شارك المقال بسهوله بتلك الأيقونات
الذكاء الاصطناعي ( Artificial Intelligence) يعتبر هو أحد فروع علم الحاسوب، وهوايضا إحدى الركائز الأساسية التي تقوم عليها صناعة التكنولوجيا في العصر الحالي
ومن الممكن ان نعرف مصطلح الذكاء الاصطناعي وهو الذي يشار له بالاختصار (AI)- بأنه قدرة الآلات والحواسيب الرقميّة على القيام بوظائفها المعينه التي تُحاكي وتتشابه مع تلك التي تقوم بها الكائنات الذكيّة؛ مثل القدرة على التفكير أو التعلُم من التجارب السابقة أو غيرها من العمليات الأُخرى التي تحتاج تاي عمليات ذهنية، بالاضافه الي ان الذكاء الاصطناعييهدف دائما إلى الوصول إلى أنظمة تتميز بالذكاء وتتصرف على النحو الذي يتصرف به البشر من حيث التعلُم والفهم، بحيث تُقدم تلك الأنظمة لمُستخدميها خدمات متنوعه من التعليم والإرشاد والتفاعل وما إلى ذلك.
تاريخ الذكاء الاصطناعي
ان تاريخ ظهور مصطلح الذكاء الإصطناعى يرجع إلى العقد الخمسين من القرن العشرين، وبالتحديد في سنه 1950م وذالك عندما قام العالِم – آلان تورينغ ( Alan Turing) بتقديم اختبار تورينج (Turing Test)، الذي يقصد به تقيم الذكاء الصناعي لجهاز الكمبيوتر، وفي حاله قدرته علي محاكاه العقل البشري يتم تصنيفه ذكيا .
تم انشاء اول برنامج يستخدم الذكاء الإصطناعى علي يد كريستوفر ستراشي ( Christopher Strachey) وذالك بعد ظهوراختبار تورينج بعام واحد , كما ان كريستوفر ستراشي كان يشغل منصب رئيس أبحاث البرمجة في جامعة أكسفورد, وهو الذي استطاع تشغيل لعبة الداما ( checkers) من خلال جهاز الحاسوب وتطويرها، وبعد ذالك استطاع أنتوني أوتنجر ( Anthony Oettinger) من جامعة كامبريدج بتصميم تجربة مُحاكاة عن طريق جهاز كمبيوتر لعمليّة التسوق التي يقوم بها الفرد البشري في أكثر من متجر، وهذه المحاكاة كان هدفها هو قياس قدرة الكمبيوتر على التعلُم، و هذه أول تجربة ناجحة وعرفت بعد ذالك بتعلم الآلة ( Machine learning).
ان مفهوم الذكاء الاصطناعي اعان عنه بشكل رسمي سنه 1956م في كليّة دارتموث، ولكنه لم يستطيع ان يحقق أي تقدّم على مدى العشرين سنه تقريباً، وهذا السبب قد يرجع الي القدره الحاسوبيه التي تم تحديدها والتي كانت متوفره في ذالك الوقت .
تم بناء مركبة ستانفورد وذالك كان في سنه 1979م وهذه المركبه تعتبر اول مركبة مُسيرة من خلال الكمبيوتر، وبعد ذالك استطاع أول جهاز حاسوب ان يتغلب على منافس بشري في لعبة الشطرنج وذالك كان في سنه 1997، وبعدها بدات وتيرة التسارع في علم الذكاء الإصطناعى وكان ذالك مع بدايه القرن 21 حتى أصبحت الروبوتات التفاعلية متاحة في مختلف المتاجر، بل الموضوع تخطي ذالك فاصبح هناك روبوتات تتفاعل مع المشاعر المتنوعه , وذلالك عن طريق تعابير الوجه، وغيرها من الروبوتات التي أصبحت تقوم بوظائف صعبة الروبوت نوماد ( Nomad) الذي يقوم بوظيفه البحث والاستكشاف عن جميع المناطق النائية في القطب الجنوبي، ويُحدد موقع النيازك في المنطقة.
