نتاج التعلم أ: دراسة استخدامات الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته

تمت مناقشة الذكاء الاصطناعي (AI) ودراسته منذ الأيام الأولى لظهور أجهزة الحاسب، ومع ذلك، شهدت التطورات الحديثة في التكنولوجيا الرقمية ارتفاعًا كبيرًا في تطور واستخدام هذه التقنية. وفي يومنا هذا، تم دمج الذكاء الاصطناعي في العديد من الأنظمة الشخصية والتجارية التي نتعامل معها يوميًا. لقد أحدث الذكاء الاصطناعي بالفعل ثورة في الطريقة التي نعمل بها ونستخدم وقت فراغنا، فعلى سبيل المثال، نجده مدمجًا في المساعدين الصوتيين الرقميين مثل: Alexa® و Siri®، ويقدم توصيات مخصصة على منصات التجارة الإلكترونية أو وسائل التواصل الاجتماعي، بل إن له دورًا في ترشيح الصور (الفلاتر) الذي يضفي المتعة على كاميرات هواتفنا الذكية. ستتعرف في هذه الوحدة التطبيقات العملية للذكاء الاصطناعي في مختلف المجالات، وستتعلم كيفية معالجة الذكاء الاصطناعي لمجموعة كبيرة من التحديات العملية والمتعلقة بالبيانات، وتوجيهه لعملية اتخاذ القرار التجاري وتحسينه لأداء أنظمة الحاسب. ستتعرف دور البيانات في أنظمة الذكاء الاصطناعي، وتدرس الخوارزميات المتنوعة المستخدمة لاستخراج المعلومات من البيانات، وتكتشف كيف يمكن لهذه الأنظمة التكيف والتعلم بمرور الوقت. من خلال الأمثلة العملية، ستتعلم كيفية جمع البيانات وإعدادها، ثم تطوير حلول الذكاء الاصطناعي للمشكلات الواقعية. ستجهزك المهارات التي ستكتسبها في حل المشكلات في هذه الوحدة لدراسة المزيد في مسيرتك في التعليم العالي عبر مجموعة من التخصصات الحاسوبية. كما ستساعد على تجهيزك لدخول برامج التدريب المهني في تكنولوجيا المعلومات، وعلى التوظيف في مجال الذكاء الاصطناعي.

ستخضع هذه الوحدة للتقييم الداخلي عبر سلسلة من المهام التي سيحددها معلمك، وستجد طوال دراستك لهذه الوحدة أنشطة تمرين تقييمي ستساعدك على العمل حتى تحصل على تقييمك. علمًا بأن إنجاز هذه الأنشطة لا يعني أنك قد حققت درجة محددة، بل يعني أنك قمت بأبحاث أو تحضيرات مفيدة ستكون ذات صلة بمهمتك النهائية. لإنجاز المهام في واجبك بنجاح، لا بد من التأكد من استيفائك لجميع معايير درجة النجاح، ويمكنك القيام بذلك بالعمل على الواجبات التي تُكلَّف بها. وإذا كنت تهدف إلى تحقيق مستوى تقدير التفوق أو الامتياز، يجب عليك أيضًا التأكد من عرض المعلومات في مهمتك بالصيغة المطلوبة في معايير التقييم ذات الصلة، فعلى سبيل المثال، يتطلب مستوى تقدير التفوق تحليلك للموضوع، بينما يتطلب مستوى تقدير الامتياز تقييمك له. سيتألف الواجب الذي يحدده معلمك من عدد من المهام المصممة لاستيفاء المعايير الواردة في الجدول، ومن المحتمل أن يتضمن تطوير أحد حلول الذكاء الاصطناعي وتنفيذه، وقد يُطلب منك، لإنجاز هذا الأمر، إعداد تقرير مكتوب يحتوي على خطة لحلك الذي تتوصل إليه مع وصفه وشرحه.

يوضح لك هذا الجدول ما يجب عليك القيام به من أجل الحصول على درجة النجاح أو التفوق أو الامتياز، والمكان الذي يمكنك فيه العثور على أنشطة لمساعدتك.

• أ. دراسة استخدامات الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته
• ب. تخطيط حل الذكاء الاصطناعي وإعداده لتلبية احتياجات محددة
• ج. تطوير حل الذكاء الاصطناعي لتلبية احتياجات محددة

1. 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.
2. وهذا يمكن أجهزة الحاسب من محاكاة قدرات البشر على حل المشكلات.
3. تتطلب أنظمة الحاسب التقليدية الكثير من التفاعل البشري، أو البشر لإنشاء برامج لأتمتة العمليات.
4. بمجرد الإعداد، يمكن للآلات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي اتخاذ إجراءات دون الحاجة إلى أي تدخل بشري إضافي.

هل لديك أي مساعدين افتراضيين في منزلك؟ ما الغرض من استخدامهم؟

قد تكون هذه أي خدمات تستند إلى السحابة يمكنك التفاعل معها للإجابة عن الأسئلة أو للتحكم في الأجهزة باستخدام الأوامر الصوتية.

ما مدى دقة الإجابات التي تلقيتها؟ إذا كنت تستخدمها للتحكم في الأجهزة، هل كنت تتلقى دائمًا الاستجابة المتوقعة؟

• يُعرف أيضًا باسم الذكاء الاصطناعي الضيق
• مصمم لأداء مهمة محددة
• يعمل بقدرة محدودة
• يحاكي السلوك البشري بناءً على مجموعة القواعد والبيانات المتاحة
• الذكاء الاصطناعي الضعيف يشمل المساعدين الشخصيين مثل أليكسا (أمازون) أو سيري (أبل)، أنظمة توصيات البث، أنظمة تعرف الوجه، وغيرها.

