أقسام الذكاء الاصطناعي - حلول ذكية للمستقبل

‫أ ﻗ ﺴ ﺎ م ا ﻟ ﺬ ﻛ ﺎ ء ا ﻻ ﺻ ﻄﻨ ﺎ ﻋ ﻲ‬ ‫ ﺣﻠﻮل ذﻛﻴﺔ ﻟﻠﻤﺴﺘﻘﺒﻞ‬‫اﺳﺘﻜﺸﻒ ﻣﻌﻨﺎ ﻋﻮاﻟﻢ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ اﻟﻤﺘﻨﻮﻋﺔ وﻣﺎ ﻳﻘﺪﻣﻪ ﻣﻦ اﺑﺘﻜﺎرات ﻣﺬﻫﻠﺔ‬ ‫ﻓﻲ ﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ واﻟﺘﻌﻠﻢ اﻟﻌﻤﻴﻖ‪ .‬ﻣﻦ ﻣﻌﺎﻟﺠﺔ اﻟﻠﻐﺔ اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ إﻟﻰ اﻟﺮؤﻳﺔ اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ‪،‬‬ ‫ﺗﻌﺮف ﻋﻠﻰ ﻛﻴﻔﻴﺔ ﺗﺤﺴﲔ اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت وﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت اﻟﺬﻛﻲ‪ ،‬ﻣﻊ اﻟﻜﺸﻒ ﻋﻦ اﻟﺠﺎﻣﻌﺎت‬ ‫اﻟﻌﺮﺑﻴﺔ اﻟﺮاﺋﺪة ﻓﻲ ﺗﻌﻠﻴﻢ ﻫﺬا اﻟﺘﺨﺼﺺ‪ .‬اﻛﺘﺸﻒ اﻟﻔﺮق اﻟﻤﺪﻫﺶ ﺑﲔ اﻟﺬﻛﺎء‬ ‫اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ وﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ وﺗﻄﺒﻴﻘﺎﺗﻪ ﻓﻲ ﺣﻴﺎﺗﻨﺎ اﻟﻴﻮﻣﻴﺔ‪.‬‬

‫ﺍﻗﺴﺎﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎﺀ ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬

‫ﺍﻗﺴﺎﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎﺀ ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ | ‪www.theai.ac‬‬

‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ وﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ‬ ‫ﻳﻌﺘﱪ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ وﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ ﻣﻦ أﻫﻢ وأﺣﺪث اﻟﻤﺠﺎﻻت اﻟﺘﻜﻨﻮﻟﻮﺟﻴﺔ ﻓﻲ ﻋﴫﻧﺎ‬ ‫اﻟﺤﺎﻟﻲ‪ ،‬ﺣﻴﺚ ﻳﺘﻴﺤﺎن ﻟﻸﺟﻬﺰة اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ اﻟﻘﺪرة ﻋﻠﻰ اﻟﺘﻌﻠﻢ واﻟﺘﻜﻴﻒ ﻣﻊ اﻟﻤﻌﻄﻴﺎت‬ ‫اﻟﺠﺪﻳﺪة وﺗﻨﻔﻴﺬ اﻟﻤﻬﺎم ﺑﺸﻜﻞ أذﻛﻰ وأﻛﻔﺄ‪ .‬ﻳﻌﺘﻤﺪ ﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ ﻋﻠﻰ ﺧﻮارزﻣﻴﺎت‬ ‫وﺑﺮﻣﺠﻴﺎت ﺗﺴﺘﻄﻴﻊ ﻣﻌﺮﻓﺔ أﻧﻤﺎط اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت واﺳﺘﻨﺘﺎﺟﺎت ﻣﻦ اﻟﺘﺠﺎرب اﻟﺴﺎﺑﻘﺔ دون اﻟﺤﺎﺟﺔ‬ ‫ﻟﺘﺪﺧﻞ اﻟﺒﴩي اﻟﻤﺒﺎﴍ‪ .‬ﻳﺴﺎﻫﻢ ﻫﺬا اﻟﻤﺠﺎل ﻓﻲ ﺗﻄﻮﻳﺮ اﻟﻜﺜﲑ ﻣﻦ اﻟﺘﻄﺒﻴﻘﺎت اﻟﻌﻤﻠﻴﺔ‬ ‫اﻟﱵ ﺗﺸﻤﻞ اﻟﺮﻋﺎﻳﺔ اﻟﺼﺤﻴﺔ‪ ،‬واﻟﺨﺪﻣﺎت اﻟﻤﺎﻟﻴﺔ‪ ،‬ووﺳﺎﺋﻞ اﻟﻨﻘﻞ‪ ،‬وﻏﲑﻫﺎ ﻣﻦ اﻟﻤﺠﺎﻻت‬ ‫اﻟﺤﻴﻮﻳﺔ‪.‬‬

