اقسام الذكاء الاصطناعي - نظرة على المستقبل

‫ا ﻗ ﺴ ﺎ م ا ﻟ ﺬ ﻛ ﺎ ء ا ﻻ ﺻ ﻄﻨ ﺎ ﻋ ﻲ‬ ‫ ﻧﻈﺮة ﻋﻠﻰ اﻟﻤﺴﺘﻘﺒﻞ‬‫ﻓﻲ ﻋﺎﻟﻢ ﻳﺤﻜﻤﻪ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺑﴪﻋﺔ اﻟﻀﻮء‪ ،‬ﻳﺄﺗﻲ دورﻧﺎ ﻟﻨﺴﺘﻜﺸﻒ ﻣﻌًﺎ ﺟﻮاﻧﺐ‬ ‫ﻫﺬا اﻟﻌﺎﻟﻢ اﻟﻤﺪﻫﺶ‪ .‬اﻛﺘﺸﻒ اﻟﻔﺮق ﺑﲔ ﺗﻌﻠﻴﻢ اﻵﻟﺔ واﻟﺘﻌﻠﻢ اﻟﻌﻤﻴﻖ‪ ،‬وﺗﻌﺮف ﻋﻠﻰ‬ ‫أﻫﻢ اﻟﺘﻄﺒﻴﻘﺎت اﻟﻴﻮﻣﻴﺔ ﻟﻠﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‪ .‬اﻧﻀﻢ إﻟﻴﻨﺎ ﻓﻲ رﺣﻠﺔ اﺳﺘﻜﺸﺎﻓﻴﺔ ﺗﺒﺪأ ﻣﻦ‬ ‫اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت اﻟﻤﺒﺘﻜﺮة إﻟﻰ ﻣﻌﺎﻟﺠﺔ اﻟﻠﻐﺔ اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ‪ ،‬وﻻ ﺗﻨَﺲ ﻓﺮص اﻟﺘﻌﻠﻢ ﻓﻲ اﻟﺠﺎﻣﻌﺎت‬ ‫اﻟﻌﺮﺑﻴﺔ‪.‬‬

‫ﺍﻗﺴﺎﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎﺀ ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬

‫ﺍﻗﺴﺎﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎﺀ ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ | ‪www.theai.ac‬‬

‫اﻟﻔﺮق ﺑﲔ ﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ واﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ )‪ (AI‬وﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ )‪ (ML‬ﻫﻤﺎ ﻣﻔﻬﻮﻣﺎن ﻣﺘﻜﺎﻣﻼن ﻓﻲ اﻟﻌﺎﻟﻢ اﻟﺮﻗﻤﻲ‪،‬‬ ‫ﺣﻴﺚ ُﻳﻌﺪ اﻷول ﻛﻤﻔﻬﻮم ﺷﺎﻣﻞ ﻳﺸﻤﻞ ﺗﻘﻨﻴﺎت ﻣﺘﻘﺪﻣﺔ ﻳﻤﻜﻨﻬﺎ ﻣﺤﺎﻛﺎة اﻟﺘﻔﻜﲑ‬ ‫اﻟﺒﴩي‪ ،‬ﺑﻴﻨﻤﺎ ﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ ﻫﻮ أﺣﺪ اﻟﺘﻄﺒﻴﻘﺎت اﻟﻌﻤﻠﻴﺔ ﻟﻠﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‪ .‬ﻳﻌﺘﻤﺪ ﺗﻌﻠﻢ‬ ‫اﻵﻟﺔ ﻋﻠﻰ اﻟﺨﻮارزﻣﻴﺎت اﻟﻘﺎدرة ﻋﻠﻰ اﺳﺘﻨﺒﺎط اﻷﻧﻤﺎط ﻣﻦ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت اﻟﻜﺒﲑة وﺗﺤﻠﻴﻠﻬﺎ ﺑﻄﺮق‬ ‫ﺗﺠﻌﻞ اﻷﻧﻈﻤﺔ ﺗﺘﻌﻠﻢ وﺗﺘﺤﺴﻦ ﺑ ور اﻟﻮﻗﺖ دون اﻟﺤﺎﺟﺔ إﻟﻰ ﺑﺮﻣﺠﺔ ﴏﻳﺤﺔ ﻟﻜﻞ ﺣﺎﻟﺔ‪.‬‬ ‫وﻓﻲ اﻟﻤﻘﺎﺑﻞ‪ ،‬ﻳﺘﻀﻤﻦ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻣﺠﺎﻻت أوﺳﻊ ﻣﺜﻞ اﻟﺸﺒﻜﺎت اﻟﻌﺼﺒﻴﺔ‪،‬‬ ‫وﻣﻌﺎﻟﺠﺔ اﻟﻠﻐﺔ اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ‪ ،‬واﻟﺮؤﻳﺔ اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ‪ .‬ﻟﺬا ﻳﻌﺘﱪ ﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ ﺟﺰًءا أﺳﺎﺳًﻴﺎ ﻟﻜﻨﻪ‬ ‫ﻟﻴﺲ اﻟﻮﺣﻴﺪ اﻟﺬي ﻳﻌﺘﻤﺪ ﻋﻠﻴﻪ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ إﺣﺪاث ﺛﻮرة ﻓﻲ ﻛﻴﻔﻴﺔ ﺗﻨﻔﻴﺬ‬ ‫اﻷﻋﻤﺎل وﺣﻞ اﻟﻤﺸﺎﻛﻞ‪.‬‬

