لقد أصبح الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من حياتنا اليومية، ويساعدنا بطرق قد لا ندركها حتى ضمن الكثير من أنواع الذكاء الاصطناعي.
في حين أصبح الذكاء الاصطناعي موضوعًا ساخنًا في السنوات الأخيرة، فإن جذوره تعود إلى القرن العشرين مع تصور آلان تورينج في ورقته البحثية “لعبة التقليد”. وبعد تورينج، حقق آرثر صموئيل خطوة كبيرة مع برنامج فحص التعلم الذاتي، مما فتح الأبواب لما نعرفه الآن باسم التعلم الآلي.
لقد شهد المجال العديد من الانجازات الثورية منذ ذلك الحين، ويمكن للذكاء الاصطناعي الآن إجراء تنبؤات وتحليل النصوص والصور وغير ذلك الكثير. ومع ذلك، تتطلب المهام المختلفة أنواعًا مختلفة من الذكاء الاصطناعي المصممة لتلبية متطلبات محددة ضمن أنواع الذكاء الاصطناعي المتعددة.
سيساعدك هذا الدليل على فهم أنواع الذكاء الاصطناعي المختلفة. ستتعلم أيضًا تطبيقات الذكاء الاصطناعي القائمة على الصناعة والذكاء الاصطناعي النظري للتنبؤ بالمستقبل.
ما الذي تحتاج لمعرفته لفهم الذكاء الاصطناعي؟
الذكاء الاصطناعي هو مجال ضمن علوم الكمبيوتر يستخدم مجموعة من الخوارزميات والتقنيات لتمكين الآلات من المساعدة في المهام التي تتطلب تقليديًا بصيرة بشرية. الهدف الأساسي للذكاء الاصطناعي هو زيادة القدرات البشرية وتعزيز الإنتاجية ومعالجة المشكلات المعقدة بكفاءة أكبر.
في البداية، يتم إعطاء مجموعة بيانات ذات صلة لخوارزميات التعلم الآلي لإنشاء نموذج الذكاء الاصطناعي. يحدد هذا النموذج الأنماط داخل البيانات ويستخدمها لتوليد المخرجات المرغوبة.
تساعد قدرة أنواع الذكاء الاصطناعي على معالجة كميات هائلة من البيانات وإجراء الاتصالات والتنبؤات الأفراد والمؤسسات على اتخاذ قرارات أفضل. يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة المهام الروتينية وتوفير رؤى تساعد في تحسين الإنتاجية.
ومع ذلك، تعمل أنواع الذكاء الاصطناعي على أساس الأنماط التي يمكن تمييزها من بيانات التدريب وليس على العواطف أو الوعي. على عكس البشر، يفتقر الذكاء الاصطناعي إلى القدرة على الفهم أو الوعي الذاتي، ويعمل فقط كأداة لتبسيط العمليات والعمل بكفاءة أكبر.
أنواع الذكاء الاصطناعي الحديثة
نستكشف بعض أنواع الذكاء الاصطناعي الحديثة التي أحدثت تأثيرات كبيرة في المشهد الرقمي المعاصر.
1. الذكاء الاصطناعي الضيق – Artificial narrow intelligence
الذكاء الاصطناعي الضيق (ANI)، أو الذكاء الاصطناعي الضعيف ضمن أشهر أنواع الذكاء الاصطناعي، مصمم للقيام بمهام محددة للغاية. على عكس نظرائه الأكثر تقدمًا المدربين على مجموعة أوسع من البيانات، يعمل الذكاء الاصطناعي الضيق ضمن إطار أضيق بكثير.
يمكن رؤية مثال على ذلك في المساعدين الصوتيين مثل Apple Siri وGoogle Assistant. تتميز هذه الأنظمة بفهم الأوامر الصوتية والاستجابة لها، لكنها لا تستطيع القيام إلا بالمهام التي تم برمجتها من أجلها.
عند تكليفها بطلبات أكثر عمومية، غالبًا ما تحتاج إلى دعم تطبيقات أخرى. يفتقر الذكاء الاصطناعي الضيق إلى القدرة الأوسع على الفهم أو التعلم للتكيف مع المهام خارج برمجتها.
2. الذكاء الاصطناعي التوليدي – Generative AI
يعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي عن طريق إنشاء بيانات جديدة مماثلة للبيانات التي تم تدريبها عليها. وجد هذا النوع من الذكاء الاصطناعي تطبيقه في مجالات إبداعية مختلفة. لذلك يعد أشهر أنواع الذكاء الاصطناعي.
