الذكاء الاصطناعي الضيق (ANI)

يمثل الذكاء الاصطناعي الضيق (ANI)، والذي يطلق عليه غالبًا الذكاء الاصطناعي الضعيف، الحالة الحالية للذكاء الاصطناعي. يشير إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي المصممة والمدربة لأداء مهمة محددة وضيقة أو مجموعة محدودة من المهام. على عكس الذكاء الشبيه بالبشر والمصور في الخيال العلمي، يعمل الذكاء الاصطناعي الضيق (ANI) ضمن سياق محدد مسبقًا ولا يمكنه أداء وظائف تتجاوز الغرض المحدد له. كل تطبيق للذكاء الاصطناعي قيد الاستخدام اليوم، من المساعدين الافتراضيين البسيطين إلى أدوات التشخيص المعقدة، هو شكل من أشكال الذكاء الاصطناعي الضيق (ANI). تستفيد هذه الأنظمة من تعلم الآلة (ML) و التعلم العميق (DL) للتفوق في وظائفها المتخصصة، وغالبًا ما تتجاوز الأداء البشري من حيث السرعة والدقة لتلك الوظيفة المحددة.

الخصائص الأساسية للذكاء الاصطناعي الضيق

السمة المميزة لـ ANI هي تخصصها. لا يمكن للذكاء الاصطناعي المدرب على لعب الشطرنج قيادة سيارة، ولا يمكن لروبوت الدردشة المصمم لخدمة العملاء تأليف الموسيقى. هذا التخصص هو نتيجة التدريب على مجموعة بيانات محددة ذات صلة بوظيفته. على سبيل المثال، يتم تدريب نموذج تحليل الصور الطبية حصريًا على الفحوصات الطبية. في حين أنه يصبح بارعًا بشكل لا يصدق في تحديد الحالات الشاذة في تلك الصور، إلا أنه ليس لديه فهم للمفاهيم الأخرى. أنظمة ANI موجهة نحو الهدف وتعمل بموجب القيود والبرمجة التي يقدمها منشئوها من البشر. إنهم لا يمتلكون وعيًا أو وعيًا ذاتيًا أو فهمًا حقيقيًا، وهي سمات افتراضية لمفاهيم الذكاء الاصطناعي الأكثر تقدمًا.

تطبيقات واقعية

الذكاء الاصطناعي الضيق هو المحرك وراء الغالبية العظمى من الخدمات والمنتجات المدعومة بالذكاء الاصطناعي التي نتفاعل معها يوميًا. تمتد تطبيقاته إلى كل صناعة تقريبًا.

• المساعدون الافتراضيون: تستخدم المساعدات الصوتية مثل Siri من Apple و Alexa من Amazon معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لفهم أوامر المستخدم والاستجابة لها. إنها مثال كلاسيكي للذكاء الاصطناعي الضيق (ANI)، وهي بارعة في مهام مثل ضبط المؤقتات والإجابة على الأسئلة ولكنها غير قادرة على الاستدلال العام.
• محركات التوصية: تستخدم منصات مثل Netflix و Spotify الذكاء الاصطناعي الضيق (ANI) لتحليل سجل المشاهدة أو الاستماع الخاص بك واقتراح محتوى جديد. الخوارزميات الخاصة بهم متخصصة للغاية في النمذجة التنبؤية لتفضيلات المستخدم.
• الأنظمة الذاتية: تعتمد أنظمة الإدراك في المركبات ذاتية القيادة على الذكاء الاصطناعي الضيق (ANI). تنفذ نماذج مثل Ultralytics YOLO11 اكتشاف الأجسام في الوقت الفعلي لتحديد المشاة والمركبات الأخرى وإشارات المرور، وهي مهمة بالغة الأهمية ولكنها محددة للغاية في السياق الأوسع للقيادة. هذه التقنية حيوية أيضًا لـ الذكاء الاصطناعي في الخدمات اللوجستية وأتمتة المستودعات.
• تصفية الرسائل غير المرغوب فيها: تستخدم خدمات البريد الإلكتروني مصنفات تعتمد على الذكاء الاصطناعي (ANI) لاكتشاف الرسائل غير المرغوب فيها ونقلها تلقائيًا إلى مجلد الرسائل غير المرغوب فيها. 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 أمن البيانات.

الذكاء الاصطناعي الضيق في الرؤية الحاسوبية

الذكاء الاصطناعي الضيق هو حجر الزاوية في الرؤية الحاسوبية الحديثة. تُعد نماذج الذكاء الاصطناعي البصري أمثلة نموذجية على الذكاء الاصطناعي الضيق، 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 الطائر من صورة.
2. اكتشاف الكائنات: تحديد وتحديد مواقع كائنات متعددة داخل صورة، مثل اكتشاف الأجزاء المعيبة في خط إنتاج في التصنيع الذكي.
3. تجزئة الصور (Image Segmentation): تحديد الشكل الدقيق للكائنات على مستوى البكسل، وهو أمر بالغ الأهمية لتطبيقات مثل التصوير الطبي (medical imaging).
4. تقدير الوضعية (Pose Estimation): تحديد النقاط الرئيسية لجسم الإنسان أو الكائن لفهم وضعيته، ويستخدم على نطاق واسع في تطبيقات اللياقة البدنية والروبوتات.

تتم إدارة هذه القدرات القوية ونشرها من خلال منصات مثل Ultralytics HUB، مما يبسط عملية تدريب ونشر نماذج ANI المتخصصة هذه.

الذكاء الاصطناعي الضيق مقابل الأنواع الأخرى من الذكاء الاصطناعي

من المهم التمييز بين الذكاء الاصطناعي الضيق (ANI) والأشكال النظرية للذكاء الاصطناعي.

• الذكاء الاصطناعي العام (AGI): يُعرف أيضًا باسم الذكاء الاصطناعي القوي، يشير AGI إلى آلة افتراضية لديها القدرة على فهم وتعلم وتطبيق ذكائها لحل أي مشكلة يمكن للإنسان حلها. سيمتلك AGI قدرات معرفية ووعيًا وإدراكًا لذاته. في حين أنه هدف رئيسي في أبحاث الذكاء الاصطناعي، إلا أن AGI غير موجود حتى الآن.
• الذكاء الاصطناعي الفائق (ASI): هذه مرحلة افتراضية أخرى من الذكاء الاصطناعي حيث يتفوق العقل على ألمع العقول البشرية في كل مجال تقريبًا، بما في ذلك الإبداع العلمي والحكمة العامة والمهارات الاجتماعية. يرتبط مفهوم التفرد التكنولوجي ارتباطًا وثيقًا بظهور الذكاء الاصطناعي الفائق.

باختصار، كل نظام ذكاء اصطناعي قيد التشغيل حاليًا هو شكل من أشكال الذكاء الاصطناعي الضيق (ANI). في حين أن المجال يتقدم بسرعة، إلا أن القفزة من الذكاء الضيق الخاص بمهمة معينة إلى الوعي العام الشبيه بالبشر لا تزال تمثل تحديًا كبيرًا وبعيدًا.