ما هو الذكاء الاصطناعي وكيف يعمل؟

الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence أو AI) هو فرع من علوم الكمبيوتر يتعامل مع بناء آلات قادرة على أداء المهام التي تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا.
تتضمن هذه المهام التعلم، وحل المشكلات، والتعرف على الأنماط، وفهم اللغة الطبيعية، والاستدلال.
ويكيبيديا
يسعى الذكاء الاصطناعي إلى بناء أنظمة يمكنها التفكير والعمل مثل البشر.
تتم هذه العملية من خلال خوارزميات ونماذج رياضية معقدة تسمح للآلات بالتعلم من البيانات واتخاذ القرارات.

في جوهر #الذكاء_الاصطناعي، توجد مجموعة من الخوارزميات والشبكات العصبية.
الخوارزميات هي تعليمات تخبر الآلات بكيفية معالجة البيانات والوصول إلى نتائج معينة.
الشبكات العصبية هي نماذج مستوحاة من بنية الدماغ البشري وتسمح للآلات بالتعرف على الأنماط والتعلم.
تتكون هذه الشبكات من طبقات متعددة من العقد (الخلايا العصبية) التي تتصل ببعضها البعض وتعالج المعلومات.

أحد أهم جوانب الذكاء الاصطناعي هو التعلم الآلي (Machine Learning).
يتيح التعلم الآلي للآلات التعلم من البيانات دون الحاجة إلى برمجتها بشكل صريح.
بمعنى آخر، تقوم الآلات بفحص البيانات وتحديد الأنماط والعلاقات، وتستخدم هذه الأنماط للتنبؤ أو اتخاذ القرارات.
ينقسم التعلم الآلي إلى فئتين رئيسيتين: التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف.

يستخدم الذكاء الاصطناعي حاليًا في العديد من المجالات، بما في ذلك:

• السيارات ذاتية القيادة
• التعرف على الوجوه
• ترجمة اللغات
• الطب
• خدمة العملاء

يصاحب تطوير الذكاء الاصطناعي تحديات أيضًا، بما في ذلك القضايا الأخلاقية والمخاوف الأمنية والتأثيرات الاجتماعية والاقتصادية.

هل تعلم أن 85٪ من العملاء يتحققون من موقع الويب الخاص بشركتك قبل أي تفاعل؟
مع رساوب، قم ببناء موقع ويب للشركة يستحق ثقتك.
✅ زيادة مصداقية وثقة العملاء
✅ جذب عملاء متوقعين ذوي جودة عالية
⚡ احصل على استشارة مجانية لتصميم موقع ويب

أنواع الذكاء الاصطناعي: المناهج والتصنيفات

يمكن تقسيم الذكاء الاصطناعي إلى فئات مختلفة بناءً على القدرات والوظائف المختلفة.
أحد التصنيفات الأكثر شيوعًا هو التصنيف بناءً على مستوى الذكاء.
وبناءً على ذلك، يمكن تقسيم الذكاء الاصطناعي إلى ثلاث فئات رئيسية:

1. الذكاء الاصطناعي المحدود (Narrow AI أو Weak AI) تم تصميم هذا النوع من الذكاء الاصطناعي لأداء مهمة معينة ولا يمكنه أداء مهام أخرى.
   أمثلة على الذكاء الاصطناعي المحدود تشمل:

   • أنظمة التعرف على الوجوه
   • أنظمة ترجمة اللغات
   • أنظمة التوصية (Recommender Systems)

2. الذكاء الاصطناعي العام (General AI أو Strong AI) هذا النوع من الذكاء الاصطناعي قادر على أداء أي مهمة يمكن للإنسان القيام بها.
   لا يزال الذكاء الاصطناعي العام قيد التطوير ولم يتحقق بالكامل حتى الآن.

3. الذكاء الاصطناعي الفائق (Super AI) يتجاوز هذا النوع من الذكاء الاصطناعي الذكاء البشري وقادر على التفوق على الإنسان في جميع المجالات.
   الذكاء الاصطناعي الفائق هو مفهوم افتراضي ولا وجود له حتى الآن.

