كيف يعمل الذكاء الاصطناعي؟
مع تسارع الضجة حول الذكاء الاصطناعي ، كان البائعون يتدافعون للترويج لكيفية استخدام منتجاتهم وخدماتهم للذكاء الاصطناعي. غالبًا ما يُشار إلى الذكاء الاصطناعي باعتباره أحد مكونات الذكاء الاصطناعي ، مثل التعلم الآلي .
 |
| تعلم الذكاء الاصطناعي من الصفر |
يتطلب الذكاء الاصطناعي أساسًا من الأجهزة والبرامج المتخصصة لكتابة وتدريب خوارزميات التعلم الآلي.
لا توجد لغة برمجة واحدة مستخدمة للذكاء الاصطناعي ، لكن هنك القليل من لغات البرمجة التي تعمل على استخدام الذكاء الاصطناعي مثال على ذلك Python و R و Java.
يمكنك ايضاً تحميل دورة تعلم الهاكر الاخلاقي كاملة.
بشكل عام ، تعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي من خلال استيعاب كميات كبيرة من بيانات التدريب المسمى ، وتحليل البيانات من أجل الارتباطات والأنماط ، واستخدام هذه الأنماط لعمل تنبؤات حول الحالات المستقبلية. بهذه الطريقة ، يمكن أن يتعلم روبوت المحادثة الذي يتم تغذيته بأمثلة من الحوارات النصية كيفية إجراء محادثة واقعية مع الأشخاص ، أو يمكن لأداة التعرف على الصور أن تتعلم تحديد الكائنات في الصور ووصفها من خلال مراجعة ملايين الأمثلة.
تركز برمجة الذكاء الاصطناعي على ثلاث مهارات معرفية: التعلم والاستدلال والتصحيح الذاتي.
عمليات التعلم : يركز هذا الجانب من برمجة الذكاء الاصطناعي على الحصول على البيانات وإنشاء قواعد لكيفية تحويل البيانات إلى معلومات قابلة للتنفيذ.
تركز برمجة الذكاء الاصطناعي على ثلاث مهارات معرفية: التعلم والاستدلال والتصحيح الذاتي.
عمليات التعلم : يركز هذا الجانب من برمجة الذكاء الاصطناعي على الحصول على البيانات وإنشاء قواعد لكيفية تحويل البيانات إلى معلومات قابلة للتنفيذ.
توفر القواعد ، التي تسمى الخوارزميات ، لأجهزة الكمبيوتر إرشادات خطوة بخطوة حول كيفية إكمال مهمة معينة.
عمليات التفكير : يركز هذا الجانب من برمجة الذكاء الاصطناعي على اختيار الخوارزمية الصحيحة للوصول إلى النتيجة المرجوة.
عمليات التصحيح الذاتي : تم تصميم هذا الجانب من برمجة الذكاء الاصطناعي لضبط الخوارزميات باستمرار والتأكد من أنها توفر أدق النتائج الممكنة.
يعد الذكاء الاصطناعي مهمًا لأنه يمكن أن يمنح المؤسسات رؤى كاملة حول عملياتها ربما لم يكونوا على دراية بها من قبل ، ولأنه في بعض الحالات ، يمكن للذكاء الاصطناعي أداء المهام بشكل أفضل من البشر.
عمليات التفكير : يركز هذا الجانب من برمجة الذكاء الاصطناعي على اختيار الخوارزمية الصحيحة للوصول إلى النتيجة المرجوة.
عمليات التصحيح الذاتي : تم تصميم هذا الجانب من برمجة الذكاء الاصطناعي لضبط الخوارزميات باستمرار والتأكد من أنها توفر أدق النتائج الممكنة.
لماذا يعتبر الذكاء الاصطناعي مهمًا؟
يعد الذكاء الاصطناعي مهمًا لأنه يمكن أن يمنح المؤسسات رؤى كاملة حول عملياتها ربما لم يكونوا على دراية بها من قبل ، ولأنه في بعض الحالات ، يمكن للذكاء الاصطناعي أداء المهام بشكل أفضل من البشر.
