اقسام الذكاء الاصطناعي - فرص غير محدودة

‫ا ﻗ ﺴ ﺎ م ا ﻟ ﺬ ﻛ ﺎ ء ا ﻻ ﺻ ﻄﻨ ﺎ ﻋ ﻲ‬ ‫ ﻓﺮص ﻏﲑ ﻣﺤﺪودة‬‫ﺗﻌّﺮف ﻋﻠﻰ اﻟﻌﺎﻟﻢ اﻟﻤﺜﲑ ﻟﻠﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ وأﻗﺴﺎﻣﻪ اﻟﻤﺘﻌﺪدة ﺑﺪًءا ﻣﻦ ﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ‬ ‫وﺣﱴ ﻣﻌﺎﻟﺠﺔ اﻟﻠﻐﺔ اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ واﻟﺮؤﻳﺔ اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ‪ .‬اﻛﺘﺸﻒ ﻛﻴﻒ ﻳﺴﻬﻢ اﻟﺬﻛﺎء‬ ‫اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ ﺗﺸﻜﻴﻞ ﻣﺴﺘﻘﺒﻞ اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت وﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت‪ .‬ﺗﺎﺑﻊ رﺣﻠﺔ ﻣﻊ اﻟﺘﻄﺒﻴﻘﺎت‬ ‫اﻟﻴﻮﻣﻴﺔ ﻟﻠﺘﻜﻨﻮﻟﻮﺟﻴﺎ اﻟﻤﺘﻘﺪﻣﺔ‪ ،‬وﺗﻌّﺮف ﻋﻠﻰ اﻟﺠﺎﻣﻌﺎت اﻟﻌﺮﺑﻴﺔ اﻟﺮاﺋﺪة ﻓﻲ ﻫﺬا اﻟﻤﺠﺎل‬ ‫اﻟﺤﻴﻮي واﻟﻤﺜﲑ‪ .‬اﻧﻄﻠﻖ ﻓﻲ ﻣﻐﺎﻣﺮة اﻟﻤﻌﺮﻓﺔ اﻟﺤﺪﻳﺜﺔ اﻵن!‬

‫ﺍﻗﺴﺎﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎﺀ ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬

‫ﺍﻗﺴﺎﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎﺀ ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ | ‪www.theai.ac‬‬

‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ وﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ‬ ‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ وﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ ﻫﻤﺎ رﻛﲒﺗﺎن أﺳﺎﺳﻴﺘﺎن ﻓﻲ اﻟﺘﻘﻨﻴﺎت اﻟﺤﺪﻳﺜﺔ اﻟﱵ ﺗﻐﲑ‬ ‫اﻟﻄﺮﻳﻘﺔ اﻟﱵ ﻧﺘﻔﺎﻋﻞ ﺑﻬﺎ ﻣﻊ اﻟﻜﻤﺒﻴﻮﺗﺮات واﻵﻻت‪ُ .‬ﻳﻌﺮف ﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ ﺑﺄﻧﻪ ﻣﺠﺎل ﻓﺮﻋﻲ‬ ‫ﻣﻦ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻳﺮﻛﺰ ﻋﻠﻰ ﺗﻄﻮﻳﺮ ﺧﻮارزﻣﻴﺎت ﺗﺴﻤﺢ ﻟﻠﺤﻮاﺳﻴﺐ ﺑﺘﻌﻠﻢ اﻟﻨﻤﺎذج‬ ‫اﻟﺘﻨﺒﺆﻳﺔ ﺑﻨﺎًء ﻋﻠﻰ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت‪ .‬ﻳﺘﻴﺢ ﻫﺬا اﻟﺘﻌﻠﻢ ﻟﻠﺤﻮاﺳﻴﺐ ﺗﺤﺴﲔ أداﺋﻬﺎ ﺑ ور اﻟﻮﻗﺖ دون‬ ‫اﻟﺤﺎﺟﺔ إﻟﻰ ﺑﺮﻣﺠﺔ ﴏﻳﺤﺔ‪ .‬ﺗﺴﺘﺨﺪم اﻟﴩﻛﺎت ﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ ﻟﺘﺤﻠﻴﻞ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت اﻟﻀﺨﻤﺔ‪،‬‬ ‫وﺗﺤﺴﲔ ﺧﺪﻣﺎﺗﻬﺎ‪ ،‬وﺗﻌﺰﻳﺰ ﻗﺮارات اﻷﻋﻤﺎل‪.‬‬

‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ اﻟﻌﻤﻴﻖ وأﻫﻤﻴﺘﻪ‬ ‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ اﻟﻌﻤﻴﻖ ﻫﻮ ﺗﻄﻮر ﻣﺘﻘﺪم ﻓﻲ ﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ ﻳﺮﻛﺰ ﻋﻠﻰ ﺑﻨﺎء ﺷﺒﻜﺎت‬ ‫ﻋﺼﺒﻴﺔ اﺻﻄﻨﺎﻋﻴﺔ ﺗﺘﻜﻮن ﻣﻦ ﻃﺒﻘﺎت ﻣﺘﻌﺪدة‪ .‬ﻫﺬه اﻟﺸﺒﻜﺎت ﻗﺎدرة ﻋﻠﻰ ﻣﻌﺎﻟﺠﺔ‬ ‫ﻛﻤﻴﺎت ﻫﺎﺋﻠﺔ ﻣﻦ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت واﻛﺘﺸﺎف اﻷﻧﻤﺎط اﻟﻤﻌﻘﺪة ﺑﺸﻜﻞ ﻓﻌﺎل‪ُ .‬ﻳﺴﺘﺨﺪم اﻟﺬﻛﺎء‬ ‫اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ اﻟﻌﻤﻴﻖ ﻓﻲ ﻣﺠﻤﻮﻋﺔ واﺳﻌﺔ ﻣﻦ اﻟﺘﻄﺒﻴﻘﺎت‪ ،‬ﺑﻤﺎ ﻓﻲ ذﻟﻚ اﻟﺘﻌﺮف ﻋﻠﻰ‬ ‫اﻟﺼﻮت‪ ،‬واﻟﺘﻌﺮف ﻋﻠﻰ اﻟﺼﻮر‪ ،‬وإﻋﺎدة ﺑﻨﺎء اﻟﺼﻮر اﻟﻄﺒﻴﺔ‪ .‬اﻟﺘﺤﺪي اﻟﺮﺋﻴﴘ ﻓﻲ ﻫﺬا‬ ‫اﻟﻤﺠﺎل ﻫﻮ اﻟﺤﺎﺟﺔ إﻟﻰ ﻛﻤﻴﺎت ﻛﺒﲑة ﻣﻦ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت وﻗﺪرة ﺣﻮﺳﺒﻴﺔ ﻋﺎﻟﻴﺔ ﻟﺘﺪرﻳﺐ اﻟﺸﺒﻜﺎت‬ ‫ﺑﺸﻜﻞ ﻓﻌﺎل‪.‬‬

‫ﻣﻌﺎﻟﺠﺔ اﻟﻠﻐﺔ اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ ﻓﻲ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫ﻣﻌﺎﻟﺠﺔ اﻟﻠﻐﺔ اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ )‪ (NLP‬ﻫﻲ ﻋﻨﴫ رﺋﻴﴘ ﻓﻲ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻳﻬﺪف إﻟﻰ‬ ‫ﺗﻤﻜﲔ اﻵﻻت ﻣﻦ ﻓﻬﻢ وﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﻠﻐﺔ اﻟﺒﴩﻳﺔ ﺑﻄﺮق ﺗﺘﻴﺢ ﺗﻔﺎﻋﻼت ﻃﺒﻴﻌﻴﺔ أﻛﱶ ﺑﲔ‬ ‫اﻹﻧﺴﺎن واﻵﻟﺔ‪ .‬ﺗﺘﻀﻤﻦ اﻟﺘﻄﺒﻴﻘﺎت اﻟﻌﻤﻠﻴﺔ ﻟﻤﻌﺎﻟﺠﺔ اﻟﻠﻐﺔ اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ‪:‬‬ ‫اﻟﺘﻌﺮف ﻋﻠﻰ اﻟﻜﻼم وﺗﺤﻮﻳﻠﻪ إﻟﻰ ﻧﺼﻮص‬ ‫ﺗﺮﺟﻤﺔ اﻟﻠﻐﺎت ﺑﺎﺳﺘﺨﺪام ﺑﺮاﻣﺞ ﻣﺜﻞ "ﺟﻮﺟﻞ ﺗﺮاﻧﺰﻟﻴﺖ"‬ ‫ﻧﻈﻢ اﺳﺘﺠﺎﺑﺔ اﻟﻌﻤﻼء اﻵﻟﻴﺔ ﻓﻲ ﺧﺪﻣﺔ اﻟﻌﻤﻼء‬ ‫ﺗﻌﺪ ﻣﻌﺎﻟﺠﺔ اﻟﻠﻐﺔ اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ ﺗﺤﺪًﻳﺎ ﻛﺒًﲑا ﻧﻈًﺮا ﻟﺘﻌﻘﻴﺪ اﻟﻠﻐﺎت اﻟﺒﴩﻳﺔ وﺗﻨﻮﻋﻬﺎ‪.‬‬ ‫ﺍﻗﺴﺎﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎﺀ ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ | ‪www.theai.ac‬‬

