أقسام الذكاء الاصطناعي - المحاور الأساسية

‫أ ﻗ ﺴ ﺎ م ا ﻟ ﺬ ﻛ ﺎ ء ا ﻻ ﺻ ﻄﻨ ﺎ ﻋ ﻲ‬ ‫ اﻟﻤﺤﺎور اﻷﺳﺎﺳﻴﺔ‬‫ﻫﻞ ﺗﺮﺑﻜﻚ ﻣﺼﻄﻠﺤﺎت ﻛـ"ﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ" و"اﻟﺘﻌﻠﻢ اﻟﻌﻤﻴﻖ" ﻋﻨﺪﻣﺎ ﺗﻔﻜﺮ ﻓﻲ اﻟﺬﻛﺎء‬ ‫اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ؟ دﻋﻨﺎ ﻧﺰﻳﻞ اﻟﺴﺘﺎر ﻋﻦ َﻋَﻈﻤﺔ ﻫﺬا اﻟﻌﻠﻢ اﻟﺜﻮري وﺗﺄﺛﲑه اﻟﻤﱱاﻳﺪ ﻓﻲ ﻣﺠﺎﻻت‬ ‫اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت وﻣﻌﺎﻟﺠﺔ اﻟﻠﻐﺔ واﻟﺮؤﻳﺔ اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ‪ .‬دﻟﻞ ﻋﻘﻠﻚ ﺑﻔﻬﻢ اﻟﻔﺮوﻗﺎت ﺑﲔ اﻟﺬﻛﺎء‬ ‫اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ وﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ‪ ،‬وﺗﻌّﺮف ﻋﻠﻰ اﻟﺠﺎﻣﻌﺎت اﻟﻌﺮﺑﻴﺔ اﻟﺮاﺋﺪة ﻓﻲ ﺗﻘﺪﻳﻢ ﻫﺬا اﻟﺘﺨﺼﺺ‬ ‫اﻟﻤﺒﺘﻜﺮ‪.‬‬

‫ﺍﻗﺴﺎﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎﺀ ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬

‫ﺍﻗﺴﺎﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎﺀ ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ | ‪www.theai.ac‬‬

‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ وﺗﻜﻨﻮﻟﻮﺟﻴﺎ ﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ‬ ‫ﻳﻌﺘﱪ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ وﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ ﻣﻦ اﻟﻤﺠﺎﻻت اﻟﺮاﺋﺪة ﻓﻲ اﻟﺘﻜﻨﻮﻟﻮﺟﻴﺎ اﻟﺤﺪﻳﺜﺔ‪ ،‬ﺣﻴﺚ‬ ‫ﻳﻮﻓﺮان اﻟﻌﺪﻳﺪ ﻣﻦ اﻷدوات واﻷﺳﺎﻟﻴﺐ ﻟﺘﺤﻠﻴﻞ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت وﺗﺤﺴﲔ اﻷداء ﻓﻲ ﻣﺨﺘﻠﻒ‬ ‫اﻟﻘﻄﺎﻋﺎت‪ .‬ﻳﺘﻤﲒ ﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ ﺑﺎﻟﻘﺪرة ﻋﻠﻰ اﺳﺘﻴﻌﺎب اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت اﻟﻜﺒﲑة وﺗﻄﺒﻴﻖ اﻟﺨﻮارزﻣﻴﺎت‬ ‫ﻟﺘﺤﺴﲔ اﻷﻧﻈﻤﺔ‪ .‬وﻗﺪ أﺻﺒﺢ ﻟﻪ دور رﺋﻴﴘ ﻓﻲ ﺗﻄﻮﻳﺮ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‪ ،‬ﺣﻴﺚ ﺗﻤّﻜﻦ‬ ‫اﻟﺤﻮاﺳﻴﺐ ﻣﻦ "اﻟﺘﻌﻠﻢ" ﺑﻘﻮة وﻓﻌﺎﻟﻴﺔ‪ .‬ﻳﺘﻤﺜﻞ اﻟﻬﺪف اﻟﺮﺋﻴﴘ ﻫﻨﺎ ﻓﻲ ﺗﺤﺴﲔ ﻋﻤﻠﻴﺎت‬ ‫اﺗﺨﺎذ اﻟﻘﺮار‪ ،‬وزﻳﺎدة اﻟﻘﺪرة ﻋﻠﻰ اﻟﺘﻨﺒﺆ ﺑﺎﻟﻨﻤﺎذج اﻟﻤﺴﺘﻘﺒﻠﻴﺔ‪.‬‬

