بحث تقني .. الخوارزميات المستخدمة في الذكاء الاصطناعي وكيفية تطبيقها في الحياة العملية

 خاص لــ وقع الحدث الإخبارية – من إعداد / ناصرمضحي الحربي

صحيفة وقع الحدث الإخبارية تخصص هذا  البحث في شرح الأنواع المختلفة من الخوارزميات المستخدمة في الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك الخوارزميات الخاضعة للإشراف والخوارزميات غير الخاضعة للإشراف وكذلك الخوارزميات شبه الخاضعة للإشراف الى جانب التعلم العميق والتعلم المعزز ، ونسلط الضوء أيضًا على التطبيقات العملية لهذه الخوارزميات في مجالات متعددة مثل تحليل البيانات، الرعاية الصحية، التصنيع، والخدمات المالية، بالإضافة إلى دور وسائل الإعلام ودور الحكومات التي تواجه تطبيق هذه التقنيات .

تلعب الخوارزميات دورًا محوريًا في تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي وتطبيقها في الحياة العملية ، تُعرّف الخوارزمية بأنها مجموعة من التعليمات والخطوات المحددة التي تُستخدم لحل مشكلة محددة أو لتحقيق هدف معين ، ويعد فهم الخوارزميات أمرًا أساسيًا لتحقيق الاستفادة الكاملة من تقنيات الذكاء الاصطناعي .
الخوارزميات هي الأدوات التي تمكّن الأنظمة الذكية من معالجة البيانات بشكل فعّال واتخاذ القرارات المدروسة ، فمن خلال تحليل البيانات وتجميعها واستخراج الأنماط منها، تستطيع الأنظمة الذكية تحسين أداءها وتقديم نتائج دقيقة وملائمة ، يُعتبر استخدام الخوارزميات لتحليل البيانات الضخمة وتوليد التوصيات الشخصية وتحسين البحث التلقائي من بين أبرز التطبيقات العملية للذكاء الاصطناعي في حياتنا اليومية .
على سبيل المثال، تستخدم محركات البحث مثل جوجل خوارزميات معقدة لتحليل استفسارات المستخدمين وتقديم النتائج الأكثر صلة وتُستخدم خوارزميات التوصيات الشخصية في منصات مثل يوتيوب ونتفليكس لتحليل تفضيلات المستخدمين وتقديم محتوى ملائم لاهتماماتهم ، بالإضافة إلى ذلك، تُستخدم الخوارزميات في تحليل البيانات الضخمة لتسهيل عملية اتخاذ القرارات في مجالات متنوعة تشمل الطب، والاقتصاد، والتسويق .
بإجمال، تشكّل الخوارزميات العمود الفقري للذكاء الاصطناعي، إذ تُمكّن الأنظمة الذكية من التعلم والتكيف والتطور باستمرار، ما يجعلها أدوات قوية لتحسين الجودة والكفاءة في مختلف جوانب حياتنا اليومية ، لذلك، يُعتبر فهم دور الخوارزميات وكيفية تطبيقها في الذكاء الاصطناعي أمرًا ضرورياً للاستفادة القصوى من هذه التقنيات الرائدة .

الخوارزميات الخاضعة للإشراف
تعد الخوارزميات الخاضعة للإشراف أحد الأشكال الأساسية للذكاء الاصطناعي التي تعتمد على البيانات المعلمة للتعلم وتحليل الأنماط ، في هذا السياق، يُعرف التدريب بأنه عملية يستلم فيها النموذج مجموعة من البيانات مع التفسيرات المناسبة (مثل التصنيفات أو التسميات)، مما يمكنه من استنباط العلاقة بين المدخلات والمخرجات .
وتعد خوارزمية الانحدار اللوجستي واحدة من أبرز الخوارزميات الخاضعة للإشراف ، تعمل هذه الخوارزمية بكفاءة في مشكلات التصنيف الثنائية، حيث تتنبأ باحتمالية أن يكون عنصر ما جزءا من فئة محددة ، تُعتبر هذه الخوارزمية قوية للغاية في تطبيقات مثل تحديد البريد الإلكتروني المزعج، أو حتى التنبؤ بالمرض في التطبيقات الصحية .
كذلك، تلعب خوارزمية شجرة القرار دوراً بارزاً في مجال الخوارزميات الخاضعة للإشراف ، تعتمد شجرة القرار على بناء هيكل هرمي للقرارات والقواعد، مما يجعلها تناسب بشكل كبير العمليات التي تتضمن اتخاذ قرارات مبنية على مجموعة من الشروط ، تُستخدم هذه الخوارزمية بكثرة في مجالات التصنيف والتحليل التنبؤي من مثل تحليل سلوك العملاء .
وتظهر تطبيقات الخوارزميات الخاضعة للإشراف بوضوح في العديد من المجالات العملية ، على سبيل المثال، تستخدم في تحليل النصوص لضمان تصنيف النصوص وضبط الفئات البسيطة مثل المحاور الأساسية أو تحديد النوايا ، بالإضافة إلى ذلك، تلعب دوراً هاماً في التنبؤات المالية من خلال تحليل الأنماط السابقة للأسعار والتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية، مما يساعد في اتخاذ قرارات استثمارية أكثر دقة .

