﺪﺍﺧﻠﻠﻲ‬...

‫ﻣﺘﺮﺟﻢ ﻣﻦ ﺍﻹﻧﺠﻠﻴﺰﻳﺔ ﺇﻟﻰ ﺍﻟﻌﺮﺑﻴﺔ ‪www.onlinedoctranslator.com -‬‬ ‫‪27/05/2024‬‬ ‫ﺍﻟﺬﻛﺎءﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ‪ -‬ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫ﻣﺮﻭﺓﺍﻟﺪﺍﺧﻠﻠﻲ‬ ‫‪1‬‬ ‫ﻣﻘﺪﻣﺔ‬ ‫ﺍﻟﺬﻛﺎءﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫‪2‬‬ ‫‪1‬‬ ‫‪27/05/2024‬‬ ‫ﻣﺎﻫﻮ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ؟‬ ‫ﺍﻟﺬﻛﺎءﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ )‪:(AI‬ﻳﺸﻴﺮ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺇﻟﻰ ﻣﺤﺎﻛﺎﺓ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻟﺒﺸﺮﻱ ﻓﻲ ﺍﻵﻻﺕ‬ ‫ﺍﻟﻤﺒﺮﻣﺠﺔﻟﻠﺘﻔﻜﻴﺮ ﻣﺜﻞ ﺍﻟﺒﺸﺮ ﻭﺗﻘﻠﻴﺪ ﺃﻓﻌﺎﻟﻬﻢ‪.‬ﻭﻫﻮ ﻳﻨﻄﻮﻱ ﻋﻠﻰ ﺇﻧﺸﺎء ﺧﻮﺍﺭﺯﻣﻴﺎﺕ ﻭﺑﺮﺍﻣﺞ‬ ‫ﻛﻤﺒﻴﻮﺗﺮﻗﺎﺩﺭﺓ ﻋﻠﻰ ﺃﺩﺍء ﺍﻟﻤﻬﺎﻡ ﺍﻟﺘﻲ ﺗﺘﻄﻠﺐ ﻋﺎﺩﺓ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻟﺒﺸﺮﻱ‪ ،‬ﻣﺜﻞ ﺍﻹﺩﺭﺍﻙ ﺍﻟﺒﺼﺮﻱ‪،‬‬ ‫ﻭﺍﻟﺘﻌﺮﻑﻋﻠﻰ ﺍﻟﻜﻼﻡ‪ ،‬ﻭﺍﺗﺨﺎﺫ ﺍﻟﻘﺮﺍﺭ‪ ،‬ﻭﺗﺮﺟﻤﺔ ﺍﻟﻠﻐﺔ‪.‬‬ ‫ﺍﻟﺨﺼﺎﺉﺺﺍﻟﺮﺉﻴﺴﻴﺔ‪:‬‬ ‫‪-‬ﺗﻌﻠﻢُّ‪:‬ﺍﻟﻘﺪﺭﺓ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﺘﻌﻠﻢ ﻣﻦ ﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺕ ﻭﺍﻟﺘﺤﺴﻴﻦ ﺑﻤﺮﻭﺭ ﺍﻟﻮﻗﺖ‬ ‫‪-‬ﻣﻨﻄﻖ‪:‬ﺍﻟﻘﺪﺭﺓ ﻋﻠﻰ ﺣﻞ ﺍﻟﻤﺸﻜﻼﺕ ﻭﺍﺗﺨﺎﺫ ﺍﻟﻘﺮﺍﺭﺍﺕ‪.‬‬ ‫‪-‬ﺗﺼﺤﻴﺢ ﺍﻟﺬﺍﺕ‪:‬ﺍﻟﻘﺪﺭﺓ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﺘﻜﻴﻒ ﻭﺗﺤﺴﻴﻦ ﺍﻷﺩﺍء‪.‬‬ ‫‪3‬‬ ‫ﺗﺎﺭﻳﺦ‬ ‫ﺍﻟﺬﻛﺎءﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫‪4‬‬ ‫‪2‬‬ ‫‪27/05/2024‬‬ ‫ﺗﺎﺭﻳﺦﻣﻮﺟﺰ ﻭﺗﻄﻮﺭ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫‪2010‬ﺇﻟﻰ ﺍﻟﻮﻗﺖ ﺍﻟﺤﺎﺿﺮ‪:‬‬ ‫ﺍﻟﺜﻤﺎﻧﻴﻨﺎﺕ‪:‬ﺍﻟﺼﻌﻮﺩ‬ ‫ﺗﻌﻠﻢﻋﻤﻴﻖ‬ ‫ﻣﻦﺍﻟﺨﺒﺮﺍء‬ ‫ﺍﻟﺨﻤﺴﻴﻨﻴﺎﺕ‪:‬ﺍﻟﻤﻴﻼﺩ‬ ‫ﻭﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺕﺍﻟﻀﺨﻤﺔ‬ ‫ﺍﻷﻧﻈﻤﺔ‬ ‫ﻣﻦﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫ﺍﻟﺘﺴﻌﻴﻨﺎﺕﻭﺍﻷﻟﻔﻴﻨﻴﺎﺕ‪:‬‬ ‫ﺍﻟﺴﺘﻴﻨﻴﺎﺕﻭﺍﻟﺴﺒﻌﻴﻨﻴﺎﺕ‪:‬‬ ‫ﺁﻟﺔ‬ ‫ﺍﻟﺬﻛﺎءﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺍﻟﻤﺒﻜﺮ‬ ‫ﺍﻟﺘﻌﻠﻢﻭ‬ ‫ﺑﺤﺚ‬ ‫ﺗﻌﺘﻤﺪﻋﻠﻰ ﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺕ‬ ‫ﺍﻗﺘﺮﺍﺏ‬ ‫‪5‬‬ ‫ﺗﺎﺭﻳﺦﻣﻮﺟﺰ ﻭﺗﻄﻮﺭ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫ﻳﺘﻤﺘﻊﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ )‪ (AI‬ﺑﺘﺎﺭﻳﺦ ﻃﻮﻳﻞ ﻭﺭﺍﺉﻊ‪ ،‬ﻳﻌﻮﺩ ﺗﺎﺭﻳﺨﻪ ﺇﻟﻰ ﺍﻷﻳﺎﻡ ﺍﻷﻭﻟﻰ ﻟﻠﺤﻮﺳﺒﺔ‪.‬ﻋﻠﻰ ﻣﺮ ﺍﻟﺴﻨﻴﻦ‪ ،‬ﺷﻬﺪ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﺘﺮﺍﺕ ﻋﺪﻳﺪﺓ‬ ‫ﻣﻦﺍﻟﻨﻤﻮ ﻭﺍﻟﺘﺮﺍﺟﻊ‪ ،‬ﻟﻜﻨﻪ ﻛﺎﻥ ﺩﺍﺉﻤﺎً ﻣﺪﻓﻮﻋﺎً ﺑﺎﻟﺮﻏﺒﺔ ﺍﻟﺒﺸﺮﻳﺔ ﻓﻲ ﺇﻧﺸﺎء ﺁﻻﺕ ﻳﻤﻜﻨﻬﺎ ﺍﻟﺘﻔﻜﻴﺮ ﻭﺍﻟﺘﺼﺮﻑ ﻣﺜﻞ ﺍﻟﺒﺸﺮ‪.‬‬ ‫ﺍﻟﺨﻤﺴﻴﻨﻴﺎﺕ‪:‬ﻭﻻﺩﺓ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫ﻏﺎﻟﺒﺎًﻣﺎ ﻳﻨُﻈﺮ ﺇﻟﻰ ﻓﺘﺮﺓ ﺍﻟﺨﻤﺴﻴﻨﻴﺎﺕ ﻋﻠﻰ ﺃﻧﻬﺎ ﻣﻴﻼﺩ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‪.‬ﺧﻼﻝ ﻫﺬﺍ ﺍﻟﻌﻘﺪ ﺗﻢ ﺗﻄﻮﻳﺮ ﺍﻟﻌﺪﻳﺪ ﻣﻦ ﺍﻟﻤﻔﺎﻫﻴﻢ ﺍﻷﺳﺎﺳﻴﺔ ﻟﻠﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‪،‬‬ ‫ﺑﻤﺎﻓﻲ ﺫﻟﻚ ﺍﺧﺘﺒﺎﺭ ﺗﻮﺭﻳﻨﺞ‪ ،‬ﺍﻟﺬﻱ ﻻ ﻳﺰﺍﻝ ﻳﺴﺘﺨﺪﻡ ﺣﺘﻰ ﺍﻟﻴﻮﻡ ﻟﻘﻴﺎﺱ ﺫﻛﺎء ﺍﻵﻻﺕ‪.‬‬ ‫ ﺁﻻﻥﺗﻮﺭﻳﻨﺞ‪:‬ﻓﻲ ﺑﺤﺜﻪ ﺍﻟﺬﻱ ﻧﺸﺮﻩ ﻋﺎﻡ ‪ 1950‬ﺑﻌﻨﻮﺍﻥ "ﺁﻻﺕ ﺍﻟﺤﻮﺳﺒﺔ ﻭﺍﻟﺬﻛﺎء"‪ ،‬ﺍﻗﺘﺮﺡ ﺗﻮﺭﻳﻨﺞ ﻓﻜﺮﺓ ﺍﻻﺧﺘﺒﺎﺭ ﻟﺘﺤﺪﻳﺪ ﻣﺎ ﺇﺫﺍ ﻛﺎﻥ ﻳﻤﻜﻦ ﺍﻋﺘﺒﺎﺭ ﺍﻵﻟﺔ‬ ‫ﺫﻛﻴﺔ‪.‬ﻭﻻ ﻳﺰﺍﻝ ﻫﺬﺍ ﺍﻻﺧﺘﺒﺎﺭ‪ ،‬ﺍﻟﻤﻌﺮﻭﻑ ﺍﻵﻥ ﺑﺎﺳﻢ ﺍﺧﺘﺒﺎﺭ ﺗﻮﺭﻳﻨﺞ‪ ،‬ﻳﺴُﺘﺨﺪﻡ ﺣﺘﻰ ﻳﻮﻣﻨﺎ ﻫﺬﺍ ﻟﻘﻴﺎﺱ ﺍﻟﺘﻘﺪﻡ ﺍﻟﻤﺤﺮﺯ ﻓﻲ ﺃﺑﺤﺎﺙ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‪.‬‬ ‫ ﺟﻮﻥﻣﻜﺎﺭﺛﻲ‪:‬ﻓﻲ ﻋﺎﻡ ‪ ،1956‬ﺻﺎﻍ ﻣﻜﺎﺭﺛﻲ ﻣﺼﻄﻠﺢ "ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ" ﻓﻲ ﻣﺆﺗﻤﺮ ﻓﻲ ﻛﻠﻴﺔ ﺩﺍﺭﺗﻤﻮﺙ‪.‬ﻏﺎﻟﺒﺎً ﻣﺎ ﻳﻌُﺘﺒﺮ ﻫﺬﺍ ﺍﻟﺤﺪﺙ ﺑﻤﺜﺎﺑﺔ ﺍﻟﺒﺪﺍﻳﺔ‬ ‫ﺍﻟﺮﺳﻤﻴﺔﻟﻤﺠﺎﻝ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‪.‬‬ ‫ﺍﻟﺴﺘﻴﻨﻴﺎﺕﻭﺍﻟﺴﺒﻌﻴﻨﻴﺎﺕ‪ :‬ﺃﺑﺤﺎﺙ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺍﻟﻤﺒﻜﺮﺓ‬ ‫ﻛﺎﻧﺖﻓﺘﺮﺓ ﺍﻟﺴﺘﻴﻨﻴﺎﺕ ﻭﺍﻟﺴﺒﻌﻴﻨﻴﺎﺕ ﻣﻦ ﺍﻟﻘﺮﻥ ﺍﻟﻤﺎﺿﻲ ﻓﺘﺮﺓ ﻧﻤﻮ ﺳﺮﻳﻊ ﻷﺑﺤﺎﺙ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‪.