انتقل إلى المحتوى

دليل

ما هو الذكاء الاصطناعي؟

الذكاء الاصطناعي اسم جامع لتقنيات تمكّن الحواسيب من التعلّم من الأمثلة واتخاذ القرارات. نشرح في هذه الصفحة بلغة بسيطة ما هو، وكيف يعمل، وأين يفيد، وأين يجب الحذر.

الأساس
بيانات + خوارزميات
كيف يتعلّم
من الأمثلة، لا من قواعد مكتوبة يدويًا
حدّه
جيد بقدر جودة بياناته

تعريف مختصر

الذكاء الاصطناعي فرع من علوم الحاسوب يهدف إلى تمكين الآلات من أداء أعمال يؤديها الإنسان بالتفكير: فهم نص، والتعرّف على شيء في صورة، والتنبؤ بالخطوة التالية. ويقوم على أمرين: كميات كبيرة من البيانات، وخوارزميات تستخرج منها الأنماط.

في البرمجيات التقليدية يكتب المبرمج كل قاعدة بيده. أما في الذكاء الاصطناعي فينظر النظام إلى آلاف الأمثلة ويستنتج القاعدة بنفسه، ويستطيع أمام حالة جديدة أن يتنبأ دون إعادة برمجة. ومعظم الذكاء الاصطناعي الذي نستخدمه اليوم «ضيّق»: ممتاز في مهمة واحدة، لكنه ليس ذكاءً عامًا يفكر في كل شيء كالإنسان.

كيف يعمل؟

  1. 01

    البيانات

    يُزوَّد النظام بأمثلة على العمل الذي سيتعلمه: نصوص، وصور، وقراءات حساسات، وسجلات سابقة. وجودة البيانات تحدد جودة النتيجة مباشرةً.

  2. 02

    التعلّم

    تجد الخوارزمية الأنماط بين الأمثلة وتبني نموذجًا. ويصحّح النموذج نفسه مرة بعد مرة بمقارنة مدى اقترابه من الإجابة الصحيحة.

  3. 03

    التنبؤ

    يُنتج النموذج المدرَّب إجابة لمدخلات جديدة لم يرها من قبل: يجيب عن سؤال، أو ينبّه إلى عطل، أو يقرأ فاتورة. والإجابة احتمال، لا يقين.

الأنواع الأكثر شيوعًا اليوم

  • تعلّم الآلة

    الاسم العام للأساليب التي تتعلم الأنماط من البيانات السابقة وتتنبأ. وهو أساس توقّع المبيعات، والتنبؤ بالأعطال، واكتشاف الاحتيال.

  • التعلّم العميق

    تعلّم آلة يستخدم شبكات عصبية اصطناعية متعددة الطبقات، ويقف وراء معظم الإنجازات الحالية في الصور والصوت واللغة.

  • معالجة اللغة الطبيعية

    تمكّن الحاسوب من فهم لغة البشر وإنتاجها. ومنها مساعدو المحادثة، والوكلاء الصوتيون، والتلخيص، والترجمة.

  • الرؤية الحاسوبية

    تستخرج المعنى من الصور والفيديو: التعرف على الأشياء، ومراقبة الجودة، وقراءة لوحات السيارات، وإدراك السيارات ذاتية القيادة لمحيطها.

الفوائد: تسعة مجالات

لا يقتصر أثر الذكاء الاصطناعي على قطاع واحد. في هذه المجالات التسعة تظهر اليوم أوضح فوائده.

  • الرعاية الصحية

    يخفّف أعباء مثل مراجعة نتائج الفحوص والأعمال الورقية، ويسرّع تطوير علاجات جديدة، ويمكن أن يقلل الخطأ البشري في الجراحة الروبوتية.

  • الاقتصاد والوظائف

    يرفع الإنتاجية. ووفق تقدير لـ PwC قد تبلغ مساهمته في الاقتصاد العالمي 15.7 تريليون دولار بحلول 2030، ويخلق وظائف جديدة في المال والتقنية.

