أقسام الذكاء الاصطناعي - تطبيقات متعددة الاستخدام

‫أ ﻗ ﺴ ﺎ م ا ﻟ ﺬ ﻛ ﺎ ء ا ﻻ ﺻ ﻄﻨ ﺎ ﻋ ﻲ‬ ‫ ﺗﻄﺒﻴﻘﺎت ﻣﺘﻌﺪدة‬‫اﻻﺳﺘﺨﺪام‬ ‫اﺳﺘﻜﺸﻒ ﻋﺎﻟﻢ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ اﻟﻤﺜﲑ ﻣﻊ دﻟﻴﻠﻨﺎ اﻟﺸﺎﻣﻞ ﻟﻸﻗﺴﺎم اﻟﻤﺨﺘﻠﻔﺔ‪ ،‬ﻣﻦ‬ ‫ﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ واﻟﻤﻌﺎﻟﺠﺔ اﻟﻌﻤﻴﻘﺔ إﻟﻰ ﻣﻌﺎﻟﺠﺔ اﻟﻠﻐﺔ اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ واﺳﺘﺨﺪاﻣﺎت اﻟﺬﻛﺎء‬ ‫اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت واﻟﺮؤﻳﺔ اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ‪ .‬ﺗﻌّﺮف ﻋﻠﻰ اﻟﺠﺎﻣﻌﺎت اﻟﻌﺮﺑﻴﺔ اﻟﺮاﺋﺪة ﻓﻲ‬ ‫ﺗﻘﺪﻳﻢ ﻫﺬا اﻟﺘﺨﺼﺺ وﻛﻴﻒ ﻳﻤﻜﻦ ﻟﺘﻄﺒﻴﻘﺎﺗﻪ ﺗﺤﺴﲔ ﺣﻴﺎﺗﻨﺎ اﻟﻴﻮﻣﻴﺔ‪ .‬اﻛﺘﺸﻒ اﻟﻔﺮق ﺑﲔ‬ ‫ﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ واﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ وﺗﻮﺳﻴﻊ آﻓﺎق ﻣﻌﺮﻓﺘﻚ‪.‬‬

‫ﺍﻗﺴﺎﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎﺀ ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬

‫ﺍﻗﺴﺎﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎﺀ ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ | ‪www.theai.ac‬‬

‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ وﺗﻄﺒﻴﻘﺎﺗﻪ ﻓﻲ ﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ‬ ‫ُﻳﻌﺘﱪ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ وﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ ﺟﺰًءا ﻻ ﻳﺘﺠﺰأ ﻣﻦ اﻟﺘﻄﻮر اﻟﺘﻜﻨﻮﻟﻮﺟﻲ اﻟﺤﺪﻳﺚ‪ ،‬ﺣﻴﺚ‬ ‫ﻳﺘﻴﺢ ﻟﻬﺬه اﻟﺘﻘﻨﻴﺎت اﻟﺘﻌﺎﻣﻞ ﻣﻊ ﻛﻤﻴﺎت ﺿﺨﻤﺔ ﻣﻦ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت وﺗﺤﻠﻴﻠﻬﺎ ﺑﻄﺮق ﻓّﻌﺎﻟﺔ‬ ‫وﻣﻨﻬﺠﻴﺔ‪ .‬ﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ ﻫﻮ ﻓﺮع ﻣﻦ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‪ُ ،‬ﻳﺮّﻛﺰ ﻋﻠﻰ إﻛﺴﺎب اﻷﻧﻈﻤﺔ اﻟﻘﺪرة‬ ‫ﻋﻠﻰ اﻟﺘﻌﻠﻢ واﻟﺘﻜﻴﻒ ﻣﻦ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت‪ .‬ﻳﺘﻢ ذﻟﻚ ﻋﱪ ﺑﻨﺎء ﺧﻮارزﻣﻴﺎت ُﺗﺴﺎﻋﺪ اﻷﻧﻈﻤﺔ‬ ‫اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ ﻋﻠﻰ اﺗﺨﺎذ اﻟﻘﺮارات ﺑﺸﻜﻞ دﻗﻴﻖ دون ﺗﺪﺧﻞ ﺑﴩي ﻣﺒﺎﴍ‪ .‬ﺗﻌﺘﻤﺪ ﻫﺬه‬ ‫اﻟﺘﻘﻨﻴﺎت ﻋﻠﻰ ﺗﻄﻮﻳﺮ ﻧﻤﺎذج ﺣﺴﺎﺑﻴﺔ ﻳﻤﻜﻨﻬﺎ ﺗﻮﻗﻊ اﻟﻨﺘﺎﺋﺞ ﺑﻨﺎًء ﻋﻠﻰ أﻧﻤﺎط اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت‪ .‬ﻣﺜﺎل‬ ‫ﻋﻠﻰ ذﻟﻚ ﻫﻮ اﺳﺘﺨﺪام ﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ ﻓﻲ اﻟﺘﻨﺒﺆ ﺑﺎﻟﺴﻮق اﻟﻤﺎﻟﻲ أو ﺗﺸﺨﻴﺺ اﻷﻣﺮاض‬ ‫اﻟﻄﺒﻴﺔ ﺑﺪﻗﺔ ﻓﺎﺋﻘﺔ‪ ،‬ﻣﻤﺎ ﻳﺴﻬﻢ ﻓﻲ ﺗﺤﺴﲔ ﺣﻴﺎﺗﻨﺎ اﻟﻴﻮﻣﻴﺔ‪.‬‬

‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ودوره ﻓﻲ اﻟﺘﻌﻠﻢ اﻟﻌﻤﻴﻖ‬ ‫اﻟﺘﻌﻠﻢ اﻟﻌﻤﻴﻖ ﻫﻮ ﻧﻮع ﻣﺘﻘﺪم ﻣﻦ ﻧﻈﻢ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‪ ،‬ﻳﻬﺪف إﻟﻰ ﺗﻘﻠﻴﺪ اﻟﻔﻬﻢ‬ ‫اﻟﺒﴩي ﻋﻦ ﻃﺮﻳﻖ ﺑﻨﺎء ﺷﺒﻜﺎت ﻋﺼﺒﻮﻧﻴﺔ اﺻﻄﻨﺎﻋﻴﺔ ﻣﺘﻌﺪدة اﻟﻄﺒﻘﺎت‪ُ .‬ﻳﺴﺘﺨﺪم اﻟﺘﻌﻠﻢ‬ ‫اﻟﻌﻤﻴﻖ ﻓﻲ ﻣﺠﺎﻻت ﻣﺘﻌﺪدة ﻣﺜﻞ ﺗﻤﻴﲒ اﻟﺼﻮت‪ ،‬واﻟﺘﻌﺮف ﻋﻠﻰ اﻟﺼﻮر‪ ،‬وﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﻤﺤﺘﻮى‬ ‫اﻟﻨﴢ ﺑﻄﺮﻳﻘﺔ ﺗﺸﺒﻪ اﻟﺘﻔﻜﲑ اﻟﺒﴩي‪ .‬ﻫﺬا اﻟﻨﻮع ﻣﻦ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻳﻌﺘﻤﺪ ﻋﻠﻰ‬ ‫اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت اﻟﻜﺒﲑة واﻟﺤﻮﺳﺒﺔ اﻟﻘﻮﻳﺔ ﻟﺘﺪرﻳﺐ اﻟﻨﻤﺎذج وﺗﺤﺴﲔ ﻛﻔﺎءﺗﻬﺎ ﻓﻲ اﺗﺨﺎذ اﻟﻘﺮارات‬ ‫اﻟﺼﺤﻴﺤﺔ‪ .‬ﻋﻠﻰ ﺳﺒﻴﻞ اﻟﻤﺜﺎل‪ ،‬ﻳﻤﻜﻦ ﻟﻠﺘﻌﻠﻢ اﻟﻌﻤﻴﻖ أن ُﻳﺴﺘﺨﺪم ﻓﻲ ﺗﺤﻠﻴﻞ ﺻﻮر اﻷﺷﻌﺔ‬ ‫ﻟﺘﺸﺨﻴﺺ اﻷﻣﺮاض ﺑﺸﻜﻞ ﴎﻳﻊ وﻓّﻌﺎل ﻣﻤﺎ ُﻳﺤّﺴﻦ ﻣﻦ ﺟﻮدة اﻟﺮﻋﺎﻳﺔ اﻟﺼﺤﻴﺔ‪.‬‬

