الذكاء الصناعي

استراتيجيات التعلم للذكاء الاصطناعي​

" يعتبر التعلم الآلي صورة من صور الذكاء الاصطناعي ولا يعتبر الذكاء الاصطناعي دائما تعلم آلي "​
فمعظم خوارزميات تعلم الآلة تعتمد على تدخل علماء البيانات لاستنباط ميزات وأنماط البيانات قبل استهلاكها من قبل هذه الخوارزميات. حيث تعمل الخوارزميات على التعلم من خلال مراقبة عدد كبير من الحالات والتركيز على الأنماط والميزات التي تم إعدادها مسبقاً بشكل يدوي وبشكل مبسط فإن معظم خوارزميات تعلم الآلة تعتمد في تعلمها على خطوتين أساسيتين: المراقبة والمحاكاة (التنبؤ)–وهذا يكون في مجموعة الخوارزميات التي تعتمد على التعلم تحت الإشراف، أو التعلم من خلال مراقبة أحداث سابقة معروفة النتيجة. فهي أولاً تراقب البيانات المدخلة وتحاول استنباط أنماط وخصائص مميزة لهذه البيانات ومن ثم تعمل على محاكاة سلوك الوظائف بناءً على الروابط والعلاقات التي تم تشكيلها من خلال مراقبة عملية تحويل البيانات المدخلة إلى مخرجات معينة.​

كما تعتبر الوظيفة الأساسية لعلم الآلة هي التنبؤ بالنتائج بناء على بيانات أعطيت لها. ​

وكلما زاد التنوع في البيانات المقدمة لها، كلما كان أسهل لها إيجاد الأنماط والتنبؤ بالنتائج. حيث توجد طريقتين لجمع البيانات، يدوياً وأوتوماتيكياً، الطريقة اليدوية هي الأكثر دقة والأكثر أماناً للحصول على بيانات صحيحة ودقيقة، ولكن تأخذ وقتاً اطول للجمع. بينما الطريقة الأوتوماتيكية أسرع ولكن لا يمكن عن طريقها ضمان صحة البيانات ودقتها.​

ومن أهم العلوم الأساسية للتعلم الآلي علوم الرياضيات بما يشمل من حساب التفاضل والتكامل والجبر الخطي والإحصاء والاحتمالات ونظرية الرسم البياني ومهارات البرمجة.​

وتبرز أهمية التعلم الآلي في المساعدة على اختيار القرار الأمثل من بين مجموعة من البدائل المتاحة. وضمان الحصول على نتائج وقرارات أكثر دقةً وبأسرع وقت. وخاصة عند توفر كم كبير من البيانات حيث أن معالجة البيانات حاسوبياً يعتبر أقل تكلفة مادية من توظيف الأيدي البشرية. بالإضافة لذلك أضحت الآلة قادرة على تحليل البيانات بمختلف مستوياتها سواءً كانت بسيطة أو معقدة باستخدام التعلم الآلي.​

التعلم العميق Deep learning ​ ​​

التعلم العميق هو إحدى صور التعلم الآلي الذي يعد بدوره أحد فروع الذكاء الاصطناعي فالتعلم الآلي يعتمد على خوارزميات يمكن تغذيتها ببيانات منظمة فتقوم بتحليلها للوصول الى استنتاجات أما التعلم العميق فيتميز بوجود مستويات مختلفة من الخوارزميات التي تكون شبكات عصبية اصطناعية لديها القدرة على فهم البيانات غير المنظمة والأنماط المعقدة مثل اللغات والكلام والصور.​

وما يميز خوارزميات التعلم العميق هو إمكانيتها لتعلم المهام وأتمتتها بدون برمجة صريحة. ونعني بالبرمجة الصريحة هنا كتابة أوامر معينة وأدوات شرطية لاختبار البيانات من أجل الوصول إلى نتيجة معينة أو استخراج ميزات البيانات بشكل يدوي من قبل علماء البيانات.​

خوارزميات التعلم العميق يمكنها استخراج أهم ميزات البيانات وأنماطها المتكررة بشكل تلقائي من خلال الاطلاع على الكثير من البيانات المدخلة ومن ثم تحليلها لإيجاد روابط وعلاقات مباشرة أو غير مباشرة بين البيانات المدخلة والمخرجات المطلوبة. وذلك على عكس خوارزميات تعلم الآلة السابقة التي تتطلب فهماً عميقاً للبيانات وجهداً كبيراً لاستنباط ميزاتها وأنماطها بشكل يدوي من قبل علماء البيانات.​

إن عملية التعلم في خوارزميات التعلم العميق تتم بطريقتين: التعلم بإشراف حيث يتم تعليم الآلة بناءً على مجموعة من البيانات المعرفة مسبقاً مع نتيجتها الصحيحة، كالتنبؤ بأسعار المتاجر بعد الاطلاع على عدد كبير من أسعار المتاجر المماثلة، والتعلم بدون إشراف حيث يتم تعلم الآلة باستخدام مجموعة من البيانات ولكن بدون التعرف على النتيجة الصحيحة مسبقاً، كتجميع نقاط البيانات ضمن مجموعات معينة بناءً على أنماط تم اكتشافها بشكل تلقائي من قبل الخوارزمية.​