أنواع الذكاء الاصطناعي
من الممكن ان نصنف الذكاء الاصطناعي إلى ثلاثة أنواع متنوعه وذالك بناءا علي ما يتمتع بيه على النحو الآتي:-
- الذكاء الاصطناعي المحدود أو الضيق: ان الذكاء الاصطناعي المحدود ( Weak AI or Narrow AI) يعتبر أحد أنواع الذكاء الاصطناعي التي من خلالها تستطيع القيام بمهام مُحددة وواضحة، مثل السيارات ذاتية القيادة، , برامج التعرُف على الكلام أو الصور، لعبة الشطرنج التي توجد على الأجهزة الذكية، وهذا النوع من الذكاء الإصطناعى هز الاكثر شيوعاً وتوفراً في وقتنا الحالي.
- الذكاء الاصطناعي العام: ( General AI)، هذا النوع هو الذي يستطيع أن يَعمل بقدرة تُشابه قدرة البشر من حيث التفكير، فهو يُركز على جعل الآلة قادرة على التفكير والتخطيط من تلقاء نفسها وبشكل مُشابه للتفكير البشري، ولكن لا يوجد اي امثله عمليّة على هذا النوع، فما يوجد حتي الان هي دراسات بحثيّة تحتاج الي العديد من الجهود لتطويرها وتحويلها إلى واقع، بالاضافه الي ان طريقة الشبكة العصبيّة الاصطناعيّة ( Artificial Neural Network) تعتبر من طرق دراسة الذكاء الإصطناعى العام، ويعني هذا إنتاج نظام شبكات عصبيّة للآلة مشابهة لتلك التي توجد في الجسم البشري.
- الذكاء الإصطناعى الفائق: ( Super AI) ان هذا النوع يستطيع ان يفوق مستوى ذكاء البشر، كما انه قادرا علي القيام بالوظائف بشكل أفضل مما يقوم به الإنسان المتخصص وذو المعرفة، كما ان هذا النوع يتوفر له الكثير من الخصائص التي لا بد أن يتضمنها؛ مثل القدرة على التعلُم، والتخطيط، والتواصل التلقائي، وإصدار الأحكام، ان مفهوم الذكاء الاصطناعي الفائق هو يُعتبر مفهوماً افتراضياً بمعني انه ليس له وجود في عصرنا الحالي .
ومن الممكن ان يتم تصنيف الذكاء الاصطناعي بناءا علي المهام التي يقوم بها، حيث هذا التصنيف يحتوي علي أربعة أنواع مُختلفة وهي :
- الآلات التفاعلية: ان الذكاء الإصطناعى الخاص بالآلات التفاعليّة ( Reactive Machines) يعتبر من أبسط أنواع الذكاء الاصطناعي؛ وذالك لان هذا النوع يفتفر القدرة على التعلُم من الخبرات السابقة أو التجارب الماضية لتطوير الأعمال المستقبليّة، فهو يعمل علي التفاعل مع التجارب الحاليّة بهدف إخراجها بأفضل شكل ممكن، ومن الأمثلة على هذا النوع من الذكاء الاصطناعي أجهزة ( ( Deep Blue التي تم تطويرها من شركة IBM، ونظام AlphaGo التابع لشركة جوجل.
- الذاكرة المحدودة: ان هذا النوع من الذكاء الإصطناعى ذو الذاكرة المحدودة ( Limited Memory) له القدره علي تخزين بيانات التجارب السابقة لفترة زمنيّة محدودة، كما ان نظام القيادة الذاتية يعتبر هو الافضل , حيث يتم تخزين السرعة الأخيرة للسيارات الأُخرى، ومقدار بعد السيارة عن السيارات الأخرى، والحد الأقصى للسرعة، وكثيرا من البيانات الأُخرى اللازمة اثناء القيادة عبر الطرق.