‫ﻓﻬﻢ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ اﻟﻌﻤﻴﻖ‬ ‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ اﻟﻌﻤﻴﻖ ﻫﻮ ﻓﺮع ﻓﺮﻋﻲ ﻣﻦ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ وﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ ﻳﻌﺘﻤﺪ‬ ‫ﻋﻠﻰ اﻟﺸﺒﻜﺎت اﻟﻌﺼﺒﻴﺔ اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻴﺔ اﻟﻤﻌﻘﺪة اﻟﱵ ﺗﺤﺎﻛﻲ ﺷﺒﻜﺎت اﻟﺨﻼﻳﺎ اﻟﻌﺼﺒﻴﺔ‬ ‫اﻟﺒﴩﻳﺔ‪ .‬ﻳﺴﺘﺨﺪم ﺑﺸﻜﻞ واﺳﻊ ﻓﻲ ﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﺼﻮر وﺻﻮﺗﻴﺎت واﻟﻨﺼﻮص‪ ،‬وﻫﻮ أﺳﺎس‬ ‫ﻟﻠﻌﺪﻳﺪ ﻣﻦ اﻟﺘﻄﺒﻴﻘﺎت اﻟﺤﺪﻳﺜﺔ ﻣﺜﻞ اﻟﺘﻌّﺮف ﻋﻠﻰ اﻟﺼﻮت واﻟﻮﺟﻪ‪ .‬ﻳﺘﻤﲒ اﻟﺬﻛﺎء‬ ‫اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ اﻟﻌﻤﻴﻖ ﺑﻘﺪرﺗﻪ ﻋﻠﻰ اﻟﺘﻌﻠﻢ ﻣﻦ ﻛﻤﻴﺎت ﺿﺨﻤﺔ ﻣﻦ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت‪ ،‬ﻣﻤﺎ ﻳﺠﻌﻠﻪ‬ ‫أداة ﻗﻮﻳﺔ ﻟﻤﻌﺎﻟﺠﺔ اﻟﻤﺸﻜﻼت اﻟﻤﻌﻘﺪة اﻟﱵ ﻛﺎﻧﺖ ﺗﻌﺪ ﺳﺎﺑًﻘﺎ ﺗﺘﺠﺎوز ﻗﺪرات اﻟﺤﻮاﺳﻴﺐ‬ ‫اﻟﺘﻘﻠﻴﺪﻳﺔ‪.‬‬

‫ﻣﻬﺎرات ﻣﻌﺎﻟﺠﺔ اﻟﻠﻐﺔ اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ ﻓﻲ اﻟﺬﻛﺎء‬ ‫اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫ﺗﻌﺪ ﻣﻌﺎﻟﺠﺔ اﻟﻠﻐﺔ اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ )‪ (NLP‬ﻣﻦ أﻫﻢ اﻟﻔﺮوع ﻓﻲ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‪ ،‬ﺣﻴﺚ ُﺗﻤّﻜﻦ‬ ‫اﻟﺤﻮاﺳﻴﺐ ﻣﻦ ﻓﻬﻢ واﻟﺘﻔﺎﻋﻞ ﻣﻊ اﻟﻠﻐﺎت اﻟﺒﴩﻳﺔ ﺑﻄﺮﻳﻘﺔ ﻃﺒﻴﻌﻴﺔ وﻓﻌﺎﻟﺔ‪ .‬ﻣﻦ ﺧﻼل‬ ‫اﺳﺘﺨﺪام ﻣﻌﺎﻟﺠﺔ اﻟﻠﻐﺔ اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ‪ ،‬ﻳﻤﻜﻦ ﻟﻸﻧﻈﻤﺔ اﻟﺘﻔﺎﻋﻞ ﻣﻊ اﻟﻨﺼﻮص واﻟﻤﺤﺎدﺛﺎت‬ ‫ﺑﺸﻜﻞ ﻃﺒﻴﻌﻲ‪ ،‬ﻣﻤﺎ ﻳﺴﻬﻞ ﻋﻤﻞ اﻟﺘﻄﺒﻴﻘﺎت ﻣﺜﻞ اﻟﻤﺴﺎﻋﺪﻳﻦ اﻻﻓﱰاﺿﻴﲔ واﻟﺘﻄﺒﻴﻘﺎت‬ ‫اﻟﻠﻐﻮﻳﺔ اﻷﺧﺮى‪ .‬ﺗﺘﻀﻤﻦ ﻣﻌﺎﻟﺠﺔ اﻟﻠﻐﺔ اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ ﻋﺪة ﺗﺤﺪﻳﺎت ﻣﺜﻞ ﺗﺤﺪﻳﺪ اﻟﺴﻴﺎق‬ ‫وﻣﻌﺎﻟﺠﺔ اﻟﺼﻴﻎ اﻟﻤﻌﻘﺪة ﻟﻠﻐﺎت‪ ،‬وﻣﻊ ذﻟﻚ ﻓﺈن ﺗﻘﺪم اﻟﺘﻜﻨﻮﻟﻮﺟﻴﺎ ﻳﺰﻳﺪ ﻣﻦ ﻛﻔﺎءة‬ ‫وﻓﻌﺎﻟﻴﺔ ﻫﺬه اﻷﻧﻈﻤﺔ‪.‬‬ ‫ﺍﻗﺴﺎﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎﺀ ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ | ‪www.theai.ac‬‬

