هيمن موضوع الذكاء الاصطناعي (AI) على موجز أخبار وسائل الإعلام طوال العام. يتم تحديد النغمة من قبل صانعي الأخبار الرئيسيين - إيلون ماسك ومارك زوكربيرج، حيث يناقشون مخاطر وفوائد استخدام الذكاء الاصطناعي في حياة الإنسان. أعلنت روسيا والصين أن تطوير الذكاء الاصطناعي هو الاتجاه ذو الأولوية في الاقتصاد الرقمي. سيكون عام 2018 عام التطوير والدراسة الإضافية لإمكانيات استخدام الذكاء الاصطناعي، وخاصة طريقة التعلم العميق، باعتباره الفرع الواعد للذكاء الاصطناعي. سأخبركم المزيد عن هذا الاتجاه في مجال التكنولوجيا العالية باستخدام مثال استخدام الذكاء الاصطناعي في التسويق.
إن جوهر الذكاء الاصطناعي هو إنشاء آلات ذكية للغاية بحيث تتفوق على التفكير والقدرات التحليلية للبشر. يتمتع التعلم الآلي، وهو طريقة أساسية للذكاء الاصطناعي، بمثل هذه القدرات ويستخدم بالفعل على نطاق واسع في العديد من قطاعات الاقتصاد ومجالات الحياة البشرية. ومع ذلك، هناك تقنيات أخرى أكثر تقدما تتطور بسرعة.
وهذا ملحوظ بشكل خاص في وتيرة تطور التعلم العميق، الذي يكرر بشكل شبه كامل مبدأ عمل الدماغ البشري في معالجة البيانات ونمذجة اتخاذ القرار. في عام 2017، أصبح التعلم العميق جزءًا لا يتجزأ من العمليات التكنولوجية في مجال الرعاية الصحية وتصنيع السيارات. التسويق، باعتباره العنصر الأكثر ديناميكية في كل عمل تجاري، لم يظل أيضًا بمعزل عن استخدام التقنيات المتقدمة. كان للتعلم العميق تأثير ثوري على صناعة الإعلان بأكملها.
تعتمد التكنولوجيا المستخدمة في طريقة التعلم العميق على مبادئ تفاعل الخلايا العصبية البيولوجية. وبمساعدة خوارزميات التعلم الذاتي، يحصل المسوقون الآن على أوصاف لإمكانات الشراء لدى العميل دون مساعدة بشرية. على سبيل المثال، قامت RTB House مؤخرًا بتحليل كمية هائلة من البيانات، مما يوضح بوضوح أن استخدام الذكاء الاصطناعي بدلاً من توصيات المسوقين ذوي الخبرة في إعادة الاستهداف يمكن أن يؤدي إلى تحسين نتائج التحويل بنسبة 35%. وهذا ليس كل شيء. باستخدام طريقة التعلم العميق، يتلقى المعلنون توقعات لإجراءات المستخدم بناءً على تحليل خصائصه السلوكية ورغباته. وهذا يبسط عمل المسوق إلى حد كبير من خلال تقديم أفضل الخيارات للرسائل الإعلانية المستهدفة التي تحتوي على منتجات لم يعرف عنها المستخدم أو لم يشاهدها بعد.
لقد شهدت العديد من العلامات التجارية الكبرى بالفعل فوائد تنفيذ حلول التعلم العميق في منتجاتها أو أدواتها التسويقية. وفي عام 2018، نتوقع استخدامًا واسع النطاق للتعلم العميق وزيادة الاستثمار في تطوير إمكاناته.
من "التعلم الخاضع للإشراف" إلى آفاق جديدة
في عام 2017، كان هناك تحرك بعيدًا عما يسمى "التعلم الخاضع للإشراف" النموذجي لعملية التعلم الآلي نحو نظام أكثر تعقيدًا من "التعلم النقلي". تعتمد هذه التقنية على نقل التعليمات البشرية إلى الكمبيوتر: تحليل نماذج اتخاذ القرار الحالية والأمثلة ومجموعات البيانات وتحليلها لاحقًا.
الطريقة التي يعمل بها التعلم بالنقل هي قدرة الكمبيوتر على معالجة البيانات من عمليات المحاكاة وليس من الواقع. هذه العملية أبسط وأرخص بكثير، كما أنها أسرع، وهو أمر مهم جدًا عند تحليل كميات هائلة من البيانات. باستخدام هذه الطريقة، تتعلم الآلة اتخاذ القرارات من تلقاء نفسها: من خلال الاستنتاجات المنطقية أو القياس أو الطريقة الاستنتاجية.
على سبيل المثال، باستخدام نموذج قديم للتعلم الآلي، يمكن للسيارة ذاتية القيادة أن تأخذ الشخص ملايين الأميال أثناء تسجيل البيانات. ويتم نقل هذه البيانات إلى السيارة التي تفهم كيفية قيادة السيارة بناءً على قرارات السائق. بفضل "نقل التعلم"، لم تعد هناك حاجة لسائق حقيقي. وبدلاً من ذلك، يمكن الحصول على البيانات من عمليات محاكاة القيادة المختلفة. ومن خلال محاكاة ملايين ساعات القيادة، تفهم السيارة نفسها المكان الذي يجب أن تذهب إليه، وتترجم المعرفة بالفعل إلى العالم الحقيقي.