- نظرية العقل: ( Theory of Mind)، يقصد بهذا النوع من الذكاء الاصطناعي بفهم الآلة للمشاعر الإنسانية، والتفاعل مع الافراد والتواصل معهم، كما انه لا يوجد اي تطبيقات عمليّة حالياً على هذا النوع من الذكاء الاصطناعي.
- الإدراك الذاتي: ان هذا النوع من الإدراك الذاتي ( Self-Awareness) يعتبر من التوقعات المستقبلية التي يصبو إليها علم الذكاء الإصطناعى ، بحيث يتكون لدى الآلات وعي وادراك ذاتي ومشاعر خاصة، الأمر الذي سيجعلها أكثر ذكاءً من البشري، وحتي الان هذا المفهوم غير موجود على أرض الواقع.
الحقول الفرعية فى الذكاء الاصطناعي
هناك الكثير من الحقول الفرعية للذكاء الإصطناعى ، وهي :-
- تعلم الآلة: ( Machine Learning)، وهذا يعتبر أحد فروع الذكاء الإصطناعى الذي يعنى جعل الحاسوب قادراً على التعلم دون تدخل احد ( بمعني ان يتعلم من تلقاء نفسه )من أية خبرات أو تجارب سابقة، وهذا ما يجعله قادراً على التنبؤ واتخاذ القرار الملائم للموقف بشكل سريع، وهذا يكون عن طريق تطوير الخوارزميات التي تسمح بمثل هذا الأمر، بالاضافه الي ان هذا المصطلح تم طرحه لاول مرة في سنه 1959م علي يد آرثر صموئيل ( Arthur Samuel).
- تنقيب البيانات: ( Data Mining)، ويعني بهذا هو البحث والتنقيب عن بيانات معينه وأنماط محدده ضمن مجموعة كبيرة من البيانات بواسطة برامج حاسوبية، حيث تستطيع الشركات الاستفادة من هذا التنقيب في تطوير أدائها وزيادة مبيعاتها وانخفاض التكاليف الخاصه بالانتاج .
- استرجاع المعلومات والويب الدلالي: ( Information Retrieval and Semantic Web)، ويعني بذالك هو استرجاع المعلومات وإجراء عمليات البحث عن البيانات والمُستندات ، والتي قد تكون موجودة بالفعل عبر الويب، وذلك عن طريق مفهوم الويب الدلالي الذي يحوّل البيانات التي توجد على شبكة الويب العالميّة إلى قاعدة بيانات عالميّة تكون فيها المعلومات مترابطه ، بهدف ان تكون مفهومة من قبل الآلات ولا يُحصر استعمالها على البشر فقط، فعن طريق هذا الأمر يكون بمقدور الآلة حجز التذاكر عبر الإنترنت، أو استخدام القواميس التي توجد عبر الويب، أو غيرها من الأمور التي تتطلب بالأصل استخداما بشريا لاكمالها.
- تمثيل المعرفة: ( Knowledge Representation and Knowledge Database)، ان تمثيل المعرفة يعتبر مجال الذكاء الاصطناعي الذي يهتم بتمكين الآلات من التفكير واتخاذ القرار، حيث ان الاله تستطيع يتم جمع وتخزين هذه المعارف التي تكتسبها في قاعدة بيانات تُستخدَم من اجل تبادل المعرفة وإدارتها، وتكون مرجعا لاتخاذ أية قرارات ذكيّة قد تصدرها الآلة.
- التفكير المنطقي والتفكير الاحتمالي: ( Logical Reasoning and Probabilistic Reasoning)، ان التفكير المنطقي في الذكاء الاصطناعي يعتبر احدي الأشكال المتنوعه للتفكير، حيث يتم استنتاج الحقائق واستنباطها من البيانات المتوفره ، بالاضافه الي ان التفكير المنطقي يقابل ما يعرف بالتفكير الاحتمالي، الذي يأخذ مصطلح الاحتمال وعدم التأكُد من المعرفة، وذلك بهدف التعامل مع جميع الظروف المستقبليّة الغير مؤكدة، والتي تحتمل الشك في حدوثها.
