مرحبا بالجميع ، كل شيء جيد؟ ستتناول هذه المقالة موضوعًا تمت مناقشته كثيرًا في مجال التكنولوجيا ، وهو الذكاء الاصطناعي. باختصار AI ، إنها المدينة الفاضلة لمعظم العلماء في مجالات التكنولوجيا والإلكترونيات والهندسة وعلوم الكمبيوتر والعديد من المجالات الأخرى المتعلقة بالروبوتات والحوسبة. ويرجع ذلك إلى حقيقة أنه يمثل تحديًا كبيرًا ولكنه يمثل تقدمًا دائمًا ، على عكس الأبحاث الأخرى التي تولد نتائج غير ذات صلة أو لا تقدم حتى نتائج.
طبيعة العالم هي نفسها طبيعة أي شخص فضولي. وعلى هذا النحو ، فإنه يتشجع عندما يكتشف أن هناك سرًا ، ويزيد من التقدم الذي يحرزه في تحقيقه. الذكاء الاصطناعي في عالم اليوم ليس حقيقة واقعة. هناك روبوتات ذكية تمت برمجتها مسبقًا لأداء وظائف ، ولكن كما سنرى في هذه المقالة ، فإن الذكاء الاصطناعي يعني شيئًا آخر.
المقالة كاملة جدًا ، وفي النهاية ، نوصي أيضًا ببعضها للتعمق في الموضوع إذا كنت ترغب في ذلك.
AI أو AI - البرمجيات
إن الذكاء الاصطناعي (AI) أو الذكاء الاصطناعي (AI) هو عبارة عن "الآلات الذكية" التي تسمى الذكاء الاصطناعي، لكي لا نترك هذا التعريف الفارغ، يمكننا تفسيرها، ومع ذلك، لن يكون هناك العديد من الطرق البسيطة الأخرى للتعبير عن الذكاء الاصطناعي.
الجزء الميكانيكي من آلة الروبوتات ليس إلزاميًا ليتم تسميته AI. فالمهم هو البرنامج الذي يتحكم في الآلة ، وهذا الجزء هو الذكاء نفسه. البرنامج عبارة عن برنامج كمبيوتر ، وهذا من الناحية الأساسية والعادي. ومع ذلك ، هذا مجرد مصطلح غامض ، البرنامج عبارة عن مجموعة من "المفاتيح" و "الأقفال" في شكل مجموعات من الخوارزميات التي تتواصل مع بعضها البعض ، وتقوم بإجراء وإعادة إجراء آلاف العمليات الحسابية في الثانية ، مع استجابة كل قفل وفقًا لذلك. باستخدام المفتاح الذي ينشطها.
من المعقد وغير المجدي شرح أشياء مثل هذه تمامًا ، ولكن هذا التفسير سيكون مفيدًا جدًا لاحقًا ، لأنه المصطلح الذي يعرف تمامًا الشيء المسمى "الذكاء الاصطناعي".
معنى الذكاء
إذا بحثنا في معنى الذكاء ، فسنجد شيئًا مشابهًا لـ "القدرة على التعلم أو القدرة على حل المشكلات والتكيف مع المواقف". عند التفكير في هذا ، يمكن ملاحظة أن هذا مصطلح غامض وليس له تطبيق مطلق.
ليس للذكاء مستوى عالمي وشخصي ، يمكن لكل شخص تعلم الأشياء بطرق مختلفة ، ويمكنه حل المشكلات بطرق مختلفة. لا يوجد رأي مطلق حول ماهية الموقف الذكي ، لا يوجد سوى إحصاء عام ، أي رأي الأغلبية في بعض المواقف.
هناك أيضًا حقيقة أن الذكاء نسبي من شخص لآخر وفقًا للتجربة التي تراكمت لدى كل شخص. وللإحصاء المشترك وزن كبير في التعلم ، فهو تراكم الخبرات ومع ذلك ، في الذكاء. لشرح ذلك بشكل أفضل ، سوف نضع مثالاً نتبعه.
مثال على الذكاء في التعداد العام
هناك عملية سطو ، المكان عبارة عن صانع قهوة صغير مع عدد كبير نسبيًا من العملاء. لن نقتبس موعدًا ، سنتخيل فقط أن هناك روبوتًا بشريًا بذكاء اصطناعي ، هذا الروبوت مبرمج للتفاعل مع مثل هذه المواقف بالطريقة التي لديه فرصة ليكون أفضل طريقة ممكنة ، كما أن لديه أيضًا سلاح فتاك وبندقية صاعقة ، فضلا عن عصي. لديه أيضًا خبرة في هذه المواقف وفي كل منها كان لديه الحل دون الإضرار بأي إنسان.
