اقسام الذكاء الاصطناعي
تعرف على جميع أقسام الذكاء الاصطناعي الاساسية والتطبيقية والإختلافات بينها! بالإضافة الى أفضل الجامعات العربية التي تحتوي عل تخصص الذكاء الاصطناعي
إذا كنت تبحث عن أقسام الذكاء الاصطناعي الأساسية فستجد في هذه الصفحة شرحا مفصلا عن الأقسام الرئيسية للذكاء الاصطناعي والتطبيقات المتفرعة عنها والمقارنة بينها. بالإضافة الى أقسام الذكاء الاصطناعي التطبيقية والفرعية.
الأقسام الرئيسية للذكاء الإصطناعي
1. التعلم الآلي (Machine Learning)
التعلم الآلي هو فرع من الذكاء الاصطناعي يركز على تطوير خوارزميات تُمكّن الحواسيب من التعلم واتخاذ قرارات بناءً على البيانات التي تتعلمها من تلقاء نفسها. يعتمد التعلم الآلي على تحليل كميات ضخمة من البيانات لاكتشاف الأنماط وتوليد تنبؤات أو توصيات، مثل أنظمة توصية المنتجات التي تقدم اقتراحات بناءً على تفضيلات المستخدمين السابقة. يعتمد على عدة أنواع من التعلم، منها التعلم المُوجّه والتعلم غير المُوجّه والتعلم التعزيزي، مما يمنح الخوارزميات المرونة لتعلم أشياء مختلفة حسب طبيعة البيانات المتاحة.
يمكننا القول إن التعلم الآلي يتيح للحواسيب "التفكير" أو "اتخاذ القرار" بطريقة تستند إلى تجارب سابقة، وليس على برمجة دقيقة لكل خطوة. فهو يُستخدم على نطاق واسع في تطبيقات الحياة اليومية، مثل تشخيص الأمراض في الطب، تحليل سلوك المستخدمين في التسويق، وحتى في تحليل الصور في التطبيقات الأمنية. هذه التقنية أصبحت جزءاً أساسياً من كل صناعة تقريباً نظراً لقدرتها على أتمتة وتحسين العمليات المعقدة.
2. التعلم العميق (Deep Learning)
التعلم العميق هو فرع متخصص من التعلم الآلي يعتمد على بناء "شبكات عصبية عميقة" تحاكي بنية الدماغ البشري، من خلال طبقات متتابعة تُسمى "الطبقات العميقة." تعمل هذه الشبكات على تحليل البيانات المعقدة واكتشاف الأنماط بطريقة دقيقة ومتعمقة، مما يجعلها مفيدة بشكل خاص في تطبيقات مثل التعرف على الصوت والصورة. من خلال هذا الأسلوب، يمكن للتعلم العميق أن "يتعلم" من بيانات ضخمة ومتنوعة، مما يمنحه القدرة على أداء مهام معقدة مثل قيادة السيارات الذاتية أو الترجمة الآلية.
التعلم العميق يتطلب موارد حاسوبية قوية نظراً لطبيعة الحسابات المكثفة التي تتم على عدة مستويات. لكن بفضل التطورات الحديثة في مجال الحوسبة، أصبح بالإمكان تطبيق التعلم العميق في مجالات متنوعة وواسعة الانتشار، مثل الرعاية الصحية، حيث يُستخدم للتشخيص الطبي من خلال تحليل صور الأشعة، أو في الإعلام لتحسين جودة الفيديو والصور. بفضل التعلم العميق، يمكن للآلات اليوم أن تحقق مستوى أداء يضاهي بل ويتجاوز أحياناً قدرات الإنسان.
3. معالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing - NLP)
معالجة اللغة الطبيعية هي المجال الذي يختص بتمكين الآلات من فهم اللغة البشرية والتفاعل معها. يتيح هذا المجال للحواسيب القدرة على فهم النصوص والأصوات البشرية وتحليلها، مما يمكّنها من تقديم ردود معقولة وفعّالة. يُستخدم NLP في تطوير تطبيقات مثل المساعدات الشخصية كـ "سيري" و"أليكسا"، وأنظمة الترجمة الآلية، وتحليل المشاعر الذي يمكن من فهم نبرة المحتوى وتحليلها.
