كل ما تود معرفته عن دراسة الذكاء الاصطناعي

يتصدر الذكاء الاصطناعي اليوم المشهد العالمي، وذلك لأسبابٍ عدة من بينها دخول أدواته وتقنياته في شتى المجالات، ومنها أيضًا أنَّ المجال صار متاحًا للعامة بعدما كان حكرًا على الباحثين والمتخصصين، مما حفز الكثيرين على لدراسة هذا المجال المتطور الذي تزداد أهميته يومًا بعد يوم. في مقال اليوم سنوضح لك ما هو الذكاء الاصطناعي؟ وما طريقة دراسة الذكاء الاصطناعي والعمل فيه؟ وكيف تتعلم الذكاء الاصطناعي من الصفر حتى الاحتراف

ما هو الذكاء الاصطناعي؟

يعرف الذكاء الاصطناعي بأنه قدرة الآلة على أداء مجموعة من الوظائف المعرفية المشابهة للوظائف البشرية كالإدراك والتفكير والتعلم والإبداع وحل المشكلات، وقد تطور الذكاء الاصطناعي اليوم على نحو غيرمسبوق وصارت تقنيات الذكاء الاصطناعي وأدواته وتطبيقاته تستخدم في العديد من المجالات وتساعد الأفراد والشركات على حدٍ سواء، فهي تساعد الأفراد على توفير الوقت والجهد وزيادة الإنتاجية بتنفيذ المهام الروتينية بدلًا عنهم، كما تساعد الشركات على رفع مستوى الكفاءة والإنتاجية وزيادة معدل الأرباح، هذا زاد الطلب على المتخصصين في مجال الذكاء الاصطناعي من جهة وزاد من أهمية دراسة الذكاء الاصطناعي من جهة أخرى.

إيجابيات دراسة الذكاء الاصطناعي

تتعدد إيجابيات دراسة الذكاء الاصطناعي والعمل فيه، ومنها أبرزها نذكر:

إن نمو مجال الذكاء الاصطناعي يومًا بعد الآخر توسع تقنياته وتكامله مع تخصصات ومجالاتٍ أخرى عديدة مثل الطب والمواصلات والاقتصاد والترفيه وغيرها، جعله مجالًا آمنًا تعلو فيه فرص التوظيف ودفع الكثير للتوجه نحو دراسته للتآلف مع هذه التقنيات وفهم آلية عملها.
توفر دراسة الذكاء الاصطناعي الكثير من فرص العمل في السوق العالمي والعربي، ورغم ما وصل إليه مجال الذكاء الاصطناعي من تطور كبير إلا أنَّه لا يزال في بداياته ولازال عدد دارسيه قليلًا نسبيًا وبالتالي فإن سارعتَ وسابقتَ إلى تعلمه ودراسته الآن ستتاح لك الكثير من الفرص الواعدة والمميزة في المستقبل حينما يزداد المجال توسعًا وطلبًا.
تتميز دراسة الذكاء الاصطناعي بالمرونة إذ لا يحتاج مهندس الذكاء الاصطناعي لتأدية مهامه إلا حاسوبه واتصالًا بالإنترنت، وهذا يجعل العمل عن بعد متاحًا في هذا المجال ويوفر لدارسي الذكاء الاصطناعي مرونةً كبيرةً في العمل في أي زمان ومكان.

تحديات دراسة الذكاء الاصطناعي

لا تخلو دراسة الذكاء الاصطناعي من بعض التحديات من بينها:

يعد تخصص الذكاء الاصطناعي من المجالات التقنية المتقدمة والصعبة نسبيًا وهو مرتبط بشكل وثيق بالعديد من المجالات العلمية كالرياضيات والإحصاء وعلوم الحاسوب وعلم البيانات وصولًا إلى علم الأعصاب في تخصصات دقيقة مثل صناعة الروبوتات.
ينمو تخصص الذكاء الاصطناعي بشكل مستمر وعلى الرغم من كون النمو المستمر يعد أحد الجوانب الإيجابية لهذا التخصص إلا أنه يتطلب من دراس الذكاء الاصطناعي أن يتعلم كثيرًا وباستمرار نظرًا للتغير المتسارع والمتواصل في المجال وتقنياته، فإن تقاعس متخصص الذكاء الاصطناعي عن مواصلة التعلم فحتمًا سيكون مصيره التقادم والاستغناء عن خدماته.

