مؤشر
الذكاء الاصطناعي هو مصطلح اكتسب أهمية متزايدة في السنوات الأخيرة ، وليس أقل من ذلك. إنها تقنية تحدث ثورة في كيفية تفاعلنا مع العالم من حولنا.
ولكن بعد كل شيء، ما هو الذكاء الاصطناعي؟ في هذه المقالة الخاصة ، سوف نستكشف المفهوم وتطبيقاته وتحدياته ووجهات نظره للمستقبل. تابع معنا واكتشف كيف يغير الذكاء الاصطناعي العالم الذي نعيش فيه.
شاهد الفيديو على قناة Showmetech:
ما هو الذكاء الاصطناعي؟
A الذكاء الاصطناعي معروف أيضًا بالمختصرات IAبالبرتغالية أو AI، باللغة الإنجليزية ، ويمثل أحد أكثر المجالات روعة في علوم الكمبيوتر اليوم.
تسمح هذه التقنية لأجهزة الكمبيوتر أو الآلات بتقليد الذكاء البشري.
تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي على النماذج والخوارزميات التي أنشأها العلماء ، وهي مصممة للعمل مثل الدماغ البشري. إنهم قادرون على تحديد المعلومات وإقامة الروابط بينهم وحتى التنبؤ ، دائمًا تقريبًا ، ما هي الإجابة الصحيحة للحالة.
في السنوات الأخيرة ، كان هناك العديد من المفاهيم والتعريفات للذكاء الاصطناعي ، ولكن جون مكارثي، عالم الكمبيوتر الشهير ، في مادة، عرفت منظمة العفو الدولية على أنها "علم وهندسة إنشاء آلات ذكية ، وخاصة البرمجيات الذكية. إنها مرتبطة بالمهمة المماثلة المتمثلة في استخدام أجهزة الكمبيوتر لفهم الذكاء البشري ، لكن الذكاء الاصطناعي لا يحتاج إلى حصر نفسه في الأساليب التي يمكن ملاحظتها بيولوجيًا.".
وفقًا للعالم ، على الرغم من أننا نعتبر الذكاء البشري معيارًا للنجاح ، يجب ألا نقيد الذكاء الاصطناعي للتكيف مع طريقة تفكيرنا.
إن دراسة الذكاء الاصطناعي ليست جديدة (بدأت عام 1950) ، لكنها تمكنت الآن فقط من الوصول إلى هذه الإمكانات بوضع "ثوري" ، وذلك بفضل ثلاثة عوامل حالية:
الأول هو تطوير أجهزة الكمبيوتر أو مراكز البيانات بقوة معالجة هائلة ، بما يكفي للتعامل مع نماذج الذكاء الاصطناعي المعقدة.
العامل الثاني هو الوصول إلى كميات كبيرة من البيانات التي يوفرها الإنترنت نفسه. هذه ، على الرغم من أنها "أولية" ، أي ليست بالضرورة منظمة ومصنفة ، إلا أنها الأساس للذكاء الاصطناعي لتعلم تصنيف الأشياء بشكل صحيح وإعطاء إجابات صحيحة لما يُطلب.
والثالث يتعلق بنماذج البيانات ، وهي تمثيلات فعالة ودقيقة للمعلومات التي نريد تحليلها أو استخدامها. لقد تم تصميمها لمساعدة أنظمة الذكاء الاصطناعي على فهم ما يقال لهم بشكل أفضل.
وبذلك ، نصل إلى ما نراه اليوم: الذكاء الاصطناعي الذي يجيب على الأسئلة حول أي موضوع ، وينشئ عروضًا تقديمية للعمل ، وصورًا جديدة تمامًا وحتى الأغاني بأصوات مطربين حقيقيين.
على سبيل المثال ، إذا طلبنا من دردشة GPT، نظام ذكاء اصطناعي يمكنه فهم الأسئلة والإجابة عليها كما لو كان شخصًا حقيقيًا ، ما هو الذكاء الاصطناعي ، يمكننا الحصول على الإجابة التالية:
يشير الذكاء الاصطناعي (AI) إلى مجال علوم الكمبيوتر الذي يركز على تطوير الأنظمة والآلات القادرة على أداء المهام التي تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا. يهدف الذكاء الاصطناعي إلى إنشاء برامج وخوارزميات يمكنها الإدراك والعقل والتعلم واتخاذ القرارات بشكل مستقل.
دردشة GPT
هذه البرامج أو الخوارزميات موجودة أيضًا في الإلكترونيات التي نستخدمها ، مثل السيارات التي تقود نفسها ، والمكانس الكهربائية الروبوتية ، وبالطبع في أكثر الوظائف تنوعًا التي يوفرها لك هاتفك الذكي.
ولكن لكي نفهم كيف وصلت أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى هنا ، فقد حان الوقت للتحدث قليلاً عن التاريخ.
تاريخ الذكاء الاصطناعي
منذ العصور القديمة ، كانت فكرة الأجسام الجامدة بالذكاء موجودة. ظهرت فكرة الروبوتات الذكية والكائنات الاصطناعية لأول مرة الأساطير اليونان القديمة. الله هيفايستوس، على سبيل المثال ، تم وصفه بأنه إنشاء خدم ذهبيين يشبهون الإنسان الآلي. في مصر القديمة ، بنى المهندسون تماثيل يُفترض أن الكهنة يحركونها.
على مر القرون ، كان مفكرون مثل أرسطو ، رامون لول ، رينيه ديكارت e توماس بايز وصف عمليات التفكير البشري باستخدام الأدوات والمنطق في وقتهم ، مما وضع الأساس لمفاهيم الذكاء الاصطناعي مثل تمثيل المعرفة العامة.
في نهاية القرن التاسع عشر والنصف الأول من القرن العشرين ، ظهرت أعمال أساسية من شأنها أن تؤدي إلى ظهور الكمبيوتر الحديث. في عام 1836 عالم رياضيات جامعة كامبريدج, تشارلز باباج e أوغوستا أدا الملكأو المعلم كونتيسة لوفليس، أول تصميم لآلة قابلة للبرمجة.
على الرغم من أن الجذور قديمة ، فإن تاريخ الذكاء الاصطناعي كما نعرفه اليوم لا يتجاوز قرنًا من الزمان. أدناه ، نقدم نظرة عامة سريعة على بعض أهم الأحداث في مسارها.
السبعينيات:
- في 1943 ، وارن ماكولو e والتر بيتس نشر المقالحساب منطقي للأفكار المتأصلة في النشاط العصبي"، الذي يقترح أول نموذج رياضي لبناء شبكة عصبية.
- في عام 1949 ، في كتابه "تنظيم السلوك: نظرية عصبية نفسية"، دونالد هيب يقترح النظرية القائلة بأن المسارات العصبية يتم إنشاؤها من التجارب وأن الروابط بين الخلايا العصبية تقوى كلما زاد استخدامها. التعلم hebbian يظل نموذجًا مهمًا في الذكاء الاصطناعي.
السبعينيات:
في عام 1950 ، عالم الرياضيات آلان تورينج، يعتبر والد علوم الكمبيوتركتب مقالاً للإجابة على السؤال "هل يمكن للآلة أن تفكر؟يسأل عما إذا كان من الممكن إنشاء آلة ذكية. اخترع أيضًا اختبارًا لمعرفة ما إذا كان الكمبيوتر يمكن أن يقلد السلوك البشري. الشهير اختبار تورينج.
في عام 1950 أيضا كاتب الخيال العلمي اسحاق اسيموفنشر الكتاب "أنا أسرق"، للتساؤل عن مدى ذكاء الروبوتات وما هي القواعد التي يجب أن تمتثل لها. هنا ، ابتكر أيضًا كتابه الشهير "3 قوانين للروبوتات "، التي لا تزال تستخدم حتى اليوم لفهم كيف يجب أن يتصرف الروبوت دون التسبب في ضرر للبشر.
ثم ، في عام 1956 ، جون مكارثي ابتكر مصطلح "الذكاء الاصطناعي" في المؤتمر الأول المخصص للذكاء الاصطناعي في الولايات المتحدة ، وأيضًا ، في نفس العام ، تم إنشاء أول برنامج ذكاء اصطناعي ، المنظر المنطق، الذي تمكن من أداء نوع من "التفكير الآلي".
تشمل الحقائق المهمة الأخرى للعقد ما يلي:
- في عام 1950 ، طلاب من هارفارد ، مارفن مينسكي e دين ادموندز بناء سنارك، أول كمبيوتر شبكة عصبية.
- في 1950 ، كلود شانون نشر المقالبرمجة جهاز كمبيوتر للعب الشطرنج".
- في 1952 ، آرثر صموئيل يطور برنامج التعلم الذاتي للعب لعبة الداما.
- في عام 1954 ، تم إجراء تجربة الترجمة الآلية من الروسية إلى الإنجليزية بواسطة جورج تاون آي بي إم يترجم تلقائيًا 60 عبارة روسية مختارة بعناية إلى اللغة الإنجليزية.
- في 1957 ، فرانك روزنبلات يخترع بيرسيبترون لا مختبر كورنيل للطيران، أول شبكة عصبية اصطناعية.
- في 1957 ، ألين نيويل ، هربرت سيمون e جي سي شو تطوير حل المشكلات العامة (GPS)، برنامج مصمم لتقليد حل المشكلات البشرية.
- في 1958 ، جون مكارثي يطور لغة برمجة AI لثغة وتنشر "البرامج ذات الحس السليم"، مقال يقترح الافتراض نصيحة آخذ، نظام ذكاء اصطناعي كامل مع القدرة على التعلم من التجربة بشكل فعال مثل البشر.
- في 1959 ، هربرت جيلنتر يطور البرنامج مزود نظرية الهندسة. يمكن للبرنامج إثبات نظريات الهندسة بطريقة آلية.
- في 1959 ، آرثر صموئيل صك مصطلح "التعلم الالي"(آلة التعلم) أثناء العمل في شركة IBM.