يهدف هذا المجال إلى جعل الحواسيب تفهم وتستجيب بطريقة تشبه الإنسان، وهو ما يجعلها مفيدة في العديد من التطبيقات مثل خدمة العملاء وتحليل النصوص الكبيرة مثل مراجعات المنتجات أو التعليقات على وسائل التواصل الاجتماعي. معالجة اللغة الطبيعية تسهم بشكل كبير في تطوير الذكاء الاصطناعي نحو مزيد من التفاعل البشري، وتحسين فهم الآلات للمعنى والسياق، مما يجعل تجربتنا التكنولوجية أكثر طبيعية وواقعية.
4. رؤية الكمبيوتر (Computer Vision)
رؤية الكمبيوتر هي الفرع الذي يركز على تمكين الآلات من "رؤية" وفهم العالم من خلال الصور والفيديوهات، تماماً كما يفعل الإنسان. من خلال تقنيات رؤية الكمبيوتر، يمكن للآلات أن تتعرف على الكائنات، الأشخاص، النصوص، وحتى تعابير الوجه. هذه التقنية تُمكّن التطبيقات مثل السيارات الذاتية القيادة من تمييز الطريق والعوائق، وتساعد في التعرف على الصور في تطبيقات الهواتف الذكية، مثل التعرف على الوجه أو الواقع المعزز.
بفضل رؤية الكمبيوتر، أصبحت الآلات قادرة على تحليل وفهم المعلومات المرئية، مما يتيح استخدامات لا حصر لها في مجالات متعددة مثل الأمن، حيث يمكن التعرف على الأشخاص عبر كاميرات المراقبة، أو في مجال الطب من خلال تحليل الصور الطبية بدقة. رؤية الكمبيوتر تمثل نقطة تحول كبيرة في الذكاء الاصطناعي، لأنها تجعل الآلات أكثر تفاعلاً مع العالم المادي الذي نعيش فيه.
5. الروبوتات (Robotics)
الروبوتات هي المجال الذي يجمع بين الذكاء الاصطناعي والهندسة الميكانيكية لتطوير آلات تستطيع أداء مهام فيزيائية بقدرة تفوق الإنسان أو حتى بشكل مستقل. تُستخدم الروبوتات في مجالات عديدة، من الصناعة الثقيلة حيث تساعد في التجميع والتصنيع، إلى الرعاية الصحية حيث تقدم دعمًا دقيقًا في العمليات الجراحية، وحتى في الحياة اليومية من خلال الروبوتات المنزلية التي تساعد في المهام اليومية.
تسعى الروبوتات إلى تطوير آلات يمكنها التفاعل بذكاء مع بيئتها، سواء كان ذلك في مكان عمل آلي أو في بيئة منزلية. التقدم في مجال الذكاء الاصطناعي قد عزز من قدرات الروبوتات على اتخاذ القرارات والاستجابة للتغيرات في محيطها، مما يجعلها شريكة فعالة في مختلف المجالات الصناعية والخدمية. الروبوتات اليوم ليست مجرد آلات مبرمجة مسبقًا، بل أصبحت جزءًا حيويًا من حياتنا اليومية ووسيلة لدفع الابتكار الصناعي والتكنولوجي.
6. التعلم التعزيزي (Reinforcement Learning)
التعلم التعزيزي هو مجال من الذكاء الاصطناعي يعتمد على تدريب الآلات من خلال التجربة والخطأ، حيث يتعلم النظام كيفية اتخاذ القرارات من خلال الحصول على "مكافآت" أو "عقوبات" بناءً على أفعاله. يشبه هذا النهج أسلوب تعليم البشر، حيث يتعلم النظام التكيف واتخاذ الخيارات التي تزيد من فرص نجاحه. على سبيل المثال، يستخدم التعلم التعزيزي لتدريب الروبوتات على استكشاف البيئات والتفاعل معها، مثل تطوير أنظمة الذكاء في الألعاب مثل الشطرنج والبريدج.
