أحدث 10 تقنيات للذكاء الاصطناعي في مجال تطوير الويب

دليل الموضوع

المقدمة

ما هي أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي؟

أفضل تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التعليم

المصدر

المقدمة

لم تعد تقنيات الذكاء الاصطناعي حكراً على أفلام الخيال العلمي، بل باتت جزءًا لا يتجزأ من واقعنا اليومي.

فمنذ امتلاكنا للهواتف الذكية، مرورًا بتصفح الإنترنت، وصولاً إلى عمليات الشراء من المتاجر، تُؤثّر تقنيات الذكاء الاصطناعي على حياتنا بشكل مباشر أو غير مباشر.

ولم يقتصر تأثير هذه الثورة التكنولوجية على مجالات بعينها، بل شملت جميع جوانب تكنولوجيا المعلومات.

فقد اضطرّ جميع العاملين في هذا المجال، من مطوري الويب ومصممي واجهات المستخدم، إلى مبرمجي أنظمة أندرويد وآي أو إس، إلى التكيف مع هذا الواقع الجديد وتعديل أساليب عملهم.

لنتعرف في هذا المقال، على أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي لعام 2024.

ما هي أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي؟

على الرغم من ظهور مصطلح "الذكاء الاصطناعي" منذ أكثر من خمسة عقود، إلا أنّه لم يبدأ العالم في إدراك إمكاناته الهائلة إلا خلال العقدين الماضيين.

فقد أثبت الذكاء الاصطناعي قدرته على إحداث ثورة في مجالات متعددة، بدءًا من معالجة اللغات الطبيعية وصولاً إلى الروبوتات والتعرف على الكلام.

ولكن برغم الإمكانات الهائلة التي يتمتع بها الذكاء الاصطناعي، إلا أن التقدم في هذا المجال يقتصر حتى الآن على تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي ضيقة، تُعرف أيضًا باسم "أنظمة الذكاء الاصطناعي الضعيفة".

ويرجع ذلك إلى، تعقيدات هائلة تُحيط بتطوير أنظمة ذكاء اصطناعي قوية قادرة على محاكاة القدرات البشرية بشكل كامل.

ومع ذلك، فقد شهد مجال الذكاء الاصطناعي خلال السنوات الأخيرة نموًا هائلاً.

فاليوم، أصبح موجودًا في كل مكان، من محركات البحث مثل: جوجل، إلى منصات التواصل الاجتماعي مثل: فيسبوك، ومن عمليات التسوق عبر الإنترنت إلى أنظمة التعلم الإلكتروني.

وتشمل أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي، ما يلي:

توليد اللغة الطبيعية

يُعرف أيضًا باسم "إنتاج اللغة" في علم النفس اللغوي، بأنه عملية تحويل أي نوع من البيانات المُنظّمة إلى لغة طبيعية.

بعبارة أخرى، يمكن اعتبار توليد اللغة الطبيعية بمثابة عملية تحويل الأفكار إلى كلمات.

وهذه أمثلة على توليد اللغة الطبيعية:

• ترجمة النصوص: تحويل نص من لغة إلى أخرى.
• كتابة الملخصات: إنشاء ملخصات قصيرة لنصوص طويلة.
• الإجابة على الأسئلة: الإجابة على أسئلة حول محتوى نصي.
• إنشاء الحوار: إنشاء حوار واقعي بين شخصين أو أكثر.
• كتابة القصص: كتابة قصص إبداعية.

فهم اللغة الطبيعية

يُعدّ فهم اللغة الطبيعية عكس توليد اللغة الطبيعية تمامًا، فهو يميل أكثر نحو تفسير وفهم اللغة الطبيعية، بدلاً من تحويلها من بيانات منظمة.

