ما فوائد الذكاء الاصطناعي في عالم اليوم

فوائد الذكاء الاصطناعي (AI) في عالم اليوم
على مدار العقود القليلة الماضية، حظي الذكاء الاصطناعي (AI) بالعديد من الضجة التي أحدثها. ومع ذلك، فإنه لا يزال أحد أهم اتجاهات التكنولوجيا نظرًا لتأثيراته الهائلة على أسلوب حياتنا ومساحة العمل والألعاب.
لقد أثبت الذكاء الاصطناعي هيمنته في المساعدين الشخصيين (أليكسا، وسيري، ومساعد جوجل)، والتعرف على الصور والكلام، وتطبيقات مشاركة الركوب (أوبر، وأولا، وليفت وغيرها) وتطبيقات الملاحة (خرائط جوجل، وخرائط أبل).
بين عامي 2019 و2020، من المتوقع أن يزداد توظيف ممارسي أو متخصصي الذكاء الاصطناعي بنسبة 32%، وفي تقرير الوظائف الناشئة لعام 2020 الصادر عن LinkedIn، احتل دور متخصص الذكاء الاصطناعي المرتبة الأولى.
يحتاج هذا الاتجاه التكنولوجي إلى معرفة عميقة بالإحصائيات، مما يساعدنا على تحديد النتائج التي تولدها الخوارزمية لمجموعة بيانات معينة.
تشمل بعض الوظائف الأعلى أجراً في مجال الذكاء الاصطناعي مهندس الذكاء الاصطناعي وعلماء الروبوتات وهندسة البيانات الضخمة.
ماذا يعني الذكاء الاصطناعي في الواقع؟
عندما يعود بنا الزمن إلى خمسينيات القرن العشرين، وصف مينسكي ومكارثي هذا الاتجاه التكنولوجي بأنه أي مهمة تنفذها آلة كانت تُعتبر في السابق بحاجة إلى ذكاء بشري.
ومع ذلك، ووفقًا للتعريف الحديث، فإن الذكاء الاصطناعي هو قدرة الحاسوب الرقمي على تنفيذ المهام المرتبطة بمجموعة من المهارات. وغالبًا ما يتم تطبيقه على مشاريع الأنظمة المتطورة التي تستثمر خصائص الأسلوب الفكري للبشر مثل القدرة على التفكير أو تحديد الرؤى أو التعلم من الخبرات السابقة.
تاريخ الذكاء الاصطناعي
ظهرت الروبوتات الاصطناعية والذكية لأول مرة في الأساطير اليونانية القديمة في العصور القديمة. وكان تطور القياس المنطقي لأرسطو واستخدامه للمنطق الاستنتاجي نقطة حاسمة في سعي الإنسان لاكتساب رؤى في ذكائه.
فيما يلي التسلسل الزمني للأحداث المهمة في مجال الذكاء الاصطناعي:
1943 – 1949
في عام 1943، أصدر والتر بيتس ووارن ماكولوخ “حساب التفاضل والتكامل المنطقي للأفكار الكامنة في النشاط العصبي”، وهو أول عمل في الذكاء الاصطناعي في ذلك العام. اقترح البحث أول نموذج رياضي لتطوير الشبكة العصبية.
في عام 1949، في كتابه “تنظيم السلوك: نظرية نفسية عصبية”، اقترح دونالد هيب أن المسارات العصبية تتطور من الخبرة وأن الروابط بين الخلايا العصبية تصبح أكثر ثباتًا كلما زاد استخدامها.
1950 – 1959
في عام 1950، نشر آلان تورينج نظرية “آلات الحوسبة والذكاء” واقترح اختبارًا يسمى اختبار تورينج الذي يحدد ما إذا كانت الآلة لديها القدرة على إظهار السلوك البشري أم لا. وفي نفس العام، قام مارفن مينسكي ودين إدموندز، خريج جامعة هارفارد، بتطوير أول حاسوب شبكي عصبي باسم SNARC.
في عام 1952، قام آرثر صموئيل ببناء خوارزمية ذاتية التعلم للعب الداما.
