ما هو الذكاء الاصطناعي - أهمية الذكاء الاصطناعي | عائلة التكنولوجيا
سوف فذكر اليوم واحد من اهم المجالات الموجودة و التي تنتشر بسرعة كبيرة جدا والتي في المستقبل القريب سوف يعتمد عليها العالم في كل شئ بسبب ما يوجد بهذا المجال من مميزات سوف نذكر اليوم الاتي
1- ما هو الذكاء الاصطناعي
2- تعليم الالة
3- المكونات الاساسية لتعليم الالة
4- اهمية تعليم الالة
💡الذكاء الإصطناعي (Artificial intelligence)
هو العلم الذي يهتم ببناء برامج قادرة على التفكير كالبشر،
تعلم الآلة (Machine Learning)
هو جزء منها ويهتم بإستخدام الخوارزميات للتعلم دون تدخل البشر،
بينما التعلم العميق (Deep Learning)
هو جزء من تعلم الآلة وهو قدرة الآلة على محاكاة العقل البشري، حيث يمكن للآلة إتخاذ القرارات وأداء المهام بدون تدخل.
..........
💫 استحوذ الذكاء الاصطناعي في الآونة الأخيرة على إهتمام العالمِ بأسره، فأصبح الحوار الأهم على طاولات النقاش حول ما يسعى العالم إلى بلوغه من تطورٍ تكنولوجيٍّ وتقدمٍ غير مسبوقٍ، وبالفعل لم يكن ذلك الاهتمام عبثًا؛ فقد ظهرت العديد من النماذج التي أكدت أن الذكاء الاصطناعي قد اقترب من منافسةِ الذكاء البشري😱، وقد لاحظنا ذلك بابتكار سياراتٍ ذاتية القيادة🚗 والروبوت صوفيا وغيرها الكثير، ومع تحقيق ذلك لنجاحٍ تلو الآخر فقد ازدادت 🔝 رقعة الاهتمام أكثر بما يعرف بـ تعلم الآلة وتطويره للمضي قدمًا نحو نجاحاتٍ أعظم في توظيف الذكاء الاصطناعي.💪
.............
📒 فى عام ١٩٥٩ آرثر صموئيل ، وهو رائد في مجال الذكاء الاصطناعي وألعاب الكمبيوتر ، صاغ مصطلح "التعلم الآلي".
Machine Learning "M.L"
👈 عرّف التعلم الآلي بأنه "مجال الدراسة الذي يتهتم بتصميم وتطوير خوارزميات وتقنيات تسمح للحواسيب بامتلاك خاصية "التعلم". وذلك ببرمجة الحواسيب 🖥️ بمختلف أشكالها لتصبح قادرةً على أداء المهام وتنفيذ الأوامر الموكولة إليها بالاعتماد على البيانات المتوفرة لديها وتحليلها مع تقييد التدخل البشري في توجيهها أو تغييبه تمامًا.
📝 ومن الجديرِ بالذكر فإن الآلة في هذه الحالة يجب أن تعتمد على تحليل البيانات المدخلة إليها مسبقًا لمواجهة الأوامر والمهام المطلوبة منها، فيكون دور العنصر البشري ضئيلًا جدًا في نهاية المطاف.⏬
👈 كما سيقع على عاتق الآلة مسؤولية اتخاذ القرار عند الحاجة لذلك، وتحديد ما يجب تنفيذه من مهامٍ ومتى وكيف ولماذا دون أي مساعدةٍ بشريةٍ إطلاقًا، إذ سيسهم ذلك حتمًا في إنجاز المهام بأسرع وقتٍ ممكن مقارنةً مع الوقت الذي يستهلكه البشر لإنجاز المهام.🕐🕒
...........
ما هو مبدأ تعلم الآلة🤔
👈 قد يبدو الأمر معقدًا في البداية حول كيفية تعلم الآلة ومدى إمكانية تحقيق ذلك فعليًا؛ إلا أن ذلك ليس مستحيلًا إطلاقًا!💪 فقد ظهر العديد من التطبيقات العملية للذكاء الاصطناعي القائم على مبدأ تعلم الآلة، ومن أشهرها الروبوت صوفيا. أما فيما يتعلق بمبدأ العمل فإن الخوارزميات هي الأساس في تطبيق التعلم الآلي، حيث تتألف هذه الخوارزميات من سلسلةٍ من الأوامر والتعليمات والإرشادات الضرورية لتوجيه الآلة أو الحاسوب للكيفية التي يجب تنفيذ المهام بها، إذ تؤدي الخوارزميات دور العقل المدبر في الآلة لما تقوم به من استقطابٍ للبيانات وتجميعها وتحليلها والاعتماد أخيرًا على البيانات المُحللة ليتم تحديد الكيفية الواجب تنفيذ المهمة بها.