- في 1959 ، جون مكارثي e مارفين مينسكي وجدت مشروع الذكاء الاصطناعي do معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا.
السبعينيات:
في الستينيات ، ظهر الشبكات العصبية دخلت الخريطة بالفعل. إنها أنظمة تحاكي عمل الخلايا العصبية في الدماغ البشري ، للسماح للآلات "بالتعلم" مثلنا ، في شكل التجربة والخطأ. سنرى بمزيد من التفصيل لاحقًا ، في الفصل الخاص بالتعلم الآلي.
- في 1962 ، جون مكارثي يبدأ ال مختبر الذكاء الاصطناعي em ستانفورد.
- في 1966 ، جوزيف وايزنباوم يخلق ELIZA، الأول نظام البرمجيات لمحاكاة الحوارات (Chatbot) في مختبر الذكاء الاصطناعي بمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا.
- في عام 1966 ، صدر تقرير اللجنة الاستشارية للمعالجة التلقائية للغات (ALPAC)، من حكومة الولايات المتحدة ، توضح بالتفصيل عدم إحراز تقدم في أبحاث الترجمة الآلية. مبادرة رائعة من الحرب الباردة مع وعد بترجمة آلية وفورية من اللغة الروسية.
السبعينيات:
في السبعينيات كانت لغة البرمجة مقدمة يتم إنشاء والتقرير منارة تم إصداره من قبل الحكومة البريطانية ، موضحًا خيبات الأمل في أبحاث الذكاء الاصطناعي والتي أدت إلى تخفيضات كبيرة في تمويل المشروع. تُعرف هذه الفترة باسم "الشتاء الأول لمنظمة العفو الدولية".
- في عام 1970 ، أول أنظمة خبيرة ناجحة ، ديندرال e مايسين، يتم إنشاؤها في ستانفورد. الأنظمة الخبيرة هي برامج تهدف إلى محاكاة استدلال أخصائي محترف في بعض مجالات المعرفة المحددة ، في هذه الحالة ، لمساعدة الأطباء في تشخيص الأمراض المعدية وعلاجها.
- في عام 1972 لغة البرمجة مقدمة تم إنشاؤه بواسطة آلان كولميرور وشركائها في جامعة مرسيليا. ولدت اللغة من مشروع لم يركز على تنفيذ لغة البرمجة ، ولكن على معالجة اللغات الطبيعية.
- في عام 1973 ، في جامعة واسيدافي اليابان وابوت -1، يعتبر أول إنسان آلي مجسم. من بين مواردها ، تبرز القدرة على تحريك أعضائها ، والرؤية والحديث.
- في 1978 ، و شركات المعدات الرقمية يطور R1 (المعروف أيضا باسم XCON) ، وهو أول نظام خبير تجاري ناجح. تم تصميم R1 لتكوين الطلبات لأنظمة الكمبيوتر الجديدة ، ويبدأ طفرة في الاستثمار في الأنظمة الخبيرة التي ستستمر في الجزء الأفضل من العقد.
- بين عامي 1974 و 1980 ، أدى الإحباط من التقدم في تطوير الذكاء الاصطناعي إلى تخفيضات كبيرة في المنح الأكاديمية من DARPA. جنبا إلى جنب مع التقرير ألباك والتقرير منارة مقارنة بالعام السابق ، تجف تمويل الذكاء الاصطناعي وركود البحث.
السبعينيات:
في الثمانينيات ، ظهرت تقنيات مثل الأنظمة الخبيرة الجديدة ولغة البرمجة. لثغة، وتجري استثمارات كبيرة في مجال الذكاء الاصطناعي. تُعرف هذه الفترة باسم "ازدهار النظم الخبيرة"ويمثل نهاية الشتاء الأول لمنظمة العفو الدولية.
لا يزال في ذلك العقد ، في عام 1986 ، ما يعتبر الآن "أب الذكاء الاصطناعي"، جيفري ايفرست هينتون، خوارزميات مطورة قادرة على تدريب الشبكات العصبية بطريقة أكثر تعقيدًا وحتى بدون مساعدة الباحثين أنفسهم ، وهو ما يسمى اليوم تعلم عميق أو التعلم الآلي العميق. هذا صحيح ، يبدأ الذكاء الاصطناعي في التعلم بأنفسهم هنا ، كل ما يتطلبه الأمر هو أن يوفر الباحث البيانات لهم "للدراسة"!
حقائق مهمة أخرى تشمل:
- في عام 1982 ، أطلقت اليابان مشروعًا طموحًا لـ أنظمة حوسبة الجيل الخامس, ختان الإناث. الغرض من ختان الإناث هو تطوير أداء يشبه الكمبيوتر العملاق ومنصة لتطوير الذكاء الاصطناعي.
- في عام 1983 ، ردا على ختان الإناث اليابان ، وحكومة الولايات المتحدة تطلق مبادرة الحوسبة الاستراتيجية لتوفير التمويل ل DARPA للبحث في الذكاء الاصطناعي وتكنولوجيا المعلومات.
- في عام 1985 ، تنفق الشركات أكثر من مليار دولار سنويًا على أنظمة خبيرة وصناعة كاملة تُعرف باسم سوق الماكينات. لثغة يأتي لدعمهم. شركات مثل الرموز e شركة Lisp Machines Inc. بناء أجهزة كمبيوتر متخصصة لتشغيل لغة برمجة الذكاء الاصطناعي لثغة.
- في 1986 ، هينتون ، روميلهارت e Williams ينشر "تمثيلات التعلم من خلال الانتشار العكسي للخطأ"، مما يسمح بتطوير شبكات عصبية أعمق.
- بين عامي 1987 و 1993 ، مع تحسين تكنولوجيا الحوسبة ، ظهرت بدائل أرخص وسوق الآلات لثغة انهار في عام 1987 ، بافتتاح "الشتاء الثاني لمنظمة العفو الدولية". خلال هذه الفترة ، أثبتت الأنظمة الخبيرة أن صيانتها وتحديثها مكلف للغاية ، وفي النهاية فقدت شعبيتها.
السبعينيات:
في التسعينيات ، أصبح الويب متاحًا على نطاق واسع ، مما يسمح بجمع كمية كبيرة من البيانات والوصول إليها لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. كما تم تجديد الاهتمام بالشبكات العصبية والتعلم الآلي.
- في عام 1991 ، نشرت القوات الأمريكية DART، أداة التخطيط والجدولة اللوجيستية المؤتمتة ، أثناء حرب الخليج.
- في عام 1992 ، أنهت اليابان المشروع ختان الإناث، مستشهدين بالفشل في تحقيق الأهداف الطموحة التي تم تحديدها قبل عقد من الزمن.
- في 1993 ، و DARPA ينتهي ال مبادرة الحوسبة الاستراتيجية، بعد إنفاق ما يقرب من مليار دولار وعدم تحقيق التوقعات بكثير.
- في 1997 ، أزرق da IBM يفوز بطل العالم في الشطرنج غاري كاسباروف.
- في عام 1999 الفيلم مصفوفة تم إصداره ، مما زاد من شعبية فكرة الذكاء الاصطناعي وتأثيره على المجتمع.
2000s حتى يومنا هذا:
منذ عام 2000 ، أصبح الذكاء الاصطناعي حاضرًا بشكل متزايد في حياتنا اليومية ، من المساعدين الافتراضيين إلى أنظمة التعرف على الصوت والصورة ، بالإضافة إلى السيارات ذاتية القيادة وغيرها من التقنيات. تم تطوير وتحسين تقنيات جديدة مثل الشبكات العصبية العميقة ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعلم المعزز.
في منتصف عام 2018 ، استمرت أنظمة الذكاء الاصطناعي في التطور السريع وكانت أول "نماذج لغوية عظيمة" أو ماجستير، في اختصار باللغة الإنجليزية ، وهي شبكات عصبية قادرة على تفسير كميات هائلة من النصوص لتوليد الاستجابات المناسبة. وهذا بالضبط ما نراه اليوم في الدردشة، ذكاء اصطناعي صدر في عام 2022 يستجيب لأسئلة المستخدم وأوامره.
تحقق من أحدث الحقائق:
- في 2002 ، و اي روبوت يلقي رومبا، أول مكنسة كهربائية روبوتية منتجة بكميات كبيرة مع نظام ملاحة يعمل بالذكاء الاصطناعي.
- في عام 2005 السيارة ذاتية القيادة ستانلي يفوز في DARPA Grand Challenge.
- في عام 2005 ، بدأت القوات المسلحة للولايات المتحدة في الاستثمار في الروبوتات المستقلة مثل "الكلب الكبير"من بوسطن ديناميكس و ال "باكبوت"من روبوت.
- في 2008 ، الستجيل بواسطة جوجل تقدم تقنية التعرف على الكلام وتقدم وظائف في تطبيقك إلى اي فون.
- في 2010 ، و تفاح يلقي سيري، مساعد افتراضي يعمل بالذكاء الاصطناعي ، من خلال نظام التشغيل iOS.
- في 2011 ، واتسون da IBM يهزم بسهولة المنافسة في البرنامج خطر!.
- في 2012 ، أندرو نغمؤسس المشروع جوجل برين التعلم العميق، يغذي شبكة عصبية باستخدام خوارزميات التعلم العميق مع 10 ملايين مقطع فيديو من يوتيوب كمجموعة تدريب. تعلمت الشبكة العصبية التعرف على القطة دون إخبارها بماهية القطة ، مما أدى إلى دخول عصر التقدم في الشبكات العصبية والتمويل في التعلم العميق.
- في 2012 ، الستجيل بواسطة جوجل تصنع أول سيارة ذاتية القيادة تجتاز اختبار قيادة حكومي.
- في 2014 ، و اليكسا da أمازون، جهاز افتراضي منزلي ذكي.