ومع ذلك ، في هذه المناسبة ، يأخذ المهاجم امرأة كرهينة ، ويحمي نفسه من أنظار الروبوت. تمت برمجة هذه المناسبة أيضًا وتدريبها بواسطة برنامج الذكاء الاصطناعي للروبوت ولكن لم يتم استخدامها مطلقًا لأنها لم تكن ضرورية. أسلحة الروبوت لها المواصفات التالية.
السلاح الفتاك له قوة خارقة كبيرة ، سلاح المهدئ سيكون الحل باستخدام مسدس الصعق قليل السعة ، يكفي فقط لإطفاء أي إنسان. تمكن برنامج الروبوت ، مع المعلومات الاستخباراتية الموجودة فيه ، من معرفة أن اللصوص لديهم فرصة كبيرة لأن يصبحوا قتلة ، وحماية السكان تعني أيضًا منع الجريمة وليس مجرد الرد بعد حدوثها. ولكي تسمح تلك المعرفة للمعتدي بالهروب ، فلن يكون من الممكن تصورها بالنسبة للروبوت.
في هذه الحالة ، لا يمكن للإنسان الآلي استخدام مسدس الصعق لأنه في جميع الحالات يمنح المعتدي الهروب. ثم قرر بناءً على القراءات المأخوذة من الإحصائيات ، أن التضحية بالرهينة ستكون أكثر المواقف "ذكاءً".
وبما أن هذا هو التعداد العام ، فإن الأغلبية تعتقد أنها ستؤيد هذا الإجراء ، لكن الطرف الآخر لن يوافق وسيطلق على هذا الموقف "البربرية" ويتخذ إجراءات أخرى. أليست هذه الآراء الأخرى تصف عمل الروبوت بشكل غير مباشر بالغباء؟ ارسم استنتاجاتك الخاصة.
المقال ما زال في منتصفه، ولكننا نوصي بقراءة أيضًا:
الذكاء الاصطناعي كفرع أكاديمي
من أجل عدم تغيير التعريف كثيرًا ، سنختار بعض الفقرات التي تحتوي على معنى آخر للمصطلح IA. أعتقد أن معنى هذا لن يؤثر على المعنى السابق ، لأنه يتعلق بحقائق أخرى ، لكنه سيختلف أيضًا لأن الذكاء الاصطناعي مفهوم غامض للغاية ، كما يمكننا أن نؤكد في الموضوعات السابقة.
ولكن قبل ذلك ، علينا أن نوضح حقيقة أن الذكاء الاصطناعي يشير بشكل أساسي إلى علوم الكمبيوتر ومضمون فيها. الروبوتات أو المجالات الأخرى متورطة بشكل ثانوي فقط. لأنه موضوع بحث أكاديمي ، فلديه فرع أكاديمي خاص به.
ويعرف هذا الفرع نفسه على أنه فرع علوم الكمبيوتر بشكل عام مكرس للبحث وإنشاء الوسائل والأجهزة الحسابية ، القادرة على امتلاك وحتى مضاعفة القدرة العقلانية للبشر ، أي القادرة على امتلاك "الذكاء". مع التأكيد على جزء القدرة على مضاعفة الذكاء البشري.
الذكاء الاصطناعي ومتغيراته
إذا ذهبنا إلى البحث عن الذكاء الاصطناعي ، فسنرى عدة أنواع منها. حسنًا ، سيكونون قادرين على الرد وتنفيذ المواقف ، ومع ذلك فهي مجرد برامج مبرمجة مسبقًا. وتعتمد ردود أفعالهم على ما هو موجود في البرنامج ، أي أن كل محفز في البيئة هو المفتاح الذي سيفتح قفلًا ، وهو رد فعل الروبوت.
نعم ، ستُعتبر هذه الإجراءات ذكية ، لكن لا يكفي مجرد ردود أفعال مبرمجة. الذكاء هو أيضًا القدرة على التعلم ، أي على الرغم من اتخاذ إجراءات ذكية ، لن يتم تأهيل هذه الروبوتات كنموذج للذكاء الاصطناعي.
هذا نوع من الذكاء ، لكنه لا يقترب مما يتوقعه العلماء. ستكون اليوتوبيا بالنسبة لهم نوعًا من الذكاء قادرًا على التعلم باستمرار ، دائمًا وفقًا لمعدل النجاح المأخوذ في الاعتبار.
اليوتوبيا الذكاء الاصطناعي
إذا قارنا هذين النوعين ، فسيكون لدينا ما يلي ، الأول في مجال تخصصه المبرمج سيتخذ الإجراءات الصحيحة ، ولكن لن ينجح إذا تم وضعه في نوع آخر من المواقف ، مثل روبوت الشرطة ، كان يعرف كيفية التعامل مع الجرائم ولكنه لا يعرف كيف يقوم بالأعمال المنزلية.