الخوارزميات غير الخاضعة للإشراف
الخوارزميات غير الخاضعة للإشراف تُستخدم بشكل رئيسي للتعلم من بيانات غير مُعلّمة، أي بيانات تفتقر إلى العلامات أو التسميات التوضيحية ، هذه الخوارزميات تبحث عن الأنماط والعلاقات داخل البيانات من دون أي تدخل بشري مباشر ، من بين أشهر الخوارزميات غير الخاضعة للإشراف خوارزمية التجميع وتحليل المكونات الأساسية (PCA) .
خوارزمية التجميع تهدف إلى تقسيم البيانات إلى مجموعات أو ‘عناقيد’ بحيث تكون البيانات داخل كل عنقود متشابهة إلى حد كبير، والبيانات بين العناقيد مختلفة بشكل واضح ، يمكن استخدام هذه الخوارزمية في مجالات متعددة مثل تقسيم العملاء لأغراض التسويق وتحسين العروض التسويقية المقدمة لهم بناءً على خصائص كل مجموعة ،
أما خوارزمية تحليل المكونات الأساسية (PCA) فهي تُستخدم لتقليل الأبعاد العالية للبيانات المعقدة عن طريق تحويل البيانات إلى مجموعة جديدة من المتغيرات غير المرتبطة المعروفة بالمكونات الأساسية ، الغرض من هذه العملية هو تبسيط البيانات والمحافظة على أكبر قدر ممكن من المعلومات ، تُستخدم PCA بشكل شائع في تحليل البيانات الكبيرة، مثل الصور والبيانات الجينية، لتسهيل فهم الأنماط واتخاذ القرارات الملائمة .
في الحياة العملية، تُستخدم الخوارزميات غير الخاضعة للإشراف في مجالات متعددة مثل تحليل البيانات الكبيرة، حيث يمكن للخوارزميات التعلم من بيانات ضخمة وأنماط غير مرئية تُساهم في اتخاذ قرارات استراتيجية ، تقسيم العملاء لخدمات شخصية أكثر دقة يعتبر من التطبيقات المهمة أيضًا، حيث يمكن للشركات استخدام هذه المعلومات لتخصيص تجارب التسوق وتحسين تجربة العملاء بشكل شامل .
تُعد الخوارزميات غير الخاضعة للإشراف أيضاً جزءاً حيوياً في مجالات الأبحاث العلمية والتحليل الاقتصادي، حيث يمكن للباحثين استخدام هذه الخوارزميات لاكتشاف الأنماط الجديدة دون الحاجة إلى تدخلات بشرية مما يفتح أمامهم أفاقاً وابتكارات جديدة