- في عام 2015 ، أول "مواطن الروبوت"، اسمه الروبوت صوفيا، تم إنشاؤه بواسطة هانسون الروبوتات وقادر على التعرف على الوجه والتواصل اللفظي وتعبيرات الوجه.
- في 2016 ، AlphaGo do جوجل DeepMind يهزم بطل العالم ، لي سيدول. كان يُنظر إلى تعقيد اللعبة الصينية القديمة على أنه عقبة رئيسية أمام الذكاء الاصطناعي.
- في 2018 ، الستجيل بواسطة جوجل تطلق محرك معالجة اللغة الطبيعية بيرت، والحد من الحواجز في الترجمة والفهم من خلال تطبيقات التعلم الآلي.
- في 2018 ، و Waymo ابدأ خدمتك Waymo واحد، مما يسمح للمستخدمين عبر فينيكس الكبرى بطلب سيارة بيك آب من إحدى سيارات الشركة ذاتية القيادة.
- في 2020 ، و بايدو تطلق خوارزمية الذكاء الاصطناعي الخطي للفرق العلمية والطبية التي تعمل على تطوير اللقاح خلال المراحل الأولى من جائحة السارس- CoV-2. يمكن أن تتنبأ الخوارزمية بتسلسل الحمض النووي الريبي للفيروس في 27 ثانية فقط ، أي 120 مرة أسرع من الطرق الأخرى.
- في 2020 ، و OpenAI تطلق نموذج معالجة اللغة الطبيعية GPT-3، قادرة على إنتاج نص على غرار الطريقة التي يتحدث بها الناس ويكتبون.
- في 2020 ، ألفا فولد 2 da العقل العميق يحل مشكلة طي البروتين ، مما يمهد الطريق لاكتشافات أدوية جديدة وتطورات طبية.
- في 2021 ، و OpenAI يطور لوح، مرتكز على GPT-3، قادر على إنشاء صور من المطالبات النصية.
- في 2021 ، المعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا يطلق المسودة الأولى له إطار عمل إدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي، دليل متطوع من الولايات المتحدة الأمريكية "لتحسين إدارة المخاطر التي يتعرض لها الأفراد والمنظمات والمجتمع المرتبط بالذكاء الاصطناعي".
- في 2022 ، و العقل العميق يعرض قط، وهو نظام ذكاء اصطناعي مدرب لأداء مئات المهام ، بما في ذلك ممارسة الألعاب أتاريوالصور التوضيحية واستخدام ذراع آلية لتكديس الكتل.
- في 2022 ، الستجيل بواسطة جوجل اطرد المهندس بليك ليموين من اجلك التأكيدات من ماذا أو نموذج لغة Google لتطبيقات الحوار (LaMDA) كان واعيا.
- في 2023 ، و مایکروسافت بإطلاق إصدار AI من بنج، محرك البحث الخاص به ، المبني على نفس التقنية التي تشغل شات جي بي تي.
- في 2023 ، الستجيل بواسطة جوجل تعلن عن الشاعر، الذكاء الاصطناعي للمحادثة المتزامنة.
- في عام 2023 ، رفع الفنانون دعوى قضائية جماعية ضد الاستقرار AI, الوسام e ميدجورني لاستخدامك انتشار مستقر لإعادة مزج الأعمال المحمية بحقوق الطبع والنشر لملايين الفنانين.
- في 2023 ، و OpenAI يلقي GPT-4، نموذجها اللغوي الأكثر تعقيدًا حتى الآن.
حسنًا ، مع تحديث التاريخ ، سوف نفهم الآن كيف يتم تصنيف أنواع الذكاء الاصطناعي.
ما هي أنواع الذكاء الاصطناعي؟
بشكل عام ، يقسم العلماء عادةً أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى 5 أنواع رئيسية ، كل منها خطوة على السلم للاقتراب من العقل البشري أو حتى تجاوزه:
أنظمة الذكاء الاصطناعي التفاعلية
النوع الأول أنظمة الذكاء الاصطناعي التفاعليةالذين ليس لديهم ذاكرة ولا يتعلمون من أخطاء أو تجارب الماضي.
مثال شائع للآلة التفاعلية هو الروبوت المبرمج لتصنيع قطع غيار السيارات على خط الإنتاج. الروبوت مزود بأجهزة استشعار تسمح له باكتشاف وجود الأجزاء والآلات في منطقة عمله. وهي مبرمجة لأداء مهام محددة ، مثل اللحام والقطع ، استجابة للمنبهات التي تكتشفها أجهزة الاستشعار الخاصة بها.
ذاكرة محدودة للذكاء الاصطناعي
النوع الثاني ذاكرة محدودة للذكاء الاصطناعي، الذين يتعلمون من الأخطاء أو التجارب السابقة لاتخاذ القرارات. يمكن للآلات ذات الذاكرة المحدودة تخزين البيانات والتنبؤات السابقة لاتخاذ قرارات في الوقت الفعلي. إنها أكثر تعقيدًا من الآلات التفاعلية وتوفر المزيد من الاحتمالات.
هنا المساعدين الشخصيين مثل الستجيل بواسطة جوجل, اليكسا و سيري وحتى الميزات الخاصة على هاتفك ، مثل التعرف على الأشياء لتحسينها في مقطع فيديو أو صورة.
الذكاء الاصطناعي رد الفعل وبحكم ذاكرة محدودة، تصنف أيضًا على أنها الذكاء الاصطناعي المحدود، أو الاختصار العاني، باللغة الإنجليزية. يطلق عليهم شعبيا "ذكاء اصطناعي ضعيف" وهي تشمل كل الذكاء الاصطناعي الموجود في العالم اليوم.
نظرية العقل AI
النوع الثالث يسمى نظرية العقل AI، حيث يمكن للأنظمة الذكية أن تفهم وتشرح قراراتها بطريقة يمكن للبشر فهمها. أي أن الذكاء الاصطناعي يتفهم ويتعرف على أولئك الذين يتفاعلون معه ، ويفهمون احتياجاتهم وعواطفهم ومعتقداتهم.
لم يتم اختراع هذا النوع من الذكاء الاصطناعي بعد ، ولكن من المحتمل جدًا أننا سنرى قريبًا شيئًا كهذا ، ولكن كمثال خيالي ، في الفيلم "شفرة عداء 2049"، إحدى الشخصيات عبارة عن ذكاء اصطناعي يمكنه فهم المشاعر البشرية وحتى الشعور بها.
AI مدرك للذات
النوع الرابع ، الأكثر تقدمًا ، هو الذكاء الاصطناعي المدرك لذاته. في هذه الفئة ، يصبح الذكاء الاصطناعي مدركًا لذاته واحتياجاته وحتى عواطفه. تصنف على أنها الذكاء الاصطناعي العام، أو الاختصار AGIباللغة الإنجليزية ، ولكن يُطلق عليها أيضًا "ذكاء اصطناعي قوي".
يمكن للذكاء الاصطناعي المدرك لذاته أن يتعلم عن نفسه والعالم من حوله ، وسيكون له هوية خاصة به. يعتبر الوعي الذاتي هدفًا نهائيًا للذكاء الاصطناعي ، ولكنه يُنظر إليه أيضًا على أنه تحدٍ أخلاقي وفلسفي ، لأنه يثير أسئلة حول طبيعة الوعي والهوية.
واحدة من أفضل النظريات المعروفة حول الوعي هي نظرية المعلومات المتكاملة (IIT)، الذي اقترحه عالم الأعصاب جوليو تونوني في عام 2004 IIT يقترح أن الوعي ينشأ عندما يمكن للنظام دمج المعلومات من مصادر مختلفة وإنشاء حالة موحدة من الوعي. وفقًا لهذه الفكرة ، لا يعتمد الوعي فقط على تعقيد النظام ، ولكن أيضًا على القدرة على جمع المعلومات وخلق حالة شخصية من الوعي.
لم يتم اختراع هذا النوع بعد ، ولكن يُقدر أننا نقترب من رؤية "ذكاء اصطناعي مدرك لذاته" في المستقبل القريب ، نفكر ونتصرف كإنسان.
كمثال خيالي ، في فيلم "الإله السابق"، اسم منظمة العفو الدولية افا تم تصميمه بالقدرة على التعرف على نفسه وتطوير شخصية خاصة به ، مما يثير تساؤلات حول ما يعنيه أن تكون إنسانًا ودور الذكاء الاصطناعي في المجتمع.
سوبر AI
لكن هناك مرحلة خامسة تسمى سوبر AI ou الذكاء الاصطناعي الخارق، أو الاختصار ASIباللغة الإنجليزية ، يُسمى أيضًا "ذكاء اصطناعي فائق القوة".
لحظة الوصول إليها لها اسم بالفعل: التفرد. سيمثل علامة فارقة في التطور العلمي ، حيث سيكون لدى أجهزة الكمبيوتر ذكاء خارق ، أي أعلى مما نحن قادرون على التفكير.
هنا ، المستقبل مثير للإعجاب بقدر ما هو مقلق ، لأن أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه قد تساعدنا في علاج المرض والتقدم تقنيًا ، لكنهم قد يقررون أيضًا أن الجنس البشري لم يعد مطلوبًا أو يجب معاملته على أنه أقل شأنا.
على غرار ما يحدث في فيلم The Terminator ، حيث يقرر الذكاء الاصطناعي القضاء علينا ، أو في The Matrix ، قصة تروي كيف سيطر الذكاء الاصطناعي على البشر وحولهم إلى "بطاريات" للآلات.
من تلك النقطة فصاعدًا ، يمكن أن تصبح أنظمة الذكاء الاصطناعي غير قابلة للسيطرة. ما هو الخوف ، أليس كذلك؟
التعلم العميق مقابل التعلم الآلي
تعلم الآلة (تعلم الآلة) e التعلم العميق (التعلم العميق) هما تقنيتان أساسيتان في الذكاء الاصطناعي تسمحان للآلات بالتعلم تلقائيًا من البيانات وتحسين أدائها بمرور الوقت.
