دار العلاج    

6 فروع رئيسية للذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي هالذكاء الاصطناعي هو ممارسة التعرف على الكمبيوتر والاستدلال والعمل. الأمر كله يتعلق بمنح الآلات قوة محاكاة السلوك البشري ، ولا سيما القدرة المعرفية. ومع ذلك ، فإن الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وعلوم البيانات كلها مرتبطة ببعضها البعض.و ممارسة التعرف على الكمبيوتر والاستدلال والعمل. الأمر كله يتعلق بمنح الآلات قوة محاكاة السلوك البشري ، ولا سيما القدرة المعرفية. ومع ذلك ، فإن الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي م البيانات كلها مرتبطة ببعضها البعض.

ذكاء الاصطناعي

1. التعلم الآلي

  • فيما يتعلق بالتكنولوجيا المتقدمة ، يعد التعلم الآلي أحد المجالات الأكثر تطلبًا ، فهو يثير ضجة كل يوم كلما تم تقديم منتج جديد من قبل أي شركة تستخدم تقنيات وخوارزميات تعلم الآلة لتقديم المستهلك بطريقة إبداعية للغاية.
  • التعلم الآلي هو الأسلوب الذي يمنح أجهزة الكمبيوتر القدرة على التعلم دون أن تتم برمجتها ، ويتم استخدامه بنشاط في الحياة اليومية ، وتطبيقات التعلم الآلي في الحياة اليومية ، حتى دون معرفة ذلك. في الأساس ، العلم هو الذي يمكّن الآلات من ترجمة البيانات وتنفيذها والتحقيق فيها لحل مشاكل العالم الحقيقي.
  • مع نشر الخبرة الرياضية المعقدة ، يصمم المبرمجون خوارزميات التعلم الآلي التي يتم ترميزها بلغة الآلة من أجل إنشاء نظام ML كامل. بهذه الطريقة ، يمكننا ML من أداء مهام لتصنيف البيانات وفك تشفيرها وتقديرها من مجموعة بيانات معينة. في السنوات القليلة الماضية ، منحتنا سيارات ذاتية القيادة والتعرف على الصور والكلام وبحثًا مفيدًا على الويب والعديد من التطبيقات الشاملة.
  • إنه يتقارب بشكل أساسي مع التطبيقات التي تتكيف مع التجربة وتعزز إمكانية اتخاذ القرار أو الدقة التنبؤية على مدار فترة زمنية. علاوة على ذلك ، اعتمادًا على أنواع البيانات المتاحة ، يختار متخصصو البيانات أنواعًا من التعلم الآلي (الخوارزميات) لما يريدون التنبؤ به من البيانات ، التعلم الخاضع للإشراف:
  • في هذا النوع من التعلم ، يقوم خبراء البيانات بتغذية بيانات التدريب المسمى بالخوارزميات وتحديد المتغيرات للخوارزميات للوصول إلى الارتباطات وإيجادها. يتم تحديد / تعريف كل من مدخلات ومخرجات الخوارزمية. التعلم غير الخاضع للإشراف:
  • يشمل هذا النوع من التعلم الخوارزميات التي تتدرب على البيانات غير الموسومة ، وتحلل الخوارزمية مجموعات البيانات لرسم ارتباطات أو استنتاجات ذات مغزى.
  • على سبيل المثال ، إحدى الطرق هي التحليل العنقودي الذي يستخدم تحليل البيانات الاستكشافية للحصول على أنماط أو مجموعات مخفية أو مجمعة في مجموعات البيانات. التعلم المعزز:
  • لتعليم آلة الكمبيوتر لإنجاز عملية متعددة الخطوات لها قواعد محددة بوضوح ، يتم ممارسة التعلم المعزز. هنا ، يصمم المبرمجون خوارزمية لأداء مهمة وإعطائها إشارة إيجابية وسلبية لتعمل كخوارزمية لتنفيذ المهمة. في بعض الأحيان ، تكتشف الخوارزمية

2. الشبكة العصبية

  • بدمج العلوم والآلات المعرفية لأداء المهام ، فإن الشبكة العصبية هي فرع من فروع الذكاء الاصطناعي الذي يستخدم علم الأعصاب (جزء من علم الأحياء يهتم بالجهاز العصبي والجهاز العصبي للدماغ البشري).
  • تقوم الشبكة العصبية بتكرار الدماغ البشري حيث يتكون الدماغ البشري من عدد لا حصر له من الخلايا العصبية وترميز الخلايا العصبية في الدماغ في نظام أو جهاز هو ما تعمله الشبكة العصبية.
  • بعبارات بسيطة ، الشبكة العصبية عبارة عن مجموعة من الخوارزميات المستخدمة للعثور على العلاقات الأولية عبر مجموعات البيانات عبر العملية التي تحاكي عملية تشغيل الدماغ البشري.
  • لذلك ، تشير الشبكة العصبية إلى نظام من الخلايا العصبية الأصلية أو الاصطناعية بطبيعتها ، حيث تُعرف الخلايا العصبية الاصطناعية باسم الإدراك الحسي ، تعرف من هنا ، نموذج الإدراك الحسي الكامل في الشبكة العصبية.
  • الخلية العصبية في الشبكة العصبية هي وظيفة رياضية (مثل وظائف التنشيط) التي يتمثل عملها في جمع المعلومات وتصنيفها وفقًا لهيكل معين ، وتنفذ الشبكة بقوة تقنيات إحصائية مختلفة ، مثل تحليل الانحدار ، لإنجاز المهام.
  • من التنبؤ إلى أبحاث السوق ، يتم استخدامها على نطاق واسع للكشف عن الاحتيال ، وتحليل المخاطر ، والتنبؤ بالبورصة ، والتنبؤ بالمبيعات وغيرها الكثير.