خاصة عندما يتعلق الأمر بالمهام المتكررة والموجهة نحو التفاصيل مثل تحليل أعداد كبيرة من المستندات القانونية لضمان ملء الحقول ذات الصلة بشكل صحيح ، غالبًا ما تكمل أدوات الذكاء الاصطناعي المهام بسرعة وبأخطاء قليلة نسبيًا .
وقد ساعد هذا في إحداث طفرة وانجاز كبير في الكفاءة وفتح الباب أمام فرص عمل جديدة تمامًا لبعض الشركات الكبرى.
وقد ساعد هذا في إحداث طفرة وانجاز كبير في الكفاءة وفتح الباب أمام فرص عمل جديدة تمامًا لبعض الشركات الكبرى.
قبل الصعود المتتالي والمتسارع من الذكاء الاصطناعي ، كان من الصعب تخيل استخدام برامج الكمبيوتر لربط الركاب بسيارات الأجرة ، ولكن اليوم أصبحت أوبر واحدة من أكبر الشركات في العالم في هذا الصدد.
يستخدم خوارزميات التعلم الآلي المتطورة للتنبؤ بالوقت الذي من المحتمل أن يحتاج فيه الناس إلى الوصول إلى مناطق معينة ، مما يساعد بشكل استباقي في جعل السائقين على الطريق قبل الحاجة.
كمثال آخر ، أصبحت Google واحدة من أكبر اللاعبين لمجموعة من الخدمات عبر الإنترنت باستخدام التعلم الآلي لفهم كيفية استخدام الأشخاص لخدماتهم ثم تحسينها.
في عام 2017 ، أعلن الرئيس التنفيذي للشركة ، Sundar Pichai ، أن Google ستعمل كشركة "AI الأولى".
استخدمت أكبر المؤسسات وأكثرها نجاحًا اليوم الذكاء الاصطناعي لتحسين عملياتها واكتساب ميزة على منافسيها.
تتطور الشبكات العصبية الاصطناعية وتقنيات الذكاء الاصطناعي للتعلم العميق بشكل سريع ، ويرجع ذلك أساسًا إلى أن الذكاء الاصطناعي يعالج كميات كبيرة من البيانات بشكل أسرع ويجعل التنبؤات أكثر دقة مما يمكن للإنسان.
في حين أن الحجم الهائل من البيانات التي يتم إنشاؤها على أساس يومي من شأنه أن يلغي الباحث البشري ، يمكن لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تستخدم التعلم الآلي أن تأخذ تلك البيانات وتحولها بسرعة إلى معلومات قابلة للتنفيذ.
استخدمت أكبر المؤسسات وأكثرها نجاحًا اليوم الذكاء الاصطناعي لتحسين عملياتها واكتساب ميزة على منافسيها.
ما هي مزايا وعيوب الذكاء الاصطناعي؟
تتطور الشبكات العصبية الاصطناعية وتقنيات الذكاء الاصطناعي للتعلم العميق بشكل سريع ، ويرجع ذلك أساسًا إلى أن الذكاء الاصطناعي يعالج كميات كبيرة من البيانات بشكل أسرع ويجعل التنبؤات أكثر دقة مما يمكن للإنسان.
في حين أن الحجم الهائل من البيانات التي يتم إنشاؤها على أساس يومي من شأنه أن يلغي الباحث البشري ، يمكن لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تستخدم التعلم الآلي أن تأخذ تلك البيانات وتحولها بسرعة إلى معلومات قابلة للتنفيذ.
حتى كتابة هذه المقالة فإن العيب الأساسي لاستخدام الذكاء الاصطناعي هو أنه من المكلف معالجة الكميات الكبيرة من البيانات التي تتطلبها برمجة الذكاء الاصطناعي.
