ما هي أبرز تقنيات الذكاء الاصطناعي؟
يعتبر الذكاء الاصطناعي أحد التخصصات الرئيسية في علوم الكمبيوتر، حيث يركز على تطوير تقنيات ذكية يمكنها أداء مهام تتطلب مستوى معين من الذكاء البشري. من أبرز هذه التقنيات ما يلي:
تعلم الآلة (Machine Learning)
يمثل التعلم الآلي أحد أهم مجالات الذكاء الاصطناعي، حيث يتيح للتطبيقات البرمجية استخدام خوارزميات تتعلم ذاتياً دون الحاجة لبرمجتها بشكل يدوي لأداء مهام محددة. تعتمد هذه الخوارزميات على بيانات التجارب السابقة لتقديم تنبؤات دقيقة بشأن النتائج المحتملة.
تنقسم خوارزميات التعلم الآلي إلى أربعة أنواع رئيسية استناداً إلى نوع البيانات المراد توقعها، وهي كالتالي:
- التعلم الخاضع للإشراف
يستند هذا النوع من التعلم إلى بيانات مصنفة مسبقًا، حيث تتدرب الخوارزميات على تقييم المتغيرات المحددة، مما يجعلها قادرة على تحديد المدخلات والمخرجات المطلوبة.
- التعلم غير الخاضع للإشراف
يعمل هذا النوع من الخوارزميات على بيانات غير مصنفة، حيث تقوم الأنظمة ذاتها بفحص البيانات لتصنيفها وإيجاد أوجه التشابه والاختلاف، مما يساعدها على الوصول إلى تنبؤات وتوصيات محددة مسبقاً.
- التعلم شبه الخاضع للإشراف
يجمع هذا النوع بين أساليب التعلم الخاضع وغير الخاضع للإشراف، حيث يتلقى الخوارزميات بيانات مصنفة ولكن يُسمح لها أيضاً باستكشاف البيانات بنفسها وفهم المدخلات الخاصة بها.
- التعلم المعزز
يستخدم التعلم المعزز في إنجاز مهام مع قواعد محددة يتطلب تنفيذها خطوات متعددة. يتلقى النظام بيانات توجهه نحو إتمام المهمة مع تقديم إشارات توضح له النقاط الإيجابية والسلبية، ولكنه يتخذ القرارات بنفسه في كل خطوة.
معالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing – NLP)
تعتبر معالجة اللغة الطبيعية تقنية هامة في الذكاء الاصطناعي تركز على التفاعل بين اللغات الطبيعية للبشر وأنظمة الحاسوب. تُبرمج الحواسيب بحيث تتمكن من فهم وتحليل هذه اللغات المعقدة.
تواجه أجهزة الحاسوب صعوبات في فهم اللغات البشرية بسبب تعقيدها وقواعدها التي تجعل نقل المعلومات إليها صعباً. لذا، يتم استخدام خوارزميات لتحليل هذه اللغات وتحويلها إلى بيانات غير مهيكلة يسهل على أنظمة الحاسوب معالجتها.
تقوم الأنظمة بقراءة المحادثات الصوتية وتحويلها إلى نصوص، ثم تحلل هذه النصوص وتعيد صياغتها لممارسة المحادثة الصوتية، وتستخدم هذه التقنية في العديد من التطبيقات، ومنها:
- تطبيقات الاستجابة الصوتية التفاعلية (IVR) في مراكز الاتصال.
- تطبيقات ترجمة اللغات الطبيعية مثل تلك المستخدمة في خدمات جوجل.
- أدوات معالجة النصوص للتأكد من صحة القواعد النحوية في التطبيقات مثل (Microsoft Word).
الأتمتة والروبوتات
تستخدم الأتمتة والروبوتات لأداء المهام المتكررة والروتينية بكفاءة. تم تجهيز الروبوتات بأوامر مبرمجة تساعدها على التكيف مع المهام المتغيرة، مما يعزز الكفاءة ويقلل التكاليف أثناء تحسين الإنتاج.
تتبع المؤسسات المالية أنظمة الأتمتة لحماية معاملاتها من محاولات الاحتيال عبر الإنترنت، مثل استخدام اختبار كابتشا (CAPTCHA) لمنع هذه الأنشطة غير المرغوب فيها.
رؤية الآلة (Machine Vision)
تعتمد رؤية الآلة على الكاميرات لجمع المعلومات البصرية وتحويلها إلى بيانات رقمية تُعالج باستخدام تقنيات معالجة الإشارات الرقمية. تتسم هذه الأنظمة بحساسيتها ودقتها، كما أن لديها القدرة على كشف النبضات الخافتة وتحديد مجالات رؤيتها.
تُستخدم تقنية رؤية الآلة في العديد من التطبيقات، منها: التحقق من صحة التوقيعات، تحليل الصور الطبية، والتعرف على الأنماط المختلفة في البيانات.