‬ﺧﻼﻝ ﻫﺬﺍ ﺍﻟﻮﻗﺖ‪ ،‬ﻃﻮﺭ ﺍﻟﺒﺎﺣﺜﻮﻥ ﻋﺪﺩﺍً ﻣﻦ ﺗﻘﻨﻴﺎﺕ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫ﺍﻟﺠﺪﻳﺪﺓ‪،‬ﺑﻤﺎ ﻓﻲ ﺫﻟﻚ‪:‬‬ ‫ ﺍﻻﺳﺘﺪﻻﻝﺍﻟﺮﻣﺰﻱ‪:‬ﻳﻌﺘﻤﺪ ﻫﺬﺍ ﺍﻟﻨﻬﺞ ﻓﻲ ﺍﻟﺘﻌﺎﻣﻞ ﻣﻊ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻋﻠﻰ ﻓﻜﺮﺓ ﺃﻧﻪ ﻳﻤﻜﻦ ﺗﻤﺜﻴﻞ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺑﺎﺳﺘﺨﺪﺍﻡ ﺍﻟﺮﻣﻮﺯ‪.‬‬ ‫ ﺧﻮﺍﺭﺯﻣﻴﺎﺕﺍﻟﺒﺤﺚ‪:‬ﺗﺴُﺘﺨﺪﻡ ﻫﺬﻩ ﺍﻟﺨﻮﺍﺭﺯﻣﻴﺎﺕ ﻹﻳﺠﺎﺩ ﺣﻠﻮﻝ ﻟﻠﻤﺸﺎﻛﻞ ﻣﻦ ﺧﻼﻝ ﺍﺳﺘﻜﺸﺎﻑ ﺟﻤﻴﻊ ﺍﻟﺨﻴﺎﺭﺍﺕ ﺍﻟﻤﻤﻜﻨﺔ ﺑﺸﻜﻞ ﻣﻨﻬﺠﻲ‪.‬‬ ‫ ﺍﻟﺘﻌﻠﻢﺍﻻﻟﻲ‪:‬ﻳﻬﺘﻢ ﻫﺬﺍ ﺍﻟﻤﺠﺎﻝ ﻣﻦ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺑﺘﻄﻮﻳﺮ ﺍﻟﺨﻮﺍﺭﺯﻣﻴﺎﺕ ﺍﻟﺘﻲ ﻳﻤﻜﻨﻬﺎ ﺍﻟﺘﻌﻠﻢ ﻣﻦ ﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺕ‪.‬ﺍﻟﺜﻤﺎﻧﻴﻨﻴﺎﺕ‪ :‬ﻇﻬﻮﺭ‬ ‫ﺍﻷﻧﻈﻤﺔﺍﻟﺨﺒﻴﺮﺓ‬ ‫ﺷﻬﺪﺕﺍﻟﺜﻤﺎﻧﻴﻨﻴﺎﺕ ﻇﻬﻮﺭ ﺍﻷﻧﻈﻤﺔ ﺍﻟﺨﺒﻴﺮﺓ‪ ،‬ﻭﻫﻲ ﺑﺮﺍﻣﺞ ﺫﻛﺎء ﺍﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻣﺼﻤﻤﺔ ﻟﺘﻘﻠﻴﺪ ﺧﺒﺮﺓ ﺍﻟﺨﺒﺮﺍء ﺍﻟﺒﺸﺮﻳﻴﻦ‪.‬ﺗﻢ ﺍﺳﺘﺨﺪﺍﻡ ﺍﻷﻧﻈﻤﺔ ﺍﻟﻤﺘﺨﺼﺼﺔ‬ ‫ﻓﻲﻣﺠﻤﻮﻋﺔ ﻣﺘﻨﻮﻋﺔ ﻣﻦ ﺍﻟﺘﻄﺒﻴﻘﺎﺕ‪ ،‬ﺑﻤﺎ ﻓﻲ ﺫﻟﻚ ﺍﻟﺘﺸﺨﻴﺺ ﺍﻟﻄﺒﻲ ﻭﺍﻟﺘﺨﻄﻴﻂ ﺍﻟﻤﺎﻟﻲ ﻭﺍﻟﻬﻨﺪﺳﺔ‪.‬‬ ‫ ﻣﺎﻳﺴﻴﻦ‪:‬ﻛﺎﻥ ‪ MYCIN‬ﻧﻈﺎﻣﺎً ﺧﺒﻴﺮﺍً ﺗﻢ ﺗﻄﻮﻳﺮﻩ ﻓﻲ ﺟﺎﻣﻌﺔ ﺳﺘﺎﻧﻔﻮﺭﺩ ﻓﻲ ﺍﻟﺴﺒﻌﻴﻨﻴﺎﺕ‪.‬ﻭﻗﺪ ﺗﻢ ﺗﺼﻤﻴﻤﻪ ﻟﺘﺸﺨﻴﺺ ﻭﻋﻼﺝ ﺍﻻﻟﺘﻬﺎﺑﺎﺕ ﺍﻟﺒﻜﺘﻴﺮﻳﺔ‪.‬‬ ‫‪6‬‬ ‫‪3‬‬ ‫‪27/05/2024‬‬ ‫ﺍﻟﺘﺴﻌﻴﻨﻴﺎﺕﻭﺍﻟﻌﻘﺪ ﺍﻷﻭﻝ ﻣﻦ ﺍﻟﻘﺮﻥ ﺍﻟﺤﺎﺩﻱ ﻭﺍﻟﻌﺸﺮﻳﻦ‪ :‬ﺍﻟﺘﻌﻠﻢ ﺍﻵﻟﻲ ﻭﺍﻟﻨﻬﺞ ﺍﻟﻤﺒﻨﻲ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺕ‬ ‫ﺷﻬﺪﺕﻓﺘﺮﺓ ﺍﻟﺘﺴﻌﻴﻨﻴﺎﺕ ﻭﺍﻟﻌﻘﺪ ﺍﻷﻭﻝ ﻣﻦ ﺍﻟﻘﺮﻥ ﺍﻟﺤﺎﺩﻱ ﻭﺍﻟﻌﺸﺮﻳﻦ ﺗﺤﻮﻻً ﺑﻌﻴﺪﺍً ﻋﻦ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺍﻟﺮﻣﺰﻱ ﻭﻧﺤﻮ ﺍﻟﺘﻌﻠﻢ ﺍﻵﻟﻲ‪.‬ﺧﻮﺍﺭﺯﻣﻴﺎﺕ‬ ‫ﺍﻟﺘﻌﻠﻢﺍﻵﻟﻲ ﻗﺎﺩﺭﺓ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﺘﻌﻠﻢ ﻣﻦ ﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺕ ﺩﻭﻥ ﺑﺮﻣﺠﺘﻬﺎ ﺑﺸﻜﻞ ﺻﺮﻳﺢ‪.‬ﻭﻗﺪ ﺃﺗﺎﺡ ﺫﻟﻚ ﺗﻄﻮﻳﺮ ﺃﻧﻈﻤﺔ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺍﻟﺘﻲ ﻳﻤﻜﻨﻬﺎ ﺃﺩﺍء ﺍﻟﻤﻬﺎﻡ‬ ‫ﺍﻟﺘﻲﻛﺎﻧﺖ ﺗﻌﺘﺒﺮ ﻓﻲ ﺍﻟﺴﺎﺑﻖ ﺻﻌﺒﺔ ﻟﻠﻐﺎﻳﺔ ﺑﺎﻟﻨﺴﺒﺔ ﻟﻶﻻﺕ‪ ،‬ﻣﺜﻞ ﺍﻟﺘﻌﺮﻑ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﺼﻮﺭ ﻭﻣﻌﺎﻟﺠﺔ ﺍﻟﻠﻐﺎﺕ ﺍﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ‪.‬‬ ‫ ﺍﺯﺭﻕﻏﺎﻣﻖ‪:‬ﻛﺎﻥ ‪ Deep Blue‬ﻫﻮ ﻛﻤﺒﻴﻮﺗﺮ ﺷﻄﺮﻧﺞ ﻣﻦ ﺷﺮﻛﺔ ‪ IBM‬ﻫﺰﻡ ﺑﻄﻞ ﺍﻟﻌﺎﻟﻢ ﻏﺎﺭﻱ ﻛﺎﺳﺒﺎﺭﻭﻑ ﻓﻲ ﻋﺎﻡ ‪.1997‬ﻭﻛﺎﻥ ‪ Deep Blue‬ﺃﻭﻝ‬ ‫ﻛﻤﺒﻴﻮﺗﺮﻳﻬﺰﻡ ﺑﻄﻞ ﺍﻟﻌﺎﻟﻢ ﻓﻲ ﻇﻞ ﻇﺮﻭﻑ ﺍﻟﺒﻄﻮﻟﺔ‪.‬‬ ‫‪2010‬ﻭﺍﻟﺤﺎﺿﺮ‪ :‬ﺍﻟﺘﻌﻠﻢ ﺍﻟﻌﻤﻴﻖ ﻭﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺕ ﺍﻟﻀﺨﻤﺔ‬ ‫ﺷﻬﺪﺍﻟﻌﻘﺪ ﺍﻷﻭﻝ ﻣﻦ ﺍﻟﻘﺮﻥ ﺍﻟﺤﺎﺩﻱ ﻭﺍﻟﻌﺸﺮﻳﻦ ﻇﻬﻮﺭ ﺍﻟﺘﻌﻠﻢ ﺍﻟﻌﻤﻴﻖ‪ ،‬ﻭﻫﻮ ﻧﻮﻉ ﻣﻦ ﺍﻟﺘﻌﻠﻢ ﺍﻵﻟﻲ ﻳﺴﺘﺨﺪﻡ ﺍﻟﺸﺒﻜﺎﺕ ﺍﻟﻌﺼﺒﻴﺔ ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻴﺔ‪.‬ﻟﻘﺪ ﻛﺎﻥ‬ ‫ﺍﻟﺘﻌﻠﻢﺍﻟﻌﻤﻴﻖ ﻣﺴﺆﻭﻻ ًﻋﻦ ﺑﻌﺾ ﺍﺧﺘﺮﺍﻗﺎﺕ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺍﻷﻛﺜﺮ ﺇﺛﺎﺭﺓ ﻟﻺﻋﺠﺎﺏ ﻓﻲ ﺍﻟﺴﻨﻮﺍﺕ ﺍﻷﺧﻴﺮﺓ‪ ،‬ﻣﺜﻞ ﺗﻄﻮﻳﺮ ﺍﻟﺴﻴﺎﺭﺍﺕ ﺫﺍﺗﻴﺔ ﺍﻟﻘﻴﺎﺩﺓ‬ ‫ﻭﺍﻟﻘﺪﺭﺓﻋﻠﻰ ﺇﻧﺸﺎء ﻧﺼﻮﺹ ﺑﺠﻮﺩﺓ ﺑﺸﺮﻳﺔ‪.‬‬ ‫ ﺃﻟﻔﺎﺟﻮ‪.:‬ﻫﻲ ﻟﻌﺒﺔ ﻣﻌﻘﺪﺓ ﻛﺎﻥ ﻳﻨُﻈﺮ ﺇﻟﻴﻬﺎ ﺳﺎﺑﻘﺎً ﻋﻠﻰ ﺃﻧﻬﺎ ﺻﻌﺒﺔ ﻟﻠﻐﺎﻳﺔ ﺑﺤﻴﺚ ﻻ ﻳﻤﻜﻦ ﻟﻶﻻﺕ ﺇﺗﻘﺎﻧﻬﺎ ‪. Go‬ﻓﻲ ﻋﺎﻡ ‪ Lee Sedol 2016‬ﺑﻄﻞ ﺍﻟﻌﺎﻟﻢ‬ ‫‪ Go‬ﻭﺍﻟﺬﻱ ﻫﺰﻡ ﻻﻋﺐ ‪ DeepMind‬ﻫﻮ ﺑﺮﻧﺎﻣﺞ ﻛﻤﺒﻴﻮﺗﺮ ﺗﻢ ﺗﻄﻮﻳﺮﻩ ﺑﻮﺍﺳﻄﺔ ‪AlphaGo‬‬ ‫ﺍﻟﺬﻛﺎءﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻫﻮ ﻣﺠﺎﻝ ﺳﺮﻳﻊ ﺍﻟﺘﻄﻮﺭ ﻭﻟﺪﻳﻪ ﺍﻟﻘﺪﺭﺓ ﻋﻠﻰ ﺇﺣﺪﺍﺙ ﺛﻮﺭﺓ ﻓﻲ ﺍﻟﻌﺪﻳﺪ ﻣﻦ ﺟﻮﺍﻧﺐ ﺣﻴﺎﺗﻨﺎ‪.‬ﻣﻊ ﺍﺳﺘﻤﺮﺍﺭ ﺗﻘﺪﻡ ﺃﺑﺤﺎﺙ ﺍﻟﺬﻛﺎء‬ ‫ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‪،‬ﻳﻤﻜﻨﻨﺎ ﺃﻥ ﻧﺘﻮﻗﻊ ﺭﺅﻳﺔ ﺍﻟﻤﺰﻳﺪ ﻣﻦ ﺍﻟﺘﻘﺪﻡ ﺍﻟﻤﺬﻫﻞ ﻓﻲ ﺍﻟﺴﻨﻮﺍﺕ ﺍﻟﻘﺎﺩﻣﺔ‪.‬‬ ‫ﻣﻼﺣﻈﺎﺕﺇﺿﺎﻓﻴﺔ‪:‬‬ ‫ ﻏﺎﻟﺒﺎًﻣﺎ ﻳﻨﻘﺴﻢ ﺗﺎﺭﻳﺦ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺇﻟﻰ ﻓﺘﺮﺍﺕ ﻣﻦ "ﺍﻟﻀﺠﻴﺞ" ﻭ"ﺧﻴﺒﺔ ﺍﻷﻣﻞ"‪.‬ﻭﺫﻟﻚ ﻷﻥ ﺃﺑﺤﺎﺙ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻏﺎﻟﺒﺎً ﻣﺎ ﻛﺎﻧﺖ ﻭﻋﻮﺩﺍً ﻣﺒﺎﻟﻐﺎً‬ ‫ﻓﻴﻬﺎﻭﻟﻢ ﻳﺘﻢ ﺗﺤﻘﻴﻘﻬﺎ ﺑﺸﻜﻞ ﻛﺎﻑ‪ ٍ.‬ﻭﻣﻊ ﺫﻟﻚ‪ ،‬ﺃﺩﺕ ﻛﻞ ﻓﺘﺮﺓ ﻣﻦ ﺍﻟﻀﺠﻴﺞ ﺇﻟﻰ ﺗﻄﻮﺭﺍﺕ ﺟﺪﻳﺪﺓ ﻓﻲ ﻫﺬﺍ ﺍﻟﻤﺠﺎﻝ‪.