على سبيل المثال، يمكن لروبوتات الدردشة مثل ChatGPT من OpenAI إنشاء نص بناءً على المدخلات التي تتلقاها. تلعب الذكاء الاصطناعي التوليدي أيضًا دورًا في تأليف الموسيقى وإنشاء الصور، حيث يمكنها إنتاج قطع أصلية من خلال التعلم من مجموعات البيانات الموجودة.
3. الذكاء الاصطناعي التفاعلي – Reactive AI
الذكاء الاصطناعي التفاعلي هو شكل أساسي من أشكال الذكاء الاصطناعي حيث تتفاعل الآلات مع المدخلات بناءً على قواعد محددة مسبقًا دون الحاجة إلى بيانات سابقة أو تنبؤات مستقبلية. لذلك يعد أحد أشهر أنواع الذكاء الاصطناعي.
مثال على الآلة التفاعلية هو Deep Blue من IBM، والذي هزم أستاذ الشطرنج الكبير غاري كاسباروف من خلال تقييم النتائج المحتملة للعديد من تحركات الشطرنج واختيار الأفضل – كل ذلك في الوقت الفعلي دون الاعتماد على البيانات التاريخية.
4. الذكاء الاصطناعي التنبؤي – Predictive AI
يعتمد الذكاء الاصطناعي التنبؤي، على عكس الذكاء الاصطناعي التفاعلي، على البيانات التاريخية. تكمن قوته في تحليل كميات كبيرة من المعلومات لبناء نماذج تنبؤية لاتخاذ القرارات في الوقت الفعلي. لذلك يعد أحد أشهر أنواع الذكاء الاصطناعي.
التطبيق الشائع للذكاء الاصطناعي التنبؤي هو خوارزميات التوصية التي تستخدمها منصات مثل Netflix لاقتراح المحتوى للمستخدمين بناءً على تاريخ المشاهدة الخاص بهم.
5. الذكاء الاصطناعي ذو الذاكرة المحدودة – Limited memory AI
يستخدم الذكاء الاصطناعي ذو الذاكرة المحدودة البيانات الحديثة لتعزيز عملية اتخاذ القرار. على عكس الذكاء الاصطناعي، يمكن للذكاء الاصطناعي ذي الذاكرة المحدودة الاحتفاظ بالمعلومات مؤقتًا لتحسين استجاباته أو أفعاله. لذلك يعد أحد أشهر أنواع الذكاء الاصطناعي.
أحد تطبيقات هذا النوع من الذكاء الاصطناعي هو السيارات ذاتية القيادة. يتكيف الذكاء الاصطناعي باستمرار مع الظروف المتغيرة على الطريق من خلال التعلم من البيانات الحديثة، مما يضمن الملاحة واتخاذ القرارات بشكل أكثر أمانًا.
أشهر الأنواع الفرعية من الذكاء الاصطناعي
توجد العديد من أنواع الذكاء الاصطناعي لمساعدة الأنظمة المختلفة على التعلم من البيانات. نغطي التقنيات الأساسية المستخدمة اليوم.
1. التعلم الآلي – Machine learning
التعلم الآلي (ML) هو مجموعة فرعية من أنواع الذكاء الاصطناعي تستخدم خوارزميات إحصائية لتحسين الأداء بناءً على البيانات. على عكس أنظمة الذكاء الاصطناعي التقليدية – حيث تكون التعليمات مبرمجة مسبقًا وثابتة – تعدل خوارزميات التعلم الآلي معلماتها لتحسين الأداء بمرور الوقت، مما يمنحها المزيد من المرونة.
التمييز الرئيسي هو أن نماذج التعلم الآلي لا تتبع مجموعة ثابتة من القواعد. بدلاً من ذلك، فإنها تتكيف بناءً على البيانات التي تعالجها وتوفر مخرجات أكثر دقة عند مواجهة بيانات جديدة.
2. التعلم العميق – Deep learning
يستخدم التعلم العميق، وهو مجموعة فرعية أكثر تقدمًا من التعلم الآلي ضمن أنواع الذكاء الاصطناعي، شبكات عصبية اصطناعية ذات طبقات متعددة – غالبًا ما يشار إليها بالشبكات العميقة – لمعالجة البيانات. يتم ترتيب هذه الشبكات كطبقات من العقد المتصلة (أو الخلايا العصبية)، وهي بنية مستوحاة من الشبكة العصبية للدماغ البشري.
من خلال هذه الشبكات الطبقية، يمكن لخوارزميات التعلم العميق معالجة البيانات بطريقة هرمية، مما يتيح استخراج ميزات معقدة بشكل متزايد في كل طبقة. يمكن أن تساعد هذه المعالجة الهرمية في التعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الكلام.
3. التعلم التعزيزي – Reinforcement learning
التعلم التعزيزي هو جانب من جوانب التعلم الآلي ضمن أنواع الذكاء الاصطناعي حيث تتنقل الخوارزمية في بيئة وتتخذ قرارات لتعظيم مكافأة محددة. تتضمن العملية تجربة الخوارزمية لإجراءات مختلفة، ومراقبة المكافآت الناتجة، وتعديل استراتيجياتها لتحقيق مكافآت أعلى بمرور الوقت.
أحد التطبيقات الشائعة للتعلم التعزيزي هو تدريب الأنظمة الروبوتية. على سبيل المثال، قد يتم مكافأة الروبوت عندما يحرك عنصرًا بنجاح إلى الحاوية الصحيحة. بمرور الوقت، يحدد الروبوت، بتوجيه من خوارزمية التعلم التعزيزي، الإجراءات التي تعظم المكافآت ويضبط سلوكه لأداء هذه الإجراءات بشكل متكرر.
4. الشبكات العصبية – Neural networks
توفر الشبكات العصبية ضمن أنواع الذكاء الاصطناعي نهجًا متعدد الطبقات لتنظيم البيانات لتطبيق الذكاء الاصطناعي. إن بنية هذه الشبكات مستوحاة من الدماغ البشري، حيث يتم ترتيب عقدها مثل الخلايا العصبية في الدماغ.
وتتألف هذه العقد من ثلاث طبقات: الإدخال للاستقبال، والإخفاء للمعالجة، والإخراج لاتخاذ القرار. وتساهم أوزان واتصالات كل طبقة في عملية اتخاذ القرار. يستخدم موقع Facebook شبكة عصبية للتعرف على الصور لوضع علامات تلقائيًا على الأفراد في الصور.
5. الرؤية الحاسوبية – Computer vision
الرؤية الحاسوبية هي مجال داخل أنواع الذكاء الاصطناعي يمكّن برامج الكمبيوتر من تفسير البيانات المرئية، مثل الصور أو مقاطع الفيديو، واستخلاص معلومات ذات مغزى مما “تراه”. وفي حين أنها مستوحاة من الرؤية البشرية، فإنها تعمل من خلال التحليل الإحصائي بدلاً من تكرار العمليات المعرفية البشرية.
تقوم خوارزميات الرؤية الحاسوبية بغربلة البيانات المرئية لتحديد الأنماط، والتي تُستخدم لاتخاذ قرارات أو تنبؤات مستنيرة. على سبيل المثال، يمكن لبرامج التعرف على الوجوه مسح الوجوه على الشاشة لتحديد ما إذا كان فرد معين موجودًا في غرفة.
6. الشبكات التنافسية التوليدية – Generative adversarial networks
الشبكات التنافسية التوليدية (GANs) هي نوع من الشبكات العصبية المعروفة بهندستها المبارزة ضمن أنواع الذكاء الاصطناعي. تتكون هذه البنية من مولد ومميز. يقوم المولد بإنشاء صورة، بينما يقوم المميز بتقييم أصالتها.
من خلال عملية تكرارية، يعمل المولد والمميز ضد بعضهما البعض، مما يحسن الناتج مع كل جولة. على سبيل المثال، يقوم المولد بإنشاء صور مقنعة بشكل متزايد، بينما يقوم المميز بصقل قدرته على التمييز بين الصور الحقيقية والصور المولدة.
غالبًا ما تُستخدم شبكات GAN مع نماذج صور الذكاء الاصطناعي التوليدية لإنشاء محتوى مرئي.
7. التعلم الخاضع للإشراف – Supervised learning
التعلم الخاضع للإشراف هو عملية يقوم فيها مطور الذكاء الاصطناعي بتوفير بيانات مُصنَّفة لخوارزمية الذكاء الاصطناعي للمساعدة في التعلم. يتم تصنيف البيانات بأزواج المدخلات والمخرجات مسبقًا، مما يساعد نظام الذكاء الاصطناعي على إجراء تنبؤات مستنيرة بشأن البيانات غير المرئية بناءً على ما تعلمه. يعد هذا أحد أشهر أنواع الذكاء الاصطناعي.
يُعد نهج التدريب هذا مفيدًا بشكل خاص للنمذجة التنبؤية وتوليد رؤى مستقبلية حيث تتوفر بيانات مُصنَّفة مسبقًا. من خلال تحليل الأنماط في البيانات المُصنَّفة، يسمح التعلم الخاضع للإشراف للذكاء الاصطناعي بالتنبؤ بإخراج بيانات الإدخال الجديدة بدقة.