• يُعرف أيضًا باسم الذكاء الاصطناعي القوي العام (GPAI)
• مصمم لتطبيق الذكاء على أي مشكلة، وليس فقط مهمة محددة
• يحاكي القدرات المعرفية البشرية مثل حل المشكلات وإصدار الأحكام والتخطيط والتعلم وتجميع الخبرات في سياقات جديدة
• من الناحية النظرية، لا يمكن تمييزه عن شخص حقيقي
• ما زال هدفًا نظريًا

عادةً ما يتم تصميم الذكاء الاصطناعي على أنه إما (ضعيف) وإما (قوي) بطبيعته. يوضح الشكل 21.1 نظرة عامة على الاختلافات الرئيسية: الفرق الرئيسي هنا هو نطاق التطبيق، فالذكاء الاصطناعي الضعيف ضيق جدًا في التركيز، في حين أن الذكاء الاصطناعي القوي (الذي ما يزال قيد التطوير) له هدف واسع وطموح، يتضمن القدرة على فهم مجموعة من الوظائف البشرية وتعلمها وأدائها - تمامًا مثلما تعمل أدمغتنا. إن أساس الذكاء الاصطناعي القوي هو مفهوم الذكاء التأسيسي، ويشير إلى النماذج والتقنيات الأساسية التي تشكل أساس تطبيقات الذكاء الاصطناعي المختلفة، وعادةً ما تكون مثل هذه النماذج واسعة النطاق وتخضع للتدريب على مجموعات بيانات متنوعة، تسمح بفهم وإنشاء نص يشبه ما يكتبه الإنسان، وتعرف الصور، ومعالجة الكلام وغير ذلك الكثير. على سبيل المثال، توجد نتيجة تم اختبارها جيدًا من تقنية الذكاء الاصطناعي التأسيسية تسمى GPT (المحول التوليدي المدرب مسبقًا) في قلب أداة ChatGPT AI التي حظيت بتغطية إعلامية واسعة.

هناك أنواع مختلفة من الذكاء الاصطناعي. يتم تصنيفها بشكل عام من حيث القدرة التي تتمتع بها التكنولوجيا.

1. 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.
2. 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.
3. يمكن أن يقوم أيضًا بعمل تنبؤات حول التحركات المحتملة.
4. لذلك كان قادرًا على اتخاذ قرارات بناءً على تصرفات الخصم ولكنه لم يكن لديه ذاكرة للإجراءات التي تم اتخاذها في وقت سابق من اللعبة.

1. هذا نوع أقدم من الذكاء الاصطناعي يمكنه استخدام التجارب السابقة لاتخاذ قرارات مستقبلية.
2. الدردشة مع روبوتات خدمة العملاء هي أمثلة جيدة على الآلات ذات الذاكرة المحدودة.
3. تقوم هذه الأنظمة بمعالجة البيانات باستخدام نماذج رياضية معقدة تسمح لها بالاستجابة للمدخلات السابقة وبالتالي محاكاة الذكاء البشري.
4. 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.

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

1. هذا هو مستقبل الذكاء الاصطناعي الذي يتوافق مع نظرية العقل والذكاء الاصطناعي ذي الإدراك الذاتي قيد البحث والتطوير.
2. 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.
3. وقد أدى ذلك إلى تطوير قواعد الاتحاد الأوروبي البارزة التي تحكم استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي الناشئة مثل ChatGPT المقدم من OpenAI.

هل سبق لك استخدام روبوت دردشة؟ متى فعلت هذا؟

هل طُلب منك تقديم بعض التعليقات على موقع إلكتروني استخدمته؟ أو هل دخلت في اختبار عبر الإنترنت؟ هل تعلم أنك تتحدث إلى روبوت محادثة؟

هل شعرت حقًا وكأنك تتحدث إلى إنسان؟ هل قدم برنامج الدردشة الآلي دائمًا الردود المناسبة؟ إن كان الجواب "لا"، اذكر السبب؟

يغطي الذكاء الاصطناعي مجموعة واسعة من التقنيات المختلفة ويمكنه محاكاة مجموعة من الوظائف المعرفية البشرية المختلفة (العقلية والجسدية وكلاهما).

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

هذا التعلم هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي، وعادةً ما يستخدم التعلم العميق الشبكات العصبية للسماح لأجهزة الحاسوب بالتعلم من التجربة. فالشبكة العصبية هي شبكة من الوحدات المترابطة (أو "الخلايا العصبية") التي يتم ترتيبها في طبقات، وتعالج كل خلية عصبية البيانات المدخلة وتتعلم منها ويمكنها اتخاذ قرارات أو تنبؤات بناءً على ما تعلمته.

الطبقة المخفية مسؤولة عن تحويل المدخلات من طبقتها السابقة إلى شيء يمكن استخدامه لعمل تنبؤات أو تنفيذ مهام محددة. يقوم بذلك من خلال تصفية أهم جوانب بيانات الإدخال، وإضافة "وزن" أكبر أو أقل إليها، ما يؤثر في طريقة إجراء التنبؤات أو اتخاذ القرارات. تُستخدم الشبكات العصبية بشكل شائع في تعرف الصوت (أنظمة تحويل الصوت إلى نص) للهواتف المحمولة والمساعدين الشخصيين وخدمات التوصية على خدمات البث الشائعة وحتى في أنظمة التشخيص الطبي. يعد التعلم العميق وراء تطبيقات مثل أنظمة اكتشاف الاحتيال التي يتم استخدامها في الخدمات المالية لاكتشاف الاحتيال ومنعه. ويتم تطبيقه في نطاق واسع أيضًا في أنظمة إدارة علاقات العملاء (customer relationship management/CRM) لاكتشاف رؤى أعمق عن العملاء. يمكنه القيام بذلك على تجميع البيانات التنظيمية بشكل أكثر فعالية (وبسرعة أكبر) مما يمكن لأي شخص تحقيقه.