الخوارزميات شبه الخاضعة للإشراف
الخوارزميات شبه الخاضعة للإشراف هي نوع من الخوارزميات التي تجمع بين فوائد التعلم المُشرف والتعلم غير المُشرف لمعالجة مشكلات الذكاء الاصطناعي ، تعتمد هذه الخوارزميات على مجموعة صغيرة من البيانات المُعلّمة، بالإضافة إلى كمية كبيرة من البيانات غير المُعلّمة ، تعمل الخوارزميات شبه الخاضعة للإشراف على تحسين دقة التصنيف والتمييز بين الأنماط، مما يجعلها أكثر فعالية في التطبيقات المختلفة للذكاء الاصطناعي .
ولتحقيق التوازن بين الدقة والكفاءة، تبدأ الخوارزميات شبه الخاضعة للإشراف عادةً بمرحلة مُشرفة، حيث يتم تدريب النموذج باستخدام البيانات المُعلّمة ، يتم بعد ذلك استخدام النموذج المدرب لتصنيف البيانات غير المُعلّمة أو لتنفيذ التعلم النشط، حيث يحدد النموذج البيانات غير المُعلّمة التي يعتبرها الأكثر فائدة عند إضافتها إلى مجموعة البيانات المُعلّمة ، هذه الخطوة تعزز من قدرة النموذج على التعميم وتحسن من أدائه العام .
واحدة من الأمثلة الشائعة على استخدام الخوارزميات شبه الخاضعة للإشراف هو في تصنيف الصور ، يمكن للذكاء الاصطناعي المُستخدم في تصنيف الصور أن يبدأ بعدد محدود من الصور المُعلّمة، ثم يستخدم الخوارزمية شبه الخاضعة للإشراف لتحليل وتصنيف مجموعة أكبر من الصور غير المُعلّمة ، هذه العملية تُحسّن من دقة النموذج وتجعله قادرًا على التعرف على أنماط جديدة
في مجال معالجة اللغات الطبيعية، يتم استخدام الخوارزميات شبه الخاضعة للإشراف لتحسين أداء النماذج اللغوية ، يمكن للنماذج المُدرّبة باستخدام البيانات المُعلّمة وغير المُعلّمة أن تتعلم بصورة أكثر فعالية فهم السياقات المختلفة واستخدام اللغة بطرق أكثر دقة ومرونة ، هذا يُعتبر مهماً في تطوير تطبيقات الترجمة الآلية، وتحليل النصوص، واستخراج المعلومات
وبناءً على السعة التعلمية الكبيرة التي توفرها، تمثل الخوارزميات شبه الخاضعة للإشراف أداة قوية في تعزيز التطبيقات العملية للذكاء الاصطناعي وتوسيع استخدامها في مختلف المجالات ، تساعد هذه الخوارزميات في تجاوز التحديات التي تفرضها الحاجة إلى كميات ضخمة من البيانات المُعلّمة، مما يجعلها خيارًا مثاليًا في العديد من سيناريوهات الأعمال والحياة العملية ،

التعلم العميق
التعلم العميق، هو فرع متقدم من فروع التعلم الآلي الذي يعتمد بشكل رئيسي على الشبكات العصبية العميقة ، هذه الشبكات مكونة من عدة طبقات متصلة من العقد العصبية الاصطناعية، تحاكي أدمغة البشر في طريقة معالجتها للمعلومات ، ما يميز الخوارزميات المستخدمة في التعلم العميق هو قدرتها على التعلم الذاتي وتحليل البيانات الضخمة بشكل فعال للغاية دون الحاجة لتدخل بشري مستمر .
وتعمل الشبكات العصبية العميقة عبر تمرير البيانات من طبقة إلى أخرى، مع تحديث الأوزان والميزات في كل مرحلة ، تبدأ العملية عند “المدخلات” وتنتهي عند “المخرجات”، حيث يمكنها اتخاذ قرارات، أو إعطاء تنبؤات بناءً على البيانات التي تم تغذيتها بها ، هذه القدرة الفريدة جعلت التعلم العميق متميزاً وذو نتائج دقيقة في مجموعة واسعة من التطبيقات العملية ومن أبرز التطبيقات العملية للتعلم العميق هو التعرف على الصوت والصور ، على سبيل المثال، تعتمد أنظمة المساعدين الذكيين مثل “سيري” و”أليكسا” على خوارزميات التعلم العميق لتحليل وفهم النطق البشري والاستجابة له بفعالية ، على جانب آخر، تُستخدم الشبكات العصبية العميقة في التطبيقات الحياتية مثل أنظمة التعرف على الوجه في الهواتف الذكية، حيث تتعرف على ميزات الوجه بدقة عالية ما يسمح بفتح الهاتف بسرعة وأمان .
وإلى جانب التعرف على الصوت والصور، تلعب تقنيات التعلم العميق دوراً كبيراً في تطوير السيارات الذاتية القيادة ، تعتمد هذه السيارات على خوارزميات التعلم العميق لرؤية البيئة المحيطة وتحليلها بصورة مستمرة، مما يمكنها من اتخاذ قرارات فورية للحفاظ على أمن الركاب والمارة ، تتضمن هذه العمليات التحليل المستمر للطريق، والتعرف على الإشارات المرورية، والأجسام المتحركة وغيرها من المعطيات، مما يجعل التجربة أكثر أماناً وكفاءة .

