دليلك خطوة بخطوة حول كيفية بناء موقع ذكاء اصطناعي

 منذ الأربعينيات ، عندما تم تطوير الكمبيوتر الرقمي ، كان من الواضح أنه يمكن برمجة أجهزة الكمبيوتر لإكمال المهام المعقدة للغاية. على سبيل المثال ، يمكنهم اكتشاف براهين للنظريات الرياضية أو لعب الشطرنج. في الواقع ، يمكن لأجهزة الكمبيوتر أو الروبوتات التي يتم التحكم فيها عن طريق الكمبيوتر أداء مهام نموذجية للبشر. وهنا يأتي دور الذكاء الاصطناعي.

هل أنت مهتم بكيفية بناء ذكاء اصطناعي؟ تقدم هذه المقالة فهماً أساسياً للذكاء الاصطناعي ، وتطبيقه ، والخطوات اللازمة لصنع ذكاء اصطناعي.

ما هو الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي (AI) هو قدرة الكمبيوتر الرقمي أو الروبوت الذي يتم التحكم فيه عن طريق الكمبيوتر على تنفيذ المهام التي تؤديها الكائنات الذكية. يمثل الذكاء الاصطناعي فرعًا من علوم الكمبيوتر. يعد كل من Siri و Alexa والمساعدين الأذكياء المماثلين ، بالإضافة إلى السيارات ذاتية القيادة وروبوتات المحادثة وعوامل تصفية البريد الإلكتروني العشوائي ، أمثلة على الذكاء الاصطناعي.

تعبر ورقة عالم الرياضيات آلان تورينج ، "آلات الحوسبة والذكاء" ، واختبار تورينج عن الهدف الأساسي للذكاء الاصطناعي ورؤيته. كتب تورينغ ورقته البحثية عن الذكاء الاصطناعي ، مجادلًا بأنه لا توجد أي حجة مقنعة بأن الآلات لا تستطيع التفكير بذكاء مثل البشر . وبالمثل ، فإن  اختبار تورينج هو طريقة لتحديد ما إذا كان بإمكان الآلة "التفكير".

بناءً على  نظرية المعلومات ، الذكاء هو قدرة الفرد على قبول أو نقل المعلومات والاحتفاظ بها في شكل معرفة. تمثل نظرية المعلومات رياضيًا الشروط والمعلمات التي تؤثر على كيفية نقل المعلومات ومعالجتها

وفقًا لشين ليج ، المؤسس المشارك لشركة DeepMind Technologies ، الذكاء هو قدرة الوكيل على تحديد الأهداف وحل المشكلات المختلفة في بيئة متغيرة. إذا كان الوكيل إنسانًا ، فأنت تتعامل مع الذكاء الطبيعي ، وإذا كان الوكيل عبارة عن آلة ، فأنت تتعامل مع الذكاء الاصطناعي.

تشغيل الذكاء الاصطناعي والتطبيق

على نحو متزايد ، أصبح بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي أقل تعقيدًا وأرخص تكلفة. يتمثل المبدأ الكامن وراء صنع ذكاء اصطناعي جيد في جمع البيانات ذات الصلة لتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي. نماذج الذكاء الاصطناعي هي برامج أو خوارزميات تمكن الذكاء الاصطناعي من التعرف على أنماط معينة في مجموعات البيانات الكبيرة.

كلما نجحت في تطوير تقنية الذكاء الاصطناعي ، زادت الحكمة في تحليل كميات هائلة من البيانات لمعرفة كيفية أداء مهمة معينة.

تسمى عملية تحليل البيانات وأداء المهام التعلم الآلي (ML). على سبيل المثال ،  تمنح معالجة اللغة الطبيعية (NLP) الآلات القدرة على قراءة اللغات البشرية وفهمها وتقليد هذا السلوك. تعتمد تطبيقات الذكاء الاصطناعي الواعدة على تعلم الآلة والتعلم العميق. هذا الأخير يعمل على أساس الشبكات العصبية التي بنيت بشكل مشابه لتلك الموجودة في الدماغ البشري.

تطبيقات العالم الحقيقي لأنظمة الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق. يمكنك العثور أدناه على أكثر الأمثلة شيوعًا  للذكاء الاصطناعي في الحياة اليومية :

• التعرف على الكلام

تُعرف أيضًا باسم التعرف التلقائي على الكلام (ASR) ، أو التعرف على الكلام على الكمبيوتر ، أو تحويل الكلام إلى نص ، وهي قدرة تستخدم البرمجة اللغوية العصبية لمعالجة الكلام البشري في تنسيق مكتوب. على سبيل المثال ، يستخدم Siri التعرف على الكلام لإجراء عمليات البحث الصوتي.

