تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي

صُنع مصطلح الذكاء الاصطناعي لأول مرة في كلية دارتموث في عام 1956، كان العالم المعرفي مارفن مينسكي متفائلاً بشأن مستقبل التكنولوجيا، وشهدت الفترة 1974-1980 انخفاضًا في التمويل الحكومي في هذا المجال، وهي فترة عُرفت باسم "شتاء الذكاء الاصطناعي"، عندما انتقد العديد التقدم في هذا المجال.

 ومع ذلك تم إحياء الحماسة بعد ذلك في الثمانينيات عندما بدأت الحكومة البريطانية في تمويل التكنولوجيا مرة أخرى، خاصة لأنهم كانوا قلقين بشأن المنافسة مع اليابانيين.

تمكنت بعض الشركات التقنية في الفترة الأخيرة من مضاعفة قيمتها السوقية وتحقيق الكثير من الأرباح، وذلك بفضل استثماراتها في تطوير أقسام الذكاء الاصطناعي الخاصة بها، وتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي على تطبيقاتها وأجهزتها المبتكرة، وفيما يلي أهم تلك الشركات:

Apple

تقوم Apple بدمج أكبر قدر ممكن من الذكاء الاصطناعي في منتجاتها وعملياتها.

في عام 2019، صنعت أكبر شركة تكنولوجيا في العالم عدة تقنيات تعتمد على الذكاء الاصطناعي، والتي خدمت الأغراض التالية:

1. إضفاء قدر أكبر من التخصيص على بحث الويب ونتائج Siri.

2. تدعيم مساوئهم التنافسية في مساحة السيارة ذاتية القيادة.

3. جعل الصور "قابلة للبحث" من خلال السماح للمستخدمين بالبحث باستخدام الصور بدلاً من الكلمات المفتاحية.

4. تحسين التصوير الفوتوغرافي على iPhone باستخدام تحسين الصور المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

Siri بالطبع هي مثال آخر على كيفية عمل Apple على الذكاء الاصطناعي، فقد تم تصميم المساعد الذي يعمل بالصوت من أجل التحسين المستمر والمتطور، مما يعني أنه يستخدم اتصالات العملاء لتدريب نفسه بشكل إضافي دون الحاجة إلى نقل تلك الاتصالات الخاصة إلى خوادم Apple.

Ford

Ford في طليعة التحول في مجال النقل، كانت واحدة من أولى الشركات على وجه الأرض التي تنشر شبكة عصبية على نطاق واسع ومنذ ذلك الحين جلبت الذكاء الاصطناعي إلى كل من خطوط التجميع الخاصة بها وفي تشغيل المركبات التي يبيعونها.

على سبيل المثال يستخدم نظام الدفع الرباعي من Ford Edge، الذكاء الاصطناعي لتحديد ما إذا كانت هناك حاجة للدفع الرباعي - بشكل أسرع وأكثر دقة من السائق البشري. وفي مصنع فورد يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشاف التجاعيد على نسيج المقعد.

في عام 2019، للمنافسة بشكل أفضل في السباق للحصول على استقلالية كاملة للمركبة، استثمرت المنظمة مليار دولار في Argo.ai، تتوقع Ford طرح أسطول من السيارات ذاتية القيادة في غضون 3 سنوات. 

Alphabet (Google)

في العام الماضي أصدرت جوجل Tensorflow، منصة مفتوحة المصدر للتعلم الآلي، تتيح للجميع الوصول إلى واحدة من أكثر منصات التعلم الآلي تقدمًا على الإطلاق. اعتمد أكثر من 50 منتجًا من منتجات Google النظام الأساسي لتطبيق التعلم العميق.

داخليًا، لدى Google مئات الموظفين الذين يعملون في مجال الذكاء الآلي، هدفهم النهائي هو تحويل مجموعة الخدمات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي إلى مساعد رقمي متماسك يمكنه بشكل استباقي إدارة وتنظيم حياتك بأكملها.

من خلال إطلاق Tensorflow لمجتمع المصادر المفتوحة، ترسل Google رسالة واضحة مفادها أن الذكاء الاصطناعي متاح للجميع، تتيح المنصة جميع أنواع النماذج المدربة مسبقًا وخوارزميات التعلم الآلي.

يمثلون معًا ملايين الساعات من التدريب على الكمبيوتر، مما يعني أن كل شخص لديه إمكانية الوصول إلى أقوى أدوات الذكاء الاصطناعي الموجودة.

