ما هي مجالات الذكاء الاصطناعي التي يجب عليك تعلمها قبل 2022

“هل من الممكن أن تفكر الآلات؟” – آلان تيورينج عن الذكاء الاصطناعي في عام 1950

من حيث التعريف السهل ، الذكاء الاصطناعي هو قدرة الآلة أو جهاز الكمبيوتر على محاكاة الذكاء البشري (العملية المعرفية) ، والاكتساب من الخبرات ، والتكيف مع أحدث المعلومات ، وتشغيل الأنشطة المشابهة للبشر.

ينفذ الذكاء الاصطناعي المهام بذكاء والتي تؤدي إلى توليد دقة كبيرة وقدرة على التكيف والإنتاجية للنظام بأكمله. يبحث صناع القرار التكنولوجي عن العديد من الطرق

لتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي بشكل مناسب في أعمالهم لجذب التدخل وإضافة القيم إليهم.

على سبيل المثال ، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي في صناعة الإعلام على نطاقات واسعة ، كما هو الحال في وسائل التواصل الاجتماعي ، في الصحافة الآلية ، وما

إلى ذلك. يمكن رؤية مثال آخر في الذكاء الاصطناعي في التطبيقات المصرفية مثل روبوتات الدردشة ، والخدمات المصرفية عبر الهاتف المحمول ، واكتشاف الاحتيال

، ومشاركة العملاء ، إلخ.

بصرف النظر عن هذا ، لدى الذكاء الاصطناعي العديد من التطبيقات الأساسية التي تتضمن البرمجة اللغوية العصبية ، والرعاية الصحية ، والسيارات ، والألعاب ،

والتعرف على الكلام ، والتمويل ، ونظام الرؤية ، وما إلى ذلك ، وهي مطلوبة ؛

– لتصميم أنظمة خبيرة ومجهزة بالممارسة الواعية التي تتمتع بالكفاءة لاكتساب المستخدمين وإظهارهم وفك تشفيرهم وتبريرهم.

– تحفيز الأجهزة للتعرف على نتائج المشكلات المعقدة مثل ما يفعله البشر وتنفيذها في وضع الخوارزميات في أجهزة الكمبيوتر.

ما هو تعريف الذكاء الاصطناعي ؟

القيد الرئيسي في تعريف الذكاء الاصطناعي على أنه مجرد “آلات بناء ذكية” هو أنه لا يفسر في الواقع ما هو الذكاء الاصطناعي؟ ما الذي يجعل الآلة ذكية؟

في كتابهما الرائد بعنوان الذكاء الاصطناعي: نهج حديث ، يتعامل المؤلفان ستيوارت راسل وبيتر نورفيج مع السؤال من خلال توحيد عملهما حول موضوع العوامل

الذكية في الآلات. مع وضع هذا في الاعتبار ، فإن الذكاء الاصطناعي هو “دراسة العوامل التي تتلقى تصورات من البيئة وتؤدي الإجراءات.” (راسل ونورفيج الثامن)

يواصل نورفيج ورسل استكشاف أربعة مناهج مختلفة حددت تاريخياً مجال الذكاء الاصطناعي:

– تفكير إنساني

– التفكير بعقلانية

– يتصرف بإنسانية

– التصرف بعقلانية

تتعلق الفكرتان الأوليان بعمليات التفكير والاستدلال ، بينما تتعامل الفكرتان الأخريان مع السلوك. يركز نورفيج ورسل بشكل خاص على الوكلاء العقلانيين الذين

يعملون لتحقيق أفضل نتيجة ، مشيرين إلى أن “جميع المهارات اللازمة لاختبار تورينج تسمح أيضًا للوكيل بالتصرف بعقلانية.” (راسل ونورفيج 4).

يعرّف باتريك وينستون ، أستاذ الذكاء الاصطناعي وعلوم الكمبيوتر في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا ، الذكاء الاصطناعي على أنه “خوارزميات ممكّنة بواسطة قيود

، مكشوفة من خلال التمثيلات التي تدعم النماذج المستهدفة في الحلقات التي تربط التفكير والإدراك والعمل معًا.”