أنظمة الموافقة على الائتمان هي مثال على التعلم الخاضع للإشراف. يتم تدريبها على تفاصيل القروض السابقة المصنفة جزئيًا بما إذا كان القرض قد تم سداده أم لا. ثم يطبق النموذج تدريبه على بيانات جديدة غير مُصنَّفة.
8. التعلم غير الخاضع للإشراف – Unsupervised learning
التعلم غير الخاضع للإشراف هو نوع من التدريب حيث تعمل خوارزميات الذكاء الاصطناعي مع بيانات غير منظمة أو غير مُصنَّفة. على عكس التعلم الخاضع للإشراف الذي يعتمد على أزواج المدخلات والمخرجات المصنفة، لا يحتوي التعلم غير الخاضع للإشراف على تصنيف، مما يسمح للذكاء الاصطناعي باستكشاف البيانات بحرية وتحديد الأنماط والهياكل الأساسية. يعد هذا أحد أشهر أنواع الذكاء الاصطناعي.
يمكن لخوارزمية الذكاء الاصطناعي العثور على أنماط ومجموعات داخل البيانات قد لا تكون واضحة. إنه مفيد بشكل خاص لاستكشاف البيانات للعثور على الشذوذ أو تصنيف المعلومات.
يعد التعلم غير الخاضع للإشراف أداة قيمة في مجالات مثل الأمن السيبراني واكتشاف الاحتيال المالي. من خلال تحديد الأنماط غير العادية أو القيم المتطرفة في البيانات، يمكن لنماذج التعلم غير الخاضع للإشراف المساعدة في تحديد التهديدات الأمنية المحتملة أو الأنشطة الاحتيالية.
9. معالجة اللغة الطبيعية – Natural language processing
معالجة اللغة الطبيعية (NLP) هي فرع من أنواع الذكاء الاصطناعي يستخدم التعلم الآلي لتحليل النص ومعالجة اللغة البشرية. إنه يعمل عن طريق تقسيم النص (تقسيمه إلى أجزاء أصغر)، ووضع علامات على الكلمات بناءً على أجزائها من الكلام (الاسم، الفعل، الظرف)، وتقليص الكلمات إلى شكلها الجذري.
يمكن لخوارزميات معالجة اللغة الطبيعية معالجة النص وتحليله لاستخراج معلومات ذات مغزى. تستخدم العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي الأحدث معالجة اللغة الطبيعية للقيام بمجموعة من المهام، مثل تحليل المشاعر، حيث تحدد المشاعر في النص على أنها إيجابية أو سلبية أو محايدة. يمكن لمعالجة اللغة الطبيعية أيضًا تحويل اللغة المنطوقة إلى نص مكتوب والمساعدة في إنشاء نص بناءً على مطالبات أو إرشادات معينة.
10. أنظمة الخبراء – Expert systems
أنظمة الخبراء هي برامج ضمن أنواع الذكاء الاصطناعي مصممة لحل المشكلات المعقدة من خلال التفكير من خلال مجموعات المعرفة، والتي يتم تمثيلها بشكل أساسي على أنها قواعد إذا-ثم. تحتوي هذه الأنظمة على ثلاثة مكونات رئيسية: قاعدة المعرفة ومحرك الاستدلال وواجهة المستخدم.
قاعدة المعرفة هي مستودع للمعرفة والحقائق الخاصة بالمجال. محرك الاستدلال هو جوهر النظام الذي يطبق القواعد المنطقية على قاعدة المعرفة لاستخلاص إجابات للمشاكل. واجهة المستخدم هي جزء من النظام يسمح للمستخدمين بالتفاعل مع نظام الخبراء وإدخال الاستعلامات وتلقي الردود.
تعمل هذه الأنظمة معًا لمساعدة البشر على أتمتة المهام واتخاذ قرارات أفضل – مما يسمح للناس بالتوصل إلى القرارات بشكل أسرع مع الحفاظ على الدقة.
العمل مع كافة أنواع الذكاء الاصطناعي على نفذلي
يعد الذكاء الاصطناعي مجالًا متغيرًا باستمرار، وهناك فرص كبيرة لإحداث تأثير والتواجد في طليعة التطوير التكنولوجي. مع وجود العديد من أنواع الذكاء الاصطناعي والتطبيقات، يمكنك اختيار ما تريد العمل عليه.
إذا كنت تبحث عن مهندسي الذكاء الاصطناعي، فتصفح سوق منصة نفذلي للعثور على خبراء الذكاء الاصطناعي المستقلين مثل مهندسي الذكاء الاصطناعي. وإذا كنت تتطلع إلى تطوير حياتك المهنية في سوق تطوير الذكاء الاصطناعي المستقل، فراجع وظائف الذكاء الاصطناعي على نفذلي.