مجالات الذكاء الاصطناعي

يعد الذكاء الاصطناعي مجالًا واسعًا ويتضمن تعلمه العديد من التخصصات والمجالات الفرعية، ومن أهم هذه المجالات:

تعلم الآلة Machine Learning
التعلم العميق Deep Learning
معالجة اللغات الطبيعية Natural Language Processing

لنتعرف أكثر على كل تخصصٍ على حدة وما المفاهيم التي ستتعلمها فيه.

تعلم الآلة Machine Learning

يهتم تخصص تعلم الآلة Machine Learning أو ML اختصارًا بتطوير خوارزميات حاسوبية تساعد الآلات على التطور والتحسن تلقائيًا باستخدام البيانات، حيث تساعد هذه الخوارزميات الذكية الحواسيب أو الآلات عمومًا على إنجاز مهام مثل تحليل البيانات والتعلُّم منها واتخاذ قرارات بناءً على هذه التحليلات دون الحاجة إلى تدخل برمجي من المطورين.

يكمن الفرق بين تعلم الآلة والبرمجة التقليدية أنَّ البرمجة التقليدية تعتمد على اتباع الحاسوب لمجموعة من الأوامر المتتالية حتى يصل إلى النتيجة النهائية بناءً على هذه الأوامر، أمَّا في تعلم الآلة فيمنح المطورُ للخوارزمية مجموعة ضخمة من البيانات ويمنحها النتائج التي يجب الوصول إليه من هذه البيانات، لتبدأ الخوارزمية في التجربة والتدرب حتى تصل إلى النتيجة المناسبة،. على سبيل المثال لتطوير برنامج ذكي يميز صور القطط باستخدام تعلم الآلة فلن نمنحه المواصفات العامة للقطة، وإنما سنمنحه صورًا لآلاف القطط ليتعلم منها بنفسه مواصفات القطة، ثم يكون قادرًا على التعرُّف على القطط بعد ذلك، وتزداد دقة خوارزميات تعلم الآلة كلما ازداد حجم ودقة البيانات المعطاة لها.

التعلم العميق Deep Learning

يعد التعلم العميق Deep Learning أو DL اختصارًا فرعًا حيويًا من تعلم الآلة، ويركز هذا المجال على تنفيذ خوارزميات تمكن الآلة من محاكاة طريقة عمل العقل البشري في فهم ومعالجة النصوص واللغات والصور وغيرها من أنواع البيانات.

يكمن الفرق بين التعلم العميق وتعلم الآلة هو أن التعلم العميق يستخدم هيكلًا معقدًا من الخوارزميات المعقدة التي تحاكي طريقة عمل دماغنا البشري والشبكات العصبية، لاكتشاف الأنماط في البيانات كما أنه يحتاج بيانات أكثر لتحسين دقته، في حين يستخدم تعلم الآلة خوارزميات قادرة على التعلم من البيانات المنظمة لاكتشاف الأنماط في تلك البيانات التنبؤ بالمخرجات دون برمجتها بشكل صريح.

معالجة اللغات الطبيعية Natural Language Processing

معالجة اللغة الطبيعية Natural Language Processing أو NLP اختصارًا هي تخصص مهم في دراسة الذكاء الاصطناعي حيث تركز على فهم وتحليل النصوص وبيانات الكلام البشري ويمكنها التعامل مع الفروقات في اللهجات والكلمات العامية والاختلافات النحوية، وقد اشتهرت تطبيقات هذا الفرع من الذكاء الاصطناعي كثيرًا في الآونة الأخيرة، ولعل أبرزها روبوتات الدردشة Chatbot مثل شات جي بي تي ChatGPT، وأدوات الترجمة وتلخيص النصوص بالذكاء الاصطناعي.

ما هي مواد تخصص الذكاء الاصطناعي؟

بعد أن تعرفنا على تخصصات الذكاء الاصطناعي لنتعرف على أبرز المواد التي عليك تعلمها لدراسة الذكاءالاصطناعي والتي تشمل:

الرياضيات Mathematics
لغات برمجة وأطر عمل الذكاء الاصطناعي
علم البيانات Data Science
خوارزميات الذكاء الاصطناعي AI Algorithms
خدمات الذكاء الاصطناعي AI Services
أمان الذكاء الاصطناعي AI Security
ديف أوبس DevOps (اختياري)

لنعرف مزيدًا من التفاصيل عن كل مقرر من هذه المقررات وما الأساسيات التي عليك تعلمها خلال دراستها.