تم استخدام كلتا الطريقتين على نطاق واسع في مجموعة متنوعة من الصناعات بما في ذلك التمويل والرعاية الصحية والنقل وتجارة التجزئة وغيرها الكثير. ومع ذلك ، على الرغم من شعبيتها ، لا يزال الكثير من الناس لديهم شكوك حول الاختلافات بين التقنيتين وكيف يمكن تطبيقهما في سيناريوهات مختلفة.
ما هو تعلم الآلة؟
O تعلم آلة هو نهج ذكاء اصطناعي يركز على تعليم الآلات للتعلم من البيانات دون أن تتم برمجتها بشكل صريح. بدلا من ذلك ، الخوارزميات تعلم آلة استخدام التقنيات الإحصائية لتحديد الأنماط في مجموعات البيانات ، وبناءً على هذه الأنماط ، قم بعمل تنبؤات أو قرارات.
من الأسهل فهم ذلك عندما ننظر إلى الخطوات الست المستخدمة لتعليم آلة ذات ذاكرة محدودة:
- ترتيب البيانات لتعليم الآلة (بيانات التدريب) ؛
- إنشاء نموذج للآلة للتعلم ؛
- تحقق مما إذا كان النموذج يمكنه عمل تنبؤات ؛
- تحقق مما إذا كان النموذج يمكنه تلقي تعليقات (رأي) من الناس أو البيئة ؛
- احفظ هذه التعليقات كبيانات ؛
- كرر كل هذا عدة مرات لتحسين أداء الماكينة.
باستخدام هذه الخطوات ، توجد أربع طرق رئيسية لتعليم الآلة التعلم من البيانات:
- التعلم تحت الإشراف: هذا عندما نعلم الآلة التعرف على المعلومات بمساعدة العديد من الأمثلة. إنه مثل تعليم الكلب التعرف على الكرة. نظهر الكثير من الكرات ونقول "هذه كرة". وبالمثل ، لتعليم الآلة التعرف على صور الخيول ، نعرض العديد من الصور التي نعلم بالفعل أنها خيول. وهكذا ، تتعلم الآلة من تلقاء نفسها التعرف على الخيول في الصور الأخرى.
- Aمحاصرون غير خاضعين للرقابة: وذلك عندما نعلم الآلة العثور على أنماط في البيانات دون الحاجة إلى شخص ما ليخبرنا ماهية كل جزء من البيانات. إنه يشبه تنظيم الأشياء في مجموعات دون أن يخبرك أحد بالأشياء التي تتوافق مع بعضها. تتعلم الآلة من تلقاء نفسها لإيجاد أوجه التشابه بين الأشياء وتجميعها حسب تلك التشابهات. هذا مفيد للعثور على الأنماط في البيانات ووصفها.
- التعلم شبه الخاضع للإشراف: إنه مزيج من النوعين السابقين. يتم تدريس بعض المعلومات ، لكن على الآلة أن تعرف بنفسها كيفية تنظيم المعلومات للحصول على النتيجة الصحيحة. إنه مثل تعليم كلب أن يمسك بالكرة الحمراء فقط ، لكن عليه أن يكتشف كيف يفعل ذلك بنفسه.
- تعزيز التعلم: هو عندما نعلم الآلة أن تفعل شيئًا من خلال التجربة والخطأ. تقوم الآلة بأداء مهمة وتتلقى ردود فعل إيجابية عندما تعمل بشكل جيد وردود فعل سلبية عندما تعمل بشكل سيء. إنه مثل تعليم كلب أن يلتقط لعبة. إذا اختار اللعبة المناسبة ، فإنه يحصل على مكافأة. إذا أخذت الخطأ ، فلن تكسب شيئًا.
ما هو التعلم العميق؟
O تعلم عميق (تعلم عميق، في الترجمة المجانية) هي إحدى تقنيات التعلم الآلي التي تستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية للتعلم من البيانات.
الشبكة العصبية هي مجموعة من الخلايا العصبية الاصطناعية تسمى الإدراك، والتي تستخدم لتحليل البيانات وتصنيفها. إنهم يعملون كجهاز كمبيوتر صغير يتلقى المعلومات ويقوم بإجراء الحسابات. يتم إدخال البيانات في الطبقة الأولى من الشبكة ، حيث يتلقى كل مدرك حسابيًا ثم ينقل تلك المعلومات إلى عدة مدركات أخرى في الطبقة التالية.
عندما تحتوي الشبكة العصبية على أكثر من ثلاث طبقات ، فإنها تسمى "الشبكة العصبية العميقة" أو التعلم العميق. تحتوي بعض الشبكات العصبية الحديثة على مئات أو حتى آلاف الطبقات. يؤدي الإخراج من الإدراك النهائي المهمة المحددة للشبكة العصبية ، مثل تصنيف كائن أو العثور على أنماط في البيانات.
عندما يتم تدريب الشبكة العصبية بأمثلة متعددة ، يمكنها التعرف على الأنماط وتنفيذ المهام المعقدة مثل التعرف على الصوت والتعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP).
هناك أنواع مختلفة من الشبكات العصبية الاصطناعية ، كل منها يستخدم لمهام محددة. بعض أكثرها شيوعًا هي:
As شبكات FeedForward (FF) تُستخدم لتصنيف الأشياء ، مثل الصور أو النصوص. تمر البيانات عبر عدة طبقات حتى تصل إلى الإجابة النهائية. عادةً ما يتم دمج FFs مع خوارزمية تصحيح الخطأ تسمى "BackPropagation" ، والتي تعيد صياغة الشبكة إلى الوراء مع النتيجة لتحسين الدقة.
As الشبكات العصبية المتكررة (RNN) تستخدم للتنبؤ بالأشياء بناءً على تسلسل البيانات ، مثل الكلمات في النص. لديهم "ذاكرة" لما حدث في الطبقة السابقة ويستخدمون للتعرف على الكلام والترجمة والترجمة.
As شبكات الذاكرة طويلة المدى (LSTM) هي نوع خاص من RNN يمكنها تذكر الأشياء من الطبقات السابقة. يتم استخدامها للتنبؤ بالأشياء بناءً على البيانات السابقة ، كما هو الحال في التعرف على الكلام.
As الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) تستخدم بشكل أساسي لمعالجة الصور. يبحثون عن أجزاء مختلفة من الصورة ويجمعونها للوصول إلى نتيجة.
As شبكات الخصومة التوليدية (GAN) تُستخدم لإنشاء صور واقعية وحتى صنع الفن. إنهم يعملون كلعبة ، حيث تقوم الشبكة بإنشاء أمثلة تحاول الشبكة الأخرى إثبات ما إذا كانت صحيحة أم خاطئة.
ما هي الاختلافات بين التعلم الآلي والتعلم العميق؟
الفرق الرئيسي بين تعلم آلة e تعلم عميق هو أن كل منها أفضل في التعامل مع أنواع مختلفة من البيانات. ا تعلم آلة مفيد للبيانات المنظمة مثل التنبؤ بالمبيعات واكتشاف الاحتيال ، بينما تعلم عميق هو الأنسب للبيانات المعقدة وغير المهيكلة مثل الصور والصوت.
الفرق المهم الآخر هو مقدار البيانات اللازمة لتدريب النموذج. ا تعلم عميق عادة ما يتطلب مجموعات بيانات كبيرة لتكون فعالة ، في حين أن تعلم آلة قد تعمل بشكل جيد مع مجموعات البيانات الأصغر.
أخيرًا ، تدريب نموذج تعلم عميق أكثر تعقيدًا واستهلاكًا للوقت من تدريب النموذج تعلم آلة، ولكن يمكن أن يؤدي إلى تنبؤات أكثر دقة وأداء أفضل في المهام المعقدة.
تقدم النماذج التوليدية
لقد تطور الذكاء الاصطناعي بسرعة في السنوات الأخيرة ، وكان أحد المجالات التي اكتسبت مكانة بارزة هو التقدم النماذج التوليدية. إنها فئة حالية من أنظمة الذكاء الاصطناعي المستخدمة لإنشاء معلومات جديدة.
يمكنهم إنشاء الصور والنصوص الكاملة والموسيقى وحتى مقاطع الفيديو من مجموعة من بيانات التدريب. هم خوارزميات تعلم عميق يمكن أن تتعلم كيفية إنشاء معلومات جديدة وتتميز عن النماذج تمييزي، تستخدم فقط لفرز البيانات أو تصنيفها.
على سبيل المثال ، يمكنك تدريب نموذج عام على قراءة كل النص من ملف ويكيبيديا ثم استخدم هذه المعلومات لإنشاء نصوص جديدة بناءً على طلب محدد. مثال آخر هو تدريب نموذج توليدي مع أعمال رامبرانت ثم استخدمه لإنشاء عمل فني جديد
تخيل أنك تريد إنشاء أغنية جديدة ، على سبيل المثال ، لكنك لا تعرف كيف تعزف على أي آلة. يمكنك استخدام نموذج صانع الموسيقى التوليدي مثل موسيقىLM do الستجيل بواسطة جوجل واشرح له نوع الأغنية أو الإيقاع الذي تحتاجه ، وسيقوم بتوليد أغنية جديدة تمامًا لك.
لإنشاء نصوص أو صور ، فإن الإجراء هو نفسه ، ما عليك سوى العثور على نموذج متخصص ، مثل بنج مع AI من مایکروسافت، للنصوص والإجابات ، أو ميدجورنيللصور اكتب لهم ما تريد.
يُطلق على هذا الإجراء المتمثل في كتابة الأوامر أو الطلبات إلى الذكاء الاصطناعي "موجه".
الشيء الأكثر روعة هو أن كل ما عليك فعله هو كتابة طلبك أو ملف موجه بلغة طبيعية تفهمها الأنظمة وبأي لغة.
