اقسام الذكاء الاصطناعي - الاتجاهات المستقبلية

‫ا ﻗ ﺴ ﺎ م ا ﻟ ﺬ ﻛ ﺎ ء ا ﻻ ﺻ ﻄﻨ ﺎ ﻋ ﻲ‬ ‫ اﻻﺗﺠﺎﻫﺎت اﻟﻤﺴﺘﻘﺒﻠﻴﺔ‬‫اﻛﺘﺸﻒ ﻋﻮاﻟﻢ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ اﻟﻤﺬﻫﻠﺔ وﺗﻌﺎﻣﻞ ﻣﻊ أﺣﺪث اﻟﻤﻔﺎﻫﻴﻢ واﻟﺘﻘﻨﻴﺎت اﻟﱵ‬ ‫ﺗﻐﲑ وﺟﻪ اﻟﻌﺎﻟﻢ‪ .‬ﻣﻦ ﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ واﻟﺮؤﻳﺔ اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ إﻟﻰ ﻣﻌﺎﻟﺠﺔ اﻟﻠﻐﺔ اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ‪ ،‬ﺗﺴﻌﻰ‬ ‫ﻫﺬه اﻟﻤﺠﺎﻻت ﻟﺘﻄﻮﻳﺮ اﻟﻤﺴﺘﻘﺒﻞ وﺗﻌﺰﻳﺮ ﺣﻴﺎﺗﻨﺎ‪ .‬اﻧﻀﻢ إﻟﻴﻨﺎ ﻟﻠﺘﻌﺮف ﻋﻠﻰ أﻫﻤﻴﺔ اﻟﺬﻛﺎء‬ ‫اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت واﻟﺘﻄﺒﻴﻘﺎت اﻟﻴﻮﻣﻴﺔ واﺳﺘﻜﺸﻒ اﻟﻔﺮص اﻟﺘﻌﻠﻴﻤﻴﺔ ﻓﻲ‬ ‫اﻟﺠﺎﻣﻌﺎت اﻟﻌﺮﺑﻴﺔ اﻟﺮاﺋﺪة‪.‬‬

‫ﺍﻗﺴﺎﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎﺀ ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬

‫ﺍﻗﺴﺎﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎﺀ ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ | ‪www.theai.ac‬‬

‫أﻗﺴﺎم اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ اﻟﺮﺋﻴﺴﻴﺔ‬ ‫ُﻳﻌﺘﱪ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ )‪ (AI‬ﻣﺠﺎًﻻ ﻣﺘﻌﺪد اﻷوﺟﻪ ﻳﺘﺸﻜﻞ ﻣﻦ ﻋﺪة أﻗﺴﺎم ﺗﺘﻜﺎﻣﻞ ﻣﻊ‬ ‫ﺑﻌﻀﻬﺎ اﻟﺒﻌﺾ ﻟﺘﻘﺪﻳﻢ ﺣﻠﻮل ﻣﺘﻘﺪﻣﺔ ﻓﻲ ﻣﺨﺘﻠﻒ اﻟﻤﺠﺎﻻت‪ .‬ﺗﻌﺘﻤﺪ أﻗﺴﺎم اﻟﺬﻛﺎء‬ ‫اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻋﻠﻰ اﻻﺳﺘﻔﺎدة ﻣﻦ ﺧﻮارزﻣﻴﺎت ﺣﺎﺳﻮﺑﻴﺔ ﻣﺒﺘﻜﺮة ﻟﺘﺤﻠﻴﻞ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت واﺗﺨﺎذ‬ ‫ﻗﺮارات ﻋﻘﻼﻧﻴﺔ ﻣﺒﻨﻴﺔ ﻋﻠﻰ اﻟﻤﻌﻄﻴﺎت‪ .‬ﻳﻌﺪ ﻓﻬﻢ ﻫﺬه اﻷﻗﺴﺎم وﺗﻄﺒﻴﻘﺎﺗﻬﺎ اﻟﻤﺘﻌﻠﻘﺔ‬ ‫ﻛ ٌﻞ ﻋﻠﻰ ﺣﺪة ﻋﺎﻣًﻼ رﺋﻴﺴﻴًﺎ ﻓﻲ ﺗﺤﺴﲔ ﺟﻮدة اﻟﺤﻴﺎة وﺗﻄﻮﻳﺮ اﻟﺘﻜﻨﻮﻟﻮﺟﻴﺎ ﺑﺸﻜﻞ ﻣﺴﺘ ‪.‬‬

‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ واﻟﺘﻌﻠﻢ اﻵﻟﻲ‬ ‫ُﻳﻌﺮف اﻟﺘﻌﻠﻢ اﻵﻟﻲ ﻛﻔﺮع ﻣﻦ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻳﻤﻜﻦ ﻣﻦ ﺧﻼﻟﻪ ﻟﻸﻧﻈﻤﺔ ﺗﻌﻠﻢ أداء‬ ‫اﻟﻤﻬﺎم دون اﻟﺤﺎﺟﺔ إﻟﻰ ﺑﺮﻣﺠﺔ ﴏﻳﺤﺔ‪ .‬ﻳﻌﺘﻤﺪ اﻟﺘﻌﻠﻢ اﻵﻟﻲ ﻋﻠﻰ ﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت‬ ‫وﺗﻮﻇﻴﻒ اﻟﺨﻮارزﻣﻴﺎت ﻟﺘﺤﺴﲔ اﻷداء ﺑﺎﺳﺘ ار‪ .‬ﻳﻤﻜﻦ ﺗﻘﺴﻴﻢ ﺗﻄﺒﻴﻘﺎت اﻟﺘﻌﻠﻢ اﻵﻟﻲ إﻟﻰ‬ ‫ﻋﺪة ﻣﺠﺎﻻت ﻣﺜﻞ اﻟﺘﻌﺮف ﻋﻠﻰ اﻷﻧﻤﺎط‪ ،‬اﻟﺘﻨﺒﺆ‪ ،‬وﺗﺠﻤﻴﻊ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت‪ .‬ﻣﻦ ﺧﻼل اﺳﺘﺨﺪام‬ ‫اﻟﺘﻌﻠﻢ اﻵﻟﻲ‪ ،‬ﺗﺴﺘﻄﻴﻊ اﻷﻧﻈﻤﺔ ﺗﺤﺴﲔ اﻷداء ﺑ ور اﻟﻮﻗﺖ وزﻳﺎدة دﻗﺔ اﻟﻘﺮارات‬ ‫اﻟﻤﺴﺘﻨﺪة إﻟﻰ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت‪.‬‬

‫اﺳﺘﺨﺪام اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ اﻟﻌﻤﻴﻖ‬ ‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ اﻟﻌﻤﻴﻖ ﻫﻮ أﺣﺪ اﻟﺘﺨﺼﺼﺎت اﻟﺮاﺋﺪة ﻓﻲ ﻣﺠﺎل اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‪،‬‬ ‫وﻳﻌﺘﻤﺪ ﻋﻠﻰ اﻟﺸﺒﻜﺎت اﻟﻌﺼﺒﻴﺔ اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻴﺔ ﻟﺒﻨﺎء ﻧﻤﺎذج ﺗﺴﺘﻄﻴﻊ اﺳﺘﻐﻼل اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت‬ ‫اﻟﻜﺒﲑة ﻟﺰﻳﺎدة دﻗﺔ اﻟﺘﻮﻗﻌﺎت واﻟﺘﺤﻠﻴﻼت‪ .‬ﻳﺘﻀﻤﻦ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ اﻟﻌﻤﻴﻖ اﺳﺘﺨﺪام‬ ‫ﺗﻘﻨﻴﺎت ﻣﺜﻞ اﻟﺸﺒﻜﺎت اﻟﻌﺼﺒﻴﺔ اﻟﺘﻼﻓﻴﻔﻴﺔ )‪ (CNNs‬واﻟﺸﺒﻜﺎت اﻟﻌﺼﺒﻴﺔ اﻟﻤﺘﻜﺮرة‬ ‫)‪ (RNNs‬واﻟﱵ ُﺗﻌﺪ أﺳﺎﺳًﺎ ﻓﻲ ﺗﻄﺒﻴﻘﺎت اﻟﺘﻌﺮف ﻋﻠﻰ اﻟﺼﻮت واﻟﺼﻮرة وﻣﻌﺎﻟﺠﺔ اﻟﻠﻐﺔ‬ ‫اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ‪.‬‬

