خوارزميات الذكاء الاصطناعي | الدليل الشامل

في وقتنا الحالي، أصبح الجميع على دراية بمُصطلح الذكاء الاصطناعي (AI) والذي يُعد بمثابة علم وهندسة إنشاء آلات ذكيّة يُمكنها أداء المهام التي تتطلّب عادةً الذكاء البشري، مثل الرؤية والكلام والتفكير واتخاذ القرار. تُعد خوارزميَّات الذكاء الاصطناعي المكونات الأساسية لأنظمة الذكاء الاصطناعي، لأنها توفر القواعد والتعليمات حول كيفيّة تعلم الآلات من البيانات وحل المشكلات وإنشاء المُخرجات.

في هذا المقال، سوف نستكشف الأنواع المُختلفة لخوارزميات الذكاء الاصطناعي وتطبيقاتها ومزاياها وتحديَّاتها، وكيف تقوم بتحويل مُختلف المجالات والصناعات. سواء كنت مُبتدئًا أو خبيرًا، سيمنحك هذه المقال كل ما تحتاج لمعرفته حول خوارزميات الذكاء الاصطناعي وتأثيرها على العالم.

سواء كنت مبتدئًا يسعى لبناء أسسه في هذا المجال المثير، أو محترفًا يسعى لتطوير مهاراته، هذه الدورات الأونلاين ستمنحك فرصة الاستفادة القصوى دورات الذكاء الاصطناعي

ما هي خوارزميات الذكاء الاصطناعي؟

تعمل جميع الآلات التي نراها في حياتنا اليوميّة وفقًا لنظام عمل مُعيّن، فحتى أصغر تصميمات الذكاء الاصطناعي تحتاج إلى تعليمات أساسيّة حتى تؤدي وظيفتها على النحو المطلوب، وهنا يأتي دور خوارزميّت الذكاء الاصطناعي.

هذه الخوارزميات هي عبارة عن تعليمات تُمكِّن الآلات من تحليل البيانات، وأداء المهام، واتِّخاذ القرارات بشكلٍ مُستقل. إنّها مجموعة فرعيّة من مجال التعلُّم الآلي الذي يُخبر أجهزة الكمبيوتر كيفيّة التعلّم والعمل بشكلٍ مُستقل عن البشر. فكِّر في الأمر كدليل تعليمات يُتيح للآلة معرفة ما يجب القيام به بالضبط ومتى يجب القيام بذلك.

وحتى الأنظمة التي تحتوي على الآليّات اللازمة للتعلم الآلي تحتاج إلى نقطة انطلاق، وهذا هو الدور الذي تلعبه الخوارزميّة. فجميع المهام التي يُنفِّذها الذكاء الاصطناعي دون استثناء تعمل وفقًا لخوارزميات مُحدّدة، وبتغيير هذه الخوارزميات تتغيَّر المهام بالكامل. بدءًا من تشغيل نظامك وحتى تصفُّح الإنترنت، تعمل خوارزميات الذكاء الاصطناعي لأداء كل مُهمّة وإكمالها من خلال تمكين أجهزة الكمبيوتر من التنبؤ بالأنماط وتقييم الاتجاهات وحساب الدقّة وتحسين العمليّات.

كيف تعمل خوارزميات الذكاء الاصطناعي؟

تتمثّل الطريقة الأساسيّة التي تعمل بها خوارزميات الذكاء الاصطناعي في تحديد الأنماط، والتعرّف على السلوكيّات، وتمكين الآلات من اتِّخاذ القرارات. على سبيل المثال، لنفترض أنّك طلبت من مُساعدك الصوتي مثل Alexa أو Google Home بث الموسيقى المُفضَّلة لديك. في هذه الحالة، سوف تتعرَّف خوارزميَّة الذكاء الاصطناعي التي يعتمد عليها المساعد أولاً على صوتك وتتذكره، وتتعرف على اختيارك للموسيقى، ثم تتذكر وتُشغل الموسيقى الأكثر بثًا بمُجرّد التعرُّف عليها.

وبالمثل، تعمل أدوات تحرير المحتوى القائمة على الذكاء الاصطناعي على خوارزميات مثل نماذج توليد اللغة الطبيعية (NLG) ومُعالجة اللغة الطبيعية (NLP) التي تتبع قواعد وأنماط معينة لتحقيق النتائج المرجوَّة. والأمر ليس مُعقدًا جدًا، ولكنّه عبارة عن مُعادلة بسيطة: “كُلَّما تعلَّمت أكثر، كُلَّما تطوَّرت أكثر”. أثناء قيامك بتزويد أنظمة الكمبيوتر ببيانات غنيّة، تستخدمها الخوارزميّات لاكتساب المعرفة وتنفيذ المهام بشكلٍ أكثر كفاءة.