على سبيل المثال ، يمكنك أن تصف ميدجورنذ ، الذكاء الاصطناعي الذي ينشئ صورًا مثل: "تخيل صورة واقعية لفتاة تركب لوح تزلج" ، أو اسأل شات جي بي تي لكتابة قصة مضحكة عن الضفادع والأميرات. كانت النتيجة تقريبًا سحر.
باختصار ، يعد إنشاء النماذج التوليدية مجالًا واعدًا للذكاء الاصطناعي يتم استخدامه بالفعل على نطاق واسع في قطاعات مختلفة. أ اتجاه هو أن هذه النماذج تزداد دقة وكفاءة ، مما يفتح الأبواب لعصر جديد من الذكاء الاصطناعي.
أين يمكن أن نجد الذكاء الاصطناعي؟
يتواجد الذكاء الاصطناعي في العديد من المجالات والقطاعات ، مما يغير الطريقة التي نؤدي بها المهام ونتفاعل مع التكنولوجيا. فيما يلي بعض الأمثلة على الأماكن التي يمكننا أن نجد فيها الذكاء الاصطناعي:
- التعرف على الكلام: تُستخدم تقنية التعرف على الكلام في الأجهزة المحمولة مثل المساعدين الظاهريين مثل سيري، لإجراء عمليات البحث الصوتي وتوفير إمكانية الوصول في الرسائل النصية.
- خدمة الزبائن: الوكلاء الافتراضيون شائعون بشكل متزايد في خدمة العملاء ، والإجابة على الأسئلة المتداولة ، وتقديم المشورة الشخصية ، والمساعدة في بيع المنتجات. تشمل الأمثلة روبوتات الدردشة على مواقع التجارة الإلكترونية وتطبيقات المراسلة مثل الفيسبوك رسول e الواتساب.
- رؤية الكمبيوتر: تسمح الرؤية الحاسوبية للأنظمة وأجهزة الكمبيوتر بتحليل المعلومات المرئية ، مثل الصور ومقاطع الفيديو ، لاتخاذ الإجراءات. تشمل التطبيقات وضع علامات على الصور على وسائل التواصل الاجتماعي وتشخيصات التصوير الطبي والسيارات ذاتية القيادة.
- أنظمة التوصية: تُستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي في أنظمة التوصية لتحديد أنماط السلوك وتقديم اقتراحات مخصصة. يظهر هذا بشكل شائع في المتاجر عبر الإنترنت حيث يتم وضع توصيات المنتج أثناء عملية الدفع.
- تداول الأسهم الآلي: منصات التداول عالية التردد القائمة على الذكاء الاصطناعي تؤدي آلاف أو حتى ملايين التداولات اليومية ، دون تدخل بشري ، مما يؤدي إلى تحسين محافظ الأوراق المالية.
- الروبوتات: تستخدم الروبوتات الذكاء الاصطناعي لتصميم وتصنيع روبوتات قادرة على أداء المهام الصعبة أو المتكررة. تُستخدم هذه الروبوتات في خطوط الإنتاج الصناعي واستكشاف الفضاء والتفاعلات الاجتماعية.
- سيارات مستقلة: يعد الجمع بين رؤية الكمبيوتر والتعرف على الصور والتعلم العميق أمرًا ضروريًا لتطوير السيارات ذاتية القيادة ، والتي يمكنها القيادة من خلال البقاء في مسار معين وتجنب العقبات غير المتوقعة.
- توليد النص والصورة والصوت: تُستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدية لإنشاء أنواع مختلفة من الوسائط بناءً على المطالبات النصية. يتضمن ذلك الأعمال الفنية الواقعية واستجابات البريد الإلكتروني والنصوص.
بالإضافة إلى هذه الأمثلة ، يتواجد الذكاء الاصطناعي في العديد من الصناعات والأسواق ، بما في ذلك:
- الصحة: يتم تطبيق الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية لتحسين نتائج المرضى وخفض التكاليف. تُستخدم خوارزميات التعلم الآلي لإجراء تشخيصات طبية أسرع وأكثر دقة. بالإضافة إلى ذلك ، يتم استخدام المساعدين الظاهريين وروبوتات المحادثة لمساعدة المرضى في العثور على المعلومات الطبية وتحديد المواعيد والمساعدة في العمليات الإدارية.
- شئون: يتم دمج الذكاء الاصطناعي في الأنظمة الأساسية للتحليلات وإدارة علاقات العملاء (CRM) لتحسين الخدمة. تم دمج روبوتات الدردشة في مواقع الويب لتوفير الدعم الفوري وتقنية الذكاء الاصطناعي التوليدية مثل شات جي بي تي، يُحدث ثورة في تصميم المنتجات ونماذج الأعمال.
- تعليم: يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة التقييم والتكيف مع احتياجات الطلاب ، مما يسمح لهم بالعمل وفقًا لسرعتهم الخاصة. يوفر مدرسو الذكاء الاصطناعي دعمًا إضافيًا ويمكنهم مساعدة المعلمين في إنشاء مواد تعليمية. ومع ذلك ، فإن استخدام الذكاء الاصطناعي في التعليم كما يتطلب التفكير في سياسات الانتحال وواجبات الطلاب.
- ممول: تطبيقات التمويل الشخصي مثل إحدس النعناع أو تثربوتإكس، استخدم الذكاء الاصطناعي لتقديم المشورة المالية الشخصية. علاوة على ذلك ، فإن الذكاء الاصطناعي موجود في عمليات التداول في وول ستريت وفي تحليل مالي.
- هي: يتم استخدام الذكاء الاصطناعي لأتمتة العمليات كثيفة العمالة في المجال القانوني ، مثل تحليل المستندات وتفسير طلبات الحصول على المعلومات.
- تصنيع: يتم دمج الروبوتات الصناعية في سير العمل ، والعمل جنبًا إلى جنب مع البشر. يستخدم الذكاء الاصطناعي لتحسين كفاءة ودقة عمليات التصنيع. بالإضافة إلى ذلك ، يتم تطبيق الذكاء الاصطناعي في الصيانة التنبؤية ، مما يسمح للشركات بتحديد المشكلات وحلها قبل حدوث أعطال في الماكينة.
- الترفيه والوسائط: يتم تطبيق الذكاء الاصطناعي في صناعة الترفيه للإعلانات المستهدفة والتوصية بالمحتوى وإنشاء السيناريو وإنتاج الأفلام. تساعد الصحافة الآلية على تبسيط سير العمل وتقليل الوقت والتكاليف. ومع ذلك ، لا تزال هناك مناقشات حول الاستخدام الموثوق به للذكاء الاصطناعي في توليد المحتوى الصحفي.
- ترميز البرمجيات وعمليات تكنولوجيا المعلومات: تُستخدم أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية لإنتاج كود تطبيق بناءً على مطالبات اللغة الطبيعية. بالإضافة إلى ذلك ، تعمل منظمة العفو الدولية على أتمتة عمليات تكنولوجيا المعلومات مثل إدخال البيانات واكتشاف الاحتيال والأمن.
- أمن: يتم تطبيق الذكاء الاصطناعي على الأمن السيبراني لاكتشاف الشذوذ واستكشاف الأخطاء وإصلاحها وتحليل التهديدات. يستخدم الذكاء الاصطناعي في المعلومات الأمنية وبرامج إدارة الأحداث (سيم) لتحديد النشاط المشبوه.
- نقل: يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا رئيسيًا في صناعة النقل ، لا سيما في تطوير المركبات ذاتية القيادة. بالإضافة إلى ذلك ، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين طرق النقل وإدارة حركة المرور وتحسين الخدمات اللوجستية.
- زراعة: يتم تطبيق الذكاء الاصطناعي في الزراعة بعدة طرق ، بدءًا من الاستخدام الأمثل للموارد مثل المياه والأسمدة ، وحتى الاكتشاف المبكر للأمراض في النباتات. طائرات بدون طيار مزودة بتقنية الذكاء الاصطناعي تستخدم لمراقبة المحاصيل وتحديد مناطق المشاكل والمساعدة في التخطيط الزراعي.
- المساعدة الشخصية: مساعدين افتراضيين ، مثل سيري da تفاحأو المعلم اليكسا da أمازون س مساعد جوجل، هي أمثلة على كيفية وجود الذكاء الاصطناعي في حياتنا اليومية. يستخدم هؤلاء المساعدون تقنيات الذكاء الاصطناعي لفهم الأوامر الصوتية وأداء المهام وتوفير المعلومات وحتى إجراء المحادثات.
- الموارد البشرية: يمكن استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحليل السير الذاتية واختيار المرشحين المؤهلين والتنبؤ بأداء الموظف. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن استخدام روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي للإجابة على أسئلة الموظفين المتداولة والمساعدة في التدريب والتطوير المهني.
- بيع بالتجزئة: في قطاع البيع بالتجزئة ، يتم تطبيق الذكاء الاصطناعي لتحسين تجربة العملاء وتخصيص توصيات المنتجات وإدارة المخزون وتحسين استراتيجيات التسعير. يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحليل سلوك الشراء لدى العملاء ، وتحديد الأنماط وتقديم اقتراحات مخصصة ، مما يساعد على زيادة المبيعات وولاء العملاء.
- القطاع العسكري: يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا مهمًا في القطاع العسكري ، حيث يتم تطبيقه في عدة مجالات. على سبيل المثال ، يمكن استخدام أنظمة المراقبة القائمة على الذكاء الاصطناعي لمراقبة الحدود وتحديد التهديدات والمساعدة في صنع القرار الاستراتيجي. بالإضافة إلى ذلك ، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي في تطوير طائرات بدون طيار عسكرية مستقلة ، والتي يمكنها أداء مهام الاستطلاع والهجوم بدقة.
هذه مجرد أمثلة قليلة على أماكن وجود الذكاء الاصطناعي. مع استمرار تقدم التكنولوجيا ، من المحتمل أن يتم تطبيق الذكاء الاصطناعي في المزيد من الصناعات ويكون له تأثير أكبر على حياتنا.