‫ﻣﻌﺎﻟﺠﺔ اﻟﻠﻐﺔ اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ ﻓﻲ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫ﺗﻤﺜﻞ ﻣﻌﺎﻟﺠﺔ اﻟﻠﻐﺔ اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ )‪ (NLP‬ﻓﺮًﻋﺎ ﺣﻴﻮًﻳﺎ ﻣﻦ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻳﺘﻤﺤﻮر ﺣﻮل‬ ‫ﺗﻤﻜﲔ اﻟﺤﻮاﺳﻴﺐ ﻣﻦ ﻓﻬﻢ اﻟﻠﻐﺔ اﻟﺒﴩﻳﺔ اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ واﻟﺘﻔﺎﻋﻞ ﺑﻬﺎ‪ُ .‬ﺗﻌﺘﱪ ﻫﺬه اﻟﺘﻘﻨﻴﺔ‬ ‫ﺣﺎﺳﻤﺔ ﻓﻲ ﺗﻄﻮﻳﺮ أﻧﻈﻤﺔ ﻣﺜﻞ ﻣﺴﺎﻋﺪﻳﻦ اﻟﺸﺨﺼﻴﲔ اﻟﺮﻗﻤﻴﲔ‪ ،‬وﺗﺮﺟﻤﺔ اﻟﻨﺼﻮص ﺑﲔ‬ ‫اﻟﻠﻐﺎت اﻟﻤﺨﺘﻠﻔﺔ‪ ،‬وﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﻤﺸﺎﻋﺮ ﻓﻲ ﺷﺒﻜﺎت اﻟﺘﻮاﺻﻞ اﻻﺟﺘﻤﺎﻋﻲ‪ .‬ﺗﺘﻀﻤﻦ ﻣﻌﺎﻟﺠﺔ‬ ‫اﻟﻠﻐﺔ اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ ﻣﻬﺎم ﻣﺜﻞ اﻟﺘﻌﺮف ﻋﻠﻰ اﻟﻜﻼم‪ ،‬وﺗﺤﻮﻳﻞ اﻟﻨﺺ إﻟﻰ ﻛﻼم‪ ،‬واﺳﺘﺨﺮاج‬ ‫اﻟﻤﻌﻠﻮﻣﺎت ﻣﻦ اﻟﻨﺼﻮص اﻟﻜﺒﲑة‪ ،‬ﻣﻤﺎ ُﻳﺴّﻬﻞ ﻋﻤﻠﻴﺔ اﻟﺘﻮاﺻﻞ وﺗﺤﺴﲔ ﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت‬ ‫ﺍﻗﺴﺎﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎﺀ ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ | ‪www.theai.ac‬‬

