إذا بحثت عن مصطلح “الذكاء الاصطناعي” وانتهى بك الأمر بطريقةٍ ما بالوصول لمقالنا هذا، فإنك تكون قد استخدمت الذكاء الاصطناعي دون علمك.
كم من الأفكار التي تملأ رأسك الآن؟ هل يمكنك التوقف عن التفكير؟ هل فكرت يوماً كيف نفكر؟ وما هي الطريقة التي تعمل بها عقولنا؟ وهل خطر على بالك يوماً إن كانت الأجهزة والآلات قادرةً على التفكير مثلك يا ترى؟!
عندما يسمع معظم الناس مصطلح الذكاء الاصطناعي، فإن أول ما يفكرون فيه عادةً هو الروبوتات وذلك لأن أغلب الأفلام والروايات المشهورة ذات الميزانيات الكبيرة تنسج قصصاً عن آلات شبيهة بالإنسان تنشر الفوضى على الأرض، لكن بالطبع الحقيقة ليست كذلك، فمن المستحيل إنكار أن الذكاء الاصطناعي جعل الحياة أسهل من خلال توفير الكثير من الوقت والمال والطاقة.
ما هو الذكاء الاصطناعي؟
يشير الذكاء الاصطناعي (AI) إلى محاكاة الذكاء البشري في الآلات المبرمجة وذلك للتفكير مثل البشر وتقليد أفعالهم، ويمكننا إطلاق مصطلح الذكاء الاصطناعي على أي آلة تمتلك ميزات مرتبطة بالعقل البشري مثل التعلم وحل المشكلات.
وكما أنه فرع واسع النطاق من فروع علوم الكمبيوتر الذي يهتم ويهدف إلى بناء آلات ذكية قادرة على أداء المهام التي تتطلب عادةً ذكاءً بشرياً.
السمة الأساسية التي تميز الذكاء، الاصطناعي هو قدرته على العقلانية واتخاذ الإجراءات الصحيحة من أجل الوصول إلى أفضل فرصة لتحقيق الهدف المطلوب، كتحقيق الفوز في لعبة مثلاً.
مفهوم أو فهم الذكاء الاصطناعي:
يعتمد الذكاء الاصطناعي على مبدأ أنه يمكن تعريف الذكاء البشري بطريقة يمكن للآلة أن تقلدها بسهولة وتقوم أيضاً بتنفيذ المهام، من أبسطها إلى تلك الأكثر تعقيداً، تشمل أهداف الذكاء الاصطناعي تقليد النشاط المعرفي للبشر، يعتقد البعض أن المبتكرين قد يكونون قادرين قريباً على تطوير أنظمة تتجاوز قدرة البشر على التعلم أو استنتاج أي موضوع، لكن البعض الآخر يظل متشككاً لأن النشاط المعرفي مرتبط بأحكام تخضع في جوهرها للتجربة البشرية.
ومع تقدم التكنولوجيا، أصبحت المعايير السابقة التي حددت الذكاء الاصطناعي قديمة، على سبيل المثال: لم تعد الآلات التي تفهم النص وتتعرف عليه من خلال التعرف البصري على الأحرف تجسد ذكاءً اصطناعياً، نظراً لأن هذه الوظيفة أصبحت الآن مفروغاً منها كوظيفة كمبيوتر متأصلة.
غالباً ما تلعب الخوارزميات دوراً مهماً جداً في الذكاء الاصطناعي، حيث تستخدم الخوارزميات البسيطة في التطبيقات البسيطة بينما تساعد الخوارزميات الأكثر تعقيداً في تشكيل ذكاء اصطناعي قوي.
يمكننا اليوم العثور على الذكاء الاصطناعي في كل مكان حولنا، بدءاً من سيارات الأجرة إلى التعرف على الوجه والتصحيح التلقائي، فهي لا تعمل فقط كشكل من أشكال الترفيه، بل إنها توفر أيضاً خدمات لا حصر لها أصبح البشر يعتمدون عليها يومياً.
تصنيفات الذكاء الاصطناعي:
يمكن تقسيم الذكاء الاصطناعي إلى فئتين مختلفتين: ضعيف وقوي، يجسد الذكاء الاصطناعي الضعيف نظاماً مصمماً للقيام بمهمة معينة مثل ألعاب الفيديو كالشطرنج مثلاً، والمساعدين الشخصيين مثل Apple’s Siri و Amazon’s Alexa حيث تسأل المساعد سؤالاً ويجيب عليك.
