اقسام الذكاء الاصطناعي - حلول ذكية للمستقبل

‫ا ﻗ ﺴ ﺎ م ا ﻟ ﺬ ﻛ ﺎ ء ا ﻻ ﺻ ﻄﻨ ﺎ ﻋ ﻲ‬ ‫ ﺣﻠﻮل ذﻛﻴﺔ ﻟﻠﻤﺴﺘﻘﺒﻞ‬‫ﻓﻲ ﻋﺎﻟﻢ ﻳﺘﻐﲑ ﺑﴪﻋﺔ اﻟﱪق‪ ،‬ﻳﺼﺒﺢ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ اﻟﻤﻔﺘﺎح اﻟﺬﻫﱯ ﻟﻤﺴﺘﻘﺒﻞ زاﺧﺮ‬ ‫ﺑﺎﻟﺘﻄﻮرات‪ .‬ﻫﻞ ﺗﺴﺎءﻟﺖ ﻳﻮًﻣﺎ ﻋﻦ اﻟﻌﻘﻮل اﻟﱵ ﺗﻘﻒ ﺧﻠﻒ ﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ واﻟﺘﻌﻠﻢ اﻟﻌﻤﻴﻖ‪ ،‬أو‬ ‫ﻛﻴﻔﻴﺔ ﺗﺤﻜﻢ اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت‪ ،‬واﻟﺘﻔﺎﻋﻞ اﻟﺒﴩي ﻣﻊ ﻣﻌﺎﻟﺠﺔ اﻟﻠﻐﺔ اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ؟ اﻧﻄﻠﻖ ﻓﻲ رﺣﻠﺔ‬ ‫اﺳﺘﻜﺸﺎف ﻻ ﻣﺜﻴﻞ ﻟﻬﺎ ﻣﻊ دﻟﻴﻠﻨﺎ اﻟﺸﺎﻣﻞ اﻟﺬي ﻳﻜﺸﻒ اﻷﴎار اﻟﻤﺨﻔﻴﺔ ﻷﻗﺴﺎم اﻟﺬﻛﺎء‬ ‫اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ وﺗﻄﺒﻴﻘﺎﺗﻪ اﻟﺜﻮرﻳﺔ ﻓﻲ ﺣﻴﺎﺗﻨﺎ اﻟﻴﻮﻣﻴﺔ‪.‬‬

‫ﺍﻗﺴﺎﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎﺀ ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬

‫ﺍﻗﺴﺎﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎﺀ ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ | ‪www.theai.ac‬‬

‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ وﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ‬ ‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻳﻌﺘﱪ ﻓﺮًﻋﺎ ﻣﺘﻌﺪد اﻟﺘﺨﺼﺼﺎت ﻳﻬﺪف إﻟﻰ ﺗﻄﻮﻳﺮ اﻷﻧﻈﻤﺔ اﻟﱵ‬ ‫ﻳﻤﻜﻨﻬﺎ إﺟﺮاء ﻣﻬﺎم ﺗﺘﻄﻠﺐ ﻋﺎدًة اﻟﺬﻛﺎء اﻟﺒﴩي‪ .‬وﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ ﻫﻮ ﺟﺰء ﻣﺤﻮري ﻣﻦ ﻫﺬا‬ ‫اﻟﻔﺮع اﻟﻌﻠﻤﻲ‪ .‬ﻳﻌﺘﻤﺪ ﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ ﻋﻠﻰ ﺑﻨﺎء ﺧﻮارزﻣﻴﺎت ﺗﻤﻜﻦ اﻟﻨﻈﻢ ﻣﻦ اﻟﺘﻌﻠﻢ ﻣﻦ‬ ‫اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت اﻟﺴﺎﺑﻘﺔ وﺗﻮﻗﻊ اﻟﻨﺘﺎﺋﺞ أو اﺗﺨﺎذ اﻟﻘﺮارات ﺑﻨﺎًء ﻋﻠﻰ ﻫﺬه اﻟﻤﻌﺮﻓﺔ‪ .‬ﻫﺬا اﻟﺘﻔﺮع‬ ‫ﻳﺘﻴﺢ ﻟﻠﻤﻨﻈﻮﻣﺎت اﻟﺤﻮﺳﺒﻴﺔ اﻟﺘﻌﻠﻢ اﻟﻤﺴﺘ واﻟﺘﺤﺴﲔ اﻟﻤﺴﺘ ﺑﺪون اﻟﺤﺎﺟﺔ ﻟﺘﺪﺧﻞ‬ ‫ﺑﴩي داﺋﻢ‪ .‬إن ﻫﺬا اﻟﻨﻮع ﻣﻦ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻳﺴﺎﻋﺪ ﻓﻲ ﺗﻄﻮﻳﺮ ﺗﻄﺒﻴﻘﺎت ﺗﺤﺴﻦ ﻣﻦ‬ ‫ﺗﺠﺮﺑﺔ اﻟﻤﺴﺘﺨﺪم وﺗﺴﻬﻞ اﻷﻋﻤﺎل اﻟﻴﻮﻣﻴﺔ‪.‬‬

