ما هو الذكاء الاصطناعي؟ كيف يعمل الذكاء الاصطناعي (2024)

تشترك خدمة البث المفضلة لديك، ومرشح البريد الإلكتروني العشوائي، ومنظم الحرارة الذكي لديك في شيء واحد: جميعها مدعومة بالذكاء الاصطناعي (AI). كان الذكاء الاصطناعي في يوم من الأيام مادة من الخيال العلمي، لكنه الآن جزء من حياتنا اليومية. يمكن لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي محاكاة الذكاء البشري، مما يسمح للآلات بالتغلب على المهام التي كانت ذات يوم المجال الوحيد للعقل البشري.

أنظمة الذكاء الاصطناعي ليست مخصصة لاستخدام المستهلك فقط. إذا كنت تمتلك شركة، فمن المحتمل أن تتمكن من استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي لتبسيط سير عملك، ومعالجة المشكلات المزعجة، وتنفيذ المهام التي لا تفضل القيام بها بنفسك. فيما يلي نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي.

ما هو الذكاء الاصطناعي؟

يشير مصطلح الذكاء الاصطناعي، أو الذكاء الاصطناعي، إلى محاكاة الذكاء البشري بواسطة الآلات، وخاصة أنظمة الكمبيوتر. ويشمل مجالات أبحاث علوم الكمبيوتر مثل التعلم الآلي (ML)، ومعالجة اللغات الطبيعية (NLP)، ورؤية الكمبيوتر، والروبوتات. من خلال الخوارزميات والبيانات، يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي تحليل كميات هائلة من المعلومات واستخلاص الأفكار أو التنبؤ. بل إن أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة تتعلم من أخطائها وتعيد برمجة نفسها، مثلما قد يفعل الإنسان.

تعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي المتطورة كشبكات عصبية اصطناعية تحاكي الدماغ البشري. تعمل الشبكات العصبية العميقة دون تدخل بشري، مما يعني أن برنامج الذكاء الاصطناعي يعلم نفسه أداء مهام محددة، بنفس الطريقة التي يستطيع الإنسان القيام بها.

كيف يعمل الذكاء الاصطناعي

يشمل الذكاء الاصطناعي مختلف التخصصات الفرعية لعلوم الكمبيوتر التي تركز على تمكين الآلات من تقليد الذكاء البشري وأداء المهام التي تتطلب عادة الإدراك البشري. تدور الكثير من قدرات الذكاء الاصطناعي اليوم حول أربعة مفاهيم رئيسية: التعلم الآلي، والتعلم العميق، والتعلم المعزز، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP). فيما يلي تفاصيل لكل من تقنيات الذكاء الاصطناعي هذه:

التعلم الالي

يعتمد التعلم الآلي (ML) على خوارزميات الذكاء الاصطناعي، وهي صيغ رياضية معقدة تتيح للأنظمة التعلم منها واتخاذ التنبؤات أو القرارات بناءً على البيانات. تتيح خوارزميات التعلم الآلي هذه لأجهزة الكمبيوتر تحديد الأنماط في مجموعات البيانات الكبيرة دون أن تتم برمجتها بشكل صريح للقيام بذلك.

مجموعة من عمليات التدريب على الذكاء الاصطناعي تجعل التعلم الآلي ممكنًا. وتشمل هذه التعلم تحت الإشراف (حيث تتعلم نماذج الذكاء الاصطناعي من البيانات المصنفة) والتعلم غير الخاضع للإشراف (حيث تكتشف نماذج الذكاء الاصطناعي أنماطًا في بيانات التدريب غير المسماة).

تعلم عميق

التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي المستوحى من بنية ووظيفة الشبكات العصبية للدماغ البشري. تم تصميم نماذج التعلم العميق باستخدام أكثر من ثلاث طبقات من الشبكات العصبية الاصطناعية (ANNs).

يمكن للشبكة العصبية أن تؤدي وظائف مختلفة اعتمادًا على بنيتها. تعتبر الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) فعالة بشكل خاص في التعرف على الصور، بينما تتفوق الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) في معالجة البيانات التسلسلية، مثل ترجمة اللغة والتعرف على الكلام. لقد لعبت خوارزميات التعلم العميق دورًا فعالًا في تطوير قدرات الذكاء الاصطناعي مثل التعرف على الكلام، والتعرف على الصور، ورؤية الكمبيوتر، والقيادة الذاتية على سبيل المثال لا الحصر.

تعزيز التعلم

التعلم المعزز هو مجال من مجالات الذكاء الآلي حيث يتم تدريب أنظمة الكمبيوتر على اتخاذ قرارات متسلسلة. تتعلم هذه الأنظمة من خلال التفاعل مع البيئة، وتلقي ردود الفعل بناءً على أفعالها. يستفيد علماء الكمبيوتر من التحسين الرياضي والشبكات العصبية لتحقيق تقنيات الذكاء الاصطناعي التعزيزية العميقة التي تلعب دورًا رئيسيًا في مشاريع الذكاء الاصطناعي مثل الروبوتات وممارسة الألعاب وأنظمة التوصية والسيارات ذاتية القيادة.

