الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) .. ☕️ برواقة

قبل البدء في شرح المفاهيم التقنية، لنقم بالتعرف على تاريخ هذه التكنلوجيا ونشأتها وأساسيات تطبيقها.

مجال الذكاء الاصطناعي بدأ في التطور منذ الخمسينيات في مؤتمر دارتموث ، 1956. وهو مجال واسع يشمل عدداً من المجالات الفرعية بما في ذلك على سبيل المثال لا الحصر: المنطق والاحتمالات وتمثيل المعرفة والتعلم الآلي.

يوضح هذا الرسم أساسيات عمل نظام قائم على الذكاء الاصطناعي:

يقبل النظام أحد المدخلات ، ويقوم ببعض الاستدلالات في شكل حسابات رياضية حول ما يمثله المُدخل ، ويقوم ببعض التفكير حول الاستنتاجات التي تم إجراؤها بناءً على المعرفة السابقة (التعلُم) ، ويقرر في النهاية إجراءاً بعينه (استجابة).

مفهوم المنطق  والتعلم

يمتد تاريخ المنطق إلى أورغانون أرسطو وتم إضفاء الطابع الرسمي عليه باعتباره تخصصاً رياضياً من قبل جورج بول في القرن التاسع عشر (ومن هنا جاء اسم المنطق الثنائي – Boolean Reasoning). بإستخدام المنطق الثنائي يمكننا كتابة قواعد للتفكير حول البيانات أو اتخاذ القرارات.

من اشهر التطبيقات هو مثال الطقس الممطر، إذا اخذنا الجملة التاليه

إنها تمطر لذا سأحمل مظلة

تستند القواعد المنطقية إلى كون الأشياء صحيحة أو خاطئة ولكن العالم ليس بهذه الثنائية دوماً. لذلك يتيح لنا الاحتمال إضافة الشك وعدم اليقين:

لنُقارن جملتنا السابقة بجملة اخرى

قد تمطر اليوم ، هل يجب أن آخذ مظلة؟

باستخدام القواعد المنطقية مع الاخذ بعين الاعتبار الاحتمالات ، يمكننا حل المهام المعقدة ، ولكن هناك حدود.

لنقُم بمحاولة الاجابة على سؤال بسيط، لنتخيل اننا في معرض للوحات الفنية، وسأل احدهم

ما هي اللوحات في صالة العرض التي تحتوي على مظلات؟

خذ دقيقة للتفكير في كيفية وصف المظلة باستخدام مجموعة من القواعد:

• ماهو لونها؟
• ما هو شكلها؟
• ما مدى حجمها؟
• ما هو الفرق في إتجاها؟
• هل المظلة مظلة؟

يُعد وصف شيء بسيط بشكل بديهي مثل المظلة أمراً صعباً لأنه على الرغم من أن لدينا فكرة تقريبية ، إلا أنه لا يوجد وصف مادي ثابت. حتى إذا قمت بتقسيمها إلى أجزائها التكوينية ما زلت بحاجة إلى تعريفها – ما هو المقبض؟ ما هو الغطاء؟

يصبح الأمر أكثر تعقيداً إذا حاولت تحديد الوصف بطريقة يمكن للكمبيوتر تفسيرها. ولحُسن الحظ هذا ما يمكن أن يقوم به التعلم الآلي.

ما هو التعلم الآلي؟🦾

التعلم الآلي عبارة عن مجموعة من التقنيات والأساليب لإيجاد القواعد عندما تكون معقدة للغاية بحيث يتعذر تحديدها. إنها أنظمة تعثر على القواعد وتتعلم وتقوم بالتنبؤات من البيانات دون أن تتم برمجتها بشكل صريح للقيام بذلك.

هناك أربعة أنواع من التعلم الآلي

• نظام خاضع للإشراف
  • يُعطى النظام بيانات مُصنَّفة ويُطلب منه التعلم بالقدوة لعمل تنبؤات بشأن بيانات جديدة تماماً لم يسبق للنظام التعامل معها من قبل.
• أنظمة غير خاضعة للإشراف
  • يعطى النظام بيانات لم يتم تصنيفها وطلب وضعها في مجموعات (البحث عن أنماط) دون توجيه.
• شبه خاضعة للإشراف
  • مزيج من الأنظمة الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف.
• أنظمة التعزيز
  • يتعرف النظام على العالم من خلال التفاعل مع بيئته (مثال: السيارات ذاتية القيادة).

المهمة الأساسية لتعلم الآلة هي حساب الاحتمالات

قد يكون التنبؤ عبارة عن قيمة عددية:

• كم ستكون تكلفة فاتورة الكهرباء إذا كان لدينا صيف حار مقارنةً بالأعوام السابقة؟
• كم عدد الأيام التي سيحتفظ بها اعضاء  المكتبة بالكتب التي استعاروها؟

أو قد يكون تصنيفاً أو تسمية:

• ما هي انماط الاشكال للحيوانات / العمارة والمباني / الناس؟
• ما هي المستندات التي يجب تصنيفها على أنها حساسة؟

يُعرف التنبؤ باستخدام القيمة العددية بـ “الانحدار”. مصطلح الانحدار صاغه فرانسيس جالتون في القرن التاسع عشر لوصف ظاهرة بيولوجية. كانت الظاهرة أن طول اجسام أحفاد الأجداد طويلي القامة تميل إلى التراجع نحو المتوسط ​​الطبيعي (وهي ظاهرة تُعرف أيضاً باسم الانحدار نحو المتوسط). (تحليل الانحدار).

