الذكاء الاصطناعي أنواعه و مراحل تطوره

الذكاء الاصطناعي: هو إحدى تلك الظواهر التي ليس لها تعريف محدد لتبدأ بها ، ويعتمد تعريفها على من يُطلب منه هذا التعريف،

 ومع ذلك ، فإن أبسط فهم للذكاء الاصطناعي ، هو أنه يشير إلى الظاهرة، حيث تميل الآلات إلى محاكاة التفكير البشري والذكاء ، وإلى حد ما السلوك،

وبالتالي تساعد في حل المشكلات المختلفة التي تواجه البشرية مثل ككل.

يستخدم الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع هذه الأيام ، ويمكن لكتاب مدرسي عن الذكاء الاصطناعي أن يقطع شوطًا طويلاً نحو تعلم هذا التخصص.

بقدر ما “كيف تتعلم الذكاء الاصطناعي؟” لديهم معرفة جيدة بالإحصاءات والرياضيات وأجهزة الكمبيوتر،

بالإضافة إلى المعرفة ببرمجة الكمبيوتر والرياضيات المتقدمة ، يمكن أن تساعد معرفة مجالات مثل علوم البيانات ، وخاصة التعلم الآلي والنمذجة التنبؤية ، الأشخاص بشكل كبير في تشكيل فهمهم للذكاء الاصطناعي.

أناليتيكس لابز هو معهد رائد لتحليل البيانات متخصص في تثقيف الأفراد والشركات لاكتساب المعرفة الخاصة بالصناعة لعلوم البيانات والجوانب ذات الصلة.

يقودها خريجون من McKinsey و IIT و IIM و FMS يتمتعون بخبرة عملية واسعة النطاق،

نظرًا لكونها تعمل في قطاع التعليم لبعض الوقت ومع قاعدة عملاء واسعة،

فإن AnalytixLabs مفيدة جدًا في مساعدة المتقدمين الشباب على متابعة وظائف في علوم البيانات.

ما هو الذكاء الاصطناعي

كما ذكرنا سابقًا ، هناك العديد من التعريفات للذكاء الإصطناعي ، ولكن إذا نظرنا إلى التعريف الواسع ، فيمكننا استخدام التعريف الذي قدمه والد منظمة العفو الدولية ، مارفن لي مينسكي وجون مكارثي ، الذين اعتبروا أنه أنظمة كمبيوتر معينة يمكنها الشغل.

تلك الأفعال التي يقوم بها الإنسان باستخدام عقله  وبالتالي ، يجب أن تكون هذه الأنظمة قادرة على إظهار خصائص معينة للذكاء البشري ، والتي تشمل التفكير المنطقي وحل المشكلات وفهم المعرفة التي لا يمكن تقديمها بطريقة ثنائية أو منظمة نموذجية ، إلى جانب تطبيق مفاهيم الإنسان البحت للإدراك والمعايير الاجتماعية ، إلخ.

ومع ذلك ، يجب أن نتذكر دائمًا أنه في حين أن فهم الذكاء الإصطناعي لا يزال يأتي بشكل خاص من أفلام الخيال العلمي حيث يوجد كائن بشري يمثل تجسيدًا للذكاء الاصطناعي،

في الواقع ، ما هو شكل أنظمة الكمبيوتر الذي يعتبر الذكاء يعتمد دائمًا على الوقت.

في السابق ، كانت أنظمة الكمبيوتر التي يمكنها التعرف على النص في الصور تعتبر ذكاءً اصطناعيًا ، واليوم يجب أن يكون النظام أكثر تعقيدًا حتى يمكن اعتباره جزءًا من الذكاء الاصطناعي.

حتى في المستوى الحالي للذكاء الاصطناعي ، يعتقد معظم الخبراء أنه لكي يصل إلى إمكاناته الكاملة ، يجب أن يكتسب “الحس السليم” للتصرف وحل المشكلات المعقدة التي يحلها الناس يومًا بعد يوم.

تاريخ موجز للذكاء الاصطناعي

إن تاريخ الذكاء الصنعي مثير للاهتمام ، خاصة عندما تفكر في المدة التي استمر فيها مفهوم الذكاء الاصطناعي في بلدنا.