‫ﺗﻄﺒﻴﻘﺎت اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت‬ ‫ﻳﻠﻌﺐ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ دوًرا ﻫﺎًﻣﺎ ﻓﻲ ﺗﻄﻮﻳﺮ اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت اﻟﺬﻛﻴﺔ اﻟﱵ ﻳﻤﻜﻨﻬﺎ اﻟﻘﻴﺎم‬ ‫ﺑﻤﻬﺎم ﻣﺘﻨﻮﻋﺔ ﺑﺪءًا ﻣﻦ اﻟﻤﻬﺎم اﻟﺒﺴﻴﻄﺔ إﻟﻰ اﻟﻌﻤﻠﻴﺎت اﻟﻤﻌﻘﺪة‪ .‬ﻳﺘﻢ دﻣﺞ‬ ‫اﻟﺨﻮارزﻣﻴﺎت اﻟﺬﻛﻴﺔ ﻓﻲ اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت ﻟﺘﺤﺴﲔ ﻗﺪرﺗﻬﺎ ﻋﻠﻰ اﻟﺘﻜﻴﻒ ﻣﻊ اﻟﺒﻴﺌﺎت اﻟﻤﺘﻐﲑة‬ ‫واﺗﺨﺎذ اﻟﻘﺮارات ﺑﺸﻜﻞ ﻣﺴﺘﻘﻞ‪ .‬ﺗﺸﻤﻞ ﺗﻄﺒﻴﻘﺎت اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت‪:‬‬ ‫اﺳﺘﺨﺪام اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت ﻓﻲ اﻟﺘﺼﻨﻴﻊ ﻟﺘﺤﺴﲔ اﻹﻧﺘﺎﺟﻴﺔ واﻟﻜﻔﺎءة‬ ‫اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت اﻟﻄﺒﻴﺔ اﻟﱵ ﺗﺴﺎﻋﺪ اﻟﺠﺮاﺣﲔ ﻓﻲ اﻟﻌﻤﻠﻴﺎت اﻟﺪﻗﻴﻘﺔ‬ ‫اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت اﻟﻨﻤﻮذﺟﻴﺔ ﻓﻲ اﻛﺘﺸﺎف اﻷﻟﻐﺎم أو اﻟﺒﺤﺚ واﻹﻧﻘﺎذ‬ ‫اﻻﺑﺘﻜﺎرات ﻓﻲ ﻫﺬا اﻟﻤﺠﺎل ﺗﻌﺪ ﺑﺘﺤﻘﻴﻖ ﺗﺤﺴﻴﻨﺎت ﻛﺒﲑة ﻓﻲ اﻟﻜﻔﺎءة واﻹﻧﺘﺎﺟﻴﺔ ﻓﻲ‬ ‫اﻟﻌﺪﻳﺪ ﻣﻦ اﻟﻘﻄﺎﻋﺎت‪.‬‬

‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ وﺗﻄﺒﻴﻘﺎﺗﻪ ﻓﻲ اﻟﺮؤﻳﺔ اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ‬ ‫ﺗﻌﺪ اﻟﺮؤﻳﺔ اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ ﻣﻦ اﻟﻤﺠﺎﻻت اﻟﱵ ﺗﱪز ﻓﻴﻬﺎ ﻗﺪرات اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺑﻮﺿﻮح‪.‬‬ ‫ﺗﻌﺘﻤﺪ اﻟﺮؤﻳﺔ اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ ﻋﻠﻰ اﺳﺘﺨﺪام اﻟﺨﻮارزﻣﻴﺎت اﻟﺬﻛﻴﺔ ﻟﺘﺤﻠﻴﻞ اﻟﺼﻮر واﻟﻔﻴﺪﻳﻮﻫﺎت‬ ‫ﺑﺸﻜﻞ ﻳﻤﻜﻦ اﻵﻻت ﻣﻦ ﻓﻬﻢ اﻟﺒﻴﺌﺔ اﻟﺒﴫﻳﺔ اﻟﻤﺤﻴﻄﺔ ﺑﻬﺎ‪ .‬ﺗﺘﻨﻮع اﻟﺘﻄﺒﻴﻘﺎت ﻣﻦ أﻧﻈﻤﺔ‬ ‫اﻷﻣﺎن اﻟﱵ ﺗﺴﺘﺨﺪم اﻟﺘﻌﺮف ﻋﻠﻰ اﻟﻮﺟﻮه‪ ،‬إﻟﻰ أﻧﻈﻤﺔ اﻟﺴﻴﺎرات اﻟﺬاﺗﻴﺔ اﻟﻘﻴﺎدة اﻟﱵ‬ ‫ﺗﻌﺘﻤﺪ ﻋﻠﻰ اﺳﺘﺸﻌﺎر وﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﺼﻮر ﻟﺮﺻﺪ اﻟﻌﻘﺒﺎت واﻟﺘﺤﻜﻢ ﻓﻲ ﺣﺮﻛﺔ اﻟ ور‪ .‬ﻳﻌﺰز‬ ‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻣﻦ ﻗﺪرة ﻫﺬه اﻷﻧﻈﻤﺔ ﻋﻠﻰ ﻣﻌﺎﻟﺠﺔ اﻟﻤﻌﻠﻮﻣﺎت ﺑﺼﻮرة أﴎع وأﻛﱶ‬ ‫دﻗﺔ‪ ،‬ﻣﻤﺎ ﻳﻔﺘﺢ اﻟﻤﺠﺎل ﻻﺳﺘﺨﺪاﻣﺎت ﻣﺘﻌﺪدة ﻓﻲ ﻣﺨﺘﻠﻒ اﻟﺼﻨﺎﻋﺎت واﻟﻤﺠﺎﻻت‪.‬‬

‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت‬ ‫اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت اﻟﺬﻛﻴﺔ ﺗﻌﺘﻤﺪ ﺑﺸﻜﻞ ﻣﱱاﻳﺪ ﻋﻠﻰ ﺗﻘﻨﻴﺔ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‪ ،‬ﻣﻤﺎ ﻳﻤﻨﺤﻬﺎ‬ ‫اﻟﻘﺪرة ﻋﻠﻰ اﻟﺘﻔﺎﻋﻞ ﺑﻜﻔﺎءة ﻣﻊ اﻟﺒﻴﺌﺔ اﻟﻤﺤﻴﻄﺔ ﺑﻬﺎ واﺗﺨﺎذ اﻟﻘﺮارات ﺑﺸﻜﻞ ﻣﺴﺘﻘﻞ‬ ‫ﺑﻌﻴًﺪا ﻋﻦ اﻟﺘﺪﺧﻞ اﻟﺒﴩي اﻟﻤﺒﺎﴍ‪ .‬ﻓﻲ ﺣﻴﺎﺗﻨﺎ اﻟﻴﻮﻣﻴﺔ‪ ،‬ﻳﻤﻜﻦ ﻟﻠﺮوﺑﻮﺗﺎت اﻟﻤﺠﻬﺰة ﺑﺎﻟﺬﻛﺎء‬ ‫اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ اﻟﻌﻤﻞ ﻓﻲ اﻟﺼﻨﺎﻋﺎت اﻟﺘﺤﻮﻳﻠﻴﺔ‪ ،‬واﻟﺮﻋﺎﻳﺔ اﻟﺼﺤﻴﺔ ﺣﻴﺚ ﺗﻘﻮم ﺑﺘﻘﺪﻳﻢ‬ ‫ﺍﻗﺴﺎﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎﺀ ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ | ‪www.theai.ac‬‬