يمكن تصنيف الذكاء الاصطناعي على أنه ضعيف أو قوي .
الذكاء الاصطناعي الضعيف : المعروف أيضًا باسم الذكاء الاصطناعي الضيق ، هو نظام ذكاء اصطناعي تم تصميمه وتدريبه لإكمال مهمة محددة. تستخدم الروبوتات الصناعية والمساعدون الشخصيون الافتراضيون ، مثل Siri من Apple ، الذكاء الاصطناعي الضعيف.
الذكاء الاصطناعي القوي : معروف باسم الذكاء العام الاصطناعي (AGI) ، البرمجة التي يمكنها تكرار القدرات المعرفية للدماغ البشري.
مزايا
- جيد في المهام الموجهة نحو التفاصيل.
- تقليل وقت المهام المليئة بالبيانات.
- يقدم نتائج متسقة.
سلبيات
- مكلفة.
- يتطلب خبرة فنية عميقة.
- محدودية المعروض من الماهرين المؤهلين لبناء أدوات الذكاء الاصطناعي.
- يعرف فقط ما تم عرضه.
- عدم القدرة على التعميم من مهمة إلى أخرى.
الذكاء الاصطناعي القوي مقابل الذكاء الاصطناعي الضعيف
يمكن تصنيف الذكاء الاصطناعي على أنه ضعيف أو قوي .
الذكاء الاصطناعي الضعيف : المعروف أيضًا باسم الذكاء الاصطناعي الضيق ، هو نظام ذكاء اصطناعي تم تصميمه وتدريبه لإكمال مهمة محددة. تستخدم الروبوتات الصناعية والمساعدون الشخصيون الافتراضيون ، مثل Siri من Apple ، الذكاء الاصطناعي الضعيف.
الذكاء الاصطناعي القوي : معروف باسم الذكاء العام الاصطناعي (AGI) ، البرمجة التي يمكنها تكرار القدرات المعرفية للدماغ البشري.
عند تقديم مهمة غير مألوفة لنظام الذكاء الاصطناعي القوي ، يمكن أن يستخدم المنطق الضبابي لتطبيق المعرفة من مجال إلى آخر وإيجاد حل بشكل مستقل.
من الناحية النظرية يجب أن يكون برنامج الذكاء الاصطناعي القوي قادرًا على اجتياز اختبار تورينج واختبار الغرفة الصينية.
أوضح Arend Hintze ، الأستاذ المساعد في علم الأحياء التكاملي وعلوم الكمبيوتر والهندسة في جامعة ولاية ميتشيغان ، في مقال نشر عام 2016 أنه يمكن تصنيف الذكاء الاصطناعي إلى أربعة أنواع ، بدءًا من الأنظمة الذكية الخاصة بالمهام المستخدمة على نطاق واسع اليوم والتقدم إلى الأنظمة الواعية. التي لم توجد بعد. الفئات هي كما يلي:
النوع الأول آلات رد الفعل : أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه ليس لها ذاكرة وهي مهمة محددة.
ما هي الأنواع الأربعة للذكاء الاصطناعي؟
أوضح Arend Hintze ، الأستاذ المساعد في علم الأحياء التكاملي وعلوم الكمبيوتر والهندسة في جامعة ولاية ميتشيغان ، في مقال نشر عام 2016 أنه يمكن تصنيف الذكاء الاصطناعي إلى أربعة أنواع ، بدءًا من الأنظمة الذكية الخاصة بالمهام المستخدمة على نطاق واسع اليوم والتقدم إلى الأنظمة الواعية. التي لم توجد بعد. الفئات هي كما يلي:
النوع الأول آلات رد الفعل : أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه ليس لها ذاكرة وهي مهمة محددة.
مثال على ذلك Deep Blue ، برنامج الشطرنج IBM الذي تغلب على Garry Kasparov في التسعينيات.