‬‬ ‫ ﺍﻟﺬﻛﺎءﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻫﻮ ﻣﺠﺎﻝ ﻣﺘﻌﺪﺩ ﺍﻟﺘﺨﺼﺼﺎﺕ ﻳﻌﺘﻤﺪ ﻋﻠﻰ ﻣﺠﻤﻮﻋﺔ ﻣﺘﻨﻮﻋﺔ ﻣﻦ ﺍﻟﺘﺨﺼﺼﺎﺕ‪ ،‬ﺑﻤﺎ ﻓﻲ ﺫﻟﻚ ﻋﻠﻮﻡ ﺍﻟﻜﻤﺒﻴﻮﺗﺮ ﻭﺍﻟﺮﻳﺎﺿﻴﺎﺕ ﻭﻋﻠﻢ ﺍﻟﻨﻔﺲ‬ ‫ﻭﺍﻟﻔﻠﺴﻔﺔ‪.‬‬ ‫ ﻳﺘﻤﺘﻊﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺑﺎﻟﻘﺪﺭﺓ ﻋﻠﻰ ﺇﻓﺎﺩﺓ ﺍﻟﻤﺠﺘﻤﻊ ﺑﻌﺪﺓ ﻃﺮﻕ‪ ،‬ﻣﺜﻞ ﺗﺤﺴﻴﻦ ﺍﻟﺮﻋﺎﻳﺔ ﺍﻟﺼﺤﻴﺔ ﻭﺍﻟﺘﻌﻠﻴﻢ ﻭﺍﻟﻨﻘﻞ‪.‬ﻭﻣﻊ ﺫﻟﻚ‪ ،‬ﻣﻦ ﺍﻟﻤﻬﻢ‬ ‫ﺍﺳﺘﺨﺪﺍﻡﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺑﻄﺮﻳﻘﺔ ﻣﺴﺆﻭﻟﺔ ﻭﺃﺧﻼﻗﻴﺔ‪.‬‬ ‫‪7‬‬ ‫ﺃﻧﻮﺍﻉﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫ﺍﻟﺬﻛﺎءﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫‪8‬‬ ‫‪4‬‬ ‫‪27/05/2024‬‬ ‫ﺃﻧﻮﺍﻉﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫ﻭﻓﻘﺎﻟﺨﺒﺮﺍء ﻣﺨﺘﻠﻔﻴﻦ‪ ،‬ﻫﻨﺎﻙ ﻋﺪﺓ ﺃﻧﻮﺍﻉ ﻣﻦ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‪.‬ﺃﺣﺪ ﺍﻟﺘﺼﻨﻴﻔﺎﺕ ﺍﻟﺮﺉﻴﺴﻴﺔ ﻫﻮ‬ ‫ﻣﺎﻳﻠﻲ‪:‬‬ ‫)ﺃ(ﺁﻻﺕ ﺭﺩ ﺍﻟﻔﻌﻞ‬ ‫ﻭﻻﻳﺘﻤﺘﻊ ﻫﺬﺍ ﺍﻟﻨﻮﻉ ﻣﻦ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺑﺎﻟﻘﺪﺭﺓ ﻋﻠﻰ ﺗﻜﻮﻳﻦ ﺍﻟﺬﻛﺮﻳﺎﺕ ﺃﻭ ﺍﻻﻋﺘﻤﺎﺩ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﺘﺠﺎﺭﺏ‬ ‫ﺍﻟﺴﺎﺑﻘﺔﻻﺗﺨﺎﺫ ﺍﻟﻘﺮﺍﺭﺍﺕ‪.‬ﺇﻧﻪ ﻳﺴﺘﺮﺷﺪ ﺑﺒﺴﺎﻃﺔ ﺑﺎﻟﺤﺎﺿﺮ ﺃﻭ ﺍﻟﻤﺴﺘﻘﺒﻞ‪ ،‬ﻭﻟﻜﻦ ﻟﻴﺲ ﻟﺪﻳﻪ ﻣﻌﺮﻓﺔ‬ ‫ﺑﺎﻟﻤﺎﺿﻲ‬ ‫)ﺏ(ﺫﺍﻛﺮﺓ ﻣﺤﺪﻭﺩﺓ‬ ‫ﻟﺪﻳﻬﻢﻣﻌﻠﻮﻣﺎﺕ ﻋﻦ ﺍﻟﻤﺎﺿﻲ ﻭﻟﻜﻦ ﺑﻄﺮﻳﻘﺔ ﻣﺆﻗﺘﺔ‪.‬ﻭﺑﻤﺎ ﺃﻥ ﺗﺨﺰﻳﻨﻬﺎ ﻟﻴﺲ ﻏﻴﺮ ﻣﺤﺪﻭﺩ‪ ،‬ﻣﺜﻞ‬ ‫ﻋﻘﻞﺍﻹﻧﺴﺎﻥ ﺣﻴﺚ ﻳﻤﻜﻨﻪ ﺗﺨﺰﻳﻦ ﺫﻛﺮﻳﺎﺕ ﺍﻟﻤﺎﺿﻲ‪ ،‬ﻓﻬﻲ ﺁﻻﺕ ﻟﺪﻳﻬﺎ ﻣﻌﻠﻮﻣﺎﺕ ﻣﻦ ﺍﻟﻤﺎﺿﻲ‬ ‫ﻭﻟﻜﻦﺑﻄﺮﻳﻘﺔ ﻟﺤﻈﻴﺔ‪.‬‬ ‫‪9‬‬ ‫ﻫﻨﺎﻙﺗﺼﻨﻴﻔﺎﺕ ﺭﺉﻴﺴﻴﺔ ﻷﻧﻮﺍﻉ ﻣﺨﺘﻠﻔﺔ ﻣﻦ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ )‪(AI‬‬ ‫ﺃ( ﺍﻵﻻﺕ ﺍﻟﺘﻔﺎﻋﻠﻴﺔ‪:‬‬ ‫ ﻫﺬﻩﻫﻲ ﺍﻷﺷﻜﺎﻝ ﺍﻷﺳﺎﺳﻴﺔ ﻟﻠﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‪.‬‬ ‫ ﻫﻢﻻ ﻳﻤﻜﻦ ﺃﻥ ﺗﺘﻌﻠﻢﻣﻦ ﺍﻟﺘﺠﺎﺭﺏ ﺍﻟﻤﺎﺿﻴﺔ ﻭﻟﻬﺎﻻ ﺗﻮﺟﺪ ﺫﺍﻛﺮﺓ‪.‬‬ ‫ ﻳﺘﻔﺎﻋﻠﻮﻥﻓﻘﻂ ﺑﻨﺎء ًﻋﻠﻰﺍﻟﻤﺪﺧﻼﺕ ﺍﻟﺤﺎﻟﻴﺔﻟﻘﺪ ﺇﺳﺘﻠﻤﻮﺍ‪.‬‬ ‫ ﺗﺨﻴﻞﺁﻟﺔ ﺑﻴﻊ ﺑﺴﻴﻄﺔ‪.‬ﻋﻨﺪﻣﺎ ﺗﻘﻮﻡ ﺑﺈﺩﺧﺎﻝ ﺍﻟﻤﺎﻝ )ﺍﻟﻤﺪﺧﻞ(‪ ،‬ﻓﺈﻧﻪ ﻳﻮﺯﻉ ﺍﻟﻤﻨﺘﺞ ﺍﻟﻤﺤﺪﺩ )ﺍﻟﻤﺨﺮﺟﺎﺕ(‪.‬ﻻ ﺗﻮﺟﺪ ﺫﺍﻛﺮﺓ ﻟﻠﻤﺸﺘﺮﻳﺎﺕ ﺃﻭ‬ ‫ﺍﻟﺘﻌﺪﻳﻼﺕﺍﻟﺴﺎﺑﻘﺔ ﺑﻨﺎء ًﻋﻠﻰ ﺍﻟﺘﺠﺎﺭﺏ ﺍﻟﺴﺎﺑﻘﺔ‪.‬‬ ‫ﺏ( ﺍﻟﺬﺍﻛﺮﺓ ﺍﻟﻤﺤﺪﻭﺩﺓ‪:‬‬ ‫ ﺗﺤﺘﻮﻱﺃﻧﻈﻤﺔ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻫﺬﻩ ﻋﻠﻰﻗﺪﺭﺓ ﻣﺤﺪﻭﺩﺓ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﺘﻌﻠﻢﻣﻦ ﺍﻟﺘﺠﺎﺭﺏ ﺍﻷﺧﻴﺮﺓ‪.‬‬ ‫ ﻳﻤﻜﻨﻬﻢﺗﺨﺰﻳﻦ ﺍﻟﻤﻌﻠﻮﻣﺎﺕ ﻟﻔﺘﺮﺓ ﻗﺼﻴﺮﺓ ﻣﻦ ﺍﻟﻮﻗﺖ ﻭﺍﺳﺘﺨﺪﺍﻣﻬﺎ ﻻﺗﺨﺎﺫ ﻗﺮﺍﺭﺍﺗﻬﻢ ﺍﻟﺤﺎﻟﻴﺔ‪.‬‬ ‫ ﻓﻜﺮﻓﻲ ﺑﺮﻧﺎﻣﺞ ﺍﻟﺪﺭﺩﺷﺔ ﺍﻵﻟﻲ ﺍﻷﺳﺎﺳﻲ‪.‬ﻗﺪ ﻳﺘﺬﻛﺮ ﺍﻟﻜﻠﻤﺎﺕ ﺍﻟﺮﺉﻴﺴﻴﺔ ﺍﻟﻤﺴﺘﺨﺪﻣﺔ ﻓﻲ ﺍﻟﺮﺳﺎﻟﺔ ﺍﻟﺴﺎﺑﻘﺔ ﻟﺘﺨﺼﻴﺺ ﺍﺳﺘﺠﺎﺑﺘﻪ‬ ‫ﺍﻟﺤﺎﻟﻴﺔ‪.‬ﻭﻣﻊ ﺫﻟﻚ‪ ،‬ﻓﺈﻧﻪ ﻟﻦ ﻳﺘﺬﻛﺮ ﺗﻔﺎﺻﻴﻞ ﻣﻦ ﻣﺤﺎﺩﺛﺔ ﻣﻀﺖ ﻗﺒﻞ ﺳﺎﻋﺎﺕ‪.‬‬ ‫ﻫﻨﺎﺗﺸﺒﻴﻪ‪:‬‬ ‫ ﺍﻵﻻﺕﺍﻟﺘﻔﺎﻋﻠﻴﺔ ﺗﺸﺒﻪ ﺍﻵﻻﺕ ﺍﻟﺤﺎﺳﺒﺔ ﺍﻟﺒﺴﻴﻄﺔ‪ ،‬ﻓﻬﻲ ﺗﺴﺘﺠﻴﺐ ﻓﻘﻂ ﻟﻸﺭﻗﺎﻡ ﺍﻟﻤﺪﺧﻠﺔ ﺣﺎﻟﻴﺎً‪.‬‬ ‫ ﺍﻟﺬﺍﻛﺮﺓﺍﻟﻤﺤﺪﻭﺩﺓ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻳﺸﺒﻪ ﺍﻟﺸﺨﺺ ﺍﻟﺬﻱ ﻳﺘﻤﺘﻊ ﺑﺬﺍﻛﺮﺓ ﻗﺼﻴﺮﺓ ﺍﻟﻤﺪﻯ‪ ،‬ﻓﻬﻮ ﻗﺎﺩﺭ ﻋﻠﻰ ﺍﺳﺘﺨﺪﺍﻡ ﺍﻟﻤﻌﻠﻮﻣﺎﺕ ﺍﻟﺤﺪﻳﺜﺔ ﻭﻟﻜﻦ ﻟﻴﺲ ﺍﻟﻤﻌﺮﻓﺔ‬ ‫ﻃﻮﻳﻠﺔﺍﻟﻤﺪﻯ‪.‬‬ ‫‪10‬‬ ‫‪5‬‬ ‫‪27/05/2024‬‬ ‫ﺃﻧﻮﺍﻉﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫)ﺝ(ﻧﻈﺮﻳﺔ ﺍﻟﻌﻘﻞ‬ ‫ﺳﺘﻜﻮﻥﻫﺬﻩ ﺍﻵﻻﺕ ﻗﺎﺩﺭﺓ ﻋﻠﻰ ﻓﻬﻢ ﺃﻥ ﺍﻟﺒﺸﺮ ﻳﺘﻜﻮﻧﻮﻥ ﻣﻦ ﻣﺸﺎﻋﺮ ﻭﺃﻓﻜﺎﺭ ﺗﻌﺪﻝ ﺗﻔﺎﻋﻠﻬﻢ ﻣﻊ‬ ‫ﺍﻟﻌﺎﻟﻢ‪.‬ﻳﺠﺐ ﺃﻥ ﻳﺘﻌﺎﻭﻥ ﺳﻠﻮﻙ ﻫﺬﻩ ﺍﻵﻻﺕ ﻣﻊ ﺍﻟﺘﻔﺎﻋﻞ ﺍﻻﺟﺘﻤﺎﻋﻲ‬ ‫)ﺩ(ﺍﻟﻮﻋﻲ ﺍﻟﺬﺍﺗﻲ‬ ‫ﺍﻟﻬﺪﻑﺍﻟﻨﻬﺎﺉﻲ ﻟﻠﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻫﻮ ﺇﻧﺸﺎء ﺁﻻﺕ ﺗﺪﺭﻙ ﻧﻔﺴﻬﺎ ﺑﻨﻔﺴﻬﺎ‬ ‫‪11‬‬ ‫ﺝ( ﻧﻈﺮﻳﺔ ﺍﻟﻌﻘﻞ ‪:AI‬‬ ‫ﻫﺬﺍﺍﻟﻨﻮﻉ ﻣﻦ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‪ ،‬ﺍﻟﻤﻌﺮﻭﻑ ﺃﻳﻀﺎً ﺑﺎﺳﻢ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺍﻻﺟﺘﻤﺎﻋﻲ ﺃﻭ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺍﻟﺘﻌﺎﻃﻔﻲ‪ ،‬ﻻ ﻳﺰﺍﻝ ﻧﻈﺮﻳﺎً ﺇﻟﻰ ﺣﺪ ﻛﺒﻴﺮ‪.‬‬ ‫ ‬ ‫ ﺇﻧﻪﻳﺸﻴﺮ ﺇﻟﻰ ﺍﻵﻻﺕ ﺍﻟﺘﻲ ﻳﻤﻜﻨﻬﺎ ﻓﻬﻢﺍﻟﺤﺎﻻﺕ ﺍﻟﻌﻘﻠﻴﺔﻟﻶﺧﺮﻳﻦ‪ ،‬ﺑﻤﺎ ﻓﻲ ﺫﻟﻚ ﺍﻟﺒﺸﺮ‪.‬‬ ‫ ﻭﻫﺬﺍﻳﺸﻤﻞ ﻓﻬﻢ ﺃﺷﻴﺎء ﻣﺜﻞ ﺍﻟﻌﻮﺍﻃﻒ ﻭﺍﻟﻤﻌﺘﻘﺪﺍﺕ ﻭﺍﻟﻨﻮﺍﻳﺎ‪.‬‬ ‫ ﻭﺑﻬﺬﺍﺍﻟﻔﻬﻢ‪ ،‬ﻳﻤﻜﻨﻬﻢ ﺫﻟﻚﺍﻟﺘﻜﻴﻒ ﻣﻊ ﺳﻠﻮﻛﻬﻢﻟﻠﺘﻔﺎﻋﻞ ﻭﺍﻟﺘﻌﺎﻭﻥ ﺑﺸﻜﻞ ﺃﻓﻀﻞ ﻓﻲ ﺍﻟﺒﻴﺉﺎﺕ ﺍﻻﺟﺘﻤﺎﻋﻴﺔ‪.