3 مفاهيم حول الذكاء الاصطناعي يجب على الشركات فهمها

أصبح مفهوم الذكاء الاصطناعي منتشراً بشكل كبير في أيامنا هذه حيث يعتقد 85% من المسؤولين والمدراء التنفيذيين أن الذكاء الاصطناعي سيعطي شركاتهم التفوق المطلوب للمنافسة بشكل أفضل وتطوير قدراتهم وإمكانيتهم.

 

لكن هناك الكثير من الالتباس عندما يتعلق الأمر بالمصطلحات الخاصة بهذا المفهوم حيث كثيراً ما نرى موظفين وممثلين عن الشركات يخطئون في استخدام هذه المصطلحات، ولهذا سنستعرض لكم في هذا المقال شرحاً لأبرز ثلاث مفاهيم يجب على الشركات والمدراء والمسؤولين التنفيذيين فهمها.

 

الذكاء الاصطناعي

 

بدأ الاهتمام الحقيقي والأكاديمي بالذكاء الاصطناعي بعد الحرب العالمية الثانية حيث كان العملاء يهدفون من خلال تطوير التقنية إلى محاكاة الدماغ البشري، وهذا تطلب بذل جهود لفهم وتقليد كيفية قيام أدمغتنا وعقولنا بالمحاكمة العقلية والتقييم المنطقي.

 

ومع مرور الوقت أدرك الباحثون أن عقولنا أكثر تعقيداً مما كانوا يتوقعون وأنه رغم كل هذا التعقيد إلا أن هناك أموراً لا تستطيع فعلها، فعلى سبيل المثال لا يستطيع الطبيب أن يقرأ ويفهم ملايين المقالات الطبية بالسرعة نفسها التي يقدمها الذكاء الصنعي.

 

ولهذا فإن الهدف من وراء تقنيات الذكاء الاصطناعي هو تعزيز القدرات البشرية وليس مجرد محاكاتها.

 

التعلم الآلي

 

يعد التعلم الآلي عبارة عن تقنية لوغاريتمية متواجدة منذ عقود تستطيع التنبؤ والتعرف على الأنماط في البيانات في حال قام الباحثون بتعريض هذه التقنية لأمثلة وأنماط سابقة، فعلى سبيل المثال إذا كنت تملك سلسلة من البيانات التي يمكنك ربطها مع شيء مهم وكان هناك نمط متكرر أو مشترك فيمكنك أن تستفيد من تقنية التعلم الآلي في التعرف على هذا النمط واستخدامه للتنبؤ به في المرات القادمة (كمعرفة نمط الأغاني التي يستمع إليها المستخدم من خلال الأغاني السابقة التي كان يستمع إليها).

 

وتلعب تقنية التعلم الآلي بالنسبة للشركات دوراً كبيراً، حيث يمكن لهذه الشركات بواسطة التعلم الآلي أن تمتلك تقييماً دقيقاً لسلوك العملاء والزبائن لتوقع السلوك القادم وضبط الاستراتيجيات والخطط وفقاً لذلك، كما أن المؤسسات المالية والاقتصادية تستفيد من هذه التقنية في معرفة التقلبات السوقية والتوقعات.

 

التعلم العميق

 

يعتبر التعلم العميق مفهوماً جديداً نشأ من لوغاريتمات التعلم الآلي، حيث يعد عبارة عن لوغاريتم تم تعديله على أساس البنى العصبية في الدماغ البشري، وتتم الإشارة إلى هذا المفهوم أحياناً بعبارة “الشبكات العصبية” نظراً لأن الباحثين أخذوا فكرة تطويرها من المشابك والخلايا العصبية الموجودة في الدماغ البشري وآلية العمل التي تقوم من خلالها الخلايا العصبية (العصبونات) بإعطاء الإشارة ودفع المشابك لالتقاط ونقل الطاقة.

 

وتستخدم تقنية التعلم العميق الشبكات العصبية لزيادة عدد أبعاد البيانات التي يمكنها العمل عليها بما فيها البيانات الصوتية والمرئية، ويعد هذا الأمر والعمل متعدد الأبعاد مشابهاً لما يشاهده ويقوم به البشر يومياً، ومع وجود التدريب الكافي للشبكات العصبية ووجود المعدات اللازمة فإن التعلم العميق يعد بقدرة تحليلية عالية جداً للبيانات في شتى المجالات.

 

الدمج بين المفاهيم

 

لا شك في أن كلأً من المفاهيم الثلاثة السابقة يقدم قدرات عالية لكن الفائدة الأكبر تكمن في الدمج بينها، فعلى سبيل المثال إذا كان أحد المتاجر يملك بيانات كبيرة للغاية وزبائن كثر وأراد أن يعلم نوع ونمط الزبائن كي يتنبأ بهم في موسم العطلة فإن تقنية التعلم الآلي ستوفر اقتراحات جيدة، لكن في حال أراد المتجر أن يتنبأ بعدد الزبائن في موسم العطلة لكن مع الأخذ بعين الاعتبار الأحوال الجوية فهنا يأتي دور التعلم العميق.