الرياضيات Mathematics

يحتاج مهندس الذكاء الاصطناعي لدراسة أسس الرياضيات ومفاهيم التفاضل والتكامل والجبر الخطي والإحصاء، فمصطلحات هذه الفروع مستخدمة بكثرة في الذكاء الاصطناعي، وهي مصطلحاتٌ ضروريةٌ لحل مشكلات الذكاء الاصطناعي وفهم تطبيقاته المتنوعة، لذا تعد دراسة الرياضيات وفروعها ضمن المهارات الأساسية والضرورية لأي متخصص في الذكاء الاصطناعي.

لغات البرمجة وأطر عمل الذكاء الاصطناعي

لدراسة الذكاء الاصطناعي ستحتاج لأن تستخدم لغات البرمجة في كتابة الخوارزميات وتطوير التطبيقات الذكية وهذا يجعل من دراسة البرمجة والخوارزميات والتفكير المنطقي أحد أهم مواد ومهارات مهندس الذكاء الاصطناعي. ولغات البرمجة كثيرة ومتنوعة ومن أشهر لغات البرمجة التي ينصح بها لدراسة الذكاء الاصطناعي نرشح ما يلي:

بايثون Python: تعد بايثون أبرز لغات الذكاء الاصطناعي، وذلك نظرًا لسهولتها واحتوائها على كثيرٍ من المكتبات وأطر العمل المميزة في هذا المجال مثل مكتبة تينسر فلو TensorFlow وإطار عمل باي تورش PyTorch.
لغة سي بلس بلس C++‎: تتميز لغة C++‎ بسرعة ادائها وهي لغة مميزة في إدارة العتاد الحاسوبي، وتصلح لكتابة خوارزميات متطورة عالية الكفاءة، ما يجعلها خيارًا مميزًا في مشاريع الذكاء الاصطناعي المعقدة مثل مشاريع الرؤية الحاسوبية.
لغة جافا Java: يشيع استخدام لغة جافا في دراسة الذكاء الاصطناعي، ولا سيما في تطبيقات المعالجة اللغوية ومشاريع روبوتات الدردشة، وتتميز بقابليتها للتوسع وقدرتها على معالجة أحجام ضخمة من البيانات والإدارة الجيدة للعتاد.
لغة R تبرز لغة R في العديد من التطبيقات كالتحليل الإحصائي وتحليل البيانات والتمثيل الرسومي، ما يجعلها تلعب دورًا مهمًا في تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي وأدوات البحث العلمي والتحليل الاقتصادي وتحليلات وسائل التواصل الاجتماعي.

علم البيانات Data Science

يقوم مجال الذكاء الاصطناعي على البيانات والتعلم منها واستخراج العلاقات بين البيانات وبناء القرارات عليها، ما يوجب على المهتمين بدراسة الذكاء الاصطناعي فهم علم البيانات، التي تضم بدورها مجالاتٍ فرعية عديدة، وأهمها:

نمذجة البيانات Data Modelling وتعني جمع البيانات وتنقيحها وتنسيقها لتكون جاهزةً للتحليل والاستخدام، كما يحتاج المتخصص في الذكاء الاصطناعي لفهم لتعامل مع قواعد البيانات وأدواتٍ مثل Apache Spark وHadoop.
تحليل البيانات Data Analysis: واستخراج إحصاءات واستنتاجات مفيدة منها، ويتعلم متخصص الذكاء الاصطناعي التعامل مع أدواتٍ مثل: SparkSQL وApache Flink، كما يتعلم أهم مبادئ تحليل البيانات الضخمة Big Data.

