كيف يعمل الذكاء الاصطناعي؟
يعمل الذكاء الاصطناعي عن طريق التعلم من التجربة (البيانات) تمامًا كما يتعلم البشر من التجربة. من خلال عملية التدريب، تقوم الآلات تدريجيًا بتعميم المعرفة من بيانات العينة وتشكيل نماذج لتطبيقها لاحقًا.
الذكاء الاصطناعي (AI) يظهر بشكل متزايد في حياتنا اليومية، من توصيات الأفلام التي يقترحها نتفليكس إلى السيارات ذاتية القيادة مثل تلك من وايمو. هل تساءلت يومًا كيف يعمل الذكاء الاصطناعي؟ وراء كل تطبيق ذكي توجد عملية تسمح للآلات بالتعلم من البيانات واتخاذ القرارات.
في هذا المقال، سنستعرض شرحًا سهل الفهم لـ المبادئ التي تقوم عليها كيفية عمل الذكاء الاصطناعي، مع التركيز بشكل خاص على أنظمة تعلم الآلة، التي تشكل جوهر معظم الذكاء الاصطناعي الحديث.
الذكاء الاصطناعي "يتعلم" ويتخذ قرارات بناءً على البيانات
في جوهره، يعمل الذكاء الاصطناعي عن طريق التعلم من البيانات. بدلاً من برمجته بقواعد ثابتة لكل حالة، تُزوَّد أنظمة الذكاء الاصطناعي (وخاصة تلك التي تستخدم تعلم الآلة) بـ كميات كبيرة من البيانات وتكتشف تلقائيًا أنماطًا أو قواعد مخفية داخل تلك البيانات.
ثم تستخدم ما تعلمته للتنبؤ أو اتخاذ قرارات عند مواجهة بيانات جديدة. هذه العملية تشبه طريقة تعلم البشر: نلاحظ العديد من الأمثلة، نستخلص استنتاجات، ثم نطبق تلك الخبرة على مواقف جديدة.
خلال التدريب، يقوم النظام تدريجيًا بضبط المعلمات الداخلية لـ تحسين دقته. ونتيجة لذلك، يشكل الذكاء الاصطناعي نموذجًا قادرًا على التعرف على ما إذا كانت الصورة لقطة أم كلب. عند إعطائه صورة جديدة (غير مرئية من قبل)، سيقوم النموذج بالتنبؤ ما إذا كانت لقطة أو كلب بناءً على ما تعلمه. وإذا كان التنبؤ خاطئًا، يمكن تعديل الذكاء الاصطناعي (باستخدام خوارزميات رياضية) لتحسين الدقة في المرة القادمة.
الخطوات الأربع الرئيسية لعملية تعلم الذكاء الاصطناعي
بعبارات بسيطة، تشمل عملية تعلم وتشغيل الذكاء الاصطناعي عادةً الخطوات الرئيسية التالية:
جمع البيانات (الإدخال)
أولاً، يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى بيانات إدخال ليتعلم منها. يمكن أن تأتي البيانات بأشكال عديدة: أرقام، نصوص، صور، صوت، إلخ، وعادةً ما يتم جمعها وتحضيرها بعناية. على سبيل المثال، لتدريب الذكاء الاصطناعي على التعرف على القطط، تحتاج إلى جمع عشرات الآلاف من صور القطط (والصور غير القطط) وتوسيمها بشكل مناسب.
تدريب النموذج (التعلم/التدريب)
بعد ذلك تأتي المرحلة التي يتعلم فيها الجهاز من البيانات. تُغذى بيانات الإدخال إلى خوارزمية تعلم (خوارزمية تعلم الآلة). تبحث هذه الخوارزمية عن أنماط أو ترابطات في البيانات وتضبط تدريجيًا المعلمات الداخلية لتتناسب مع البيانات.
في حالة الشبكات العصبية الاصطناعية (الشائعة في التعلم العميق)، يعني التدريب تعديل الأوزان بين الخلايا العصبية عبر العديد من التكرارات. يحاول الذكاء الاصطناعي باستمرار التنبؤ على بيانات التدريب ويقوم بـ تصحيح نفسه بناءً على الفرق بين تنبؤه والنتيجة الفعلية (تسمى هذه العملية الانتشار العكسي في الشبكات العصبية).