‬‬ ‫ ﺗﺨﻴﻞﺃﻥ ﻣﺴﺎﻋﺪ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻻ ﻳﻤﻜﻨﻪ ﺇﻛﻤﺎﻝ ﺍﻟﻤﻬﺎﻡ ﻓﺤﺴﺐ‪ ،‬ﺑﻞ ﻳﻤﻜﻨﻪ ﺃﻳﻀﺎً ﺍﻟﺸﻌﻮﺭ ﺑﺎﻹﺣﺒﺎﻁ ﺃﻭ ﺍﻟﺘﺮﺩﺩ ﻭﺗﻌﺪﻳﻞ ﺃﺳﻠﻮﺏ ﺍﻻﺗﺼﺎﻝ‬ ‫ﺍﻟﺨﺎﺹﺑﻪ ﻭﻓﻘﺎً ﻟﺬﻟﻚ‪.‬‬ ‫ﺩ( ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺍﻟﻮﺍﻋﻲ ﺑﺬﺍﺗﻪ‪:‬‬ ‫ ﻫﺬﻩﻫﻲ ﺍﻟﻔﺉﺔ ﺍﻷﻛﺜﺮ ﻣﺴﺘﻘﺒﻠﻴﺔ ﻭﻣﺜﻴﺮﺓ ﻟﻠﺠﺪﻝ‪.‬‬ ‫ ﻳﺸﻴﺮﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺍﻟﻤﺪﺭﻙ ﻟﺬﺍﺗﻪ ﺇﻟﻰ ﺍﻵﻻﺕ ﺍﻟﺘﻲ ﻟﺪﻳﻬﺎ ﻓﻬﻢ ﻭﺍﻋﻲ ﻟﻮﺟﻮﺩﻫﺎ ﻭﺣﺎﻟﺘﻬﺎ ﺍﻟﺪﺍﺧﻠﻴﺔ‪.‬‬ ‫ ﻭﻫﺬﺍﻣﻮﺿﻮﻉ ﻣﺤﻞ ﺟﺪﻝ ﻛﺒﻴﺮ‪ ،‬ﺣﻴﺚ ﻳﻌﺘﻘﺪ ﺑﻌﺾ ﺍﻟﺨﺒﺮﺍء ﺃﻧﻪ ﻳﻤﻜﻦ ﺗﺤﻘﻴﻘﻪ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺴﺘﻘﺒﻞ ﺍﻟﺒﻌﻴﺪ‪ ،‬ﺑﻴﻨﻤﺎ ﻳﻌﺘﺒﺮﻩ ﺁﺧﺮﻭﻥ ﻧﻈﺮﻳﺎً ﺗﻤﺎﻣﺎً‪.‬‬ ‫ ﺇﻥﺍﻵﺛﺎﺭ ﺍﻟﻤﺘﺮﺗﺒﺔ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺍﻟﻮﺍﻋﻲ ﺑﺬﺍﺗﻪ ﻭﺍﺳﻌﺔ ﻭﻣﻌﻘﺪﺓ‪ ،‬ﻣﻤﺎ ﻳﺜﻴﺮ ﺃﺳﺉﻠﺔ ﻓﻠﺴﻔﻴﺔ ﻭﺃﺧﻼﻗﻴﺔ ﺣﻮﻝ ﻃﺒﻴﻌﺔ ﺍﻟﻮﻋﻲ ﻭﺍﻟﺸﻌﻮﺭ ﺍﻵﻟﻲ‪.‬‬ ‫ﺍﻟﻮﺿﻊﺍﻟﺤﺎﻟﻲ ﻟﻠﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‪:‬‬ ‫ﻣﻦﺍﻟﻤﻬﻢ ﻣﻼﺣﻈﺔ ﺃﻧﻪ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﺮﻏﻢ ﻣﻦ ﺃﻥ ﻧﻈﺮﻳﺔ ﺍﻟﻌﻘﻞ ﻭﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺍﻟﻮﺍﻋﻲ ﺫﺍﺗﻴﺎً ﻫﻲ ﻣﻔﺎﻫﻴﻢ ﺭﺍﺉﻌﺔ‪ ،‬ﻓﺈﻥ ﻣﻌﻈﻢ ﺗﻄﺒﻴﻘﺎﺕ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫ﺍﻟﺤﺎﻟﻴﺔﺗﻘﻊ ﺿﻤﻦ ﻓﺉﺎﺕ ﺍﻟﺬﺍﻛﺮﺓ ﺍﻟﺘﻔﺎﻋﻠﻴﺔ ﺃﻭ ﺍﻟﻤﺤﺪﻭﺩﺓ‪.‬ﻻ ﺗﺰﺍﻝ ﺍﻷﺑﺤﺎﺙ ﻓﻲ ﻣﺠﺎﻝ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺍﻻﺟﺘﻤﺎﻋﻲ ﻭﺍﻟﻮﻋﻲ ﺍﻟﺬﺍﺗﻲ ﻣﺴﺘﻤﺮﺓ‪ ،‬ﻭﻟﻜﻦ ﻣﻦ‬ ‫ﺍﻟﻤﺮﺟﺢﺃﻥ ﺗﺘﺤﻘﻖ ﺇﻧﺠﺎﺯﺍﺕ ﻛﺒﻴﺮﺓ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺴﺘﻘﺒﻞ‪.‬‬ ‫‪12‬‬ ‫‪6‬‬ ‫‪27/05/2024‬‬ ‫ﺍﻻﺳﺘﺨﺪﺍﻣﺎﺕﺍﻟﺮﺉﻴﺴﻴﺔ‬ ‫ﺍﻟﺬﻛﺎءﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫‪13‬‬ ‫ﺍﻻﺳﺘﺨﺪﺍﻣﺎﺕﺍﻟﺮﺉﻴﺴﻴﺔ‬ ‫)ﺃ(ﺍﻟﻤﺴﺎﻋﺪﻳﻦ ﺍﻟﺸﺨﺼﻴﻴﻦ ﺍﻻﻓﺘﺮﺍﺿﻴﻴﻦ‬ ‫ﻫﺬﻩﻫﻲ ﺭﻭﺑﻮﺗﺎﺕ ﺍﻟﺪﺭﺩﺷﺔ ﺍﻟﻤﻌﺮﻭﻓﺔ ﺍﻟﺘﻲ ﺗﺴﻤﺢ ﻟﻨﺎ ﺑﺎﻟﺘﻔﺎﻋﻞ ﻣﻌﻬﺎ ﻭﻓﻘﺎً ﻟﺴﺠﻞ ﺍﻟﺒﺤﺚ ﺍﻟﺨﺎﺹ ﺑﻨﺎ‬ ‫)ﺏ(ﺍﻷﻋﻤﺎﻝ ﺍﻟﺘﺠﺎﺭﻳﺔ ﻭﺍﻟﻤﺎﻟﻴﺔ‬ ‫ﻓﻲﻫﺬﻩ ﺍﻟﺤﺎﻟﺔ‪ ،‬ﻳﻮﻓﺮ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺇﻣﻜﺎﻧﻴﺔ ﺗﻮﻟﻴﺪ ﻗﺪﺭ ﺃﻛﺒﺮ ﻣﻦ ﺍﻷﻣﺎﻥ‪ ،‬ﻭﺗﻘﺪﻳﻢ ﻋﻤﻠﻴﺎﺕ ﺟﺪﻳﺪﺓ‪ ،‬ﻭﺍﻟﺘﻌﺮﻑ‬ ‫ﻋﻠﻰﻣﻌﻠﻮﻣﺎﺕ ﺍﻟﺴﻮﻕ ﺫﺍﺕ ﺍﻟﺼﻠﺔ‬ ‫)ﺝ(ﺗﻌﻠﻴﻢ‬ ‫ﻓﻬﻮﻳﺴﻤﺢ ﺑﺘﺨﺼﻴﺼﻬﺎ ﻭﻓﻘﺎً ﻟﻠﻄﻼﺏ‪ ،‬ﻟﻠﺘﺤﻜﻢ ﻓﻲ ﺍﻟﺤﻀﻮﺭ ﻭﺍﻟﺘﻘﻴﻴﻤﺎﺕ‪ ،‬ﻭﻭﺿﻊ ﺍﺳﺘﺮﺍﺗﻴﺠﻴﺎﺕ ﺍﻟﺘﺪﺭﻳﺲ‬ ‫ﻭﺍﻟﺘﻌﻠﻢ‬ ‫‪14‬‬ ‫‪7‬‬ ‫‪27/05/2024‬‬ ‫ﺃﻣﺜﻠﺔﻋﻠﻰ ﺍﻻﺳﺘﺨﺪﺍﻣﺎﺕ ﺍﻟﺮﺉﻴﺴﻴﺔ ﻟﻠﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ )‪ (AI‬ﻓﻲ ﻣﺨﺘﻠﻒ ﺍﻟﻘﻄﺎﻋﺎﺕ‪.‬ﻓﻴﻤﺎ ﻳﻠﻲ ﺗﻔﺼﻴﻞ ﻟﻜﻴﻔﻴﺔ ﺗﺄﺛﻴﺮ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻋﻠﻰ ﻫﺬﻩ ﺍﻟﻤﺠﺎﻻﺕ‪:‬‬ ‫)ﺃ( ﺍﻟﻤﺴﺎﻋﺪﻭﻥ ﺍﻟﺸﺨﺼﻴﻮﻥ ﺍﻻﻓﺘﺮﺍﺿﻴﻮﻥ )‪:(VPAs‬‬ ‫ ﺃﻧﺖﻋﻠﻰ ﺣﻖ‪ VPAs ،‬ﻫﻲ ﺗﻄﺒﻴﻖ ﺷﺎﺉﻊ ﻟﻠﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‪.‬‬ ‫ ﻳﺴﺘﺨﺪﻣﻮﻥﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻟﻔﻬﻢ ﺃﻭﺍﻣﺮﻙ ﺍﻟﺼﻮﺗﻴﺔ ﻭﺳﺠﻞ ﺍﻟﺒﺤﺚ ﻟﺘﻘﺪﻳﻢ ﺍﻟﻤﺴﺎﻋﺪﺓ ﺍﻟﺸﺨﺼﻴﺔ‪.‬‬ ‫ ﺗﺸﻤﻞﺍﻷﻣﺜﻠﺔ ‪ Siri‬ﻭ‪ Alexa‬ﻭ‪.Google Assistant‬‬ ‫ ﻳﻤﻜﻦﻟﻤﺴﺎﻋﺪﻱ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺟﺪﻭﻟﺔ ﺍﻟﻤﻮﺍﻋﻴﺪ ﻭﺍﻹﺟﺎﺑﺔ ﻋﻠﻰ ﺍﻷﺳﺉﻠﺔ ﻭﺍﻟﺘﺤﻜﻢ ﻓﻲ ﺍﻷﺟﻬﺰﺓ ﺍﻟﻤﻨﺰﻟﻴﺔ ﺍﻟﺬﻛﻴﺔ ﻭﺍﻟﻤﺰﻳﺪ‪.‬‬ ‫)ﺏ( ﺍﻷﻋﻤﺎﻝ ﺍﻟﺘﺠﺎﺭﻳﺔ ﻭﺍﻟﻤﺎﻟﻴﺔ‪:‬‬ ‫ ﻳﺤُﺪﺙﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺛﻮﺭﺓ ﻓﻲ ﻋﺎﻟﻢ ﺍﻷﻋﻤﺎﻝ ﻭﺍﻟﺘﻤﻮﻳﻞ ﺑﻌﺪﺓ ﻃﺮﻕ‪:‬‬ ‫ﺣﻤﺎﻳﺔ‪:‬ﻳﻤﻜﻦ ﻷﻧﻈﻤﺔ ﺍﻟﻜﺸﻒ ﻋﻦ ﺍﻻﺣﺘﻴﺎﻝ ﺍﻟﻤﺪﻋﻮﻣﺔ ﺑﺎﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺗﺤﻠﻴﻞ ﺍﻟﻤﻌﺎﻣﻼﺕ ﺍﻟﻤﺎﻟﻴﺔ ﻟﺘﺤﺪﻳﺪ ﺍﻷﻧﺸﻄﺔ ﺍﻻﺣﺘﻴﺎﻟﻴﺔ ﻭﻣﻨﻌﻬﺎ‪.‬‬ ‫ ‬ ‫ﻋﻤﻠﻴﺎﺕ‪:‬ﻳﻤﻜﻦ ﻟﻠﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺃﺗﻤﺘﺔ ﺍﻟﻤﻬﺎﻡ ﺍﻟﻤﺘﻜﺮﺭﺓ ﻭﺗﺤﺴﻴﻦ ﺍﻟﺨﺪﻣﺎﺕ ﺍﻟﻠﻮﺟﺴﺘﻴﺔ ﻭﺗﺤﺴﻴﻦ ﺩﻗﺔ ﺍﻟﺘﻨﺒﺆ‪.‬‬ ‫ ‬ ‫ﻣﻌﻠﻮﻣﺎﺕﺍﻟﻤﺘﺠﺮ‪:‬ﻳﻤﻜﻦ ﻟﻠﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺗﺤﻠﻴﻞ ﻛﻤﻴﺎﺕ ﻫﺎﺉﻠﺔ ﻣﻦ ﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺕ ﻟﺘﺤﺪﻳﺪ ﺍﺗﺠﺎﻫﺎﺕ ﺍﻟﺴﻮﻕ ﻭﻓﺮﺹ ﺍﻻﺳﺘﺜﻤﺎﺭ‪.