المشاركات

Featured Post

أربعة تعقيدات في فهم وتحليل اللغة

صورة
يعد تخصص فهم وتحليل اللغة Natural Language Processing أو اختصارا ( NLP ) أحد اهم وأقدم مجالات الذكاء الإصطناعي. ولكن منذ البداية كانت هناك عدة عقبات تواجه المجال مقارنة بمجالات أخرى من الذكاء الإصطناعي ، من أبرز هذه العقبات ما يلي

1-تركيب اللغة يختلف من لغة لأخرىعلى عكس الصور مثلا التي تتكون من شبكة أرقام  (pixels )  وهي صيغة موحدة عالميا ، فإن اللغات في الجهة المقابلة لها صيغة متفردة . فمثلا اللغة الصينية تتكون من كلمات ومعاني وليس مجموعة حروف تكون كلمات ، بينما اللغات اللاتينية لها حروف تكون كلمات والكلمات تكون جمل . وحتى في للغات التي تكون تركيبة الكلمات واضحة ، فإنه من الصعب وضع قواعد موحدة تنطبق عليها كافة اللغات . ذلك يجعل من الصعب عمل خوارزمية تعمل على كافة اللغات بشكل مثالي ، وإنما ينبغي عمل خوارزميات تتماشى مع كل لغة بحد ذاتها أو خوارزمية عامة يتم تخصيصها (fine-tune) للغة المستهدفة . لذلك نرى خوارزميات اللغة الإنجليزية و الصينية متقدمة على كافة اللغات الأخرى لكثرة الباحثين في هذه اللغتين ، بينما نرى اللغة العربية مع الأسف من أضعف اللغات في مجال الذكاء الإصطناعي وفي كافة علوم …

سبعة مبادئ أساسية للذكاء الإصطناعي من شركة قوقل

صورة
تعد شركة قوقل احد الشركات الأولى التي استخدمت الذكاء الإصطناعي وتعلم الآلة في منتجاتها و هي أكثر الشركات تقدما في العالم في مجالات وعلوم الذكاء الإصطناعي . نشرت الشركة عام ٢٠١٨ المبادئ الأساسية ( الغير تقنية ) التي تستند عليها الشركة في تطوير تقنيات الذكاء الإصطناعي .

1-‏النفع العام (socially beneficial) تصميم الذكاء الإصطناعي وخوارزمياته يجب ان يكون الهدف منه و الاحتمالات الممكنة للاستخدام تصب بشكل عام في مصلحة الجميع وأن الفائدة لأغلب الناس تتجاوز المضار . هذه الفكرة تتماشى مع التوجه الاجتماعي الأوروبي والشرقي وتتعارض مع الجانب الفردي ( زيادة المصلحة الفردية ) المهمين على الرأس مالية الأمريكية. وفي هذا دلالة على توجه عالمي لشركة قوقل يتقبل من الجميع. كما أنها بهذا المبدأ استبعدت الشركة فكرة تطوير أسلحة باستخدام الذكاء الإصطناعي
2- تجنب الانحياز غير العادل (‏Avoid creating or reinforcing unfair bias ) وهذه مشكلة تواجهها معظم خوارزميات تعلم الآلة حيث تعتمد بشكل كبير على البيانات . وفي حال كون البيانات كانت منحازة لفئة معينة من الناس او لتوجه معين او بعض الأحيان لعرق معين فإنه ينبغي بذل م…