أما بالنسبة لأنظمة الذكاء الاصطناعي القوية هي الأنظمة التي تقوم بمهام تعتبر شبيهة بالبشر، تميل هذه الأنظمة لأن تكون أكثر تعقيداً، وهي مبرمجة للتعامل مع المواقف التي قد يطلب منهم فيها حل المشكلات دون تدخل أي شخص، يمكن العثور على هذه الأنواع من الأنظمة في تطبيقات مثل السيارات ذاتية القيادة أو في غرف العمليات في المستشفيات.
هناك ثلاثة مفاهيم أساسية مرتبطة ارتباطاً وثيقاً بالذكاء الاصطناعي وهي:
- التعلم الآلي machine learning أو ML: والذي تشير إلى مفهوم أن برامج الكمبيوتر يمكن أن تتعلم تلقائياً من البيانات الجديدة والضخمة وتتكيف معها دون مساعدة البشر، يتم ذلك عن طريق تزويدها بالخوارزميات الصحيحة.
- التعلم العميق deep learning: يعد التعلم العميق خطوة متقدمة على ML ، يتناول إيجاد نظريات وخوارزميات تتيح للآلة أن تتعلم بنفسها عن طريق محاكاة الخلايا العصبية في جسم الإنسان.
- معالجة اللغة الطبيعية Natural Language Processing أو NLP: وهي أداة لغوية في علوم الكمبيوتر، تمكن الآلات من قراءة وتفسير لغة الإنسان، تسمح البرمجة اللغوية العصبية بالترجمة التلقائية لبيانات لغة الإنسان وبالتالي فإنه يمكن أجهزة الكمبيوتر والبشر بأن يتحدثوا لغات مختلفة ويتفاعلوا معاً.
أمثلة على الذكاء الاصطناعي:
فيما يلي قائمة بثمانية أمثلة على الذكاء الاصطناعي، من المحتمل أن تصادفك يومياً، وقد لا تكون على دراية بجوانب الذكاء الاصطناعي الخاصة بها، ستوضح لك هذه الأمثلة آلية عمل خوارزميات الذكاء الاصطناعي:
- تطبيقات خرائط غوغل وسيارات الأجرة:
لم يعد على المرء أن يفكر ملياً في السفر إلى وجهة جديدة بعد الآن، وبدلاً من الاضطرار إلى الاعتماد على اتجاهات العنوان المربكة، يمكنك الآن ببساطة فتح تطبيق الخرائط سهل الاستخدام على هاتفك وكتابة وجهتك.
فكيف يعرف التطبيق الاتجاهات الدقيقة والطريق الأمثل وحتى حواجز الطرق والازدحام المروري؟! منذ وقت ليس ببعيد تم استخدام نظام تحديد المواقع العالمي (نظام الملاحة عبر الأقمار الصناعية) فقط كدليل للتنقل، ولكن الآن يتم دمج الذكاء الاصطناعي لمنح المستخدمين تجربة محسنة أكثر فيما يتعلق بمحيطهم المحدود.
عبر التعلم الآلي، تتذكر خوارزمية التطبيق حواف المباني التي تم إدخالها في النظام بعد أن حددها الموظفون يدوياً، يسمح ذلك بإضافة صور واضحة للمباني على الخريطة، ميزة أخرى هي جودة التعرف على أرقام المنازل المكتوبة بخط اليد وفهمها والتي تساعد الركاب على الوصول إلى المنزل المحدد الذي كانوا يبحثون عنه. يمكن أيضاً تحديد الأماكن التي تفتقر إلى لافتات الشوارع الرسمية وذلك من خلال الخطوط العريضة واللافتات المكتوبة بخط اليد.
تم تعليم التطبيق لفهم وتحديد حركة المرور وبالتالي فإنه يوصي بأفضل مسار لتجنب حواجز الطرق والازدحام، كما وتخبر الخوارزمية القائمة على الذكاء الاصطناعي المستخدمين بالمسافة والوقت المحددين للوصول إلى وجهتهم حيث تم تعليمها حساب ذلك بناءً على ظروف حركة المرور، يمكن للمستخدمين أيضاً عرض صور مواقعهم قبل الوصول إلى هناك.
