حلول الذكاء الاصطناعي

إذا كان تعريف الذكاء هو سرعة في الفهم والبديهة، ونشاط فكري ومعرفي يقوم به العقل، وليس شرطاً أن يكون الذكاء مرتبطاً مع التحصيل الأكاديمي أو المنهجي كما هو معروف عند البعض، فقد يتعدّاه إلى جوانب أخرى كالذكاء الاجتماعي، واللغوي، والرياضي، فيتميز كل شخص بنوعٍ أو أكثر من أنواع الذكاء.

 فإن الذكاء الاصطناعي هو قدرة الآلة على محاكاة العقل البشري وطريقة عمله، مثل قدرته على التفكير، والاكتشاف والاستفادة من التجارب السابقة. 

كما يُمكن تعريف الذكاء الاصطناعي بأنه عبارة عن مجموعة من الأنظمة التي تهدف إلى جعل الآلات والحواسيب الرقمية والتقنيات الحديثة قادرة على تحقيق أهداف معينة بطريقة مشابهة للبشر أو تتعدى قدرة البشر في أغلب الأحيان. بمعنى آخر هو عبارة عن أنظمة تُحاكي الذكاء البشري لأداء المهام والتي لديها القدرة على أن تُحسن من نفسها باستخدام المعلومات التي تجمعها  

وعندما يتحدث الباحثون عن الذكاء فإنهم يشيرون إلى مجموعة محددة من المهارات التي تشمل قدرات العقل والتعلم والخطط لحل المشاكل. الشيء المثير للاهتمام هو أن الناس الذين يجيدون واحدة من تلك المهارات يجيدون بقية المهارات. يبدو أن هذه المهارات تعكس قدرة عقلية واسعة لُقّبت بالذكاء العام. قالوا عرف لنا الذكاء .. نصنع لك ذكاءا اصطناعيا  …

ولحل التحديات العالمية على الجميع أن يعمل على ربط مبتكري الذكاء الاصطناعي بأصحاب المشكلات. فسيشهد المستقبل القريب  تأثر  كبير في  حياتنا بالذكاء الاصطناعي، فمع التطورات الحديثة في الذكاء الاصطناعي ، ستكتسب الآلات القدرة على التعلم والتحسين واتخاذ قرارات محسوبة بطرق ستمكنها من أداء المهام التي كان يعتقد سابقًا أنها تعتمد على الخبرة البشرية والإبداع والبراعة .

إن الذكاء الاصطناعي يقدم اليوم حلولا قيمة، حلولا ابداعية، بل حلولا ابتكارية،  لمعظم الوظائف والأعمال والمجالات. حيث يتوقع العلماء أن الذكاء الاصطناعي سيعمل قريبا على حل أهداف الأمم المتحدة للتنمية المستدامة  حيث  يحمل الذكاء الاصطناعي وعدًا كبيرًا من خلال الاستفادة من الكميات غير المسبوقة من البيانات التي يتم إنشاؤها الآن حول السلوك العاطفي ، وصحة الإنسان ، والتجارة، والاتصالات، والهجرة.

02-حلول-الذكاء-الاصطناعي
استراتيجيات التعلم للذكاء الاصطناعي

تعلم الآلة Machine learning

يعتبر التعلم الآلي صورة من صور الذكاء الاصطناعي ولا يعتبر الذكاء الاصطناعي دائما تعلم آلي فمعظم  خوارزميات تعلم الآلة تعتمد على تدخل علماء البيانات لاستنباط ميزات وأنماط البيانات قبل استهلاكها من قبل هذه الخوارزميات. حيث تعمل الخوارزميات على التعلم من خلال مراقبة عدد كبير من الحالات والتركيز على الأنماط والميزات التي تم إعدادها مسبقاً بشكل يدوي 

وبشكل مبسط فإن معظم خوارزميات تعلم الآلة تعتمد في تعلمها على خطوتين أساسيتين: المراقبة والمحاكاة (التنبؤ)–وهذا يكون في مجموعة الخوارزميات التي تعتمد على التعلم تحت الإشراف، أو التعلم من خلال مراقبة أحداث سابقة معروفة النتيجة. فهي أولاً تراقب البيانات المدخلة وتحاول استنباط أنماط وخصائص مميزة لهذه البيانات ومن ثم تعمل على محاكاة سلوك الوظائف بناءً على الروابط والعلاقات التي تم تشكيلها من خلال مراقبة عملية تحويل البيانات المدخلة إلى مخرجات معينة.