إذا حاولنا التفكير فيما يشكل الذكاء الصنعي، فيمكننا أن نجد لمحة صغيرة عن مفاهيمه في الأساطير اليونانية والصينية والمصرية ،

ولكن فيما يتعلق بمصطلح “الذكاء الصنعي” ، فقد تمت صياغته في عام 1956 في كلية دارتموث في نيو هامبشاير،

إذا كان آلان ترننج هو والد الكمبيوتر ، إذن (كما ذكرنا سابقًا) آباء الذكاء الصنعي هم مارفن مينسكي وجون مكارثي،

الذين عملوا في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا على العديد من مشاريع الذكاء الصنعي التي تسمى الآن معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا لعلوم الكمبيوتر ومختبر الذكاء الاصطناعي،

منذ ذلك الحين ، كانت هذه معالم رئيسية بعد مراحل بارزة ،

كيف تتعلم العمل بالذكاء الاصطناعي

قد تكون دراسة أي تخصص صعبًا وتتطلب الكثير من العمل الجاد والتفاني من مقدم الطلب. ..

يصبح هذا تحديًا بشكل خاص عندما لا يكون المجال واسع النطاق ، مثل الفيزياء النظرية أو الكيمياء ، ولا يزال يتطور بوتيرة سريعة.

كل هذا ينطبق على الذكاء الاصطناعي ، وبالتالي فإن الطلب على مواد تعليمية عن الذكاء الاصطناعي ، خاصة تلك التي تغطي أساسيات الذكاء الصنعي،

يتزايد باستمرار  في حين أن هناك العديد من الطرق للتعلم ، فإن الذكاء الاصطناعي للمبتدئين أمر صعب الفهم ، وتحتاج إلى التركيز على الجوانب التالية من الذكاء الاصطناعي.

• المعرفة بالبيانات

يعود الأمر كله إلى البيانات الموجودة في الذكاء الاصطناعي،

حيث أن البيانات هي مصدر المعلومات التي يتعلم منها أي نظام يدعم الذكاء الصنعي،

و بالتالي ، تحتاج أولاً إلى التعرف على البيانات ومجال علوم البيانات بشكل عام.

• فهم التعلم الآلي والمفاهيم ذات الصلة

بمجرد تحقيق بعض الفهم للبيانات ، مثل استكشاف البيانات والتلاعب والتعدين، يجب فهم مفاهيم مثل النمذجة التنبؤية.

تحتاج هنا إلى فهم موضوعات مثل الجوانب النظرية والتطبيقية للإحصاءات التقليدية وبايزي والرياضيات والعديد من الخوارزميات الإحصائية والرياضية.

• معرفة الأداة

لتطبيق كل المعرفة المكتسبة في هذه المرحلة ، تحتاج الأداة إلى التحسين.

في حين أن هناك العديد من الأدوات التي تقوم بتشغيل الذكاء الاصطناعي،

فإن إحدى الأدوات المستخدمة لاستكشاف البيانات والمعالجة وإعداد التقارير والنمذجة التنبؤية والتعلم الآلي والتعلم العميق هي Python.

لذلك هناك الكثير لنتعلمه وأساسًا جيدًا للبناء في بايثون.

• افهم ما هو الذكاء الاصطناعي

الذكاء الصنعي للمبتدئين هو موضوع رائع وأحيانًا يحظى بدعاية كبيرة.

حتى يتم جمع فهم لائق للذكاء الاصطناعي ، لن يتمكن المرشح من الارتقاء إلى مستوى توقعاته.

وبالتالي ، فإن معرفة المعاني والأنواع والمستويات والخوارزميات والتقنيات والاستخدامات المختلفة للذكاء الاصطناعي أمر لا بد منه.

شبكة تلقائية بسيطة هي المكان الذي يمكن للطلاب البدء فيه ، مثل المفاهيم مثل الشبكات الكثيفة ، والانتشار العكسي ، والعهود ، والأوزان ، والتحيزات ستساعد في فهم خوارزميات الذكاء الاصطناعي الأخرى الأكثر تعقيدًا.

• استكشاف الموارد

لمعرفة كل ما سبق ، يمكنك التركيز على كل جانب على حدة ثم ربط كل هذه المفاهيم معًا لتصبح خبيرًا جيدًا في الذكاء الاصطناعي.