يمكن لـ Deep Blue تحديد القطع الموجودة على رقعة الشطرنج والتنبؤات ، ولكن نظرًا لعدم وجود ذاكرة لها ، لا يمكنها استخدام الخبرات السابقة لإبلاغ الخبرات المستقبلية.
النوع الثاني ذاكرة محدودة : تتمتع أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه بذاكرة ، لذا يمكنها استخدام الخبرات السابقة لإبلاغ القرارات المستقبلية.
النوع الثاني ذاكرة محدودة : تتمتع أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه بذاكرة ، لذا يمكنها استخدام الخبرات السابقة لإبلاغ القرارات المستقبلية.
تم تصميم بعض وظائف اتخاذ القرار في السيارات ذاتية القيادة بهذه الطريقة.
النوع الثالث نظرية العقل : نظرية العقل هي مصطلح في علم النفس.
النوع الثالث نظرية العقل : نظرية العقل هي مصطلح في علم النفس.
عند تطبيقه على الذكاء الاصطناعي ، فهذا يعني أن النظام سيكون لديه الذكاء الاجتماعي لفهم المشاعر.
سيكون هذا النوع من الذكاء الاصطناعي قادرًا على استنتاج النوايا البشرية والتنبؤ بالسلوك ، وهي مهارة ضرورية لأنظمة الذكاء الاصطناعي لتصبح أعضاء لا تتجزأ من الفرق البشرية.
النوع الرابع الوعي الذاتي : في هذا النوع تمتلك أنظمة الذكاء الاصطناعي إحساسًا بالذات ، مما يمنحها الوعي.
النوع الرابع الوعي الذاتي : في هذا النوع تمتلك أنظمة الذكاء الاصطناعي إحساسًا بالذات ، مما يمنحها الوعي.
الآلات ذات الوعي الذاتي تفهم حالتها الحالية.
هذا النوع من الذكاء الاصطناعي غير موجود بعد.
تم دمج الذكاء الاصطناعي في مجموعة متنوعة من أنواع التكنولوجيا المختلفة.
ما هي أمثلة تقنية الذكاء الاصطناعي وكيف يتم استخدامها اليوم؟
تم دمج الذكاء الاصطناعي في مجموعة متنوعة من أنواع التكنولوجيا المختلفة.
فيما يلي ستة أمثلة :
1- الاتمام : عند إقرانها بتقنيات الذكاء الاصطناعي ، يمكن لأدوات الأتمام توسيع حجم وأنواع المهام التي يتم تنفيذها.
1- الاتمام : عند إقرانها بتقنيات الذكاء الاصطناعي ، يمكن لأدوات الأتمام توسيع حجم وأنواع المهام التي يتم تنفيذها.
ومن الأمثلة على ذلك اتمام العمليات الروبوتية ( RPA ) ، وهي نوع من البرامج التي تعمل على اتمام مهام معالجة البيانات المتكررة القائمة على القواعد والتي يقوم بها البشر بشكل تقليدي.
عند دمجها مع أدوات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي الناشئة ، يمكن لـ RPA اتمام أجزاء أكبر من وظائف المؤسسات ، مما يمكّن الروبوتات التكتيكية في RPA من تمرير الذكاء من الذكاء الاصطناعي والاستجابة لتغيرات العملية.
2- التعلم الالي : هذا هو علم جعل الكمبيوتر يعمل بدون برمجة.
2- التعلم الالي : هذا هو علم جعل الكمبيوتر يعمل بدون برمجة.
3- التعلم العميق : هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي والتي ، بعبارات بسيطة للغاية ، يمكن اعتبارها اتمام التحليلات التنبؤية.
هناك ثلاثة أنواع من خوارزميات التعلم الآلي :
التعلم تحت الإشراف : يتم تصنيف مجموعات البيانات بحيث يمكن اكتشاف الأنماط واستخدامها لتسمية مجموعات البيانات الجديدة.
