الذكاء الاصطناعي (دعاء)

 

ما المقصود بالذكاء الاصطناعي (AI)؟

الذكاء الاصطناعي (AI) هو تقنية تحويلية تمكن الآلات من أداء مهام حل المشكلات بطريقة تشبه البشر. من التعرف على الصور وإنشاء محتوى إبداعي إلى وضع تنبؤات تعتمد على البيانات، يعمل الذكاء الاصطناعي على تمكين الشركات من اتخاذ قرارات أكثر ذكاءً على نطاق واسع.

في المشهد الرقمي اليوم، تقوم المؤسسات بتوليد كميات هائلة من البيانات من أجهزة الاستشعار وتفاعلات المستخدم وسجلات النظام. يمكن تسخير البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي لتبسيط العمليات - أتمتة دعم العملاء، وتعزيز استراتيجيات التسويق، وتوفير رؤى قابلة للتنفيذ من خلال التحليلات المتقدمة.

تتيح AWS للشركات دمج الذكاء الاصطناعي بسهولة لتعزيز الابتكار وتحسين تجربة العملاء ومعالجة التحديات المعقدة. تتيح حلول الذكاء الاصطناعي من AWS للشركات تقديم تجارب مخصصة، وأتمتة القرارات، واستكشاف فرص نمو جديدة في بيئة رقمية متغيرة، وكل ذلك في إطار من الخصوصية والأمان والذكاء الاصطناعي المسؤول من AWS.

ما تاريخ الذكاء الاصطناعي؟

طرح Alan Turing عام 1950 فكرة الذكاء الاصطناعي في ورقته الشهيرة "Computing Machinery and Intelligence"، التي ناقش فيها ما إذا كانت الآلات قادرة على التفكير كالبشر. رغم أن Turing وضع الإطار النظري، إلا أن الذكاء الاصطناعي الحديث هو نتاج تطورات مستمرة على مدى عقود، بدعم من مساهمات العلماء والمهندسين في مختلف التخصصات.

1940‏-1980

في عام 1943، اقترح Warren McCulloch وWalter Pitts نموذجًا للخلايا العصبونية الاصطناعية، ووضع الأساس للشبكات العصبية، وهي التكنولوجيا الأساسية داخل الذكاء الاصطناعي.

بعد ذلك بسرعة، في عام 1950، نشر Alan Turing ورقته البحثية "Computing Machinery and Intelligence"، حيث قدم مفهوم اختبار تورينج (Turing Test) لتقييم ذكاء الآلة.

أدى ذلك إلى قيام طلاب الدراسات العليا Marvin Minsky وDean Edmonds ببناء أول آلة شبكية عصبية تُعرف باسم SNARC، وقام Frank Rosenblatt بتطوير Perceptron الذي يعد أحد أقدم نماذج الشبكة العصبونية، وقام Joseph Weizenbaum بإنشاء ELIZA؛ وهو من أوائل روبوتات الدردشة لمحاكاة معالج نفسي روجيري بين عامي 1951 و1969.

من عام 1969 حتى عام 1979، أظهر Marvin Minsky قيود الشبكات العصبونية، مما تسبب في انخفاض مؤقت في أبحاث الشبكات العصبونية. حدث "كساد الذكاء الاصطناعي" الأول بسبب انخفاض التمويل وقيود الأجهزة والحوسبة.

الذكاء الاصطناعي المولّد 

الذكاء الاصطناعي المولّد يشير إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تُنشئ محتوى وعناصر جديدة مثل الصور ومقاطع الفيديو والنصوص والصوت من أوامر نصية بسيطة. على عكس الذكاء الاصطناعي السابق الذي كان يقتصر على تحليل البيانات، فإن الذكاء الاصطناعي المولّد يعزز التعليم العميق ومجموعات البيانات الضخمة لإنتاج مخرجات إبداعية مبتكرة عالية الجودة تشبه ما ينتجه العنصر البشري. في ظل تمكين التطبيقات الإبداعية المثيرة، توجد مخاوف بشأن التحيز والمحتوى الضار والملكية الفكرية. بشكل عام، يمثل الذكاء الاصطناعي المولّد تطورًا كبيرًا في قدرات الذكاء الاصطناعي لتوليد لغة بشرية ومحتوى جديد ومصنوعات يدوية بطريقة تشبه الإنسان.

القراءة عن الذكاء الاصطناعي المولّد

ما المكونات الرئيسية في بنية تطبيق الذكاء الاصطناعي؟

تضم بنية الذكاء الاصطناعي ثلاث طبقات رئيسية، مدعومة ببنية تحتية متينة لتقنية المعلومات توفّر الموارد الحاسوبية والذاكرة المطلوبة لتشغيل الحلول الذكية على نطاق واسع. تساهم كل طبقة بشكل أساسي في دعم سير عمل الذكاء الاصطناعي، من مرحلة معالجة البيانات إلى تمكين اتخاذ قرارات معقدة.

الطبقة الأولى: طبقة البيانات

الذكاء الاصطناعي يعتمد على تقنيات مختلفة مثل تعلّم الآلة، ومعالجة اللغة الطبيعية، والتعرف على الصور. تمثل البيانات محور هذه التقنيات، وتشكل الطبقة التأسيسية في الذكاء الاصطناعي. تركز هذه الطبقة بشكل أساسي على تجهيز البيانات لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. 

الطبقة الثانية: طبقة النموذج

يستخدم الذكاء الاصطناعي الحالي بشكل أساسي نماذج التأسيس ونماذج اللغة الكبيرة لأداء المهام الرقمية المعقدة. نماذج التأسيس هي نماذج التعلم العميق المدربة على مجموعة واسعة من البيانات المعممة وغير المصنفة. استنادًا إلى مطالبات الإدخال، يمكنهم تنفيذ مجموعة واسعة من المهام -