‫اﻟﺘﻌﻤﻖ ﻓﻲ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ اﻟﻌﻤﻴﻖ‬ ‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ اﻟﻌﻤﻴﻖ ﻫﻮ ﻣﺠﺎل ﻣﺘﻘﺪم داﺧﻞ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‪ ،‬ﻳﺮﻛﺰ ﻋﻠﻰ ﺗﻄﻮﻳﺮ‬ ‫اﻟﺸﺒﻜﺎت اﻟﻌﺼﺒﻴﺔ اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻴﺔ اﻟﻘﺎدرة ﻋﻠﻰ اﻟﺘﻌﻠﻢ ﻣﻦ ﻛﻤﻴﺎت ﺿﺨﻤﺔ ﻣﻦ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت‪ .‬ﻫﺬا‬ ‫اﻟﻨﻮع ﻣﻦ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻳﺘﻤﲒ ﺑﻘﺪرﺗﻪ ﻋﻠﻰ ﻣﻌﺎﻟﺠﺔ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت ﺑﻄﺮﻳﻘﺔ ﻣﺸﺎﺑﻬﺔ‬ ‫ﻟﻠﺪﻣﺎغ اﻟﺒﴩي‪ ،‬ﻣﻤﺎ ﻳﺴﻤﺢ ﻟﻪ ﺑﻔﻬﻢ اﻷﻧﻤﺎط اﻟﻤﻌﻘﺪة ﻓﻲ اﻟﺼﻮت واﻟﺼﻮرة واﻟﻨﺺ‪.‬‬ ‫ﺑﻔﻀﻞ ﺗﻘﻨﻴﺎت اﻟﺘﻌﻠﻢ اﻟﻌﻤﻴﻖ‪ ،‬ﻧﺸﻬﺪ ﺗﻄﻮًرا ﻣﺬﻫًﻼ ﻓﻲ أﻧﻈﻤﺔ اﻟﱰﺟﻤﺔ اﻵﻟﻴﺔ‪ ،‬واﻟﺘﻌﺮف‬ ‫ﻋﻠﻰ اﻟﺼﻮت‪ ،‬واﻟﻘﻴﺎدة اﻟﺬاﺗﻴﺔ‪.‬‬

‫ﻣﻌﺎﻟﺠﺔ اﻟﻠﻐﺔ اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ ﻓﻲ ﻣﺠﺎل اﻟﺬﻛﺎء‬ ‫اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫ﻣﻌﺎﻟﺠﺔ اﻟﻠﻐﺔ اﻟﻄﺒﻴﻌﻴﺔ )‪ (NLP‬ﺗﻌﺪ ﻣﻦ رﻛﺎﺋﺰ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‪ ،‬وﻫﻲ ﺗﻬﺪف إﻟﻰ ﺗﻄﻮﻳﺮ‬ ‫أﻧﻈﻤﺔ ﻗﺎدرة ﻋﻠﻰ ﻓﻬﻢ اﻟﻠﻐﺎت اﻟﺒﴩﻳﺔ وﺗﺤﻠﻴﻠﻬﺎ‪ .‬ﺗﻘﻨﻴﺎت ‪ NLP‬ﺗﻤّﻜﻦ اﻵﻻت ﻣﻦ ﻗﺮاءة‬ ‫اﻟﻨﺺ اﻟﺒﴩي وﺗﻔﺴﲑه ﺑﻄﺮﻳﻘﺔ ﺗﺘﺴﻢ ﺑﺎﻟﺪﻗﺔ واﻟﻜﻔﺎءة‪ .‬ﺗﺘﻀﻤﻦ ﺗﻄﺒﻴﻘﺎﺗﻬﺎ ﻧﻈﻢ‬ ‫اﻟﺪردﺷﺔ اﻟﺬﻛﻴﺔ‪ ،‬واﻟﱰﺟﻤﺔ اﻵﻟﻴﺔ‪ ،‬وﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﻤﺸﺎﻋﺮ ﻓﻲ اﻟﻨﺼﻮص‪ NLP .‬ﻳﺴﺎﻫﻢ ﺑﻔﻌﺎﻟﻴﺔ‬ ‫ﻓﻲ ﺗﺤﺴﲔ اﻟﺘﻔﺎﻋﻞ ﺑﲔ اﻹﻧﺴﺎن واﻵﻟﺔ وﺟﻌﻞ ﺧﺪﻣﺎت اﻟﺘﻜﻨﻮﻟﻮﺟﻴﺎ أﻛﱶ وﺻﻮًﻻ وﻓﺎﻋﻠﻴﺔ‬ ‫ﻟﻤﺴﺘﺨﺪﻣﻴﻬﺎ‪.‬‬

‫ﺍﻗﺴﺎﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎﺀ ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ | ‪www.theai.ac‬‬

‫دور اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت‬ ‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻳﻠﻌﺐ دوًرا ﺣﻴﻮًﻳﺎ ﻓﻲ ﺗﺤﺴﲔ أداء اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت‪ ،‬ﻣﻤﺎ ﻳﻤﻜﻨﻬﺎ ﻣﻦ أداء‬ ‫ﻣﻬﺎم ﻣﻌﻘﺪة ودﻗﻴﻘﺔ ﺑﺸﻜﻞ أﻓﻀﻞ‪ .‬ﺗﻘﻮم اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت اﻟﻤﺪﻋﻮﻣﺔ ﺑﺎﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫ﺑﻤﻬﺎم ﻣﺘﻨﻮﻋﺔ ﺗﺸﻤﻞ اﻟﺘﺼﻨﻴﻊ اﻟﺪﻗﻴﻖ‪ ،‬واﻟﺠﺮاﺣﺔ اﻟﺮوﺑﻮﺗﻴﺔ‪ ،‬واﺳﺘﻜﺸﺎف اﻟﻔﻀﺎء‪ .‬ﺑﻔﻀﻞ‬ ‫ﻗﺪرات اﻟﺘﻌﻠﻢ اﻵﻟﻲ‪ ،‬ﻳﻤﻜﻦ ﻟﻠﺮوﺑﻮﺗﺎت اﻟﺘﻌﻠﻢ ﻣﻦ اﻟﺒﻴﺌﺎت اﻟﻤﺤﻴﻄﺔ ﺑﻬﺎ‪ ،‬وﺗﺤﺴﲔ أداﺋﻬﺎ‬ ‫ﺑ ور اﻟﻮﻗﺖ‪ .‬ﻫﺬا ﻳﻔﺘﺢ آﻓﺎًﻗﺎ ﺟﺪﻳﺪة ﻟﺘﻄﺒﻴﻘﺎت اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت ﻓﻲ ﻣﺨﺘﻠﻒ اﻟﺼﻨﺎﻋﺎت ﻟﺘﺤﺴﲔ‬ ‫اﻟﻜﻔﺎءة وﺗﻘﻠﻴﻞ ﺗﻜﺎﻟﻴﻒ اﻟﺘﺸﻐﻴﻞ‪.‬‬