‫ﻣﻌﺎﻟﺠﺔ اﻟﻠﻐﺔ اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ ﻓﻲ اﻷﻧﻈﻤﺔ اﻟﺬﻛﻴﺔ‬ ‫ُﻳﻌﺘﱪ ﻣﺠﺎل ﻣﻌﺎﻟﺠﺔ اﻟﻠﻐﺔ اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ )‪ (NLP‬أﺣﺪ اﻟﻤﺠﺎﻻت اﻟﺤﻴﻮﻳﺔ ﻓﻲ ﺗﻄﻮﻳﺮ ﺗﻄﺒﻴﻘﺎت‬ ‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ اﻟﻘﺎدرة ﻋﻠﻰ ﻓﻬﻢ وﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﻨﺼﻮص واﻟﻠﻐﺎت اﻟﺒﴩﻳﺔ‪ .‬ﺗﺘﻴﺢ ﻫﺬه‬ ‫ﺍﻗﺴﺎﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎﺀ ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ | ‪www.theai.ac‬‬

‫اﻟﺘﻘﻨﻴﺔ اﻟﻘﺪرة ﻋﻠﻰ اﻻﺳﺘﻔﺎدة ﻣﻦ اﻟﻨﺼﻮص اﻟﺼﻮﺗﻴﺔ واﻟﻤﻜﺘﻮﺑﺔ ﻟﺘﺤﻠﻴﻞ اﻟﻤﻌﻠﻮﻣﺎت‬ ‫واﺳﺘﺨﺮاج اﻟﻤﻌﻄﻴﺎت اﻟﻬﺎﻣﺔ‪ .‬ﻳﺘﻢ اﺳﺘﺨﺪام ﻣﻌﺎﻟﺠﺔ اﻟﻠﻐﺔ اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ ﻓﻲ ﻋﺪة ﺳﻴﺎﻗﺎت‬ ‫ﻣﺜﻞ اﻟﻤﺴﺎﻋﺪﻳﻦ اﻟﺸﺨﺼﻴﲔ اﻟﺮﻗﻤﻴﲔ‪ ،‬اﻟﱰﺟﻤﺔ اﻵﻟﻴﺔ‪ ،‬وﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﺸﻌﻮر اﻟﻌﺎم ﻋﻠﻰ وﺳﺎﺋﻞ‬ ‫اﻹﻋﻼم اﻻﺟﺘﻤﺎﻋﻴﺔ‪.‬‬

‫إﺳﻬﺎﻣﺎت اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ ﺗﻄﻮﻳﺮ اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت‬ ‫اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت ﻫﻲ إﺣﺪى اﻟﻤﺠﺎﻻت اﻟﱵ ﺗﺴﺘﻔﻴﺪ ﺑﺸﻜﻞ ﻣﻠﺤﻮظ ﻣﻦ ﺗﻘﻨﻴﺎت اﻟﺬﻛﺎء‬ ‫اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻟﺘﺤﺴﲔ وﻇﺎﺋﻔﻬﺎ وأداﺋﻬﺎ‪ .‬ﻣﻦ ﺧﻼل دﻣﺞ اﻟﺘﻌﻠﻢ اﻵﻟﻲ وﻣﻌﺎﻟﺠﺔ اﻟﺼﻮر‪،‬‬ ‫ﻳﻤﻜﻦ ﻟﻠﺮوﺑﻮﺗﺎت اﻟﺘﻜﻴﻒ ﻣﻊ اﻟﺒﻴﺌﺎت اﻟﻤﺘﻐﲑة واﺗﺨﺎذ ﻗﺮارات ذاﺗﻴﺔ ﺑﻨﺎًء ﻋﻠﻰ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت‬ ‫اﻟﻤﺴﺘﻠﻤﺔ‪ .‬اﻟﺘﻄﺒﻴﻘﺎت ﺗﱰاوح ﻣﻦ اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت اﻟﻤﺴﺘﺨﺪﻣﺔ ﻓﻲ ﺧﻄﻮط اﻹﻧﺘﺎج إﻟﻰ ﺗﻠﻚ‬ ‫اﻟﻤﺘﻨﻘﻠﺔ اﻟﱵ ﺗﻘﺪم ﺧﺪﻣﺎت ﻣﺘﻘﺪﻣﺔ ﻓﻲ اﻟﻘﻄﺎﻋﺎت اﻟﻄﺒﻴﺔ واﻟﺨﺪﻣﻴﺔ‪.‬‬

‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت‬ ‫ﻳﻠﻌﺐ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ دوًرا ﺣﻴﻮًﻳﺎ ﻓﻲ ﺗﻄﻮﻳﺮ اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت اﻟﺤﺪﻳﺜﺔ‪ .‬ﻳﺘﻢ ﺗﻄﺒﻴﻖ ﺗﻘﻨﻴﺎت‬ ‫اﻟﺘﻌﻠﻢ اﻵﻟﻲ واﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻟﺘﻤﻜﲔ اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت ﻣﻦ اﻟﻘﻴﺎم ﺑﻤﻬﺎم ﻛﺎﻧﺖ ُﺗﻌﺘﱪ ﻓﻲ‬ ‫اﻟﺴﺎﺑﻖ ﻣﺴﺘﺤﻴﻠﺔ أو ﻣﻌﻘﺪة ﻟﻠﻐﺎﻳﺔ‪ .‬ﻣﻦ ﺧﻼل ﺗﺤﺴﲔ اﻟﻘﺪرة ﻋﻠﻰ اﻟﺘﻌﺮف ﻋﻠﻰ اﻷﻧﻤﺎط‪،‬‬ ‫واﺗﺨﺎذ اﻟﻘﺮارات اﻟﻤﺴﺘﻘﻠﺔ‪ ،‬واﻟﺘﻔﺎﻋﻞ ﻣﻊ اﻟﺒﻴﺌﺔ اﻟﻤﺤﻴﻄﺔ‪ ،‬ﻳﻤﻜﻦ ﻟﻠﺮوﺑﻮﺗﺎت اﻵن أن ﺗﻌﻤﻞ‬ ‫ﺑﺸﻜﻞ أﻛﱶ ﻣﺮوﻧﺔ وﻛﻔﺎءة ﻓﻲ ﻣﺠﻤﻮﻋﺔ واﺳﻌﺔ ﻣﻦ اﻟﺘﻄﺒﻴﻘﺎت‪ ،‬ﻣﺜﻞ اﻟﻘﻄﺎﻋﺎت‬ ‫اﻟﺼﻨﺎﻋﻴﺔ واﻟﺨﺪﻣﺎت اﻟﻠﻮﺟﺴﺘﻴﺔ وﺣﱴ اﻟﺮﻋﺎﻳﺔ اﻟﺼﺤﻴﺔ‪.‬‬

