تطبيقات الذكاء الاصطناعي
يملك الذكاء الاصطناعي، الذي يعرف بأنه الذكاء الذي تظهره الآلات، تطبيقات عديدة في المجتمع المعاصر. يعرف الذكاء الاصطناعي الضعيف تحديدًا بأنه شكل من الذكاء الاصطناعي يطور برامج لأداء مهام محددة، تستخدم في مجموعة واسعة من الأنشطة تشمل التشخيص الطبي، ومنصات التدوال الإلكترونية، والتحكم في الروبوت والاستشعار عن بعد. استخدم الذكاء الاصطناعي في تطوير العديد من المجالات والصناعات والنهوض بها، مثل مجالات التمويل، والرعاية الصحية، والتعليم والنقل وغيرها.
أدوات علوم الحاسوب
ابتكر باحثو الذكاء الاصطناعي أدوات عديدة لحل أصعب المشكلات في علوم الحاسوب. اعتمدت علوم الحاسوب الرئيسية العديد من اختراعاتهم ولم تعتبر جزءًا من الذكاء الاصطناعي. (انظر تأثير الذكاء الاصطناعي.) وفقًا لراسل ونورفيغ (2003، ص 15)، طورت التقنيات التالية أصلًا في مختبرات الذكاء الاصطناعي: المشاركة الزمنية، والمفسر التفاعلي، وواجهات المستخدم الرسومية، وفأرة الحاسوب، وبيئات تطوير التطبيقات السريع، وهيكل بيانات القائمة المتصلة، وإدارة التخزين الآلي، والبرمجة الرمزية، والبرمجة الوظيفية، والبرمجة الديناميكية والبرمجة كائنية التوجه.
يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحديد مطور الثنائيات المجهولة.
يمكن أيضًا استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء تطبيقات ذكاء اصطناعي أخرى. أنشأ مشروع أوتو إم إل التابع لجوجل لتطوير طبولوجيا الشبكة العصبية الجديدة مثلًا، في نوفمبر 2017 تقريبًا، شبكة هندسة البحث العصبي (ناس نت NASNet)، وهي نظام محسّن من إيماج نت وبوكو إف و(POCO F1). ووفقًا لجوجل، تجاوز أداء ناس نت أداء جميع شبكات إيماج نت المنشورة سابقًا.[1]
التحديات الاقتصادية والاجتماعية
يعد برنامج الذكاء الاصطناعي للخير مبادرة من الاتحاد الدولي للاتصالات تدعم المؤسسات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي لمعالجة بعض أكبر التحديات الاقتصادية والاجتماعية في العالم. أطلقت جامعة جنوب كاليفورنيا مثلًا مركز الذكاء الاصطناعي في المجتمع، بهدف استخدام الذكاء الاصطناعي لمعالجة المشكلات الاجتماعية ذات الصلة مثل التشرد. ويستخدم الباحثون في ستانفورد الذكاء الاصطناعي لتحليل صور الأقمار الصناعية لتحديد المناطق ذات مستويات الفقر الأعلى.[2]
الزراعة
تُظهر تطورات الذكاء الاصطناعي الجديدة في مجال الزراعة تحسينات في جني الغلة وزيادة البحث والتطوير في مجال زراعة المحاصيل. يتنبأ الذكاء الاصطناعي الجديد بالوقت الذي يستغرقه محصول مثل الطماطم ليصبح ناضجًا وجاهزًا للقطف، ما يزيد من كفاءة الزراعة.[3] وتشمل هذه التطورات أيضًا مراقبة المحاصيل والتربة والروبوتات الزراعية والتحليلات التنبؤية. تستخدم مراقبة المحاصيل والتربة خوارزميات وبيانات جديدة تجمع في الحقل لإدارة وتتبع صحة المحاصيل ما يجعلها أسهل وأكثر استدامة للمزارعين.[4]
تعد أتمتة الدفيئة ومحاكاتها ونمذجتها وتقنيات التحسين إحدى تخصصات الذكاء الاصطناعي الإضافية في الزراعة.
نظرًا لزيادة عدد السكان ونمو الطلب على الغذاء في المستقبل، يجب أن تكون هناك زيادة بنسبة 70% على الأقل في غلة الزراعة لتلبية هذا الطلب الجديد. يتزايد إدراك العامة بأن تكييف هذه التقنيات الجديدة واستخدام الذكاء الاصطناعي سيساعد في الوصول إلى هذا الهدف.
الأمن السيبراني
يواجه مجال الأمن السيبراني تحديات كبيرة على شكل هجمات قرصنة كبيرة من أنواع مختلفة تلحق الضرر بالمنظمات من جميع الأنواع وتتسبب في أضرار تجارية بمليارات الدولارات. بدأت شركات الأمن تستخدم الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغة الطبيعية (إن إل بّي) -مثل حلول معلومات الأمان وإدارة الأحداث (إس آي إي إم). تستخدم أكثرهذه الحلول تقدمًا الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغة الطبيعية لفرز البيانات في الشبكات آليًا إلى معلومات عالية الخطورة وقليلة الخطورة. يمكّن ذلك فرق الأمن من التركيز على الهجمات التي يحتمل أن تلحق ضررًا حقيقيًا بالمنظمة، ويحميها من أن تصبح ضحايا لهجمات مثل هجمات الحرمان من الخدمات (دي أو إس) والبرامج الضارة وغيرها.
التعليم
يمكن أن يسمح مدرسو الذكاء الاصطناعي للطلاب بالحصول على مساعدة ثنائية مباشرة. يمكن أن يقللو أيضًا من القلق والتوتر لدى بعض الطلاب، الذي قد ينجم عن مختبرات المعلمين أو المعلمين البشريين. يمكن أن تلعب المعلوماتية المحيطة في الفصول الدراسية المستقبلية، دورًا مفيدًا. تعبر المعلوماتية المحيطة عن فكرة وجود المعلومات في كل مكان في البيئة وعن تكيف التقنيات تلقائيًا مع تفضيلاتك الشخصية. يمكن أن تكون أجهزة الدراسة قادرة على إنشاء دروس ومسائل وألعاب لتناسب احتياجات الطالب المحددة، وتقديم ملاحظات فورية.[5]
لكن يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا أن يخلق بيئة غير صالحة ذات تأثيرات انتقامية، ويتحقق هذا عندما تمنع التكنولوجيا المجتمع من التقدم وتسبب آثارًا سلبية غير مقصودة على المجتمع. يعد الاستخدام الموسع للتكنولوجيا الذي قد يعيق قدرة الطلاب على التركيز ويبقيهم في المهمة بدلًا من مساعدتهم على التعلم والنمو من الأمثلة على التأثير الانتقامي. ومن المعروف أيضًا أن الذكاء الاصطناعي يؤدي إلى فقدان التدخلات البشرية والتعاصر.[6]
الحكومة
يتكون الذكاء الاصطناعي في الحكومة من التطبيقات والأنظمة. يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي المقترن بأنظمة التعرف على الوجه لمراقبة الجمهور. وتستخدم مراقبة الجمهور بالفعل في بعض أجزاء الصين. وشارك الذكاء الاصطناعي أيضًا في انتخابات بلدية مدينة تاما في عام 2018.[7]
في عام 2019، جهزت مدينة بنغالورو التكنولوجية في الهند لتنشر أنظمة إشارات المرور مدارة بواسطة الذكاء الاصطناعي عبر 387 إشارة مرور في المدينة. تضمن هذا النظام استخدام الكاميرات للتأكد من كثافة حركة المرور وبالتالي حساب الوقت اللازم لتخفيف حجم المرور الذي سيحدد مدة الإشارة لحركة مرور المركبات عبر الشوارع.[8]
الجيش
تطور الولايات المتحدة ودول أخرى تطبيقات الذكاء الاصطناعي لمجموعة من المهام العسكرية. تتمثل التطبيقات العسكرية الرئيسية للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في تعزيز القيادة والتحكم (سي 2)، والاتصالات، والمستشعرات، والتكامل والتوافق التشغيلي. تجري أبحاث الذكاء الاصطناعي حاليًا في مجالات جمع المعلومات الاستخبارية وتحليلها، واللوجستيات، والعمليات السيبرانية، وعمليات المعلومات، والقيادة والتحكم، وفي مجموعة متنوعة من المركبات شبه المستقلة والمستقلة. تتيح تقنيات الذكاء الاصطناعي التنسيق بين المستشعرات والمستجيبات، واكتشاف التهديدات وتحديدها، ووضع علامات على مواقع العدو، واستحواذ الهدف، والتنسيق وإلغاء تضارب النيران المشتركة الموزعة بين المركبات القتالية والدبابات المترابطة وداخل الفرق المأهولة وغير المأهولة (إم يو إم-تي). دمج الذكاء الاصطناعي في العمليات العسكرية في العراق وسوريا.[9]
