أهمها ChatGPT.. امثلة علي الذكاء الصناعي في 2023

ربما كنت تسمع الكثير عن امثلة علي الذكاء الصناعي مع الإصدار الأخير من ChatGPT والمناقشات التي تلت ذلك حول مخاطر إساءة استخدام أداة الذكاء الاصطناعي.

ومع ذلك ، حتى إذا كنت لا تستخدم ChatGPT الآن ، فنحن نراهن أنك قد تعاملت مع الذكاء الاصطناعي مرة واحدة على الأقل خلال الدقائق الخمس الماضية.

ذلك لأن الذكاء الاصطناعي أصبح منتشرًا لدرجة أن الأمثلة التي نواجهها كل يوم تبدو غير محدودة.

8 من أكثر امثلة علي الذكاء الصناعي

قبل أن نتمكن من تحديد كيفية تأثير الذكاء الاصطناعي على حياتنا ، من المفيد أن نعرف بالضبط ما هو (وما هو ليس كذلك).

يعرف قاموس أكسفورد الذكاء الاصطناعي بأنه:

نظرية وتطوير أنظمة الكمبيوتر القادرة على أداء المهام التي تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا ، مثل الإدراك البصري والتعرف على الكلام واتخاذ القرار والترجمة بين اللغات “.

قاموس أكسفورد للعبارة والخرافة (2 ed.)

في الأساس ، الذكاء الاصطناعي هو الطريقة التي يستطيع الكمبيوتر من خلالها التصرف على البيانات من خلال التحليل الإحصائي ، مما يمكّنه من فهم البيانات وتحليلها والتعلم منها من خلال خوارزميات مصممة خصيصًا, هذه عملية آلية.

يمكن لآلات الذكاء الاصطناعي أن تتذكر أنماط السلوك وتكيف استجاباتها لتتوافق مع تلك السلوكيات أو تشجع التغييرات عليها.

هذا تعريف موجز وهناك بالتأكيد الكثير مما يمكن قوله حول ماهية الذكاء الاصطناعي.

أهم التقنيات التي يتكون منها الذكاء الاصطناعي هي التعلم الآلي (ML) والتعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP).

التعلم الآلي هو العملية التي تتعلم من خلالها الآلات كيفية الاستجابة بشكل أفضل استنادًا إلى مجموعات البيانات الضخمة المنظمة والتعليقات المستمرة من البشر والخوارزميات.

غالبًا ما يُعتقد أن التعلم العميق هو نوع أكثر تقدمًا من ML لأنه يتعلم من خلال التمثيل ، لكن البيانات لا تحتاج إلى تنظيم.

معالجة اللغة الطبيعية (NLP) هي أداة لغوية في علوم الكمبيوتر. تمكن الآلات من قراءة وتفسير لغة الإنسان.

يسمح البرمجة اللغوية العصبية لأجهزة الكمبيوتر بترجمة اللغة البشرية إلى مدخلات الكمبيوتر.

الخرائط والملاحة

لقد أدى الذكاء الاصطناعي إلى تحسين السفر بشكل كبير. بدلاً من الاضطرار إلى الاعتماد على الخرائط أو الاتجاهات المطبوعة ، يمكنك الآن استخدام خرائط Google أو Apple على هاتفك وكتابة وجهتك.

فكيف يعرف التطبيق إلى أين يتجه؟ وما هو أكثر من ذلك ، المسار الأمثل ، وحواجز الطرق ، والازدحام المروري؟ منذ وقت ليس ببعيد ، كان نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) المعتمد على الأقمار الصناعية متاحًا فقط ، ولكن الآن ، يتم دمج الذكاء الاصطناعي لمنح المستخدمين تجربة محسّنة أكثر.

باستخدام التعلم الآلي ، تتذكر الخوارزميات حواف المباني التي تعلمتها ، مما يسمح بصور أفضل على الخريطة ، والتعرف على أرقام المنازل والمباني وفهمها.