اليوم، التعلم الآلي مدفوع جزئيًا بشركات التكنولوجيا الكبرى التي تدرب النماذج باستخدام مجموعات البيانات الضخمة الخاصة بها، تعتبر هذه الأدوات الجاهزة قوية للغاية، ولكن يمكننا جعلها أكثر قوة من خلال إضافة وظائف إضافية، ومخصصة لاحتياجاتك الفردية.

من خلال تطبيق نماذج التعلم الآلي المدربة مسبقًا على مجموعات البيانات أو المعلومات الجديدة، يمكننا تطبيق القواعد المعقدة بكفاءة والتعلم لمشكلة جديدة، دون الحاجة إلى إعادة اختراع العجلة.

Bank of America

يتجه Bank of America إلى الذكاء الاصطناعي للمساعدة في تقليل القوى العاملة لديه ودفع المزيد من عملائه لتلقي المساعدة عبر الأنظمة الآلية وروبوتات المحادثة.

في عام 2018، قامت شركة Bank of America بطرح شركة Erica، وهي وكيل خدمة عملاء داخل التطبيق. بحلول أكتوبر من عام 2019، تعامل المساعد الرقمي مع حوالي 75 مليون تفاعل مع خدمة العملاء داخل التطبيق.

مما لا يثير الدهشة، أن عام 2019 شهد أيضًا انخفاضًا حادًا في التعيينات الجديدة لشغل وظائف خدمة العملاء، وجدت دراسة One study حول ممارسات التوظيف في Bank of America أن المجموعة قد خفضت فرص العمل ذات الصلة بالفروع بمقدار النصف، في نفس الوقت، تضاعف عدد الوظائف الشاغرة المتعلقة بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي أصبح بارعًا بشكل متزايد في تنظيم المهام المتكررة والتفاعل مع البشر، يمكننا أن نتوقع أن يتم التعامل مع خدمة العملاء كما نعرفها بشكل متزايد بواسطة الآلة.

شرائح الذكاء الاصطناعي المتكاملة:

تهدف Tesla إلى إنشاء شرائح مدمجة للذكاء الاصطناعي ستمكن السيارات من التنقل عبر الطرق السريعة وحتى حركة المرور، ما يقرب من 6 مليارات ترانزستور تشكل دائرة كل رقاقة تسلا.

تتميز رقائق Tesla هذه بأنها أسرع 21 مرة من رقائق Nvidia الأصلية وأرخص بنسبة 20٪ أيضًا، لديهم 32 ميغا بايت من ذاكرة SRAM عالية السرعة على الشريحة، مما يجعل جلب البيانات أسرع وأسهل مقارنة بـ DRAM.

للحصول على أداء أفضل، تحتوي أنظمة سيارات Tesla على شريحتين من الذكاء الاصطناعي. تقوم كلتا الشريحتين بإجراء تقييمات منفصلة لحركة المرور وحالة الخطر حول السيارات.

ثم تتم مطابقة التقييمات ويتم توجيه السيارة وفقًا لذلك إذا كانت المخرجات هي نفسها. إذا كان هناك غموض في المخرجات التي تم الحصول عليها من الرقائق، فإن إعادة التقييم تتم حتى يتم اتخاذ قرار آمن ومناسب. وبالتالي ستتيح الرقائق المزدوجة التحكم بشكل أفضل في الملاحة في سيارات تسلا ذاتية القيادة.

تخصص الذكاء الإصطناعي يشمل العديد من المجالات والتطبيقات، ومن بين هذه المجالات:

تعلُّم الآلة

يتضمن هذا التخصص تصميم نماذج تعلم آلية تستند إلى البيانات، والتي يمكنها استخدام هذه البيانات للتنبؤ بالنتائج المستقبلية واتخاذ القرارات. تشمل هذه النماذج الشبكات العصبية، التعلم العميق، تصنيف الصور والتحدث مع الآلات.

معالجة اللغة الطبيعية

يركز هذا التخصص على فهم وتحليل اللغة البشرية، وذلك باستخدام الحوسبة والتحليل الإحصائي. تشمل هذه المجالات ترجمة اللغات والتحدث مع الروبوتات والمساعدات الشخصية مثل Siri وAlexa.

الرؤية الحاسوبية

يتعلق هذا التخصص بتطوير تقنيات لفهم وتحليل الصور والفيديوهات الرقمية. يتضمن هذا التخصص تصنيف الصور، الكشف عن الوجوه، التعرف على الأشياء والأشخاص والتعرف على الحركة.

الذكاء الاصطناعي في الصناعة

يتمحور هذا التخصص حول تطبيقات الذكاء الاصطناعي في صناعات مختلفة، مثل تصنيع السيارات، الصيانة، الصحة، التمويل، التجارة الإلكترونية والتسويق.