☀️ تعتمد الخوارزميات المستخدمة في تعلم الآلة على مجموعةٍ من النماذج الرسومية وأدوات القرار كشجرة القرار ومعالجة اللغات الطبيعية والشبكات العصبية الاصطناعية للقيام بمهمة أتمتة البيانات المُحللة والمعالجة؛ وبالتالي تحفيز الآلة على اتخاذ القرار والقيام بالمهام الموكولة لها بكل سهولةٍ. ولا بد من الإشارة إلى أن الشبكات العصبية الاصطناعية المستخدمة في تعلم الآلة تؤدي دورًا في غاية الأهمية يضاهي دور الأعصاب وشبكاتها في جسم الإنسان البشري ودماغه، وانطلاقًا من الدور المعقد الذي تقوم به الخوارزميات وأدواتها فقد ظهرت الحاجة الملحة للإتيان بما يُعرف بالتعلم المتعمق (Deep Learning).
..........
لماذا نريد تعليم الآلة؟ 🤔
👈 لنأخذ مثال على السيارات، شخص ما يريد شراء سيارة وبعد بحث عميق في سوق السيارات اكتشف أن سعر سيارات هذه السنة ب100 ألف جنية، وجد أيضاً أن السيارات المستعملة والتي عمرها عام واحد سعرها 80 ألف، أما السيارات التي عمرها عامين سعرها 60 ألف وهكذا. ما نلاحظه هنا أن السيارة يقل سعرها سنوياً بمقدار 20 ألف. وأقل سعر تصل إليه هو 40 ألف مثلاً. وهذا مثال على الإنحدار (Regression) ، وهو تنبؤ السعر بناءاً على معلومات سابقة.
💡هنا تنبهنا لمعلومتين فقط عن السيارة (المنتج) وهي السعر والسنه، لكن معلومات كثيره أخرى يجب أن نتنبه لها مثل حالة السياره، الطلب عليها، مميزاتها عن غيرها، نوعها ومتغيرات كثيره أخرى، والشخص الطبيعي لا يمكنه معرفة كل هذه الأشياء عن كل السيارات في السوق.
🔖 هنا نستعين بالآلة، نقدم لها البيانات والمعلومات التي لدينا عن المنتجات، ونطلب منها إيجاد جميع الأنماط (Patterns) التي لا تبدو واضحه.
✅ المكونات الأساسية لعلم الآلة
👈 الوظيفة الأساسية لعلم الآله هي توقع النتائج بناءاً على بيانات أعطيت لها. وكلما زاد التنوع في البيانات المقدمة لها، كلما كان أسهل لها إيجاد الأنماط وتوقع النتائج.
✳️ البيان
ات (Data)
👈 لنقل مثلاً أن لدينا أداة إدارة للبريد الإلكتروني، ونريد حذف الرسائل المزعجه أوتوماتيكياً، فيجب علينا جمع أكبر عدد من البيانات لرسائل بريد إلكتروني مزعجه، كلما زاد تنوع الرسائل لدينا، زادت نسبة صحة النتائج.
توجد طريقتين لجمع البيانات، يدوياً وأوتوماتيكياً، الطريقة اليدوية هي الأأمن للحصول على بيانات صحيحه ونظيفة، ولكن تأخذ وقتاً اطول للجمع. بينما الطريقة الأوتوماتيكية أسرع ولكن لا يمكن ضمان صحة البيانات.
قوقل مثلاً، تحصل على بيانات من عملائها عن طريق الإجابة على أسئلة، النتائج غالباً ما تكون صحيحه كون المستخدم يحتاج للإجابة عليها بشكل صحيح للوصول لخدمة قوقل.
✳️ الخصائص (Features)
👈 وتسمى أحياناً بالمتغيرات، وتعتبر أيضاً جزء من البيانات، في مثالنا السابق للسيارات، أحد المتغيرات المهمه هي عدد الكيلومترات، أما لون السيارة مثلاً يعتبر خاصية غير مهمه ويجب تجاهلها، في سوق الأسهم سعر السهم هو مثال آخر. بشكل عام، عندما يكون لدينا ملف أكسل يحتوي على بيانات كبيره، الخصائص هنا هي رؤوس العواميد، أو بمعنى آخر، مُسمى العامود. يجب إختيار الخصائص بعناية لأنها جزء كبير من الأخطاء في النتائج، لذا يجب أن نختار خصائص مُميزة ولها تأثير أكبر على النتائج.