فيما يلي، أمثلة على فهم اللغة الطبيعية:

• ترجمة النصوص: فهم معنى نص بلغة معينة، ثم ترجمته إلى لغة أخرى.
• الإجابة على الأسئلة: فهم معنى سؤال، ثم الإجابة عليه بشكل دقيق.
• تلخيص النصوص: فهم معنى نص طويل، ثم تلخيصه في نقاط رئيسية.
• التعرف على المشاعر: فهم المشاعر التي يعبر عنها الشخص في نص أو خطاب.
• التعرف على الكيانات: تحديد الأشخاص، والأماكن، والتواريخ، وغيرها من الكيانات المذكورة في النص.

التعرف على الكلام

كما يوحي الاسم، فإن التعرف على الكلام هو تقنية ذكية تُمكّن أجهزة الكمبيوتر من فهم اللغة البشرية المُتحدثة، وتحويلها إلى تنسيق رقمي يُمكن معالجته.

وتشمل فوائد التعرف على الكلام:

• تحسين التفاعل بين الإنسان والحاسوب، مثل: الأوامر الصوتية والترجمة الفورية.
• إمكانية الوصول المُحسّنة: يُساعد ذوي الإعاقة، مثل: المكفوفين أو الذين يعانون صعوبات في الكلام، على التفاعل مع التكنولوجيا بشكل أفضل.
• زيادة الإنتاجية: يُساعد على أتمتة المهام المتعلقة باللغة، مثل: إدخال البيانات، والتحكم في الأجهزة.

وهذه أمثلة على تطبيقات التعرف على الكلام:

• الهواتف الذكية: تُستخدم تقنية التعرف على الكلام في ميزات، مثل: الأوامر الصوتية، والترجمة الفورية، والتعرف على المتحدث.
• أجهزة الكمبيوتر: تُستخدم في ميزات، مثل: برامج التعرف على الصوت، والترجمة الآلية.
• السيارات: تُستخدم في أنظمة الملاحة الصوتية، والتحكم في السيارة بدون استخدام اليدين.
• المنازل الذكية: تُستخدم في أنظمة التحكم في المنزل الذكي، والإضاءة، والأجهزة.
• الرعاية الصحية: تُستخدم في أنظمة النسخ الطبي، والمساعدة الطبية.

التعلم الآلي

يُعدّ التعلم الآلي فرعًا من فروع الذكاء الاصطناعي، يُمكّن الآلات (أجهزة الكمبيوتر) من التعلم والتحسين دون الحاجة إلى برمجة صريحة.

يُحقّق ذلك من خلال استخدام خوارزميات معقدة؛ تُحلّل البيانات وتستخرج منها أنماطًا ومعرفة.

يتضمن التعلم الآلي خطوات أساسية:

1.     جمع البيانات: يتم جمع كمية كبيرة من البيانات المُنظّمة أو غير المُنظّمة ذات الصلة بالمهمة المراد إنجازها.

2.     معالجة البيانات: يتم تحضير البيانات، وتنظيمها، وتنسيقها لجعلها مناسبة للتحليل.

3.     اختيار الخوارزمية: يتم اختيار خوارزمية التعلم الآلي المناسبة للمهمة، مثل: خوارزميات التصنيف أو التنبؤ أو التجميع.

4.     تدريب النموذج: يتم تدريب النموذج على البيانات المُجمّعة، مما يسمح له بتعلم الأنماط والعلاقات من البيانات.

5.     تقييم النموذج: يتم تقييم أداء النموذج على بيانات جديدة لا يشملها التدريب للتأكد من دقته وفعاليته.

6.     نشر النموذج: يتم استخدام النموذج المُدرّب للقيام بمهام مثل التنبؤ أو التصنيف أو تحليل البيانات الجديدة.

الوكلاء الافتراضيون

الوكلاء الافتراضيون هم برامج كمبيوتر تُصمّم لمحاكاة التفاعل البشري، وتُستخدم غالبًا في مجال خدمة العملاء لتقديم المساعدة والإجابة على الأسئلة.

وتشمل تطبيقات الوكلاء الافتراضيون، ما يلي:

1.     خدمة العملاء: الإجابة على أسئلة العملاء وتقديم الدعم.

