ملخص نتاج التعلم أ: دراسة استخدامات الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته، البرمجة

ستتعلم في هذه الوحدة

بعبارات بسيطة، الذكاء الاصطناعي هو في الأساس التكنولوجيا التي تسمح للحاسوب بالتفكير والتعلم من تلقاء نفسه، وهو ما يمنحه القدرة على حل المشكلات المحددة، واتخاذ الإجراءات بناءً على معايير محددة مسبقًا، وإجراء تنبؤات دقيقة باستخدام البيانات.
وهذا يمكن أجهزة الحاسب من محاكاة قدرات البشر على حل المشكلات.
تتطلب أنظمة الحاسب التقليدية الكثير من التفاعل البشري، أو البشر لإنشاء برامج لأتمتة العمليات.
بمجرد الإعداد، يمكن للآلات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي اتخاذ إجراءات دون الحاجة إلى أي تدخل بشري إضافي.

هذا نوع أساسي من الذكاء الاصطناعي لا يخزن أي ذاكرة لأفعاله أو تجاربه السابقة، لذلك لا يمكنه استخدام هذه المعلومات لاتخاذ القرارات في الوقت الحاضر.
كان الحاسوب الفائق للعب الشطرنج من ⁦IBM⁩ المسمى ديب بلو ⁦(Deep Blue)⁩ أحد الأمثلة على الآلة التفاعلية، وكان لديه القدرة على تعرف قطع الشطرنج وكان يعرف كيف لهذه القطع أن تتحرك.
يمكن أن يقوم أيضًا بعمل تنبؤات حول التحركات المحتملة.
لذلك كان قادرًا على اتخاذ قرارات بناءً على تصرفات الخصم ولكنه لم يكن لديه ذاكرة للإجراءات التي تم اتخاذها في وقت سابق من اللعبة.

هذا نوع أقدم من الذكاء الاصطناعي يمكنه استخدام التجارب السابقة لاتخاذ قرارات مستقبلية.
الدردشة مع روبوتات خدمة العملاء هي أمثلة جيدة على الآلات ذات الذاكرة المحدودة.
تقوم هذه الأنظمة بمعالجة البيانات باستخدام نماذج رياضية معقدة تسمح لها بالاستجابة للمدخلات السابقة وبالتالي محاكاة الذكاء البشري.
تُستخدم روبوتات الدردشة لتقديم دعم العملاء على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع، وغالبًا ما يتم إعدادها بنطاق محدود من الاستجابات وبالتالي فهي غير قادرة على التعامل مع المشكلات المعقدة وحلها.

هذه هي الآلات التي تتمتع بقدرات الذكاء الاصطناعي المتقدمة التي تسمح لها بتعرف التعبيرات والعواطف والنوايا وفهمها وما إلى ذلك.
يمكنها استخدام هذا الفهم للتفاعل مع البشر.
نظرًا لأن المشاعر البشرية يمكن أن تكون ذاتية، فيمكن أن يكون استخدام هذا الفهم للتحيز بالطريقة التي يفسر بها مثل هذه المشاعر.
هناك أمثلة للآلات ذات نظرية العقل في كل من الرعاية الصحية والسيارات.

هذا هو مستقبل الذكاء الاصطناعي الذي يتوافق مع نظرية العقل والذكاء الاصطناعي ذي الإدراك الذاتي قيد البحث والتطوير.
ما يزال العديد من الأشخاص المشهورون عالميًا في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، على توخي الحذر، وأثاروا المخاوف بشأن مشكلات التحكم، والسلامة، وسوء الاستخدام المحتمل.
وقد أدى ذلك إلى تطوير قواعد الاتحاد الأوروبي البارزة التي تحكم استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي الناشئة مثل ⁦ChatGPT⁩ المقدم من ⁦OpenAI⁩.

التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي تهتم بتطوير الخوارزميات التي يمكنها التعلم من البيانات وأداء المهام دون تعليمات محددة.
هذه هي التكنولوجيا التي تدعم تعرف الوجوه وأتمتة البريد الإلكتروني وتصفية البريد العشوائي وتطبيقات تحويل الصوت إلى نص على الهاتف المحمول والنص التنبؤي.
يعتبر التعلم الآلي في صميم تطوير مثل هذه الأنظمة الآلية.

تقنية الذكاء الاصطناعي هي أصل التطبيقات الشائعة للتصحيح التلقائي والتدقيق الإملائي.
كما أنه يدعم قدرة الأنظمة على الترجمة بين اللغات.
تطبيق آخر للمعالجة الطبيعية للغة هو "اكتشاف الطوارئ". يتم استخدامه لتحديد التعبيرات أو الكلمات أو العبارات التي عادة ما تكون مدعاة للقلق أو اتخاذ إجراء فوري.

هي استخدام الذكاء الاصطناعي في معالجة البيانات المرئية.
يمكن للرؤية الحاسوبية تصنيف الكائنات باستخدام الخصائص المرئية.
حدثت زيادة في تطبيقات الهاتف القائمة على الذكاء الاصطناعي التي تستخدم هذه التكنولوجيا.
على سبيل المثال، يستخدم أحد هذه التطبيقات الرؤية الحاسوبية لتحديد النباتات وتشخيص أمراض النبات وتقديم توصيات حول العلاجات.

تستخدم هذه الأنظمة قاعدة بيانات لمعارف الخبراء لتقديم المشورة بشأن موضوع معين.
وهي الآن شائعة في مجموعة متنوعة من المجالات، بما في ذلك إدارة المعلومات ومكتب المساعدة. كما أنها تستخدم بطريقة محدودة، في الطب.
تستخدم أنظمة خبراء الطب قاعدة بيانات معرفية وقواعد محددة مسبقًا لإجراء تشخيصات طبية محدودة.
على سبيل المثال، يتم استخدامها في أنظمة العزل الطبي في المستشفيات. يتم استخدامها أيضًا في خطوط هاتف الطوارئ لاتخاذ قرارات بشأن إرسال سيارات الإسعاف.