يمكن أن تكون هذه الموارد الفردية في شكل كتب متخصصة أو دورات عبر الإنترنت أو مؤسسات تمنح درجات أكاديمية،

ومع ذلك ، هناك دورات عبر الإنترنت مخصصة للذكاء الاصطناعي ، ولكن يكاد يكون من المستحيل تغطية جميع الجوانب في دورة واحدة دفعة واحدة.

• المشاركة المجتمعية

أثناء مرحلة التعلم ، تحتاج أيضًا إلى المشاركة في مجتمع الذكاء الصنعي.

يمكن القيام بذلك عن طريق الاشتراك في الأخبار المتعلقة بالذكاء الاصطناعي ، والانضمام إلى مجتمعات الإنترنت التي تعمل بالذكاء الاصطناعي ، وحضور الندوات ، وما إلى ذلك،

وهذا يوفر مستوى عالٍ من التفاعل مع الأشخاص ويساعد على توسيع نطاق وصولهم.

• البدء بالتطبيق العملي للمعرفة

بمجرد اكتساب قدر لائق من المعرفة ، سيكون من الممكن تعلم الذكاء الاصطناعي فقط من خلال تطبيقه وحل مشاكل الحياة الواقعية،

يمكنك البدء أولاً بنسخ نماذج الذكاء الاصطناعي التي طورها الآخرون وتنفيذها ، ثم إجراء هندسة عكسية لتصميمهم لفهم كيفية إنشاء نظام الذكاء الاصطناعي بواسطة منشئه.

بهذه الطريقة ، يمكن للطلاب تدريجيًا تعلم كيفية تطبيق المعادلات الإحصائية والرياضية والمنطق والمفاهيم التي تعلموها مسبقًا.

تحتاج إلى البدء بخوارزميات الذكاء الاصطناعي البسيطة وتطوير النماذج التي تحل المشكلات البسيطة ، ثم العمل في طريقك للوصول إلى الخوارزميات والمشكلات الأكثر تعقيدًا.

مفاهيم الذكاء الاصطناعي

الذكاء الصنعي ليس مجالًا متجانسًا ويتضمن العديد من المفاهيم من مختلف المجالات  ومع ذلك ، هناك بعض أساسيات الذكاء الاصطناعي ، ومن هذه المفاهيم الأساسية الهامة للذكاء الاصطناعي ما يلي:

• كمية كبيرة من البيانات

يتطلب الذكاء الاصطناعي الكثير من البيانات للتدريب ، ومن المهم معرفة مفهوم البيانات الضخمة.

لقد سهلت أحدث عودة للذكاء الاصطناعي الانتشار الواسع للبيانات ، المقدمة في المقام الأول عبر الإنترنت

تم تطوير البنى والمنهجيات لإدارة هذه السرعة العالية والتنوع والحجم للبيانات في مجال البيانات الضخمة.

• التعلم الالي

يمكن أن يكون أحد الموضوعات التي أثبتت جدواها هو إسناد التعلم الآلي وحيث يقع التعلم الآلي فيما يتعلق بالذكاء الاصطناعي،

تتمثل إحدى الأفكار في أن التعلم الآلي هو بطريقة ما فئة فرعية من الذكاء الاصطناعي،

حيث يتم إدخال كمية كبيرة من البيانات في نظام يساعد الآلة على تعلم كيفية العثور على الإجابة الصحيحة – ظاهرة التعلم الآلي يحدث.

وبالتالي ، يستخدم الذكاء الاصطناعي هذه المفاهيم بطريقة تحاكي الدماغ البشري.

• التعلم العميق والشبكات العصبية

كما ذكرنا أعلاه ، فإن خوارزمية التعلم الآلي هي أيضًا “تعلم” وتتطلب الكثير من البيانات ، ولكن ما يفعله نظام الذكاء الاصطناعي النموذجي هو استخدام بنية محددة لأداء هذا التعلم ،

أي استخدام الشبكات العصبية التي تحاكي أداء الإنسان.

مخ. هنا ، العديد من الخلايا العصبية متصلة ومكدسة معًا.

