باتت تطبيقات الذكاء الاصطناعي والحلول التي استطاعت تقديمها تشغل حيزاً كبيراً في اهتمام الشركات في مختلف القطاعات. يمكننا تعريف الذكاء على أنه سرعة 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، حيث يتميز كل شخص بنوعٍ أو أكثر من أنواع الذكاء.
أما الذكاء الاصطناعي فهو قدرة الآلة على محاكاة العقل البشري وطريقة عمله، مثل قدرته على التفكير، والاكتشاف والاستفادة من التجارب السابقة.
كما يُمكن تعريف الذكاء الاصطناعي بأنه 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 …حل 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 بمساعدة الذكاء الاصطناعي محسوبة بطرق ستمكنها من أداء المهام التي كان يعتقد سابقًا أنها تعتمد على الخبرة البشرية والإبداع والبراعة .
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 يدويوبشكل 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 الآلة هي التنبؤ بالنتائج بناءاً على بيانات أعطيت لها. وكلما زاد التنوع في البيانات المقدمة لها، كلما كان أسهل لها إيجاد الأنماط والتنبؤ بالنتائج. حيث توجد طريقتين لجمع البيانات، يدوياً وأوتوماتيكياً، الطريقة اليدوية هي الأكثر دقة والأكثر أماناً للحصول على بيانات صحيحة ودقيقة، ولكن تأخذ وقتاً اطول للجمع. بينما الطريقة الأوتوماتيكية أسرع ولكن لا يمكن عن طريقها ضمان صحة البيانات ودقتها.ومن أهم العلوم الأساسية للتعلم الآلي علوم الرياضيات بما يشمل من حساب التفاضل والتكامل والجبر الخطي والإحصاء والاحتمالات ونظرية الرسم البياني ومهارات البرمجة.
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 وأتمتتها 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 المتاجر 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.
كما نجح التعلم العميق في العديد من المجالات منها الاتصالات والمعاملات البنكية والمعالجات الطبية والبصمات الوراثية وأمن المعلومات السيبراني و مجال معالجة الصور ومعالجة الصوتيات.
لغات الذكاء الاصطناعي
تعتبر لغة LISP من أقدم لغات البرمجة عالية المستوى إذ تم طرح مواصفاتها في عام 1958 من قبل العالم جون مكراثي وهي تمكنك من تحقيق 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 استخدام هذه اللغة في أغلب مشاريع تعلم الآلة ومشاكل المنطق الاستقرائي .
تعتبر لغة بايثون من أهم لغات البرمجة التي تستخدم في تطوير الذكاء الاصطناعي وتعليمه فمن خلال لغة بايثون يمكن الآن برمجة وتعليم الآلات التي ستدار بالذكاء الاصطناعي فيمكن برمجة أي آلة لتقوم بالعمل التي تريد أن تقوم به وفي نفس الوقت تتعلم الآلة بنفسها ذاتياً 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 الآلة.
تعد لغة Prolog لغة عالية المستوى وهي واحدة من أهم لغات الذكاء الاصطناعي والنظم الخبيرة، ويكمن السر بهذه اللغة في محاولة مطورها الاستعانة بالعبارات المنطقية 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.
تعتبر لغة c++ لغة عالية المستوى وهي من اللغات المميزة التي تستخدم في تطبيقات الذكاء الاصطناعي وأهم ما يميز هذه اللغة ويجعلها ذات كفاءة عالية في الاستخدام في تطبيقات الذكاء الاصطناعي هي السرعة التي تتمتع بها فهي تعتبر من أسرع لغات البرمجة على الإطلاق، فهي من اللغات التي يعتمد عليها بشكل كبير في تعلم الآلة وبناء الشبكات العصيبية الاصطناعية والخوارزميات بسبب سرعة تنفيذها. كما أثبتت لغة c++ أنها أفضل لغات البرمجة وخاصة لتطوير الألعاب التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي.
لغةJava هي لغة من أشهر لغات البرمجة على الإطلاق 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 العصبية الاصطناعية والخوارزميات وخاصة خوارزميات البحث وخوارزميات معالجة وفهم اللغات الطبيعية وما يميز لغة جافا أن لها مجتمع كبير يمكن أن يساعدك على حل 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.
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.
منصة آي بي إم واتسون للذكاء الاصطناعي IBM WATSON
تتيح منصة آي بي إم 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.كما تتيح منصة آي بي إم واتسون للذكاء الاصطناعي حلول للخدمات المالية وإنترنت الأشياء ووسائل الإعلام والرعاية الصحية والنفط والغاز والإعلان وغيرها من المجالات الأخرى.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي
أصبحت المشروعات الناشئة المرتبطة بإنترنت الأشياء تعتمد على استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي بطريقة كبيرة جدا وهي في ازدياد مستمر. حيث يتم استخدام المعالجة اللغوية في المساعدات الصوتية وخاصة مع انتشار السماعات الذكية، تلك الأجهزة التي تستطيع استخدام البيانات الصوتية ومعالجتها لتقوم بتأدية المهام المختلفة طبقًا لما يدخله المستخدم.