في حين أن هذه التعريفات قد تبدو مجردة بالنسبة للشخص العادي ، إلا أنها تساعد في تركيز المجال كمجال لعلوم الكمبيوتر وتوفر مخططًا لغرس الآلات والبرامج مع

الـ Machine learning ومجموعات فرعية أخرى من الذكاء الاصطناعي.

أثناء مخاطبة حشد في تجربة الذكاء الاصطناعي اليابانية في عام 2017 ، بدأ جيريمي أشين ، الرئيس التنفيذي لشركة DataRobot ، حديثه من خلال تقديم التعريف التالي لكيفية استخدام الذكاء الاصطناعي اليوم:

“الذكاء الاصطناعي هو نظام كمبيوتر قادر على أداء المهام التي تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا … العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه مدعومة بالـ Machine learning ، وبعضها مدعوم بالتعلم العميق وبعضها مدعوم بأشياء مملة للغاية مثل القواعد . “

كيف يتم استخدام الذكاء الاصطناعي ؟

 

يندرج الذكاء الاصطناعي عمومًا تحت فئتين رئيسيتين:

– ذكاء اصطناعي ضيق: يُشار إليه أحيانًا باسم “الذكاء الاصطناعي الضعيف” ، ويعمل هذا النوع من الذكاء الاصطناعي في سياق محدود وهو محاكاة للذكاء البشري.

غالبًا ما يركز الذكاء الاصطناعي الضيق على أداء مهمة واحدة بشكل جيد للغاية وعلى الرغم من أن هذه الأجهزة قد تبدو ذكية ، إلا أنها تعمل في ظل قيود وقيود أكثر

بكثير من أبسط ذكاء بشري.

– الذكاء الاصطناعي العام (AGI): يُشار إليه أحيانًا باسم “الذكاء الاصطناعي القوي” ، وهو نوع الذكاء الاصطناعي الذي نراه في الأفلام ، مثل الروبوتات من

Westworld أو البيانات من Star Trek: The Next Generation. الذكاء الاصطناعي العام هو آلة تتمتع بذكاء عام ، ومثل الإنسان ، يمكنها تطبيق تلك

الذكاء لحل أي مشكلة.

1- الذكاء الاصطناعي الضيق

 

إن الذكاء الاصطناعي الضيق يحيط بنا في كل مكان وهو بسهولة أنجح عملية تحقيق للذكاء الاصطناعي حتى الآن. من خلال تركيزه على أداء مهام محددة ، شهد الذكاء

الاصطناعي الضيق العديد من الاختراقات في العقد الماضي والتي كان لها “فوائد مجتمعية كبيرة وساهمت في الحيوية الاقتصادية للأمة” ، وفقًا لـ “الاستعداد لمستقبل

الذكاء الاصطناعي” ، تقرير عام 2016 الصادر عن إدارة أوباما.

تتضمن بعض الأمثلة على Narrow AI ما يلي:

– بحث جوجل

– برنامج التعرف على الصور

– سيري وأليكسا ومساعدين شخصيين آخرين

– سيارات ذاتية القيادة

– واتسون آي بي إم

2- الذكاء الاصطناعي العام

 

إن إنشاء آلة بذكاء على مستوى الإنسان يمكن تطبيقه على أي مهمة هو الكأس المقدسة للعديد من باحثي الذكاء الاصطناعي ، لكن البحث عن الذكاء الاصطناعي العام كان محفوفًا بالصعوبات.

إن البحث عن “خوارزمية عالمية للتعلم والعمل في أي بيئة” (Russel and Norvig 27) ليس جديدًا ، لكن الوقت لم يخفف من صعوبة إنشاء آلة بمجموعة كاملة من القدرات المعرفية.

لطالما كان الذكاء الاصطناعي العام مصدر إلهام للخيال العلمي الديستوبي ، حيث تجتاح الروبوتات فائقة الذكاء البشرية ، لكن الخبراء يتفقون على أنه ليس شيئًا يجب أن نقلق بشأنه في أي وقت قريب.