خمسة طرق لزيادة أرباح الشركات بالذكاء الإصطناعي

صورة
كثيرا مانسمع عن الذكاء الإصطناعي و أنه سيغير العالم , لكن قلما نسمع عن طرق عملية في استخدامه الآن في مجال الأعمال . هذه خمسة طرق عملية لاستخدام الذكاء االإصطناعي من أجل زياد أرباح الشركات : 1-أنظمة الاقتراح (Recommender Systems): تعتمد الفكرة على توفير أفضل الخيارات المستهلك من اجل تحقيق هدف معين . مثلا لزيادة نسبة الشراء في مواقع البيع كأمازون , تقوم خوارزميات أمازون بعرض المنتجات التي ستزيد من احتمال الشركاء لذاك المستخدم بناء على تاريخه الشرائي وبالتالي زيادة الأرباح. مثال اخر هو  اذا كان المنتج عبر الاستخدام المباشر من العميل وليس الشراء , مثل تطبيق سبوتيفاي الموسيقي حيث يقوم باقتراح الموسيقى الأكثر مناسبة لذوق المستخدم لجعل المستمع يستخدم البرنامج اكثر وبالتالي يزيد من الدعايات او نسبة المشتركين في الخدمات المدفوعة وبالتالي زيادة الأرباح !

2-الأتمتة (Automation):تكمن فائدة الأتمتة في تقليل عدد الموظفين وتقليل العامل البشري في الإنتاج و زيادة الكفاءة وتقليل التكاليف . اكبر مثال حي ومباشر على الأتمتة هو في المصانع التي تستخدم تقنيات الذكاء اإصطناعي . سيكون لها ميزة التكلفة المنخفضة …

أربعة مراحل لتطبيقات الذكاء الإصطناعي

صورة
بدأت علوم الذكاء الإصطناعي في الخمسينات من القرن الماضي ، لكن التطبيقات الحقيقية و المجزية اقتصاديا لم تظهر إلا في التسعينات بعد انتشار الإنترنت ووفرة البيانات . يمكن تجزئة هذه المراحل الى أربعة مراحل :
1- مرحلة الانترنت (internet wave)بدأت هذه المرحلة مع بداية الإنترنت في التسعينات وتعتمد بشكل أساسي على أنظمة الاقتراح( recommender system) والتي تستطيع من خلال بيانات تصفح المستخدم لتقديم مقترحات مشابهة او متوقعة للمتصفح .. مثال موقع أمازون الذي يعرض منتجات مشابهة لتاريخ مشتريات المستخدم و لديها احتمال اكبر للشراء . مثال آخر هو عرض دعاية قريبة لرغبات المتصفح لزيادة نسبة النقر على الروابط ( Click Through Rate )  . وتعد هذه الطريقة (الدعاية الموجهة )هي مصدر الدخل الأساسي لشركة قوقل من خلال استخدام معلومات البحث لدى المستخدم. مع بداية الإنترنت , بدأت تطبيقات بسيطة للذكاء الإصطناعي وتعلم الآلة . أحد أشهر هذه التطبيقات موقع أمازون الذي استخدم (ولا يزال) أنظمة الاقتراح لزيادة نسبة الشراء على الموقع
2- مرحلة قطاع الأعمال (business wave)في الألفية الجديدة في أمريكا و مع بداية توفر بيانات كبيرة عن…

أربعة استخدامات للذكاء الإصطناعي في التعليم

صورة
الإستخدامات المفيدة للذكاء الإصطناعي متنوعة و تغطي مجالات واسعة . أحد أهم تلك المجالات, وربما أقلها بحثا من قبل خبراء الذكاء الإصطناعي , هو المجال التعليمي وخاصة للأطفال. فيما يلي أربعة استخدامات ممكنة للذكاء الإصطناعي في مجال التعليم:

1- التعلم التفردي (personalized learning) يختلف البشر فينا بينهم اختلاف طبيعي في المواهب والقدرات والذكاء والمهارات كما ونوعا ، ذلك ينتج فروق فيما بينهم في القدرة والسرعة على التعلم في مجالات معينة مثل فهم المفاهيم النظرية وربطها او التصور او الذاكرة و حفظ المصطلحات . نظام التعليم الحالي يتبنى مبدأ المساواة في التعليم ، فالجميع يحضر نفس المادة ويستمع لنفس المحاضرة ويدخل نفس الاختبار الموحد لتحديد الكفاءة المؤقتة لإتقان مهارة مطلوبة من المادة, بغض النظر عن الفهم او تطبيق المفاهيم مستقبلا.  إذا ما تم تجميع مجموعة كبيرة من البيانات لكل طالب ( او مجموعة من الطلاب ) وتكون هذه البيانات مربوطة ببيانات عن خلفية الطالب و توجهه .  يمكن عمل نظام اقتراحات (recommender system)يستطيع توقع نوع المادة التي سيستوعبها الطالب و ستزيد من نسبة تعلمه بالنسبة القصوى . حيث سيُصب…

