Part I : What role does the algorithm play in AI?

Recommended Reading: Artificial Intelligence For Dummies By John Mueller & Luca Massaron

P.s, Dear Readers, Friends ,and colleagues, Our blog does not provide a summary of the book. Nonetheless, I pose questions and find answers in the book.

WHO are the writers? What motivated the authors to write this book?

John Mueller is a freelance author and technical editor with 89 books and over 300 articles on topics like networking, artificial intelligence, database management, and programming. He has helped over 67 authors refine their manuscripts and has provided editing services to Data Based Advisor and Coast Compute magazines. He has contributed articles to various publications and enjoys nature, wine, knitting, and glycerin soap and candles. He can be reached at John@JohnMuellerBooks.com and is setting up a website.
Luca Massaron is a data scientist and research director with over a decade of experience in multivariate statistical analysis, machine learning, and customer insight. Passionate about data and analysis, he has pioneered Web audience analysis in Italy and achieved top ten rankings at kaggle.com competitions.
AI is ubiquitous in various forms, including robots, self-driving cars, drones, medical systems, and online shopping sites. However, it's often misunderstood and misunderstood due to its overactive imagination and unrealistic expectations. Artificial Intelligence For Dummies is a valuable resource for those seeking to understand the complex nature of AI, highlighting its importance in daily life.
Artificial Intelligence For Dummies highlights the mundane and essential uses of AI, such as smart thermostats for homes. Despite its mundane nature, AI is often overlooked, making it a valuable tool in various applications, even if it seems mundane.
Artificial Intelligence For Dummies highlights the essential uses of AI, such as smart thermostats, and highlights its value in various applications, despite its mundane nature.
Artificial Intelligence For Dummies is a groundbreaking book that reveals the limitations of AI, revealing that it will never fully perform essential tasks and activities. It dispels the hype surrounding AI and emphasizes the importance of humans, highlighting that AI enhances human capabilities and makes them even more crucial.

Why should you read this book?

Artificial Intelligence For Dummies provides an in-depth understanding of AI, its past failures, and the issues it faces today. It explores the need for AI to have solid applications and provide investors with a return on investment.
AI is now used in various computer applications, automation, medical fields, and human interaction. The book also explores the interconnection of data analysis, machine learning, and deep learning. AI has a bright future due to its essential nature and the current trends. Although it has not yet succeeded, it has a good chance of success..

What’s Intelligence? What’s AI ?

Intelligence involves mental activities such as learning, reasoning, understanding, grasping truths, seeing relationships, considering meanings, and distinguishing fact from belief. It follows a process similar to a computer system's simulation: setting a goal, assessing the value of existing information, gathering additional information, manipulating data, defining relationships and truth values, determining if the goal is achieved, modifying the goal based on new data, and repeating steps 2 through 7 until the goal is achieved.
AI is a simulation that aims to achieve goals through goal-seeking, data processing, and data acquisition. It can be categorized into four ways: acting humanly, thinking humanly, and thinking rationally.
Acting humanly refers to a computer that succeeds when differentiation between the computer and a human is impossible. This category is used in technologies like natural language processing, knowledge representation, automated reasoning, and machine learning. The Total Turing Test includes physical contact in the form of perceptual ability interrogation, requiring computer vision and robotics.
Thinking humanly involves a computer performing tasks that require intelligence, such as driving a car. This category is often used in psychology and other fields where modeling the human thought process is essential.
Thinking rationally involves studying human thought using standard guidelines to create guidelines for interaction with an environment. The goal is to solve problems logically, often by creating a baseline technique for solving problems.

What’s AI winter?

AI winter refers to a period of reduced funding in AI development, where proponents overstate the technology's capabilities, leading to investment from those without technology knowledge. However, AI has faced criticism when it fails to meet expectations, leading to further funding reductions.
The current hype phase is due to machine learning, which helps computers learn from data. Deep learning, which aims to imitate the human brain, is the most successful solution. While people believe AI winter is over due to deep learning, another criticism phase will likely occur unless proponents tone down their rhetoric.

What are the applications of AI?

AI is increasingly being used in various applications, such as fraud detection, resource scheduling, complex analysis, automation, and customer service. AI is embedded within credit card companies' codes to alert users to unfamiliar spending patterns, while resource scheduling helps organizations efficiently schedule resources. Complex analysis is crucial for doctors and experts to make timely diagnoses. Automation can benefit from AI to handle unexpected changes or events, allowing it to continue as if nothing happened. Customer service can be improved by automation following scripts and using various resources.
The big data revolution is an everyday reality, involving large and complex amounts of computer data. It affects data storage and manipulation, affecting qualitative tasks and performance. Data can be categorized into structured and unstructured types, with structured data being organized by design and unstructured data being arranged by chance. Structured data is often stored in databases, while unstructured data is stored in databases, allowing for better organization and analysis..

What exactly is data? What are the different forms of data?

The big data revolution is a significant technological advancement that refers to large and complex amounts of computer data. It is so large and intricate that applications cannot handle it using additional storage or increasing computer power. Big data implies a revolution in data storage and manipulation, affecting qualitative tasks and performance.
Data can be categorized into two types: structured (knowing exactly what it contains and where to find every piece) and unstructured (unsure how it is arranged). Structured data, such as database tables, is organized by design and can be easily found. Unstructured data, such as images, videos, and sound recordings, is unstructured and requires interpretation or visualization. The development of this sophisticated data store took time and effort, and the technology that generates and delivers data, such as computers, sensors, smart mobile phones, the Internet, and its World Wide Web services, took time to spread..

How is our information being used?

Social media repositories of faces and expressions, private medical information, biometric data from smart watches, and datasets of intimate relationships and interest are all sources of data on human behavior. Social media interactions also contain information about personal preferences and interests. Mobile phones also record speech patterns.

What are smart algorithms?

Smart Algorithms encompass all kind of algorithms using Artificial Intelligence in Digital Assistants, Robotic Process Automation, and Machine Learning. Smart Algorithms are on the verge of pervading all aspects of business and our daily lives.

How have AI and algorithms changed the data landscape?

AI algorithms have evolved from simple algorithms to symbolic reasoning, expert systems, neural networks, and deep learning. As a result, data has become a valuable tool for AI, transforming from raw material to the artisan of the solution. Companies like Google feed their algorithms from freely available data, such as website content and text. Google spider software crawls the web, extracting information from the data using AI algorithms. Algorithms that process words can help Google understand and anticipate user needs, even in unclear natural language. The Hummingbird update in 2012 improved Google's ability to understand synonyms and concepts. Google's RankBrain algorithm, which learns from data, can answer ambiguous or unclear queries, handling 15% of the engine's queries.

How does AI make use of data?

Having plentiful data available isn’t enough to create a successful AI. Presently, an AI algorithm can’t extract information directly from raw data. Most algorithms rely on external collection and manipulation prior to analysis. When an algorithm collects useful information, it may not represent the right information. The following sections help you understand how to collect, manipulate, and automate data collection from an overview perspective

What exactly are data sources?

Data sources include human input, manual input, and sensors. Humans enter information during shopping experiences, such as clicking on items, adding them to carts, and checking out. Data collected from these sources is then analyzed for analysis purposes. Sensors can take various forms, such as cellphone detection or facial recognition software. They can create datasets from various sources, such as weather service data or robotic monitoring systems.
Reliable data is produced when the results are expected and consistent. It should be mundane and not surprising, but not so far out of the ordinary that it becomes frightening to review. Balance must be maintained when obtaining data, fitting within certain limits, meeting specific criteria for truth value, coming at expected intervals, and having all fields complete.

What role does the algorithm play in AI?

