الذكاء الاصطناعي الضيق (ANI)

يمثل الذكاء الاصطناعي الضيق (ANI)، الذي يُطلق عليه غالبًا الذكاء الاصطناعي الضعيف، الحالة الحالية للذكاء الاصطناعي. ويشير إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي المصممة والمدربة لأداء مهمة محددة وضيقة أو مجموعة محدودة من المهام. وخلافاً للذكاء الشبيه بالإنسان الذي تم تصويره في الخيال العلمي، يعمل الذكاء الاصطناعي الضعيف ضمن سياق محدد مسبقاً ولا يمكنه أداء وظائف تتجاوز الغرض المحدد له. كل تطبيقات الذكاء الاصطناعي المستخدمة اليوم، من المساعدين الافتراضيين البسيطين إلى أدوات التشخيص المعقدة، هي شكل من أشكال الذكاء الاصطناعي الآلي. تستفيد هذه الأنظمة من التعلم الآلي (ML) والتعلم العميق (DL) للتفوق في وظائفها المتخصصة، وغالباً ما تتفوق على الأداء البشري من حيث السرعة والدقة في تلك الوظيفة المحددة.

الخصائص الأساسية لـ ANI

السمة المميزة للذكاء الاصطناعي الآلي هي تخصصه. فلا يمكن لذكاء اصطناعي مدرب على لعب الشطرنج أن يقود سيارة، ولا يمكن لروبوت الدردشة المصمم لخدمة العملاء أن يؤلف الموسيقى. هذا التخصص هو نتيجة تدريبه على مجموعة بيانات محددة ذات صلة بوظيفته. على سبيل المثال، يتم تدريب نموذج لتحليل الصور الطبية حصرياً على عمليات المسح الطبي. وفي حين أنه يصبح بارعًا بشكل لا يصدق في تحديد الحالات الشاذة في تلك الصور، إلا أنه لا يفهم المفاهيم الأخرى. إن أنظمة الذكاء الاصطناعي الذاتي موجهة نحو الهدف وتعمل في ظل القيود والبرمجة التي يوفرها صانعوها من البشر. فهي لا تمتلك الوعي أو الوعي الذاتي أو الفهم الحقيقي، وهي سمات افتراضية لمفاهيم الذكاء الاصطناعي الأكثر تقدمًا.

التطبيقات الواقعية

الذكاء الاصطناعي الضيق هو المحرك وراء الغالبية العظمى من الخدمات والمنتجات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي التي نتفاعل معها يومياً. وتغطي تطبيقاته كل الصناعات تقريباً.

• المساعدون الافتراضيون: يستخدم المساعدون الصوتيون مثل Siri من Apple وAlexa من Amazon معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لفهم أوامر المستخدم والاستجابة لها. وهي مثال كلاسيكي على الذكاء الاصطناعي، وهي بارعة في مهام مثل ضبط المؤقتات والإجابة على الأسئلة ولكنها غير قادرة على التفكير العام.
• محركات التوصيات: تستخدم منصات مثل نتفليكس وسبوتيفاي محركات التنبؤ لتحليل سجل المشاهدة أو الاستماع واقتراح محتوى جديد. خوارزمياتها متخصصة للغاية في النمذجة التنبؤية لتفضيلات المستخدم.
• الأنظمة ذاتية القيادة: تعتمد أنظمة الإدراك في المركبات ذاتية القيادة على الذكاء الاصطناعي. تقوم نماذج مثل Ultralytics YOLO11 بالكشف عن الأجسام في الوقت الفعلي لتحديد المشاة والمركبات الأخرى وإشارات المرور، وهي مهمة بالغة الأهمية ولكنها محددة للغاية في السياق الأوسع للقيادة. هذه التقنية ضرورية أيضاً للذكاء الاصطناعي في مجال الخدمات اللوجستية وأتمتة المستودعات.
• تصفية الرسائل غير المرغوب فيها: تستخدم خدمات البريد الإلكتروني مصنفات تعتمد على الذكاء الاصطناعي لاكتشاف رسائل البريد الإلكتروني غير المرغوب فيها ونقلها تلقائيًا إلى مجلد البريد المزعج. يتم تدريب هذه الأنظمة على التعرف على الأنماط والكلمات الرئيسية المرتبطة بالرسائل غير المرغوب فيها ولكنها لا تؤدي أي وظيفة أخرى لإدارة البريد الإلكتروني. هذا تطبيق قوي للذكاء الاصطناعي في مجال أمن البيانات.

