مجالات الذكاء الاصطناعي متعددة جدًا، فقد سمعنا مؤخرًا عن الكثير من الشركات التي تستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي في الخدمات التي تقدمها، وقبل هذا الوقت كان من الصعب تخيل أن يكون هذا هو الوضع الحالي للذكاء الاصطناعي في حياتنا.

ولكن بما أن الذكاء الاصطناعي تطور وتغلغل في جميع تفاصيل حياتنا اليومية، هل سيأتي الوقت الذي يتجه فيه البشر بشكل كامل إلى العالم الإفتراضي؟ أظن أن الإجابة نعم!

وإلى أن يأتي هذا الوقت، من الضروري أن تكون مستعدًا له، فبتعلمك هذا المجال ستكون بشكل أساسي جزء من مستقبل الذكاء الاصطناعي، ومجالاته، وتقنياته، وتطوره. 

ما هي أهم مجالات الذكاء الاصطناعي؟

الذكاء الاصطناعي (AI) يشكل فرقًا كبيرًا في كل شركة سواء كانت تواجه العملاء بشكل مباشر أو تقف خلف الكواليس، وعند تطوير استراتيجية الذكاء الاصطناعي من المهم دائمًأ أن يتم تقييم الاستخدامات المحتملة له في مجالات الذكاء الاصطناعي الأساسية، التي هدفها تقديم:

• منتجات أكثر ذكاءً
• خدمات أكثر ذكاءً
• تحسين العمليات الداخلية

دعنا نعرفك بشكل أقرب على كل مجال من مجالات الذكاء الاصطناعي الثلاثة، واستخدامتها الأساسية في حياتنا اليومية!

1) المنتجات الذكية

في حياتنا يوجد الكثير من الأجهزة التي نستخدمها بشكل يومية، والتي أصبحت أكثر ذكاءً بفضل إنترنت الأشياء، منها:

• الأدوات المساعدة لذوي الإعاقة: مثل تطبيق StorySign التي يساعد الأطفال الصم على تعلم القراءة من خلال ترجمة النص إلى لغة الإشارة، بالإضافة إلى Track.Ai، الذي يحدد الاضطرابات البصرية لدى الأطفال قبل أن يصابوا بالعمى.
• التعليم: طورت العديد من الشركات، بما في ذلك Content Technologies وCarnegie Learning، منصات رقمية توفر للطلاب تعليم متميز يساعدهم على الاستماع للدروس من أي مكان في العالم بغض النظر عن اللغة التي يتحدثون بها.
• الزراعة: تطوير منتجات زراعية ذكية تساعد المزارعين على مراقبة المحاصيل، ومعالجة الآفات بسرعة أكبر.
• الرعاية الصحية: المنتجات الذكية في مجال الرعاية الصحية موجودة في كل مكان، ومثال عليها مساعد أخصائي الأشعة AI-Rad Companion لتحليل التصوير الطبي.
• المنتجات الاستهلاكية: تستفيد العديد من المنتجات الاستهلاكية من استخدام الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك Hello Barbie، التي تستمع إلى الطفل وتستجيب له.

2) الخدمات الذكية

مجالات الذكاء الاصطناعي متعددة الاستخدامات، حيث أن الـ AI يزيد من كفاءة الأعمال، والتعليم، وخدمة العملاء، وغيرها من الاستخدامات الأخرى مثل:

• التواصل الشخصي: تعتمد الاشتراكات المستمرة مثل Netflix أو StitchFix على الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لفهم ما يريده الأفراد حقًا.
• الخدمات المالية: العديد من امتيازات خدمة العملاء التي نتمتع بها من المؤسسات المالية سواء كانت القدرة على إيداع شيك من خلال هواتفنا، وتلقي إشعار انخفاض الرصيد، وتنبيهات الأمان ممكنة بفضل الذكاء الاصطناعي.
• التجارة: وسائل الراحة التي ندركها عند التسوق سواء في المتجر أو عبر الإنترنت بفضل الذكاء الاصطناعي، فـ تجار التجزئة أكثر قدرة على تقديم تجربة شخصية للمتسوقين بفضل قدرات الذكاء الاصطناعي الكبيرة.
• الترفيه: عندما يختبر الزوار مدينة ملاهي ديزني، يساعدهم الذكاء الاصطناعي في جعل رحلتهم لا تُنسى، حيث يحصل كل ضيف على الـ MagicBand الخاص به، والذي يمكن استخدامه كمفتاح لباب غرفة الفندق أو وسيلة للدفع في المطعم، وغيره.

