أنواع الذكاء الاصطناعي وفروعه

تُعد تقنية الذكاء الاصطناعي من أكثر التقنيات تأثيرًا في القرن الحادي والعشرين، إذ أدت إلى تحقيق العديد من الإنجازات التي لم تكن من قبل سوى مجرد أحلام، وزاد الاعتماد عليها في مختلف القطاعات مثل الرعاية الصحية والتمويل والخدمات المصرفية، وغيرها، حتى باتت جزءًا لا يتجزأ من حياتنا اليومية، وقد اشتُق الذكاء الاصطناعي من عدة فروع تُستخدم في العديد من مجالات الحياة، وفي سطور هذا المقال نوضح أنواع وفروع الذكاء الاصطناعي وما الفرق بين الذكاء الاصطناعي الضيق والعام.

أنواع الذكاء الاصطناعي:

ينقسم الذكاء الاصطناعي إلى العديد من الأنواع وفقًا للقدرات إلى الثلاثة أنواع التالية:

1- الذكاء الاصطناعي الضيق Artificial Narrow Intelligence

الذكاء الاصطناعي الضيق هو النوع المُصمم لأداء مهام معينة، مثل التعرف على الوجه، أو التعرف على الكلام أو البحث في الإنترنت أو قيادة السيارات، ويمتاز بشدة ذكائه في إتمام المهام التي تمت برمجته للقيام بها. والآلات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي الضيق ليس لديها أي قدرة على التفكير، فهي تؤدي فقط مجموعة من الوظائف المحددة مسبقًا، وبالتالي فهذا النوع لا يحاكي الذكاء البشري ولكن يحاكي فقط السلوك البشري.

ومن أمثلة الذكاء الاصطناعي الضيق:

• برامج التعرف على الصور.
• روبوتات التصنيع والطائرات بدون طيار.
• السيارات ذاتية القيادة.
• مرشحات البريد الإلكتروني العشوائي.

2- الذكاء الاصطناعي العام Artificial General Intelligence

يُعد الذكاء الاصطناعي العام أو القوي أو العميق من مراحل تطور الذكاء الاصطناعي، وهو الآلات التي تمتلك ذكاء عام يحاكي الذكاء البشري أو السلوكيات البشرية، فتكون قادرة على التفكير والتصرف واتخاذ القرارات مثل البشر.

ويستخدم هذا النوع من الذكاء الاصطناعي نظرية العقل، فيكون لدى الآلات القدرة على تمييز الاحتياجات والعواطف والمعتقدات وعمليات التفكير.

وحتى كتابة تلك السطور، لم تظهر أية أمثلة على الذكاء الاصطناعي العام، ولكن من المتوقع  إنشاء آلات ذكية مثل البشر قريبًا.

3- الذكاء الاصطناعي الفائق Artificial Super Intelligence

الذكاء الاصطناعي الفائق هو ذكاء اصطناعي افتراضي، فالآلات التي تستخدمه تصبح مدركة لذاتها  وتتجاوز قدرة الذكاء والقدرة البشرية.

ورأى الكثير من العلماء أن هذا النوع من الذكاء الاصطناعي سيمثل مصدر تهديد للبشرية ويمكن أن يطيح بها، عندما يتم تطويره ليس فقط لدرجة فهم المشاعر والتجارب الإنسانية، ولكنه أيضًا سيثير المشاعر والاحتياجات والمعتقدات والرغبات الخاصة به، وستكون للآلات التي تعمل به قدرات فائقة على صنع القرار وحل المشكلات تتجاوز قدرات البشر.

ما هو الفرق بين الذكاء الاصطناعي الضيق والعام؟

يمكن توضيح الفرق بين الذكاء الاصطناعي الضيق والعام فيما يلي:

الذكاء الاصطناعي الضيق

• يُستخدم للعمل ضمن مجموعة من الوظائف المحددة مسبقًا التي يتم تعليم البرمجة إكمالها أو حلها.
• لا يحقق الوعي الذاتي.
• لا يمكنه نقل المعرفة إلى مجالات أو مهام أخرى.

الذكاء الاصطناعي العام

• يُستخدم لإنجاز أي نوع من المهام التي يمكن أن يتخيلها عقله.
• يتم تطويره ليكون ذكيًا حقًا ومدركًا لذاته تمامًا.
• يستخدم نقل المعرفة لمعالجة المشكلات والمجالات الجديدة.