التعلم غير الخاضع للإشراف : لا يتم تصنيف مجموعات البيانات ويتم فرزها وفقًا لأوجه التشابه أو الاختلافات.
التعلم المعزز : لم يتم تصنيف مجموعات البيانات ، ولكن بعد تنفيذ إجراء أو عدة إجراءات ، يتم إعطاء ملاحظات لنظام الذكاء الاصطناعي.
رؤية الجهاز.
التعلم تحت الإشراف : يتم تصنيف مجموعات البيانات بحيث يمكن اكتشاف الأنماط واستخدامها لتسمية مجموعات البيانات الجديدة.
التعلم غير الخاضع للإشراف : لا يتم تصنيف مجموعات البيانات ويتم فرزها وفقًا لأوجه التشابه أو الاختلافات.
التعلم المعزز : لم يتم تصنيف مجموعات البيانات ، ولكن بعد تنفيذ إجراء أو عدة إجراءات ، يتم إعطاء ملاحظات لنظام الذكاء الاصطناعي.
رؤية الجهاز.
تمنح هذه التقنية الآلة القدرة على الرؤية.
تلتقط رؤية الآلة المعلومات المرئية وتحللها باستخدام الكاميرا ، والتحويل التناظري إلى الرقمي ومعالجة الإشارات الرقمية.
غالبًا ما تتم مقارنتها بالبصر البشري ، لكن الرؤية الآلية ليست ملزمة بالبيولوجيا ويمكن برمجتها للرؤية من خلال الجدران.
على سبيل المثال. يتم استخدامه في مجموعة من التطبيقات من تحديد التوقيع إلى تحليل الصور الطبية.
غالبًا ما يتم خلط رؤية الكمبيوتر التي تركز على معالجة الصور القائمة على الآلة ، مع رؤية الآلة.
معالجة اللغة الطبيعية (NLP) : هذه هي معالجة لغة الإنسان بواسطة برنامج كمبيوتر. يعد اكتشاف البريد العشوائي أحد أقدم وأشهر الأمثلة على معالجة اللغات الطبيعية ، والذي يبحث في سطر الموضوع ونص رسالة البريد الإلكتروني ويقرر ما إذا كان غير هام.
تعتمد الأساليب الحالية في البرمجة اللغوية العصبية على التعلم الآلي.
تتضمن مهام البرمجة اللغوية العصبية ترجمة النصوص وتحليل المشاعر والتعرف على الكلام.
علم الروبوتات : يركز هذا المجال الهندسي على تصميم وتصنيع الروبوتات. غالبًا ما تستخدم الروبوتات لأداء المهام التي يصعب على البشر القيام بها أو أدائها باستمرار. على سبيل المثال تُستخدم الروبوتات في خطوط التجميع لإنتاج السيارات أو بواسطة وكالة ناسا لنقل الأجسام الكبيرة في الفضاء.
علم الروبوتات : يركز هذا المجال الهندسي على تصميم وتصنيع الروبوتات. غالبًا ما تستخدم الروبوتات لأداء المهام التي يصعب على البشر القيام بها أو أدائها باستمرار. على سبيل المثال تُستخدم الروبوتات في خطوط التجميع لإنتاج السيارات أو بواسطة وكالة ناسا لنقل الأجسام الكبيرة في الفضاء.
يستخدم الباحثون أيضًا التعلم الآلي لبناء روبوتات يمكنها التفاعل في البيئات الاجتماعية.
سيارات ذاتية القيادة : تستخدم المركبات ذاتية القيادة مزيجًا من رؤية الكمبيوتر والتعرف على الصور والتعلم العميق لبناء مهارة آلية في قيادة مركبة أثناء البقاء في ممر معين وتجنب العوائق غير المتوقعة ، مثل المشاة.
سيارات ذاتية القيادة : تستخدم المركبات ذاتية القيادة مزيجًا من رؤية الكمبيوتر والتعرف على الصور والتعلم العميق لبناء مهارة آلية في قيادة مركبة أثناء البقاء في ممر معين وتجنب العوائق غير المتوقعة ، مثل المشاة.