التعلم المعزز
التعلم المعزز هو أحد أنواع الخوارزميات المستخدمة في الذكاء الاصطناعي، حيث يتم تدريب النموذج عن طريق تعرضه لبيئات تجريبية يتخذ فيها قرارات محددة. بعكس التعلم بالإشراف الذي يعتمد على بيانات مصنفة مسبقاً، يعتمد التعلم المعزز على نظام المكافآت والعقوبات لتوجيه النموذج نحو اتخاذ القرارات الصحيحة. تتعلم الخوارزمية بشكل تدريجي كيفية تحسين أدائها من خلال تجربة مختلف الخيارات في البيئة المحيطة بها.
تُعرّف بيئة التعلم المعزز بثلاثة عناصر رئيسية: “العامل – البيئة – سياسة اتخاذ القرار ” العامل هو النموذج الذي يتخذ القرارات بناءً على السياسة المحددة، بينما البيئة هي النظام الواقعي أو الافتراضي الذي يتفاعل معه العامل. السياسة هي الاستراتيجية التي يتبعها العامل لاتخاذ قراراته بهدف زيادة مجموع المكافآت التي يحصل عليها على المدى الطويل.
من بين التطبيقات العملية البارزة للتعلم المعزز هو مجال الألعاب الرقمية، ويعد تحقيق الذكاء الاصطناعي الذي يمكنه اللعب والانتصار في الألعاب المعقدة مثل “Go” و “الشطرنج” مثالاً واضحاً على فعالية هذه التقنية، تخطت خوارزميات التعلم المعزز مستوى البراعة البشرية في هذه الألعاب عبر تجربة آلاف السيناريوهات وتحليل النتائج لكل خطوة يتم اتخاذها.
يكمن مثال آخر على تطبيق التعلم المعزز في أنظمة التداول الآلي في الأسواق المالية، تعتمد هذه الأنظمة على تحليل البيانات المالية واتخاذ قرارات الشراء والبيع بشكل مباشر، باستخدام التعلم المعزز، يتمكن النظام من تحسين استراتيجيات التداول بمرور الوقت من خلال تعلّم أفضل الأوقات والأساليب لتنفيذ الصفقات بهدف تحقيق أعلى عوائد ممكنة.
وبذلك، يظهر أن مدى تطبيقات التعلم المعزز يتسع ليشمل مجموعة متنوعة من الاستخدامات العملية، مما يحسن من أداء الأنظمة الذكية ويجعلها أكثر فعالية في مواجهة تحديات العالم الواقعي.

الذكاء الاصطناعي في الخدمات
في قطاع الخدمات، يُستخدم الذكاء الاصطناعي لتحسين تجربة العملاء وتقديم خدمات مخصصة. على سبيل المثال، تعتمد الشركات على الروبوتات الحوارية (روبوتات الدردشة) المدعومة بالذكاء الاصطناعي للتفاعل مع العملاء وحل مشكلاتهم بشكل فوري، كما تُستخدم تقنيات التعلم الآلي لتحليل سلوك العملاء وتقديم توصيات مخصصة، مما يعزز من رضا العملاء وولائهم.
وبفضل الابتكارات المستمرة في مجال الذكاء الاصطناعي، نشهد تطبيقات جديدة ومبتكرة تساهم في تطوير وتحسين مختلف القطاعات، وهذه التطبيقات لا تسهم فقط في تحسين الكفاءة الإنتاجية، بل تفتح أيضاً آفاقاً جديدة للنمو والتطوير المستدام.
وتلعب وسائل الإعلام والحكومات دوراً محورياً في نشر التوعية حول الذكاء الاصطناعي وتقديم المعلومات الدقيقة والموثوقة للجمهور، مع التقدم السريع في هذه التكنولوجيا، يصبح من الضروري تزويد المجتمع بفهم شامل حول كيفية عمل الذكاء الاصطناعي وتأثيره المحتمل على مختلف جوانب الحياة.