‫اﺳﺘﺨﺪام اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ ﺗﻘﻨﻴﺎت اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت‬ ‫ﺷﻬﺪ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺗﺤﻮًﻻ ﻛﺒًﲑا ﻓﻲ ﺗﻄﻮﻳﺮ اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت ﺑﻔﻀﻞ ﻗﺪرﺗﻪ ﻋﻠﻰ ﺗﺤﺴﲔ‬ ‫اﻻﺳﺘﺠﺎﺑﺔ واﻟﺘﻔﺎﻋﻞ ﻣﻊ اﻟﺒﻴﺌﺔ اﻟﻤﺤﻴﻄﺔ‪ .‬ﺗﻌﺘﱪ اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت اﻟﺬﻛﻴﺔ ﻣﺠﻬﺰة ﺑﺄﻧﻈﻤﺔ‬ ‫ﻣﺘﻘﺪﻣﺔ ﻣﻦ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻟﺘﺘﻤﻜﻦ ﻣﻦ أداء اﻟﻤﻬﺎم اﻟﻤﻌﻘﺪة ﺑﻄﺮق ﻓﻌﺎﻟﺔ وآﻣﻨﺔ‪.‬‬ ‫ﻣﻦ ﺗﻄﺒﻴﻘﺎت اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ ﻫﺬا اﻟﻤﺠﺎل‪:‬‬ ‫اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت اﻟﺠﺮاﺣﻴﺔ اﻟﱵ ﺗﺴﺎﻋﺪ ﻓﻲ اﻟﻌﻤﻠﻴﺎت اﻟﺪﻗﻴﻘﺔ‪.‬‬ ‫اﻟﻨﻈﻢ اﻵﻟﻴﺔ ﻓﻲ اﻟﻤﺼﺎﻧﻊ ﻟﺘﻌﺰﻳﺰ اﻹﻧﺘﺎﺟﻴﺔ‪.‬‬ ‫اﻟﻤﺴﲑات اﻟﺠﻮﻳﺔ ﺑﺪون ﻃﻴﺎر ﻟﺘﺤﺴﲔ اﻟﺴﻼﻣﺔ واﻟ اﻗﺒﺔ‪.‬‬ ‫اﺳﺘﺨﺪام اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت ﻳﻔﺘﺢ آﻓﺎًﻗﺎ ﺟﺪﻳﺪة ﻟﻼﺑﺘﻜﺎر اﻟﺼﻨﺎﻋﻲ واﻟﺘﻄﻮﻳﺮ‬ ‫اﻟﺘﻜﻨﻮﻟﻮﺟﻲ‪.‬‬