‫ﻓﻬﻢ أﻋﻤﻖ ﻟﺘﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ‬ ‫ﻳﻤﺜﻞ ﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ ﺟﺰًءا ﺣﻴﻮًﻳﺎ ﻣﻦ ﻣﻨﻈﻮﻣﺔ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‪ ،‬ﺣﻴﺚ ﻳﻌﺘﻤﺪ ﻋﻠﻰ ﺛﻼث أﻧﻮاع‬ ‫رﺋﻴﺴﻴﺔ ﻣﻦ اﻟﺨﻮارزﻣﻴﺎت‪ :‬اﻟﺘﻌﻠﻢ اﻟﺨﺎﺿﻊ ﻹﴍاف‪ ،‬اﻟﺘﻌﻠﻢ ﻏﲑ اﻟﺨﺎﺿﻊ ﻹﴍاف‪ ،‬واﻟﺘﻌﻠﻢ‬ ‫اﻟﻤﻌﺰز‪ .‬ﻛﻞ ﻣﻨﻬﺎ ﻳﺴﺘﺨﺪم ﺗﻘﻨﻴﺎت ﻣﺘﻔﺎوﺗﺔ ﻟﺘﻤﻜﲔ اﻷﻧﻈﻤﺔ ﻣﻦ اﻟﺘﻌﻠﻢ ﻣﻦ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت‬ ‫اﻟﻤﺘﺎﺣﺔ‪** - :‬اﻟﺘﻌﻠﻢ اﻟﺨﺎﺿﻊ ﻹﴍاف‪ **:‬ﻳﻌﺘﻤﺪ ﻋﻠﻰ ﺑﻴﺎﻧﺎت ﻣﺪرﺑﺔ ﻣﺴﺒًﻘﺎ ﻟﺘﺤﺴﲔ ﻧﻤﺎذج‬ ‫اﻟﺘﻨﺒﺆ‪** - .‬اﻟﺘﻌﻠﻢ ﻏﲑ اﻟﺨﺎﺿﻊ ﻹﴍاف‪ **:‬ﻳﻜﺘﺸﻒ اﻷﻧﻤﺎط اﻟﻤﺨﻔﻴﺔ ﻓﻲ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت ﻏﲑ‬ ‫اﻟﻤﺼﻨﻔﺔ‪** - .‬اﻟﺘﻌﻠﻢ اﻟﻤﻌﺰز‪ **:‬ﻳﺤﺴﻦ ﻣﻦ ﻣﻬﺎرات اﻷﻧﻈﻤﺔ ﻋﱪ اﻟﺘﻌﻠﻢ ﻣﻦ اﻟﺘﺠﺮﺑﺔ‬ ‫وﺗﻌﺰﻳﺰ اﻷداء ﺑ ور اﻟﻮﻗﺖ‪ .‬ﺗﻌﺘﻤﺪ ﻫﺬه اﻟﺨﻮارزﻣﻴﺎت ﻋﻠﻰ اﺗﺨﺎذ اﻟﻘﺮارات اﺳﺘﻨﺎًدا إﻟﻰ‬ ‫اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت واﻟﺘﺠﺎرب اﻟﺴﺎﺑﻘﺔ‪ ،‬ﻣﻤﺎ ﻳﺴﺎﻋﺪ ﻓﻲ ﺗﻄﻮﻳﺮ أﻧﻈﻤﺔ ﻗﺎدرة ﻋﻠﻰ ﺗﺤﻘﻴﻖ دﻗﺔ أﻋﻠﻰ‬ ‫ﻓﻲ اﻟﺘﻄﺒﻴﻘﺎت اﻟﻤﺘﻨﻮﻋﺔ‪.‬‬

‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ اﻟﻌﻤﻴﻖ وﺗﺄﺛﲑاﺗﻪ‬ ‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ اﻟﻌﻤﻴﻖ ُﻳﻌﺘﱪ ﺗﻄﻮًرا ﻣﺘﻘﺪًﻣﺎ ﻓﻲ ﻋﺎﻟﻢ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‪ ،‬ﺣﻴﺚ‬ ‫ﻳﻌﺘﻤﺪ ﻋﻠﻰ ﺷﺒﻜﺎت ﻋﺼﺒﻴﺔ ﻋﻤﻴﻘﺔ ُﺗﺤﺎﻛﻲ اﻟﺸﺒﻜﺎت اﻟﻌﺼﺒﻴﺔ اﻟﺒﻴﻮﻟﻮﺟﻴﺔ ﻟﻺﻧﺴﺎن‪.‬‬ ‫ُﺗﻤﻜﻦ ﻫﺬه اﻟﺘﻘﻨﻴﺔ اﻷﻧﻈﻤﺔ ﻣﻦ ﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت ﺑﺼﻮرة ﺷﺎﻣﻠﺔ وﻣﻌﻘﺪة‪ ،‬ﻣﻤﺎ ﻳﻤّﻜﻨﻬﺎ‬ ‫ﺍﻗﺴﺎﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎﺀ ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ | ‪www.theai.ac‬‬

‫ﻣﻦ ﺗﻨﻔﻴﺬ ﻣﻬﺎم ﻣﺜﻞ اﻟﺘﻌﺮف ﻋﻠﻰ اﻟﺼﻮر واﻷﺻﻮات ﺑﻔﻌﺎﻟﻴﺔ ﻛﺒﲑة‪ُ .‬ﺗﺴﺘﺨﺪم ﺗﻘﻨﻴﺎت‬ ‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ اﻟﻌﻤﻴﻖ ﻓﻲ ﻣﺠﺎﻻت ﻣﺘﻌﺪدة ﻣﻨﻬﺎ اﻟﻘﻴﺎدة اﻟﺬاﺗﻴﺔ واﻟﺘﻌﺎﻳﺶ‬ ‫اﻻﻓﱰاﴈ‪ ،‬ﻣﻤﺎ ﻳﺪﻋﻢ ﺗﻘﺪم اﻟﺘﻜﻨﻮﻟﻮﺟﻴﺎ وﻳﻌﺰز ﻣﻦ ﺗﺠﺮﺑﺘﻨﺎ اﻟﻴﻮﻣﻴﺔ‪ .‬ﻋﻠﻰ ﺻﻌﻴﺪ‬ ‫اﻟﺘﻄﺒﻴﻘﺎت اﻟﻌﻤﻠﻴﺔ‪ُ ،‬ﻳﻤﻜﻦ ﻟﻠﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ اﻟﻌﻤﻴﻖ ﺗﺤﺴﲔ ﻋﻤﻠﻴﺎت اﻟﺘﺤﻠﻴﻞ واﻟﺘﻨﺒﺆ‪،‬‬ ‫ﻣﻤﺎ ﻳﺠﻌﻞ ﻫﺬه اﻟﺘﻘﻨﻴﺔ ﻣﺤﻮرﻳﺔ ﻓﻲ ﺗﻄﻮﻳﺮ اﻟﺠﻴﻞ اﻟﻘﺎدم ﻣﻦ اﻟﺤﻠﻮل اﻟﺬﻛﻴﺔ‪.‬‬