إجراء التنبؤات/النتائج (الاستدلال)
بعد التدريب، يمتلك الذكاء الاصطناعي نموذجًا مدربًا. الآن، عندما يستقبل بيانات إدخال جديدة (لم يرها من قبل)، يمكن للذكاء الاصطناعي تطبيق النموذج المتعلم لـ إجراء التنبؤات أو اتخاذ القرارات.
- نموذج ذكاء اصطناعي يميز بين القطط والكلاب يمكنه النظر إلى صورة جديدة والتنبؤ "هذه قطة" بثقة معينة
- ذكاء اصطناعي مدرب على بيانات المعاملات البنكية يمكنه التنبؤ بالمعاملات الجديدة الاحتيالية
- نموذج مدرب على بيانات طبية يمكنه اقتراح تشخيصات للمرضى الجدد
تسمى هذه المرحلة الاستدلال – حيث يطبق الذكاء الاصطناعي المعرفة المكتسبة على الحالات الواقعية.
التغذية الراجعة والتحسين
ميزة مهمة للذكاء الاصطناعي (وخاصة أنظمة تعلم الآلة) هي القدرة على تحسين نفسه مع مرور الوقت. إذا أنتج الذكاء الاصطناعي نتائج وتلقى تغذية راجعة حول الدقة (مثل إشارة البشر إلى ما إذا كان التنبؤ صحيحًا أو خاطئًا)، يمكنه تعديل النموذج ليتناسب بشكل أفضل مع البيانات.
بالعودة إلى مثال تصنيف القطط والكلاب: إذا أخطأ النموذج في تصنيف بعض الحالات (مثل الخلط بين كلب وقطة)، يمكن للمهندسين إضافة المزيد من البيانات عن الحالات الصعبة أو تعديل بنية النموذج/المعلمات الفائقة ليتمكن الذكاء الاصطناعي من التعلم أكثر. من خلال التحديثات المستمرة مثل هذه، يصبح الذكاء الاصطناعي أكثر دقة وذكاءً مع مرور الوقت.
تعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي من خلال دمج ثلاث قدرات رئيسية: التعلم من البيانات، تطبيق المنطق لاستنتاج النتائج، وتصحيح الأخطاء ذاتيًا. خلال مرحلة التعلم، يجمع الذكاء الاصطناعي ويستخرج المعلومات من البيانات (مكونًا "المعرفة"). خلال مرحلة الاستدلال، يستخدم الذكاء الاصطناعي المعرفة المكتسبة للتعامل مع الحالات الجديدة وإنتاج النتائج. ومن خلال التصحيح الذاتي، يحسن الذكاء الاصطناعي عملياته باستمرار لزيادة الدقة.
— المبادئ الأساسية لتشغيل الذكاء الاصطناعي
هذا المزيج من التعلم، والتفكير، والتعديل الذاتي يشكل قوة أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة.
مثال بسيط يوضح كيف يعمل الذكاء الاصطناعي
لنأخذ مثالًا واقعيًا لتوضيح العملية أعلاه بشكل أفضل: روبوت محادثة ذكي يرد تلقائيًا على الرسائل. افترض أنك تريد بناء روبوت محادثة يدعم العملاء ويمكنه الإجابة على الأسئلة باللغة الفيتنامية بشكل طبيعي.
جمع البيانات
تدريب روبوت المحادثة
رد المستخدم
التحسين مع الوقت
يوضح هذا المثال بوضوح كيف "يتعلم" الذكاء الاصطناعي ويعمل عمليًا: التعلم من البيانات السابقة لتطبيقها على الحالات المستقبلية. سواء في تصنيف القطط والكلاب أو الرد على أسئلة العملاء، يبقى المبدأ الأساسي نفسه.
كيف يعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي؟
اتجاه بارز حديثًا في الذكاء الاصطناعي هو الذكاء الاصطناعي التوليدي – أنظمة ذكاء اصطناعي قادرة على إنشاء محتوى جديد مثل النصوص، الصور، أو الصوت التي لم تكن موجودة من قبل. فكيف يعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي، وما الذي يجعله مختلفًا؟
التصنيف والتنبؤ
- يتعرف على الأنماط
- يقوم بالتنبؤات
- يصنف البيانات
- يختار من الخيارات الموجودة
إنشاء المحتوى
- ينشئ محتوى جديدًا
- يولد نصوصًا، صورًا، صوتًا
- يجمع الأنماط المتعلمة
- ينتج مخرجات أصلية
في الواقع، الذكاء الاصطناعي التوليدي يعتمد أيضًا على التعلم العميق من بيانات ضخمة، ولكن بدلاً من التنبؤ أو التصنيف فقط، يتم تدريب النموذج على إنشاء مخرجات جديدة بناءً على الأنماط التي تعلمها.
نماذج اللغة الكبيرة
خذ مثال نموذج لغة كبير مثل ChatGPT: يتم تدريب هذا النموذج على مليارات الكلمات من النصوص (كتب، مقالات، مواقع إلكترونية) ليتعلم العلاقات بين الكلمات والجمل.
- عشرات المليارات من المعلمات
- يتنبأ بالكلمة التالية في التسلسل
- ينشئ ردودًا طليقة وسياقية
مولدات الفن بالذكاء الاصطناعي
مولدات الفن بالذكاء الاصطناعي مثل Midjourney وDALL-E تعمل عن طريق تعلم "لغة" الصور بعمق ثم بناء منتجات بصرية جديدة حسب الطلب.
- نماذج أساسية مدربة على مجموعات بيانات ضخمة
- هيكلية Transformer
- إنشاء محتوى إبداعي
عند الاستخدام، بدلاً من الرد بإجابات مخزنة مسبقًا، يقوم ChatGPT بإنشاء ردود جديدة عن طريق اختيار كل كلمة تالية بناءً على الاحتمالات التي تعلمها. النتيجة نص طليق يعكس أسلوب اللغة من بيانات التدريب ولكن بمحتوى جديد تمامًا.
هذا يسمح لبرامج مثل ChatGPT أو Midjourney بـ توليد محتوى جديد (نصوص، صور، موسيقى، إلخ) بناءً على المعرفة المكتسبة، بدلاً من مجرد اختيار إجابة موجودة مسبقًا.
الميزة الخاصة للذكاء الاصطناعي التوليدي هي أنه لا يكتفي بالتعرف أو التحليل بل يبدع إلى حد ما. بالطبع، هذا الإبداع لا يزال قائمًا على ما تعلمه الذكاء الاصطناعي – فهو يجمع ويحول الأنماط التي رآها ليخلق شيئًا جديدًا. لكن النتائج يمكن أن تكون متنوعة وغنية جدًا، مما يجعل الذكاء الاصطناعي التوليدي أداة قوية في إنشاء المحتوى، التصميم، الترفيه، والعديد من المجالات الأخرى.
— قوة الذكاء الاصطناعي التوليدي
النقاط الرئيسية
باختصار، يعمل الذكاء الاصطناعي عن طريق التعلم من التجربة (البيانات) تمامًا كما يتعلم البشر من التجربة. من خلال التدريب، تقوم الآلات تدريجيًا بـ تعميم المعرفة من بيانات العينة وتشكيل نماذج لتطبيقها لاحقًا.
اكتشاف الأنماط
يكتشف الذكاء الاصطناعي الأنماط المخفية في البيانات لحل المشكلات بفعالية
التعلم المستمر
تحسن الأنظمة من خلال التجربة والخطأ، مع تعزيز الأداء باستمرار
التطبيقات العملية
من التعرف على الصور إلى إنشاء النصوص التلقائي والفن
على الرغم من اختلاف الخوارزميات الأساسية – من أشجار القرار البسيطة إلى الشبكات العصبية العميقة التي تحتوي على مليارات المعلمات – الهدف المشترك للذكاء الاصطناعي هو اكتشاف الأنماط المخفية التي تساعد في حل المشكلات. وبفضل البيانات الضخمة والحوسبة القوية اليوم، حقق الذكاء الاصطناعي نتائج مذهلة، من التعرف الدقيق على الصور والصوت إلى القدرة على كتابة النصوص تلقائيًا وإنشاء الفن.
تابع INVIAI للبقاء على اطلاع بأحدث معارف الذكاء الاصطناعي!
