ما هي فروع الذكاء الاصطناعي الـ7| دليل شامل للمبتدئين
تظهر الكثير من المصطلحات التكنولوجية الجديدة عند الحديث عن الذكاء الاصطناعي، مثل: التعلم الآلي، والتعلم العميق، ومعالجة اللغات الطبيعية. يخلط الكثير من الناس بين هذه المصطلحات، ويعبرون عنها بطريقة تؤدي في اعتقادهم إلى مفهوم واحد وهو (الذكاء الاصطناعي).
ولكن لكي تتمكن من تحديد الفرق بينهم جميعًا، ندعوك لقراءة هذا المقال ضمن سلسلة (الدليل الشامل للمبتدئين في الذكاء الاصطناعي) والذي سنتحدث فيه عن ماهية الفروع الستة للذكاء الاصطناعي نكون.
فروع الذكاء الاصطناعي
يعد التعلم الآلي والتعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية كلها أجزاء مكونة للذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ثلاثة فروع أخرى.
كما تحدثنا في مقال سابق عن (ما هو الذكاء الاصطناعي)، استطعنا وصفه بأنه يهتم بإنتاج برامج حاسوبية تحاكي البشر في أداء المهام الصعبة والمعقدة، من أجل حل المشكلات واتخاذ القرارات المختلفة.
ولهذا نجد أن الذكاء الاصطناعي يغطي مجموعة متنوعة من المجالات الفرعية المترابطة مع بعضها البعض، والتي تعمل على إنتاج برامج وتقنيات وآلات تعمل على تسهيل حياة الإنسان. وأهم هذه الفروع هي:
التعلم الالي
تعلم عميق
معالجة اللغة الطبيعية
علم الروبوتات
المنطق الضبابي
النظم الخبيرة
ولمعرفة كل قسم وأهميته ومجالات عمله ندعوك لقراءة السطور التالية
1- التعلم الآلي
إذا أردنا تعريف التعلم الآلي، فيمكن الإشارة إليه على أنه الجزء الذي يركز على استخدام التقنيات والخوارزميات المدربة على مجموعة من البيانات، والتي من خلالها تصبح البرامج قادرة على التطوير والتنبؤ بالنتائج، أو تكون قادرة على اتخاذ القرارات دون الحاجة لإعادة برمجتها ودون تدخل الإنسان في عملها.
ومن بين الاستخدامات الواسعة للتعلم الآلي، والتي يمكن أن تشرح مفهومه بشكل أفضل، ما يستخدم في الأعمال التجارية، مثل: اقتراح المنتجات على المستهلكين بناءً على بيانات مشترياتهم السابقة، وكذلك التنبؤ بالتغيرات في أسواق الأسهم وترجمة النصوص بين مختلف اللغات.
ولهذا نجد الخلط بين مصطلحي الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي كبير وواسع الانتشار، لأن التعلم الآلي يستخدم بشكل كبير لخدمة الذكاء الاصطناعي. والآن يمكنك التفريق بينهما بطريقة بسيطة من خلال الإشارة إلى الذكاء الاصطناعي باعتباره عملية إنشاء آلات تحاكي القدرات المعرفية البشرية، أما التعلم الآلي فهو الخوارزميات والبيانات التي تمكن الآلات من أداء هذه المهام.
ينقسم التعلم الآلي إلى أربعة أقسام رئيسية:
التعلم الآلي الخاضع للإشراف: ويتم ذلك عن طريق تغذية الخوارزميات بالبيانات التي تتضمن مفاتيح الإجابة، لتسهيل عملية تحليل البيانات. يستخدم هذا النوع عادة لأغراض التنبؤ والتصنيف.
التعلم الآلي غير الخاضع للرقابة: هذا النوع الذي لا تُعطى فيه الخوارزميات أي تسميات أو تصنيف للمدخلات، لذا فهي مسؤولة عن إيجاد أنماط لتصنيف هذه البيانات والخروج بالنتائج من تلقاء نفسها. تُستخدم هذه الطريقة عادةً للبيانات الكبيرة وغير المصنفة.
التعلم الآلي شبه الخاضع للإشراف: هو نموذج يجمع بين النموذجين السابقين، حيث يتم تغذية الخوارزميات ببعض البيانات المصنفة، حتى تتمكن من بناء نموذج عمل تستخدمه في التحليل عند تغذيته بعدد كبير من البيانات غير المصنفة. يتم استخدامه عادةً عندما لا يتوفر عدد كبير من البيانات المصنفة.
