ما هي خوارزميات الذكاء الاصطناعي | الدليل الشامل للمبتدئين
في أيامنا هذه، أصبح الجميع على دراية بمصطلح الذكاء الاصطناعي (AI)، وهو علم وهندسة إنشاء آلات ذكية يمكنها أداء المهام التي تتطلب عادةً الذكاء البشري، مثل الرؤية والكلام والتفكير واتخاذ القرار. تعد خوارزميات الذكاء الاصطناعي المكونات الأساسية لأنظمة الذكاء الاصطناعي، لأنها توفر قواعد وتعليمات حول كيفية تعلم الآلات من البيانات وحل المشكلات وإنشاء المخرجات.
في هذه المقالة، سوف نستكشف الأنواع المختلفة لخوارزميات الذكاء الاصطناعي وتطبيقاتها ومزاياها وتحدياتها، وكيف تعمل على تحويل المجالات والصناعات المختلفة. سواء كنت مبتدئًا أو خبيرًا، ستمنحك هذه المقالة كل ما تحتاج لمعرفته حول خوارزميات الذكاء الاصطناعي وتأثيرها على العالم.
ما هي خوارزميات الذكاء الاصطناعي؟
جميع الآلات التي نراها في حياتنا اليومية تعمل وفق نظام تشغيل محدد. حتى أصغر تصميمات الذكاء الاصطناعي تحتاج إلى تعليمات أساسية حتى تؤدي وظيفتها بالشكل المطلوب، وهنا يأتي دور خوارزميات الذكاء الاصطناعي.
هذه الخوارزميات عبارة عن تعليمات تمكن الآلات من تحليل البيانات وتنفيذ المهام واتخاذ القرارات بشكل مستقل. إنها مجموعة فرعية من مجال التعلم الآلي الذي يخبر أجهزة الكمبيوتر بكيفية التعلم والعمل بشكل مستقل عن البشر. فكر في الأمر كدليل تعليمات يتيح للآلة معرفة ما يجب القيام به بالضبط ومتى يجب القيام بذلك.
حتى الأنظمة التي تمتلك الآليات اللازمة للتعلم الآلي تحتاج إلى نقطة انطلاق، وهذا هو الدور الذي تلعبه الخوارزمية. جميع المهام التي ينفذها الذكاء الاصطناعي، دون استثناء، تعمل وفق خوارزميات محددة، وبتغيير هذه الخوارزميات تتغير المهام بالكامل. بدءًا من تشغيل نظامك وحتى تصفح الإنترنت، تعمل خوارزميات الذكاء الاصطناعي على إكمال كل مهمة من خلال تمكين أجهزة الكمبيوتر من التنبؤ بالأنماط وتقييم الاتجاهات وحساب الدقة وتحسين العمليات.
كيف تعمل خوارزميات الذكاء الاصطناعي؟
الطريقة الأساسية التي تعمل بها خوارزميات الذكاء الاصطناعي هي تحديد الأنماط، والتعرف على السلوكيات، وتمكين الآلات من اتخاذ القرارات. على سبيل المثال، لنفترض أنك تطلب من مساعدك الصوتي مثل Alexa أو Google Home بث الفيديو المفضلة لديك. في هذه الحالة، ستتعرف خوارزمية الذكاء الاصطناعي الخاصة بالمساعد أولاً على صوتك وتتذكره، وتتعرف على اختيارك للفيديو، ثم تتذكر الفيديو الأكثر بثًا وتقوم بتشغيلها بمجرد التعرف عليها.
وبالمثل، تعمل أدوات تحرير المحتوى المستندة إلى الذكاء الاصطناعي على خوارزميات مثل نماذج إنشاء اللغات الطبيعية (NLG) ومعالجة اللغات الطبيعية (NLP) التي تتبع قواعد وأنماط معينة لتحقيق النتائج المرجوة. الأمر ليس معقدًا للغاية، ولكنها معادلة بسيطة: "كلما تعلمت أكثر، كلما تحسنت أكثر". أثناء قيامك بتغذية أنظمة الكمبيوتر بالبيانات الغنية، تستخدمها الخوارزميات لاكتساب المعرفة وتنفيذ المهام بشكل أكثر كفاءة.