‫ﺗﺤﺴﲔ ﻣﻌﺎﻟﺠﺔ اﻟﻠﻐﺔ اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ ﺑﺎﺳﺘﺨﺪام اﻟﺬﻛﺎء‬ ‫اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫ﺗﻌﲏ ﻣﻌﺎﻟﺠﺔ اﻟﻠﻐﺔ اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ )‪ (NLP‬ﺗﻤﻜﲔ اﻷﻧﻈﻤﺔ اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ ﻣﻦ ﻓﻬﻢ‪ ،‬ﺗﻔﺴﲑ‪،‬‬ ‫وﺗﻜﺮار اﻟﻠﻐﺔ اﻟﺒﴩﻳﺔ ﺑﻄﺮﻳﻘﺔ ﺗﺤﻘﻖ ﺗﻮاﺻًﻼ ﻃﺒﻴﻌًﻴﺎ ﻣﻊ اﻟﺒﴩ‪ .‬ﻳﻌﺘﻤﺪ ذﻟﻚ ﻋﻠﻰ ﺗﻘﻨﻴﺎت‬ ‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻟﺘﺤﻠﻴﻞ اﻟﻨﺼﻮص واﻟﻜﻼم‪ ،‬ﻣﻤﺎ ﻳﺘﻴﺢ ﺗﻄﻮﻳﺮ ﺗﻄﺒﻴﻘﺎت ﻣﺜﻞ اﻟﻤﺴﺎﻋﺪات‬ ‫اﻟﺼﻮﺗﻴﺔ واﻟﱰﺟﻤﺔ اﻵﻟﻴﺔ‪ .‬ﺗﻠﻌﺐ اﻟﻨﻤﺎذج اﻟﻤﺴﺘﻨﺪة إﻟﻰ ﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ دوًرا رﺋﻴﺴًﻴﺎ ﻓﻲ‬ ‫ﺗﺤﺴﲔ دﻗﺔ ﻣﻌﺎﻟﺠﺔ اﻟﻠﻐﺔ اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ ﻣﻦ ﺧﻼل اﻟﺘﻌﻠﻢ اﻟﻤﺴﺘ ﻣﻦ ﻣﺠﻤﻮﻋﺎت اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت‬ ‫اﻟﻀﺨﻤﺔ‪ .‬وﻣﻊ ﺗﺰاﻳﺪ اﻟﺤﺎﺟﺔ ﻟﻠﺘﻔﺎﻋﻞ ﻣﻊ اﻷﻧﻈﻤﺔ ﻋﱪ اﻟﻠﻐﺔ اﻟﻌﺎدﻳﺔ‪ ،‬ﺗﱱاﻳﺪ أﻫﻤﻴﺔ ﺗﻄﻮﻳﺮ‬ ‫ﺗﻘﻨﻴﺎت ‪ NLP‬ﻟﺘﺤﺴﲔ ﺟﻮدة اﻟﺘﻮاﺻﻞ وﺗﻌﺰﻳﺰ ﻗﺪرة اﻵﻻت ﻋﻠﻰ اﺳﺘﻴﻌﺎب اﻷواﻣﺮ اﻟﺼﻮﺗﻴﺔ‬ ‫واﻟﻨﺼﻴﺔ‪.‬‬

‫إﻧﺠﺎزات اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت اﻟﺬﻛﻴﺔ ﺑﻔﻀﻞ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت ُﻳﺤﺪث ﺗﺤﻮًﻻ ﺟﻮﻫﺮًﻳﺎ ﻓﻲ ﻛﻴﻔﻴﺔ ﺗﺼﻤﻴﻢ اﻵﻻت اﻟﺬﻛﻴﺔ‬ ‫اﻟﱵ ﻳﻤﻜﻨﻬﺎ اﻟﺘﻔﺎﻋﻞ ﻣﻊ اﻟﻌﺎﻟﻢ ﺑﻄﺮق ﺟﺪﻳﺪة وﻣﺒﺘﻜﺮة‪ُ .‬ﻳﻤﻜﻦ ﻟﻠﺮوﺑﻮﺗﺎت اﻟﺬﻛﻴﺔ ﺑﻘﻴﺎدة‬ ‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺗﻨﻔﻴﺬ وﻇﺎﺋﻒ ﻣﺘﻨﻮﻋﺔ ﺗﱰاوح ﺑﲔ اﻷﻧﺸﻄﺔ اﻟﺼﻨﺎﻋﻴﺔ اﻟﺜﻘﻴﻠﺔ‬ ‫واﻟﻤﻬﺎم اﻟﺪﻗﻴﻘﺔ‪ ،‬ﻣﺜﻞ اﻟﱰﺗﻴﺐ واﻟﺘﺠﻤﻴﻊ‪ .‬ﺗﻌﺘﻤﺪ ﻫﺬه اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت ﻋﻠﻰ اﻟﺘﻌﻠﻢ اﻟﻤﺴﺘ‬ ‫واﻟﺘﻜﻴﻒ ﻣﻊ اﻟﻈﺮوف اﻟﺒﻴﺌﻴﺔ اﻟﻤﺨﺘﻠﻔﺔ‪ ،‬ﻣﻤﺎ ﻳﻌﺰز ﻣﺮوﻧﺘﻬﺎ وﻛﻔﺎءﺗﻬﺎ‪ .‬ﺗﺸﻤﻞ اﻟﺘﻄﺒﻴﻘﺎت‬ ‫اﻟﺒﺎرزة ﻓﻲ اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت اﻟﺬﻛﻴﺔ اﻷﻧﻈﻤﺔ اﻟﻤﺴﺘﺨﺪﻣﺔ ﻓﻲ اﻟﺘﻨﻘﻴﺐ واﻻﺳﺘﻜﺸﺎف اﻟﻔﻀﺎﺋﻲ‪،‬‬ ‫ﺣﻴﺚ ُﺗﺴﻬﻢ اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت ﻓﻲ ﺟﻤﻊ وﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت ﻓﻲ ﺑﻴﺌﺎت ﻗﺪ ﺗﻜﻮن ﺧﻄﲑة أو ﻏﲑ‬ ‫ُﻣﺴﺘﺪاﻣﺔ ﻟﻠﺒﴩ‪ .‬ﻫﺬه اﻟﺘﻘﻨﻴﺎت ُﺗﻌﺰز ﻣﻦ ﻗﺪرﺗﻨﺎ ﻋﻠﻰ اﺳﺘﻜﺸﺎف اﻟﻌﺎﻟﻢ وﻓﻬﻤﻪ ﺑﻄﺮق‬ ‫ﻟ ﻢ ﺗﻜﻦ ﻣ ﻤﻜ ﻨ ﺔ ﻣﻦ ﻗ ﺒﻞ ‪.‬‬ ‫ﺍﻗﺴﺎﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎﺀ ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ | ‪www.theai.ac‬‬

