ما هو مشروع عملة Artificial Intelligence/AI الرقمية؟

Artificial intelligence (AI) هو فرع واسع النطاق لعلوم الكمبيوتر يهتم ببناء آلات ذكية قادرة على أداء المهام التي تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا.

يتيح Artificial intelligence (AI) للآلات إمكانية التعلم من التجربة والتكيف مع المدخلات الجديدة وأداء مهام شبيهة بالبشر. تعتمد معظم أمثلة الذكاء الاصطناعي التي تسمع عنها اليوم – من أجهزة الكمبيوتر للعب الشطرنج إلى السيارات ذاتية القيادة – بشكل كبير على التعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية. باستخدام هذه التقنيات، يمكن تدريب أجهزة الكمبيوتر لإنجاز مهام محددة عن طريق معالجة كميات كبيرة من البيانات والتعرف على الأنماط في البيانات.

ما هي الفوائد التي تقدمها Artificial intelligence (AI)؟

الذكاء الاصطناعي الذي يكتب التعليمات البرمجية لك
فكر في الذكاء الاصطناعي الذي يكتب رمزًا لك ويتعلم باستمرار. صِف البرنامج والميزات التي تريد تشفيرها. سيقدم لك Artificial intelligence البرنامج بمئات من الخيارات المرئية المختلفة في بضع دقائق.

لن تضطر إلى دفع مائة ألف دولار للحصول على برنامجك المخصص. سيقوم Artificial intelligence بترميز برنامجك مقابل بضع مئات من الدولارات فقط. لن تضطر إلى الانتظار شهورًا. يقوم Artificial intelligence بكتابة التعليمات البرمجية بسرعة وأمان وبدون أخطاء.

كيف يعمل الذكاء الاصطناعي؟

يعمل الذكاء الاصطناعي من خلال الجمع بين كميات كبيرة من البيانات والمعالجة السريعة والتكرارية والخوارزميات الذكية، مما يسمح للبرنامج بالتعلم تلقائيًا من الأنماط أو الميزات الموجودة في البيانات. يعد الذكاء الاصطناعي مجالًا واسعًا للدراسة يتضمن العديد من النظريات والأساليب والتقنيات، بالإضافة إلى الحقول الفرعية الرئيسية التالية:

التعلم الالي
يعمل التعلم الآلي على أتمتة بناء النموذج التحليلي. يستخدم طرقًا من الشبكات العصبية والإحصاءات وبحوث العمليات والفيزياء للعثور على رؤى خفية في البيانات دون أن تتم برمجتها بشكل صريح للمكان الذي تبحث فيه أو ما يجب استنتاجه.

الشبكات العصبية
الشبكة العصبية هي نوع من التعلم الآلي يتكون من وحدات مترابطة (مثل الخلايا العصبية) تعالج المعلومات من خلال الاستجابة للمدخلات الخارجية، وتنقل المعلومات بين كل وحدة. تتطلب العملية تمريرات متعددة في البيانات للعثور على الاتصالات واشتقاق المعنى من البيانات غير المحددة.

تعلم عميق
يستخدم التعلم العميق شبكات عصبية ضخمة مع العديد من طبقات وحدات المعالجة، والاستفادة من التطورات في قوة الحوسبة وتقنيات التدريب المحسنة لتعلم الأنماط المعقدة بكميات كبيرة من البيانات. تتضمن التطبيقات الشائعة التعرف على الصور والكلام.