اقسام الذكاء الاصطناعي - تطورات مذهلة في التقنية

‫ا ﻗ ﺴ ﺎ م ا ﻟ ﺬ ﻛ ﺎ ء ا ﻻ ﺻ ﻄﻨ ﺎ ﻋ ﻲ‬ ‫ ﺗ ﻄ ﻮ ر ا ت ﻣﺬ ﻫ ﻠ ﺔ ﻓ ﻲ‬‫اﻟﺘﻘﻨﻴﺔ‬ ‫اﺳﺘﻌﺪ ﻻﺳﺘﻜﺸﺎف ﻋﺎﻟﻢ ﻣﺬﻫﻞ ﻣﻦ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‪ ،‬ﺣﻴﺚ ﻗﻔﺰات ﺗﻘﻨﻴﺔ ﻻ ﺣﺪود ﻟﻬﺎ‬ ‫ﺗﻨﺘﻈﺮك‪ .‬اﻧﻐﻤﺲ ﻓﻲ ﻓﻬﻢ أﻗﺴﺎم اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺑﺪءًا ﻣﻦ ﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ واﻟﺮؤﻳﺔ‬ ‫اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ‪ ،‬وﺻﻮًﻻ إﻟﻰ اﻟﺘﻄﺒﻴﻘﺎت اﻟﻤﺪﻫﺸﺔ ﻓﻲ اﻟﺤﻴﺎة اﻟﻴﻮﻣﻴﺔ‪ .‬اﻛﺘﺸﻒ ﻛﻴﻒ ﺗﻐّﲑ‬ ‫ﻣﻌﺎﻟﺠﺔ اﻟﻠﻐﺔ اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ ﻣﺴﺘﻘﺒﻞ اﻟﺘﻮاﺻﻞ‪ ،‬واﺳﺘﻔﺪ ﻣﻦ ﻓﺮص اﻟﺘﻌﻠﻴﻢ ﻓﻲ اﻟﺠﺎﻣﻌﺎت‬ ‫اﻟﻌﺮﺑﻴﺔ اﻟﻤﺘﺨﺼﺼﺔ‪.‬‬

‫ﺍﻗﺴﺎﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎﺀ ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬

‫ﺍﻗﺴﺎﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎﺀ ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ | ‪www.theai.ac‬‬

‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ وﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ‬ ‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻳﺘﺪاﺧﻞ ﻣﻊ ﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ ﻟﺘﺸﻜﻴﻞ ﺛﻮرة ﻓﻲ ﻛﻴﻔﻴﺔ ﺗﻌﺎﻣﻞ اﻟﺤﻮاﺳﻴﺐ ﻣﻊ‬ ‫اﻟﻤﻌﻄﻴﺎت‪ُ .‬ﻳﻌّﺮف ﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ ﻋﻠﻰ أﻧﻪ ﻗﺪرة اﻷﺟﻬﺰة ﻋﻠﻰ اﻟﺘﻌﻠﻢ ﺗﻠﻘﺎﺋًﻴﺎ ﻣﻦ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت‬ ‫اﻟﻤﺘﺎﺣﺔ دون اﻟﱪﻣﺠﺔ اﻟﻤﺴﺒﻘﺔ‪ .‬ﻳﺘﻀﻤﻦ ذﻟﻚ اﺳﺘﺨﺪام اﻟﺨﻮارزﻣﻴﺎت ﻟﺘﺤﻠﻴﻞ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت‬ ‫وإﺟﺮاء اﻟﺘﻨﺒﺆات ﺑﻨﺎًء ﻋﻠﻰ ﻫﺬا اﻟﺘﺤﻠﻴﻞ‪ .‬ﻳﺘﻤﲒ ﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ ﺑﺈﻣﻜﺎﻧﻴﺔ ﺗﺤﺴﲔ اﻷداء ﻣﻊ ﻛﻞ‬ ‫ﺗﺠﺮﺑﺔ‪ ،‬ﺣﻴﺚ ُﺗﻌّﺪ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت ﻫﻲ اﻟﻤﺤﺮك اﻷﺳﺎﳼ ﻟﺘﻘّﺪم اﻟﺨﻮارزﻣﻴﺎت وﺗﻤﻜﻴﻨﻬﺎ ﻣﻦ اﻟﻘﻴﺎم‬ ‫ﺑﻤﻬﺎم ﻣﻌﻘﺪة ﻣﺜﻞ اﻟﺘﻌﺮف ﻋﻠﻰ اﻟﺼﻮر واﻟﱰﺟﻤﺔ اﻵﻟﻴﺔ‪.‬‬