النهج الثاني يسمى "التعلم المعزز". هدفها هو تدريب الكمبيوتر على اتخاذ أفضل القرارات بناءً على ردود الفعل من البيئة والإجراءات التي تحدث فيها. على سبيل المثال، كيف يحدث هذا عند المشاركة في تقديم عطاءات لشراء مساحة إعلانية. أنظمة المزاد معقدة للغاية. حتى الخبراء غالبًا ما يواجهون مشاكل في تحديد المعدل الأمثل الذي يسمح لهم بتحقيق النتائج المرجوة بأقل تكلفة. ستواجه السيارة نفس العوائق في بداية حركتها. ومع ذلك، على عكس الإنسان، يمكن للسيارة أن تعمل 24 ساعة في اليوم في بيئة محاكاة. ويمكنه أيضًا تعلم مجموعة من الإجراءات بشكل أسرع بكثير من الإنسان. وبالعودة إلى مثالنا الخاص بشراء مساحة إعلانية، يتعلم الكمبيوتر من محاكاة المزادات، ويتلقى البيانات حول كيفية التصرف بأكبر قدر من الكفاءة وبالتالي الفوز بالمزاد.
وظائف جديدة وتحديات جديدة
في الواقع، مبدأ تشغيل خوارزميات التعلم العميق مطابق تمامًا لعمل الدماغ البشري. ولكن، على عكس البشر، تتعلم أجهزة الكمبيوتر بشكل أسرع بكثير ويمكنها تحليل كميات هائلة من البيانات. أجهزة الكمبيوتر لا تنام وترتكب الكثير من الأخطاء. وهنا يأتي دور الأداء الفائق. وبطريقة بسيطة للغاية، سيسعى الذكاء الاصطناعي إلى تجاوز القدرات البشرية في العديد من المجالات. حاليًا، خوارزميات التعلم الذاتي قادرة على التعرف على الإجراءات والصور بدقة أكبر بكثير من البشر.
هل يعني هذا أن هناك خطر استبدال الأشخاص بالكامل بالروبوتات؟ ليس حقيقيًا. ووفقاً للمنتدى الاقتصادي العالمي، فإن 65% من الأطفال الذين يدخلون المدرسة الابتدائية اليوم سيحصلون على وظائف غير موجودة حالياً. يسمح المستوى الحالي لتطوير الذكاء الاصطناعي للشركات بالبحث عن المزيد من متخصصي تكنولوجيا المعلومات ومحللي البيانات والمبرمجين. من المحتمل أن نشهد في العام المقبل طفرة في عروض العمل الجديدة لعلماء البيانات. على الرغم من أن مثل هذا الاقتراح لم يحظى بشعبية بعد.
ستتلقى ابتكارات عام 2017 زخمًا قويًا للتنمية في عام 2018
الأهداف التي يسعى إليها تطبيق طريقة التعلم العميق هي تبسيط حياتنا وزيادة كفاءة النشاط البشري. ولهذا السبب لم يعد استخدام الذكاء الاصطناعي معيارًا، بل أصبح ضرورة للشركات التي تريد أن تكون قادرة على المنافسة في السوق العالمية. لا يتعلق الأمر بالقدرة على تخصيص أو تحسين قدرات المنتج النهائي، ولكن أيضًا يتعلق بعدد من الأنشطة غير المباشرة الأخرى مثل جمع البيانات وتحليلها. لدى الشركات بالفعل كمية كبيرة من البيانات التي يتعين عليها تحليلها، مما يجعلها غير قادرة على التعامل مع معالجتها.
يؤثر هذا الوضع بشكل مباشر على القرارات التي يتخذها موظفوها وبالتالي نتائجهم المالية. سيكون الطلب متزايدًا على الشركات التي تتخصص أعمالها في جمع وتحليل البيانات لمختلف المؤسسات. ستستخدم الشركات ذات الميزانيات الأكبر الذكاء الاصطناعي لتصنيف: ما يجب تقديمه للعملاء، وما هي المصطلحات التي يجب التوصية بها للموردين، وكيفية إرشاد الموظفين، وماذا يقولون ويفعلون في الوقت الفعلي. وينبغي الافتراض أيضًا أن العديد من الشركات الناشئة الجديدة ستظهر قريبًا لتقدم حلولًا تعتمد على خوارزميات التعلم الذاتي مع انتشار هذه التكنولوجيا على نطاق واسع.
أصبح الذكاء الاصطناعي في عام 2017 جزءًا من حياتنا اليومية ومناقشاتنا العامة. وفي السنوات المقبلة، سيتم التركيز على تطوير العديد من التقنيات القائمة على الذكاء الاصطناعي والتي ستحل محل البشر في العديد من الصناعات المعقدة، مما يجعل حياتنا أسهل بكثير في نهاية المطاف. لكن هذا سيتطلب الكثير من العمل.
قامت شركة إريكسون بتسمية الاتجاهات الاستهلاكية العشرة الأكثر شعبية للعام المقبل
الذكاء الاصطناعي والواقع الافتراضي: 10 اتجاهات استهلاكية لعام 2017. الصورة: elearningindustry.com
قدمت شركة إريكسون توقعاتها لاتجاهات المستهلكين الأكثر شعبية في العام المقبل. سيكون الاتجاه الأعلى لعام 2017 هو الذكاء الاصطناعي، الذي يتغلغل تدريجياً في حياتنا اليومية.