‫اﻟﻔﺮق ﺑﲔ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ وﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ‬ ‫ُﻳَﻌﺪ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ وﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ ﻣﻦ اﻷﻓﺮع اﻷﺳﺎﺳﻴﺔ ﻓﻲ اﻟﺤﻮﺳﺒﺔ اﻟﺤﺪﻳﺜﺔ‪ ،‬وﻳﻤﺜﻞ‬ ‫اﻟﻔﺮق ﺑﻴﻨﻬﻤﺎ ﻣﺤﻮًرا ﻫﺎًﻣﺎ ﻟﻔﻬﻢ إﻣﻜﺎﻧﻴﺎت ﻛﻞ ﻣﻨﻬﻤﺎ‪ .‬اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻫﻮ ﻋﻠﻢ‬ ‫ﻳﺸﻤﻞ اﻷﺳﺎﻟﻴﺐ واﻟﻨﻈﺮﻳﺎت اﻟﱵ ﺗﻬﺪف إﻟﻰ ﺗﻄﻮﻳﺮ أﻧﻈﻤﺔ ﻗﺎدرة ﻋﻠﻰ أداء اﻟﻤﻬﺎم اﻟﱵ‬ ‫ﺗﺘﻄﻠﺐ ذﻛﺎًء ﺑﴩًﻳﺎ‪ .‬أﻣﺎ ﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ ﻓﻬﻮ ﺗﻄﺒﻴﻖ ﻣﻦ ﺗﻄﺒﻴﻘﺎت اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻳﺴﺘﺨﺪم‬ ‫ﺧﻮارزﻣﻴﺎت ﻟﺘﻤﻜﲔ اﻷﻧﻈﻤﺔ ﻣﻦ اﻟﺘﻌﻠﻢ واﻟﺘﺤﺴﲔ ﻣﻦ ﺗﺠﺮﺑﺘﻬﺎ دون اﻟﺤﺎﺟﺔ ﻟﺘﻮﺟﻴﻪ‬ ‫ﺑﴩي ﻣﺒﺎﴍ‪ .‬ﺑﻌﺒﺎرة أﺧﺮى‪ ،‬ﻳﻤﻜﻦ اﻋﺘﺒﺎر ﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ ﻛﺠﺰء ﻣﻦ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‪ ،‬ﻳﺮﻛﺰ‬ ‫ﻋﻠﻰ ﻛﻴﻔﻴﺔ أﺗﻤﺘﺔ اﻟﺘﻌﻠﻢ واﻟﺘﺤﻠﻴﻞ واﺳﺘﺨﻼص اﻷﻧﻤﺎط ﻣﻦ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت‪.‬‬

