الذكاء الاصطناعي (AI): ثورة في تحسين كفاءة الأعمال وتطوير المستقبل

في عالم اليوم الذي يشهد منافسة متزايدة حيث يعد الابتكار مفتاحًا للنجاح، يعد الذكاء الاصطناعي أداة ثورية تعيد تشكيل الأعمال وتفتح آفاقًا جديدة لتحسين الكفاءة. تمكن تقنيات Artificial Intelligence الشركات من تحليل كميات هائلة من البيانات، مما يمكنها من فهم الأفكار بسرعة ودقة والتي تساعد في اتخاذ القرارات الاستراتيجية. ومع تطور هذه التقنيات، تجد الشركات طرقًا جديدة لتطبيق الأتمتة التي تقلل التكاليف وتعزز الإنتاجية، وتخلق تجارب عملاء فريدة من خلال التفاعلات الشخصية، وتقدم حلولًا مبتكرة.

يستكشف هذا المقال كيف يضع الذكاء الإصطناعي نفسه كمستقبل للأعمال، ويشرح كيف يمكن للشركات الاستفادة من هذه التكنولوجيا لتحسين أدائها والحصول على ميزة تنافسية في سوق متغيرة باستمرار. سننظر في الأمثلة العملية ونحلل الأدوات المتاحة، ونستكشف كيف يمهد الطريق لعصر جديد من الكفاءة العالية والنمو المستدام.

ما هو الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)؟

الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence) هو مجال متقدم يهدف إلى تمكين الآلات من أداء مهام معقدة تتطلب قدرات شبيهة بقدرات البشر، مثل الفهم والتعلم والتخطيط واتخاذ القرارات. يشمل هذا العلم تقنيات متطورة ومتنوعة، أبرزها الخوارزميات التكيفية ونماذج التعلم الآلي (Machine Learning) والتعلم العميق (Deep Learning)، التي تمكّن الأنظمة من تحليل كميات ضخمة من البيانات واستخلاص رؤى هامة واتخاذ قرارات مستقلة تعتمد على البيانات المتاحة.

أنظمة الذكاء الاصطناعي تتميز بقدرتها على:

• إدراك البيئات المحيطة والتعرف على الكائنات والأشكال.
• اتخاذ قرارات مستقلة بناءً على تحليلات متقدمة.
• التعلم المستمر من الخبرات السابقة وتجاربها الميدانية.
• تقليد قدرات البشر من خلال معالجة المعطيات بمرونة واكتساب القدرة على التعميم.

لقد شهد الذكاء الاصطناعي منذ ظهوره في أربعينيات القرن العشرين تطورات كبيرة، حيث تم تطوير أجهزة كمبيوتر قادرة على أداء مهام معقدة مثل إيجاد البراهين الرياضية أو لعب الشطرنج بكفاءة عالية. ومع ذلك، لا تزال هناك تحديات في تصميم أنظمة تتجاوز نطاق المهام المحددة للوصول إلى مستوى الذكاء البشري المتكامل، والذي يتطلب قدرة مرنة على التعامل مع السياقات اليومية المعقدة والمعرفة المتنوعة.

وفي حين أن الذكاء العام الاصطناعي لا يزال بعيد المنال، فقد حققت الأنظمة الذكية إنجازات في بعض التطبيقات العملية المتقدمة، مثل:

• التشخيص الطبي المتقدم: حيث تنافس دقة قراراتها دقة الأطباء الخبراء.
• أنظمة البحث الذكية التي تقدم نتائج عالية الدقة بناءً على تحليل البيانات.
• التعرف على الصوت والنصوص باستخدام التعلم العميق.
• روبوتات الدردشة، التي تتمتع بقدرة محسّنة على الحوار التفاعلي بمرونة عالية.

هذه القدرات المتقدمة تجعلI أداة قوية في تطبيقات صناعية وطبية وتجارية، ولكن يبقى تطوير مرونة كاملة مشابهة للبشر أحد أبرز التحديات المستقبلية في هذا المجال.

تاريخ الذكاء الإصطناعي

إن الذكاء الاصطناعي له تاريخ طويل يعود إلى اليونان القديمة. ومع ذلك، فإن صعود أجهزة الكمبيوتر الإلكترونية جعل Artificial Intelligence خيارًا قابلاً للتطبيق. ومن الجدير بالذكر أنه مع تقدم التكنولوجيا، تقدم تعريف الذكاء الاصطناعي أيضًا. قبل بضعة عقود من الزمان، تم تصنيف الروبوتات القادرة على التعرف الضوئي على الحروف (OCR) أو الحساب البدائي على أنها ذكاء اصطناعي.

إليك جدول يضم جميع التطورات الرئيسية في تاريخ الذكاء الاصطناعي، بدءًا من فترات تأسيسه الأولى وصولًا إلى أحداثه الحديثة:

