التعلم الآلي: ما هو وما علاقته مع منظمة العفو الدولية؟

نريد اليوم أن نعلمك بمزيد من العمق أحد المصطلحات التي أحدثت ثورة وستحدث ثورة في بعض التفاعلات كما نعرفها. نحن نتحدث عن الذكاء الاصطناعي وفرعه الأكثر تحديدًا ، التعلم الآلي أو التعلم التلقائي.

كما تعلم ، فإن الحوسبة في تطور مستمر دائمًا ، وما يمكننا شراؤه عادة ليس بأحدث ما يمكن.

على سبيل المثال ، بينما نقوم بتطوير الجيل الرابع من PCI-Express ، يقوم الباحثون بالفعل بتطوير PCIe Gen 5 ويدرسون القفز إلى الجيل السادس . لهذا السبب نفسه ، ليس من غير المألوف العثور على تقنيات لم نكن نعرف أنها تقوم بمهام لم نسمع عنها من قبل.

ولكن قبل المضي قدمًا ، دعنا نضيق الموضوع الذي سنتحدث عنه لأنه ، ما هو التعلم الآلي ؟

فهرس المحتويات

ما هو التعلم الآلي ؟

التعلم الآلي هو فرع معين لعلوم الكمبيوتر والذكاء الاصطناعي حيث يتم إنشاء أنظمة قادرة على التعلم التلقائي.

بدأ هذا الفرع دراسته وتطويره في الثمانينيات تقريبًا واليوم تم تطويره تمامًا. لهذا السبب نفسه ، يتم استخدام كل من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في العديد من المجالات العلمية واليومية.

في هذا الفرع ، تتكون الذكاء الاصطناعي من خوارزمية واحدة أو أكثر قادرة على معالجة كميات كبيرة من البيانات والتعلم وفقًا لذلك. الفكرة الرئيسية التي يدور حولها هذا الموضوع هي:

• يجب أن يكون النظام قادرًا على تحليل البيانات وبناء المهارات التي لم يكن لديه عند ولادته. يجب أن تكون المخابرات قادرة على القيام بالعمل بشكل مستقل ، أي دون إشراف الإنسان.

في العالم الحقيقي لدينا أمثلة عملية مثل تصنيف الرسائل غير المرغوب فيها في رسائل البريد الإلكتروني أو التوصيات ذات الصلة على أمازون أو توقعات المستقبل باستخدام بيانات الشركة. هذا الأخير هو قسم مثير للاهتمام تراهن عليه المزيد والمزيد من الشركات.

باستخدام التعلم الآلي ، يمكننا معرفة الأنماط التي تحدد العملاء غير الراضين أو العملاء السابقين لمحاولة تحسين العلاقة مع المستخدمين الآخرين في نفس الحالة. تتم دراسة الأقدمية وعدد الشكاوى والخطط المتعاقد عليها وغيرها لإنشاء ملفات تعريف معينة. بمجرد استخلاص نتائج الذكاء الاصطناعي ، يمكن لمجموعة من خبراء التسويق إنشاء حملة محددة لمكافحة هذه المشاكل.

وبالتالي ، يمكن للشركة وضع خطط لجذب العملاء أو الاحتفاظ بهم بناءً على افتراضات معينة والانتقال من استراتيجية تفاعلية إلى استراتيجية استباقية. إنه تكتيك مثير للاهتمام يستخدم الذكاء الاصطناعي ، وكميات كبيرة من البيانات وتعلم الآلة .