في عام 1954، قام اختبار الترجمة الآلية بين جورج تاون وآي بي إم بترجمة 60 جملة روسية إلى الإنجليزية تلقائيًا.
في عام 1956، طوّر ألين نيويل وهربرت أ. سيمون أول برنامج ذكاء اصطناعي يسمى “منظّر المنطق” الذي تحقق من 38 من أصل 52 نظرية رياضيات، ثم اكتشفوا براهين جديدة وأكثر. وفي نفس العام، تم اعتماد الذكاء الاصطناعي لأول مرة من قبل جون مكارثي في مؤتمر دارتموث، والذي حدد نطاق الذكاء الاصطناعي، ويعتبر على نطاق واسع ولادة الاتجاه التكنولوجي كما نعرفه الآن.
في عام 1958، قام جون مكارثي ببناء لغة برمجة الذكاء الاصطناعي – Lisp ونشر “برامج ذات حس سليم”.
في عام 1959، ابتكر كل من ج. سي شو ونيويل وسيمون برنامج حل المشكلات العامة (GPS) – المصمم لمحاكاة حل المشكلات البشرية. وفي العام نفسه، ابتكر هربرت غيلرنتر برنامج “مُثبت النظريات الهندسية”، وصاغ آرثر صموئيل برنامج “التعلم الآلي” أثناء عمله في شركة IBM، وأسس مكارثي ومارفين مينسكي مشروع الذكاء الاصطناعي في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا.
1963 – 1969
في عام 1963، أسس مكارثي مختبر الذكاء الاصطناعي في ستانفورد.
في عام 1966، طوّر جوزيف وايزنباوم أول روبوت محادثة على الإطلاق – ELIZA.
وفي عام 1969، تم في ستانفورد إنشاء أول نظام ناجح يتسم بالكفاءة في برنامج DENDRAL، وهو برنامج XX، وبرنامج MYCIN، الذي تم تطويره لتحديد إصابات الدم.
1972 – 1980
في عام 1972، تم إنشاء لغة البرمجة المنطقية PROLOG. في اليابان، تم بناء أول روبوت شبيه بالإنسان – WABOT-1 في نفس العام.
ومن المعروف أن الفترة من 1974 إلى 1980 هي الفترة الشتوية الأولى للذكاء الاصطناعي، حيث لم يتمكن الباحثون من متابعة دراساتهم على أفضل وجه بسبب نقص التمويل من الحكومة، مما أدى إلى انخفاض تدريجي في الاهتمام بالذكاء الاصطناعي.
في عام 1980، عاد الذكاء الاصطناعي بقوة أكبر بكثير. حيث تم تطوير أول نظام تجاري ناجح يتسم بالكفاءة – R1، من قبل شركة Digital Equipment Corp. وفي العام نفسه، تم تنظيم المؤتمر الوطني للجمعية الأمريكية للذكاء الاصطناعي في جامعة ستانفورد.
1982 – 1997
في عام 1982، قدمت وزارة التجارة الدولية والصناعة اليابانية مشروع نظام الجيل الخامس للكمبيوتر (FGCS) لتطوير منصات تطوير الحواسيب الفائقة والذكاء الاصطناعي.
من عام 1987 إلى عام 1993، دخل الذكاء الاصطناعي فترة الشتاء الثانية؛ حيث توقّف المستثمرون والحكومة عن تمويل أبحاث الذكاء الاصطناعي باعتباره تقنية حاسوبية ناشئة وبدائل غير مكلفة.
وفي عام 1997، شهدت الآلة منعطفًا مهمًا، حيث هزم حاسوب “ديب بلو” من شركة IBM بطل العالم في الشطرنج – غاري كاسباروف، ليصبح بذلك أول حاسوب يقوم بذلك.
2002 – 2020
في عام 2002، مهد إدخال المكانس الكهربائية الطريق لدخول الذكاء الاصطناعي إلى منازلنا.
في عام 2005، فازت سيارة ذاتية القيادة – STANLEY في تحدي DARPA الكبير. وفي العام نفسه، بدأ الجيش الأمريكي في الاستثمار في الروبوتات مثل روبوت باك بوت من iRobot وBig Dog من Boston Dynamics.
