خوارزميات الذكاء الاصطناعي وأنواعها وكيفية عملها والبرامج المستخدمة

تمكنت تقنية الذكاء الاصطناعي من إحراز تقدمًا سريعًا خلال فترة وجيزة في جميع الصناعات والعمليات سواء في التصنيع أو التسويق أو التخزين أو الخدمات اللوجستية، وهناك مجموعة من الخوارزميات القياسية التي شهدت تحسينًا على مدار سنوات عديدة وهي التي تحدد كيفية عمل هذه التقنية، وبالتالي فإن فهم الذكاء الاصطناعي بشكل أفضل يتطلب معرفة تلك الخوارزميات وكيفية عملها، وهو ما سنوضحه بالتفصيل في سطور هذا المقال.

خوارزميات الذكاء الاصطناعي:

تُعرف خوارزميات الذكاء الاصطناعي بأنها مجموعة من التعليمات التي تُعطى لأجهزة الكمبيوتر حتى تتمكن من تحليل البيانات واتخاذ القرارات وأداء المهام، إذ أنها تُعلم تلك الأجهزة كيف تتعلم وتعمل بشكل مستقل، وتمكّنها من التنبؤ بالأنماط وتقييم الاتجاهات وحساب الدقة وتحسين العمليات.

وجميع المهام التي تؤديها تقنية الذكاء الاصطناعي تعمل على خوارزميات معينة، تلك الخوارزميات التي تعمل مع خوارزميات التعلم الآلي الأخرى لأداء وإكمال كل مهمة.

أنواع خوارزميات الذكاء الاصطناعي:

هناك ثلاثة أنواع رئيسية لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تشتمل على أنواع الخوارزميات الأخرى والتي يختلف استخدامها باختلاف كل عمل، وذلك على النحو التالي:

1- خوارزميات التصنيف

تُعد خوارزميات التصنيف ضمن التعلم الخاضع للإشراف، إذ يتم استخدامها لتقسيم المتغير الخاضع إلى عدة فئات ثم التنبؤ بفئة لإدخال ما، مثل استخدامها في تحديد الرسائل غير المرغوبة في البريد الإلكتروني، ومن أبرز أنواع خوارزميات التصنيف ما يلي:

تصنيف بايز

يُستخدم هذا النوع من الخوارزميات عندما تكون هناك حاجة إلى التنبؤ بانتماء مدخل إلى قائمة معينة من الفئات، إذ تحتوي على عدة احتمالات لكل فئة، وبعد حصولها على البيانات تقوم بتحديث تلك الاحتمالات لتكوين ما يُسمى بالاحتمال الخلفي.

أشجار القرار

تُستخدم خوارزمية أشجار القرار بهدف إنشاء نموذج يتنبأ بقيمة المتغير المستهدف، إذ يتم تعلم قواعد القرار البسيطة التي تم استنتاجها من ميزات البيانات. ويبدأ عمل هذه الخوارزمية من عقدة الجذر التي تطرح سؤالًا محددًا حول البيانات، ووفقًا للإجابة تُوجه البيانات إلى مختلف الفروع ومنها إلى العقد الداخلية والتي تطرح المزيد من الأسئلة وتوجه البيانات إلى الفروع اللاحقة، وتظل هذه العملية مستمرة حتى تصل إلى عقدة النهاية التي لا تتفرع مرة أخرى.

وبالتالي فهذه الخوارزمية هي المناسبة لمختلف التطبيقات في التعلم الآلي، خاصة عند التعامل مع مجموعات البيانات المعقدة.

الغابة العشوائية

خوارزمية الغابة العشوائية هي عبارة عن مجموعة من أشجار القرار التي تُستخدم في إجراء تنبؤات أكثر دقة مقارنة بخوارزمية شجرة القرار. والعديد من الصناعات تعتمد على خوارزمية الغابة العشوائية مثل الرعاية الصحية والتصنيع والخدمات المصرفية وتجارة التجزئة.

ويعتمد عمل هذه الخوارزمية على تدريب المئات أو الآلاف من خوارزميات شجرة القرار بطريقة التعبئة، وهي أخذ عينات عشوائية من مختلف بيانات التدريب، ثم تتدرب كل شجرة على العينة الخاصة بها، ثم تأخذ الغابة العشوائية نفس البيانات وتغذيها في كل شجرة لإنتاج التنبؤات، ويتم اختيار التنبؤ النهائي لمجموعة البيانات طبقًا للتنبؤ الأكثر شيوعًا بين أشجار القرار.

آلة ناقلات الدعم

تُعد خوارزمية آلة ناقلات الدعم من الخوارزميات الموثوقة والتي تعمل جيدًا حتى إذا كانت البيانات المتاحة صغيرة، وهي تُستخدم من أجل تعظيم الهامش بين مجموعتي البيانات المحددة للوصول إلى أفضل حدود قرار ممكنة، ولذلك يكثر استخدامها في أغراض الكشف عن الوجه، وتصنيف الصور، وكشف الكتابة اليدوية، وتصنيف النص والنص التشعبي.