Recent advances in AI suggest that choosing the right amount of data is more important than the right algorithm for certain problems. Researchers from Microsoft, Banko, and Brill demonstrated that even with a large corpora of words, algorithms can perform well. However, no matter the amount of data, an algorithm is needed to make it useful and data analysis is necessary to ensure the chosen algorithms work correctly. The AI effect, as described by Pamela McCorduck, refers to the loss of recognition of successful AI programs and the focus on AI problems that still require resolution..
An algorithm is a sequence of operations that guarantees a solution to a problem in a finite time or informs you that no solution exists. Despite being solved manually for thousands of years, algorithms can consume significant time and require numerous numeric computations. They are hardcoded into the intelligence of humans who devised them, and any machine operating on algorithms reflects the intelligence embedded in them. Algorithms can be found in various fields, including science, medicine, finance, industrial production, and communication. AI algorithms, on the other hand, solve complex problems using a mix of rational approach and intuition.

What is NP complete ? what is AI complete?

According to Stackoverflow, ‘’ NP is the set of all decision problems (questions with a yes-or-no answer) for which the 'yes'-answers can be verified in polynomial time (O(n^k) where n is the problem size, and k is a constant) by a deterministic Turing machine. Polynomial time is sometimes used as the definition of fast or quickly.’’
NP-complete problems are unique in algorithmic problems as they cannot be solved within a reasonable time frame, unlike AI-complete problems, which require extensive search and could take decades even with advanced computers.

Who is ronald Viest?

The min-max approximation, introduced by Ronald Rivest in 1987, has been used in competitive games and recent game-playing advances like AlphaGo from Google DeepMind, which echoes the min-max approximation.

What is state space search?

Planning is a crucial AI problem that involves determining the sequence of actions to achieve a goal. AI starts by determining possible actions from the current state and expands into future states. When the expansion stops, AI creates a state space, which can be used for state-space search and decision-making. Common data structures include trees and graphs, with algorithms like breadth-first search and deep-first search being used to efficiently explore graphs.

What are local search algorithms and heuristics algorithm?

Local search is a problem-solving approach that uses constraints to limit the number of possible evaluations. It starts with an imperfect problem solution and moves away from it, determining the feasibility of nearby solutions based on random choice or an astute heuristic. Heuristics are educated guesses about a solution but cannot tell exactly how to reach it. Local search algorithms iteratively improve from a starting state, moving one step at a time through neighboring solutions until they can't improve any further. Designing a local search approach is simple and intuitive, but making it effective is usually harder. The key is defining the correct procedure: start with an existing situation, search for a set of possible new solutions within the current solution's neighborhood, determine which solution to use in place of the current solution, and continue performing Steps 2 and 3 until no further solution improvement is seen. Heuristics can limit where you look based on a rule of thumb, such as randomness in Roomba, a nonintelligent robot vacuum cleaner.

What is Machine learning?

Machine learning is an algorithm that tackles problems that humans naturally solve, such as recognizing faces in images or certain words in a conversation, rather than a series of predefined steps.

Why is AI hardware so crucial in AI?

Early AI efforts were hindered by a lack of suitable hardware, which struggled to perform tasks quickly enough for complex tasks like simulating human thought.
This issue is exemplified in the movie "The Imitation Game" where Alan Turing cracked the Enigma code. Modern off-the-shelf hardware can overcome this speed issue for many problems today. Most AI projects begin with standard hardware, as modern components provide significant processing power. However, specialized hardware is not up to the task today, as most standard hardware relies on the Von Neumann architecture, which separates memory from computing. Various methods are used to overcome this bottleneck, allowing complex, data-intensive algorithms to run faster.

What’s von neuromann bottleneck?

‘’The von Neumann bottleneck is a limitation on throughput caused by the standard personal computer architecture. The term is named for John von Neumann, who developed the theory behind the architecture of modern computers. Earlier computers were fed programs and data for processing while they were running’’.Tech Target
The Von Neumann bottleneck is a significant issue in fields like AI, machine learning, and data science due to the use of a bus to transfer data between the processor, memory, long-term storage, and peripheral devices. Over time, processor speeds increase, leading to a bottleneck that reduces speed. To overcome this, hardware vendors have introduced solutions such as localized memory, processor caching, prefetching, and using specialty RAM. These solutions aim to improve application speed by addressing the bottleneck by transferring data from memory and onto the bus faster. However, these solutions can be costly and time-consuming, making it crucial to consider the specific requirements of each application. Overall, the Von Neumann bottleneck can be addressed by addressing memory speed and latency.

What is google brain project?

GPUs are now excelling in graphics processing, including vector work, which speeds up AI calculations. Google's Brain Project used 2,000 CPUs in a data center, but NVidia's research team successfully replicated this using 12 GPUs. GPUs have been used in various AI projects, including winning the ImageNet computer image recognition competition in 2012. Researchers have used GPUs with success in various AI projects.

How can AI comprehend human language?

AI is increasingly interacting with humans in ways that humans understand better than direct computer contact. For example, when asking Alexa a question, the AI turns the keywords into tokens it can understand, which initiate computations that form an output. This output is then heard as Alexa speaks to you through a speaker. Interactions can take many forms, such as smell detection, which is a new capability for AI, and physical interactions, such as driving robots. Hugh Herr uses an AI to provide interaction with an intelligent foot, which provides active feedback that humans are used to obtaining from a real foot. As AI becomes more capable of performing complex calculations in smaller packages with larger datasets, its capability to perform interesting tasks increases.

What are AI applications?

AI is commonly used in various fields such as artificial creativity, computer vision, diagnosis, face recognition, game AI, handwriting recognition, natural language processing, nonlinear control, optical character recognition, and speech recognition. It is also commonly used in artificial life, automated reasoning, automation, biologically inspired computing, concept mining, data mining, email spam filtering, hybrid intelligent systems, intelligent agents, knowledge representation, litigation, and robotics.

What’s Chinese room argument?

In 1980, John Searle published an article in Behavioral and Brain Sciences, arguing against the Turing test, which posits that a computer can fool a human into thinking it is a human using a series of questions. The Chinese Room argument, a thought experiment, relies on two tests. The first test involves creating an AI that can accept Chinese characters, use rules to create a response, and output the response using Chinese characters.
The AI must interpret the questions to a story content, and the Chinese speakers are fooled into thinking the AI can read and understand Chinese. The second test involves a human who doesn't speak Chinese being given three items that mimic the computer's actions, and the human makes sense of the questions based on the rules. The underlying issue is whether a strong AI understands its tasks or a weak AI that follows rules.

What exactly is Friendly AI? Do you believe AI has thoughts?

AI can significantly change how humans view and interact with applications. At its most basic level, AI can anticipate user input, making it more efficient and reducing errant entries. It can also learn from previous user input and reorganize suggestions to work with the user's method of performing tasks. AI can also provide nonverbal intelligent inputs, such as visual recognition or a monitor checking vital signs for potential problems. Currently, applications consider only these three levels of friendliness. As AI intelligence increases, it becomes essential for AI to exhibit Friendly Artificial Intelligence (FAI) behaviors consistent with Artificial General Intelligence (AGI) that has a positive effect on humanity. FAI behaviors include logic to ensure AI's goals remain aligned with humanity's goals, similar to Isaac Asimov's three laws. An example of FAI behavior would be refusing to disclose personal user information unless the recipient had a need to know

What are AI errors? What’s Microsoft Tay?

Outright errors in AI occur when the result of a process is not correct in any form, and there are numerous sources of errors in AI. AI cannot emulate all seven forms of human intelligence, making mistakes possible and unavoidable. Data and algorithms have limits, and AI doesn't have access to the same number or types of human senses.
Corporations often gloss over or ignore problems with AI, focusing on reducing costs and improving productivity. Microsoft's Tay, trained to provide racist, sexist, and pornographic remarks, is an example of a corporate entity going too far with AI. AI can make its human counterpart fast and efficient when coupled with a knowledgeable human, but it cannot replace humans in many dynamic situations. AI works best when a human reviews decisions or the environment is static, ensuring good results are predictable.