‫اﻟﺘﻌﻠﻢ اﻟﻌﻤﻴﻖ ﻓﻲ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫اﻟﺘﻌﻠﻢ اﻟﻌﻤﻴﻖ ﻫﻮ ﻓﺮع ﻣﺘﻘﺪم ﻣﻦ ﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ ﻳﺮﻛﺰ ﻋﻠﻰ ﻧﻤﺎذج اﻟﺸﺒﻜﺎت اﻟﻌﺼﺒﻴﺔ‬ ‫اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻴﺔ اﻟﱵ ﺗﺤﺎﻛﻲ اﻟﺸﺒﻜﺔ اﻟﻌﺼﺒﻴﺔ ﻟﻠﺪﻣﺎغ اﻟﺒﴩي‪ .‬ﻳﻠﻌﺐ اﻟﺘﻌﻠﻢ اﻟﻌﻤﻴﻖ دورًا‬ ‫ﻣﺤﻮرﻳًﺎ ﻓﻲ ﺗﺤﻘﻴﻖ اﻟﺘﻄﻮرات اﻟﺤﺪﻳﺜﺔ ﻓﻲ اﻟﻌﺪﻳﺪ ﻣﻦ اﻟﺘﻄﺒﻴﻘﺎت ﻣﺜﻞ اﻟﺘﻌﺮف ﻋﻠﻰ‬ ‫اﻟﺼﻮت‪ ،‬واﻟﺘﻌﺮف ﻋﻠﻰ اﻟﺼﻮر واﻟﻔﻴﺪﻳﻮﻫﺎت‪ ،‬واﻟﱰﺟﻤﺔ اﻵﻟﻴﺔ‪ .‬ﻳﺘﻤﲒ ﻫﺬا اﻟﻨﻮع ﻣﻦ اﻟﺘﻌﻠﻢ‬ ‫ﺑﺎﻟﻘﺪرة ﻋﻠﻰ اﻟﺘﻌﺎﻣﻞ ﻣﻊ ﻣﺠﻤﻮﻋﺎت ﺑﻴﺎﻧﺎت ﺿﺨﻤﺔ وﻣﻌﻘﺪة‪ ،‬ﻣﻤﺎ ﻳﺠﻌﻞ ﺗﻜﻨﻮﻟﻮﺟﻴﺎ‬ ‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ أﻛﱶ دﻗﺔ وﻓﻌﺎﻟﻴﺔ‪.‬‬

‫ﻣﻌﺎﻟﺠﺔ اﻟﻠﻐﺔ اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ )‪ (NLP‬ﻓﻲ اﻟﺬﻛﺎء‬ ‫اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫ﺗﻌﻤﻞ ﻣﻌﺎﻟﺠﺔ اﻟﻠﻐﺔ اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ )‪ (NLP‬ﻓﻲ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻋﻠﻰ ﺗﻤﻜﲔ اﻵﻻت ﻣﻦ‬ ‫ﻓﻬﻢ وﺗﺤﻠﻴﻞ وﺗﻮﻟﻴﺪ اﻟﻠﻐﺔ اﻟﺒﴩﻳﺔ ﺑﻄﺮق ﺗﻔﺎﻋﻠﻴﺔ وﻣﺆﺗﻤﺘﺔ‪ .‬ﻳﻌﺘﱪ ﻫﺬا اﻟﻤﺠﺎل ﺑﺎﻟﻎ‬ ‫اﻷﻫﻤﻴﺔ ﺑﺴﺒﺐ اﻻﻋﺘﻤﺎد اﻟﻤﱱاﻳﺪ ﻋﻠﻰ ﺗﻘﻨﻴﺎت اﻟﻤﺴﺎﻋﺪات اﻟﺼﻮﺗﻴﺔ واﻟﺘﻔﺎﻋﻞ اﻟﻨﴢ‪.‬‬ ‫ﺗﺴﻬﻢ ﻣﻌﺎﻟﺠﺔ اﻟﻠﻐﺔ اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ ﻓﻲ ﺗﺤﺴﲔ اﻷﻧﻈﻤﺔ اﻟﻘﺎﺋﻤﺔ ﻋﻠﻰ اﻟﺤﻮار‪ ،‬واﻟﱰﺟﻤﺔ‬ ‫اﻟﻔﻮرﻳﺔ‪ ،‬وﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﻤﺸﺎﻋﺮ‪ ،‬وﺗﺤﺴﲔ ﻣﺤﺮﻛﺎت اﻟﺒﺤﺚ‪.‬‬

‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ ﻣﺠﺎل اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت‬ ‫ﺍﻗﺴﺎﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎﺀ ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ | ‪www.theai.ac‬‬

‫ُﻳﺴﺘﺨﺪم اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻟﺘﻌﺰﻳﺰ ﻗﺪرات اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت‪ ،‬ﺑﺤﻴﺚ ﺗﺼﺒﺢ أﻛﱶ ذﻛﺎًء وﻗﺎدرة ﻋﻠﻰ‬ ‫اﻟﺘﻔﺎﻋﻞ ﻣﻊ اﻟﺒﻴﺌﺔ اﻟﻤﺤﻴﻄﺔ‪ .‬ﻳﺘﻴﺢ ذﻟﻚ ﻟﻠﺮوﺑﻮﺗﺎت اﻟﻘﻴﺎم ﺑﻤﻬﺎم ﻣﻌﻘﺪة ﺗﺘﻄﻠﺐ إدراًﻛﺎ‬ ‫دﻗﻴﻘًﺎ وإﺟﺮاءات ﺣﺎزﻣﺔ ﻓﻲ اﻟﻮﻗﺖ اﻟﻤﻨﺎﺳﺐ‪ .‬ﻣﻦ اﻟﺘﻄﺒﻴﻘﺎت اﻟﻌﻤﻠﻴﺔ ﻓﻲ ﻫﺬا اﻟﺴﻴﺎق‬ ‫ﻧﺬﻛﺮ روﺑﻮﺗﺎت اﻟﺘﺼﻨﻴﻊ‪ ،‬واﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت اﻟﻤﺴﺘﺨﺪﻣﺔ ﻓﻲ اﻟﻘﻄﺎع اﻟﺼﺤﻲ‪ ،‬وروﺑﻮﺗﺎت اﻟﺨﺪﻣﺔ‬ ‫اﻟﻤﺪﻧﻴﺔ‪ .‬ﻫﺬه اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت ﺗﺴﺘﺨﺪم ﻟﻮﻏﺎرﻳﺘﻤﺎت ﻣﺘﻄﻮرة ﻣﻦ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻟﺘﺤﻠﻴﻞ‬ ‫اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت اﻟﺒﻴﺌﻴﺔ‪ ،‬واﺗﺨﺎذ ﻗﺮارات دﻗﻴﻘﺔ‪ ،‬واﻟﺘﻔﺎﻋﻞ ﺑﺸﻜﻞ ﻃﺒﻴﻌﻲ ﻣﻊ اﻟﺒﴩ‪.‬‬