مجالات الذكاء الاصطناعي

 

مع استمرار زيادة التطبيقات المحتملة للذكاء الاصطناعي ، تزداد كذلك الإمكانات المهنية الإيجابية لمن لديهم المهارات اللازمة للازدهار في هذه الصناعة. يتوقع تقرير

“مستقبل الوظائف في 2018” الصادر عن المنتدى الاقتصادي العالمي أنه سيكون هناك 58 مليون وظيفة جديدة في الذكاء الاصطناعي بحلول عام 2022.

ومع ذلك ، غالبًا ما يصعب الحصول على أولئك الذين لديهم مجموعة المهارات الضرورية ، كما يوضح إدموندز. تقول: “سوق العمل ضخم حقًا في مجال الذكاء

الاصطناعي ، لكن الكثير من الناس غير مدربين عليه” ، مما أدى إلى توقعات وظيفية أعلى من المتوسط لأولئك الذين لديهم المهارات اللازمة للعمل في هذا المجال المتخصص.

 

1- تعليم الآلة Machine learning

 

الـ Machine learning أو التعلم الآلي هو مجال فرعي للذكاء الاصطناعي ، حيث يشير المصطلح إلى قدرة أنظمة تكنولوجيا المعلومات على إيجاد حلول

للمشكلات بشكل مستقل من خلال التعرف على الأنماط في قواعد البيانات. بمعنى آخر: يمكّن التعلم الآلي أنظمة تكنولوجيا المعلومات من التعرف على الأنماط على

أساس الخوارزميات ومجموعات البيانات الموجودة وتطوير مفاهيم الحلول المناسبة. لذلك ، في التعلم الآلي ، يتم إنشاء المعرفة الاصطناعية على أساس الخبرة.

من أجل تمكين البرنامج من إنشاء حلول بشكل مستقل ، فإن الإجراء المسبق للأشخاص ضروري. على سبيل المثال ، يجب إدخال الخوارزميات والبيانات المطلوبة في

الأنظمة مسبقًا ويجب تحديد قواعد التحليل ذات الصلة للتعرف على الأنماط في مخزون البيانات. بمجرد اكتمال هاتين الخطوتين ، يمكن للنظام تنفيذ المهام التالية عن طريق التعلم الآلي:

– إيجاد واستخراج وتلخيص البيانات ذات الصلة

– عمل تنبؤات بناءً على بيانات التحليل

– حساب الاحتمالات لنتائج محددة

– التكيف مع بعض التطورات بشكل مستقل

– تحسين العمليات على أساس الأنماط المتعارف عليها

كيف يعمل الـ Machine learning

 

يعمل التعلم الآلي بطريقة مشابهة للتعلم البشري. على سبيل المثال ، إذا تم عرض صور على طفل بها كائنات محددة ، فيمكنه تعلم التعرف عليها والتمييز بينها. يعمل

التعلم الآلي بالطريقة نفسها: من خلال إدخال البيانات وأوامر معينة ، يتم تمكين الكمبيوتر من “التعلم” للتعرف على كائنات معينة (أشخاص ، أشياء ، إلخ) والتمييز

بينها. لهذا الغرض ، يتم تزويد البرنامج بالبيانات وتدريبه. على سبيل المثال ، يمكن للمبرمج إخبار النظام بأن كائنًا معينًا هو كائن بشري (= “بشري”) وكائن آخر ليس

كائنًا بشريًا (= “لا يوجد إنسان”). يتلقى البرنامج ملاحظات مستمرة من المبرمج. تستخدم الخوارزمية إشارات التغذية الراجعة هذه لتكييف النموذج وتحسينه. مع إدخال

كل مجموعة بيانات جديدة في النظام ، يتم تحسين النموذج بشكل أكبر بحيث يمكنه التمييز بوضوح بين “البشر” و “غير البشر” في النهاية.

