ما هي أهم تقنيات الذكاء الاصطناعي

ما هي أهم تقنيات الذكاء الاصطناعي؟

الذكاء الاصطناعي هو فرع من فروع علوم الكمبيوتر يركز على استخدام التقنيات الذكية لإنجاز المهام التي تتطلب ذكاءً بشريًا.

ومن أهم هذه التقنيات ما يلي:

تعلم الآلة Machine Learning

التعلم الآلي هو أحد تقنيات الذكاء الاصطناعي التي تزود التطبيقات البرمجية بخوارزميات التعلم الذاتي دون برمجتها بشكل صريح لأداء مهام محددة. تساعد هذه الخوارزميات على التنبؤ بدقة ببيانات النتائج باستخدام البيانات من التجارب السابقة للتنبؤ بالمخرجات الجديدة.

اعتمادًا على نوع البيانات التي سيتم توقعها، توجد أربع خوارزميات للتعلم الآلي، وهي كالتالي:

• التعلم الخاضع للإشراف

يتضمن هذا النوع من التعلم الآلي الخوارزميات التي يتم تدريبها على البيانات المصنفة مسبقًا وتزويد الخوارزميات بالمتغيرات التي يجب تقييمها، لذلك يحدد هذا النوع مدخلات ومخرجات الخوارزمية.

• التعلم غير الخاضع للإشراف

يتضمن هذا النوع من التعلم الآلي خوارزميات يتم تدريبها على البيانات غير المصنفة، لذلك تقوم الخوارزمية بمسح البيانات بشكل فردي حتى تتمكن من تصنيفها وإيجاد أوجه التشابه والاختلاف بينها، مما ينتج عنه تنبؤات تم تعيينها مسبقًا لها واقتراحات.

• التعلم شبه الخاضع للإشراف

يعمل هذا النوع من التعلم الآلي من خلال ربط التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف، وتوفير الخوارزميات ببيانات مصنفة، ولكن في نفس الوقت يسمح لهم باستكشاف البيانات ومسحها ضوئيًا بناءً على فهمهم للمدخلات.

• التعلم المعزز

يستخدم التعلم المعزز لإكمال المهام التي لها قواعد محددة وتتطلب العديد من الخطوات لإكمالها، لذلك بالإضافة إلى إعطاء الخوارزمية مؤشرًا على نقاط القوة والضعف، يتم أيضًا إعطاء الخوارزمية البيانات لإكمال المهمة، ولكن الخوارزميات نفسها تحدد ما يجب القيام به في كل خطوة لإكمال المهمة التي تم القيام بها.

معالجة اللغة الطبيعية (NLP)

معالجة اللغة الطبيعية هي تقنية ذكاء اصطناعي تركز على التفاعل بين لغة الإنسان الطبيعية وأجهزة الكمبيوتر بحيث تتم برمجة أجهزة الكمبيوتر لمعالجة اللغة البشرية الطبيعية.

تواجه أجهزة الكمبيوتر صعوبة في فهم اللغة البشرية ومحاكاتها لأن تعقيدها وقواعدها تجعل من الصعب تمرير المعلومات إلى الأجهزة. لذلك، تُستخدم الخوارزميات لتحليل هذه اللغات، وتجريد قواعدها، وتحويلها إلى بيانات غير منظمة يمكن تحويلها بسهولة إلى تنسيق يمكن لأجهزة الكمبيوتر فهمه.

تلتقط الآلات القابلة للبرمجة محادثات الكلام البشري، ثم تحولها إلى محادثات نصية، ثم تعالج المحادثات النصية وتحول بياناتها إلى محادثات كلامية تستخدمها الآلات للرد على البشر، وتستخدم هذه التقنية في العديد من التطبيقات، بما في ذلك:

• تطبيقات الاستجابة الصوتية التفاعلية (IVR) لمراكز الاتصال.
• تطبيقات ترجمة اللغة الطبيعية مثل تلك المستخدمة في Google.
• تطبيقات معالجة الكلمات للتأكد من صحة القواعد النحوية المستخدمة في النص مثل تلك المستخدمة في (Microsoft Word).

الأتمتة والروبوتات

تُستخدم الأتمتة والروبوتات لأداء المهام المتكررة والروتينية لأن الروبوتات لديها أوامر مبرمجة للتعامل والتكيف مع المهام الكبيرة التي تختلف باختلاف الظروف المحيطة، ويمكن أن يساعد استخدام هذه الأتمتة والروبوتات في تحقيق نتائج أكثر كفاءة وأقل تكلفة، والقدرة على زيادة الإنتاج .

تستخدم المؤسسات المالية الأتمتة لحماية معاملاتها المالية من محاولات الاحتيال عبر الإنترنت ؛ تستخدم الأتمتة اختبار CAPTCHA لمنع هذه المحاولات.

رؤية أو بصيرة الآلة Machine Vision

تستخدم رؤية الجهاز الكاميرات لالتقاط المعلومات المرئية، والتي يتم تحويلها بعد ذلك إلى بيانات رقمية، والتي تتم معالجتها بعد ذلك باستخدام معالجة الإشارات الرقمية قبل تغذية البيانات المعالجة في الكمبيوتر. هناك جانبان رئيسيان لهذا الجهاز: الحساسية والدقة، بحيث يشعر بنبض ضعيف، النطاق هو رؤية الآلة لما يدور حولها.

تُستخدم التقنية في العديد من التطبيقات، منها: التحقق من صحة التوقيعات، وتحليل الصور الطبية، وتحديد أنماط البيانات وتمييزها.