🔗روابـــط مــدونـــات🔗
- مدونة شبكات التواصل الاجتماعي📲
https://socialmedianetworkfor.blogspot.com/
- مدونة مقالات قانونية⚖️
https://grouplaw.blogspot.com/
- مدونة إعادة التدوير♻
5f80b5c0477ba.site123.me
- مدونة الرياضة🏈💪
https://sportandhealth200.blogspot.com/2020/10/blog-post.html
- مدونة الفيتامينات 🐟🍐
https://vitamins13vai.blogspot.com/?m=1
- مدونة السعرات الحرارية 💢
https://5f88131930cdb.site123.me/
- مدونة الشعر الكيرلي👩
https://haircare.health.blog/
- مدونة القهوة☕
https://wp.me/Pcqz4r-6
- مدونة طريقة برايل 👤
https://brael177648240.wordpress.com/%d8%aa%d8%b7%d8%a8%d9%8a%d9%82swiftbraille/
- مدونة التسوق الالكتروني 🛍
https://gmoor56gh.wixsite.com/mysite
- مدونة أمن المعلومات🔓
http://5f888e51af930.site123.me/
في ظل الاقتصاد الابتكاري العالمي، يتزايد الطلب على حقوق الملكية الفكرية – البراءات و العلامات التجاريه و التصاميم الصناعيه و حق المؤلف بوتيرة متسارعة، ليصبح أكثر تعقيداً. ويمكن استخدام الذكاء الاصطناعي والدراسات التحليلية للبيانات الكبيرة والتكنولوجيات الجديدة، على غرار سلاسل الكتل، من أجل معالجة التحديات المتعاظمة التي تواجهها مكاتب الملكية الفكرية.
يوجد العديد من الأدوات المُتاحة لتعلُم الذكاء الاصطناعي،منها ما يأتي:
أداة Caffe: تم تطوير هذه الأداة مفتوحة المصدر -أي أنها متاحة للتعديل من قِبل أي شخص- من قِبل يانغكين جيا ( Yangqin Jia) كبحث لرسالة الدكتوراة التي قدمها في جامعة كاليفورنيا، إذ تختص هذه الأداة بما يُعرف بالتعلُم العميق في الذكاء الاصطناعي.
أداة Deeplearning4j: هي مكتبة برمجة للتعلُم العميق مكتوبة بلغة الجافا، وتمتاز بقدرتها على معالجة البيانات الضخمة، وكسابقتها فإن تعد مفتوحة المصدر.
أداة IBM Watson: هي أداة تُتيح لمُستخدميها الإجابة عن أسئلتهم بقدرات مُشابهة لقدرات الإنسان، فقد تكون هذه الأداة مصدراً للمساعدة على تقديم المشورة التجارية واتخاذ القرار الأمثل، كما تقوم بحماية بيانات مُستخدميها من خلال تشفيرها، وتجدُر الإشارة إلى أن هذه الأداة متوفرة فقط باللغة الإنجليزيّة.
أداة Pybrain: هي بمثابة أداة مُساعدة للأشخاص المُبتدئين بلغة البايثون، ولأولئك الذين يهتمون بمواضيع التعلُم العميق والشبكات العصبيّة الاصطناعية ضمن الذكاء الاصطناعي، فهذه الأداة مفتوحة المصدر بمثابة مكتبة لما يُعرف بتعلُم الآلة.
أداة Swift AI: تستطيع هذه الأداة العمل على أجهزة الماك، وستتمكن قريباً من دعم نظام لينكس، إذ تتيح Swift AI لمُستخدميها معالجة الإشارات، وإنشاء خوارزميات للتعلُم العميق، أو حتى إنشاء الشبكات العصبيّة في مجال الذكاء الاصطناعي.
أداة Torch: هي أداة مفتوحة المصدر خاصة بعملية الحوسبة العلمية ضمن الذكاء الاصطناعي، وتمتاز هذه الأداة بدعمها للشبكات العصبية في الذكاء الاصطناعي، وقدرتها على إجراء عمليات الجبر الخطي، ودعمها لوحدة معالجة الرسومات.
