ما هو الذكاء الاصطناعي؟ التعريف والتاريخ والمفاهيم الأساسية

#الذكاء_الاصطناعي (Artificial Intelligence أو AI) باختصار، هو فرع من فروع علوم الكمبيوتر الذي يتعامل مع بناء الآلات والأنظمة القادرة على أداء المهام التي تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا.
تشمل هذه المهام التعلم وحل المشكلات واتخاذ القرارات وفهم اللغة الطبيعية والتعرف على الأنماط.
يعود تاريخ الذكاء الاصطناعي إلى الخمسينيات من القرن الماضي، عندما بدأ العلماء والباحثون في استكشاف إمكانية بناء آلات ذكية.
منذ ذلك الحين، حقق الذكاء الاصطناعي تقدمًا ملحوظًا ويستخدم اليوم في العديد من المجالات بما في ذلك الطب والهندسة والاقتصاد والترفيه.

تشمل المفاهيم الأساسية #للذكاء_الاصطناعي التعلم الآلي (Machine Learning) والتعلم العميق (Deep Learning) والشبكات العصبية (Neural Networks) ومعالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing).
يتيح التعلم الآلي للآلات التعلم من البيانات دون برمجة صريحة.
التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي تستخدم شبكات عصبية عميقة لتحليل البيانات.
الشبكات العصبية هي نماذج حسابية مستوحاة من بنية الدماغ البشري.
تمكن معالجة اللغة الطبيعية الآلات من فهم وإنتاج اللغة البشرية.

لمزيد من المعلومات حول الذكاء الاصطناعي، يمكنك زيارة صفحة ويكيبيديا.

هل يعرض موقع الويب الحالي الخاص بك هوية علامتك التجارية بالطريقة التي ينبغي أن تكون؟ أم أنه يصد العملاء المحتملين؟
رساوب، مع سنوات من الخبرة في تصميم مواقع الشركات الاحترافية، هو الحل الشامل لك.
✅ موقع ويب عصري وجميل يتناسب مع هوية علامتك التجارية
✅ زيادة كبيرة في جذب العملاء المحتملين والعملاء الجدد
⚡ اتصل بـ رساوب الآن للحصول على استشارة مجانية لتصميم موقع الشركة!

أنواع الذكاء الاصطناعي والمناهج والتطبيقات

يمكن تقسيم الذكاء الاصطناعي إلى أنواع مختلفة بناءً على القدرات والتطبيقات.
أحد التصنيفات الأكثر شيوعًا هو تقسيم الذكاء الاصطناعي إلى نوعين عامين: الذكاء الاصطناعي الضيق (Narrow AI) والذكاء الاصطناعي العام (General AI).
تم تصميم الذكاء الاصطناعي الضيق لأداء مهام محددة ويعمل بشكل جيد للغاية في تلك المهام.
على سبيل المثال، أنظمة التعرف على الوجوه، والمساعدات الصوتية مثل Siri و Alexa، وأنظمة اقتراح المنتجات كلها أمثلة على الذكاء الاصطناعي الضيق.
الذكاء الاصطناعي العام هو نوع من الذكاء الاصطناعي قادر على أداء أي مهمة يمكن للإنسان القيام بها.
لا يزال الذكاء الاصطناعي العام في المراحل الأولى من التطوير وغير متاح على نطاق واسع.

Click here to preview your posts with PRO themes ››

بالإضافة إلى ذلك، يمكن أيضًا تصنيف الذكاء الاصطناعي بناءً على المناهج المستخدمة لتطويره.
تشمل بعض المناهج الشائعة ما يلي: التعلم الخاضع للإشراف (Supervised Learning) والتعلم غير الخاضع للإشراف (Unsupervised Learning) والتعلم المعزز (Reinforcement Learning) والشبكات العصبية العميقة.
لكل من هذه المناهج مزايا وعيوب خاصة بها وهي مناسبة لحل المشكلات المختلفة.
يستخدم #الذكاء_الاصطناعي حاليًا في صناعات مختلفة بما في ذلك الرعاية الصحية وصناعة السيارات والمالية والتجزئة والتصنيع.

التعلم الآلي هو القلب النابض للذكاء الاصطناعي

التعلم الآلي (Machine Learning) هو أحد أهم الفروع الفرعية للذكاء الاصطناعي الذي يمكّن الآلات من التعلم من البيانات وتحسين أدائها دون برمجة صريحة.
في الواقع، بدلاً من إعطاء الآلة تعليمات حول كيفية أداء مهمة معينة، يتم إعطاؤها بيانات ويُطلب منها اكتشاف الأنماط والعلاقات الموجودة في البيانات.
يمكن بعد ذلك استخدام هذه الأنماط والعلاقات للتنبؤ واتخاذ القرارات وحل المشكلات.

هناك أنواع مختلفة من خوارزميات التعلم الآلي، بما في ذلك: الانحدار (Regression) والتصنيف (Classification) والتجميع (Clustering) وتقليل الأبعاد (Dimensionality Reduction).
كل من هذه الخوارزميات مناسبة لحل المشكلات المختلفة.
على سبيل المثال، يتم استخدام خوارزمية الانحدار للتنبؤ بالقيم المستمرة مثل أسعار المساكن أو مبيعات المنتجات.
تُستخدم خوارزمية التصنيف لتصنيف البيانات إلى مجموعات مختلفة مثل اكتشاف رسائل البريد الإلكتروني غير المرغوب فيها أو تشخيص الأمراض.

فيما يلي جدول يلخص أنواع خوارزميات التعلم الآلي:

التعلم العميق ثورة في الذكاء الاصطناعي

التعلم العميق (Deep Learning) هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي تستخدم شبكات عصبية عميقة لتحليل البيانات.
الشبكات العصبية العميقة هي نماذج حسابية مستوحاة من بنية الدماغ البشري وتتكون من طبقات متعددة من العقد المترابطة.
يمكن لكل طبقة من الشبكة العصبية استخراج أنماط وخصائص مختلفة في البيانات.
نظرًا لقدرة التعلم العميق على استخراج الميزات المعقدة من البيانات، فقد أثبت هذا الأسلوب أداءً جيدًا للغاية في العديد من المجالات بما في ذلك التعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الكلام.

إحدى أهم مزايا التعلم العميق هي أنه يمكنه استخراج الميزات المهمة من البيانات تلقائيًا.
في طرق التعلم الآلي التقليدية، كان على المهندسين استخراج الميزات المطلوبة من البيانات يدويًا، وكانت هذه العملية تستغرق وقتًا طويلاً وصعبة.
باستخدام التعلم العميق، تتم هذه العملية تلقائيًا، مما يوفر الوقت والتكلفة.
يستخدم التعلم العميق على نطاق واسع في العديد من تطبيقات #الذكاء_الاصطناعي.

هل لديك موقع متجر ولكن مبيعاتك ليست كما تتوقع؟ رساوب بتصميم مواقع المتاجر الاحترافية، يحل مشكلتك إلى الأبد!
✅ زيادة كبيرة في معدل التحويل والمبيعات
✅ تجربة مستخدم لا مثيل لها لعملائك
⚡ انقر للحصول على استشارة مجانية مع رساوب!

معالجة اللغة الطبيعية جسر التواصل بين الإنسان والآلة

معالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing أو NLP) هي فرع من فروع الذكاء الاصطناعي الذي يمكّن الآلات من فهم وإنتاج اللغة البشرية.
تشتمل معالجة اللغة الطبيعية على مجموعة واسعة من المهام بما في ذلك تحليل النصوص والترجمة الآلية وتلخيص النصوص والإجابة على الأسئلة.
تستخدم معالجة اللغة الطبيعية في العديد من المجالات بما في ذلك البحث على الإنترنت وخدمة العملاء وإنتاج المحتوى.
فهو يمكّن أجهزة الكمبيوتر من فهم النصوص واستخراج المعلومات المطلوبة منها.
تعمل معالجة اللغة الطبيعية على تحسين تجربة المستخدم وتزيد من كفاءة العديد من الأنظمة.

تشمل بعض التطبيقات الشائعة لمعالجة اللغة الطبيعية ما يلي: الترجمة الآلية (Machine Translation) والمساعدات الصوتية (Voice Assistants) وتحليل المشاعر (Sentiment Analysis) واكتشاف البريد العشوائي (Spam Detection).
تمكن الترجمة الآلية الآلات من ترجمة النصوص من لغة إلى أخرى.
تستخدم المساعدات الصوتية مثل Siri و Alexa معالجة اللغة الطبيعية لفهم الأوامر الصوتية للمستخدمين.
تمكن تحلي