‫إﺳﻬﺎم اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ اﻟﺮؤﻳﺔ اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ‬ ‫اﻟﺮؤﻳﺔ اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ ﻫﻲ واﺣﺪة ﻣﻦ اﻟﺘﺨﺼﺼﺎت اﻟﻔﺮﻋﻴﺔ اﻟﱵ ﺗﻌﺘﻤﺪ اﻋﺘﻤﺎدًا ﻛﺒﲑًا ﻋﻠﻰ‬ ‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‪ ،‬وﻫﻲ ﺗﻌﲎ ﺑﺘﻤﻜﲔ اﻵﻻت ﻣﻦ "رؤﻳﺔ" وﻓﻬﻢ اﻟﺼﻮر واﻟﻔﻴﺪﻳﻮﻫﺎت‪.‬‬ ‫ﺑﻔﻀﻞ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‪ ،‬ﻳﻤﻜﻦ ﺗﻄﻮﻳﺮ أﻧﻈﻤﺔ ﻗﺎدرة ﻋﻠﻰ اﻟﺘﻌﺮف ﻋﻠﻰ اﻷﺷﻴﺎء واﻷوﺟﻪ‬ ‫ﻓﻲ اﻟﺼﻮر واﻟﻔﻴﺪﻳﻮﻫﺎت‪ ،‬ﻣﻤﺎ ﻳﺘﻴﺢ ﺗﻄﻮﻳﺮ ﺣﻠﻮل ﻟﻸﻣﻦ واﻟ اﻗﺒﺔ‪ ،‬واﻟﻘﻴﺎدة اﻟﺬاﺗﻴﺔ‬ ‫ﻟﻠﺴﻴﺎرات‪ ،‬واﻟﺮﻋﺎﻳﺔ اﻟﺼﺤﻴﺔ‪ .‬ﻳﺘﻤﺜﻞ أﺣﺪ إﻧﺠﺎزاﺗﻬﺎ اﻟﺮﺋﻴﺴﻴﺔ ﻓﻲ ﺗﻄﻮﻳﺮ ﺧﻮارزﻣﻴﺎت اﻟﺘﻌﺮف‬ ‫ﻋﻠﻰ اﻟﺼﻮر ﺑﺪﻗﺔ ﻋﺎﻟﻴﺔ واﻟﱵ ﺗﺴﺘﺨﺪم ﻓﻲ ﻣﺠﻤﻮﻋﺔ ﻣﺘﻨﻮﻋﺔ ﻣﻦ اﻟﺘﻄﺒﻴﻘﺎت اﻟﻌﻤﻠﻴﺔ‪.‬‬

‫اﺳﺘﺨﺪام اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت‬ ‫اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت اﻟﻴﻮم ُﺗﻌﺪ ﻣﻦ اﻻﺑﺘﻜﺎرات اﻟﺘﻜﻨﻮﻟﻮﺟﻴﺔ اﻟﺤﺪﻳﺜﺔ اﻟﱵ اﻧﺘﴩت ﻓﻲ ﻣﺨﺘﻠﻒ أﻧﺤﺎء‬ ‫اﻟﻌﺎﻟﻢ‪ .‬ﺗﻠﻌﺐ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ دورًا ﻣﻬﻤًﺎ ﻓﻲ ﺗﺤﺴﲔ ﻗﺪرات اﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت ﻟﺘﺼﺒﺢ أﻛﱶ‬ ‫ذﻛﺎًء وﻗﺪرًة ﻋﻠﻰ أداء اﻟﻤﻬﺎم اﻟﻤﺘﻄﻮرة‪ .‬ﻳﻌﺪ اﻟﺘﻜﺎﻣﻞ ﺑﲔ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫ﴫا أﺳﺎﺳًﻴﺎ ﻓﻲ ﺗﻄﻮر ﻫﺬه اﻟﺘﻘﻨﻴﺎت‪ ،‬ﺣﻴﺚ ﻳﻤﻜﻦ ﻟﻠﺮوﺑﻮﺗﺎت اﻟﺬﻛﻴﺔ اﻟﺘﻌﻠﻢ‬ ‫واﻟﺮوﺑﻮﺗﺎت ﻋﻨ ً‬ ‫ﻣﻦ اﻟﺒﻴﺌﺎت اﻟﻤﺤﻴﻄﺔ ﺑﻬﺎ‪ ،‬اﺗﺨﺎذ اﻟﻘﺮارات اﻟﻤﺒﻨﻴﺔ ﻋﻠﻰ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت‪ ،‬وﺗﻨﻔﻴﺬ اﻟﻤﻬﺎم ﺑﺪﻗﺔ‬ ‫وﻛﻔﺎءة ﻋﺎﻟﻴﺔ‪.‬‬

‫ﺗﻜﺎﻣﻞ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻣﻊ اﻟﺮؤﻳﺔ اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ‬ ‫ﺗﻌﺘﱪ اﻟﺮؤﻳﺔ اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ ﻣﻦ أﻫﻢ اﻟﺘﻄﺒﻴﻘﺎت اﻟﱵ ﻳﺴﺘﻔﻴﺪ ﻣﻨﻬﺎ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻟﺼﻨﻊ‬ ‫ﺍﻗﺴﺎﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎﺀ ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ | ‪www.theai.ac‬‬