‫ﻓﻮاﺋﺪ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ اﻟﺮؤﻳﺔ اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ‬ ‫ﺗﻜﻤﻦ أﻫﻤﻴﺔ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ ﻣﺠﺎل اﻟﺮؤﻳﺔ اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ ﻓﻲ ﻗﺪرﺗﻪ ﻋﻠﻰ ﺗﺤﻠﻴﻞ‬ ‫اﻟﺼﻮر واﻟﻔﻴﺪﻳﻮﻫﺎت ﺑﺸﻜﻞ أﻛﱶ دﻗﺔ وﴎﻋﺔ ﻣﻤﺎ ﻳﻤﻜﻦ ﻟﻠﺒﴩ ﺗﺤﻘﻴﻘﻪ‪ُ .‬ﻳﺴﺘﺨﺪم اﻟﺬﻛﺎء‬ ‫اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ اﻟﺘﻄﺒﻴﻘﺎت اﻷﻣﻨﻴﺔ ﻟﺘﺤﻠﻴﻞ اﻟﻔﻴﺪﻳﻮ اﻟﺤﻲ وﺗﺤﺪﻳﺪ اﻷﻧﻤﺎط ﻏﲑ اﻟﻌﺎدﻳﺔ‬ ‫اﻟﱵ ﻗﺪ ﺗﺸﲑ إﻟﻰ ﺗﻬﺪﻳﺪ أﻣﲏ‪ .‬ﺑﺎﻹﺿﺎﻓﺔ إﻟﻰ ذﻟﻚ‪ُ ،‬ﻳﺴﺘﺨﺪم ﻓﻲ ﻣﺠﺎﻻت اﻟﺼﺤﺔ ﻟﺘﺸﺨﻴﺺ‬ ‫اﻷﻣﺮاض ﻣﻦ ﺧﻼل ﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﺼﻮر اﻟﻄﺒﻴﺔ‪ ،‬ﻣﻤﺎ ﻳﺴﺎﻋﺪ اﻷﻃﺒﺎء ﻋﻠﻰ ﺗﻘﺪﻳﻢ رﻋﺎﻳﺔ أﻓﻀﻞ‬ ‫وأﴎع ﻟﻠ ﴇ‪.‬‬ ‫ﺍﻗﺴﺎﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎﺀ ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ | ‪www.theai.ac‬‬

‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ ﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت اﻟﻤﻌﻘﺪة‬ ‫ﻳﻤﺜﻞ ﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت واﺣﺪة ﻣﻦ اﻟ اﻳﺎ اﻟﺮﺋﻴﺴﻴﺔ ﻻﺳﺘﺨﺪام اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‪ ،‬ﺣﻴﺚ‬ ‫ﻳﻤﻜﻨﻪ اﻟﺘﻌﺎﻣﻞ ﻣﻊ ﻛﻤﻴﺎت ﻫﺎﺋﻠﺔ ﻣﻦ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت اﻟﻤﻌﻘﺪة ﺑﴪﻋﺔ وﺑﺪﻗﺔ‪ .‬ﻳﺘﻢ ذﻟﻚ ﻣﻦ‬ ‫ﺧﻼل اﻟﺨﻮارزﻣﻴﺎت اﻟﱵ ﺗﻘﻮم ﺑﺘﻔﻜﻴﻚ وﺗﺤﻠﻴﻞ اﻷﻧﻤﺎط واﻻﺗﺠﺎﻫﺎت ﻓﻲ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت‪ .‬اﻟﻔﻮاﺋﺪ‬ ‫ﺗ ﺸ ﻤﻞ ‪:‬‬ ‫ﺗﺤﺴﲔ اﺗﺨﺎذ اﻟﻘﺮارات اﻟﻤﺒﻨﻴﺔ ﻋﻠﻰ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت ﻓﻲ اﻟﴩﻛﺎت‪.‬‬ ‫ﺗﻘﺪﻳﻢ رؤى ﻗﻴﻤﺔ ﺗﺴﺎﻋﺪ ﻓﻲ اﺳﱰاﺗﻴﺠﻴﺎت اﻟﺘﺴﻮﻳﻖ‪.‬‬ ‫ﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت ﻓﻲ اﻟﻮﻗﺖ اﻟﺤﻘﻴﻘﻲ ﻟﺘﻮﺟﻴﻪ اﻻﺳﺘﺜﻤﺎرات اﻟﻤﺎﻟﻴﺔ‪.‬‬

