تقنيات الذكاء الاصطناعي: أحدث التقنيات الرائجة حالياً 2024

لقد فتحت تقنيات الذكاء الاصطناعي الجديدة فرصاً لا حصر لها في جميع أنحاء العالم اليوم فقد ساهمت بدورها في تحويل مجموعة من العمليات التجارية بكفاءة أكبر.

فمنذ ظهور هذا المصطلح في زمن الخمسينيات عام 1956 شكل ثورة رقمية كما حظي بقصص رائعة من النجاح والفشل، لكن اليوم الذي نعيش فيه وصلت إلى مستوى غير مسبوق من التطور مع خوف البشر من التحديات المرتبطة به.

جاءت تقنيات الذكاء الاصطناعي بهدف بناء وتطوير آلات تمتلك الذكاء لتكون قادرة على إنجاز المهام دون الحاجة إلى الذكاء البشري.

لكن بسبب تعزيز الابتكار لتقنيات الذكاء الاصطناعي أصبحت تُشكل خطراً علينا خاصة بعد استخدامها في التلاعب بخطاب المشاهير وإنشاء صور مزيفة تبدو واقعية للغاية، بالرغم من ذلك سواء كنت تعمل مع شركة أو مسؤولاً عن العديد من الموظفين أو بدون عمل، فهناك أدوات يمكنها تحسين أعمالك.

دعنا نتعمق في هذه التقنيات الخاصة بالذكاء الاصطناعي ونتعرف على مدى أهميتها في الحياة اليومية.

أشهر تقنيات الذكاء الاصطناعي


من أجل فهم الذكاء الاصطناعي بشكل أعمق عليك أن تعلم بعض التقنيات الموجودة اليوم أصبح لها تطبيق مباشر أو غير مباشر التي يعتمد عليها شركات تكنولوجيا الرقمية الكبرى القائمة.

فيما يلي التقنيات التالية للذكاء الاصطناعي:

1. توليد اللغة الطبيعية (NLG)


تعتبر NLG من تقنيات الذكاء الاصطناعي الهدف منها تحويل أي بيانات منظمة إلى لغة طبيعية تسمح للنظام بالتفاعل مع الأفكار بدقة تامة.

وتكون في شكل مخططات ورسوم بيانية و المزيد، فمن حيث الشخص العادي يمكن اعتباره عملية تحول الأفكار إلى كلمات.

تقنيات الذكاء الاصطناعي تعالج الآلات وتتواصل بطريقة مختلفة عن الدماغ الإنساني لهذا تتم برمجة هذه الآلات مع خوارزميات لتحويل بيانات إلى تنسيق مرغوب فيه للمستخدم.

كما أنها تساعد مطوري المحتوى على أتمتة المحتوى وتقديمه بالتنسيق المطلوب، ويمكن لمطوري المحتوى استخدام المحتوى الآلي للترويج على مختلف منصات الوسائط الاجتماعية للوصول إلى الجمهور المستهدف.

مما سيؤدي إلى التقليل من تدخل البشر بينما سيتم تحويل البيانات إلى التنسيقات المطلوبة، بالتالي يمكن تصورها في شكل مخططات ورسوم بيانية وما إلى ذلك.

2. التعرف على الكلام


كما يوحي الاسم، فإن التعرف على الكلام أو OCI Speech يعتبر من تقنيات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي تتم من خلال تطبيق التعرف التلقائي لتحويل الكلام العادي إلى تنسيق مفيد ومفهوم يمكن الوصول إليه بواسطة الكمبيوتر.

هذه العملية تعتبر مفيدة للغاية وتعمل كجسر في التفاعل بين الإنسان والحاسوب. باستخدام تقنيات AI الذكاء الاصطناعي للتعرف على الكلام يفهمها الكمبيوتر ويحولها إلى عدة لغات طبيعية.

وهذا يساعد جهاز الحاسوب من الحصول على تفاعل أسرع مع البشر، فعلى سبيل المثال "Siri of iPhone" هو أفضل مثال كلاسيكي للتعرف على الكلام والاستجابة الصوتية للغة البشرية من خلال تطبيقات الهاتف المحمول.

