تعريف الذكاء الاصطناعي
تعريف الذكاء الاصطناعي
يتمثل القيد الرئيسي في تعريف الذكاء الاصطناعي على أنه مجرد "آلات بناء ذكية" في أنه لا يشرح في الواقع ماهية الذكاء الاصطناعي وما الذي يجعل الآلة ذكية. الذكاء الاصطناعي هو علم متعدد التخصصات له مناهج متعددة ، لكن التطورات في التعلم الآلي والتعلم العميق تخلق نقلة نوعية في كل قطاع تقريبًا من صناعة التكنولوجيا.
في كتابهم الذكاء الاصطناعي: نهج حديث ، يتعامل المؤلفان ستيوارت راسل وبيتر نورفيج مع مفهوم الذكاء الاصطناعي من خلال توحيد عملهما حول موضوع العوامل الذكية في الآلات. مع وضع هذا في الاعتبار ، فإن الذكاء الاصطناعي هو "دراسة العوامل التي تتلقى تصورات من البيئة وتؤدي الإجراءات."
ب
التفكير الإنساني: تقليد الفكر القائم على العقل البشري.
التفكير بعقلانية: محاكاة الفكر القائم على التفكير المنطقي.
التصرف الإنساني: التصرف بطريقة تحاكي السلوك البشري.
التصرف بعقلانية: التصرف بطريقة تهدف إلى تحقيق هدف معين.
تتعلق الفكرتان الأوليان بعمليات التفكير والاستدلال ، بينما تتعامل الفكرتان الأخريان مع السلوك. يركز نورفيج ورسل بشكل خاص على الوكلاء العقلانيين الذين يعملون لتحقيق أفضل نتيجة ، مشيرين إلى أن "جميع المهارات اللازمة لاختبار تورينج تسمح أيضًا للوكيل بالتصرف بعقلانية."
عرّف الأستاذ السابق في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وعلوم الكمبيوتر ، باتريك وينستون ، الذكاء الاصطناعي بأنه "خوارزميات ممكّنة بالقيود ، مكشوفة من خلال التمثيلات التي تدعم النماذج المستهدفة في الحلقات التي تربط التفكير والإدراك والعمل معًا."
في حين أن هذه التعريفات قد تبدو مجردة بالنسبة للشخص العادي ، إلا أنها تساعد في تركيز المجال كمجال لعلوم الكمبيوتر وتوفر مخططًا لغرس الآلات والبرامج باستخدام ML ومجموعات فرعية أخرى من الذكاء الاصطناعي .
الأنواع الأربعة للذكاء الاصطناعي
يمكن تقسيم الذكاء الاصطناعي إلى أربع فئات ، بناءً على نوع وتعقيد المهام التي يستطيع النظام تنفيذها. على سبيل المثال ، تندرج تصفية الرسائل غير المرغوب فيها تلقائيًا ضمن أكثر فئات الذكاء الاصطناعي أساسية ، في حين أن الإمكانات البعيدة للآلات التي يمكنها إدراك أفكار الناس وعواطفهم هي جزء من مجموعة فرعية مختلفة تمامًا من الذكاء الاصطناعي
ما هي الأنواع الأربعة للذكاء الاصطناعي؟
الآلات التفاعلية: قادرة على إدراك والتفاعل مع العالم أمامها لأنها تؤدي مهامًا محدودة
ذاكرة محدودة: قادرة على تخزين البيانات والتنبؤات السابقة لإبلاغ التنبؤات بما قد يحدث بعد ذلك
نظرية العقل: قادرة على اتخاذ القرارات بناءً على تصوراتها عن شعور الآخرين واتخاذ القرارات
الوعي الذاتي: قادر على العمل بوعي على مستوى الإنسان وفهم وجوده
لأصحاب العمل
وظائف
شركات التكنولوجيا
بعيد
موضوعات تقنية
الرواتب
يتعلم
FIND MY TECH HUB
الذكاء الاصطناعي .