Click here to preview your posts with PRO themes ››

بالإضافة إلى التصنيف بناءً على مستوى الذكاء، يمكن أيضًا تصنيف الذكاء الاصطناعي بناءً على المناهج المختلفة.
بعض المناهج الشائعة في الذكاء الاصطناعي تشمل:

• التعلم الآلي (Machine Learning)
• التعلم العميق (Deep Learning)
• معالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing)
• الرؤية الحاسوبية (Computer Vision)
• الروبوتات (Robotics)

تستخدم كل من هذه المناهج تقنياتها وخوارزمياتها الخاصة وهي مناسبة لحل مشاكل معينة.
على سبيل المثال، يعتبر التعلم العميق فعالاً للغاية في التعرف على الأنماط في البيانات الكبيرة، بينما تُستخدم معالجة اللغة الطبيعية لفهم وإنتاج اللغة البشرية.
مقالة حول تطبيق الذكاء الاصطناعي

تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات

يتطور الذكاء الاصطناعي بسرعة وتتوسع تطبيقاته في مختلف الصناعات يومًا بعد يوم.
من بين الصناعات التي استفادت من الذكاء الاصطناعي ما يلي:

• الرعاية الصحية يُستخدم الذكاء الاصطناعي في تشخيص الأمراض وتطوير الأدوية وإدارة المستشفيات وتقديم الخدمات الطبية عن بُعد.
  على سبيل المثال، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تحليل الصور الطبية مثل التصوير بالرنين المغناطيسي والتصوير المقطعي المحوسب وتحديد علامات المرض.

• صناعة السيارات يُستخدم الذكاء الاصطناعي في تطوير السيارات ذاتية القيادة وأنظمة مساعدة السائق وتحسين عمليات الإنتاج.
  يمكن للسيارات ذاتية القيادة استخدام الذكاء الاصطناعي لفهم محيطها والقيادة دون تدخل بشري.

• المالية والمصرفية يُستخدم الذكاء الاصطناعي في الكشف عن الاحتيال وإدارة المخاطر وتقديم خدمة العملاء وتحليل الأسواق المالية.
  يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تحديد الأنماط المشبوهة في المعاملات المالية ومنع الاحتيال.

• البيع بالتجزئة يُستخدم الذكاء الاصطناعي في تحسين سلسلة التوريد وإدارة المخزون وتقديم اقتراحات مخصصة للعملاء وتحسين تجربة التسوق.
  يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تحليل سلوك شراء العملاء واقتراح المنتجات المناسبة لهم.

• التعليم يُستخدم الذكاء الاصطناعي في تقديم تعليم مخصص وتقييم أداء الطلاب وأتمتة المهام الإدارية.
  يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تحديد احتياجات التعلم لكل طالب وتقديم المحتوى التعليمي المناسب له.

هذه مجرد أمثلة قليلة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات.
مع تقدم التكنولوجيا، من المتوقع أن تصبح تطبيقات الذكاء الاصطناعي أكثر اتساعًا وتنوعًا في المستقبل.

الصناعة	تطبيق الذكاء الاصطناعي
الرعاية الصحية	تشخيص الأمراض، تطوير الأدوية
صناعة السيارات	السيارات ذاتية القيادة، أنظمة مساعدة السائق
المالية والمصرفية	الكشف عن الاحتيال، إدارة المخاطر

التعلم الآلي: القلب النابض للذكاء الاصطناعي

التعلم الآلي (Machine Learning) هو أحد أهم الفروع وأكثرها استخدامًا في الذكاء الاصطناعي.
يتيح التعلم الآلي للآلات التعلم من البيانات واتخاذ القرارات دون الحاجة إلى برمجتها بشكل صريح.
بمعنى آخر، تقوم الآلات بفحص البيانات وتحديد الأنماط والعلاقات، وتستخدم هذه الأنماط للتنبؤ أو اتخاذ القرارات.

