شرح الذكاء الاصطناعي (AI)
بأبسط العبارات، يشير مصطلح (AI) إلى الذكاء الاصطناعي وهي الأنظمة أو الأجهزة التي تحاكي الذكاء البشري لأداء المهام والتي يمكنها أن تحسن من نفسها استنادًا إلى المعلومات التي تجمعها. يتجلى الذكاء الاصطناعي في عدد من الأشكال. بعض هذه الأمثلة:
- تستخدم روبوتات المحادثة الذكاء الاصطناعي لفهم مشكلات العملاء بشكل أسرع وتقديم إجابات أكثر كفاءة
- القائمون على الذكاء الاصطناعي يستخدمونه لتحليل المعلومات الهامة من مجموعة كبيرة من البيانات النصية لتحسين الجدولة
- يمكن لمحركات التوصية تقديم توصيات مؤتمتة للبرامج التلفزيونية استنادًا إلى عادات المشاهدة للمستخدمين
إن الذكاء الاصطناعي يتعلق بالقدرة على التفكير الفائق وتحليل البيانات أكثر من تعلقه بشكل معين أو وظيفة معينة. وعلى الرغم من أن الذكاء الاصطناعي يقدم صورًا عن الروبوتات عالية الأداء الشبيهة بالإنسان التي تسيطر على العالم، إلا أنه لا يهدف إلى أن يحل محل البشر. إنه يهدف إلى تعزيز القدرات والمساهمات البشرية بشكل كبير. مما يجعله أصلاً ذا قيمة كبيرة من أصول الأعمال.
مصطلحات الذكاء الاصطناعي
لقد أصبح الذكاء الاصطناعي مصطلحًا شاملاً للتطبيقات التي تؤدي مهام مُعقدة كانت تتطلب في الماضي إدخالات بشرية مثل التواصل مع العملاء عبر الإنترنت أو ممارسة لعبة الشطرنج. غالبًا ما يُستخدم هذا المصطلح بالتبادل مع مجالاته الفرعية، والتي تشمل التعلم الآلي والتعلم العميق. ومع ذلك، هناك اختلافات.. على سبيل المثال، يُركز التعلم الآلي على إنشاء أنظمة تتعلم أو تحسّن من أدائها استنادًا إلى البيانات التي تستهلكها. ومن المهم أن نلاحظ أنه على الرغم من أن كل سُبل التعلم الآلي ما هي إلّا ذكاء اصطناعي، فإنه ليس كل ذكاء اصطناعي يُعد تعلمًا آليًا.
للحصول على القيمة الكاملة من الذكاء الاصطناعي، تقوم العديد من الشركات باستثمارات كبيرة في فرق علوم البيانات. إن علوم البيانات، التي تُعد مجالاً متعدد التخصصات يستخدم الأساليب العلمية وأساليب أخرى لاستخلاص القيمة من البيانات، تجمع بين المهارات المستمدة من مجالات مثل الإحصاء وعلوم الكمبيوتر مع المعرفة العلمية لتحليل البيانات التي يتم جمعها من مصادر متعددة.
الذكاء الاصطناعي والمطورون
يستخدم المطورون الذكاء الاصطناعي لأداء المهام التي يتم تنفيذها يدويًا بكفاءة أكبر، والتواصل مع العملاء، وتحديد الأنماط، وحل المشكلات. للبدء في استخدام الذكاء الاصطناعي، يجب أن يكون للمطورين خلفية في الرياضيات ويشعرون بالراحة مع الخوارزميات.
عند البدء باستخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء تطبيق، يساعد على البدء على نطاق صغير. من خلال بناء مشروع بسيط نسبيًا، مثل tic-tac-toe، على سبيل المثال، ستتعلم أساسيات الذكاء الاصطناعي. يعد التعلم عن طريق الممارسة وسيلة رائعة لتحسين أي مهارة، والذكاء الاصطناعي لا يختلف عن ذلك. بمجرد الانتهاء من مشروع صغير أو أكثر بنجاح، لا توجد حدود للمكان الذي يمكن أن يأخذك فيه الذكاء الاصطما هو تخصص الذكاء الاصطناعي؟
الذكاء الاصطناعي هو فرع من فروع علوم الحاسوب الذي يهتم ببناء آلات وأنظمة ذكية قادرة على محاكاة الذكاء البشري بحيث تتصرف هذه الأنظمة مثل البشر من حيث التعلم والفهم والإدراك للأشياء. و يعتمد هذا التخصص على دراسة العوامل التي تعمل على فهم التصورات المستمدة من البيئة الخارجية لتحليلها وتحويلها إلى رد فعل ذكي للاستجابة له. حيث يسمح الذكاء الاصطناعي للآلات بتكرار قدرات العقل البشري.