أدوات الذكاء الإصطناعى ومنصاته
هناك الكثير من الأدوات المتوفره لتعلُم الذكاء الإصطناعى ، ومنها :-
- أداة Caffe: ان هذه الاداه تم تطوير فهي مفتوحة المصدر , وهذا يعني انها قابله للتعديل من قِبل أي فرد علي يد يانغكين جيا ( Yangqin Jia) كبحث لرسالة الدكتوراة التي قدمها في جامعة كاليفورنيا، وهذا يدل ان هذه الأداة تختص بما يعرف بالتعلُم العميق ( Deep learning) في الذكاء الاصطناعي.
- أداة Deeplearning4j: هي المكتبة المبرمجة من اجل التعليم العميق (Deep learning) وتم كتابتها باللغه الجافا، وتتمتع بقدرتها على معالجة البيانات الضخمة، وكسابقتها فإن أداة Deeplearning4j نعنبر مفتوحة المصدر.
- أداة IBM Watson: هي الاداه التي تسمح للاشخاص الذين يستعملوها الإجابة عن أسئلتهم بقدرات مُشابهة لقدرات الإنسان، فمن الممكن ان تكون هذه الأداة هي مصدر للمساهمه على تقديم المشورة التجاريّة واتخاذ القرار الأمثل، بالاضافه الي انها تعمل علي حمايه بيانات مُستخدميها عن طريق تشفيرها، وتتوفر هذه الاداه باللغه الانجليزيه.
- أداة Pybrain: ان هذه الاداه تساعد الافراد المبتدئين بلغة البايثون، ومساعده الذين يهتمون بمواضيع التعلُم العميق والشبكات العصبيّة الاصطناعية ضمن الذكاء الاصطناعي، بالاضافه الي ان هذه الأداة مفتوحة المصدر بمثابة مكتبة لما يعرف بتعلم الآلة.
- أداة Swift AI: ان هذه الأداة لها القدره علي العمل على أجهزة الماك، وسوف تتمكن قريباً من دعم نظام لينكس، كما انها تسمح لمستخدميها معالجة الإشارات، وإنشاء خوارزميات بهدف التعلُم العميق، أو حتى إنشاء الشبكات العصبيّة في مجال الذكاء الاصطناعي.
- أداة Torch: هي أداة مفتوحة المصدر خصوصا بعمليّة الحوسبة العلميّة ضمن الذكاء الاصطناعي، وتتميز هذه الأداة بانها تدعم الشبكات العصبيّة في الذكاء الاصطناعي، وقدرتها على إجراء عمليات الجبر الخطي، ودعمها لوحدة معالجة الرسومات.
- أداة CNTK: هي أداة مفتوحة المصدر تسمح لمن يستخدمها الجمع بين أنواع متنوعه من نماذج الذكاء الاصطناعي، وتم تطوير هذه الأداة من شركة مايكروسوفت.
- أداة Keras: ان هذه الاداه تستخدم لغة بايثون للكتابة ، وهي عبارة عن مكتبة عاليّة المستوى لما يُعرف بالشبكات العصبيّة في علم الذكاء الإصطناعى ، كما ان هذه الاده تتمتع بسهولة الاستعمال بالنسبة لمن يمتلك معرفة بالتعلم العميق.
- أداة Scikit-Learn: ان أداة Scikit-Learn تعتبر من احدي أشهر مكتبات التعلم الآلي في الذكاء الاصطناعي، ومن خلالها تستطيع استخراج البيانات، وتحليلها، والتمثيل المرئي لها.
- أداة Theano: هي الاداه التي تعمل ضمن بيئة عمل البايثون، وتتعامل مع العمليات والوظائف الرياضيّة والحسابيّة المختلفه كالمصفوفات، كما ان هذه الأداة تتميز بسرعتها عبر جهاز الكمبيوتر الشخصي؛ فهي لا ينم اقتصارها على استخدام وحدة المعالجة المركزية للقيام بوظتئفها, بل تقوم علي استخدام وحدة معالجة الرسومات جنباً إلى جنب مع وحدة المعالجة المركزية , لتنفيذ سريع لأوامرها.