من خلال هذا النهج، يستطيع النظام "استكشاف" مختلف المسارات المحتملة لتحقيق الهدف، مع تحسين الأداء في كل مرة، مما يجعله مثالياً للمهام التي تتطلب تحسين مستمر وأداء معقد. التعلم التعزيزي يُستخدم بشكل واسع في تطوير السيارات الذاتية القيادة، والتجارة المالية، وحتى في الأتمتة الصناعية. يعطي هذا النوع من التعلم للآلات "حاسة تجريبية" ويعزز من قدرتها على التكيف والتحسن بناءً على النتائج.
مقارنة بين اقسام الذكاء الاصطناعي الاساسية
| القسم | الغرض | الأساليب | مجالات التطبيق | التداخلات والفروقات |
|---|---|---|---|---|
| التعلم الآلي (Machine Learning) | تمكين الحواسيب من التعلم من البيانات واتخاذ قرارات | التعلم الموجّه، التعلم غير الموجّه، التعلم التعزيزي | توصيات المنتجات، تحليل الصور، التحليل التنبؤي | يعتمد على البيانات، يشمل التعلم العميق كأحد مجالاته المتقدمة |
| التعلم العميق (Deep Learning) | تحليل الأنماط المعقدة باستخدام الشبكات العصبية متعددة الطبقات | الشبكات العصبية العميقة، التعلم العميق | التعرف على الصور، معالجة اللغة، القيادة الذاتية | جزء من التعلم الآلي، يركز على المهام الأكثر تعقيداً ودقة |
| معالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing - NLP) | فهم وتحليل اللغة البشرية وتوليد ردود | تحليل النصوص، نماذج اللغات، التعرف على الكيانات | المساعدات الصوتية، الترجمة الآلية، تحليل المشاعر | يتداخل مع التعلم الآلي للتعلم من النصوص واكتساب المعنى |
| رؤية الكمبيوتر (Computer Vision) | فهم البيانات البصرية واتخاذ قرارات استنادًا إلى الصور والفيديو | تحليل الصور، التعرف على الأنماط، الشبكات العصبية | التعرف على الوجوه، السيارات الذاتية، الرعاية الطبية | يشمل أحيانًا التعلم العميق لتفسير الصور بعمق أكبر |
| الروبوتات (Robotics) | تصميم آلات قادرة على القيام بالمهام المعقدة بشكل مستقل | التحكم الآلي، التعلم التعزيزي، الرؤية الحاسوبية | التصنيع، الرعاية الصحية، استكشاف الفضاء | يستخدم الرؤية الحاسوبية والتعلم الآلي لتعزيز التفاعل مع البيئة |
| التعلم التعزيزي (Reinforcement Learning) | تعليم الأنظمة اتخاذ القرارات عبر التفاعل مع البيئة وتلقي المكافآت أو العقوبات | التعلم من التجربة، سياسة المكافآت والعقوبات | تطوير الألعاب، الروبوتات، التحكم الآلي | جزء من التعلم الآلي، يُستخدم لتدريب الأنظمة ذاتية التحكم |
الجامعات العربية التي تدرس تخصص الذكاء الاصطناعي
| الدولة | اسم الجامعة بالعربية | رابط الجامعة |
|---|---|---|
| المملكة العربية السعودية | جامعة الملك فهد للبترول والمعادن | kfupm.edu.sa |
| المملكة العربية السعودية | جامعة الملك عبد العزيز | kau.edu.sa |
| المملكة العربية السعودية | جامعة الملك سعود | ksu.edu.sa |
| الإمارات العربية المتحدة | جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي | mbzuai.ac.ae |
| الإمارات العربية المتحدة | جامعة خليفة | ku.ac.ae |
| الإمارات العربية المتحدة | جامعة عجمان | ajman.ac.ae |
| قطر | جامعة قطر | qu.edu.qa |
| قطر | جامعة حمد بن خليفة | hbku.edu.qa |
| قطر | جامعة كارنيجي ميلون في قطر | qatar.cmu.edu |