العام	الحدث أو التطور الرئيسي
اليونان القديمة	تصورات فلسفية عن "الآلات المفكرة" ومحاولات لفهم العقل البشري وتخيل الآلات التي يمكنها التفكير.
القرن السابع عشر والثامن عشر	وضع أسس الرياضيات والمنطق، مما ساهم في تكوين أسس الذكاء الاصطناعي الحديث.
1940s	اختراع أجهزة الكمبيوتر الإلكترونية، مما جعل الذكاء الاصطناعي ممكناً بفضل زيادة سرعة الحساب.
1956	عقد "مؤتمر دارتموث" الذي اعتُبر انطلاقة رسمية للذكاء الاصطناعي كعلم مستقل.
1960s - 1970s	تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي الأولى ولغة البرمجة "LISP" لأبحاث الذكاء الاصطناعي.
1980s	ظهور نظم الخبراء التي استخدمت في التطبيقات الصناعية والطبية، مما أدى إلى زيادة استخدام الذكاء الاصطناعي.
1990s	فوز برنامج "ديب بلو" من IBM على بطل العالم في الشطرنج، مما أكد قدرة الذكاء الاصطناعي على معالجة الاستراتيجيات المعقدة.
2000s	تطور الخوارزميات ونماذج التعلم الآلي، واستخدام الذكاء الاصطناعي في التعرف على الصوت والنصوص (مثل OCR).
2010s	ظهور التعلم العميق والتعلم المعزز، مع تحقيق تقدم في الرؤية الحاسوبية وتحليل البيانات الضخمة.
2011	فوز "واتسون" من IBM ببرنامج "Jeopardy" وظهور المساعد الافتراضي "سيري" من Apple، ليصبح من أوائل المساعدين الافتراضيين الشهيرين.
2012	تدريب شبكة عصبية من قبل باحثي Google على التعرف على القطط من صور غير مُعنونة، مما يمثل تقدمًا في التعلم غير المُشرف.
2015	توقيع إيلون ماسك وستيفن هوكينج وستيف وزنياك على رسالة مفتوحة تحث على حظر تطوير الأسلحة المستقلة لأغراض الحرب.
2016	تطوير الروبوت "صوفيا" من قبل Hanson Robotics، الذي يتميز بقدرات تفاعلية شبيهة بالبشر ويعتبر أول "مواطن آلي".
2017	برمجة فيسبوك لروبوتي دردشة مدعومين بالذكاء الاصطناعي، حيث قاما بتطوير لغة خاصة بهما بشكل مستقل.
2018	تفوق الذكاء الاصطناعي لشركة علي بابا على الذكاء البشري في اختبار الفهم والقراءة بجامعة ستانفورد.
2019	وصول AlphaStar من Google إلى مستوى "غراندماستر" في لعبة StarCraft 2، متفوقًا على جميع اللاعبين البشريين باستثناء 0.2%.
2020	بدء OpenAI لاختبار GPT-3، نموذج التعلم العميق الذي ينتج نصوصًا وإجابات قريبة من إنتاج البشر.
2021	تطوير OpenAI لنظام DALL-E، الذي يمكنه توليد صور بناءً على أوصاف نصية، مما يقرب الذكاء الاصطناعي من فهم العالم المرئي.
اليوم الحالي	الذكاء الاصطناعي يشهد تطورًا سريعًا في مجالات مثل إنشاء المحتوى المرئي والتفاعلات البشرية والتعلم الذاتي، ويستخدم في مجموعة متنوعة من الصناعات، مع التركيز على الذكاء الاصطناعي العام (AGI).

كيف يعمل الذكاء الإصطناعي؟

يعمل الذكاء الاصطناعي من خلال دمج كميات هائلة من البيانات مع خوارزميات متطورة لمعالجة تلك البيانات وتعلم الأنماط منها. يعتمد هذا النظام على التكرار المستمر والتقييم الذاتي لتحسين الأداء وتطوير المعرفة بمرور الوقت. يتميز الذكاء هذا بقدرته على التعامل مع عدد كبير من المهام بسرعة ودقة، مما يجعله مفيدًا في مجموعة واسعة من المجالات.

أحد الأمثلة على كيفية عمله هو في مجال الرعاية الصحية، حيث يستخدم لتحليل الصور الطبية وتشخيص الأمراض بدقة أكبر مما يمكن للأطباء تحقيقه بمفردهم. كما يستخدم في صناعة السيارات الذاتية القيادة، حيث يتعلم النظام من البيانات التي يتم جمعها من السيارات لتحسين قدرته على القيادة بأمان.

يقول خبير الذكاء الإصطناعي أندرو نج إن النظام يشبه الطفل الصغير الذي يتعلم من خلال مراقبة البيئة المحيطة به وتكرار الأنشطة المختلفة حتى يتقنها. وبالمثل، يتعلم الإدراك الاصطناعي من البيانات المتاحة له ويطبق المعرفة المكتسبة على مهام جديدة.

تستخدم الشركات مثل جوجل وأمازون هذه التقنية لتحسين خدماتها، مثل محركات البحث والتوصيات المخصصة. يشير الباحثون إلى أن فعاليته تعتمد على جودة البيانات المستخدمة ونوعية الخوارزميات، مما يعني أن تحسين البيانات والخوارزميات يؤدي إلى نتائج أفضل وأكثر دقة.

من خلال الاستفادة من هذه التقنيات المتقدمة، يمكن للنظام أن يتعلم بسرعة ويطبق معرفته بكفاءة، مما يجعله أداة قوية في مختلف الصناعات والمجالات.

تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي

في أوائل القرن الحادي والعشرين، أدت قوة المعالجة الأسرع ومجموعات البيانات الأكبر (“البيانات الضخمة big data“) إلى دفع الذكاء الاصطناعي خارج أقسام علوم الكمبيوتر إلى العالم الحقيقي. قانون مور، الذي ينص على أن قوة الحوسبة تتضاعف كل 18 شهرا، بقي دون تغيير.