3. الروبوتات

  • لقد ظهر هذا كمجال مزدحم للغاية للذكاء الاصطناعي.
  • يركز مجال البحث والتطوير المثير للاهتمام بشكل أساسي على تصميم وبناء الروبوتات.
  • علم الروبوتات هو مجال متعدد التخصصات من العلوم والهندسة مدمج مع الهندسة الميكانيكية والهندسة الكهربائية وعلوم الكمبيوتر وغيرها الكثير. تحدد الروبوتات تصميم الروبوتات وإنتاجها وتشغيلها واستخدامها.
  • يتعامل مع أنظمة الكمبيوتر للتحكم والنتائج الذكية وتحويل المعلومات. يتم نشر الروبوتات في كثير من الأحيان لإجراء المهام التي قد تكون شاقة بالنسبة للبشر لأداء ثابت.
  • تتضمن مهام الروبوتات الرئيسية – خط التجميع لتصنيع السيارات ، لنقل الأجسام الكبيرة في الفضاء بواسطة وكالة ناسا.
  • يقوم باحثو الذكاء الاصطناعي أيضًا بتطوير الروبوتات باستخدام التعلم الآلي لضبط التفاعل على المستويات الاجتماعية.

4. النظم الخبيرة

  • تم النظر في الأنظمة الخبيرة وسط أول نموذج ناجح لبرامج الذكاء الاصطناعي.
  • تم تصميمها لأول مرة في السبعينيات وبعد ذلك تصاعدت في الثمانينيات. تحت مظلة تقنية الذكاء الاصطناعي ، يشير النظام الخبير إلى نظام كمبيوتر يحاكي ذكاء صنع القرار لخبير بشري.
  • يقوم بذلك عن طريق اشتقاق المعرفة من قاعدة معارفه من خلال تطبيق قواعد المنطق والرؤى فيما يتعلق باستفسارات المستخدم. تعتمد فعالية نظام الخبراء بشكل كامل على معرفة الخبير المتراكمة في قاعدة المعرفة. كلما زادت المعلومات التي تم جمعها فيه ، زاد النظام من كفاءته.
  • على سبيل المثال ، يقدم النظام الخبير اقتراحات للتهجئة والأخطاء في محرك بحث Google.
  • تم تصميم الأنظمة الخبيرة للتعامل مع المشكلات المعقدة عن طريق التفكير المنطقي من خلال هيئات الكفاءة ، معبرًا بشكل خاص عن قواعد “ما إذا كان ذلك” بدلاً من جدول الأعمال التقليدي للترميز.
  • الميزات الرئيسية للأنظمة الخبيرة التنفيذ عالي الاستجابة والموثوق والمفهوم والعالي.

5. المنطق الضبابي

  • في العالم الحقيقي ، نواجه أحيانًا حالة يصعب فيها التعرف على ما إذا كان الشرط صحيحًا أم لا ، فإن منطقهم الغامض يعطي مرونة مناسبة للتفكير الذي يؤدي إلى عدم الدقة والشكوك في أي حالة.
  • بعبارات أبسط ، المنطق الضبابي هو أسلوب يمثل ويعدل المعلومات غير المؤكدة عن طريق قياس الدرجة التي تكون فيها الفرضية صحيحة.
  • يستخدم المنطق الضبابي أيضًا في التفكير في المفاهيم غير المؤكدة بشكل طبيعي. المنطق الضبابي ملائم ومرن لتنفيذ تقنيات التعلم الآلي والمساعدة في محاكاة الفكر البشري بشكل منطقي.
  • إنه ببساطة تعميم للمنطق القياسي حيث يُظهر المفهوم درجة من الحقيقة بين 0.0 إلى 1.0
  • إذا كان المفهوم صحيحًا تمامًا ، فإن المنطق القياسي هو 1.0 و 0.0 للمفهوم الخاطئ تمامًا. ولكن في المنطق الضبابي ، هناك أيضًا قيمة وسيطة أيضًا تكون صحيحة جزئيًا وخاطئة جزئيًا.

6. معالجة اللغة الطبيعية

  • بكلمات عادية ، البرمجة اللغوية العصبية هو جزء من علوم الكمبيوتر والذكاء الاصطناعي الذي يمكن أن يساعد في التواصل بين الكمبيوتر والإنسان من خلال اللغة الطبيعية.
  • إنها تقنية معالجة حسابية للغات البشرية. إنه يمكّن الكمبيوتر من قراءة البيانات وفهمها من خلال محاكاة لغة الإنسان الطبيعية.

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *