قد تختلط بعض المفاهيم المتعلقة بالذكاء الاصطناعي لغير الباحثين أو المتخصصين، فهناك عدد كبيرة من الأنظمة والتي تؤدي وظائف مختلفة. في التغريدات القادمة سأتحدث بشكل مختصر عن درجات وأنواع الأنظمة في #الذكاء_الاصطناعي
أولا، أنظمة قادرة على أداء المهام، وهي أدنى درجات الذكاء الاصطناعي ويمكن وصفها بأنها أنظمة قادرة على إنجاز مهام محددة بناء على برمجيات مُعدة مسبقا وفي الغالب بطرق برمجية تقليدية، واستخدام عبارات شرطية مثل If و Then
ثانيا: أنظمة قادرة على التنبؤ، وهي أنظمة قادرة على تحليل البيانات واستخدامها لاستنتاج توقعات مبنية على التوقيعات الإحصائية، وهي فعّالة إلى حد كبير إلاّ أن جودة المخرجات دائما تعتمد بشكل كبير على جودة البيانات المدخلة
ثالثا: أنظمة قادرة على التعلم، وهي أيضا تعتمد على التحليل الإحصائي إلا أن المخرجات يتم تقييمها وإعادة استخدامها كمدخلات محسنة، هذه العملية تسمى بتعلم الآلة أو التعلم العميق وتستخدم التكرار أو Iterations
رابعا: أنظمة قادرة على الإبداع، أدى التطور في نماذج الشبكات العصبية والمعالجات عالية الأداء إلى إيجاد أنظمة قادرة أيضا على محاكاة العقل البشري في القدرة على إيجاد أمور جديدة، كالقدرة على التأليف، والرسم، والموسيقى وحتى برمجيات جديدة
خامسا: أنظمة قادرة على الربط العاطفي، وهي أنظمة قادرة على إضفاء صبغة الذكاء العاطفي في قراراتها ولديها القدرة على استنباط المشاعر والحالات العاطفية للمستخدم من خلال تحليل النصوص او الصوت أو الصور
سادسا: أنظمة قادرة على الإتقان، وهي أنظمة لديها القدرة على التعلم السريع وبناء مفاهيم مجردة بأقل عدد ممكن من المدخلات والبناء على المعارف السابقة والبيانات المتفرقة، ومثال على ذلك هو Google DeepMind
سابعا، أنظمة قادرة على التطور، ويمكن وصفها بأنها أعلى درجات الذكاء الاصطناعي وهي أنظمة قادرة على التكيف وخلق نسخ مطورة أكثر ذكاء وتأقلما من سابقاتها، وهي محصورة حاليا في البرمجيات أو ما يسمى ب Evolutionary Computation
جاري تحميل الاقتراحات...