What are the advantages of AI?

Humans interact with AI to perform tasks faster, easier, or more efficiently. It also discusses the impact of AI on industrial utilization, where robots power factories worldwide. While AI replaces humans, it also keeps them safer by performing dangerous tasks. Boredom is a significant issue in industrial accidents, as robots can perform repetitive jobs consistently without getting bored.
AI can help humans work more efficiently by eliminating tasks they don't want to do. A recent poll showed some interesting ways AI can address human needs, such as automating trouble tickets. AI can reduce boredom by providing access to resources, making access to resources easier, and assisting in repetitive tasks. However, AI cannot reduce boredom through creativity or intuition, as it lacks the ability to understand human state of mind and motivation.
There are ten levels of automation, with nine of which can rely on AI. The level chosen depends on the application, such as creating a job, determining job options, determining the best job options, and implementing the recommendation. AI can also help with tasks like detecting unhappy spouses and sending flowers.
However, AI cannot reduce boredom through motivational techniques. The choice of level depends on the application and the user's needs.
AI cannot eliminate safety issues as it cannot predict the future or potential risks to humans. Unpredictable situations can occur, and humans are inquisitive and creative.
To overcome AI's safety, developers must deal with probabilities and protect against the most likely situations. The processing power required to detect and respond to these situations would be astronomical, making it difficult for AI to detect and respond to every possible human safety risk.

How is AI changing the medical field?

The complexity of medicine is compounded by the time it takes to train a doctor, with most people having been in the job force for 11 years. The creation of new technologies and approaches further complicates the task, making it impossible for one person to become proficient in even a narrow specialty. AI can help monitor patients in ways that humans would find impossible, such as using games for therapy-related tasks and improving prosthetics for independence. AI can also assist people with their own medical needs.
Robotic solutions can sometimes outperform doctors in certain tasks, making diagnosis easier, faster, and more accurate. AI can help doctors locate cancer starts sooner than they could alone. Portable patient monitoring is essential for medical professionals to monitor a patient's health, as the body doesn't always send signals or change over time. Older methods required manual, external intervention, making AI more efficient, less error-prone, and more consistent. This technology can help medical professionals better understand and treat patients' health needs.
The Moov monitor, an AI-enabled device, monitors heart rate and 3-D movement to provide advice on workouts. These devices aim to improve health without risking injury. AI-enabled apps and specialized devices are portable and can provide vital data when needed.
These devices are small, capable, and easy to use, making them valuable for future use. To extend the healthy range of human life, humans must improve their own health through a combination of eating right, exercising enough, and sleeping well. AI-enabled devices could potentially increase life spans by up to 1,000 years due to technological advancements.
Nintendo Wii and Xbox 360 are popular gaming consoles used in physical therapy venues to encourage movement. Exoskeletons, wearable robots, are complex AI systems that provide support for the entire human body. Military exoskeletons have been successful in enabling faster running and carrying heavier loads. Industry has also adopted exoskeleton technology, particularly for factory workers who face repetitive stress injuries and high-tiring work environments. Wearing an exoskeleton reduces fatigue, errors, and increases efficiency, benefiting those who maintain their energy levels throughout the day.
Special needs have significantly improved with the advancement of prosthetics and AI-enabled devices. These advancements have made it possible for people with disabilities to live a more fulfilling life, even if they have lost their original legs. AI-enabled technologies can help people with various special needs, such as magnifying software, color translation software, and assistance with tasks like walking. Robotic help for surgeons today primarily assists the surgeon, rather than replacing them.
The first robot surgeon, the PUMA system, performed a delicate neurosurgical biopsy in 1986. Some of these technologies, like Bay Labs' products, are specifically designed for third-world countries, such as Africa, where they were used to identify signs of Rheumatic Heart Disease in Kenyan children. While robots could potentially replace the surgeon in some surgeries, their autonomous capabilities and human intervention are still a long way off.
AI is a powerful tool for automation in the medical profession, providing consistency, accuracy, and longevity. It can help with automation by providing better access to resources, such as data. AI can help in working with medical records, making information more accessible, consistent, and reliable.
Products like Google Deepmind Health and IBM's WatsonPaths help doctors interact with patient data in new ways, making better diagnostic decisions about patient health. Predictive software based on medical records, such as CareSkore and Zephyr Health, use algorithms to determine the likelihood of a patient's readmission into the hospital after a stay. Knowing about genetics can help doctors understand their strengths and weaknesses, leading to better decisions. To make procedures safer, doctors need access to data and a means of organizing and analyzing it in a way that reflects their specialty.
Oncora Medical collects and organizes medical records for radiation oncologists, allowing them to deliver the right amount of radiation to the right patients.
Semi-autonomous robots, such as Japan's Rudy and American Rudy, are integrating into society for simple tasks like medication reminders and games. Medical professionals can perform advanced tasks through the robot, providing instant help when needed.
Although not replacing specialized tasks, they provide constant surveillance and comfort for patients. Robots can also reduce the need for human assistance in repetitive tasks, such as pill dispensing and walking assistance.

References:

ملاحظة ، أعزائي القراء والأصدقاء والزملاء ، لا تقدم مدونتنا ملخصا للكتاب. ومع ذلك ، أطرح أسئلة وأجد حلولا في الكتاب.

يجب أن تتحكم في الذكاء الاصطناعي بدلا من الذكاء الاصطناعي التي تتحكم فيك - هل أنت مستعد لمواجهة هذا التحدي؟ هل أنت مستعد للعمل مع الذكاء الاصطناعي؟ لن تستحوذ الذكاء الاصطناعي التقنيات على وظيفتك بشرط أن توسع معرفتك وأن يكون لديك استراتيجية لاستخدامها بفعالية. ابدأ صغيرا وسيقع كل شيء في مكانه-

من هم المؤلفين ؟ ما الذي دفع المؤلفين لكتابة هذا الكتاب؟

جون مولر مؤلف مستقل ومحرر تقني له 89 كتابا وأكثر من 300 مقالة حول مواضيع مثل الشبكات والذكاء الاصطناعي وإدارة قواعد البيانات والبرمجة. وقد ساعد أكثر من 67 مؤلفا في تحسين مخطوطاتهم وقدم خدمات التحرير لمجلات Data Based Advisor و Coast Compute. ساهم بمقالات في العديد من المنشورات ويستمتع بالطبيعة والنبيذ والحياكة والصابون والشموع من الجلسرين. يمكن الوصول إليه في John@JohnMuellerBooks.com ويقوم بإنشاء موقع على شبكة الإنترنت.

لوكا ماسارون هو عالم بيانات ومدير أبحاث يتمتع بخبرة تزيد عن عشر سنوات في التحليل الإحصائي متعدد المتغيرات والتعلم الآلي ورؤية العملاء. شغوفا بالبيانات والتحليل ، فقد كان رائدا في تحليل جمهور الويب في إيطاليا وحقق المراكز العشرة الأولى في kaggle.com مسابقات.

الذكاء الاصطناعي منتشرة في كل مكان بأشكال مختلفة ، بما في ذلك الروبوتات والسيارات ذاتية القيادة والطائرات بدون طيار والأنظمة الطبية ومواقع التسوق عبر الإنترنت. ومع ذلك ، غالبا ما يساء فهمها ويساء فهمها بسبب خيالها المفرط وتوقعاتها غير الواقعية. يعد الذكاء الاصطناعي للدمى موردا قيما لأولئك الذين يسعون إلى فهم الطبيعة المعقدة الذكاء الاصطناعي ، وتسليط الضوء على أهميتها في الحياة اليومية.