كما تستطيع خوارزميات التعلم العميق التنبؤ بنتيجة معينة بعد الاطلاع على عدد كبير من الأنماط المتماثلة ومن ثم تستطيع الخوارزمية بشكل تلقائي اكتشاف أهم الميزات التي تميز هذه الأنماط  ومن ثم تستخدم هذه الميزات والأنماط للتنبؤ، وعليه، كلما زاد عدد الأنماط التي يتم مراقبتها خلال عملية تدريب النموذج، كلما زادت احتمالية تحسين نتائج التنبؤ ودقتها. حيث نجح التعلم العميق في الكثير من المجالات مثل التنبؤ بالأسعار والتنبؤ بالدرجات والتنبؤ بنسبة تحقيق الأهداف وغيرها من المجالات.​

كما نجح التعلم العميق في العديد من المجالات منها الاتصالات والمعاملات البنكية والمعالجات الطبية والبصمات الوراثية وأمن المعلومات السيبراني ومجال معالجة الصور ومعالجة الصوتيات​

لغات الذكاء الاصطناعي​ ​ ​​

تعتبر لغة LISP من أقدم لغات البرمجة عالية المستوى إذ تم طرح مواصفاتها في عام 1958 من قبل العالم جون مكراثي وهي تمكنك من تحقيق ما قالوا لك أنه مستحيل إذ تتميز بالنماذج الأولية السريعة ، وبإنشاء كائنات ديناميكية بمرونة فائقة ، وهي من أكثر اللغات التي ينصح بها لبرمجة الذكاء الاصطناعي لما تتميز به من فعالية في حل المشاكل و الفهم الدقيق لما يكتبه المبرمج ما يجعلها مختلفة عن لغات الذكاء الاصطناعي الأخرى في الوقت الحاضر ، يتم استخدام هذه اللغة في أغلب مشاريع تعلم الآلة ومشاكل المنطق الاستقرائي .​ تعتبر لغة بايثون من أهم لغات البرمجة التي تستخدم في تطوير الذكاء الاصطناعي وتعليمه فمن خلال لغة بايثون يمكن الآن برمجة وتعليم الآلات التي ستدار بالذكاء الاصطناعي فيمكن برمجة أي آلة لتقوم بالعمل التي تريد أن تقوم به وفي نفس الوقت تتعلم الآلة بنفسها ذاتياً وتطور نفسها وهذا هو مستقبل الذكاء الاصطناعي.​

كما تمتلك البايثون عدة مكتبات متخصصة في الذكاء الاصطناعي كمكتبة Numpy و Scipy للحوسبة العلمية و للحوسبة المتقدمة و مكتبة Pybrain التي تعتبر من أشهر المكتبات المستخدمة في تعلم الآلة.​

تعد لغة Prolog لغة عالية المستوى وهي واحدة من أهم لغات الذكاء الاصطناعي والنظم الخبيرة، ويكمن السر بهذه اللغة في محاولة مطورها الاستعانة بالعبارات المنطقية الصريحة لإلقاء الأوامر للحاسوب والقيام بتنفيذها.​

وتعد لغة تفاعلية بين الإنسان والحاسوب باعتبارها من اللغات الطبيعية. كما تلعب لغة برولوغ Prolog دورًا هامًا في عدةِ مجالات وتحديدًا الذكاء الاصطناعي، ويأتي ذلك لتعاملها مع الجمل المنطقية على شكل علاقات توضح القواعد والحقائق على حدِ سواء.​

ومن أبرز الخصائص التي تتسم بها لغةProlog وتنفرد بها عن غيرها من لغات البرمجة التوحيد والتراجع وخاصية الاستدعاء الذاتي حيث يتم جعل التعابير الموجودة في سطور الأوامر في هذه اللغة متشابهة فيما بينها من حيث البنية والتركيب كما يمكن للبرنامج تنفيذ المهمة السابقة في حال فشل إحدى المهام كما أنها بفضل خاصية الاستدعاء الذاتي أصبحت من أهم لغات البرمجة في البحث​

ومن ميزات لغةProlog سهولة إنشاء قواعد البيانات، السهولة البالغة في إجراء مطابقة الأنماط من خلال الارتكاز على أسلوب الاستدعاء الذاتي، إمكانية بناء القوائم بكل مرونة و الاعتماد على الأساليب المنطقية في تحقيق الهدف المرجو من الاستعلامات.​

تعتبر لغة c++ لغة عالية المستوى وهي من اللغات المميزة التي تستخدم في تطبيقات الذكاء الاصطناعي وأهم ما يميز هذه اللغة ويجعلها ذات كفاءة عالية في الاستخدام في تطبيقات الذكاء الاصطناعي هي السرعة التي تتمتع بها فهي تعتبر من أسرع لغات البرمجة على الإطلاق، فهي من اللغات التي يعتمد عليها بشكل كبير في تعلم الآلة وبناء الشبكات العصيبية الاصطناعية والخوارزميات بسبب سرعة تنفيذها. كما أثبتت لغة c++ أنها أفضل لغات البرمجة وخاصة لتطوير الألعاب التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي.

لغةJava هي لغة من أشهر لغات البرمجة على الإطلاق وهي لغة كائنية المنحى وهي من اللغات المميزة التي تستخدم في تطبيقات الذكاء الاصطناعي وما يميزها أنها تعمل على أي منصة بدون أي إضافات وتعتبر ممتازة في بناء الشبكات العصبية الاصطناعية والخوارزميات وخاصة خوارزميات البحث وخوارزميات معالجة وفهم اللغات الطبيعية وما يميز لغة جافا أن لها مجتمع كبير يمكن أن يساعدك على حل أي مشكلة قد تواجهك بالاضافة لقابلية هذه اللغة على التوسع.