ما هي تطبيقات الذكاء الاصطناعي؟
1- الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية :- يعمل على تحسين نتائج المرضى وخفض التكاليف.
- تطبق الشركات التعلم الآلي لإجراء تشخيصات أفضل وأسرع من البشر.
- تعد تقنية IBM Watson أحد أشهر تقنيات الرعاية الصحية.
- يفهم اللغة الطبيعية ويمكنه الرد على الأسئلة المطروحة عليه.
- يستخرج النظام بيانات المرضى ومصادر البيانات الأخرى المتاحة لتشكيل فرضية ، والتي يقدمها بعد ذلك مع مخطط تسجيل الثقة.
- تتضمن تطبيقات الذكاء الاصطناعي الأخرى استخدام مساعدين صحيين افتراضيين عبر الإنترنت وروبوتات الدردشة لمساعدة المرضى وعملاء الرعاية الصحية في العثور على المعلومات الطبية وجدولة المواعيد وفهم عملية الفوترة وإكمال العمليات الإدارية الأخرى.
- يتم أيضًا استخدام مجموعة من تقنيات الذكاء الاصطناعي للتنبؤ والقتال والفهم للأوبئة مثل COVID-19 .
2- الذكاء الاصطناعي في الأعمال : يتم دمج خوارزميات التعلم الآلي في الأنظمة الأساسية للتحليلات وإدارة علاقات العملاء ( CRM ) للكشف عن معلومات حول كيفية خدمة العملاء بشكل أفضل.
تم دمج روبوتات الدردشة في مواقع الويب لتقديم خدمة فورية للعملاء.
أصبحت عملية اتمام المناصب الوظيفية أيضًا نقطة نقاش بين الأكاديميين ومحللي تكنولوجيا المعلومات.
3- الذكاء الاصطناعي في التعليم :
3- الذكاء الاصطناعي في التعليم :
- يمكن للذكاء الاصطناعي اتمام عملية التصنيف ، مما يمنح المعلمين مزيدًا من الوقت. يمكنه تقييم الطلاب والتكيف مع احتياجاتهم ، ومساعدتهم على العمل وفقًا لسرعتهم الخاصة.
- يمكن لمدرسي الذكاء الاصطناعي تقديم دعم إضافي للطلاب ، مما يضمن بقائهم على المسار الصحيح.
- يمكن أن يغير مكان وكيفية تعلم الطلاب ، وربما يحل محل بعض المعلمين.
4- الذكاء الاصطناعي في التمويل :
- يعمل الذكاء الاصطناعي في تطبيقات التمويل الشخصي ، مثل Intuit Mint أو TurboTax.
- تقوم هذه التطبيقات بجمع البيانات الشخصية وتقديم المشورة المالية.
- تم تطبيق برامج أخرى ، مثل IBM Watson ، في عملية شراء منزل.
- اليوم ، تؤدي برامج الذكاء الاصطناعي الكثير من التداول في وول ستريت.
5- الذكاء الاصطناعي في القانون :
- غالبًا ما تكون عملية الاكتشاف وغربلة الوثائق والمستندات في القانون عملية صعبة كثيراً بالنسبة للبشر.
- يؤدي استخدام الذكاء الاصطناعي للمساعدة في اتمام العمليات والمهام كثيفة العمالة في الصناعة القانونية إلى توفير الوقت وتحسين خدمة العملاء.
- تستخدم شركات المحاماة التعلم الآلي لوصف البيانات والتنبؤ بالنتائج ، ورؤية الكمبيوتر لتصنيف واستخراج المعلومات من المستندات ومعالجة اللغة الطبيعية لتفسير طلبات الحصول على المعلومات.
6- الذكاء الاصطناعي في الصناعة :
كان التصنيع في طليعة دمج الروبوتات في سير العمل.