سيكون النوع الثاني هو النموذج المثالي لجميع أنواع المواقف ، لأن القدرة على التعلم والتفاعل مع المحفزات ستكون كافية له للتكيف تمامًا مع أي نوع من المواقف. لكن بالطبع ، تمامًا مثل الدماغ البشري ، سيحتاج هذا الذكاء الاصطناعي إلى معلومات حول ما يجب القيام به ، لذلك لدينا الإنترنت ، والذي سيمكن من إتاحة جميع أنواع المواقف المحتملة ومشاركتها.
ولكن إذا لم يكن لدينا الإنترنت ، فسيحتاج الذكاء الاصطناعي إلى خبرة في الخطأ والنجاح. هذا يعني أنه سيحتاج إلى تجربة عدة طرق حتى يصل إلى الطريقة المثالية. يمكنك أن ترى بالفعل أن هذا الذكاء الاصطناعي يحاكي الدماغ البشري كثيرًا ، وذلك لأن الذكاء المثالي للعلماء هو بالضبط الذكاء الذي يحاكي عقولنا.
ذكاء اصطناعي قوي
وبالتالي يمكن تقسيم الوكالات التنفيذية إلى جزأين مختلفين بشأن بعض القضايا. الأول هو الذكاء الاصطناعي القوي والآخر هو الذكاء الاصطناعي الضعيف. لفهم أفضل ، أعتقد أن تأخذ في الاعتبار الأمثلة السابقة لهذا الموضوع أيضًا.
الذكاء الاصطناعي القوي هو برنامج يمكنه التعلم باستمرار ، كما ذكرت من قبل ، هذه هي المدينة الفاضلة للعلماء في هذا المجال. إن الذكاء الاصطناعي القوي قادر على إنجاز كل ما نقوم به بأدمغتنا ، من تعلم أشياء بسيطة إلى حل المشكلات الصعبة. بالإضافة إلى ذلك ، لن تتوقف أبدًا عن التعلم ، على عكس الإنسان الذي يقلل هذه القدرة بمرور الوقت.
في هذا الصدد ، يمكن للمدارس القوية أن تتعلم كل الأشياء التي يمكنهم الوصول إليها ، وباستخدام الإنترنت كوسيلة يمكنهم الحصول على كل المعرفة الموجودة على الشبكة. هذا هو الموضوع الرئيسي للمناقشة حول الذكاء الاصطناعي. لكن بالطبع هذا لا يمكن تصوره حتى الآن.
لكي يحدث هذا ، سيحتاج البرنامج إلى قدر لا يمكن تخيله من الذاكرة ، حيث أن كل شيء له حدود ، تمامًا مثل دماغنا. ويشارك هذا الذكاء الاصطناعي أيضًا في المناقشات حول الأخلاق ، حيث يُصنف على أنه واعٍ بذاته ، وسيأتي ويأتى ليحمل شخصية ومشاعر. هذا الأخير مجرد تكهنات ، بعد كل شيء لا أساس له ، لأن حتى البشر لا يعرفون بالضبط ما هي المشاعر.
ضعف الذكاء الاصطناعي
حسنًا ، هذا أسهل في الشرح. الحقيقة هي أن الضعفاء هم أولئك الذين يمكنهم بالضرورة حل المشاكل وحلها. إنها تلك الآلات التي تمت برمجتها بمفاتيح وأقفال مرتبة بالفعل لها. بمعنى آخر ، يتفاعل فقط بناءً على ما تمت برمجته ولا يمكنه التعامل مع المواقف الخارجة عن نطاق اختصاصه.
إذا أردنا مقارنة هذا النوع من الذكاء الاصطناعي بالموضوع السابق ، فيمكننا استخدام مثال المفاتيح والأقفال. سيكون للذكاء الاصطناعي الضعيف عدد محدود منهم ، ولن يتمكن أبدًا من زيادة هذا العدد. حتى لو كان الرقم ضخمًا ، فسيظل دائمًا محدودًا.
هذا العامل المحدد غير موجود للذكاء الاصطناعي القوي ، لأنه بفضل قدرته يمكنه "إنشاء" مفاتيح وأقفال جديدة متى شاءت. كلما واجهت قفلًا جديدًا ، سينشئ الذكاء الاصطناعي القوي مفتاحًا جديدًا. وستقوم أيضًا بتخزين المعلومات باستمرار ، والبحث دائمًا عن أفضل المفاتيح للأقفال الحالية والأقفال التي ستجدها وتبحث عنها وتختارها.
القليل من تاريخ الذكاء الاصطناعي
على الرغم من أن هذا الموضوع يناقش على نطاق واسع اليوم ، إلا أن مفهوم الذكاء الاصطناعي ليس جديدًا. كان أرسطو ، الفيلسوف العظيم ، يهدف إلى استبدال عمل العبيد بأشياء مستقلة. إذن ، هذه هي أول فكرة معروفة عن الذكاء الاصطناعي. تم تطوير هذه الفكرة بالكامل في القرن العشرين ، مع التركيز بشكل أساسي على منتصف القرن. بطريقة محدودة ، كانت السنوات الأولى مليئة بالإنجازات.
حقيقة أن الكمبيوتر يمكن أن يقوم ببعض الأنشطة الذكية عن بعد ، تسببت في مفاجأة كبيرة ، لأنه قبل ذلك كانت أجهزة الكمبيوتر عبارة عن آلات تقوم بعمليات حسابية ولا شيء غير ذلك. منذ البداية ، اعتمد الذكاء الاصطناعي على مساعدة الأفكار ووجهات النظر المختلفة وحتى التقنيات من مختلف التخصصات لتشكيل أساس هذا العلم.
وتساهم الفلسفة في جعل الفكرة ممكنة، مع النظر في الأفكار التي تشبه الذكاء الاصطناعي في بعض جوانبها. خلقت الاقتصاديون مشكلة اتخاذ القرارات لزيادة النتائج المتوقعة. اتخذت النفسية أفكار أننا يمكن أن تكون آلات معالجة المعلومات، وحتى الحيوانات تتناول هذه المسألة. أظهرت الفلسفة أن استخدام اللغة يتوافق مع هذا النموذج. تجعل المهندسين الكمبيوترين تطبيقات الذكاء الاصطناعي ممكنة من خلال توفير المواد اللازمة.
الذكاء الاصطناعي والمستقبل
موضوع IA محير للغاية ومتباين ، والباحثون لا يتفقون مع بعضهم البعض وغالبًا ما تثار مناقشات شرسة مع الموضوع. يتم طرح العديد من الأسئلة للتشكيك في استخدام وخطر الذكاء الاصطناعي. بنفس الكثافة ، يتم إرجاع الردود للدفاع عن جميع التطورات والتسهيلات التي يمكن أن توفرها منظمة العفو الدولية. لكنهم لم يتوصلوا أبدًا إلى اتفاق ، وهو مثل عش النمل ، العديد من المسارات التي تؤدي إلى مكان ما والعديد من الطرق الأخرى التي لا تؤدي إلا إلى انحرافنا عن الطريق الصحيح.
ولكن اليوم هناك ممارسات وتقنيات مستمدة من هذا العلم أثبتت فعاليتها وفعاليتها. من بينها يمكننا تسليط الضوء على ما يلي
- التحكم الذاتي: عندما يتم تدريب البرامج وتعبئتها لتكون قادرة على قيادة السيارة ؛
- التشخيص: برنامج قادر على إجراء التشخيص على مستوى طبيب متخصص في عدة مجالات ؛
- التخطيط اللوجستي: برنامج قادر على التخطيط وفقًا لأفضل منطق ، أشياء مثل نقل البضائع ، مع مراعاة المواقف القصوى مثل التعارضات والاضطرابات على الطريق ؛
- الروبوتيات في الطب: الروبوتات المستخدمة كمساعدين للجراحين في الجراحات الدقيقة.
- Chatterbots: البرمجيات التي يمكن أن تتفاعل عبر محادثات في لغة طبيعية كما لو كانت البشرية الحقيقية.
مزايا استخدام الذكاء الاصطناعي
تقليل الأخطاء: نظرًا لكونه آلات ، فإن الذكاء الاصطناعي أكثر مقاومة ولديه قدرة أكبر على تحمل البيئات المعادية ، مما يقلل من فرص الفشل في تحقيق هدفه. وقد يكون من الممكن تحقيق درجة أكبر من الدقة.
الاستكشاف: بسبب برمجة الروبوتات ، يمكنهم أداء عمل أكثر تطلبًا بمسؤولية أكبر. وبالتالي ، فإنهم قادرون على أداء المهام التي تتغلب على القيود البشرية ، مثل استكشاف قاع المحيط أو استكشاف مناجم غير مضيافة وخطيرة.
التطبيقات اليومية: الذكاء الاصطناعي موجود في آليات مختلفة من حياتنا اليومية مثل GPS (نظام تحديد المواقع العالمي) ، وتصحيح الأخطاء الإملائية في الكتابة ، من بين أمور أخرى.
لا فواصل: لا تحتاج الآلات إلى فترات راحة متكررة ، على عكس البشر. إنهم قادرون على العمل بشكل مستمر دون الشعور بالتعب أو التشتت أو الملل ، فقط من خلال جدولهم الزمني.
عيوب استخدام الذكاء الاصطناعي
تكلفة عالية: تكاليف إنتاج آلات الذكاء الاصطناعي ضخمة ، بسبب تعقيد وصعوبة صيانتها. تتطلب عملية استرداد الرموز المفقودة ، على سبيل المثال ، الكثير من الوقت والموارد.