كما تعتبر الوظيفة الأساسية لعلم الآله هي تنبأ النتائج بناءاً على بيانات أعطيت لها. وكلما زاد التنوع في البيانات المقدمة لها، كلما كان أسهل لها إيجاد الأنماط والتنبأ بالنتائج. حيث توجد طريقتين لجمع البيانات، يدوياً وأوتوماتيكياً، الطريقة اليدوية هي الأكثر دقة والأكثر أمناً للحصول على بيانات صحيحه ودقيقة، ولكن تأخذ وقتاً اطول للجمع. بينما الطريقة الأوتوماتيكية أسرع ولكن لا يمكن ضمان صحة البيانات ودقتها.

ومن أهم العلوم الأساسية للتعلم الآلي علوم الرياضيات بما يشمل وحساب التفاضل والتكامل والجبر الخطي والإحصاءات والاحتمالات ونظرية الرسم البياني ومهارات البرمجة.

01 تعلم-الآلة

وتبرز أهمية التعلم الآلي في المساعدة في اختيار القرار الأمثل من بين مجموعة من البدائل المتاحة. وضمان الحصول على نتائج وقرارات أكثر دقةً وبأسرع وقت. وخاصة حين توفر كم كبير من البيانات حيث أن معالجة البيانات حاسوبياً يعتبر أقل تكلفة مادية من توظيف الأيدي البشرية. وأن الحاسوب نجح في تحليل البيانات بمختلف مستوياتها سواءً أكانت بسيطة أو معقدة وخاصة باستخدام التعلم الآلي.

التعلم العميق Deep learning

التعلم العميق هو إحدى صور التعلم الآلي الذي يعد بدوره أحد فروع الذكاء الاصطناعي فالتعلم الآلي يعتمد على خوارزميات يمكن تغذيتها ببيانات منظمة فتقوم بتحليلها للوصول الى استنتاجات أما التعلم العميق فيتميز بوجود مستويات مختلفة من الخوارزميات التي تكون شبكات عصيبية اصطناعية لديها القدرة على فهم البيانات غير المنظمة والأنماط المعقدة مثل اللغات والكلام والصور.

وما يميز خوارزميات التعلم العميق هو إمكانيتها لتعلم المهام وأتمتها بدون برمجة صريحة. ونعني بالبرمجة الصريحة هنا كتابة أوامر معينة وأدوات شرطية لاختبار البيانات من أجل الوصول إلى نتيجة معينة أو استخراج ميزات البيانات بشكل يدوي من قبل علماء البيانات.

خوارزميات التعلم العميق يمكنها استخراج أهم ميزات البيانات وأنماطها المتكررة بشكل تلقائي من خلال الاطلاع على الكثير من البيانات المدخلة ومن ثم تحليلها لإيجاد روابط وعلاقات مباشرة أو غير مباشرة بين البيانات المدخلة والمخرجات المطلوبة. وذلك على عكس خوارزميات تعلم الآلة السابقة التي تتطلب فهماً عميقاً للبيانات وجهداً كبيراً لاستنباط ميزاتها وأنماطها بشكل يدوي من قبل علماء البيانات.

إن عملية التعلم في خوارزميات التعلم العميق تتم بطريقتين: التعلم بإشراف حيث يتم تعليم الآلة بناءً على مجموعة من البيانات المعرفة مسبقاً مع نتيجتها الصحيحة، كالتنبؤ بأسعار االمتاجر بعد الاطلاع على عدد كبير من أسعار المتاجر المماثلة، والتعلم بدون إشراف حيث يتم تعلم الآلة باستخدام مجموعة من البيانات ولكن بدون التعرف على النتيجة الصحيحة مسبقاً، كتجميع نقاط البيانات ضمن مجموعات معينة بناءً على أنماط تم اكتشافها بشكل تلقائي من قبل الخوارزمية.