تخيل أنك تريد الذهاب في عطلة الشهر المقبل وترغب في معرفة درجة الحرارة لمدينة صغيرة لا توجد لها معلومات عن الطقس. وللقيام بذلك ، يمكنك العثور على المعلومات التالية حول البلدان والمُدن الأخرى حول العالم: خطوط الطول والعرض والشهر ومتوسط ​​درجة الحرارة. يمكنك الآن استخدام تقنية تعلم الآلة وسِمة الانحدار للتنبؤ بدرجة الحرارة في وجهتك المحتملة باستخدام خط العرض / الطول والشهر. هذا ما يعرف بالتنبؤ (Forecasting او Prediction).

تتمثل الطريقة البديلة في عمل قائمة بالوجهات او المُدن التي تفضلها وتلك التي لا تحبها. اجمع المعلومات نفسها عن خطوط الطول والعرض والشهر ودرجة الحرارة لعينة من البلدان ، ولكن هذه المرة أضف “نعم” أو “لا” سواء أعجبتك تلك الوجهة أم لا. يمكنك الآن اختيار واحدة من العديد من خوارزميات تصنيف التعلم الآلي لتسمية وتصنيف بقية دول العالم “نعم” أو “لا”. تُعرف هذه بمهمة التصنيف الثنائية.

سوف نتطرق للمزيد عن تفاصيل هذه التقنية التي بدأت تحدث ثورة صناعية ومجتمعية وصلت الى حد تحدي سياسيات الدول.

في الختام، أشير لبعض منافع ومخاطر هذه التقنية والتي تستوجب على العالم وضع سياسيات جديدة لتتكيف معها وضبط تفاعلاتها مع البشر.

• الذكاء الاصطناعي دقيق للغاية واستخدامه يقلل من الخطأ البشري.
• يسمح الذكاء الاصطناعي بأتمتة المهام المتكررة في الصناعات المختلفة.
• يمكن للذكاء الاصطناعي التعامل مع البيانات الضخمة ومعالجتها بسهولة.
• يمكن للذكاء الاصطناعي تكوين رؤية بشكل أسرع عبر البيانات المعالجة مما يتيح باتخاذ قرارات أسرع ويمكن استخدامها في مجالات كعلم الوراثة والتشخيص الطبي والبيطري.
• يتمتع الذكاء الاصطناعي بتوافر مستمر ولا يتطلب فترات راحة مثل البشر.
• يمكن للمساعدين الرقميين 🤖 المدعومين بالذكاء الاصطناعي التفاعل بسهولة مع العملاء وتقليل أعباء العمل على موظفي خدمة العملاء من خلال حل استفسارات العملاء عبر قنوات الدردشة النصية.
• يساعد الذكاء الاصطناعي على التخفيف من المخاطر حيث يمكن نشر أنظمة الذكاء الاصطناعي في بيئة خطرة على البشر مثل فوهات البراكين واعماق البحار.
• يمكن للذكاء الاصطناعي الكشف عن الاتجاهات والأنماط من مجموعة بيانات معينة بشكل أسرع من البشر مما يجعل الذكاء الاصطناعي مناسباً لاتخاذ القرار.
• يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي أن تساعد المنظمات في تصميم وتحسين العمليات وكذلك سير العمل.

ولكن ماذا عن المخاطر؟

• يزيد الذكاء الاصطناعي من اعتماد الإنسان على الآلات مما قد يؤدي إلى الكسل البدني والذهني.
• يتطلب تطبيق الذكاء الاصطناعي من الشركات الاستثمار في البنية التحتية المُتقدمة وتدريب الموظفين مما يجعل الذكاء الاصطناعي مكلفاً.
• من المحتمل أن يتسبب تطبيق الذكاء الاصطناعي في زيادة البطالة حيث يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي أداء عمل العديد من العاملين البشريين في وقت واحد وبكفاءة أعلى.
• يستخدم الذكاء الاصطناعي مجموعة من الخوارزميات للتنبؤات مما يجعل أنظمة الذكاء الاصطناعي “عملية” من ما يُقلل الخواص الإبداعية ويجعلها اقل ابتكاراً.
• لا يستطيع الذكاء الاصطناعي فهم العواطف التي تعد جانباً رئيسياً في المبيعات والتسويق.
• من الصعب تطبيق الأخلاق في أنظمة الذكاء الاصطناعي وضبط إستخداماتها العسكرية والإجرامية.

كيف يرى الذكاء الصناعي العالم ويتعرف عليه؟