خوارزميات الذكاء الاصطناعي AI Algorithms

يعد فهم خوازرميات الذكاء الاصطناعي مثل خوارزميات تعلم الآلة أمرًا ضروريًا خلال دراسة الذكاء الاصطناعي، ويتضمن ذلك معرفة أنواع خوازرميات تعلم الآلة مثل خوارزميات التعلم الخاضع للإشراف Supervised Learning وخوارزميات التعلم غير الخاضع للإشراف Unsupervised Learning وتعلم خوارزميات التعلم العميق، مثل الشبكات العصبية التلافيفية Convolutional Neural Networks (CNNs)‎ والشبكات العصبية المتكررة Recurrent Neural Networks (RNNs)‎ وغيرها من الخوارزميات المتنوعة وما ومتى نستخدم كل نوع منها.

خدمات الذكاء الاصطناعي AI Services

يفيد التعامل مع أدوات الذكاء الاصطناعي القائم على السحابة Cloud-Based AI وخدمات تعلم الآلة ML Services كذلك في دراسة الذكاء الاصطناعي ولا سيما الأدوات المقدمة من كبار مقدمي الخدمات، مثل Azure ومنصة جوجل السحابية، إذ توفر هذه الخدمات مجموعة من الأدوات وواجهات برمجة تطبيقات APIs ونماذج ذكاء اصطناعي جاهزة توفر كثيرًا من الوقت والجهد وتجعل من عمليات تطوير التطبيقات الذكية أسهل وأسرع.

أمان الذكاء الاصطناعي AI Security

من أساسيات دراسة الذكاء الاصطناعي الاهتمام بأمور سلامة وتأمين البيانات، ذلك لأن مجال الذكاء الاصطناعي كله قائم على البيانات المستخدمة في تدريب النماذج والخوارزميات، لذا المهم أن يقع تأمين بيانات المستخدمين على رأس أولويات خبير الذكاء الاصطناعي.

ديف أوبس DevOps

ليس بالضرورة أن يتعلم مهندس الذكاء الاصطناعي ديف أوبس، فغالبًا ما يكون هناك مهندس ديف أوبس متخصص في مقر العمل، ولكن يُفضَّل التعرف على أساسيات هذا المجال ليتمكن من نشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي بنجاح.

كيف أتعلم الذكاء الاصطناعي؟

لديك خياران متاحان لتعلم ودراسة الذكاء الاصطناعي، إمَّا الدراسة الجامعية لتخصص الذكاء الاصطناعي والتي تتميز بالمنهجية الواضحة وتلزمك بالمتابعة والاستمرارية، لكن يعيبها طول مدة الدراسة ودراسة مواد نظرية مملة لن تفيدك في عملك الحقيقي، والطريقُ الثاني هو الدراسة الذاتية المستقلة لمجال الذكاء الاصطناعي من دروس ومقالات ودورات عبر الإنترنت تتعلم من خلالها أهم المواد والمقررات المطلوبة لفهم التخصص، ويتميز هذا الطريق بالتركيز على سوق العمل وقِصَر مدة الدراسة نسبيًا، ولكن من تحدياته الرئيسية صعوبة الالتزام والانضباط.

إذا كنت مهتمًا بدارسة الذكاء الاصطناعي من الصفر حتى الاحتراف، ستساعدك دورة الذكاء الاصطناعي من أكاديمية حسوب في طريقك في الدراسة الذاتية بمنهجٍ شامل وفريد عربيًا ومُحدَّثٍ حسب احتياجات سوق العمل، كما تساعدك على الانضباط والمتابعة والتعلم المستمر وتوفر لك مدربين أكفاء يساعدونك في رحلة تعلمك ويجيبون على أي تساؤول ويشرحون لك أي فكرة لا تستطيع فهمها.

كما ستجد في أكاديمية حسوب العديد من مصادر التعلم المفيدة التي تعينك على دراسة الذكاء الاصطناعي من دروس ومقالات تنشر بصورة دورية، إلى جانب كتب الذكاء الاصطناعي الشاملة المتاحة للتحميل مجانًا، وإذا كنت مشتتًا ولا تعرف من أين تبدأ أنصحك بالبدء من صفحة تعلم الذكاء الاصطناعي الشاملة التي توفر لك كل الإرشادات والنصائح التي تحتاجها.

الأسئلة الشائعة حول دراسة الذكاء الاصطناعي

نختم المقال بأهم الأسئلة حول دراسة الذكاء الاصطناعي والفرق بينه وبين المجالات القريبة منه.

