خوارزميات الذكاء الاصطناعي الأساسية الواجب معرفتها

من المتوقَّع أن يشهد الذكاء الاِصطناعي زيادة بنسبة عشرين ضعفاً بحلول عام (2030)، حيثُ سترتفع قيمته إلى (2) تريليون دولار.

إذ يحتاج كلّ عمل تجاري، بغضّ النظر عن حجمه، إلى خوارزمية ذكاء اِصطناعي لتحسين كفاءته التشغيلية. ومن خلال اِعتماد التكنولوجيا الذكية واِستغلال إمكانياتها، ستكشف المؤسَّسات عن مستويات جديدة من الإنتاجية، وتبسيط العمليات. 

ولكن كيف يعمل الذكاء الاِصطناعي؟ وما هي الخوارزميات التي تمكّنه من تحقيق كلّ هذا؟

في هذا المقال، سنتعرَّف على الخوارزميات الرئيسية للذكاء الاِصطناعي، ونسلّط الضوء على كيفية تطبيقها وحالات اِستخدامها. إذا كنت مهتماً بالذكاء الاِصطناعي أو ترغب في مواكبة التطوّرات، فهذا المقال لك.

كيف تعمل خوارزمية الذكاء الاصطناعي؟

خوارزمية الذكاء الاِصطناعي هي مجموعة فرعية موسَّعة من التعلّم الآلي، تخبر الحاسوب بكيفية تعلّم العمل بمفرده. وفي المقابل، يستمرّ الجهاز في اِكتساب المعرفة لتحسين العمليات وتشغيل المهام بكفاءة أكبر.

على سبيل المثال؛ (Alexa) أو (Google Home) أو (Apple Home)، كلَّما تفاعلت معهم أكثر، يصبحوا أكثر قدرة على ملاحظة تفضيلاتك الفردية.

دور خوارزميات الذكاء الاصطناعي في التسويق

أصبح إنشاء ذكاء اِصطناعي خاص بك، لزيادة المبيعات والتواصل مع عملائك وتطوير عملك، أمراً أسهل مع مرور الوقت. إذ أنَّ المستهلكين أصبحوا أكثر تركيزاً على تجارب مواقع الويب التي تتكيَّف مع اِحتياجاتهم الفريدة.

سواء كانت علامة تجارية وطنية تقوم بتعديل صفحتها لإشعارك تلقائياً عندما تكون في إحدى متاجرها، أو علامة تجارية للتجارة الإلكترونية تستخدم الرسائل التلقائية؛ لتذكير المتسوّق عندما يترك شيئاً ما في سلة التسوّق. هناك العديد من الطرق التي تقوم بها الشركات بدمج هذا النوع من التكنولوجيا لتحسين تجربة العملاء بشكل عام.

والأمر بالتأكيد ليس مقتصراً على الشركات الكبرى فقط. فحتَّى المشاريع الصغيرة قادرة على دمج الخوارزميات والذكاء الاِصطناعي في اِستراتيجياتها للتسويق الرقمي.

أنواع خوارزميات الذكاء الاصطناعي

هناك تنوّع كبير في خوارزميات الذكاء الاِصطناعي. إذ تختلف الخوارزمية المستخدمة في روبوتات الدردشة عن تلك المستخدمة في تصميم السيارات ذاتية القيادة.

وتصنَّف خوارزميات الذكاء الاِصطناعي في ثلاثة تصنيفات رئيسية تندرج تحتها مئات الخوارزميات الأُخرى، وهي: التعلّم الخاضع للإشراف، وغير الخاضع للإشراف، والتعلّم المعزّز. يكمن الاِختلاف الرئيسي بينها في طريقة تدريبها وكيفية عملها.

1- خوارزميات التعلم الخاضعة للإشراف

وهي الشكل الأوَّل الأكثر شيوعاً للخوارزمية. يتضمَّن تدريب النموذج على البيانات المصنفة لإجراء تنبؤات، أو تصنيف بيانات جديدة وغير معروفة.

عبارة “خاضع للإشراف” تعني العمل تحت إشراف مجموعات التدريب. إنَّه يعمل ببساطة عن طريق اِستخدام المخرجات المطلوبة للتحقّق من صحّة المدخلات المحدَّدة وتدريبه على التعلّم بمرور الوقت.

