مرحباً بك في دورة نوليدج سيتي، ما الذكاء الاصطناعي؟ في هذه الدروس، ستستكشف الفرق بين الذكاء الطبيعي والذكاء الاصطناعي أو AI، وتقارن بين الذكاء الاصطناعي الضعيف والذكاء الاصطناعي القوي، وتستعرض الآلات المفكِّرة وأهداف الأبحاث في مجال الذكاء الاصطناعي. الذكاء الاصطناعي برنامج من برامج الحاسوب يتيح لنا إنشاء أنظمة ذكية تتخذ خيارات على غرار العقل البشري. صُمِّم هذا النظام لأداء المهام التالية، تعلُّم مفاهيم جديدة، وإنتاج مخرجات مبنية على التعلُّم، ومحاكاة سلوك العقل البشري، وممارسة التفكير المنطقي والوصول إلى استنتاج، وبناء نماذج جديدة والتعلم من نماذج موجودة، وفهم اللغة الطبيعية وإجراء عمليات التحويل وتقديم نتيجة. برامج الذكاء الاصطناعي غالباً ما تبني المعرفة تدريجياً. مثلاً، لنفترض أنك تريد التنبؤ بإمكانية تعطل التوربينات. يحلل برنامج تعلُّم آلة أنماط البيانات، ويتعلَّم من خيارات قائمة اتخذها المشغلون البشر ليبني عندئذ قاعدة معرفية. سيحلل بعد ذلك البيانات الواردة ويستخدم القاعدة المعرفية لاتخاذ القرارات. ينتج هذا النظام المخرجات بدقة ويقلل من عدد ساعات العمل البشري اللازمة. ومع ذلك، يلزم اختبار النظام على العديد من الحالات المختلفة، قبل استخدامه على بيانات الإنتاج الفعلي. تعطُّل التوربينات ليس مشكلة تحدث مرة واحدة فقط، بل مشكلة متكررة يمكن حلها بسهولة باستخدام برامج الذكاء الاصطناعي. يمكن تصميم برنامج ذكاء اصطناعي بحيث يتعلَّم من الصور ومقاطع الفيديو. على سبيل المثال، يمكن لبرنامج جمع أنواع مقاطع الفيديو التي يشاهدها المستخدمون من خلال تعلُّم تفضيلات المستخدم. يبدأ البرنامج بعد ذلك في عرض مقاطع فيديو مُوصى بها للمستخدمين النهائيين، مما قد يزيد من إجمالي الزيارات على تطبيق الويب. غالباً ما تُصمم البرامج لفهم لغة الإنسان وسلوكه. لنفترض أنك تغادر منزلك يومياً في الساعة 11 صباحاً. يستمر نظام الأمان لديك في رصد دخولك وخروجك، ويعرض تنبيهات، ويتخذ خيارات لإعلام المستخدمين بشأن تفعيل النظام. أنظمة الذكاء الاصطناعي يمكن تصميمها كذلك لاتخاذ قرارات فورية. يمكننا الاستعانة بمثال لحالة تتضمن استخدام القيادة الآلية في المركبات الإلكترونية. يجمع النظام بيانات حول أحوال الطريق وأنماط حركة المرور، ويمكنه دعم وضع القيادة الآلية من خلال القدرة على اتخاذ قرارات أسرع. يدعم النظام التعلُّم، وحل المشكلات، والاستدلال، والإدراك العام. تساعدنا أنظمة الذكاء الاصطناعي في تحسين مهام تعلُّم الآلة وإنتاج مخرجات أكثر دقة. قد تفكِّر في مقارنة الذكاء الاصطناعي بالذكاء الطبيعي. الذكاء الطبيعي مرتبط بالبشر، وكيفية توصلُّهم إلى إجابة لمسألة معقدة. مثلاً، خلال الوقت الذي قد يستغرقه تشخيص طبيب لحالة مريض، يمكن للذكاء الاصطناعي إجراء العديد من عمليات التشخيص في وقت أقصر بكثير، ومن السهل تهيئته لتوسيع نطاق عمله إذا لزم الأمر عند زيادة الأعباء. إليك مثالاً آخر. ماذا لو أراد أحد البنوك إرسال عروض بطاقات الائتمان إلى ألف عميل؟ عيَّن البنك 15 موظفاً لمراجعة الدرجات الائتمانية وإرسال العروض، وسيستغرق منهم إكمال المهمة يوماً أو أكثر. إذا أنشأ البنك برنامج ذكاء اصطناعي، فسيؤدي المهام نفسها في وقت أقل بكثير اعتماداً على البنية التحتية. يمكنك التوسُّع بسهولة وتحسين الخوارزميات، إذا كنت تحتاج إلى نتائج في غضون بضع ثوانٍ. فيما يلي بعض المخاوف المتعلقة بالذكاء الطبيعي. قد يكون من العسير نقل الخبرة من مستخدم إلى آخر، وقد يصعُب شرح السبب المنطقي وراء القرار، كما قد يصعب توثيق كل ما يتعلق بالذكاء الطبيعي، وقد يؤدي في أحيان كثيرة إلى تكرار العمل. فيما يلي بعض المزايا الرئيسية لأنظمة الذكاء الاصطناعي. تسمح لنا بتقليل ساعات العمل البشري اللازمة للمهمة، ويمكن أن تزيد الكفاءة الإجمالية، كما تدعم اختبار البرامج في بعض مواقف الحياة الواقعية، وتقلل من مجمل الأخطاء، وتجري أتمتة للمهام اليدوية، وتتيح لنا الاستعاضة عن البشر بالآلات في المواقف الخطرة مثل استكشاف الفضاء، وتساعدنا في إنشاء أدوات للتنبؤات المستقبلية، كما أنها تؤدي دور محرك للنمو في التطورات المتعلقة بالصحة.