لكن التعلم الآلي يعني أكثر بكثير من مجرد التمييز بين فئتين. باستخدام روبوت تنس الطاولة KUKA كمثال ، يمكنك أن ترى كيف تقوم الآلة بمسح الميول المعقدة

وأسلوب اللعب لخصمها ، والتكيف معها وحتى جعل بطل العالم يتعرق بهذه الطريقة.

 

مميزات الـ Machine learning

يساعد التعلم الآلي الأشخاص بلا شك على العمل بشكل أكثر إبداعًا وكفاءة. بشكل أساسي ، يمكنك أيضًا تفويض عمل معقد أو رتيب إلى الكمبيوتر من خلال التعلم الآلي

– بدءًا من المسح الضوئي للمستندات الورقية وحفظها وحفظها في ملفات مثل الفواتير حتى تنظيم الصور وتحريرها.

بالإضافة إلى هذه المهام البسيطة إلى حد ما ، يمكن لآلات التعلم الذاتي أيضًا أداء مهام معقدة. وتشمل هذه ، على سبيل المثال ، التعرف على أنماط الخطأ. هذه ميزة

كبيرة ، خاصة في مجالات مثل الصناعة التحويلية: تعتمد الصناعة على الإنتاج المستمر والخالي من الأخطاء. في حين أن الخبراء لا يستطيعون في كثير من الأحيان

التأكد من مكان حدوث خطأ إنتاج في أسطول المصنع وبأي ارتباط ، فإن التعلم الآلي يوفر إمكانية تحديد الخطأ مبكرًا – وهذا يوفر أوقات التعطل والمال. في مقابلة ،

أوضح داميان هايمل ، المؤسس المشارك ومدير العمليات في Deevio ، كيفية استخدام برنامج التعلم الآلي في صناعة المسبك. نظرًا لأن المكونات المصنعة هنا غالبًا

ما تخضع لمتطلبات سلامة صارمة ، فإن التعلم الآلي هو طريقة شائعة في أتمتة مراقبة الجودة في نهاية الخط. يمكن أن تختلف العيوب في مكونات المصبوب بشكل

كبير من الشقوق إلى الثقوب ، وعند إنتاج عدة آلاف من الأجزاء في اليوم ، تكون عملية الفحص عرضة للخطأ البشري. بينما تتعب عيون المفتش البشري بمرور الوقت

، يمكن لبرامج التعلم الآلي تقديم عملية فحص جودة معيارية. اقرأ هنا كيف تعمل مراقبة الجودة في نهاية الخط بالضبط مع نظام التعلم الآلي في Deevio في المسابك.

تُستخدم الآن برامج التعلم الذاتي أيضًا في المجال الطبي. في المستقبل ، بعد “استهلاك” كميات هائلة من البيانات (المنشورات الطبية والدراسات وما إلى ذلك) ، ستتمكن

التطبيقات من تحذير الشخص في حالة رغبة طبيبه في وصف دواء لا يمكنه تحمله. تعني هذه “المعرفة” أيضًا أن التطبيق يمكنه اقتراح خيارات بديلة والتي على سبيل

المثال تأخذ أيضًا في الاعتبار المتطلبات الجينية للمريض المعني.

علاوة على ذلك ، اعتمادًا على أنواع البيانات المتاحة ، يختار متخصصو البيانات أنواعًا من التعلم الآلي (الخوارزميات) لما يريدون التنبؤ به من البيانات ،

1- التعلم الخاضع للإشراف:

في هذا النوع من التعلم ، يقوم خبراء البيانات بتغذية بيانات التدريب المسمى بالخوارزميات وتحديد متغيرات الخوارزميات للوصول إلى الارتباطات وإيجادها. يتم تحديد / تعريف كل من مدخلات ومخرجات الخوارزمية.

2- التعلم غير الخاضع للإشراف:

يشمل هذا النوع من التعلم الخوارزميات التي تتدرب على البيانات غير الموسومة ، والخوارزمية تحلل مجموعات البيانات لرسم علاقات أو استنتاجات ذات مغزى. على

سبيل المثال ، إحدى الطرق هي التحليل العنقودي الذي يستخدم تحليل البيانات الاستكشافية للحصول على أنماط أو مجموعات مخفية أو مجمعة في مجموعات البيانات.

3-التعلم المعزز:

لتعليم آلة الكمبيوتر لتحقيق عملية متعددة الخطوات والتي توجد لها قواعد محددة بوضوح ، يتم ممارسة التعلم المعزز. هنا ، يصمم المبرمجون خوارزمية لأداء مهمة

وإعطائها إشارة إيجابية وسلبية لتعمل كخوارزمية لتنفيذ المهمة. في بعض الأحيان ، تحدد الخوارزمية من تلقاء نفسها الإجراء الذي يجب اتخاذه للمضي قدمًا.

2- الـ Neural network

 

بدمج العلوم والآلات المعرفية لأداء المهام ، فإن الـ Neural network او الشبكة العصبية هي فرع من فروع الذكاء الاصطناعي الذي يستخدم علم الأعصاب (جزء

من علم الأحياء يهتم بالجهاز العصبي والجهاز العصبي للدماغ البشري). تقوم الشبكة العصبية بتكرار الدماغ البشري حيث يتكون الدماغ البشري من عدد لا حصر له

من الخلايا العصبية وترميز الخلايا العصبية في الدماغ في نظام أو جهاز هو ما تعمله الشبكة العصبية.

بعبارات بسيطة ، الشبكة العصبية عبارة عن مجموعة من الخوارزميات المستخدمة للعثور على العلاقات الأولية عبر مجموعات البيانات عبر العملية التي تحاكي عملية تشغيل الدماغ البشري.

لذلك ، تشير الشبكة العصبية إلى نظام من الخلايا العصبية الأصلية أو الاصطناعية بطبيعتها ، حيث تُعرف الخلايا العصبية الاصطناعية باسم الإدراك الحسي ، تعرف من هنا ، نموذج الإدراك الحسي الكامل في الشبكة العصبية.

الخلية العصبية في الشبكة العصبية هي وظيفة رياضية (مثل وظائف التنشيط) التي يتمثل عملها في جمع المعلومات وتصنيفها وفقًا لهيكل معين ، وتنفذ الشبكة بقوة

تقنيات إحصائية مختلفة ، مثل تحليل الانحدار ، لإنجاز المهام.

من التنبؤ إلى أبحاث السوق ، يتم استخدامها على نطاق واسع للكشف عن الاحتيال ، وتحليل المخاطر ، وتنبؤ البورصة ، والتنبؤ بالمبيعات وغيرها الكثير.

3- الـ Robotics

 

الـ Robotics أو علم الروبوتات هو قطاع متعدد التخصصات من العلوم والهندسة مخصص لتصميم وبناء واستخدام الروبوتات الميكانيكية. سيمنحك دليلنا فهمًا

ملموسًا للروبوتات ، بما في ذلك أنواع مختلفة من الروبوتات وكيفية تطبيقها في مختلف الصناعات.

والروبوتات هي نقطة تقاطع بين العلوم والهندسة والتكنولوجيا التي تنتج آلات تسمى الروبوتات ، والتي تحل محل (أو تنسخ) الأفعال البشرية. لطالما كانت ثقافة البوب

مفتونة بالروبوتات. R2-D2. أوبتيموس برايم. الجدار- E. عادة ما تبدو مفاهيم الروبوتات المبالغ فيها والمبالغ فيها مثل الإنسان كأنها صورة كاريكاتورية للشيء

الحقيقي … أم أنها تفكير تقدمي أكثر مما ندرك؟ تكتسب الروبوتات قدرات فكرية وميكانيكية لا تجعل إمكانية وجود آلة تشبه R2-D2 بعيدة المنال في المستقبل.

بينما يتوسع عالم الروبوتات بشكل عام ، يتمتع الروبوت ببعض الخصائص المتسقة:

1- تتكون جميع الروبوتات من نوع من البناء الميكانيكي. يساعد الجانب الميكانيكي للروبوت على إكمال المهام في البيئة التي صُمم من أجلها. على سبيل المثال ، تم تجهيز عجلات Mars 2020 Rover بمحركات فردية ومصنوعة من أنابيب التيتانيوم التي تساعدها على التحكم بقوة في التضاريس الوعرة للكوكب الأحمر.