تم تعليم التطبيق أيضًا لفهم وتحديد التغييرات في تدفق حركة المرور بحيث يمكنه التوصية بمسار يتجنب حواجز الطرق والازدحام.

اكتشاف الوجه والتعرف عليه

يعد استخدام المرشحات الافتراضية على وجوهنا عند التقاط الصور واستخدام معرف الوجه لفتح هواتفنا مثالين على الذكاء الاصطناعي الذي أصبح الآن جزءًا من حياتنا اليومية.

الأول يشتمل على اكتشاف الوجه ، مما يعني تحديد أي وجه بشري.

يستخدم هذا الأخير التعرف على الوجوه الذي يتم من خلاله التعرف على وجه معين.

يستخدم التعرف على الوجه أيضًا للمراقبة والأمن من قبل المرافق الحكومية والمطارات.

محرري النص أو التصحيح التلقائي

ربما تكون قد استخدمت أدوات مثل Grammarly كطالب للتحقق من ورقتك النهائية قبل إرسالها إلى معلمك أو يمكنك استخدامها الآن للتحقق من التدقيق الإملائي في رسالة بريد إلكتروني إلى رئيسك في العمل.

هذا مثال آخر على الذكاء الاصطناعي.

تستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي التعلم الآلي والتعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية لتحديد الاستخدام غير الصحيح للغة واقتراح تصحيحات في معالجات النصوص وتطبيقات الرسائل النصية وكل وسيلة مكتوبة أخرى ، على ما يبدو.

يعمل اللغويون وعلماء الكمبيوتر معًا لتعليم قواعد اللغة على الآلات ، تمامًا كما تعلمتم في المدرسة.

يتم تدريس الخوارزميات من خلال بيانات لغة عالية الجودة ، لذلك عندما تستخدم الفاصلة بشكل غير صحيح ، سوف يلتقطها المحرر.

خوارزميات البحث والتوصية

عندما تريد مشاهدة فيلم أو التسوق عبر الإنترنت ، هل لاحظت أن العناصر المقترحة لك غالبًا ما تتوافق مع اهتماماتك أو عمليات البحث الأخيرة؟ لقد تعلمت أنظمة التوصية الذكية هذه سلوكك واهتماماتك بمرور الوقت من خلال متابعة نشاطك عبر الإنترنت.

يتم جمع البيانات في الواجهة الأمامية (من المستخدم) وتخزينها وتحليلها من خلال التعلم الآلي والتعلم العميق. عندئذٍ يكون قادرًا على التنبؤ بتفضيلاتك ، عادةً ، وتقديم توصيات للأشياء التي قد ترغب في شرائها أو الاستماع إليها بعد ذلك.

روبوتات المحادثة

كعميل ، قد يكون التفاعل مع خدمة العملاء مستهلكًا للوقت ومرهقًا.

بالنسبة للشركات ، يعتبر هذا القسم غير فعال ومكلفًا ويصعب إدارته.

أحد حلول الذكاء الاصطناعي الشائعة بشكل متزايد لهذا هو استخدام روبوتات الدردشة AI.

تمكن الخوارزميات المبرمجة الآلات من الإجابة على الأسئلة المتداولة ، وتلقي الطلبات وتتبعها ، والمكالمات المباشرة.

يتم تعليم روبوتات الدردشة على انتحال أنماط المحادثة لممثلي العملاء من خلال معالجة اللغة الطبيعية (NLP).

لم تعد روبوتات المحادثة المتقدمة تتطلب تنسيقات محددة من المدخلات (على سبيل المثال ، نعم / لا أسئلة).

يمكنهم الإجابة على الأسئلة المعقدة التي تتطلب إجابات مفصلة. في الواقع ، إذا أعطيت تقييمًا سيئًا للرد الذي تحصل عليه ، فسيقوم الروبوت بتحديد الخطأ الذي ارتكبه وتصحيحه في المرة القادمة ، مما يضمن أقصى قدر من رضا العملاء.

المساعدين الرقميين

عندما تكون أيدينا ممتلئة ، غالبًا ما نلجأ إلى طلب المساعدين الرقميين لأداء المهام نيابة عنا.