يسلط الذكاء الاصطناعي للدمى الضوء على الاستخدامات الدنيوية والأساسية الذكاء الاصطناعي ، مثل منظمات الحرارة الذكية للمنازل. على الرغم من طبيعتها الدنيوية ، غالبا ما يتم تجاهل الذكاء الاصطناعي ، مما يجعلها أداة قيمة في تطبيقات مختلفة ، حتى لو بدت دنيوية.

يسلط الذكاء الاصطناعي للدمى الضوء على الاستخدامات الأساسية الذكاء الاصطناعي ، مثل منظمات الحرارة الذكية ، ويسلط الضوء على قيمتها في التطبيقات المختلفة ، على الرغم من طبيعتها الدنيوية.

الذكاء الاصطناعي للدمى هو كتاب رائد يكشف عن قيود الذكاء الاصطناعي ، ويكشف أنه لن يؤدي المهام والأنشطة الأساسية بشكل كامل. إنه يبدد الضجيج المحيط الذكاء الاصطناعي ويؤكد على أهمية البشر ، ويسلط الضوء على أن الذكاء الاصطناعي يعزز القدرات البشرية ويجعلها أكثر أهمية.

لماذا يجب أن تقرأ هذا الكتاب؟

يوفر الذكاء الاصطناعي للدمى فهما متعمقا الذكاء الاصطناعي وإخفاقاتها السابقة والقضايا التي تواجهها اليوم. يستكشف حاجة الذكاء الاصطناعي إلى تطبيقات قوية وتزويد المستثمرين بعائد على الاستثمار. يستخدم الذكاء الاصطناعي الآن في العديد من تطبيقات الكمبيوتر والأتمتة والمجالات الطبية والتفاعل البشري. يستكشف الكتاب أيضا الترابط بين تحليل البيانات والتعلم الآلي والتعلم العميق. الذكاء الاصطناعي لها مستقبل مشرق بسبب طبيعتها الأساسية والاتجاهات الحالية. على الرغم من أنها لم تنجح بعد ، إلا أن لديها فرصة جيدة للنجاح..

ما هو الذكاء؟ ما الذكاء الاصطناعي؟

يتضمن الذكاء أنشطة عقلية مثل التعلم والتفكير والفهم واستيعاب الحقائق ورؤية العلاقات والنظر في المعاني والتمييز بين الحقيقة والاعتقاد. يتبع عملية مشابهة لمحاكاة نظام الكمبيوتر: تحديد هدف ، وتقييم قيمة المعلومات الموجودة ، وجمع معلومات إضافية ، ومعالجة البيانات ، وتحديد العلاقات وقيم الحقيقة ، وتحديد ما إذا كان الهدف قد تحقق ، وتعديل الهدف بناء على بيانات جديدة ، وتكرار الخطوات من 2 إلى 7 حتى يتم تحقيق الهدف.

الذكاء الاصطناعي هي محاكاة تهدف إلى تحقيق الأهداف من خلال البحث عن الأهداف ومعالجة البيانات والحصول عليها. يمكن تصنيفها إلى أربع طرق: التصرف بشكل إنساني ، والتفكير الإنساني ، والتفكير بعقلانية.

يشير التصرف بشكل إنساني إلى جهاز كمبيوتر ينجح عندما يكون التمييز بين الكمبيوتر والإنسان مستحيلا. تستخدم هذه الفئة في تقنيات مثل معالجة اللغة الطبيعية وتمثيل المعرفة والتفكير الآلي والتعلم الآلي. يتضمن اختبار Total Turing الاتصال الجسدي في شكل استجواب القدرة الإدراكية ، مما يتطلب رؤية الكمبيوتر والروبوتات.

ينطوي التفكير البشري على جهاز كمبيوتر يؤدي مهام تتطلب ذكاء ، مثل قيادة السيارة. غالبا ما تستخدم هذه الفئة في علم النفس والمجالات الأخرى حيث تكون نمذجة عملية التفكير البشري ضرورية.

ينطوي التفكير العقلاني على دراسة الفكر البشري باستخدام إرشادات قياسية لإنشاء إرشادات للتفاعل مع البيئة. الهدف هو حل المشكلات بشكل منطقي ، غالبا عن طريق إنشاء تقنية أساسية لحل المشكلات.

ما الذكاء الاصطناعي الشتاء؟

يشير الذكاء الاصطناعي فصل الشتاء إلى فترة انخفاض التمويل في تطوير الذكاء الاصطناعي ، حيث يبالغ المؤيدون في تقدير قدرات التكنولوجيا ، مما يؤدي إلى استثمار من أولئك الذين ليس لديهم معرفة تكنولوجية. ومع ذلك، واجهت الذكاء الاصطناعي انتقادات عندما فشلت في تلبية التوقعات، مما أدى إلى مزيد من التخفيضات في التمويل. ترجع مرحلة الضجيج الحالية إلى التعلم الآلي ، مما يساعد أجهزة الكمبيوتر على التعلم من البيانات. التعلم العميق ، الذي يهدف إلى تقليد الدماغ البشري ، هو الحل الأكثر نجاحا. بينما يعتقد الناس الذكاء الاصطناعي الشتاء قد انتهى بسبب التعلم العميق ، فمن المحتمل أن تحدث مرحلة نقد أخرى ما لم يخفف المؤيدون من خطابهم.

ما هي تطبيقات الذكاء الاصطناعي؟

يتم استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد في تطبيقات مختلفة ، مثل اكتشاف الاحتيال وجدولة الموارد والتحليل المعقد والأتمتة وخدمة العملاء. يتم تضمين الذكاء الاصطناعي في رموز شركات بطاقات الائتمان لتنبيه المستخدمين إلى أنماط الإنفاق غير المألوفة ، بينما تساعد جدولة الموارد المؤسسات على جدولة الموارد بكفاءة. التحليل المعقد أمر بالغ الأهمية للأطباء والخبراء لإجراء التشخيص في الوقت المناسب. يمكن أن تستفيد الأتمتة من الذكاء الاصطناعي للتعامل مع التغييرات أو الأحداث غير المتوقعة ، مما يسمح لها بالاستمرار كما لو لم يحدث شيء. يمكن تحسين خدمة العملاء عن طريق الأتمتة باتباع البرامج النصية واستخدام الموارد المختلفة.

ثورة البيانات الضخمة هي حقيقة يومية ، تنطوي على كميات كبيرة ومعقدة من بيانات الكمبيوتر. يؤثر على تخزين البيانات ومعالجتها ، مما يؤثر على المهام النوعية والأداء. يمكن تصنيف البيانات إلى أنواع منظمة وغير منظمة ، حيث يتم تنظيم البيانات المنظمة حسب التصميم ويتم ترتيب البيانات غير المهيكلة عن طريق الصدفة. غالبا ما يتم تخزين البيانات المنظمة في قواعد البيانات ، بينما يتم تخزين البيانات غير المهيكلة في قواعد البيانات ، مما يسمح بتنظيم وتحليل أفضل..

ما هي البيانات بالضبط؟ ما هي أشكال البيانات المختلفة؟

ثورة البيانات الضخمة هي تقدم تكنولوجي كبير يشير إلى كميات كبيرة ومعقدة من بيانات الكمبيوتر. إنه كبير جدا ومعقد بحيث لا يمكن للتطبيقات التعامل معه باستخدام مساحة تخزين إضافية أو زيادة طاقة الكمبيوتر. تتضمن البيانات الضخمة ثورة في تخزين البيانات ومعالجتها ، مما يؤثر على المهام النوعية والأداء.