يتمّ إنشاء خوارزمية التعلم هذه تحت إشراف فريق من الخبراء وعلماء البيانات؛ لاِختبارها والتحقُّق من وجود الأخطاء. إذ يقوم المطوّرون بتدريب البيانات لتحقيق أعلى أداء، ومن ثمّ يتمّ اِختيار النموذج ذو أعلى مخرجات.

حالات الاِستخدام:

• يستخدم المسوّقون خوارزمية الذكاء الاِصطناعي هذهِ للتنبؤ بالمبيعات مع مرور الوقت، وتحليل مشاعر العملاء، وتتبّع أسعار الأسهم، وغيرها.
• كما تتضمَّن حالات الاِستخدام الأُخرى لها، التعرف على النصوص وتصنيفها، واِكتشاف البريد العشوائي.
• يقوم التعلم الخاضع للإشراف بإنشاء الخوارزمية وتدريبها بطريقة قابلة للتطوير.
• بالنسبة للمؤسَّسات، فإنَّها تقلّل من الأعمال اليدوية للموظَّفين، وتوفّر تجربة مخصَّصة.

تكمن ميزة هذه الخوارزمية؛ في عمليتها البسيطة التي توفّر نتائج عالية الجودة، وتستخلص رؤى دقيقة.

2- خوارزميات التعلم غير الخاضعة للرقابة

يستخدم التعلم غير الخاضع للرقابة بيانات غير مصنَّفة لتغذية الخوارزميات وتدريبها. في حين أنَّ التعلم الخاضع للإشراف يحتوي على فئات محدَّدة مسبقاً، فإنَّ الخوارزمية غير الخاضعة للإشراف تتدرَّب وتنمو من خلال تحديد الأنماط وتشكيل المجموعات ضمن مجموعة البيانات المعطاة.

ببساطة، يتمّ التعلم الخاضع للإشراف تحت إشراف بشري، بينما التعلم غير الخاضع للإشراف ليس كذلك. تستخدم خوارزمية التعلم غير الخاضعة للرقابة البيانات الأولية؛ لرسم الأنماط وتحديد الاِرتباطات، واِستخلاص الأفكار الأكثر صلة.

حالات الاِستخدام: 

• في مجال التسويق والأعمال التجارية، يُستخدم التعلم غير الخاضع للرقابة بشكل أفضل لتقسيم العملاء إلى شرائح، وفهم مجموعات العملاء وسلوكهم.
• كما يجد التعلم غير الخاضع للرقابة تطبيقاً في علم الوراثة والحمض النووي، واِكتشاف الشوائب، والتصوير.
• حتَّى جوجل يستخدمه لتصنيف وعرض عناصر الأخبار المخصَّصة للقراء. حيثُ يقوم أولاً، بجمع الملايين من الأخبار حول مواضيع مختلفة. ثمَّ، يستخدم محرك البحث التحليل العنقودي لتحديد المعايير وتصنيفها بناءً على التكرار والأنواع والجمل وعدد الكلمات.

تكمن ميزة هذه الخوارزمية؛ في أنَّها تكتشف الأنماط والهياكل المخفية داخل البيانات، ممَّا يسهل تعلم الميزات غير الخاضعة للرقابة واِكتشاف الحالات الشاذة. وأفضل ما في الأمر أنَّها لا تحتاج إلى أيّ بيانات مصنفة، وهو ما يثبت أنَّها أكثر ملاءمة من حيث التكلفة.

3- التعلم المعزز

يعمل التعلم المعزّز بنفس الطريقة التي يعمل بها البشر. إذ تقوم الخوارزمية بالتدريب والتعلّم من البيئة، وتتلقَّى ردود الفعل على شكل مكافآت أو عقوبات لتعديل أفعالها بناءً على هذه الردود.

التعلم المعزّز هو دورة مستمرّة من ردود الفعل والأفعال التي تحدث. يتمّ وضع وكيل رقمي في بيئة للتعلّم، ويتلقّى ردود الفعل على شكل مكافآت أو عقوبات.

طوال العملية، يحاول الوكيل اِتّخاذ القرارات وتحقيق النتيجة المطلوبة، وهذا هو أساس ردود الفعل. إذا تمَّ تلقّي ردود الفعل على شكل مكافأة، يقوم الوكيل بتكرار واِستخدام نفس التكتيكات في الدورة التالية، ممَّا يحسّن سلوكه.