تتلاءم ردود المخزون الخاصة ببرنامج chatbot Eliza المبكر بسهولة مع أقل من 50 كيلو بايت. تم تدريب نموذج اللغة الذي يدعم ChatGPT على 45 تيرابايت من النص. فيما يلي بعض من تقنيات AI الأكثر شيوعًا والأسرع تطورًا:

التعلم الآلي

التعلم الآلي هو فرع من فروع AI يركز على تطوير خوارزميات وتقنيات تمكن الآلات من التعلم من البيانات. من خلال تحليل كميات كبيرة من البيانات واستخلاص الأنماط منها، يمكن للآلات تحسين أدائها في المهام المختلفة بشكل ذاتي. يعتبر التعلم الآلي أساس العديد من التطبيقات الحديثة مثل التنبؤ بالطقس، والتعرف على الصور، وحتى تحسين تجربة المستخدم في التطبيقات الإلكترونية.

تدريب الآلة

تدريب الآلة هو عملية تزويد الآلة بالبيانات وتعليمها كيفية استخلاص النتائج من هذه البيانات. يتم ذلك من خلال استخدام مجموعات بيانات تدريبية كبيرة تحتوي على أمثلة واضحة ومتنوعة. يمكن تدريب الآلة على أداء مهام محددة مثل التعرف على الوجوه أو الترجمة الآلية للنصوص. كلما زادت كمية ونوعية البيانات التي يتم تدريب الآلة عليها، زادت دقتها وكفاءتها في أداء المهام الموكلة إليها.

معالجة اللغة الطبيعية (NLP)

معالجة اللغة الطبيعية (NLP) هي فرع آخر من الـ AI يهدف إلى تمكين الآلات من فهم اللغة البشرية وتوليدها. تشمل تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية تحليل النصوص والترجمة الآلية والتعرف على الكلام وتوليد النصوص تلقائيًا. تلعب تقنيات معالجة اللغة الطبيعية دورًا حيويًا في تحسين واجهات الإنسان والآلة، وتسهيل الاتصال بالأنظمة الذكية مثل المساعدين الشخصيين الأذكياء (مثل Siri وGoogle Assistant).

علم الروبوتات

الروبوتات هي مجال يجمع بين الهندسة والذكاء الاصطناعي لتصميم وبناء روبوتات قادرة على أداء مهام معقدة ومتنوعة. يمكن للروبوتات المزودة بتقنيات الذكاء الاصطناعي أداء مهام تتراوح من العمليات الجراحية الدقيقة إلى استكشاف الفضاء. تُستخدم الروبوتات أيضًا في التصنيع والزراعة والرعاية الصحية والعديد من المجالات الأخرى. يعتمد نجاح الروبوتات إلى حد كبير على تطوير خوارزميات الذكاء الصناعي وقدرتها على التكيف مع البيئات المتغيرة والمهام المختلفة.

تعد تقنية الإدراك الاصطناعي واحدة من أكثر المجالات تقدمًا وإثارة في العصر الحديث. تفتح التقنيات المتقدمة آفاقًا جديدة في تحسين جودة حياة الإنسان وتقديم حلول مبتكرة للتحديات المختلفة من خلال التعلم الآلي والتدريب الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية والروبوتات. ومع استمرار البحث والتطوير في هذا المجال، يمكننا أن نتوقع المزيد من الابتكارات التي ستغير طريقة عيشنا وعملنا.

الأنواع الثلاثة الرئيسية من الذكاء الاصطناعي

يتم تصنيف أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى ثلاث فئات بناءً على مدى فهمها واستجابتها لبيئتها. يمكن تصنيفها على أنها ضيقة أو عامة أو فائقة الذكاء. سنناقش كلًا منها بالتفصيل أدناه:

الذكاء الاصطناعي الضيق (ANI)

الذكاء الاصطناعي الضيق (ANI)، والمعروف أيضًا باسم الذكاء الاصطناعي “الضعيف”، ظهر في وقت أبكر بكثير في التاريخ من أشكال أخرى من التكنولوجيا الذكية. هناك العديد من الأمثلة على الأنظمة ذات الذكاء الضيق اليوم. على سبيل المثال، الآلات التي يمكنها التفوق على البشر في الألعاب المعقدة مثل الشطرنج، وإصدار أحكام تجارية ذكية، وأداء أنشطة أساسية أخرى هي أمثلة على الأنظمة ذات الذكاء الضيق.

عندما نتحدث عن الذكاء الاصطناعي الضيق، فإننا نشير إلى البرامج المتقدمة التي تتفوق على البشر في مهمة محددة. على سبيل المثال، نظام متقدم يمكنه تحويل الصوت تلقائيًا إلى نص، أو أنظمة التعرف على الوجه التي يمكنها اكتشاف هوية الشخص حتى في حشد كبير. إذا أردنا أن نعطي مثالاً لبعض تطبيقات الذكاء الاصطناعي الضيق، فهي:

• سيارات ذاتية القيادة تتعلم كيفية القيادة بمساعدة AI.
• أنظمة معالجة الصور والتعرف على الوجه التي يمكنها القيام بأشياء كثيرة وإجراء عمليات التعرف على هوية الأشخاص.
• أنظمة التقنية الذكية التي تساعد العمليات المالية في البنوك والشركات المالية الأخرى.
• مساعدون أذكياء يساعدونك بناءً على احتياجاتك وحتى حجز رحلات الطيران والفنادق مسبقًا.
• إلخ

الذكاء العام الاصطناعي (artificial general intelligent)

الذكاء العام الاصطناعي (AGI) يشير إلى قدرة الآلة على فهم العالم من حولها بنفس الطريقة التي يفهمها بها البشر، والقدرة على أداء الأنشطة والمهام التي يقوم بها البشر بشكل طبيعي. في الوقت الحالي، لا يوجد ذكاء عام اصطناعي متقدم للآلات، ولكن يمكننا أن نرى تمثيلاته في القصص الخيالية. من الناحية النظرية، يمكن لهذا النوع من الذكاء المتقدم أن يؤدي بنفس مستوى البشر أو حتى أفضل منهم في مجالات مثل الذاكرة وغيرها.