في حين أن الخوارزمية العامة يمكن أن تكون بسيطة، إلا أن خوارزميات الذكاء الاصطناعي أكثر تعقيدًا بطبيعتها، حيث تعمل من خلال الحصول على البيانات التي تساعد الآلة على التعلم. إن كيفية الحصول على هذه البيانات وتصنيفها هو الفرق الرئيسي بين الأنواع المختلفة لخوارزميات الذكاء الاصطناعي.
بالطبع، تأخذ خوارزمية الذكاء الاصطناعي بيانات التدريب - المصنفة أو غير المسماة - المقدمة من المطورين، أو التي يحصل عليها البرنامج نفسه وتستخدم تلك المعلومات للتعلم والنمو، ثم تكمل المهام باستخدام تلك البيانات. في حين يمكن تدريب بعض أنواع خوارزميات الذكاء الاصطناعي للتعلم من تلقاء نفسها وتلقي بيانات جديدة لتغيير عملياتها وتحسينها باستمرار، فإن البعض الآخر يتطلب تدخلًا مبرمجًا من أجل التبسيط.
أنواع خوارزميات الذكاء الاصطناعي
هناك ثلاث فئات رئيسية لخوارزميات الذكاء الاصطناعي: التعلم الخاضع للإشراف، والتعلم غير الخاضع للإشراف، والتعلم المعزز. تكمن الاختلافات الرئيسية بين هذه الخوارزميات في كيفية تدريبها وكيفية عملها. ضمن هذه الفئات، هناك العشرات من الخوارزميات المختلفة. سنتحدث عن الأكثر شيوعًا والأكثر استخدامًا من كل فئة، بالإضافة إلى مكان استخدامها بشكل شائع.
أولاً: خوارزميات التعلم الخاضعة للإشراف
يأتي اسم "التعلم الخاضع للإشراف" من مقارنة تعلم الطالب بحضور معلم أو خبير. هذه هي الفئة الأولى والأكثر استخدامًا من خوارزميات التعلم الآلي، والتي تعمل عن طريق استيعاب البيانات المصنفة بوضوح أثناء التدريب واستخدامها للتعلم والنمو. يتم استخدام هذه البيانات المصنفة للتنبؤ بنتائج البيانات الأخرى.
يتطلب بناء خوارزمية تعلم خاضعة للإشراف تعمل فعليًا فريقًا من الخبراء المتفانين لتقييم ومراجعة النتائج، ناهيك عن علماء البيانات لاختبار النماذج التي تنشئها الخوارزمية للتأكد من دقتها مقابل البيانات الأصلية، والتقاط أي أخطاء من الذكاء الاصطناعي. . فيما يلي أمثلة شائعة لخوارزميات التعلم الخاضع للإشراف:
الانحدار اللوجستي: يستخدم لتصنيف البيانات إلى فئات محددة، ويتم تدريب النموذج باستخدام مجموعة من البيانات تحتوي على أمثلة لكل فئة.
أشجار القرار: تعتمد على مجموعة من القرارات التي تؤدي إلى التصنيف النهائي، حيث يتم تدريب الشجرة باستخدام الأمثلة المعروفة سابقاً.
أجهزة المتجهات الداعمة: يتم استخدامها لتحديد الحدود بين الفئات المختلفة، ويتم تدريبها باستخدام أمثلة تدريبية تتضمن أعضاء من كل فئة.
التعلم العميق: استخدام الشبكات العصبية العميقة لتحقيق أداء متفوق في مجموعة متنوعة من المهام، مثل التصنيف والتنبؤ.