لذلك، اتصل إريكسون اتجاهات المستهلك الأكثر شعبية لعام 2017:
المزيد والمزيد من الناس يريدون الذكاء الاصطناعي لاختراق حياتهم. يرغب 35% من مستخدمي الإنترنت في رؤية الذكاء الاصطناعي كمساعد عملهم، و25% كمدير لهم. ومع ذلك، فإن 50% من المشاركين يعتبرون الذكاء الاصطناعي خطيرًا. وعلى وجه الخصوص، قد تتسبب هذه التكنولوجيا في فقدان العديد من الأشخاص لوظائفهم، لأن الروبوتات يمكن أن تؤدي وظائفهم بسهولة.
تُستخدم التطبيقات بشكل نشط لتبسيط وأتمتة جوانب معينة من الحياة. وفي الوقت نفسه، يتسارع تطوير إنترنت الأشياء. 40% من المشاركين واثقون من أنه سيأتي الوقت الذي ستتمكن فيه الهواتف الذكية من تعلم العادات وأداء عدد من الوظائف لأصحابها.
ومرة أخرى حول فقدان الوظائف - قريبًا سيحل الذكاء الاصطناعي محل السائقين أيضًا. 25% من المشاركين يؤيدون فكرة استبدال السائقين بالطيار الآلي، لأنهم يعتقدون أن ذلك سيكون أكثر أماناً للمشاة. 65% من المشاركين يرغبون في شراء سيارة ذات طيار آلي.
80٪ من المشاركين مقتنعون بأن الواقع الافتراضي سيصل في غضون ثلاث سنوات فقط إلى مستوى من التطور بحيث سيكون من المستحيل تمييزه عن العالم المادي.
ويتوقع المشاركون أن تطوير التكنولوجيات الجديدة سيكون له تأثير سلبي على صحة الناس. على وجه الخصوص، سيؤدي استخدام تطبيقات الواقع الافتراضي والواقع المعزز إلى دوار الحركة، حيث أبدى 33% من المشاركين استعدادهم لتناول الحبوب المناسبة.
وعلى الرغم من أن معظم الناس يحاولون حماية أنفسهم قدر الإمكان، إلا أن 60% من المشاركين يعترفون بأن استخدام الهواتف الذكية ينطوي على مخاطر.
أكثر من 50% من المشاركين يرغبون في الحصول على نظارات الواقع المعزز. ومن الخيارات الممكنة لاستخدامها: تسليط الضوء على المناطق المظلمة، التحذير من الخطر، القدرة على تغيير أو إزالة العناصر البيئية المهيجة.
أكثر من 30% من المشاركين مقتنعون بأنه لم يعد هناك شيء اسمه الخصوصية على الإنترنت بعد الآن، لذا فإن 50% من المشاركين في الدراسة راضون عن مستوى "جيد إلى حد معقول" من الخصوصية.
وفقا للخبراء، في غضون خمس سنوات فقط سيتم تزويد جميع مستخدمي الإنترنت بجميع المنتجات والخدمات من أكبر خمس شركات تكنولوجيا المعلومات.
مساعدة مجلة PAYSPACE
سابقا كتبنا عن حقيقة ذلك.
يعتقد كاي فو لي، رئيس مجلس إدارة شركة SinovationVentures، أن الذكاء الاصطناعي "يهدف إلى فقدان الوظائف على نطاق واسع" مع تركيز الثروة في أيدي الشركات التي تطور أو تتبنى الذكاء الاصطناعي. ويعتقد آخرون أن مخاوف مماثلة كانت موجودة مع ظهور جميع التقنيات التي غيرت العالم، وصولاً إلى المطبعة في القرن الخامس عشر.
وتؤكد مجلة الإيكونوميست للقراء أن "الذكاء الاصطناعي يخلق طلبًا على الوظائف" وأن عددًا متزايدًا من الأشخاص حول العالم "يقدمون خدمات رقمية عبر الإنترنت". ما هي الشركات والدول التي ستزدهر في عصر الذكاء الاصطناعي؟ ما هي الشرائح التي سوف تختفي أو تتغير أو يتم إنشاؤها؟ كيف ستتغير طبيعة العمل؟
الحرب
ويقول أنصار الطائرات المسلحة بدون طيار إن مثل هذه الأسلحة يمكن أن تصيب أهدافًا بدقة أعلى بكثير من البشر؛ وكلما كان الدور الذي يلعبونه أكبر في مسرح العمليات، قل استخدامهم من قبل الفنيين لإلحاق الضرر.
ولكن ماذا لو أصبحت هذه الأسلحة مستقلة وتعمل بشكل مستقل دون تدخل بشري؟ هل ستؤدي إزالة الأشخاص من قائمة الأفراد العسكريين إلى سباق تسلح أكثر خطورة ولا يمكن إيقافه؟
حذرت رسالة مفتوحة نُشرت خلال المؤتمر الدولي المشترك حول الذكاء الاصطناعي لعام 2015 من أن الأسلحة المستقلة "لا تتطلب مواد خام باهظة الثمن أو يصعب العثور عليها، وبالتالي ستصبح في كل مكان ورخيصة الثمن لجميع الجيوش المهمة لإنتاجها بكميات كبيرة". فهل سيكون عصر الأسلحة الآلية أكثر سلمية أم أكثر نضالية؟
يدعو باحثو مؤسسة RAND إلى إطار تحليلي وجهد دولي يركز على استخدام الطائرات المسلحة بدون طيار بعيدة المدى في مكافحة الإرهاب والاغتيالات المستهدفة.
اتخاذ القرارات
يواجه السياسيون باستمرار عددًا كبيرًا من الخيارات والدوافع - أكثر بكثير في أيام وسائل التواصل الاجتماعي مما كانت عليه قبل عشرين عامًا. وهذا الحمل الزائد من المعلومات يجعل من الصعب التعامل معه أثناء الأزمات، ناهيك عن الأزمات المتعددة.
