القيادة الآلية بدون سائق احد تطبيقات الذكاء الاصطناعي 

القيادة الآلية بدون سائق احد تطبيقات الذكاء الاصطناعي: دعم الكثير من الذكاء الاصطناعي الضيق من خلال الاختراقات في تعلم الآلة والتعلم العميق. قد يكون فهم الفرق بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق أمرًا محيرا.

يمكن تعريف الذكاء الاصطناعي بأنه محاكاة لانشطة الذكاء البشري بإستخدام الآلات وخاصة أنظمة الكمبيوتر.

ويمكن تعريفة أيضا بأنه علم وهندسة الآلات الذكية، حيث يشير إلى العمليات التي تحاكي الذكاء البشري لأداء المهام. وكذلك اتخاذ القرار المناسب مع تطوير نفسها بشكل دوري طبقا للبيانات التي تم جمعها.

يتطلب  الذكاء الاصطناعي بنية تحتية تتكون من مجموعة من الأجهزة والبرامج المتخصصة لكتابة وإدخال خوارزميات التعلم الآلي. 

حيث لا يتطلب لغة برمجة واحدة مرادفة للذكاء الاصطناعي لكن هناك بعض اللغات التي تفعل ذلك على سبيل المثال لغات  Python و R و Java.

تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي على جمع معلومات وبيانات ضخمة جدا وتحليلها لفهم السلوك فيما بينها لتستطيع حل المشكلات من خلال استخدام تلك الأنماط للاستنتاج والتنبؤ بالأحداث المستقبلية المشابهة.

أنواع الذكاء الاصطناعي:

1 _ ذكاء اصطناعي ضيق أو ما يطلق عليه بالضعيف:

 ويستخدم هذا النوع من الذكاء الاصطناعي في نطاق محدود وهو محاكاة للذكاء البشري. 

حيث يستخدم الذكاء الاصطناعي الضيق في أداء مهمة واحدة وبشكل ممتاز للغاية. ومن ناحية أخرى فإنها تعمل في إطار اقل بكثير من أبسط أنواع الذكاء البشري.

2 _ الذكاء الاصطناعي العام (AGI) أو ما يطلق عليه الذكاء الاصطناعي القوي:

 ويمكن تشبيه هذا الذكاء الاصطناعي بالذي نراه في الأفلام مثال الروبوتات. 

حيث يعتبر الذكاء الاصطناعي العام آلة تتمتع بذكاء شديد  وتستطيع تطبيق هذه الذكاء لإيجاد أي حلول لمشكلة ما بشكل يشبه التعلم البشري.

3 _ الذكاء الخارق:

 يعتبر هذا النوع هو ذروة التطور. ومن ناحية أخرى فإنه لن يكون قادر على تقليد المشاعر المعقدة. وكذلك ذكاء البشر فحسب بل يمكن أن يتفوق عليها بكل الطرق وهذا يعني إصدار الأحكام والقرارات من تلقاء نفسه. بالإضافة إلى ذلك ايضا تشكيل أيديولوجيتها ومفاهيمه الخاصة. 

أهم تطبيقات الذكاء الاصطناعي:

1 _محركات التوصية:

 تستطيع هذه المحركات طرح توصيات مؤتمرة بشأن التسوق والبرامج التلفزيونية طبقا لعادات المستهلكين في التسوق. وكذلك مشاهدة التلفزيون لدى المستخدمين. ونتيجة لذلك توفر المعلومات المناسبة للمنصات المختلفة، على سبيل المثال يوتيون وأمازون. بالإضافة إلى لينكد إن وغيرها الكثير من منصات محركات التوصية.

2 _ المساعد الذكي: 

يعمل المساعد الذكي على أداء المهام وتدوين مواعيد اجتماعات المستخدم من خلال جمع وتحليل المعلومات الشخصية في رسائل البريد الإلكتروني. وكذلك الرسائل النصية ومن أمثلة المساعد الذكي وعلى سبيل المثال مايكروسوفت كورتانا وأبل سيري.

القيادة الآلية بدون سائق

3 _ السيارات ذاتية القيادة: 

تعتبر السيارات ذاتية القيادة أحد أهم تطبيقات الذكاء الاصطناعي خاصة في مجال النقل وذلك لأنها تستخدم شبكات عصبية عميقة لاكتشاف الأحداث من حولها  وتحديد المسافات بين السيارات الأخرى. 

وفي نفس السياق التعرف على الإشارات المرورية بالإضافة إلى العديد من الاستخدامات الأخرى للذكاء الاصطناعي في مجال النقل على سبيل المثال أجهزة إدارة حركة المرور وكذلك تطبيقات أخرى في النقل البحري. 

4 _ روبوتات المحادثة:

 تستخدم البنوك والعديد من الشركات اليوم مجموعة متنوعة من الربوتات لتقوم بالتحدث مع العملاء وإخبارهم عن أخر العروض المطروحة بالإضافة إلى الخدمات وكذلك تقوم بإنهاء بعض المعاملات التي لا تحتاج تدخلًا بشري مباشر. 

5 _ الروبوتات الصناعية: 

تعمل في بعض المصانع اليوم الروبوتات وذلك من خلال برمجة الروبوت للقيام بمهمة واحدة فقط على سبيل المثال التعبئة أو القيام بأي مرحلة من مراحل تصنيع المنتجات وفي نفس السياق فإن هذه الروبوتات تستطيع أن تنجز المهام بسرعة ودقة عالية. 

هناك طريقتين لبرمجة الذكاء الاصطناعي وهما كالآتي:

1 _ تعلم الآلة:

حيث  يتم تغذية خوارزمية التعلم الألي عن طريق الكمبيوتر بالإضافة إلى إستخدام تقنيات إحصائية لمساعدتها على التعلم وعلاوة على ذلك يتم إستخدام البيانات التاريخية كمدخلات للتنبؤ  بالمخرجات الجديدة.

2 _ التعلم العميق

يعتبر التعلم العميق هو نوع من أنواع التعلم الألي الذي ينظم المدخلات من خلال بنية شبكة عصبية تشبه الناحية البيولوجية وكذلك تتضمن الشبكات العصبية العديد من الطبقات المخفية التي يتم من خلالها معالجة البيانات بالإضافة إلى ذلك يسمح للآلة بالتعمق في تعلمها وإجراء بعض الاتصالات وترشيح المدخلات للحصول على أفضل المخرجات.