ثانياً: خوارزميات التعلم غير الخاضعة للرقابة
قد يكون من السهل نسبيًا في هذه المرحلة تخمين ما تعنيه خوارزميات التعلم غير الخاضعة للرقابة، مقارنة بالتعلم الخاضع للإشراف. يتم إعطاء خوارزميات التعلم غير الخاضعة للرقابة بيانات غير مصنفة، وتستخدم الخوارزميات تلك البيانات غير المسماة لإنشاء نماذج وتقييم العلاقات بين نقاط البيانات المختلفة من أجل إعطاء معنى أكبر للبيانات. بمعنى أن البيانات التي يتم تقديمها ليست كافية لاتخاذ القرار، وهنا يجب أن تكون الخوارزميات قادرة على استكمال البيانات المفقودة والوصول إلى القرار في النهاية.
تتضمن أمثلة خوارزميات التعلم غير الخاضعة للرقابة ما يلي:
الشبكات العصبية الاصطناعية: في الشبكات العصبية العميقة يتم تدريب النموذج على مجموعة كبيرة من البيانات دون الحاجة إلى توجيه دقيق مع ترك هامش من الحرية لاتخاذ القرار.
التعلم الآلي غير الخاضع للرقابة: يعتمد على استخدام البيانات دون تصنيف أو إشراف مسبق. تشمل الأمثلة تجميع البيانات وتحليل المكونات الرئيسية (PCA).
التعلم التعاوني: يعتمد على تفاعل العوامل المختلفة داخل النظام لتحسين أدائه دون إشراف خارجي من المبرمج.
تعلم التقدير: يستخدم لتقدير خصائص البيانات أو التنبؤات دون الحاجة إلى إرشادات خارجية.
وفي هذه الحالة يعتمد النظام على ذكائه الاصطناعي لفهم البيانات واستخدامها لتحقيق أهداف محددة دون توجيه خارجي، مما يجعل هذا النهج تكامليا في فهم الأنماط والتقليل من عواقب التدخل البشري.
ثالثاً: تعزيز خوارزميات التعلم
النوع الرئيسي الأخير من خوارزميات الذكاء الاصطناعي (AI) هو خوارزميات التعلم المعزز، والتي تتعلم من خلال تلقي ردود الفعل من نتيجة عملها. يتعلم النظام كيفية اتخاذ قرارات محددة لتحقيق هدف محدد من خلال التفاعل مع بيئته. وفي هذا النوع من التعلم يتلقى العامل إشارات ردود الفعل (مكافآت أو عقوبات) من البيئة بناءً على الأفعال التي يقوم بها، ويعتمد على هذه الاستجابات لتحسين أدائه مع مرور الوقت.
تعتمد خوارزميات التعزيز على مفهوم "المكافأة" وتهدف إلى تحسين استراتيجيات اتخاذ القرار بهدف تحقيق أقصى قدر ممكن من المكافأة. يستكشف الوكيل البيئة ويتفاعل معها من خلال أداء الإجراءات وتلقي المكافآت أو العقوبات بناءً على جودة هذه الإجراءات. فيما يلي بعض الخوارزميات المعروفة في فئة التعلم المعزز:
Q-Learning: يقيم قيم Q لمجموعة من أزواج إجراءات الحالة ويستخدم هذه القيم لاتخاذ قرارات أفضل في المستقبل.
شبكة Deep Q (DQN): تعتمد على الشبكات العصبية العميقة لتقييم القيم (Q-values)، وتستخدم للتعلم من البيانات التجريبية.
Policy Gradient Methods: تعمل بشكل مباشر على تحسين سياسات أو استراتيجيات الوكيل، وتحديثها بناءً على المكافآت المستخدمة.
Actor-Critic: يجمع بين مفهومين: نموذج الممثل ونموذج الناقد، حيث يتعلم نموذج الممثل كيفية اتخاذ القرارات، بينما يقوم نموذج الناقد بتقييم جودة هذه القرارات.