في الآونة الأخيرة، نشأ اقتراح لتمرير "جميع القرارات التي يتخذها الرئيس من خلال جهاز كمبيوتر - ليس لاتخاذ القرار النهائي، ولكن لمساعدة القائد في شخص الشخص".
ولكن في حين أن الذكاء الاصطناعي أصبح الآن بلا لوم إلى حد كبير، فإن دراسة مؤسسة راند تسلط الضوء على مخاطر التحيزات الخوارزمية في تصفية الأخبار، والتأثير على العدالة الجنائية، وحتى تسليم فوائد الضمان الاجتماعي والتأشيرات. ما هي القرارات التي ينبغي أن يعهد بها إلى الذكاء الاصطناعي؟ ما الذي يجب أن يبقى في يد الإنسان؟ في أيدي فريق من الناس؟
خلق
لقد أصبح العالم معتادًا على الذكاء الاصطناعي الذي يمكنه أداء أعمال حسابية مذهلة والتغلب على البشر في ألعاب الطاولة الشهيرة (لقد مر ما يزيد قليلاً عن 20 عامًا منذ أن هزم الكمبيوتر العملاق IBMDeepBlue أستاذ الشطرنج الكبير غاري كاسباروف). كيف سيحقق المزيد من التقدم في الفضاء الإبداعي للناس؟
ويعتقد جيسي إنجل، الباحث في مجال الذكاء الاصطناعي، أن هذا الابتكار "سيغير العملية الإبداعية... من خلال تعزيزها بأدوات ذكية توفر إمكانيات جديدة للتعبير". والبعض الآخر ليس متفائلا جدا. تشير الصحفية أدريان لافرانس إلى أن الذكاء الاصطناعي يمكنه بالفعل "المغازلة" و"كتابة الروايات" و"تزييف اللوحات الشهيرة بدقة مذهلة". ماذا يعني أن تكون مبدعا؟ علاوة على ذلك، ماذا يعني أن تكون إنسانًا؟
غالبًا ما تنحرف المناقشات حول الذكاء الاصطناعي إلى أقصى الحدود، سواء كان ذلك الوعد بالمدينة الفاضلة الخالية من المعاناة الإنسانية أو خطر الواقع المرير حيث تستعبد الروبوتات مبدعيها من البشر. ويلزم إجراء تحليل أكثر توازنا ودقة للمساعدة في تشكيل السياسات الرامية إلى تخفيف المخاطر وتعظيم الفوائد. ويجب اتخاذ خطوات معينة للتغلب على المخاوف من أن الذكاء الاصطناعي سوف يطغى على الدولة والمجتمع.
كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يؤثر على المصالح الوطنية لدولة ما؟ ما هي أنواع الذكاء الاصطناعي، إن وجدت، التي يمكن اعتبارها تقنيات استراتيجية بناءً على المعايير الحكومية؟ أين ينبغي لقوى السوق أن تلعب دورا، وأين ينبغي للسياسة أن تلعب؟ في حين أن الذكاء الاصطناعي لا يزال إلى حد كبير مادة من الخيال العلمي، فإن هذه الأسئلة أصبحت أكثر أهمية.
إن إجراء التنبؤات مهمة عقيمة، خاصة وأن التقدم في مجال أساليب التعلم الآلي الحديثة قد فاق توقعاتنا الأكثر جموحًا في السنوات الأخيرة. لكنني أجرؤ على تسمية بعض المجالات في مجال تدريب الشبكات العصبية العميقة التي يمكن توقع تحقيق تقدم كبير فيها في المستقبل القريب.
أولاً، هذا هو تطوير أفكار التعلم المعزز للشبكة العصبية، والذي سيسمح بتطوير خوارزميات جديدة للتعلم الذاتي للوكلاء الذين يتفاعلون مع البيئة. يمكن أن تكون هذه روبوتات وبرامج تعمل في الفضاء الافتراضي، على سبيل المثال، ممارسة الألعاب الفكرية مثل Go (تم بالفعل) أو Starcraft (قيد التنفيذ). الهدف الرئيسي هنا، بالطبع، هو إنشاء خوارزمية يمكنها التكيف "سريعًا" مع لعبة أو بيئة معقدة جديدة.
ثانيًا، هو تطوير أساليب جديدة للتعلم السريع والتعلم التلوي. الأول يتيح للحاسوب أن يستوعب مفاهيم ومعاني جديدة من بضعة أمثلة، تماما كما يفعل الإنسان، وعلى عكس الشبكات العصبية الحديثة التي تتعلم مفهوما جديدا بعد تعرضها لآلاف أو عشرات الآلاف من الأمثلة.
والثاني يسمح للشبكة العصبية بتحديد معلمات طريقة التعلم الخاصة بها بنفسها. الآن تعتمد جودة وسرعة تدريب الشبكات العصبية بشكل كبير على إعداد عدد من المعلمات (تسمى عادةً المعلمات الفائقة لتمييزها عن أوزان الشبكة، والتي، في الواقع، يتم ضبطها أثناء التدريب)، وكذلك على بنية الشبكة نفسها. يتم تحديدها حاليًا من قبل البشر أو من خلال إجراءات شبه آلية بعيدة كل البعد عن المثالية. ولهذا السبب، تتعلم الشبكات العصبية لفترة أطول وأسوأ مما تستطيع.