‫ﻣﺎ ﻫﻮ اﻟﻔﺮق ﺑﲔ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ وﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ؟‬ ‫ﻏﺎﻟًﺒﺎ ﻣﺎ ﻳﺘﻢ اﻟﺨﻠﻂ ﺑﲔ ﻣﺼﻄﻠﺤﻲ "اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ" و"ﺗﻌّﻠﻢ اﻵﻟﺔ" ﻋﻠﻰ اﻟﺮﻏﻢ ﻣﻦ‬ ‫اﺧﺘﻼﻓﻬﻤﺎ‪ .‬اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻫﻮ اﻟﻤﺠﺎل اﻷوﺳﻊ اﻟﺬي ﻳﻬﺪف إﻟﻰ ﺗﻄﻮﻳﺮ اﻷﻧﻈﻤﺔ‬ ‫اﻟﺬﻛﻴﺔ اﻟﱵ ﻳﻤﻜﻨﻬﺎ ﻣﺤﺎﻛﺎة اﻟﻘﺪرات اﻟﺒﴩﻳﺔ‪ .‬ﻓﻲ ﺣﲔ‪ُ ،‬ﻳﻌﺘﱪ ﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ‪ ،‬ﺟﺰء ﻣﻦ اﻟﺬﻛﺎء‬ ‫اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‪ ،‬ﺗﺮﻛﲒه ﻋﻠﻰ ﺗﻄﻮﻳﺮ ﺧﻮارزﻣﻴﺎت ﺗﻤﻜﻦ اﻷﺟﻬﺰة ﻣﻦ اﻟﺘﻌﻠﻢ واﻟﺘﻄﻮر ﺑﻨﺎًء ﻋﻠﻰ‬ ‫اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت اﻟﱵ ﺗﺘﻠﻘﺎﻫﺎ دون ﺑﺮﻣﺠﺔ ﴏﻳﺤﺔ ﻟﻜﻞ إﺟﺮاء‪.‬‬

‫أﻫﻤﻴﺔ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ اﻟﺘﻄﺒﻴﻘﺎت اﻟﻴﻮﻣﻴﺔ‬ ‫أﺻﺒﺢ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺟﺰًءا ﻻ ﻳﺘﺠﺰأ ﻣﻦ ﺣﻴﺎﺗﻨﺎ اﻟﻴﻮﻣﻴﺔ‪ ،‬ﺣﻴﺚ ﻳﻮﻓﺮ اﻟﻜﺜﲑ ﻣﻦ اﻟﻔﻮاﺋﺪ‬ ‫ﻟﻠﻤﺴﺘﺨﺪﻣﲔ ﻓﻲ ﻣﺨﺘﻠﻒ اﻟﻤﺠﺎﻻت‪ .‬ﺗﺘﻀﻤﻦ ﺑﻌﺾ اﻟﺘﻄﺒﻴﻘﺎت اﻟﻴﻮﻣﻴﺔ اﻟﻤﻌﺘﻤﺪة ﻋﻠﻰ‬ ‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ أدوات اﻟﻤﺴﺎﻋﺪة اﻟﺸﺨﺼﻴﺔ ﻣﺜﻞ ﺳﲑي وأﻟﻴﻜﺴﺎ‪ ،‬اﻟﱵ ﺗﻌﺘﻤﺪ ﻋﻠﻰ‬ ‫ﻣﻌﺎﻟﺠﺔ اﻟﻠﻐﺔ اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ ﻟﻠﺮد ﻋﻠﻰ اﺳﺘﻔﺴﺎرات اﻟﻤﺴﺘﺨﺪﻣﲔ‪ .‬ﻓﻲ ﻋﺎﻟﻢ اﻷﻋﻤﺎل‪،‬‬ ‫ُﺗﺴﺘﺨﺪم أﻧﻈﻤﺔ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻟﺘﺤﺴﲔ ﺧﺪﻣﺔ اﻟﻌﻤﻼء ﻋﱪ روﺑﻮﺗﺎت اﻟﻤﺤﺎدﺛﺔ‬ ‫اﻟﺘﻠﻘﺎﺋﻴﺔ‪ ،‬ﺑﻴﻨﻤﺎ ﺗﻌﺘﻤﺪ ﺗﻄﺒﻴﻘﺎت اﻟﻤﻼﺣﺔ اﻟﺬﻛﻴﺔ ﻋﻠﻰ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻟﺘﻮﻓﲑ أﻓﻀﻞ‬ ‫اﻟﻄﺮق ﻟﺘﺠﻨﺐ اﻟﺰﺣﺎم اﻟ وري‪.‬‬

‫ﺍﻗﺴﺎﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎﺀ ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ | ‪www.theai.ac‬‬