3. الوكلاء الافتراضيون


من بين أفضل تقنيات علوم الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence) هم الوكلاء الافتراضيون حيث يحظون بشعبية كبيرة في خدمة العملاء لأنها إحدى الأدوات القيمة للمصممين التعليميين.

يمكن تعريف الوكيل الافتراضي على أنه برنامج كمبيوتر يتفاعل مع البشر ويوفر روبوتات محادثة كوكلاء لخدمة العملاء للإجابة على استفساراتهم.

حيث يستخدم الوكلاء الافتراضيون مزيجاً من برمجة الذكاء الاصطناعي والتعلم الالي وما إلى ذلك لفهم العميل.

مثلا: Google Assistant الخاص بشركة جوجل الذي يساعد في تنظيم الاجتماعات وتطبيق Alexa الذي يساعد في تسهيل التسوق. يعمل المساعد الافتراضي أيضاً كمساعد لغوي والذي يختار الإشارات حسب تفضيلاتك.

4. تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي - إدارة القرارات


تعتمد إدارة القرار الحديثة على تقنيات الذكاء الاصطناعي لتفسير Data وتحويلها إلى نماذج تنبؤية للمساعدة على اتخاذ قرارات اللازمة والفعالة.

وهي من بين التقنيات التي يتم استخدامها في مجموعة من التطبيقات على مستوى المؤسسات لتلقي معلومات محدثة لإجراء تحليل بيانات الاعمال للمساعدة في اتخاذ قرارات تنظيمية سريعة وتجنب المخاطر.

يتم استخدام نظام إدارة القرار على نطاق واسع في القطاع المالي و قطاع الصحة، والتجارة، وقطاع التأمين.


5. التعلم العميق


يعد التعلم العميق من تقنيات AI الذكاء الاصطناعي ومجال فرعي للتعلم الالي يعمل على خوازميات الشبكات العصبية الاصطناعية مثل عقل الانسان، بحيث تقوم بتعليم  أجهزة الكمبيوتر والآلات بطريقة مستقلة وبنفس الطريقة التي نتعلم بها.

تمت صياغة مصطلح "عميق" لأنه يحتوي على طبقات مخفية في الشبكات العصبية، من المعروف أن الشبكة العصبية تحتوي على طبقتين أو ثلاثة طبقات مخفية كما يمكن أن تحتوي أيضاً على 150 طبقة مخفية كحد أقصى.

وتتجلى استخدامات Deep Learning في الذكاء الاصطناعي في مجالات عدة من بينها :

  • رؤية الحاسوب.

  • الكشف عن الأشياء من الأقمار الصناعية.

6. أتمتة العمليات الروبوتية


يستخدم الذكاء الاصطناعي في أتمتة العمليات الروبوتية RPA الذي هو عبارة عن برنامج يقوم بتكوين روبوتيتبع التعليمات والإرشادات المحددة.

تساعد هذه الأنظمة الآلية الموجهة ببرمجيات الذكاء الاصطناعي على أتمتة المهام الروتينية، وكذلك العمليات اليدوية جزئياً أو كلياً من العمل بطريقة مستقلة.

7. شبكة نظير إلى نظير 


تعتبر شبكة الند للند من التقنيات الخاصة بالذكاء الاصطناعي حيث تساعد على توصيل أجهزة كمبيوتر متنوعة لمشاركة data دون نقلها عبر الخادم حيث تتمتع بـ القدرة على إيجاد الحلول للمشكلات الأكثر تعقيداً وتُستخدم بالضبط في العملات المشفرة.

8. تحليلات النص


تستخدم أنظمة الذكاء الاصطناعي تقنيات تحليلات النص من أجل تفسير النص وفهم معناه ومقاصده فمن خلال هذا النظام يمكن التمييز بين أي نوعين من عينات النص دون أي تدخل بشري، ويتم تطبيقها في نظام الأمن والكشف عن الاحتيال.

طرق قياس الذاكرة باستخدام الذكاء الاصطناعي


هناك طرق مختلفة لقياس الذاكرة باستخدام الذكاء الاصطناعي اعتمادا على نوع ونطاق الذاكرة فيما يلي بعض الطرق الشائعة هي:

1. الذاكرة طويلة المدى (LSTM)


هذا نوع من الشبكات العصبية المتكررة (RNN) التي يمكنها التقاط التبعيات طويلة المدى ونمذجة البيانات المتسلسلة مثل: اللغة الطبيعية أو الكلام بحيث يمكن لوحدات LSTM تصنيف المعلومات على أنها قصيرة الأجل أو طويلة الأجل وإعادتها بشكل انتقائي إلى الشبكة حسب الحاجة.