‫اﻟﺠﺎﻣﻌﺎت اﻟﻌﺮﺑﻴﺔ اﻟﱵ ﺗﻘﺪم ﺗﺨﺼﺺ اﻟﺬﻛﺎء‬ ‫اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫ﺷﻬﺪت اﻟﺠﺎﻣﻌﺎت اﻟﻌﺮﺑﻴﺔ ﻣﺆﺧًﺮا ﺗﻄﻮًرا ﻣﻠﺤﻮًﻇﺎ ﻓﻲ ﺗﻘﺪﻳﻢ ﺗﺨﺼﺼﺎت اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‪،‬‬ ‫وذﻟﻚ ﻟﺘﻠﺒﻴﺔ اﻟﻄﻠﺐ اﻟﻤﱱاﻳﺪ ﻋﻠﻰ اﻟﺨﱪاء ﻓﻲ ﻫﺬا اﻟﻤﺠﺎل اﻟﺤﻴﻮي‪ .‬ﺗﻘﺪم اﻟﻌﺪﻳﺪ ﻣﻦ‬ ‫اﻟﺠﺎﻣﻌﺎت اﻟﻌﺮﺑﻴﺔ ﺑﺮاﻣﺞ ﻣﺘﺨﺼﺼﺔ ﺗﺮﻛﺰ ﻋﻠﻰ ﺗﺪرﻳﺐ اﻟﻄﻼب ﻟﻴﺼﺒﺤﻮا ﻗﺎدة ﻓﻲ ﻫﺬا‬ ‫اﻟﻤﺠﺎل اﻟﻤﺒﺘﻜﺮ‪ .‬ﺑﻌﺾ ﻫﺬه اﻟﺠﺎﻣﻌﺎت ﺗﺸﻤﻞ‪:‬‬ ‫ﺟﺎﻣﻌﺔ اﻟﻤﻠﻚ ﻋﺒﺪ ﷲ ﻟﻠﻌﻠﻮم واﻟﺘﻘﻨﻴﺔ ﻓﻲ اﻟﻤﻤﻠﻜﺔ اﻟﻌﺮﺑﻴﺔ اﻟﺴﻌﻮدﻳﺔ‬ ‫ﺟﺎﻣﻌﺔ اﻟﻘﺎﻫﺮة ﻓﻲ ﻣﴫ‬ ‫ﺟﺎﻣﻌﺔ ﻗﻄﺮ ﻓﻲ ﻗﻄﺮ‬ ‫اﻟﺠﺎﻣﻌﺔ اﻷﻣﺮﻳﻜﻴﺔ ﻓﻲ ﺑﲑوت‪ ،‬ﻟﺒﻨﺎن‬ ‫ﺗﻌﺘﱪ ﻫﺬه اﻟﱪاﻣﺞ أدوات ﻓّﻌﺎﻟﺔ ﻟﺘﻌﺰﻳﺰ اﻻﺑﺘﻜﺎر وﺗﻌﻠﻴﻢ ﺟﻴﻞ ﺟﺪﻳﺪ ﻣﻦ اﻟﻤﺘﺨﺼﺼﲔ اﻟﺬي‬ ‫ﺳﻴﺴﺎﻫﻤﻮن ﻓﻲ رﺳﻢ ﻣﺴﺘﻘﺒﻞ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ اﻟﻌﺎﻟﻢ اﻟﻌﺮﺑﻲ‪.‬‬

‫ﺗﻄﺒﻴﻘﺎت اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ اﻟﺤﻴﺎة اﻟﻴﻮﻣﻴﺔ‬ ‫ﺗﻠﻌﺐ ﺗﻄﺒﻴﻘﺎت اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ دوًرا ﻛﺒًﲑا ﻓﻲ ﺗﺤﺴﲔ ﺟﻮدة اﻟﺤﻴﺎة اﻟﻴﻮﻣﻴﺔ ﻟﻸﻓﺮاد‬ ‫ﻣﻦ ﺧﻼل ﺗﺴﻬﻴﻞ اﻟﻌﻤﻠﻴﺎت واﺗﺨﺎذ اﻟﻘﺮارات ﺑﻜﻔﺎءة أﻛﱪ‪ .‬ﻣﻦ أﺑﺮز ﻫﺬه اﻟﺘﻄﺒﻴﻘﺎت ﻳﻤﻜﻨﻨﺎ‬ ‫ﺍﻗﺴﺎﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎﺀ ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ | ‪www.theai.ac‬‬