في عام 2006، بدأت شركات التكنولوجيا العملاقة مثل Google وNetflix وFacebook وTwitter في الاستفادة من الذكاء الاصطناعي.
في عام 2008، ابتكرت شركة Google الأمريكية العملاقة للتكنولوجيا – Google ابتكارًا في التعرف على الكلام وأطلقت الميزة في تطبيق iPhone.
وفي عام 2011، فاز حاسوب من شركة IBM – واتسون في برنامج ألعاب “جيوباردي” الذي يحل الألغاز المعقدة. وأظهر الكمبيوتر قدرته على فهم اللغة البسيطة وحل الأسئلة المعقدة بسرعة.
في عام 2014، صنعت Google أول سيارة ذاتية القيادة اجتازت اختبار القيادة. وفي العام نفسه، تم إطلاق أليكسا – أحد منتجات أمازون.
وفي عام 2016، طوّرت شركة هانسون روبوتيكس أول مواطن آلي – صوفيا، وهو روبوت قادر على قراءة مشاعر الوجه والمحادثة اللفظية والتعرف على الوجوه.
في عام 2018، أطلقت Google محرك البرمجة اللغوية العصبية – BERT، الذي قلل من عوائق الترجمة وفهم تطبيقات التعلم الآلي. وقدمت شركة Waymo خدمتها One Service في العام نفسه، مما أتاح للأفراد طلب خدمة التوصيل.
وفي عام 2020، قدمت شركة Baidu خوارزمية الذكاء الاصطناعي LinearFold لفرق طبية وبحثية تعمل على ابتكار لقاح خلال المرحلة المبكرة من جائحة فيروس كورونا المستجد (SARS-CoV-2).
لماذا الذكاء الاصطناعي؟
تكمن أهمية الذكاء الاصطناعي في مساعدتنا على اتخاذ قرارات متطورة ذات سيناريوهات عميقة. علاوة على ذلك، يمكن أن يساعدنا هذا الاتجاه التكنولوجي في الحصول على حياة ذات معنى دون عمل شاق وإدارة شبكة معقدة من الأفراد المترابطين.
دعونا نرى سبب أهمية الذكاء الاصطناعي هذه الأيام:
تحسينات المنتجات الحالية
يضيف الذكاء الاصطناعي الذكاء إلى الخدمات والمنتجات الحالية. فالعديد من المنتجات التي نصادفها أو نستخدمها في حياتنا الروتينية يتم تعزيزها بإمكانيات الذكاء الاصطناعي، مثل أليكسا وسيري اللذان تمت إضافتهما كمساعد صوتي افتراضي.
ولتعزيز التقنيات والأتمتة وتحويل المنصات والآلات الذكية والروبوتات يمكن دمج التقنيات والأتمتة وتحويل المنصات والآلات الذكية والروبوتات مع البيانات الضخمة. إذا نظرت إلى مكان عملك ومنزلك، فقد قام الذكاء الاصطناعي بترقية مجموعة من التقنيات بدءاً من الذكاء الأمني والكاميرات الذكية إلى تحليل الاستثمار.
تحليل أعمق للبيانات
من خلال الاستفادة من الشبكات العصبية ذات الطبقات المخفية المتعددة، سيحلل الذكاء الاصطناعي بيانات أكثر وأعمق. كان تطوير نظام للكشف عن الاحتيال بخمس طبقات مخفية أمراً مستحيلاً في السابق، ولكن لم يعد ذلك مستحيلاً بعد الآن، وذلك بفضل قوة الحواسيب الفائقة والبيانات الضخمة.
لتدريب خوارزمية التعلُّم العميق، تحتاج إلى مجموعات بيانات ضخمة لاكتساب رؤية مباشرة من البيانات.
أتمتة التعلم التكراري
بدلًا من أتمتة الأعمال اليدوية، يقوم الذكاء الاصطناعي بتنفيذ أعمال محوسبة متكررة وضخمة. على الرغم من أهمية البشر في إعداد النظام والاستعلامات، إلا أن الذكاء الاصطناعي يحتاج إلى أتمتة التعلم التكراري والاكتشاف من خلال البيانات.