‫أﻧﻈﻤﺔ ﺗﻌﺘﻤﺪ ﻋﻠﻰ ﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﺼﻮر واﻟﻔﻴﺪﻳﻮ‪ .‬اﻻﺳﺘﺨﺪام اﻟﻔﻌﺎل ﻟﻬﺬه اﻟﺘﻘﻨﻴﺔ ﻳﻈﻬﺮ ﺟﻠًﻴﺎ‬ ‫ﻓﻲ ﻣﺠﺎﻻت ﻣﺜﻞ اﻟﺘﻌﺮف ﻋﻠﻰ اﻟﻮﺟﻮه‪ ،‬ﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﺼﻮر اﻟﻄﺒﻴﺔ‪ ،‬وأﻧﻈﻤﺔ اﻟﻘﻴﺎدة اﻟﺬاﺗﻴﺔ ﻓﻲ‬ ‫اﻟﺴﻴﺎرات‪ .‬إن دﻣﺞ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻣﻊ اﻟﺮؤﻳﺔ اﻟﺤﺎﺳﻮﺑﻴﺔ ﻳﻔﺘﺢ أﻓﺎًﻗﺎ واﺳﻌﺔ ﻹﺣﺪاث‬ ‫اﻟﺘﻄﻮرات اﻟﺘﻜﻨﻮﻟﻮﺟﻴﺔ ﻓﻲ ﻣﺨﺘﻠﻒ ﻗﻄﺎﻋﺎت اﻟﺤﻴﺎة‪.‬‬

‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻓﻲ ﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت‬ ‫ﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت ﺑﺎﺳﺘﺨﺪام اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻫﻮ أﺣﺪ اﻟﻤﺠﺎﻻت اﻟﱵ ﺗﺸﻬﺪ ﺗﻄﻮًرا ﻣﻠﺤﻮًﻇﺎ‬ ‫ﻓﻲ اﻟﺴﻨﲔ اﻷﺧﲑة‪ .‬ﺗﻘﻮم اﻟﺨﻮارزﻣﻴﺎت اﻟﻤﺒﺘﻜﺮة ﺑﺠﻤﻊ‪ ،‬ﺗﺼﻨﻴﻒ‪ ،‬وﺗﺤﻠﻴﻞ ﻛﻤﻴﺎت ﻫﺎﺋﻠﺔ‬ ‫ﻣﻦ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت ﻻﺗﺨﺎذ ﻗﺮارات ﻣﺴﺘﻨﲑة‪ .‬ﻳﻌﺘﱪ اﻟﺘﻌﻠﻢ اﻵﻟﻲ أﺣﺪ اﻷﺳﺎﻟﻴﺐ اﻟﻤﺴﺘﺨﺪﻣﺔ ﻓﻲ‬ ‫ﻫﺬا اﻟﺼﺪد‪ ،‬ﺣﻴﺚ ﻳﻮﻓﺮ‪:‬‬ ‫ﻗﺪرة ﻋﻠﻰ اﻟﺘﻌﺎﻣﻞ ﻣﻊ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت اﻟﻜﺒﲑة واﻟﻤﻌﻘﺪة‪.‬‬ ‫ﺗﺤﻠﻴﻞ اﻟﺘﻨﺒﺆات ﺑﺪﻗﺔ ﻋﺎﻟﻴﺔ‪.‬‬ ‫ﺗﺤﺴﲔ ﻛﻔﺎءة اﻟﻌﻤﻠﻴﺎت اﻟﺘﺠﺎرﻳﺔ واﻟﺼﻨﺎﻋﻴﺔ‪.‬‬ ‫ﻫﺬا اﻟﻨﻘﻞ اﻟﻤﻌﺮﻓﻲ ﻳﺴﻬﻢ ﻓﻲ ﺗﺤﺴﲔ ﺟﻮدة اﻟﺨﺪﻣﺎت وﺗﺤﻘﻴﻖ اﻟﻜﻔﺎءة اﻻﻗﺘﺼﺎدﻳﺔ‪.‬‬