2. نظرية الكشف عن الإشارات (SDT)


هذا إطار لقياس دقة الذاكرة من خلال مقارنة توزيع إشارات الذاكرة للعناصر التي تمت رؤيتها والعناصر التي لم يتم رؤيتها.

ويمكن أن تأخذ تقنية SDT في الاعتبار تأثيرات التحيز والضوضاء والثقة على أداء الذاكرة، كما يمكن استخدام المعاملة الخاصة والتفضيلية (SDT) لتقييم ذاكرة كل من البشر والعوامل الاصطناعية.

3.  التقييمات المعرفية


تصميم التقييمات المعرفية باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتقييم وظائف الذاكرة. يمكن أن تتكيف هذه الاختبارات في الوقت الفعلي بناء على استجابات المستخدم مما يوفر قياسات أكثر دقة.

4. التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي (fMRI)


استخدام فحوصات الرنين المغناطيسي الوظيفي مع تحليل الذكاء الاصطناعي لملاحظة وتفسير أنماط نشاط الدماغ المتعلقة بعمليات الذاكرة كما يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد الأنماط الدقيقة التي قد تشكل تحديًا للتفسير البشري.

5. تكامل البيانات البيومترية


مراقبة الإشارات الفسيولوجية من خلال دمج الذكاء الاصطناعي مع أجهزة الاستشعار البيومترية لمراقبة الإشارات الفسيولوجية (مثل: معدل ضربات القلب وتوصيل الجلد) أثناء المهام المتعلقة بالذاكرة.

6. أنظمة الوزن السريع


هذه هي الشبكات العصبية التي يمكنها تعديل أوزانها بسرعة أثناء التعلم مما يسمح لها بتخزين المعلومات والوصول إليها في ذاكرة قصيرة المدى وتسمح أنظمة الوزن السريع بنمذجة ظواهر الذاكرة البشرية ، مثل: التحضير والتداخل والنسيان.

7. الشبكات العصبية المعززة بالذاكرة (MANNs)


هذه هي الشبكات العصبية المزودة بوحدة ذاكرة خارجية مثل: آلة تورينج العصبية أو كمبيوتر عصبي قابل للتمييز ويمكن ل MANNs تعلم القراءة والكتابة إلى الذاكرة وأداء مهام التفكير والاستدلال المعقدة.

ملاحظة
MANNs هي شبكات عصبية تحتوي على وحدة ذاكرة خارجية تساعدها في القراءة والكتابة والتفكير والاستدلال على مهام معقدة.

8. قواعد بيانات المعرفة الخارجية


هذه مستودعات واسعة النطاق للبيانات المنظمة أو غير المهيكلة التي يمكن الاستعلام عنها بواسطة عوامل اصطناعية لزيادة ذاكرتهم ومعرفتهم، وتتضمن أمثلة قواعد بيانات المعرفة الخارجية:

  • Wikipedia.

  • Concept.

كيف تتطور تقنيات الذكاء الاصطناعي ؟


تتطور تقنيات الذكاء الاصطناعي باستخدام طرق وأساليب مختلفة مثل: معالجة اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر والرياضيات والهندسة والمعرفة الخاصة بالمجال، تسمح هذه الأساليب للأنظمة الذكاء الاصطناعي بالتعلم من البيانات والتعرف على الأنماط واتخاذ القرارات والتفاعل مع البشر أو الأنظمة الأخرى.

فيما يلي الخطوات والاعتبارات الأساسية في تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي:

1. تحديد الأهداف والنطاق:

  • حدد بوضوح أهداف وغايات نظام الذكاء الاصطناعي.

  • تحديد نطاق المشروع مع الأخذ في الاعتبار المهام أو المشكلات المحددة التي يهدف نظام الذكاء الاصطناعي إلى معالجتها.

