الذكاء الاصطناعي | تعريفه ، أهم الفروع، وتأثيره على المجتمع

الذكاء الإصطناعي ويشار له بذكاء الآلة هو أي سلوك أو خاصية تحاكي القدرات الذهنية البشرية مثل الإدراك ، التعلم، الاستنتاج ، حل المشاكل وإتخاذ القرارات.

يصعب تحديد تعريف دقيق للذكاء الاصطناعي إذ أنه محاكاة لِلذكاء الطبيعي البشري ولا يوجد تعريف دقيق للذكاء البشري بعد إذ لم يستطع العلماء حتى الآن تحديد قدرات العقل البشري.

منذ بداية تطوير أجهزة الحاسب التقنية أدرك العلماء أنه يمكن برمجة الآلة بطرق تمكنها من القيام بعمليات معقدة مثل إثبات قوانين رياضية و لعب الشطرنج بدقة عالية، و بالرغم من تطور هذا المجال وزيادة سرعات المعالجة وسعة الأجهزة بإستمرار إلا أنه وحتى الآن لم تتم برمجة جهاز يضاهي مرونة العقل البشري وقدرته الهائلة على الاستنتاج

وحل المشاكل، ولكن ما يمكن حدوثه – وسبق ذلك – هو برمجة وتطوير عدد من الأجهزة في شتى المجالات للقيام بعمل محدد بطريقة دقيقة شبيهة لعمل الأخصائيين وأثبتت الآلات كفاءتها ، أي أن الروبوت يستطيع القيام بالعمل المحدد الذي تم تطويره لفعله ولكن يصعب أن تتعلم الآلة مهارات جديدة وهذا ما يحاول العلماء الوصول إليه  آلات تتعلم ذاتياً!.

ويعتبر تعلم الآلة (machine learning (

و التعلم العميق (deep learning(

من أهم فروع علم الذكاء الإصطناعي، ونوضح فيما يلي الفرق بينهما :

تعلم الآلة (machine learning (

وهو أحد فروع الذكاء الاصطناعي ويهتم بتكوين خوارزميات تستطيع التشكل والتأقلم بدون تدخل الإنسان للحصول على النتائج المطلوبة.

يعتمد تعلم الآلة على البيانات المخزنة أو المعطيات، مثلاً لمساعدة الآلة في تمييز مجموعة من صور القطط والكلاب بحيث تفرز كل نوع على حدا،  فكيف تستطيع الآلة أن تميز الصور من بعضها؟

ببساطة تحتاج الآلة إلى توفر عدد من البيانات المنظمة، مثلا إدخال عدد من صور القطط والكلاب و تعريفها للآلة وفرزها مسبقاً عندها ستقوم الآلة بدراسة خصائص كل صورة على حداً وستتمكن من فرز ملايين الصور بنفس الخصائص المدرجة من قبل .

التعلم العميق (deep learning (

هو فرع من تعلم الآلة  )machine learning(

حيث يتم إنشاء الخوارزميات بطريقة مشابهة لخوارزميات تعلم الآلة إلا أنها تحتوي على عدد من المستويات، وكل مستوى يترجم البيانات بطريقة مختلفة وتسمى هذه الشبكة من الخوارزميات بالشبكات العصبية الاصطناعية في محاولة لمحاكاة طريقة التواصل العصبي الموجودة لدى الإنسان.

الآن إذا أردنا من آلة تعمل بطريقة التعلم العميق أن تفرز عدد من صور القطط والكلاب فإنها ستستخدم طريقة مغايرة ولن تحتاج إلى بيانات مدرجة مسبقاً ،

بل إنه سيتم إستقبال بيانات الإدخال (البيانات المصورة) من خلال المستويات مختلفة من الشبكات العصبية ، وتحدد كل شبكة بشكل هرمي الميزات المحددة للصور.

إذن يتضح بإن الإختلافات الأساسية بين العلمين تتمثل في الآتي:

1.الفرق الرئيسي وهو طريقة معالجة البيانات في النظام، تعلم الآلة يتطلب بيانات مدرجة مسبقاً، بينما يستخدم التعليم العميق المستويات العصبية الاصطناعية المذكورة.

2. تعلم الآلة مصممة ليتعامل مع بيانات جديدة حسب بيانات مدرجة مسبقاً، ومن ثم تستطيع حل المشكلات والتوصل إلى نتائج ولكن إذا حدث أي خطأ في التوصل إلى النتيجة فعندها يتطلب تدخل بشري لتعليم الآلة وإدراج بيانات تمكنها من التعامل مع المشكلة الجديدة.

2. لا يتطلب التعليم العميق أي تدخلات بشرية وبسبب تنظيم الخوارزميات الشبكية العصبية الاصطناعية بطريقة هرمية فإنها تصلح أخطائها بنفسها وغالباً ما تخلو من الأخطاء ما عدا تلك المتعلقة بإدراج بيانات رديئة الجودة ، إذ أن جودة البيانات تضمن جودة النتائج.