التعلم المعزز: يعتمد على أسلوب التجربة والخطأ، وذلك من خلال تعلم خوارزميات من البيئة المحيطة، كما هي طريقة تعلم الأطفال. ومن الأمثلة على ذلك تحسين الخوارزميات من خلال لعب ألعاب الشطرنج. تتطور الخوارزميات من خلال التعلم من نجاحاتها وإخفاقاتها. يستخدم هذا النمط في الألعاب وتلخيص النص.
2- التعلم العميق والشبكات العصبية
أما التعلم العميق فهو نموذج متطور للتعلم الآلي، حيث يستخدم هذا الفرع من الذكاء الاصطناعي شبكات عصبية كبيرة، تشبه في وظيفتها الدماغ البشري، في تحليل البيانات الأكثر تعقيدا بطريقة أكثر منطقية، وفي النهاية إنتاج نتائج أو تنبؤات مستقلة عن التدخل البشري.
بمعنى آخر، تدريب أجهزة الكمبيوتر على معالجة البيانات وتحليلها بطريقة تشبه العمليات العصبية البشرية. تنقسم الشبكة العصبية في تكنولوجيا التعلم العميق إلى ثلاثة أقسام:
طبقة الإدخال: هي التي تستقبل أو تدخل البيانات من خلالها.
الطبقة المخفية: هذا هو القسم الذي يقوم بتحليل البيانات ومعالجتها.
طبقة الإخراج: والتي يتم من خلالها إخراج النتيجة النهائية أو التنبؤ.
ومن أهم الأمثلة على التعلم العميق السيارات ذاتية القيادة، وروبوتات الدردشة مثل ChatGPT، وأنظمة التعرف على الوجه واللغة. كما أنه يستخدم بشكل أكثر دقة في مجال الطب في عمليات إنتاج أدوية أكثر تخصصا، وفي تشخيص الأورام والأمراض المختلفة.
3- معالجة اللغة الطبيعية
يهتم هذا الفرع من الذكاء الاصطناعي بتعليم أجهزة الكمبيوتر وأدواتها تقنيات الاتصال البشري، من خلال تدريب الخوارزميات على التعرف على الكلام البشري والنصوص، ومعالجة هذه البيانات، والرد عليها.
ومن أهم الأمثلة التي توضح عمل معالجة اللغة الطبيعية بشكل واضح هي روبوتات الدردشة وتقنيات Siri و Alexa وأيضا Google Tanslate.
البرمجة اللغوية العصبية (NLP) هي أيضًا أحد المنتجات التي تندرج تحت هذا الفرع من الذكاء الاصطناعي، والذي يستخدم كمساعد رقمي في العديد من البرامج مثل: برامج مسح البريد الإلكتروني لتصفية البريد العشوائي، بالإضافة إلى استخدامه على منصة X (تويتر سابقًا) ل تصفية خطاب الكراهية قبل النشر.
تتضمن معالجة اللغة الطبيعية عددًا من التقنيات المستخدمة على نطاق واسع في حياتنا اليومية، بما في ذلك:
تحليل المشاعر: ويتم ذلك من خلال تحليل النصوص من حيث كونها إيجابية، أو سلبية، أو محايدة. يتم استخدامه في الشركات لتحليل وفهم آراء وتعليقات العملاء.
التلخيص: هو أسلوب تلخيص النصوص الطويلة بطريقة تجعلها أكثر قابلية للقراءة، مثل ترجمة التقارير والمقالات.
استخراج الكلمات الرئيسية: تُستخدم هذه التقنية غالبًا لتحسين محركات البحث (SEO) ومراقبة اتجاهات الجمهور على منصات التواصل الاجتماعي المختلفة. فهو يحدد الكلمات والعبارات التي يبحث عنها المستخدمون بشكل متكرر.
الترميز: هو أسلوب يعتمد على تقسيم الكلمات والكلمات الفرعية والحروف إلى رموز يمكن للبرامج فك شفرتها. وتشمل الأمثلة نمذجة الكلمات وبناء المفردات.