‫اﻟﻤﺴﺘﺨﺮﺟﺔ ﻣﻦ ﻣﺼﺎدر ﻧﺼﻴﺔ ﺿﺨﻤﺔ‪.‬‬

‫ﺗﻄﺒﻴﻘﺎت اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت‬ ‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻳﻠﻌﺐ دوًرا رﺋﻴﺴًﻴﺎ ﻓﻲ ﺗﻌﺰﻳﺰ ﻗﺪرات اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت ﻟﺘﺼﺒﺢ أﻛﱶ اﺳﺘﻘﻼﻟﻴﺔ‬ ‫وﻓﻌﺎﻟﻴﺔ ﻓﻲ أداء اﻟﻤﻬﺎم اﻟﻤﺘﻌﺪدة‪ .‬ﺑﻔﻀﻞ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‪ ،‬ﺗﻤﻜﻨﺖ اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت ﻣﻦ‬ ‫اﻟﺘﻌﻠﻢ واﻟﻌﻤﻞ ﻓﻲ ﺑﻴﺌﺎت ﻣﺘﻨﻮﻋﺔ‪ ،‬ﻣﺜﻞ ﺗﺼﻨﻴﻊ اﻟﺴﻴﺎرات وﺗﺼﻨﻴﻊ اﻹﻟﻜﱰوﻧﻴﺎت‪،‬‬ ‫واﻟﺘﻄﺒﻴﻘﺎت اﻟﻄﺒﻴﺔ‪ .‬ﺗﺸﻤﻞ اﻷﻣﺜﻠﺔ ﻋﻠﻰ اﺳﺘﺨﺪام اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت‬ ‫ﺗﻄﻮﻳﺮ أﻧﻈﻤﺔ اﻟﻤﻼﺣﺔ اﻟﺬاﺗﻴﺔ ﻟﻠﺮوﺑﻮﺗﺎت ﻓﻲ أﻣﺎﻛﻦ اﻟﻌﻤﻞ‪ ،‬وﺗﻜﻨﻮﻟﻮﺟﻴﺎ اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت‬ ‫اﻟﺠﺮاﺣﻴﺔ اﻟﱵ ﺗﺴﺎﻋﺪ اﻟﺠﺮاﺣﲔ ﻓﻲ اﻟﻌﻤﻠﻴﺎت اﻟﻤﻌﻘﺪة‪ ،‬ﻣﻤﺎ ُﻳﺴﻬﻢ ﻓﻲ ﺗﺤﺴﲔ اﻟﻜﻔﺎءة‬ ‫واﻟﺪﻗﺔ ﻓﻲ اﻟﻌﻤﻠﻴﺎت اﻟﺼﻨﺎﻋﻴﺔ واﻟﻄﺒﻴﺔ ﻋﻠﻰ ﺣﺪ ﺳﻮاء‪.‬‬

‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ وﺗﻄﺒﻴﻘﺎﺗﻪ ﻓﻲ ﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﺮؤﻳﺔ‬ ‫اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ‬ ‫اﻟﺮؤﻳﺔ اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ ﻫﻲ إﺣﺪى اﻟﻤﺠﺎﻻت اﻟﱵ ﻳﻤﻜﻦ أن ﺗﺴﺘﻔﻴﺪ ﺑﺼﻮرة ﻛﺒﲑة ﻣﻦ اﻟﺘﻘﻨﻴﺎت‬ ‫اﻟﻤﺘﻘﺪﻣﺔ ﻟﻠﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‪ُ .‬ﺗﻌﺘﱪ اﻟﺮؤﻳﺔ اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ ﻣﻦ اﻟﺮﻛﺎﺋﺰ اﻷﺳﺎﺳﻴﺔ ﻓﻲ ﺗﻄﻮﻳﺮ‬ ‫ﺗﻄﺒﻴﻘﺎت ﻣﺜﻞ اﻟﺘﻌﺮف ﻋﻠﻰ اﻟﻮﺟﻮه‪ ،‬وﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﻔﻴﺪﻳﻮ‪ ،‬واﻟﺘﻔﺎﻋﻞ ﺑﲔ اﻹﻧﺴﺎن واﻟﺤﺎﺳﻮب‪.‬‬ ‫ﺑﺎﺳﺘﺨﺪام ﺧﻮارزﻣﻴﺎت اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ اﻟﻤﺘﻘﺪﻣﺔ‪ ،‬ﻳﻤﻜﻦ ﻟﻸﻧﻈﻤﺔ اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ ﺗﻔﺴﲑ‬ ‫وﺗﺤﺪﻳﺪ اﻷﻧﻤﺎط اﻟﺒﴫﻳﺔ ﻣﻦ اﻟﺼﻮر واﻟﻔﻴﺪﻳﻮﻫﺎت ﺑﻄﺮﻳﻘﺔ ﻣﺘﻘﺪﻣﺔ‪ُ .‬ﻳﺴﺘﺨﺪم اﻟﺬﻛﺎء‬ ‫اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ اﻟﺮؤﻳﺔ اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ ﻟﺘﺤﻮﻳﻞ اﻟﺼﻮرة إﻟﻰ ﺑﻴﺎﻧﺎت ﻗﺎﺑﻠﺔ ﻟﻠﺘﺤﻠﻴﻞ‪ ،‬ﻣﻤﺎ ﻳﺘﻴﺢ‬ ‫ﺗﻄﺒﻴﻘﺎت ﻣﺜﻞ ﺗﺤﺴﲔ اﻷﻣﻦ ﻣﻦ ﺧﻼل اﻟ اﻗﺒﺔ اﻟﺬﻛﻴﺔ‪ ،‬وﺗﺤﻠﻴﻞ ﺣﺮﻛﺎت اﻟ ور ﻟﺘﺤﺴﲔ‬ ‫إدارة اﻟﻄﺮق‪ ،‬وﺗﻌﺰﻳﺰ ﺗﺠﺎرب اﻟﻤﺴﺘﺨﺪم ﻓﻲ اﻟﺒﻴﺌﺎت اﻻﻓﱰاﺿﻴﺔ‪.‬‬

‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ ﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت‬ ‫ﻳﻌﺘﱪ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ أداة ﻗﻮﻳﺔ ﻟﺘﺤﻠﻴﻞ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت‪ ،‬ﺣﻴﺚ ﻳﻤﻜﻨﻪ ﻣﻌﺎﻟﺠﺔ ﻛﻤﻴﺎت ﻫﺎﺋﻠﺔ‬ ‫ﻣﻦ اﻟﻤﻌﻠﻮﻣﺎت ﺑﴪﻋﺔ ودﻗﺔ ﺗﻔﻮق اﻟﻘﺪرات اﻟﺒﴩﻳﺔ‪ .‬ﻳﺘﻀﻤﻦ ذﻟﻚ اﺳﺘﺨﺪام ﺧﻮارزﻣﻴﺎت‬ ‫ﻣﺘﻘﺪﻣﺔ ﻻﺳﺘﺨﻼص اﻷﻧﻤﺎط وﺗﺤﻠﻴﻞ اﻻﺗﺠﺎﻫﺎت‪ ،‬ﻣﻤﺎ ﻳﻤّﻜﻦ اﻟﴩﻛﺎت واﻟﻤﺆﺳﺴﺎت ﻣﻦ‬ ‫ﺍﻗﺴﺎﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎﺀ ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ | ‪www.theai.ac‬‬

‫اﺗﺨﺎذ ﻗﺮارات ﻣﺒﻨﻴﺔ ﻋﻠﻰ ﺑﻴﺎﻧﺎت دﻗﻴﻘﺔ وﻣﻮﺛﻮﻗﺔ‪ .‬ﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت ﺑﺎﺳﺘﺨﺪام اﻟﺬﻛﺎء‬ ‫اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻳﺴﺎﻋﺪ ﻓﻲ ﺗﺤﺴﲔ أداء اﻷﻋﻤﺎل وﺗﻘﻠﻴﻞ اﻷﺧﻄﺎء اﻟﺒﴩﻳﺔ وزﻳﺎدة اﻟﺮﺑﺤﻴﺔ‪.‬‬