ولهذه الخوارزميات أهمية في العديد من التطبيقات مثل الألعاب الذكية والروبوتات وأنظمة التحكم بالعمليات الصناعية، حيث يتمكن النظام من تحسين أدائه بناءً على الخبرة والتفاعل المستمر مع البيئة.
استخدامات خوارزميات الذكاء الاصطناعي
هناك الآلاف من التطبيقات لأنظمة الذكاء الاصطناعي والخوارزميات. لقد ألقينا نظرة على ما قد يبدو وكأنه خوارزميات بسيطة في هذه المقالة، ولكن حتى تلك الخوارزميات تحتوي على مئات لا حصر لها من التطبيقات المحتملة. تتضمن بعض الاستخدامات الشائعة لخوارزميات الذكاء الاصطناعي ما يلي:
إدخال البيانات وتصنيفها
التحليلات المتقدمة أو التنبؤية
محركات البحث (جوجل، ياهو، بنج، الخ)
المساعدون الرقميون (سيري، أليكسا، إلخ.)
الروبوتات (آلات التجميع، السيارات ذاتية القيادة، إلخ)
خوارزميات الذكاء الاصطناعي وحل المشكلات
هناك الملايين من المشاكل التي تم حلها باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي، لذلك سيكون من المستحيل إدراج كل واحدة منها. ولكن من الممكن النظر إلى فئات أوسع لمعرفة أين يمكن أن تتكشف الفوائد. فيما يلي بعض المجالات المهمة التي تمكنت خوارزميات الذكاء الاصطناعي من تسهيلها بشكل كبير:
1- الرعاية الصحية
إحدى المزايا الرئيسية لاستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي هي أنها تسهل عملية تمشيط كميات هائلة من البيانات في فترة زمنية قصيرة جدًا. باستخدام البرامج المتخصصة، يستطيع الباحثون الطبيون الحصول على كميات كبيرة من المعلومات للعثور على مجموعات تؤدي غالبًا إلى علاجات، وتطوير تقنيات منقذة للحياة، ودمج اللقاحات، وغير ذلك الكثير.
2- الطاقة
ويعتمد قطاع الطاقة أيضًا بشكل كبير على استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي
ثانياً: خوارزميات التعلم غير الخاضعة للرقابة
قد يكون من السهل نسبيًا في هذه المرحلة تخمين ما تعنيه خوارزميات التعلم غير الخاضعة للرقابة، مقارنة بالتعلم الخاضع للإشراف. يتم إعطاء خوارزميات التعلم غير الخاضعة للرقابة بيانات غير مصنفة، وتستخدم الخوارزميات تلك البيانات غير المسماة لإنشاء نماذج وتقييم العلاقات بين نقاط البيانات المختلفة من أجل إعطاء معنى أكبر للبيانات. بمعنى أن البيانات التي يتم تقديمها ليست كافية لاتخاذ القرار، وهنا يجب أن تكون الخوارزميات قادرة على استكمال البيانات المفقودة والوصول إلى القرار في النهاية.
تتضمن أمثلة خوارزميات التعلم غير الخاضعة للرقابة ما يلي:
الشبكات العصبية الاصطناعية: في الشبكات العصبية العميقة يتم تدريب النموذج على مجموعة كبيرة من البيانات دون الحاجة إلى توجيه دقيق مع ترك هامش من الحرية لاتخاذ القرار.
التعلم الآلي غير الخاضع للرقابة: يعتمد على استخدام البيانات دون تصنيف أو إشراف مسبق. تشمل الأمثلة تجميع البيانات وتحليل المكونات الرئيسية (PCA).
التعلم التعاوني: يعتمد على تفاعل العوامل المختلفة داخل النظام لتحسين أدائه دون إشراف خارجي من المبرمج.
تعلم التقدير: يستخدم لتقدير خصائص البيانات أو التنبؤات دون الحاجة إلى إرشادات خارجية.