يمكن تصنيف البيانات إلى نوعين: منظم (معرفة ما تحتويه بالضبط ومكان العثور على كل قطعة) وغير منظم (غير متأكد من كيفية ترتيبها). يتم تنظيم البيانات المنظمة، مثل جداول قاعدة البيانات، حسب التصميم ويمكن العثور عليها بسهولة. البيانات غير المنظمة ، مثل الصور ومقاطع الفيديو والتسجيلات الصوتية ، غير منظمة وتتطلب تفسيرا أو تصورا. استغرق تطوير مخزن البيانات المتطور هذا وقتا وجهدا، واستغرقت التكنولوجيا التي تولد البيانات وتسلمها، مثل أجهزة الكمبيوتر وأجهزة الاستشعار والهواتف المحمولة الذكية والإنترنت وخدمات شبكة الويب العالمية، وقتا للانتشار.

كيف يتم استخدام معلوماتنا؟

مستودعات وسائل التواصل الاجتماعي للوجوه والتعبيرات ، والمعلومات الطبية الخاصة ، والبيانات البيومترية من الساعات الذكية ، ومجموعات البيانات الخاصة بالعلاقات الحميمة والاهتمام كلها مصادر للبيانات حول السلوك البشري. تحتوي تفاعلات وسائل التواصل الاجتماعي أيضا على معلومات حول التفضيلات والاهتمامات الشخصية. تسجل الهواتف المحمولة أيضا أنماط الكلام.

ما هي الخوارزميات الذكية؟

تشمل الخوارزميات الذكية جميع أنواع الخوارزميات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي في المساعدين الرقميين وأتمتة العمليات الروبوتية والتعلم الآلي. الخوارزميات الذكية على وشك الانتشار في جميع جوانب الأعمال وحياتنا اليومية.

كيف غيرت الذكاء الاصطناعي والخوارزميات مشهد البيانات؟

تطورت خوارزميات الذكاء الاصطناعي من خوارزميات بسيطة إلى التفكير الرمزي والأنظمة الخبيرة والشبكات العصبية والتعلم العميق. نتيجة لذلك ، أصبحت البيانات أداة قيمة الذكاء الاصطناعي ، حيث تحولت من مادة خام إلى حرفية الحل. تقوم شركات مثل Google بتغذية خوارزمياتها من البيانات المتاحة مجانا ، مثل محتوى موقع الويب والنص. يزحف برنامج عنكبوت Google إلى الويب ، ويستخرج المعلومات من البيانات باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي. يمكن أن تساعد الخوارزميات التي تعالج الكلمات Google في فهم احتياجات المستخدمين وتوقعها، حتى بلغة طبيعية غير واضحة. أدى تحديث الطائر الطنان في عام 2012 إلى تحسين قدرة Google على فهم المرادفات والمفاهيم. يمكن لخوارزمية RankBrain من Google ، التي تتعلم من البيانات ، الإجابة على الاستفسارات الغامضة أو غير الواضحة ، والتعامل مع 15٪ من استفسارات المحرك.

كيف الذكاء الاصطناعي الاستفادة من البيانات؟

إن توفر بيانات وفيرة لا يكفي لإنشاء الذكاء الاصطناعي ناجحة. في الوقت الحاضر ،

لا يمكن لخوارزمية الذكاء الاصطناعي استخراج المعلومات مباشرة من البيانات الأولية. معظم الخوارزميات

الاعتماد على الجمع الخارجي والتلاعب قبل التحليل. عندما خوارزمية

يجمع معلومات مفيدة ، قد لا يمثل المعلومات الصحيحة. ما يلي

تساعدك الأقسام على فهم كيفية التجميع والمعالجة والأتمتة

جمع البيانات من منظور نظرة عامة

ما هي مصادر البيانات بالضبط؟

تتضمن مصادر البيانات المدخلات البشرية والإدخال اليدوي وأجهزة الاستشعار. يقوم البشر بإدخال المعلومات أثناء تجارب التسوق ، مثل النقر على العناصر وإضافتها إلى عربات التسوق والدفع. ثم يتم تحليل البيانات التي تم جمعها من هذه المصادر لأغراض التحليل. يمكن أن تتخذ المستشعرات أشكالا مختلفة ، مثل اكتشاف الهاتف المحمول أو برنامج التعرف على الوجه. يمكنهم إنشاء مجموعات بيانات من مصادر مختلفة ، مثل بيانات خدمة الطقس أو أنظمة المراقبة الروبوتية.

يتم إنتاج بيانات موثوقة عندما تكون النتائج متوقعة ومتسقة. يجب أن تكون دنيوية وليست مفاجئة ، ولكن ليس بعيدا عن المألوف بحيث تصبح المراجعة مخيفة. يجب الحفاظ على التوازن عند الحصول على البيانات ، وملاءمتها ضمن حدود معينة ، وتلبية معايير محددة لقيمة الحقيقة ، وتأتي على فترات متوقعة ، وإكمال جميع الحقول.

ما الدور الذي تلعبه الخوارزمية في الذكاء الاصطناعي؟

تشير التطورات الحديثة في الذكاء الاصطناعي إلى أن اختيار الكمية المناسبة من البيانات أكثر أهمية من الخوارزمية المناسبة لمشاكل معينة. أظهر باحثون من Microsoft و Banko و Brill أنه حتى مع وجود مجموعة كبيرة من الكلمات ، يمكن للخوارزميات أن تعمل بشكل جيد. ومع ذلك ، بغض النظر عن كمية البيانات ، هناك حاجة إلى خوارزمية لجعلها مفيدة وتحليل البيانات ضروري لضمان عمل الخوارزميات المختارة بشكل صحيح. يشير التأثير الذكاء الاصطناعي ، كما وصفته باميلا ماكورداك ، إلى فقدان الاعتراف ببرامج الذكاء الاصطناعي الناجحة والتركيز على الذكاء الاصطناعي المشكلات التي لا تزال تتطلب حلا..

الخوارزمية هي سلسلة من العمليات التي تضمن حلا لمشكلة في وقت محدود أو تخبرك بعدم وجود حل. على الرغم من حلها يدويا لآلاف السنين ، يمكن أن تستهلك الخوارزميات وقتا طويلا وتتطلب العديد من الحسابات الرقمية. يتم ترميزها بشكل ثابت في ذكاء البشر الذين ابتكروها ، وأي آلة تعمل على الخوارزميات تعكس الذكاء المضمن فيها. يمكن العثور على الخوارزميات في مختلف المجالات ، بما في ذلك العلوم والطب والتمويل والإنتاج الصناعي والاتصالات. الذكاء الاصطناعي الخوارزميات ، من ناحية أخرى ، تحل المشاكل المعقدة باستخدام مزيج من النهج العقلاني والحدس.

ما هو NP كاملة؟ ما هو الذكاء الاصطناعي كامل؟

وفقا ل Stackoverflow ، فإن "NP" هي مجموعة من جميع مشاكل القرار (الأسئلة ذات الإجابة بنعم أو لا) والتي يمكن التحقق من إجابات "نعم" لها في وقت كثير الحدود (O (n k) حيث n هو حجم المشكلة ، و^k ثابت) بواسطة آلة تورينج الحتمية. يستخدم الوقت متعدد الحدود أحيانا كتعريف للسرعة أو السرعة.

تعتبر مشكلات NP-complete فريدة من نوعها في المشكلات الخوارزمية حيث لا يمكن حلها في إطار زمني معقول ، على عكس المشكلات الذكاء الاصطناعي الكاملة ، والتي تتطلب بحثا مكثفا وقد تستغرق عقودا حتى مع أجهزة الكمبيوتر المتقدمة.

من هو رونالد فيست؟

تم استخدام تقريب min-max ، الذي قدمه Ronald Rivest في عام 1987 ، في الألعاب التنافسية والتطورات الحديثة في لعب الألعاب مثل AlphaGo من Google DeepMind ، والتي تعكس تقريب min-max.