ينقسم التعلم الآلي إلى ثلاث فئات رئيسية:

1. التعلم الخاضع للإشراف (Supervised Learning) في هذا النوع من التعلم، يتم تدريب الآلة باستخدام بيانات مُصنَّفة.
   تتضمن البيانات المصنفة مدخلات ومخرجات مرغوبة.
   من خلال فحص هذه البيانات، تتعلم الآلة العلاقة بين المدخلات والمخرجات وتستخدم هذه العلاقة للتنبؤ بمخرجات جديدة.
   على سبيل المثال، يمكن لنظام الكشف عن رسائل البريد الإلكتروني غير المرغوب فيها باستخدام التعلم الخاضع للإشراف التمييز بين رسائل البريد الإلكتروني غير المرغوب فيها ورسائل البريد الإلكتروني غير غير المرغوب فيها.

2. التعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning) في هذا النوع من التعلم، يتم تدريب الآلة باستخدام بيانات غير مُصنَّفة.
   من خلال فحص هذه البيانات، تحدد الآلة الأنماط والهياكل الخفية.
   على سبيل المثال، يمكن لنظام تجميع العملاء باستخدام التعلم غير الخاضع للإشراف تقسيم العملاء إلى مجموعات مختلفة بناءً على سلوك الشراء الخاص بهم.

3. التعلم المعزز (Reinforcement Learning) في هذا النوع من التعلم، تتعلم الآلة من خلال التفاعل مع البيئة المحيطة بها.
   من خلال اتخاذ إجراءات مختلفة وتلقي ملاحظات (مكافأة أو عقوبة)، تتعلم الآلة كيفية اتخاذ أفضل القرارات.
   على سبيل المثال، يمكن لبرنامج روبوت للألعاب باستخدام التعلم المعزز أن يتعلم كيفية لعب لعبة فيديو بأفضل طريقة.

يُستخدم التعلم الآلي في العديد من المجالات، بما في ذلك:

• التعرف على الصور
• معالجة اللغة الطبيعية
• توقع المبيعات
• الكشف عن الاحتيال
• أنظمة التوصية

هل تعلم أن موقع الويب الضعيف للشركة يضيع عليك الكثير من الفرص يوميًا؟ حل هذه المشكلة إلى الأبد من خلال تصميم موقع ويب احترافي للشركة بواسطة رساوب!
✅ إنشاء صورة قوية وموثوقة لعلامتك التجارية
✅ جذب عملاء جدد مستهدفين وزيادة المبيعات
⚡ [احصل على استشارة مجانية لتصميم موقع ويب]

معالجة اللغة الطبيعية: جسر بين الإنسان والآلة

معالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing أو NLP) هي فرع من الذكاء الاصطناعي الذي يمكّن الآلات من فهم وإنتاج اللغة البشرية.
تستخدم معالجة اللغة الطبيعية تقنيات وخوارزميات مختلفة لتحليل وتفسير وإنتاج اللغة البشرية.

تُستخدم معالجة اللغة الطبيعية في العديد من المجالات، بما في ذلك:

• ترجمة اللغات
• التعرف على الكلام
• تحليل المشاعر
• تلخيص النص
• برامج الدردشة الآلية

أحد أهم تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية هو ترجمة اللغات.
يمكن لأنظمة ترجمة اللغات باستخدام معالجة اللغة الطبيعية ترجمة النص من لغة إلى أخرى.
لقد حققت هذه الأنظمة تقدمًا ملحوظًا في السنوات الأخيرة ويمكنها الآن تقديم ترجمات دقيقة نسبيًا.

التعرف على الكلام هو تطبيق مهم آخر لمعالجة اللغة الطبيعية.
يمكن لأنظمة التعرف على الكلام باستخدام معالجة اللغة الطبيعية تحويل كلام الإنسان إلى نص.
تُستخدم هذه الأنظمة في العديد من التطبيقات مثل المساعدات الصوتية وبرامج الإملاء وأنظمة الرد التلقائي على المكالمات.

تحليل المشاعر هو تطبيق آخر مثير للاهتمام لمعالجة اللغة الطبيعية.
يمكن لأنظمة تحليل المشاعر باستخدام معالجة اللغة الطبيعية اكتشاف المشاعر الموجودة في النص.
تُستخدم هذه الأنظمة في مجالات مختلفة مثل التسويق والاستطلاعات وخدمة العملاء.