على سبيل المثال ، الروبوتات الصناعية التي تمت برمجتها في وقت ما لأداء مهام فردية ومنفصلة عن العاملين البشريين ، تعمل بشكل متزايد كروبوتات : روبوتات أصغر متعددة المهام تتعاون مع البشر وتتحمل مسؤولية المزيد من أجزاء العمل في المستودعات والمصانع والشركات.
7- الذكاء الاصطناعي في البنوك :
7- الذكاء الاصطناعي في البنوك :
- توظف البنوك بنجاح روبوتات المحادثة لتوعية عملائها بالخدمات والعروض وللتعامل مع المعاملات التي لا تتطلب تدخلًا بشريًا.
- يتم استخدام المساعدين الافتراضيين للذكاء الاصطناعي لتحسين وخفض تكاليف الامتثال للوائح المصرفية.
- تستخدم المؤسسات المصرفية أيضًا الذكاء الاصطناعي لتحسين اتخاذ قراراتها بشأن القروض ، وتعيين حدود الائتمان وتحديد فرص الاستثمار.
8- الذكاء الاصطناعي في النقل :
بالإضافة إلى الدور الأساسي للذكاء الاصطناعي في تشغيل المركبات المستقلة ، تُستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي في النقل لإدارة حركة المرور ، والتنبؤ بتأخير الرحلات الجوية ، وجعل الشحن البحري أكثر أمانًا وكفاءة.
يحتل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي أعلى قائمة الكلمات الطنانة التي يستخدمها بائعو الأمان اليوم للتمييز بين عروضهم. تمثل هذه المصطلحات أيضًا تقنيات قابلة للتطبيق حقًا. تستخدم المؤسسات التعلم الآلي في برامج إدارة المعلومات والأحداث ( SIEM ) والمجالات ذات الصلة لاكتشاف الحالات الشاذة وتحديد الأنشطة المشبوهة التي تشير إلى التهديدات. من خلال تحليل البيانات واستخدام المنطق لتحديد أوجه التشابه مع التعليمات البرمجية الخبيثة المعروفة ، يمكن للذكاء الاصطناعي توفير تنبيهات للهجمات الجديدة والناشئة في وقت أقرب بكثير من الموظفين البشريين وتكرارات التكنولوجيا السابقة. تلعب التكنولوجيا الناضجة دورًا كبيرًا في مساعدة المؤسسات على محاربة الهجمات الإلكترونية.
يعتقد بعض خبراء الصناعة أن مصطلح الذكاء الاصطناعي يرتبط ارتباطًا وثيقًا بالثقافة الشعبية ، وقد تسبب هذا في أن يكون لدى عامة الناس توقعات غير محتملة حول كيفية تغيير الذكاء الاصطناعي لمكان العمل والحياة بشكل عام.
الذكاء المعزز : يأمل بعض الباحثين والمسوقين أن يساعد الذكاء المعزز ، الذي له دلالة أكثر حيادية ، الناس على فهم أن معظم تطبيقات الذكاء الاصطناعي ستكون ضعيفة وستعمل ببساطة على تحسين المنتجات والخدمات.
يحتل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي أعلى قائمة الكلمات الطنانة التي يستخدمها بائعو الأمان اليوم للتمييز بين عروضهم. تمثل هذه المصطلحات أيضًا تقنيات قابلة للتطبيق حقًا. تستخدم المؤسسات التعلم الآلي في برامج إدارة المعلومات والأحداث ( SIEM ) والمجالات ذات الصلة لاكتشاف الحالات الشاذة وتحديد الأنشطة المشبوهة التي تشير إلى التهديدات. من خلال تحليل البيانات واستخدام المنطق لتحديد أوجه التشابه مع التعليمات البرمجية الخبيثة المعروفة ، يمكن للذكاء الاصطناعي توفير تنبيهات للهجمات الجديدة والناشئة في وقت أقرب بكثير من الموظفين البشريين وتكرارات التكنولوجيا السابقة. تلعب التكنولوجيا الناضجة دورًا كبيرًا في مساعدة المؤسسات على محاربة الهجمات الإلكترونية.