في حين أنّ الخوارزميّة العامّة يُمكن أن تكون بسيطة، فإنّ خوارزميات الذكاء الاصطناعي بطبيعتها أكثر تعقيدًا، حيث تعمل من خلال الحصول على البيانات التي تُساعد الآلة على التعلّم. تُمثِّل كيفيّة الحصول على هذه البيانات وتصنيفها الفرق الرئيسي بين الأنواع المُختلفة لخوارزميات الذكاء الاصطناعي.

بطبيعة الحال، تأخذ خوارزمية الذكاء الاصطناعي بيانات التدريب – المُصنّفة أو غير المُصنّفة – المُقدمة من المطورين، أو التي يحصل عليها البرنامج نفسه وتستخدم تلك المعلومات للتعلُّم والنمو، ثم تكمل المهام باستخدام هذه البيانات. وفي حين يُمكن تدريب بعض أنواع خوارزميات الذكاء الاصطناعي أن تتعلّم من تلقاء نفسها وتستقبل بيانات جديدة لتغيير عملياتها وتحسينها باستمرار، فإنّ البعض الآخر يحتاج إلى تدخُّل مبرمج من أجل التبسيط.

اقرأ أيضًا: ماذا يقصد بالتعلم العميق؟

أنواع خوارزميات الذكاء الاصطناعي

هناك ثلاث فئات رئيسيّة لخوارزميات الذكاء الاصطناعي هي: التعلُّم الخاضع للإشراف، والتعلُّم غير الخاضع للإشراف، والتعلم المُعزَّز. وتكمُن الاختلافات الرئيسيَّة بين هذه الخوارزميات في كيفيِّة تدريبها وكيفيّة عملها. ضمن هذه الفئات، هناك العشرات من الخوارزميات المُختلفة. سنتحدث عن الأكثر شيوعًا والأكثر استخدامًا من كل فئة، بالإضافة إلى الأماكن التي يتم استخدامها فيها بشكلٍ شائع.

أولًا: خوارزميات التعلم الخاضعة للإشراف

يأتي اسم “التعلُّم الخاضع للإشراف” من مقارنة تعلُّم الطالب بحضور مُعلِّم أو خبير. تُعد هذه الفئة هي الأولي والأكثر استخدامًا من بين فئات خوارزميات التعلُّم الآلي، والتي تعمل من خلال استيعاب البيانات ذات العلامات الواضحة أثناء التدريب واستخدامها للتعلم والنمو، حيث يتم استخدام هذه البيانات المُصنَّفة للتنبؤ بنتائج البيانات الأخرى.

يتطلّب بناء خوارزمية تعلُّم خاضعة للإشراف تعمل بالفعل فريقًا من الخبراء المتفانين لتقييم ومراجعة النتائج، ناهيك عن علماء البيانات لاختبار النماذج التي تنشئها الخوارزميّة لضمان دقّتها مُقابل البيانات الأصليّة، والتقاط أي أخطاء من الذكاء الاصطناعي. وفيما يلي الأمثلة الشائعة على خوارزميات التعلُّم الخاضعة للإشراف:

1. تصنيف الدعم اللوجستي (Logistic Regression): تُستخدم لتصنيف البيانات إلى فئات مُعيَّنة، حيث يتم تدريب النموذج باستخدام مجموعة من البيانات التي تحتوي على أمثلة لكل فئة.

2. الأشجار القراريّة (Decision Trees): تستند إلى مجموعة من القرارات التي تؤدي إلى تصنيف نهائي، حيث يتم تدريب الشجرة باستخدام أمثلة معروفة مسبقًا.

3. الآلات الدعمّية (Support Vector Machines): تستخدم لتحديد حدود فاصلة بين فئات مُختلفة، حيث يتم تدريبها باستخدام أمثلة تدريب تشمل أعضاء من كل فئة.

4. التعلم العميق (Deep Learning): يتمثَّل في استخدام الشبكات العصبيّة العميقة لتحقيق أداء فائق في مجموعة مُتنوِّعة من المهام، مثل التصنيف والتنبؤ.

ثانيًا: خوارزميات التعلُّم غير الخاضعة للرقابة

قد يكون من السهل نسبيًا في هذه المرحلة تخمين ما تعنيه خوارزميات التعلُّم غير الخاضع للإشراف، مقارنةً بالتعلم الخاضع للإشراف. يتم إعطاء خوارزميات التعلم غير الخاضعة للرقابة بيانات غير مُصنّفة، حيث تستخدم الخوارزميات تلك البيانات غير المسماة لإنشاء نماذج وتقييم العلاقات بين نقاط البيانات المُختلفة من أجل إعطاء مزيد من المعاني للبيانات. بمعنى أنّ البيانات التي يتم تزويدها ليست كافية لاتخاذ القرار، وهنا يجب أن تكون الخوارزميات قادرة على إكمال المعطيات الناقصة والوصول إلى القرار في النهاية.

