تحقيق مسبار
هناك كثير من خوارزميات الذكاء الاصطناعي التي يتم الاعتماد عليها في التطبيقات المتنوعة ذات العلاقة؛ بما في ذلك خوارزميات الانحدار الخطي، وخوارزميات الانحدار اللوجستي. تقوم تطبيقات الذكاء الاصطناعي بالاعتماد على هذه الخوارزميات؛ لتحليل البيانات ومعرفة طريقة استخدامها لاتخاذ القرارات بشكل يحاكي البشر بعد ذلك.
ما هي خوارزميات الذكاء الاصطناعي؟
يمكن تعريف خوارزميات الذكاء الاصطناعي بأنها مجموعة من القواعد والتعليمات التي تمكّن الآلات من التعلم وتحليل البيانات بالإضافة إلى اتخاذ القرارات، وهو ما يسهم في تمكين الآلة من القيام ببعض المهمات التي تتطلب ذكاءً بشريًا لإنجازها؛ بما في ذلك فهم اللغة الطبيعية والتعرّف على الأنماط وغيرها حسب تيك تارجيت.
هل الغابة العشوائية من الخوارزميات المستخدمة في الذكاء الاصطناعي؟
إن الغابة العشوائية من الخوارزميات المستخدمة في الذكاء الاصطناعي بالفعل، وهي خوارزمية تستطيع تقديم التنبؤات بناءً على النتائج المجتمعة لجميع أشجار القرار، وفيما يأتي بعض المعلومات حول هذه الخوارزمية:
- أشجار القرار: يتكون نموذج خوارزميات الغابة العشوائية من عدة أشجار قرار، وتبدأ هذه الأشجار بأسئلة أساسية ثم تطرح سلسلة من الأسئلة لتحديد الإجابة المطلوبة، وذلك للعثور على أفضل تقسيم لمجموعة البيانات الفرعية.
- مكونات خوارزمية الغابة العشوائية: تتكون خوارزمية الغابة العشوائية بشكل أساسي من ثلاثة معلمات تشعبية رئيسية، وهي: حجم العقدة، وعدد أشجار القرار، وعدد المميزات التي تم أخذ العينات منها.
- إيجابيات خوارزمية الغابة العشوائية: هناك الكثير من المميزات التي تتمتع بها خوارزمية الغابة العشوائية، ومنها تقليل مخاطر التجاوز، بالإضافة إلى توفير المرونة في النموذج، وتساعد في تحديد أهمية الميزة بسهولة.
- تحديات خوارزمية الغابة العشوائية: بالرغم من المميزات التي تتمتع بها خوارزمية الغابة العشوائية؛ إلا أن هناك بعض التحديات التي تواجهها حتى الوقت الراهن، وهي التحديات الآتية:
- استغراق وقت طويل: تتعامل خوارزميات الغابة العشوائية مع مجموعات كبيرة من البيانات، مما يسهم في تقديم تنبؤات ذات دقة أكبر إلا أن ذلك يجعلها بطيئة، ويزيد من الوقت الذي تستغرقه في المعالجة.
- التعقيد: إن نموذج خوارزمية الغابة العشوائية من النماذج الأكثر تعقيدًا؛ نظرًا لوجود العديد من أشجار القرار، وذلك مقارنة ببعض من خوارزميات الذكاء الاصطناعي الأخرى.
- الحاجة إلى مزيد من الموارد: تعالج خوارزمية الغابة العشوائية -التي تعد واحدة من خوارزميات الذكاء الاصطناعي- مع مجموعات كثيرة من البيانات، مما يتطلب وجود مزيد من الموارد للاحتفاظ بالبيانات.
- تطبيقات خوارزمية الغابة العشوائية: تدخل خوارزمية الغابة العشوائية في عدة تطبيقات مختلفة، ومنها التطبيقات المالية، وتطبيقات الرعاية الصحية، وتطبيقات التجارة الإلكترونية.