2- تحتاج الروبوتات إلى مكونات كهربائية تتحكم في الماكينة وتشغلها. بشكل أساسي ، هناك حاجة إلى تيار كهربائي (بطارية ، على سبيل المثال) لتشغيل غالبية كبيرة من الروبوتات.

3- تحتوي الروبوتات على مستوى معين من برمجة الكمبيوتر على الأقل. بدون مجموعة من التعليمات البرمجية التي تخبره بما يجب فعله ، سيكون الروبوت مجرد قطعة أخرى من الآلات البسيطة. إن إدخال برنامج في الروبوت يمنحه القدرة على معرفة وقت وكيفية تنفيذ مهمة ما.

ولقد ظهر هذا باعتباره مجالًا مزدحمًا جدًا للذكاء الاصطناعي. يركز مجال البحث والتطوير المثير للاهتمام بشكل أساسي على تصميم وبناء الروبوتات.

علم الروبوتات هو مجال متعدد التخصصات من العلوم والهندسة مدمج مع الهندسة الميكانيكية والهندسة الكهربائية وعلوم الكمبيوتر وغيرها الكثير.

تحدد الروبوتات تصميم الروبوتات وإنتاجها وتشغيلها واستخدامها. يتعامل مع أنظمة الكمبيوتر للتحكم والنتائج الذكية وتحويل المعلومات.

يتم نشر الروبوتات في كثير من الأحيان لإجراء المهام التي قد تكون شاقة بالنسبة للبشر لأداء ثابت. تتضمن مهام الروبوتات الرئيسية – خط التجميع لتصنيع السيارات ،

لنقل الأجسام الكبيرة في الفضاء بواسطة وكالة ناسا. يقوم باحثو الذكاء الاصطناعي أيضًا بتطوير روبوتات باستخدام التعلم الآلي لضبط التفاعل على المستويات الاجتماعية.

4- الـ Expert systems

 

الـ Expert systems أو نظام الخبراء هو نظام اتخاذ قرار تفاعلي وموثوق به يعتمد على الكمبيوتر ويستخدم كل من الحقائق والاستدلالات لحل مشاكل صنع القرار

المعقدة. يعتبر على أعلى مستوى من الذكاء البشري والخبرة. الغرض من النظام الخبير هو حل المشكلات الأكثر تعقيدًا في مجال معين.

يمكن لنظام الخبراء في الذكاء الاصطناعي حل العديد من المشكلات التي تتطلب عمومًا خبيرًا بشريًا. يقوم على المعرفة المكتسبة من خبير. الذكاء الاصطناعي

والأنظمة الخبيرة قادران على التعبير عن بعض مجالات المعرفة والاستدلال عليها. كانت الأنظمة الخبيرة هي سلف أنظمة الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق والتعلم الآلي الحالية.

أمثلة على الأنظمة الخبيرة

فيما يلي أمثلة على نظام الخبراء:

– MYCIN: كان يعتمد على التسلسل العكسي ويمكن أن يحدد البكتيريا المختلفة التي يمكن أن تسبب التهابات حادة. ويمكنه أيضًا التوصية بالعقاقير بناءً على وزن المريض. إنه أحد أفضل أمثلة النظام الخبير.

– DENDRAL: نظام خبير يستخدم للتحليل الكيميائي للتنبؤ بالتركيب الجزيئي.

– PXDAS: مثال على نظام خبير يستخدم للتنبؤ بدرجة ونوع سرطان الرئة

– CaDet: أحد أفضل الأمثلة على نظام الخبراء الذي يمكنه التعرف على السرطان في مراحله المبكرة

تم النظر في الأنظمة الخبيرة وسط أول نموذج ناجح لبرمجيات الذكاء الاصطناعي. تم تصميمها لأول مرة في السبعينيات وبعد ذلك تصاعدت في الثمانينيات.