ما هي الأنواع الأربعة للذكاء الاصطناعي وفقًا للوظيفة؟ 

هناك أربعة أنواع رئيسية من الذكاء الاصطناعي وفقًا للوظيفة، وهي على النحو التالي:

1- الآلات التفاعلية Reactive Machines

تشير الآلات التفاعلية إلى الأجهزة التي تتفاعل مع بعض المدخلات والمخرجات، وتستجيب لمختلف الأوامر، وذلك دون استخدام الذاكرة الوظيفية، وهو أبسط أنواع الذكاء الاصطناعي.

وتُعد الآلات التفاعلية هي الأكثر شيوعًا في تصميم الألعاب، إذ تُستخدم في إنشاء الخصوم، فيرد الخصم على الهجمات أو الحركات دون أن يدرك الهدف العام للعبة.

كما تستخدم روبوتات الدردشة الذكاء الاصطناعي التفاعلي في الرد على الرسائل بالمعلومات الصحيحة وهي الروبوتات المُستخدمة في خدمة العملاء، ولذلك فهو أداة تسويق مهمة تعزز من إنتاجية المسوقين، إضافة إلى دور هذا النوع من الذكاء الاصطناعي في تحليل سلوك العملاء وأداء الحملات واتجاهات السوق، ويستخدم المسوقون تلك المعلومات في تحسين حملاتهم التسويقية.

2- الذاكرة المحدودة Limited Memory

يستخدم الذكاء الاصطناعي للذاكرة المحدودة كمية محدودة من البيانات أو التعليقات للتعلم ولعمل تنبؤات أفضل، ولكن باستخدام ذاكرة محدودة لا تحفظ الذكريات لفترات طويلة.

ولا بد من تزويد خوارزميات الذاكرة المحدودة بمعلومات دقيقة ومُحدثة وذات صلة، لأن عملها على بيانات قديمة قد يؤدي إلى ارتكاب أخطاء أو تقديم تنبؤات غير دقيقة.

ويُعد ChatGPT أبرز مثال لهذا النوع من الذكاء الاصطناعي، إذ يحتوي على حد 4000 رمز، ولا يتذكر أي شيء من محادثة حالية بعد هذا الحد.

ويُستخدم الذكاء الاصطناعي للذاكرة المحدودة في التسويق، إذ يعمل على تحليل كميات كبيرة من البيانات، وبناء عليها يتخذ المسوقون قرارات مستنيرة بشأن استراتيجياتهم التسويقية، ووفقًا لتلك البيانات يقدم هذا النوع العديد من التنبؤات والتوصيات.

3- نظرية العقل Theory of Mind

يشير مصطلح نظرية العقل إلى قدرة آلة الذكاء الاصطناعي على نسب الحالات العقلية إلى الكيانات الأخرى، وهو أحد أنواع الذكاء الاصطناعي الذي لا يزال قيد التطوير.

وتعمل نظرية العقل على إنشاء آلات لديها القدرة على تحليل الصوت والصورة وأنواع أخرى من البيانات، بهدف التعرف على المشاعر البشرية ومحاكاتها ومراقبتها والاستجابة لها بشكل مناسب، فيكون الذكاء الاصطناعي قادرًا على فهم البشر واكتشاف حالتهم العاطفية.

وعلى سبيل المثال، إذا كان أحد العملاء ساخطًا وغير راضيًا عن خدمة ما؛ فإن الذكاء الاصطناعي العاطفي يستطيع فهمه ومن ثم الاستجابة له بلباقة أكبر.

4- الوعي الذاتي Self Aware

الوعي الذاتي أو الذكاء الاصطناعي الواعي، هو المرحلة التالية في تطور نظرية العقل، إذ تكون الآلات لديها القدرة على فهم المشاعر الإنسانية، ويكون لتلك الآلات أيضًا مشاعر ومعتقدات واحتياجات، وهذا النوع لم يتحقق بعد، فهو موجود من الناحية الافتراضية.

فروع الذكاء الاصطناعي:

لأن الذكاء الاصطناعي يغطي العديد من المجالات، فإنه ينقسم إلى عدة فروع نوضحها فيما يلي:

1- التعلم الآلي Machine learning

يشير التعلم الآلي إلى العلم الذي يجعل الآلات تفسر البيانات وتعالجها وتحللها، فتصبح لديها القدرة على تحسين أدائها من التجارب السابقة واتخاذ القرارات دون برمجة صريحة، إذ يستخدم نموذجًا يتكون من خوارزميات وبيانات، وعند وضع بيانات جديدة، تتوسع معرفة النموذج، ويمكن أن تبدأ في التعلم من التجربة وإجراء التنبؤات.