تطبيقات الذكاء الإصطناعى
هناك الكثير من التطبيقات العمليّة للذكاء الاصطناعي، ومن أبرز هذه التطبيقات :
- الألعاب: ان أنظمة الذكاء الإصطناعى يتم استعمالها في الكثير من الألعاب الالكترونيّة؛ التي تتطلب بُعداً وتفكيراً استراتيجياً، مثل لعبة البوكر ولعبة الشطرنج على سبيل المثال.
- التفاعل مع النظام المرئي: ان بعض تطبيقات الذكاء الإصطناعى من الممكن ان تفسر وتحلل ما يتم إدخاله لها من صور, كبرامج التعرف على الوجه، وتحليل الصور التي من خلالها يتم تحديد الموقع، وغيرها من التطبيقات المماثلة.
- التفاعل مع الكتابة اليدويّة: وهذا عن طريق تطبيقات التعرف إلى الخط المكتوب باليد سواءً كانت عملية الكتابة على الورق أو على شاشة الجهاز نفسه.
- الروبوتات الذكية: ان هذه الروبوتات تثوم بالعديد من الأعمال المتنوعه، فهي تستطيع ان تقوم بالأعمال التي يقوم بها البشر، وهذا بسبب قدرتها على الإحساس بالعوامل المحيطة كالضوء، والحرارة، والصوت، أو الحركة، وهذا من خلال مُستشعرات خاصة، بالاضافه الي ان هذه الروبوتات لها قادرة على التعلُم من تجاربها السابقة والاستفادة من الأخطاء.
- التفاعُل مع الصوت المنطوق: من الممكن استعمال بعض أنظمة الذكاء الاصطناعي بهدف الاستماع إلى الكلام وفهم معانيه، حتى لو تم النُطق به في ظل وجود بعض الضوضاء أو تم نطقه باللهجة العامية أو لغة الشارع.
- تقديم النصح والإرشاد: ان بعض تطبيقات الذكاء الاصطناعي لها القدره علي تقديم المشورة والنُّصح لمن يستخدمها من البشر بمجالات معينة، مثل المجال الطبي ، وذلك بتحليل أعراض مرض ما للوصول إلى المرض وعلاجه على سبيل المثال.
إيجابيات وسلبيات الذكاء الاصطناعى
إيجابيات الذكاء الاصطناعي
هناك الكثير من الإيجابيّات والفوائد التي تنتج عن استخدام الذكاء الاصطناعي، ومن هذه الفوائد:-
- العمل الدائم: وهذا عن طريق إمكانية قيام الآلات بعملها بشكل مستمر دون الاحساس بكلل أو ملل، وثبات قدرتها على الإنتاج على الدوام دون النظر إلى الوقت أو الظروف المحيطة بالعمل.
- التطبيقات المهمة للحياة اليومية: ان الذكاء الاصطناعي يوفر الكثير من التطبيقات التي أصبحت ذات أهميّة كبير في حياه الانسان اليوميه ، بالاضافه الي ان الهاتف الذكي وما يحتويه من أنظمة ذكيّة متنوعة مثل نظام تحديد المواقع، يعتبر هو احد أبرز الأمثلة على حاجة الإنسان لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المتنوعه.
- استخدام الذكاء الاصطناعي لتقديم الخدمات: ان الكثير من المؤسسات الكبري اعتمدت علي أنظمة الذكاء الاصطناعي بهدف ان تقدم الخدمات لعملائها بدلاً من الموظف التقليدي.
- التخلُص من الأعمال المُتكررة: من الممكن ان نستعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي للقيام بالأعمال الاعتياديّة التي تتطلب نفس آليّة العمل في كل مرة، بالاضافه الي امكانيه استخدام هذه الأنظمة للقيام بالأعمال التي قد تُشكل خطراً على حياة الإنسان.