وفي هذه الحالة يعتمد النظام على ذكائه الاصطناعي لفهم البيانات واستخدامها لتحقيق أهداف محددة دون توجيه خارجي، مما يجعل هذا النهج تكامليا في فهم الأنماط والتقليل من عواقب التدخل البشري.
ثالثاً: تعزيز خوارزميات التعلم
النوع الرئيسي الأخير من خوارزميات الذكاء الاصطناعي هو خوارزميات التعلم المعزز، والتي تتعلم من خلال تلقي ردود الفعل من نتيجة عملها. يتعلم النظام كيفية اتخاذ قرارات محددة لتحقيق هدف محدد من خلال التفاعل مع بيئته. وفي هذا النوع من التعلم يتلقى العامل إشارات ردود الفعل (مكافآت أو عقوبات) من البيئة بناءً على الأفعال التي يقوم بها، ويعتمد على هذه الاستجابات لتحسين أدائه مع مرور الوقت.
تعتمد خوارزميات التعزيز على مفهوم "المكافأة" وتهدف إلى تحسين استراتيجيات اتخاذ القرار بهدف تحقيق أقصى قدر ممكن من المكافأة. يستكشف الوكيل البيئة ويتفاعل معها من خلال أداء الإجراءات وتلقي المكافآت أو العقوبات بناءً على جودة هذه الإجراءات. فيما يلي بعض الخوارزميات المعروفة في فئة التعلم المعزز:
Q-Learning: يقيم قيم Q لمجموعة من أزواج إجراءات الحالة ويستخدم هذه القيم لاتخاذ قرارات أفضل في المستقبل.
شبكة Deep Q (DQN): تعتمد على الشبكات العصبية العميقة لتقييم القيم (Q-values)، وتستخدم للتعلم من البيانات التجريبية.
Policy Gradient Methods: تعمل بشكل مباشر على تحسين سياسات أو استراتيجيات الوكيل، وتحديثها بناءً على المكافآت المستخدمة.
Actor-Critic: يجمع بين مفهومين: نموذج الممثل ونموذج الناقد، حيث يتعلم نموذج الممثل كيفية اتخاذ القرارات، بينما يقوم نموذج الناقد بتقييم جودة هذه القرارات.
ولهذه الخوارزميات أهمية في العديد من التطبيقات مثل الألعاب الذكية والروبوتات وأنظمة التحكم بالعمليات الصناعية، حيث يتمكن النظام من تحسين أدائه بناءً على الخبرة والتفاعل المستمر مع البيئة.
استخدامات خوارزميات الذكاء الاصطناعي
هناك الآلاف من التطبيقات لأنظمة الذكاء الاصطناعي والخوارزميات. لقد ألقينا نظرة على ما قد يبدو وكأنه خوارزميات بسيطة في هذه المقالة، ولكن حتى تلك الخوارزميات تحتوي على مئات لا حصر لها من التطبيقات المحتملة. تتضمن بعض الاستخدامات الشائعة لخوارزميات الذكاء الاصطناعي ما يلي:
إدخال البيانات وتصنيفها
التحليلات المتقدمة أو التنبؤية
محركات البحث (جوجل، ياهو، بنج، الخ)
المساعدون الرقميون (سيري، أليكسا، إلخ.)
الروبوتات (آلات التجميع، السيارات ذاتية القيادة، إلخ)
خوارزميات الذكاء الاصطناعي وحل المشكلات
هناك الملايين من المشاكل التي تم حلها باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي، لذلك سيكون من المستحيل إدراج كل واحدة منها. ولكن من الممكن النظر إلى فئات أوسع لمعرفة أين يمكن أن تتكشف الفوائد. فيما يلي بعض المجالات المهمة التي تمكنت خوارزميات الذكاء الاصطناعي من تسهيلها بشكل كبير:
1- الرعاية الصحية
إحدى المزايا الرئيسية لاستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي هي أنها تسهل عملية تمشيط كميات هائلة من البيانات في فترة زمنية قصيرة جدًا. باستخدام البرامج المتخصصة، يستطيع الباحثون الطبيون الحصول على كميات كبيرة من المعلومات للعثور على مجموعات تؤدي غالبًا إلى علاجات، وتطوير تقنيات منقذة للحياة، ودمج اللقاحات، وغير ذلك الكثير.