أداة CNTK: هي أداة مفتوحة المصدر تتيح لمُستخدميها الجمع بين أنواع مختلفة من نماذج الذكاء الاصطناعي وقد تم تطوير هذه الأداة من قِبل شركة مايكروسوفت.
أداة Keras: تم استخدام لغة بايثون لكتابة هذه الأداة، وهي عبارة عن مكتبة عالية المستوى لما يُعرف بالشبكات العصبية في علم الذكاء الاصطناعي، وتمتاز بسهولة الاستخدام بالنسبة لمن يمتلك معرفة بالتعلم العميق.
أداة Scikit-Learn: تُعد واحدة من أشهر مكتبات التعلُم الآلي في الذكاء الاصطناعي، إذ يُمكن من خلالها استخراج البيانات، وتحليلها، والتمثيل المرئي لها.
أداة Theano: هي أداة تعمل ضمن بيئة عمل البايثون، وتتعامل مع العمليات والمهام الرياضية والحسابية المتنوعة كالمصفوفات، وتمتاز هذه الأداة بسرعتها عبر جهاز الكمبيوتر الشخصي؛ فهي لا تقتصر على استخدام وحدة المعالجة المركزية للقيام بمهامها، إنما تقوم باستخدام وحدة معالجة الرسومات جنباً إلى جنب مع وحدة المعالجة المركزية؛ لتنفيذ سريع لأوامرها .
كما يوجد العديد من منصات الذكاء الاصطناعي التي تهتم بتنفيذ الآلات للمهام بشكل مُشابه لما يقوم به البشر، سواء من حيث الاستجابة، أو التفاعل مع المشاكل، أو حتى التعلُم، وفيما يأتي بعض من منصات الذكاء الاصطناعي الأكثر شيوعاً واستخداماً منها:
منصّة Microsoft Azure Machine Learning: هي منصة ذكاء اصطناعي مقدمة من شركة مايكروسوفت، وتستخدم من خلال خدمة التخزين السحابي، وتمكن مستخدميها من تحليل بيانات لتسهيل تعلم الآلة الخاص بالأعمال.
منصّة TensorFlow: هي مكتبة مفتوحة المصدر تم تطويرها من قِبل فريق Google Brain، إذ يتم تمثيل المعلومات فيها على شكل رسومات بيانيّة، ويُعبر كل جزء من هذا الرسم البياني عن جزء مُعين من المعلومات.
منصّة Infosys Nia: هي إحدى منصات الذكاء الاصطناعي التي تعتمد على المعرفة، ثم أتمتة -تشغيل آلي- العمليات التجاريّة وإعادة صياغة نظامها من جديد.
منصّة Wipro HOLMES: هي منصّة توفر لمُستخدميها العديد من خدمات الحوسبة الإدراكيّة؛ لتطوير الآلات كالروبوتات والطائرات بدون طيار.
منصّات أخرى للذكاء الاصطناعي: كمنصّة API.AI، ومنصّة Premonition، ومنصّة Rainbird، ومنصّة Ayasdi، ومنصّة Mind Meld، ومنصّة Wit، ومنصّة Vital A.I، ومنصّة KAI، ومنصّة Receptiviti، ومنصّة Meya.
أنــواع الــذكـاء الاصــطـناعــي
يُمكن تصنيف الذكاء الاصطناعي تِبعاً لما يتمتع به من قدرات إلى ثلاثة أنواع مُختلفة على النحو الآتي:
الذكاء الاصطناعي المحدود أو الضيق: يُعتبر الذكاء الاصطناعي المحدود أو الضيق أحد أنواع الذكاء الاصطناعي التي تستطيع القيام بمهام مُحددة وواضحة، كالسيارات ذاتيّة القيادة، أو حتى برامج التعرف على الكلام أو الصور، أو لعبة الشطرنج الموجودة على الأجهزة الذكية، ويُعتبر هذا النوع من الذكاء الاصطناعي أكثر الأنواع شيوعاً وتوفراً في وقتنا الحالي.