‫أن ﻧﺬﻛﺮ‪:‬‬ ‫اﻟﻤﺴﺎﻋﺪات اﻟﺸﺨﺼﻴﺔ ﻣﺜﻞ ﺳﲑى وأﻟﻴﻜﺴﺎ اﻟﱵ ﺗﺴﺘﻨﺪ إﻟﻰ ﺗﻘﻨﻴﺔ ﻣﻌﺎﻟﺠﺔ اﻟﻠﻐﺔ‬ ‫اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ ﻟﻔﻬﻢ وﺗﻨﻔﻴﺬ اﻷواﻣﺮ اﻟﺼﻮﺗﻴﺔ‬ ‫أﻧﻈﻤﺔ اﻟﺘﻮﺻﻴﺔ ﻓﻲ ﻣﻮاﻗﻊ اﻟﺘﺴﻮق اﻹﻟﻜﱰوﻧﻲ ﻣﺜﻞ أﻣﺎزون اﻟﱵ ﺗﺴﻬﻢ ﻓﻲ‬ ‫ﺗﺤﺴﲔ ﺗﺠﺮﺑﺔ اﻟﻤﺴﺘﺨﺪم ﻋﱪ ﺗﻘﺪﻳﻢ ﻣﻘﱰﺣﺎت ﻣﺴﺘﻨﺪة إﻟﻰ اﻟﺘﺤﻠﻴﻞ اﻟﺘﻨﺒﺆي‬ ‫ﻟﻠﺮﻏﺒﺎت واﻟﺴﻠﻮﻛﻴﺎت‬ ‫اﻷﻣﺎن اﻟﻤﲋﻟﻲ ﺑﺎﺳﺘﺨﺪام اﻟﻜﺎﻣﲑات اﻟﺬﻛﻴﺔ اﻟﱵ ﺗﺴﺘﺨﺪم اﻟﺮؤﻳﺔ اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ ﻟﻠﻜﺸﻒ‬ ‫ﻋﻦ اﻟﺘﻐﲑات ﻓﻲ اﻟﺒﻴﺌﺔ اﻟﻤﺤﻴﻄﺔ‬ ‫إن اﻻﺑﺘﻜﺎرات اﻟﻤﺴﺘﻨﺪة إﻟﻰ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻻ ﺗﺰال واﺳﻌﺔ اﻻﻧﺘﺸﺎر وﺗﺴﻬﻢ ﻓﻲ‬ ‫ﺗﺤﻮﻳﻞ اﻟﻌﺪﻳﺪ ﻣﻦ ﺟﻮاﻧﺐ اﻟﺤﻴﺎة اﻟﻤﻌﺎﴏة‪.‬‬

‫اﻟﺘﻄﺒﻴﻘﺎت اﻟﺮوﺑﻮﺗﻴﺔ اﻟﻤﻌﺘﻤﺪة ﻋﻠﻰ اﻟﺬﻛﺎء‬ ‫اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫ُﻳﻌﺘﱪ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ اﻟﻘﻠﺐ اﻟﻨﺎﺑﺾ ﻟﻠﻜﺜﲑ ﻣﻦ اﻷﻧﻈﻤﺔ اﻟﺮوﺑﻮﺗﻴﺔ اﻟﻤﺘﻘﺪﻣﺔ‪ ،‬ﺣﻴﺚ‬ ‫ﻳﻤﻨﺤﻬﺎ اﻟﻘﺪرة ﻋﻠﻰ أداء اﻟﻤﻬﺎم ﺑﺸﻜﻞ ﻣﺴﺘﻘﻞ ودون ﺗﺪﺧﻞ ﺑﴩي ﻣﺒﺎﴍ‪ .‬ﻫﺬه‬ ‫اﻟﺘﻄﺒﻴﻘﺎت اﻟﺮوﺑﻮﺗﻴﺔ ﺗﺸﻤﻞ ﻣﺠﺎﻻت ﻣﺘﻨﻮﻋﺔ ﻣﺜﻞ‪:‬‬ ‫اﻟﺼﻨﺎﻋﺔ‪ :‬ﺣﻴﺚ ﺗﺴﺘﺨﺪم اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت ﻓﻲ ﺧﻄﻮط اﻟﺘﺠﻤﻴﻊ واﻟﻤﺼﺎﻧﻊ ﻟﻠﺘﻘﻠﻴﻞ ﻣﻦ‬ ‫اﻷﺧﻄﺎء اﻟﺒﴩﻳﺔ وزﻳﺎدة اﻹﻧﺘﺎﺟﻴﺔ‬ ‫اﻟﺼﺤﺔ‪ :‬ﺗﺘﻀﻤﻦ اﻟﺘﻄﺒﻴﻘﺎت اﻟﺮوﺑﻮﺗﻴﺔ اﻟﻤﺴﺎﻋﺪة ﻓﻲ اﻟﻌﻤﻠﻴﺎت اﻟﺠﺮاﺣﻴﺔ اﻟﺼﻌﺒﺔ‬ ‫وﺗﻘﺪﻳﻢ اﻟﺮﻋﺎﻳﺔ اﻟﻄﺒﻴﺔ ﻓﻲ اﻷﻣﺎﻛﻦ اﻟﻨﺎﺋﻴﺔ‬ ‫اﻟﺨﺪﻣﺎت‪ :‬ﻣﺜﻞ ﺗﻄﻮﻳﺮ اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت اﻟﻘﺎدرة ﻋﻠﻰ ﺗﻘﺪﻳﻢ اﻟﻄﻌﺎم ﻓﻲ اﻟﻤﻄﺎﻋﻢ أو ﺗﻨﻈﻴﻒ‬ ‫اﻟﻤﻨﺎزل‬ ‫ﻣﺎ ﻳﺰال اﻻﺳﺘﺜﻤﺎر ﻓﻲ اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت اﻟ ودة ﺑﺎﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻳﺴﺘﻘﻄﺐ اﻫﺘﻤﺎًﻣﺎ ﻋﺎﻟﻤًﻴﺎ‪،‬‬ ‫ﻣﻊ ﺗﻘﺪم اﻟﺘﻜﻨﻮﻟﻮﺟﻴﺎ وزﻳﺎدة اﻟﻄﻠﺐ ﻋﻠﻰ اﻟﺘﺸﻐﻴﻞ اﻷﺗﻤﱵ ﻟﻬﺬه اﻟﺘﻘﻨﻴﺎت اﻟﻤﺒﺘﻜﺮة‪.‬‬