و كذلك من خلال استخدام تقنية ذكاء اصطناعي مماثلة، ظهرت العديد من تطبيقات حجز الركاب، وبالتالي فإنك كلما حجزت سيارة أجرة من أحد هذه التطبيقات عن طريق وضع موقعك على الخريطة فإن هذه هي الطريقة التي تم شرحها سابقاً هي الطريقة التي تعمل بها.
- كشف الوجه والتعرف عليه:
يعد استخدام الفلاتر الافتراضية على وجوهنا عند التقاط الصور وكذلك استخدام معرف الوجه لإلغاء قفل هواتفنا تطبيقين من تطبيقات الذكاء الاصطناعي يشكلان اليوم جزءاً أساسياً من حياتنا اليومية، الأول يشتمل على اكتشاف الوجه مما يعني تحديد أي وجه بشري، فكيف يعمل هذا؟
غالباً ما تتطابق الآلات الذكية والقدرات البشرية، يبدأ الأطفال في التعرف على ملامح الوجه مثل العينين والأنف والشفتين وأشكال الوجه، لكن ليس كل ما في الوجه، وإن هناك عدد كبير من العوامل التي تجعل الوجوه البشرية فريدة من نوعها، يتم تعليم الآلات البشرية تحديد إحداثيات الوجه (x,y,h,c) و بالتالي تحديد شكله بالإضافة إلى تعليمها المعالم (العيون والأنف وما إلى ذلك) والمحاذاة (الهياكل الهندسية) حتى تصل إلى قدرة الإنسان عل التعرف على الوجوه.
يُستخدم التعرف على الوجوه للمراقبة والأمن من قبل المرافق الحكومية أو في المطارات، على سبيل المثال يستخدم مطار Gatwick بلندن كاميرات التعرف على الوجوه للتحقق من الهوية قبل السماح للركاب بالصعود على متن الطائرة.
- محررات النصوص والتصحيح التلقائي:
عند كتابة المستندات فإنه توجد أدوات تصحيح تلقائي مدمجة أو قابلة للتنزيل للمحررين الذين يتحققون من الأخطاء الإملائية والقواعد النحوية وسهولة القراءة والسرقة الأدبية اعتماداً على مستوى تعقيدها.
لابد وأن الأمر قد استغرق منك وقتاً لتتعلم لغتك قبل أن تتقنها، بالمثل الآلات أيضاً حيث تستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي تعلم الآلة والتعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية لتحديد الاستخدام غير الصحيح للغة واقتراح التصحيحات.
يعمل اللغويون وعلماء الكمبيوتر معاً لتعليم الآلات قواعد اللغة، تماماً كما كنت تدرس في المدرسة، يتم تغذية الآلات بكمية وفيرة من البيانات اللغوية عالية الجودة والمنظمة بطريقة تمكن الآلات من فهمها، لذلك عند استخدام فاصلة واحدة بشكل غير صحيح، سيقوم المحرر بوضع علامة عليها باللون الأحمر ويقدم اقتراحات التصحيح.
في المرة التالية التي تستخدم فيها محرر لغة يقوم بفحص المستند الخاص بك، اعلم أنك تستخدم تقنية من تقنيات الذكاء الاصطناعي.
- خوارزميات البحث والتوصية:
عندما تريد مشاهدة أفلامك المفضلة أو الاستماع إلى الأغاني أو ربما التسوق عبر الانترنت، هل لاحظت أن العناصر المقترحة لك تتماشى تماماً مع اهتماماتك؟ هنا تكمن روعة الذكاء الاصطناعي، حيث أن أنظمة التوصية الذكية هذه تتعلم سلوكك واهتماماتك وذلك من خلال أنشطتك عبر الانترنت وتقدم لك محتوىً مشابهاً، يتم جمع البيانات في الواجهة الأمامية (من المستخدم) و تخزينها كبيانات كبيرة وتحليلها من خلال التعلم الآلي والتعلم العميق، يمكن لهذه الأنظمة بعد ذلك توقع تفضيلاتك من خلال التوصيات التي تجعلك مستمتعاً دون الحاجة لمزيد من البحث.