• خدمة الزبائن

على نحو متزايد ، يتجه المزيد من الشركات إلى الوكلاء الافتراضيين عبر الإنترنت لخدمة العملاء ، وبالتالي استبدال الوكلاء البشريين. وفقًا لـ Servion Global Solutions ، فإن 95٪ من جميع تفاعلات العملاء ستشمل الذكاء الاصطناعي بحلول عام 2025.

• الرؤية الحاسوبية

في هذه الحالة ، تسمح تقنية الذكاء الاصطناعي لأجهزة الكمبيوتر والأنظمة باستخلاص معلومات ذات مغزى من الصور الرقمية ومقاطع الفيديو والمدخلات المرئية الأخرى. يمكنك رؤية تطبيقه في وضع علامات على الصور على وسائل التواصل الاجتماعي.

• اكتشاف اتجاهات البيانات

يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي استخدام سلوك المستهلكين لاكتشاف اتجاهات البيانات ، مما يسمح للشركات ببناء استراتيجيات فعالة للبيع العابر. نتيجة لذلك ، يمكن للشركات تقديم توصيات إضافية ذات صلة أثناء عملية الدفع. وهنا  يأتي دور برنامج التحليلات التنبؤية  .

يتيح هذا البرنامج اتخاذ القرار في الوقت الفعلي مع بياناتك. على سبيل المثال ، يمكن للبرنامج إنشاء نماذج لتقييم المخاطر ، مثل الكشف عن الاحتيال والمخاطر ، والإعلان المستهدف ، وتوصيات المنتج.

• منع الغش

واحدة من المشاكل الأساسية التي يعالجها الذكاء الاصطناعي هي الدفع والاحتيال على المعلومات الحساسة. تستخدم الشركات الأنظمة القائمة على الذكاء الاصطناعي لاكتشاف ومنع هذا النوع من الاحتيال بشكل فعال.

• تداول الأسهم الآلي

تقوم منصات التداول عالية التردد القائمة على الذكاء الاصطناعي بإجراء آلاف الصفقات أو أحيانًا ملايين الصفقات كل يوم. اعتبارًا من عام 2020 ، تمت أتمتة نصف تداولات سوق الأسهم في أمريكا. وفقًا لـ Allied Market Research ، من المتوقع أن يبلغ حجم السوق الخوارزمي العالمي 31.2 مليون دولار بحلول عام 2028.

كيفية بناء ذكاء اصطناعي: ما المطلوب لبناء نظام ذكاء اصطناعي؟

تتوقع شركة Gartner، Inc. أن تصل عائدات برامج الذكاء الاصطناعي في جميع أنحاء العالم إلى 62.5 مليار دولار في عام 2022 ، بزيادة قدرها 21.3٪ اعتبارًا من عام 2021. إذن ، كيف يمكن بناء ذكاء اصطناعي؟ دعنا ننتقل إلى الخطوات الأساسية لمساعدتك على فهم كيفية إنشاء ذكاء اصطناعي من البداية.

الخطوة 1: المكون الأول الذي يجب مراعاته عند بناء حل الذكاء الاصطناعي هو تحديد المشكلة

قبل تطوير منتج أو ميزة ، من الضروري التركيز على نقطة الألم لدى المستخدم ومعرفة عرض القيمة (دعم القيمة) الذي يمكن للمستخدمين الحصول عليه من منتجك. يتعلق عرض القيمة بالقيمة التي تعد بتقديمها لعملائك إذا اختاروا شراء منتجك.

من خلال تحديد فكرة حل المشكلات ، يمكنك إنشاء منتج أكثر فائدة وتقديم المزيد من الفوائد للمستخدمين. بعد قيامك بتطوير المسودة الأولى للمنتج أو الحد الأدنى من المنتج القابل للتطبيق (MVP) ، تحقق من المشكلات للتخلص منها بسرعة.

الخطوة 2: احصل على البيانات الصحيحة ونظفها

الآن ، عندما تضع المشكلة في إطار ، تحتاج إلى اختيار مصادر البيانات الصحيحة. يعد الحصول على بيانات عالية الجودة أكثر أهمية من قضاء الوقت في تحسين نموذج الذكاء الاصطناعي نفسه. تندرج البيانات تحت فئتين:

• البيانات المنظمة

البيانات المنظمة هي معلومات محددة بوضوح تتضمن أنماطًا ومعلمات يمكن البحث فيها بسهولة. على سبيل المثال ، الأسماء والعناوين وتواريخ الميلاد وأرقام الهواتف.

• البيانات غير المهيكلة

لا تحتوي البيانات غير المنظمة على أنماط أو تناسق أو توحيد. يتضمن الصوت والصور والرسوم البيانية ورسائل البريد الإلكتروني.

بعد ذلك ، تحتاج إلى تنظيف البيانات ومعالجتها وتخزين البيانات التي تم تنظيفها قبل أن تتمكن من استخدامها لتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي. يتعلق تنظيف البيانات أو تنقيتها بإصلاح الأخطاء والسهو لتحسين جودة البيانات.