| البحرين | جامعة البحرين | uob.edu.bh |
| البحرين | جامعة أهلية | ahlia.edu.bh |
| البحرين | جامعة الخليج | gulfuniversity.edu.bh |
| عمان | جامعة السلطان قابوس | squ.edu.om |
| عمان | كلية الشرق الأوسط | mec.edu.om |
| عمان | الجامعة الألمانية للتكنولوجيا في عمان | gutech.edu.om |
| العراق | جامعة بغداد | uobaghdad.edu.iq |
| العراق | الجامعة التكنولوجية | uotechnology.edu.iq |
| العراق | جامعة النهرين | alnahrainuniv.edu.iq |
| مصر | جامعة القاهرة | cu.edu.eg |
| مصر | جامعة عين شمس | asu.edu.eg |
| مصر | الجامعة الأمريكية بالقاهرة | aucegypt.edu |
| الأردن | الجامعة الأردنية | ju.edu.jo |
| الأردن | جامعة العلوم والتكنولوجيا الأردنية | just.edu.jo |
| الأردن | جامعة الأميرة سمية للتكنولوجيا | psut.edu.jo |
| لبنان | الجامعة الأمريكية في بيروت | aub.edu.lb |
| لبنان | الجامعة اللبنانية الأمريكية | lau.edu.lb |
| لبنان | جامعة البلمند | balamand.edu.lb |
اقسام الذكاء الاصطناعي التطبيقية والفرعية
1. علم البيانات (Data Science)
علم البيانات هو المجال الذي يجمع بين الذكاء الاصطناعي والإحصاء وتحليل البيانات لاستخراج الرؤى والمعرفة من كميات ضخمة من البيانات. يقوم علماء البيانات بتحليل البيانات الخام وتنقيحها، ثم استخدامها لاستخلاص الأنماط والتنبؤات التي تساعد في اتخاذ القرارات المستنيرة. يمكننا القول إن علم البيانات هو "العمود الفقري" لمعظم تطبيقات الذكاء الاصطناعي اليوم، حيث يتم استخدامه في التنبؤ بالمبيعات، وتحليل سلوك المستخدمين، وحتى تحسين الأداء التشغيلي في المؤسسات.
2. الأنظمة الخبيرة (Expert Systems)
الأنظمة الخبيرة هي نوع من الذكاء الاصطناعي يُحاكي مهارات وخبرات الإنسان في حل المشكلات واتخاذ القرارات في مجالات محددة. يعتمد هذا النوع من الأنظمة على قاعدة من "قواعد المعرفة" التي توفر لها القدرة على تقديم توصيات أو تشخيصات دقيقة. تُستخدم الأنظمة الخبيرة بشكل واسع في المجالات التي تحتاج إلى قرارات دقيقة، مثل التشخيص الطبي، والاستشارات القانونية، وحل المشكلات التقنية المعقدة.
3. التعرف على الصوت (Speech Recognition)
التعرف على الصوت هو مجال يهدف إلى تمكين الآلات من فهم وتفسير الأصوات البشرية وتحويلها إلى نصوص أو تنفيذ الأوامر. تعمل هذه التقنية على تحليل الصوت وتحديد الكلمات والجمل المنطوقة، مما يجعلها أساسية في تطوير التطبيقات مثل المساعدات الصوتية الشخصية (مثل سيري وأليكسا)، وأنظمة تحويل الكلام إلى نص، وحتى التحكم الصوتي في الأجهزة. التعرف على الصوت يتيح للحواسيب التفاعل بطريقة طبيعية مع الإنسان.
4. أخلاقيات وسياسات الذكاء الاصطناعي (AI Ethics and Policy)
أخلاقيات وسياسات الذكاء الاصطناعي هي مجال حديث يهدف إلى معالجة القضايا الأخلاقية والاجتماعية التي تثيرها تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. يُعنى هذا المجال بوضع معايير ومبادئ تهدف إلى ضمان أن الذكاء الاصطناعي يُستخدم بطريقة عادلة، شفافة، ومسؤولة. يشمل ذلك مسائل الخصوصية، والشفافية، والتفسيرات، والتحيز، لضمان ألا تُستخدم الأنظمة الذكية بطرق تؤدي إلى نتائج ضارة أو غير منصفة.