معالجة اللغة الطبيعية

تعد معالجة اللغة الطبيعية (NLP) أحد فروع الذكاء الاصطناعي المعنية بتمكين أجهزة الكمبيوتر من فهم اللغة البشرية وتفسيرها وتوليدها. تتضمن تقنيات البرمجة اللغوية العصبية تحليل النص، وتحليل المشاعر، والتعرف على الكيانات، والترجمة الآلية. تستخدم خوارزميات البرمجة اللغوية العصبية الأساليب الإحصائية والأساليب القائمة على القواعد والتعلم الآلي وتقنيات التعلم العميق لمعالجة النص وتحليله.

كل هذا يساعد أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية على بناء واستخدام نماذج لغوية كبيرة (LLM) تتواصل مع البشر. استخدم علماء البيانات البرمجة اللغوية العصبية لبناء مساعدين افتراضيين مثل Siri وروبوتات الدردشة وخدمات ترجمة اللغة وأدوات تلخيص النص.

أنواع الذكاء الاصطناعي

يتم تصنيف أنظمة الذكاء الاصطناعي بناءً على قدراتها ووظائفها. فيما يلي أربعة أنواع أساسية من الذكاء الاصطناعي، مع أمثلة واقعية للذكاء الاصطناعي لكل منها:

• الذكاء الاصطناعي التفاعلي. تعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي التفاعلية وفقًا لقواعد وأنماط محددة مسبقًا دون القدرة على تخزين التجارب السابقة أو التعلم منها. لا تمتلك هذه الأنظمة البسيطة نسبيًا ذاكرة أو القدرة على فهم السياق. يمكنهم الاستجابة فقط لمواقف محددة بناءً على القواعد الموجودة في برامجهم.

• ذاكرة محدودة الذكاء الاصطناعي. ذاكرة محدودة يمكن للذكاء الاصطناعي استخدام المعلومات المخزنة لاتخاذ القرارات. تُستخدم هذه الأنظمة غالبًا في المركبات ذاتية القيادة، حيث تلعب البيانات السابقة – مثل ظروف الطريق وأنماط حركة المرور – دورًا حاسمًا في اتخاذ القرار في الوقت الفعلي.

• نظرية العقل الذكاء الاصطناعي. نظرية العقل الذكاء الاصطناعي هو شكل افتراضي من الذكاء الاصطناعي قادر على فهم السلوك البشري والتنبؤ به من خلال استنتاج الحالات العقلية مثل المعتقدات والنوايا والعواطف من الإشارات الجسدية. من الناحية النظرية، يمكن لهذا النوع من أنظمة الذكاء الاصطناعي توقع كيفية تفاعل البشر مع المواقف المختلفة وتعديل سلوكهم وفقًا لذلك.

• الذكاء الاصطناعي الواعي بذاته. الذكاء الاصطناعي الواعي ذاتيًا هو نوع افتراضي آخر من الذكاء الاصطناعي يتحدىه الوعي الذاتي والقدرات المعرفية الشبيهة بالإنسان. يمكن للذكاء الاصطناعي المدرك لذاته نظريًا أن يفهم المفاهيم المعقدة، ويتعلم بشكل مستقل عبر مجالات مختلفة، ويظهر تفكيرًا حقيقيًا وإبداعًا. وهذا من شأنه أن يميزه عن أي نموذج آخر في تاريخ الذكاء الاصطناعي.

الذكاء الاصطناعي القوي مقابل الذكاء الاصطناعي الضعيف

“الذكاء الاصطناعي القوي” و”الذكاء الاصطناعي الضعيف” مصطلحان يستخدمان للتمييز بين الذكاء الاصطناعي بناءً على قدراته وأوجه التشابه مع الذكاء البشري. وفيما يلي تفصيل لكل منها:

الذكاء الاصطناعي الضعيف

ويشير الذكاء الاصطناعي الضعيف، المعروف أيضًا باسم الذكاء الاصطناعي الضيق، إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تعمل بناءً على قواعد أو خوارزميات أو نماذج تعلم الآلة محددة مسبقًا مدربة على مجموعات بيانات محددة. يمكن أن تتميز هذه البيانات بكل من البيانات المنظمة وغير المنظمة، وبعبارة أخرى، البيانات التي يتم تصنيفها وتنظيمها بواسطة المبرمجين والبيانات العشوائية التي تتطلب المزيد من التفكير الاستنتاجي.

تشمل أمثلة الذكاء الاصطناعي الضعيف المساعدين الافتراضيين مثل Siri وAlexa، وأنظمة توصية المنتجات، وخوارزميات التعرف على الصور، وخدمات ترجمة اللغة. وعلى الرغم من أن هذه الأنظمة يمكن أن تبدو ذكية ضمن مجالاتها المحدودة، إلا أنها لا تمتلك الوعي أو الوعي الذاتي أو القدرة على تطبيق معرفتها في المواقف الجديدة.