‫اﻟﻌﻼﻗﺔ واﻟﻔﺮق ﺑﲔ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ وﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ‬ ‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ وﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ ﻫﻤﺎ ﻣﻮﺿﻮﻋﺎن ﻣﺘﺼﻼن ﻳﻌﺘﱪان أﺣﻴﺎًﻧﺎ ﻣﺘﻜﺎﻣﻠﲔ ﻋﻨﺪ‬ ‫اﺳﺘﺨﺪاﻣﻬﻤﺎ‪ .‬اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻫﻮ اﻟﻤﺼﻄﻠﺢ اﻟﺸﺎﻣﻞ ﻟﺘﻘﻨﻴﺎت إﻧﺸﺎء أﻧﻈﻤﺔ ﻗﺎدرة‬ ‫ﻋﻠﻰ اﻟﺘﻔﻜﲑ واﺗﺨﺎذ اﻟﻘﺮارات ﻛﺎﻟﺒﴩ‪ .‬ﻓﻲ اﻟﻤﻘﺎﺑﻞ‪ ،‬ﻳﻌﺘﱪ ﺗﻌﻠﻢ اﻵﻟﺔ ﺗﻘﻨﻴﺔ ﻣﻨﺒﺜﻘﺔ ﻣﻦ‬ ‫اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺗﻬﺪف إﻟﻰ ﺗﻄﻮﻳﺮ ﺧﻮارزﻣﻴﺎت ﺗﺘﻴﺢ ﻟﻸﻧﻈﻤﺔ اﻟﺘﻌﻠﻢ ﻣﻦ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت ﺑ ور‬ ‫اﻟﻮﻗﺖ دون ﺑﺮﻣﺠﺔ ﴏﻳﺤﺔ‪ .‬ﻫﺬا اﻟﻔﺎرق اﻟﺪﻗﻴﻖ ﻳﺴﺎﻫﻢ ﻓﻲ ﺗﺴﻬﻴﻞ اﻟﻔﻬﻢ اﻟﻮﻇﻴﻔﻲ‬ ‫ﻟﻠﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ وﺗﻔﺴﲑ ﻛﻴﻔﻴﺔ ﺗﺤﺴﲔ اﻟﱪﻣﺠﻴﺎت اﻟﺬﻛﻴﺔ‪.‬‬

‫اﻟﺠﺎﻣﻌﺎت اﻟﻌﺮﺑﻴﺔ اﻟﺮاﺋﺪة ﻓﻲ ﺗﺪرﻳﺲ اﻟﺬﻛﺎء‬ ‫اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ‬ ‫ﺍﻗﺴﺎﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎﺀ ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ | ‪www.theai.ac‬‬

‫ﺗﺸﻬﺪ اﻟﺠﺎﻣﻌﺎت اﻟﻌﺮﺑﻴﺔ اﻫﺘﻤﺎًﻣﺎ ﻣﱱاﻳًﺪا ﺑﺘﺨﺼﺼﺎت اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ وﺗﻌﻠﻴﻤﻬﺎ‬ ‫ﻟﻠﻄﻼب ﻟﻴﻜﻮﻧﻮا ﺟﺰًءا ﻣﻦ اﻗﺘﺼﺎد اﻟﻤﻌﺮﻓﺔ اﻟﺤﺪﻳﺚ‪ .‬ﺗﻘﺪم اﻟﻌﺪﻳﺪ ﻣﻦ اﻟﺠﺎﻣﻌﺎت ﻓﻲ‬ ‫اﻟﻤﻨﻄﻘﺔ ﺑﺮاﻣﺞ أﻛﺎدﻳﻤﻴﺔ ﻣﺘﻄﻮرة ﻓﻲ ﻫﺬا اﻟﻤﺠﺎل‪ .‬ﺑﻌﻨﺎﻳﺔ ﻓﺎﺋﻘﺔ وﺑﻤﻨﺎﻫﺞ ﺗﻌﻠﻴﻤﻴﺔ‬ ‫ﻣﺒﺘﻜﺮة‪ُ ،‬ﺗﻌﺪ اﻟﺠﺎﻣﻌﺎت ﻣﺜﻞ ﺟﺎﻣﻌﺔ اﻟﻤﻠﻚ ﻋﺒﺪ ﷲ ﻟﻠﻌﻠﻮم واﻟﺘﻘﻨﻴﺔ ﻓﻲ اﻟﺴﻌﻮدﻳﺔ‬ ‫وﺟﺎﻣﻌﺔ اﻟﻘﺎﻫﺮة ﻓﻲ ﻣﴫ وﺟﺎﻣﻌﺔ اﻹﻣﺎرات اﻟﻌﺮﺑﻴﺔ اﻟﻤﺘﺤﺪة ﻃﻼﺑﻬﺎ ﻟﻴﺼﺒﺤﻮا ﻣﺒﺘﻜﺮﻳﻦ‬ ‫ﻗﺎدرﻳﻦ ﻋﻠﻰ اﻟﻤﺸﺎرﻛﺔ ﻓﻲ ﻣﺴﺘﻘﺒﻞ ﺗﻜﻨﻮﻟﻮﺟﻴﺎ اﻟﺬﻛﺎء اﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ اﻟﻤﺘﻄﻮرة‪.‬‬

‫ﺍﻗﺴﺎﻡ ﺍﻟﺬﻛﺎﺀ ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ | ‪www.theai.ac‬‬