3) تحسين العمليات

مجالات الذكاء الاصطناعي تحسن كل جانب من جوانب الأعمال، من خلال عمليات:

• الأتمتة: نظرا لأن الآلات تتولى المهام المتكررة والخطيرة والدنيوية، فإنها تحرر القوى العاملة البشرية للقيام بوظائف أعلى مستوى.
• الأمان: يحتفظ الذكاء الاصطناعي بعلامات تبويب على تقارير الائتمان ويرسل تنبيهات تلقائيًا عندما يبدو شيء مريبًا. 
• التوظيف: يقوم الذكاء الاصطناعي بفحص المرشحين لمعرفة ما إذا كان ينبغي عليهم الانتقال إلى المرحلة التالية، أو الحصول على الموافقة على القروض.

في النهاية، يساعد الذكاء الاصطناعي الشركات على زيادة الكفاءة، وتوفير المال، وتحسين أداء الأعمال، وتوصيتي لك عند تحديد استراتيجية لذكاء الاصطناعي هي البقاء منفتحًا على جميع المجالات الثلاثة. فـ أنت لا تعرف أبدًا متى قد تدرك طريقة مدهشة لتحسين نموذج عملك وتؤدي إلى مزيد من النجاح!

اقرأ أيضاً: مسار تعلم الذكاء الاصطناعي مع منصة مايسترو في ألمانيا

ماهو الذكاء الاصطناعي، وما الذي يميزه عن الذكاء البشري؟

الذكاء الاصطناعي هو عملية محاكاة نظم الكومبيوترات لعمليات الذكاء البشري بهدف تحقيق أهداف معينة، وعملية المحاكاة هذه تتطلب الكثير من البيانات للتعلم منها، وفهم الأنماط الروابط الموجودة بينهما، واتخاذ القرارات، والتصحيح الذاتي. 

وهذا يتم من خلال أن تعرض مثلًا الكثير من الصور قد يصل عددها إلى ملايين على الذكاء الاصطناعي لتشرح له الفروق التي تميز الأشياء الموجودة في الحياة عن بعضها البعض، كالفرق بين الإنسان والجماد، والحقيقة والخيال، والليل والنهار، والهدف من هذا التوضيج أن يتم تكوين العديد من مجالات الذكاء الاصطناعي المتخصصة، وفقًا لنوعية البيانات التي يتم إدخالها لها.

وعلى الرغم من الترويج الواسع لاستخدامات الذكاء الاصطناعي، فإن الكثير من التطبيقات الحالية تعتمد على عنصر من التقنية يُعرف بتعلم الآلة، وهو جزء من الذكاء الاصطناعي الذي يتيح للأنظمة التعلم من البيانات وتحسين أدائها مع مرور الوقت. 

أما الذكاء الاصطناعي الحقيقي فهو يتطلب استخدام عناصر متقدمة جدًا من النوع الصلب (hardware) المتخصص، والبرمجيات المطورة خصيصًا لهذا الغرض التي يتم كتابتها بلغات متخصصة مثل الـ Python وJava وR و«سي بلس بلس».

وعلى النقيض الآخر يأتي الذكاء البشري ليتفوق على أي ذكاء آخر، فبينما الذكاء الاصطناعي يتعلم من البيانات والخوازميات والأنماط المختلفة، يتعلم البشر من التجربة المباشرة والتفاعل الحقيقي الحسي مما يجعل البشر على قدرة أكبر على الإبداع والابتكار وإيجاد حلول جديدة لا يستطيع الذكاء الاصطناعي استيعابها أو اكتشافها.

لكن رغم هذا لا يمكننا إنكار تأثير مجالات الذكاء الاصطناعي وتقنياته الكثيرة في تسهيل أعمالنا وحياتنا اليومية بشكل كبير، وفيما يلي سنشرح لك هذا التأثير بتفاصيل أكثر وضوحًا.

اقرأ ايضاً: مواقع تعليم الذكاء الاصطناعي: استراتيجيات لتسريع التعلم

أنواع تقنيات الذكاء الاصطناعي المختلفة، وتأثيرها على حياتنا!