الرؤية الحاسوبية: عيون الذكاء الاصطناعي

الرؤية الحاسوبية (Computer Vision) هي فرع من الذكاء الاصطناعي الذي يمكّن الآلات من فهم وتفسير الصور ومقاطع الفيديو.
تستخدم الرؤية الحاسوبية تقنيات وخوارزميات مختلفة لتحليل وتحديد وتصنيف الصور ومقاطع الفيديو.

تُستخدم الرؤية الحاسوبية في العديد من المجالات، بما في ذلك:

• التعرف على الوجوه
• التعرف على الكائنات
• السيارات ذاتية القيادة
• التصوير الطبي
• فحص الجودة

أحد أهم تطبيقات الرؤية الحاسوبية هو التعرف على الوجوه.
يمكن لأنظمة التعرف على الوجوه باستخدام الرؤية الحاسوبية التعرف على وجوه الأشخاص في الصور ومقاطع الفيديو.
تُستخدم هذه الأنظمة في مجالات مختلفة مثل الأمن والتحكم في الوصول والتسويق.

التعرف على الكائنات هو تطبيق مهم آخر للرؤية الحاسوبية.
يمكن لأنظمة التعرف على الكائنات باستخدام الرؤية الحاسوبية التعرف على كائنات مختلفة في الصور ومقاطع الفيديو.
تُستخدم هذه الأنظمة في مجالات مختلفة مثل السيارات ذاتية القيادة والروبوتات وفحص الجودة.

السيارات ذاتية القيادة هي أحد التطبيقات المتقدمة للرؤية الحاسوبية.
يمكن للسيارات ذاتية القيادة باستخدام الرؤية الحاسوبية فهم محيطها والقيادة دون تدخل بشري.
تستخدم هذه السيارات كاميرات وأجهزة استشعار مختلفة لجمع المعلومات ثم تستخدم الرؤية الحاسوبية لتحليل هذه المعلومات واتخاذ القرارات.

مستقبل الذكاء الاصطناعي: الفرص والتحديات

يتقدم الذكاء الاصطناعي بسرعة ومن المتوقع أن يلعب دورًا أكثر أهمية في حياتنا في المستقبل.
ومع ذلك، يصاحب تطوير الذكاء الاصطناعي تحديات أيضًا يجب معالجتها.

تشمل بعض فرص الذكاء الاصطناعي ما يلي:

• تحسين الإنتاجية
• خفض التكاليف
• تقديم خدمات أفضل
• حل المشكلات المعقدة
• خلق فرص عمل جديدة

يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في تحسين الإنتاجية في مختلف الصناعات.
يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي أداء المهام المتكررة والمملة تلقائيًا والسماح للبشر بالتركيز على المهام الأكثر إبداعًا واستراتيجية.
يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي أيضًا في خفض التكاليف.
يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تقليل الأخطاء البشرية وتحسين العمليات.
يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في تقديم خدمات أفضل للعملاء.
يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي الرد على العملاء على مدار 24 ساعة طوال أيام الأسبوع وحل مشاكلهم.
يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في حل المشكلات المعقدة.
يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تحليل البيانات الكبيرة وتحديد الأنماط التي لا يمكن للبشر تحديدها.
يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في خلق فرص عمل جديدة.
يتطلب تطوير الذكاء الاصطناعي متخصصين يمكنهم تصميم وتطوير وصيانة أنظمة الذكاء الاصطناعي.

تشمل بعض تحديات الذكاء الاصطناعي ما يلي:

• القضايا الأخلاقية
• المخاوف الأمنية
• التأثيرات الاجتماعية والاقتصادية

فرص الذكاء الاصطناعي	الوصف
تحسين الإنتاجية	أتمتة المهام المتكررة
خفض التكاليف	تحسين العمليات، تقليل الأخطاء
تقديم خدمات أفضل	الرد على مدار 24 ساعة طوال أيام الأسبوع، حل المشكلات بشكل أسرع

القضايا الأخلاقية هي أحد أهم تحديات الذكاء الاصطناعي.
يجب تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي بطريقة تحترم العدالة والشفافية والمساءلة.
تعد المخاوف الأمنية أيضًا من التحديات الأخرى التي تواجه الذكاء الاصطناعي.
يجب حماية أنظمة الذكاء الاصطناعي من الهجمات الإلكترونية ومنع إساءة استخدامها.
يجب أيضًا معالجة التأثيرات الاجتماعية والاقتصادية للذكاء الاصطناعي.
يمكن أن يؤدي تطوير الذكاء الاصطناعي إلى فقدان الوظائف وزيادة أوجه عدم المساواة الاجتماعية.