‫اﻟﻐﻮص اﻟﻌﻤﻴﻖ ﻓﻲ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫ُﻳﺴﺘﺨﺪم اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ اﻟﻌﻤﻴﻖ ﻟﺘﺤﺴﲔ اﻟﻘﺪرة اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ اﻟﻌﺎﻟﻴﺔ ﻓﻲ ﺗﻔﺴﲑ‬ ‫اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت اﻟﻤﻌﻘﺪة‪ .‬ﻳﻌﺘﻤﺪ ﻫﺬا اﻟﺬﻛﺎء ﻋﻠﻰ ﺷﺒﻜﺎت ﻋﺼﺒﻴﺔ اﺻﻄﻨﺎﻋﻴﺔ ﻣﺴﺘﻮﺣﺎة ﻣﻦ‬ ‫اﻟﻄﺒﻴﻌﺔ اﻟﺒﻴﻮﻟﻮﺟﻴﺔ ﻟﻠﺪﻣﺎغ اﻟﺒﴩي‪ُ .‬ﺗﺴﺘﺨﺪم ﺗﻄﺒﻴﻘﺎت اﻟﺬﻛﺎء اﻟﻌﻤﻴﻖ ﺑﺸﻜﻞ ﻛﺒﲑ ﻓﻲ‬ ‫ﻣﺠﺎﻻت ﻣﺘﻨﻮﻋﺔ ﻣﺜﻞ اﻟﺘﻌﺮف ﻋﻠﻰ اﻟﺼﻮت‪ ،‬وﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﺼﻮر‪ ،‬واﻟﺘﻮﺟﻴﻪ اﻟﺬﻛﻲ ﻟﻶﻟﻴﺎت‪ ،‬ﻣﻤﺎ‬ ‫ﻳﻌﺰز اﻟﻘﺪرات اﻟﺘﻨﺒﺆﻳﺔ ﻟﻠﻤﺆﺳﺴﺎت واﻟﺤﻜﻮﻣﺎت‪ .‬ﺗﻌﺘﻤﺪ اﻟﺸﺒﻜﺎت اﻟﻌﺼﺒﻴﺔ اﻟﻌﻤﻴﻘﺔ ﻋﻠﻰ‬ ‫ﻃﺒﻘﺎت ﻣﺘﻌﺪدة ﻟﻤﻌﺎﻟﺠﺔ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت‪ ،‬ﻣﻤﺎ ُﻳﻤّﻜﻨﻬﺎ ﻣﻦ اﻛﺘﺴﺎب ﻓﻬﻢ واﺳﻊ وﻣﺘﻌﺪد‬ ‫اﻟﺠﻮاﻧﺐ ﻟﻠﺒﻴﺎﻧﺎت‪.‬‬