دور وسائل الإعلام
وسائل الإعلام تتحمل مسؤولية كبيرة في نقل المعلومات الصحيحة وتحليل التطورات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، من خلال تقديم تقارير مفصلة وبرامج حوارية تشرح المفاهيم الأساسية، يمكن لوسائل الإعلام أن تسهم في رفع مستوى الوعي بين الناس، إضافةً إلى ذلك، يمكن للصحفيين والخبراء التعاون لإعداد مقالات وتحقيقات تركز على الاستخدامات الإيجابية للذكاء الاصطناعي، ما يساعد في تبديد المخاوف الشائعة حول هذه التقنية.

دور الحكومات
تتمتع الحكومات بقدرة كبيرة على توجيه حملات التوعية المجتمعية من خلال سياسات تعليمية وبرامج تدريبية تستهدف جميع الفئات العمرية، ويمكن للحكومات إطلاق مبادرات تهدف إلى دمج تعليم الذكاء الاصطناعي في المناهج الدراسية، وكذلك تنظيم ندوات وورش عمل تُعنى بتثقيف المجتمع حول الفوائد والتحديات التي تطرحها هذه التكنولوجيا من خلال توفير المصادر التعليمية المفتوحة وإتاحة الفرص للمشاركة المجتمعية، يمكن للحكومات أن تضمن فهم واسع ودقيق للذكاء الاصطناعي.

تبديد المخاوف وتعزيز الفهم
يمكن لحملات التوعية الفعّالة أن تسهم بشكل كبير في تبديد المخاوف المرتبطة بالذكاء الاصطناعي وكثير من الناس يشعرون بالقلق من تأثير هذه التكنولوجيا على فرص العمل أو الخصوصية، وهنا يأتي دور التوعية في تقديم صورة متوازنة ومبنية على الحقائق بواسطة توفير المعلومات الشاملة والمفصلة، يمكن للجمهور أن يتعرف على كيفية استفادتهم من الذكاء الاصطناعي في حياتهم اليومية، مما يعزز الفهم الصحيح ويزيل الشكوك.

المستقبل والآفاق المستقبلية للذكاء الاصطناعي
عندما نتحدث عن المستقبل والآفاق المستقبلية للذكاء الاصطناعي، نحن نتطرق إلى مجال يمتاز بالديناميكية والتغير السريع. التوقعات تشير إلى أن الذكاء الاصطناعي سيشهد تطورات هائلة ستغير من شكل العالم الذي نعرفه اليوم. في العقود القادمة، يُتوقع أن يتجاوز الذكاء الاصطناعي حدود الابتكارات الحالية، ليدخل في مجالات جديدة ويحسن من الكفاءة في العديد من الصناعات.
أحد الاتجاهات المستقبلية هو التحول نحو أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر استقلالية. نرى بالفعل تطبيقات تجريبية للسيارات ذاتية القيادة والطائرات بدون طيار. في المستقبل، من الممكن أن تصبح هذه التكنولوجيا جزءاً لا يتجزأ من حياتنا اليومية، مما يعزز من السلامة ويقلل من التكاليف التشغيلية.
بالإضافة إلى ذلك، من المتوقع أن يشهد الذكاء الاصطناعي تطوراً كبيراً في مجال الصحة. يمكن لتطبيقات الذكاء الاصطناعي أن تُحدِث ثورة في تشخيص الأمراض ومعالجتها، مما يعزز من فعالية الأطباء ويساعد في تقديم رعاية صحية أفضل وبتكلفة أقل. تطبيق تقنيات التعلم العميق وتحليل البيانات الضخمة يمكن أن يؤدي إلى اكتشافات طبية غير مسبوقة.
لتحقيق الاستفادة القصوى من هذه التطورات، يجب على الجيل الجديد الاستعداد بشكل جيد لمواكبة التغيرات السريعة ويتطلب ذلك التركيز على التعليم والتدريب المستمر في مجالات التكنولوجيا والعلوم، بالإضافة إلى تنمية المهارات الشخصية مثل التفكير النقدي والإبداعي. فالمستقبل يحمل فرصاً هائلة للذكاء الاصطناعي، لكن استغلال هذه الفرص يعتمد بشكل كبير على كيفية تهيئة الجيل الجديد واستعداده للتعامل مع هذه التكنولوجيا المتقدمة والاستفادة منها بأفضل شكل ممكن.