الذكاء الاصطناعي أو (AI) ، يعني ببساطة الذكاء في الآلات، على عكس الذكاء الطبيعي الموجود في البشر، والكائنات الطبيعية الأخرى.
واكتسب الذكاء الاصطناعي اسمه، وأصبح مجالًا رسميًا للبحث في عام 1956، وأدى العمل الأولي إلى أدوات جديدة لحل المشكلات الرياضية، ومع ذلك اكتشف الباحثون أن إنشاء ذكاء اصطناعي أمر صعب للغاية، وتباطأ التقدم في هذا المجال خلال فترة السبعينيات، ولكن في الآونة الأخيرة أدت الزيادات في قوة الحوسبة، وتوافر مجموعات البيانات الضخمة إلى تمهيد الطريق للتقدم في مجال الذكاء الاصطناعي.
أقرأ أيضا.. الاتصالات: التكنولوجيا تغير طريقة التفكير ولن تفقد المواطنين وظائفهم| فيديو
وعلى وجه الخصوص، قطع العلماء خطوات عملاقة في تطبيق معين للذكاء الاصطناعي، وهو التعلم الآلي، والذي يتضمن ما يعرف بالتعلم الآلي، أي أنظمة تتعلم تلقائيًا من البيانات التي تحللها، والنتائج التي تحصل عليها، لتحسين قدرتها على العمل مع تلك البيانات في المستقبل، وعلى سبيل المثال، يعمل التعلم الآلي على تشغيل التطبيقات التي تقدر المدة التي ستستغرقها الرحلة، ثم تقدم إرشادات حول المسار، فيما تستخدم مثلا تطبيقات مثل خرائط جوجل Google التعلم الآلي لتحليل ظروف حركة المرور المتغيرة، ودمج البيانات التي يبلغ عنها المستخدم لتقليل أوقات السفر، بل واقتراح طرق موفرة للوقود، وحتى الآن التعلم الآلي هو الأفضل لهذه الأنواع من المهام المحددة جيدًا، والتي يمكن تقسيمها إلى منطقية.
ويُعرف المستوى التالي من تطبيقات الذكاء الاصطناعي AI بالتعلم العميق، وهو الجانب المعقد إلى حد ما والذي يتضمن مهامًا معقدة مع العديد من المتغيرات التي يصعب تحديدها، فهي تستفيد من ما تعرف بالشبكات العصبية، التي تسعى لبناء أجهزة كمبيوتر تعمل مثل أدمغتنا وعقولنا البشرية تمام.
ويستفيد التعلم العميق من العديد من الشبكات العصبية المكدسة فوق بعضها البعض لإنشاء شبكة عصبية كبيرة ومعقدة، و يتطلب التعلم العميق الكثير من القوة الحاسوبية لتدريب النموذج من كميات وفيرة من البيانات واستخدام النماذج المدربة لاتخاذ القرارات، وأحد الأمثلة على ذلك هو المساعدون الرقميون مثل أمازون واليكسا Amazon Alexa و Apple Siri و Google Assistant، والتعلم العميق هو ما يسمح لهؤلاء المساعدين بالاستماع إليك، ومعرفة المعلومات التي تريدها أو المهمة التي تحتاجها لأدائها.
