2024 مؤلف: Peter John Melton | [email protected]. آخر تعديل: 2023-12-16 04:48
هناك الكثير من الاختلاف بين العلماء والخبراء حول مستقبل الذكاء الاصطناعي. في حين يشعر البعض بالإثارة حيال آفاق الحواسيب التي تتعلم من تلقاء نفسها والروبوتات ، فإن البعض الآخر ، مثل ستيفن هوكينجز ، لديهم تحفظات بشأنه. وفقا لستيفن هوكينجز ، فإن الروبوتات قد تسيطر على الكوكب إذا لم يتم إجراء أبحاث الذكاء الاصطناعي بشكل صحيح.
اقرأ: نقاش حول الذكاء الاصطناعي.
مصطلحات في الذكاء الاصطناعي
منظمة العفو الدولية: الذكاء الاصطناعي؛ يشير إلى مجال الذكاء الاصطناعي بالمعنى الواسع
الخوارزمية: ربما تكون قد صادفت هذه الكلمة إذا كنت قد دخلت في البرمجة. يشير إلى مجموعة من الإرشادات التي تحصل على مهمة. في الذكاء الاصطناعي ، تخبر الخوارزمية الآلات كيفية اكتشاف الإجابات على قضايا أو أسئلة مختلفة.
التفكير التناظري: يشير مصطلح analogical بصفة عامة إلى البيانات غير الرقمية ولكن عندما يتعلق الأمر بمجال الذكاء الاصطناعي ، فإن التفكير التناظري هو العملية التي يستخلص فيها الناس (العلماء) استنتاجات تستند إلى النتائج السابقة. إنه أشبه بتوقع أسواق الأسهم. يتم رسم الخرائط والرسوم البيانية استنادًا إلى البيانات السابقة ويتم تطبيق التفكير التناظري للتنبؤ بنتائج أي عملية أو تجربة.
ANN: الشبكات العصبية الاصطناعية: الشبكات العصبية الاصطناعية تشكل العمود الفقري للعديد من التجارب في أقصى مجال التفكير. الأنظمة التي لا تستطيع حل المشاكل المعقدة يتم تعديلها لاحتواء الشبكات العصبية الاصطناعية بطريقة يمكن أن تفكر في نفسها وتحل المشاكل المعقدة. تعتمد الشبكة العصبية الاصطناعية على شبكة العصبونات البيولوجية ، وربما تكون الأكثر رعباً بين جميع المصطلحات المستخدمة في الذكاء الاصطناعي.
العكسي: شيء في خطوط الترميز العكسي. والنتيجة موجودة بالفعل ، ولكن تم التوصل إلى عملية الوصول إلى النتيجة عن طريق تغذية العمليات ذات الصلة في نظام جاهز لأغراض الذكاء الاصطناعي.
سلسلة رجعية: يبدو مثل backpropagation ، ولكن الهدف هنا هو معرفة ما إذا كانت هناك أي بيانات متاحة يمكن استخدامها كدليل على الهدف الحالي. في هذا النظام أيضًا ، يعمل الخبراء من حل قائم بالفعل للعمليات التي ساعدت في الوصول إلى الحل ، وفي أثناء ذلك ، اكتشاف الأدلة التي يمكن أن تعتمد عليها العمليات.
CBR: التفكير القائم على الحالة: طريقة حل المشاكل التي تم حلها على أساس حالات مماثلة تحل في الماضي.
تعلم عميق: عملية تستخدم خوارزميات متخصصة لنمذجة ودراسة مجموعات البيانات المعقدة ؛ يتم استخدام الطريقة أيضًا لإنشاء علاقات بين البيانات ومجموعات البيانات
تسلسل للأمام: عملية تقوم فيها الأجهزة بدراسة الأمام من نقطة معينة - باستخدام سلسلة من العمليات الفرعية عندئذٍ للوصول إلى الهدف المطلوب. الهدف هو معرفة نظام يعمل لمجموعة معينة من المشاكل.