ثم يتم إدخال أوزان في هذه الشبكات ، حيث يكون لكل خلية عصبية وزن،

وبالتالي ، عندما يتم توفير المدخلات ، يتم العثور على النتيجة ويتم تعديل الأوزان للحصول على أفضل النتائج

نظرًا لوجود العديد من الخلايا العصبية ، فقد لا نعرف كيف تعمل كل خلية عصبية ولا ندرك دورها في قدرة نموذج الذكاء الاصطناعي على العثور على الإجابة الصحيحة.

تقع هذه المستويات في العمق بين طبقات الإدخال والإخراج ولديها خلايا عصبية متعددة ، أدت إلى حقيقة أن

• التكاثر العكسي

من خلال backpropagation يمكن لنظام الذكاء أن “يتعلم”  يشير هذا إلى عملية يتم فيها حساب الخطأ بعد حقبة ما ويتم تحديث أوزان الشبكة لتقليل الخطأ. هذا هو المكان الذي تكون فيه مفاهيم المشتقات الجزئية وقاعدة السلسلة مفيدة.

• إعداد التعلم المعزز

يتم تدريب خوارزميات التعلم الآلي والتعلم العميق المختلفة أثناء التثبيت.

على الرغم من أن معظم خوارزميات التعلم الآلي النموذجية يتم تدريبها في بيئات التعلم الخاضعة للإشراف حيث توجد بيانات التعلم / التطوير،

ومن المتوقع أن تمر الخوارزميات عبر جميع وظائف الإدخال وتفهم علاقتها بالتسمية في المتغير المستهدف ،

فإن إعداد التعلم المعزز يكون على النحو التالي، مختلفة قليلا  إعداد تعليمي معزز يستخدم فيه الكثير من عمل خوارزمية التعلم العميق مفهوم الجزرة والعصا ،

حيث إذا تنبأت الشبكة بالتسمية الصحيحة ، تتم مكافأتها ، وفي حالة حدوث خطأ ، يتم بالطبع تنفيذ كل شيء رياضيًا،

وبالتالي ، فإن إعداد التعلم المعزز يسمح لنظام الذكاء الصنعي بتعلم كيفية إجبار الوالدين لطفل صغير أو طفل على تعلم كلمات أو أشياء جديدة.

أنواع الذكاء الصنعي

• رد الفعل

هذا النوع من الذكاء الاصطناعي ليس له ذاكرة خاصة به ويتفاعل مع العوامل الخارجية  لذا فإن مفهوم التعلم محدود هنا لأنهم لا يستخدمون خبرتهم من أجل التنمية ويميلون إلى أن يكونوا أنظمة ذكاء اصطناعي قائمة على قواعد مشفرة  كان أول شكل من أشكال الذكاء الاصطناعي هو أنظمة الذكاء الاصطناعي التفاعلية مثل Deep Blue من IBM  وبالتالي ، يمكن لـ Deep Blue أن يلعب الشطرنج بشكل جيد للغاية ويمكنه التنبؤ بالحركات المقبولة التالية لمنافسيه ، لكنه لم يستطع التعلم من المباريات السابقة التي فاز بها وخسرها  نظرًا لأن هذه الأنظمة ليست إبداعية ، فيمكن خداعها والتلاعب بها بسهولة.

• ذاكرة محدودة

تستخدم أنظمة الذكاء الاصطناعي ذات الذاكرة المحدودة مفهوم الذاكرة الذي تحسن بمرور الوقت  هذا هو المكان الذي تلعب فيه البيانات التاريخية دورًا مهمًا ، ومع الحصول على المزيد من البيانات ، يصبح النظام أكثر كفاءة ويعمل بشكل أفضل. تستخدم معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة ، خاصة تلك التي تستخدم معماريات التعلم العميق ، هذا المفهوم. هذا هو السبب في أن المزيد والمزيد من عمالقة التكنولوجيا مثل Google يقدمون نماذج التعلم العميق المدروسة مسبقًا ، مما يمنحه بعض الذاكرة حتى يتمكن المستخدمون الآخرون من تدريبهم على بياناتهم ، وبالتالي توسيع “ذاكرة” نظام الذكاء الاصطناعي  ومن ثم ، إذا كانت أنظمة الذكاء الاصطناعي التفاعلية قائمة على القواعد ، فإن أنظمة الذاكرة المحدودة التي تستخدم أساسيات التعلم الآلي ستفعل