خوارزميات التعلم التدريجي
لتمكين البيانات من القيام بجميع أعمال البرمجة، يقوم الذكاء الاصطناعي بالتعديل من خلال خوارزميات التعلّم المتقدّمة. يجد الذكاء الاصطناعي انتظام البيانات وهياكلها حتى تتمكن الخوارزميات من اكتساب المهارات. مثل الخوارزمية التي تخضع للدراسة الذاتية للعب الشطرنج، يمكنها أن تعلّم نفسها بنفسها المنتج الذي توصي باتباعه عبر الإنترنت.
دقة من الدرجة الأولى
من خلال الشبكات العصبية العميقة، يحصل الذكاء الاصطناعي على دقة من الدرجة الأولى. على سبيل المثال، تعتمد تفاعلاتك مع Google وAlexa على التعلُّم العميق (DL). وتصبح هذه المنتجات أكثر دقة عند الاستفادة منها بانتظام.
في المجال الطبي، يمكن الاستفادة من أساليب الذكاء الاصطناعي من التعلم العميق (DL) والتعرف على الأشياء لتحديد السرطان في الصور الطبية بدقة معززة.
ما هي أنواع الذكاء الاصطناعي المختلفة؟
من المهم أن نلاحظ أن الذكاء الاصطناعي مكّن الروبوتات من التمييز بين الصور والنصوص، وفهم الأوامر الصوتية، وأكثر بكثير مما يمكن أن يفعله الإنسان. على سبيل المثال، أليكسا من أمازون، وسيري من آبل، وهالو جوجل من جوجل هي تطبيقات ذكاء اصطناعي يمكنها بسهولة فهم الأوامر الصوتية وتنفيذها.
ونظراً لمعدل ظهور التعلم الآلي والتعلم الآلي والبرمجة اللغوية العصبية والذكاء الاصطناعي التنبؤي وغيرها من المفاهيم ذات الصلة، فليس من قبيل الحلم الصغير أن نتوقع أن يأتي اليوم الذي تسير فيه الآلات بيننا، وتقدم جميع الإجراءات البشرية بسلاسة.
يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية إجراء عمليات حسابية معقدة بمعدل عالٍ، يليها القدرة على معالجة مجموعات كبيرة من البيانات وتوليد تنبؤات دقيقة.
من حيث التطور، ينقسم الذكاء الاصطناعي إلى أربعة أقسام:
الآلات التفاعلية
هذا النوع من الذكاء الاصطناعي تفاعلي فقط، دون تطوير ذكريات أو إنشاء أحكام بناءً على تجارب سابقة. تم تصميم هذه الأجهزة لتنفيذ مهام محددة. على سبيل المثال، صُممت آلات صنع القهوة والغسالات القابلة للبرمجة لتنفيذ وظائف معينة ولكنها تفتقر إلى الذاكرة.
لنأخذ مثال كمبيوتر الشطرنج “ديب بلو” من شركة IBM. فقد هزم الأستاذ العالمي الكبير غاري كاسباروف ست مرات متتالية. استطاعت هذه التقنية التعرف على قطع رقعة الشطرنج وفهم كيفية تحركها.
ويسمح له ذكاءه المتفوق بتخمين جميع حركات الخصم المحتملة أسرع بكثير من الخصم البشري. ونتيجة لذلك، يمكنها حساب أفضل الحركات لكل سيناريو.
الذكاء الاصطناعي ذو الذاكرة المحدودة
يتخذ هذا النوع من الذكاء الاصطناعي قراراته بناءً على التجارب السابقة والبيانات الحالية. تتمتع هذه الآلات بذاكرة محدودة وتتكامل مع تطبيق يعمل بالذاكرة، ولا يمكنها توليد مفاهيم جديدة.
تتطلب التعديلات في هذه الآلات إعادة البرمجة. يتجسد الذكاء الاصطناعي ذو الذاكرة المحدودة في السيارات ذاتية القيادة، حيث يمكنها مراقبة سرعة واتجاه المركبات الأخرى.
نظرية العقل والجسم
يمكن لحواسيب الذكاء الاصطناعي هذه أن تتواصل اجتماعياً وتفهم المشاعر الإنسانية والفهم المعرفي للأشخاص بناءً على البيئة المحيطة بهم وسمات الوجه وعوامل أخرى.