يظهر العمل الذي ظهر في عام 2016 أن هذا العمل يمكن، من حيث المبدأ، أن يعهد به إلى شبكة عصبية مساعدة. وكما نتذكر جميعًا من المدرسة الثانوية، فإن نهاية الثورة الصناعية كانت عندما "تبدأ الآلات في صنع الآلات". ربما في المستقبل، سيكون هناك معلم مهم بنفس القدر هو اللحظة التي تبدأ فيها الشبكات العصبية في تدريب الشبكات العصبية، وهناك سبب للاعتقاد بأن هذا سيحدث في وقت مبكر من عام 2017.
ثالثًا، ستتعلم الشبكات العصبية التحدث إلى شخص ما (سواء من حيث توليد نصوص متماثلة أو من حيث تركيب خطاب لا يمكن تمييزه عن الكلام البشري)، وتوليد صور واقعية وتسلسلات فيديو بناءً على أوصاف النص، وكتابة نصوص كبيرة ذات معنى. . وهذا سوف يصبح مستقبلنا القريب بفضل التقدم السريع في مجال ما يسمى. نماذج التعلم العميق التوليدية. وبطبيعة الحال، سيؤدي هذا إلى إنشاء أعمال تجارية جديدة، وظهور أنواع جديدة من السلع والخدمات، فضلا عن زيادة إنتاجية العمل في القطاعات التقليدية للاقتصاد، مثل مشغلي الهاتف المحمول أو البنوك، والتي سوف تكون قادرة على التخلي عن مراكز الاتصال باهظة الثمن وغير فعالة.
سيكون حل كل هذه المشكلات بمثابة خطوة مهمة نحو تحقيق الكأس المقدسة للتعلم الآلي - إنشاء الذكاء الاصطناعي. من المؤكد أن الذكاء الاصطناعي لن يظهر في العام المقبل، ولكن في غضون 5 إلى 10 سنوات سيتم تطويره بلا شك. علاوة على ذلك، فإن عناصر الذكاء الاصطناعي الموجودة بالفعل ستساعد العلماء على إنشاء ذكاء اصطناعي كامل، وبالتالي تسريع العمل في هذا الاتجاه. سيكون إنشاء الذكاء الاصطناعي أهم إنجاز للبشرية وسيوفر لها قفزة حضارية قوية إلى الأمام.
من المهم أن نلاحظ أن التقدم السريع في مجال الذكاء الاصطناعي أصبح ممكنًا إلى حد كبير بسبب حقيقة أن هذه التطورات يتم تنفيذها بشكل علني وأي شخص لديه الحد الأدنى من التدريب اللازم (على سبيل المثال، خريج كلية علوم الكمبيوتر في يمكن للمدرسة العليا للاقتصاد بجامعة الأبحاث الوطنية) المشاركة فيها: حتى شركات تكنولوجيا المعلومات الكبرى - الشركات - القادة في مجال التعلم العميق لا توجد أسرار (باستثناء الأسرار التجارية قصيرة المدى)، وتتوفر تطبيقات برمجية لمعظم الأساليب، بالإضافة إلى الوصف الرياضي للخوارزميات، والتي تبين أنها ليست معقدة للغاية، مع الأخذ في الاعتبار الطبيعة العالمية للمشاكل التي تم حلها بمساعدتها. وهذا ما يميز التعلم الآلي، على سبيل المثال، عن البرامج الفضائية أو النووية في منتصف القرن العشرين.
مواد إضافية
محاضرة لديمتري فيتروف عن التعلم الآلي (لفهم ما هو)
الذكاء الاصطناعي (AI، الإنجليزية: الذكاء الاصطناعي، AI) - علم وتكنولوجيا إنشاء الآلات الذكية، وخاصة برامج الكمبيوتر الذكية. ويرتبط الذكاء الاصطناعي بمهمة مماثلة تتمثل في استخدام أجهزة الكمبيوتر لفهم الذكاء البشري، ولكنه لا يقتصر بالضرورة على الأساليب المعقولة بيولوجيا.
ما هو الذكاء الاصطناعي
ذكاء(من اللات. الفكر - الإحساس، الإدراك، الفهم، الفهم، المفهوم، العقل)، أو العقل - صفة النفس التي تتكون من القدرة على التكيف مع المواقف الجديدة، والقدرة على التعلم والتذكر على أساس الخبرة والفهم والتطبيق المفاهيم المجردة واستخدام المعرفة للإدارة البيئية. الذكاء هو القدرة العامة على الإدراك وحل الصعوبات، وهو الذي يوحد جميع القدرات المعرفية للإنسان: الإحساس، الإدراك، الذاكرة، التمثيل، التفكير، الخيال.
في أوائل الثمانينات. اقترح علماء الحساب بار وفاجنباوم التعريف التالي للذكاء الاصطناعي (AI):
وفي وقت لاحق، بدأ تصنيف عدد من الخوارزميات والأنظمة البرمجية على أنها ذكاء اصطناعي، وخاصيتها المميزة هي قدرتها على حل بعض المشكلات بنفس الطريقة التي يفعلها الشخص الذي يفكر في حلها.
الخصائص الرئيسية للذكاء الاصطناعي هي فهم اللغة والتعلم والقدرة على التفكير، والأهم من ذلك، التصرف.
الذكاء الاصطناعي عبارة عن مجموعة معقدة من التقنيات والعمليات ذات الصلة التي تتطور بشكل نوعي وسريع، على سبيل المثال:
- معالجة النصوص باللغة الطبيعية
- النظم الخبيرة
- الوكلاء الافتراضيون (روبوتات الدردشة والمساعدون الافتراضيون)
- أنظمة التوصية.
الاستراتيجية الوطنية لتطوير الذكاء الاصطناعي
- المقال الرئيسي:الاستراتيجية الوطنية لتطوير الذكاء الاصطناعي
أبحاث الذكاء الاصطناعي
- المقال الرئيسي:أبحاث الذكاء الاصطناعي
التقييس في الذكاء الاصطناعي
2019: أيد خبراء ISO/IEC اقتراح تطوير معيار باللغة الروسية
في 16 أبريل 2019، أصبح معروفًا أن اللجنة الفرعية للتقييس في مجال الذكاء الاصطناعي التابعة لـ ISO/IEC دعمت اقتراح اللجنة الفنية "الأنظمة السيبرانية الفيزيائية"، التي تم إنشاؤها على أساس RVC، لتطوير "الذكاء الاصطناعي". معيار. المفاهيم والمصطلحات" باللغة الروسية بالإضافة إلى النسخة الإنجليزية الأساسية.
المعيار المصطلحي "الذكاء الاصطناعي". "المفاهيم والمصطلحات" أمر أساسي لمجموعة كاملة من الوثائق التنظيمية والتقنية الدولية في مجال الذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى المصطلحات والتعاريف، تحتوي هذه الوثيقة على مناهج ومبادئ مفاهيمية لبناء الأنظمة ذات العناصر، ووصف للعلاقة بين الذكاء الاصطناعي والتقنيات الشاملة الأخرى، بالإضافة إلى المبادئ الأساسية والمناهج الإطارية للتنظيم التنظيمي والفني. الذكاء الاصطناعي.
وفي أعقاب اجتماع اللجنة الفرعية ذات الصلة التابعة لـ ISO/IEC في دبلن، أيد خبراء ISO/IEC اقتراح الوفد الروسي لتطوير معيار مصطلحي في مجال الذكاء الاصطناعي في نفس الوقت ليس باللغة الإنجليزية فحسب، بل باللغة الروسية أيضًا. ومن المتوقع أن تتم الموافقة على الوثيقة في أوائل عام 2021.
| يتطلب تطوير المنتجات والخدمات القائمة على الذكاء الاصطناعي تفسيرًا لا لبس فيه للمفاهيم المستخدمة من قبل جميع المشاركين في السوق. سيعمل معيار المصطلحات على توحيد "اللغة" التي يتواصل بها المطورون والعملاء والمجتمع المهني، وتصنيف خصائص المنتجات القائمة على الذكاء الاصطناعي على أنها "أمان" و"قابلية التكرار" و"الموثوقية" و"السرية". ستصبح المصطلحات الموحدة أيضًا عاملاً مهمًا لتطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي في إطار مبادرة التكنولوجيا الوطنية - حيث يتم استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي من قبل أكثر من 80٪ من الشركات في محيط NTI. بالإضافة إلى ذلك، فإن قرار ISO/IEC سيعزز سلطة الخبراء الروس ويوسع نفوذهم في مواصلة تطوير المعايير الدولية. |
خلال الاجتماع، دعم خبراء ISO/IEC أيضًا تطوير مسودة وثيقة دولية "تكنولوجيا المعلومات - الذكاء الاصطناعي (AI) - نظرة عامة على الأساليب الحسابية لأنظمة الذكاء الاصطناعي"، والتي تعمل روسيا كمحرر مشارك فيها. تقدم الوثيقة نظرة عامة على الوضع الحالي لأنظمة الذكاء الاصطناعي، وتصف الخصائص الرئيسية للأنظمة والخوارزميات والأساليب، بالإضافة إلى أمثلة للتطبيقات المتخصصة في مجال الذكاء الاصطناعي. سيتم تنفيذ تطوير مسودة الوثيقة هذه من قبل مجموعة عمل تم إنشاؤها خصيصًا 5 "الأساليب الحسابية والخصائص الحسابية لأنظمة الذكاء الاصطناعي" (SC 42 مجموعة العمل 5 "الأساليب الحسابية والخصائص الحسابية لأنظمة الذكاء الاصطناعي") التي تم إنشاؤها داخل اللجنة الفرعية.
| وفي إطار عمله على المستوى الدولي، تمكن الوفد الروسي من تحقيق عدد من القرارات التاريخية التي سيكون لها تأثير طويل المدى على تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي في البلاد. إن تطوير نسخة باللغة الروسية من المعيار، حتى في هذه المرحلة المبكرة، هو ضمان للتزامن مع المجال الدولي، كما أن تطوير اللجنة الفرعية ISO/IEC وبدء الوثائق الدولية مع التحرير المشترك الروسي هو أمر ضروري. الأساس لمواصلة تعزيز مصالح المطورين الروس في الخارج. |
هناك طلب واسع النطاق على تقنيات الذكاء الاصطناعي في مجموعة متنوعة من قطاعات الاقتصاد الرقمي. ومن بين العوامل الرئيسية التي تعيق استخدامها العملي على نطاق واسع هو تخلف الإطار التنظيمي. وفي الوقت نفسه، فإن الإطار التنظيمي والتقني المتطور هو الذي يضمن الجودة المحددة لتطبيق التكنولوجيا والتأثير الاقتصادي المقابل.