مع هذا المستوى من الوعي والمعرفة، يمكن للآلة أن تؤدي جميع المهام التي كانت موكلة سابقًا إلى البشر دون الحاجة إلى تدخل بشري، وبمرور الوقت، يمكن لأنظمة الذكاء العام الاصطناعي المتقدمة أن تحل محل البشر في العديد من المجالات. إن القضاء على الحاجة إلى القوة البشرية في العديد من المهام واستخدام تكنولوجيا الذكاء الشاملة أو الكاملة يمكن أن يكون له جوانب إيجابية وسلبية في الحياة الاجتماعية والفردية للبشر مثل أي تكنولوجيا أخرى.

ولكن مع كل هذا، سيكون وجوده مفيدًا جدًا وفي نفس الوقت لا مفر منه. بمساعدة الأنظمة الذكية المتقدمة التي تتمتع بالعديد من القدرات والإمكانات، سيتم حل العديد من المشاكل التي يواجهها البشر اليوم، مثل تغير المناخ الشديد.

تستطيع أنظمة الذكاء الاصطناعي العام أن تؤدي مهامًا من المهام العادية إلى المهام الحرجة والخطيرة بأفضل طريقة ممكنة. على المستوى العام، يمكن أن تكون هذه مهامًا مثل القيادة، أو مساعد شخصي ذكي يمكنه فهم جميع احتياجات المستخدم، أو مساعد طبيب، أو نظام تشخيص الأمراض، وما إلى ذلك. على المستويات الأعلى، يمكن لهذه الأنظمة أن تؤدي مهام تعتمد على حياة الإنسان وسلامته، ويمكنها التعامل مع مثل هذه المهام بشكل جيد.

مميزات الذكاء الإصطناعي القوي:

• أداء الأنشطة الذكية على المستوى البشري

• القدرة على التعلم والتفكير والقيام بأنشطة جديدة مثل الإنسان

• تصميم وتنفيذ الإبداع والعقل والمنطق مثل البشر

• تهدف إلى حل المشاكل بشكل أسرع

الذكاء الاصطناعي الفائق (ASI)

الذكاء الاصطناعي الفائق ASI هو مفهوم يستخدم لوصف التكنولوجيا التي تتجاوز الذكاء البشري والفهم وستحقق في نهاية المطاف الذكاء الفائق. وبالتالي، لم تتمكن أي ثقافة حتى الآن من تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي الفائق. وما إذا كان سيتم تحقيق ذلك أم لا، وكذلك الوقت المطلوب للقيام بذلك، غير واضح.

وعلاوة على ذلك، فإن مشكلة ما سيحققه هذا الذكاء الاصطناعي، أو ما إذا كان من المفترض أن يشكل تهديدًا أو فرصة للبشرية، غير واضحة، ولدي العديد من الخبراء وجهات نظر متباينة على نطاق واسع حول هذا الأمر، فضلاً عن الجدل الساخن بين أصحاب المصلحة الرئيسيين. إنها التكنولوجيا التي كان من المنتظر أن تحقق هذه الدرجة، يجب أن يجتاز النظام الذكي اختبار تورينج، ولم تتفوق أي آلة على الإنسان البالغ من حيث الفهم والذكاء ونطاق المعرفة.

تصنيف أنظمة الذكاء الاصطناعي

تصنف أرندت هنتز، الأستاذة المشاركة في علم الأحياء التكاملي وعلوم الكمبيوتر في جامعة ولاية ميشيغان، الذكاء الاصطناعي إلى أربع مجموعات رئيسية. تشمل هذه الفئة كلا من الأنظمة الحالية والأنظمة العاطفية المستقبلية. الفئات هي كما يلي:

النوع الأول: الآلات التفاعلية (Reactive machines)

مثال على هذه الفئة هو برنامج ديب بلو Deep Blue، وهو برنامج شطرنج هزم غاري كاسباروف، بطل العالم في الشطرنج، في التسعينيات. يمكن للون الأزرق الغامق تحديد القطع الموجودة في كل بيت شطرنج والتنبؤ بالحركات التالية. وكانت مشكلة البرنامج أنه لم يتمكن من تذكر تجاربه السابقة واستخدامها في تحركاته المستقبلية.

يقوم هذا البرنامج بفحص وتحليل جميع التحركات الاستراتيجية الممكنة لنفسه وللمنافس واختيار أفضلها. يمكن استخدام هذا النوع من الذكاء الاصطناعي والبرامج المشابهة لأغراض محدودة ولا يمكن تطبيقه بسهولة في مواقف أخرى.

النوع الثاني: الذاكرة المحدودة (Limited memory)

ويمكن لنظام الذكاء الإصطناعي هذا، على عكس النظام السابق، استخدام الخبرات السابقة لاتخاذ قراراته المستقبلية. بعض وظائف اتخاذ القرار في السيارات ذاتية القيادة هي من هذا النوع من التصميم. تستخدم هذه الأنواع من الآلات ملاحظاتها لاتخاذ القرارات في المستقبل غير البعيد. على سبيل المثال، لتغيير المسار الذي يقودون فيه. وبطبيعة الحال، لا يتم حفظ هذا النوع من الملاحظات والتجارب إلى الأبد.