ما أبرز أنواع خوارزميات الذكاء الاصطناعي؟
إن خوارزمية الغابة العشوائية واحدة من أنواع خوارزميات الذكاء الاصطناعي مع وجود عدة أنواع أخرى أيضًا، وفي القائمة التالية بعضًا من أبرز هذه الخوارزميات:
- خوارزمية الانحدار الخطي: تقوم خوارزمية الانحدار الخطي بالمساعدة في معرفة العلاقة بين المتغيرات المستقلة والمتغيرات التابعة، ويتم تمثيل هذا النوع من الخوارزميات في معادلة خطية.
- خوارزمية الانحدار اللوجستي: يمكن الاعتماد على خوارزمية الانحدار اللوجستي للمساعدة في التنبؤ باحتمالية وقوع حدث ما، وذلك عن طريق تمثيل البيانات المتوفرة في دالة لوجستية.
- خوارزمية شجرة القرار: إن خوارزمية شجرة القرار من أشهر الخوارزميات التي تستخدم لتصنيف المشكلات في تعلم الآلة، وهي خوارزمية تتضمن مخططًا ذا شكل متفرع لتمثيل جميع النتائج المحتملة.
- الخوارزمية التصنيفية: يتم استخدام الخوارزمية التصنيفية لغايات فرز البيانات بالإضافة إلى تصنيفها، ويمكن لهذه الخوارزمية إرجاع متغير متوسط لكل فئة من الفئات التي تتضمنها.
- خوارزمية التعزيز الاشتقاقي: عند الحاجة إلى تقديم تنبؤات لعدد كبير من البيانات، مع توفير دقة عالية في هذه التنبؤات يمكن الاعتماد على تقنية التعزيز الاشتقاقي التي تستطيع تقديم هذه المميزات.
- خوارزميات تقليص الأبعاد: يمكن استخدام خوارزميات تقليص الأبعاد والاعتماد عليها لتحديد الأنماط والمتغيرات المهمة في مجموعات البيانات الكبيرة، وهي من الخوارزمية التي تستخدم في الذكاء الاصطناعي.
- خوارزمية آلة المتجهات الداعمة: إن خوارزمية آلة المتجهات الداعمة من الخوارزميات المستخدمة في الذكاء الاصطناعي، التي يمكن استخدامها لتصنيف البيانات بالإضافة إلى تمثيلها على رسم بياني.
كيف تعمل خوارزميات الذكاء الاصطناعي؟
تعمل خوارزميات الذكاء الاصطناعي بطريقة مشابهة لآلية الفهم عند البشر، وهذا يعني أنها تقوم بدراسة التعليمات التي يتم تقديمها مع معرفة ردود الفعل المحتملة التي تكون مناسبة، ومع مرور الوقت تساعد هذه الخوارزميات أجهزة الحاسوب على فهم التعليمات والتعامل معها بمرونة أكبر، مقارنةً بالتطبيقات التي تفتقر إلى خوارزميات الذكاء الاصطناعي.
هل التقنيات التي تستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي عديدة؟
توجد عدة من التقنيات التي تستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي، ومنها ما يأتي:
- تقنية تعلم الآلة: إن تقنية تعلم الآلة من التقنيات التي تستخدم لتمكين الأجهزة من تعلم البيانات دون الحاجة إلى برمجتها على نحو صريح، وتستخدم هذه التقنية عدة من خوارزميات الذكاء الاصطناعي، ومنها خوارزمية الانحدار الخطي.
- تقنية التعلم العميق: تقوم تقنية التعلم العميق بالاعتماد على تقنيات الذكاء الاصطناعي لتعلم الأنماط المعقدة التي تتضمن مجموعات كبيرة من البيانات، واستطاعت هذه التقنية النجاح في عدة مجالات، ومنها التعرّف على الكلام.
- تقنية معالجة اللغة الطبيعية: من تقنية معالجة اللغة الطبيعية يتم توفير التفاعل بين اللغة البشرية من جهة وأجهزة الحاسوب من جهة أخرى، وهو ما يسهم في تمكين الآلات من فهم لغة البشر وتفسيرها إضافة إلى إنشاء لغة تشبهها.
هل أهمية خوارزميات الذكاء الاصطناعي كبيرة؟
إلى جانب دور خوارزميات الذكاء الاصطناعي في وسائل التواصل الاجتماعي توجد أهمية كبيرة لهذه الخوارزميات في العديد من المجالات الأخرى؛ فإن بعضها يساعد في اكتشاف عمليات التصيد التي يمكن أن يتعرض إليها المستخدمون لشبكة الإنترنت، كما يتم استخدام هذه الخوارزميات في اتخاذ قرارات الأمن القومي أحيانًا.
فيما يتعلق بمواقع وشبكات التواصل الاجتماعي يتم استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي في إدارة المحتوى الكاذب من خلال البحث العكسي عن الصور وغير ذلك من الآليات وفق أحد الابحاث، كما تستخدم هذه الخوارزميات في إدارة المحتوى المتطرف، بالإضافة إلى إدارة المحتوى الإباحي أو محتوى العنف لتنقية شبكات التواصل الاجتماعي منها.
هل استخدامات خوارزميات الذكاء الاصطناعي عديدة؟
توجد العديد من الاستخدامات المختلفة لخوارزميات الذكاء الاصطناعي، وتتضمن القائمة الآتية عدة منها:
- محركات البحث: تعتمد محركات البحث مثل جوجل وبينغ وياهو على خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتوفير المعلومات التي يحتاجها المستخدمون، وذلك كما في الأسئلة المشابهة -ذات العلاقة- التي يكثر تداولها.
- المساعدات الرقمية: في المساعدات الرقمية يتم استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي -مثل سيري أو جوجل أو أليكسا- لإضافة الأشياء إلى سلة التسوق أو ضبط التنبيهات وغيرها من الخدمات.
- التصحيح التلقائي: عند تشغيل التصحيح التلقائي على الهاتف أو معالجات النصوص المختلفة؛ فإنها تعتمد على خوارزميات الذكاء الاصطناعي؛ للتعلم من سلوكيات المستخدم وغيرها من المصادر لتوفير التصحيح المطلوب.
- خدمة العملاء الافتراضية: تستطيع روبوتات الدردشة الآلية الرد على العملاء والتجاوب معهم بشكل فوري عند الحاجة إلى المساعدة، وتعتمد هذه الروبوتات بشكل أساسي على تقنيات الذكاء الاصطناعي كثيرًا من الأحيان.
- التحليلات المتقدمة: تقوم خوارزميات الذكاء الاصطناعي بمساعدة المؤسسات في مجال التحليلات التنبؤية ومراقبة الأعمال، وذلك لتوفير التوقعات المحتملة في الاستقبال بناءً على أحداث الماضي.
- الكشف عن الاحتيال: تقوم المؤسسات المالية باستخدام تقنيات وخوارزميات الذكاء الاصطناعي؛ لتشغيل برامج الكشف عن عمليات الاحتيال والتعرف على العمليات المشبوهة ثم رفضها لتعزيز مستويات الأمان.
- الرعاية الصحية: في مجالات الرعاية الصحية يتم استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي في عدة من المجالات، ويشمل ذلك المساعدة في قراءة صور الأشعة المقطعية المحوسبة وغيرها.
- المساعدة في قرارات الأمن القومي: تقوم الجهات المختصة في بعض الدول بالاعتماد على خوارزميات الذكاء الاصطناعي؛ لاتخاذ القرارات التي تتعلق بالأمن القومي، ومنها الولايات المتحدة الأمريكية.
اقرأ/ي أيضًا:
ما هو التصميم بالذكاء الاصطناعي؟
هل تعلم الخوارزميات مهم في مجال البرمجة؟
هل يمكن أن يتفوق الذكاء الاصطناعي على البشر؟
كيف أثر توظيف إسرائيل للذكاء الاصطناعي على حياة الفلسطينيين وسردياتهم؟