الروبوتات والأتمتة

يهتم هذا التخصص بتطوير الروبوتات والأتمتة الذكية لتحل محل العمل البشري في المهام المختلفة، مثل الصناعة، الصيانة، التنظيف والخدمات اللوجستية.

في العالم الحديث، نحن محاطون بالذكاء الاصطناعي، من المساعدين مثل Amazon's Alexa إلى الإنترنت للتنبؤ بما قد نرغب في شرائه بعد ذلك، يوجد الذكاء الاصطناعي في كل مكان، السيارات ذاتية القيادة هي أيضًا مثال على تطبيق الذكاء الاصطناعي.

بشكل عام، يمكن تقسيم الذكاء الاصطناعي إلى فئتين: الذكاء الاصطناعي الضيق والذكاء الاصطناعي العام.

 إن الذكاء الاصطناعي الضيق هو النوع الذي نستخدمه في كل مكان - من الإبلاغ عن المحتوى عبر الإنترنت، واكتشاف الوجوه في الصور، إلى استفسارات خدمة العملاء البسيطة.

 يظل الذكاء الاصطناعي العام حتى الآن مجرد مفهوم، تكمن الفكرة وراء الذكاء الاصطناعي العام في جعله قابلاً للتكيف ومرناً مثل الذكاء البشري، لا يزال الوقت الذي سيتمكن فيه العلماء من تطوير الذكاء الاصطناعي العام محل نقاش حاد، حيث قال البعض إنه سيصل بحلول عام 2040 للآخرين ويقولون إنه على بعد قرون، نظرًا لقلة فهم الدماغ البشري.

ما هو مفهوم الذكاء الاصطناعي؟ ما هو الذكاء الاصطناعي ومجالاته؟

الذكاء الاصطناعي هو فرع من علوم الحاسوب يهدف إلى تصميم أنظمة وبرامج قادرة على تنفيذ مهام تتطلب الذكاء البشري. وتشمل مجالات الذكاء الاصطناعي تعلم الآلة، ومعالجة اللغة الطبيعية، ورؤية الحاسوب، والروبوتات، والذكاء العام. يتم استخدامه في العديد من المجالات مثل الطب، والتجارة، والتسويق، والأمن، والتصنيع وغيرها.

ما اهم تطبيقات الذكاء الاصطناعي؟

تتضمن التطبيقات الرئيسية للذكاء الاصطناعي: التعلم الآلي، تحليل البيانات،التحكم الذكي في العمليات الصناعية، المحادثات الذكية والتعرف على الصوت والصورة والروبوتات والمركبات الذاتية القيادة.

ما الهدف من الذكاء الاصطناعي؟

يهدف الذكاء الاصطناعي إلى تطوير تقنيات وأنظمة تكون قادرة على تنفيذ مهام بشكل مستقل بطريقة تشبه الطريقة التي يقوم بها الإنسان. ويهدف أيضاً إلى تحسين الحياة اليومية للناس من خلال تحسين الخدمات المقدمة وتحسين الإنتاجية وتقليل التكاليف.

هل يؤثر الذكاء الاصطناعي على مستقبل البشرية؟

نعم، يؤثر الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على مستقبل البشرية من حيث تغيير العديد من الصناعات والوظائف وتطور التكنولوجيا وتحسين جودة الحياة، ولكن هناك تحديات ومخاطر تحتاج إلى التعامل معها بحذر مثل فقدان بعض الوظائف وتهديد الخصوصية والأمن السيبراني.

من هو مؤسس علم الذكاء الاصطناعي؟

يمكن القول إن مؤسس علم الذكاء الاصطناعى هو جون مكارثي، الذي كان أحد أبرز العلماء الذين ساهموا في تأسيس المجال في الخمسينيات من القرن الماضي، وقدم معالجات لمشاكل الذكاء الإصطناعي مثل لعبة الشطرنج وتعلّم اللغة الطبيعية.

كيف يكون الذكاء الاصطناعي في المستقبل؟

من المتوقع أن يتطور الذكاء الاصطناعي في المستقبل ليصبح أكثر تطورًا وتعقيدًا، مع تحسين القدرة على التعلم الذاتي وفهم اللغات الطبيعية وتحليل البيانات بشكل أفضل. كما أنه سيشمل مجالات جديدة مثل الروبوتات المتقدمة والمستشعرات الذكية والشبكات العصبية العميقة.

متى تم اكتشاف الذكاء الاصطناعي؟

تم تطوير مصطلح "الذكاء الاصطناعي" في عام 1956 من قبل جون ماكارثي وفريقه في مؤتمر دارتموث. ومنذ ذلك الحين، شهدت الذكاء الاصطناعي تطوراً كبيراً وانتشاراً واسعاً في العديد من المجالات.