1. تقنية الذكاء الاصطناعي هي أصل التطبيقات الشائعة للتصحيح التلقائي والتدقيق الإملائي.
2. كما أنه يدعم قدرة الأنظمة على الترجمة بين اللغات.
3. 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.

تقنية الذكاء الاصطناعي هذه راسخة بالفعل، وتستخدم في نطاق واسع في التطبيقات مثل القياسات الحيوية الصوتية في أنظمة الأمان، والأوامر الصوتية للأجهزة الذكية، وأنظمة تحويل الكلام إلى نص التي تمكّن المستخدمين من استخدام الحاسوب دون استخدام اليدين.

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

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

هل رأيت أنظمة الخبراء المستخدمة في خدماتك الصحية؟

لماذا تستخدم؟ على سبيل المثال، هل تستخدم خدمة الإسعاف المحلية أنظمة متخصصة لفرز المرضى؟

هل تعتقد أن مثل هذه الأنظمة دائمًا فكرة جيدة؟

يرتبط الذكاء الاصطناعي ارتباطًا وثيقًا بالتخصصات الأخرى، بما في ذلك علوم الحاسب والرياضيات وعلم النفس واللغويات. يوضح الشكل 21.3 هذه الروابط القوية ويوضح كيف يتناسب الذكاء الاصطناعي مع التخصصات الأخرى.

• توفر علوم الحاسب مفاهيم البرامج الأساسية والنظريات الحسابية وهياكل البيانات وتصميم الأنظمة للعديد من حلول الذكاء الاصطناعي.
• وتوفر الرياضيات الخوارزميات والمنطق والإحصاءات والنمذجة التنبؤية.
• يوفر علم النفس رؤى حول العمليات المعرفية البشرية - كيف نتصرف ونتعلم ونتخذ القرارات.
• يمنحنا علم اللغة فهمًا لكيفية تواصل الناس باستخدام اللغات الطبيعية، في كل من الأشكال المكتوبة واللفظية.

1. هناك عدد من التطورات الحالية في الذكاء الاصطناعي تمثل ما يمكن أن يحققه الذكاء الاصطناعي على المدى القصير.
2. هناك أيضًا مجموعة من أهداف الذكاء الاصطناعي الطموحة التي أبرزها الباحثون - وتكون هذه الأهداف الذي سيبدو عليه الذكاء الاصطناعي في المستقبل.

تتخذ خطوات كبيرة إلى الأمام في العديد من المجالات، بما في ذلك ما يأتي:

1. ساعدت خوارزميات التعلم الآلي، خاصة تلك التي تتبنى التعلم العميق، على تحفيز شعبية الذكاء الاصطناعي ونموه.
2. كما هو موضح أعلاه، يستخدم التعلم العميق شبكات عصبية متعددة الطبقات لتحليل البيانات.
3. وهي تؤدي حاليًا إلى تحسينات كبيرة في تعرف الصور والكلام ومعالجة البيانات.
4. كما أنها تستخدم في الكشف عن الاحتيال، والخدمات المالية (المساعدة على إدارة المحافظ الاستثمارية)، والرعاية الصحية (في تطوير حلول العلاج)، وفي مجالات مختلفة (على سبيل المثال، في تعزيز سلامة الموظفين في المصانع بتحديد الوقت الذي يكون فيه الموظفون أو الأشياء على مقربة من الآلات).

لقد قاد الذكاء الاصطناعي ثورة تطوير السيارات ذاتية القيادة على طرقنا، والطائرات دون طيار، والروبوتات القادرة على أداء المهام الأكثر تعقيدًا (مثل الجراحة المجهرية). يسهم الذكاء الاصطناعي في تطوير العديد من الجوانب المختلفة للروبوتات (المتنقلة والثابتة على حد سواء). وتشمل الآتي:

• الإدراك، بما في ذلك الرؤية الحاسوبية وإدراك العمق ومدخلات أجهزة الاستشعار
• إرشادات الملاحة الآنية وتخطيط المسار
• التحكم في الحركة
• التكيف مع التجارب الجديدة (على سبيل المثال، الاختناقات المرورية (التعامل مع العوائق غير المتوقعة)، وتجنب المشاة، وما إلى ذلك).
• المعالجة الذاتية (حلول الذكاء الاصطناعي التي يمكنها تنفيذ المهام دون أي تفاعل بشري).

يعد الذكاء الاصطناعي مكونًا رئيسيًا في الأنظمة التي تتعرف الوجوه (على سبيل المثال، لفتح الهواتف الذكية). يتم استخدام الرؤية الحاسوبية في أنظمة التفاعلية والألعاب التفاعلية وأنظمة الأمان المحسنة (على سبيل المثال، أمن الحدود في المطارات وما إلى ذلك). يسهم الذكاء الاصطناعي في تطوير العديد من الجوانب المختلفة لرؤية الحاسوب بما في ذلك:

• تصنيف الصور (على سبيل المثال، الأحرف المكتوبة بخط اليد، والفحوصات الطبية، وما إلى ذلك)
• اكتشاف الكائن (على سبيل المثال، اكتشاف فئات معينة من الكائنات في الصور)
• تمايز الكائنات داخل الصورة (على سبيل المثال، اختيار شخص من الخلفية)
• تتبع الكائنات (على سبيل المثال، تتبع شخص عبر إطارات متعددة من تسلسل الفيديو)
• تحسين الصورة (على سبيل المثال، تقليل الضوضاء والترقية وضبط السطوع والتباين وما إلى ذلك).

