أبرز تقنيات الذكاء الاصطناعي
يعتبر الذكاء الاصطناعي أحد فروع علوم الحاسوب، حيث يركز على تطبيق تقنيات مبتكرة لأداء مهام تحتاج عادةً إلى قدرة بشرية. ومن أبرز هذه التقنيات ما يلي:
تعلم الآلة (Machine Learning)
يُعرف التعلم الآلي كإحدى تقنيات الذكاء الاصطناعي التي تُعزز التطبيقات البرمجية بخوارزميات قادرة على التعلم الذاتي دون الحاجة إلى برمجة صريحة لأداء مهام محددة. هذه الخوارزميات تساعد في التنبؤ بالنتائج بدقة من خلال تحليل بيانات التجارب السابقة لاستخلاص بيانات المخرجات الجديدة.
توجد أربعة أنواع رئيسية من خوارزميات التعلم الآلي، تعتمد على نوع البيانات المستهدفة، وهي كالتالي:
- التعلم الخاضع للإشراف: يشمل هذا النوع من التعلم الآلي خوارزميات تتدرب على بيانات مصنفة مسبقًا، حيث يتم تزويدها بالمدخلات والمخرجات المحددة.
- التعلم غير الخاضع للإشراف: يعتمد هذا النوع على خوارزميات تتدرب على بيانات غير مصنفة، حيث تقوم الخوارزميات بمسح البيانات بشكل تلقائي لتصنيفها واستنتاج الأنماط والاختلافات بينها.
- التعلم شبه الخاضع للإشراف: يدمج هذا النوع بين التعلم الخاضع للتوجيه والتعلم غير الموجه، حيث يتم تزويد الخوارزميات ببيانات مصنفة مع إمكانية استكشاف البيانات بشكل مستقل.
- التعلم المعزز: يستخدم هذا النوع في أداء المهام التي تتطلب خطوات متعددة، حيث تُزود الخوارزميات ببيانات توجيهية وتقييمات إيجابية وسلبية، بينما تُحدد هي القرارات المناسبة في كل خطوة.
معالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing – NLP)
تُعتبر معالجة اللغة الطبيعية تقنية رئيسية في الذكاء الاصطناعي، حيث تهتم بالتفاعل بين اللغات البشرية وأجهزة الحاسوب. يتم برمجة هذه الأجهزة لتتمكن من فهم ومعالجة اللغات الطبيعية.
تواجه أجهزة الحاسوب صعوبة في فهم اللغات البشرية بسبب تعقيدها ووجود قواعد لغوية تصعّب على الأجهزة تحليل المعلومات. لذا، تُستخدم الخوارزميات لتحليل هذه اللغات وتصنيفها إلى بيانات غير هيكلية يمكن تحويلها إلى صيغ مفهومة للحاسوب.
تقوم التقنية بالتقاط المحادثات الصوتية وتحويلها إلى نصوص، ثم معالجتها لتحويل البيانات النصية مرة أخرى إلى صوت يتفاعل مع المستخدم. تُستخدم هذه التقنية في العديد من التطبيقات مثل:
- نظم الاستجابة الصوتية التفاعلية (IVR) المتواجدة في مراكز الاتصال.
- تطبيقات الترجمة للغات الطبيعية مثل خدمات جوجل.
- برامج معالجة النصوص لضمان الدقة النحوية مثل Microsoft Word.
الأتمتة والروبوتات
تُستخدم تقنيات الأتمتة والروبوتات في إنجاز المهام الروتينية والمكررة. حيث تم تجهيز الروبوتات بأوامر برمجية تمكنها من التكيف مع المهام المتغيرة حسب الظروف المحيطة، مما يسهم في تحقيق نتائج أكثر كفاءة وبتكاليف أقل، فضلاً عن تعزيز الإنتاجية.
تستخدم المؤسسات المالية تقنيات الأتمتة لحماية معاملاتها من محاولات الاحتيال عبر الإنترنت، حيث يتم تطبيق اختبارات كابتشا (CAPTCHA) لمنع هذه الأنشطة غير المرغوب فيها.
رؤية الآلة (Machine Vision)
تعتمد رؤية الآلة على استخدام الكاميرات لالتقاط المعلومات المرئية، والتي يتم تحويلها لاحقًا إلى بيانات رقمية تحتاج إلى معالجة عبر تقنيات معالجة الإشارات الرقمية، ثم يتم إدخالها إلى أنظمة الحاسوب. تمتلك هذه التقنية جوانب رئيسية تشمل الحساسية والدقة، مما يمكنها من إدراك المعلومات الدقيقة ضمن مجال الرؤية المحيط بها.
تُستخدم هذه التقنية في عدة تطبيقات مثل التحقق من صحة التواقيع، تحليل الصور الطبية، والتعرف على أنماط البيانات والتفريق بينها.