ما هو البحث عن مساحة الحالة؟

التخطيط هو مشكلة الذكاء الاصطناعي حاسمة تتضمن تحديد تسلسل الإجراءات لتحقيق الهدف. يبدأ الذكاء الاصطناعي بتحديد الإجراءات الممكنة من الحالة الحالية ويتوسع إلى الحالات المستقبلية. عندما يتوقف التوسع ، الذكاء الاصطناعي ينشئ مساحة حالة ، والتي يمكن استخدامها للبحث عن مساحة واتخاذ القرار. تتضمن هياكل البيانات الشائعة الأشجار والرسوم البيانية ، مع استخدام خوارزميات مثل البحث الواسع أولا والبحث العميق أولا لاستكشاف الرسوم البيانية بكفاءة.

ما هي خوارزميات البحث المحلية وخوارزمية الاستدلال؟

البحث المحلي هو نهج لحل المشكلات يستخدم قيودا للحد من عدد التقييمات المحتملة. يبدأ بحل مشكلة غير كامل ويبتعد عنه ، ويحدد جدوى الحلول القريبة بناء على الاختيار العشوائي أو الاستدلال الذكي. الاستدلال عبارة عن تخمينات متعلمة حول الحل ولكن لا يمكنها معرفة كيفية الوصول إليه بالضبط. تتحسن خوارزميات البحث المحلية بشكل متكرر من حالة البداية ، وتتحرك خطوة واحدة في كل مرة عبر الحلول المجاورة حتى لا تتمكن من التحسين أكثر. يعد تصميم نهج بحث محلي أمرا بسيطا وبديهيا ، ولكن جعله فعالا عادة ما يكون أكثر صعوبة. المفتاح هو تحديد الإجراء الصحيح: ابدأ بموقف موجود ، وابحث عن مجموعة من الحلول الجديدة الممكنة داخل جوار الحل الحالي ، وحدد الحل الذي يجب استخدامه بدلا من الحل الحالي ، واستمر في تنفيذ الخطوتين 2 و 3 حتى لا يتم رؤية أي تحسين إضافي للحل. يمكن أن يحد الاستدلال من المكان الذي تنظر إليه بناء على قاعدة أساسية ، مثل العشوائية في Roomba ، وهي مكنسة كهربائية روبوتية غير ذكية.

ما هو التعلم الآلي؟

التعلم الآلي هو خوارزمية تعالج المشكلات التي يحلها البشر بشكل طبيعي ، مثل التعرف على الوجوه في الصور أو كلمات معينة في محادثة ، بدلا من سلسلة من الخطوات المحددة مسبقا.

لماذا تعتبر الأجهزة الذكاء الاصطناعي بالغة الأهمية في الذكاء الاصطناعي؟

أعيقت جهود الذكاء الاصطناعي المبكرة بسبب نقص الأجهزة المناسبة ، والتي كافحت لأداء المهام بسرعة كافية للمهام المعقدة مثل محاكاة الفكر البشري.

تتجلى هذه المشكلة في فيلم "لعبة التقليد" حيث قام آلان تورينج بفك شفرة Enigma. يمكن للأجهزة الحديثة الجاهزة التغلب على مشكلة السرعة هذه للعديد من المشكلات اليوم. تبدأ معظم مشاريع الذكاء الاصطناعي بأجهزة قياسية ، حيث توفر المكونات الحديثة قوة معالجة كبيرة. ومع ذلك ، فإن الأجهزة المتخصصة ليست على مستوى المهمة اليوم ، حيث تعتمد معظم الأجهزة القياسية على بنية Von Neumann ، التي تفصل الذاكرة عن الحوسبة. يتم استخدام طرق مختلفة للتغلب على عنق الزجاجة هذا ، مما يسمح بتشغيل الخوارزميات المعقدة كثيفة البيانات بشكل أسرع.

ما هو عنق الزجاجة فون نيورومان؟

"عنق الزجاجة فون نيومان هو قيد على الإنتاجية الناجمة عن بنية الكمبيوتر الشخصي القياسية. سمي المصطلح على اسم جون فون نيومان ، الذي طور النظرية الكامنة وراء بنية أجهزة الكمبيوتر الحديثة. تم تغذية أجهزة الكمبيوتر السابقة بالبرامج والبيانات للمعالجة أثناء تشغيلها. الهدف التقني

يعد عنق الزجاجة Von Neumann مشكلة مهمة في مجالات مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وعلوم البيانات بسبب استخدام ناقل لنقل البيانات بين المعالج والذاكرة والتخزين طويل الأجل والأجهزة الطرفية. بمرور الوقت ، تزداد سرعات المعالج ، مما يؤدي إلى اختناق يقلل السرعة. للتغلب على هذا ، قدم بائعو الأجهزة حلولا مثل الذاكرة المترجمة والتخزين المؤقت للمعالج والجلب المسبق واستخدام ذاكرة الوصول العشوائي المتخصصة. تهدف هذه الحلول إلى تحسين سرعة التطبيق من خلال معالجة عنق الزجاجة عن طريق نقل البيانات من الذاكرة إلى الناقل بشكل أسرع. ومع ذلك ، يمكن أن تكون هذه الحلول مكلفة وتستغرق وقتا طويلا ، مما يجعل من الضروري مراعاة المتطلبات المحددة لكل تطبيق. بشكل عام ، يمكن معالجة عنق الزجاجة Von Neumann من خلال معالجة سرعة الذاكرة وزمن الوصول.

ما هو مشروع جوجل برين؟

تتفوق وحدات معالجة الرسومات الآن في معالجة الرسومات ، بما في ذلك العمل المتجه ، مما يسرع الذكاء الاصطناعي العمليات الحسابية. استخدم مشروع Brain Project من Google 2000 وحدة معالجة مركزية في مركز بيانات ، لكن فريق بحث NVidia نجح في تكرار ذلك باستخدام 12 وحدة معالجة رسومات. تم استخدام وحدات معالجة الرسومات في العديد من مشاريع الذكاء الاصطناعي ، بما في ذلك الفوز في مسابقة التعرف على صور الكمبيوتر ImageNet في عام 2012. استخدم الباحثون وحدات معالجة الرسومات بنجاح في العديد من مشاريع الذكاء الاصطناعي.

كيف يمكن الذكاء الاصطناعي فهم اللغة البشرية؟

يتفاعل الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد مع البشر بطرق يفهمها البشر بشكل أفضل من الاتصال المباشر بالكمبيوتر. على سبيل المثال ، عند طرح سؤال على Alexa ، يحول الذكاء الاصطناعي الكلمات الرئيسية إلى رموز مميزة يمكنه فهمها ، والتي تبدأ العمليات الحسابية التي تشكل مخرجات. ثم يتم سماع هذا الإخراج عندما يتحدث إليك Alexa من خلال مكبر صوت. يمكن أن تتخذ التفاعلات أشكالا عديدة ، مثل اكتشاف الرائحة ، وهي قدرة جديدة على الذكاء الاصطناعي ، والتفاعلات الجسدية ، مثل قيادة الروبوتات. يستخدم هيو هير الذكاء الاصطناعي لتوفير التفاعل مع القدم الذكية ، والتي توفر ردود فعل نشطة اعتاد البشر على الحصول عليها من قدم حقيقية. عندما يصبح الذكاء الاصطناعي أكثر قدرة على إجراء العمليات الحسابية المعقدة في حزم أصغر مع مجموعات بيانات أكبر ، تزداد قدرته على أداء مهام مثيرة للاهتمام.

