الذكاء الاصطناعي
| English | العربية |
|---|---|
| artificial intelligence/ˌɑːtɪˈfɪʃl ɪnˈtelɪdʒəns/ | الذكاء الاصطناعي |
| machine learning/məˈʃiːn ˈlɜːnɪŋ/ | تعلم الآلة |
| training data/ˈtreɪnɪŋ ˈdeɪtə/ | بيانات التدريب |
| deep learning/diːp ˈlɜːnɪŋ/ | التعلم العميق |
| neural networks/ˈnjuːrəl ˈnetwɜːks/ | الشبكات العصبية |
| speech recognition/spiːtʃ ˌrekəɡˈnɪʃn/ | التعرف على الكلام |
| image recognition/ˈɪmɪdʒ ˌrekəɡˈnɪʃn/ | التعرف على الصور |
| machine translation/məˈʃiːn trænˈsleɪʃn/ | ترجمة الآلة |
| recommendation systems/ˌrekəmenˈdeɪʃn ˈsɪstəmz/ | أنظمة التوصية |
| autonomous vehicles/ɔːˈtɒnəməs ˈvɪəklz/ | المركبات المستقلة |
| optical character recognition/ˈɒptɪkl ˈkærɪktə ˌrekəɡˈnɪʃn/ | التعرف الضوئي على الأحرف |
| text-to-speech/tekst tə spiːtʃ/ | النص إلى كلام |
| bias/ˈbaɪəs/ | تحيزاً |
| accountability/əˌkaʊntəˈbɪlɪti/ | المساءلة |
الحركة التي لن يلعبها أي إنسان
- في مارس 2016، هزم برنامج اسمه AlphaGo Lee Sedol، أحد أقوى لاعبي Go في العالم، بأربع مباريات ضد واحدة. وفي المباراة الثانية، لعب حركة وصفها المحللون بأنها خطأ؛ تبين لاحقًا أنها كانت الفكرة الحاسمة للفوز.
- لم يقم أي شخص ببرمجة تلك الحركة. تعلم النظام لعبة Go عن طريق دراسة ملايين المواقف واللعب ضد نفسه، واكتشف أنماطًا لم يكن من الممكن للمطورين كتابتها يدويًا.
- بعد عامين، ألغت Amazon أداة توظيف تعتمد على الذكاء الاصطناعي بعد اكتشافها أنها تعلّمت من سيرة ذاتية مدتها عشر عامًا لتقييم أي سيرة تحتوي على كلمة "نساء" بسلبية.
- كلاهما يندرج تحت الذكاء الاصطناعي. هذه الدرس يوضح كيفية تعلمه، وما يستخدم فيه، وتأثيره الاجتماعي والاقتصادي والبيئي.
ما هو الذكاء الاصطناعي وكيف يتعلم الحديث
- الذكاء الاصطناعي (AI) يعني أنظمة حاسوبية تقوم بمهام تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا: التعرف على الكلام والصور، الترجمة، تشغيل الألعاب، القيادة.
- معظم الذكاء الاصطناعي الحديث يعتمد على تعلم الآلة: بدلاً من برمجة النظام خطوة بخطوة، يتحسن النظام في المهمة عن طريق تعلم الأنماط من كميات كبيرة من بيانات التدريب.
- التعلم العميق يستخدم الشبكات العصبية ذات الطبقات المتعددة من العقد المترابطة، وهو النهج الرائد اليوم. البيانات الأفضل والأكثر شمولاً تعطي نموذجًا أفضل؛ والبيانات السيئة تعطي نتائج سيئة.
يتم تدريب النموذج على أمثلة، وليس كتابة قواعد له
يختلف تعلم الآلة عن البرمجة التقليدية لأنه:
تحسن خوارزميات ML في مهمة ما بالتعلم من كميات كبيرة من البيانات، بدلاً من اتباع قواعد مكتوبة يدويًا.
قم بمطابقة كل مصطلح ذكاء اصطناعي بما يعنيه.
يتعلم ML من البيانات؛ يستخدم التعلم العميق طبقات متعددة؛ والتحيز والغموض (الصندوق الأسود) هي مخاوف أخلاقية رئيسية.
التطبيقات
- فهم المدخلات: التعرف على الكلام يحول الكلمات المنطوقة إلى نص؛ التعرف على الصور يحدد الأشياء أو الوجوه أو النصوص في الصور.
- إنتاج المخرجات أو القرارات: الترجمة الآلية بين اللغات؛ أنظمة التوصية المقترحة للفيديو أو المنتجات أو الموسيقى؛ المركبات المستقلة والروبوتات؛ التشخيص الطبي والكشف عن الاحتيال.