كيف يتم تدريب الذكاء الاصطناعي ؟

لكي يتم إعداد الذكاء الاصطناعي يجب أن يمر بمراحل مختلفة:

1. يمر من خلال بيئة خاضعة للرقابة أولا. هنا تقوم بإدخال كمية كبيرة من البيانات ونتائجها الخاصة التي يمكنك من خلالها إنشاء علاقات بين الأفكار. هذا الجزء يسمى التعلم تحت الإشراف . ثم يتم وضعك في بيئة مجانية وبدون إجابة حيث سيتعين على AI نفسه تحديد نتيجة. من خلال معرفة ما إذا كانت إجاباتك صحيحة أم لا ، يمكنك إنشاء قواعد جديدة في الخوارزمية. تسمى هذه المرحلة التعلم غير الخاضع للرقابة . وأخيرًا ، تم تهيئة بيئة له حيث يتعثر. على سبيل المثال ، إذا كان من الصعب عليك التمييز بين الصور ذات اللمعان المنخفض ، فربما يتم تدريبك على الصور الليلية. تسمى هذه المرحلة التعلم المعزز. يمكن أن تتم العملية من الخطوة 2 عدة مرات كما تريد لضبط الاستخبارات .

مخطط معمم حول التعلم الآلي

من الأمثلة العملية عرض صور لمنظمة العفو الدولية تبلغ عشرة ملايين صورة وإخبارهم بالكلاب وأيها ليس كذلك. هنا سيروي أن الكلاب عادة ما يكون لديها فرو ، وعادة ما تذهب على أربعة أرجل وهناك أشكال وأحجام مختلفة اعتمادًا على السلالة.

بعد ذلك ، حصل على مليون صورة لتصنيفها. هنا يجب عليك الإجابة عما إذا كان هناك كلب في الصورة أم لا ، ووفقًا لما إذا كنت ستقوم بإنشاء "أفكار" جديدة في قاعدة بياناتك أم لا. لتنفيذ هذه البيانات الجديدة ، ستضع المراقبة قواعد جديدة في خوارزميتها ، والآن ، على سبيل المثال ، ستكون قادرة على تمييز الكلاب عن القطط.

وأخيرًا ، تتم دراسة كفاءته وإعداد صور جديدة لتدريب نقاط ضعفه.

بالطبع ، هذا نظام بسيط ومتكرر للغاية للعرض ، ولكن هناك طرق أخرى أكثر تجريبية وغريبة.

تاي ، روبوت تويتر

حالة حديثة من التدريب التجريبي كانت تاي ، وهو الذكاء الاصطناعي الذي طورته Microsoft المصمم لتعلم التعبير عن نفسه كبشر.

تاي الشخصي التغريد

تمت برمجة الروبوت للتحدث في البداية كفتاة تبلغ من العمر 19 عامًا ، وفي 23 مارس 2016 ، تم إطلاق سراحها في الأماكن المظلمة من تويتر.

لقد تمت برمجتك للتحدث إلى المجتمع والتعلم من الرسائل التي تلقيتها بالإضافة إلى تفاعلك مع المستخدمين. كان تعلمها مستقلاً تمامًا تقريبًا ، على الرغم من أنه كان عليها سحبها بعد 16 ساعة لإظهار السلوكيات السلبية.

في فترة حياته القصيرة ، قام بتغريد أكثر من 96000 تغريدة. ومع ذلك ، فإن السلوك الهجومي المتعمد لهذه الشبكة الاجتماعية جعل من سرعة استجابة تاي سريعًا بعبارات عنصرية وعبارات أخرى.

في هذه الحالة ، كان يجب مراجعة التعلم تحت الإشراف وسلسلة القواعد الأساسية على النحو الواجب. بمعرفة النبرة اللطيفة والهجومية للشبكة الاجتماعية ، لم يكن تاي مستعدًا لتمييز الواقع عن السخرية. للسبب نفسه ، تمكن بعض المستخدمين بسهولة من "كسر" "الحاجز الفكري" للاستخبارات .

تطبيقات التعلم الآلي في العالم الحقيقي

لقد أخبرناك بالفعل عن بعض الاستخدامات اليومية التي ربما كنت تعرفها بالفعل عن التعلم الآلي ، ولكن ما هي الحالات الأخرى الموجودة.

أدناه سترى سلسلة من التطبيقات العملية لهذه التكنولوجيا في المشاكل الأكثر شيوعًا. بالطبع ، إنها حلول متطورة ، لذلك عادة ما تتطلب المزيد من المال بشكل كبير.

الصحة

تجري دراسة تقنية لنوع جديد من الملابس قادرة على قراءة معلومات حول جسمنا. قد يكون قادرًا على قراءة نبضنا أو تنفسنا أو قلقنا.

تتم قراءة هذه البيانات من قبل الاستخبارات التي تقيم حالة المريض في الوقت الحقيقي. لذلك إذا كانت لديك مشكلة مثل النوبة القلبية في وقت معين ، يمكنك التشخيص و / أو الاستجابة بسرعة أكبر.

من ناحية أخرى ، تم تنفيذ بعض الروبوتات القادرة على اكتشاف الأفكار الانتحارية لدى بعض الناس. تقرأ Facebook Intelligence الشهيرة المحادثات ونشاطك للتعرف على أنماط الميول الانتحارية ، على الرغم من وجود إصدارات أخرى تدرس عن كثب سلوك الشخص ونبرة صوته ولغة جسده.

المالية

في الاقتصاد ، استخدمت بعض البنوك والشركات حلولاً تعتمد على التعلم الآلي للكشف عن الاحتيال ومنعه.

من ناحية أخرى ، يتم استخدام شيء مماثل أيضًا لتحديد فرص الاستثمار بسهولة أكبر. كما أنها تستخدم لتحديد وقت بيع أو شراء الأسهم ووسائل أخرى.

تسويق

هذا ما ذكرناه بالفعل ، ولكنه أحد أشهر تطبيقاته.

لقد حدث لك أن ترى اثنين من المنتجات على أمازون ، وأدخل فيسبوك ، وجوجل أو إنستغرام ورؤية هذا المنتج فقط في إعلاناتك. ليس من قبيل المصادفة ، حيث تقوم الشبكات الاجتماعية و Google بتطبيق الذكاء الذي يدرس تاريخك واهتماماتك المحتملة لالتقاطها حيث يمكنهم.

يرى بعض المستخدمين أنها طريقة تدخلي في "مهاجمة" المستخدم وليس مفاجئًا لأنهم يقصفونك بفكرة. ومع ذلك ، ستتحرك الإعلانات في هذا الاتجاه لأنها شخصية أكثر وستستهدف الإعلانات المشترين المحتملين.

التعلم الآلي والتعلم العميق

عادة ما يسري هذان المصطلحان جنبًا إلى جنب ، لكنهما ليسا متماثلين تمامًا. في مقالات مستقبلية سنتحدث عن هذا المصطلح الثاني ، لأنه شيء يستحق التعلم.

نوصيك بكيفية إلغاء تثبيت برامج تشغيل AMD بشكل نظيف وسهل

بشكل عام ، يمكننا أن نقيم العلاقة بين التعلم الآلي والتعلم العميق كالعلاقة بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي . يعتبر Deep Learning فرعًا أكثر تحديدًا من التعلم الآلي .

تشترك في أقسام رئيسية مثل التطور بمرور الوقت والخبرة ، ولكن لديها سلسلة أخرى من الاختلافات.

التعلم العميق المبسط

أساسها لتعلم ومعالجة البيانات هو استخدام طبقات مختلفة تعمل كما لو كانت الخلايا العصبية. لذلك ، يمكننا أن نثبت أن هذه المخابرات عادة ما تكون أكثر دقة ، ولكن أيضًا أكثر تعقيدًا وتكاليف بناء.

على الرغم من أنك إذا كنت مهتمًا أكثر بهذا الموضوع ، فابق على اتصال مع الموقع وقم بزيارة مقالتنا التالية حول التعلم العميق .

كم نحن بعيدون عن Skynet ؟

لدينا هذا القسم للعقول الأكثر حالمة.

هذا موضوع متكرر للغاية في الكتب والأفلام وغيرها. ليس من أجل لا شيء هناك بالضبط نوع أو موضوع يسمى Cyberpunk . ومع ذلك ، بعيدًا عن تلك البؤس المستقبلي التي يسيطر عليها الذكاء الاصطناعي ، لا تزال آلاتنا أمامها طريق طويل.