مجالات الذكاء الاصطناعي المتعددة تحتاج إلى فهم دقيق لأنواع الذكاء الاصطناعي وتقنياته المختلفة، وذلك لمعرفة كيفية عمل الأنظمة الذكية التي تهدف إلى محاكاة الوظائف المعرفية التي يقوم بها البشر، وهذه التقنيات تشمل جوانب أساسية تلعب كل منها دوراً حيوياً في تمكين الذكاء الاصطناعي من التعلم والتفكير وفهم اللغة البشرية.

جوانب أساسية في تقنيات الذكاء الاصطناعي

كل جانب من هذه الجوانب يلعب دور حيوي في التحسين من قدرات الذكاء الاصطناعي في المجالات المختلفة، من أهمها:

1) التعلم

“التعلم هو حجر الأساس” فهو العملية التي تكتسب بها الأنظمة الذكية المعرفة من البيانات والخبرات، فـ من خلال تحليل البيانات، تستطيع الأنظمة تمييز الأنماط والعلاقات، مما يمكنها من إجراء التنبؤات واتخاذ القرارات بشكل مستقل. على سبيل المثال، يمكن لنظام تعلم الآلة تحليل العديد من الصور لمعرفة كيفية تمييز البشر من الأشياء الأخرى.

2) الاستدل

هو العملية المعرفية التي تستخدم فيها أنظمة الذكاء الاصطناعي التفكير المنطقي لاستخلاص النتائج وحل المشكلات المعقدة، مما يسمح لها باتخاذ قرارات مستنيرة بناءً على المعلومات المتاحة، تماماً كما يفعل البشر في عمليات التفكير اليومي. على سبيل المثال، يمكن لنظام ذكاء اصطناعي تحليل بيانات السوق لاتخاذ قرارات استثمارية ذكية.

3) حل المشكلات

حل المشكلات هو جانب حاسم في تقنيات الذكاء الاصطناعي، حيث يستخدم الذكاء الاصطناعي الخوارزميات والإجراءات الرياضية لمواجهة التحديات بكفاءة. سواء كان ذلك في تحسين مسارات توصيل المركبات أو حل المعادلات الرياضية المعقدة، فإن قدرات الذكاء الاصطناعي في هذا المجال مفيدة في العديد من التطبيقات.

4) الإدراك

يزيد الإدراك من قدرة الذكاء الاصطناعي على تفسير البيئة المحيطة به من خلال أجهزة الاستشعار ومصادر البيانات المختلفة، وهذه المدخلات الحسية حيوية جدًا لمهام مثل: التعرف على الصور، حيث يعالج الذكاء الاصطناعي هذه البيانات لتحديد الأشياء، والتعرف على الكلام، من خلال ترجمة المدخلات السمعية إلى معلومات ذات معنى.

5) فهم اللغة

يعد فهم اللغة، الذي يتحقق غالباً من خلال تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، محورياً للتفاعل الفعال بين الإنسان والحاسوب، حيث يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي المجهزة بالبرمجة اللغوية العصبية فهم اللغة البشرية، بما في ذلك الفروق الدقيقة والسياق والمشاعر.

وهذا يمكنها من التفاعل بسلاسة مع البشر، مما يجعل روبوتات المحادثة والمساعدين الافتراضيين وتطبيقات ترجمة اللغة ممكنة، وتعطي نتائج فعّالة.

اقرأ أيضاً: كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي؟ [كل ما تحتاج معرفته]

أنواع تقنيات الذكاء الاصطناعي المختلفة

تقنيات الذكاء الاصطناعي هي البناءات الأساسية لأي مجال من مجالات الذكاء الاصطناعي، فهي التي تمتلك القدرة على أنشاء أنظمة ذكية تحاكي تفكير الإنسان والوظائف المعرفية الأخرى.

ومن خلال التصنيفات القادمة يمكننا التعرف بشكل أقرب على كيفية عمل أنظمة الذكاء الاصطناعي المختلفة، وتأثيرها على حياتنا ومستقبلنا.

النوع الأول: التعلم الخاضع للإشراف

التعلم الخاضع للإشراف هو تقنية أساسية في مجالات الذكاء الاصطناعي، فهي تلعب دور محوري في المهام التي تتطلب التعرف على الأنماط والتنبؤ بها. في هذه الطريقة، تتعلم الأنظمة الذكية من مجموعة من البيانات المصنفة – حيث ترتبط كل نقطة بيانات بنتيجة معروفة – والهدف الأساسي منها هو أن يقوم الذكاء الاصطناعي بتحديد الأنماط داخل البيانات واستخدامها لتعيين المدخلات إلى الإخراج الصحيح.