أثناء القيادة ، قد تطلب من المساعد الاتصال بوالدتك (لا ترسل رسالة نصية وتقود السيارة ، يا أطفال).

المساعد الافتراضي مثل Siri هو مثال على الذكاء الاصطناعي الذي يمكنه الوصول إلى جهات الاتصال الخاصة بك ، وتحديد كلمة “أمي” ، والاتصال بالرقم.

يستخدم هؤلاء المساعدون البرمجة اللغوية العصبية ، وتعلم الآلة ، والتحليل الإحصائي ، والتنفيذ الحسابي لتحديد ما تطلبه ومحاولة الحصول عليه من أجلك.

يعمل البحث بالصوت والصورة بنفس الطريقة.

وسائل التواصل الاجتماعي

تستخدم تطبيقات الوسائط الاجتماعية دعم الذكاء الاصطناعي لمراقبة المحتوى ، واقتراح الاتصالات ، وتقديم الإعلانات للمستخدمين المستهدفين ، من بين العديد من المهام الأخرى لضمان بقائك مستثمرًا و “متصلًا”.

يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي اكتشاف المنشورات ذات المشكلات التي تنتهك الشروط والأحكام وإزالتها بسرعة من خلال تحديد الكلمات الرئيسية والتعرف البصري على الصور.

تعد بنية الشبكة العصبية للتعلم العميق مكونًا مهمًا في هذه العملية ، ولكنها لا تتوقف عند هذا الحد.

تعرف شركات وسائل التواصل الاجتماعي أن مستخدميها هم منتجهم ، لذلك يستخدمون الذكاء الاصطناعي لربط هؤلاء المستخدمين بالمعلنين والمسوقين الذين حددوا ملفاتهم الشخصية كأهداف رئيسية.

تتمتع وسائل التواصل الاجتماعي أيضًا بالقدرة على فهم نوع المحتوى الذي يلقى صدى لدى المستخدم ويقترح عليه محتوى مشابهًا له.

المدفوعات الإلكترونية

يعد الاضطرار إلى الذهاب إلى البنك مقابل كل معاملة مضيعة هائلة للوقت ويلعب الذكاء الاصطناعي دورًا في سبب عدم زيارتك لفرع البنك منذ 5 سنوات.

تستفيد البنوك الآن من الذكاء الاصطناعي لتسهيل العملاء من خلال تبسيط عمليات الدفع.

جعلت الخوارزميات الذكية من الممكن إجراء الودائع وتحويل الأموال وحتى فتح الحسابات من أي مكان ، والاستفادة من الذكاء الاصطناعي للأمان وإدارة الهوية وضوابط الخصوصية.

حتى الاحتيال المحتمل يمكن اكتشافه من خلال مراقبة أنماط الإنفاق ببطاقات الائتمان للمستخدمين.

هذا أيضًا مثال على الذكاء الاصطناعي.

تعرف الخوارزميات نوع المنتجات التي يشتريها المستخدم ، ومتى ومن أين يتم شراؤها عادةً ، وفي أي فئة سعرية تقع.

عندما يكون هناك نشاط غير عادي لا يتناسب مع ملف تعريف المستخدم ، يمكن للنظام إنشاء تنبيه أو مطالبة للتحقق من المعاملات.

تُظهر هذه الأمثلة من الذكاء الاصطناعي سبب الحديث عن الذكاء الاصطناعي في كل مكان ؛ يتم استخدامه في كل مكان.

تقريبًا كل جزء من يومنا يتأثر بالذكاء الاصطناعي.

قد تحصل على اقتراح قهوة جديد عندما تذهب إلى طلب الهاتف المحمول.

قد يعرض Instagram مقطع فيديو جديدًا أثناء استراحة الغداء.

تأخذك خرائط Google لتناول العشاء في مطعم جديد.

يمكن أن تستمر القائمة إلى الأبد ، لكن هذه الأمثلة الثمانية للذكاء الاصطناعي تُظهر ماهيتها وكيف نستخدمها.