‫اﻟﺮؤﻳﺔ اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ‪ :‬ﺗﻘﻨﻴﺔ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ اﻟﺒﴫﻳﺔ‬ ‫ﺗﻌﺪ اﻟﺮؤﻳﺔ اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ واﺣﺪة ﻣﻦ اﻟﺘﻄﺒﻴﻘﺎت اﻟﻮاﻋﺪة ﻓﻲ ﻣﺠﺎل اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‪ ،‬ﺣﻴﺚ‬ ‫ﺗﺘﻴﺢ ﻟﻸﺟﻬﺰة اﻟﺘﻌﺮف ﻋﻠﻰ اﻷﺷﻴﺎء وﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﺼﻮر ﺑﻄﺮﻳﻘﺔ ﻣﺸﺎﺑﻬﺔ ﻟﻠﺒﴩ‪ .‬ﺗﺴﺘﻌﻤﻞ‬ ‫ﻫﺬه اﻟﺘﻘﻨﻴﺔ ﺑﺸﻜﻞ واﺳﻊ ﻓﻲ أﻧﻈﻤﺔ اﻷﻣﺎن واﻟﺘﻌﺮف اﻟﺘﻠﻘﺎﺋﻲ ﻋﻠﻰ اﻟﻮﺟﻮه واﻟﻠﻮﺣﺎت‬ ‫اﻟﺮﻗﻤﻴﺔ واﻟﺴﻴﺎرات اﻟﺬاﺗﻴﺔ اﻟﻘﻴﺎدة‪ .‬ﺗﻌﻤﻞ أﻧﻈﻤﺔ اﻟﺮؤﻳﺔ اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ ﻋﻠﻰ ﺗﺤﺴﲔ دﻗﺔ‬ ‫اﻟﺮؤﻳﺔ ﻟﻠﺤﻮاﺳﻴﺐ‪ ،‬ﺣﻴﺚ ﺗﺠﻤﻊ ﺑﲔ اﻟﺨﻮارزﻣﻴﺎت اﻟﻤﺘﻘﺪﻣﺔ واﻟﻤﻌﺎﻟﺠﺔ اﻟﴪﻳﻌﺔ ﻟﻠﺒﻴﺎﻧﺎت‪،‬‬ ‫ﻣﻤﺎ ﻳﻮﻓﺮ ﺣﻠﻮًﻻ ﻣﺬﻫﻠﺔ ﻟﻤﺸﺎﻛﻞ ﺗﻘﻨﻴﺔ ﻣﺘﻌﺪدة اﻟﻘﻄﺎﻋﺎت‪.‬‬

‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت‬ ‫ﺗﻠﻌﺐ اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت دورًا ﺣﻴﻮﻳًﺎ ﻓﻲ ﺗﻄﺒﻴﻘﺎت اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‪ ،‬ﺣﻴﺚ ﻳﺘﻢ ﺗﺴﺨﲑ ﻗﺪراﺗﻬﺎ‬ ‫ﻓﻲ ﻣﺠﺎﻻت ﻣﺘﻌﺪدة ﻣﺜﻞ اﻟﺘﺼﻨﻴﻊ‪ ،‬اﻟﺼﺤﺔ‪ ،‬واﻟﺨﺪﻣﺎت اﻟﻠﻮﺟﺴﺘﻴﺔ‪ .‬ﺑﻔﻀﻞ اﻟﺬﻛﺎء‬ ‫اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‪ ،‬أﺻﺒﺢ ﺑﺈﻣﻜﺎن اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت اﻟﺘﻜﻴﻒ ﻣﻊ ﺑﻴﺌﺎﺗﻬﺎ‪ ،‬ﺗﻨﻔﻴﺬ ﻣﻬﺎم ﻣﻌﻘﺪة ﺑﺪﻗﺔ‪،‬‬ ‫واﺗﺨﺎذ ﻗﺮارات ذاﺗﻴﺔ‪ .‬ﻓﻲ اﻟﻤﺼﺎﻧﻊ‪ ،‬ﺗﻘﻮم اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت اﻟﺬﻛﻴﺔ ﺑﺘﺠﻤﻴﻊ اﻟﻤﻨﺘﺠﺎت ﺑﴪﻋﺔ‬ ‫وﺑﺠﻮدة ﻋﺎﻟﻴﺔ‪ ،‬ﻣﻤﺎ ﻳﺤﺴﻦ ﻣﻦ اﻟﻜﻔﺎءة اﻹﻧﺘﺎﺟﻴﺔ وﻳﻘﻠﻞ ﻣﻦ اﻟﺘﻜﻠﻔﺔ اﻟﺘﺸﻐﻴﻠﻴﺔ‪ .‬ﻛﻤﺎ‬ ‫ﺍﻗﺴﺎﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎﺀ ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ | ‪www.theai.ac‬‬