ما هو الذكاء الاصطناعي (AI)؟ كيف يعمل الذكاء الاصطناعي؟
تم التحديث بواسطة
روز فيلاسكيز | 28 يوليو 2022
تمت مراجعته من قبل
جي ساوتيل ريكسون | 17 أغسطس 2022
مقدمة في الذكاء الاصطناعي
يسمح الذكاء الاصطناعي للآلات بتكرار قدرات العقل البشري. من تطوير السيارات ذاتية القيادة إلى انتشار المساعدين الأذكياء مثل Siri و Alexa ، أصبح الذكاء الاصطناعي جزءًا متزايدًا من الحياة اليومية. نتيجة لذلك ، تستثمر العديد من شركات التكنولوجيا في مختلف الصناعات في تقنيات الذكاء الاصطناعي.
ما هو الذكاء الاصطناعي؟
الذكاء الاصطناعي هو فرع واسع النطاق لعلوم الكمبيوتر يهتم ببناء آلات ذكية قادرة على أداء المهام التي تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا.
تعريف الذكاء الاصطناعي: أساسيات الذكاء الاصطناعيأمثلة على الذكاء الاصطناعيالجدول الزمني لمنظمة العفو الدولية: تاريخ الذكاء الاصطناعي
تعريف الذكاء الاصطناعي: أساسيات الذكاء الاصطناعي
الذكاء الاصطناعي AI
إن الحصول على آلات لمحاكاة الذكاء البشري هو الهدف الأساسي للذكاء الاصطناعي. | الصورة: شترستوك
كيف يعمل الذكاء الاصطناعي؟
ما هو الذكاء الاصطناعي؟
بعد أقل من عقد من مساعدة قوات الحلفاء على الفوز في الحرب العالمية الثانية من خلال كسر آلة التشفير النازية Enigma ، غيّر عالم الرياضيات Alan Turing التاريخ مرة ثانية بسؤال بسيط: "هل يمكن للآلات أن تفكر؟"
حددت ورقة تورينج عام 1950 بعنوان " آلات الحوسبة والذكاء " واختبار تورينج اللاحق الهدف الأساسي والرؤية للذكاء الاصطناعي.
الذكاء الاصطناعي في جوهره هو فرع علوم الكمبيوتر الذي يهدف إلى الإجابة على سؤال تورينج بالإيجاب. إنه محاولة لتكرار أو محاكاة الذكاء البشري في الآلات. أدى الهدف التوسعي للذكاء الاصطناعي إلى إثارة العديد من الأسئلة والنقاشات. لدرجة أنه لا يوجد تعريف واحد للمجال مقبول عالميًا.
هل يمكن للآلات أن تفكر؟ - آلان تورينج ، 1950
تعريف الذكاء الاصطناعي
يتمثل القيد الرئيسي في تعريف الذكاء الاصطناعي على أنه مجرد "آلات بناء ذكية" في أنه لا يشرح في الواقع ماهية الذكاء الاصطناعي وما الذي يجعل الآلة ذكية. الذكاء الاصطناعي هو علم متعدد التخصصات له مناهج متعددة ، لكن التطورات في التعلم الآلي والتعلم العميق تخلق نقلة نوعية في كل قطاع تقريبًا من صناعة التكنولوجيا.
في كتابهم الذكاء الاصطناعي: نهج حديث ، يتعامل المؤلفان ستيوارت راسل وبيتر نورفيج مع مفهوم الذكاء الاصطناعي من خلال توحيد عملهما حول موضوع العوامل الذكية في الآلات. مع وضع هذا في الاعتبار ، فإن الذكاء الاصطناعي هو "دراسة العوامل التي تتلقى تصورات من البيئة وتؤدي الإجراءات."
تحقق من أفضل شركات الذكاء الاصطناعي
عرض جميع شركات الذكاء الاصطناعي
يواصل نورفيج ورسل استكشاف أربعة مناهج مختلفة حددت تاريخياً مجال الذكاء الاصطناعي:
تعريف الذكاء الاصطناعي: أربعة أنواع من الأساليب
التفكير الإنساني: تقليد الفكر القائم على العقل البشري.