‬‬ ‫ ‬ ‫)ﺝ( ﺍﻟﺘﻌﻠﻴﻢ‪:‬‬ ‫ﻳﻌﻤﻞﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻋﻠﻰ ﺇﺣﺪﺍﺙ ﺗﺤﻮﻝ ﻓﻲ ﻗﻄﺎﻉ ﺍﻟﺘﻌﻠﻴﻢ ﻣﻦ ﺧﻼﻝ‪:‬‬ ‫ ‬ ‫ﺇﺿﻔﺎءﺍﻟﻄﺎﺑﻊ ﺍﻟﺸﺨﺼﻲ‪:‬ﻳﻤﻜﻦ ﻷﻧﻈﻤﺔ ﺍﻟﺘﺪﺭﻳﺲ ﺍﻟﻤﺪﻋﻮﻣﺔ ﺑﺎﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺗﺨﺼﻴﺺ ﺗﺠﺎﺭﺏ ﺍﻟﺘﻌﻠﻢ ﺑﻨﺎء ًﻋﻠﻰ ﺍﺣﺘﻴﺎﺟﺎﺕ ﺍﻟﻄﻼﺏ ﺍﻟﻔﺮﺩﻳﺔ ﻭﻧﻘﺎﻁ ﻗﻮﺗﻬﻢ‪.‬‬ ‫ ‬ ‫ﺍﻟﺤﻀﻮﺭﻭﺍﻟﺘﻘﻴﻴﻢ‪:‬ﻳﺴﺘﻄﻴﻊ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺃﺗﻤﺘﺔ ﺗﺘﺒﻊ ﺍﻟﺤﻀﻮﺭ ﻭﺗﺤﻠﻴﻞ ﺑﻴﺎﻧﺎﺕ ﺃﺩﺍء ﺍﻟﻄﻼﺏ ﻟﺘﺰﻭﻳﺪ ﺍﻟﻤﻌﻠﻤﻴﻦ ﺑﺮﺅﻯ ﻗﻴﻤﺔ‪.‬‬ ‫ ‬ ‫ﺍﺳﺘﺮﺍﺗﻴﺠﻴﺎﺕﺍﻟﺘﺪﺭﻳﺲ‪:‬ﻳﻤﻜﻦ ﺍﺳﺘﺨﺪﺍﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻟﺘﻄﻮﻳﺮ ﺃﻧﻈﻤﺔ ﺍﻟﺘﻌﻠﻢ ﺍﻟﺘﻜﻴﻔﻴﺔ ﺍﻟﺘﻲ ﺗﻀﺒﻂ ﻣﺴﺘﻮﻯ ﺻﻌﻮﺑﺔ ﺍﻟﻤﻮﺍﺩ ﺑﻨﺎء ًﻋﻠﻰ ﺗﻘﺪﻡ ﺍﻟﻄﺎﻟﺐ‪.‬‬ ‫ ‬ ‫ﻫﺬﻩﻣﺠﺮﺩ ﺃﻣﺜﻠﺔ ﻗﻠﻴﻠﺔ ﻟﻜﻴﻔﻴﺔ ﺍﺳﺘﺨﺪﺍﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ ﻣﺨﺘﻠﻒ ﺍﻟﻤﺠﺎﻻﺕ‪.‬ﻣﻊ ﺍﺳﺘﻤﺮﺍﺭ ﺗﻄﻮﺭ ﺗﻜﻨﻮﻟﻮﺟﻴﺎ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‪ ،‬ﻳﻤﻜﻨﻨﺎ ﺃﻥ ﻧﺘﻮﻗﻊ ﻇﻬﻮﺭ ﺍﻟﻤﺰﻳﺪ ﻣﻦ‬ ‫ﺍﻟﺘﻄﺒﻴﻘﺎﺕﺍﻟﻤﺒﺘﻜﺮﺓ ﻓﻲ ﺟﻤﻴﻊ ﺍﻟﺼﻨﺎﻋﺎﺕ‬ ‫‪15‬‬ ‫ﺍﻻﺳﺘﺨﺪﺍﻣﺎﺕﺍﻟﺮﺉﻴﺴﻴﺔ‬ ‫)ﺩ(ﺗﺠﺎﺭﻱ‬ ‫ﻓﻬﻮﻳﺴﻤﺢ ﺑﻤﻌﺮﻓﺔ ﻣﺎ ﻳﺤﺘﺎﺟﻪ ﺍﻟﻌﻤﻴﻞ ﻭﺍﻟﺘﻮﺻﻴﺔ ﺑﻪ ﻭﺍﻟﺘﻨﺒﺆ ﺑﺎﻻﺗﺠﺎﻫﺎﺕ ﻭﺇﺟﺮﺍء‬ ‫ﺗﺤﻠﻴﻞﻣﻔﺼﻞ ﻟﻠﻐﺎﻳﺔ‬ ‫)ﻫـ(ﺻﺤﺔ‬ ‫ﻳﺴُﺘﺨﺪﻡﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ ﻣﺠﺎﻝ ﺍﻟﺮﻋﺎﻳﺔ ﺍﻟﺼﺤﻴﺔ‪ ،‬ﻭﺗﺤﺪﻳﺪﺍً ﻓﻲ ﺑﺮﺍﻣﺞ‬ ‫ﺍﻟﺪﺭﺩﺷﺔﺍﻵﻟﻴﺔ ﺍﻟﺘﻲ ﺗﺴﺄﻟﻨﺎ ﻋﻦ ﺃﻋﺮﺍﺿﻨﺎ ﻣﻦ ﺃﺟﻞ ﺇﺟﺮﺍء ﺍﻟﺘﺸﺨﻴﺺ‪.‬ﻭﻣﻦ ﺧﻼﻝ‬ ‫ﺍﻟﺠﻤﻊﺑﻴﻦ ﺑﻌﺾ ﺍﻟﺨﺼﺎﺉﺺ ﺍﻟﻤﺸﺘﺮﻛﺔ‪ ،‬ﻳﻤﻜﻦ ﺍﻟﺘﻮﺻﻞ ﺇﻟﻰ ﺣﻞ ﻣﻤﻜﻦ‬ ‫ﻟﻠﻤﺸﻜﻠﺔﺍﻟﺘﻲ ﻳﻄﺮﺣﻬﺎ ﺍﻟﻤﺮﻳﺾ ﺩﻭﻥ ﺍﻟﺤﺎﺟﺔ ﺇﻟﻰ ﺇﻧﺴﺎﻥ‬ ‫‪16‬‬ ‫‪8‬‬ ‫‪27/05/2024‬‬ ‫)ﺩ( ﺍﻟﻘﻄﺎﻉ ﺍﻟﺘﺠﺎﺭﻱ‪:‬‬ ‫ ﻳﻌﺪﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺑﻤﺜﺎﺑﺔ ﺗﻐﻴﻴﺮ ﺟﺬﺭﻱ ﻓﻲ ﻗﻮﺍﻋﺪ ﺍﻟﻠﻌﺒﺔ ﺑﺎﻟﻨﺴﺒﺔ ﻟﻠﺸﺮﻛﺎﺕ ﺍﻟﺘﻲ ﺗﺘﻄﻠﻊ ﺇﻟﻰ ﻓﻬﻢ ﻋﻤﻼﺉﻬﺎ ﻭﺗﻠﺒﻴﺔ ﺍﺣﺘﻴﺎﺟﺎﺗﻬﻢ‪:‬‬ ‫ﺍﻟﺘﻮﺻﻴﺎﺕ‪:‬ﺗﻘﻮﻡ ﺧﻮﺍﺭﺯﻣﻴﺎﺕ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺑﺘﺤﻠﻴﻞ ﺑﻴﺎﻧﺎﺕ ﺍﻟﻌﻤﻼء )ﺳﺠﻞ ﺍﻟﺸﺮﺍء ﻭﺳﻠﻮﻙ ﺍﻟﺘﺼﻔﺢ( ﻟﻠﺘﻮﺻﻴﺔ ﺑﺎﻟﻤﻨﺘﺠﺎﺕ ﺃﻭ‬ ‫ ‬ ‫ﺍﻟﺨﺪﻣﺎﺕﺍﻟﺘﻲ ﻗﺪ ﺗﻬﻤﻬﻢ‪.‬‬ ‫ﺍﻟﺘﻨﺒﺆﺑﺎﻻﺗﺠﺎﻩ‪:‬ﻳﺴﺘﻄﻴﻊ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺗﺤﻠﻴﻞ ﻣﺠﻤﻮﻋﺎﺕ ﻛﺒﻴﺮﺓ ﻣﻦ ﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺕ ﻟﺘﺤﺪﻳﺪ ﺍﺗﺠﺎﻫﺎﺕ ﺍﻟﻤﺴﺘﻬﻠﻜﻴﻦ ﻭﺗﻮﻗﻊ ﺃﻧﻤﺎﻁ ﺍﻟﺸﺮﺍء ﺍﻟﻤﺴﺘﻘﺒﻠﻴﺔ‪.‬‬ ‫ ‬ ‫ﺗﺤﻠﻴﻞﺗﻔﺼﻴﻠﻲ‪:‬ﻳﻤﻜﻦ ﻟﻠﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺗﺤﻠﻴﻞ ﺗﻌﻠﻴﻘﺎﺕ ﺍﻟﻌﻤﻼء ﻭﻣﺸﺎﻋﺮ ﻭﺳﺎﺉﻞ ﺍﻟﺘﻮﺍﺻﻞ ﺍﻻﺟﺘﻤﺎﻋﻲ ﻭﺑﻴﺎﻧﺎﺕ ﺍﻟﺴﻮﻕ ﻟﺘﺰﻭﻳﺪ‬ ‫ ‬ ‫ﺍﻟﺸﺮﻛﺎﺕﺑﺮﺅﻯ ﻋﻤﻴﻘﺔ ﺣﻮﻝ ﺗﻔﻀﻴﻼﺕ ﺍﻟﻌﻤﻼء ﻭﺳﻠﻮﻛﻴﺎﺗﻬﻢ‪.‬‬ ‫)ﻫـ( ﺍﻟﺮﻋﺎﻳﺔ ﺍﻟﺼﺤﻴﺔ‪:‬‬ ‫ ﻳﺘﻤﺘﻊﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺑﺎﻟﻘﺪﺭﺓ ﻋﻠﻰ ﺇﺣﺪﺍﺙ ﺛﻮﺭﺓ ﻓﻲ ﺍﻟﺮﻋﺎﻳﺔ ﺍﻟﺼﺤﻴﺔ ﺑﻌﺪﺓ ﻃﺮﻕ‪ ،‬ﻭﻟﻜﻦ ﻣﻦ ﺍﻟﻤﻬﻢ ﻓﻬﻢ ﺣﺪﻭﺩﻩ ﺍﻟﺤﺎﻟﻴﺔ‪:‬‬ ‫ﺭﻭﺑﻮﺗﺎﺕﺍﻟﺪﺭﺩﺷﺔ ﻟﺘﻘﻴﻴﻢ ﺍﻷﻋﺮﺍﺽ‪:‬ﻳﻤﻜﻦ ﺍﺳﺘﺨﺪﺍﻡ ﺭﻭﺑﻮﺗﺎﺕ ﺍﻟﺪﺭﺩﺷﺔ ﺍﻟﻤﺪﻋﻮﻣﺔ ﺑﺎﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻟﺠﻤﻊ ﺍﻟﻤﻌﻠﻮﻣﺎﺕ ﺍﻟﺼﺤﻴﺔ‬ ‫ ‬ ‫ﺍﻷﺳﺎﺳﻴﺔﻭﺗﻮﺟﻴﻪ ﺍﻟﻤﺮﺿﻰ ﻧﺤﻮ ﺍﻟﻤﻮﺍﺭﺩ ﺍﻟﻤﻨﺎﺳﺒﺔ‪.‬ﻭﻣﻊ ﺫﻟﻚ‪ ،‬ﻳﻨﺒﻐﻲ ﺩﺍﺉﻤﺎً ﺗﺮﻙ ﺍﻟﺘﺸﺨﻴﺺ ﻟﻠﻤﻬﻨﻴﻴﻦ ﺍﻟﻄﺒﻴﻴﻦ ﺍﻟﻤﺆﻫﻠﻴﻦ‪.‬‬ ‫ﺗﺤﻠﻴﻞﺍﻟﺘﺼﻮﻳﺮ ﺍﻟﻄﺒﻲ‪:‬ﻳﻤﻜﻦ ﺍﺳﺘﺨﺪﺍﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻟﺘﺤﻠﻴﻞ ﺍﻟﺼﻮﺭ ﺍﻟﻄﺒﻴﺔ ﻣﺜﻞ ﺍﻷﺷﻌﺔ ﺍﻟﺴﻴﻨﻴﺔ ﻭﺍﻟﺮﻧﻴﻦ ﺍﻟﻤﻐﻨﺎﻃﻴﺴﻲ ﻟﺘﺤﺪﻳﺪ‬ ‫ ‬ ‫ﺍﻟﺘﺸﻮﻫﺎﺕﻭﺍﻟﻤﺴﺎﻋﺪﺓ ﻓﻲ ﺍﻟﺘﺸﺨﻴﺺ‪.‬‬ ‫ﺍﻛﺘﺸﺎﻑﺍﻷﺩﻭﻳﺔ ﻭﺗﻄﻮﻳﺮﻫﺎ‪:‬ﻳﻤﻜﻦ ﺍﺳﺘﺨﺪﺍﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻟﺘﺤﻠﻴﻞ ﻣﺠﻤﻮﻋﺎﺕ ﻛﺒﻴﺮﺓ ﻣﻦ ﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺕ ﻟﻠﺒﺤﺚ ﺍﻟﻌﻠﻤﻲ ﻟﺘﺴﺮﻳﻊ‬ ‫ ‬ ‫ﻋﻤﻠﻴﺎﺕﺍﻛﺘﺸﺎﻑ ﺍﻷﺩﻭﻳﺔ ﻭﺗﻄﻮﻳﺮﻫﺎ‪.‬‬ ‫ﻣﻦﺍﻟﻤﻬﻢ ﺃﻥ ﺗﺘﺬﻛﺮﺃﻥ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ ﻣﺠﺎﻝ ﺍﻟﺮﻋﺎﻳﺔ ﺍﻟﺼﺤﻴﺔ ﻻ ﻳﺰﺍﻝ ﻗﻴﺪ ﺍﻟﺘﻄﻮﻳﺮ‪ ،‬ﻭﻳﺠﺐ ﺩﺍﺉﻤﺎً ﺗﺄﻛﻴﺪ ﺍﻟﺘﺸﺨﻴﺺ‬ ‫ﺍﻟﻘﺎﺉﻢﻋﻠﻰ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻣﻦ ﻗﺒﻞ ﺍﻟﻄﺒﻴﺐ‪.