خوارزميات الذكاء الاصطناعي (فهم 4 انواع من الخورميات حديثة)

هل تبحث عن خوارزميات الذكاء الاصطناعي ؟ ليس هناك شك في حقيقة أن التكنولوجيا جعلت حياتنا أفضل ابتداء من رسائل البريد الإلكتروني إلى الاعتماد على خرائط غوغل، ومن ثم الانتقال إلى الخدمات المصرفية عبر هاتفك المحمول إلى منع الاحتيال احتل الذكاء الاصطناعي جميع هذه الأماكن.

ولحد الآن يزداد تطور الذكاء الاصطناعي يوم بعد يوم ليكون له تأثير كبير، وفي ظل وجود كميات كبيرة من data التي يمكن إنشاؤها بواسطة التطبيقات يمكن لأنظمة التعلم الآلي تنفيذ المهام الذكية والإرشادات عبر خوارزميات algorithms تستخدم لغات برمجية.

بفضل التقدم في الخوارزميات يمكننا التعامل مع بيانات ضخمة. في مقال اليوم ستفهم خوارزميات الذكاء الاصطناعي المختلفة وكيف يمكن استخدامها لحل مشاكل العالم الحقيقي.

فيما يلي أفضل خوارزميات الذكاء الاصطناعي:

خوارزميات الذكاء الاصطناعي (فهم 4 انواع من الخورميات حديثة)
خوارزميات الذكاء الاصطناعي


ما هي الخوارزميات في الذكاء الاصطناعي ؟


تزداد شعبية خوارزميات الذكاء الاصطناعي مع مرور السنوات حيث يؤدي استخدامها إلى تطوير الصناعات على رأسها التسويق والألعاب وحتى الطب.

مجال الذكاء الاصطناعي هو مصطلح يُشير إلى التقنيات وأنظمة الحاسوب والتى تهدف إلى تمكين الأجهزة الذكية من محاكاة الذكاء البشري و حل المشكلات المعقدة.

يهدف الذكاء الاصطناعي إلى تمكين الأنظمة الحاسوبية من تنفيذ مهام تتطلب تفكيرًا ذكيًا و تتعلم من الخبرة.

فما المقصود بمفهوم "خوارزميات" بالتحديد ؟

قبل الإجابة عن سؤالك، هل سبق لك أنّ توقفت لتتساءل، كيف يفهم هاتفك الوقت الذي تغادر فيه للعمل أو الطريقة التي يعرف بها صندوق بريدك الإلكتروني تصفية بعض الرسائل كرسائل غير مرغوب فيها ؟

هذه كلها أمثلة على خوارزميات الذكاء الاصطناعي الحديثة وهي مصممة لجعل حياتنا أسهل. نفس المفهوم يمتد إلى البرامج وأجهزة الوسائط والعديد من العوامل التي نواجهها في مختلف جوانب حياتنا اليومية. 

حتى إشارة المرور التي تتوقف عندها في طريقك إلى العمل من المحتمل أن تستخدم شكلاً متنوعا من خوارزميات الذكاء الاصطناعي.

في أبسط تعريف لها، الخوارزميات هي مجموعات من التعليمات أو الخطوات المنطقية أو الرياضية التي تساعد جهاز الكمبيوتر على إكمال العملية الحسابية.

لكن أجهزة الكمبيوتر لا يمكنها اتخاذ القرارات بنفسها بل تكمن قدراتها على اتخاذ قرار بذكائها الخاص وهو الذكاء الاصطناعي.

الآن السؤال، كيف يمكن القيام بذلك ؟

هنا تأتي الخوارزميات الذكاء الاصطناعي. هذه الخوارزميات الخاصة قادرة على التوصل لعملية لاتخاذ القرارات، ويتم تطبيقها في مجموعة مختلفة من المجالات مثل: الروبوتات وتحليلات الأعمال والزراعة والرعاية الصحية وما إلى ذلك.