الذكاء المعزز مقابل الذكاء الاصطناعي
يعتقد بعض خبراء الصناعة أن مصطلح الذكاء الاصطناعي يرتبط ارتباطًا وثيقًا بالثقافة الشعبية ، وقد تسبب هذا في أن يكون لدى عامة الناس توقعات غير محتملة حول كيفية تغيير الذكاء الاصطناعي لمكان العمل والحياة بشكل عام.
الذكاء المعزز : يأمل بعض الباحثين والمسوقين أن يساعد الذكاء المعزز ، الذي له دلالة أكثر حيادية ، الناس على فهم أن معظم تطبيقات الذكاء الاصطناعي ستكون ضعيفة وستعمل ببساطة على تحسين المنتجات والخدمات.
تتضمن الأمثلة عرض المعلومات المهمة تلقائيًا في تقارير ذكاء الأعمال أو إبراز المعلومات المهمة في الإيداعات القانونية.
الذكاء الاصطناعي : يرتبط الذكاء الاصطناعي الحقيقي ، أو الذكاء العام الاصطناعي ، ارتباطًا وثيقًا بمفهوم التفرد التكنولوجي - مستقبل يحكمه الذكاء الاصطناعي الخارق الذي يفوق بكثير قدرة الدماغ البشري على فهمه أو كيف يشكل واقعنا.
الذكاء الاصطناعي : يرتبط الذكاء الاصطناعي الحقيقي ، أو الذكاء العام الاصطناعي ، ارتباطًا وثيقًا بمفهوم التفرد التكنولوجي - مستقبل يحكمه الذكاء الاصطناعي الخارق الذي يفوق بكثير قدرة الدماغ البشري على فهمه أو كيف يشكل واقعنا.
يظل هذا في نطاق الخيال العلمي ، على الرغم من أن بعض المطورين يعملون على حل المشكلة. ي
الاستخدام الأخلاقي للذكاء الاصطناعي
بينما تقدم أدوات الذكاء الاصطناعي مجموعة من الوظائف الجديدة للشركات ، فإن استخدام الذكاء الاصطناعي يثير أيضًا أسئلة أخلاقية لأنه ، للأفضل أو للأسوأ ، سيعزز نظام الذكاء الاصطناعي ما تعلمه بالفعل.
قد يكون هذا مشكلة لأن خوارزميات التعلم الآلي ، التي تدعم العديد من أدوات الذكاء الاصطناعي الأكثر تقدمًا ، لا تتمتع إلا بذكاء البيانات التي يتم تقديمها في التدريب.
نظرًا لأن الإنسان يختار البيانات المستخدمة لتدريب برنامج الذكاء الاصطناعي ، فإن احتمالية تحيز التعلم الآلي متأصلة ويجب مراقبتها.
يحتاج أي شخص يتطلع إلى استخدام التعلم الآلي كجزء من أنظمة العالم الواقعي قيد الإنتاج إلى مراعاة الأخلاقيات في عمليات تدريب الذكاء الاصطناعي الخاصة به والسعي لتجنب التحيز.
يحتاج أي شخص يتطلع إلى استخدام التعلم الآلي كجزء من أنظمة العالم الواقعي قيد الإنتاج إلى مراعاة الأخلاقيات في عمليات تدريب الذكاء الاصطناعي الخاصة به والسعي لتجنب التحيز.
هذا صحيح بشكل خاص عند استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي التي لا يمكن تفسيرها بطبيعتها في التعلم العميق وتطبيقات شبكة الخصومة التوليدية ( GAN ).
تحميل كتاب الذكاء الاصطناعي والشبكات العصبية
يمكنك التواصل معنا عبر تبويب اتصل بنا في الاعلى