‫ُﺗﺴﺘﺨﺪم اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت ﻓﻲ ﻣﺠﺎل اﻟﺮﻋﺎﻳﺔ اﻟﺼﺤﻴﺔ ﻟﺘﻘﺪﻳﻢ اﻟﺪﻋﻢ اﻟﺠﺮاﺣﻲ واﻟﻤﺴﺎﻫﻤﺔ ﻓﻲ‬ ‫رﻋﺎﻳﺔ اﻟ ﴇ ﺑﻜﻔﺎءة أﻋﻠﻰ‪.‬‬

‫اﻟﺮؤﻳﺔ اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ وﺗﻄﺒﻴﻘﺎﺗﻬﺎ اﻟﺬﻛﻴﺔ‬ ‫ﺗﻌﺪ اﻟﺮؤﻳﺔ اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ ﻣﻦ اﻟﺘﻔﺮﻳﻌﺎت اﻟﻤﺘﻘﺪﻣﺔ ﻓﻲ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‪ ،‬واﻟﱵ ﺗﻬﺪف‬ ‫إﻟﻰ ﺗﻤﻜﲔ اﻷﺟﻬﺰة ﻣﻦ ﻓﻬﻢ اﻟﺼﻮر واﻟﻔﻴﺪﻳﻮﻫﺎت وﺗﺤﻠﻴﻠﻬﺎ ﺑﺪﻗﺔ‪ .‬ﻫﺬه اﻟﺘﻘﻨﻴﺔ ﺗﺠﺪ‬ ‫ﺗﻄﺒﻴﻘﺎت واﺳﻌﺔ ﻓﻲ ﻋﺪد ﻣﻦ اﻟﻤﺠﺎﻻت ﻣﺜﻞ اﻷﻣﻦ‪ ،‬ﺣﻴﺚ ُﺗﺴﺘﺨﺪم ﻓﻲ اﻟﺘﻌﺮف ﻋﻠﻰ‬ ‫اﻟﻮﺟﻮه ﻓﻲ اﻟﻨﻈﻢ اﻷﻣﻨﻴﺔ؛ وﻓﻲ ﺻﻨﺎﻋﺔ اﻟﺴﻴﺎرات‪ ،‬ﺣﻴﺚ ﺗﺴﺎﻋﺪ اﻟﺴﻴﺎرات ذاﺗﻴﺔ اﻟﻘﻴﺎدة‬ ‫ﻋﻠﻰ ﻗﺮاءة وﻓﻬﻢ إﺷﺎرات اﻟ ور وﺗﺤﻠﻴﻞ ﻣﺤﻴﻄﻬﺎ‪ .‬ﺗﻌﺘﻤﺪ اﻟﺮؤﻳﺔ اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ ﻋﻠﻰ ﺗﺪرﻳﺐ‬ ‫اﻟﻨﻤﺎذج اﻟﺬﻛﺎﺋﻴﺔ ﺑﻘﺎﻋﺪة ﺑﻴﺎﻧﺎت ﺿﺨﻤﺔ ﻟﺘﺘﻤﻜﻦ اﻵﻻت ﻣﻦ اﺗﺨﺎذ اﻟﻘﺮارات ﺑﻨﺎًء ﻋﻠﻰ‬ ‫اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت اﻟﺒﴫﻳﺔ اﻟﻤﻠﺘﻘﻄﺔ‪.‬‬