هل يمكنك التفكير في أمثلة على استخدام الرؤية الحاسوبية في العالم من حولك؟

هل تلعب الألعاب التفاعلية؟ هل يتم استخدام الرؤية الحاسوبية في المطار المحلي؟

هل تدرك متى تتفاعل مع الذكاء الاصطناعي؟ إذا لم يكن الأمر كذلك، قم ببعض البحث حول طرق استخدام الرؤية الحاسوبية في العالم من حولك.

كما ذكرنا سابقًا، أدت التحسينات التكنولوجية إلى تحسين فهم أجهزة الحاسوب للغات الطبيعية (على سبيل المثال، الإنجليزية والفرنسية والألمانية وما إلى ذلك). وقد أتاح ذلك عددًا ضخمًا من التطبيقات العملية مثل روبوتات الدردشة (للخدمات عبر الإنترنت) والمساعدين الافتراضيين (Alexa من Amazon و Siri من Apple وما إلى ذلك) وخدمات الترجمة المختلفة (على سبيل المثال، Google Translate). يتم استخدام الذكاء الاصطناعي في البرمجة اللغوية العصبية لتقديم خدمات محسنة مثل:

• تعرف الكلام
• تصنيف النص (مواضيع مختلفة ولغات مختلفة وما إلى ذلك)
• تعرف المسميات (الأسماء الصحيحة، المواقع، التواريخ، وما إلى ذلك في النص (على سبيل المثال، في العبارة 'جين ذاهبة إلى مهرجان غلاستونبري الموسيقي في يونيو 2024'، سيكون النظام قادرًا على تحديد كلمة 'جين' بوصفها اسم شخص، و'غلاستونبري' بوصفها موقع، و'يونيو 2024' بوصفها تاريخ)
• ترجمة اللغة (على سبيل المثال، الإنجليزية إلى الفرنسية)
• إنشاء حوار للنص (على سبيل المثال، روبوتات المحادثة ومحركات البحث وما إلى ذلك)
• الإجابة عن الأسئلة
• تحليل المشاعر (على سبيل المثال، تحديد مشاعر الشخص على أنها إيجابية أو سلبية أو محايدة بطبيعتها)
• تلخيص الموضوعات لمختلف أعمار القراءة المستهدفة.

  يعتمد استخدام الذكاء الاصطناعي في معالجة اللغة الطبيعية على القواعد (إذ يستخدم قواعد نحوية ولغوية ثابتة) وهو محدد بشكل كبير بالمهمة، بدلًا من أن يكون عامًا. ويتضمن هذا الذكاء الاصطناعي مزيجًا من التعلم تحت الإشراف والتعلم دون إشراف، فعلى سبيل المثال، يخضع نظام الذكاء الاصطناعي للتدريب عادةً عن طريق البيانات المصنفة، في حين يمكن تصنيف أنواع مماثلة من المستندات عبر اختيار الميزات. (يرد شرح هذه المفاهيم لاحقًا في الوحدة).

هناك قدر كبير من البحث المستمر والابتكار والتطوير في مجالات الذكاء الاصطناعي المختلفة. هذا العمل مدفوع بمجموعة من الأهداف الطموحة. يأمل الباحثون ورجال الأعمال في تطوير الذكاء الاصطناعي الذي لديه القدرة على:

• فهم وتفسير البيانات المعقدة (للتفكير واتخاذ قرارات مستنيرة)
• العمل بشكل مستقل (لكي يكون مستقلا وقادرًا على التكيف بناءً على الظروف المتغيرة)
• تطبيق المعرفة في المواقف الجديدة (لكي يكون قادرًا على التعميم بناءً على بيانات التدريب المحدودة)
• إجراء تفاعلات شبيهة بالإنسان، وتمييز المشاعر والنوايا المختلفة والتكيف معها
• توليد أفكار وحلول جديدة للمشكلات والإبداعية (في الموسيقى والأدب والفن وما شابه ذلك)
• عرض الذكاء على مستوى الإنسان (للعمل بطريقة لا يمكن تمييزها عن الإنسان).

  يجب أن نتذكر دائمًا أن المحرك الأساسي لتطوير الذكاء الاصطناعي يجب أن يكون بناء أنظمة قوية تعمل بأمان وبطريقة أخلاقية ومسؤولة. يجب أن يكون الهدف من أي بحث في هذا المجال هو تحسين حياة البشر والمساعدة على حل العديد من التحديات التي تواجهنا في القرن الحادي والعشرين (وما بعده).

يحتوي الذكاء الاصطناعي على تطبيقات (وتطبيقات محتملة) في العديد من المجالات المختلفة، ويمكن أن يكون لها تأثير مباشر في حياتنا اليومية. هناك العديد من الأسباب لاستخدام الذكاء الاصطناعي. وتشمل الآتي:

• لزيادة الابتكار
• لسرعة وكفاءة حل المشكلات
• لتحسين الخدمات

  نتاج التعلم أ | مقدمة إلى الذكاء الاصطناعي (AI) | الوحدة 21

كما ذكرنا، يجب دائما استخدام الذكاء الاصطناعي بطريقة أخلاقية. ويجب دائما مراعاة قضايا الخصوصية والإنصاف والمساءلة (عند استخدامها بشكل غير صحيح) والشفافية وتأثيرها المجتمعي المحتمل. تشمل التطبيقات الشائعة للذكاء الاصطناعي ما يأتي:

1. يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالأحداث المستقبلية باستخدام البيانات والإحصاءات التاريخية.
2. وخير مثال على ذلك هو الطريقة التي يستخدم بها خبراء الأرصاد الجوية الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بأحداث الطقس القادمة باستخدام بيانات وأنماط الطقس السابقة.
3. هذا يسمح لهم بإجراء تنبؤات جوية أكثر دقة.

1. يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحديد الأنماط أو الحالات التي تنحرف عن السلوك العادي (المعروف باسم اكتشاف الحالات الشاذة).
2. ومن الأمثلة الجيدة على ذلك القطاع المالي حيث يتم اكتشاف الاحتيال في كثير من الأحيان باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي.
3. تحدد هذه الأدوات المعاملات المالية غير العادية (على سبيل المثال، عمليات السحب المصرفية الكبيرة بشكل غير معهود، والتوقيعات المشبوهة، والمعاملات المتزامنة المتعددة في مواقع مختلفة، وما إلى ذلك).

1. يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لجمع الأفكار من كميات كبيرة من البيانات غير المنظمة (على سبيل المثال، المستندات النصية أو التسجيل الصوتي أو الصور أو مقاطع الفيديو).
2. وقد استفادت العديد من القطاعات من هذه التقنية.
3. على سبيل المثال، يستخدم القطاع الصحي أنظمة الذكاء الاصطناعي لتحديد الاتجاهات والارتباطات في السجلات الطبية الحالية من أجل إجراء تشخيصات جديدة وتطوير علاجات جديدة.

1. كما تمت مناقشته سابقا، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي التفاعل مع الأشخاص في محادثات اللغة الطبيعية.
2. استخدام مثل هذه المساعدات الافتراضية يسمح للبشر بطرح الأسئلة وتلقي المعلومات عبر أجهزة الحاسب بطريقة طبيعية ويومية.
3. وقد أدى ذلك إلى تقليل حاجز الدخول إلى عالم التكنولوجيا الرقمية، حيث أصبحت واجهة الحاسب سهلة للغاية.

1. يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتقديم إعلانات مخصصة لجماهير محددة.
2. تستخدم العديد من وسائل التواصل الاجتماعي مثل Facebook® و Google® و YouTube® و Amazon® خوارزميات معقدة تعتمد على الذكاء الاصطناعي لعرض إعلانات مصممة خصيصا لفئات سكانية معينة.
3. تعتمد هذه الإعلانات عادة على إبداءات الإعجاب وعدم الإعجاب وسجل التصفح لدى المشاهد المحدد.

المصطلح الرئيس اكتشاف الحالات الشاذة - هي عملية تحديد الأنماط أو الحالات في مجموعة البيانات التي تنحرف انحرافا كبيرا عن المعيار أو السلوك المتوقع.

وقفة للتفكير هل لاحظت يوما أنه عندما تبحث عن عناصر عبر الإنترنت، تبدأ في رؤية إعلانات للعناصر أو عناصر مشابهة على وسائل التواصل الاجتماعي والمواقع الإلكترونية؟ تلميح جربها - ابحث عن شيء لم تستخدمه من قبل وانظر كم من الوقت يمر قبل أن تبدأ في رؤية إعلانات للعنصر أو عناصر مشابهة. توسيع الأفق ضع قائمة بعدد المرات التي ترى فيها إعلانات في أسبوع واحد.

المهارات المعرفية: العمليات والاستراتيجيات المعرفية:

• حل المشكلات

  مهارات التواصل الشخصي: الانفتاح الفكري:

• الاهتمام الفكري والفضول

1. يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتمييز الأفراد من خلال تحليل ملامح وجوههم المميزة.
2. على الرغم من إثارة هذا الأمر لمشكلات كبيرة تتعلق بالخصوصية، تستخدم العديد من القطاعات (بما يشمل إنفاذ القانون ومراقبة الحدود وما إلى ذلك) تقنية تمييز الوجوه لمساعدتها على القبض على المشتبه بهم جنائيا.
3. يتم ذلك عن طريق مطابقة الوجوه المخزنة في قواعد البيانات الرسمية للجرائم.

195 نتاج التعلم أ | مقدمة إلى الذكاء الاصطناعي (AI) | الوحدة 21

1. أصبح الذكاء الاصطناعي يستخدم بشكل متزايد في مختلف المجالات والقطاعات، في المجالين العام والخاص.
2. يوضح الجدول 21.1 القطاعات الرئيسة التي كان للذكاء الاصطناعي فيها بالفعل تأثير واسع النطاق؛ أما القطاعات الأخرى التي ترك فيها الذكاء الاصطناعي أيضا انطباعا فيرد توضيحها في الجدول 21.2.

وقفة للتفكير فكر في كيفية تواصلك الشخصي مع الذكاء الاصطناعي. افحص الأمثلة في الفئات الثماني المختلفة في الجدولين 21.1 و 21.2. تلميح حدد أكبر عدد ممكن من مثيلات الذكاء الاصطناعي التي اتصلت بها. توسيع الأفق قم بإنشاء خريطة ذهنية للأمثلة وشارك خريطتك الذهنية مع طالب آخر. ما أوجه التشابه والاختلاف بين الخريطتين؟

196 نتاج التعلم أ | مقدمة إلى الذكاء الاصطناعي (AI) | الوحدة 21

2 الآثار المترتبة على الذكاء الاصطناعي

يمكن أن تكون المزايا العملية لاستخدام الذكاء الاصطناعي كبيرة. يمكن للذكاء الاصطناعي:

• إزالة احتمال حدوث خطأ بشري، ما ينتج عنه نتائج أكثر دقة
• يمكن استخدامه في المناطق التي قد تكون فيها المهام خطرة على حياة الإنسان، مثل التخلص من القنابل وصيانة خطوط الأنابيب تحت الماء
• يمكن استخدامه لأتمتة الوظائف المتكررة
• توفير الخدمات على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع (على سبيل المثال، يمكن لروبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي تقديم خدمات دعم العملاء خارج ساعات العمل العادية)
• تعمل مع كميات أكبر بكثير من البيانات بسرعات عالية بشكل لا يصدق.

  ولكن ما تزال هناك بعض العيوب العملية، منها:

• العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي تعتبر مكلفة.
• الذكاء الاصطناعي غير قادر على استخدام الإبداع أو العاطفة في عملية صنع القرار.
• تقلل الأتمتة توافر الوظائف، خاصة لمن يبحثون عن وظائف تتطلب القليل من المهارات.
• الأخلاقيات هي إحدى أكبر المجالات التي تسترعي الاهتمام - يسأل الكثير من الناس السؤال الآتي: (هل يمكننا فعل ما نريد طالما أنه باستطاعتنا فعله بالذكاء الاصطناعي؟)

وقفة للتفكير ما رأيك في فوائد تقديم خدمة للعملاء على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع باستخدام الذكاء الاصطناعي؟ تلميح ماذا سيفعل العملاء إذا لم تكن هذه الخدمة متاحة؟ توسيع الأفق هل هناك أي عيوب في الوصول إلى خدمة العملاء على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع؟ فكر في تأثير المعلومات بسهولة في جميع الأوقات.

مهارات التواصل الشخصي: الانفتاح الفكري:

• المسؤولية الشخصية والاجتماعية

  مهارات التواصل الشخصي: أخلاقيات العمل/الضمير:

• الأخلاقيات
• النزاهة

ترتبط الاعتبارات الأخلاقية والقانونية، وتتداخل إلى حد ما، في أمور قد يشوبها بعض القلق. يجب معالجتها عند النظر في كيفية تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي ونشرها واستخدامها في المجتمع. وهي تغطي الجوانب الآتية:

غالبا ما تعالج مشاريع الذكاء الاصطناعي البيانات ذات الطبيعة الحساسة أو الشخصية، ما يجعلها أهدافا واضحة للهجمات الإلكترونية وغيرها من انتهاكات البيانات. لذلك فإن ضوابط البيانات هي اعتبار بالغ الأهمية، ويجب وضعها لضمان سلامة البيانات (دقتها) وسريتها (بتقييد الوصول). تشمل تقنيات حماية البيانات:

• التشفير
• التحكم المنطقي في الوصول
• الأمن المادي.

  ستمنع هذه الضوابط أيضا إفساد مشاريع الذكاء الاصطناعي من خلال التغيير الضار للبيانات المستخدمة لتدريبها. يمكن أن تقود مثل هذه التعديلات أنظمة الذكاء الاصطناعي المتأثرة إلى اتخاذ قرارات غير صحيحة قد تحقق فائدة. نظرا إلى أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يولد رؤى جديدة (وأحيانا غير متوقعة) من البيانات الموجودة، يجب توخي الحذر لعدم دمج معلومات تحديد الهوية الشخصية (PII) عن طريق الخطأ مع مجموعات البيانات التي تم إخفاء هويتها. فإذا لم يتم ذلك، فقد يُساء استخدام الاكتشافات المتعلقة بالأفراد إذا وقعت في الأيدي الخطأ.

بحث ماذا تعرف عن المعضلات الأخلاقية المرتبطة بالذكاء الاصطناعي؟ استخدم الإنترنت وابحث عن مقالتين حديثتين يمكنك استخدامهما لإثراء المناقشة حول هذه المشكلة.

197 نتاج التعلم أ | مقدمة إلى الذكاء الاصطناعي (AI) | الوحدة 21

يوجد في أوروبا تشريع شامل لأمن البيانات يسمى اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR). دخل هذا التشريع حيز التنفيذ في مايو 2018 لدول الاتحاد الأوروبي (EU) والمنطقة الاقتصادية الأوروبية (EEA). هدفه الأساسي هو منح الأفراد السيطرة على بياناتهم الشخصية. كما أنه يوفر فائدة إضافية تتمثل في توحيد لوائح البيانات للأعمال التجارية الدولية. كان للائحة العامة لحماية البيانات تأثير كبير في أوروبا وعلى الشركات التي تعالج البيانات الشخصية لمواطني الاتحاد الأوروبي. بموجب التشريع، تخضع مشاريع الذكاء الاصطناعي والبيانات التي تستخدمها للمتطلبات القانونية والتدقيق مثل أي مشروع تكنولوجيا آخر يستخدم بيانات الأفراد. لدى الولايات المتحدة تشريعات مماثلة للائحة العامة لحماية البيانات الأوروبية، وكذلك اليابان. بالإضافة إلى ذلك، أدخل الأردن تشريعات مماثلة لحماية البيانات في عام 2023.

موضوعات ذات صلة انظر الوحدة 9: إدارة مشاريع تكنولوجيا المعلومات لمعرفة المزيد عن التقييم القانوني للمشروع.

وقفة للتفكير ماذا تعرف عن تشريعات حماية البيانات في بلدك؟ تلميح هل تعرف ما حقوقك بموجب تشريعات حماية بياناتك؟ توسيع الأفق هل تعتقد أن التشريع فعال؟

تعد قضايا التحيز والتمييز مصدر قلق أخلاقي أساسي للذكاء الاصطناعي، لا سيما عند استخدامه في مجالات حساسة مثل العدالة والتعليم. هذا يسبب خطر إمكانية تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي باستخدام بيانات متحيزة. يمكن أن يترجم هذا إلى قرارات تمييزية يتم اتخاذها ضد فئات معينة من الأفراد. لذلك من الضروري التحقق من عدم وجود تحيز داخل نظام الذكاء الاصطناعي وضمان عدم التمييز ضد الأشخاص بسبب بعض الخصائص المحمية، بما في ذلك العرق والدين (أو المعتقد) والجنس والعمر والإعاقة والحالة الاجتماعية. إذا حدث هذا داخل منظمة، فقد يكون له آثار سلبية على التوظيف والإقراض والتأمين (خاصة التأمين الصحي والتأمين على الحياة) والشرعية.

تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي، خاصة تلك التي تستخدم التعلم الآلي، بشكل كبير على بيانات التدريب الخاصة بها. إذا كانت هذه البيانات محدودة النطاق أو لا تمثل المجال أو لا تمثل المجال أو معيبة، فقد يتخذ الذكاء الاصطناعي قرارات غير صحيحة وربما خطيرة.

• قد لا تميز السيارات ذاتية القيادة المشاة الذين يعبرون الطريق.
• قد لا تقرأ أنظمة التحكم الآلي في الفيضانات معدل ارتفاع مستوى المياه بشكل صحيح.
• قد تفقد أنظمة التشخيص الطبي علامات العدوى والأمراض الرئيسة في الدم وعينات الأنسجة والفحوصات. قد يؤدي ذلك إلى غياب أو عدم صحة تشخيص المرض.
• قد تحدث الحوادث الجوية بسبب قيام الأنظمة بتفسير البيانات بشكل صحيح من أجهزة الاستشعار وعدم اتخاذ إجراءات تصحيحية.

  لقد حدثت بالفعل العديد من هذه الإخفاقات. وقد أسفرت عن قضايا قانونية لإثبات اللوم والمسؤولية. على سبيل المثال، تعرضت سيارة القيادة لحادث أدى إلى مقتل امرأة في الولايات المتحدة الأمريكية. حدث هذا الأمر عند عدم تمييز أنظمة الذكاء الاصطناعي في السيارة المرأة على أنها أحد الأشخاص في أثناء عبورها الطريق. في ذلك الوقت كان هناك راكب في السيارة كان يجب أن يعمل كسائق أمان. كان ينبغي لهذا الشخص أن يتخذ الخطوات المناسبة لمنع الحادث. ومع ذلك، لم يكونوا منتبهين لأنهم كانوا يشاهدون برنامج تلفزيوني. بعد التحقيق، تم اتهام سائق السلامة بالقتل بسبب الإهمال (التسبب في الوفاة نتيجة نقص التركيز). ولكن من المخطئ حقا؟ هل يتحمل مطورو نظام الذكاء الاصطناعي أي مسؤولية؟

بحث هناك العديد من الأمثلة الموثقة لأنظمة تعد السلامة أمرا حيويا لها. ولا تعمل على النحو المطلوب. ابحث عن ثلاثة أمثلة من صناعات مختلفة واكتب مقالا قصيرا عن استخدام الذكاء الاصطناعي في الأنظمة التي تعد السلامة أمرا حيويا لها.

198 نتاج التعلم أ | مقدمة إلى الذكاء الاصطناعي (AI) | الوحدة 21

من المرجح أن يؤثر الذكاء الاصطناعي بعدة طرق في الآليات الاقتصادية التي تدفع النمو المالي والإنتاجية، وفي المجتمع بكامله.

• الإزاحة الوظيفية: سيتولى الذكاء الاصطناعي المهام التي يؤديها الموظفون عادة بشكل متزايد (على سبيل المثال، دعم العملاء). في المقابل، بإنشاء أدوار جديدة متعلقة بالذكاء الاصطناعي سيحدث بلا شك، ما يؤدي إلى تحول في الفرص التعليمية والوظيفية.
• المؤهل التعليمي: أتاح الذكاء الاصطناعي فرص التعلم عن بعد. وقد أدى ذلك إلى فتح باب التعليم للأفراد الذين لم تتح لهم الفرصة للتعلم.
• عدم المساواة في الثروة: من المرجح أن يكون القسم الأول من المجتمع الذي يستفيد من أنظمة وخدمات الذكاء الاصطناعي هم أولئك الذين يتمتعون بالفعل بالأمان المالي. ونتيجة لذلك، هناك احتمال أن يتسبب الذكاء الاصطناعي في توسيع الفجوة بين الأغنياء والفقراء.
• الصحة: أدت مراقبة المريض عن بعد إلى تقليل الحاجة إلى دخول المستشفى لحالات معينة. وقد حقق هذا فوائد حقيقية حيث يميل العديد من المرضى إلى التحسن بشكل أسرع إذا تم الاعتناء بهم في منازلهم. كانت هذه التكنولوجيا مفيدة على وجه الخصوص في جائحة 19-COVID، لا سيما لمن يعانون حالات كبت المناعة، والذين كانوا معرضين بشكل خاص لخطر الإصابة بالمرض. وبما أنهم لم يضطروا إلى الذهاب إلى المستشفى، لم يضطروا إلى تعريض أنفسهم للأذى.

وقفة للتفكير ما رأيك في أخلاقيات فقدان الوظائف عند إسناد العمل الذي كان يقوم به الموظفون سابقا إلى الذكاء الاصطناعي؟ تلميح فكر في الفرص التي قد تصاحب ذلك، بدلا من السلبيات. توسيع الأفق هل يجب أن يشارك المجتمع ككل في النقاش؟

لسوء الحظ، كما هو الحال في معظم التقنيات، يمكن للأشخاص والمنظمات عديمة الضمير استخدام الذكاء الاصطناعي لخلق الاستقطاب في المجتمع. يمكن أن يحدث هذا أيضا عن غير قصد. يرد في ما يأتي استخدامان نموذجيان للذكاء الاصطناعي يمكن أن يخلقا فجوة أكبر بين القطاعات المختلفة في المجتمع، بل ويقوضان العملية الديمقراطية. 1 الخوارزميات التي تستخدمها المنصات الإعلامية التي تروج للحقائق (الكاذبة)، والتي تعزز معتقدات الناس وتستبعد وجهات النظر المعارضة. 2 الدعاية المستهدفة التي تستخدم وجهات النظر والتفضيلات والميول المحددة للشخص للتأثير في آرائه السياسية.