- يعطي الامتحان عادةً سيناريو ويطلب تحديد أنواع الذكاء الاصطناعي المستخدمة فيه، أو شرح آلية عمله.
مختبر مفاهيم الحوسبة.
صنّف الأمثلة المحددة حسب الفكرة الحاسوبية التي تمثلها.
أي مما يلي تطبيق يومي للذكاء الاصطناعي؟
أنظمة التوصية (وتعرف الصوت/الصور، الترجمة، القيادة الذاتية) هي تطبيقات ذكاء اصطناعي شائعة.
مثال محلول: قراءة ملصق أجنبي بصوت عالٍ
- تقوم تطبيق هاتف بتصوير ملصق منتج، وترجمته، وقراءته بصوت عالٍ. اشرح كيف يُستخدم الذكاء الاصطناعي. [4]
- التعرف البصري على الحروف (OCR) يحلل بكسلات الصورة لتحديد موقع الحروف، ويتم تحويل أنماط البكسل إلى أحرف وكلمات فردية.
- الترجمة الآلية تحول الكلمات إلى لغة المستخدم.
- النص إلى كلام (Text-to-speech) ينتج المخرجات الصوتية. كل مرحلة تحصل على درجة، بالترتيب التسلسلي.
التعرف، الترجمة، التحدث
ضع مراحل تطبيق قراءة الملصقات بالترتيب.
التعرف، القراءة، الترجمة، التحدث. كل مرحلة تمثل درجة في إجابة مكونة من أربع درجات.
الفوائد
- الإمكانية الوصول: يساعد ذكاء اصطناعي الكلام والصور ذوي الإعاقة؛ والترجمة يساعد من لا يتحدث اللغة.
- الإنتاجية: المهام المتكررة تتم آليًا، مما freeing people for creative work.
- دعم القرار: يجد الذكاء الاصطناعي أنماطًا في مجموعات بيانات ضخمة جدًا بالنسبة للإنسان، في المسحات الطبية أو العمليات المالية.
- متوفر في أي وقت ويمكن تخصيصه لكل مستخدم.
فائدة من فوائد الذكاء الاصطناعي هي:
يتفوق الذكاء الاصطناعي في العثور على أنماط في البيانات الكبيرة (دعم القرار). العدالة والقابلية للتفسير هي مخاوف، وليست ضمانات.
الأثر الاجتماعي
- الفوائد: قارئ الملصقات يساعد ذوي الإعاقة البصرية، ومن لا يستطيعون قراءة اللغة، ومن لديهم صعوبات في القراءة؛ والتعرف على الوجوه في المطار يسرع التحقق من الهوية ويمنع دخول المطلوبين.
- الأضرار: التعرف على الوجوه يخطئ في بعض الأشخاص ويتتبع الجميع بدون موافقة، مما يفقد الخصوصية؛ وقد يفقد الأشخاص الذين يعتمدون على الذكاء الاصطناعي مهاراتهم؛ وأنظمة التوصية قد تحبس المستخدمين في أفق ضيق.
- إجابة التأثير الاجتماعي تذكر المجموعة المتأثرة وما الذي يتغير بالنسبة لهم.
التأثير الاقتصادي
- وحدة تشخيص أعطال الذكاء الاصطناعي في ورشة صيانة تكشف عن الأخطاء بسرعة ودقة أكبر، مما يسمح بإصلاح عدد أكبر من المركبات يومياً وانخفاض التكاليف.
- لكن قد تكون هناك حاجة أقل لميكانيكيين ماهرين، مما يؤدي إلى فقدان الوظائف، كما يجب شراء الوحدة وتدريبها وصيانتها.
- وبشكل عام، يرفع الذكاء الاصطناعي الإنتاجية ويخلق وظائف جديدة في某些 fields بينما يلغي الوظائف الروتينية في مجالات أخرى.
التأثير البيئي
- تدريب وتشغيل النماذج الكبيرة يستهلك الكثير من الكهرباء، وتستخدم مراكز البيانات الماء للتبريد؛ ويتحول الأجهزة التي تعمل عليها إلى نفايات إلكترونية.
- من ناحية أخرى، يقلل الذكاء الاصطناعي استهلاك الطاقة في المباني، ويحسن مسارات النقل ويراقب البيئة.
- كلا الاتجاهين获 نقاط، ويتوقع الامتحان أن تعرف وجودهما.
لأجهزة الذكاء الاصطناعي دورة حياة، وحياة ما بعد الوفاة
قم بمطابقة كل مثال مع العنوان الذي ينتمي إليه.
الوظائف والتكاليف اقتصادية، والأشخاص والخصوصية اجتماعية، والطاقة والنفايات بيئية.
ليس لتدريب وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة تكلفة بيئية đáng kể.
تستهلك النماذج الكبيرة الكثير من الكهرباء ومياه التبريد، ويصبح عتادها نفايات إلكترونية. يساعد الذكاء الاصطناعي أيضًا في تقليل استخدام الطاقة في أماكن أخرى، لذا فإن كلا الاتجاهين ينتميان في إجابة.
مثال محلول: الإجابة على سؤال "التأثير"
- اشرح التأثير الاقتصادي لورشة صيانة تركيب نظام ذكاء اصطناعي لتشخيص الأعطال. [4]
- قدم التأثير و عاقبته، وقدم كلا الاتجاهين.
- تُكشف الأعطال بشكل أسرع وأكثر دقة، لذا يتم إصلاح مركبات أكثر يومياً وتزداد الإيرادات. تقل ساعات عمل الميكانيكيين لكل سيارة، لذا تنخفض التكاليف.
- قد يفقد الميكانيكيون المهنيون وظائفهم، لذا يحدث بطالة وفقدان للمهارات؛ ويجب شراء النظام وصيانته، لذا توجد تكاليف أولية ومستمرة.
نقطة التأثير ذات الدرجة الكاملة تنص على التأثير و____، عادةً ما يتم ربطهما بـ "لذا".
"يُحتاج إلى ميكانيكيين أقل، لذا يفقد العمال المهرة وظائفهم" يمثل درجة؛ "الميكانيكيون الأقل" وحده ليس كذلك.
مخاوف
- التحيز:.Patterns غير عادلة في بيانات التدريب تصبح قرارات غير عادلة، كما في أداة توظيف أمازون. استبدال الوظائف: تختفي الأدوار الروتينية.
- الخصوصية: التدريب يستخدم كميات كبيرة من البيانات الشخصية. الشفافية: النماذج الكبيرة عبارة عن صناديق سوداء يصعب تفسير قراراتها.
- المساءلة: عندما يكون الذكاء الاصطناعي خاطئاً، هل المطور أو المشغل أو المستخدم مسؤول؟ الإساءة الاستخدام: الصور العميقة (ديف فوكس)، المعلومات المضللة، المراقبة.
- يجب على المحترفين فهم حدود ما يبنيه، وإعلام المستخدمين، وتقليل الضرر.
يدخل التحيز مع البيانات ويخرج في القرارات
غالبًا ما arises "تحيز" الذكاء الاصطناعي بسبب:
إذا كانت بيانات التدريب تعكس أنماطًا غير عادلة، يتعلم النموذج ويكررها — مثل التوظيف أو الاقتراض.
حدد جميع المخاوف الحقيقية حول الذكاء الاصطناعي.
التحيز والغموض والإساءة للاستخدام هي مخاوف حقيقية. بالتأكيد يمكن للذكاء الاصطناعي أن يكون خاطئًا — المساءلة عن ذلك هي بحد ذاتها مخاوف.
علامات ضائعة
- الذكاء الاصطناعي ليس "روبوت" أو "حاسوب يفكر". عرّفه بأنه أنظمة تؤدي مهام تتطلب عادةً ذكاءً بشرياً.
- التأثير بدون عاقبة هو نصف درجة. "فقدت الوظائف" تحتاج إلى "لذا عمال مهنيون عاطلون".
- اجتماعي واقتصادي وبيئي هي ثلاث عناوين. أجب تحت العنوان الذي ذكرته السؤال.
- يأتي التحيز من البيانات التي تعلم منها النموذج، وليس من امتلاك الحاسوب آراءً.
لقد فهمت الأمر
- الذكاء الاصطناعي يؤدي مهام تتطلب عادةً ذكاءً بشرياً؛ تعلم الآلة يتعلم الأنماط من بيانات التدريب بدلاً من اتباع قواعد مكتوبة؛ التعلم العميق يستخدم شبكات عصبية متعددة الطبقات
- التطبيقات: التعرف على الكلام والصور يفهم المدخلات؛ الترجمة والتوصية والمركبات ذاتية القيادة تنتج مخرجات؛ OCR → ترجمة → تحويل النص إلى كلام يقرأ ملصقاً بصوت عالٍ
- تأثير تحت ثلاثة عناوين، كل منها به عاقبة وكلا الاتجاهين: اجتماعي، اقتصادي، بيئي
- مخاوف: تحيز من البيانات، استبدال الوظائف، الخصوصية، الشفافية، المساءلة، الإساءة الاستخدام