‫ﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت ﺑﺎﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫ﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت ﺑﺎﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻳﻌﺘﻤﺪ ﻋﻠﻰ اﺳﺘﺨﺪام اﻟﺘﻘﻨﻴﺎت اﻟﺤﺪﻳﺜﺔ ﻣﺜﻞ ﺗﻌﻠﻢ‬ ‫اﻵﻟﺔ وﺗﻘﻨﻴﺎت اﻟﺘﻌﻠﻢ اﻟﻌﻤﻴﻖ ﻟﺘﺤﻠﻴﻞ ﻛﻤﻴﺎت ﻛﺒﲑة ﻣﻦ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت واﺳﺘﻨﺘﺎج اﻷﻧﻤﺎط ﻣﻨﻬﺎ‪.‬‬ ‫ﻳﺘﻢ ﺗﻄﺒﻴﻖ ﻫﺬه اﻟﺘﻘﻨﻴﺎت ﻓﻲ ﻣﺠﺎﻻت ﻋﺪﻳﺪة ﻣﻨﻬﺎ اﻟﺘﺠﺎرة اﻹﻟﻜﱰوﻧﻴﺔ ﻟﺘﺤﻠﻴﻞ ﺗﻔﻀﻴﻼت‬ ‫اﻟﻌﻤﻼء وﺗﻘﺪﻳﻢ ﺗﻮﺻﻴﺎت ﻣﺨﺼﺼﺔ‪ ،‬وﻓﻲ اﻟﻘﻄﺎع اﻟﺼﺤﻲ ﻟﻠﺘﺸﺨﻴﺺ اﻟﻤﺒﻜﺮ ﻟﻸﻣﺮاض‪.‬‬ ‫ﺑﻔﻀﻞ اﻟﴪﻋﺔ واﻟﺪﻗﺔ اﻟﱵ ﻳﻮﻓﺮﻫﺎ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‪ ،‬ﻳﻤﻜﻦ ﻟﻠﴩﻛﺎت واﻟﻘﻄﺎﻋﺎت‬ ‫اﻟﺤﻜﻮﻣﻴﺔ اﺗﺨﺎذ ﻗﺮارات ﻣﺒﻨﻴﺔ ﻋﻠﻰ ﺑﻴﺎﻧﺎت دﻗﻴﻘﺔ‪ ،‬ﻣﻤﺎ ﻳﺴﻬﻢ ﻓﻲ ﺗﺤﺴﲔ اﻟﻌﻤﻠﻴﺎت‬ ‫اﻟﺘﺸﻐﻴﻠﻴﺔ وزﻳﺎدة اﻟﺮﺑﺤﻴﺔ‪.‬‬

‫اﻟﻔﺮق ﺑﲔ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ وﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ‬ ‫ﻳﺨﻠﻂ اﻟﻜﺜﲑون ﺑﲔ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ وﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ‪ ،‬ﻣﻊ أن ﻫﻨﺎك ﻓﺮق واﺿﺢ ﺑﻴﻨﻬﻤﺎ‪.‬‬ ‫ُﻳﻌﺘﱪ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻣﺼﻄﻠﺤًﺎ ﺷﺎﻣًﻼ ﻳﺸﻤﻞ ﻣﺠﻤﻮﻋﺔ ﻣﻦ اﻟﺘﻘﻨﻴﺎت اﻟﱵ ﺗﻤﻜﻦ اﻵﻻت‬ ‫ﻣﻦ أداء ﻣﻬﺎم ﺗﻌﺘﱪ ذﻛﻴﺔ‪ .‬أﻣﺎ ﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ ﻓﻬﻮ ﻓﺮع ﻣﻦ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‪ ،‬وﻳﻌﺘﻤﺪ‬ ‫ﻋﻠﻰ ﺗﺪرﻳﺐ اﻷﻧﻈﻤﺔ ﻋﻠﻰ اﻟﺘﻌﺮف ﻋﻠﻰ اﻷﻧﻤﺎط واﻟﺒﻴﺎﻧﺎت ﻣﻦ ﺧﻼل ﺧﻮارزﻣﻴﺎت ﺧﺎﺻﺔ‪.‬‬ ‫ﺑﻌﺒﺎرة أﺧﺮى‪ ،‬ﻳﻤﻜﻦ اﻋﺘﺒﺎر ﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ ﺟﺰًءا ﻣﻦ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ وُﻳﺴﺘﺨﺪم ﻟﺘﻄﻮﻳﺮ‬ ‫ﺍﻗﺴﺎﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎﺀ ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ | ‪www.theai.ac‬‬