لم يتم تطوير مثل هذه القدرات في الآلات بعد. هذا النوع من الذكاء الاصطناعي هو موضوع الكثير من الأبحاث.
الوعي الذاتي
هذا هو نوع من الذكاء الاصطناعي حيث سيتم تزويد الآلات بتقنيات للوعي الذاتي بمحيطها. وتعد هذه المرحلة أيضاً استمراراً لمرحلة نظرية العقل والجسد، حيث ستكون الآلات واعية بذاتها لسبب ما.
وهذا سيرتقي بذكاء الآلة إلى مستوى مختلف تماماً. وعلى الرغم من أن أمام الباحثين في مجال الذكاء الاصطناعي طريق طويل قبل أن تصبح هذه الآلات قيد الاستخدام العملي، إلا أن علماء الذكاء الاصطناعي الحاليين يركزون على تعزيز إمكانات هذه الأجهزة في مجال التعلم الآلي. وتزداد قدرة الأجهزة على الاستجابة بشكل مشابه للبشر يوماً بعد يوم.
ما هي فوائد الذكاء الاصطناعي؟
لقد أصبح الذكاء الاصطناعي موجودًا حولنا منذ فترة ليست بالقصيرة وأصبح جزءًا من حياتنا الروتينية – بما في ذلك توصيات البحث على الويب إلى الروبوتات التي تعمل في مراكز التسوق.
من خلال دمج الذكاء الاصطناعي في كل جانب تنظيمي، يتم تحسين الأعمال التجارية واكتساب ميزة تنافسية وتؤدي في النهاية إلى نمو الأرباح بنجاح.
ينطوي الذكاء الاصطناعي في مجال الأعمال على العديد من إمكانات الابتكار وسيستمر في تغيير العالم الذي نعرفه اليوم بطرق عديدة.
فيما يلي أهم 10 فوائد للذكاء الاصطناعي في الأعمال التجارية:
1. الدفاع العالمي
يتم تطوير الروبوتات الأكثر ابتكاراً وتقدماً في جميع أنحاء العالم مع تطبيقات الدفاع العالمي. وهذا أحد الأسباب التي تجعل التقنيات المتطورة تُطبق أولاً في المجال العسكري. ومع ذلك، فإن معظمها لا يشهد أياماً فلكية.
أحد الأمثلة على ذلك هو روبوت AnBot، وهو روبوت ذكاء اصطناعي صيني تم تطويره في الصين ولديه القدرة على الوصول إلى سرعة 11 ميلاً في الساعة كحد أقصى. والفكرة من وراء هذه التقنية هي القيام بدوريات في المناطق، وفي حالة ظهور خطر، يمكن لهذا الروبوت نشر أداة مكافحة الشغب المشحونة كهربائياً.
ويستطيع روبوت AnBot الذي يبلغ ارتفاعه 1.6 متر تحديد الأفراد ذوي الخلفيات الإجرامية. وقد ساهم في تحسين الأمن من خلال الحفاظ على تتبع الأعمال الإجرامية حول منطقته.
2. حل المشكلات المعقدة
على مر السنين، تطور اتجاه تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي من خوارزمية التعلم الآلي الأساسية إلى مستوى متقدم مثل التعلم العميق. وقد ساعد التوسع في استخدام الذكاء الاصطناعي المؤسسات على حل المشاكل المعقدة مثل التنبؤ بالطقس، والجرائم الإلكترونية، والكشف عن الأنشطة الخبيثة، والتشخيص الطبي وغيرها الكثير.
من الأمثلة على الاستفادة من الذكاء الاصطناعي في الكشف عن الاحتيال هو PayPal، ولعلك تتساءل كيف؟
حسناً، بفضل تقنية متطورة – التعلم العميق (DL)، أصبح بإمكان عملاق التكنولوجيا المالية الأمريكي متعدد الجنسيات الآن اكتشاف الأنشطة المشبوهة المحتملة بدقة. وقد عالجت الشركة حوالي 235 مليار دولار أمريكي من 4 مليارات معاملة قام بها أكثر من 170 مليون مستخدم.