النوع الثالث: نظرية العقل (Theory of mind)

هذا النوع من أنواع الذكاء الاصطناعي غير موجود حتى الآن، ولكن أساس هذه العبارة النفسية يعتمد على كافة معتقدات ومعارف ورغبات ونوايا كل شخص وتأثير كل منها على قرار الشخص. يمكن لهذا الذكاء الاصطناعي فهم وتحليل هذه الأنواع من القرارات.

النوع الرابع: الوعي الذاتي (Self awareness)

وفي هذه الفئة من أنظمة الذكاء الإصطناعي هناك وعي ذاتي ويقظة. يمكن للآلات التي تتمتع بالوعي الذاتي أن تفهم المستوى والحالة التي هم فيها، ويمكنها استنتاج مشاعر الآخرين من المعلومات التي تحصل عليها. وبطبيعة الحال، فإن هذا النوع من الذكاء الاصطناعي، مثل الحالة الثالثة، غير موجود حتى الآن.

كيف تتم برمجة الآلة بالذكاء الاصطناعي؟

يتم تنفيذ مجموعة من خوارزميات الذكاء الاصطناعي المتطورة في نظام الآلة بعد إنشائها. ولأن هذه الخوارزميات تمكن الآلة من تنفيذ عدة عمليات في وقت واحد، أو في عمليات متوازية، فإنها تمكن الكمبيوتر من معالجة البيانات بطريقة تشبه إلى حد كبير طريقة العقل البشري.

عندما يواجه الكمبيوتر ظروفًا لم تتم برمجته لها مسبقًا أو تعتبر ظروفًا خاصة، فإن هذه الخوارزميات تسمح له بالتعرف على أنماط التفكير والسلوك. ونتيجة لذلك، تستخدم الآلة قاعدة بياناتها أو قدرتها المعرفية لتطوير مجموعة من الأفكار. وبعد ذلك، باستخدام هذه الأفكار، تأخذ الآلة الأحكام وتضيف أفكارًا جديدة إلى قاعدة البيانات الخاصة بها.

تعد برمجة الذكاء الإصطناعي أكثر تعقيدًا من الناحية العلمية ولكنها أسهل من الناحية النظرية. تعد لغات البرمجة الخاصة بالذكاء الاصطناعي صعبة إلى حد ما، ولكنها مختصرة أيضًا، حيث أنك لا تبرمج كل خطوة تتخذها الآلة، ولكن فقط الأنماط العامة التي تتبعها الآلة عند مواجهة موقف ما وتحتاج إلى التصرف.

الفرق بين الذكاء الإصطناعي والبرمجة

ما الفرق بين البرمجة والذكاء الاصطناعي؟ ورداً على ذلك، تجدر الإشارة إلى أن هذه التكنولوجيا، باستخدام برمجة الذكاء الاصطناعي، تعلم الروبوتات كيفية:

• التعلم: يركز هذا الجزء من برمجة الذكاء الاصطناعي على استيعاب البيانات وإنشاء القواعد اللازمة لتحويلها إلى معلومات قابلة للتنفيذ. تزود هذه القواعد أو الخوارزميات أجهزة الكمبيوتر بتعليمات خطوة بخطوة لتنفيذ مهمة محددة.

• السبب: يركز هذا القسم على اختيار الخوارزمية الصحيحة لتحقيق النتيجة المرجوة.

• التصحيح الذاتي: يقوم هذا القسم بضبط الخوارزميات للتأكد من أنها تقدم النتائج الأكثر دقة.

• الإبداع: يستخدم هذا الجزء من الذكاء الاصطناعي الشبكات العصبية والأنظمة القائمة على القواعد والأساليب الإحصائية وتقنيات الذكاء الإصطناعي الأخرى لإنشاء صور ونصوص وموسيقى وأفكار جديدة.

ما هي أفضل لغة لتعلم الذكاء الاصطناعي؟

لا توجد لغة برمجة تُستخدم حصريًا في الذكاء الاصطناعي. يختار المطورون لغات مثل Python وR وJava وC++ وJulia لإمكانياتهم الخاصة بالذكاء الاصطناعي.

تطبيق الذكاء الاصطناعي في مختلف الأعمال

يمكن استخدام هذا العلم في أعمال مختلفة وسيجلب العديد من الفوائد في كل عمل. وفيما يلي بعض الأمثلة على هذه التطبيقات في كل مجال:

الصحة

الهدف الأساسي لهذه المهنة هو تحسين نتائج المرضى مع خفض التكاليف. تتطلع شركات الرعاية الصحية إلى توظيف التعلم الآلي لتحسين وتسريع عملية التشخيص والعلاج. يعد IBM Watson أحد أشهر الأنظمة في الصناعة. تفهم هذه التكنولوجيا اللغة البسيطة ويمكنها الإجابة على الاستفسارات.

يجمع هذا النظام جميع المعلومات المتاحة عن المريض لإنشاء فرضية ثم تقديمها بعد تأكيدها. يمكن للتطبيقات الأخرى التي تعمل بالذكاء الاصطناعي، بما في ذلك برامج الدردشة الآلية، مساعدة المرضى في التخطيط للمواعيد والإجابة على الاستفسارات وإصدار الفواتير وتقديم الملاحظات الطبية كمساعد صحي افتراضي.

