فروع الذكاء الاصطناعي
للذكاء الأصطناعي عديدة من الفروع المتفق عليها واخرى قابلة للنقاش والسبب وراء الاختلاف هوفلسفي اكثر من أي شي أخر.
فبعض الباحيثن يرى أنا الذكاء الأصطناعي هو مجال هندسي وآخرون يرونه کمجال علمي بحت فكل فريق وحسب مجاله يرى فروع الذكاء من منطلق مختلف على أن الجميع يرى أن تطبيقاته تتعدى حدود المجالات الدقيقة علمية كانت أم هندسية.
 |
| فروع الذكاء الاصطناعي |
أنواع الذكاء الأصطناعي
هناك العديدة من فروع الذكاء الاصطناعي لكن سوف نذكر اشهر هذه الفروع:
1-الشبكات العصبية الاصطناعية
الشبكات العصبية الاصطناعية تعتبر الشبكات العصبية الاصطناعية في الأساس محاولة لمحاكاة العقل البشري وهي ترتكز على فكرة أنه بالإمكان استخلاص بعض الخصائص الأساسية للعقل البشري وتبسيطها ومن ثم استعمالها لمحاكاة العقل، وأهم هذه الخصائص هي التوصيلات أو الربط بين الخلايا العصبية.
الهدف الأول من الشبكات العصبية الاصطناعية هو تعلم كيفية التعرف على أنماط معينة في مجموعة من البيانات،فبعد أن يقع تدريب الشبكات العصبية على عينات من البيانات يصبح لها القدرة على التنبؤ بانماط شبيهة في بيانات أخرى مختلفة عن التي دربت عليها وبالتالي لها القدرة على التعلم وهي أهم مواصفات الذكاء.
2-منطق الغموض
فكرة منطق الغموض فكرة شرقية بحتة وسترى أهمية ذلك لاحقاً وقد أتى بها لطفي زاده في أواخر الستينات الميلادية و اساس الفكرة أن الإنسان لا يتعامل في شؤون حياته بالأرقام والمعطيات الدقيقة ولكنه قادر على اتخاذ قرارات صعبة وقادر على التعامل مع أوضاع كثيرة بنجاح فنحن للتعرف على شخص رأيناه سابقاً، لسنا في حاجة لتخزين بيانات دقيقة عن طوله ولونه ولباسه ووزنه وغيرها من التفاصيل ولكن قلما تفشل في التعرف على شخص سبق وان را پناه او تحدثنا معه ولو لبضع دقائق.
من هنا، رأى لطفي زاده أنه إذا كان الإنسان يتعامل بذكاء مع محيطه رغم أن ما يخزن في عقله لا يتعدى العموميات واحياناً تكون عموميات غامضة فهذا دليل على أن الدقة المتناهية والتفاصيل الصغيرة والأرقام ليست أساسية للوصول لآلات ذكية بما أنها لم تكن أساسية لذكاء البشر.
3-الأنظمة الخبيرة
إذا كانت الشبكات العصبية الاصطناعية محاولة المحاكاة تركيبة العقل عند الإنسان وإذا كان منطق الغموض محاولة لاستعمال " اللغة البشرية " لجعل الآلة أذكى في التعامل مع المحيط فإن الأنظمة الخبيرة كما يفهم من اسمها كانت محاولة المحاكاة المخزون أو التجارب التي يملكها خبير ما في ميدان ما فهذه الأنظمة كالخبراء من البشر خبيرة في ميدان محدد جداً وبالتالي لكل ميدان انظمة خاصة.
ففي الميدان الصناعي، يعتبر هذا الفرع من أكثر فروع الذكاء الاصطناعي نجاحاً وتطبيق وفي نفس الوقت أغلاها ثمناً وإلى حد ما أصعبها، ويهدف هذا الفرع إلى نقل تجارب الخبراء في موضوع محدد وتخزينها في الحاسب الآلي ليصبح هذا الأخير مرجعية أو مستشاراً في هذا الموضوع.
فهذا النوع من الذكاء الاصطناعي يحفظ الخبرات البشرية التي يمكن تطويرها كل ما توفرت خبرات جديدة وإذا ما صمم بطريقة جيدة فإنه يفوق الخبير البشري لأنه لا يخطئ ولا يتعب ولا ينسى إضافة إلى سرعته الفائقة وإمكانية استعماله في أماكن عديدة في نفس الوقت
4-الإنسان الآلي "الروبوت"
تعريف الروبوت هو على أنه "كل عامل اصطناعي نشيط يكون محيطه العالم الطبيعي " وهذاهو التعريف الدقيق للروبوتات الحقيقية والتي تتمتع باستقلالية الحركةوالقرار.
ورغم أن عدداً من الروبوتات العاملة وقع اختراعها منذ القرن الثامن عشر إلا أن الروبوت الحديث والذي يعمل تحت تحكم الحاسب الآلي لم يبدأ اختراعه قبل سنة ١٩٤٨م. ومنذ ذلك الوقت توالت اختراعات متنوعة وكثيرة للروبوت وغزت هذه الاختراعات مجالات عديدة أهمها المجال
والروبوت تركيبة معقدة تحتاج إلى نظام تحكم لا يقل تعقيداً، مما جعل الروبوت يستعمل تقريباً كل فروع الذكاء الاصطناعي ضمن جهاز التحكم. ويرجع هذا إلى محدودية قدرة أنظمة التحكم الكلاسيكية في التعامل مع التركيبة المتداخلة للروبوت. وقد ولدت في الواقع بعض فروع الذكاء الاصطناعي بسبب احتياجات ملحة في ميدان التحكم في الروبوت ثم بعد ذلك أصبحت مستقلة. وبالتالي أصبح مجال الذكاء الاصطناعي مرتبطاً ارتباطاً وثيقاً بمجال الروبوت وعلى الرغم من أن الروبوت في حد ذاته لا يندرج ضمن ميادين الذكاء الاصطناعي إلا أنه لا يمكن للروبوت أن يوجد بمعزل عن الذكاء الاصطناعي .
5-التعليم الالى
يعد التعليم الآلى جزءاًمن الذكاء الاصطناعي الذي يوفرذكاء للآلات مع القدرة على التعلم تلقائيًا من خلال التجارب دون أن تتم برمجتها بشكل صريح.
- يهتم بشكل أساسي بتصميم وتطوير الخوارزميات التي تسمح للنظام بالتعلم من البيانات التاريخية.
- يعتمد التعلم الآلي على فكرة أن الآلات يمكنها التعلم من البيانات السابقة ، وتحديد الأنماط ، واتخاذ القرارات باستخدام الخوارزميات.
- تم تصميم خوارزميات التعلم الآلي بطريقة تمكنهم من التعلم وتحسين أدائهم تلقائيًا.
- يساعد التعلم الآلي في اكتشاف الأنماط في البيانات.
المصدر:
2-مدخل الى عالم الذكاء الاصطناعي
اقرا ايضا