الذكاء الاصطناعي في الرؤية الحاسوبية

الذكاء الاصطناعي للذكاء الاصطناعي هو حجر الزاوية في الرؤية الحاسوبية الحديثة. تُعد نماذج الذكاء الاصطناعي للرؤية أمثلة مثالية للذكاء الاصطناعي للرؤية، حيث يتم تدريبها على تفسير وفهم المعلومات المرئية لمهام محددة بدقة عالية. على سبيل المثال، يمكن تدريب نماذج Ultralytics YOLO على:

1. تصنيف الصور: تعيين تسمية لصورة كاملة، مثل تحديد نوع من الطيور من صورة.
2. اكتشاف الأجسام: تحديد مواقع الأجسام المتعددة داخل الصورة وتحديدها، مثل اكتشاف الأجزاء المعيبة على خط الإنتاج في التصنيع الذكي.
3. تجزئة الصور: تحديد الشكل الدقيق للأجسام على مستوى البكسل، وهو أمر ضروري لتطبيقات مثل التصوير الطبي.
4. تقدير الوضعية: تحديد النقاط الرئيسية لجسم الإنسان أو الجسم لفهم وضعيته، ويُستخدم على نطاق واسع في تطبيقات اللياقة البدنية والروبوتات.

تتم إدارة هذه الإمكانات القوية ونشرها من خلال منصات مثل Ultralytics HUB، التي تُبسِّط عملية تدريب ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي المتخصصة هذه.

الذكاء الاصطناعي الآلي مقابل الأنواع الأخرى من الذكاء الاصطناعي

من المهم التمييز بين الذكاء الاصطناعي الذاتي والأشكال النظرية للذكاء الاصطناعي.

• الذكاء الاصطناعي العام (AGI): يُعرف أيضًا باسم الذكاء الاصطناعي العام الاصطناعي القوي، ويشير الذكاء الاصطناعي العام الاصطناعي إلى آلة افتراضية لديها القدرة على الفهم والتعلم وتطبيق ذكائها لحل أي مشكلة يمكن للإنسان حلها. ويمتلك الذكاء الاصطناعي للذكاء الاصطناعي العام القدرات الإدراكية والوعي والوعي الذاتي. وعلى الرغم من أنه هدف رئيسي في أبحاث الذكاء الاصطناعي، إلا أن الذكاء الاصطناعي المُستند إلى الذكاء الاصطناعي المُستند إلى الذكاء الاصطناعي ليس موجودًا بعد.
• الذكاء الاصطناعي الخارق (ASI): هذه مرحلة افتراضية أخرى للذكاء الاصطناعي حيث يتفوق الذكاء الاصطناعي على ألمع العقول البشرية في كل مجال تقريبًا، بما في ذلك الإبداع العلمي والحكمة العامة والمهارات الاجتماعية. ويرتبط مفهوم التفرد التكنولوجي ارتباطًا وثيقًا بظهور الذكاء الاصطناعي الفائق.

ومن حيث الجوهر، فإن كل نظام ذكاء اصطناعي يعمل حاليًا هو شكل من أشكال الذكاء الاصطناعي الذاتي. وفي حين أن هذا المجال يتقدم بسرعة، إلا أن القفزة من الذكاء الضيق الخاص بمهمة محددة إلى الوعي العام الشبيه بالإنسان لا يزال تحديًا كبيرًا وبعيدًا.