للتعلم الخاضع للإشراف استخدامات كثيرة في تطبيقات متعددة، مثل تصنيف الصور، والتعرف على الكلام، وأنظمة التوصية. على سبيل المثال، يمكن لأنظمة تصفية البريد الإلكتروني العشوائي التمييز بين البريد العشوائي والرسائل الشرعية بناءً على الأنماط المكتسبة من البيانات المصنفة.

النوع الثاني: التعلم غير الخاضع للإشراف

يأخذ التعلم غير الخاضع للإشراف نهجًا مختلفًا مقارنةً بالتعلم الخاضع للإشراف. ففي هذه التقنية، تقوم أنظمة الذكاء الاصطناعي بتحليل البيانات غير المصنفة، بدون أن يتم تقديم نتائج محددة مسبقًا، وذلك بهدف الكشف عن الهياكل أو الأنماط المتأصلة داخل البيانات دون أي معرفة مسبقة.

وأهم التطبيقات الشائعة في مجالات الذكاء الاصطناعي للتعلم غير الخاضع للإشراف التجميع والتقليل من الأبعاد. على سبيل المثال، يمكن لهذه التقنية تجميع بيانات سلوك العملاء المماثلة لتحديد شرائح العملاء المناسبة لاستراتيجيات التسويق المستهدفة، وهذا لو تعلمون إجراء شاق على المسوقون ورجال المبيعات!

النوع الثالث: التعلم المعزز

في التعلم تحت الإشراف، يتم إعطاء الذكاء الاصطناعي مفتاح الإجابة ويتعلم من خلال إيجاد الارتباطات بين جميع النتائج الصحيحة. لكن نموذج التعليم المعزز لا يتضمن أي مفتاح إجابة، بل يتم إدخال مجموعة من الإجراءات والقواعد والحالات النهائية المحتملة المسموح بها. 

وعلى الآلة أن تتعلم من هذه المدخلات بناء على نظام التجربة والمكافأة لتصل في النهاية إلى النتائج المرجوة، وفي هذا النظام تكون “المكافأة” رقمية وتتم برمجتها في الخوارزمية كشيء يسعى النظام إلى جمعه.

وهذا النظام مماثل لتعليم شخص ما كيفية لعب الشطرنج. بالتأكيد، سيكون من المستحيل محاولة إظهار كل تحرك محتمل لهم. بدلاً من ذلك، ستقوم بشرح القواعد التي تعتبر أساسية لبناء مهارتها من خلال الممارسة، وتأتي المكافآت على شكل ليس فقط الفوز في اللعبة، ولكن أيضا الحصول على قطع الخصم. 

وتشمل تطبيقات التعليم المعزز: تقديم عطاءات الأسعار التلقائية لمشتري الإعلانات عبر الإنترنت، وتطوير ألعاب الكمبيوتر، والتجارة في سوق الأسهم عالية المخاطر، وغيرها من التطبيقات الأخرى.

النوع الرابع: التعلم العميق

التعلم العميق يعتمد في جوهره على الشبكات العصبية ذات الطبقات المتعددة (الشبكات العصبية العميقة) لنمذجة الأنماط والتمثيلات المعقدة داخل البيانات، ويتضح تأثير التعلم العميق في مجالات الذكاء الاصطناعي على: التعرف على الصور والكلام وحتى في ممارسة ألعاب مثل Go و Chess على مستوى خارق.

النوع الخامس: معالجة اللغة الطبيعية (NLP) 

تركز معالجة اللغة الطبيعية على السماح للآلات بفهم اللغة البشرية وتفسيرها وتوليدها، وذلك من خلال تمكنها لأنظمة الذكاء الاصطناعي من معالجة البيانات النصية أو الكلامية، وتحليلها، والاستجابة لها بطريقة تشبه فهم اللغة البشرية.

ويعمل هذا النوع على تشغيل تطبيقات مثل: روبوتات المحادثة وترجمة اللغة وتحليل المشاعر والمساعدين الافتراضيين مثل Siri و Alexa التي غيرت كيفية تفاعلنا مع أجهزة الكمبيوتر، وجعل الاتصال بين الإنسان والحاسوب أكثر سهولة.