‫اﻟﺮؤﻳﺔ اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ ﻓﻲ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫ﺍﻗﺴﺎﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎﺀ ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ | ‪www.theai.ac‬‬

‫ُﺗﻌﺘﱪ اﻟﺮؤﻳﺔ اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ أﺣﺪ أﻫﻢ ﻓﺮوع اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ واﻟﱵ ﺗﺮﻛﺰ ﻋﻠﻰ ﺗﻤﻜﲔ‬ ‫اﻷﺟﻬﺰة ﻣﻦ "رؤﻳﺔ" وﻓﻬﻢ اﻟﻌﺎﻟﻢ ﻣﻦ ﺣﻮﻟﻬﺎ ﻋﻠﻰ ﺷﻜﻞ ﺻﻮر وﻓﻴﺪﻳﻮﻫﺎت‪ .‬ﺗﻜﻤﻦ أﻫﻤﻴﺔ‬ ‫اﻟﺮؤﻳﺔ اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ ﻓﻲ ﻗﺪرﺗﻬﺎ ﻋﻠﻰ ﺗﺤﻠﻴﻞ وﺗﻔﺴﲑ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت اﻟ ﺋﻴﺔ‪ ،‬ﻣﻤﺎ ﻳﺘﻴﺢ ﻟﻸﺟﻬﺰة‬ ‫اﺗﺨﺎذ ﻗﺮارات أﻛﱶ دﻗﺔ‪ُ .‬ﺗﺴﺘﺨﺪم ﺗﻄﺒﻴﻘﺎت اﻟﺮؤﻳﺔ اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ ﻓﻲ ﻣﺠﺎﻻت ﻣﺘﻨﻮﻋﺔ ﻣﺜﻞ‪:‬‬ ‫اﻟﺘﻌﺮف ﻋﻠﻰ اﻟﻮﺟﻮه‪ ،‬ﻣﻤﺎ ﻳﺴﻬﻞ ﻋﻤﻠﻴﺎت اﻟﺘﺤﻘﻖ واﻷﻣﻦ‬ ‫اﻟﻘﻴﺎدة اﻟﺬاﺗﻴﺔ ﻓﻲ اﻟﺴﻴﺎرات‪ ،‬ﺣﻴﺚ ﺗﻮﻓﺮ اﻟﺮؤﻳﺔ اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ ﻣﻌﻠﻮﻣﺎت ﺣﻴﻮﻳﺔ ﻟﺘﺤﺴﲔ‬ ‫اﻷﻣﺎن وﺗﻮﺟﻴﻪ اﻟ ﻛﺒﺔ‬ ‫اﻟﺘﺼﻮﻳﺮ اﻟﻄﱯ‪ ،‬ﺣﻴﺚ ﺗﺴﺎﻋﺪ ﻓﻲ ﺗﺸﺨﻴﺺ اﻷﻣﺮاض ﻣﻦ ﺧﻼل ﺗﺤﻠﻴﻞ ﺻﻮر اﻷﺷﻌﺔ‬ ‫واﻟﺘﺼﻮﻳﺮ ﺑﺎﻟﺮﻧﲔ اﻟﻤﻐﻨﺎﻃﻴﴘ‬ ‫ﺗﺸﻜﻞ اﻟﺮؤﻳﺔ اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ ﻣﺴﺘﻘﺒًﻼ واﻋًﺪا ﻓﻲ ﺗﺤﺴﲔ اﻟﻄﻴﻒ اﻟﻮاﺳﻊ ﻣﻦ اﻻﺳﺘﺨﺪاﻣﺎت‬ ‫اﻟﺘﻜﻨﻮﻟﻮﺟﻴﺔ ﺑﺎﻫﻀﺔ وﺗﻘﻨﻴﺎت اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ اﻟﻤﺘﻄﻮرة‪.‬‬

‫ﺍﻗﺴﺎﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎﺀ ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ | ‪www.theai.ac‬‬