ما هي التي تقدم خدمة القيادة الآلية بدون سائق

القيادة الآلية بدون سائق من أمثلة الخدمات التي تقدمها

مفاهيم الذكاء الاصطناعي .

الذكاء الاصطناعي

هو محاكاة عمليات الذكاء البشري بواسطة الآلات ، وخاصة أنظمة الكمبيوتر .

أو هو علم وهندسة الآلات الذكية ويشير إلى الأنظمة التي تحاكي الذكاء البشري لأداء المهام واتخاذ القرارات مع تحسين نفسها بشكل متكرر بناء على البيانات التي تم جمعها.

ويحتاج  الذكاء الاصطناعي إلى بنية تحتية تتكون من مجموعة من الأجهزة والبرامج المتخصصة لكتابة وتدريب خوارزميات التعلم الآلي، ولا توجد لغة برمجة واحدة مرادفة للذكاء الاصطناعي ، لكن القليل منها  يفعل ذلك مثل لغات

Python

و R و Java .

وتعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي على جمع كميات ضخمة من البيانات وتحليلها لفهم الأنماط والارتباط بينها لتمكين حل المشكلات ، عن طريق استخدام تلك الأنماط للاستنتاج والتنبؤ بالحالات المستقبلية المشابهة. [1]

أنواع الذكاء الاصطناعي

• ذكاء اصطناعي ضعيف
• ذكاء اصطناعي قوي
• ذكاء اصطناعي خارق

ذكاء اصطناعي ضيق ويسمى أيضًا بالضعيف:

ويعمل هذا النوع من الذكاء الاصطناعي في سياق محدود وهو محاكاة للذكاء البشري، وغالبًا ما يركز الذكاء الاصطناعي الضيق على أداء مهمة واحدة بشكل جيد للغاية وعلى الرغم من أن هذه الآلات قد تبدو ذكي، إلا أنها تعمل في ظل قيود أكثر بكثير من أبسط ذكاء بشري.

الذكاء الاصطناعي العام (


AGI


) ويسمى بالذكاء الاصطناعي القوي:

وهو نوع الذكاء الاصطناعي الذي نراه في الأفلام مثل الروبوتات الذكية للغاية ، فالذكاء الاصطناعي العام هو آلة تتمتع بذكاء عام  ويمكنها تطبيق هذه الذكاء لحل أي مشكلة بطريقة شبيهة لتعلم البشر.

الذكاء الخارق:

من المحتمل أن يكون هذا هو ذروة تطور الذكاء الاصطناعي. لن يكون الذكاء الاصطناعي الخارق قادرًا على تكرار المشاعر المعقدة وذكاء البشر فحسب ، بل سيتفوق عليها بكل الطرق، قد يعني هذا إصدار الأحكام والقرارات من تلقاء نفسه أو حتى تشكيل أيديولوجيتها الخاصة.

تعلم الألة والتعلم العميق

يتم 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 محيرًا.

تعلم الآلة

ببساطة  يتم تغذية خوارزمية التعلم الألي بواسطة الكمبيوتر، وتستخدم تقنيات إحصائية لمساعدتها على تعلم” كيفية التحسن بشكل تدريجي في مهمة ما ، دون الحاجة بالضرورة إلى أن تكون مبرمجة خصيصًا لهذه المهمة حيث تستخدم خوارزميات التعلم الألي البيانات التاريخية كمدخلات للتنبؤ بقيم المخرجات الجديدة.

تحقيقًا لهذه الغاية ، يتكون  التعلم الألي من كل من التعلم الخاضع للإشراف، حيث يُعرف المخرجات المتوقعة للمدخلات بفضل مجموعات البيانات المصنفة والتعلم غير الخاضع للإشراف حيث تكون المخرجات المتوقعة غير معروفة بسبب استخدام مجموعات البيانات غير المسماة.

التعلم الآلي موجود طوال الحياة اليومية، حيث تستخدم خرائط Google بيانات الموقع من الهواتف الذكية ، بالإضافة إلى البيانات التي أبلغ عنها المستخدم حول أشياء مثل البناء وحوادث السيارات ، لمراقبة مد وجذر حركة المرور وتقييم المسار الأسرع.

ويمكن للمساعدين الشخصيين مثل Siri و Alexa و Cortana ضبط التذكيرات والبحث عن المعلومات عبر الإنترنت والتحكم في الأضواء في منازل الأشخاص ، كل ذلك بمساعدة خوارزميات  التعلم الألي التي تجمع المعلومات وتعلم تفضيلات المستخدم وتحسن تجربته بناء على التفاعلات السابقة مع المستخدمين ،حتى فلاتر Snapchat تستخدم خوارزميات  التعلم الألي لتتبع نشاط وجه المستخدمين.

التعلم العميق

وفي الوقت نفسه ، التعلم العميق هو نوع من التعلم الألي الذي يدير المدخلات من خلال بنية شبكة عصبية مستوحاة من الناحية البيولوجية، تحتوي الشبكات العصبية على عدد من الطبقات المخفية التي يتم من خلالها معالجة البيانات، مما يسمح للآلة بالتعمق في تعلمها ، وإجراء الاتصالات وترجيح المدخلات للحصول على أفضل النتائج. [2]

تطبيقات الذكاء الاصطناعي

محركات التوصية:

يمكنها تقديم توصيات مؤتمتة بشأن التسوق والبرامج التلفزيونية بناء على عادات التسوق ومشاهدة التلفزيون لدى المستخدمين، وتوفر المنصات المختلفة مثل يوتيون وأمازون ولينكد إن وغيرها من المنصات محركات توصية.

المساعد الذكي:

يقوم المساعد الذي بأداء المهام ويدون مواعيد الاجتماعات المستخدم عن طريق تحليل المعلومات الشخصية في رسائل البريد الإلكتروني والرسائل النصية، ومن أمثلة المساعد الذكي مايكروسوفت كورتانا وأبل سيري.

السيارات ذاتية القيادة:

تعد المركبات ذاتية القيادة أحد تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجال النقل، لأنها تستخدم شبكات عصبية عميقة لاكتشاف الأشياء من حولها  وتحديد بعدها عن السيارات الأخرى ، وتحديد إشارات المرور وأكثر وهناك استخدامات أخرى للذكاء الاصطناعي في مجال النقل مثل أجهزة إدارة حركة المرور وتطبيقات في النقل البحري.

روبوتات المحادثة:

توظف البنوك والعديد من الشركات اليوم مجموعة من الربوتات لتقوم بالرد على العملاء وإخبارهم عن أخر العروض المتاحة أو الخدمات كما تقوم بإنهاء بعض المعاملات التي لا تتطلب تدخلًا من البشر.

الروبوتات الصناعية:

تستخدم معظم المصانع اليوم الروبوتات في العمل حيث يتم برمجة الروبوت للقيام بمهمة واحدة فقط مثل التعبئة أو أي مرحلة من مرحلة تصنيع المنتجات، وهذه الروبوتات يمكنها أن تنجز المهام بسرعة ودقة متناهية.