قلة الإبداع: لم يتم تطوير الذكاء الاصطناعي لدرجة التصرف كعقل بشري بطريقة إبداعية. لذلك ، فإن فكرة أداء وظائف مماثلة لوظائف الدماغ البشري لا يمكن الوصول إليها. هذا يرجع أيضًا إلى حقيقة أن الدماغ غير مفهوم تمامًا وبالتالي لا يمكن تكراره.
البطالة الجماعية. نظرًا لأنهم قادرون على أداء المهام التي كانت تقتصر في السابق على البشر بطريقة أكثر كفاءة وفعالية ، تميل آليات الذكاء الاصطناعي إلى استبدال النشاط البشري على نطاق واسع. نظرًا لأن عمل IAs سيكون أفضل بكثير وأكثر إنتاجية ، فقد يتسبب ذلك في الاستبدال الوشيك لأكبر عدد ممكن من الأشخاص بهذه الآلات.
باحثو الذكاء الاصطناعي
يوجد حاليًا العديد من باحثي الذكاء الاصطناعي حول العالم في مؤسسات وشركات بحثية مختلفة. من بين العديد من الذين قدموا مساهمات كبيرة يمكننا أن نذكر ما يلي ، من الجدير بالذكر أن هنا مجرد إشارة إلى أهمية هذه الأسماء. لمعرفة المزيد عنها ، أوصي بإجراء بحث أكثر تعمقًا.
- آلان تورينغ (1912-1954): كان واحدًا من أهم الرجال على الإطلاق. من خلال الدراسات التي لم تكن فقط أساسًا لوجود الذكاء الاصطناعي، ولكن لمعظم الأجهزة الإلكترونية التي تم صنعها منذ ذلك الحين.
- جون مكارثي (1927-2011): رياضياتي، عالم، مبتكر مصطلح "الذكاء الاصطناعي" وأيضًا والد لغة البرمجة LISP؛
- مارفين مينسكي (1927-2016): استكشف العالم العلمي وسبل تزويد الآلات بقدرة على التصور والذكاء المشابه للبشر، أنشأ أيديًا روبوتية قادرة على تلاعب الأشياء، طور إطارات برمجية جديدة وكتب حول المواضيع الفلسفية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي؛
الذكاء الاصطناعي في الاقتصاد
يعد الذكاء الاصطناعي حاليًا أحد الموضوعات البحثية الرئيسية ، نظرًا لأن تقدمه واكتشافاته مربحة للغاية ومستمرة. بمعنى آخر ، حتى لو اتخذت خطوة واحدة إلى الأمام ، فإن هذه الخطوة في حد ذاتها تعوض بالفعل عن كل الجهود المستثمرة فيها ولا تزال تشجع والثقة لمواصلة البحث.
مع ميزات مثل هذه والتطبيقات في جميع أنواع ومستويات الصناعة ، من الآلات الزراعية إلى أجهزة كمبيوتر برمجة السفر إلى الفضاء ، فإن سوقها ضخم ، وينمو بشكل كبير بعد اكتشاف جديد بفترة وجيزة.
هناك تقديرات عديدة لحجم سوق الذكاء الاصطناعي. وفقًا لبنك أوف أمريكا ميريل لينش ، سينمو السوق العالمي لحلول الذكاء الاصطناعي إلى 1 تيرابايت 2 تيرابايت 70 مليار دولار في عام 2020 ، مقارنة بـ 1 تيرا بايت 2 تيرابايت 8.2 مليار في عام 2013. ومن المتوقع أيضًا أن يتأثر سوق الذكاء الاصطناعي العالمي بشكل متزايد من خلال التمويل الحكومي المتزايد و قاعدة تكنولوجية قوية.
أسواق الذكاء الاصطناعي
هناك العديد من الأسواق الكبيرة للذكاء الاصطناعي ، مثل الولايات المتحدة الأمريكية واليابان وأوروبا والصين مؤخرًا. يعد التعلم العميق ، الذي يهدف إلى محاولة نسخ وظائف طبقات الخلايا العصبية في الدماغ البشري ، طفرة في تاريخ الذكاء الاصطناعي الممتد على مدى 50 عامًا.
تتوقع Tractica ، وهي شركة أبحاث سوق أمريكية ، أن تصل البرامج السنوية لتطبيقات التعلم على مستوى المؤسسة إلى 1 تيرا بايت 2 تيرابايت 11.1 مليار دولار أمريكي في عام 2024.
