تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) تمثل مجالًا واسعًا يهدف إلى تطوير أنظمة تستطيع محاكاة الذكاء البشري وهذه التقنيات تشمل مجموعة من الأدوات والأساليب التي تساعد الآلات على التعلم، التفكير، والتفاعل بشكل أكثر طبيعية مع البيئة المحيطة.
كيفية عمل تقنيات الذكاء الاصطناعي:
1. التعلم الآلي هو جزء أساسي من الذكاء الاصطناعي، ويعتمد على استخدام البيانات لتدريب نماذج معينة ويتم ذلك من خلال:
- جمع البيانات والتي تعد المحرك الأساسي للتعلم.
- تدريب النموذج حيث يتم استخدام خوارزميات معينة لتحليل البيانات واستخراج الأنماط ومن أبرز خوارزميات التعلم الآلي هي الشبكات العصبية وأشجار القرار ودعم ناقلات الآلات (SVM).
- التقييم والتحسين وذلك بعد تدريب النموذج يتم تقييم أدائه باستخدام مجموعة بيانات أخرى للتأكد من دقته وبناء على النتائج يتم تعديل النموذج أو تحسينه.
2. التعلم العميق (Deep Learning)
التعلم العميق هو فرع من التعلم الآلي يستخدم الشبكات العصبية العميقة ةيتميز بقدرته على معالجة كميات كبيرة من البيانات بفعالية ويتضمن ذلك:
- الشبكات العصبية الاصطناعية وتتكون من طبقات متعددة من الخلايا العصبية مما يمكنها من استخراج الأنماط المعقدة.
- التطبيقات ويستخدم في مجالات مثل معالجة الصور، التعرف على الصوت، والترجمة الآلية.
3. معالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing)
تقنيات معالجة اللغة الطبيعية تتيح للآلات فهم والتفاعل مع اللغة البشرية وتشمل:
- تحليل النصوص واستخراج المعلومات والمعاني من النصوص المكتوبة.
- توليد اللغة والقدرة على إنتاج نصوص مفهومة وصحيحة نحويًا.
- التفاعل الصوتي وفهم اللغة المنطوقة مما يُستخدم في المساعدات الصوتية مثل "سيري" و"أليكسا".