وتعمل هذه الخوارزمية عن طريق إنشاء ما يُسمى بالطائرة المفرطة، وهي حدود القرار، وهي مثل  الخط الذي يفصل بين مجموعتين من البيانات، وتُصنف أي نقطة بيانات جديدة تقع على جانبي حد القرار وفقًا للملصقات التي تحتوي عليها مجموعة بيانات التدريب.

أقرب جار

تستخدم خوارزمية أقرب جار مجموعة من نقاط البيانات المنفصلة في الفئات للتنبؤ بفئة نقطة بيانات العينة الجديدة. وعند وجود مجموعة بيانات بنقاط محددة، فإن هذه الخوارزمية تنظر إلى أقرب جيرانها في الرسم البياني، ومن ثم تحدد تصنيفًا لنقطة البيانات الجديدة.

ونظرًا لسهولة استخدام هذه الخوارزمية، يكثر استخدامها في تطبيقات التمويل والطب، مثل تصنيف العملاء المصرفي، والتصنيف الائتماني.

2- خوارزميات الانحدار الخطي

تُعد خوارزميات الانحدار الخطي من أكثر أنواع خوارزميات الذكاء الاصطناعي شيوعًا وشهرة، وهي من خوارزميات التعلم الآلي الخاضعة للإشراف، والتي تعتمد على نقاط بيانات الإدخال التي يتم تغذيتها في نظام التعلم في التنبؤ بقيم المخرجات.

وتُستخدم خوارزميات الانحدار الخطي بشكل أساسي في التنبؤ بسعر سوق الأسهم، والتنبؤ بالطقس، وغير ذلك، وتنقسم إلى عدة أنواع وهي:

الانحدار الخطي

تنظر هذه الخوارزمية في التغيرات المتسقة في حالات العلاقة الخطية أو مشكلة قابلة للفصل خطيًا للتنبؤ بقيم جديدة، عن طريق رسم خط الانحدار وهو خطًا مستقيمًا بين نقاط البيانات.

انحدار لاسو

تُستخدم هذه الخوارزمية للحصول على المجموعة الفرعية من المتنبئات التي تساعد في تقليل الخطأ في التنبؤ، إذ تقيد معلمات النموذج، وبالتالي تتقلص معاملات الانحدار إلى الصفر.

الانحدار اللوجستي

تُستخدم هذه الخوارزمية للتصنيف الثنائي، إذ تتنبأ بنتيجة نهائية بعد تحليل مجموعة من المتغيرات، ولذلك يُستعان بها في التنبؤ بقيمة عمر العميل وقيم المنزل، وغير ذلك.

الانحدار متعدد المتغيرات

تُستخدم هذه الخوارزمية من أجل إيجاد العلاقة بين المتغيرات المتعددة، وكذلك العلاقة بين المتغيرات التابعة والمستقلة، ولذلك يُعتمد عليها بكثرة في محركات التوصية بمنتجات قطاع البيع بالتجزئة.

خوارزمية الانحدار المتعددة

تستخدم هذه الخوارزمية مزيجًا من خوارزميات الانحدار الخطي والانحدار غير الخطي التي تأخذ متغيرات تفسيرية متعددة كمدخلات. ويُستعان بخوارزمية الانحدار المتعددة في تطبيقات مثل التحليل السلوكي، تصديق مطالبات التأمين، أبحاث العلوم الاجتماعية.

3- خوارزميات التجميع

المقصود بالتجميع هو تقسيم نقاط البيانات إلى مجموعات، إذ تحتوي كل مجموعة على نقاط البيانات المماثلة، وهو نوع ضمن التعلم غير الخاضع للإشراف، وتتميز تلك الخوارزميات بسهولة تنفيذها وإمكانية تكيفها مع الأمثلة الجديدة، ويكثر استخدامها في أغراض مثل تحديد الأخبار المزيفة والتسويق وتنقية البريد العشوائي، ومن أمثلتها ما يلي:

خوارزمية K-mean

يعتمد عمل هذه الخوارزمية على جمع نقاط البيانات المتشابهة والقريبة من بعضها البعض وربطها في مجموعة. وتُستخدم هذه الخوارزمية عند وجود البيانات التي لا تحتوي على فئة أو مجموعات، إذ تُطبق في تحليل المشاعر واكتشاف البريد العشوائي، وغير ذلك.

خوارزمية  Fuzzy C-means

تعتمد هذه الخوارزمية على تجميع مجموعة البيانات في مجموعات، حيث تنتمي كل نقطة بيانات في مجموعة البيانات إلى كل مجموعة بطريقة أو بأخرى.

خوارزمية التوقع والتعظيم

تُستخدم هذه الخوارزمية عند حل المعادلات المباشرة، وإيجاد معايير احتمالية قصوى محلية للنموذج الإحصائي، إذ تعتمد على تصوير البيانات في نموذج توزيع لحل المشكلة، وبعد تعيين الاحتمال، يتم حساب عينة النقطة بناءً على معادلات التوقع والتعظيم.

خوارزمية التكتل الهرمي

يعتمد عمل هذه الخوارزمية على معرفة نقاط البيانات وإجراء ملاحظات التشابه، ثم فرز الترتيب الهرمي للمجموعات.