2.     التعليم: توفير تعليم مُخصص للطلاب.

3.     الرعاية الصحية: تقديم المشورة الطبية وتقديم المساعدة للمرضى.

4.     التسويق: الترويج للمنتجات والخدمات والتفاعل مع العملاء المحتملين.

النظم الخبيرة

النظم الخبيرة هي نوع من أنظمة الذكاء الاصطناعي، تُصمّم لحل المشكلات في مجالات محددة، وتعتمد على قاعدة معرفية تُخزّن المعلومات والقواعد المتعلقة بالمجال الذي تعمل فيه.

وتتضمن مميزات النظم الخبيرة:

• كفاءة عالية في حل المشكلات: يمكنها حل المشكلات المعقدة بشكل فعال.
• سهولة الاستخدام: يمكن استخدامها من قبل أشخاص ليس لديهم خبرة في مجال الذكاء الاصطناعي.
• قدرة التفسير: يمكنها تفسير كيفية اتخاذها للقرارات.

وهذه أمثلة على تطبيقات النظم الخبيرة:

• التشخيص الطبي: تشخيص الأمراض.
• التحليل المالي: تقديم المشورة المالية.
• التصنيع: التحكم في عمليات التصنيع.
• القانون: تقديم المشورة القانونية.

أنظمة إدارة القرار

تُعدّ أنظمة إدارة القرار ( Decision Support Systems - DSS ) أدوات ذكية تُساعد في تحليل البيانات واتخاذ القرارات. تُستخدم هذه الأنظمة على نطاق واسع في مختلف المجالات، مثل:

• الأعمال التجارية: تحليل البيانات المالية واتخاذ قرارات الاستثمار.
• الرعاية الصحية: تشخيص الأمراض ووصف العلاجات.
• الحكومة: تخطيط الموارد وتنفيذ السياسات.

وتشمل أهم ميزات أنظمة إدارة القرار، ما يلي:

• اتخاذ قرارات أكثر فعالية ودقة.
• أتمتة المهام وتحسين سير العمل.
• تحديد وتقييم المخاطر لاتخاذ قرارات مستنيرة.

التعلم العميق

التعلم العميق نوعًا من أنواع الذكاء الاصطناعي المُستوحى من بنية الدماغ البشري، والذي يعتمد على الشبكات العصبية الاصطناعية، وهي عبارة عن نماذج رياضية تُحاكي كيفية عمل الدماغ.

وتشتمل ميزات التعلم العميق، على ما يلي:

• يتفوق التعلم العميق على التقنيات التقليدية في العديد من المهام، مثل: التعرف على الصور، ومعالجة اللغة الطبيعية.
• قدرة التعلّم من كميات كبيرة من البيانات واستخلاص أنماط ومعرفة دقيقة.
• تتطور تقنيات التعلم العميق باستمرار، ممّا يُتيح إمكانيات جديدة ومبتكرة.

ومثال على تطبيقات التعلم العميق:

• الرؤية الحاسوبية: التعرف على الوجوه، والأشياء، والمشاهد في الصور والفيديو.
• معالجة اللغة الطبيعية: فهم اللغة البشرية، والترجمة الآلية، والتعرف على الكلام.
• الروبوتات: تطوير روبوتات ذكية قادرة على التعلم والتكيف مع بيئتها.
• السيارات ذاتية القيادة: تطوير أنظمة قيادة ذكية، تُمكن السيارات من التنقل دون تدخل بشري.

أتمتة العمليات الروبوتية

تُعدّ أتمتة العمليات الروبوتية ( RPA ) تقنية ذكاء اصطناعي تُستخدم لأتمتة المهام المتكررة التي يقوم بها البشر عادةً، والتي تعتمد على برامج كمبيوتر تُسمى "الروبوتات البرمجية" التي تُحاكي سلوكيات الإنسان.