توجد العديد من الخوارزميات عن الذكاء الاصطناعي artificial intelligence يمكن تصنيفها كالآتي:

1. خوارزميات التصنيف


من أفضل خوارزميات الذكاء الاصطناعي خوارزميات التصنيف حيث يعرف بأنه عملية تعرف الكمبيوتر على الأشياء والأفكار وفهمها وتجميعها في فئات محددة مسبقاً بمساعدة مجموعات بيانات تدريب المصنفة.

يستفيد التصنيف في برامج التعلم الآلة من الخوارزميات الذكاء الاصطناعي لتصنيف مجموعات من البيانات المستقبلية.

تستخدم خوارزميات التصنيف بيانات التدريب على الإدخال لغرض التنبؤ باحتمال أن البيانات التالية ستقع في إحدى الفئات المحددة مسبقاً.

ومن بين الأمثلة الواردة تصفية رسائل البريد الإلكتروني إلى "بريد عشوائي" أو "غير بريد عشوائي" كما يستخدمه كبار مزودي خدمة البريد الإلكتروني ، ومن أبرز أنواع خوارزميات التصنيف:

أ. الآلات المتجهات الداعمة - Support Vector Machines


تعد هذه واحدة من خوارزميات الذكاء الاصطناعي التي تمت مناقشتها على نطاق واسع بين علماء بيانات، لأنها توفر مهارات تصنيف بيانات قوية للغاية.

فهي خوارزمية تعلم آلي الخاضع للإشراف قوية وفعالة في المساحات عالية الأبعاد، حيث تحل مشاكل التصنيف من خلال الاعتماد على تقنية تسمى طريقة كيرنيل (Kernel).

تعمل خوارزمية الذكاء الاصطناعي SVM على تحويل data الغير خطية إلى خطية كما يمكن استخدامها بشكل شائع في تحديات التصنيف والانحذار.

خوارزميات SVM يمكنها العمل بطريقة جيدة نسبياً عندما يكون هناك هامش واضح للفصل بين الفئات.

ب. خوارزميات تصنيف بايز ساذج


يُعد بايز ساذج من تقنيات تصنيف التعلم الآلي الخاضع للإشراف بناء على نظرية Baye. بحيث تستند على إعطاء افتراضاً للاستقلال بين المتنبئين بمعنى أنه يفترض في حالة وجود أزيد من ميزة معينة في فئة فإنه لا توجد علاقة مع أي ميزة أخرى.

هذه الخوارزمية تعمل بسرعة كبيرة يمكن استخدامها لحل مشكلات التنبؤ متعددة الفئات، وعادة ما يكون من السهل إنشاؤه وغالباً ما يكون مفيداً لمجموعات بيانات الكبيرة.

ج. أشجار القرار


خوارزميات أشجار القرار هي بنية شجرة تشبه المخطط الانسيابي تعتبر أيضا أحد افضل خوارزميات الذكاء الاصطناعي والتي تتكون من عقدة داخلية وفرع وعقدة ورقة حيث تشير العقدة الداخلية إلى الميزة.

ويمثل الفرع قاعدة قرار وتمثل جميع العقد الورقية النتيجة، وتعرف العقدة العلوية باسم عقدة الجذر. تمثل أشجار القرار طرق متنوعة لتصنيف البيانات في مجموعات تشترك في خصائص أو ميزات مشتركة.

د. خوارزميات الانحدار اللوجستي


إنها خوارزمية من خوارزميات تصنيف الذكاء الاصطناعي أساسية للغاية ولكنها مهمة في التعلم الالي تستخدم متغير مستقل واحد أو أكثر لتحديد النتيجة، كما يمكنك استخدامه للتنبؤ بالنتائج الثنائية لمجموعة بيانات معينة من المتغيرات المستقلة، وبالتالي تكون القيم التي تنحصل عليها ضمن (0 و 1).

حيث يحاول إيجاد أفضل علاقة مناسبة بين المتغير التابع و كثير من المتغيرات المستقلة.