2- الطاقة
ويعتمد قطاع الطاقة أيضًا بشكل كبير على استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي (AI). ومن خلال الاستخدام المتزايد لأجهزة الكمبيوتر كجزء من الشبكة الوطنية، يستطيع مقدمو الخدمات المحليون إعادة توجيه الطاقة من المدن والمناطق المجاورة لضمان توفير الكهرباء لمن يحتاجون إليها.
. ومن خلال الاستخدام المتزايد لأجهزة الكمبيوتر كجزء من الشبكة الوطنية، يستطيع مقدمو الخدمات المحليون إعادة توجيه الطاقة من المدن والمناطق المجاورة لضمان توفير الكهرباء لمن يحتاجون إليها.
3- السلامة العامة
هناك استخدام آخر مثير للاهتمام لخوارزميات الذكاء الاصطناعي (AI) وهو داخل شبكة المرور في المدن. إذا كنت قد تساءلت يومًا كيف يمكن تعديل الضوء الأحمر بناءً على تدفق حركة المرور أو كيف يمكن لبعض المدن الكبرى تغيير حركة المرور تلقائيًا بناءً على ظروف الطوارئ، فسوف تفهم كيفية استخدام هذا النوع من الخوارزمية.
4- الاحتباس الحراري
سيكون من دواعي سرور المهتمين بمناخ الكوكب وبيئته أن يعرفوا أن الذكاء الاصطناعي هو عامل رئيسي في التنبؤ بالحالة المستقبلية للأرض. باستخدام الأدوات المتخصصة وأدوات جمع البيانات، يمكن للعلماء تحديد أسباب التغير في مناخنا وما يمكننا القيام به لإصلاحه.
5- مجال الاتصالات
يعد هذا مجالًا رئيسيًا حيث أصبح استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي شائعًا بشكل متزايد. بدءًا من كيفية وصولنا إلى الإنترنت وحتى كيفية إجراء مكالمة باستخدام الهاتف الذكي، هناك العديد من المشكلات التي حلها هذا المستوى من التكنولوجيا، مما يجعل هذا الوقت الأسهل في التاريخ للتواصل مع بعضنا البعض.
في الختام، خوارزميات الذكاء الاصطناعي هي اللبنات الأساسية للآلات الذكية التي يمكنها أداء مهام معقدة. يمكن تصنيفهم إلى فئات مختلفة بناءً على أساليب التعلم الخاصة بهم، ولخوارزميات الذكاء الاصطناعي تطبيقات مختلفة في مجالات مثل الرعاية الصحية والتعليم والتمويل والترفيه والأمن وما إلى ذلك.
في حين أنه قد يكون هناك عدم ثقة مطلق في استخدام الذكاء الاصطناعي وخوارزمياته، فإن حقيقة الأمر هي أنها موجودة لتبقى وتجعل حياتنا أفضل من أي وقت مضى. ومع ذلك، ضع في اعتبارك أن الإبداع البشري سيكون ضروريًا إلى الأبد، والتحدي الرئيسي هو دمج الإبداع البشري بسلاسة مع كفاءة الذكاء الاصطناعي دون التخلي عنه للآلة.
وأخيرًا، لا تنسوا الاشتراك في موقعنا المهندس دوت كوم ليصلكم كل ما هو جديد في عالم الذكاء الاصطناعي وطفراته المتغيرة باستمرار!
المصادر - for9a,tableau,rockcontent