يرتكز عمل أنظمة الذكاء الاصطناعي على استيعاب كميات كبيرة من البيانات ثم تحليل البيانات من أجل الكشف عن الارتباط بينها، واستخدام هذه الارتباطات للتنبؤ بالحالات والأحداث المستقبلية. وبهذه الطريقة يتعلم روبوت المحادثة، حيث يتم تزويده بأمثلة كثيرة من الدردشات النصية، كي يتمكن من إجراء محادثة واقعية مع الأشخاص.
ما هي أنواع الذكاء الاصطناعي؟
ينقسم الذكاء الاصطناعي إلى أربعة فئات أساسية، بناءً على نوع وتعقيد المهام التي تستطيع الآلة أن تنفذها وتفهمها.
1- الآلات التفاعلية: وهي القادرة على إدراك والتفاعل مع العالم من حولها في مهام محددة لها، مثل لعبة الشطرنج، حيث يتمكن من التنبوء بالرقعة التالية للعبة، لذا هي دون ذاكرة فلا تخزن معلومات سابقة كي تتنبأ بسلوكيات مستقبلية، بل تلعب في الحال.
2- ذكاء الذاكرة: تتمتع أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه بذاكرة، لذا هي تستطيع تخزين البيانات والتنبؤات السابقة لإبلاغ التنبؤات بما قد يحدث.
3- نظرية العقل: وهي الآلات التي تعتمد في تشغيلها على أنظمة العقل، لذا فهي لديها ذكاء اجتماعي لفهم المشاعر. لذا فهي قادرة على استنتاج النوايا البشرية والتنبؤ بالسلوك.
4- الوعي الذاتي: وهي الآلات التي تتطور لتكون قادرة على العمل بوعي بالذات، وهي غير موجودة حاليًا بكثرة.
ماذا يُدَّرس في تخصص الذكاء الاصطناعي؟
تركّز دراسة الذكاء الاصطناعي على فهم التقنية الحديثة والخوازميات ونظام إنشاء وعمل الروبوتات، وإن كان لكل برنامج دراسي خصائصه وخطته الدراسية، إلا أنه هناك مجموعة من المواد الأساسية التي لا بد دراستها في الذكاء الاصطناعي ومنها:
- التعلم الآلي.- صنع القرار والروبوتات.
- التصور واللغة.
- تكنولوجيا اللغات التي يتحدث بها الإنسان.
- التفاعل بين الإنسان والذكاء الاصطناعي.
- الأخلاق والذكاء الاصطناعي.
- البرمجة الوظيفية
- تحليل البيانات وهندسة الخوارزميات
- أنظمة الكمبيوتر
- علم الروبوتات
- الرياضيات المحوسبة.
- واجهات الإنسان والحاسوب
- النظم الذكية لتمييز الأنماط.
- أساسيات الذكاء الاصطناعي.
- التعلم الآلي.
- الحواسيب الموزعة.
- تطوير التطبيقات الذكية.
كم مدة دراسة تخصص الذكاء الاصطناعي؟
دراسة تخصص الذكاء الاصطناعي في الخارج تستغرق من 3 إلى 4 سنوات تبعًا للدولة التي سوف تختار الدراسة بها، ففي كندا وأمريكا تستغرق الدراسة 4 سنوات، أمّا إذا كنت تسعى للدراسات العليا في الذكاء الاصطناعي، تستغرق مدة الدراسة من عام إلى عامين.
