3 مفاهيم خاطئة رئيسية عن الذكاء الاصطناعي

عندما تكون هناك ندوة أو مناقشة حول مستقبل التقنيات ، فإن الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي هما من الموضوعات الشائعة. يقول المتخصصون في مجال التكنولوجيا إن الذكاء الاصطناعي ليس مستقبل صناعة التكنولوجيا فحسب ، بل مستقبل الآخرين أيضًا. لقد تم بالفعل تعديل أنماط الحياة من خلال دمج التكنولوجيا في الرعاية الصحية والسفر والاتصالات والتمويل والتعليم. 

الذكاء الاصطناعي - أين يقف في عام 2021

كما يشير الاسم ، الذكاء الاصطناعي هو نسخة الكمبيوتر أو الآلة من الذكاء البشري. هذا يعني أنه يمكنه القيام بمهام محددة مثل الإنسان. لكن دقة النتيجة يمكن أن تختلف لأن الذكاء الاصطناعي المتاح ليس متقدمًا وناضجًا. سوف يستغرق الأمر بعض الوقت لتدريب نفسها.

"نعم ، يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي مدربًا ذاتيًا ، مما يعني أنه يتعين على البشر فقط تصميم خوارزميات أولية ، وبعد ذلك يبدأ التعلم من خلال إيجاد أنماط في مجموعات البيانات. " 

اليوم ، يعتبر الذكاء الاصطناعي صناعة منفصلة بالكامل حيث تستثمر الشركات فيها. أصبحت مليارات الدولارات مهتمة بشركات الذكاء الاصطناعي الناشئة التي يتم تطويرها ، مع مراعاة مشهد الأعمال. وقد وفر هذا للأسواق أدوات وتقنيات متطورة ، مما عزز عملية صنع القرار. ومع ذلك ، ترتبط بعض المفاهيم الخاطئة بالذكاء الاصطناعي ، والتي تمت مناقشتها بشكل أعمق في هذه المدونة. 

المفاهيم الخاطئة عن الذكاء الاصطناعي

في هذا القسم ، قمنا بتشريح المفاهيم الخاطئة الرئيسية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي للحصول على رؤية أفضل لمشهد الذكاء الاصطناعي في جميع أنحاء العالم. دعونا نناقش بالتفصيل أساطير الذكاء الاصطناعي وما إذا كانت صحيحة حقًا أم مجرد شائعات. 

1. AI و ML هما نفس الشيء

الذكاء الاصطناعي الضعيف

تم تصميم هذا الذكاء الاصطناعي لمهام محددة فقط ، فهو يعتمد على مجموعة من الرموز والخوارزميات التي تعزز ذكاء الآلة. يسمى هذا أيضًا "AI الضيق" ، ومن الأمثلة على ذلك الأوامر الصوتية.

ذكاء اصطناعي قوي

هذا هو الذكاء الاصطناعي الذي يتعلم أو يفكر بنفسه ، والمعروف أيضًا باسم الذكاء الاصطناعي الحقيقي. تم تدريب النظام على التفكير كعقل بشري. يجعل التدريب الذكاء الاصطناعي ناضجًا بدرجة كافية لإنتاج نتائج مشابهة للدماغ البشري. يتبع الذكاء الاصطناعي القوي النهج المعرفي ، فهو يركز على تقليد الذكاء البشري والتفكير لحل المشكلات المعقدة.

يتعلم الذكاء الاصطناعي القوي من خلال إيجاد الأنماط التي تساعد في الكشف عن البيانات المخفية. يحسن المعلومات للبشر أثناء اتخاذ القرار. إذا كان اتخاذ القرار بشأن الذكاء الاصطناعي القوي أفضل في الوقت الحاضر من اليوم الذي تم فيه ، فإنه يعتبر قرارًا فعالاً.

قد تعتقد ، بعد هذا التمييز ، ما هو إذن ML أو آلة التعلم؟ ML هو نوع دقيق من الذكاء الاصطناعي يسمح لتطبيق برمجي بأن يصبح أكثر دقة أثناء إعطاء النتائج والتنبؤ بالأنماط. يتم إعطاء البيانات لجهاز حوسبة للتعلم الذاتي. 

لا يمكن وصف جميع أشكال الذكاء الاصطناعي بأنها ML، عندما يتم إرسال رسالة باستخدام أوامر صوتية ، فإنها لا تتعلم أي شيء بدلاً من ذلك تنتظر تشغيل أمر معين. يختلف ML قليلاً لأنه لديه القدرة على التعلم من البيانات والتنبؤ بالنتائج. ميزة وضع العلامات التلقائي لـ فيسبوك هو مثال على ML. يستخدم تقنية التعرف على الصور - يتعرف على الوجوه في الصورة ويوصي الأصدقاء بوضع علامة عليها. 

الذكاء الاصطناعي معقد للغاية ، ولهذا السبب يتم الخلط بينه وبين المصطلحات الأخرى. هذا يجعل من المهم أيضًا معرفة الاختلافات أثناء اختيار تقنية الذكاء الاصطناعي.

2. الذكاء الاصطناعي مخصص فقط لأعمال معينة 

يجب على كل صناعة أن تعترف بالنتيجة المحتملة للذكاء الاصطناعي في عملياتها وأن تدرس كيف يمكنها تعديل عملية الأعمال. يجب تحليل تأثير الذكاء الاصطناعي على السرعة والفعالية. قد لا يحل الذكاء الاصطناعي مشاكل العمل على الفور ولكنه سيعمل على تحسين المعالجة التنظيمية الخاصة بك. 

تمامًا كما تتجه الشركات نحو الأتمتة والرقمنة ، يجب عليهم الآن التحول إلى الذكاء الاصطناعي. بحلول عام 2024 ، 69٪ من العمل يؤديها المديرون حاليًا إلى التشغيل الآلي بالكامل من خلال الاعتماد الشامل لتقنية الذكاء الاصطناعي.

3. منظمة العفو الدولية يمكن أن تفعل المعجزات 

الأسطورة الأكثر شيوعًا للذكاء الاصطناعي هي أنه يمكن إعادة تصميم الكوكب بالكامل. قد يكون الفكر بسبب الأفلام أو الروايات الخيالية. ومع ذلك ، فإن نجاح نماذج الذكاء الاصطناعي يعتمد بشكل كبير على الأنماط التي يتم تدريسها. في هذا المعنى ، مثل المعجزات القائمة على الذكاء الاصطناعي التحقق من الهوية الاعتماد على الخبرة البشرية.

يجب إدارة أقوى ذكاء اصطناعي تم إنشاؤه اليوم بعناية. ستكون هناك حاجة دائمًا إلى البشر من أجل الأداء السليم للذكاء الاصطناعي. يتعين عليهم تحديد المشكلات وترتيب خوارزميات الذكاء الاصطناعي المناسبة لتجنب مشكلات مثل التحيز الديموغرافي. يجب تدريب النموذج على بيانات دقيقة ومن ثم يجب تحسين صحة النتائج بواسطة الذكاء البشري. 

أيضا ، اقرأ كيف يغير الذكاء الاصطناعي صناعة الرعاية الصحية