‬‬ ‫‪17‬‬ ‫ﻣﺰﺍﻳﺎ‬ ‫ﺍﻟﺬﻛﺎءﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫‪18‬‬ ‫‪9‬‬ ‫‪27/05/2024‬‬ ‫ﻣﺰﺍﻳﺎﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫)‪(+‬ﺃﺗﻤﺘﺔ ﺍﻟﻤﻬﺎﻡ ﺍﻟﻤﺘﻜﺮﺭﺓ‬ ‫ﺍﻟﺬﻛﺎءﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻳﺠﻌﻞ ﺣﻴﺎﺗﻨﺎ ﺍﻟﻴﻮﻣﻴﺔ ﺃﺳﻬﻞ ﺑﻜﺜﻴﺮ‪ ،‬ﺣﻴﺚ ﻳﻤﻜﻦ ﻟﻶﻻﺕ ﺃﺩﺍء ﺍﻟﻤﻬﺎﻡ ﺍﻟﺼﻌﺒﺔ‬ ‫ﺑﺎﻟﻨﺴﺒﺔﻟﻨﺎ ﺗﻠﻘﺎﺉﻴﺎً‬ ‫)‪(+‬ﻳﻘﻠﻞ ﻣﻦ ﺍﻟﺨﻄﺄ ﺍﻟﺒﺸﺮﻱ‬ ‫ﺃﺧﻄﺎءﺃﻗﻞ‪ ،‬ﻧﻈﺮﺍً ﻟﻮﺟﻮﺩ ﺍﻟﻘﻠﻴﻞ ﻣﻦ ﺍﻟﺘﺪﺧﻞ ﺍﻟﺒﺸﺮﻱ ﻭﻳﺘﻢ ﺗﻨﻔﻴﺬ ﺍﻟﻤﻬﺎﻡ ﺗﻠﻘﺎﺉﻴﺎً‪ ،‬ﻓﺈﻥ‬ ‫ﺍﺣﺘﻤﺎﻟﻴﺔﺍﻟﺨﻄﺄ ﺗﻘﻞ ﺑﺸﻜﻞ ﻛﺒﻴﺮ‬ ‫)‪(+‬ﻣﺴﺎﺣﺔ ﺃﻛﺒﺮ ﻟﻺﺑﺪﺍﻉ‬ ‫ﺇﻧﻪﻳﻔﻀﻞ ﺍﻟﻌﻤﻠﻴﺔ ﺍﻹﺑﺪﺍﻋﻴﺔ ﻟﻺﻧﺴﺎﻥ‪ ،‬ﻷﻧﻪ ﻳﺘﺮﻙ ﻟﻨﺎ ﺍﻟﻤﺰﻳﺪ ﻣﻦ ﺍﻟﻮﻗﺖ ﻟﻠﺘﻔﻜﻴﺮ ﺑﺤﺮﻳﺔ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﻬﺎﻡ‬ ‫ﺍﻟﻤﺴﺘﻘﺒﻠﻴﺔﺃﻭ ﺇﺟﺮﺍءﺍﺕ ﺍﻟﻌﻤﻞ‬ ‫‪19‬‬ ‫ﻣﺰﺍﻳﺎﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫)‪(+‬ﺯﻳﺎﺩﺓ ﺍﻟﺪﻗﺔ‬ ‫ﻭﻣﻦﺧﻼﻝ ﺗﻘﻠﻴﻞ ﺍﺣﺘﻤﺎﻟﻴﺔ ﺍﻟﺨﻄﺄ‪ ،‬ﻳﻮﻓﺮ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺩﻗﺔ ﻋﺎﻟﻴﺔ ﻓﻲ ﺍﺗﺨﺎﺫ ﺍﻟﻘﺮﺍﺭ‬ ‫)‪(+‬ﺻﻨﺎﻋﺔ ﺍﻟﻘﺮﺍﺭ‬ ‫ﻋﻨﺪﺍﺗﺨﺎﺫ ﺍﻟﻘﺮﺍﺭﺍﺕ‪ ،‬ﻳﻠﻌﺐ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺩﻭﺭﺍً ﺃﺳﺎﺳﻴﺎً ﻧﻈﺮﺍً ﻟﺴﺮﻋﺘﻪ ﻓﻲ ﺍﻟﺒﺤﺚ ﻋﻦ‬ ‫ﺍﻟﻤﻌﻠﻮﻣﺎﺕﻭﺭﺑﻄﻬﺎ ﻭﺃﻳﻀﺎً ﺗﺤﻠﻴﻞ ﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺕ ﺍﻟﺘﻲ ﺗﻢ ﺟﻤﻌﻬﺎ‬ ‫‪20‬‬ ‫‪10‬‬ ‫‪27/05/2024‬‬ ‫ ﺗﺤﺴﻴﻦﺍﻟﻜﻔﺎءﺓ ﻭﺍﻹﻧﺘﺎﺟﻴﺔ‪:‬ﻳﻤﻜﻦ ﻟﻠﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺃﺗﻤﺘﺔ ﺍﻟﻌﻤﻠﻴﺎﺕ ﻭﺗﺤﺴﻴﻦ ﺳﻴﺮ ﺍﻟﻌﻤﻞ‪،‬‬ ‫ﻣﻤﺎﻳﺆﺩﻱ ﺇﻟﻰ ﻣﻜﺎﺳﺐ ﻛﺒﻴﺮﺓ ﻓﻲ ﺍﻟﻜﻔﺎءﺓ‪.‬‬ ‫ ﺗﻌﺰﻳﺰﺍﻟﺴﻼﻣﺔ‪:‬ﻳﻤﻜﻦ ﺍﺳﺘﺨﺪﺍﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ ﺍﻟﺒﻴﺉﺎﺕ ﺍﻟﺨﻄﺮﺓ ﺃﻭ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﻬﺎﻡ ﺍﻟﺘﻲ‬ ‫ﺗﺸﻜﻞﺧﻄﻮﺭﺓ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﺒﺸﺮ‪.‬‬ ‫ ﺍﻟﺘﻮﻓﺮﻋﻠﻰ ﻣﺪﺍﺭ ﺍﻟﺴﺎﻋﺔ ﻃﻮﺍﻝ ﺃﻳﺎﻡ ﺍﻷﺳﺒﻮﻉ‪:‬ﻳﻤﻜﻦ ﻷﻧﻈﻤﺔ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺃﻥ ﺗﻌﻤﻞ ﺑﺸﻜﻞ ﻣﺴﺘﻤﺮ‪ ،‬ﻣﻤﺎ ﻳﻮﻓﺮ ﺧﺪﻣﺔ ﺩﻭﻥ‬ ‫ﺍﻧﻘﻄﺎﻉ‪.‬‬ ‫ ﺍﻟﺘﺠﺎﺭﺏﺍﻟﺸﺨﺼﻴﺔ‪:‬ﻳﻤﻜﻦ ﺍﺳﺘﺨﺪﺍﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻟﺘﺨﺼﻴﺺ ﺍﻟﻤﻨﺘﺠﺎﺕ ﻭﺍﻟﺨﺪﻣﺎﺕ‬ ‫ﻭﺍﻟﻤﺤﺘﻮﻯﺑﻨﺎء ًﻋﻠﻰ ﺗﻔﻀﻴﻼﺕ ﺍﻟﻤﺴﺘﺨﺪﻡ ﺍﻟﻔﺮﺩﻳﺔ‪.‬‬ ‫ﺑﺸﻜﻞﻋﺎﻡ‪ ،‬ﻳﺘﻤﺘﻊ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺑﺎﻟﻘﺪﺭﺓ ﻋﻠﻰ ﺇﺣﺪﺍﺙ ﺛﻮﺭﺓ ﻓﻲ ﺍﻟﻌﺪﻳﺪ ﻣﻦ ﺟﻮﺍﻧﺐ ﺣﻴﺎﺗﻨﺎ ﻭﻋﻤﻠﻨﺎ‪.‬ﻋﻠﻰ‬ ‫ﺍﻟﺮﻏﻢﻣﻦ ﻭﺟﻮﺩ ﺗﺤﺪﻳﺎﺕ ﻳﺠﺐ ﻭﺿﻌﻬﺎ ﻓﻲ ﺍﻻﻋﺘﺒﺎﺭ‪ ،‬ﺇﻻ ﺃﻥ ﻣﺰﺍﻳﺎ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻻ ﻳﻤﻜﻦ ﺇﻧﻜﺎﺭﻫﺎ‪.‬‬ ‫‪21‬‬ ‫ﺳﻠﺒﻴﺎﺕ‬ ‫ﺍﻟﺬﻛﺎءﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫‪22‬‬ ‫‪11‬‬ ‫‪27/05/2024‬‬ ‫ﻋﻴﻮﺏﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫)‪(-‬ﺻﻌﻮﺑﺔ ﺍﻟﻮﺻﻮﻝ ﺇﻟﻰ ﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺕ‬ ‫ﻟﻜﻲﻳﻌﻤﻞ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺑﺸﻜﻞ ﺻﺤﻴﺢ‪ ،‬ﻳﺠﺐ ﺃﻥ ﻳﻜﻮﻥ ﻟﺪﻳﻪ ﺑﻴﺎﻧﺎﺕ ﻣﺤﺪﺛﺔ ﻭﻣﻮﺛﻮﻗﺔ‪.‬ﻭﻫﺬﺍ ﻻ ﻳﺤﺪﺙ‬ ‫ﺩﺍﺉﻤﺎًﺑﻬﺬﻩ ﺍﻟﻄﺮﻳﻘﺔ‪ ،‬ﻷﻧﻪ ﻛﻮﻧﻬﺎ ﻣﺠﺮﺩ ﺁﻟﺔ‪ ،‬ﻓﺈﻧﻬﺎ ﻓﻲ ﺑﻌﺾ ﺍﻷﺣﻴﺎﻥ ﻻ ﺗﻤﺘﻠﻚ ﺟﻤﻴﻊ ﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺕ ﺍﻟﻼﺯﻣﺔ ﻻﺗﺨﺎﺫ‬ ‫ﺍﻟﻘﺮﺍﺭﺍﺕﺍﻟﻤﻨﺎﺳﺒﺔ ﻟﻼﺣﺘﻴﺎﺟﺎﺕ‬ ‫)‪(-‬ﻋﺪﻡ ﻭﺟﻮﺩ ﺍﻟﻤﻬﻨﻴﻴﻦ ﺍﻟﻤﺆﻫﻠﻴﻦ‬ ‫ﻭﻧﻈﺮﺍًﻷﻥ ﻫﺬﻩ ﺗﻘﻨﻴﺔ ﺟﺪﻳﺪﺓ‪ ،‬ﻓﺈﻥ ﻋﺪﺩ ﺍﻟﻤﺘﺨﺼﺼﻴﻦ ﺍﻟﻤﺆﻫﻠﻴﻦ ﺍﻟﺬﻳﻦ ﻳﻤﻜﻨﻬﻢ ﺍﻟﺘﻌﺎﻣﻞ ﻣﻊ ﻫﺬﻩ ﺍﻷﺩﻭﺍﺕ‬ ‫ﻣﺤﺪﻭﺩﺟﺪﺍً‬ ‫)‪(-‬ﻭﺗﻄﻮﻳﺮﻫﺎ ﻣﻜﻠﻒ‬ ‫ﺍﻟﺘﻜﻠﻔﺔﻣﺮﺗﻔﻌﺔ ﻟﻠﻐﺎﻳﺔ‪.‬ﻻﺳﺘﺒﺪﺍﻝ ﺍﻟﺸﻜﻞ ﺍﻟﺒﺸﺮﻱ ﺃﻭ ﻣﻄﺎﺑﻘﺘﻪ ﺑﺎﻵﻻﺕ‪ ،‬ﻣﻦ ﺍﻟﻀﺮﻭﺭﻱ ﺃﻥ ﻳﻜﻮﻥ ﻟﺪﻳﻚ ﻣﺒﻠﻎ‬ ‫ﻛﺒﻴﺮﻣﻦ ﺍﻟﻤﺎﻝ ﻳﻤﻜﻨﻪ ﺗﻐﻄﻴﺔ ﺗﻜﺎﻟﻴﻒ ﺍﻟﺘﻄﻮﻳﺮ ﻭﺍﻟﺼﻴﺎﻧﺔ ﺍﻟﻼﺯﻣﺔ ﻟﻬﺬﻩ ﺍﻷﺩﻭﺍﺕ‬ ‫‪23‬‬ ‫)‪ (-‬ﺻﻌﻮﺑﺔ ﺍﻟﻮﺻﻮﻝ ﺇﻟﻰ ﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺕ‪:‬‬ ‫ ﺗﻌﺘﻤﺪﺃﻧﻈﻤﺔ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺑﺸﻜﻞ ﻛﺒﻴﺮ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺕ ﻟﻠﺘﺪﺭﻳﺐ ﻭﺻﻨﻊ ﺍﻟﻘﺮﺍﺭ‪.‬‬ ‫ ﺇﻥﺍﻟﻮﺻﻮﻝ ﺍﻟﻤﺤﺪﻭﺩ ﺇﻟﻰ ﺑﻴﺎﻧﺎﺕ ﻋﺎﻟﻴﺔ ﺍﻟﺠﻮﺩﺓ ﻭﻏﻴﺮ ﻣﺘﺤﻴﺰﺓ ﻳﻤﻜﻦ ﺃﻥ ﻳﻌﻴﻖ ﺃﺩﺍء ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‪.‬‬ ‫ ﻳﻤﻜﻦﺃﻥ ﻳﺜﻴﺮ ﺟﻤﻊ ﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺕ ﺃﻳﻀﺎً ﻣﺨﺎﻭﻑ ﺗﺘﻌﻠﻖ‬ ‫ﺑﺎﻟﺨﺼﻮﺻﻴﺔ‪ (-).‬ﻧﻘﺺ ﺍﻟﻤﻬﻨﻴﻴﻦ ﺍﻟﻤﺆﻫﻠﻴﻦ‪:‬‬ ‫ ﻳﺘﻄﻮﺭﻣﺠﺎﻝ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺑﺴﺮﻋﺔ‪ ،‬ﻭﻫﻨﺎﻙ ﻃﻠﺐ ﻣﺘﺰﺍﻳﺪ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﻤﻬﻨﻴﻴﻦ ﺍﻟﻤﻬﺮﺓ‪.