‫ﻣﻌﺎﻟﺠﺔ اﻟﻠﻐﺎت اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ ﻓﻲ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫ﺗﻠﻌﺐ ﻣﻌﺎﻟﺠﺔ اﻟﻠﻐﺔ اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ دوًرا ﻣﺤﻮرًﻳﺎ ﻓﻲ ﺗﺤﺴﲔ ﻗﺪرة اﻟﺤﻮاﺳﻴﺐ ﻋﻠﻰ ﻓﻬﻢ اﻟﻠﻐﺔ‬ ‫اﻟﺒﴩﻳﺔ‪ .‬ﺗﺘﻀﻤﻦ ﻫﺬه اﻟﺘﻜﻨﻮﻟﻮﺟﻴﺎ اﺳﺘﺨﺪام اﻟﺨﻮارزﻣﻴﺎت ﻟﺘﺤﻠﻴﻞ اﻟﻨﺼﻮص واﻟﻤﺤﺎدﺛﺎت‬ ‫ﺑﻠﻐﺔ اﻟﺒﴩ ﻟﺘﻮﻓﲑ ﺗﻮاﺟﻬﺖ ﻣﺴﺘﺨﺪم ﺳﻠﺴﺔ وﻓﻌﺎﻟﺔ‪ُ .‬ﺗﺴﺘﺨﺪم ﺗﻄﺒﻴﻘﺎت ﻣﻌﺎﻟﺠﺔ اﻟﻠﻐﺔ‬ ‫اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ ﻓﻲ اﻟﻌﺪﻳﺪ ﻣﻦ اﻟﻤﺠﺎﻻت ﻣﻨﻬﺎ‪:‬‬ ‫ﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﻨﺼﻮص اﻹﻋﻼﻣﻴﺔ ﻟﺘﺤﺴﲔ اﻟﻔﻬﻢ اﻟﺠﻤﺎﻫﲑي‬ ‫إدارة اﻻﺳﺘﻔﺴﺎرات واﻟﻌﻤﻼء ﺑﺸﻜﻞ آﻟﻲ وذﻛﻲ‬ ‫ﺗﺮﺟﻤﺔ اﻟﻠﻐﺎت ﺑﴪﻋﺔ ودﻗﺔ ﻋﺎﻟﻴﺔ‬

‫ﺍﻗﺴﺎﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎﺀ ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ | ‪www.theai.ac‬‬

‫ﺗﺘﻤﺘﻊ ﻣﻌﺎﻟﺠﺔ اﻟﻠﻐﺔ اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ ﺑﺈﻣﻜﺎﻧﺎت ﻫﺎﺋﻠﺔ ﻟﺘﺴﻬﻴﻞ اﻟﺘﻔﺎﻋﻞ ﺑﲔ اﻹﻧﺴﺎن واﻟﺤﺎﺳﻮب‬ ‫وﺟﻌﻞ اﻟﺘﻘﻨﻴﺎت اﻟﺬﻛﻴﺔ أﻛﱶ ﻗﺪرة ﻋﻠﻰ اﻟﺘﻔﺎﻋﻞ ﺑﻄﺮق ﺑﴩﻳﺔ‪.‬‬

‫اﻟﺘﻜﻨﻮﻟﻮﺟﻴﺎ اﻟﺮوﺑﻮﺗﻴﺔ واﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫ﻳﺸﻜﻞ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺟﺰًءا أﺳﺎﺳًﻴﺎ ﻣﻦ اﻟﺘﻘﺪم ﻓﻲ ﻣﺠﺎل اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت‪ ،‬ﺣﻴﺚ ﻳﺘﻢ ﺗﺼﻤﻴﻢ‬ ‫ﻫﺬه اﻵﻻت ﻟﺘﻜﻮن أﻛﱶ ذﻛﺎًء وﻗﺪرًة ﻋﻠﻰ اﻟﺘﻌﺎﻣﻞ ﻣﻊ ﻣﺠﻤﻮﻋﺔ ﻣﺘﻨﻮﻋﺔ ﻣﻦ اﻟﻤﻬﺎم‬ ‫اﻟﻤﻌﻘﺪة ﻓﻲ اﻟﺒﻴﺌﺎت اﻟﺼﻨﺎﻋﻴﺔ واﻟﻤﲋﻟﻴﺔ‪ .‬ﺗﻌﺘﻤﺪ اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت اﻟﺤﺪﻳﺜﺔ ﻋﻠﻰ ﺗﻘﻨﻴﺎت اﻟﺬﻛﺎء‬ ‫اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻟﻠﺘﻌﻠﻢ ﻣﻦ اﻟﺒﻴﺌﺎت اﻟﻤﺤﻴﻄﺔ وﺗﺤﺴﲔ أداﺋﻬﺎ ﺑﺎﺳﺘ ار‪ .‬ﺗﺸﻤﻞ اﺳﺘﺨﺪاﻣﺎت‬ ‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت ﺗﺤﺴﲔ اﻟﻌﻤﻠﻴﺎت اﻟﻠﻮﺟﺴﺘﻴﺔ‪ ،‬وزﻳﺎدة اﻹﻧﺘﺎﺟﻴﺔ ﻓﻲ‬ ‫اﻟﻤﺼﺎﻧﻊ‪ ،‬وﺗﻮﻓﲑ ﺣﻠﻮل آﻟﻴﺔ ﻣﺘﻘﺪﻣﺔ ﻟﻠﻌﺪﻳﺪ ﻣﻦ اﻟﺼﻨﺎﻋﺎت‪.‬‬