تقوم خوارزميات تعلّم الآلة وخوارزميات DL بالتنقيب في بيانات سجل مشتريات المستخدمين لتحديد أنماط الاحتيال المحتملة المخزنة في قواعد بياناتها، ويمكنها معرفة ما إذا كانت المعاملة خادعة أم لا.
3. الأتمتة
من المهام التي تتطلب عملاً شاقاً إلى إجراءات التوظيف، يمكن الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لأتمتة أي شيء تقريباً. هناك عدد لا حصر له من التطبيقات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي التي يمكن الاستفادة منها لأتمتة عملية التوظيف.
سيساعد مثل هذا النظام في تحرير القوى العاملة من المهام والجداول الزمنية اليدوية المحمومة ويسمح لهم بتحويل انتباههم إلى المهام المعقدة مثل اتخاذ القرارات ووضع الاستراتيجيات.
ومن الأمثلة الكلاسيكية على هذا النوع من التوظيف هو نظام التوظيف التخاطبي القائم على الذكاء الاصطناعي MYA، والذي يركز على أتمتة الأجزاء الرتيبة من إجراءات التوظيف، مثل فحص المرشحين وتحديد مصادرهم. يتم تدريب هذه التقنية بواسطة خوارزميات متقدمة للتعلم الآلي وتستفيد من البرمجة اللغوية العصبية للحصول على تفاصيل المحادثة.
كما أن MYA مسؤولة أيضاً عن إنشاء حافظات المرشحين، وتنفيذ التحليلات، وأخيراً وضع قائمة مختصرة للمتقدمين.
4. إدارة المهام المتكررة
قد يكون تنفيذ المهام المتكررة إجراءً مملاً ومستهلكاً للوقت. تساعدنا الاستفادة من الذكاء الاصطناعي في هذه المهام الروتينية على التركيز على المهام الأساسية التي تتطلب إجراءات فورية.
ومن الأمثلة على ذلك المساعد المالي الافتراضي المسمى إيريكا، الذي يستخدمه بنك أوف أمريكا. تطبق هذه التقنية منهجيات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي لخدمة متطلبات خدمة العملاء. تقوم إيريكا بذلك من خلال تطوير تحديثات التقارير الائتمانية والمساعدة في دفع الفواتير ومساعدة العملاء في المعاملات المبسطة.
في الآونة الأخيرة، تم توسيع إمكانات إيريكا لمساعدة المستخدمين النهائيين على اتخاذ خيارات مالية أفضل من خلال تقديم رؤى مخصصة لهم.
5. إدارة الكوارث
يتيح التنبؤ الدقيق بالطقس للمزارعين اتخاذ خيارات حاسمة بشأن الزراعة والحصاد. ويجعل الشحن سلسًا وآمنًا. والأهم من ذلك، يمكن استخدام التنبؤ الدقيق بالطقس للتنبؤ بالكوارث الطبيعية التي تتسبب في خسائر فادحة للملايين.
وبعد إجراء الكثير من الأبحاث، تعاونت شركة IBM مع شركة Weather وحصلت على مجموعات هائلة من البيانات. وقد أتاح هذا التحالف لشركة IBM فرصة الوصول إلى النماذج التنبؤية لشركة الطقس، وبالتالي توفير العديد من البيانات لتغذية الذكاء الاصطناعي – واتسون التابع لشركة IBM لتحسين التنبؤ.
وكان نتاج هذا التحالف هو برنامج “الرعد العميق” من آي بي إم، الذي يولد بيانات مخصصة للغاية للعملاء من رجال الأعمال.
6. الاقتصاد
على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي كان ضحية للانتقادات، إلا أنه وفقًا لتقرير شركة برايس ووترهاوس كوبرز، تشير التقديرات إلى أن الذكاء الاصطناعي سيساهم بحوالي 15 تريليون دولار في الاقتصاد العالمي. وبحلول عام 2030، سيؤدي التقدم المستمر للذكاء الاصطناعي إلى زيادة الناتج المحلي الإجمالي العالمي بنسبة 14%.