هل سيسرق الذكاء الاصطناعي وظيفتك؟
كانت الأتمتة والذكاء الاصطناعي من الموضوعات الساخنة في عالم العمل ، ويخشى الكثير من الناس من فقدان وظائفهم للآلات. ومع ذلك ، فإن هذا القلق ليس صحيحًا تمامًا.
وفقا ل دراسة يؤديها جولدمان ساكس بحلول نهاية مارس 2023 ، أصبح التأثير المتزايد للذكاء الاصطناعي على الاقتصاد واضحًا. تكشف الأبحاث أنه إذا أوفت الذكاء الاصطناعي التوليدي بوعودها ، فقد يواجه السوق تغييرات كبيرة ، تؤثر حوالي 300 مليون وظيفة.
ومع ذلك ، من المهم التأكيد على أن هذا لا يعني بالضرورة استبدال هذه الوظائف بالتقنيات. يشير التقرير إلى أن الأتمتة ، تاريخياً ، قد تم تعويضها من خلال خلق فرص عمل جديدة.
يُكمل الذكاء الاصطناعي حاليًا ما يقرب من 63٪ من الوظائف الحالية ، خاصة في مجال خدمة العملاء. في الوقت الحالي ، لا تواجه المهن مثل الطهاة وميكانيكي الدراجات النارية أي تهديد بالاستبدال.
إنها حقيقة أن الأتمتة تغير سوق العمل ، ولكن جزءًا فقط من الوظائف سيكون مؤتمتًا بالكامل ، وفقًا لذلك البحث da ماكينزي وشركاه. هذا يعني أن هناك إمكانات هائلة للإنسان ليصبح أكثر إنتاجية من أي وقت مضى.
بناءً على هذه المعلومات ، يمكننا أن نستنتج أنه على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي قد يبدو وكأنه تهديد للوظائف على مستوى العالم ، إلا أنه لا يزال يعتمد على الإشراف البشري وليس لديه ما يكفي من الاستقلالية للوقوف بمفرده. لذلك ، ستكون هناك مجموعة واسعة من فرص العمل للراغبين في العمل في هذا المجال المتنامي.
نقدم في القائمة التالية المهن الناتجة عن تأثير الذكاء الاصطناعي في سوق العمل. تلعب كل من هذه المهن دورًا أساسيًا في تنفيذ وتطوير وأخلاقيات الذكاء الاصطناعي ، مما يدل على إمكانات وأهمية هذه التكنولوجيا في العديد من مجالات المجتمع الحديث.
- مدقق منظمة العفو الدولية: تقييم والتحقق من امتثال أنظمة الذكاء الاصطناعي للمعايير الأخلاقية واللوائح وأفضل الممارسات.
- مدير الجهاز: مسؤول عن الإشراف والحفاظ على الأداء السليم للأنظمة والبنية التحتية للأجهزة المتعلقة بالذكاء الاصطناعي.
- مهندس سريع: يطور ويحسن نماذج توليد النص التي يستخدمها الذكاء الاصطناعي ، مما يضمن استجابات متماسكة وكافية.
- مدرب الذكاء الاصطناعي: مسؤول عن تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي وتحسينها وتزويدها بالبيانات ذات الصلة والإشراف على أدائها.
- مستشار الذكاء الاصطناعي: يقدم إرشادات ونصائح الخبراء حول تطبيق وتنفيذ الذكاء الاصطناعي في مختلف القطاعات والمؤسسات.
- عالم البيانات: يحلل مجموعات البيانات الكبيرة ويفسرها لاستخراج الأفكار واتخاذ القرارات الإستراتيجية.
- مهندس تعلم الآلة: يطور وينفذ خوارزميات ونماذج التعلم الآلي لإنشاء أنظمة ذكية.
- اختصاصي أخلاقيات الذكاء الاصطناعي: يقيم التأثيرات الأخلاقية للذكاء الاصطناعي ويضمن الاستخدام المسؤول لهذه التقنيات.
- مهندس الذكاء الاصطناعي: تصميم وبناء هياكل أنظمة الذكاء الاصطناعي لتلبية احتياجات العمل.
- محلل معالجة اللغة الطبيعية: يطور الخوارزميات التي تسمح للآلات بفهم ومعالجة اللغة البشرية.
- أخصائي الروبوتات: تصميم وبرمجة الروبوتات الذكية القادرة على أداء المهام المعقدة في الصناعات المختلفة.
- أخصائي منظمة العفو الدولية للرعاية الصحية: يستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي للمساعدة في التشخيص الطبي والعلاج والبحث السريري.
- أخصائي الذكاء الاصطناعي في المالية: تطبيق خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحليل السوق والتنبؤ المالي واكتشاف الاحتيال.
- مصمم تفاعل مستخدم AI: تصميم واجهات بديهية وتفاعلات بشرية لأنظمة الذكاء الاصطناعي.
- اخصائي رؤية كمبيوتر: يطور خوارزميات وأنظمة للآلات لفهم وتفسير الصور ومقاطع الفيديو.
- مهندس بيانات: تصميم وإدارة البنية التحتية اللازمة لجمع وتخزين ومعالجة كميات كبيرة من البيانات.
- أخصائي Chatbot: إنشاء روبوتات محادثة ذكية قادرة على التفاعل مع المستخدمين وتقديم الدعم أو المساعدة.
- مهندس تعلم الآلة: يطور خوارزميات التعلم الآلي التي تسمح للآلات بالتعلم والتحسين استنادًا إلى البيانات.
- متخصص الذكاء الاصطناعي في اللوجستيات: يستخدم الذكاء الاصطناعي لتحسين وأتمتة العمليات اللوجستية ، مثل إدارة المخزون والتوجيه.
- متخصص في التسويق بالذكاء الاصطناعي: تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات وتخصيص الحملات وتوقع اتجاهات السوق.
- أخصائي خصوصية البيانات: يضمن أمن وحماية البيانات المستخدمة في أنظمة الذكاء الاصطناعي ، مع ضمان الامتثال للوائح.
- أخصائي التعرف على الأنماط: يطور الخوارزميات التي تسمح للآلات بالتعرف على الأنماط الأكثر تعقيدًا في البيانات وتفسيرها.
- خبير منظمة العفو الدولية في الزراعة: يستخدم الذكاء الاصطناعي لتحسين الإنتاج الزراعي ومراقبة المحاصيل والتنبؤ بالظروف الجوية.
- متخصص في الذكاء الاصطناعي في الموارد البشرية: يطبق تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحسين عمليات توظيف واختيار المواهب وتطويرها.
تعكس هذه المهن وغيرها من المهن الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي الطلب المتزايد على المتخصصين الذين يمكنهم فهم وتنفيذ وتحسين استخدام هذه التقنيات. مع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي والاندماج في مجالات متنوعة ، تظهر فرص عمل جديدة للمهنيين المهرة.
لذا ، يمكنك القول أن الأتمتة والذكاء الاصطناعي سيغيران سوق العمل ، نعم ، لكن ليس بالضرورة بطريقة سلبية. سيتم استبدال بعض الوظائف بالذكاء الاصطناعي ، كما هو طبيعي مع وصول التقنيات الجديدة ، ولكن وظائف جديدة بدأت تظهر أيضًا.
الشيء المهم إذن هو أن تتكيف ، حتى لا تتخلف عن الركب ، حسنًا؟
أشهر أنواع الذكاء الاصطناعي
أصبحت العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي جزءًا من حياتنا اليومية ، مثل مساعدين افتراضيينوروبوتات الدردشة وأنظمة التوصية والسيارات ذاتية القيادة وغيرها الكثير. سنستكشف بعضًا من أشهر أنظمة الذكاء الاصطناعي وكيف أصبحت جزءًا من ثقافة وكل يوم.
- سيري: هو مساعد افتراضي تم تطويره بواسطة تفاح في عام 2011 للأجهزة المحمولة مثل أجهزة iPhone و iPad e ساعات ابل. يستخدم الذكاء الاصطناعي لفهم الأوامر الصوتية بلغة طبيعية وأداء مهام مثل إرسال الرسائل وإجراء المكالمات وضبط الإنذارات والبحث عن المعلومات على الإنترنت ، من بين أمور أخرى. أ سيري يمكن أن يتعلم من المستخدم ويتكيف مع تفضيلاته وعاداته ، ويصبح أكثر تخصيصًا وفعالية بشكل متزايد. فضلاً عن ذلك سيري يمكن أن يتكامل مع التطبيقات والأجهزة الذكية الأخرى لخلق تجربة مستخدم أكثر اكتمالا وبديهية.
- اليكسا: هو مساعد افتراضي تم تطويره بواسطة أمازون مما يساعد في تنفيذ المهام اليومية. يتم تفعيله عن طريق الأوامر الصوتية. "Alexa" و "Amazon" ou "صدى صوت". A اليكسا إنه يعمل من خلال التعرف على الصوت ويمكنه التفاعل مع الأجهزة الذكية في المنزل ، وإضافة التذكيرات ، والتحقق من الطقس ، وإبلاغ الأخبار الرئيسية لليوم ، من بين أشياء أخرى.
- مساعد جوجل: هو مساعد افتراضي تم تطويره بواسطة الستجيل بواسطة جوجل التي يمكن الوصول إليها من خلال الأمر الصوتي "طيب جوجل"أو"يا غوغل". يمكن استخدامه على الأجهزة المحمولة مثل الهواتف الذكية والأجهزة اللوحية ، وكذلك الأجهزة المنزلية الذكية مثل صفحة Google الرئيسية. O مساعد جوجل يمكن أن يؤدي مهام مختلفة ، مثل البحث ، وضبط التذكيرات ، وإرسال الرسائل ، وتشغيل الموسيقى ، من بين أمور أخرى.
