يعد التعلم الآلي (ML) أحد أهم مجالات تطوير الذكاء الاصطناعي ، وهو طريقة لتعليم أجهزة الكمبيوتر للتعلم من البيانات دون أن تتم برمجتها بشكل صريح. يمكن استخدام خوارزميات التعلم الآلي في مجموعة واسعة من المهام ، بما في ذلك التعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية والتحليلات التنبؤية.
الصورة بواسطة Unsplash
يعد رؤية الكمبيوتر أحد أشهر تطبيقات التعلم العميق ، والذي يتضمن تدريب DNN للتعرف على الأشياء والأشخاص والعناصر الأخرى في الصور ومقاطع الفيديو. وقد أدى ذلك إلى تطوير أنظمة مساعدة السائق المتقدمة (ADAS) في السيارات ، فضلاً عن تقنية التعرف على الوجه وأنظمة المصادقة البيومترية الأخرى.
هناك مجال آخر يخطو فيه الذكاء الاصطناعي خطوات كبيرة وهو معالجة اللغة الطبيعية (NLP) ، والتي تتضمن تدريب الآلات على فهم اللغة البشرية والاستجابة لها. وقد أدى ذلك إلى تطوير مساعدين افتراضيين مثل Siri و Alexa ، بالإضافة إلى روبوتات المحادثة وواجهات محادثة أخرى. يتم استخدام البرمجة اللغوية العصبية أيضًا لتحسين دقة الترجمة الآلية واستخراج الأفكار من كميات كبيرة من البيانات غير المهيكلة ، مثل النص من وسائل التواصل الاجتماعي.
يستخدم الذكاء الاصطناعي أيضًا في مجال الروبوتات. الروبوتات هي فرع من فروع الهندسة التي تتعامل مع تصميم وبناء وتشغيل واستخدام الروبوتات. الروبوتات عبارة عن آلات يمكن برمجتها لأداء مجموعة واسعة من المهام ، من تجميع المنتجات في المصنع إلى استكشاف الكواكب الأخرى. يتم استخدام الذكاء الاصطناعي لجعل الروبوتات أكثر استقلالية ، وتمكينها من اتخاذ القرارات والتكيف مع البيئات المتغيرة. وقد أدى ذلك إلى تطوير روبوتات يمكنها العمل جنبًا إلى جنب مع البشر في المصانع والمستودعات ، وكذلك الروبوتات التي يمكن استخدامها في الرعاية الصحية والصناعات الأخرى.
مجال آخر مهم لأبحاث الذكاء الاصطناعي هو التعلم المعزز ، وهو طريقة لتدريب الآلات على التعلم من تجاربهم الخاصة. تُستخدم خوارزميات التعلم المعزز لتدريب الوكلاء على اتخاذ القرارات في البيئات المعقدة ، مثل لعب ألعاب الفيديو أو التحكم في الروبوتات. وقد أدى ذلك إلى تطوير عوامل لعب ألعاب مدعومة بالذكاء الاصطناعي يمكنها التغلب على اللاعبين البشريين في ألعاب مثل الشطرنج وجو.
يتم استخدام الذكاء الاصطناعي أيضًا لتحسين كفاءة وفعالية صنع القرار في مجموعة واسعة من الصناعات ، بما في ذلك الرعاية الصحية والتمويل والنقل. على سبيل المثال ، يمكن استخدام التحليلات التنبؤية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي لتحديد المرضى المعرضين لخطر كبير للإصابة بأمراض معينة ، ويمكن استخدام أنظمة التداول المالي المدعومة بالذكاء الاصطناعي لتحديد الصفقات المربحة.
على الرغم من الفوائد العديدة للذكاء الاصطناعي ، هناك أيضًا مخاوف بشأن تأثيره على المجتمع. أحد أهم المخاوف هو احتمال فقدان الوظائف حيث تصبح الآلات أكثر قدرة على أداء المهام التي كان يقوم بها البشر في السابق. بالإضافة إلى ذلك ، هناك مخاوف بشأن إمكانية استخدام الذكاء الاصطناعي لأغراض ضارة ، مثل صنع أسلحة مستقلة أو غزو خصوصية الأشخاص.