دور الإنسان في عصر الذكاء الاصطناعي

مع تقدم الذكاء الاصطناعي، يتغير دور الإنسان في بيئة العمل والمجتمع ككل.
في الماضي، كانت العديد من المهام يقوم بها البشر، ولكن الآن يتم تنفيذ العديد من هذه المهام بواسطة الآلات وأنظمة الذكاء الاصطناعي.
أدت هذه التغييرات إلى ظهور مخاوف بشأن فقدان الوظائف وانخفاض أهمية دور الإنسان في المجتمع.

ومع ذلك، يجب ملاحظة أن الذكاء الاصطناعي لا يمكنه استبدال جميع جوانب الذكاء البشري.
يعمل الذكاء الاصطناعي بشكل جيد للغاية في أداء المهام المتكررة والحسابية، ولكن في مجالات مثل الإبداع والتعاطف والتفكير النقدي، لا يزال البشر متفوقين.
لذلك، بدلاً من النظر إلى الذكاء الاصطناعي على أنه تهديد، يجب أن ننظر إليه على أنه أداة قوية يمكن أن تساعدنا في أداء المهام بشكل أفضل وأكثر كفاءة.

في عصر الذكاء الاصطناعي، يجب على البشر التركيز على تطوير المهارات التي لا يستطيع الذكاء الاصطناعي القيام بها.
تشمل هذه المهارات ما يلي:

• الإبداع
• التفكير النقدي
• حل المشكلات
• التعاطف
• مهارات الاتصال
• القيادة

من خلال تطوير هذه المهارات، يمكن للبشر العمل جنبًا إلى جنب مع الذكاء الاصطناعي بشكل فعال ولعب دور مهم في المجتمع.
بالإضافة إلى ذلك، يجب على البشر أن يكونوا في حالة تعلم مستمر والتعرف على التقنيات الجديدة حتى يتمكنوا من الاستفادة من الفرص التي يخلقها الذكاء الاصطناعي.

هل تعلم أن 94٪ من الانطباعات الأولى للمستخدمين عن الأعمال التجارية تتعلق بتصميم موقع الويب الخاص بها؟ مع تصميم موقع ويب احترافي للشركة من **رساوب**، حوّل هذا الانطباع الأول إلى فرصة للنمو.

✅ جذب المزيد من العملاء وزيادة المبيعات
✅ بناء المصداقية والثقة في نظر الجمهور

⚡ احصل على استشارة مجانية لتصميم موقع ويب!

كيف نتعلم الذكاء الاصطناعي؟

إذا كنت مهتمًا بتعلم الذكاء الاصطناعي، فهناك العديد من الموارد للبدء بها.
يمكنك استخدام الدورات التدريبية عبر الإنترنت والكتب والمقالات والمشاريع العملية لتعلم مفاهيم وتقنيات الذكاء الاصطناعي.

بعض المصادر الشائعة عبر الإنترنت لتعلم الذكاء الاصطناعي تشمل:

• Coursera
• edX
• Udacity
• Khan Academy
• YouTube

تقدم هذه المصادر دورات تدريبية مختلفة في مجال الذكاء الاصطناعي يمكنك الاختيار من بينها بناءً على مستوى معرفتك واهتمامك.

بالإضافة إلى الدورات التدريبية عبر الإنترنت، هناك العديد من الكتب في مجال الذكاء الاصطناعي التي يمكنك استخدامها لتعلم مفاهيم وتقنيات الذكاء الاصطناعي.
بعض الكتب الشائعة في هذا المجال تشمل:

• “Artificial Intelligence A Modern Approach” by Stuart Russell and Peter Norvig
• “Deep Learning” by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville
• “Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow” by Aurélien Géron

يمكنك أيضًا الاطلاع على آخر التطورات في هذا المجال من خلال قراءة المقالات العلمية وحضور مؤتمرات الذكاء الاصطناعي.