‫اﻟﺨﺪﻣﺎت‪ ،‬وﺣﱴ ﻓﻲ اﻟﻌﻤﻠﻴﺎت اﻟﺤﺴﺎﺳﺔ ﻣﺜﻞ اﻟﺒﺤﺚ واﻹﻧﻘﺎذ‪ .‬ﻳﻌﺘﻤﺪ ﺗﻄﻮﻳﺮ ﻫﺬه‬ ‫اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت ﻋﻠﻰ ﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت وإدراك اﻷﻧﻤﺎط ﻟﺘﺤﺴﲔ اﻟﻘﺪرة ﻋﻠﻰ اﻟﺘﻜﻴﻒ واﻟﺘﻌﻠﻢ ﻣﻦ‬ ‫اﻟﺘﺠﺎرب‪.‬‬

‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ اﻟﺮؤﻳﺔ اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ‬ ‫ﺗﻌﺘﱪ اﻟﺮؤﻳﺔ اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ واﺣﺪة ﻣﻦ أﻛﱶ ﺗﻄﺒﻴﻘﺎت اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺛﺮاًء واﻟﱵ ﺗﺮﺗﺒﻂ‬ ‫ﺑﺈدراك اﻟﻜﻤﺒﻴﻮﺗﺮ ﻟﻠﻤﺸﻬﺪ اﻟﻤﺤﻴﻂ‪ .‬ﺗﺸﻤﻞ ﻫﺬه اﻟﺘﻘﻨﻴﺔ ﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﺼﻮر واﻟﻔﻴﺪﻳﻮﻫﺎت‬ ‫ﻻﺳﺘﺨﺮاج اﻟﻤﻌﻠﻮﻣﺎت ﻣﻨﻬﺎ وﻓﻬﻤﻬﺎ‪ ،‬ﻣﻤﺎ ﻳﻤﻜﻦ اﻷﺟﻬﺰة ﻣﻦ اﻟﺘﻌﺮف ﻋﻠﻰ اﻟﻮﺟﻪ‪،‬‬ ‫واﻟﻜﺸﻒ ﻋﻦ اﻷﺷﻴﺎء‪ ،‬ﺑﻞ واﺳﺘﻴﻌﺎب ﺗﻌﻘﻴﺪات اﻟﻤﺸﻬﺪ اﻟﺪﻳﻨﺎﻣﻴﻜﻲ‪ .‬اﺳﺘﺨﺪام اﻟﺮؤﻳﺔ‬ ‫اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ ﻳﺘﺴﻊ اﻵن ﻟﻴﺸﻤﻞ ﺗﻄﺒﻴﻘﺎت ﻣﺨﺘﻠﻔﺔ ﻓﻲ ﻣﺠﺎﻻت ﻣﺜﻞ اﻟﺴﻴﺎرات اﻟﺬاﺗﻴﺔ‬ ‫اﻟﻘﻴﺎدة اﻟﱵ ﺗﻌﺘﻤﺪ ﻋﻠﻰ ﻫﺬه اﻟﺘﻘﻨﻴﺔ ﺑﺸﻜﻞ أﺳﺎﳼ ﻟﺘﺠﻨﺐ اﻟﺤﻮادث‪ ،‬وﻣﺮاﻗﺒﺔ‬ ‫اﻟﻌﻤﻠﻴﺎت اﻟﺼﻨﺎﻋﻴﺔ‪ ،‬وﺗﺤﻠﻴﻞ اﻷﻓﻼم اﻟﺴﻴﻨﻤﺎﺋﻴﺔ‪.‬‬

‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ ﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت‬ ‫ﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت ﺑﺎﺳﺘﺨﺪام اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻳﻤﺜﻞ ﺛﻮرة ﻓﻲ ﻛﻴﻔﻴﺔ اﻟﺘﻌﺎﻣﻞ ﻣﻊ ﻛﻤﻴﺎت‬ ‫ﻫﺎﺋﻠﺔ ﻣﻦ اﻟﻤﻌﻠﻮﻣﺎت ﻻﺳﺘﺨﺮاج اﻷﻓﻜﺎر واﻻﺗﺠﺎﻫﺎت اﻟﻤﻔﻴﺪة‪ .‬ﺣﻴﺚ ﻳﻤﻜﻦ ﻷﻧﻈﻤﺔ اﻟﺬﻛﺎء‬ ‫اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ أن ﺗﻌﺎﻟﺞ اﻟﺒﻴﻨﺎت ﺑﴪﻋﺔ وﺑﺪﻗﺔ‪ ،‬ﻣﻤﺎ ﻳﺴﺎﻋﺪ ﻓﻲ اﺗﺨﺎذ اﻟﻘﺮارات اﻻﺳﱰاﺗﻴﺠﻴﺔ‬ ‫ﻓﻲ ﻣﺠﺎﻻت ﻣﺨﺘﻠﻔﺔ ﻣﺜﻞ اﻟﺘﺠﺎرة واﻟﻄﺐ واﻟﻌﻠﻮم اﻻﺟﺘﻤﺎﻋﻴﺔ‪ .‬ﻳﺴﺘﻌﻤﻞ اﻟﺬﻛﺎء‬ ‫اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺗﻘﻨﻴﺎت ﻣﺜﻞ اﻟﺘﻌﻠﻢ اﻵﻟﻲ ﻟﻠﺘﻤﻴﲒ ﺑﲔ اﻷﻧﻤﺎط اﻟﻤﻌﻘﺪة اﻟﱵ ﻗﺪ ﻳﺼﻌﺐ ﻋﻠﻰ‬ ‫اﻹﻧﺴﺎن ﻣﻼﺣﻈﺘﻬﺎ ﺑﺴﻬﻮﻟﺔ‪ ،‬ﻣﻤﺎ ﻳﻘﺪم رؤى ﺟﺪﻳﺪة ﻟﺘﺤﺴﲔ اﻟﻌﻤﻠﻴﺎت‪.‬‬

‫اﻻﺧﺘﻼﻓﺎت ﺑﲔ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ وﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ‬ ‫ﻳﺨﻠﻂ اﻟﻜﺜﲑ ﻣﻦ اﻟﻨﺎس ﺑﲔ ﻣﺼﻄﻠﺤﺎت اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ وﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ‪ ،‬ﺣﻴﺚ أن ﻛﻼﻫﻤﺎ‬ ‫ﻣﺮﺗﺒﻂ ﺑﺘﻜﻨﻮﻟﻮﺟﻴﺎ اﻟﺤﻮﺳﺒﺔ اﻟﺬﻛﻴﺔ وﻟﻜﻦ ﺑﻄﺮق ﻣﺨﺘﻠﻔﺔ‪ .‬ﻓﺎﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻫﻮ‬ ‫اﻟﺤﻘﻞ اﻟﺸﺎﻣﻞ اﻟﺬي ﻳﻬﺪف إﻟﻰ إﻧﺸﺎء أﻧﻈﻤﺔ ﻗﺎدرة ﻋﻠﻰ أداء اﻟﻤﻬﺎم اﻟﱵ ﺗﺘﻄﻠﺐ ذﻛﺎءًا‬ ‫ﺷﺒﻴﻬًﺎ ﺑﺎﻹﻧﺴﺎن‪ .‬أﻣﺎ ﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ ﻓﻬﻮ ﺟﺰء ﻣﻦ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻳﺮﻛﺰ ﻋﻠﻰ ﺗﻄﻮﻳﺮ‬ ‫ﺧﻮارزﻣﻴﺎت ﺗﺘﻌﻠﻢ ﻣﻦ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت ﺑﺪون اﻟﺤﺎﺟﺔ إﻟﻰ ﺑﺮﻣﺠﺔ ﻣﺴﺒﻘﺔ ﴏﻳﺤﺔ‪ .‬ﻳﺴﺘﺨﺪم ﺗﻌﻠﻢ‬ ‫ﺍﻗﺴﺎﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎﺀ ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ | ‪www.theai.ac‬‬

