• العالمية الحرة لتقنية المعلومات
  • العالمية الحرة لتقنية المعلومات
  • العالمية الحرة لتقنية المعلومات
  • العالمية الحرة لتقنية المعلومات
  • العالمية الحرة لتقنية المعلومات
  • العالمية الحرة لتقنية المعلومات
تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي

تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي

2021-11-22

الذكاء الاصطناعي هو قدرة الآلات على أداء مهام معينة تحتاج إلى الذكاء الذي يظهره الإنسان وأيضا الحيوان في بعض سلوكياته، غالبًا ما يُنسب هذا التعريف إلى مارفن مينسكي وجون مكارثي من الخمسينيات، اللذين كانا معروفين أيضًا باسم آباء هذا المجال.

 يسمح الذكاء الاصطناعي للآلات بفهم وتحقيق أهداف محددة، يتضمن الذكاء الاصطناعي التعلم الآلي من خلال التعلم العميق، حيث يشير الأول إلى الآلات التي تتعلم تلقائيًا من البيانات الموجودة دون أن يساعدها البشر. ويتيح التعلم العميق للجهاز امتصاص كميات هائلة من البيانات غير المهيكلة مثل النصوص والصور والصوت.

يجب أن يتمتع أي نظام ذكاء اصطناعي ببعض الخصائص التالية: الملاحظة، والقدرة التحليلية، وحل المشكلات، والتعلم، وما إلى ذلك.

تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي  - العالمية الحرة

 تاريخ تطور 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.

أهم الشركات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي

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.

تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي  - العالمية الحرة

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.

تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي  - العالمية الحرة

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.

ميزات الذكاء الاصطناعي في سيارات تسلا

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.

تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي  - العالمية الحرة

كيف نستخدم الذكاء الاصطناعي في عالم اليوم؟

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.