تحت مظلة تقنية الذكاء الاصطناعي ، يشير النظام الخبير إلى نظام الكمبيوتر الذي يحاكي ذكاء صنع القرار لخبير بشري. يقوم بذلك عن طريق اشتقاق المعرفة من

قاعدة معارفه من خلال تطبيق قواعد المنطق والرؤى فيما يتعلق باستفسارات المستخدم.

تعتمد فعالية نظام الخبراء بشكل كامل على معرفة الخبير المتراكمة في قاعدة المعرفة. كلما زادت المعلومات التي تم جمعها فيه ، زاد تعزيز النظام كفاءته. على سبيل

المثال ، يقدم النظام الخبير اقتراحات للتهجئة والأخطاء في محرك بحث Google.

تم تصميم الأنظمة الخبيرة للتعامل مع المشكلات المعقدة عن طريق التفكير المنطقي من خلال هيئات الكفاءة ، معبرًا بشكل خاص عن قواعد “ما إذا كان ذلك” بدلاً من

جدول الأعمال التقليدي للترميز. تشمل الميزات الرئيسية للأنظمة الخبيرة التنفيذ عالي الاستجابة والموثوق والمفهوم والعالي.

5- الـ Fuzzy logic

 

في العالم الواقعي ، نواجه أحيانًا حالة يصعب فيها التعرف على ما إذا كان الشرط صحيحًا أم لا ، فإن منطقهم الغامض يعطي مرونة مناسبة للتفكير الذي يؤدي إلى عدم الدقة والشكوك في أي حالة.

بعبارات أبسط ، المنطق الضبابي عبارة عن تقنية تمثل المعلومات غير المؤكدة وتعديلها عن طريق قياس درجة صحة الفرضية. يستخدم المنطق الضبابي أيضًا للتفكير

حول المفاهيم غير المؤكدة بشكل طبيعي. المنطق الضبابي ملائم ومرن لتنفيذ تقنيات التعلم الآلي والمساعدة في محاكاة الفكر البشري بشكل منطقي.

إنه ببساطة تعميم للمنطق القياسي حيث يُظهر المفهوم درجة من الحقيقة بين 0.0 إلى 1.0. إذا كان المفهوم صحيحًا تمامًا ، فإن المنطق القياسي هو 1.0 و 0.0 للمفهوم

الخاطئ تمامًا. ولكن في المنطق الضبابي ، هناك أيضًا قيمة وسيطة تكون صحيحة جزئيًا وخطأ جزئيًا.

6- الـ Strategic planning

 

ظاهريًا ، قد يبدو تطوير اتجاه استراتيجي للذكاء الاصطناعي في شركتك مهمة سهلة ، في حين أنه في الواقع يمكن أن يكون صعبًا للغاية ، والنهج مختلف تمامًا عن

استراتيجية العمل العادية. يجب تصميم استراتيجية الذكاء الاصطناعي لدعم استراتيجية العمل الشاملة للشركة ، والحفاظ على نفس التركيز الشامل.

تمامًا كما هو الحال في تطوير أي استراتيجية ، يجب أن تبدأ استراتيجية الذكاء الاصطناعي بهدف. عليك أن تطرح السؤال: ما الذي نحاول تحقيقه؟ سينبع هذا عادةً من

عدم الكفاءة الحالية أو المنطقة التي تحتاج إلى تحسين داخل العمل. تتمثل الخطوة التالية في فهم نطاق قدرات الذكاء الاصطناعي وكيف يتناسب ذلك مع احتياجات شركتك.

عند إنشاء إستراتيجية للذكاء الاصطناعي ، من المهم النظر إلى مجموعة متنوعة من العوامل التي سيكون لها تأثير ، مثل البيانات والبنية التحتية والخوارزميات. ببساطة

، بدون البيانات لا يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي موجودًا ، لذلك من الضروري جمع البيانات ذات الصلة أو الحصول عليها لتطوير حلولك. البنية التحتية هي

ضرورة أخرى عند تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي ، والتي تتضمن إيجاد بائع أو بناء بنية تحتية تناسب احتياجات شركتك. أخيرًا ، يجب عليك تحديد الخوارزميات التي سيتم استخدامها لتقديم أكبر قيمة.