تشمل الأمثلة على خوارزميات التعلُّم غير الخاضعة للرقابة ما يلي:

1. شبكات العصب الاصطناعي (Neural Networks): في الشبكات العصبيّة العميقة، يتم تدريب النموذج على مجموعة كبيرة من البيانات دون الحاجة إلى توجيه دقيق مع ترك هامش من الحريّة لصنع القرار.

2. تعلُّم الآلة بدون مُعلِّم (Unsupervised Learning): يعتمد على استخدام البيانات بدون تصنيف مُسبق أو إشراف. من أمثلته تجميع البيانات (Clustering) وتحليل المُكوِّنات الرئيسية (PCA).

3. التعلم التعاوني (Cooperative Learning): يعتمد على تفاعل العوامل المختلفة داخل النظام لتحسين أدائها دون وجود إشراف خارجي من المُبرمج.

4. التعلُّم القائم على التقدير (Estimation Learning): يُستخدم لتقدير خصائص البيانات أو التوقُّعات دون الحاجة إلى توجيه خارجي.

في هذه الحالة، يعتمد النظام على ذكائه الاصطناعي لفهم البيانات واستخدامها لتحقيق أهداف مُحدَّدة دون توجيه خارجي، مما يجعل هذا النهج ذا طابع تكاملي في فهم الأنماط والتقليل من تبعات التدخُّل البشري.

ثالثًا: خوارزميات التعلُّم المُعزَّز

النوع الرئيسي الأخير من خوارزميات الذكاء الاصطناعي هو خوارزميات التعلُّم المُعزّز، والتي تتعلَّم من خلال تلقي ردود الفعل من نتيجة عملها، حيث يتعلّم النظام كيفيّة اتخاذ قرارات مُحدّدة لتحقيق هدف مُعيّن عن طريق التفاعل مع بيئته. في هذا النوع من التعلُّم، يقوم العامل بتلقي إشارات ردود الفعل (مكافآت أو عقوبات) من البيئة بناءً على الإجراءات التي يقوم بها، ويستند إلى هذه الردود لتحسين أدائه مع مرور الوقت.

الخوارزميات المعززة تستند إلى مفهوم “المكافأة” وتهدُف إلى تحسين استراتيجيّات اتخاذ القرارات بهدف تحقيق أقصى مُكافأة ممكنة. يستكشف العامل البيئة ويتفاعل معها من خلال تنفيذ إجراءات، ويتلقى مكافآت أو عقوبات بناءً على جودة هذه الإجراءات. وفيما يلي بعض الخوارزميات المعروفة في فئة التعلُّم المُعزّز:

1. Q-Learning: يقوم بتقييم القيم (Q-values) لمجموعة من الأزواج “حالة-إجراء” ويستخدم هذه القيم لاتخاذ قرارات أفضل في المُستقبل.

2. Deep Q Network (DQN): يعتمد على شبكات عصبونية عميقة لتقييم القيم (Q-values)، ويُستخدم في التعلم من البيانات التجريبيّة.

3. Policy Gradient Methods: يحسن مباشرةً السياسات أو الإستراتيجيّات التي يتبعها العامل، ويُحدث اعتمادًا على المُكافآت المستخدمة.

4. Actor-Critic: يجمع بين مفهومين هما النموذج الممثل (Actor) والنموذج الناقد (Critic)، حيث يتعلم النموذج الممثل كيفيّة اتِّخاذ القرارات، بينما يقوم النموذج الناقد بتقييم جودة هذه القرارات.

تُعد هذه الخوارزميات مُهمّة في تطبيقات عديدة مثل الألعاب الذكية، والروبوتات، وأنظمة التحكُّم في العمليات الصناعيّة، حيث يتمكن النظام من تحسين أدائه بناءً على التجربة والتفاعُل المستمر مع البيئة.

استخدامات خوارزميات الذكاء الاصطناعي

هناك الآلاف من التطبيقات لأنظمة الذكاء الاصطناعي والخوارزميات. لقد تطرَّقنا إلى ما قد يبدو وكأنّه خوارزميات بسيطة في هذه المقالة، ولكن حتى تلك الخوارزميات لديها مئات التطبيقات المُحتملة التي لا حصر لها. وتتضمّن بعض الاستخدامات الشائعة لخوارزميات الذكاء الاصطناعي ما يلي:

• إدخال البيانات وتصنيفها

• التحليلات المُتقدمة أو التنبؤيَّة

• مُحرِّكات البحث (جوجل، ياهو، بنج، الخ)

• المساعدون الرقميون (سيري، أليكسا، إلخ.)