يلعب الذكاء الاصطناعي دورا مهما بشكل متزايد في حياتنا، سواء كنا على علم بذلك أم لم نكن، لذلك تستدعي الحاجة الملحة طمأنة الناس بأن الذكاء الاصطناعي آمن وموثوق (والأهم من ذلك) أن بإمكانه إصدار أحكام لا تتأثر بالتحيز أو التحامل. وهنا يأتي دور الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (explainable AI/XAI)، وهو هدف عام يستهدفه معظم الأطراف الرئيسين في مجال الذكاء الاصطناعي، لهذا التوجه هدفان رئيسان.

• الشفافية - يهدف الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير إلى تيسير فهم عمليات صنع القرار لأنظمة الذكاء الاصطناعي بحيث يمكن فهمها. وبعبارة أخرى، فإنه يهدف إلى السماح للمستخدمين بفهم كيف (والأهم من ذلك، لماذا) تم اتخاذ قرار أو تنبؤ معين.
• الامتثال للوائح - من المهم أن يتوافق الذكاء الاصطناعي مع المتطلبات القانونية والتنظيمية. يساعد الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير على إظهار ذلك.

  الشفافية والامتثال مهمان بشكل خاص في تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تتطلب المساءلة - على سبيل المثال، عندما يتم استخدام الذكاء الاصطناعي في عمليات صنع القرار الآلية المرتبطة بالتوظيف والتقييم المالي والقضايا القانونية.

المصطلح الرئيس الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) - الأساليب والتقنيات التي تجعل مخرجات نماذج الذكاء الاصطناعي مفهومة للبشر.

199 نتاج التعلم أ | مقدمة إلى الذكاء الاصطناعي (AI) | الوحدة 21

يرد في ما يأتي اثنين من الآثار الجانبية الجديرة بالملاحظة للذكاء الاصطناعي القابل للتفسير.

• تحسين التفاعل بين الذكاء الاصطناعي والبشر - يحدث عندما يكون من الأسهل فهم وتفسير (إذا لزم الأمر) الأسباب وراء قرارات الذكاء الاصطناعي.
• يمكن لعلماء البيانات تحسين النماذج بشكل أكثر فعالية عندما يفهمونها بشكل كامل. وهذا يساعدهم على تحديد أي تحيزات أو أخطاء أو أوجه قصور في خوارزميات نماذجهم.

  كلما زادت ثقة أصحاب المصلحة في الذكاء الاصطناعي، زادت احتمالية استثمار الناس فيه، وهذا الأمر مهم لأن تطوير مثل هذه الأنظمة يمكن أن يكون مكلفا للغاية. لذلك فالعائد على الاستثمار (RoI) لحلول الذكاء الاصطناعي هو أحد الاعتبارات الهامة؛ والعائد على الاستثمار هو القيمة التي تنتجها حلول الذكاء الاصطناعي مقارنة بالتكاليف المطلوبة لإنشائه فعليا.

المصطلح الرئيس العائد على الاستثمار (RoI) - النسبة بين صافي الدخل، ويشير أيضا إلى الفحص الذي يتم للتأكد من أن الفوائد المالية لتنفيذ حل الذكاء الاصطناعي تزيد على التكاليف التي تكبدها لإنشائه.

مناقشة ماذا يحدث عندما يتضمن الذكاء الاصطناعي تحيزا غير مرغوب فيه؟ ناقش ما قد يحدث إذا بدأ أنظمة الذكاء الاصطناعي يتخذ قرارات سيئة. ماذا يحدث إذا لم يكن هذا النظام والقرارات التي يتخذها قابلة للتفسير بسهولة؟ من خلال العمل في أزواج أو مجموعات صغيرة، تحقق من أداة الذكاء الاصطناعي التي تعتقد أنها ربما تضمنت تحيزا غير مرغوب فيه. ناقش المشكلات التي تسببها الأداة وأي نتائج نهائية لاستخدامها.

المهارات المعرفية: الإبداع:

• الإبداع

  مهارات التواصل الشخصي: الانفتاح الفكري:

• القدرة على التكيف

لضمان نجاح أي مشروع للذكاء الاصطناعي، فإن أفضل الممارسات المقبولة هي اتباع سير عمل أو مسار شامل وموثق للمشروع. توضح هذه العملية الخطوات المطلوبة في تطوير ونشر وصيانة نماذج الذكاء الاصطناعي. من الجدير بالذكر أن هناك العديد من الإصدارات المختلفة لمثل هذه المخططات، حيث غالبا ما تكون للمراحل أسماء مختلفة وأحيانا تظهر بعض التداخل. ومع ذلك، فإن المهام والمبادئ الرئيسة لتطبيق نهج منظم متسقة، ويوضح الشكل 21.4 نموذجا لمخطط ذكاء اصطناعي.

• الأنماط
• الحلول، الخوارزميات، النماذج الحالية

[تحديد أهداف المشروع] -> [جمع البيانات وتصنيفها] -> [استكشاف البيانات] -> [تدريب النموذج] -> [نشر النموذج واستخدامه]

200 نتاج التعلم أ | مقدمة إلى الذكاء الاصطناعي (AI) | الوحدة 21

يوجد خمس مزايا رئيسة لمتابعة عملية منظمة للذكاء الاصطناعي. 1 يساعد على مواءمة مشاريع الذكاء الاصطناعي مع الأهداف التنظيمية. 2 يزيد الكفاءة إلى أقصى حد. 3 يضمن جودة البيانات. 4 يحقق دقة أكبر للنموذج. 5 يحافظ على المعايير الأخلاقية.