 أهم تطبيقات الذكاء الإصطناعي في الحاضر :

1.في مجال الإعلام والتجارة الإلكترونية (e-commerce (

حيث يستخدم الذكاء الاصطناعي في تحليل وسائل الإعلام السمع- بصرية مثل الأفلام، البرامج التلفزيونية ومقاطع الفيديو الإعلانية، أهم الأمثلة لتطبيق الذكاء الاصطناعي في هذا المجال هو خاصية تحليل الصور

(تحليل الأغراض وتحليل الأشخاص) ، وتحليل مقاطع الفيديو لتمييز المقاطع أو الأشخاص أو المشاهد المتشابهة ثم إستخدامها في الإعلان المستهدف أو لإظهار نتائج بحث ما، كما أنها تستخدم في تأكيد مشروعية الشعارات الإعلانية، وتستخدم حتى في تحليل وجوه المشاهير لمعرفة ما إذا كانوا مناسبين مع محتوى الإعلان أم لا، وغيرها الكثير..، وتبرز في هذا القطاع شركات كبرى مثل قوقل (Google (

مايكروسوفت (Microsoft (

آبل (Apple(

و أمازون (Amazon(

2.المجال العسكري.

وهذا النوع من التطبيقات يركز على تحسين القيادة وتلقي الأوامر وتطوير أجهزة الإستشعار والتواصل وكذلك الكشف عن التهديد وتحديد هويته ، وتحديد مواقع العدو وغيرها.

3.ألعاب الفيديو.

يستخدم الذكاء الاصطناعي في مجال الألعاب إذ يبرمج آلي لتجربة الألعاب والتفاعل معها وتوقع ردة فعل اللاعب البشري وأيضاً لتمثيل الشخصيات الغير لاعبة داخل اللعبة كمساعد اللاعب والشخصيات الثانوية وغالباً العدو وكلما كانت برمجة الشخصيات أكثر تعقيداً كل ما كانت اللعبة أكثر متعة.

4.سيارات القيادة الذاتية.

نعم سيارات تجوب الطرقات بلا سائق قد أصبح هذا الحلم حقيقة وتحمل أغلب الولايات الأمريكية سيارات قوقل مرخصة حيث تقود السيارة نفسها بإستخدام تقنية إشعاعات الليزر وبعض المعدات المتطورة، وتستطيع السيارة

أيضاً أن تتواصل مع المستخدم وتعرف الشخصية بإسم ستانلي ،  وقد طورت عدد من الشركات الرائدة سيارات قيادة ذاتية مثل “Waymo” التي قامت بقطع عشرين مليون ميل في شوارع الولايات الأمريكية 1.2 مليون منها في ولاية كاليفورنيا ، و”General Motors’ Cruise” التي قطعت نصف مليون ميل في شوارع سان فرانسيسكو.

وقد قامت شركة أوبر بإطلاق خدمة القيادة الذاتية منذ عام 2018 ولكنها لم تكن فكرة سديدة إذ أن أحد سيارات القيادة الذاتية تسببت بحادث سير أُصيبت فيه إمرأة أربعينية على متن عجلة هوائية مما أدى إلى وفاتها، وعندها سحبت الشركة جميع السيارات الذاتية وقامت بتعديل قواعد الأمن والسلامة وحُظِرت من قِبل حكام الولاية و تم رفع الحظر مؤخراً في بداية 2020.

وبالطبع لا يمكن أن نتحدث عن سيارات القيادة الذاتية بدون ذكر سيارات تِسلا الشهيرة، توفر شركة تسلا سيارات أوتوماتيكية شبه ذاتية القيادة إذ أن السيارة تقوم بالقيادة الذاتية لفترات محدودة وفي طرق معينة وظروف محددة، كما أنها تستطيع أن تتوقف في المكان المحدد في مواقف السيارات.

5.المجال الطبي.

لا شك من مساهمة الذكاء الإصطناعي في تطوير المجال الطبي وتحسين خدماته ورفع مستوى العناية المقدمة، إذ أنه يتم إستخدام أجهزة ذكاء اصطناعي لتشخيص بعض الأمراض كأمراض القلب والعيون،

وكما أنها تستخدم في التدخلات الجراحية لتسهل على الجراحين وتمكنهم من القيام بعملهم بدقة أكبر وتقليص إمكانية حدوث خطأ، كما وتستخدم في قسم الصيدلة واكتشاف الأدوية والعلاجات إذ تقوم بمقارنة الخوارزميات مما يسهل عملية إيجاد الجرعة الملائمة لكل مرض أو عدوى معينة.

للذكاء الاصطناعي العديد من التطبيقات منها ما ذكر أعلاه ومنها ما نستخدمه في حياتنا اليومية مثل تطبيقات المساعدة الشخصية المقدمة من آبل، قوقل وامازون وغيرها..، وذلك يدل على تطور أجهزة الذكاء الاصطناعي وأنها تصبح أكثر مرونة وأقرب كل يوم إلى أيدي المستهلك العادي لتسهل له حياته اليومية.