‫ﺗﻌﺰﻳﺰ اﻟﺮؤﻳﺔ اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ ﺑﺎﺳﺘﺨﺪام اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫ﺗﺸﻜﻞ اﻟﺮؤﻳﺔ اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ ﻣﺠﺎًﻻ ﺣﻴﻮًﻳﺎ ﻳﻌﺰز اﻟﻘﺪرة ﻋﻠﻰ ﺗﻔﺴﲑ وﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﺼﻮر‬ ‫واﻟﻔﻴﺪﻳﻮﻫﺎت‪ .‬ﻳﻌﺘﻤﺪ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ ﻫﺬا اﻟﺴﻴﺎق ﻋﻠﻰ ﺗﺸﻐﻴﻞ ﺗﻘﻨﻴﺎت ﻣﻌﻴﻨﺔ‬ ‫ﻟﺘﺤﺴﲔ اﻟﻔﻬﻢ ﺑﺸﻜﻞ دﻗﻴﻖ وﻓﻌﺎل‪ .‬ﻳﺘﻢ ﺗﻄﻮﻳﺮ ﺗﻄﺒﻴﻘﺎت اﻟﺮؤﻳﺔ اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ ﻟﻼﻋﺘﻤﺎد‬ ‫ﻋﻠﻰ اﻟﺨﻮارزﻣﻴﺎت اﻟﻤﺘﻘﺪﻣﺔ ﻟﺘﺤﻠﻴﻞ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت اﻟﺒﴫﻳﺔ ﻓﻲ ﻣﺠﺎﻻت ﻣﺘﻌﺪدة ﻣﺜﻞ اﻟﻄﺐ‪،‬‬ ‫واﻷﻣﻦ‪ ،‬واﻟﺼﻨﺎﻋﺔ‪ ،‬ﺣﻴﺚ ﻳﺴﺘﺨﺪم اﻷﻃﺒﺎء ﻫﺬه اﻟﺘﻘﻨﻴﺔ ﻟﺘﺸﺨﻴﺺ اﻟﺤﺎﻻت اﻟﻄﺒﻴﺔ‬ ‫اﻟﻤﻌﻘﺪة‪ ،‬ﻓﻲ ﺣﲔ ُﺗﺴﺘﺨﺪم ﻓﻲ اﻷﻣﻦ ﻟ اﻗﺒﺔ اﻷﻣﺎﻛﻦ اﻟﻌﺎﻣﺔ وﺗﺤﺪﻳﺪ اﻟﺘﻬﺪﻳﺪات‬ ‫اﻟﻤﺤﺘﻤﻠﺔ‪ ،‬ﻣﻤﺎ ﻳﻌﺰز ﺳﻼﻣﺔ اﻟﻤﺠﺘﻤﻊ ﻛﻜﻞ‪.‬‬

‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ اﻟﺮؤﻳﺔ اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ‬ ‫ﺗﻠﻌﺐ اﻟﺮؤﻳﺔ اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ دوًرا ﻣﻬًﻤﺎ ﻓﻲ ﺗﻤﻜﲔ اﻵﻻت ﻣﻦ ﻓﻬﻢ وﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﺼﻮر‬ ‫واﻟﻔﻴﺪﻳﻮﻫﺎت‪ .‬ﺗﻌﺘﻤﺪ ﻫﺬه اﻟﺘﻘﻨﻴﺔ ﻋﻠﻰ ﻣﺠﻤﻮﻋﺔ ﻣﻦ اﻟﺨﻮارزﻣﻴﺎت اﻟﱵ ﺗﺴﻤﺢ ﺑﺎﻟﺘﺤﻠﻴﻞ‬ ‫رﻗﻤﻴًﺎ ﻟﻠﺼﻮر‪ ،‬وﺗﻤﻴﲒ اﻷﻧﻤﺎط‪ ،‬واﺳﺘﺨﺮاج اﻟﻤﻌﻠﻮﻣﺎت ذات اﻟﺼﻠﺔ‪ُ .‬ﻳﺴﺘﺨﺪم اﻟﺬﻛﺎء‬ ‫اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ اﻟﺮؤﻳﺔ اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ ﻓﻲ ﻣﺠﻤﻮﻋﺔ واﺳﻌﺔ ﻣﻦ اﻟﺘﻄﺒﻴﻘﺎت‪ ،‬ﺑﻤﺎ ﻓﻲ ذﻟﻚ‬ ‫أﻧﻈﻤﺔ اﻷﻣﺎن‪ ،‬وﺗﻜﻨﻮﻟﻮﺟﻴﺎ اﻟﺴﻴﺎرات ذاﺗﻴﺔ اﻟﻘﻴﺎدة‪ ،‬واﻟﺘﺤﻠﻴﻞ اﻟﻄﱯ‪ .‬ﺗﺘﻄﻠﺐ اﻟﺮؤﻳﺔ‬ ‫اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ ﻗﺪرة ﻛﺒﲑة ﻋﻠﻰ ﻣﻌﺎﻟﺠﺔ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت ﻣﻤﺎ ﻳﺠﻌﻠﻬﺎ ﺑﺤﺎﺟﺔ ﻣﺎﺳﺔ إﻟﻰ دﻋﻢ ﺗﻘﲏ‬ ‫ﺍﻗﺴﺎﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎﺀ ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ | ‪www.theai.ac‬‬

‫ﻗﻮ ي ‪.‬‬

‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ ﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت‬ ‫ﻳﻌﺪ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ أداة ﻗﻮﻳﺔ ﻓﻲ ﻣﺠﺎل ﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت اﻟﻀﺨﻤﺔ‪ ،‬ﺣﻴﺚ ﻳﻤّﻜﻦ ﻣﻦ‬ ‫اﺳﺘﺨﻼص اﻟﺮؤى ﻣﻦ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت ﻏﲑ اﻟﻤﻬﻴﻜﻠﺔ واﻟﻤﻌﻘﺪة‪ .‬ﻳﺴﺎﻋﺪ ﻓﻲ اﻟﻌﺪﻳﺪ ﻣﻦ اﻟﻘﻄﺎﻋﺎت‬ ‫ﻋﻠﻰ ﺗﺤﺴﲔ اﻟﻘﺮارات اﻻﺳﱰاﺗﻴﺠﻴﺔ وﺗﻮﻗﻊ اﻻﺗﺠﺎﻫﺎت اﻟﻤﺴﺘﻘﺒﻠﻴﺔ‪ُ .‬ﺗﺴﺘﺨﺪم أدوات‬ ‫اﻟﺘﺤﻠﻴﻞ اﻟﻘﺎﺋﻤﺔ ﻋﻠﻰ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻟﻔﻬﻢ اﻟﻌﻤﻴﻞ ﺑﺸﻜﻞ أﻓﻀﻞ ﻓﻲ اﻟﺘﺴﻮﻳﻖ‪،‬‬ ‫وﺗﺤﺴﲔ اﻟﻌﻤﻠﻴﺎت ﻓﻲ اﻟﺼﻨﺎﻋﺔ‪ ،‬واﻟﺘﻨﺒﺆ ﺑﺎﻷﺳﻮاق اﻟﻤﺎﻟﻴﺔ‪ .‬ﺑﻔﻀﻞ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‪،‬‬ ‫أﺻﺒﺤﺖ اﻟﻤﺆﺳﺴﺎت ﻗﺎدرة ﻋﻠﻰ ﺗﺤﻮﻳﻞ اﻟﻜﻢ اﻟﻬﺎﺋﻞ ﻣﻦ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت إﻟﻰ رؤى ﻗﺎﺑﻠﺔ ﻟﻠﺘﻨﻔﻴﺬ‬ ‫ﺑﴪﻋﺔ وﻓﻌﺎﻟﻴﺔ‪.‬‬