‫ﺗﻄﺒﻴﻘﺎت اﻟﺮؤﻳﺔ اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ ﻓﻲ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫اﻟﺮؤﻳﺔ اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ ﻓﻲ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺗﻤﺜﻞ إﺣﺪى أﺑﺮز ﻣﺠﺎﻻت اﻹﺑﺪاع اﻟﺤﺪﻳﺚ‪ ،‬ﺣﻴﺚ‬ ‫ُﺗﺴﺘﺨﺪم ﻟﺘﻄﻮﻳﺮ أﻧﻈﻤﺔ ﻗﺎدرة ﻋﻠﻰ ﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت اﻟﺒﴫﻳﺔ ﻛﺎﻟﺼﻮر واﻟﻔﻴﺪﻳﻮ‪ُ .‬ﺗﺴﺘﺨﺪم‬ ‫ﺗﻄﺒﻴﻘﺎت اﻟﺮؤﻳﺔ اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ ﻓﻲ ﻣﺠﺎﻻت ﻣﺘﻨﻮﻋﺔ ﺗﺸﻤﻞ‪:‬‬ ‫اﻟﺘﻌﺮف ﻋﻠﻰ اﻟﻮﺟﻮه ﻓﻲ اﻷﻧﻈﻤﺔ اﻷﻣﻨﻴﺔ‪.‬‬ ‫ﻣﻌﺪات اﻟ اﻗﺒﺔ اﻟﻄﺒﻴﺔ وﻣﺮاﻗﺒﺔ اﻟﻨﻤﻮذج اﻟﺤﻴﻮي‪.‬‬ ‫اﻟﺘﻄﺒﻴﻘﺎت اﻟُﻤﺴﺘﺨﺪﻣﺔ ﻓﻲ ﻗﻴﺎس وﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﺼﻮرة ﻟﻸﺑﺤﺎث واﻟﺘﻌﻠﻴﻢ‪.‬‬ ‫ﺗﺘﻤﲒ ﻫﺬه اﻟﺘﻄﺒﻴﻘﺎت ﺑﺎﻟﺪﻗﺔ واﻟﴪﻋﺔ‪ ،‬وﺗﻘﺪم إﻣﻜﺎﻧﻴﺎت ﻏﲑ ﻣﺤﺪودة ﻓﻲ ﺟﴪ اﻟﻬﻮة‬ ‫ﺑﲔ اﻟﻮاﻗﻊ اﻻﻓﱰاﴈ واﻟﺒﻴﺌﺔ اﻟﺤﻘﻴﻘﻴﺔ‪.‬‬

‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت‪ :‬ﺗﻄﻮر اﻟﺘﻜﻨﻮﻟﻮﺟﻴﺎ‬ ‫اﻟﺮوﺑﻮﺗﻴﺔ‬ ‫ﻳﻌﺘﱪ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻣﺤﻮًرا رﺋﻴﺴًﻴﺎ ﻓﻲ ﺗﻄﻮﻳﺮ اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت اﻟﺤﺪﻳﺜﺔ‪ ،‬ﺣﻴﺚ ﻳﺴﻬﻢ ﻓﻲ‬ ‫ﺧﻠﻖ أﺟﻬﺰة ﻗﺎدرة ﻋﻠﻰ اﻟﺘﻔﺎﻋﻞ ﺑﺬﻛﺎء ﻣﻊ ﻣﺤﻴﻄﻬﺎ‪ .‬ﺑﻔﻀﻞ ﺗﻘﻨﻴﺎت اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‪،‬‬ ‫ﻳﻤﻜﻦ ﻟﻠﺮوﺑﻮﺗﺎت اﻵن اﻟﻘﻴﺎم ﺑﺎﻟﻌﺪﻳﺪ ﻣﻦ اﻟﻤﻬﺎم اﻟﻤﻌﻘﺪة اﻟﱵ ﻛﺎﻧﺖ ﺗﺘﻄﻠﺐ ﺗﺪﺧﻞ‬ ‫اﻹﻧﺴﺎن ﺳﺎﺑًﻘﺎ‪ ،‬ﻣﻤﺎ ﻳﺰﻳﺪ ﻣﻦ ﻛﻔﺎءﺗﻬﺎ ﻓﻲ اﻟﻘﻄﺎﻋﺎت اﻟﺼﻨﺎﻋﻴﺔ واﻟﺨﺪﻣﻴﺔ‪ .‬ﻳﺴﺘﺨﺪم اﻟﺬﻛﺎء‬ ‫اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت ﺧﻮارزﻣﻴﺎت ﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ ﻟﺘﻌﺰﻳﺰ ﻗﺪرات اﻻﺳﺘﺸﻌﺎر واﻟﺘﻔﺎﻋﻞ‬ ‫اﻟﺬﻛﻲ ﻣﻊ اﻟﺒﻴﺌﺔ‪ ،‬ﻣﻤﺎ ُﻳﺴّﻬﻞ ﻋﻠﻰ اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت ﺗﻨﻔﻴﺬ اﻷﻧﺸﻄﺔ ﺑﺸﻜﻞ دﻗﻴﻖ وﻣﻮﺛﻮق‪.‬‬

‫ﺍﻗﺴﺎﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎﺀ ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ | ‪www.theai.ac‬‬

‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ اﻟﺮؤﻳﺔ اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ‪ :‬ﻗﻔﺰة‬ ‫ﻧﻮﻋﻴﺔ ﻓﻲ اﻟﺘﺤﻠﻴﻞ اﻟﺒﴫي‬ ‫ﺗﻌﺪ اﻟﺮؤﻳﺔ اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ واﺣﺪة ﻣﻦ أﺑﺮز ﺗﻄﺒﻴﻘﺎت اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‪ ،‬ﺣﻴﺚ ﺗﺘﻴﺢ ﻟﻠﺤﻮاﺳﻴﺐ‬ ‫واﻵﻻت "رؤﻳﺔ" وﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﺼﻮر واﻟﻔﻴﺪﻳﻮﻫﺎت ﺑﻄﺮﻳﻘﺔ ﺷﺒﻴﻬﺔ ﻟﻠﺒﴩ‪ .‬ﺗﻌﺘﻤﺪ ﻫﺬه اﻟﺘﻘﻨﻴﺔ‬ ‫ﻋﻠﻰ ﺗﻘﻨﻴﺎت اﻟﺘﻌﻠﻢ اﻵﻟﻲ واﻟﺸﺒﻜﺎت اﻟﻌﺼﺒﻴﺔ اﻟﻌﻤﻴﻘﺔ ﻟﻔﻬﻢ وﺗﻔﺴﲑ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت اﻟﺒﴫﻳﺔ‪،‬‬ ‫ﻣﻤﺎ ﻳﺴﻬﻢ ﻓﻲ ﺗﺤﺴﲔ اﻷداء ﻓﻲ ﻣﺠﺎﻻت ﻣﺘﻌﺪدة ﻣﺜﻞ اﻷﻣﻦ واﻟﺼﺤﺔ واﻟﺘﺴﻮﻳﻖ‪ .‬وﻣﻦ‬ ‫أﻣﺜﻠﺔ ﺗﻄﺒﻴﻘﺎت اﻟﺮؤﻳﺔ اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ اﻟﻤﻌﺮوﻓﺔ اﻟﺘﻌﺮف ﻋﻠﻰ اﻟﻮﺟﻮه‪ ،‬واﻟﻜﺸﻒ ﻋﻦ‬ ‫اﻷﺟﺴﺎم‪ ،‬وﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﺼﻮر اﻟﻄﺒﻴﺔ‪.‬‬