• الروبوتات (آلات التجميع، السيارات ذاتية القيادة، إلخ)

خوارزميات الذكاء الاصطناعي وحل المشكلات

هناك الملايين من المشاكل التي تم حلها باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي، لذلك سيكون من المستحيل سرد كل واحدة منها. ولكن من الممكن النظر إلى فئات أوسع لمعرفة أين يمكن أن تتكشف الفوائد. فيما يلي بعض المجالات الهامّة التي استطاعت خوارزميّات الذكاء الاصطناعي تسهيلها إلى حدٍ كبير:

1- الرعاية الصحيّة

إحدى المزايا الأساسيّة لاستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي هي أنّها تُسهِّل عملية تمشيط كميات هائلة من البيانات في فترة زمنية قصيرة جدًا. باستخدام البرامج المُتخصِّصة، يتمكَّن الباحثون الطبيون من الحصول على كميَّات كبيرة من المعلومات للعثور على التركيبات التي غالبًا ما تؤدي إلى العلاج، وتطوير تقنيّات إنقاذ الحياة، وتكامل اللقاحات، والمزيد.

2- الطاقة

يعتمد قطاع الطاقة أيضًا بشكلٍ كبير على استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي. ومن خلال الاستخدام المُتزايد لأجهزة الكمبيوتر كجزء من الشبكة الوطنيّة، يستطيع مقدمو الخدمات المحليون إعادة توجيه الطاقة من المدن والمناطق المجاورة لضمان الكهرباء إلى من هم في حاجة إليها.

3- السلامة العامَّة

هناك استخدام آخر مثير للاهتمام لخوارزميات الذكاء الاصطناعي وهو داخل شبكة المرور في المدن. إذا كنت قد تساءلت يومًا كيف يُمكن ضبط الضوء الأحمر بناءً على تدفُّق حركة المرور أو كيف يُمكن لبعض المدن الكبرى تغيير حركة المرور تلقائيًا بناءً على ظروف الطوارئ، فسوف تفهم كيفيَّة استخدام هذا النوع من الخوارزميات.

4- الاحتباس الحرارى

سيكون من دواعي سرور أولئك المهتمين بسلامة المناخ والبيئة في كوكب الأرض أن يعرفوا أن الذكاء الاصطناعي عامل رئيسي في التنبؤ بحالة الأرض في المُستقبل. وباستخدام الأدوات المُتخصِّصة وأدوات جمع البيانات، يستطيع العلماء تحديد الأسباب التي تؤدي إلى التغير في مناخنا وما يمكننا القيام به لإصلاحه.

5- مجال الاتِّصالات

هذا هو المجال الرئيسي الذي أصبح فيه استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي شائعًا بشكلٍ مُتزايد. بدءًا من الطريقة التي نصل بها إلى الإنترنت وحتى كيفية إجراء مكالمة باستخدام الهاتف الذكي، هناك العديد من المشكلات التي حلها هذا المستوى من التكنولوجيا، مما يجعل هذا أسهل وقت في التاريخ للاتِّصال ببعضنا البعض.

ختامًا، تُعد خوارزميات الذكاء الاصطناعي بمثابة اللبنات الأساسيَّة للآلات الذكيّة التي يُمكنها أداء المهام المُعقَّدة. ويُمكن تصنيفهم إلى فئات مختلفة بناءً على أساليب التعلُّم الخاصة بهم، كما تمتلك خوارزميات الذكاء الاصطناعي تطبيقات مُختلفة في مجالات مثل الرعاية الصحيَّة والتعليم والتمويل والترفيه والأمن وغيرها.

وفي حين أنّه قد يكون هناك حالة من عدم الثقة المُطلقة في استخدام الذكاء الاصطناعي وخوارزمياته، إلّا أنّ حقيقة الأمر هي أنَّها موجودة لتبقى وتجعل حياتنا أفضل من أي وقتٍ مضى. ومع ذلك، ضع في اعتبارك أن الإبداع البشري سيظل ضروريًا إلى الأبد، ويكمن التحدي الرئيسي في دمج الإبداع البشري بسلاسة مع كفاءة الذكاء الاصطناعي دون التخلي عنه لصالح الآلة.

وأخيرًا، لا تنسَ الاشتراك في موقعنا ليصلك كل ما هو جديد في عالم الذكاء الاصطناعي وطفراته المُتغيِّرة باستمرار!

المصادر: rockcontent، tableau