‫أﻧﻈﻤﺔ ﻗﺎدرة ﻋﻠﻰ ﺗﺤﺴﲔ أداﺋﻬﺎ ﺗﻠﻘﺎﺋﻴًﺎ ﺑﻨﺎًء ﻋﻠﻰ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت اﻟﻤﺘﺎﺣﺔ‪.‬‬

‫ﺗﻄﺒﻴﻘﺎت اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ اﻟﺤﻴﺎة اﻟﻴﻮﻣﻴﺔ‬ ‫أﺻﺒﺢ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺟﺰًءا ﻻ ﻳﺘﺠﺰأ ﻣﻦ ﺣﻴﺎﺗﻨﺎ اﻟﻴﻮﻣﻴﺔ ﺑﻔﻀﻞ ﺗﻄﺒﻴﻘﺎﺗﻪ اﻟﻤﺘﻌﺪدة اﻟﱵ‬ ‫ﺗﺴﻬﻢ ﻓﻲ ﺗﻴﺴﲑ اﻟﺤﻴﺎة وﺗﺤﺴﲔ اﻟﻜﻔﺎءة ﻓﻲ اﻟﻌﺪﻳﺪ ﻣﻦ اﻟﻤﺠﺎﻻت‪ .‬ﻣﻦ ﺑﲔ اﻟﺘﻄﺒﻴﻘﺎت‬ ‫اﻟﺒﺎرزة ﻟﻠﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‪:‬‬ ‫اﻟﻤﺴﺎﻋﺪات اﻟﺬﻛﻴﺔ‪ ،‬ﻣﺜﻞ ‪ Alexa‬و‪ ،Google Assistant‬اﻟﱵ ﺗﻮﻓﺮ ﻣﺮاﻓﻖ ذﻛﻴﺔ‬ ‫ﻟﻠﻤﺴﺘﺨﺪﻣﲔ ﻓﻲ اﻟﺒﺤﺚ ﻋﻦ اﻟﻤﻌﻠﻮﻣﺎت وإدارة اﻟﺠﺪاول اﻟﺰﻣﻨﻴﺔ‪.‬‬ ‫أﻧﻈﻤﺔ اﻟﺘﻮﺻﻴﺔ ﻓﻲ ﻣﻨﺼﺎت اﻟﻔﻴﺪﻳﻮ واﻟﻤﻮﺳﻴﻘﻰ اﻟﱵ ﺗﻘﺪم ﻟﻠﻤﺴﺘﺨﺪﻣﲔ‬ ‫ﻣﺤﺘﻮى ﻣﺘﻨﺎﺳﺒًﺎ ﻣﻊ اﻫﺘﻤﺎﻣﺎﺗﻬﻢ اﻟﺸﺨﺼﻴﺔ‪.‬‬ ‫اﻟﺘﺠﺎرة اﻹﻟﻜﱰوﻧﻴﺔ‪ ،‬ﺣﻴﺚ ُﺗﺴﺘﺨﺪم اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻟﺘﺤﻠﻴﻞ ﺳﻠﻮك اﻟﻤﺴﺘﻬﻠﻚ‬ ‫وﺗﻘﺪﻳﻢ ﻋﺮوض ﻣﺨﺼﺼﺔ‪.‬‬ ‫اﻟﺘﻄﺒﻴﻘﺎت اﻟﻌﻤﻠﻴﺔ ﻟﻠﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻻ ﺗﻘﺘﴫ ﻓﻘﻂ ﻋﻠﻰ اﻟﻘﻄﺎع اﻟﺘﻜﻨﻮﻟﻮﺟﻲ ﺑﻞ ﺗﻤﺘﺪ‬ ‫إﻟﻰ اﻟﺘﻌﻠﻴﻢ‪ ،‬اﻟﻄﺐ‪ ،‬واﻟﻨﻘﻞ‪ ،‬ﻣﻤﺎ ﻳﺠﻌﻞ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻋﻨﴫًا ﺟﻮﻫﺮﻳًﺎ ﻓﻲ ﺗﻄﻮﻳﺮ‬ ‫اﻟﻤﺠﺘﻤﻌﺎت وﺣﻞ اﻟﺘﺤﺪﻳﺎت اﻟﻌﴫﻳﺔ‪.‬‬

‫ﺍﻗﺴﺎﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎﺀ ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ | ‪www.theai.ac‬‬