‬‬ ‫ ﻭﻫﺬﺍﻳﺸﻤﻞ ﻣﻬﻨﺪﺳﻲ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻭﻋﻠﻤﺎء ﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺕ ﻭﻋﻠﻤﺎء ﺍﻷﺧﻼﻕ‪.‬‬ ‫ ﻳﻤﻜﻦﺃﻥ ﻳﺆﺩﻱ ﺍﻟﻨﻘﺺ ﻓﻲ ﺍﻟﻤﺘﺨﺼﺼﻴﻦ ﺍﻟﻤﺆﻫﻠﻴﻦ ﺇﻟﻰ ﺇﺑﻄﺎء ﺗﻄﻮﻳﺮ ﺣﻠﻮﻝ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻭﺗﻨﻔﻴﺬﻫﺎ‪ (-).‬ﺍﺭﺗﻔﺎﻉ ﺗﻜﺎﻟﻴﻒ‬ ‫ﺍﻟﺘﻄﻮﻳﺮ‪:‬‬ ‫ ﻗﺪﻳﻜﻮﻥ ﺗﻄﻮﻳﺮ ﺃﻧﻈﻤﺔ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺍﻟﻤﻌﻘﺪﺓ ﻭﺻﻴﺎﻧﺘﻬﺎ ﻣﻜﻠﻔﺎً ﻟﻠﻐﺎﻳﺔ‪.‬‬ ‫ ﻭﻳﺸﻤﻞﺫﻟﻚ ﺗﻜﻠﻔﺔ ﺍﻷﺟﻬﺰﺓ ﻭﺍﻟﺒﺮﻣﺠﻴﺎﺕ ﻭﺍﻟﺤﺼﻮﻝ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺕ ﻭﺍﻟﺨﺒﺮﺓ ﺍﻟﺒﺸﺮﻳﺔ‪.‬‬ ‫ ﻳﻤﻜﻦﺃﻥ ﺗﻜﻮﻥ ﺍﻟﺘﻜﻠﻔﺔ ﺍﻟﻌﺎﻟﻴﺔ ﻋﺎﺉﻘﺎً ﺃﻣﺎﻡ ﺍﻟﺸﺮﻛﺎﺕ ﻭﺍﻟﻤﺆﺳﺴﺎﺕ ﺍﻟﺼﻐﻴﺮﺓ‪\.‬‬ ‫)‪ (-‬ﺍﻹﺯﺍﺣﺔ ﺍﻟﻮﻇﻴﻔﻴﺔ‪:‬ﻗﺪ ﺗﺆﺩﻱ ﺍﻷﺗﻤﺘﺔ ﻣﻦ ﺧﻼﻝ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺇﻟﻰ ﻓﻘﺪﺍﻥ ﺍﻟﻮﻇﺎﺉﻒ ﻓﻲ ﻗﻄﺎﻋﺎﺕ ﻣﻌﻴﻨﺔ‪.‬‬ ‫)‪ (-‬ﺍﻻﻋﺘﺒﺎﺭﺍﺕ ﺍﻻﺧﻼﻗﻴﺔ‪:‬ﻳﺜﻴﺮ ﺗﻄﻮﻳﺮ ﻭﺍﺳﺘﺨﺪﺍﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺃﺳﺉﻠﺔ ﺃﺧﻼﻗﻴﺔ‪ ،‬ﻣﺜﻞ ﺇﻣﻜﺎﻧﻴﺔ ﺍﺳﺘﺨﺪﺍﻣﻪ‬ ‫ﺍﻷﺳﻠﺤﺔﺍﻟﻤﺴﺘﻘﻠﺔ ﻭﺗﺄﺛﻴﺮﻫﺎ ﻋﻠﻰ ﺧﺼﻮﺻﻴﺔ ﺍﻹﻧﺴﺎﻥ‪.‬‬ ‫ﻛﻤﺎﻫﻮ ﺍﻟﺤﺎﻝ ﻣﻊ ﺃﻱ ﺗﻘﻨﻴﺔ ﻗﻮﻳﺔ‪ ،‬ﻓﺈﻥ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻟﻪ ﻣﺰﺍﻳﺎ ﻭﻋﻴﻮﺏ‪.‬ﻣﻦ ﺍﻟﻤﻬﻢ ﺃﻥ ﺗﻜﻮﻥ ﻋﻠﻰ ﺩﺭﺍﻳﺔ ﺑﻬﺬﻩ ﺍﻟﺘﺤﺪﻳﺎﺕ ﻭﺗﻄﻮﻳﺮ‬ ‫ﺣﻠﻮﻝﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺍﻟﻤﺴﺆﻭﻟﺔ ﺍﻟﺘﻲ ﺗﻔﻴﺪ ﺍﻟﺒﺸﺮﻳﺔ‪.‬‬ ‫‪24‬‬ ‫‪12‬‬ ‫‪27/05/2024‬‬ ‫ﺍﻟﺬﻛﺎءﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻣﻘﺎﺑﻞ ‪ ML‬ﻣﻘﺎﺑﻞ ‪DL‬‬ ‫ﺍﻟﺬﻛﺎءﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫‪25‬‬ ‫ﺍﻟﺬﻛﺎءﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻣﻘﺎﺑﻞ ﺍﻟﺘﻌﻠﻢ ﺍﻵﻟﻲ )‪ (ML‬ﻣﻘﺎﺑﻞ ﺍﻟﺘﻌﻠﻢ ﺍﻟﻌﻤﻴﻖ )‪(DL‬‬ ‫ﺍﻟﺬﻛﺎءﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‪ :‬ﻣﺜﺎﻝ‪:‬ﺭﻭﺑﻮﺕ ﺩﺭﺩﺷﺔ ﻳﻤﻜﻨﻪ ﺍﻟﺮﺩ ﻋﻠﻰ‬ ‫ﺍﺳﺘﻔﺴﺎﺭﺍﺕﺧﺪﻣﺔ ﺍﻟﻌﻤﻼء‪.‬‬ ‫ﺗﻌﻠﻢﻋﻤﻴﻖ‬ ‫ﻣﻨﻈﻤﺔﺍﻟﻌﻔﻮ ﺍﻟﺪﻭﻟﻴﺔ‬ ‫ﻣﺜﺎﻝ‪:‬ﻧﻈﺎﻡ ﺍﻟﺘﻌﺮﻑ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﻮﺟﻪ‬ ‫ﻳﺤﺪﺩ‬ ‫ﺍﻟﺬﻱ‪ -‬ﺍﻟﺘﻲ‬ ‫ﺑﻮﺍﺳﻄﺔ ﺗﺤﻠﻴﻞ‬ ‫ﻓﺮﺍﺩﻯ‬ ‫ﻣﻞ‬ ‫ﻣﻼﻣﺢﺍﻟﻮﺟﻪ‪.‬‬ ‫ﺍﻟﺘﻌﻠﻢﺍﻻﻟﻲ‪:‬‬ ‫ﻣﺜﺎﻝ‪:‬ﻋﺎﻣﻞ ﺗﺼﻔﻴﺔ ﺍﻟﺒﺮﻳﺪ ﺍﻟﻌﺸﻮﺍﺉﻲ ﺍﻟﺬﻱ‬ ‫ﻳﺘﻌﻠﻢﻛﻴﻔﻴﺔ ﺗﺤﺪﻳﺪ ﺭﺳﺎﺉﻞ ﺍﻟﺒﺮﻳﺪ ﺍﻹﻟﻜﺘﺮﻭﻧﻲ‬ ‫ﺩﻱﺇﻝ‬ ‫ﺍﻟﻌﺸﻮﺍﺉﻲﺑﻨﺎء ًﻋﻠﻰ ﺗﻌﻠﻴﻘﺎﺕ ﺍﻟﻤﺴﺘﺨﺪﻣﻴﻦ‬ ‫ﻭﺧﺼﺎﺉﺺﺍﻟﺒﺮﻳﺪ ﺍﻹﻟﻜﺘﺮﻭﻧﻲ‪.‬‬ ‫‪26‬‬ ‫‪13‬‬ ‫‪27/05/2024‬‬ ‫ﺍﻟﻔﺮﻭﻕﺍﻟﺮﺉﻴﺴﻴﺔ ﺑﻴﻦ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ )‪ ،(AI‬ﻭﺍﻟﺘﻌﻠﻢ ﺍﻵﻟﻲ )‪ ،(ML‬ﻭﺍﻟﺘﻌﻠﻢ ﺍﻟﻌﻤﻴﻖ )‪ :(DL‬ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ )‪(AI‬‬ ‫ ﻣﻔﻬﻮﻡﻭﺍﺳﻊ‪:‬ﻳﺸﻤﻞ ﺃﻱ ﺁﻟﺔ ﺗﻈﻬﺮ ﺫﻛﺎء ًﺷﺒﻴﻬﺎ ًﺑﺎﻟﺬﻛﺎء ﺍﻟﺒﺸﺮﻱ‪ ،‬ﻣﺜﻞ ﺍﻟﻘﺪﺭﺓ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﺘﻔﻜﻴﺮ ﻭﺍﻟﺘﻌﻠﻢ ﻭﺣﻞ ﺍﻟﻤﺸﻜﻼﺕ‪.‬‬ ‫ ﺗﻘﻨﻴﺎﺕﻣﺘﻨﻮﻋﺔ‪:‬ﻳﺘﻀﻤﻦ ﺃﺳﺎﻟﻴﺐ ﻣﺨﺘﻠﻔﺔ‪ ،‬ﺑﻤﺎ ﻓﻲ ﺫﻟﻚ ﺍﻷﻧﻈﻤﺔ ﺍﻟﻘﺎﺉﻤﺔ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﻘﻮﺍﻋﺪ ﻭﺍﻟﻨﻤﺎﺫﺝ ﺍﻹﺣﺼﺎﺉﻴﺔ ﻭﺧﻮﺍﺭﺯﻣﻴﺎﺕ ﺍﻟﺘﻌﻠﻢ ﺍﻵﻟﻲ‪.‬‬ ‫ ﺃﻣﺜﻠﺔ‪:‬ﺍﻟﺴﻴﺎﺭﺍﺕ ﺫﺍﺗﻴﺔ ﺍﻟﻘﻴﺎﺩﺓ‪ ،‬ﻭﺍﻟﻤﺴﺎﻋﺪﻳﻦ ﺍﻻﻓﺘﺮﺍﺿﻴﻴﻦ‪ ،‬ﻭﺃﻧﻈﻤﺔ ﺍﻟﺘﺸﺨﻴﺺ ﺍﻟﻄﺒﻲ‪.‬‬ ‫ﺍﻟﺘﻌﻠﻢﺍﻵﻟﻲ )‪(ML‬‬ ‫ ﻣﺠﻤﻮﻋﺔﻓﺮﻋﻴﺔ ﻣﻦ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‪:‬ﻳﺮﻛﺰ ﻋﻠﻰ ﺗﻄﻮﻳﺮ ﺍﻟﺨﻮﺍﺭﺯﻣﻴﺎﺕ ﺍﻟﺘﻲ ﻳﻤﻜﻨﻬﺎ ﺍﻟﺘﻌﻠﻢ ﻣﻦ ﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺕ ﻭﺗﺤﺴﻴﻦ ﺃﺩﺍﺉﻬﺎ ﺑﻤﺮﻭﺭ ﺍﻟﻮﻗﺖ ﺩﻭﻥ ﺍﻟﺤﺎﺟﺔ ﺇﻟﻰ‬ ‫ﺑﺮﻣﺠﺔﻭﺍﺿﺤﺔ‪.‬‬ ‫ ﺍﻟﻨﻬﺞﺍﻟﻘﺎﺉﻢ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺕ‪:‬ﻳﺴﺘﺨﺪﻡ ﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺕ ﻟﺘﺪﺭﻳﺐ ﺍﻟﻨﻤﺎﺫﺝ ﺍﻟﺘﻲ ﻳﻤﻜﻨﻬﺎ ﺗﺤﺪﻳﺪ ﺍﻷﻧﻤﺎﻁ ﺃﻭ ﺇﺟﺮﺍء ﺗﻨﺒﺆﺍﺕ ﺃﻭ ﺍﺗﺨﺎﺫ ﺍﻟﻘﺮﺍﺭﺍﺕ‪.‬‬ ‫ ﺃﻣﺜﻠﺔ‪:‬ﻣﺮﺷﺤﺎﺕ ﺍﻟﺒﺮﻳﺪ ﺍﻟﻌﺸﻮﺍﺉﻲ ﻭﺃﻧﻈﻤﺔ ﺍﻟﺘﻮﺻﻴﺔ‪.‬ﺍﻟﺘﻌﻠﻢ‬ ‫ﺍﻟﻌﻤﻴﻖ)‪(DL‬‬ ‫ ﻣﺠﻤﻮﻋﺔﻓﺮﻋﻴﺔ ﻣﻦ ‪:ML‬ﻳﺴﺘﺨﺪﻡ ﺍﻟﺸﺒﻜﺎﺕ ﺍﻟﻌﺼﺒﻴﺔ ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻴﺔ ﺫﺍﺕ ﺍﻟﻄﺒﻘﺎﺕ ﺍﻟﻤﺘﻌﺪﺩﺓ )ﺍﻟﺸﺒﻜﺎﺕ ﺍﻟﻌﺼﺒﻴﺔ ﺍﻟﻌﻤﻴﻘﺔ( ﻟﺘﺤﻠﻴﻞ ﺍﻷﻧﻤﺎﻁ ﺍﻟﻤﻌﻘﺪﺓ ﻓﻲ ﻣﺠﻤﻮﻋﺎﺕ ﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺕ ﺍﻟﻜﺒﻴﺮﺓ‪.