• نظرية العقل

تعتبر أنظمة الذكاء الاصطناعي من هذا النوع خاصة لأنها تستطيع فهم احتياجات أنظمة الذكاء الاصطناعي الأخرى والأنظمة الذكية مثل البشر. يمكن أن يتعامل هذا النوع من أنظمة الذكاء الاصطناعي مع فهم المشاعر البشرية المعقدة ، والنوايا ، والمطالب ، والأفكار ، وأنماط الكلام المعقدة ، وما إلى ذلك ، وبالتالي ، ستكون أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه قادرة على الاندماج بعمق معنا وستكون موجودة في جميع مراحل الحياة.

• الوعي الذاتي

هذا هو أعلى نوع من أنظمة الذكاء الاصطناعي لأن لديهم ذكاء يشبه الإنسان ولديهم وعي كبير لدرجة أنهم مستقلون في تفكيرهم. بهذه الطريقة ، لن تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه قادرة على فهم مشاعر الكائنات الأخرى فحسب ، بل ستظهر أيضًا مشاعرها الخاصة. يمكن أن يؤدي هذا الوعي الذاتي إلى الغريزة الأكثر وضوحًا والأساسية ، وهي غريزة البقاء الأساسية ، والتي تطرح العديد من المعضلات الأخلاقية للإنسان لتطوير هذا النوع من أنظمة الذكاء الاصطناعي.

Super AI المعروف أيضًا باسم الذكاء الاصطناعي الخارق

إنه مستوى نظري للذكاء الصنعي يمثل قدرته على تجاوز الذكاء البشري،

يفكر هذا المستوى في أنظمة الذكاء الصنعي التي ستكون مستقلة تمامًا ، وستكون قادرة على اتخاذ قراراتها الخاصة،

وستكون حتى قادرة على الإحساس والشعور ورؤية الأشياء والعواطف.

ستكون الأنظمة التي تعمل على هذا المستوى قادرة على أداء المهام التي لا يستطيع البشر القيام بها ،

وستكون نوعًا من نقطة التطور التالية للبشر.

ومع ذلك ، فإن هذا المستوى من الذكاء الصنعي يثير العديد من الأسئلة الأخلاقية والوجودية ، وهذا هو السبب في أن عامة الناس غالبًا ما يشككون فيه.

إن تطبيق ومظاهر الذكاء الصنعي منتشران في كل مكان هذه الأيام. هناك احتمالات ومجالات لا حصر لها يتم فيها استخدامه ، ومع ذلك ، لطرح بعض منها ، فيما يلي بعض أكثرها شيوعًا.

• التعرف على الكلام

ينتشر استخدامه للتعرف على الكلام.

وبالتالي ، يمكن للأنظمة التي تدعم الذكاء الاصطناعي والتي يمكنها التعرف على الكلام أن تساعد في تحويل الكلام إلى نص،

وتنفيذ الإجراءات بالأوامر الصوتية ، وحتى العمل كإجراء أمني إضافي.

ساعدت هذه التقنية كثيرًا في تطوير المساعدين الافتراضيين مثل Siri و Alexa وما إلى ذلك.

• رؤية الكمبيوتر

يبدو أن الذكاء الاصطناعي يميل إلى الاستفادة من القدرات الحسية البشرية ، وبالتالي فإن التطبيق التالي مرتبط بالرؤية. تساعد أنظمة الذكاء الاصطناعي الآلات على “النظر إلى العالم الحقيقي” من خلال تحويل الصور والعالم المرئي من حولهم إلى بيانات يمكن قراءتها آليًا وتنفيذ الإجراءات بناءً عليها. مهدت هذه التقنيات الطريق لأنظمة التعرف على الوجه التي تساعد بشكل كبير في الأمن والمراقبة واكتشاف المشاعر وتعليقات العملاء والمزيد.

• لعب اللعبة

ربما تكون إحدى أقدم أشكال الذكاء الصنعي ، حيث استخدمت الألعاب الذكاء الاصطناعي للسماح للاعبين بالتنافس معه.

 تم تطوير هذه الفكرة بشكل أكبر من قبل العديد من الشركات التي طورت نظامًا لهزيمة الأشخاص في ألعاب مختلفة مثل Deep Blue للشطرنج و AlphaGo for Go.

• معالجة اللغة الطبيعية

كان فهم اللغة البشرية والتفاعل معها من أصعب الأمور واعتُبر تحديًا للمجتمع التقني،

اليوم ، يساعد مربع الدردشة بشكل كبير في تخفيف العبء على قطاع الخدمات ، لا سيما في صناعة الضيافة ، من خلال توفير دعم العملاء ودعمهم.

تتضمن التطبيقات الأخرى لوحة مفاتيح لمساعدة المستخدمين على تصحيح الأخطاء الإملائية والتنبؤ بالكلمة أو العبارات التالية لهم.

• الرعاىة الصحية

لقد وجد الذكاء الاصطناعي تطبيقات رائعة في صناعة الرعاية الصحية لأنه مكّن من الكشف المبكر عن الأمراض،

ومساعدة الباحثين في تطوير عقاقير جديدة ، ومن بين أمور أخرى ، المساعدة في تحديد الجينات المحورة.

تم إنشاء أدوات الدعم التي يمكنها ، باستخدام البرامج التي تدعم الذكاء الصنعي، إجراء عمليات دقيقة تتطلب مستويات عالية للغاية من الدقة.

• أمن المعلومات

جعلت أنظمة الذكاء الاصطناعي من الممكن اكتشاف الاحتيال عبر الإنترنت وحتى تحذير الأشخاص والسلطات المهتمين حتى قبل حدوثها. يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا منع الهجمات الإلكترونية.

أسئلة وأجوبة

• لماذا يزدهر الذكاء الاصطناعي الآن؟

لقد كان تطوير الذكاء الصنعي عملية طويلة ومملة مرت بأيام قليلة صعبة ،

ولكن السبب وراء ازدهاره الآن هو أن الكثير من الأشياء تحدث في فترة زمنية قصيرة جدًا،

يتطلب الذكاء الاصطناعي معلومات ، وكلما كان ذلك أفضل،

ومع ظهور شبكة الويب العالمية وإنترنت الأشياء ، زاد مقدار البيانات المتاحة بشكل كبير.

السبب الثاني هو أن قوة المعالجة قد نمت بشكل كبير بسبب ذاكرة الوصول العشوائي القوية جدًا والمتاحة بسهولة ووحدة المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات.

جعلت الأنظمة القوية من الممكن تدريب النماذج في وقت قصير.

قدمت الشركات التقنية خدمات قائمة على السحابة حيث تم تخفيض تكلفة شراء المعدات بشكل كبير،

مثال على ذلك هو Google Tensor Flow Research Cloud والتي يمكن للأشخاص استخدامها لتطوير نماذجهم التي تعمل بالذكاء الصنعي.

• أين يستخدم الذكاء الاصطناعي؟ أمثلة على

قد لا تكون على دراية بهذا ، ولكن يتم استخدام الذكاء الصنعي الآن في كل مكان.

يتم استخدامه في السيارات ذاتية القيادة ، وأتمتة المهام في المصانع ، وإنشاء روبوتات عالية الدقة لأداء العمليات الطبية المعقدة ،

والتحكم في الطائرات بدون طيار والصواريخ ، وفي المراقبة والأمن السيبراني لاكتشاف التهديدات ،

وفي لوحات المفاتيح لاقتراح الكلمات.

كما أنه يلعب دورًا كبيرًا في العديد من المساعدين الافتراضيين الموجودين على العديد من المنصات التقنية

مما يساعد على تقديم مقاطع فيديو على YouTube ومنشورات Facebook ومنتجات Amazon.

وبالتالي فإن استخدامه في كل مكان.

• ما الذي يجعل الذكاء الصنعي مشهورًا جدًا؟

تجعل القدرات والإمكانيات الهائلة للذكاء الاصطناعي من شعبية كبيرة  يكمن أحد أسباب شعبيتها في الخيال الذي يبدعه البشر حول الروبوتات،

بشكل عام وما يمكن أن يفعله الذكاء الاصطناعي للبشرية – وهي فكرة خالدة في أفلام الخيال العلمي ورواياته.