الأعمال

من المكن تطبيق تقنيات الأتمتة الروبوتية على العمليات والإجراءات المتكررة للغاية التي يقوم بها الأشخاص في أي مؤسسة. يساعد دمج خوارزميات التعلم الآلي مع التحليلات وإدارة علاقات العملاء في تقديم خدمة أفضل للعملاء من خلال تحديد المعلومات ذات الصلة. يمكن أيضًا استخدام Chatbots لتقديم مساعدة العملاء في الوقت الفعلي على مواقع الويب.

مجال التعليم

مما لاشك في أن الذكاء الاصطناعي في التعليم يساعد في أتمتة تسجيل الطلاب وتصنيفهم، مما يوفر وقت المعلمين. يمكن للذكاء الاصطناعي تقييم التلاميذ والتكيف مع متطلباتهم، والعمل معهم بالسرعة التي تناسبهم. وايضآ يمكن لأنظمة المعلم المعتمدة على الذكاء المتطور أن تساعد الطلاب على الدراسة بشكل أكثر فعالية والبقاء على المسار الصحيح. يتمتع الذكاء الصناعي بالقدرة على تغيير طريقة ومكان دراسة الأطفال، وكذلك بعض أساتذتهم.

الذكاء الاصطناعي في مجال الاقتصاد

قد تقوم خوارزميات الذكاء الاصطناعي في أدوات التمويل الشخصي، مثل Mint أو Turbo Tax، بجمع المعلومات المالية لكل فرد وتقديم المشورة المالية. قد تُستخدم أيضًا تطبيقات أخرى، مثل IBM Watson، أثناء عملية شراء المنزل. اليوم، تشكل البرمجيات جزءًا كبيرًا من التداول في وول ستريت.

القانون والعدالة

كثيرًا ما يواجه البشر صعوبة في اكتشاف المستندات. يمكن أن تساعد الأتمتة والذكاء الاصطناعي في تسريع العملية والاستفادة بشكل أفضل من الوقت. تعمل الشركات الناشئة على تطوير مساعدين حاسوبيين يمكنهم تصفية الاستفسارات والإجابات والرد على الاستفسارات المبرمجة في علم الوجود من خلال مراجعة المواد وتصنيفها.

الإنتاج

هذا هو المجال الذي يمكن للروبوتات فيه تعميم العمل قدر الإمكان. يمكن للروبوتات الصناعية أداء كل مهمة معينة بشكل كامل والعمل بشكل مستقل عن الموظفين البشريين.

إرساء الأمن

تُستخدم تقنيات الذكاء الإصطناعي ومعالجة الصور لبناء الأمن وتعقب المجرمين وتحديد هوياتهم وما إلى ذلك. تستخدم هذه الأنظمة الذكاء الاصطناعي لاكتشاف وجوه الأشخاص المختلفة ووجود الأشياء وما إلى ذلك.

تفسير البيانات

يشير مصطلح “البيانات الضخمة” إلى كميات هائلة من البيانات، المنظمة وغير المنظمة. يمكن استخدام البيانات الضخمة لاستخراج المعلومات المطلوبة للاختيارات الأساسية والحاسمة، وكذلك لتنفيذ الأنشطة الاستراتيجية والحساسة. قد يستخدم عالم البيانات تلك البيانات الضخمة لفحص متطلبات الأشخاص مع التعرف أيضًا على قوانين السوق والاتجاهات الأخرى.

إن تحليل كميات هائلة من البيانات أمر مستحيل بدون نظام ذكي ولا يمكن القيام به إلا من قبل البشر. لأن حجم البيانات ضخم ويتزايد يوما بعد يوم. ونتيجة لذلك فإن استخدام الذكاء الإصطناعي في تفسير البيانات الضخمة يؤدي إلى اكتشاف العديد من المفاهيم الجديدة.

ما الفرق بين التعلم الآلي والتعلم العميق للذكاء الاصطناعي؟

يوضح الجدول التالي الفروق بين الذكاء الإصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق:

الميزة	الذكاء الاصطناعي (AI)	التعلم الآلي (ML)	التعلم العميق (DL)
التعريف	محاكاة الذكاء البشري بواسطة الآلات	فرع من الذكاء الاصطناعي يسمح للبرامج بالتعلم من البيانات والتنبؤ	فرع من التعلم الآلي يستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية لتعلم الأنماط المعقدة
الهدف	إنشاء آلات ذكية	زيادة دقة التنبؤ واتخاذ القرارات	تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر تقدماً
طريقة العمل	استخدام تقنيات متنوعة، من القواعد المحددة مسبقًا إلى الخوارزميات المعقدة	التعلم من البيانات السابقة لتعلم الأنماط والتنبؤ بالنتائج الجديدة	استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية لمعالجة المعلومات والتعلم
البيانات	بيانات متنوعة ذات هيكل محدد أو غير محدد	كميات كبيرة من البيانات المنظمة لتدريب الخوارزمية	كميات هائلة من البيانات المنظمة
المثال	التعرف على الوجوه، الروبوتات الصناعية	فلاتر البريد المزعج، أنظمة توصية المنتجات	الترجمة الآلية، التعرف على الكلام، السيارات ذاتية القيادة

المخاطر التي يشكلها الذكاء الاصطناعي

تُعتبر تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي مصدرًا للعديد من المخاطر التي تشمل العواقب الأخلاقية والاجتماعية والاقتصادية. مع زيادة الاعتماد على التشغيل الآلي في مجالات مثل التسويق الرقمي والرعاية الصحية، يواجه العديد من العمال خطر فقدان وظائفهم. على الرغم من أن هذه التكنولوجيا قد تخلق بعض الوظائف الجديدة، إلا أنها غالبًا ما تتطلب مهارات تقنية عالية.