‫ﺗﻮﻇﻴﻒ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ ﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت‪:‬‬ ‫ﺗﺤﺴﲔ اﺳﱰاﺗﻴﺠﻴﺎت اﻷﻋﻤﺎل‬ ‫ﻳﺴﺘﺨﺪم اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺑﻘﻮة ﻓﻲ ﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت ﻟﺘﻌﺰﻳﺰ ﻋﻤﻠﻴﺔ اﺗﺨﺎذ اﻟﻘﺮار ﻓﻲ‬ ‫اﻟﻤﺆﺳﺴﺎت‪ .‬ﺑﻔﻀﻞ ﺗﻘﻨﻴﺎت ﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ‪ ،‬ﻳﺴﺘﻄﻴﻊ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻣﻌﺎﻟﺠﺔ ﻛﻤﻴﺎت‬ ‫ﺿﺨﻤﺔ ﻣﻦ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت اﻟﻤﻌّﻘﺪة ﺑﴪﻋﺔ وﻓﻌﺎﻟﻴﺔ‪ ،‬ﻣﻤﺎ ﻳﺘﻴﺢ ﻟﻠﴩﻛﺎت اﻛﺘﺸﺎف أﻧﻤﺎط‬ ‫واﺗﺠﺎﻫﺎت ﺟﺪﻳﺪة ﺗﺴﺎﻋﺪﻫﺎ ﻓﻲ ﺗﺤﺴﲔ اﺳﱰاﺗﻴﺠﻴﺎﺗﻬﺎ وﺗﺤﻘﻴﻖ ﻧﻤﻮ ﻣﺴﺘﺪام‪ .‬ﻳﺴﺘﻔﻴﺪ‬ ‫اﻟﴩﻛﺎت ﻣﻦ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ ﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت ﻓﻲ ﻣﺠﺎﻻت ﻣﺘﻌﺪدة ﻣﺜﻞ اﻟﺘﺴﻮﻳﻖ‪،‬‬ ‫واﻟﺘﻤﻮﻳﻞ‪ ،‬واﻟﻠﻮﺟﺴﺘﻴﺎت‪.‬‬

‫اﻟﻔﺮوق اﻟﺠﻮﻫﺮﻳﺔ ﺑﲔ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ وﺗﻌﻠﻢ‬ ‫اﻵﻟﺔ‬ ‫رﻏﻢ اﻻرﺗﺒﺎط اﻟﻮﺛﻴﻖ ﺑﲔ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ وﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ‪ ،‬إﻻ أن ﻫﻨﺎك ﻓﺮوًﻗﺎ ﺟﻮﻫﺮﻳﺔ‬ ‫ﺑﻴﻨﻬﻤﺎ‪ .‬اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻫﻮ اﻟﻤﺠﺎل اﻷوﺳﻊ اﻟﺬي ﻳﺸﻤﻞ ﺗﻄﻮﻳﺮ ﺗﻘﻨﻴﺎت ﺗﻬﺪف إﻟﻰ‬ ‫ﻣﺤﺎﻛﺎة اﻟﺬﻛﺎء اﻟﺒﴩي‪ ،‬ﺑﻴﻨﻤﺎ ﺗﻌﺘﱪ ﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ ﺟﺰًءا ﻣﻦ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ وﺗﻬﺘﻢ‬ ‫ﺑﺈﻋﻄﺎء اﻟﺤﻮاﺳﻴﺐ اﻟﻘﺪرة ﻋﻠﻰ اﻟﺘﻌﻠﻢ ﻣﻦ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت وﺗﺤﺴﲔ أداﺋﻬﺎ ﺑ ور اﻟﻮﻗﺖ‪ .‬ﻳﻤﻜﻦ‬ ‫اﻟﻨﻈﺮ إﻟﻰ ﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ ﻛﺨﻮارزﻣﻴﺎت ُﺗﻤّﻜﻦ اﻷﻧﻈﻤﺔ ﻣﻦ اﻟﺘﻌﻠﻢ واﻛﺘﺴﺎب اﻟﻤﻬﺎرات ﺑﻨﺎًء‬ ‫ﺍﻗﺴﺎﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎﺀ ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ | ‪www.theai.ac‬‬