يعد تحديد إستراتيجية الذكاء الاصطناعي عملية اتخاذ قرار ضخمة ، ولكنها ستفيد مؤسستك على المدى الطويل. سواء كنت شركة ناشئة جديدة أو شركة قائمة ، فإن

الاستفادة من حلول الذكاء الاصطناعي يمكن أن تأخذ عملك إلى المستوى الأفضل.

7- الذكاء الاصطناعي والـ Fintech

كانت الشركات المالية هي أول من تبنى الكمبيوتر المركزي ، وقواعد البيانات العلائقية ، وتنتظر بفارغ الصبر المستوى التالي من القوة الحسابية. تساعد

Inorganics Intelligence شركات Fintech في حل المشكلات البشرية ، من خلال زيادة الكفاءة. يعمل الذكاء الاصطناعي على تحسين النتائج من خلال تطبيق

الأساليب المشتقة من جوانب الذكاء البشري على نطاق يتجاوز النطاق البشري. أحدث سباق التسلح الحسابي على مدار العقدين الماضيين ثورة في شركات التكنولوجيا

المالية. تقنيات مثل التعلم الآلي ، والذكاء الاصطناعي ، والشبكات العصبية ، وتحليلات البيانات الضخمة ، والخوارزميات التطورية ، وأكثر من ذلك بكثير سمحت

لأجهزة الكمبيوتر بمعالجة مجموعات بيانات ضخمة ومتنوعة وعميقة أكثر من أي وقت مضى.

في العصور المبكرة من العمل المصرفي ، اعتاد المصرفيون على إقامة اتصالات شخصية مع عملائهم لمساعدتهم بشكل جيد في قراراتهم. لكن في هذا العالم الرقمي ،

فقد هذا الاتصال الشخصي. هل يمكن للتكنولوجيا أن تعيد الاتصال البشري؟ يمكن الاستفادة من الذكاء الاصطناعي على العديد من المستويات لإعادة هذا الاتصال. يمكن

للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي معالجة كمية هائلة من المعلومات حول العملاء. تتم مقارنة هذه البيانات والمعلومات وينتج عنها خدمات / منتجات مناسبة يريدها

العملاء. يعني هذا بشكل أساسي العثور على ما هو مناسب لعملائك وبالتالي يمكن تحقيق رضا العملاء على مستوى عالي.

الخلاصة

إن مجال الذكاء الاصطناعي من المجالات الواعدة في السوق، والاستثمار فيه هو استثمار ناجح لا محالة. لكن إذا كانت لديك المعرفة الكافية بالذكاء الاصطناعي، فأنت تحتاج الى المعرفة اللازمة لإدارة المشاريع والتسويق للمشروع، لأن السوق مثل ساحة الحرب ، وإمتلاك المعرفة الخاصة بإدارة المشروع او لبيزنس وتسويقه جيدًا هو بمثابة الدرع والسيف في هذه الحرب.

حاولنا في هذه المقالة إعطائك فكرة موجزة عن الذكاء الاصطناعي حيث بالطبع لا تكفي هذه المقال وحدها لكي تبدا.

فإذا كنت تبحث عن تدريب عملي مكثف ياخذ بيدك خطوة بخطوة من الصفر و حتي اطلاق مشروعك التجاري الناجح عل الانترنت انضم اليوم الي البرنامج التدريبي المتكمامل للتسويق الالكتروني و التجارة الالكتروني و هو البرنامج التدريبي الاشهر و الافضل في العالم العربي.

مقالات ذات صلة

تريد ان تبدآ
مشروعك التجاري

تريد ان تبدأ
مشروعك التجاري

من هو م. ياسر سليم

يعد م. ياسر سليم من اكبر المؤثرين العرب في مجال التسويق الالكتروني و التجارة الالكترونية و من افضل ١٠ خبراء تسويق الاكتروني في العالم العربي