مجلة عالم التكنولوجيا
مجلة تكنولوجية شاملة

ما هي تطبيقات الذكاء الاصطناعي المعرفي؟

Cognitive AI

يمكن أن يساعد نشر تقنيات الذكاء الاصطناعي و الحوسبة المعرفية المناسبة بالمؤسسة في أتمتة المهام الروتينية واكتساب رؤى من خلال تحليلات البيانات والتفاعل بشكل أفضل مع العملاء، وبالنظر إلى الطيف الواسع لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في المؤسسات ليس من المستغرب أن يكون إخصائي الذكاء الاصطناعي AI Specialist هي الوظيفة الأعلى تصنيفًا في تقرير الوظائف الناشئة على LinkedIn في عام 2020، ومع معدل نمو سنوي يبلغ 74% لهذا المنصب تطالب كل صناعة أولًا بوضع خطة استراتيجية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي ثم المساعدة في إدارتها وتحسينها عمليًا.

ما هو مفهوم الذكاء الاصطناعي المعرفي؟

يشير مفهوم الذكاء الاصطناعي المعرفي إلى عملية محاكاة السلوك البشري والتفكير لحل المشكلات المعقدة؛ حيث يعمل الذكاء الاصطناعي على زيادة التفكير البشري لحل مشكلات معقدة؛من خلال تركيزه على تقديم نتائج أكثر دقة وبمحاكاة عمليات التفكير البشري لإيجاد حلول للمشاكل.

 

نمو الذكاء الاصطناعي المعرفي

يؤدي التعلم العميق DL – Deep Learning إلى إحداث قدر كبير من التقدم وصنع ثورة في الصناعات عامة في كل جوانب الحياة، بما في ذلك الرعاية الصحية وتجارة التجزئة والتصنيع والمركبات ذاتية القيادة والأمن ومنع الاحتيال وتحليلات البيانات، ولبناء مستقبل الذكاء الاصطناعي AI من الضروري تحديد مجموعة من الأهداف والتوقعات التي ستقود جيلًا جديدًا من التقنيات إلى الانتشار وازدهار العمليات التجارية التي نراها اليوم، ويشير خبراء إلى أنه بحلول عام 2025 من المحتمل أن نشهد قفزة قاطعة في الإمكانيات التي أظهرها الذكاء الاصطناعي مع نمو الآلات بشكل أكثر حكمة بشكل ملحوظ.

 الذكاء الاصطناعي والحوسبة المعرفية

وتتناول العديد من تطبيقات DL – Deep Learning الحالية مهام الإدراك المتعلقة بالتعرف على الكائن Object، ومعالجة اللغة الطبيعية NLP والترجمة وغيرها من المهام الأخرى التي تتضمن معالجة الارتباط الواسع للبيانات مثل أنظمة التوصية، وتوفر أنظمة DL نتائج استثنائية بناءً على البرمجة التفاضلية والارتباط المعقد القائم على البيانات ومن المتوقع أن تدفع التحول عبر الصناعات لسنوات قادمة، في الوقت نفسه يجب التغلب على عدد من القيود الأساسية الكامنة في طبيعة DL نفسها حتى يتمكن التعلم الآلي -أو على نطاق أوسع من الذكاء الاصطناعي- من الاقتراب من تحقيق إمكاناته، ويلزم لذلك بذل جهود متضافرة في المجالات الثلاثة التالية لتحقيق الابتكار غير التدريجي:

  1. تحسين كفاءة النموذج بشكل ملموس وعلى سبيل المثال لا الحصر: تقليل عدد البارامترات بمقدار اثنين إلى ثلاثة رتب من الحجم دون فقدان في الدقة.
  2. تعزيز متانة النموذج وقابليته للتوسع والتوسع بشكل كبير.
  3. زيادة الإدراك الآلي.

 

التداخل بين الذكاء الاصطناعي والحوسبة المعرفية

تشير الحوسبة المعرفية إلى التقنيات الفردية التي تؤدي مهامًا محددة لتسهيل الذكاء البشري، وفي الأساس هذه أنظمة ذكية لدعم القرار منذ بداية طفرة الإنترنت ومع الاختراقات الأخيرة التي حدثت في مجال التكنولوجيا تستخدم أنظمة الدعم هذه بيانات وخوارزميات أفضل من أجل الحصول على تحليل أفضل لكمية كبيرة من المعلومات؛حيث تهدف الحوسبة المعرفية إلى فهم المنطق ومحاكاته بالإضافة إلى فهم ومحاكاة السلوك البشري.