التحيزات والخصوصية

تمثل التحيزات في الأنظمة الذكية تحديًا كبيرًا. على سبيل المثال، تُستخدم خوارزميات الشرطة التنبؤية في الولايات المتحدة لتحديد المناطق المحتملة للجريمة، ولكنها تعتمد على بيانات الاعتقال التي قد تكون متحيزة. بالإضافة إلى ذلك، هناك مخاوف بشأن الخصوصية، حيث يتطلب الذكاء الاصطناعي جمع ومعالجة كميات ضخمة من البيانات، مما يعرضها لخطر الوصول غير المصرح به.

الأثر البيئي

يتطلب تشغيل مراكز البيانات التي تستضيف نماذج الذكاء الإصطناعي كميات هائلة من الكهرباء. على سبيل المثال، يُقدر أن مراكز البيانات ستستهلك حوالي 8% من الكهرباء في الولايات المتحدة بحلول عام 2030. وتعهدت شركات مثل مايكروسوفت بأن تكون محايدة للكربون، لكن انبعاثاتها زادت بشكل ملحوظ.

التشريعات والتنظيم

اعتبارًا من عام 2024، هناك قوانين قليلة تنظم الذكاء الإصطناعي بشكل شامل. تُنظم اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) وقانون خصوصية المستهلك في كاليفورنيا (CCPA) نماذج AI فقط عندما تستخدم المعلومات الشخصية. في مارس 2024، أقر الاتحاد الأوروبي قانونًا يحظر النماذج التي تقيّم سلوك المواطنين أو تحاول التلاعب بهم، ويتطلب تسجيل النماذج “عالية الخطورة”.

حقوق الطبع والنشر والعمل

أدى الذكاء الاصطناعي إلى قضايا تتعلق بحقوق الطبع والنشر، مثل استخدام الأعمال المحمية لإنشاء محتوى جديد. بدأت قضايا قانونية في 2023 ضد الشركات التي تستخدم الصور غير المرخصة. علاوة على ذلك، تعتمد الكثير من هذه التكنولوجيا على عمال مستغلين في الدول النامية، مثل العمال الكينيين الذين استخدمتهم شركة OpenAI لتصفية محتوى ChatGPT.

ما هي المميزات والتحديات للذكاء الاصطناعي؟

حتى هذه النقطة من المقال، فهمنا “ما هو الذكاء الاصطناعي وكيف يعمل؟“. عند التحدث إلى هذا المساعد المهم الذي أصبح جزءًا من حياتنا اليومية، يجب أن نفكر في جانبه الآخر. الأمر متروك لك لتقرر ما إذا كان أقرب صديق لك أو خصمًا جعلك غير سعيد. ما زلنا نريد أشخاصًا يفهمون كيفية التعامل مع الذكاء الاصطناعي، وفي بيئة اليوم، تعتبر هذه المعرفة كفاءة. لا تقلق، ما زلنا بعيدين عن عالم تحكم فيه الآلات المتقدمة الناس. في الجدول أدناه، نظرنا في مزايا وتحديات الذكاء الاصطناعي:

مميزات الذكاء الاصطناعي	تحديات الذكاء الاصطناعي
الذكاء الاصطناعي فعال جدًا في أداء المهام الدقيقة مثل تشخيص الأمراض.	تطوير واستخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي يتطلب استثمارات كبيرة.
يمكن للذكاء الاصطناعي معالجة وتحليل كميات ضخمة من البيانات في وقت قصير.	استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي يحتاج إلى معرفة ومهارات تخصصية في هذا المجال.
الذكاء الاصطناعي يمكنه توفير التكاليف من خلال أتمتة المهام وزيادة الكفاءة.	لا يزال عدد المتخصصين في مجال الذكاء الاصطناعي غير كافٍ.
يمكن للذكاء الاصطناعي تقديم الخدمات على مدار الساعة دون الحاجة إلى استراحة.	قد يتعلم الذكاء الاصطناعي التحيزات الموجودة في البيانات ويعززها.
يمكن للذكاء الاصطناعي تقديم تجربة مخصصة للمستخدمين.	يؤدي الذكاء الاصطناعي إلى فقدان بعض الأشخاص لوظائفهم.
الذكاء الاصطناعي يتعلم ويتطور باستمرار.	قد يقدم الذكاء الاصطناعي نتائج غير دقيقة بسبب التحيزات في البيانات.
يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة البشر في المهام الإبداعية مثل الرسم والموسيقى.	مراقبة ومتابعة أداء أنظمة الذكاء الاصطناعي يمكن أن تكون تحدياً.
يمكن للذكاء الاصطناعي أن يستخدم في مجالات متنوعة مثل الأمن السيبراني والدفاع الوطني.
يمكن للذكاء الاصطناعي المساهمة في تحسين جودة الحياة في مجالات مثل الرعاية الصحية والتعليم والزراعة.

ما هو مستقبل الذكاء الاصطناعي؟

إذا كنت مهتمًا بمستقبل الذكاء الاصطناعي، فأنت بلا شك على دراية بعصر الروبوتات والتقنيات الذكية. ورغم اعتقاد البعض بأن الروبوتات ستحل محل الموظفين، إلا أن هذا لم يحدث بعد، على الأقل في العالم العربي ككل؛ لذا اقرأ هذا القسم دون خوف من البطالة أو الهزيمة أمام الذكاء المتطور.

