|
-مفاهيم الذكاء الاصطناعي لغير
المتخصصين
أ.م.د. مهند تحرير يونس وآخرون
بغداد – الذاكرة للنشر والتوزيع–
2024م
103 صفحات
الذكاء
الاصطناعي، أو ما يعرف بـAL، هو عملية
محاكاة أنظمة الحاسوب لتكرار عمليات
الذكاء البشري بهدف تحقيق مغزى يهدف
اليه. غالبا ما تروج الشركات خدماتها
لكونها AI، ولكن في الواقع، العديد من
تلك الخدمات تستخدم عناصر التكنولوجيا
مثل تعلم الآلة Machine Learning).
يتطلب استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل
أساسي برمجيات
مصممة أعدت لهذا الغرض. لا توجد لغة
برمجة مخصصة لهذه التقنية حتى الآن،
ولكن هناك الكثير من اللغات التي تقدم
أدوات مفيدة لها، مثل Python و Java و
++C . تتطلب هذه الأنظمة تحليلا
شاملاً لمجموعات بيانات ضخمة، والبحث
عن الروابط داخل تلك البيانات،
واستخدامها لتوقع النتائج المستقبلية.
تركز برمجة الذكاء الاصطناعي على أربع
مهارات رئيسة: التعلم، والإدراك،
والتصحيح الذاتي، والابتكار. يتضمن
التعلم الحصول على البيانات، واكتشاف
القوانين والروابط داخلها، وتحويلها
إلى معلومات قيمة. توفر خوارزميات
مختلفة قوانين متنوعة (الخوارزمية هي
مجموعة من التعليمات لأداء مهمة
معينة، مثل التعرف على وجود إنسان في
صورة من خلال التعرف على ملامحه
الشائعة: العيون، والفم، والأنف،
والحاجبين، والعنق، وما إلى ذلك).
الإدراك يتضمن اختيار الخوارزمية
المناسبة مع قوانينها المرتبطة لتحقيق
الهدف المرغوب فيه. بينما التصحيح
الذاتي يركز على ضبط الخوارزميات
والقوانين استناداً إلى دقة النتائج
السابقة، مما يؤدي إلى زيادة الدقة في
المرات القادمة.
المهارة الرابعة، وهي الابتكار،
تستخدم الشبكات العصبونية الرقمية
والأنظمة المبنية على القوانين،
والبيانات الإحصائية، وتقنيات أخرى
لإنتاج صور ونصوص وموسيقى وأفكار
جديدة.
وقسم الكتاب إلى ما يأتي:
الفصل الأول: العلوم الحاسوبية
والحواسيب.
الفصل الثاني: أنواع الذكاء
الاصطناعي.
الفصل الثالث: تطبيقات الذكاء
الاصطناعي في علوم الكيمياء والحياة.
الفصل الرابع: الذكاء الاصطناعي في
مجال علوم الجو والرياضيات.
الفصل الخامس: تحديات وقصص نجاح
الذكاء الاصطناعي.
|