الذكاء الاصطناعي والحوسبة المعرفية

كيف تعمل الحوسبة المعرفية؟

تقوم أنظمة الحوسبة المعرفية بتجميع البيانات من مصادر المعلومات المختلفة مع موازنة السياق والأدلة المتضاربة لاقتراح إجابات مناسبة تساعد في اتخاذ القرارات، ولتحقيق ذلك تشمل الأنظمة المعرفية تقنيات التعلم الذاتي Self-Learning باستخدام تعدين البيانات Data Mining والتعرف على الأنماط ومعالجة اللغة الطبيعية NLP – Natural Language Processing لفهم طريقة عمل الدماغ البشري.

 

ويتطلب استخدام أنظمة الكمبيوتر لحل المشكلات التي من المفترض أن يقوم بها البشر بيانات ضخمة قد تكون منظمة أو غير منظمة، ومع مرور الوقت تتعلم الأنظمة المعرفية تحسين الطريقة التي تحدد بها الأنماط والطريقة التي تعالج بها البيانات؛ لتصبح قادرة على توقع مشاكل جديدة ونموذج الحلول الممكنة.

 

تطبيقات واستخدامات الذكاء الاصطناعي المعرفي

  1. إنترنت الأشياء الذكي Smart IoT: يتضمن ذلك توصيل وتحسين الأجهزة والبيانات في إنترنت الأشياء ولكن بافتراض أننا نحصل على المزيد من أجهزة الاستشعار والأجهزة؛ لأن المفتاح الحقيقي هو ما سيربطها.
  2. الأمن السيبراني المعزز بالذكاء الاصطناعي AI-Enabled Cybersecurity: يمكن محاربة الهجمات الإلكترونية باستخدام تشفير أمن البيانات وتعزيز الوعي بالموقف المدعوم بالذكاء الاصطناعي، الشيء الذي سوف يوفر مستندًا وبيانات وقفل شبكة باستخدام بيانات ذكية موزعة مؤمنة بمفتاح ذكاء اصطناعي.
  3. الذكاء الاصطناعي للمحتوى Content AI: حل مدعوم بالذكاء المعرفي يتعلم باستمرار مع الأخذ بالأسباب كما يمكنه في الوقت نفسه دمج الموقع والوقت من اليوم وعادات المستخدم والنية والمشاعر ووسائل التواصل الاجتماعي والوعي السياقي Contextual Awareness والسمات الشخصية الأخرى.
  4. التحليلات المعرفية في الرعاية الصحية Cognitive Analytics in Healthcare: تنفذ التكنولوجيا وظائف برمجيات التفكير الشبيهة بالإنسان التي تؤدي تحليلًا استنتاجيًا واستقرائيًا لتطبيقات علوم الحياة.

 

الحوسبة المعرفية Cognitive Computing والذكاء الاصطناعي AI هي تقنيات تعتمد على البيانات في المقام الأول لاتخاذ القرارات، ولكن هناك فروق دقيقة بين المصطلحين، والتي يمكن العثور عليها ضمن أغراضهما وتطبيقاتهما.

 

يمكن تخيل أن شخضًا ما قرر تغيير حياته المهنية هنا سوف يقوم مساعد الذكاء الاصطناعي تلقائيًا بتقييم مهاراته ومن ثم العثور على وظيفة ذات صلة؛ حيث تتطابق مهاراته مع الموقع الجديد، ويقوم نيابة عنه بالتفاوض على الأجور والمزايا. وفي المرحلة الأخيرة يقوم بتبليغ الشخص المعني باتخاذ قرار نيابة عنه.

الرابط المختصر :
close

مرحبا 👋

سعداء بالتواصل معكم
قم بالتسجيل ليصلك كل جديد

نحن لا نرسل البريد العشوائي! اقرأ سياسة الخصوصية الخاصة بنا لمزيد من المعلومات.

اترك رد

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني.