مكونات ومراحل وآلية عمل الذكاء الاصطناعي مه أهم النماذج

تشمل مكونات الذكاء الاصطناعي التعلم الآلي، ومعالجة اللغة الطبيعية، والاستدلال، وحل المشكلات، والإدراك، وفهم اللغة، والتفاعل الإنساني، وإدارة الموارد، وقواعد المعرفة، والتعاون بين الأنظمة. تتضمن مراحل تطبيق الذكاء الاصطناعي جمع البيانات، وتجهيزها، واختيار النموذج المناسب، وتدريبه، واختباره وتحسينه، ثم النشر. نماذج الذكاء الاصطناعي تتضمن الانحدار الخطي، والانحدار اللوجيستي، وأشجار القرار، والغابة العشوائي

وبالتالي يعتمد الذكاء الاصطناعي على جمع كبير من البيانات وخوارزميات المعالجة البديهية لتعلم أنماط السلوك منها. تقنيات الذكاء الاصطناعي تستخدم التعلم العميق لتحسين الأداء والعثور على أفضل نموذج لمطابقة البيانات في شبكة معقدة. 

آلية عمل الذكاء الاصطناعي:

تعتمد آلية عمل الذكاء الاصطناعي على الجمع بين مجموعات كبيرة من البيانات وخوارزميات المعالجة البديهية والتي تتلاعب بها هذه التقنية بتعلم أنماط السلوك داخل مجموعة البيانات. وتؤدي تقنية الذكاء الاصطناعي عمليات التعلم المعقدة باعتمادها على التعلم العميق، الذي يتطلب كمية كبيرة من البيانات وخوارزميات التحسين من أجل العثور على أفضل نموذج لمطابقة البيانات في شبكة معقدة للغاية.

وفي هذا النظام، تُستخدم نماذج التعلم العميق فيما يلي:

• رؤية الصورة: وفيها تتم معالجة الصور وفهمها، والتعرف على الشخص الطبيعي، إضافة إلى تحليل المحتوى وفك تشفير مقاطع الفيديو.
• تفاعل الكلام: يشمل التعرف على الكلام وتوليفه وتقنيات أجهزة الكلام.
• معالجة اللغة الطبيعية: تشمل تقنيات مثل تطبيقات اللغة الطبيعية، والفهم الدلالي والحوسبة، وحوسبة الترجمة الأساسية.

وينجز الذكاء الاصطناعي تلك المهام من خلال الشبكة العصبية والتي تعلم الكمبيوتر معالجة البيانات بطرق مشابهة للدماغ البشري.

مكونات عملية الذكاء الاصطناعي:

يتكون نظام الذكاء الاصطناعي من عدة مكونات أساسية وهي:

1- التعلم الآلي (Machine Learning): 

تُعد عملية التعلم من أهم مكونات نظام الذكاء الاصطناعي، لأنها تمكنه من التعلم من البيانات وتحسين الأداء دون أن يبرمجه الإنسان، وهي تحدث عندما تحفظ أنظمة الكمبيوتر بيانات معينة أو مواد جديدة، ثم تصنيف تلك البيانات واكتشاف الأنماط داخلها.

وفي الوقت الحالي، أتاحت التطورات في التعلم الآلي العميق استخدام تلك البيانات في إجراء تحسينات في التحليلات الإرشادية والتنبؤية، وبالتالي تستطيع الشبكة إنشاء نموذج تنبؤي قادرًا على تحديد الأعطال التي قد تصيب الجهاز مستقبلًا.

2- معالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing): 

هذا المكون يسمح للأنظمة بفهم وتوليد اللغة البشرية بطريقة طبيعية، مما يمكنها من التفاعل مع المستخدمين وفهم النصوص والأوامر الصوتية.

3- الاستدلال

تستخدم أنظمة الذكاء الاصطناعي القواعد المنطقية والنماذج الاحتمالية والخوارزميات لاستخلاص الاستنتاجات، وذلك بناءً على الأوامر المقدمة أو المعلومات الأخرى المتاحة.

4- حل المشكلات

يعمل نظام الذكاء الاصطناعي على معالجة مجموعة كبيرة من المشكلات، إذ يتوصل إلى حلول لتلك المشكلات عن طريق الحصول على البيانات والتلاعب بها وتطبيقها.

كما يعمل النظام على الوصول إلى حلول مرغوب فيها من خلال تطوير خوارزميات فعالة وإجراء تحليل الأسباب الجذرية.

5- الإدراك

عنصر الإدراك أو التصور، يشير إلى استخدام نظام الذكاء الاصطناعي أعضاء حاسة حقيقية أو اصطناعية، إذ يحصل على البيانات ويدرك الكائنات المقترحة، ويفهم علاقته المادية بالأشياء المذكورة. ويتضمن عنصر الإدراك التعرف على مختلف الصور وتجزئتها، وتحليل الفيديو.

6- فهم اللغة

يفهم نظام الذكاء الاصطناعي اللغة عن طريق استخدام برامج الكمبيوتر الشبكات العصبية لمسح مجموعات كبيرة من النصوص، ومن ثم اكتشاف الكلمات الخاطئة بها.

7- التفاعل الإنساني (Human Interaction): 

يمكن لهذا المكون للأنظمة التفاعل مع البشر بطريقة ذكية، سواء عبر الكلام أو الكتابة أو الواجهات الرسومية.

8- التخطيط وإدارة الموارد: 

يسمح هذا المكون للنظام بتخطيط وتنظيم الإجراءات وإدارة الموارد Planning and Resource Management بطريقة فعالة لتحقيق الأهداف المحددة.

9- قواعد المعرفة (Knowledge Representation): 

يتيح هذا المكون تمثيل المعرفة والمفاهيم بطريقة تتيح للنظام استخدامها في عمليات التفكير واتخاذ القرارات.

10. التعاون والتواصل بين الأنظمة:

يتيح هذا المكون للأنظمة التعاون والتواصل (System Collaboration and Communication) مع بعضها البعض لتحقيق أهداف مشتركة أو مواجهة تحديات مشتركة.

مراحل تطبيق الذكاء الاصطناعي 

تتمثل خطوات تطبيق نظام الذكاء الاصطناعي فيما يلي:

1- جمع البيانات

أولى خطوات تطبيق نظام الذكاء الاصطناعي هي جمع كميات هائلة من البيانات لأداء الذكاء الاصطناعي بشكل صحيح، وقد تكون تلك البيانات نصوص أو أرقام أو صور أو فيديو أو صوت.

2- تجهيز البيانات

من أجل تحقيق أفضل النتائج؛ لا بد من إخضاع البيانات المُجمعة إلى المعالجة، لأن أنظمة الذكاء الاصطناعي تحتاج إلى معلومات دقيقة وحديثة وذات صلة.

وفي عملية معالجة البيانات، لا بد من إزالة أي بيانات تضر بعملية التعلم، مع إصلاح تنسيق أي بيانات منظمة.

3- اختيار النموذج

بعد ذلك، يتم اختيار نموذج الذكاء الاصطناعي الأكثر ملاءمة للبيانات المتوفرة، ومن النماذج التي يمكن الاختيار منها خوارزميات التعلم الآلي أو الشبكات العصبية العميقة أو النماذج الهجينة.

وهناك العديد من العوامل التي تلعب دورًا في اختيار نموذج الذكاء الاصطناعي وهي: كمية البيانات المتوفرة ونوعها، الميزانية، إجمالي الموارد.

4- تدريب النموذج

بعد اختيار نموذج الذكاء الاصطناعي تأتي خطوة تدريبه، من خلال تقسيم البيانات المتوفرة إلى مجموعتين وهما مجموعة تدريب ومجموعة تحقق. ومجموعة التدريب تُستخدم لتدريب النموذج، أما مجموعة التحقق فهي تُستخدم في معرفة مدى جودة تدريب النموذج.

وسيستخدم النموذج المُختار النماذج الرياضية والحسابية للنظر في أنماط البيانات المتوفرة وقراءتها، ومن ثم إنشاء نموذج إخراج لمساعدة تلك النماذج على إجراء تنبؤات مستقبلية.

5- الاختبار والتقييم

عند التحقق من صحة نموذج الذكاء الاصطناعي، لا بد من إجراء عدة قياسات وهي النسبة المئوية للتنبؤات الصحيحة والنسبة المئوية للتنبؤات الإيجابية والنسبة المئوية للحالات المُحددة بشكل صحيح، وقد تكون نتائج تلك القياسات واحدة مما يلي:

• بيانات سيئة: وهي تدل على فشل النموذج في تحقيق نتائج جيدة.
• غير مناسب: تدل على شدة بساطة النموذج وعدم قدرته على التقاط أنماط البيانات.
• توجد تحيزات: تعني أن البيانات تميل في اتجاه واحد، وهي نفس التحيزات التي يتسم بها البشر.

6- تحسين النموذج

في هذه العملية تُستخدم تقنيات التسوية التي تساعد على تحسين أداء نموذج الذكاء الاصطناعي، وقد ينتج عن هذا التحسين تغيير أوزان الشبكة العصبية أو خوارزمية الذكاء الاصطناعي المُستخدمة.

7- النشر

وهي آخر مراحل تطوير نموذج الذكاء الاصطناعي، ففيها يتم دمج النموذج في الأنظمة الحالية، أو بناء برامج كمبيوتر جديدة لاستخدام هذا النموذج.

نماذج الذكاء الاصطناعي:

نماذج الذكاء الاصطناعي عبارة عن مجموعة من البرامج أو الخوارزميات التي تتعرف على الأنماط وتتخذ القرارات باعتمادها على بيانات التدريب، وتزداد دقة نموذج الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات والتنبؤات بزيادة عدد نقاط البيانات التي يتلقاها.

وتشمل بعض نماذج الذكاء الاصطناعي الأكثر شيوعًا ما يلي:

1. نموذج الانحدار الخطي

يُعد نموذج الانحدار الخطي من أكثر النماذج المُستخدمة في مجال الإحصاء، وهو نوع من نموذج التعلم الخاضع للإشراف، إذ أنه معني بتحديد العلاقة بين متغيرات الإدخال والإخراج، ومن خلال قيمة المتغير المستقل، يمكن لهذا النموذج التنبؤ بقيمة المتغير التابع.

ويكثر استخدام نموذج الانحدار الخطي في تحليل التمييز الخطي للعديد من الصناعات مثل الخدمات المصرفية والتجارة الإلكترونية والرعاية الصحية.

2. نموذج الانحدار اللوجيستي

يرتبط نموذج الانحدار اللوجيستي بالنموذج السابق، ولكن يقتصر استخدامه على حل المشكلات القائمة على التصنيف، من أجل اتخاذ قرارات ثنائية. ولذلك، يُعد هذا النموذج هو الأمثل في التنبؤ بقيمة أو فئة نقطة البيانات المعتمدة على مجموعة من المتغيرات المستقلة، ومن مجالات استخدامه الرعاية الصحية والتسويق والتمويل.

3. نموذج أشجار القرار

عندما يتعلق الأمر بالذكاء الاصطناعي؛ فيمكن تشبيه أشجار القرار بمخططات التدفق، إذ يتم توظيفها  في وظائف تتطلب اتخاذ سلسلة متتالية من القرارات، وبالتالي يمكن الوصول إلى قرار من خلال تحليل هذه الشجرة الحقائق المتاحة من القرارات السابقة.

4. نموذج الغابة العشوائية

نموذج الغابة العشوائية هو عبارة عن مجموعة من نماذج أشجار القرار، إذ تعمل كل شجرة على إعادة  قرار النتيجة أو القرار الخاص بها، ثم تُدمج مع نتائج كل شجرة أخرى في الغابة، ومن النتائج المُجمعة يتم اتخاذ قرارات أكثر دقة.

يُستخدم هذا النموذج في حال توفر كميات كبيرة من البيانات، ومن أجل حل مشاكل الانحدار والتصنيف.

دورات تدريبية تقنية معتمدة:

يمكنك تعزيز مهاراتك في حوكمة تكنولوجيا المعلومات وإدارة الخدمات من خلال الدورات التدريبية المُعتمدة المُقدمة من منصة بكه 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، فإنه من المؤكد أن تستمر تقنية الذكاء الاصطناعي في التطور خلال السنوات المُقبلة، لتعود فوائدها على المؤسسات والأشخاص في حياتهم اليومية، والوصول بتوقعاتهم إلى مستويات غير مسبوقة.