كم معدل قبول الذكاء الاصطناعي؟
تعد دراسة الذكاء الاصطناعي فرعًا من فروع دراسة علم الحاسوب، لذا المتطلبات الأساسية لدراسته هي نفس متطلبات دراسة تخصص علوم الحاسب، وأهم هذه الشروط:
- الحصول على درجات مرتفعة في الرياضيات والفيزياء
- الحصول على ما لا يقل عن 70% في شهادة الثانوية العامة
- بالنسبة لشهادة البكالوريا الدولية، يجب الحصول على 32 نقطة فيها.
- الحصول على 6.5 درجة في اختبار آيلتس على ألا يقل أي قسم عن 6.0 ودرجة 90 في اختبار التوفل.
- المستندات الأكاديمية
- رسالة الدوافع الخاصة بسبب الدراسة.
متطلبات دراسة الذكاء الاصطناعي
هناك العديد من المهارات والمتطلبات التي لا بد أن تتوافر في الطالب كي يبدأ في دراسة تخصص الذكاء الاصطناعي، وإن كانت تختلف حسب الجامعة والدولة، لكن هناك شروط عامة منها:
- معرفة قوية بالرياضيات والمفاهيم الرياضية المختلفة مثل الاحتمالات والإحصاء والجبر وحساب التفاضل والتكامل لبناء القدرة المنطقية المستخدمة على نطاق واسع في تطوير البرامج والأنظمة
- معرفة جيدة بلغات البرمجة وأساسيات كتابة الأكواد، مثل لغات: بايثون وجافا وسي ++
- مهارات تحليلية قوية، والتي تعني القدرة على التفكير النقدي وتحليل البيانات والقدرة على اتخاذ القرار وكذلك حل المشكلات المعقدة
- القدرة على فهم الخوارزميات المعقدة حيث يعتمد الذكاء الاصطناعي على خوارزميات مختلفة و التي تعطي الأوامر المختلفة لأجهزة الكمبيوتر بكيفية التعلم واتخاذ المزيد من الإجراءات. مثل خوارزميات التصنيف وخوارزميات الانحدار وخوارزميات التجميع
- المعرفة الأساسية للإحصاء والنمذجة، وهي تعني استخدام النماذج الرياضية والافتراضات الإحصائية لتوليد بيانات للتنبؤ بالنتائج المستقبلية، فالنموذج الإحصائي هو مجموعة من التوزيعات الاحتمالية على جميع النتائج المحتملة للتجربة أثناء العمل.
- المعرفة القوية بأساسيات والفيزياء والكيمياء والبيولوجيا وعلم الإحصاء.
أهم الجامعات لدراسة تخصص الذكاء الاصطناعي في الخارج
بريطانيا
- جامعة لندن الامبريالية
- جامعة وارويك
- جامعة بريستول
- جامعة جلاسكو
- جامعة ساوثهامبتون
كندا
- جامعة ألبرتا- جامعة تورنتو
- جامعة ويسترن أونتاريو
- جامعة كارلتون
أستراليا
- الجامعة الوطنية الاسترالية- جامعة سيدني
- جامعة نيو ساوث ويلز
- جامعة كوينزلاند
- جامعة التكنولوجيا سيدني
تطبيقات الذكاء الاصطناعي
يعد تخصص الذكاء الاصطناعي من التخصصات التي لها العديد من التطبيقات والاستخدامات في حياتنا اليومية، والتي سوف تتسع هذه الاستخدامات في المستقبل القريب. من أهم هذه الاستخدامات:
- خاصية التعرف على الوجه.- الكشف عن السرطانات والأورام في الرعاية الصحية.
- الروبوتات الصناعية.
- السيارات ذاتية القيادة.
- التطبيقات الذاتية التي تحاكي الإنسان.
- توجيه الصواريخ في أنظمة الدفاع.
هل الذكاء الاصطناعي له مستقبل؟
تخصص الذكاء الاصطناعي يعتبر من التخصصات التي تتزايد الحاجة إليها، وله مستقبل كبير، نظرًا لاتجاه الشركات لاتباع نظم الذكاء الاصطناعي في إداراتها وتواصلها مع العملاء، وغيرها من تطبيقات الذكاء الاصطناعي الهامة. ووفقًا لتقرير صادر عن المنتدى الاقتصادي العالمي (WEF)، من المحتمل أن يتوفر ما يقرب من 85 مليون وظيفة في السنوات القادمة في تخصص الذكاء الاصطناعي.