03-التعلم-العميق

كما تستطيع خوارزميات التعلم العميق التنبؤ بنتيجة معينة  بعد الاطلاع على عدد كبير الأنماط المتماثلة ومن ثم تستطيع الخوارزمية بشكل تلقائي اكتشاف أهم الميزات التي تميز هذه الأنماط  ومن ثم تستخدم هذه الميزات والأنماط للتنبؤ وعليه، كلما زاد عدد الأنماط التي يتم مراقبتها خلال عملية تدريب النموذج، كلما زادت احتمالية تحسين نتائج التنبؤ ودقتها. حيث نجح التعلم العميق في الكثير من المجالات مثل التنبؤ بالأسعار والتنبؤ بالدرجات والتنبؤ بنسبة تحقيق الأهداف وغيرها من المجالات.

كما نجح التعلم العميق في العديد من المجالات منها الاتصالات والمعاملات البنكية والمعالجات الطبية والبصمات الوراثية امن المعلومات السيبراني ايضا سواء في مجال معالجة الصور او معالجة الصوتيات.

لغات الذكاء الاصطناعي
Lisp

LISP

تعتبر لغة LISP من أقدم لغات  البرمجة عالية المستوى إذ تم طرح مواصفاتها في عام 1958 من قبل العالم جون مكراثي وهي تمكنك من تحقق ما قالوا لك أنه مستحيل إذ تتميز بالنماذج الأولية السريعة ، وبإنشاء كائنات ديناميكية بمرونة فائقة ، وهي من أكثر اللغات التي ينصح بها لبرمجة الذكاء الاصطناعي لما تتميز به من فعالية في حل المشاكل و الفهم الدقيق لما يكتبه المبرمج ما يجعلها مختلفة عن لغات الذكاء الاصطناعي الأخرى في الوقت الحاضر ، يتم إستخدام هذه اللغة في أغلب مشاريع تعلم الألة ومشاكل المنطق الاستقرائي .

ر

Python

تعتبر لغة بايثون من أهم لغات البرمجة التي تستخدم في تطوير الذكاء الاصطناعي وتعليمه فمن خلال لغة بايثون يمكن الان برمجة وتعليم الآلات التي ستدار بالذكاء الاصطناعي فيمكن برمجة أي آلة لتقوم بالعمل التي تريد أن تقوم به وفي نفس الوقت تتعلم الآلة بنفسها ذاتيا وتطور نفسها وهذا هو مستقبل الذكاء الاصطناعي.

كما تمتلك البايثون عدة مكتبات متخصصة في الذكاء الاصطناعي كمكتبة Numpy و Scipy للحوسبة العلمية و للحوسبة المتقدمة و مكتبة Pybrain التي تعتبر من أشهر المكتبات المستخدمة في تعلم الألة.

Prolog

Prolog

تعد لغة Prolog  لغة عالية المستوى وهي واحدة من أهم لغات الذكاء الاصطناعي والنظم الخبيرة، ويكمن السر بهذه اللغة في محاولة مطورها الاستعانة بالعبارات المنطقة الصريحة لإلقاء الأوامر للحاسوب والقيام بتنفيذها.

وتعد لغة تفاعلية بين الإنسان والحاسوب باعتبارها من اللغات الطبيعية.  كما تلعب لغة برولوغ Prolog دورًا هامًا في عدةِ مجالات وتحديدًا الذكاء الاصطناعي، ويأتي ذلك لتعاملها مع الجمل المنطقية على شكل علاقات توضح القواعد والحقائق على حدِ سواء. 

ومن أبرز الخصائص التي تتسم بها لغةProlog   وتنفرد بها عن غيرها من لغات البرمجة  التوحيد والتراجع وخاصية الاستدعاء الذاتي حيث يتم جعل التعابير الموجودة في سطور الأوامر في هذه اللغة متشابهة فيما بينها من حيث البنية والتركيب كما يمكن للبرنامج تنفيذ المهمة السابقة في حال فشل إحدى في احدى المهام كما أنها بخاصية الاستدعاء الذاتي أصبحت من أهم لغات البرمجة في البحث

ومن ميزات لغةProlog  سهولة إنشاء قواعد البيانات، السهولة البالغة في إجراء مطابقة الأنماط من خلال الارتكاز على أسلوب الاستدعاء الذاتي، إمكانية بناء القوائم بكل مرونة و الاعتماد على الأساليب المنطقية في تحقيق الهدف المرجو من الاستعلامات.

12-C++

C++

تعتبر لغة c++  لغة عالية المستوى وهي من اللغات المميزة التي تستخدم في تطبيقات الذكاء الاصطناعي واهم ما يميز هذه اللغة ويجعلها ذات كفائة عالية في الاستخدام في تطبيقات الذكاء الاصطناعي السرعة التي تتمتع بها فهي تعتبر من أسرع لغات البرمجة على الاطلاق، فهي من اللغات التي يعتمد عليها بشكل كبير في تعلم الآلة وبناء الشبكات العصيبية الاصطناعية والخوارزميات بسبب سرعة تنفيذها. كما أثبتت لغة  c++ أفضل لغات البرمحة وخاصة لتطوير الألعاب التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي.

Java

Java

 لغةJava  هي لغة من أشهر لغات البرمجة على الاطلاق وهي لغة كائنية المنحى وهي من اللغات المميزة التي تستخدم في تطبيقات الذكاء الاصطناعي وما يميزها أنها تعمل على أي منصة بدون أي إضافات وتعتبر ممتازة في بناء الشبكات العصيبية الاصطناعية والخوارزميات وخاصة خوارزميات البحث وخوارزميات معالجة وفهم  اللغات الطبيعية وما يميز لغة جافا ان لها مجتمع كبير يمكن أن يساعدك على أي مشكلة قد تواجهك بالاضافة لقابلية هذه اللغة على التوسع.

منصات تطبيقات الذكاء الاصطناعي

منصة جوجل السحابية للذكاء الاصطناعي: Google Cloud AI

توفر منصة جوجل السحابية للذكاء الاصطناعي التعلم الآلي والتعلم العميق وتطبيقات البرمجة اللغوية العصيبية وتطبيقات الكلام وتطبيقات الرؤية للتطبيقات السحابية. حيث أنها توفر واجهات برمجة التطبيقات لتحويل الكلام إلى نص وتحويل النص إلى كلام باستخدام نماذج الشبكة العصيبية. كما أن واجهة برمجة تطبيقات تحويل الكلام إلى نص المصممة لتحويل الصوت إلى نص تدعم 120 لغة بأشكالها المختلفة. وبالإضافة الى قدرات التعرف على الكلام فتتميز أيضا بقدرات تحويل النصوص إلى ملفات صوتية.

14-Google Cloud

منصة ميكروسفت أزور للذكاء الاصطناعي Microsoft Azure AI

تعتبر منصة ميكروسفت أزور خيارًا شائعًا لتطوير الذكاء الاصطناعي بين مطوري البرامج الذين يقدمون إمكانات الذكاء الاصطناعي الرئيسية، وخاصة في مجال معالجة الكلام مثل التعرف على الكلام والتعلم الآلي ومعالجة الرؤية والتعرف على الأشياء و القدرات اللغوية، مثل: الترجمة الآلية وتعدين المعرفة.

15-Azure

منصة آي بي أم واتسون للذكاء الاصطناعي IBM Watson

تتيح منصة آي بي أم واتسون  للذكاء الاصطناعي الدمج والتدريب على بنية المعلومات المرنة للمطورين وذلك بهدف الإسراع في تطوير ونشر نماذج تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

حيث تقدم أدوات للمطورين، مثل الحزم  الجاهزة والوثائق التفصيلية، كما يمكن لمطوري البرامج دمج مساعد واتسون  لبناء واجهات محادثة مدعومة بالذكاء الاصطناعي.

16-IBM-Watson

كما تتيح منصة آي بي أم واتسون  للذكاء الاصطناعي حلول  للخدمات المالية وإنترنت الأشياء ووسائل الإعلام والرعاية الصحية والنفط والغاز والإعلان وغيرها من المجالات الأخرى.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي