أصبح الذكاء الاصطناعي (AI) جزءًا لا يتجزأ من حياتنا اليومية، حيث يساعدنا بطرق قد لا ندركها.
في حين أن تطبيقات الذكاء الاصطناعي أصبحت موضوعًا ساخنًا في السنوات الأخيرة، إلا أن جذوره تعود إلى القرن العشرين مع تصور آلان تورينج في ورقته البحثية “لعبة التقليد – Imitation Game“. بعد تورينج، خطى آرثر صموئيل خطوة كبيرة من خلال برنامج الداما للتعلم الذاتي، مما فتح الأبواب أمام ما نعرفه الآن باسم التعلم الآلي – machine learning.
وقد شهد هذا المجال العديد من الإنجازات منذ ذلك الحين، وتستطيع تطبيقات الذكاء الاصطناعي الآن إجراء تنبؤات وتحليل النصوص والصور وغير ذلك الكثير. ومع ذلك، تتطلب المهام المختلفة أنواعًا مختلفة من تطبيقات الذكاء الاصطناعي المصممة لتلبية متطلبات محددة.
سيساعدك هذا الدليل على فهم الأنواع المختلفة ضمن تطبيقات الذكاء الاصطناعي. ستتعلم أيضًا تطبيقات الذكاء الاصطناعي القائمة على الصناعة والذكاء الاصطناعي النظري للمستقبل.
ما هو الذكاء الاصطناعي؟
الذكاء الاصطناعي (AI) هو أحد مجالات علوم الكمبيوتر، والذي باستخدام مجموعة من الخوارزميات والتقنيات، يمكّن الآلات من المساعدة في المهام التي تتطلب تقليديًا رؤية بشرية. الهدف الأساسي للذكاء الاصطناعي هو زيادة القدرات البشرية، وتعزيز الإنتاجية، ومعالجة المشكلات المعقدة بشكل أكثر كفاءة من خلال تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة.
في البداية، يتم إعطاء مجموعة البيانات ذات الصلة لخوارزميات التعلم الآلي لإنشاء نموذج تطبيقات الذكاء الاصطناعي. يحدد هذا النموذج الأنماط داخل البيانات ويستخدمها لتوليد المخرجات المطلوبة.
إن قدرة تطبيقات الذكاء الاصطناعي على معالجة كميات هائلة من البيانات وإجراء الاتصالات والتنبؤات تساعد الأفراد والمؤسسات على اتخاذ قرارات أفضل. يستطيع الذكاء الاصطناعي أتمتة المهام الروتينية وتقديم رؤى تساعد في تحسين الإنتاجية.
ومع ذلك، تعمل تطبيقات الذكاء الاصطناعي بناءً على الأنماط التي يتم تمييزها من البيانات التي تم تدريبه عليها 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.
5 أنواع حديثة من تطبيقات الذكاء الاصطناعي
نستكشف بعض الأنواع الحديثة من تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي أحدثت تأثيرات كبيرة في المشهد الرقمي المعاصر.
1. الذكاء الاصطناعي الضيق (ANI)
تم تصميم تطبيقات الذكاء الاصطناعي الضيق (ANI)، أو الذكاء الاصطناعي الضعيف، للقيام بمهام محددة للغاية. على عكس نظيراتها الأكثر تقدمًا المدربة على نطاق أوسع من البيانات، تعمل ANI ضمن إطار أضيق بكثير.
يمكن رؤية مثال على ذلك في المساعدين الصوتيين مثل Apple Siri وGoogle Assistant. تتفوق هذه الأنظمة في فهم الأوامر الصوتية والاستجابة لها، لكنها لا تستطيع سوى القيام بالمهام التي تمت برمجتها من أجلها.
وعندما يتم تكليفهم بطلبات أكثر عمومية، فغالبًا ما يحتاجون إلى دعم التطبيقات الأخرى. تفتقر ANI إلى الفهم الأوسع أو القدرة على التعلم للتكيف مع المهام خارج برمجتها.
2. الذكاء الاصطناعي التوليدي – Generative AI
تعمل تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي عن طريق إنشاء بيانات جديدة مشابهة للبيانات التي تم تدريبه عليها. لقد وجد هذا النوع من الذكاء الاصطناعي تطبيقه في مختلف المجالات الإبداعية.
على سبيل المثال، يمكن لروبوتات الدردشة مثل ChatGPT من OpenAI إنشاء نص بناءً على المدخلات التي تتلقاها. تلعب تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي أيضًا دورًا في تأليف الموسيقى وإنشاء الصور، حيث يمكنه إنتاج مقطوعات أصلية من خلال التعلم من مجموعات البيانات الموجودة.
3. الذكاء الاصطناعي التفاعلي – Reactive AI
تطبيقات الذكاء الاصطناعي التفاعلي هو شكل أساسي من أشكال تطبيقات الذكاء الاصطناعي حيث تتفاعل الآلات مع المدخلات بناءً على قواعد محددة مسبقًا دون الحاجة إلى بيانات سابقة أو تنبؤات مستقبلية.
ومن الأمثلة على الآلة التفاعلية آلة Deep Blue من شركة IBM، التي هزمت أستاذ الشطرنج الكبير جاري كاسباروف من خلال تقييم النتائج المحتملة للعديد من حركات الشطرنج واختيار أفضلها ــ كل ذلك في الوقت الفعلي دون الاعتماد على البيانات التاريخية.
4. الذكاء الاصطناعي التنبؤي – Predictive AI
يعتمد الذكاء الاصطناعي التنبؤي، على عكس تطبيقات الذكاء الاصطناعي التفاعلي، على البيانات التاريخية. تكمن قوتها في تحليل كميات كبيرة من المعلومات لبناء نماذج تنبؤية لاتخاذ القرار في الوقت الفعلي.
أحد تطبيقات الذكاء الاصطناعي التنبئي الشائعة هو خوارزميات التوصية التي تستخدمها منصات مثل Netflix لاقتراح محتوى للمستخدمين بناءً على سجل المشاهدة الخاص بهم.
5. ذاكرة الذكاء الاصطناعي المحدودة – Limited memory AI
يستخدم الذكاء الاصطناعي ذو الذاكرة المحدودة البيانات الحديثة لتعزيز عملية صنع القرار. على عكس ANI، يمكن للذكاء الاصطناعي ذو الذاكرة المحدودة الاحتفاظ بالمعلومات مؤقتًا لتحسين استجاباته أو أفعاله.
أحد تطبيقات الذكاء الاصطناعي من هذا النوع السيارات ذاتية القيادة. يتكيف الذكاء الاصطناعي باستمرار مع الظروف المتغيرة على الطريق من خلال التعلم من البيانات الحديثة، مما يضمن التنقل واتخاذ القرار بشكل أكثر أمانًا.
10 مجموعات فرعية من تطبيقات الذكاء الاصطناعي
توجد العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي لمساعدة الأنظمة المختلفة على التعلم من البيانات. نحن نغطي تلك الأساسية المستخدمة اليوم.
1. التعلم الآلي – Machine learning
التعلم الآلي (ML) هو مجموعة فرعية من تطبيقات الذكاء الاصطناعي الذي يستخدم الخوارزميات الإحصائية لتحسين الأداء بناءً على البيانات. على عكس أنظمة تطبيقات الذكاء الاصطناعي التقليدية – حيث تكون التعليمات مبرمجة مسبقًا وثابتة – تقوم خوارزميات التعلم الآلي بتعديل معلماتها لتحسين الأداء بمرور الوقت، مما يمنحها المزيد من المرونة.
والفرق الرئيسي هو أن نماذج التعلم الآلي لا تتبع مجموعة ثابتة من القواعد. وبدلاً من ذلك، يقومون بالتعديل بناءً على البيانات التي يعالجونها ويقدمون مخرجات أكثر دقة عند مواجهة بيانات جديدة.
2. التعلم العميق – Deep learning
يستخدم التعلم العميق، وهو مجموعة فرعية أكثر تقدمًا من التعلم الآلي، 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.
ومن خلال هذه الشبكات ذات الطبقات، يمكن لخوارزميات التعلم العميق معالجة البيانات بطريقة هرمية، مما يتيح استخراج الميزات المعقدة بشكل متزايد في كل طبقة. يمكن أن تساعد هذه المعالجة الهرمية في التعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعرف على الكلام.
3. التعلم المعزز – Reinforcement learning
التعلم المعزز هو أحد جوانب التعلم الآلي حيث تتنقل الخوارزمية في البيئة وتتخذ قرارات لتحقيق أقصى قدر من المكافأة المحددة. تتضمن العملية قيام الخوارزمية بتجربة إجراءات مختلفة، ومراقبة المكافآت الناتجة، وتعديل استراتيجياتها للحصول على مكافآت أعلى بمرور الوقت.
أحد تطبيقات الذكاء الاصطناعي الشائعة للتعلم المعزز هو تدريب الأنظمة الآلية. على سبيل المثال، قد تتم مكافأة الروبوت عندما ينقل عنصرًا بنجاح إلى الحاوية الصحيحة. بمرور الوقت، يحدد الروبوت، مسترشدًا بخوارزمية التعلم المعزز، الإجراءات التي تزيد من المكافآت ويعدل سلوكه لتنفيذ هذه الإجراءات بشكل متكرر.
4. الشبكات العصبية – Neural networks
توفر الشبكات العصبية نهجًا متعدد الطبقات لتنظيم البيانات داخل تطبيقات الذكاء الاصطناعي. هيكلها مستوحى من الدماغ البشري، حيث أن عقدها مرتبة مثل الخلايا العصبية في الدماغ.
تنقسم هذه العقد إلى ثلاث طبقات: طبقة المدخلات للاستقبال، والطبقة المخفية للمعالجة، وطبقة المخرجات لاتخاذ القرار. تساهم أوزان كل طبقة واتصالاتها في عملية صنع القرار. يستخدم فيسبوك شبكة عصبية للتعرف على الصور لوضع علامة على الأفراد تلقائيًا في الصور.
5. رؤية الكمبيوتر – Computer vision
رؤية الكمبيوتر هي مجال ضمن تطبيقات الذكاء الاصطناعي يمكّن برامج الكمبيوتر من تفسير البيانات المرئية، مثل الصور أو مقاطع الفيديو، واستخلاص معلومات ذات معنى مما “تراه”. ورغم أنها مستوحاة من الرؤية البشرية، إلا أنها 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 لبرنامج التعرف على الوجوه مسح الوجوه على الشاشة لتحديد ما إذا كان هناك فرد معين موجود في الغرفة.
6. شبكات الخصومة التوليدية – Generative adversarial networks
شبكات الخصومة التوليدية (GANs) هي نوع من الشبكات العصبية المعروفة ببنيتها المتبارزة. تتكون هذه البنية من مولد ومميز. يقوم المولد بإنشاء صورة، بينما يقوم المُميِّز بتقييم صحتها.
من خلال عملية تكرارية، يعمل المولد والمميز ضد بعضهما البعض، مما يؤدي إلى تحسين الإخراج مع كل جولة. يقوم المولد بإنشاء صور، على سبيل المثال، أصبحت مقنعة بشكل متزايد، في حين يقوم جهاز التمييز بصقل قدرته على التمييز بين الصور الحقيقية والصور المولدة.
غالبًا ما تُستخدم شبكات GAN مع نماذج صور تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية لإنشاء محتوى مرئي.
7. التعلم تحت الإشراف – Supervised learning
التعلم الخاضع للإشراف هو عملية يقدم فيها مطور تطبيقات الذكاء الاصطناعي بيانات مصنفة إلى خوارزمية تطبيقات الذكاء الاصطناعي للمساعدة في التعلم. ويتم تصنيف البيانات بأزواج المدخلات والمخرجات مسبقًا، مما يساعد نظام تطبيقات الذكاء الاصطناعي على إجراء تنبؤات مستنيرة بشأن البيانات غير المرئية بناءً على ما تم تعلمه.
يعد هذا النهج التدريبي مفيدًا بشكل خاص للنمذجة التنبؤية وتوليد رؤى مستقبلية حيث تتوفر البيانات المصنفة مسبقًا. ومن خلال تحليل الأنماط الموجودة في البيانات المصنفة، يسمح التعلم الخاضع للإشراف للذكاء الاصطناعي بالتنبؤ بمخرجات بيانات الإدخال الجديدة بدقة.
تعد أنظمة الموافقة على الائتمان مثالاً على التعلم الخاضع للإشراف. ويتم تدريبهم على تفاصيل القروض السابقة التي تم تصنيفها جزئيًا بما إذا كان القرض قد تم سداده أم لا. ثم يطبق النموذج تدريبه على بيانات جديدة غير مسماة.
8. التعلم غير الخاضع للرقابة – Unsupervised learning
التعلم غير الخاضع للرقابة هو نوع من التدريب حيث تعمل خوارزميات تطبيقات الذكاء الاصطناعي مع بيانات غير منظمة أو غير مصنفة. على عكس التعلم الخاضع للإشراف الذي يعتمد على أزواج المدخلات والمخرجات المسماة، لا يحتوي التعلم غير الخاضع للإشراف على علامات، مما يسمح للذكاء الاصطناعي باستكشاف البيانات بحرية وتحديد الأنماط والهياكل الأساسية.
يمكن لخوارزمية تطبيقات الذكاء الاصطناعي العثور على الأنماط والتجمعات داخل البيانات التي قد لا تكون واضحة. إنها مفيدة بشكل خاص لاستكشاف البيانات للعثور على الحالات الشاذة أو تصنيف المعلومات.
يعد التعلم غير الخاضع للرقابة أداة قيمة في مجالات مثل الأمن السيبراني واكتشاف الاحتيال المالي. ومن خلال تحديد الأنماط غير العادية أو القيم المتطرفة في البيانات، يمكن لنماذج التعلم غير الخاضعة للرقابة أن تساعد في تحديد التهديدات الأمنية المحتملة أو الأنشطة الاحتيالية.
9. معالجة اللغة الطبيعية – Natural language processing
تعد معالجة اللغة الطبيعية (NLP) أحد فروع تطبيقات الذكاء الاصطناعي الذي يستخدم التعلم الآلي لتحليل النص ومعالجة اللغة البشرية. وهو يعمل عن طريق ترميز النص (تقسيمه إلى أجزاء أصغر)، ووضع علامات على الكلمات بناءً على أجزاء الكلام الخاصة بها (الاسم، الفعل، الظرف)، وتقليل الكلمات إلى شكلها الجذري. يمكن لخوارزميات البرمجة اللغوية العصبية معالجة النص وتحليله لاستخراج معلومات ذات معنى.
تستخدم العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة البرمجة اللغوية العصبية للقيام بمجموعة من المهام، مثل تحليل المشاعر، حيث تحدد المشاعر في النص على أنها إيجابية أو سلبية أو محايدة. يمكن للبرمجة اللغوية العصبية (NLP) أيضًا تحويل اللغة المنطوقة إلى نص مكتوب والمساعدة في إنشاء نص بناءً على مطالبات أو إرشادات معينة.
10. الأنظمة الخبيرة – Expert systems
الأنظمة الخبيرة هي برامج تطبيقات الذكاء الاصطناعي المصممة لحل المشكلات المعقدة عن طريق التفكير من خلال مجموعات معرفية، والتي يتم تمثيلها بشكل أساسي كقواعد “إذا-فإن”. 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 للمشكلات. واجهة المستخدم هي جزء من النظام يسمح للمستخدمين بالتفاعل مع النظام الخبير، وإدخال الاستعلامات، وتلقي الاستجابات.
تعمل هذه الأنظمة معًا لمساعدة البشر على أتمتة المهام واتخاذ قرارات أفضل، مما يسمح للأشخاص بالتوصل إلى القرارات بشكل أسرع مع الحفاظ على الدقة.
6 تطبيقات للذكاء الاصطناعي في الصناعات المختلفة
لقد شقت تطبيقات الذكاء الاصطناعي طريقها إلى معظم الصناعات. نستكشف بعض تطبيقات الذكاء الاصطناعي الشائعة في مجال الأعمال اليوم.
1. الرعاية الصحية
تدعم تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية العلاجات النظرية من خلال مساعدة الباحثين في توليد مركبات دوائية محتملة بشكل أسرع. تمكن العمليات الجراحية الروبوتية الجراحين من إجراء إجراءات معقدة بدقة أعلى. تساعد الخوارزميات التشخيصية في تحليل التصوير الطبي وتحسين الكشف المبكر ودقة التشخيص.