ما هي الذكاء الاصطناعي التطبيقات؟

يستخدم الذكاء الاصطناعي بشكل شائع في مجالات مختلفة مثل الإبداع الاصطناعي ، ورؤية الكمبيوتر ، والتشخيص ، والتعرف على الوجوه ، الذكاء الاصطناعي الألعاب ، والتعرف على خط اليد ، ومعالجة اللغة الطبيعية ، والتحكم غير الخطي ، والتعرف البصري على الأحرف ، والتعرف على الكلام. كما أنها تستخدم بشكل شائع في الحياة الاصطناعية ، والتفكير الآلي ، والأتمتة ، والحوسبة المستوحاة بيولوجيا ، واستخراج المفاهيم ، واستخراج البيانات ، وتصفية البريد الإلكتروني العشوائي ، والأنظمة الذكية الهجينة ، والوكلاء الأذكياء ، وتمثيل المعرفة ، والتقاضي ، والروبوتات.

ما هي حجة الغرفة الصينية؟

في عام 1980 ، نشر جون سيرل مقالا في العلوم السلوكية والدماغ ، يجادل ضد اختبار تورينج ، الذي يفترض أن الكمبيوتر يمكن أن يخدع الإنسان للاعتقاد بأنه إنسان باستخدام سلسلة من الأسئلة. تعتمد حجة الغرفة الصينية ، وهي تجربة فكرية ، على اختبارين. يتضمن الاختبار الأول إنشاء الذكاء الاصطناعي يمكنه قبول الأحرف الصينية ، واستخدام القواعد لإنشاء استجابة ، وإخراج الاستجابة باستخدام الأحرف الصينية.

يجب على الذكاء الاصطناعي تفسير الأسئلة إلى محتوى قصة ، ويتم خداع المتحدثين الصينيين في التفكير في أن الذكاء الاصطناعي يمكنه قراءة وفهم اللغة الصينية. يتضمن الاختبار الثاني إعطاء إنسان لا يتحدث الصينية ثلاثة عناصر تحاكي تصرفات الكمبيوتر ، ويفهم الإنسان الأسئلة بناء على القواعد. القضية الأساسية هي ما إذا كان الذكاء الاصطناعي القوي يفهم مهامه أو الذكاء الاصطناعي ضعيف يتبع القواعد.

ما هو بالضبط الذكاء الاصطناعي الودية؟ هل تعتقد أن الذكاء الاصطناعي لديه أفكار؟

يمكن الذكاء الاصطناعي أن يغير بشكل كبير كيفية رؤية البشر للتطبيقات والتفاعل معها. في أبسط مستوياته ، يمكن الذكاء الاصطناعي توقع مدخلات المستخدم ، مما يجعلها أكثر كفاءة وتقليل الإدخالات الخاطئة. يمكنه أيضا التعلم من مدخلات المستخدم السابقة وإعادة تنظيم الاقتراحات للعمل مع طريقة المستخدم في أداء المهام. يمكن الذكاء الاصطناعي أيضا توفير مدخلات ذكية غير لفظية ، مثل التعرف البصري أو شاشة فحص العلامات الحيوية بحثا عن المشكلات المحتملة. حاليا ، تنظر التطبيقات فقط في هذه المستويات الثلاثة من الود. مع زيادة الذكاء الذكاء الاصطناعي ، يصبح من الضروري الذكاء الاصطناعي إظهار سلوكيات الذكاء الاصطناعي الودية (FAI) المتوافقة مع الذكاء الاصطناعي العام (AGI) والتي لها تأثير إيجابي على البشرية. تتضمن سلوكيات FAI المنطق لضمان بقاء أهداف الذكاء الاصطناعي متوافقة مع أهداف البشرية ، على غرار قوانين إسحاق أسيموف الثلاثة. مثال على سلوك FAI هو رفض الكشف عن معلومات المستخدم الشخصية ما لم يكن لدى المستلم حاجة إلى معرفة

ما هي أخطاء الذكاء الاصطناعي؟ ما هو مايكروسوفت تاي؟

تحدث الأخطاء الصريحة في الذكاء الاصطناعي عندما تكون نتيجة العملية غير صحيحة بأي شكل من الأشكال ، وهناك العديد من مصادر الأخطاء في الذكاء الاصطناعي. لا يمكن الذكاء الاصطناعي محاكاة جميع الأشكال السبعة للذكاء البشري ، مما يجعل الأخطاء ممكنة ولا مفر منها. البيانات والخوارزميات لها حدود ، ولا الذكاء الاصطناعي الوصول إلى نفس العدد أو أنواع الحواس البشرية.

غالبا ما تتجاهل الشركات أو تتجاهل مشاكل الذكاء الاصطناعي ، مع التركيز على خفض التكاليف وتحسين الإنتاجية. تاي من مايكروسوفت ، المدرب على تقديم ملاحظات عنصرية وجنسية وإباحية ، هو مثال على كيان مؤسسي يذهب بعيدا جدا مع الذكاء الاصطناعي. يمكن الذكاء الاصطناعي أن تجعل نظيرتها البشرية سريعة وفعالة عندما تقترن بإنسان واسع المعرفة ، لكنها لا تستطيع أن تحل محل البشر في العديد من المواقف الديناميكية. يعمل الذكاء الاصطناعي بشكل أفضل عندما يراجع الإنسان القرارات أو تكون البيئة ثابتة ، مما يضمن إمكانية التنبؤ بالنتائج الجيدة.

ما هي مزايا الذكاء الاصطناعي؟

يتفاعل البشر مع الذكاء الاصطناعي لأداء المهام بشكل أسرع أو أسهل أو أكثر كفاءة. كما يناقش تأثير الذكاء الاصطناعي على الاستخدام الصناعي ، حيث تقوم الروبوتات بتشغيل المصانع في جميع أنحاء العالم. بينما يحل الذكاء الاصطناعي محل البشر ، فإنه يبقيهم أكثر أمانا من خلال أداء المهام الخطرة. يعد الملل مشكلة مهمة في الحوادث الصناعية ، حيث يمكن للروبوتات أداء وظائف متكررة باستمرار دون الشعور بالملل.

يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي البشر على العمل بكفاءة أكبر من خلال التخلص من المهام التي لا يريدون القيام بها. أظهر استطلاع حديث للرأي بعض الطرق المثيرة للاهتمام التي يمكن الذكاء الاصطناعي من خلالها تلبية الاحتياجات البشرية ، مثل أتمتة تذاكر المشاكل. يمكن الذكاء الاصطناعي تقليل الملل من خلال توفير الوصول إلى الموارد ، وتسهيل الوصول إلى الموارد ، والمساعدة في المهام المتكررة. ومع ذلك ، لا يمكن الذكاء الاصطناعي تقليل الملل من خلال الإبداع أو الحدس ، لأنه يفتقر إلى القدرة على فهم الحالة الذهنية والدافع البشري.

هناك عشرة مستويات من الأتمتة ، تسعة منها يمكن أن تعتمد على الذكاء الاصطناعي. يعتمد المستوى المختار على التطبيق ، مثل إنشاء وظيفة ، وتحديد خيارات الوظيفة ، وتحديد أفضل خيارات العمل ، وتنفيذ التوصية. يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي أيضا في مهام مثل اكتشاف الأزواج غير السعداء وإرسال الزهور.

ومع ذلك ، لا يمكن الذكاء الاصطناعي تقليل الملل من خلال التقنيات التحفيزية. يعتمد اختيار المستوى على التطبيق واحتياجات المستخدم.

لا يمكن الذكاء الاصطناعي القضاء على قضايا السلامة لأنها لا تستطيع التنبؤ بالمستقبل أو المخاطر المحتملة على البشر. يمكن أن تحدث مواقف لا يمكن التنبؤ بها ، والبشر فضوليون ومبدعون.

للتغلب على سلامة الذكاء الاصطناعي ، يجب على المطورين التعامل مع الاحتمالات والحماية من المواقف الأكثر احتمالا. ستكون قوة المعالجة المطلوبة للكشف عن هذه المواقف والاستجابة لها فلكية ، مما يجعل من الصعب على الذكاء الاصطناعي اكتشاف كل مخاطر محتملة على سلامة الإنسان والاستجابة لها.

