مستخدم:Khalsa2023/ملعب

الذكاء الاصطناعي والمستقبل

ما هي أهم تقنيات الذكاء الاصطناعي؟

يُعد الذكاء الاصطناعي أحد فروع علوم الكمبيوتر الذي يهتم باستخدام تقنيات ذكية لإنجاز المهام التي تحتاج إلى الذكاء البشري لإتمامها،[١] ومن أهم هذه التقنيات ما يأتي: تعلم الآلة Machine Learning يُعد التعلم الآلي أحد تقنيات الذكاء الاصطناعي الذي يُزود التطبيقات البرمجية بخوارزميات للتعلم الذاتي دون الحاجة إلى برمجتها بشكل صريح لأداء مهمة معينة، بحيث تُساعد هذه الخوارزميات على التنبؤ بالنتائج بشكل دقيق من خلال استخدامها لبيانات التجارب السابقة للتنبؤ ببيانات المخرجات الجديدة.[٢] ويوجد أربعة أنواع من خوارزميات التعلم الآلي التي تعتمد على نوع البيانات المُراد التنبؤ بها، وهي كما يأتي:[٢] التعلم الخاضع للإشراف يشمل هذا النوع من التعلم الآلي على خوارزميات تتدرب على بيانات مُصنّفة مُسبقًا، كما تُزوّد الخوارزميات بالمتغيرات التي يجب عليها تقييمها، وبالتالي فإنّ هذا النوع يُحدد المدخلات والمخرجات للخوارزميات. التعلم غير الخاضع للإشراف يشمل هذا النوع من التعلم الآلي على خوارزميات تتدرب على بيانات غير مُصنّفة، وبالتالي تقوم الخوارزميات بمفردها بمسح البيانات لتتمكن من تصنيفها وإيجاد أوجه التشابه والاختلاف بينها لتتمكن من الوصول إلى التنبؤات والتوصيات التي حُدّدت لها مُسبقًا. التعلم شبه الخاضع للإشراف يعمل هذا النوع من التعلم الآلي بمبدأ عمل يربط بين التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف، حيث يزوّد الخوارزميات ببيانات مُصنفة، ولكنّه في نفس الوقت يسمح لها استكشاف ومسح البيانات بمفردها وحسب فهمها الخاص للمدخلات. التعلم المعزز يُستخدم التعلم المعزز لإنجاز مهام تمتلك قواعد مُحددة وتحتاج إلى خطوات عديدة لإتمامها، بحيث تُزود الخوارزميات بالبيانات الموجهة لإتمام المهمة إضافةً لمنحها إشارات تدلها على الإيجابيات والسلبيات، ولكنّ هذه الخوارزميات تُحدد بنفسها القرارات التي يجب اتخاذها في كل خطوة من خطوات إنجاز المهمة. معالجة اللغة الطبيعية (NLP) تُعد معالجة اللغة الطبيعية إحدى تقنيات الذكاء الاصطناعي التي تهتم بالتفاعلات بين اللغات الطبيعية البشرية وأجهزة الحاسوب، بحيث تُبرمج أجهزة الحاسوب لتتمكن من معالجة اللغات الطبيعية البشرية.[٣]