الذكاء الاصطناعي العام: وهو النوع الذي يُمكن أن يعمل بقدرة تُشابه قدرة الإنسان من حيث التفكير، إذ يُركز على جعل الآلة قادرة على التفكير والتخطيط من تلقاء نفسها وبشكل مُشابه للتفكير البشري، إلا أنه لا يوجد أي أمثلة عملية على هذا النوع، فكل ما يوجد حتى الآن مُجرد دراسات بحثيّة تحتاج للكثير من الجهد لتطويرها وتحويلها إلى واقع، وتعد طريقة الشبكة العصبيّة الاصطناعيّة من طرق دراسة الذكاء الاصطناعي العام، إذ تُعنى بإنتاج نظام شبكات عصبية للآلة مُشابهة لتلك التي يحتويها الجسم البشري.
الذكاء الاصطناعي الفائق: يُعتبر الذكاء الاصطناعي الفائق النوع الذي قد يفوق مستوى ذكاء البشر، والذي يستطيع القيام بالمهام بشكل أفضل مما يقوم به الإنسان المُتخصص وذو المعرفة، ولهذا النوع العديد من الخصائص التي لا بد أن يتضمنها؛ كالقدرة على التعلُم، والتخطيط، والتواصل التلقائي، وإصدار الأحكام، إلا أن مفهوم الذكاء الاصطناعي الفائق يُعتبر مفهوماً افتراضياً ليس له أي وجود في عصرنا الحالي، ويُمكن أيضاً تصنيف الذكاء الاصطناعي تِبعاً للوظائف التي يقوم بها، إذ يضُّم هذا التصنيف أربعة أنواع مُختلفة كالآتي:
الآلات التفاعليّة: يُعتبر الذكاء الاصطناعي الخاص بالآلات التفاعليّة أبسط أنواع الذكاء الاصطناعي؛ إذ يفتقر هذا النوع إلى القدرة على التعلُم من الخبرات السابقة أو التجارب الماضيّة لتطوير الأعمال المستقبليّة، فهو يتفاعل مع التجارب الحاليّة لإخراجها بأفضل شكل مُمكن، ومن الأمثلة على هذا النوع من الذكاء الاصطناعي أجهزة Deep Blue التي تم تطويرها من شركة IBM، ونظام AlphaGo التابع لشركة جوجل.
الذاكرة المحدودة: يستطيع نوع الذكاء الاصطناعي ذو الذاكرة المحدودة تخزين بيانات التجارب السابقة لفترة زمنيّة محدودة، ويُعد نظام القيادة الذاتيّة من أفضل الأمثلة على هذا النوع؛ حيث يتم تخزين السرعة الأخيرة للسيارات الأخرى، ومقدار بعد السيارة عن السيارات الأخرى، والحد الأقصى للسرعة، وغيرها من البيانات الأُخرى اللازمة للقيادة عبر الطرق.
نظرية العقل: يعنى هذا النوع من الذكاء الاصطناعي بفهم الآلة للمشاعر الإنسانيّة، والتفاعل مع الأشخاص والتواصل معهم، ومن الجدير بالذكر أنه لا يوجد أيّة تطبيقات عمليّة حالياً على هذا النوع من الذكاء الاصطناعي.
الإدراك الذّاتي: يُعتبر نوع الإدراك الذاتي من التوقعات المستقبلية التي يصبو إليها علم الذكاء الاصطناعي، بحيث يتكون لدى الآلات وعي ذاتي ومشاعر خاصة، الأمر الذي سيجعلها أكثر ذكاءً من الكائن البشري، ولا يزال هذا المفهوم غير موجود على أرض الواقع.