التفكير بعقلانية: محاكاة الفكر القائم على التفكير المنطقي.
التصرف الإنساني: التصرف بطريقة تحاكي السلوك البشري.
التصرف بعقلانية: التصرف بطريقة تهدف إلى تحقيق هدف معين.
تتعلق الفكرتان الأوليان بعمليات التفكير والاستدلال ، بينما تتعامل الفكرتان الأخريان مع السلوك. يركز نورفيج ورسل بشكل خاص على الوكلاء العقلانيين الذين يعملون لتحقيق أفضل نتيجة ، مشيرين إلى أن "جميع المهارات اللازمة لاختبار تورينج تسمح أيضًا للوكيل بالتصرف بعقلانية."
عرّف الأستاذ السابق في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وعلوم الكمبيوتر ، باتريك وينستون ، الذكاء الاصطناعي بأنه "خوارزميات ممكّنة بالقيود ، مكشوفة من خلال التمثيلات التي تدعم النماذج المستهدفة في الحلقات التي تربط التفكير والإدراك والعمل معًا."
في حين أن هذه التعريفات قد تبدو مجردة بالنسبة للشخص العادي ، إلا أنها تساعد في تركيز المجال كمجال لعلوم الكمبيوتر وتوفر مخططًا لغرس الآلات والبرامج باستخدام ML ومجموعات فرعية أخرى من الذكاء الاصطناعي .
أنواع الذكاء الاصطناعي | شرح الذكاء الاصطناعي | ما هو الذكاء الاصطناعي؟ | إدوريكا | فيديو: EDUREKA!
الأنواع الأربعة للذكاء الاصطناعي
يمكن تقسيم الذكاء الاصطناعي إلى أربع فئات ، بناءً على نوع وتعقيد المهام التي يستطيع النظام تنفيذها. على سبيل المثال ، تندرج تصفية الرسائل غير المرغوب فيها تلقائيًا ضمن أكثر فئات الذكاء الاصطناعي أساسية ، في حين أن الإمكانات البعيدة للآلات التي يمكنها إدراك أفكار الناس وعواطفهم هي جزء من مجموعة فرعية مختلفة تمامًا من الذكاء الاصطناعي.
ما هي الأنواع الأربعة للذكاء الاصطناعي؟
الآلات التفاعلية: قادرة على إدراك والتفاعل مع العالم أمامها لأنها تؤدي مهامًا محدودة
ذاكرة محدودة: قادرة على تخزين البيانات والتنبؤات السابقة لإبلاغ التنبؤات بما قد يحدث بعد ذلك
نظرية العقل: قادرة على اتخاذ القرارات بناءً على تصوراتها عن شعور الآخرين واتخاذ القرارات
الوعي الذاتي: قادر على العمل بوعي على مستوى الإنسان وفهم وجوده
آلات رد الفعل
تتبع الآلة التفاعلية أبسط مبادئ الذكاء الاصطناعي ، وكما يوحي اسمها ، فهي قادرة فقط على استخدام ذكائها لإدراك العالم الذي أمامه والتفاعل معه. لا يمكن للآلة التفاعلية تخزين ذاكرة ، ونتيجة لذلك ، لا يمكنها الاعتماد على التجارب السابقة لإبلاغ عملية صنع القرار في الوقت الفعلي.
إن إدراك العالم بشكل مباشر يعني أن الآلات التفاعلية مصممة لإكمال عدد محدود فقط من المهام المتخصصة. لا يُعد تضييق الرؤية العالمية للآلة التفاعلية نوعًا من تدابير خفض التكاليف عمدًا ، ويعني بدلاً من ذلك أن هذا النوع من الذكاء الاصطناعي سيكون أكثر موثوقية وموثوقية - سوف يتفاعل بنفس الطريقة مع نفس المحفزات في كل مرة.