حالات الاستخدام:

• التعلم المعزز هو خوارزمية مستخدمة على نطاق واسع، وتجد تطبيقاتها في مجالات التسويق والرعاية الصحية وأنظمة الألعاب ومراقبة حركة المرور ومعالجة الصور.
• حتَّى نيتفلكس (Netflix) تستخدم تدريب التعلّم المعزّز لتوصية المستخدمين بالمسلسلات وإضفاء الطابع الشخصي.
• كما تكتسب أمازون (35%) من مشتريات المستهلكين من التوصيات المقدَّّمة من خلال التعلّم المعزّز.

تكمن ميزة هذه الخوارزمية؛ في اِتّخاذ القرار. بفضل نظام المكافآت والعقوبات، تقلّ الأخطاء التي ترتكبها الخوارزمية في المراحل اللَّاحقة. وتتَّبع بعدها نمطاً اِستناداً إلى النتيجة العددية التي تحصل عليها.

أنواع المشاكل التي يتم حلها باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي

هناك الملايين من المشاكل في الكثير من المجالات التي تمَّ حلّها باِستخدام خوارزميات الذكاء الاِصطناعي. إليكم أبرز المجالات التي يستخدم البشر بها الذكاء الاِصطناعي لتوسيع الآفاق وجعل الحياة أسهل وأكثر متعة للأجيال القادمة:

1- الرعاية الصحية

إحدى المزايا لاِستخدام خوارزمية الذكاء الاِصطناعي، هي أنَّها تسهّل عملية فحص كميات هائلة من البيانات في فترة زمنية قصيرة جداً.

باِستخدام البرامج المتخصِّصة، يتمكَّن الباحثون في المجال الطبي من الحصول على كميات كبيرة من المعلومات للعثور على الاِرتباطات التي غالباً ما تؤدّي إلى العلاج، وتطوير تقنيات إنقاذ الحياة، واللّقاحات، وغيرها.

2- الطاقة

يعتمد قطاع الطاقة أيضاً بشكل كبير على اِستخدام خوارزميات الذكاء الاِصطناعي. من خلال الاِستخدام المتزايد لأجهزة الحاسوب كجزء من الشبكة الوطنية، يمكن لمزوّدي الخدمة المحليين إعادة توجيه الطاقة من المدن والمناطق المجاورة؛ لضمان توفّر الكهرباء لأولئك الذين يحتاجون إليها بشكل أكبر.

3- السلامة العامة

إذا كنت قد تساءلت يوماً كيف يمكن لإشارة المرور الحمراء أن تعدل نفسها بناءً على تدفّق المرور؟ أو كيف يمكن لبعض المدن الكبرى تغيير حركة المرور تلقائياً بناءً على الظروف الطارئة؟ فهذا هو دور خوارزميات الذكاء الاِصطناعي.

4- الاحتباس الحراري

باِستخدام الأجهزة المتخصِّصة وأدوات جمع البيانات، يمكن للعلماء تحديد ما يؤدِّي إلى التغيّر في المناخ، وما يمكن فعله لإصلاحه.

5- مجال الاتصالات

هذا هو المجال الرئيسي الذي أصبح فيه اِستخدام خوارزميات الذكاء الاِصطناعي شائعاً بشكل متزايد. بدءاً من الطريقة التي نصل بها إلى الإنترنت وحتَّى كيفية إجراء مكالمة باِستخدام الهاتف الذكي.

هناك العديد من المشكلات التي حلَّها هذا المستوى من التكنولوجيا، ممَّا يجعل هذا أسهل وقت في التاريخ للاِتّصال ببعضنا البعض.

الخلاصة

في يومنا هذا، أصبح الذكاء الاِصطناعي جزء لا يتجزأ من حياتنا، ولا يمكن للشركات أن تزدهر دون الاِستثمار في هذه المجال. حيثُ يمكن للذكاء الاِصطناعي تحسين الكفاءة التشغيلية، وزيادة الإنتاجية، وتقديم تجارب أفضل للعملاء.

وراء هذه التقنيات المبهرة والتطوّرات السريعة، تكمن الخوارزميات التي تعمل كمحرّك أساسي للذكاء الاِصطناعي. وفهم هذه الخوارزميات ومعرفة كيفية عملها هو أمر أساسي للنجاح.