وتساعد تطبيقات الذكاء الاصطناعي في أنظمة إدارة المرضى أيضًا على تنظيم بيانات المرضى بكفاءة، بينما تساعد التحليلات التنبؤية الأطباء على التنبؤ بالنتائج الصحية المستقبلية للمريض.
2. عمليات الأتمتة والتصنيع
تعمل تطورات تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجال الأتمتة والتصنيع على تبسيط العمليات وتعزيز السلامة وتوفير التكاليف. من خلال الصيانة التنبؤية، يبقي الذكاء الاصطناعي الشركات على اطلاع دائم بصيانة الماكينة، مما يمنع الأعطال غير المتوقعة ويقلل وقت التوقف عن العمل. كما أنه يعمل على تحسين إدارة سلسلة التوريد ومراقبة الجودة من خلال أتمتة المهام وتحليل بيانات المخزون.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي الجديدة، مثل الأذرع الآلية الآلية المجهزة بالذكاء الاصطناعي للرؤية الحاسوبية، تتعامل مع الأعمال الخطرة، وتقلل من مخاطر العمال وتعزز الدقة.
3. الأتمتة داخل المنزل
ومن خلال التكامل مع الأجهزة الذكية، وجدت تطبيقات الذكاء الاصطناعي مكانًا لها في المنازل الذكية. يوفر المساعدون الافتراضيون مثل Amazon Alexa وGoogle Assistant وSiri التحكم في المنتجات المنزلية الذكية وأتمتة المهام الروتينية. وهي تتكامل مع أجهزة الإضاءة والأمن والتحكم في المناخ، لتشكل نظامًا بيئيًا للمنزل الذكي.
من خلال الأوامر الصوتية البسيطة أو عناصر التحكم في التطبيق، يمكن للمستخدمين إدارة الإضاءة أو ضبط منظم الحرارة أو مراقبة أجهزة الاستشعار الأمنية مثل أجهزة كشف الحركة أو تسرب المياه.
4. خدمة العملاء
لقد أدى تكامل تطبيقات الذكاء الاصطناعي، وخاصة روبوتات الدردشة، إلى إعادة تعريف خدمة العملاء للشركات. تتفاعل Chatbots مع العملاء في نقطة الاتصال الأولية، وتعالج الأسئلة الشائعة، وتستكشف المشكلات وإصلاحها. إذا لزم الأمر، تقوم روبوتات الدردشة بتصعيد المشكلات المعقدة إلى الممثلين البشريين.
كما أنهم يساعدون في رحلة الشراء من خلال تقديم توصيات حول المنتجات وبيع العناصر المماثلة.
5. البيع بالتجزئة والتجارة الإلكترونية
تقدم تطبيقات الذكاء الاصطناعي العديد من المزايا لتجارة التجزئة والتجارة الإلكترونية. يستطيع الذكاء الاصطناعي تحليل البيانات لاكتشاف تفضيلات العملاء، مما يساعد على تخصيص رحلة التسوق وتسعير المنتجات بشكل تنافسي.
ويمكنه أيضًا المساعدة في العمليات الداخلية مثل المخزون من خلال التنبؤ بالطلب المستقبلي، مما يساعد الشركات على طلب الكمية المثالية من المنتجات.
6. المالية والمصرفية
وفي مجال التمويل، تعمل تطبيقات الذكاء الاصطناعي على تعزيز عملية اتخاذ القرار وإدارة المخاطر في الوقت الفعلي. يستخدم المتداولون أدوات خوارزمية مدعومة بالذكاء الاصطناعي لتحديد اتجاهات السوق، مما يتيح عمليات تداول أسرع وأكثر استنارة. تستخدم المؤسسات المالية أيضًا تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التصنيف الائتماني لاتخاذ قرارات الإقراض الدقيقة.
بالإضافة إلى ذلك، تتفوق تطبيقات الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الاحتيال من خلال تحليل مجموعات كبيرة من البيانات لاكتشاف الحالات الشاذة.