‬‬ ‫ ﺍﻟﺘﺠﺮﻳﺪﻋﺎﻟﻲ ﺍﻟﻤﺴﺘﻮﻯ‪:‬ﺍﻻﺳﺘﻔﺎﺩﺓ ﻣﻦ ﻗﻮﺓ ﺍﻟﺸﺒﻜﺎﺕ ﺍﻟﻌﺼﺒﻴﺔ ﻟﻠﺘﻌﻠﻢ ﻣﻦ ﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺕ ﻏﻴﺮ ﺍﻟﻤﻨﻈﻤﺔ‪ ،‬ﻣﺜﻞ ﺍﻟﺼﻮﺭ ﻭﺍﻟﻨﺼﻮﺹ ﻭﺍﻟﺼﻮﺕ‪.‬‬ ‫ ﺃﻣﺜﻠﺔ‪:‬ﺑﺮﺍﻣﺞ ﺍﻟﺘﻌﺮﻑ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﺼﻮﺭ‪ ،‬ﻭﺃﺩﻭﺍﺕ ﻣﻌﺎﻟﺠﺔ ﺍﻟﻠﻐﺔ ﺍﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ‪.‬‬ ‫ ﻣﻨﻈﻤﺔﺍﻟﻌﻔﻮ ﺍﻟﺪﻭﻟﻴﺔﻫﻮ ﺍﻟﻤﺠﺎﻝ ﺍﻟﺸﺎﻣﻞ ﺍﻟﺬﻱ ﻳﺸﻤﻞ ﻛﻼ ﻣﻦ ‪ ML‬ﻭ ‪.DL‬‬ ‫ ﻣﻞﻫﻮ ﻧﻮﻉ ﻣﺤﺪﺩ ﻣﻦ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻳﺮﻛﺰ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﺘﻌﻠﻢ ﻣﻦ ﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺕ‪.‬‬ ‫ ﺩﻱﺇﻝﻫﻲ ﻣﺠﻤﻮﻋﺔ ﻓﺮﻋﻴﺔ ﺃﻛﺜﺮ ﺗﻘﺪﻣﺎً ﻣﻦ ﺗﻌﻠﻢ ﺍﻵﻟﺔ ﺍﻟﺘﻲ ﺗﺴﺘﺨﺪﻡ ﺍﻟﺸﺒﻜﺎﺕ ﺍﻟﻌﺼﺒﻴﺔ ﺍﻟﻌﻤﻴﻘﺔ ﻟﻠﺘﻌﺮﻑ ﻋﻠﻰ ﺍﻷﻧﻤﺎﻁ‬ ‫ﺍﻟﻤﻌﻘﺪﺓ‪.‬ﻫﺬﻩ ﺗﻌﺮﻳﻔﺎﺕ ﻣﺒﺴﻄﺔ‪ ،‬ﻭﻗﺪ ﺗﺘﺪﺍﺧﻞ ﺍﻟﺤﺪﻭﺩ ﺑﻴﻦ ﻫﺬﻩ ﺍﻟﺤﻘﻮﻝ ﻓﻲ ﺑﻌﺾ ﺍﻷﺣﻴﺎﻥ‪.‬‬ ‫‪27‬‬ ‫ﺗﻌﻠﻢﻋﻤﻴﻖ‬ ‫ﺍﻟﺘﻌﻠﻢﺍﻻﻟﻲ‬ ‫ﺍﻟﺬﻛﺎءﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫ﻫﻲﺍﻟﺪﺭﺍﺳﺔ ﺍﻟﺘﻲ ﺗﺴﺘﺨﺪﻡ ﺍﻟﺸﺒﻜﺎﺕ ﺍﻟﻌﺼﺒﻴﺔ )‬ ‫ﻫﻲﻓﻲ ﺍﻷﺳﺎﺱ ﺍﻟﺪﺭﺍﺳﺔ‪/‬ﺍﻟﻌﻤﻠﻴﺔ ﺍﻟﺘﻲ‬ ‫ﺍﻟﻤﺸﺎﺑﻬﺔﻟﻠﺨﻼﻳﺎ ﺍﻟﻌﺼﺒﻴﺔ ﺍﻟﻤﻮﺟﻮﺩﺓ ﻓﻲ ﺍﻟﺪﻣﺎﻍ‬ ‫ﺗﻤﻜﻦﺍﻵﻻﺕ ﻣﻦ ﻣﺤﺎﻛﺎﺓ ﺍﻟﺴﻠﻮﻙ ﺍﻟﺒﺸﺮﻱ ﻫﻲﺍﻟﺪﺭﺍﺳﺔ ﺍﻟﺘﻲ ﺗﺴﺘﺨﺪﻡ ﺍﻷﺳﺎﻟﻴﺐ ﺍﻹﺣﺼﺎﺉﻴﺔ ﺍﻟﺘﻲ‬ ‫ﺍﻟﺒﺸﺮﻱ( ﻟﺘﻘﻠﻴﺪ ﺍﻟﻮﻇﺎﺉﻒ ﺗﻤﺎﻣﺎً ﻣﺜﻞ ﺍﻟﺪﻣﺎﻍ‬ ‫ﺗﻤﻜﻦﺍﻵﻻﺕ ﻣﻦ ﺍﻟﺘﺤﺴﻦ ﻣﻊ ﺍﻟﺨﺒﺮﺓ‪.‬‬ ‫ﻣﻦﺧﻼﻝ ﺧﻮﺍﺭﺯﻣﻴﺔ ﻣﻌﻴﻨﺔ‪.‬‬ ‫ﺍﻟﺒﺸﺮﻱ‪.‬‬ ‫‪.‬ﺗﺴﺘﺨﺪﻡﺷﺒﻜﺎﺕ ﻋﺼﺒﻴﺔ ﻋﻤﻴﻘﺔ )ﺃﻛﺜﺮ ﻣﻦ ﻃﺒﻘﺔ‬ ‫ﺍﻟﺬﻛﺎءﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻫﻮ ﺧﻮﺍﺭﺯﻣﻴﺔ ﺣﺎﺳﻮﺑﻴﺔ‬ ‫‪.‬ﻫﻲﺧﻮﺍﺭﺯﻣﻴﺔ ﺫﻛﺎء ﺍﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺗﺴﻤﺢ ﻟﻠﻨﻈﺎﻡ ﺑﺎﻟﺘﻌﻠﻢ ﻣﻦ‬ ‫ﻭﺍﺣﺪﺓ( ﻟﺘﺤﻠﻴﻞ ﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺕ ﻭﺗﻮﻓﻴﺮ ﺍﻟﻤﺨﺮﺟﺎﺕ ﻭﻓﻘﺎً‬ ‫ﺗﻈُﻬﺮﺍﻟﺬﻛﺎء ﻣﻦ ﺧﻼﻝ ﺍﺗﺨﺎﺫ ﺍﻟﻘﺮﺍﺭ‪.‬‬ ‫ﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺕ‪ML‬‬ ‫ﻟﺬﻟﻚ‪ ML‬ﻫﻲ ﺧﻮﺍﺭﺯﻣﻴﺔ ‪DL‬‬ ‫ﺇﻥﻛﻔﺎءﺓ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻫﻲ ﻓﻲ‬ ‫ﺃﻗﻮﻯﻣﻦ ‪ ML‬ﻷﻧﻪ ﻳﻤﻜﻦ ﺃﻥ ﻳﻌﻤﻞ ﺑﺴﻬﻮﻟﺔ ﻣﻊ‬ ‫ﺃﻗﻞﻛﻔﺎءﺓ ﻣﻦ ‪ DL‬ﻷﻧﻪ ﻻ ﻳﻤﻜﻨﻪ ﺍﻟﻌﻤﻞ ﻷﺑﻌﺎﺩ ﺃﻃﻮﻝ ﺃﻭ‬ ‫ﺍﻷﺳﺎﺱﺍﻟﻜﻔﺎءﺓ ﺍﻟﺘﻲ ﻳﻮﻓﺮﻫﺎ ‪ ML‬ﻭ‪DL‬‬ ‫ﻣﺠﻤﻮﻋﺎﺕﺃﻛﺒﺮ ﻣﻦ ﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺕ‪.‬‬ ‫ﻛﻤﻴﺔﺃﻛﺒﺮ ﻣﻦ ﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺕ‪.‬‬ ‫ﻋﻠﻰﺍﻟﺘﻮﺍﻟﻲ‪.‬‬ ‫ﻳﻤﻜﻦﺗﺼﻨﻴﻒ ﺧﻮﺍﺭﺯﻣﻴﺎﺕ ‪ ML‬ﻋﻠﻰ ﺃﻧﻬﺎﺧﺎﺿﻊ ﻟﻠﺮﻗﺎﺑﺔ‪ ،‬ﻏﻴﺮ‬ ‫ﺧﺎﺿﻊﻟﻠﺮﻗﺎﺑﺔ‪،‬ﺃﻭﺗﻌﺰﻳﺰﺗﻌﻠﻢُّ‪.‬ﻓﻲ ﺍﻟﺘﻌﻠﻢ ﺍﻟﺨﺎﺿﻊ ﻟﻺﺷﺮﺍﻑ‪،‬‬ ‫ﻳﻤﻜﻦﺗﻘﺴﻴﻢ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺇﻟﻰ‬ ‫ﺧﻮﺍﺭﺯﻣﻴﺎﺕ‪ DL‬ﻣﺴﺘﻮﺣﺎﺓ ﻣﻦ ﺑﻨﻴﺔ ﻭﻭﻇﻴﻔﺔ‬ ‫ﻳﺘﻢﺗﺪﺭﻳﺐ ﺍﻟﺨﻮﺍﺭﺯﻣﻴﺔ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺕ ﺍﻟﻤﺼﻨﻔﺔ‪ ،‬ﺣﻴﺚ ﻳﻜﻮﻥ‬ ‫ﻣﺠﺎﻻﺕﻓﺮﻋﻴﺔ ﻣﺨﺘﻠﻔﺔ ﻣﺜﻞ ﺍﻟﺮﻭﺑﻮﺗﺎﺕ‬ ‫ﺍﻟﺪﻣﺎﻍﺍﻟﺒﺸﺮﻱ‪ ،‬ﻭﻫﻲ ﻣﻨﺎﺳﺒﺔ ﺑﺸﻜﻞ ﺧﺎﺹ ﻟﻤﻬﺎﻡ‬ ‫ﻭﻣﻌﺎﻟﺠﺔﺍﻟﻠﻐﺎﺕ ﺍﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ ﻭﺭﺅﻳﺔ ﺍﻟﻜﻤﺒﻴﻮﺗﺮ ﺍﻟﻨﺎﺗﺞﺍﻟﻤﻄﻠﻮﺏ ﻣﻌﺮﻭﻓﺎً‪.‬ﻓﻲ ﺍﻟﺘﻌﻠﻢ ﻏﻴﺮ ﺍﻟﺨﺎﺿﻊ ﻟﻠﺮﻗﺎﺑﺔ‪،‬‬ ‫ﻣﺜﻞﺍﻟﺘﻌﺮﻑ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﺼﻮﺭ ﻭﺍﻟﻜﻼﻡ‪.‬‬ ‫ﻳﺘﻢﺗﺪﺭﻳﺐ ﺍﻟﺨﻮﺍﺭﺯﻣﻴﺔ ﻋﻠﻰ ﺑﻴﺎﻧﺎﺕ ﻏﻴﺮ ﻣﺼﻨﻔﺔ‪ ،‬ﺣﻴﺚ‬ ‫ﻭﺍﻷﻧﻈﻤﺔﺍﻟﻤﺘﺨﺼﺼﺔ ﻭﺍﻟﻤﺰﻳﺪ‪.‬‬ ‫ﻳﻜﻮﻥﺍﻟﻨﺎﺗﺞ ﺍﻟﻤﻄﻠﻮﺏ ﻏﻴﺮ ﻣﻌﺮﻭﻑ‪.‬‬ ‫ﺗﺘﻜﻮﻥﺷﺒﻜﺎﺕ ‪ DL‬ﻣﻦ ﻃﺒﻘﺎﺕ ﻣﺘﻌﺪﺩﺓ ﻣﻦ‬ ‫ﺍﻟﺨﻼﻳﺎﺍﻟﻌﺼﺒﻴﺔ ﺍﻟﻤﺘﺮﺍﺑﻄﺔ ﺍﻟﺘﻲ ﺗﻌﺎﻟﺞ ﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺕ‬ ‫ﻓﻲﺍﻟﺘﻌﻠﻢ ﺍﻟﻤﻌﺰﺯ‪ ،‬ﺗﺘﻌﻠﻢ ﺍﻟﺨﻮﺍﺭﺯﻣﻴﺔ ﻋﻦ ﻃﺮﻳﻖ ﺍﻟﺘﺠﺮﺑﺔ‬ ‫ﻳﻤﻜﻦﺃﻥ ﺗﻜﻮﻥ ﺃﻧﻈﻤﺔ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲﺍﻟﻘﺎﺉﻢ ﻋﻠﻰ‬ ‫ﻭﺍﻟﺨﻄﺄ‪،‬ﻭﺗﺘﻠﻘﻰ ﺭﺩﻭﺩ ﺍﻟﻔﻌﻞ ﻓﻲ ﺷﻜﻞ ﻣﻜﺎﻓﺂﺕ ﺃﻭ ﻋﻘﻮﺑﺎﺕ‪.‬ﺑﻄﺮﻳﻘﺔﻫﺮﻣﻴﺔ‪ ،‬ﻣﻤﺎ ﻳﺴﻤﺢ ﻟﻬﺎ ﺑﺘﻌﻠﻢ ﺗﻤﺜﻴﻼﺕ‬ ‫ﺍﻟﻘﻮﺍﻋﺪ‪،‬ﺍﻟﻘﺎﺉﻢ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﻤﻌﺮﻓﺔ‪،‬ﺃﻭﺗﻌﺘﻤﺪ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺕ‪.‬‬ ‫ﻣﺘﺰﺍﻳﺪﺓﺍﻟﺘﻌﻘﻴﺪ‬ ‫‪28‬‬ ‫‪14‬‬