2. خوارزميات الانحدار


تندرج خوارزميات regression algorithms تحت نوع التعلم الآلي الخاضع للإشراف وهي نمذجة تنبؤية تحلل العلاقة بين المتغير المستهدف أو التابع والمتغير المستقل.

يمكن استخدام الأنواع المختلفة من تقنيات تحليل انحدار عندما تظهر المتغيرات المستهدفة والمستقلة علاقة خطية أو غير خطية بين بعضها البعض ويحتوي المتغير الهدف على قيم مستمرة.

وتساعد خوارزميات الإنحدار في التنبؤ بالمتغيرات المستمرة مثل: أسعار المنازل واتجاهات السوق وأنماط الطقس وأسعار النفط والغاز ومن الأمثلة الشائعة عنها:

أ. الانحدار الخطي


خوارزميات Linear regression  الخطي هو من بين الأنواع الإنحدار الأساسية في الذكاء الاصطناعي حيث يتكون من متغير متنبئ ومتغير تابع مرتبط خطيا ببعضهما البعض. وفي حالة اشتمال data على متغيرات مستقلة فإنه يسمى نماذج الإنحدار الخطي المتعدد.

ب. خوارزميات انحدار لاسو


انحدار لاسو من بين خوارزميات AI وهو هو تقنية انحدار تستخدم لتوقع نتائج عالية الدقة وتعتمد على اختيار الميزات وتنظيمها في وقت واحد من خلال تقليص معاملات الميزات الأقل أهمية نحو الصفر، كما يساعد على منع الإفراط في التجهيز وتحسين أداء تعميم النموذج على أي بيانات غير مرئية.

ج. الإنحدار متعدد المتغيرات


هي خوارزمية من أهم خوارزميات التعلم الآلي يمكن استخدامها لتحليل العلاقة ما بين المتغيرات المستقلة المتعددة (الميزات) والمتغير التابع (الهدف) بطريقة خطية.

وتستخدم في مختلف الصناعات مثل: التمويل والاقتصاد والعلوم الاجتماعية والتسويق وغيرها من المجالات حيث تحتاج العلاقات بين المتغيرات المتعددة إلى نمذجة وتحليل.


3. خوارزميات التجميع


خوارزميات التجميع تقوم باستخدام الذكاء الاصطناعي وتندرج ضمن فئة التعلم الآلي غير الخاضع للإشراف تستخدم لتجميع نقاط البيانات المتشابهة معاً بناء على خصائصها أو أنماطها.

تهدف هذه الخوارزميات algorithms إلى اكتشاف الهياكل أو العلاقات المخفية في البيانات دون الحاجة إلى تسميات محددة مسبقاً أو متغيرات مستهدفة.

الهدف من خوارزميات التجميع هو تقسيم البيانات إلى مجموعات حيث تكون نقاطها داخل نفس المجموعة متشابهة مع بعضها البعض مقارنة بتلك الموجودة في المجموعات الأخرى، وتستخدم في مجالات مثل: المجال الطبي وعلم الأحياء.

4. خوارزميات في الذكاء الاصطناعي - خوارزميات رانك براين


خوارزميات البحث في الذكاء الاصطناعي RankBrain قائمة على التعلم الآلي طورتها شركة google وتم تأكيد استخدامها في 26 أكتوبر 2015 للمساعدة في تحسين ملاءمة نتائج البحث.

وتستخدم الذكاء الاصطناعي artificial intelligence و معالجة NLP لفهم المعنى الكامن وراء محتوى الويب بطريقة أفضل.

تستخدم خوارزمية RankBrain تقنيات machine learning لتحليل كميات هائلة من data وتعلم الأنماط. كما تساعد هذه الخوارزميات على فهم طلبات بحث المستخدم بطريقة أفضل وتقديم نتائج ذات صلة حتى بالنسبة لطلبات البحث المعقدة والغامضة.