  • المناخ والطاقة

    يساعد على التنبؤ بإنتاج الطاقة المتجددة، وموازنة الاستهلاك، ونمذجة السياسات التي تخفض انبعاثات الكربون.

  • النقل

    تدرك السيارات ذاتية القيادة محيطها بالرؤية الحاسوبية، ويمكن لتحسين المسارات وحركة المرور أن يخفض استهلاك الوقود والازدحام.

  • خدمة العملاء

    يرد مساعدو المحادثة والصوت فورًا في أي وقت، ويتولّون الأسئلة المتكررة، ويقدمون للعميل إجابات مخصّصة.

  • الاكتشاف العلمي

    يفحص كميات ضخمة من البيانات بسرعة لا يبلغها الإنسان، ويكشف الأنماط، ويسرّع الاكتشافات من أبحاث الأمراض إلى علوم المواد.

  • المال

    يقيّم سجل العميل لتقديم توصيات أدق، ويكشف مبكرًا العمليات المشبوهة والاحتيال بمراقبة الحسابات باستمرار.

  • الزراعة

    يبني قرارات المزارع على البيانات: توقعات الطقس، وأوقات الري، وتوصيات المكافحة، ويقلل هدر الموارد.

  • الأمن السيبراني

    يلاحظ السلوك غير المعتاد في الشبكة ويساعد على كشف الهجمات والبرمجيات الخبيثة قبل أن تُحدث ضررًا.

توجّهات جديدة

  • الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط

    نماذج تفهم النص والصورة والصوت والفيديو معًا، وتستطيع تقييم صورة وسؤال في وقت واحد.

  • مساعدون أكثر قدرة

    مساعدون ووكلاء لا يكتفون بالإجابة، بل ينجزون العمل خطوة بخطوة: حجز المواعيد، وإعداد التقارير، ونقل البيانات بين الأنظمة.

  • الأخلاقيات والتنظيم

    مع اتساع الاستخدام تزداد الحاجة إلى الشفافية والمساءلة والإطار القانوني، والدول تكتب قواعدها.

الحدود والمخاطر

  • تحوّل سوق العمل

    تُؤتمت بعض الأعمال وتظهر حاجة إلى مهارات جديدة. هذا خطر على من لا يخطط للانتقال، وفرصة لمن يخطط له.

  • التحيّز

    يتعلّم النموذج التحيّز الموجود في بياناته وقد يضخّمه. ويجب مراجعة البيانات والنتائج بانتظام.

  • خصوصية البيانات

    يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى بيانات كثيرة. ويجب أن يكون واضحًا منذ البداية أين تُعالَج البيانات الشخصية وكيف ومن يعالجها.

  • أخطاء تبدو واثقة

    قد يتحدث النموذج بثقة حتى حين لا يعرف، وقد يختلق. والقرارات المهمة تحتاج إلى موافقة بشرية والتحقق من المصادر.

في BRAINSTORM

كيف نستخدم الذكاء الاصطناعي في الميدان

نستخدم الذكاء الاصطناعي أداةً قابلة للقياس لا واجهةً للعرض: مسارات عمل تؤتمت عروض الأسعار والفواتير، ووكلاء صوتيون يردّون على الهاتف، ولوحات تراقب استهلاك الطاقة، وElektrik GPT الذي يسرّع المسح الكهربائي. وفي كل نظام يُسجَّل كل ما تجاوزه النموذج أو لم يكن واثقًا منه مع سببه.

اطّلع على خدماتنا

البداية

أنت تتخيّل، ونحن نحوّله إلى واقع.

المحادثة الأولى مجانية وليست مكالمة بيع. نناقش ما يمكن فعله، وكم يستغرق، وما لا ينبغي فعله أصلًا.

تواصل معنا

نرد عادةً في اليوم نفسه.