تـاريـخ الــذكــاء الأصــطــنــاعــي
يعود تاريخ ظهور مصطلح الذكاء الاصطناعي إلى العقد الخمسين من القرن العشرين، وتحديداً عام 1950م عندما قام العالِم آلان تورينغ (Alan Turing) بتقديم ما يُعرف باختبار تورينج ( Turing Test) الذي يُعني بتقييم الذكاء لجهاز الكمبيوتر، وتصنيفه ذكياً في حال قدرته على محاكاة العقل البشري، بعد ظهور اختبار تورينج بعام واحد تم إنشاء أول برنامج يستخدم الذكاء الاصطناعي من قبل كريستوفر ستراشي ( Christopher Strachey) الذي كان يشغل منصب رئيس أبحاث البرمجة في جامعة أكسفورد، إذ استطاع تشغيل لعبة الداما ( checkers) عبر جهاز الحاسوب وتطويرها، ثم قام أنتوني أوتنجر (Anthony Oettinger) من جامعة كامبريدج بتصميم تجربة مُحاكاة من خلال جهاز كمبيوتر لعمليّة التسوق التي يقوم بها الشخص البشري في أكثر من متجر، وقد هدفت هذه المحاكاة إلى قياس قدرة الكمبيوتر على التعلُم، وكانت هذه أول تجربة ناجحة لما يُعرف بتعلُم الآلة، تم إعلان مفهوم الذكاء الاصطناعي بشكل رسمي عام 1956م في كليّة دارتموث، ولكنه لم يُحقق أي تقدّم على مدى عشرين عاماً تقريباً، وقد يعود سبب ذلك إلى القُدرات الحاسوبيّة المحدودة التي كانت متوفرة آنذاك ، في عام 1979م تم بناء مركبة ستانفورد، وهي أول مركبة مُسيرة عن طريق الكمبيوتر، وفي عام 1997م تمكن أول جهاز حاسوب من التغلُب على مُنافس بشري في لعبة الشطرنج، وبدأت وتيرة التسارع في علم الذكاء الاصطناعي في بداية القرن الواحد والعشرين حتى أصبحت الروبوتات التفاعليّة مُتاحة في المتاجر، بل إن الأمر تعدى ذلك ليصبح هناك روبوت يتفاعل مع المشاعر المختلفة من خلال تعابير الوجه، وغيرها من الروبوتات التي أصبحت تقوم بمهام صعبة كالروبوت نوماد الذي يقوم بمهمة البحث والاستكشاف عن الأماكن النائية في القطب الجنوبي، ويُحدد موقع النيازك في المنطقة.
القمة العالمية للذكاء الاصطناعي, والتي تنظمها الهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي (سدايا) وتقام في نسختها الأولى افتراضيًا في يومي 21-22 أكتوبر 2020, ستكون منصة عالمية بارزة تجمع صناع القرار والخبراء والمختصين والأكاديمين في القطاعات الحكومية والخاصة من مختلف أنحاء العالم, بما في ذلك الشركات التقنية الرائدة والمستثمرين ورجال الأعمال, تحت شعار "الذكاء الاصطناعي لخير البشرية".
ستكون القمة بمثابة فرصة فريدة لاستكشاف ما يعنيه المشهد العالمي الجديد للذكاء الاصطناعي, وإمكانات استخدام الذكاء الاصطناعي على أفضل وجه لبناء مستقبل أفضل للجميع, وانعكاسات ذلك على صناع القرار المهتمين بالاستفادة من تلك الإمكانات لخير البشرية.
الذكاء الاصطناعي سلوك وخصائص معينة
تتسم بها البرامج الحاسوبية و يعتبر الذكاء الاصطناعي أحد فروع علم الحاسوب وإحدى
الركائز الأساسية التي تقوم عليها صناعة التكنولوجيا في العصر الحالي ويمكن تعريف
مصطلح الذكاء الاصطناعي بأنه قدرة الآلات والحواسيب الرقمية على القيام بمهام معينة
وتحاكي القدرات الذهنية البشرية وتشابه تلك التي تقوم بها الكائنات الذكية كالقدرة
على التفكير أو التعلُم من التجارب السابقة أو غيرها من العمليات الأُخرى التي
تتطلب عمليات ذهنية، كما يهدف الذكاء الاصطناعي إلى الوصول إلى أنظمة تتمتع
بالذكاء وتتصرف على النحو الذي يتصرف به البشر من حيث التعلُم والفهم، بحيث تقدم
تلك الأنظمة لمستخدميها خدمات مختلفة من التعليم والإرشاد والتفاعل وما إلى ذلك.
