5 اتجاهات يتميز بها الذكاء الاصطناعي في 2019

لقد كانت ظاهرة الذكاء الاصطناعي موضوعًا شائعًا مؤخرًا وهذا الموضوع له دور مهم في تشكيل المستقبل. نظرًا لأن الشركات المنتجة للتكنولوجيا الهامة في جميع أنحاء العالم تدرك هذه الحقيقة ، فإن الذكاء الاصطناعي هو أحد أهم الأجندات. في عام 2018 ، لدينا تجارب في مجال الذكاء الاصطناعي عالي الكفاءة. وقد تم دعم العديد من التطبيقات الحالية عن طريق الذكاء الاصطناعي وحققت أداء أفضل. تعد تطبيقات المجهر المتقدمة التي تم تطويرها باستخدام الذكاء الاصطناعي في المجالات الصحية والتطورات لتشخيص أمراض العيون من أبرز الأمثلة. وبالمثل ، يمكن سرد الذكاء الاصطناعي الناجح القائم على العلم مثل نمذجة المناخ وصحة المحيطات ومشاريع حماية الحيوان كأمثلة مهمة.


تتقدم الخطوات الناجحة في مجال الذكاء الاصطناعي بسرعة في عام 2019 وتخطط العديد من الشركات للسنوات التالية. وتشمل هذه الأعمال إنتاج اللغة الطبيعية ، والتعرف على الكلام ، والعوامل الافتراضية ، ومنصات التعلم الآلي ، وأجهزة الذكاء الاصطناعية المحسنة ، وطرق صنع القرار ، ومنصات التعلم العميق ، والقياسات الحيوية ، و العمليات الآلية ، وتحليل النصوص و البرمجة اللغوية العصبية ، والنمذجة الرقمية ثنائية التوأم ، والأمن السيبراني ، وتحليل الامتثال ، إنشاء المحتوى ، شبكات الند للند ، التعرف على المشاعر ، التعرف على الصور و التسويق الآلي.


التعلم المكثف


التعلم المكثف هو نوع من التعلم الآلي يعتمد على مبدأ السلوكية الذي يتعلم ما يجب عليه تعلمه للوصول إلى نتيجة. في التعلم المكثف ، سوف تتفاعل الآلة مع المشكلات التي تواجهها وتتلقى نقاط المكافأة على ردود الفعل هذه. في عملية التعلم المكثف ، تحاول الآلة زيادة نقاط المكافأة المستلمة. في هذه المرحلة ، من المتوقع أن يستخدم الجهاز الحالات السابقة ويكرر المواقف التي منحت المكافآت. نتيجة لذلك ، سوف تتعلم الآلة من خلال التجربة والخطأ وتجد الطريق للحصول على أفضل النتائج بطريقة تدريجية. يتفاعل التعلم المكثف مع المجالات الهندسية الأخرى بالإضافة إلى علم الأعصاب وعلم النفس. تتماشى أعمال التطوير في التعليم المكثف والتي تستند إلى 4 عناصر أساسية تسمى السياسة والمكافأة والقيمة / القيمة الحكومية والنموذج البيئي مع دراسات الذكاء الاصطناعي.


الذكاء الاصطناعي والأخلاقي


على الرغم من أن استخدام الذكاء الاصطناعي سيحدث فرقًا في مختلف المجالات ، فمن المؤكد أن بعض الحقول مفتوحة للمناقشة بالمعنى الأخلاقي. أحد الأمثلة على مثل هذه المواقف هو أن الذكاء الاصطناعي قد يقرر التأثير على حياة البشر. على سبيل المثال ، تُظهر تطبيقات الوسائط الاجتماعية الشهيرة او محركات البحث نتائج معينة باستخدام خوارزمياتها. قد لا تكون هذه النتائج دائمًا النتائج المرجوة. وبالمثل ، من الناحية المالية ، قد يكون لتطبيقات الذكاء الاصطناعي تأثير على قراراتك. خوارزميات القرار التي تم الحصول عليها عن طريق تحليل المواقف المشابهة تسهل الوصول بشكل رئيسي إلى نسبة معينة من البيانات مع نهج التعددية. هياكل القرار التي ليس لها قيم محورها الإنسان ستؤدي إلى مناقشة الذكاء الاصطناعي بالمعنى الأخلاقي.


إحصاء الكم


حواسب الكم تحسب باستخدام أحدث ميكانيكا الكم. ظهرت فكرة حواسب الكم بناءً على فكرة أن الجيل الجديد من أجهزة كمبيوترات الكم ذات مهارات حساب الكم أفضل من أجهزة الكمبيوتر التقليدية. في أجهزة الكمبيوتر التقليدية ، يتم تمثيل المعلومات بهياكل تسمى بتس. لكن أجهزة الكمبيوتر الكمومية تمثل المعلومات على أنها وحدات بت كم تسمى وحدات البت. في حين تعمل الحواسيب التقليدية بنهج أحادي الحالة ممثلاً بصفر وواحد ، تعتمد الحواسيب الكمومية على نظرية الكم التي تقبل أن حالتين يمكن أن تكون صالحة لجسيم في وقت واحد. اكتسبت دراسات الذكاء الاصطناعي بعدًا جديدًا من خلال أجهزة الكمبيوتر الكمومية التي ستكون رائدة في تكنولوجيا الكمبيوتر ، ومن المتوقع أن يكون لهذه الأجهزة آثار ملموسة على حياة الإنسان.


بيانات متحيزة


نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي أصبح واسع الانتشار ، فقد تمت هيكلة هياكل اتخاذ القرار تلقائيًا. ومع ذلك ، قد لا تكون هذه الأنواع من هياكل صنع القرار صحيحة دائمًا. في الواقع ، تحتوي هياكل اتخاذ القرار التي تم إنشاؤها بناءً على معايير معينة على خطر الوصول إلى نتائج متحيزة. قد تؤدي هذه النتائج التي تم إنشاؤها باستخدام بيانات متحيزة إلى تضليل عملية العمل وتنتهي بتقييمات غير صحيحة. لمنع ذلك ، يجب اختبار النماذج باستمرار وتحليل النتائج بالبيانات الحالية مع النهج التكراري. عندها فقط يمكن اتخاذ خطوات إيجابية للحصول على بيانات غير متحيزة.



الشبكات العصبية


الشبكات العصبية تجذب الانتباه كتطبيق مهم للذكاء الاصطناعي. أساسا ، هذه الشبكات تقلد كيف يعمل الدماغ البشري. والغرض الرئيسي هو تحليل البيانات مع التقليد والحصول على خوارزميات التعلم الجديدة. تتميز الشبكات العصبية غير الخطية والمتوازية والتعلم والتعميم والتشغيل مع البيانات المفقودة والقدرة على التكيف. تستخدم هذه الشبكات في مختلف المجالات بما في ذلك تقديم رؤى اقتصادية والتنبؤات المالية والتعرف على الصوت والصوت ونمذجة التشغيل والإدارة بالإضافة إلى عمليات مراقبة الجودة.


يمكنك الاتصال بنا للحصول على مزيد من المعلومات إذا كنت ترغب في استخدام تطبيق الذكاء الاصطناعي و المجيب الالي لأداء عملك خطوة واحدة إلى الأمام والعودة إلى عملائك دون إضاعة الوقت.