وتبعًا
لتقرير لينكد إن عن الوظائف الحديثة، فقد تزايد الطلب على خبراء الذكاء
الاصطناعي بنسبة 74٪ سنويًا على مدار السنوات الخمس الماضية. وتعد هي
الوظيفة رقم 1 في التخصصات الحديثة الناشئة.
وظائف تخصص الذكاء الاصطناعي
هناك العديد من الفرص الوظيفية التي تتيحها لك دراسة تخصص الذكاء الاصطناعي، حيث يمكنك العمل في عدة وظائف أهمها:
- مهندس برمجة
- عالم في اللغة الحاسوبية
- عالِم بيانات
- مهندس التعلم الآلي
- مهندس روبوتات
5 خرافات شائعة حول الذكاء الاصطناعي للمؤسسات
في حين أن العديد من الشركات قد نجحت في تبني تقنية الذكاء الاصطناعي، إلا أن هناك الكثير من المعلومات الخاطئة حول الذكاء الاصطناعي وما يمكنه فعله وما لا يمكنه فعله. سنكتشف خمس خرافات شائعة عن الذكاء الاصطناعي فيما يلي:
- خرافة #1: يتطلب الذكاء الاصطناعي اتباع أسلوب صممتها بنفسك.
حقيقة: تتبنى معظم الشركات الذكاء الاصطناعي من خلال الجمع بين كل من الحلول الداخلية وغير التقليدية. يسمح تطوير الذكاء الاصطناعي الداخلي للشركات بتخصيص احتياجات العمل الفريدة؛ وتمكّنك حلول الذكاء الاصطناعي مسبقة الإنشاء من تبسيط التنفيذ بالاستعانة بحل جاهز للاستخدام لمشكلات العمل الأكثر شيوعًا. - خرافة #2: يوفر الذكاء الاصطناعي نتائج سحرية على الفور.
حقيقة: يستغرق الطريق إلى نجاح الذكاء الاصطناعي وقتًا وتخطيطًا مدروسًا وفكرة واضحة للنتائج التي ترغب في تحقيقها. تحتاج إلى إطار عمل إستراتيجي ونهج تكراري لتجنب تقديم مجموعة عشوائية من حلول الذكاء الاصطناعي غير المتصلة. - خرافة #3: لا يتطلب الذكاء الاصطناعي من الأشخاص تشغيله.
حقيقة: الذكاء الاصطناعي لا يتعلق بسيطرة الروبوتات. تكمن قيمة الذكاء الاصطناعي في أنه يزيد من القدرات البشرية وتخفيف العبء عن موظفيك للتفرّغ للمهام التي تتسم بطابع إستراتيجي بقدر أكبر. علاوة على ذلك، يعتمد الذكاء الاصطناعي على الأشخاص لتقديم البيانات الصحيحة له والعمل معها بالطريقة الصحيحة. - خرافة #4:كلما زادت البيانات، كان ذلك أفضل.
حقيقة: يحتاج الذكاء الاصطناعي للمؤسسات إلى بيانات ذكية. للحصول على رؤى عمل أكثر فاعلية مستمدة من الذكاء الاصطناعي، يجب أن تكون بياناتك عالية الجودة ومحدثة وذات صلة وثرية. - خرافة #5: لا يحتاج الذكاء الاصطناعي للمؤسسات إلا إلى البيانات والنماذج للنجاح.
حقيقة: تعد البيانات والخوارزميات والنماذج بمثابة البداية. ولكن يجب أن يكون حل الذكاء الاصطناعي قابلًا للتوسع لتلبية احتياجات العمل المتغيرة. حتى الآن، تم تصميم معظم حلول الذكاء الاصطناعي للمؤسسات بواسطة علماء البيانات. تتطلب هذه الحلول إعدادًا وصيانة يدوية وشاملة ولا تتسم بقابلية التوسع. لتنفيذ مشروعات الذكاء الاصطناعي بنجاح، أنت بحاجة إلى حلول الذكاء الاصطناعي التي تتسم بقابلية التوسع لتلبية الاحتياجات كلما مضيت قدمًا مع تقنية الذكاء الاصطناعي.