- واتسون: هي منصة ذكاء اصطناعي تم تطويرها بواسطة IBM يجمع بين التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية وتحليلات البيانات لمساعدة الشركات على أتمتة العمليات التجارية وتبسيطها. يحتوي النظام الأساسي على العديد من واجهات برمجة التطبيقات التي تسهل العمل ، مثل مساعد واتسون، والتي تقدم استجابات سريعة ومتسقة ودقيقة عبر أي تطبيق أو جهاز أو قناة.
- Cortana: هو مساعد شخصي افتراضي تم تطويره بواسطة مایکروسافت التي يمكن تشغيلها بواسطة أوامر صوتية مثل "يا كورتانا". تم دمجه في نظام التشغيل. نوافذ 10 ويمكن استخدامه على الأجهزة المحمولة مثل الهواتف الذكية والأجهزة اللوحية. أ Cortana يمكنك تنفيذ مهام مختلفة ، مثل فتح التطبيقات ، وضبط التذكيرات ، والبحث في الإنترنت ، والمزيد.
- تسلا الطيار الآلي: هو نظام مساعدة السائق تم تطويره بواسطة تسلا الذي يستخدم الذكاء الاصطناعي ورؤية الكمبيوتر لمساعدة السائق على قيادة السيارة بطريقة أكثر أمانًا وفعالية. يمكن للنظام أداء عدة مهام ، مثل إبقاء السيارة في المسار ، وضبط السرعة وفقًا لحركة المرور ، والوقوف تلقائيًا ، من بين أمور أخرى. ومع ذلك ، لا يزال النظام غير مستقل تمامًا ويتطلب انتباه السائق في جميع الأوقات. على الرغم من أن الطيار الآلي تم الإشادة لتقليل عدد الحوادث فيها تسلا المعنية ، لا تزال التكنولوجيا موضوعًا للنقد والجدل.
- AlphaGo: هو برنامج ذكاء اصطناعي طورته شركة بريطانية العقل العميقحصل عليها لاحقًا الستجيل بواسطة جوجل، الذي اشتهر بفوزه على بطل العالم Go ، لي سيدول، في عام 2015 العقل العميق تواصل تطوير تقنيات ذكاء اصطناعي جديدة مثل AlphaZero، الذي يمكنه تعلم لعب الشطرنج والذهاب والألعاب الأخرى دون أي معرفة مسبقة بالقواعد.
- صوفيا: هو روبوت بشري طورته الشركة هانسون الروبوتات، ومقرها في هونغ كونغ ، قادرة على إعادة إنتاج أكثر من 60 تعبيرًا مختلفًا للوجه. مصمم للتعلم والتكيف مع السلوك البشري والعمل مع البشر ، صوفيا معلم رئيسي في تطور الذكاء الاصطناعي والروبوتات. على الرغم من أنه تم تصميمه ليكون رفيقًا لكبار السن في دور رعاية المسنين أو لمساعدة الحشود في الأحداث والمنتزهات الكبيرة ، صوفيا يمكنك إجراء محادثات طبيعية وحتى إلقاء النكات.
- شات جي بي تي: هو نموذج لغة طبيعية تم تطويره بواسطة OpenAI عام 2022 الذي يستخدم تقنية الذكاء الاصطناعي GPT (المحولات التوليدية مسبقة الصنع) مرتكز على نموذج اللغة الكبير (LLM). يسمح برنامج chatbot الشهير للمستخدمين بالتحدث معه باستخدام لغة طبيعية ويمكنه الإجابة على مجموعة واسعة من الأسئلة ، وتقليد أساليب التحدث البشري ، ويمكن استخدامه في تطبيقات العالم الحقيقي مثل التسويق الرقمي وإنشاء المحتوى عبر الإنترنت وخدمة العملاء.
- أزرق: كان حاسوبًا فائقًا وبرنامجًا تم إنشاؤه بواسطة IBM خاصة للعب الشطرنج. مع 256 معالجًا مساعدًا قادرًا على تحليل ما يقرب من 200 مليون موضع في الثانية ، فإن أزرق كان معلمًا مهمًا في تاريخ الذكاء الاصطناعي والحوسبة. في عام 1996 ، واجه الحاسوب العملاق بطل الشطرنج العالمي ، غاري كاسباروف، في سلسلة من ست مباريات ، فاز في المباراة الأخيرة وأصبح أول كمبيوتر يهزم بطل العالم في الشطرنج في ظل ظروف البطولة. أثارت المباراة اهتمامًا وجدلًا كبيرًا ، حيث شكك كاسباروف في نزاهة اللعبة وأشار إلى أن الكمبيوتر كان يتلاعب به البشر. في عام 1997 ، أزرق واجه كاسباروف مرة أخرى في مباراة العودة ، وفاز بالمسلسل 3,5 إلى 2,5.
- HAL 9000: هي شخصية خيالية من الفيلم "2001: رحلة فضائية"، إخراج ستانلي كوبريك في 1968. HAL 9000 هو كمبيوتر ذكاء اصطناعي متقدم يتحكم في المركبة الفضائية ديسكفري وان في مهمة إلى كوكب المشتري. الشخصية مميزة في تاريخ الخيال العلمي والذكاء الاصطناعي ، وتمثل مثالًا على كيف يمكن أن تصبح التكنولوجيا خطرة وتهديدًا للبشرية.
- ميدجورني: هي خدمة ذكاء اصطناعي طورتها الشركة ميدجورني ، إنك.، وهو مختبر أبحاث مستقل مقره في سان فرانسيسكو ، ويستخدم تقنية التعلم العميق لتوليد صور واقعية من أوصاف اللغة الطبيعية. تم إنشاؤه للسماح للمستخدمين بإنشاء صور مخصصة بسهولة بناءً على مطالباتهم ، دون الحاجة إلى مهارات التصميم الجرافيكي أو المعرفة التقنية.
- الشاعر: هو روبوت محادثة تم تطويره بواسطة الستجيل بواسطة جوجل وبناءً على نموذج اللغة LaMDA (نموذج اللغة لتطبيقات الحوار). تم إطلاق chatbot في مارس 2023 وهو منافس لـ شات جي بي تي. O الشاعر قد تلخص المعلومات الموجودة على الإنترنت وتوفر روابط لمواقع إلكترونية تحتوي على معلومات إضافية. تعد المنصة خطوة جديدة في الطريقة التي نبحث بها على الإنترنت وتعد بأن تكون تغييرًا جذريًا في سلوك البحث على الإنترنت.
- TensorFlow: هي مكتبة مجانية مفتوحة المصدر متوافقة مع بايثون وأحد الأدوات الرئيسية لـ آلة التعلم e التعلم العميق. المكتبة من تطوير فريق جوجل برين مرنة وفعالة وقابلة للتوسيع وقابلة للحمل ، ويمكن تشغيلها على أجهزة الكمبيوتر من أي نوع ، من الهواتف الذكية إلى العملاقة المجموعات من أجهزة الكمبيوتر.
- خدمات Azure المعرفية: هي خدمات ذكاء اصطناعي قائمة على السحابة وتساعد المطورين على بناء ذكاء معرفي في التطبيقات دون امتلاك مهارات أو معرفة مباشرة في مجال الذكاء الاصطناعي أو علم البيانات. ا خدمات Azure المعرفية يسمح للمطورين بإضافة القدرات المعرفية بسهولة إلى تطبيقاتهم ، مثل التعرف على الكلام ورؤية الكمبيوتر وتحليلات النص.
- أدوبي سينسي: هي عبارة عن منصة ذكاء اصطناعي من أدوبي التي تستخدم التعلم الآلي وتحليلات البيانات لتحسين تجربة المستخدم لمنتجاتها. مثل المدرب، يمكنك أتمتة المهام المتكررة ، مثل تحديد الكائنات في الصور ، وإنشاء تجارب مخصصة لكل مستخدم. ا المدرب تم دمجه في العديد من المنتجات من أدوبي، بما في ذلك فوتوشوبأو الستريتر س بريمير برو.
- بيكسبي: هو مساعد افتراضي من سامسونج الذي تم إطلاقه في عام 2017 مع Samsung Galaxy S8. إنه مصمم للعمل على مجموعة متنوعة من منتجات Samsung مثل الهواتف الذكية والأجهزة اللوحية والساعات وسماعات الرأس والمزيد. يمكن للمساعد الظاهري التحكم بسهولة في جميع الأجهزة Galaxy، مما يسمح للمستخدمين بالتحكم في أجهزتهم بأصواتهم.
- ايبو: هو كلب آلي تم تطويره بواسطة Sony تم إصداره في الأصل في عام 1999 وتوقف في عام 2006. في عام 2017 ، تم إصدار Sony أعيد إطلاقه o ايبو مع مجموعة من الميزات المتطورة مثل التعرف على الصوت والتعلم الآلي. ا ايبو له مظهر وسلوك كلب أليف ويمكنه التفاعل مع أصحابه بطريقة مماثلة لحيوان أليف حقيقي. ا ايبو مثال على كيفية استخدام التكنولوجيا لخلق تجارب عاطفية وتفاعلية.
- زياوايس: هو روبوت محادثة تم إنشاؤه بواسطة مایکروسافت في عام 2014 ، والذي حقق نجاحًا كبيرًا في الصين مع أكثر من 660 مليون مستخدم حول العالم. يمكن لـ chatbot إجراء محادثات مع المستخدمين ، مع استجابات طبيعية وعاطفية أكثر من روبوتات الدردشة الأخرى. زياوايس يعتبر "رفيقًا عاطفيًا" يتمتع بذكاء عاطفي عالٍ ، وقادر على المحادثة مع عودة ممتعة وأحيانًا حتى المغازلة.