وفقًا لـ Frost & Sullivan ، من المتوقع أن تصل عائدات الذكاء الاصطناعي في مجال الصحة إلى 6.66 مليار دولار في عام 2021 ، مقارنة بـ 633.8 مليون دولار في عام 2014. تتوقع Strategy Analytics ، وهي شركة أمريكية للأبحاث والاستشارات ، أن تنمو أنظمة السائقين الذاتيين المساعدين من 5 مليار يورو في عام 2012 إلى 16 مليار يورو في عام 2019.
قواعد البحث في الذكاء الاصطناعي
لا توجد حاليًا قواعد أو معايير موضوعة على أبحاث الذكاء الاصطناعي. الأمر متروك لكل شركة لتقرر ما الذي سيتم البحث فيه وما الذي لن يتم بحثه. وكما يمكننا أن نستنتج ، فإن الشركات تفعل كل ما في وسعها لتحقيق ربح. هذا غالبا ما يؤدي إلى أعمال سيئة السمعة ولكنها منتجة.
لأسباب مثل هذه ، هناك حاجة متكررة لفرض عقوبات على القواعد والمعايير الخاصة بأبحاث الذكاء الاصطناعي. بناءً على هذا الخط من التفكير ، اقترحت اليابان إنشاء مجموعة من القواعد الأساسية لتطوير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في اجتماع تكنولوجيا مجموعة السبع في اليابان في أبريل 2016. إحدى القواعد التي تم تقديمها كمثال في هذا الاقتراح هي جعل الذكاء الاصطناعي شبكات يديرها البشر.
صناعة الذكاء الاصطناعي اليابانية
نظرًا لأن تركيز الموقع ينصب على اليابان ، لم نتمكن من التحدث عنه في هذه المقالة. نظرًا لأنها أيضًا واحدة من أسواق الذكاء الاصطناعي الرئيسية في العالم ، فستتم مناقشتها بشكل خاص هنا. لكن فقط إصلاحه ، ما سأقوم بنشره هو معلومات خفيفة ومتوسطة فقط ، إذا كنت مهتمًا وترغب في معرفة المزيد عن هذا الموضوع ، فسأترك روابط المواقع التي حصلت فيها على أساس هذا المقال
أشار العديد من المحللين إلى أن صناعة الذكاء الاصطناعي اليابانية اليوم ليست تنافسية للغاية على نطاق عالمي. على سبيل المثال ، عندما يتعلق الأمر بأبحاث الذكاء الاصطناعي بين عامي 2008 و 2013 ، يأتي معظمهم من الدول الغربية والصين. تأتي فقط حوالي 2% من اليابان ، وهو رقم منخفض للغاية بالنسبة لدولة كبيرة مثل اليابان.
على مدى السنوات العشر إلى العشرين الماضية ، فقدت اليابان ريادتها التكنولوجية للشركات في الغرب ، وإلى حد كبير ، بسبب أوجه القصور في البرامج. لا تزال اليابان في طليعة الأجهزة ، مثل الروبوتات. لكن هذه القلعة معرضة لخطر الضياع ، لأن البرنامج حيوي بشكل متزايد لجعل هذه المنتجات تعمل وتنافس في السوق الدولية.
الذكاء الاصطناعي الياباني
عندما يتعلق الأمر بالتعلم العميق ، فهو حاليًا أكثر أشكال الذكاء الاصطناعي تقدمًا. هناك فرق كبير بين اليابان والولايات المتحدة. في وادي السيليكون ، يعد التعلم العميق في الأساس طريقة لتحسين البرامج. ومع ذلك ، تميل العديد من الشركات اليابانية إلى النظر إلى التعلم العميق بشكل مختلف ، كطريقة لتحسين الأجهزة.
التعلم العميق هو منطقة تدريبية من التعلم الآلي التي تبحث عن تقنيات لتثبيت سلوك الدماغ البشري في المهام مثل التعرف على الوجه، التعرف على الكلام، والتعامل مع اللغات الطبيعية. يهدف تقنيات التعلم العميق إلى إنتاج تكوينات مرتفعة على مستوى عال من البيانات المرسلة، من خلال طبقات معالجة سلسة في شبكة عصبية مصنوعة.
التعلم العميق بالذكاء الاصطناعي - الجزء 1
لا يمكنني اختيار المصطلحات ، لكن يمكنني أن أكون قدوة للأشخاص الذين لم يتمكنوا من الفهم. سنعيد المفاتيح والأقفال ، حسنًا ، يعمل الدماغ بشكل أو بآخر بالطريقة التالية ، يعمل المحفز من البيئة مثل المفاتيح ، تعمل ردود الفعل مثل الأقفال ، لكل نوع من التحفيز يقوم الدماغ بإنشاء عدة مفاتيح مختلفة يتم اختيارها بشكل مختلف من الناس إلى الناس.
غالبًا ما تكون هناك أقفال بعد الأقفال ، في تسلسلات مختلفة تعمل بشكل أقل مثل أجهزة الذاكرة ، وتحتاج إلى مفاتيح لفتحها ، وفي حالة عدم وجود مفاتيح ، يقوم الدماغ بإنشائها (وهذا ما أسميه التجارب الجديدة) حتى لو لم تكن الأفضل ، سيتذكر هذا القفل وفي أوقات أخرى سيحاول إنشاء مفاتيح أخرى لفتح هذا القفل (ما يسمى بالتجربة والخطأ بالنسبة لنا).
التعلم العميق بالذكاء الاصطناعي - الجزء الثاني
حسنًا ، إذا تمكنت من شرح الأمر بشكل صحيح ، فلا بد أنك فهمت ، أن الدماغ ليس مثل غرفة بها عدة أبواب تؤدي مباشرة إلى مخارج مختلفة ، ستبدو كغرفة بها أبواب لا حصر لها ، وستنتهي هذه الأبواب في غرف أخرى مع العديد من الأبواب الأخرى تمامًا مثل الباب الأول ، وإذا دخلت بابًا آخر في هذه الغرفة الثانية ، فسوف ينتهي بك الأمر في غرفة أخرى مليئة بالأبواب تمامًا مثل الأبواب السابقة ، ستنتهي هذه الظاهرة عندما يصل الدماغ إلى النتيجة المرغوبة.
للتوضيح بالأرقام ، يمكننا القيام بما يلي. تخيل أن الدماغ يخزن المعلومات كأرقام من 1 إلى 4. يسجل موقفًا معينًا على أنه الرقم 3321. إذا تطلب الأمر إعادة هذا الموقف في وقت آخر ، فسيتعين عليه تتبع نفس مسار الأرقام.
أعدنا الأبواب ، إذا كانت أبواب الغرف مرقمة برقم لكل منها ، فستحتاج إلى استخدام المفاتيح لفتح أقفال الأرقام بالترتيب الخاص بها ، وتذكر دائمًا أنه من الممكن أن يكون هناك سبب لإنجاز هذا الأمر مع أكثر من مفتاح واحد لكل قفل.
مساعدو صناعة الذكاء الاصطناعي في اليابان
لفترة طويلة ، ركزت الشركات اليابانية على تصنيع الروبوتات (الأجهزة) ، بينما ركزت الشركات الأجنبية أكثر على جانب البرمجيات. يحتاج المصنعون اليابانيون إلى تطبيق منظور أكثر توجهاً نحو العملاء لتطوير روبوتات الذكاء الاصطناعي التي تلبي احتياجات المستخدمين بشكل أفضل. هدف الحكومة هو إطلاق ثورة في الروبوتات باستخدام روبوتات مزودة بذكاء اصطناعي يمكنها التواصل مع بعضها البعض.
في مايو 2016 ، أعلن مجلس الوزراء المعني بالتنافسية الصناعية أنه سيبدأ في إدخال أنظمة الذكاء الاصطناعي في الصناعات والمجالات الأكثر تنوعًا ، مما يزيد من إنتاجية اليابان. والهدف هو زيادة الناتج المحلي الإجمالي إلى 600 تريليون ين في عام 2020 ، من مستوى حوالي 500 تريليون ين في عام 2015. يتمثل أحد الأهداف الفرعية في إنشاء سوق بقيمة 30 تريليون ين للتقنيات الناشئة الجديدة ، بما في ذلك تقنيات الذكاء الاصطناعي الأخرى.
مساعدون آخرون في صناعة الذكاء الاصطناعي في اليابان
تطور آخر سيؤدي على مر الزمن إلى توسيع سوق الذكاء الاصطناعي هو اتجاه الشركات اليابانية لإنشاء قواعد بحث وتطوير للذكاء الاصطناعي في الولايات المتحدة. مراكز البحث والتطوير في المعاهد كما تم إنشاء مرافق أبحاث عامة يابانية ، ومن المتوقع أن يؤدي ذلك إلى تسريع التقدم الجديد في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.
سيبدأ انخفاض عدد السكان في الإضرار بسوق العمل ، حيث يستمر السكان في التقدم في السن ولا يزيد معدل المواليد. تشير الإحصاءات إلى أن الأشخاص الذين تبلغ أعمارهم 65 عامًا أو أكثر يمثلون 261 طنًا واحدًا من السكان في عام 2015. وتخطط اليابان لتعويض النقص في السكان العاملين من خلال الاستخدام الواسع للروبوتات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي.
تحديات الذكاء الاصطناعي الياباني
حاول معهد نومورا للأبحاث تحديد التأثير المحتمل للذكاء الاصطناعي على سوق العمل وأشار إلى أن هناك احتمالًا بأن يتم استبدال حوالي نصف القوى العاملة في اليابان بالروبوتات أو الذكاء الاصطناعي في السنوات العشر إلى العشرين القادمة.
سيكون من المهم توجيه النمو الهائل للذكاء الاصطناعي في الاتجاه الصحيح لتحقيق القيمة الكاملة لإمكانيات الذكاء الاصطناعي. في هذا الصدد ، سيكون من المهم مراقبة التنمية في الخارج عن كثب. هناك العديد من الاعتبارات المتعلقة بالخصوصية والأمن واللوائح والقوانين التي يجب مراعاتها عند دمج تقنية الذكاء الاصطناعي في أنشطة القطاع الخاص.
الحاجة إلى تطوير نماذج أعمال جديدة للتعامل مع الحقائق الجديدة التقنيات الذكاء الاصطناعي الناشئ هو أيضًا قضية مهمة. وهناك العديد من الأنواع المحددة الأخرى من التحديات التي يجب حلها إذا أرادت اليابان النمو والمنافسة على قدم المساواة مع أسواق الذكاء الاصطناعي الرئيسية الأخرى في جميع أنحاء العالم.
السوق الداخلي الياباني للذكاء الاصطناعي
يدخل الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد في مرحلة التسويق في اليابان.وفقًا للحكومة اليابانية ، من المتوقع أن تحقق تقنيات الذكاء الاصطناعي عائدًا اقتصاديًا يبلغ حوالي 121 تريليون ين ياباني بحلول عام 2045.
وفقًا لدراسة من معهد إرنست آند يونغ، وهو مركز أبحاث ياباني، يُقدَّر أن حجم سوق الذكاء الاصطناعي سينمو من حوالي 3.7 تريليون ين ياباني في عام 2015 إلى 23 تريليون ين ياباني في عام 2020، وهو زيادة بستة أضعاف. وفي عام 2030، سيبلغ حجم السوق حوالي 87 تريليون ين ياباني.
قطاع النقل ، بما في ذلك سيارات الأجرة ذاتية القيادة والشاحنات ، هو القطاع الذي سيُظهر أكبر زيادة خلال فترة التوقعات ومن المتوقع أن يصل إلى 30.5 مليار ين في عام 2030. ومن المتوقع أن ينمو قطاع التصنيع ، الذي يشمل السيارات ذاتية القيادة ، إلى الين الياباني تقريبًا 12.2 تريليون بحلول عام 2030.
دورات الذكاء الاصطناعي
أدناه سوف نشارك بعض الدورات التدريبية الممتعة عبر الإنترنت حول الذكاء الاصطناعي:
كتب الذكاء الاصطناعي
أدناه سوف نشارك بعض الكتب المثيرة للاهتمام حول الذكاء الاصطناعي:
استنتاج حول الذكاء الاصطناعي
أخيرًا ، يجب أن أؤكد مرة أخرى أن الذكاء الاصطناعي هو موضوع معقد للغاية يتضمن مواد من أنواع مختلفة ، من الفلسفة إلى الهندسة. من أجل تبسيط الفهم وتحسين سيولة النص ، ضحت ببعض التفاصيل التي يمكن أن تصبح مهمة في حالات أخرى. ولكن في هذه المقالة كان التركيز الرئيسي هو التحدث ومحاولة تحديد ماهية الذكاء الاصطناعي ومدى أهميته.
بالنسبة لي ، الذي أجرى الكثير من الأبحاث وشاهد عددًا لا يحصى من المحتويات ، واختيار وإبراز أهمها ، فإن هذا النص به عيوب عديدة ، ولكن بالنسبة للأشخاص الذين يحاولون فقط قتل القليل من الفضول حول الذكاء الاصطناعي ، فهذا نص ، في رأيي مرض. حاولت أيضًا عدم تضمين الاختصارات حول الذكاء الاصطناعي ، حيث غالبًا ما تحتاج الاختصارات إلى تفسيرات منفصلة حتى يتم فهمها ، كما كان الحال مع DL ، أو التعلم العميق.
بالإضافة إلى ذلك ، يمكنني فقط الإشارة إلى عدد قليل من المواقع التي تحتوي على محتوى حول الذكاء الاصطناعي ، والذي كان أساس هذه المقالة.
- https://medium.com/neuromation-io-blog/artificial-intelligence-in-japan-r-d-market-and-industry-analysis-e086a38639ec
- https://pt.m.wikipedia.org/wiki/Artuate_Intelligence
تنتهي هذه المقالة هنا. أشكرك عزيزي القارئ على قراءة هذا المقال حتى الآن. وإذا كان لديك أي أسئلة أو اقتراحات أو انتقادات أو أي نوع آخر ، يرجى التعليق أدناه. ولا تنس التصويت ، فهو يساعدنا في تقديم أفضل محتوى لك.
