ما هي أبرز تقنيات الذكاء الاصطناعي؟
يشكل الذكاء الاصطناعي أحد فروع علوم الكمبيوتر الرائدة التي تركز على تطبيق تقنيات ذكية لأداء مهام تتطلب مستوى من الذكاء الإنساني. في هذا السياق، نستعرض أهم هذه التقنيات كما يلي:
تعلم الآلة (Machine Learning)
يعتبر التعلم الآلي من بين أبرز تقنيات الذكاء الاصطناعي، حيث يتيح للتطبيقات البرمجية استخدام خوارزميات تسمح لها بالتعلم الذاتي بدون الحاجة إلى برمجتها بشكل يدوي لأداء مهام معينة. تساعد هذه الخوارزميات في إجراء توقعات دقيقة بناءً على تحليل البيانات من التجارب السابقة، مما يساهم في التنبؤ بالنتائج المستقبلية.
تنقسم خوارزميات التعلم الآلي إلى أربعة أنواع تعتمد على طبيعة البيانات التي يتم التنبؤ بها، وهي كالآتي:
- التعلم الخاضع للإشراف
يشمل هذا النوع من التعلم الآلي استخدام خوارزميات تتدرب على بيانات مصنفة مسبقًا، حيث يتم تزويد الخوارزميات بالمتغيرات التي يتعين عليها تقييمها. وبالتالي، يتم تحديد المدخلات والمخرجات بشكل واضح.
- التعلم غير الخاضع للإشراف
في هذا النمط، تتدرب الخوارزميات على بيانات غير مصنفة حيث تقوم تلقائيًا بمسح البيانات وتصنيفها، مما يؤدي إلى استنتاج التنبؤات والتوصيات التي حددت مسبقًا.
- التعلم شبه الخاضع للإشراف
يجمع هذا النوع بين مبادئ التعلم الخاضع وغير الخاضع للإشراف، حيث يتم تزويد الخوارزميات ببيانات مصنفة ولكنها تمتلك أيضًا القدرة على استكشاف ومسح البيانات بناءً على فهمها الخاص.
- التعلم المعزز
يستهدف التعلم المعزز إنجاز المهام التي تتضمن قواعد محددة وعدد من الخطوات. حيث تمنح الخوارزميات بيانات موجهة لاكمال المهمة، بينما تتلقى إشارات حول الجوانب الإيجابية والسلبية، مع اختيار القرارات بنفسها في كل مرحلة من مراحل تنفيذ المهمة.
معالجة اللغة الطبيعية (NLP)
تعتبر معالجة اللغة الطبيعية واحدة من التقنيات الحيوية في مجال الذكاء الاصطناعي، حيث تركز على التفاعل بين اللغات البشرية وأجهزة الكمبيوتر، مما يمكن الكمبيوتر من فهم ومعالجة اللغات الطبيعية.
نظراً لتعقيد اللغة البشرية ووجود قواعدها الخاصة، يصعب على الأجهزة فهمها. لذا، يتم استخدام خوارزميات تهتم بتحليل هذه اللغات وإزالة تعقيداتها، وتحويلها إلى بيانات غير مهيكلة يسهل معالجتها وفق تنسيقات مفهومة من قبل الأجهزة.
تقوم الأنظمة المدعومة بهذه technique بتحويل المحادثات الصوتية إلى نصوص، ثم تعيد معالجة البيانات لتقدم استجابة صوتية، وتشمل الاستخدامات الشائعة لذلك:
- تطبيقات الاستجابة الصوتية التفاعلية (IVR) المستخدمة في مراكز الاتصال.
- تطبيقات ترجمة اللغات، مثل خدمات الترجمة المطبقة في جوجل.
- برامج معالجة النصوص للتأكد من صحة القواعد النحوية المستخدمة، مثل تلك المتوفرة في (Microsoft Word).
الأتمتة والروبوتات
تستخدم الأتمتة والروبوتات لأداء المهام المتكررة والروتينية بكفاءة، حيث تم تزويدها بأوامر مبرمجة تجعلها قادرة على التكيف مع ظروف العمل المتغيرة، مما يؤدي إلى تحسين الأداء وتقليل التكاليف.
على سبيل المثال، تعتمد المؤسسات المالية على الأتمتة لحماية معاملاتها من محاولات الاحتيال عبر الإنترنت، مستخدمةً اختبار CAPTCHA كإجراء أمني لمنع مثل هذه المحاولات.
رؤية الآلة (Machine Vision)
تكنولوجيا رؤية الآلة تستخدم الكاميرات لالتقاط المعلومات المرئية وتحويلها إلى بيانات رقمية. ثم تتم معالجة هذه البيانات باستخدام تقنيات معالجة الإشارات الرقمية، مما يسمح للكمبيوتر بفهم هذه البيانات. وتمتاز هذه الأنظمة بقدرتها الفائقة على التحسس والدقة، مما يساعد على إدراك التفاصيل الدقيقة من حولها.
تُستخدم رؤية الآلة في تطبيقات متعددة، مثل التحقق من صحة التوقيعات، تحليل الصور الطبية، وتعرّف الأنماط والتمييز بينها.