في مجال الذكاء الاصطناعي، تقوم TC Cyber-Physical Systems، القائمة على RVC، بتطوير عدد من المعايير الوطنية، ومن المقرر الموافقة عليها في نهاية عام 2019 - بداية عام 2020. بالإضافة إلى ذلك، يجري العمل جنبًا إلى جنب مع الجهات الفاعلة في السوق لصياغة خطة التقييس الوطنية (NSP) لعام 2020 وما بعده. TC "الأنظمة السيبرانية المادية" مفتوحة لمقترحات تطوير المستندات من المنظمات المهتمة.
2018: تطوير المعايير في مجال الاتصالات الكمومية والذكاء الاصطناعي والمدينة الذكية
في 6 ديسمبر 2018، بدأت اللجنة الفنية "الأنظمة السيبرانية الفيزيائية" القائمة على RVC مع المركز الهندسي الإقليمي "SafeNet" في تطوير مجموعة من المعايير لأسواق المبادرة الوطنية للتكنولوجيا (NTI) والاقتصاد الرقمي. بحلول مارس 2019، من المخطط تطوير وثائق التقييس الفني في مجال الاتصالات الكمومية، حسبما ذكرت RVC. اقرأ أكثر.
تأثير الذكاء الاصطناعي
خطر على تطور الحضارة الإنسانية
التأثير على الاقتصاد والأعمال
- تأثير تقنيات الذكاء الاصطناعي على الاقتصاد والأعمال
التأثير على سوق العمل
تحيز الذكاء الاصطناعي
في قلب كل ما هو ممارسة الذكاء الاصطناعي (الترجمة الآلية، والتعرف على الكلام، ومعالجة اللغة الطبيعية، ورؤية الكمبيوتر، والقيادة الآلية، وأكثر من ذلك بكثير) هو التعلم العميق. إنها مجموعة فرعية من التعلم الآلي، تتميز باستخدام نماذج الشبكة العصبية، والتي يمكن القول إنها تحاكي عمل الدماغ، لذلك سيكون من المبالغة تصنيفها على أنها ذكاء اصطناعي. يتم تدريب أي نموذج للشبكة العصبية على مجموعات كبيرة من البيانات، لذا فهو يكتسب بعض "المهارات"، لكن كيفية استخدامها تظل غير واضحة بالنسبة لمنشئيها، الأمر الذي يصبح في النهاية أحد أهم المشكلات التي تواجه العديد من تطبيقات التعلم العميق. والسبب هو أن مثل هذا النموذج يعمل مع الصور بشكل رسمي، دون أي فهم لما يفعله. هل مثل هذا النظام يعتمد على الذكاء الاصطناعي وهل يمكن الوثوق بالأنظمة المبنية على التعلم الآلي؟ وتمتد مضامين الإجابة على السؤال الأخير إلى ما هو أبعد من المختبر العلمي. لذلك، تزايد اهتمام وسائل الإعلام بالظاهرة المسماة تحيز الذكاء الاصطناعي بشكل ملحوظ. يمكن ترجمتها على أنها "تحيز الذكاء الاصطناعي" أو "تحيز الذكاء الاصطناعي". اقرأ أكثر.
سوق تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي
سوق الذكاء الاصطناعي في روسيا
سوق الذكاء الاصطناعي العالمي
مجالات تطبيق الذكاء الاصطناعي
إن مجالات تطبيق الذكاء الاصطناعي واسعة جدًا وتغطي كلاً من التقنيات المألوفة والمجالات الجديدة الناشئة البعيدة عن التطبيق الشامل، وبعبارة أخرى، هذه هي مجموعة الحلول الكاملة، بدءًا من المكانس الكهربائية ووصولاً إلى المحطات الفضائية. يمكنك تقسيم كل تنوعها وفقًا لمعايير النقاط الرئيسية للتنمية.
الذكاء الاصطناعي ليس مجالًا متجانسًا. علاوة على ذلك، تظهر بعض المجالات التكنولوجية للذكاء الاصطناعي كقطاعات فرعية جديدة للاقتصاد وكيانات منفصلة، بينما تخدم في الوقت نفسه معظم مجالات الاقتصاد.
يؤدي تطوير استخدام الذكاء الاصطناعي إلى تكييف التقنيات في القطاعات الكلاسيكية للاقتصاد على طول سلسلة القيمة بأكملها وتحويلها، مما يؤدي إلى خوارزمية جميع الوظائف تقريبًا، بدءًا من الخدمات اللوجستية وحتى إدارة الشركة.
استخدام الذكاء الاصطناعي في الدفاع والشؤون العسكرية
استخدامها في التعليم
استخدام الذكاء الاصطناعي في الأعمال التجارية
الذكاء الاصطناعي في مكافحة الاحتيال
في 11 يوليو 2019، أصبح من المعروف أنه في غضون عامين فقط، سيتم استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لمكافحة الاحتيال ثلاث مرات أكثر مما كان عليه في يوليو 2019. تم الحصول على هذه البيانات خلال دراسة مشتركة أجرتها SAS ورابطة فاحصي الاحتيال المعتمدين (ACFE). اعتبارًا من يوليو 2019، تم استخدام أدوات مكافحة الاحتيال هذه بالفعل في 13% من المؤسسات التي شاركت في الاستطلاع، وقالت 25% أخرى إنها تخطط لتنفيذها خلال العام أو العامين المقبلين. اقرأ أكثر.
الذكاء الاصطناعي في صناعة الطاقة الكهربائية
- على مستوى التصميم: تحسين التنبؤ بتوليد موارد الطاقة والطلب عليها، وتقييم موثوقية معدات توليد الطاقة، وأتمتة زيادة التوليد عندما يرتفع الطلب.