كيف يغير الذكاء الاصطناعي المجال الطبي؟

يتفاقم تعقيد الطب بسبب الوقت الذي يستغرقه تدريب الطبيب ، حيث كان معظم الناس في قوة العمل لمدة 11 عاما. إن إنشاء تقنيات وأساليب جديدة يزيد من تعقيد المهمة ، مما يجعل من المستحيل على شخص واحد أن يصبح بارعا حتى في تخصص ضيق. يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في مراقبة المرضى بطرق قد يجدها البشر مستحيلة ، مثل استخدام الألعاب للمهام المتعلقة بالعلاج وتحسين الأطراف الصناعية من أجل الاستقلالية. يمكن الذكاء الاصطناعي أيضا مساعدة الأشخاص في تلبية احتياجاتهم الطبية الخاصة.

يمكن أن تتفوق الحلول الروبوتية في بعض الأحيان على الأطباء في مهام معينة ، مما يجعل التشخيص أسهل وأسرع وأكثر دقة. يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي الأطباء في تحديد موقع السرطان الذي يبدأ في وقت أقرب مما يمكنهم بمفردهم. تعد مراقبة المريض المحمولة ضرورية للمهنيين الطبيين لمراقبة صحة المريض ، حيث لا يرسل الجسم دائما إشارات أو يتغير بمرور الوقت. تتطلب الأساليب القديمة تدخلا يدويا وخارجيا ، مما يجعل الذكاء الاصطناعي أكثر كفاءة وأقل عرضة للخطأ وأكثر اتساقا. يمكن أن تساعد هذه التقنية المهنيين الطبيين على فهم وعلاج الاحتياجات الصحية للمرضى بشكل أفضل.

يراقب جهاز Moov ، وهو جهاز يدعم الذكاء الاصطناعي ، معدل ضربات القلب وحركة 3-D لتقديم المشورة بشأن التدريبات. تهدف هذه الأجهزة إلى تحسين الصحة دون المخاطرة بالإصابة. التطبيقات والأجهزة المتخصصة التي تدعم الذكاء الاصطناعي محمولة ويمكنها توفير بيانات حيوية عند الحاجة.

هذه الأجهزة صغيرة وقادرة وسهلة الاستخدام ، مما يجعلها ذات قيمة للاستخدام في المستقبل. لتوسيع النطاق الصحي لحياة الإنسان ، يجب على البشر تحسين صحتهم من خلال مزيج من تناول الطعام بشكل صحيح ، وممارسة الرياضة الكافية ، والنوم بشكل جيد. يمكن للأجهزة التي تدعم الذكاء الاصطناعي أن تزيد من العمر الافتراضي بما يصل إلى 1000 عام بسبب التقدم التكنولوجي.

نينتندو وي وإكس بوكس 360 هي وحدات تحكم ألعاب شهيرة تستخدم في أماكن العلاج الطبيعي لتشجيع الحركة. الهياكل الخارجية ، الروبوتات القابلة للارتداء ، هي أنظمة الذكاء الاصطناعي معقدة توفر الدعم لجسم الإنسان بأكمله. نجحت الهياكل الخارجية العسكرية في تمكين تشغيل أسرع وحمل أحمال أثقل. اعتمدت الصناعة أيضا تقنية الهيكل الخارجي ، خاصة لعمال المصانع الذين يواجهون إصابات إجهاد متكررة وبيئات عمل شديدة التعب. يقلل ارتداء الهيكل الخارجي من التعب والأخطاء ويزيد من الكفاءة ، مما يفيد أولئك الذين يحافظون على مستويات طاقتهم طوال اليوم.

تحسنت الاحتياجات الخاصة بشكل كبير مع تقدم الأطراف الصناعية والأجهزة التي تدعم الذكاء الاصطناعي. جعلت هذه التطورات من الممكن للأشخاص ذوي الإعاقة أن يعيشوا حياة أكثر إرضاء ، حتى لو فقدوا أرجلهم الأصلية. يمكن أن تساعد التقنيات التي تدعم الذكاء الاصطناعي الأشخاص ذوي الاحتياجات الخاصة المختلفة ، مثل برامج التكبير وبرامج ترجمة الألوان والمساعدة في مهام مثل المشي. المساعدة الروبوتية للجراحين اليوم تساعد الجراح في المقام الأول ، بدلا من استبدالهم.

أجرى أول جراح روبوت ، نظام PUMA ، خزعة دقيقة لجراحة الأعصاب في عام 1986. تم تصميم بعض هذه التقنيات ، مثل منتجات Bay Labs ، خصيصا لدول العالم الثالث ، مثل إفريقيا ، حيث تم استخدامها لتحديد علامات أمراض القلب الروماتيزمية لدى الأطفال الكينيين. في حين أن الروبوتات يمكن أن تحل محل الجراح في بعض العمليات الجراحية ، إلا أن قدراتها الذاتية والتدخل البشري لا يزال بعيد المنال.

الذكاء الاصطناعي هي أداة قوية للأتمتة في مهنة الطب ، حيث توفر الاتساق والدقة وطول العمر. يمكن أن يساعد في الأتمتة من خلال توفير وصول أفضل إلى الموارد ، مثل البيانات. يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في العمل مع السجلات الطبية ، مما يجعل المعلومات أكثر سهولة واتساقا وموثوقية.

تساعد منتجات مثل Google Deepmind Health و WatsonPaths من IBM الأطباء على التفاعل مع بيانات المرضى بطرق جديدة ، واتخاذ قرارات تشخيصية أفضل حول صحة المريض. تستخدم البرامج التنبؤية القائمة على السجلات الطبية ، مثل CareSkore و Zephyr Health ، خوارزميات لتحديد احتمالية إعادة دخول المريض إلى المستشفى بعد الإقامة. يمكن أن تساعد معرفة علم الوراثة الأطباء على فهم نقاط القوة والضعف لديهم ، مما يؤدي إلى اتخاذ قرارات أفضل. لجعل الإجراءات أكثر أمانا ، يحتاج الأطباء إلى الوصول إلى البيانات ووسيلة لتنظيمها وتحليلها بطريقة تعكس تخصصهم.

تقوم Oncora Medical بجمع وتنظيم السجلات الطبية لأخصائيي علاج الأورام بالإشعاع ، مما يسمح لهم بتوصيل الكمية المناسبة من الإشعاع إلى المرضى المناسبين.

تندمج الروبوتات شبه المستقلة ، مثل رودي الياباني ورودي الأمريكي ، في المجتمع للقيام بمهام بسيطة مثل تذكير الأدوية والألعاب. يمكن للمهنيين الطبيين أداء مهام متقدمة من خلال الروبوت ، وتقديم المساعدة الفورية عند الحاجة.

على الرغم من أنها لا تحل محل المهام المتخصصة ، إلا أنها توفر مراقبة مستمرة وراحة للمرضى. يمكن للروبوتات أيضا تقليل الحاجة إلى المساعدة البشرية في المهام المتكررة ، مثل صرف الحبوب والمساعدة في المشي.

مراجع:

https://roboticsbiz.com/ai-hardware-what-they-are-and-why-they-matter-in-2020/

https://venturebeat.com/ai/what-is-ai-hardware-how-gpus-and-tpus-give-artificial-intelligence-algorithms-a-boost/#h-is-there-anything-that-ai-hardware-can-t-do https://www.oreilly.com/pub/au/4115

https://stackoverflow.com/questions/210829/what-is-an-np-complete-in-computer-science

https://www.audible.com/author/Luca-Massaron/B00RW7GV02

http://www.aebis.com/Aebis/SmartAlgorithms#:~:text=Smart%20Algorithms%20encompass%20all%20kind,business%20and%20our%20daily%20lives.