النوع السادس: الرؤية الحاسوبية 

رؤية الكمبيوتر هي تقنية مخصصة لمساعدة الآلات على تفسير وفهم المعلومات المرئية من العالم، ويتضمن هذه التقنية تحليل الصور ومقاطع الفيديو للتعرف على الأشياء والأشخاص والمشاهد.

وتتراوح تطبيقاتها من السيارات المستقلة التي تدرك محيطها وتتنقل فيه إلى أنظمة التعرف على الوجه المستخدمة في أدوات الأمن وتحليل الصور التي تكتشف العيوب في عمليات التصنيع، وغيرها من الاستخدامات الأخرى.

وبعدما تحدثنا عن الذكاء الاصطناعي وتقنياته وتأثيره في حياتنا، حان الوقت لنحدثك عن أهم مجالات الذكاء الاصطناعي، ووظائفه وتخصصاته، وطريقة تعلمه، هيا بنا لنبدأ!

اقرأ أيضاً: ماهو الذكاء الاصطناعي؟ وكيف يعمل ويؤثر على حياتنا؟

وظائف الذكاء الاصطناعي وأفضل التخصصات به!

مع ارتفاع معدل انتشار الذكاء الاصطناعي بسبب ChatGPT وغيرها من التقنيات التوليدية الحديثة، قد أصبح الكثيرون يتساءلون عن الوظائف المتاحة في هذا المجال، وكيفية الحصول على أفضل الوظائف، وما هي متوسط الرواتب التي من المتوقع كسبها؟

في هذه القائمة سنوضح لك تفاصيل أكثر عن وظائف محددة في مجالات الذكاء الاصطناعي، ومتوسط رواتبها:

مجالات الذكاء الاصطناعي لها فرص كبيرة للنمو، فإذا كنت مهتمًا بمهنة ما في الذكاء الاصطناعي، فإن هذه الوظائف توفر مسارات مهنية ممتازة بمتوسط رواتب مرتفعة، ويجب عليك أن تركز على اكتساب المهارات والتعليم اللازمين لتحقيق النجاح في هذا المجال الواعد.

تعلم مجالات الذكاء الاصطناعي مع منصة مايسترو!

تقدم منصة مايسترو تجربة تعليمية شاملة لمجالات الذكاء الاصطناعي المختلفة، مما يساعدك على اكتساب المهارات والمعرفة اللازمة لتطوير مسيرتك المهنية، وذلك من خلال:

• دورات تعليمية تغطي كافة جوانب مجالات الذكاء الاصطناعي، بدءاً من الأساسيات وصولاً إلى المواضيع المتقدمة مثل التعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية.
• ورش التعلم العملي على مشاريع حقيقية، مما يساعدك في تعزيز فهمك وتطبيقك للمعرفة النظرية في سيناريوهات واقعية.
• تعلم مجالات الذكاء الاصطناعي مع نخبة من الخبراء  الذين يقدمون رؤى قيمة وتوجيهات مهنية تساعدك على التقدم في مسارك التعليمي والمهني.
• مجتمع تعليمي داعم يتبادل معك الخبرات والأفكار، ويتعاون مع بشكل مستمر في المشاريع التي ترغب في تنفيذها.
• اطلاع دائم بأحدث التطورات في مجالات الذكاء الاصطناعي من خلال الدورات والمقالات والندوات المتاحة على المنصة.
• الحصول على شهادات معتمدوة ومعترف بها عند إكمالك للدورات التعليمة، مما يحسن من سيرتك الذاتية ويفتح لك أبواباً جديدة في سوق العمل.

هذه الدورات التي تقدمها منصة مايسترو هي فرصة رائعة للعرب المقيمين في ألمانيا، فالدورات مقدمة باللغة العربية وبشكل مجاني تمامًا للمدعومين من مكتب العمل الألماني، وفي نهاية الدورة يحصل المتقدمين على شهادة معتمدة وموثقة من مكتب العمل تفتح لهم أبوابًا واسعة للعمل في مجالات الذكاء الاصطناعي المختلفة.

لا تفوت فرصة تعلم وتطوير مهاراتك في مجالات الذكاء الاصطناعي مع منصة مايسترو. ابدأ رحلتك التعليمية اليوم واجعل من الذكاء الاصطناعي أداة فعالة لتحقيق أهدافك المهنية المستقبلة!