4- روبوتات الذكاء الاصطناعي
ويختص هذا الفرع بنماذج مختلفة من الروبوتات، التي يمكنها العمل والتفاعل مع البيئة المحيطة دون توجيه مباشر من الإنسان. وتعمل البرمجيات الموجودة فيه على التعرف على الأشياء المحيطة به والتفاعل معها دون أي تأثير خارجي.
ومن أوضح الأمثلة على هذا الفرع من الذكاء الاصطناعي هو روبوت المكنسة الكهربائية الذي يقوم بعمله دون توجيه من المستخدم. بالإضافة إلى الروبوت صوفيا الذي تحدثنا عنه في مقالنا (أنواع الذكاء الاصطناعي السبعة وخصائصها).
5- المنطق الغامض
في تعاملاتنا اليومية، قد نواجه مواقف لا نستطيع فيها تحديد الموقف بوضوح من حيث صدقه أو خطأه، لتكون الإجابة في مكان ما في الوسط. في هذا الفرع من الذكاء الاصطناعي توفر لنا البرمجيات طريقة تفكير تحاكي تفكير الإنسان في اتخاذ القرارات من خلال الإمكانيات المتاحة بين نعم ولا.
ومن أهم تطبيقات المنطق المضبب ما يستخدم في مجال أنظمة السيارات من خلال التحكم في السرعة والتحكم في حركة المرور والتحكم البيئي والصناعة الكيميائية ومعالجة اللغات الطبيعية، وكذلك في مجال الفضاء من خلال التحكم في الارتفاع من المركبات الفضائية والأقمار الصناعية.
6- الأنظمة الخبيرة في الذكاء الاصطناعي
تعتبر الأنظمة الخبيرة أحد فروع الذكاء الاصطناعي، تهتم بحل المشكلات المعقدة واتخاذ القرارات كالخبير البشري. ومن خلال هذه التقنية يتم استخراج المعرفة من قاعدة بيانات النظام والاعتماد عليها للحصول على نتائج أكثر دقة.
تعد الأنظمة الخبيرة أدوات مهمة للكشف عن الفيروسات وإدارة السجلات الطبية واكتشاف جرائم الاحتيال المحتملة في بنوك البيانات الكبيرة.
7. معالجة القياس
تسمح معالجة اللغة الطبيعية لأجهزة الكمبيوتر بفهم النص والكلمات المنطوقة مثل البشر. من خلال الجمع بين التعلم الآلي واللغويات ونماذج التعلم العميق، يمكن لأجهزة الكمبيوتر معالجة اللغة البشرية في البيانات الصوتية أو النصية لفهم المعنى الكامل والقصد والمشاعر.
في التعرف على الكلام أو تحويل الكلام إلى نص، على سبيل المثال، يتم تحويل البيانات الصوتية بشكل موثوق إلى البيانات النصية. قد يكون هذا أمرًا صعبًا حيث يتحدث الأشخاص بنغمات وتأكيدات ولهجات متنوعة.
يجب على المبرمجين تعليم أجهزة الكمبيوتر التطبيقات التي تعتمد على اللغة الطبيعية حتى يتمكنوا من فهم البيانات والتعرف عليها من البداية. بعض حالات استخدام معالجة اللغة الطبيعية هي:
روبوتات الدردشة الافتراضية. يمكنهم التعرف على المعلومات السياقية لتزويد العملاء باستجابات أفضل بمرور الوقت.
كشف البريد العشوائي. يمكن لتصنيف نص معالجة اللغة الطبيعية مسح اللغة في رسائل البريد الإلكتروني لاكتشاف التصيد الاحتيالي أو البريد العشوائي.
تحليل المشاعر. يساعد تحليل اللغة المستخدمة في منصات التواصل الاجتماعي على استخلاص المشاعر والمواقف تجاه المنتجات.
وفي هذا المقال تعمقنا في علم الذكاء الاصطناعي بشكل أكبر، والآن لدينا رؤية واضحة لما هي الفروع الستة للذكاء الاصطناعي، والتي من خلالها يتم بناء التطبيقات المختلفة لهذا الذكاء التي نستخدمها بشكل متكرر في حياتنا اليومية.
ندعوكم لقراءة المقالات السابقة ضمن سلسلة الدليل الشامل للمبتدئين في الذكاء الاصطناعي على موقعنا المهندس دوت كوم
المصادر-dropshipping,aiacceleratorinstitute