ذكاء اصطناعي قوي

يشير الذكاء الاصطناعي القوي، المعروف أيضًا باسم الذكاء العام الاصطناعي (AGI) أو الذكاء الاصطناعي على المستوى البشري، إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تتمتع بالقدرة على الفهم والتعلم وتطبيق المعرفة عبر مجموعة واسعة من المهام والمجالات بمستوى مماثل للذكاء البشري. على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي القوي لا يزال نظريًا إلى حد كبير، إلا أنه يهدف إلى تكرار نطاق كامل من القدرات المعرفية البشرية، بما في ذلك التفكير وحل المشكلات والإبداع والذكاء العاطفي.

ستمتلك أنظمة الذكاء الاصطناعي القوية الوعي والوعي الذاتي والقدرة على التكيف مع المواقف الجديدة والتعلم من التجارب واستيعاب المعرفة بما يتجاوز بيانات التدريب الأولية الخاصة بها. قد يؤدي هذا من الناحية النظرية إلى صعوبة التمييز بين مخرجات نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي ومخرجات الإنسان.

مزايا الذكاء الاصطناعي

يقدم الذكاء الاصطناعي العديد من الفوائد. فيما يلي ثلاث فوائد للذكاء الاصطناعي:

الأتمتة والكفاءة

من المزايا المهمة للذكاء الاصطناعي قدرته على أتمتة المهام المتكررة، مما يؤدي إلى زيادة الكفاءة والإنتاجية. يمكن للأنظمة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي أداء المهام بشكل أسرع وأكثر دقة من البشر، مما يقلل الأخطاء ويوفر وقتًا ثمينًا للموظفين للتركيز على الأنشطة ذات القيمة الأعلى.

تحسين عملية صنع القرار

يمكن لخوارزميات التعلم الآلي تحديد الأنماط والاتجاهات والعلاقات المتبادلة داخل البيانات، مما يساعد الشركات على اتخاذ قرارات أكثر استنارة. بدءًا من التوصيات المخصصة في التجارة الإلكترونية وحتى الصيانة التنبؤية في التصنيع، تعمل التحليلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي على تعزيز عمليات صنع القرار، مما يؤدي إلى نتائج أفضل ومزايا تنافسية.

الابتكار المتسارع

تعمل تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة مثل معالجة اللغات الطبيعية ورؤية الكمبيوتر والأنظمة الذاتية على دفع الابتكارات الرائدة في مجالات مختلفة مثل الرعاية الصحية والتمويل والنقل. وستساعد هذه الإمكانية في جعل الذكاء الاصطناعي مهمًا للاقتصاد العالمي في السنوات والعقود القادمة.

عيوب الذكاء الاصطناعي

من المؤكد أن هناك بعض الجوانب السلبية المحتملة للذكاء الاصطناعي، بما في ذلك:

النزوح الوظيفي

يمكن لبرامج الذكاء الاصطناعي أداء عدد متزايد من المهام التي يؤديها البشر. وفي نهاية المطاف، يمكن أن يؤدي هذا إلى البطالة أو العمالة الناقصة في بعض الصناعات، مثل المحاسبة وترميز البرمجيات، مما قد يؤدي إلى اضطرابات اجتماعية واقتصادية. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يؤدي التوزيع غير العادل لفوائد تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي إلى تفاقم عدم المساواة في الدخل، وتوسيع الفجوة بين العمال المهرة وغير المهرة.

المعضلات الأخلاقية والاجتماعية

يثير الذكاء الاصطناعي مخاوف أخلاقية واجتماعية تتعلق بالخصوصية والتحيز والشفافية والمساءلة. على سبيل المثال، قد تعمل خوارزميات الذكاء الاصطناعي على إدامة أو تضخيم التحيزات الموجودة في بيانات التدريب، مما يؤدي إلى نتائج غير عادلة أو تمييزية. الذكاء الاصطناعي المستخدم في المراقبة والتعرف على الوجه يمكن أن يثير تساؤلات حول الخصوصية والحريات المدنية.

الاعتماد الزائد على أنظمة الكمبيوتر

يمكن أن يشكل الاعتماد المفرط على أنظمة الذكاء الاصطناعي مخاطر تجارية كبيرة، بما في ذلك احتمال إساءة استخدام الكميات الهائلة من البيانات الحساسة التي تحتوي عليها، مثل السجلات الطبية أو المعلومات المالية الشخصية. علاوة على ذلك، فإن تعقيد أنظمة الذكاء الاصطناعي يجعل من الصعب فهمها والتحكم فيها بشكل كامل، مما يزيد من احتمال حدوث عواقب غير مقصودة وانتهاكات للبيانات.