- تقديم الرعاية الطبيّة: ان أنظمة الذكاء الاصطناعي يوجد منها الكثير التي تعمل علي تقديم الرعاية الطبيّة للإنسان، وهذا عن طريق أجهزة محاكاة الجراحة، أو تلك التطبيقات التي تساهم في كشف الاضطرابات العصبية أو تلك التي تسمح للمريض معرفة الآثار الجانبية للأدوية، ولا بد من ذكر تطبيقات الجراحة الإشعاعية التي ساعدت على إمكانية استئصال الأورام دون ان تلحق أي أذى بالأنسجة السليمة المحيطة.
- القدرة على معالجة معدل كبير من البيانات: حيث ان أنظمة الذكاء الاصطناعي لها القدره علي التعامل مع معدل كبير من البيانات وتخزينها ومعالجتها.
- الدقة وتقليل هامش الخطأ: إن الإنسان عندما يستخدم انظمه الذكاء الاصطناعي يساعد في الحد من نسبة الخطأ التي قد تحدث أثناء تنفيذ المهمه، عدا عن الدقة الكبيرة في تأديّة هذه الوظائف .
- القيام بالأعمال الصعبة: ان أنظمة الذكاء الاصطناعي لها القدره علي القيام بالأعمال التي قد يعجز البشر عن تأديتها، مثل عمليات التنقيب واستكشاف الأماكن التي يصعب الوصول إليها كقاع المحيط.
- عدم تحكيم العاطفة: على عكس الإنسان، ان الذكاء الاصطناعي لا يتاثر باي عواطف من الممكن ان تعيق سير العمل، لان الأنظمة لا تتصف بالمزاجيّة وإنما تعمل وفق طريقة التفكير المنطقي، وهذا ما يجعلها قادرة على اتخاذ القرارات الصحيحة خلال وقت زمني قصير.
سلبيات الذكاء الاصطناعي
هناك الكثير من السلبيات التي تنتج عن استخدام الذكاء الاصطناعي، ومنها :-
- التكاليف العاليه التي تنتج من استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي وتحديثها وصيانتها.
- عدم ادراك أنظمة الذكاء الاصطناعي بالأخلاقيات والقيم البشريّة، لان هذه الأنظمة تفتقر القدرة على اتخاذ الأحكام الملائمه للموقف، فهي تهتم فقط بتنفيذ ما تم تصميمها لاجله دون النظر إلى ما هو صحيح وخاطئ في تنفيذ المهام.
- ان أنظمة الذكاء الاصطناعي ليس لديها القدره على تغيير نظام عملها وتطويره في حال تلقيها نفس البيانات في كل مرة، وهذا الأمر قد يجعلها عديمة الفائدة في مرحلة معينة.
- ان أنظمة الذكاء الاصطناعي ليس لديها قدره علي الاستجابة للظروف والتغيرات التي قد تحدث في بيئة العمل، وعدم قدرتها على الإبداع والابتكار مثل قدرة البشر على ذلك.
- ان استخدام انظمه الذكاء الاصطناعي ينتج عنها الاستغناء عن الكثير من العمال والموظفين والاعتماد عليها بدلاً من الإنسان.
مستقبل الذكاء الاصطناعي
ان العلماء والباحثون يعملون دائما علي تطوير الذكاء الاصطناعي المستقبلي بشكل يمكن المستخدم من الاستفادة منه بشكل كبير وله العديد من الجوانب المتعدده من الحياة؛ ابتداء من الهواتف الذكيّة، إلى السيارات، أو حتى المنازل التي تعمل بالنظام الذكي واليكم بعض التصورات المُستقبليّة التي قد تصل إليها أنظمة الذكاء الاصطناعي في مجالات متنوعه :-
- وسائل الترفيه: قد يُصبح الانسان باستطاعته ان يشاهد فيلم يقوم هو باختيار مُمثيله، كما قد تُساعد أنظمة الذكاء الاصطناعي شركات الإنتاج على تحليل السيناريو لفيلم معين وتوقُع الأرباح التي قد يجنيها الفيلم عند عرضه في دور السينما.