لنأخذ التفاح والبرتقال كمثال، عند إختيار الخصائص (Features) فيجب أن نختار متغيرات مهمه كالوزن أو اللون مثلاً، عند إختيار اللون والوزن إستطاعت الآلة التفرقه بين التفاح والبرتقال، بينما عن إختيار متغيرات كعدد البذور ومدى نضوجها، فواجهنا مشكلة أن الآلة لم تستطيع تقسيم البيانات والتفرقه بينهما.
يحتاج الأمر لكثير من التجارب لإتقان إختيار الخصائص المناسبة.
✳️ الخوارزميات (Algorithms)
👈 كل مشكله لها حل مختلف، وطريقة الوصول إلى الحل تغير دقة، أداء وحجم النموذج (Model) النهائي.
يعتمد كل شئ على البيانات المعطاة، اذا قدمت بيانات خاطئة وغير دقيقه أو غير صحيحه، فلن تستطيع أي خوارزمية إيجاد أفضل نموذج لها.
..........
🔖 ما هي أهمية تعلم الآلة
👈 تمكن فرع تعلم الآلة من اكتساب أهمية بالغة في العصر الحديث، وتحديدًا بعد التطورات الهائلة التي طرأت على الذكاء الاصطناعي وخوارزمياته، وتتمثل أهميته فيما يلي:
✔️ توفير كمٍ أكبر من البيانات الضرورية لاتخاذ القرار.
✔️ القدرة على تخزين البيانات بأكبر قدرٍ ممكنٍ.
✔️معالجة البيانات حاسوبيًا يعتبر أقل تكلفةٍ ماديةٍ من توظيف الأيدي البشرية.
✔️ تحليل أكبر قدر من البيانات بمختلف مستوياتها سواءً كانت بسيطةً أو معقدةً.
✔️ ضمان الحصول على نتائجٍ وقراراتٍ أكثر دقةً وبأسرع وقتٍ.
✔️ تمكين المنشآت والمنظمات من رصد الفرص الملائمة لتحقيق الأرباح وتفادي المخاطر المجهولة لها.
✔️ المساعدة في اختيار القرار الأمثل من بين مجموعةٍ من البدائل المتاح
............
🔖 من يستخدم تعلم الآلة
من الطبيعي أن يتوارد إلى الأذهان تساؤلاتٍ تتمحور حول الجهات المهتمة في التعلم الآلي، حيث يمكن توظيف ذلك في العديد من مجالات الحياة، ومن أهم الجهات المهتمة بالتعلم الآلي:
⭕️ الحكومات:
👈 حيث تحرص الحكومات على تسخير التعلم الآلي في فرض الرقابة على المرافق العامة والسلامة العامة، كما يدخل في إمكانية الكشف عن عمليات الاحتيال وانتحال الشخصيات والسرقات.
⭕️ الخدمات المالية والمصرفية:
👈 ترتكز البنوك والشركات العاملة في مجال الخدمات المالية والمصرفية تمامًا على تعلم الآلة في كثيرٍ من المناحي، ومن أهمها؛ استقطاب البيانات الهامة وتحديد الأفكار والحد من حالات الاحتيال، كما تمد يد العون للمستثمر في السوق المالي بإعلامه بموعد تداول الأسهم والأسعار وغيرها.
⭕️ قطاع الرعاية الصحية:
👈 يكمن دور تعلم الآلة في قطاع الرعاية الصحية بإمكانية تحليل البيانات لتقييم الحالة الصحية للمريض، بالإضافة إلى رصد مواطن المرض وتشخيصه ثم تقديم العلاج الأفضل بما يتماشى مع حالة المريض.
⭕️ التسويق والمبيعات:
👈 يتجلى استخدام تعلم الآلة عند تقديم التوصيات بالخدمات والمنتجات التي قد تنال إعجابك من قِبل بعض المواقع الإلكترونية، ويشار إلى أن ذلك يأتي على هامشِ ما قمت به في الماضي من عمليات شراء؛ إذ يقوم تعلم الآلة بعملية تحليلٍ عميقةٍ لسجلات الشراء الخاصة بك والمواقع التي اهتممت بزيارتها لاستحضار ما قد ينال إعجابك، ولذلك يعتبر ذلك هامًا جدًا في تطوير عملية البيع بالتجزئة.
⭕️ التنقيب عن النفط والغاز:
👈 يؤدي تعليم الآلة دورًا فعالًا في الكشفِ عن مواقع تواجد خزانات النفط والغاز الطبيعي في باطن الأرض، كما يُظهر أماكن توزعها بكل كفاءةٍ وفاعليةٍ، وبالتالي اختصار الوقت والجهد.
إرسال تعليق