الاستدلال الاستقرائي: عملية يتم فيها استخدام الأدلة ومجموعات البيانات للوصول إلى أهداف محددة. لا ينبغي أن يختلف ذلك كثيرًا عن البرمجة العادية حيث يعمل على مجموعات البيانات الموجودة بالفعل بدلاً من بناءها. تسمى عملية جمع البيانات وتجميعها استنادًا إلى طبيعتها بيانات التعدين ويستخدم الاستدلال الاستقرائي مجموعات البيانات التي تم إنشاؤها نتيجة لتعدين البيانات.
تعلم الآلة: آخر من المصطلحات المخيفة المستخدمة في الذكاء الاصطناعي ، يشير آلة التعلم إلى الآلات التي تعمل دون برامج تغذية لتنفيذ المهام. يأتي التعلم الآلي ويحسن مع زيادة عمر النظام. وهي تستخدم أنماط النتائج التي تم الحصول عليها في الماضي للعمل لتحقيق الأهداف الحالية.
البرمجة اللغوية العصبية - معالجة اللغات الطبيعية: آخر من المصطلحات الشعبية المستخدمة في الذكاء الاصطناعي ، وتستند معالجة اللغة الطبيعية على التعرف على الكلام أو المدخلات القائمة على لفتة. النقطة هنا هي فهم اللغة البشرية كما تأخذها كأوامر. كلما تفاعلت أكثر مع الجهاز باستخدام البرمجة اللغوية العصبية ، كان ذلك أفضل عند فهم الأوامر ومعالجتها.
تشذيب: عملية تنظيف التعليمات البرمجية بحيث يمكن القضاء على الحلول غير المرغوب فيها. ولكن مع تقليص الكود (التقليم) ، فإن عدد القرارات التي يمكن اتخاذها بواسطة الآلات يكون مقيدًا.
منظمة العفو الدولية قوية: القوي يشير إلى مجال الذكاء الاصطناعي الذي يعمل على توفير قوى تشبه الدماغ لآلات الذكاء الاصطناعي ؛ في الواقع ، تعمل على جعل الآلات ذكية مثل البشر
الذكاء الضعيف: معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي في السوق اليوم هي منظمة العفو الدولية ضعيفة (الذكاء الاصطناعي). لا يزال بإمكان أجهزة AI الضعيفة اتخاذ قراراتها استنادًا إلى المنطق والمجموعات السابقة من البيانات.
هذه هي المصطلحات الأكثر أهمية المستخدمة في الذكاء الاصطناعي وفقا لفهمي.
اقرأ: حقائق وأساطير عن الذكاء الاصطناعي: الذكاء الاصطناعي الضعيف ، الذكاء الاصطناعي القوي و الذكاء الاصطناعي.
موصى به:
كيف سيغير الذكاء الاصطناعي حياتنا ، من أجل أفضل أو أسوأ
إذا كنت قد تلقيت انتباهًا لوسائل الإعلام على مدار العام الماضي أو نحو ذلك ، فقد تحصل على الانطباع بأن الأمر مجرد مسألة وقت قبل أن يهدّد خطر الذكاء الاصطناعي تدميرنا جميعًا.
جدل حول الذكاء الاصطناعي: هل سيساعدنا لعب الله؟
هل ستثور الأجهزة إذا اكتسبت الوعي الذاتي؟ هناك نقاش مستمر حول الذكاء الاصطناعي وبعض الأشخاص البارزين خائفون!
تشرح مايكروسوفت كيف سيشكل الذكاء الاصطناعي مستقبلنا
وقد أوضحت مايكروسوفت بالتفصيل كيفية تعيين الذكاء الاصطناعي لتغيير طريقة عمل التكنولوجيا في المستقبل. لقد احتلت مركز الصدارة عندما يتعلق الأمر بذكاء الذكاء الاصطناعى وتدمر نفسه.
ما هو تعلم الآلة وكيف تختلف عن الذكاء الاصطناعي
تعلم الآلة هو علم كتابة مثل هذه الخوارزميات التي تتكيف مع بيانات العالم الحقيقي دون مبرمج صريح. الفرق مع منظمة العفو الدولية هو أيضا أوضح.
حقائق وأساطير حول الذكاء الاصطناعي
هل يمكن لمنظمة العفو الدولية الحصول على ضمير؟ هذا المقال حول الذكاء الاصطناعي سيساعدك على فهم التكنولوجيا وما هو الذكاء الضعيف ، الذكاء الاصطناعي القوي و الذكاء الاصطناعي.