إحدى أفضل الطرق لتعلم الذكاء الاصطناعي هي القيام بمشاريع عملية.
من خلال القيام بمشاريع عملية، يمكنك تجربة مفاهيم وتقنيات الذكاء الاصطناعي عمليًا وتقوية مهاراتك.
يمكنك استخدام البيانات المتوفرة على الإنترنت للقيام بمشاريع عملية.

تأثير الذكاء الاصطناعي على المستقبل

يمارس الذكاء الاصطناعي حاليًا تأثيرًا كبيرًا على حياتنا ومن المتوقع أن تصبح هذه التأثيرات أكثر اتساعًا وعمقًا في المستقبل.
يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في تحسين جودة الحياة وزيادة الإنتاجية وحل المشكلات المعقدة.
ومع ذلك، يصاحب تطوير الذكاء الاصطناعي تحديات أيضًا يجب معالجتها.

أحد أهم تأثيرات الذكاء الاصطناعي هو أتمتة المهام.
يمكن أن يؤدي الذكاء الاصطناعي العديد من المهام المتكررة والمملة تلقائيًا والسماح للبشر بالتركيز على المهام الأكثر إبداعًا واستراتيجية.
يمكن أن يؤدي ذلك إلى زيادة الإنتاجية وخفض التكاليف.

يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي أيضًا في تقديم خدمات أفضل للعملاء.
يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي الرد على العملاء على مدار 24 ساعة طوال أيام الأسبوع وحل مشاكلهم.
يمكن أن يؤدي ذلك إلى زيادة رضا العملاء وتحسين العلاقات معهم.

يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في حل المشكلات المعقدة.
يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تحليل البيانات الكبيرة وتحديد الأنماط التي لا يمكن للبشر تحديدها.
يمكن أن يؤدي ذلك إلى اكتشاف حلول جديدة للمشاكل المعقدة.

ومع ذلك، يصاحب تطوير الذكاء الاصطناعي تحديات أيضًا.
تعتبر القضايا الأخلاقية من أهم التحديات.
يجب تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي بطريقة تحترم العدالة والشفافية والمساءلة.
تعد المخاوف الأمنية أيضًا من التحديات الأخرى التي تواجه الذكاء الاصطناعي.
يجب حماية أنظمة الذكاء الاصطناعي من الهجمات الإلكترونية ومنع إساءة استخدامها.
يجب أيضًا معالجة التأثيرات الاجتماعية والاقتصادية للذكاء الاصطناعي.

أسئلة متداولة

السؤال	الإجابة
1. ما هو الذكاء الاصطناعي (AI)؟	هو فرع من علوم الحاسوب يهدف إلى إنشاء آلات قادرة على محاكاة الذكاء البشري وأداء مهام تتطلب تفكيرًا بشريًا، مثل التعلم وحل المشكلات واتخاذ القرارات.
2. ما هي أنواع الذكاء الاصطناعي الرئيسية؟	يمكن تصنيفها إلى ذكاء اصطناعي ضعيف (Narrow AI) يركز على مهمة محددة، وذكاء اصطناعي عام (General AI) يمتلك قدرات بشرية شاملة، وذكاء اصطناعي فائق (Super AI) يتجاوز الذكاء البشري.
3. اذكر بعض تطبيقات الذكاء الاصطناعي الشائعة في حياتنا اليومية.	تشمل المساعدات الصوتية (مثل سيري وأليكسا)، أنظمة التوصية (مثل نتفليكس وأمازون)، السيارات ذاتية القيادة، أنظمة التعرف على الوجه، وفلاتر البريد العشوائي.
4. ما الفرق بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (Machine Learning)؟	الذكاء الاصطناعي هو المفهوم الأوسع لإنشاء آلات ذكية، بينما التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي تركز على تمكين الأنظمة من التعلم من البيانات دون برمجة صريحة.