ويتم تصنيف الطريقة التي يُبرمج بها التعلم الآلي إلى 4 طرق وهي: 

• التعلم الخاضع للإشراف: وفيه يتم إعطاء الجهاز بيانات ملصقة وتدريبه على التعرف على الأنماط وإجراء التنبؤات من خلال تحليل البيانات.
•  التعلم غير الخاضع للإشراف: فيه يتم تحديد الأنماط غير الواضحة داخل مجموعات البيانات،. ومن ثم يصبح من السهل تصنيف البيانات إلى مجموعات متميزة بسبب تشابهها وتفاوتها
•  التعلم شبه الخاضع للإشراف: وفيه يستطيع نموذج التعلم الآلي توصيل النقاط ورسم صورة كاملة، عند إضافة بعض البيانات غير المحددة.
•  التعلم المعزز: وفيه تتلقى الآلات التعليقات على أفعالها، فتتعلم من التجربة والخطأ وتعمل على تعديل سلوكياتها.

يُستخدم التعلم الآلي في عدة مجالات منها الرعاية الصحية والتعليم والنقل والتمويل، إذ يحلل كميات كبيرة من البيانات وبالتالي يوفر رؤى تساعد في صنع القرار.

2- التعلم العميق Deep Learning

التعلم العميق أو الشبكة العصبية الاصطناعية، هو عبارة عن الشبكات العصبية التي تعمل بشكل يشبه طريقة عمل الدماغ البشري، إذ تأخذ لبيانات وتدرب نفسها على التعرف على الأنماط ثم تتنبأ بإخراج مجموعة جديدة من البيانات المماثلة.

وتُستخدم الشبكة العصبية الاصطناعية في حل المشكلات الأكثر تعقيدًا، نظرًا لقدرتها على  إجراء تحليلات أعمق وأسرع بكثير من القدرة البشرية.

ومن أبرز أمثلة الشبكة العصبية، خوارزمية التحقق من الوجه والتي تُستخدم في Facebook، إضافة إلى المساعدين الافتراضيين والسيارات ذاتية القيادة.

3- معالجة اللغة الطبيعية Natural Language Processing

تشير معالجة اللغة الطبيعية إلى العلم الذي يستخلص الرؤى من اللغة البشرية الطبيعية، بهدف التواصل بين أجهزة الكمبيوتر والبشر.

والمقصود باللغة الطبيعية الطريقة التي يستخدمها البشر للتعامل مع بعضهم البعض وهي الكلام، أما معالجة اللغة الطبيعية فهي العملية التي تمكّن أجهزة الكمبيوتر من فهم لغة البشر وتحليلها وترجمتها ومعالجتها.

وتُستخدم معالجة اللغة الطبيعية في تحليل المشاعر والإجابة على الأسئلة والتعرف على الكلام والتصحيح الإملائي واكتشاف الرسائل غير المرغوب فيها والترجمة الآلية.

4- الروبوتات Robotics

الروبوتات هي عبارة عن الآلات الناتجة عن دمج علوم الكمبيوتر وعلوم البيانات والهندسة، ويُستخدم الذكاء الاصطناعي في الروبوتات من أجل تمكينها من محاكاة الذكاء البشري، وذلك من خلال إنشاء أنظمة لديها القدرة على الفهم والتعلم والتفكير، وإظهار سلوكًا ذكيًا والتصرف مثل البشر.

ويتم إنشاء الروبوتات وبرمجتها بطريقة تمكنها من تنفيذ عدة إجراءات بشكل تلقائي، ولذلك فهي تُستخدم في مساعدة البشر في القيام بالمهام الصعبة أو المملة.

ويُعد الروبوت "صوفيا" من أبرز الأمثلة على الروبوتات البشرية، إذ يتفاعل مع مختلف الأشخاص، ويستطيع التعرف على الوجوه البشرية وفهم إيماءاتهم وعواطفهم.

5- المنطق الغامض Fuzzy logic

يُعد المنطق الغامض أو الضبابي من أبرز فروع الذكاء الاصطناعي، وهو عبارة عن تقنية تحاكي طريقة البشر في اتخاذ البشر للقرارات من خلال النظر في جميع الاحتمالات، وذلك من أجل حل مشكلة ما.