4 تطبيقات نظرية للذكاء الاصطناعي
تعمل أبحاث تطبيقات الذكاء الاصطناعي على توسيع قدراتها. دعونا نستكشف بعض الأمثلة لما يمكن أن تبدو عليه تطبيقات الذكاء الاصطناعي في المستقبل.
1. الذكاء العام الاصطناعي – Artificial general intelligence
الذكاء الاصطناعي العام (AGI)، والذي يشار إليه أيضًا باسم الذكاء الاصطناعي القوي، هو الجهد المبذول لإنشاء آلات قادرة على أداء المهام الفكرية مثل الإنسان. على عكس تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحالية التي تتفوق في مهام محددة بشكل ضيق، يطمح الذكاء الاصطناعي العام (AGI) إلى تطوير ذكاء متعدد الأغراض يسمح بمجموعة واسعة من تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
الهدف من تطبيقات الذكاء الاصطناعي العام هو محاكاة الإدراك البشري، حتى يتمكن الذكاء الاصطناعي من الفهم والتعلم، ومن ثم تطبيق ذكائه دون أن تتم برمجته بشكل صريح.
2. نظرية عقل الذكاء الاصطناعي – Theory of mind AI
تتمحور نظرية عقل تطبيقات الذكاء الاصطناعي حول فكرة فهم الآلات ومحاكاة المشاعر البشرية والمعتقدات الفردية.
وقد حاولت مبادرات مثل مشروع صوفيا، وهو روبوت يشبه الإنسان من إنتاج شركة هانسون روبوتيكس، سد الفجوة بين البشر والذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، لا تزال تفاعلات صوفيا مقتصرة على استجابات محددة مسبقًا ممزوجة بكلمات من صنع الإنسان حول موضوعات محددة.
مشروع Kismet من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا هو جهد مبكر آخر لتعزيز التفاعلات الاجتماعية بين البشر والآلات، ولكن دون دمج العواطف أو الوعي.
3. الذكاء الاصطناعي الواعي بذاته – Self aware AI
الذكاء الاصطناعي المدرك لذاته هو مفهوم نظري يدور حول فكرة أن الآلة لديها وعيها الخاص. وهذا يتجاوز معالجة المعلومات، مما يعني أن الذكاء الاصطناعي سيكون له هوية وهدف ويتعرف على نفسه ككيان متميز.
يواجه مطورو تطبيقات الذكاء الاصطناعي أسئلة أخلاقية ووجودية حول نقل الفكر الواعي إلى آلات الذكاء الاصطناعي وما يعنيه ذلك بالنسبة للديناميكيات بين البشر والذكاء الاصطناعي.
4. الذكاء الاصطناعي الفائق – Artificial super intelligence
الذكاء الاصطناعي الفائق ASI هو مستقبل مفاهيمي حيث تتجاوز قدرات تطبيقات الذكاء الاصطناعي الذكاء البشري. يمكن للذكاء الاصطناعي الفائق من الناحية النظرية التعامل مع الوظائف المعرفية الأخرى، مثل التفاعلات الاجتماعية وحل المشكلات والإبداع.
يؤدي هذا إلى فكرة التفرد، حيث تعمل تكنولوجيا تطبيقات الذكاء الاصطناعي على تحسين نفسها بسرعة كبيرة بحيث يصبح نموها خارج نطاق السيطرة ويؤدي إلى مستقبل لا يمكن التعرف عليه للبشر.
العمل مع الذكاء الاصطناعي على نفذلي
الذكاء الاصطناعي هو مجال يتغير باستمرار، وهناك فرصة كبيرة لإحداث تأثير والبقاء في طليعة التطور التكنولوجي. مع وجود العديد من أنواع تطبيقات الذكاء الاصطناعي، يمكنك اختيار ما تريد العمل عليه.
إذا كنت شركة تتطلع إلى توظيف مهندسي الذكاء الاصطناعي، فتصفح منصة نفذلي للعثور على خبراء مستقلين في الذكاء الاصطناعي مثل مهندسي الذكاء الاصطناعي. وإذا كنت تتطلع إلى تطوير حياتك المهنية في مجال تطوير الذكاء الاصطناعي، فاطلع على وظائف الذكاء الاصطناعي على نفذلي.
بسم الله ما شاء الله شرح جميل شكرا جزيلا