‫اﻟﻔﺮوق ﺑﲔ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ وﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ‬ ‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ وﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ ﻣﺮﺗﺒﻄﺎن ﺑﺒﻌﻀﻬﻤﺎ اﻟﺒﻌﺾ‪ ،‬ﻟﻜﻨﻬﻤﺎ ﻟﻴﺴﺎ ﻧﻔﺲ اﻟﴚء‪.‬‬ ‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻫﻮ ﻣﻈﻠﺔ واﺳﻌﺔ ﺗﺸﻤﻞ ﺟﻤﻴﻊ اﻟﺘﻘﻨﻴﺎت واﻟﻄﺮق اﻟﱵ ﺗﻤﻜﻦ اﻵﻻت‬ ‫ﻣﻦ ﺗﻘﻠﻴﺪ اﻟﺴﻠﻮك اﻟﺬﻛﻲ ﻟﻠﺒﴩ‪ .‬ﺑﻴﻨﻤﺎ ﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ ﻫﻮ ﻓﺮع ﻣﻦ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻳﺮﻛﺰ‬ ‫ﻋﻠﻰ ﺗﻄﻮﻳﺮ اﻟﺨﻮارزﻣﻴﺎت اﻟﱵ ﺗﺴﻤﺢ ﻟﻶﻻت ﺑﺎﻟﺘﻌﻠﻢ واﻟﺘﺤﺴﻦ ﻣﻦ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت دون أن ﺗﻜﻮن‬ ‫ﻣﱪﻣﺠﺔ ﺑﺸﻜﻞ ﴏﻳﺢ‪ .‬ﻋﻠﻰ ﺳﺒﻴﻞ اﻟﻤﺜﺎل‪:‬‬ ‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻳﺸﻤﻞ ﻛﻞ اﻟﺘﻘﻨﻴﺎت اﻟﱵ ﺗﻤﻜﻦ اﻵﻻت ﻣﻦ اﻟﺘﴫف ﺑﺬﻛﺎء‪.‬‬ ‫ﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ ﻫﻮ أﺣﺪ اﻷﺳﺎﻟﻴﺐ اﻟﻤﺴﺘﺨﺪﻣﺔ ﻓﻲ ﺑﻨﺎء أﻧﻈﻤﺔ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‪.‬‬ ‫ﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ ﻳﻌﺘﻤﺪ ﻋﻠﻰ ﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت اﻟﺤﺎﻟﻴﺔ ﻹﻧﺸﺎء ﺗﻨﺒﺆات أو ﻗﺮارات ﻣﺴﺘﻘﺒﻠﻴﺔ‪.‬‬

‫اﻟﺠﺎﻣﻌﺎت اﻟﻌﺮﺑﻴﺔ اﻟﺮاﺋﺪة ﻓﻲ ﺗﺪرﻳﺲ اﻟﺬﻛﺎء‬ ‫اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫ﺣﻈﻲ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺑﺎﻫﺘﻤﺎم ﻣﱱاﻳﺪ ﻓﻲ اﻟﻌﺎﻟﻢ اﻟﻌﺮﺑﻲ‪ ،‬ﻣﻤﺎ أدى إﻟﻰ ﺗﻘﺪﻳﻢ اﻟﻌﺪﻳﺪ‬ ‫ﻣﻦ اﻟﺠﺎﻣﻌﺎت ﺑﺮاﻣﺞ ﻣﺘﺨﺼﺼﺔ ﻓﻲ ﻫﺬا اﻟﻤﺠﺎل‪ .‬ﺗﱰﺑﻊ اﻟﺠﺎﻣﻌﺎت اﻟﻌﺮﺑﻴﺔ ﻋﻠﻰ ﻗﻤﺔ‬ ‫اﻟﺘﺪرﻳﺲ اﻟﻌﺎﻟﻲ ﻟﻠﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺑﻔﻀﻞ اﻟﻤﻨﺎﻫﺞ اﻟﻤﺘﻄﻮرة واﻟﻜﻔﺎءات اﻟﺒﴩﻳﺔ‬ ‫اﻟﻤﺆﻫﻠﺔ‪ .‬ﻣﻦ ﺑﲔ اﻟﺠﺎﻣﻌﺎت اﻟﺮاﺋﺪة ﻓﻲ ﻫﺬا اﻟﻤﺠﺎل‪ ،‬ﻳﻤﻜﻦ ذﻛﺮ ﺟﺎﻣﻌﺔ اﻟﻤﻠﻚ ﻋﺒﺪﷲ‬ ‫ﻟﻠﻌﻠﻮم واﻟﺘﻘﻨﻴﺔ ﻓﻲ اﻟﻤﻤﻠﻜﺔ اﻟﻌﺮﺑﻴﺔ اﻟﺴﻌﻮدﻳﺔ وﺟﺎﻣﻌﺔ اﻟﺸﺎرﻗﺔ ﻓﻲ اﻹﻣﺎرات اﻟﻌﺮﺑﻴﺔ‬ ‫اﻟﻤﺘﺤﺪة‪ ،‬ﺣﻴﺚ ﺗﻮﻓﺮ ﻫﺎﺗﺎن اﻟﺠﺎﻣﻌﺘﺎن ﺑﺮاﻣﺞ ﺗﻌﻠﻴﻤﻴﺔ ﺷﺎﻣﻠﺔ ﺗﻐﻄﻲ ﻣﺨﺘﻠﻒ ﻧﻮاﺣﻲ‬ ‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‪.‬‬