ومع ذلك ، من الناحية العملية ، فإن مستوى الدقة والتعقيد وخفض التكلفة والكفاءة هو بالضبط ما توفره العمليات القائمة على الذكاء الاصطناعي،

أو العمليات المدعومة التي تجبر الشركات على اختيار الأنظمة القائمة على الذكاء الاصطناعي على الأنظمة الأخرى.

• ما هو الذكاء الصنعي المشفر؟

يمكن ترميز خوارزميات وبنى الذكاء الإصطناعي بأي لغة كمبيوتر حديثة،

ومع ذلك ، فإن قابلية التوسع والبساطة التي توفرها Python هي سبب ارتباط Python عمومًا بالتعلم الآلي والذكاء الصنعي.

ومع ذلك ، يمكن أيضًا استخدام لغات أخرى بما في ذلك Haskell و R و C ++ و Perl و Julia

• كيف أبدأ في تعلم الذكاء الصنعي؟

السؤال الشائع هو “كيف تتعلم الذكاء الاصطناعي؟” هذا يتطلب برنامج تعليمي للذكاء الإصطناعي  من الممكن البدء في تعلمه من خلال معرفته أولاً كحقل يمكن القيام به من خلال النظر في منشورات المدونة والكتب والمقالات وما إلى ذلك،

يتعلم  مثل الإحصاء (التقليدي والبايزي) والرياضيات (الجبر الخطي وحساب التفاضل والتكامل) والبرمجة (بايثون) ومعرفة مجموعات البيانات (أنواع وطرق الاستيراد والتصدير والبحث والاستخراج والمعالجة)

والنمذجة التنبؤية والمفاهيم ذات الصلة (أنواع المتغيرات ، ونقص الملاءمة ، والتجديد ، والتعميم ، وتقييم النموذج والتحقق من صحته ، وما إلى ذلك) ،

والتعلم الآلي والمفاهيم ذات الصلة (الفهم النظري للخوارزميات وكيفية تنفيذها) ، وأخيرًا

يمكن تعلم كل هذه المهام الفرعية إما من خلال الدراسة الذاتية (قراءة الكتب ، وعرض المواد عبر الإنترنت)

ومن خلال إنشاء كتابك الدراسي الخاص بالذكاء الاصطناعي ، أو عن طريق أخذ دورة تدريبية على الذكاء الصنعي متاحة بالفعل في شكل دورات عبر الإنترنت،

(الدورات الموجودة في Analytixlabs . Coursera ، Udemy ، إلخ.)

أو الدورات الأكاديمية (بكالوريوس الرياضيات / علوم الكمبيوتر / ماجستير الذكاء الاصطناعي).

الخلاصة:

لطالما كان الذكاء الإصطناعي أحد أكثر التقنيات طلبًا التي حلم بها الناس لقرون ،

لكننا لم نتمكن من تطوير أنظمة يمكن تسميتها بالذكاء الإصطناعي إلا مؤخرًا ،

في حين أن إمكانات الذكاء الاصطناعي تروق لنا ، خاصةً عندما نرى استخدامها المتزايد باستمرار في الصحة والسلامة ووسائل التواصل الاجتماعي وغير ذلك ،

فإن الإمكانات المتزايدة للذكاء الإصطناعي تثير تساؤلات أيضًا ،

في حين أن الشك النموذجي بشأن الذكاء الاصطناعي هو أنه يشكل خطورة على وجود الحضارة الإنسانية ،

فإن قدراته البشرية المتفوقة تشكل تهديدًا وجوديًا للبشر وعلى الرغم من أن هذا الشك لا أساس له من الصحة ، فإن المشاكل المباشرة مختلفة.

مكّن الذكاء الصنعي من أتمتة العمل المتكرر الروتيني وجعله ممكنًا بأقصى قدر من الدقة،

ويجب أن يؤخذ في الاعتبار أن معظم الموظفين يشاركون في العمل المتكرر الروتيني.

وبالتالي فإن تطوير الذكاء الصنعي يزيد من مخاطر فقدان الوظائف ، لا سيما في تلك البلدان التي يتزايد فيها عدد الشباب،

ولا سيما البلدان النامية والمتخلفة  وبالتالي ، يجب أن يكون تطوير الذكاء الذكاء الصنعي مستدامًا ويساعد الجماهير.