ويتكون المنطق الغامض من أربعة عناصر وهي:

• قاعدة القواعد: وهو مكّون يخزن شروط صنع القرار وحل المشكلات، وبالتالي يحتاج المنطق إلى فهم مفهوم بقاعدة صغيرة فقط.
• التلطيف: في هذا العنصر تتحول مدخلات البيانات إلى مجموعات غامضة محددة بحدود غير واضحة، ثم تُرسل المجموعات الغامضة للمعالجة.
• محرك الاستدلال: ينبه هذا المكوّن إلى المخرجات التي يجب أن ينتجها المنطق الغامض بشكل مثالي ثم يطبقها على البيانات.
• فك التزييف: في هذا العنصر تتحول المجموعات الغامضة مرة أخرى إلى بيانات إخراج مفصلة.

ويكثر استخدام المنطق الغامض في المجال الطبي لحل المشكلات المعقدة التي تنطوي على اتخاذ القرار.

6- نظم الخبراء Expert Systems

نظم الخبراء أو النظم القائمة على المعرفة، هو أحد فروع الذكاء الاصطناعي الذي يعتمد على استخدام خبرة ومعرفة ومنطق الخبراء البشريين لحل المشكلات المعقدة أو لتقديم التوصيات، وفيه ينظم الخبراء البرامج التي تحاكي قدرات الإنسان في صنع القرار في مجال ما.

ويتكون فرع نظم الخبراء من مكونين وهما:

• القاعدة المعرفية: تحتوي على مجموعة كبيرة من المعلومات والقواعد التي تم الحصول عليها من خبراء المجال، والتي تتمثل في خبراتهم المتراكمة في أحد المجالات، وتتم هيكلتها بطريقة تمكّن المنظومة من فهمها واستخدامها.
• محرك الاستدلال: وفقًا للمعلومات المُخزنة في القاعدة المعرفية، يقوم محرك الاستدلال بالتفكير واستخلاص الاستنتاجات وتقديم حلول لمشاكل محددة.

يكثر استخدام فرع نظم الخبراء في مجالات مثل الرعاية الصحية والهندسة والتمويل ودعم العملاء، وغيرها.

7- رؤية الكمبيوتر Computer Vision

يُعد رؤية الكمبيوتر أو الرؤية الحاسوبية من أكثر فروع الذكاء الاصطناعي شيوعًا، وهو يستفيد من الخوارزميات المتطورة والتقنيات المتقدمة في تمكين أجهزة الكمبيوتر من رؤية وفهم الصور ومقاطع الفيديو الرقمية، إذ يمكّن أجهزة الكمبيوتر من تحديد الأشياء والوجوه، عن طريق تطبيق نماذج التعلم الآلي على الصور.

وتستخدم الرؤية الحاسوبية خوارزميات الشبكات العصبية التلافيفية، لتدريب النماذج على التعامل مع مجموعات كبيرة من البيانات، إذ تساعد تلك الخوارزميات على التعرف على الكائنات وتصنيفها بدقة، وبالتالي تتعلم النماذج كيفية التمييز بين مختلف الفئات من الأشياء.

والهدف من رؤية الكمبيوتر هو تكرار الإدراك البصري البشري، وبالتالي تتمكن الأجهزة من التعرف على الأنماط والأشياء والمشاهد، واستخراج المعلومات المهمة، والحصول على مدخلات مرئية تتخذ على أساسها قرارات مستنيرة.

يُستخدم فرع رؤية الكمبيوتر في مجالات مثل الروبوتات، أنظمة المراقبة، المركبات ذاتية القيادة، التصوير الطبي، وغيرها.

دورات تدريبية تقنية معتمدة:

تتيح لك منصة بكه التعليمية تطوير مهاراتك في حوكمة تكنولوجيا المعلومات وإدارة الخدمات، إذ توفر دورات تدريبية مُعتمدة وهي:

• دورة البنية التحتية لتقنية المعلومات ITIL 4 Foundation.
• دورة ITIL4 DSV تعزيز قيمة أصحاب المصلحة.
• دورة الاستدامة الرقمية - متخصص ITIL.
• دورة ITIL 4 إنشاء وتسليم ودعم - CDS.
• دورة دورة إستراتيجية الحوسبة السحابية - متخصص ITIL.
• دورة متخصص تكنولوجيا المعلومات عالية السرعة.

وفي الختام، فإن لكل فرع من فروع الذكاء الاصطناعي القدرة على تحسين كفاءة الصناعات ومعالجة العديد من التحديات، الأمر الذي يفرض على الشركات ضرورة الإطلاع المستمر على تحديثات تلك الفروع من أجل العمل وفقًا لتغيراتها.