‫اﻵﻟﺔ ﻟﺘﻄﻮﻳﺮ ﻧﻤﺎذج ﻳﻤﻜﻨﻬﺎ اﻟﺘﻨﺒﺆ ﺑﺎﻟﻨﺘﺎﺋﺞ ﺑﻨﺎًء ﻋﻠﻰ ﺑﻴﺎﻧﺎت ﺳﺎﺑﻘﺔ‪.‬‬

‫ﺗﻄﺒﻴﻘﺎت اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ ﺣﻴﺎﺗﻨﺎ اﻟﻴﻮﻣﻴﺔ‬ ‫أﺻﺒﺤﺖ ﺗﻄﺒﻴﻘﺎت اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺟﺰًءا ﻻ ﻳﺘﺠﺰأ ﻣﻦ ﺣﻴﺎﺗﻨﺎ اﻟﻴﻮﻣﻴﺔ‪ ،‬ﺣﻴﺚ ﺗﺴﻬﻢ ﻓﻲ‬ ‫ﺗﺤﺴﲔ اﻟﻌﺪﻳﺪ ﻣﻦ ﺟﻮاﻧﺐ اﻟﺤﻴﺎة‪ .‬ﺗﺘﻀﻤﻦ ﻫﺬه اﻟﺘﻄﺒﻴﻘﺎت‪:‬‬ ‫اﻟﻤﺴﺎﻋﺪات اﻟﺬﻛﻴﺔ ﻣﺜﻞ ﻣﺴﺎﻋﺪ ﺟﻮﺟﻞ وﺳﲑي‪ ،‬اﻟﱵ ﺗﻮﻓﺮ ﻣﻌﻠﻮﻣﺎت وﺧﺪﻣﺎت ﺑﻨﺎًء‬ ‫ﻋﻠﻰ اﻷواﻣﺮ اﻟﺼﻮﺗﻴﺔ‪.‬‬ ‫أﻧﻈﻤﺔ اﻟﺘﻮﺻﻴﺔ اﻟﱵ ﺗﺤﺴﻦ ﻣﻦ ﺗﺠﺮﺑﺔ اﻟﻤﺴﺘﺨﺪم ﻋﻠﻰ اﻹﻧﱰﻧﺖ ﻣﺜﻞ ﺗﻮﺻﻴﺎت‬ ‫اﻷﻓﻼم واﻟﻤﻮﺳﻴﻘﻰ‪.‬‬ ‫ﺗﺤﺴﲔ ﻋﻤﻠﻴﺎت اﻟﺒﺤﺚ وﺗﻌﺪﻳﻞ اﻟﻤﺤﺘﻮى ﻟﺘﺘﻮاﻓﻖ ﻣﻊ ﺗﻔﻀﻴﻼت اﻟﻤﺴﺘﺨﺪﻣﲔ‬ ‫اﻟﺸﺨﺼﻴﺔ‪.‬‬ ‫اﻟﺘﻨﺒﺆ ﺑﺤﺎﻟﺔ اﻟﻄﻘﺲ واﻟﺴﻴﻨﺎرﻳﻮﻫﺎت اﻟﻤﺴﺘﻘﺒﻠﻴﺔ ﺑﻔﻀﻞ اﻟﺘﺤﻠﻴﻼت اﻟﻤﻌﺘﻤﺪة ﻋﻠﻰ‬ ‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‪.‬‬ ‫ﺗﺨﻄﻰ ﺗﺄﺛﲑ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ إﻟﻰ ﺗﺤﺴﲔ اﻟﺮﻋﺎﻳﺔ اﻟﺼﺤﻴﺔ ﻣﻦ ﺧﻼل اﻟﺘﺸﺨﻴﺺ اﻟﻤﺒﻜﺮ‬ ‫ﻟﻸﻣﺮاض وﺗﻮﺻﻴﻞ اﻟﻌﻼﺟﺎت اﻷﻧﺴﺐ ﺑﻨﺎًء ﻋﻠﻰ ﺗﺤﻠﻴﻞ ﻛﺒﲑ ﻟﻠﺒﻴﺎﻧﺎت اﻟﻄﺒﻴﺔ‪.‬‬

‫ﺍﻗﺴﺎﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎﺀ ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ | ‪www.theai.ac‬‬