2. جمع البيانات ومعالجتها مسبقًا:

  • جمع البيانات ذات الصلة والتمثيلية للتدريب واختبار نموذج الذكاء الاصطناعي.

  • تنظيف البيانات ومعالجتها مسبقًا للتأكد من جودتها وملاءمتها لخوارزميات الذكاء الاصطناعي المختارة.

3. حدد خوارزميات الذكاء الاصطناعي:

  • اختر خوارزميات التعلم الآلي أو التعلم العميق المناسبة بناءً على طبيعة المهمة (التصنيف، والانحدار، والتجميع، وما إلى ذلك).

  • مراعاة مدى تعقيد المشكلة والبيانات المتاحة عند اختيار الخوارزميات.

4. التدريب النموذجي:

  • تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي المحدد باستخدام بيانات التدريب المسماة.

  • تحسين معلمات النموذج وميزاته لتحسين الأداء.

5. التحقق والاختبار:

  • التحقق من صحة النموذج باستخدام مجموعات بيانات منفصلة للتأكد من تعميمه بشكل جيد على البيانات الجديدة غير المرئية.

  • اختبار أداء النموذج مقابل مقاييس ومعايير محددة مسبقًا.

6. التطوير التكراري:

  • كرر تطوير النموذج بناءً على التعليقات والنتائج والأفكار المكتسبة أثناء الاختبار.

  • تحسين الخوارزميات أو الميزات أو عمليات جمع البيانات حسب الحاجة.

7. التكامل مع التطبيقات:

  • دمج نموذج الذكاء الاصطناعي المُدرب في التطبيق أو النظام المستهدف.

  • ضمان التوافق وقابلية التوسع للنشر في العالم الحقيقي.

8. الاعتبارات الأخلاقية:

  • معالجة الاعتبارات الأخلاقية المتعلقة بالتحيز والعدالة والخصوصية أثناء عملية التطوير.

  • تنفيذ تدابير لتقليل ومراقبة التحيزات في نظام الذكاء الاصطناعي.

9. واجهة المستخدم (UI) وتجربة المستخدم (UX):

  • تصميم واجهات سهلة الاستخدام للتفاعل مع أنظمة الذكاء الاصطناعي.

  • خذ في الاعتبار تجربة المستخدم لضمان التكامل السلس والاستخدام الفعال.

10. المراقبة والصيانة:

  • تنفيذ آليات المراقبة لتتبع أداء أنظمة الذكاء الاصطناعي المنتشرة.

  • قم بتحديث نماذج الذكاء الاصطناعي وصيانتها بانتظام للتكيف مع الظروف المتغيرة أو توزيعات البيانات.

11. حلقات التغذية الراجعة:

  • إنشاء حلقات تعليقات للتحسين المستمر بناءً على تفاعلات المستخدم وأداء النظام.

  • استخدم التعليقات لتحسين النماذج أو الخوارزميات أو استراتيجيات جمع البيانات.

12. الإجراءات الأمنية:

  • تنفيذ تدابير أمنية لحماية نماذج وبيانات الذكاء الاصطناعي من نقاط الضعف المحتملة.

  • النظر في الهجمات العدائية وتنفيذ الدفاعات.

13. التعاون ومشاركة المعرفة:

  • تعزيز التعاون بين الفرق متعددة التخصصات وتشجيع تبادل المعرفة.

  • ابق على اطلاع بأحدث الأبحاث والتطورات في مجال الذكاء الاصطناعي.

خلاصة

تستخدم في وقتنا الحالي المنظمات الكبيرة تقنيات الذكاء الاصطناعي التي حققت مؤخراً الكثير من النجاحات من أجل تلبية المتطلبات التي كان من الصعب تلبيتها في السابق.

وقد أشارت بعض الأبحاث الحديثة أن هذا المجال سينمو بمعدل 36.6٪ وستبلغ قيمته حوالي 190.60 مليار دولار بحلول سنة 2025.

وفي المقابل يرى بعض الخبراء في علم الحاسوب بأنه لن تتسبب في أية مخاطر علينا، وبالتالي أكون شاركت معك في هذا المقال أفضل التقنيات للذكاء اصطناعي ومع شرحها بالتفصيل.

المصادر:

1. mygreatlearning.

2. mindmajix.