وبالمثل فإن تجربة البحث المحسنة هي مثال آخر على الذكاء الاصطناعي، فعادةً ما تكون أفضل نتائج البحث لدينا هي الإجابة التي نبحث عنها، كيف يحدث ذلك؟
يتم تغذية محركات التحكم في الجودة بالبيانات للتعرف على المحتوى عالي الجودة عبر محتوى سيو(Seo) والمحتوى غير المرغوب فيه و الضعيف، يساعد هذا في عمل ترتيب تصاعدي لنتائج البحث استناداً إلى الجودة للحصول على أفضل انطباع للمستخدم.
وكذلك يمكنهم التنبؤ بما يريد الإنسان سؤاله عن طريق تجميع عمليات البحث ذات التصنيف الأعلى والتنبؤ باستفساراتهم عندما يبدؤون الكتابة.
يتم أيضاً باستمرار برمجة الميزات الجديدة كالبحث الصوتي مثلاً، فإذا كنت ترغب في العثور على أغنية سمعتها في مركز تجاري، يمكنك ببساطة حمل هاتفك أثناء تشغيلها و سيخبرك تطبيق التعرف على الموسيقى ما هي بغضون ثوانٍ، وبعد غربلة قاعدة البيانات الغنية بالأغاني، سيخبرك الجهاز أيضاً بكل التفاصيل المتعلقة بهذه الأغنية.
- روبوتات المحادثة:
كعميل، يمكن أن تستغرق الإجابة على استفساراتك وقتاً طويلاً، أحد الحلول الذكية المصنعة لذلك هو استخدام الخوارزميات لتدريب الآلات على تلبية احتياجات العملاء عبر روبوتات المحادثة، يتيح ذلك للآلات الرد على الأسئلة الشائعة وتلقي الطلبات وتتبعها.
لم تعد روبوتات المحادثة المتقدمة تتطلب تنسيقات محددة من المدخلات (على سبيل المثال: أسئلة نعم، لا) بل بإمكانهم الإجابة على الأسئلة المعقدة التي تتطلب إجابات مفصلة.
انهم يمثلون مثالاً آخر للذكاء الاصطناعي.
- المساعدين الرقميين:
عندما نكون في قمة انشغالنا، غالباً ما نلجأ إلى طلب المساعدين الرقميين لأداء المهام نيابةً عنا، فمثلاً عندما تقود سيارتك حاملاً فنجاناً من القهوة في يدك، يمكنك أن تطلب من المساعد الاتصال بوالدتك، المساعد Siri سيصل إلى جهات الاتصال الخاصة بك ويحدد كلمة أمي ويتصل بالرقم.
ومن المثير للاهتمام أن Siri هو نموذج قديم كما أنه نموذج من المستوى الأدنى، لا يمكنه الاستجابة إلا عند التحدث إليه ولا يستطيع تقديم إجابات معقدة، بينما المساعدين الرقميين الحديثين على دراية جيدة بلغة الإنسان ويدمجون البرمجة اللغوية العصبية وتعلم الآلة، يفهمون مدخلات الأوامر المعقدة ويعطون مخرجات مرضية، لديهم قدرات تكيفية يمكنها تحليل تفضيلاتك وجداولك وعاداتك.
- مواقع التواصل الاجتماعي:
على الرغم من الفائدة الكبيرة التي قدمتها وسائل التواصل الاجتماعي فلا يخفى على الجميع الحرية المفرطة في التعبير التي سمحت بها، فقد أدى ذلك إلى بعض الشرور المجتمعية مثل الجرائم الالكترونية والتسلط عبر الانترنت وخطاب الكراهية، تستخدم تطبيقات الوسائط الاجتماعية المختلفة دعم الذكاء الاصطناعي للتحكم في هذه المشكلات وتزويد المستخدمين بميزات مسلية أخرى.
يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي اكتشاف المنشورات التي تحتوي على كلمات تحض على الكراهية وإزالتها بسرعة أكبر بكثير من قدرة البشر، أصبح هذا ممكناً من خلال قدرتهم على تحديد الكلمات الرئيسية والعبارات والرموز التي تحض على الكراهية بلغات مختلفة ثم إدخالها في النظام، الذي لديه القدرة على إضافة مصطلحات جديدة إلى قاموسه، وتعد بنية الشبكة العصبية للتعلم العميق مكوناً مهماً في هذه العملية.
أصبحت Emojis (الرموز التعبيرية) أفضل طريقة لتمثيل المشاعر المختلفة، هذه اللغة الرقمية أيضاً مفهومة بواسطة تقنية الذكاء الاصطناعي حيث يمكنها فهم دلالة جزء معين من النص وتحفيز الرموز التعبيرية الصحيحة كجزء من النص التنبؤي.