ريك ومورتي الروبوت الذكي

تنتمي أنظمة التعلم الآلي اليوم إلى مجموعة " الذكاء الاصطناعي الضعيف". كما رأينا ، فإن هذه الذكاء قادرة فقط على فهم الأنماط وإجراء استنتاجات بسيطة. إنها مفيدة جدًا لدعمنا في سياقات معينة ، لكنها ليست أنظمة مستقلة على الإطلاق.

من ناحية أخرى ، سيكون لدينا " ذكاء اصطناعي قوي" ، أولئك الممثلين في قصص مستقبلية حيث يساويون أو أكثر ذكاءً من البشر. يمكننا العثور على أمثلة بارزة في الثقافة الشعبية مثل "Matrix" أو "Terminator" أو "Ghost in the Shell" أو "Halo" . في الواقع ، يوجد في هذه القائمة عملان مرتبطان ببعضهما ؛ خمن أيهم؟

واليوم ما زلنا نعمل على تطوير سيارات مستقلة وآمنة بالكامل. نحن نحرز تقدمًا باستمرار ، ولكن لا يزال لدينا طريقة لتطوير مساواة تكنولوجية كاملة.

إذا كنت تريد معرفة المزيد عن ذلك ، يمكنك زيارة مقالتنا حول الذكاء الاصطناعي . إنه نص من وجهة نظر أكثر عمومية ، ونحن ندرس قليلاً العواقب المحتملة لهذه التقنية.

الكلمات النهائية في التعلم الآلي

على غرار استنتاجنا حول الذكاء الاصطناعي ، من الواضح أن المستقبل غير مؤكد. ومع ذلك ، لا بد من مراجعة التطور لتطبيق التكنولوجيا بين مهاراته وخصائصه.

شيئًا فشيئًا ، سيتم التحكم في الإنترنت بشكل أفضل من خلال البرامج والخوارزميات. سيتم معايرة الشبكات الاجتماعية بشكل أفضل وستقدم لنا محتوى أكثر وفقًا لأذواقنا. وأخيرًا ، ستكون العلاقات عبر الإنترنت أكثر أمانًا من خلال الكشف بسهولة أكبر عندما يكون هناك خطر الاحتيال أو ما شابه.

من ناحية أخرى ، لا تندهش من أن هذا القرن هو الوقت الذي ستتألق فيه إنترنت الأشياء (إنترنت الأشياء) . إنها فكرة كنا نحلم بها منذ فترة طويلة وهي تقترب. بالإضافة إلى ذلك ، فإن إنترنت الأشياء هي مقدم عرض كبير للتقنيات المتطورة المتعلقة بتعلم الآلة ، على الرغم من أنها لا تزال تفتقر إلى بعض التعديلات فيما يتعلق بالأمان.

من جانبنا ، نعتقد أنه سيكون تطورًا تدريجيًا وطالما أنك على علم بما يحدث ، فليس لديك ما تخشاه. قد تبدو السيارات أو الثلاجات الجديدة غريبة بالنسبة لك ، لكنني بالتأكيد لا أعتقد أننا سنرى يقظة "ذكاء اصطناعي قوي".

نوصي بقراءة أفضل أجهزة الكمبيوتر المحمولة في السوق

أخيرًا ، يجب أن نعترف أننا لسنا خبراء في الذكاء الاصطناعي أو التعلم الآلي ، لذلك لا تفاجأ ببعض البيانات الغريبة. إذا ارتكبنا خطأ ، فلا تتردد في إخبارنا! بعد كل شيء ، نحن لسنا آلات مثالية بعد.

وأنت ، ما رأيك في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي ؟ في أي جانب تعتقد أنه يجب تنفيذها؟ شارك أفكارك أدناه.

الخط الذكي Dataapdsaslagacetawhatsnew الخط