- على مستوى الإنتاج: تحسين الصيانة الوقائية للمعدات، وزيادة كفاءة التوليد، وتقليل الخسائر، ومنع سرقة موارد الطاقة.
- على مستوى الترويج: تحسين الأسعار اعتمادًا على الوقت من اليوم والفوترة الديناميكية.
- على مستوى تقديم الخدمة: الاختيار التلقائي للمورد الأكثر ربحية، إحصائيات الاستهلاك التفصيلية، خدمة العملاء الآلية، تحسين استهلاك الطاقة مع مراعاة عادات العميل وسلوكه.
الذكاء الاصطناعي في التصنيع
- على مستوى التصميم: زيادة كفاءة تطوير المنتجات الجديدة والتقييم الآلي للموردين وتحليل متطلبات قطع الغيار.
- على مستوى الإنتاج: تحسين عملية إنجاز المهام، أتمتة خطوط التجميع، تقليل عدد الأخطاء، تقليل أوقات التسليم للمواد الخام.
- على مستوى الترويج: التنبؤ بحجم خدمات الدعم والصيانة وإدارة الأسعار.
- على مستوى تقديم الخدمة: تحسين تخطيط مسارات أسطول المركبات، والطلب على موارد الأسطول، وتحسين جودة تدريب مهندسي الخدمة.
الذكاء الاصطناعي في البنوك
- التعرف على الأنماط - متضمن. التعرف على العملاء في الفروع ونقل العروض المتخصصة لهم.
الذكاء الاصطناعي في النقل
- صناعة السيارات على وشك الثورة: 5 تحديات لعصر القيادة بدون طيار
الذكاء الاصطناعي في الخدمات اللوجستية
الذكاء الاصطناعي في التخمير
الذكاء الاصطناعي في القضاء
وستساعد التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي على إحداث تغيير جذري في النظام القضائي، مما يجعله أكثر عدالة وخاليا من مخططات الفساد. تم التعبير عن هذا الرأي في صيف عام 2017 من قبل فلاديمير كريلوف، دكتور في العلوم التقنية، المستشار الفني لشركة Artezio.
يعتقد العالم أن الحلول الحالية في مجال الذكاء الاصطناعي يمكن تطبيقها بنجاح في مختلف مجالات الاقتصاد والحياة العامة. ويشير الخبير إلى أن الذكاء الاصطناعي يستخدم بنجاح في الطب، لكنه في المستقبل يمكن أن يغير النظام القضائي بالكامل.
"عندما تنظر إلى التقارير الإخبارية كل يوم عن التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي، لا تذهل إلا من الخيال الذي لا ينضب وثمرة الباحثين والمطورين في هذا المجال. تتخلل تقارير البحث العلمي باستمرار منشورات حول المنتجات الجديدة التي تظهر في السوق وتقارير عن النتائج المذهلة التي تم الحصول عليها من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي في مختلف المجالات. إذا تحدثنا عن الأحداث المتوقعة، المصحوبة بضجيج ملحوظ في وسائل الإعلام، والتي سيصبح فيها الذكاء الاصطناعي بطل الأخبار مرة أخرى، فربما لن أخاطر بوضع تنبؤات تكنولوجية. أستطيع أن أتخيل أن الحدث التالي سيكون ظهور محكمة مختصة للغاية في مكان ما في شكل ذكاء اصطناعي، عادل وغير قابل للفساد. سيحدث هذا، على ما يبدو، في 2020-2025. والعمليات التي ستتم في هذه المحكمة ستؤدي إلى أفكار غير متوقعة ورغبة الكثير من الناس في نقل معظم عمليات إدارة المجتمع البشري إلى الذكاء الاصطناعي.
ويعترف العالم باستخدام الذكاء الاصطناعي في النظام القضائي باعتباره “خطوة منطقية” لتطوير المساواة التشريعية والعدالة. الذكاء الآلي لا يخضع للفساد والعواطف، ويمكنه الالتزام الصارم بالإطار التشريعي واتخاذ القرارات مع مراعاة العديد من العوامل، بما في ذلك البيانات التي تميز أطراف النزاع. وبالقياس على المجال الطبي، يمكن للقضاة الآليين العمل باستخدام البيانات الضخمة من مستودعات الخدمات الحكومية. يمكن الافتراض بذلك
موسيقى
تلوين
في عام 2015، اختبر فريق جوجل الشبكات العصبية لمعرفة ما إذا كان بإمكانهم إنشاء صور بأنفسهم. ومن ثم تم تدريب الذكاء الاصطناعي باستخدام عدد كبير من الصور المختلفة. ومع ذلك، عندما "طُلب" من الآلة تصوير شيء ما بمفردها، اتضح أنها تفسر العالم من حولنا بطريقة غريبة إلى حد ما. على سبيل المثال، بالنسبة لمهمة رسم الدمبل، تلقى المطورون صورة تم فيها ربط المعدن بالأيدي البشرية. ربما حدث هذا بسبب حقيقة أنه خلال مرحلة التدريب، كانت الصور التي تم تحليلها بالدمبل تحتوي على أيدي، وقد فسرت الشبكة العصبية ذلك بشكل غير صحيح.
في 26 فبراير 2016، في مزاد خاص في سان فرانسيسكو، جمع ممثلو جوجل حوالي 98 ألف دولار من اللوحات المخدرة التي أنشأها الذكاء الاصطناعي وتم التبرع بهذه الأموال للجمعيات الخيرية. فيما يلي واحدة من أنجح صور السيارة.
لوحة رسمها الذكاء الاصطناعي لجوجل.