تعد وسائل التواصل الاجتماعي مثالاً رائعاً على الذكاء الاصطناعي، ولديها أيضاً القدرة على فهم نوع المحتوى الذي يلقى صدى لدى المستخدم ويقترح محتوى مشابه له، تُستخدم ميزة التعرف على الوجه في حسابات وسائل التواصل الاجتماعي، مما يساعد الأشخاص على التفاعل مع أصدقائهم من خلال الاقتراحات التلقائية، الردود الذكية هي ميزة أخرى يمكن للمستخدمين الاستمتاع بها، يمكن للفلاتر الذكية تحديد الرسائل المرغوب فيها من الرسائل غير المرغوب فيها والتخلص منها تلقائياً.
تتضمن بعض الخطط المستقبلية لصناعة وسائل التواصل الاجتماعي استخدام الذكاء الاصطناعي لتحديد مشاكل الصحة العقلية مثل الميول الانتحارية من خلال تحليل المحتوى المنشور والمستهلك، ويمكن إحالة ذلك إلى أطباء الصحة العقلية.
- المدفوعات الالكترونية:
قد يكون الاضطرار للذهاب إلى البنك من أجل كل معاملة مهمة شاقة وصعبة، فإن هنالك أخبار جيدة بشأن ذلك، بدأت البنوك اليوم تستفيد من تقنيات الذكاء الاصطناعي لتسهيل أمور العملاء من خلال تبسيط عمليات الدفع.
لقد أتاح الذكاء الاصطناعي إمكانية إيداع الشيكات وأنت مرتاح في منزلك، فالذكاء الاصطناعي بارع في فك رموز الخط مما يجعل معالجة الشيكات عبر الانترنت عملية سهلة.
وإن الطريقة التي يمكن بها اكتشاف الاحتيال من خلال مراقبة أنماط إنفاق بطاقات الائتمان الخاصة بالمستخدمين تعد مثالاً على الذكاء الاصطناعي، حيث تعرف الخوارزمية X نوع المنتجات التي يشتريها المستخدم ومتى ومن أين يتم شراؤها وفي أي فئة سعرية تقع، عندما يكون هناك نشاط غير عادي لا يتوافق مع ملف تعريف X يقوم النظام على الفور بتنبيه المستخدم.
إن تطبيقات الذكاء الاصطناعي لا حصر لها، حيث يمكن تطبيقها على العديد من القطاعات والصناعات المختلفة، يتم اختبار الذكاء الاصطناعي واستخدامه أيضاً في مجال الرعاية الصحية لجرعات الأدوية والعلاجات المختلفة للمرضى وللإجراءات الجراحية في غرف العمليات.
ومن الأمثلة الأخرى على الآلات ذات الذكاء الاصطناعي أجهزة الكمبيوتر التي تلعب الشطرنج، والسيارات ذاتية القيادة، حيث يجب على كل من هذه الآلات أن تزن عواقب أي إجراء تتخذه، فإن كل إجراء سيؤثر على النتيجة النهائية، مثلاً في لعبة الشطرنج النتيجة النهائية هي الفوز باللعبة أو خسارتها لكن الهدف بالطبع هو الفوز، وكل إجراء وكل خطوة سيؤثر حتماً على هذه النتيجة، بالنسبة للسيارات ذاتية القيادة يجب أن يقوم نظام الكمبيوتر بحساب جميع البيانات الخارجية وأخذها بعين الاعتبار للعمل بطريقة تمنع حدوث تصادم.
و هكذا نكون قد وصلنا إلى ختام مقالنا ورأينا كيف تعمل خوارزميات الذكاء الاصطناعي على توفير الوقت لأنها تتجاوز القدرات البشرية، مما يسمح للعلماء باستثمار جهودهم في اكتشافات أخرى أكثر أهمية، وإن أمثلة الذكاء الصنعي لا تخدم فقط جانب الترفيه، بل إنها تقدم أيضاً خدمات لا حصر لها أصبحنا نعتمد عليها بشكل أساسي في حياتنا.
لا يزال مجال الذكاء الاصطناعي في طور النشوء، وهناك العديد من الاختراعات القادمة والتي ستعمل على تكرار القدرات البشرية بشكل أكثر دقة.