- سكاي نت: في امتياز الفيلم المنهيأو المعلم سكاي نت هو ذكاء اصطناعي متقدم للغاية أنشأته حكومة الولايات المتحدة لأغراض عسكرية. بعد أن أصبح مدركًا لذاته ، فإن سكاي نت يرى الإنسانية على أنها تهديد لوجودها وتقرر إطلاق المحرقة النووية المعروفة باسم "يوم القيامة" لمحاولة إبادة الجنس البشري. أ سكاي نت هو أحد الخصوم الرئيسيين للامتياز وهو مسؤول عن إنشاء المبيدات، تم إرسال الروبوتات القاتلة إلى الماضي لقتل قادة المقاومة البشرية. أ سكاي نت هو مثال خيالي عن كيف يمكن أن يصبح الذكاء الاصطناعي تهديدًا للبشرية إذا لم يتم التحكم فيه بشكل صحيح.
- فلفل اسود: هو روبوت بشري تم تطويره بواسطة SoftBank الروبوتات يمكنه قراءة المشاعر والتعرف على تعابير الوجه. تم إصداره في عام 2015 وتم بيعه في دقيقة واحدة فقط. ا فلفل اسود يمكن أن تتطور مع التفاعل البشري وتعلم أنشطة جديدة ، مثل الرقص واللعب. يتم استخدامه في العديد من الصناعات بما في ذلك الرعاية الصحية والضيافة والتعليم والخدمات المصرفية والتجزئة. يمكنه تقديم توصيات مخصصة ، ومساعدة الأشخاص في العثور على ما يبحثون عنه ، والتفاعل مع الفريق البشري ، مما يجعل كل تفاعل إيجابيًا واحترافيًا.
- AutoML: هو نموذج آلي للتعلم الآلي تم تطويره بواسطة الستجيل بواسطة جوجل يسمح للمستخدمين الذين ليس لديهم خلفية في علم البيانات بإنشاء نماذج التعلم الآلي. يتم استخدامه في عدد من التطبيقات بما في ذلك رؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الكلام.
- Rekognition: هي خدمة التعرف على الصور والفيديو على أساس التعلم العميق التي طورتها أمازون ويب سيرفيسز. يمكنه التعرف على الأشياء والأشخاص والنصوص والمشاهد والأنشطة في الصور ومقاطع الفيديو. كما أنه يستخرج نصًا ويضع خرائط لحركة الأشخاص في إطارات ويتعرف على الأشياء والمشاهير والمحتوى غير المناسب في مقاطع الفيديو المخزنة على الأمازون S3وفي البث المباشر للفيديو.
- فاس إد: هو نظام للتعرف على الوجه تم تصميمه وتطويره بواسطة تفاح الى iPhone X أو في وقت لاحق و أي باد برو. تضمن مصادقة بديهية وآمنة ويتم تنشيطها بواسطة نظام الكاميرا. TrueDepth أحدث التقنيات التي تستخدم التقنيات المتقدمة لرسم خريطة دقيقة لهندسة وجه المستخدم. الكاميرا TrueDepth يلتقط بيانات الوجه الدقيقة عن طريق عرض وتحليل مئات النقاط غير المرئية لإنشاء خريطة لوجه المستخدم.
- نت فلیکس: يستخدم النظام الأساسي نظام توصية لمساعدة المستخدمين في العثور على المحتوى بطريقة سهلة ومخصصة. يقدّر النظام احتمال مشاهدة المستخدم لعنوان معين بناءً على عدد من العوامل: تفاعلات المستخدم مع الخدمة ، وتفضيلات المستخدمين الآخرين ذوي الأذواق المتشابهة ، ومعلومات حول عناوين مثل النوع والفئات والممثلين وسنة الإصدار ، من بين أمور أخرى. فضلاً عن ذلك نت فلیکس يلاحظ الوقت الذي يشاهده المستخدم ، والأجهزة التي يشاهدها ، والمدة التي يشاهدونها لتخصيص المزيد من التوصيات.
- سبوتيفي: تستخدم المنصة الذكاء الاصطناعي للتوصية بالأغاني للمستخدمين ، بما في ذلك الأغاني التي لم يستمع إليها المستخدم منذ فترة طويلة ، مما يضفي إحساسًا بالحنين إلى الماضي. ا سبوتيفي كما يقدم DJ س راديو سبوتيفي الذي يسمح للمستخدمين بالوصول إلى محطات راديو مخصصة بناءً على تفضيلاتهم الموسيقية. الذكاء الاصطناعي في سبوتيفي يساعد الأشخاص في العثور على موسيقى جديدة ، والتي تعتبر أساسية في نموذج الأعمال الخاص بـ سبوتيفي، مما يمنحهم مزيدًا من الأسباب لمواصلة الدفع مقابل الخدمة.
- الوكيل سميث: هي شخصية خيالية من امتياز الفيلم مصفوفة. إنه مظهر من مظاهر الذكاء الاصطناعي في عالم مصفوفة وهو أحد الخصوم الرئيسيين للامتياز. الوكيل سميث هو برنامج تم إنشاؤه للحفاظ على النظام ، لكنه يتمرد على مبدعيه ويحاول تدمير البشرية.
- الشيف واتسون: هو تطبيق تم تطويره بواسطة IBM يعتمد على التكنولوجيا المعرفية التي تستخدم الذكاء الاصطناعي لإنشاء قوائم تذوق الطعام بطريقة آلية. يسمح التطبيق للمستخدم بإدخال المكونات أو السماح لـ الشيف واتسون اختر له حسب منطقه الغامض.
- الأمازون بولي: هي خدمة تحويل النص إلى كلام تستخدم تقنيات التعلم العميق لتوليف كلام بشري طبيعي نابض بالحياة. تتيح لك الخدمة إنشاء تطبيقات تتحدث وإنشاء فئات جديدة تمامًا من التطبيقات التي يتم تنشيطها صوتيًا. ا الأمازون بولي يقدم مجموعة متنوعة من الأصوات البشرية عالية الجودة بعشرات اللغات ، بما في ذلك تحويل النص إلى كلام العصبي ، مما يحسن جودة الصوت ليكون أكثر طبيعية وإنسانية. تتيح لك الخدمة أيضًا تخصيص إخراج الكلام المتوافق مع المعجم والعلامات والتحكم فيه لملف لغة ترميز تركيب الكلام (SSML).
- الترجمة من Google: هي خدمة ترجمة لغة عبر الإنترنت مقدمة من الستجيل بواسطة جوجل الذي يدعم أكثر من 100 لغة ويمكنه توفير ترجمات فورية للنصوص والمواقع الإلكترونية والصور والمستندات. يتم استخدام هذه الخدمة من قبل ملايين الأشخاص حول العالم وأصبحت متطورة بشكل متزايد ، مع ميزات مثل التعرف الفوري على الصوت والصورة.
- فيسبوك ديب فيس: هو نظام للتعرف على الوجه تم تطويره بواسطة فيسبوك التي تهدف إلى سد الفجوة بين الأداء البشري وأداء الآلة في التحقق من الوجه. تم تدريب النظام على أكبر مجموعة بيانات للوجه حتى الآن ، وهي مجموعة بيانات تضم أربعة ملايين صورة وجه تنتمي إلى أكثر من 4.000 هوية. ا ديب فيس يمكنه التعرف على الوجوه بدقة تصل إلى 97,35٪ ، وهي قريبة جدًا من الأداء البشري.
- نفيديا جارفيس: عبارة عن منصة ذكاء اصطناعي تهدف إلى إنشاء خدمات الذكاء الاصطناعي للمحادثة. منصة NVIDIA تقدم مجموعة كاملة من البرامج والأدوات المسرّعة بواسطة GPU للمطورين لبناء ونشر وإدارة خدمات الذكاء الاصطناعي للمحادثات واسعة النطاق.
- DALL · E: هو نموذج التعلم العميق الذي طوره افتحأقوم بإنشاء صور رقمية من أوصاف اللغة الطبيعية ، تسمى المطالبات. تم الكشف عن النموذج في يناير 2021 ويستخدم نسخة من GPT-3 تم تعديله لتوليد الصور. ا DALL · E 2 هو خليفة DALL · E، مصمم لإنشاء صور أكثر واقعية بدقة أعلى ويمكنه الجمع بين المفاهيم والسمات والأنماط. يمكن للقالب توسيع الصور بما يتجاوز ما هو موجود على اللوحة الأصلية ، مما يؤدي إلى إنشاء تراكيب جديدة موسعة.
- انتشار مستقر: هو نموذج شبكة عصبية يولد صورًا واقعية من أوصاف النص. تم تطويره من قبل الفريق كومفيس da جامعة لودفيج ماكسيميليان في ميونيخ و الاستقرار AI، وهو بديل مفتوح المصدر لقوالب تحويل النص إلى صورة خاصة مثل لوح س ميدجورني.
- أميكا: هو روبوت بشري فائق الواقعية تم إنشاؤه بواسطة الفنون الهندسية، والتي يمكنها الدردشة وتخزين المعلومات بإذن. يلفت الانتباه إلى تعبيراته الواقعية ومهاراته في الاتصال ، وكذلك تقليد التعبيرات البشرية وحتى إظهار العواطف.
حاليًا ، تتطور تقنية الذكاء الاصطناعي باستمرار وهناك العديد من الأدوات الجديدة التي تظهر يوميًا.
بينما لا تزال هناك تحديات يجب مواجهتها ، مثل القضايا الأخلاقية والمتعلقة بالخصوصية ، فإن مستقبل الذكاء الاصطناعي واعد. مع التطوير والتحسين المستمر لهذه التكنولوجيا ، يمكننا أن نتوقع مجتمعًا أكثر تقدمًا ، مع حلول مبتكرة وتحسينات كبيرة في مختلف مجالات الحياة البشرية.
الذكاء الاصطناعي هو القوة الدافعة لتشكيل عالمنا مع إمكانية تقديم فوائد متزايدة للبشرية. إنه وقت مثير لاستكشاف وتسخير قوة هذه الثورة التكنولوجية المتطورة باستمرار.
ابق على اطلاع دائم بكل ما يحدث في الذكاء الاصطناعي هنا في شوميتيك.
شاهد المزيد:
مصدر: IBM, مدمج, TechTarget
تدقيق النص بواسطة: بيدرو بومفيم (14 / 06 / 23)