أحد الأمثلة الشهيرة على الآلة التفاعلية هو Deep Blue ، الذي صممه IBM في التسعينيات كجهاز كمبيوتر عملاق يلعب الشطرنج وهزم القائد العالمي الكبير غاري كاسباروف في إحدى الألعاب. كان ديب بلو قادرًا فقط على تحديد القطع على رقعة الشطرنج ومعرفة كيفية كل حركة بناءً على قواعد الشطرنج ، والاعتراف بالموقع الحالي لكل قطعة وتحديد الخطوة الأكثر منطقية في تلك اللحظة. لم يكن الكمبيوتر يتابع التحركات المستقبلية المحتملة من قبل خصمه أو يحاول وضع قطعه الخاصة في وضع أفضل. كان يُنظر إلى كل منعطف على أنه واقعه الخاص ، ومنفصل عن أي حركة أخرى تم القيام بها مسبقًا.
مثال آخر على الجهاز التفاعلي للعب اللعبة هو برنامج AlphaGo من Google . AlphaGo غير قادر أيضًا على تقييم الحركات المستقبلية ولكنه يعتمد على شبكته العصبية لتقييم تطورات اللعبة الحالية ، مما يمنحها ميزة على Deep Blue في لعبة أكثر تعقيدًا. كما تفوق AlphaGo على المنافسين العالميين في اللعبة ، حيث هزم بطل Go لي سيدول في عام 2016.
على الرغم من محدودية النطاق وعدم سهولة تغييره ، يمكن للذكاء الاصطناعي التفاعلي أن يصل إلى مستوى من التعقيد ، ويوفر الموثوقية عند إنشائه لإنجاز المهام القابلة للتكرار.
ذاكرة محدودة
ذاكرة محدودة للذكاء الاصطناعي القدرة على تخزين البيانات والتنبؤات السابقة عند جمع المعلومات وتقييم القرارات المحتملة - بشكل أساسي البحث في الماضي بحثًا عن أدلة حول ما قد يحدث بعد ذلك. الذاكرة المحدودة يعد الذكاء الاصطناعي أكثر تعقيدًا ويوفر إمكانيات أكبر من الأجهزة التفاعلية.
ذاكرة محدودة يتم إنشاء الذكاء الاصطناعي عندما يقوم فريق باستمرار بتدريب نموذج في كيفية تحليل واستخدام البيانات الجديدة أو بناء بيئة الذكاء الاصطناعي بحيث يمكن تدريب النماذج وتجديدها تلقائيًا.
عند استخدام ذاكرة محدودة AI في ML ، يجب اتباع ست خطوات: يجب إنشاء بيانات التدريب ، ويجب إنشاء نموذج ML ، ويجب أن يكون النموذج قادرًا على إجراء تنبؤات ، ويجب أن يكون النموذج قادرًا على تلقي ردود فعل بشرية أو بيئية ، تلك التعليقات يجب تخزينها كبيانات ، ويجب تكرار هذه الخطوات كدورة.
هناك ثلاثة نماذج ML رئيسية تستخدم ذكاءً اصطناعيًا ذا ذاكرة محدودة:
التعلم المعزز ، الذي يتعلم عمل تنبؤات أفضل من خلال المحاولة والخطأ المتكررة.
الذاكرة طويلة المدى (LSTM) ، والتي تستخدم البيانات السابقة للمساعدة في التنبؤ بالعنصر التالي في تسلسل. ترى LTSM أن المعلومات الأحدث هي الأكثر أهمية عند إجراء تنبؤات وخصم البيانات من الماضي ، على الرغم من استمرار استخدامها لتكوين استنتاجات
شبكات الخصومة التوليدية التطورية (E-GAN) ، والتي تتطور بمرور الوقت ، وتنمو لاستكشاف المسارات المعدلة قليلاً بناءً على التجارب السابقة مع كل قرار جديد. يسعى هذا النموذج باستمرار إلى مسار أفضل ويستخدم عمليات المحاكاة والإحصاءات ، أو الصدفة ، للتنبؤ بالنتائج خلال دورة الطفرة التطورية.