فبفضل الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء ، ستتمكن مثلا المستشعرات المتصلة بالأجهزة الذكية مستقبلا بجمع البيانات المختلفة والتصرف من تلقاء نفسها بناء على البيانات التي التقطتها هذه المستشعرات، وهو ما سيؤثر بشدة على طريقة تعاملنا مع هذه الأجهزة الذكية. كما ستتيح البيانات المستخرجة من المستشعرات الموجودة في الأجهزة الذكية والمتصلة جميعًا بإنترنت الأشياء في مساعدة مزودي الخدمات وبالأخص شركات الكهرباء في عمل استراتيجيات أفضل لتوزيع الطاقة واستخدامها.
لذلك فإن دمج الذكاء الاصطناعي مع إنترنت الأشياء سينتج القوى الخارقة للابتكار مستقبلا
حيث يقصد بالذكاء الاصطناعي محاكاة وتجاوز العقل البشري من خلال قدرات تجميع البيانات وتحليلها، واتخاذ قرارات تتسم بالذكاء والدقة ودرجة عالية من الصحة.وبدأت فعليا تظهر بعض التطبيقات التي تساعد متخذ القرار للوصول إلى قرار مبني على بيانات وتحليلات وتنبؤات ذات قدرة على الوصول إلى قرارات ذات درجة عالية من الموثوقية. ولقد ساهم الذكاء الاصطناعي في اتخاذ قرارات تسهم في تحقيق مكاسب اقتصادية وتوسعية من خلال الاعتماد على الخوارزميات المستقلة أكثر من المديرين الموهوبين، وأصبح اليوم علم الإدارة بالخوارزميات من بين المهارات التي تحرص الشركات على توفيرها لضمان الاستدامة والدقة في اتخاذ القرارات.
فمن خلال استخراج البيانات، تستخدم تطبيقات الذكاء الاصطناعي بالفعل التحليلات التنبؤية لاتخاذ قرارات أفضل، حيث تسمح هذه التحليلات للشركات بتوقع الأحداث من خلال النظر إلى مجموعة بيانات ومحاولة تخمين ما سيحدث بدقة في وقت معين في المستقبل.فبفضل الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء ، ستتمكن مثلا المستشعرات المتصلة بالأجهزة الذكية مستقبلا بجمع البيانات المختلفة والتصرف من تلقاء نفسها بناء على البيانات التي التقطتها هذه المستشعرات، وهو ما سيؤثر بشدة على طريقة تعاملنا مع هذه الأجهزة الذكية. كما ستتيح البيانات المستخرجة من المستشعرات الموجودة في الأجهزة الذكية والمتصلة جميعًا بإنترنت الأشياء في مساعدة مزودي الخدمات وبالأخص شركات الكهرباء في عمل استراتيجيات أفضل لتوزيع الطاقة واستخدامها.لذلك فإن دمج الذكاء الاصطناعي مع إنترنت الأشياء سينتج القوى الخارقة للابتكار مستقبلاعلم البيانات هو علم استخدام الخوارزميات والأساليب والأنظمة لاستخراج المعرفة والاحصائيات والرؤى من البيانات المهيكلة وغير المهيكلة. وهو يقوم باستخدام التحليلات والتعلم الآلي لمساعدة المستخدمين على القيام بالتنبؤات، وتحسين التشغيل الأمثل، وتحسين العمليات واتخاذ القرار.
حيث تبدأ دورة حياة علم البيانات بجمع البيانات من المصادر ذات الصلة، وتنقيتها ووضعها في نسق يمكن للآلات أن تفهمه ومن ثم تستخدم الأساليب الاحصائية والخوارزميات الأخرى للعثور على الأنماط والاتجاهات. ثم يتم برمجة النماذج وبنائها للتوقع والتنبؤ؛ وأخيرا، يتم تفسير النتائج. ولقد أدى التقدم الواضح في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي إلى رفع معايير أدوات علم البيانات في مختلف المجالات التجارية والصناعية.
معالجة اللغات الطبيعية هو علم فرعي من علوم الذكاء الاصطناعي وهو متفرع من المعلوماتية، ويتداخل بشكل كبير مع علوم اللغويات التي تقدم التوصيف اللغوي المطلوب للحاسوب. حيث يعتبر هذا العلم أساس صناعة البرمجيات التي تتمكن من تحليل ومحاكاة وفهم اللغات الطبيعية.
وللغات الطبيعية مستويات تحليل مختلفة فبالنسبة للنصوص المكتوبة ، فإن تحليلها يمر في عدّة مراحل تختلف بإختلاف طريقة التحليل، ولكن إحدى أكثر اساليب التحليل إنتشارا تتبع المراحل الثلاث التالية: التحليل الصرفي والتحليل النحوي، والتحليل الدلالي.
كما أن لمعالجة اللغات الطبيعية مجالات مختلفة مثل القراءة الآلية للنصوص وتمييز الكلام وتوليد النصوص أو الكلام آليا والترجمة الآلية وفهم الأسئلة والإجابة عليها وايجاد المعلومات وإستخلاص المعلومات وتنقيح النصوص وتقنيات الترجمة والتلخيص الآلي.
نجح الذكاء الاصطناعي نجاحا لا مثيل له في معالجة الصور فقد استخدم العديد من العلماء، الذكاء الاصطناعي لإنشاء نسخة عالية الوضوح من صورة منخفضة الدقة. حيث تُعرَف تكنولوجيا إنشاء صورة كبيرة الحجم من صورة منخفضة الدقة بتقنية الصورة الواحدة الفائقة وقد دُرسَت هذه التقنية لعقود من الزمن، لكنها انتهت بنتائج محدودة.