الخطوة 3: إنشاء الخوارزميات

عند إخبار الكمبيوتر بما يجب القيام به ، تحتاج أيضًا إلى اختيار كيفية القيام بذلك. هذا هو المكان الذي تتدخل فيه خوارزميات الكمبيوتر. الخوارزميات هي تعليمات رياضية. من الضروري إنشاء خوارزميات للتنبؤ أو التصنيف لتعلم الآلة حتى يتمكن نموذج الذكاء الاصطناعي من التعلم من مجموعة البيانات.

الخطوة 4: تدريب الخوارزميات

للمضي قدمًا في كيفية إنشاء ذكاء اصطناعي ، تحتاج إلى تدريب الخوارزمية باستخدام البيانات التي تم جمعها. سيكون من الأفضل تحسين الخوارزمية لتحقيق نموذج ذكاء اصطناعي بدقة عالية أثناء عملية التدريب. ومع ذلك ، قد تحتاج إلى بيانات إضافية لتحسين دقة نموذجك.

دقة النموذج هي الخطوة الحاسمة التي يجب اتخاذها. لذلك ، تحتاج إلى تحديد دقة النموذج من خلال تعيين حد أدنى مقبول. على سبيل المثال ، يمكن لشركة شبكات اجتماعية تعمل على حذف الحسابات المزيفة أن تحدد "درجة احتيال" بين صفر وواحد لكل حساب. بعد إجراء بعض البحث ، يمكن للفريق أن يقرر إرسال جميع الحسابات ذات النقاط التي تزيد عن 0.9 إلى فريق الاحتيال.

الخطوة 5: اختر النظام الأساسي المناسب

بصرف النظر عن البيانات المطلوبة لتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بك ، فأنت بحاجة إلى اختيار النظام الأساسي المناسب لاحتياجاتك. يمكنك اختيار إطار عمل داخلي أو سحابي. ما هو الفرق الرئيسي بين هذه الأطر؟ تسهل السحابة على المؤسسات إجراء التجارب والنمو مع دخول المشاريع في الإنتاج وزيادة الطلب من خلال السماح بتدريب ونشر نماذج تعلم الآلة بشكل أسرع.

• الأطر الداخلية

على سبيل المثال ، يمكنك اختيار Scikit و Tensorflow و Pytorch. هذه هي أكثر النماذج شيوعًا لتطوير النماذج داخليًا.

• أطر العمل السحابية

باستخدام نظام ML-as-a-Service الأساسي أو ML في السحابة ، يمكنك تدريب النماذج ونشرها بشكل أسرع. يمكنك استخدام IDEs و Jupyter Notebooks وواجهات مستخدم رسومية أخرى لبناء النماذج ونشرها.

الخطوة 6: اختر لغة البرمجة

هناك أكثر من  لغة برمجة واحدة ، بما في ذلك C ++ الكلاسيكية ، و Java ، و Python ، و R. تعتبر لغتا الترميز الأخيرتان أكثر شيوعًا لأنهما توفران مجموعة قوية من الأدوات مثل مكتبات ML واسعة النطاق. اتخذ القرار الصحيح من خلال النظر في أهدافك واحتياجاتك. على سبيل المثال:

• تعد Python اختيارًا جيدًا للمبتدئين لأنها تحتوي على أبسط بناء جملة يمكن لغير المبرمج تعلمه بسهولة.
• تتميز C ++ بمستوى عالٍ من الأداء والكفاءة ، مما يجعلها مثالية للذكاء الاصطناعي في الألعاب.
• تعد Java سهلة التصحيح وسهلة الاستخدام ويمكن استخدامها على معظم الأنظمة الأساسية. بالإضافة إلى ذلك ، فهو يعمل بشكل جيد مع خوارزميات محرك البحث وللمشاريع واسعة النطاق. كقاعدة عامة ، يتم استخدام Java لإنشاء تطبيقات سطح المكتب.
• تم تطوير R للتحليل والإحصاءات التنبؤية. وبالتالي ، يتم استخدامه بشكل أساسي في علم البيانات.

الخطوة 7: النشر والمراقبة

أخيرًا ، بعد أن طورت حلاً مستدامًا ومكتفيًا ذاتيًا ، حان الوقت لنشره. من خلال مراقبة النماذج الخاصة بك بعد النشر ، يمكنك التأكد من أنها ستستمر في الأداء الجيد. لا تنس مراقبة العملية باستمرار.

تلخيص

"كيفية بناء ذكاء اصطناعي" هو سؤال يهتم به الكثيرون هذه الأيام. لإنشاء ذكاء اصطناعي ، تحتاج إلى تحديد المشكلة التي تحاول حلها ، وجمع البيانات الصحيحة ، وإنشاء خوارزميات ، وتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي ، واختيار النظام الأساسي المناسب ، واختيار لغة البرمجة ، وأخيراً نشر العملية ومراقبتها لنظام الذكاء الاصطناعي الخاص بك.