لا تقدم جوجل إرشادات صريحة حول كيفية التحسين الخوارزميات RankBrain على وجه التحديد. ومع ذلك يظل إنشاء محتوى عالي الجودة وملائم و يركز على المستخدم هو أفضل نهج لتحسين رؤية البحث وترتيبه.

أصبحت قوقل تعتبر رائدة في الخوارزميات الذكاء الاصطناعي فقد كشفت الشركة الأمريكية للتكنولوجيا وخدمات الإنترنت في مؤتمرات مطوري تطبيقات نظام التشغيل أندرويد عن خوارزميات الذكاء الاصطناعي جديدة لديها القدرة على فهم دعابة المستخدمين ولكن لم ينتبه إليها الكثيرين.

كما أعلنت أيضا عن إطلاق أحدث برنامج الذكاء الاصطناعي بارد المنافس لمنتوج openai شات جي بي تي في 50 بلد منها دول الاتحاد الأوروبي وبحوالي 40 لغة وفُسّر تأخر إطلاقه بأنه إجراء احترازي من أجل مأن تواجه رغبة بروكسل لتطوير و تنظيم لخوارزميات الذكاء الاصطناعي.


أفضل خوارزميات البحث في الذكاء الاصطناعي


خوارزميات البحث في الذكاء الاصطناعي هي مجموعة من الطرق التي تستخدمها الآلات لإيجاد حلول للمشكلات المعقدة بحيث تستطيع الآلة اختيار الخيار الأفضل من بين مجموعة من الخيارات الممكنة وتعتمد على معلومات مسبقة عن المشكلة أو على تقييم النتائج المحتملة.

ومن أنواع خوارزميات البحث في الذكاء الاصطناعي:

1. البحث العشوائي هو طريقة تجريبية تقوم بتوليد حلول عشوائية وتختبرها حتى تجد الحل الأمثل أو القريب منه.

2. خوارزميات البحث المستنيرة هي طريقة تستخدم معايير أو قواعد لتوجيه عملية البحث نحو الحل الأمثل، وتسمى أيضا خوارزميات البحث الإرشادي لأنها تستخدم الاستدلال لتحسين كفاءة البحث.

3. خوارزميات البحث غير المستنيرة: لا تملك هذه الخوارزميات أي معرفة بالمجال مثل الموقع أو المسافة إلى الهدف. يستخدمون فقط المعلومات حول كيفية الانتقال من حالة إلى أخرى وكيفية تحديد حالة الهدف.

يطلق عليهم أيضا خوارزميات البحث الأعمى لأنهم يستكشفون مساحة البحث دون أي توجيه ومن أمثلة خوارزميات البحث غير المستنيرة البحث عن الاتساع أولا، والبحث المتعمق أولا، والبحث بتكلفة موحدة.

من أمثلة خوارزميات البحث غير المدروسة: البحث بالعرض أولاً، والبحث بالعمق أولاً، والبحث بالتكلفة الموحدة.

دور خوارزميات الذكاء الاصطناعي في وسائل التواصل الاجتماعي


وسائل التواصل الاجتماعي هي منصات تمكن المستخدمين من تبادل المعلومات والآراء والمحتوى الإبداعي عبر الإنترنت. ومع تزايد شعبيتها أصبحت خوارزميات الذكاء الاصطناعي (AI) عنصرًا مهمًا في تحسين تجربة المستخدم وتنظيم المحتوى وتحليل البيانات.

يمكن تلخيص دور خوارزميات الذكاء الاصطناعي في وسائل التواصل الاجتماعي في النقاط التالية:

1. خوارزميات الذكاء الاصطناعي تساعد على توصية المحتوى الذي يتناسب مع اهتمامات وتفضيلات المستخدمين وتوصيل المحتوى الذين يعتقدون أنه الأكثر صلة مما يزيد من انخراطهم ورضاهم.

تستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي تقنيات متقدمة من دراسة وتفسير سلوك المستخدمين ومشاهداتهم وتفاعلاتهم وإنشاء نماذج بغرض تقييم اهتمامهم بالمحتويات المختلفة، إضافة إلى ترتيب وعرض المحتوى الأكثر صلة وجاذبية للمستخدمين كالأخبار والمقالات والفيديوهات والصور والمنشورات والإعلانات.

وأبرز مثال على ذلك: خوارزمية فيسبوك لتغذية الأخبار التي تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحديد المحتوى الذي يحتمل أن يكون ذا قيمة ومعنى للمستخدم.

2. تساعد على تنظيم المحتوى والحفاظ على أخلاقيات وسائل التواصل الاجتماعي  مما يحمي المستخدمين من المحتوى الضار والمسيء والمضلل.

وذلك باستخدام تقنيات مثل: التعرف على الصور والنصوص والكلام والفيديو لفحص وتصنيف المحتوى وفقًا لمعايير محددة ثم تقوم بعد ذلك باتخاذ إجراءات مثل: حذف أو إخفاء أو تحذير أو إبلاغ المستخدمين عن المحتوى المخالف لسياسات وسائل التواصل الاجتماعي. 

مثل: خوارزمية يوتيوب للمحتوى غير الملائم التي تستخدم الذكاء الاصطناعي لاكتشاف وإزالة المحتوى الذي ينتهك إرشادات المجتمع.

تساعد على تحليل البيانات واستخراج الرؤى والاتجاهات من وسائل التواصل الاجتماعي مما يفيد الباحثين والمسوقين والمنشآت والمنظمات.

تستخدم التحليل الإحصائي والتعلم الآلي والتحليل العاطفي والتحليل الشبكي لمعالجة وتحويل البيانات الضخمة وغير المهيكلة من وسائل التواصل الاجتماعي إلى معلومات قابلة للتحليل والتفسير.

وتحديد الأنماط والتوافقيات والتباينات والتنبؤات من البيانات مما يمكن الجهات المعنية من اتخاذ قرارات أفضل وتحسين أدائهم مثل: خوارزمية تويتر لتحليل البيانات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي لتتبع وتحليل الهاشتاغات والمواضيع والمشاعر والآراء والتأثيرات على منصتها.

وبالتالي، يمكن القول إن خوارزميات الذكاء الاصطناعي لها دور مهم ومتعدد في وسائل التواصل الاجتماعي، ومع ذلك يجب أيضًا الأخذ في الاعتبار التحديات والمخاطر المحتملة المرتبطة باستخدام هذه الخوارزميات.

أي من التطبيقات الذكاء الاصطناعي يتم استخدامه في ترجمة اللغة


يعتبر AI Translate تطبيق يعمل بالذكاء الاصطناعي يمكنك استخدامه مجاناً وهو موجود حصريا كما يوفر ترجمة دقيقة للنصوص وكذلك الصور بأزيد من 100 لغات من خلال استخدام خوارزمية الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence). 

ملاحظة
الهاتف الذكي قادر على تسجيل وتحليل معلومات المستخدم بحسب برامج الذكاء الصناعي (Artificial Intelligence) وهذا يطرح تساؤل هل هواتفنا في مأمن من أي تجسس رقمي ؟

يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تسهيل التجسس عبر الهواتف التي لا تفوتنا ليلاً ونهارا. ومع اتساع قدرة هاتف على تتبع تحركات صاحبه أو التقاط صور له بخفاء يزيد القلق بشأن الخصوصية من قبل نفس الأنظمة التي تَعد بجعل الحياة أسهل.

قد لا توجد الكثير من الأدلة حول هذا الأمر ولكن تبين أن هاته الفرضية لا تعارض الحقيقة.


خاتمة

في هذا المقال جمعت لك أفضل 3 خورازميات الذكاء الاصطناعي حديثة. أتمنى أن تستفيد من هذه المعلومات، وأن تستفيد أيضاً من جميع المقالات والدلائل التي نقدمها لك على موقع الذكاء التكنولوجي.