‫اﻟﺘﻤﻴﲒ ﺑﲔ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ وﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ‬ ‫ﻏﺎﻟﺒًﺎ ﻣﺎ ﻳﺘﻢ اﻟﺨﻠﻂ ﺑﲔ ﻣﺼﻄﻠﺤﻲ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ وﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ‪ .‬وﻟﻜﻦ ﻳﻤﻜﻦ ﻓﻬﻢ‬ ‫اﻟﻔﺮق ﺑﻴﻨﻬﻤﺎ ﺑﻤﻌﺮﻓﺔ أن اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻫﻮ ﻣﻔﻬﻮم أﺷﻤﻞ ﻳﺘﻀﻤﻦ اﻟﻘﺪرة ﻋﻠﻰ‬ ‫ﺗﺼﻤﻴﻢ أﻧﻈﻤﺔ ُﺗﺤﺎﻛﻲ اﻟﺘﻔﻜﲑ اﻟﺒﴩي‪ .‬ﺑﻴﻨﻤﺎ ﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ ﻫﻮ أﺣﺪ ﻓﺮوع اﻟﺬﻛﺎء‬ ‫اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‪ ،‬وﻳﺸﲑ إﻟﻰ أﻧﻈﻤﺔ ﺗﺘﻌﻠﻢ ﺑﺸﻜﻞ ﻣﺴﺘﻘﻞ ﻣﻦ ﺧﻼل ﺗﺠﺮﺑﺔ اﻟﻤﻮاﻗﻒ‬ ‫اﻟﻤﺨﺘﻠﻔﺔ‪ .‬ﺑﻌﺾ اﻟﻔﺮوق اﻟﻤﻬﻤﺔ ﺗﺸﻤﻞ‪:‬‬ ‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‪ :‬ﻳﻬﺪف إﻟﻰ إﻧﺸﺎء أﻧﻈﻤﺔ ﻗﺎدرة ﻋﻠﻰ اﻟﺘﻔﻜﲑ واﺗﺨﺎذ اﻟﻘﺮارات‪.‬‬ ‫ﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ‪ :‬ﻳﻌﺘﻤﺪ ﻋﻠﻰ ﺗﺤﺴﲔ اﻷداء ﻣﻦ ﺧﻼل اﻟﺘﺠﺮﺑﺔ واﻟﺒﻴﺎﻧﺎت دون اﻟﺤﺎﺟﺔ إﻟﻰ‬ ‫ﺑﺮﻣﺠﺔ ﻣﺴﺒﻘﺔ ﻟﻜﻞ ﺣﺎﻟﺔ‪.‬‬

‫اﻟﺠﺎﻣﻌﺎت اﻟﻌﺮﺑﻴﺔ اﻟﱵ ﺗﻘﺪم اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫ﻛﺘﺨﺼﺺ‬ ‫ﻳﱱاﻳﺪ اﻻﻫﺘﻤﺎم ﺑﺘﺨﺼﺺ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ اﻟﺠﺎﻣﻌﺎت اﻟﻌﺮﺑﻴﺔ‪ ،‬ﺣﻴﺚ أدﺧﻞ اﻟﻌﺪﻳﺪ‬ ‫ﻣﻨﻬﺎ ﺑﺮاﻣﺞ ﺗﻌﻠﻴﻤﻴﺔ ﻣﺘﻌﻠﻘﺔ ﺑﻬﺬا اﻟﻤﺠﺎل اﻟﻤﺘﻄﻮر‪ .‬ﻣﻦ ﺑﲔ اﻟﺠﺎﻣﻌﺎت اﻟﺒﺎرزة اﻟﱵ ﺗﻘﺪم‬ ‫ﺗﺨﺼﺺ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‪ ،‬ﻧﺬﻛﺮ ﺟﺎﻣﻌﺔ اﻟﻤﻠﻚ ﻋﺒﺪ ﷲ ﻟﻠﻌﻠﻮم واﻟﺘﻘﻨﻴﺔ ﻓﻲ‬ ‫ﺍﻗﺴﺎﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎﺀ ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ | ‪www.theai.ac‬‬