- الرعاية الطبيّة: ان أنظمة الذكاء الاصطناعي المُستقبليّة نتوقع ان يكون بامكانها ان تقديم الرعاية الطبيّة الفائقة لجميع البشر، وهذا عن طريق تقديم الرعاية الخاصة لكل مريض بناءا علي جيناته وأسلوب عيشه وبيئته، وهذا ما يساهم في تشخيص أورام المخ، وعلاج السرطان الملائم لكل مريض.
- أمن البيانات والمعلومات: ان أنظمة الذكاء الاصطناعي المستقبليّة ينتظر منها أن تكون قادرة على حماية بيانات الأشخاص من السرقة والاختراق.
- الحياة اليوميّة: ان انظمه الذكاء المستقبليّة سوف يكون لها دورا كبير في القيام بالكثير من الأعمال الحيويّة اليوميّة التي يحتاجها الإنسان، مثل العناية بكبار السن ومراعاتهم بشكل مستمر وإنجاز الأعمال المنزليّة ، كما ان انظمه الذكاءالاصطناعي سوف يكون لها دور كبير في القيام بالأعمال التي قد تتطلب مُخاطرة لتنفيذها كمكافحة الحرائق والتخلص من الألغام.
- وسائل النقل: يتوقع أن يتم التوصُل في المستقبل إلى سيارات ذاتيّة القيادة بشكل كلي، بمعني ان يكون السائق له القدره علي تاديه أي أمر آخر وترك القيادة لأنظمة الذكاء الاصطناعي التي تتوفر في سيارته، ولا بد من الإشارة إلى أن السيارات ذاتيّة القيادة هي موجودة فعلاً في وقتنا الحالي، ولكنها سوف تكون وُمنتشرة ومتاحه بشكل كبير في المُستقبل.
- مقالات تهمك إخترناها لك
- 6 عيوب لتطبيق Google Classroom ؟
- كيف يمكن الاستفاده من تطبيق google class room ؟
- ما هو جوجل كلاس روم Google Classroom؟
- روبوت قادر على إجراء العمليات الجراحيه
- 5 تطبيقات تساعدك على الاكل الصحى
- الشمس الإصطناعيه الكوريه Korean Artificial Sun
ما العوامل الدافعة لاعتماد الذكاء الاصطناعي؟
يوجد ثلاثة عوامل تحث على تطوير الذكاء الاصطناعي عبر الصناعات:-
- توفر إمكانية الحوسبة عالية بهدف اداء الوظائف بسهولة وبأسعار مناسبه , إن وفرة قدرة الحوسبة في مجال الأعمال في السحابة، من خلاله نستطيع الوصول بسهوله الي قدره الحوسبة بأداء عالي وبأسعار معقولة , وقبل هذا التطور، كانت بيئات الحوسبة الوحيدة المتاحة للذكاء الاصطناعي الغير قائمة على السحابة تحتاج إلى تكاليف باهظة.
- يوجد كميات كبيرة من البيانات المتوفره للتعلم , حيث ان الذكاء الاصطناعي يحتاج إلى التعلم عن طريق الكثير من البيانات لإجراء التنبؤات الصحيحة , وقد أدى ظهور أدوات متنوعه لجمع البيانات المُصنفة، بالاضافه الي ان المؤسسات تستطيع تخزين هذه البيانات ومعالجتها بسهولة وبتكلفة ميسورة سواء البيانات الهيكلية أو الغير هيكلية، إلى تمكن المزيد من المؤسسات من إنشاء خوارزميات الذكاء الاصطناعي وتدريبها.
- ان تقنية الذكاء الاصطناعي التطبيقي توفر ميزة تنافسية ,من خالالها الشركات تدرك بشكل متزايد الميزة التنافسية لتطبيق رؤى الذكاء الاصطناعي على أهداف الأعمال وجعلها أولوية على مستوى الأعمال , على سبيل المثال، من الممكن لتوصيات المستهدفة التي يتم تقديمها من تقنية الذكاء الاصطناعي ان تساعد على اتخاذ قرارات أفضل بشكل أسرع.