ونظرًا للطريقة التي يتم بها تصويره في وسائل الإعلام وأفلام الخيال العلمي، فمن المعقول أن يحل محل الموظفين في نهاية المطاف. وعلى الرغم من كل مخاطر الذكاء الاصطناعي التي ناقشناها في القسم السابق، ستظل هناك فرص عمل للناس، وليس للذكاء الاصطناعي. يعتقد مارك جيونجيوسي، مؤسس Onetrack.AI، إحدى الشركات الرائدة عالميًا في مجال الذكاء الاصطناعي:

في المستقبل، سيكون تعلم البرمجة مثل تعلم لغة جديدة. إذا كنت لا تعرف البرمجة والبرمجة، فسيكون وضعك أكثر صعوبة.

حتى قبل بضع سنوات، كان مستقبل الذكاء الإصطناعي يتمثل في الروبوتات الدرداسة ومولِّدات الصور مثل ChatGPT وMidjourney، التي أصبحت متاحة للجمهور منذ فترة ومن المتوقع تحقيق تطورات كبيرة في السنوات القادمة. على سبيل المثال، تعمل شركة OpenAI على النسخة الخامسة من نموذج اللغة GPT الكبير، والذي يُزعم أنه سيحقق إنجازات في عالم روبوتات درداسة.

في وقت ما، كانت فكرة أن شخصين يتحدثان لغتين مختلفتين يمكنهما التحدث مع بعضهما وفهم بعضهما في نفس الوقت تحققًا فقط في قصص الخيال العلمي وألعاب Mass Effect؛ ولكن من غير المستبعد أن يحول الذكاء المتطور مثل هذه الفكرة إلى واقع.

الشيء الأكثر توقعًا فيما يتعلق بالذكاء الاصطناعي في الخمسين عامًا القادمة هو أنه مثلما أصبح فهم اللغة الإنجليزية مهمًا في عالم اليوم، فإن العمل معه سيصبح أيضًا أمرًا لا بد منه.

هل للذكاء الاصطناعي قدرة على تدمير البشرية؟

أولاً، دعونا نكرر القيود الحالية للذكاء الاصطناعي؛ إذا كان هناك شيء واحد آمل أن تكون قد تعلمته من قراءة هذا، فهو أن نجاح التعلم الآلي أو الذكاء الاصطناعي يعتمد بشكل كبير على النماذج التي نختار تدريبها.

لذا، مع كل التقدم الذي أحرزناه في هذا المجال، إلى متى يتعين علينا انتظار الروبوتات القاتلة مثل Skynet في أفلام Terminator أو HAL 9000 في Space Odyssey؟

إذا كنت تشاهد أفلام وثائقية عن الحياة البرية، فربما لاحظت أنه في نهاية كل منها، يتحدث الناس عن كيف سيتم تدمير هذا الجمال قريبًا من قبل البشر. لهذا السبب، أعتقد أن أي مناقشة مسؤولية AI يجب أن تعالج أيضًا قيوده وتداعياته الاجتماعية.

إذا بنى البشر هذه الشبكات دون اتباع المعايير والمبادئ الأساسية، أو استخدموا بيانات غير صحيحة ومضللة لتدريب هذه التكنولوجيا المتقدمة، فقد يكون لهذه المشاكل آثار كارثية.

الشبكات العصبية العميقة قوية ومرنة بشكل لا يصدق، لكنها ليست سحرية. في حين يمكن استخدام الشبكات العصبية العميقة والشبكات متعددة الطبقات (CNNs) لمجموعة متنوعة من الأغراض، تجدر الإشارة إلى أن البنية الأساسية لهاتين الشبكتين مختلفة تمامًا، وحتى الآن كان على البشر تعريفهما مسبقًا.

لذا، في حين يمكن إعادة تدريب شبكة عصبية عميقة مدربة على التعرف على السيارات للتعرف على الطيور، لا يمكن استخدام هذا النموذج لفهم الكلام.

ببساطة، الأمر أشبه بأننا نفهم كيف تعمل القشرة البصرية والقشرة السمعية، لكن ليس لدينا أي فكرة عن كيفية عمل القشرة المخية ومن أين نبدأ في فهمها. وهذا يعني على الأرجح أننا لن نمتلك ذكاء اصطناعي شبيه بالإنسان على غرار هوليوود في أي وقت قريب.

بالطبع، هذا لا يعني أن التكنولوجيا الذكية الحالية لا يمكن أن يكون لها تأثيرات اجتماعية سلبية. لذا، فإن تعلم المفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي قد يكون أقل ما يمكننا فعله لإيجاد طريقة لحل مشاكل الـ AI ومنع تدمير الأرض.

كلمة أخيرة

الذكاء الاصطناعي ما هو؟ هو أداة مساعدة قد تكون أعظم أصولك الرقمية وأسوأ عدو لك في نفس الوقت. لقد نظرنا إلى تعريف الذكاء الاصطناعي بالتفصيل وباللغة البسيطة في هذا المقال. إذا كنت متحمسًا لمعرفة المزيد عن هذه التكنولوجيا، فننصحك بالقيام بذلك دون القلق بشأن الحلول للذكاء الاصطناعي التي تحل محل البشر.

تذكر أنه على الرغم من أن هذه التكنولوجيا ذكية، إلا أنها لا تزال بعيدة عن تحقيق مستوى الفهم البشري. ما هي أفكارك حول هذا؟ في الخمسين سنة القادمة، إلى أين تعتقد أن الذكاء الإصطناعي سيذهب؟ نحن متشوقون لقراءة تعليقاتك.