وتتضمن ميزات أتمتة العمليات الروبوتية:

• إنجاز المهام بشكل أسرع وأكثر دقة.
• خفض تكاليف العمالة.
• تقليل الأخطاء البشرية وتحسين جودة العمل.

ومثال على تطبيقات أتمتة العمليات الروبوتية:

• أتمتة مهام خدمة العملاء، مثل: الرد على الأسئلة الشائعة، ومعالجة الطلبات.
• الدعم الفني، مثل: استكشاف الأخطاء، وإصلاحها، وتقديم الحلول.
• التمويل، مثل: معالجة المعاملات المالية، والتحقق من الاحتيال.
• الرعاية الصحية، مثل: إدخال البيانات وإدارة المواعيد.

تحليلات النص

تُعدّ تحليلات النص تقنية ذكاء اصطناعي تُستخدم لفهم واستخراج المعلومات من النصوص، والتي تعتمد على مجموعة من تقنيات الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك:

• معالجة اللغة الطبيعية: لفهم معنى الكلمات والجمل في النص.
• التعلم الآلي: لبناء نماذج تُمكن من تصنيف النصوص وتحديد الموضوعات والمشاعر.
• التعرف على الكيانات: لتحديد الأشخاص والأماكن والتواريخ وغيرها من الكيانات المذكورة في النص.

وتتمثل ميزات تحليلات النص، في:

• استخراج المعلومات القيمة من كميات كبيرة من النصوص.
• فهم مشاعر العملاء وتحسين تجربة العملاء.
• مكافحة الاحتيال من خلال تحديد الأنماط المشبوهة في النصوص.

أفضل تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التعليم

يُستخدم الذكاء الاصطناعي في التعليم بطرق متنوعة، تشمل:

• روبوتات الدردشة: لتقديم الدعم للطلاب على مدار الساعة وطوال أيام الأسبوع، والإجابة على أسئلتهم، وتقديم المساعدة في المهام.
• خوارزميات التعلم المُخصصة: لتكييف المواد التعليمية مع احتياجات وقدرات كل طالب.
• أدوات أتمتة المهام: لتسهيل المهام الإدارية على المعلمين، مثل تصنيف الواجبات وتقديم الملاحظات.
• تحليل البيانات: لفهم سلوك الطلاب بشكل أفضل وتحديد المجالات التي بحاجة إلى تحسين.
• تطوير المناهج الدراسية: لتصميم مناهج دراسية أكثر فاعلية تلبي احتياجات الطلاب المتغيرة.

أمثلة على أدوات ومنصات تعليمية ذكية ناجحة:

• Duolingo : تطبيق لتعلم اللغات يستخدم الذكاء الاصطناعي لتخصيص الدروس لكل طالب.
• ALEKS : منصة تعليمية للرياضيات تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتقديم تقييمات تكيفية وخطط تعليمية مخصصة.
• كورسيرا: منصة تعليمية عبر الإنترنت تستخدم الذكاء الاصطناعي للتوصية بالدورات للطلاب، بناءً على اهتماماتهم خلفياتهم التعليمية.
• QuestionPro : منصة لإنشاء الاستطلاعات والتقييمات، تقدم ميزة QxBot التي تُمكّن من إنشاء استطلاعات وتقييمات في ثوانٍ.

وتتضمن فوائد استخدام الذكاء الاصطناعي في التعليم:

• تعليم مُخصص: تلبية احتياجات كل طالب بشكل أفضل.
• تحسين التعلم: زيادة فعالية عملية التعلم وتحسين نتائج الطلاب.
• كفاءة أكبر: توفير الوقت للمعلمين ليركزوا على مهام أكثر أهمية.
• إمكانية الوصول المتزايدة: توفير فرص تعليمية أفضل للطلاب في المناطق النائية أو ذوي الإعاقة.
• رؤى جديدة: تحليل البيانات لفهم سلوك الطلاب بشكل أفضل واتخاذ قرارات مستنيرة.

المصدر

1.     www.mygreatlearning.com

2.     mindmajix.com