أربعة أمور بديهية للبشر تصعب على الذكاء الإصطناعي

صورة
نسمع يوميا عن تقدم تقنية الذكاء الإصطناعي وقدرتها على القيام بمهام كانت حكرا على البشر . لكن هناك أمور ماتزال تصعب على الذكاء الإصطناعي ولا يمكن القيام بها -في المستقبل القريب على الأقل - من أهمها :
1- ربط المفاهيم ببعضاستطاع الكمبيوتر التغلب على البشر في الكثير من المهام العقلية ، فمثلا جهاز ديب بلو من شركة IBM في 1999 قام بالتغلب على (جاسباروف) بطل الشطرنج في مباراة شهيرة أعلن من خلالها بتفوق الكمبيوتر على البشر .  وفِي عام ٢٠١٥ قامت شركةdeep mind ( التابعة لقوقل ) بالتغلب على بطل لعبة جو ( لعبة اصعب من الشطرنج ) . هذه الألعاب العقلية معقدة الا انها محدودة حيث لا يمكن استخدام ذلك البرنامج في حل معضلة رياضية بسيطة طالب في الصف الإبتدائي يمكن أن يحلها . السبب ان معظم العملاء ( AI agent )التي يتم تدريبهم اليوم يتم تدريبهم على عمل جزء بسيط ويتم محاولة تقليل الخطأ كمعدل قياس واحد فقط . فمثلا عميل نريده أن يتعرف على الصور سنقوم بإعطائه صور كثير ف تكون مهمته هي أن يقلل الخطأ في التعرف على الصور ويكون المقياس هو كم عدد الصور التي أصاب في تصنيفها . ذلك مختلف تماما عن ربط مفهومين رياضيين بسيط…

أربع مجالات ذات قيمة اقتصادية عالية للذكاء الإصطناعي

صورة
سيؤثر الذكاء الإصطناعي على كثير من القطاعات والمجالات مما سيجعل الاستثمار فيه أولوية لكثير من المؤسسات .لكن هناك مجالات ذات قيمة اقتصادية عالية في الوقت الراهن مما يجعل الذكاء الاإصطناعي أقرب للدخول فيها وهي :
1-المركبات ذاتية القيادةحيث أن هناك 5 مليون شاحنة نقل في أمريكا و اكثر من 23 مليون سائق أجرة و شركات اوبر وغيرها حول العالم . تمثل الرواتب المدفوعة لهؤلاء السائقين عبء على الشركات التي توظفهم واستبدالهم يعد أولوية لهم. ولذلك نرى شركة <اوبر> و <لفت> من اكثر الشركات التي تستثمر في القيادة الذاتية للمركبات . الوضع الحالي لتقنية القيادة الذاتية متقدمة ونحن على بعد عقد او عقدين بالكثير للوصول المركبات ذاتية القيادة تجوب الشوارع حول العالم

2-الرد الآلي الذكي( chat bot ) قد يكون الرد الآالي صوتي بالهاتف او كتابي بالرد النصي على الأسئلة, حيث توفر الشركات رقم للاستفسار والتحدث مع موظف خدمات العميل. تعتبر الشركات ذلك أولوية لها لأنه يرتبط مباشرة برضى العميل الذي تخدمه  . لكن المشكلة تكمن انه قد يكون هناك الكثير جدا من الاتصالات وقليل من موظفي الردود مما يشكل عبء على العميل ويت…