5. التعرف على الصوت (Speech Recognition)
التعرف على الصوت هو مجال يهدف إلى تمكين الآلات من فهم وتفسير الأصوات البشرية وتحويلها إلى نصوص أو تنفيذ الأوامر. تعمل هذه التقنية على تحليل الصوت وتحديد الكلمات والجمل المنطوقة، مما يجعلها أساسية في تطوير التطبيقات مثل المساعدات الصوتية الشخصية (مثل سيري وأليكسا)، وأنظمة تحويل الكلام إلى نص، وحتى التحكم الصوتي في الأجهزة. التعرف على الصوت يتيح للحواسيب التفاعل بطريقة طبيعية مع الإنسان.
6. الحوسبة الإدراكية (Cognitive Computing)
الحوسبة الإدراكية هي مجال في الذكاء الاصطناعي يهدف إلى محاكاة عمليات التفكير البشري، بحيث تستطيع الحواسيب "التفكير" بطريقة قريبة من الإنسان. تعتمد هذه التقنية على تحليل كميات كبيرة من البيانات وفهم السياق والمعنى، مما يتيح لها التعامل مع مشاكل معقدة وتقديم حلول وتوصيات مدروسة. تُستخدم الحوسبة الإدراكية بشكل واسع في تطبيقات مثل التحليل المالي، والمساعدات الشخصية الذكية، وأنظمة دعم اتخاذ القرار.
7. الأنظمة الذاتية (Autonomous Systems)
الأنظمة الذاتية هي فرع من الذكاء الاصطناعي يركز على تطوير أنظمة قادرة على العمل بشكل مستقل دون تدخل بشري. تشمل هذه الأنظمة السيارات الذاتية القيادة، الطائرات بدون طيار، وحتى الروبوتات الصناعية. تعتمد الأنظمة الذاتية على تقنيات مثل التعلم الآلي، ورؤية الكمبيوتر، والتعلم التعزيزي، لتتمكن من "فهم" محيطها واتخاذ القرارات في الوقت الفعلي.
8. الشبكات العصبية والأنظمة العصبية الاصطناعية (Neural Networks and Artificial Neural Systems)
الشبكات العصبية هي تقنية في الذكاء الاصطناعي مستوحاة من طريقة عمل الدماغ البشري، حيث تتكون من طبقات متعددة من "الخلايا العصبية الاصطناعية" التي تتعاون لتحليل المعلومات وتعلم الأنماط. تُستخدم الشبكات العصبية في مجالات مثل التعرف على الصور، وتحليل الصوت، والتنبؤ بالسوق المالي. تعمل هذه التقنية من خلال "التعلم العميق"، حيث تتعلم الشبكة الأنماط من خلال بيانات ضخمة.
9. الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية (AI for Healthcare)
الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية هو مجال يستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحسين العناية الصحية وتشخيص الأمراض وعلاجها. يساعد الذكاء الاصطناعي الأطباء في تحليل بيانات المرضى، مثل الصور الطبية والسجلات الصحية، للكشف عن الأمراض في مراحلها المبكرة وتقديم توصيات علاجية دقيقة. تُستخدم هذه التقنية أيضاً في اكتشاف الأدوية الجديدة وتخصيص خطط العلاج للأفراد بناءً على حالتهم الصحية.
10. الذكاء الاصطناعي في الأمن السيبراني (AI in Cybersecurity)
الذكاء الاصطناعي في الأمن السيبراني هو مجال يهدف إلى تعزيز حماية البيانات والأنظمة من التهديدات السيبرانية باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي. يساعد الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الأنماط الغريبة والسلوكيات غير المعتادة التي قد تدل على هجوم سيبراني، مما يسمح باتخاذ إجراءات وقائية فورية. تُستخدم هذه التقنية في مراقبة الشبكات، وتحليل البيانات، وتحديد نقاط الضعف، وتقديم حلول استباقية لحماية الأنظمة.