ما عدد سنوات دراسة الذكاء الاصطناعي؟

تأخذ الدراسة الجامعية لتخصص الذكاء الاصطناعي أربع سنوات في غالبية الجامعات، أما الدراسة الذاتية للمجال فتعتمد على عوامل عديدة، منها: خبراتك السابقة والتخصص الفرعي المختار والوقت الذي تخصصه للدراسة، فلا يمكن تحديد مدة محددة لإتقان الأساسيات، ولكن على كل حال تشير بعض المقالات إلى أنَّ متوسط مدة تحصيل أساسيات المجال تقع بين ستة أشهر إلى اثني عشر شهرًا.

هل دراسة الذكاء الاصطناعي صعبة؟

ربما يكون تخصص الذكاء الاصطناعي صعبًا نسبيًا، ولا سيما لمن لا يملك خبراتٍ برمجيةٍ سابقة، ولكن مع التعلم المستمر من المصادر الصحيحة والممارسة والتطبيق يمكنك أن تتقن المجال وتصبح ماهرًا فيه، واحرص على التأسيس القوي في البرمجة وعلم البيانات وخوارزميات تعلم الآلة، فهي عواميدُ المجال.

أيهما أفضل: تعلم الذكاء الاصطناعي أم البرمجة؟

يحتاج مهندسُ الذكاء الاصطناعي إلى دراسة البرمجة، بل والتعمُّق فيها وفهمها جيدًا، للتمكُّن من تطوير برمجيات ذكاءٍ اصطناعي، أمَّا عن التفضيل بين الذكاء الاصطناعي ووظائف البرمجة التقليدية فلا يمكن التفضيل بين مختلفين، فللذكاء الاصطناعي تطبيقاته وحالات استخدامه وكذلك البرمجة التقليدية واختيار مجال التخصص التقني يعتمد على تفضيلاتك الشخصية والمجال الذي تجد شغفك فيه في المقال الأول.

ما الفرق بين الذكاء الاصطناعي وهندسة الروبوتات؟

يدخل الذكاء الاصطناعي في تطوير نظام تشغيل الروبوتات فقط، أمَّا هندسة الروبوتات فتهتم ببناء عتاد الروبوت وضبط حركاته، ثم يأتي دور الذكاء الاصطناعي في تحديد وظائف الروبوت ووضع خطوات لتنفيذ هذه الوظائف، فالذكاء الاصطناعي وهندسة الروبوتات مجالان مختلفان يتقاطعان في نقطة محددة، لكنهما يظلان مختلفين، فمهندسو الذكاء الاصطناعي يهتمون بالجانب البرمجي فقط، بينما يهتم مهندسو الروبوتات بالعتاد أولًا، ثم فيزياء وحركة هذا العتاد، وأخيرًا ربط هذا العتاد بنظام التشغيل البرمجي.

ما الفرق بين الذكاء الاصطناعي وعلم البيانات؟

يقوم مجالا الذكاء الاصطناعي وعلم البيانات بشكلٍ رئيسيٍّ على البيانات، ولكن تختلف أهدافهما، فيهدف الذكاء الاصطناعي إلى تطوير الآلات من خلال منحها هذه البيانات وتمكينها من تحليلها والتعلم منها، بينما يهدف علم البيانات إلى استخدام الخوارزميات والإحصاء للخروج بنتائج مفيدة من مجموعة من البيانات المنظمة.

ما الفرق بين دراسة الذكاء الاصطناعي والأمن السيبراني؟

يختلف الذكاء الاصطناعي عن الأمن السيبراني إذ يركز متخصص الذكاء الاصطناعي على تطوير أنظمة ذكية تحاكي العقل البشري في التعلم وحل المشكلات، بينما يركز متخصص الأمن السيبراني على تأمين التطبيقات والأنظمة والشبكات والبيانات من محاولات الاحتيال والاختراق. لكن في الآونة الأخيرة بدأ مجالا الذكاء الاصطناعي والأمن السيبراني يتكاملان معًا بشكل جليَ، فبدأ مهندسو الأمن السيبراني في استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لأتمتة الكشف عن التهديدات، وكذلك استخدم مهندسو الذكاء الاصطناعي تقنيات الأمن السيبراني لتأمين برمجيات الذكاء الاصطناعي وبيانات تدريب النماذج الذكية.