‫ﻋﻠﻰ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت اﻟﻤﺘﺎﺣﺔ دون ﺗﺪﺧﻞ ﻣﺒﺎﴍ ﻣﻦ اﻟﱪﻣﺠﺔ اﻟﺘﻘﻠﻴﺪﻳﺔ‪.‬‬

‫ﺗﻄﺒﻴﻘﺎت اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ اﻟﺤﻴﺎة اﻟﻴﻮﻣﻴﺔ‪:‬‬ ‫ﺗﺤﺴﲔ ﻧﻮﻋﻴﺔ اﻟﺤﻴﺎة‬ ‫ﻗﺪ ﺗﺘﻔﺎﺟﺄ ﺑﻤﺪى اﻧﺘﺸﺎر ﺗﻄﺒﻴﻘﺎت اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ ﺣﻴﺎﺗﻚ اﻟﻴﻮﻣﻴﺔ‪ .‬ﻣﻦ اﻟﻤﺴﺎﻋﺪات‬ ‫اﻟﺼﻮﺗﻴﺔ ﻣﺜﻞ ﺳﲑي وأﻟﻴﻜﺴﺎ إﻟﻰ أﻧﻈﻤﺔ اﻟﺘﻮﺻﻴﺔ اﻟﻤﺴﺘﺨﺪﻣﺔ ﻓﻲ ﻣﻨﺼﺎت اﻟﺒﺚ ﻣﺜﻞ‬ ‫ﻧﺘﻔﻠﻜﺲ وﺳﺒﻮﺗﻴﻔﺎي‪ ،‬ﻳﺴﻬﻢ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ ﺗﺤﺴﲔ ﺗﺠﺮﺑﺘﻨﺎ اﻟﻴﻮﻣﻴﺔ‪ .‬ﻳﻌﻤﻞ‬ ‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ ﺧﻠﻔﻴﺔ اﻟﻌﺪﻳﺪ ﻣﻦ اﻟﺘﻄﺒﻴﻘﺎت ﻟﻴﻮﻓﺮ ﺗﺠﺮﺑﺔ ﻣﺨﺼﺼﺔ واﺳﺘﺠﺎﺑﺔ‬ ‫ﴎﻳﻌﺔ وﻓّﻌﺎﻟﺔ ﻟﻠﻤﺴﺘﺨﺪﻣﲔ‪ .‬ﻛﺬﻟﻚ‪ُ ،‬ﻳﺴﺘﺨﺪم اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ اﻟﺘﻄﺒﻴﻘﺎت اﻟﺘﺎﻟﻴﺔ‪:‬‬ ‫أﻧﻈﻤﺔ اﻟﻤﻼﺣﺔ وﺗﻮﺟﻴﻪ اﻟﺨﺮاﺋﻂ‬ ‫اﻟﺘﺴﻮق ﻋﱪ اﻹﻧﱰﻧﺖ واﻗﱰاح اﻟﻤﻨﺘﺠﺎت‬ ‫اﻟﺘﻌﻠﻴﻢ اﻹﻟﻜﱰوﻧﻲ واﻟﺘﻮﺻﻴﺎت اﻟﺘﻌﻠﻴﻤﻴﺔ‬ ‫اﻷﻣﻦ اﻹﻟﻜﱰوﻧﻲ واﻟﻜﺸﻒ ﻋﻦ اﻻﺣﺘﻴﺎل‬

‫ﺍﻗﺴﺎﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎﺀ ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ | ‪www.theai.ac‬‬