كيف تعمل خوارزميات الذكاء الاصطناعي؟ 

تتبع خوارزميات الذكاء الاصطناعي مجموعة من الخطوات عند عملها وهي كما يلي:

1- جمع البيانات

أولى مراحل عمل خوارزميات الذكاء الاصطناعي هي جمع البيانات عالية الجودة والمتنوعة قبل نقلها إلى الخوارزمية.

2- معالجة البيانات

في المرحلة التالية، يجب معالجة البيانات من أجل تنقيتها من المعلومات الناقصة أو غير ذات صلة، حتى تتحول إلى تنسيق يناسب الخوارزمية.

3- اختيار النموذج

في هذه الخطوة، يتم اختيار نموذج الخوارزمية المناسب والذي يحدده المطورون وفقًا لطبيعة المشكلة، وهي خطوة مهمة نظرًا لتأثيرها على كفاءة ودقة نظام الذكاء الاصطناعي.

4- تدريب الخوارزمية

بعد ذلك، يتم تعريض الخوارزمية للبيانات التي جرى معالجتها، إذ تخضع للتدريب الذي تتكرر فيه عملية تعديل البارامترات الداخلية، بهدف تقليل الأخطاء وتحسين الأداء.

5- التقييم

يُقيم أداء الخوارزمية وقدرتها على التعميم، وذلك على مجموعة بيانات منفصلة بعد الانتهاء من تدريبها.

6- النشر

في حال نجاح تقييم الخوارزمية، يتم نشرها في تطبيقات العالم الحقيقي، من أجل عملها بصورة مستقلة.

ما هي البرامج المستخدمة في الذكاء الاصطناعي؟

البرامج المُستخدمة في الذكاء الاصطناعي هي برامج الكمبيوتر التي تعتمد على هذه التقنية في معالجة  كميات كبيرة من البيانات لحل المهام مثل التعرف على الصوت والصور وتحليلات الفيديو والتعرف على النصوص، وغير ذلك، ومن أبرز تلك البرامج وأكثرها شهرة ما يلي:

1- برنامج ChatGPT

يُعد برنامج ChatGPT من أشهر برامج الذكاء الاصطناعي، وهو عبارة عن روبوت دردشة، يقوم بإجراء محادثات وتقديم ردود، ويتفاعل مع البشر مثلهم تمامًا.

ولعل ما ساعد هذا البرنامج على تعلم الحوار وتحقيق أسلوب إنساني في الاستجابة، أنه تم تدريبه على كميات هائلة من البيانات حول الكود والمعلومات من الإنترنت، كما تدرب على تقنية التعلم المعزز مع التعليقات البشرية والتي تعلم الذكاء الاصطناعي ما توقعه البشر عند طرح أي سؤال.

2- برنامج Jupyter

وهو عبارة عن أداة برمجية قوية مفتوحة المصدر، ويجمع اسمه بين لغات البرمجة الثلاثة Julia و Python و R. Notebooks. أهم ما يميز هذا البرنامج سهولة استخدامه، إذ لا يحتاج المستخدم إلى كتابة أي رمز إضافي عند تشغيل خلايا الرمز ورؤية الإخراج، ولذلك فهو يُستخدم بكثرة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي واستكشاف البيانات وخوارزميات النماذج الأولية وتطوير نماذج التعلم الآلي في المؤسسة.

3- منصة Google Cloud AI

توفر منصة Google Cloud AI مجموعة من أدوات الذكاء الاصطناعي التي يستخدمها المطورون في مشاريع التعلم الآلي بطريقة توفر عليهم الوقت والتكلفة. من مميزات هذه المنصة، أنها تدعم جميع الأطر مفتوحة المصدر المدعومة، بما في ذلك PyTorch و TensorFlow و scikit-learn.

4- منصة DataRobot

وهي عبارة عن منصة آلية مُصممة لعلماء البيانات والمطورين ومحللي الأعمال الذين يستخدمونها في بناء ونشر نماذج التعلم الآلي عالية الجودة بسرعة وكفاءة، وبالتالي تستعين بها المؤسسات في تسريع تطوير النماذج التنبؤية والكشف عن رؤى من تحليل البيانات.

5- منصة Observe.AI

تستخدم الشركات منصة Observe.AI من أجل تحليل ونسخ المكالمات واستخدام التعرف الآلي على الكلام، وذلك باستخدام أحدث تقنيات الكلام ومعالجة اللغة الطبيعية بشكل فعال.

دورات تقنية بشهادات معتمدة:

تتيح لك منصة بكه التعليمية تعزيز خبراتك في مجال حوكمة تكنولوجيا المعلومات وإدارة الخدمات، إذ توفر مجموعة من الدورات التدريبية المُعتمدة 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، باتت خوارزميات الذكاء الاصطناعي ضرورة لا غنى عنها في هذا العالم الذي يتحرك بفعل التكنولوجيا، نظرًا لقدرتها على التعلم والتكيف واتخاذ أفضل القرارات، وهو ما سيظهر في المزيد من التطورات المتوقع حدوثها مستقبلًا.