‫اﻟﺘﻄﺒﻴﻘﺎت اﻟﻴﻮﻣﻴﺔ ﻟﻠﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ ﺣﻴﺎﺗﻨﺎ‬ ‫أﺻﺒﺢ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺟﺰًءا ﻻ ﻳﺘﺠﺰأ ﻣﻦ ﺣﻴﺎﺗﻨﺎ اﻟﻴﻮﻣﻴﺔ‪ ،‬ﺣﻴﺚ ﻳﻤﻜﻦ أن ﻧﺠﺪ ﻟﻪ ﺗﻄﺒﻴﻘﺎت‬ ‫ﻓﻲ ﻣﺨﺘﻠﻒ اﻟﻤﺠﺎﻻت‪ .‬ﺑﻌﺾ ﻫﺬه اﻟﺘﻄﺒﻴﻘﺎت ﺗﺘﻀﻤﻦ أﻧﻈﻤﺔ اﻟﻘﻴﺎدة اﻟﺬاﺗﻴﺔ اﻟﱵ ﺗﺴﺎﻋﺪ‬ ‫ﺍﻗﺴﺎﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎﺀ ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ | ‪www.theai.ac‬‬

‫ﻓﻲ ﺗﻘﻠﻴﻞ اﻟﺤﻮادث اﻟ ورﻳﺔ وﺗﺤﺴﲔ ﺗﺪﻓﻖ اﻟ ور‪ ،‬واﻟﻤﺴﺎﻋﺪﻳﻦ اﻟﺮﻗﻤﻴﲔ ﻣﺜﻞ‬ ‫"ﺳﲑي" و"أﻟﻴﻜﺴﺎ" اﻟﻠﺬان ﻳﺴﺎﻋﺪان ﻓﻲ ﺗﻨﻈﻴﻢ اﻟﻤﻬﺎم اﻟﻴﻮﻣﻴﺔ‪ .‬ﺑﺎﻹﺿﺎﻓﺔ إﻟﻰ ذﻟﻚ‪،‬‬ ‫ﻳﺴﺘﺨﺪم اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ ﺗﺤﺴﲔ ﺟﻮدة ﺧﺪﻣﺎت اﻟﻌﻤﻼء ﻣﻦ ﺧﻼل ﺗﺤﻠﻴﻞ ﻣﺤﺎدﺛﺎت‬ ‫اﻟﻌﻤﻼء واﻗﱰاح اﻟﺤﻠﻮل اﻟﻤﻨﺎﺳﺒﺔ‪ .‬وﻋﻼوة ﻋﻠﻰ ذﻟﻚ‪ ،‬ﻳﺴﺎﻫﻢ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ‬ ‫اﻟﻤﺠﺎﻻت اﻟﺼﺤﻴﺔ ﻣﻦ ﺧﻼل ﺗﻄﻮﻳﺮ ﻧﻈﻢ ﺗﺸﺨﻴﺺ ﻃﱯ أﻛﱶ دﻗﺔ ﺗﺴﺎﻋﺪ ﻓﻲ ﺗﺤﺪﻳﺪ‬ ‫اﻷﻣﺮاض وﻋﻼﺟﻬﺎ ﺑﺸﻜﻞ أﴎع وأﻛﱶ ﻓﻌﺎﻟﻴﺔ‪.‬‬

‫ﺍﻗﺴﺎﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎﺀ ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ | ‪www.theai.ac‬‬