الذكاء الاصطناعي (AI) هو فرع من فروع علوم الحاسوب يهتم بتطوير الأنظمة والبرمجيات التي تهدف إلى محاكاة القدرات العقلية البشرية. الهدف الأساسي من الذكاء الاصطناعي هو جعل الآلات قادرة على القيام بمهام تتطلب عادةً الذكاء البشري، مثل التفكير المنطقي، الفهم، التعلم، التفاعل، واتخاذ القرارات.
أنواع الذكاء الاصطناعي:
الذكاء الاصطناعي الضيق (Narrow AI): هو النوع الذي يختص بمهمة واحدة أو مجموعة محدودة من المهام. مثل مساعدات الصوت (مثل سيري أو أليكسا) أو أنظمة التوصية (مثل تلك التي يستخدمها يوتيوب أو نيتفليكس).
الذكاء الاصطناعي العام (General AI): هو نوع من الذكاء الاصطناعي الذي يمتلك القدرة على فهم وتعلم أي مهمة عقلية يمكن للإنسان القيام بها. هذا النوع لا يزال في مرحلة البحث والتطوير.
الذكاء الاصطناعي الفائق (Superintelligent AI): هو الذكاء الذي يتجاوز قدرات البشر في جميع المجالات، من التفكير المنطقي إلى الإبداع وحل المشاكل.
مجالات تطبيق الذكاء الاصطناعي:
التعلم الآلي (Machine Learning): يعتمد على تعليم الأنظمة الحاسوبية من خلال البيانات بدلاً من البرمجة المسبقة.
التعرف على الصوت والصورة: مثل التعرف على الوجوه في الصور أو الأوامر الصوتية.
المركبات الذاتية القيادة: مثل السيارات التي تقود نفسها باستخدام الذكاء الاصطناعي.
الرعاية الصحية: تستخدم أنظمة الذكاء الاصطناعي لتحليل الصور الطبية أو مساعدة الأطباء في التشخيص.
الألعاب: تحسين تجارب اللعب من خلال خصوم ذكية تتفاعل مع اللاعبين.
تاريخ الذكاء الاصطناعي
في بحثه المنشور عام 1950 بعنوان «آلات الحوسبة والذكاء»، درس Alan Turing ما إذا كانت الآلات تستطيع التفكير. في هذا الورقة البحثية، صاغ تورنج لأول مرة المصطلح الذكاء الاصطناعي وعرضه كمفهوم نظري وفلسفي. ومع ذلك، فإن الذكاء الاصطناعي، كما نعرفه اليوم، هو نتيجة الجهد الجماعي للعديد من العلماء والمهندسين على مدى عدة عقود.
1940-1980
في عام 1943، اقترح Warren McCulloch وWalter Pitts نموذجًا للخلايا العصبونية الاصطناعية، ووضع الأساس للشبكات العصبية، وهي التكنولوجيا الأساسية داخل الذكاء الاصطناعي.
بعد ذلك بسرعة، في عام 1950، نشر Alan Turing «آلات الحوسبة والذكاء»، حيث قدم مفهوم اختبار تورينج (Turing Test) لتقييم ذكاء الآلة.
أدى ذلك إلى قيام طلاب الدراسات العليا Marvin Minsky وDean Edmonds ببناء أول آلة شبكية عصبية تُعرف باسم SNARC، وقام Frank Rosenblatt بتطوير Perceptron الذي يعد أحد أقدم نماذج الشبكة العصبونية، وقام Joseph Weizenbaum بإنشاء ELIZA؛ وهو من أوائل روبوتات الدردشة لمحاكاة معالج نفسي روجيري بين عامي 1951 و1969.
من عام 1969 حتى عام 1979، أظهر Marvin Minsky قيود الشبكات العصبونية، مما تسبب في انخفاض مؤقت في أبحاث الشبكات العصبونية. حدث «كساد الذكاء الاصطناعي» الأول بسبب انخفاض التمويل وقيود الأجهزة والحوسبة.
الذكاء الاصطناعي في المستقبل
تعمل جميع تقنيات الذكاء الاصطناعي الحالية ضمن مجموعة من المعلمات المحددة مسبقًا. على سبيل المثال، لا أن تنشئ نماذج الذكاء الاصطناعي مواقع ويب إن كانت مدرَّبة على التعرف على الصور وتوليدها.
الذكاء العام الاصطناعي (AGI) هو مجال أبحاث نظرية حول الذكاء الاصطناعي يحاول إنشاء برنامج بذكاء يشبه الإنسان والقدرة على التعليم الذاتي. الهدف هو أن يكون البرنامج قادرًا على أداء المهام التي لم يتم تدريبها أو تطويرها بالضرورة.
الذكاء الاصطناعي العام هو مسعى نظري لتطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي مع ضبط النفس الذاتي والفهم الذاتي المعقول والقدرة على تعلم مهارات جديدة. يمكنها حل المشكلات المعقدة في البيئات والسياقات التي لم يتم تدريسها عند إنشائها. يظل الذكاء العام الاصطناعي مع القدرات البشرية مفهومًا نظريًا وهدفًا بحثيًا. إنه أحد المستقبل المحتمل للذكاء الاصطناعي.
كيف يتم استخدام الذكاء الاصطناعي اليوم؟
الذكاء الاصطناعي موجود في كل مكان اليوم، ويعمل خلف الكواليس لتشغيل تطبيقاتك المفضلة.
أمثلة الذكاء الاصطناعي للأعمال
يتضمن الذكاء الاصطناعي مجموعةً كبيرةً من الاستخدامات. على الرغم من أنها ليست قائمة شاملة، إلا أن هناك أمثلة تسلط الضوء على حالات الاستخدام المتنوعة للذكاء الاصطناعي للمؤسسات.
مزايا الذكاء الاصطناعي للأعمال
يمكن لمؤسستك دمج إمكانات الذكاء الاصطناعي لتحسين عمليات الأعمال لديك وتحسين تجارب العملاء وتسريع الابتكار.