كما أبرز التقرير أن حوالي 6.6 تريليون دولار من النمو المتوقع للناتج المحلي الإجمالي سيأتي من مكاسب الإنتاجية من أتمتة المهام الروتينية والتطورات المبتكرة للروبوتات.
7. تحسينات في نمط الحياة
منذ ظهور الذكاء الاصطناعي في الخمسينيات من القرن الماضي، شهدنا نموًا كبيرًا في عروضه. فنحن نستفيد من المساعدات الافتراضية القائمة على الذكاء الاصطناعي للتفاعل مع الأجهزة الأخرى لتشخيص الأمراض القاتلة.
منصة التسوق عبر الإنترنت – أمازون وفليبكارت تراقب عاداتنا في التصفح وتقدم لنا المنتجات التي تعتقد أننا سنشتريها. حتى جوجل تقرر النتائج التي ستقدمها لنا بناءً على نشاط البحث الذي نقوم به.
8. الإنتاجية
في السنوات الأخيرة، كان الذكاء الاصطناعي ضرورياً في السنوات الأخيرة للتحكم في المهام الحوسبية العالية التي تحتاج إلى أقصى قدر من الوقت والجهد. تعتمد الشركات هذه الأيام على التطبيقات القائمة على الذكاء الاصطناعي لزيادة إنتاجيتها ونموها.
ومن الأمثلة على ذلك الروبوت القانوني الذي يستخدم تقنيات التعلم الآلي لاكتساب رؤية وتحليل المستندات القانونية، والعثور على الأخطاء القانونية وحلها، والشراكة مع ذوي الخبرة المتمرسين، وغيرها الكثير. كما يتيح لنا أيضًا مقارنة عقودنا مع الآخرين في نفس القطاع لضمان أن تكون عقودنا قياسية.
9. التخصيص
تؤدي العلامات التجارية التي تتقن تقديم التخصيص إلى تحسين المبيعات بنسبة تزيد عن 10% مقارنةً بالمؤسسات الأخرى التي لا تقوم بالتخصيص. يمكن أن يكون التخصيص مهمة شاقة وتستغرق وقتًا طويلاً بالنسبة للفرد، ولكن مع الآلات والتقنيات، يمكن تبسيط هذه المهام.
ومن الأمثلة على التخصيص شركة ثريد للأزياء التي تتخذ من المملكة المتحدة مقراً لها، والتي تستخدم الذكاء الاصطناعي لتقديم اقتراحات ملابس مخصصة لكل عميل.
ويحصل العملاء كل أسبوع على اقتراحات مخصصة يمكنهم التصويت عليها وفقاً لذلك. وتستخدم الشركة خوارزمية تعلّم الآلة تُدعى Thimble تستخدم بيانات المستخدم لتحديد الأنماط وفهم ما يحبه المشترون.
10. اتخاذ القرارات
أحد العوامل الحاسمة التي يجب أن يركز عليها الذكاء الاصطناعي هو اتخاذ القرارات الذكية. يجب أن تساعد التكنولوجيا الشركات أو المؤسسات على اتخاذ قرارات أكثر حكمة فيما يتعلق بالمنتجات والخدمات التي تقدمها.
وقد تمكن الذكاء الاصطناعي الشامل لإدارة علاقات العملاء – Salesforce Einstein من اتخاذ قرارات فعالة. فهو يقضي على تعقيدات الذكاء الاصطناعي ويُمكِّن الشركات من تقديم تجارب مخصصة للعملاء.
يتم تطبيق أينشتاين الذي يعتمد على تقنية DL والتعلم الآلي والتعلم الآلي والبرمجة اللغوية العصبية والنمذجة التنبؤية، في أعمال تجارية واسعة النطاق لتحديد الرؤى ذات الصلة والتنبؤ بسلوك السوق واتخاذ قرارات ذكية.
ما هي تطبيقات الذكاء الاصطناعي؟
بعض تطبيقات الذكاء الاصطناعي هي كما يلي:
الصناعة الطبية
الرعاية الطبية هي خدمة أساسية لجميع المواطنين في جميع أنحاء العالم. وبينما يعمل الأطباء والعلماء جاهدين من وقت لآخر لإحداث ثورة طبية، يقوم الذكاء الاصطناعي بدوره من خلال تقديم مساهمات كبيرة في هذا القطاع. يمكّن دور الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية الآلات من تفسير التاريخ الطبي للمريض والتنبؤ بالأمراض المحتملة التي قد يتعرض لها الأفراد في السنوات القليلة القادمة.
بالإضافة إلى ذلك، يسهّل الذكاء الاصطناعي اكتشاف الأدوية وتطوير العقاقير التي يمكن أن تعالج الأمراض الضارة وحتى القاتلة.
ومن الأمثلة على الذكاء الاصطناعي في المجال الطبي شركة IBM Watson Health، وهي شركة طبية تدمج الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية. فهي تساعد في البحث وتحليل البيانات وتقدم للعملاء حلولاً طبية.
خدمة العملاء
يسهّل الذكاء الاصطناعي دمج الآلات في خدمة العملاء. وهو جهاز كمبيوتر مصمم لتسجيل ملاحظات مختلف العملاء الذين يزورون متاجر العلامات التجارية الكبرى أو مراكز التسوق أو صالات العرض.
تُعد تقنية روبوتات الدردشة الآلية واحدة من أفضل تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تحاكي السلوك البشري وأساليب الحوار بين المسوقين. تتواصل روبوتات الدردشة الآلية مع العملاء من خلال منصات الإنترنت لتوضيح استفساراتهم إلى حد ما.
على سبيل المثال، قامت منصة التجارة الإلكترونية أمازون بدمج روبوتات الدردشة الآلية في قسم خدمة العملاء. حيث يتم خداع العملاء للدردشة مع روبوتات الدردشة الآلية لحل المشكلات أو الخلافات المتعلقة بالمشتريات والطلبات وما إلى ذلك.
التمويل وسوق الأسهم
بمساعدة خوارزميات الذكاء الاصطناعي، يمكن للآلات الآن تفسير التطورات السابقة في سوق الأسهم، وتحليل أرباح وخسائر الأسهم ذات الصلة، وحتى التنبؤ بتطورات سوق الأسهم في المستقبل.
وقد أسهمت هذه التكنولوجيا بشكل كبير في المجال المالي في الآونة الأخيرة، وقد نجحت إحدى الشركات المالية، وهي مجموعة نومورا، في تطبيق تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.
بالإضافة إلى ذلك، يبحث الذكاء الاصطناعي عن طرق مختلفة للدخول في العمليات المالية، مثل تحويلات الدفع ومنصات التجارة الإلكترونية وغيرها الكثير.
تطبيقات اللياقة البدنية
اللياقة البدنية هي كل ما يرغب فيه الناس في العالم الحديث. فمن عدد الخطوات التي تمشيها في اليوم إلى عدد السعرات الحرارية التي تحرقها في اليوم، تلعب اللياقة البدنية دوراً كبيراً في حياتنا.
وقد شكّل الذكاء الاصطناعي تحالفًا مع اللياقة البدنية لتعزيز إطلاق معدات اللياقة البدنية، مثل أساور اللياقة البدنية والساعات، لمساعدة الناس على التعرف على صحتهم وتعزيز لياقتهم البدنية وتحقيق أهدافهم.
ويتمثل دور الذكاء الاصطناعي في تفسير البيانات التي تحدث كل يوم والتنبؤ بالبيانات المستقبلية بناءً على تحليل البيانات. ومن الأمثلة على ذلك شركة Fitbit، التي تتاجر بأساور اللياقة البدنية المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
عن الشركة
SPOTO هي حل شامل يقدم دورات تدريبية معتمدة في مجموعة متنوعة من التقنيات التي ستمنحك السبق في هذا العالم التنافسي.
لمزيد من المعلومات حول كيف يمكن لسبوتو مساعدتك في تحقيق أهدافك في الحصول على شهادة التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي والتعلم العميق، يُرجى زيارة موقعنا الإلكتروني.
نحن نوفر تدريباً في الفصول الدراسية والتدريب عبر الإنترنت بقيادة مدربين في جميع أنحاء العالم، يليه تدريب الشركات لتطوير القوى العاملة في المؤسسات.