‫اﻟﺴﻌﻮدﻳﺔ‪ ،‬وﺟﺎﻣﻌﺔ اﻟﻘﺎﻫﺮة ﻓﻲ ﻣﴫ‪ ،‬وﻣﻌﻬﺪ ﻗﻄﺮ ﻟﺒﺤﻮث اﻟﺤﻮﺳﺒﺔ‪ .‬ﺗﺘﻴﺢ ﻫﺬه اﻟﱪاﻣﺞ‬ ‫ﻟﻠﻄﻼب اﻟﺘﻌﻠﻢ اﻟﻌﻤﻴﻖ ﻓﻲ ﻣﺠﺎﻻت ﻣﺨﺘﻠﻔﺔ ﻣﻦ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‪ ،‬ﻣﻤﺎ ﻳﺴﺎﻫﻢ ﻓﻲ‬ ‫إﻋﺪاد ﻛﻮادر ﻣﺘﺨﺼﺼﺔ ﺗﺴﺘﻄﻴﻊ ﺗﻠﺒﻴﺔ ﻣﺘﻄﻠﺒﺎت اﻟﺴﻮق اﻟﻤﺘﻐﲑة ﺑﺎﺳﺘ ار‪.‬‬

‫ﻛﻴﻒ ﺗﺴﺘﺨﺪم ﺗﻄﺒﻴﻘﺎت اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ‬ ‫اﻟﺤﻴﺎة اﻟﻴﻮﻣﻴﺔ‬ ‫ُﺗﻌﺘﱪ ﺗﻄﺒﻴﻘﺎت اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺟﺰًءا ﻻ ﻳﺘﺠﺰأ ﻣﻦ اﻟﺤﻴﺎة اﻟﻴﻮﻣﻴﺔ‪ ،‬إﻣﺎ ﺑﺸﻜﻞ ﻣﺒﺎﴍ أو‬ ‫ﻏﲑ ﻣﺒﺎﴍ‪ .‬ﻋﻠﻰ ﺳﺒﻴﻞ اﻟﻤﺜﺎل‪ ،‬ﺗﺴﺘﺨﺪم اﻟﻬﻮاﺗﻒ اﻟﺬﻛﻴﺔ ﻣﲒات اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫ﻟﺘﻘﺪﻳﻢ ﺗﺠﺎرب ﻣﺴﺘﺨﺪم ﻣﺤﺴﻨﺔ ﻣﺜﻞ اﻟﻤﺴﺎﻋﺪﻳﻦ اﻟﺼﻮﺗﻴﲔ وﺧﺪﻣﺎت اﻟﱰﺟﻤﺔ اﻟﻔﻮرﻳﺔ‪.‬‬ ‫ﻓﻲ اﻟﻤﻨﺎزل‪ُ ،‬ﺗﺴﺘﺨﺪم اﻷﺟﻬﺰة اﻟﻤﲋﻟﻴﺔ اﻟﺬﻛﻴﺔ ﺗﻠﻘﺎﺋﻴًﺎ ﻟﺘﻨﻈﻴﻢ اﻟﻄﺎﻗﺔ واﻟﺮاﺣﺔ‪ .‬إﺿﺎﻓﺔ‬ ‫إﻟﻰ ذﻟﻚ‪ُ ،‬ﺗﺴﺘﺨﺪم ﺗﻘﻨﻴﺎت اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ ﺗﺤﺴﲔ اﻟﺮﻋﺎﻳﺔ اﻟﺼﺤﻴﺔ‪ ،‬ﻣﻦ ﺧﻼل‬ ‫أﻧﻈﻤﺔ اﻟﺘﺸﺨﻴﺺ اﻟﻄﺒﻴﺔ اﻟﺬﻛﻴﺔ واﻟﺘﻨﺒﺆ ﺑﺎﻷﻣﺮاض‪ .‬ﻛﻞ ﻫﺬه اﻟﺘﻄﺒﻴﻘﺎت ﺗﺠﻌﻞ اﻟﺤﻴﺎة‬ ‫أﺳﻬﻞ وأﻛﱶ ﻛﻔﺎءة‪ ،‬ﻣﻤﺎ ﻳﺜﺒﺖ أﻫﻤﻴﺔ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ ﺣﻴﺎﺗﻨﺎ اﻟﻴﻮﻣﻴﺔ‪.‬‬

‫ﺍﻗﺴﺎﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎﺀ ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ | ‪www.theai.ac‬‬