ارتفع الإنفاق العسكري السنوي العالمي على الروبوتات من 5.1 مليار دولار أمريكي في عام 2010 إلى 7.5 مليار دولار أمريكي في عام 2015. تعتبر الطائرات العسكرية بدون طيار القادرة على العمل المستقل عمومًا من الأصول المفيدة. يحاول العديد من باحثي الذكاء الاصطناعي إبعاد أنفسهم عن التطبيقات العسكرية للذكاء الاصطناعي.[9]
الصحة
الرعاية الصحية
يستخدم الذكاء الاصطناعي غالبًا في الرعاية الصحية للتصنيف، سواءً لأتمتة التقييم الأولي للتصوير المقطعي المحوسب أو تخطيط كهربائية القلب أو لتحديد المرضى الذين يعرضون صحة السكان لمخاطر عالية. يتسع نطاق التطبيقات بسرعة. يطبق الذكاء الاصطناعي مثلًا في مشكلة الجرعات عالية التكلفة؛ إذ تشير النتائج إلى أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يوفر 16 مليار دولار. وجدت دراسة رائدة في كاليفورنيا في عام 2016 أن الصيغة الرياضية المطورة بمساعدة الذكاء الاصطناعي حددت بشكل صحيح الجرعة الدقيقة من الأدوية المثبطة للمناعة التي يجب إعطاؤها لمرضى الأعضاء.[10]
المراجع
- ^ "Google AI creates its own 'child' bot". The Independent. 5 ديسمبر 2017. مؤرشف من الأصل في 2020-11-11. اطلع عليه بتاريخ 2018-02-05.
- ^ United States, National Science and Technology Council – Committee on Technology. Executive Office of the President. (2016). Preparing for the future of artificial intelligence.
- ^ "The Future of AI in Agriculture". Intel (بEnglish). Archived from the original on 2021-06-04. Retrieved 2019-03-05.
- ^ Sennaar, Kumba. "AI in Agriculture – Present Applications and Impact | Emerj - Artificial Intelligence Research and Insight". Emerj (بen-US). Archived from the original on 2021-02-19. Retrieved 2019-03-05.
{{استشهاد ويب}}: صيانة الاستشهاد: لغة غير مدعومة (link) - ^ Smith, Lawrence. “Everyware.” Prezi.com, 10 Jan. 2019, https://www.prezi.com/ai2kkqkeolus/everyware-technopoly/ نسخة محفوظة 2020-10-19 على موقع واي باك مشين.
- ^ Quan-Haase, Anabel. Technology and Society: Social Networks, Power, and Inequality. 2nd ed., Oxford University Press, 2016. Pg. 43-44.
- ^ "Security lapse exposed a Chinese smart city surveillance system". مؤرشف من الأصل في 2021-03-07.
- ^ Buckley، Chris؛ Mozur، Paul (22 مايو 2019). "How China Uses High-Tech Surveillance to Subdue Minorities". The New York Times. مؤرشف من الأصل في 2021-08-14.
- ^ أ ب Slyusar، Vadym (2019). "Artificial intelligence as the basis of future control networks". Preprint. مؤرشف من الأصل في 2021-04-28.
- ^ "10 Promising AI Applications in Health Care". Harvard Business Review. 10 مايو 2018. مؤرشف من الأصل في 2018-12-15. اطلع عليه بتاريخ 2018-08-28.
| تطبيقات الذكاء الاصطناعي في المشاريع الشقيقة: | |
