الدكاء الاصطناعي مجرد كود فقط ؟

وعليكم السلام

الذكاء الاصطناعي هو مجال علمي يهدف إلى تطوير أنظمة تكنولوجية تظهر سلوكًا يُعتبر ذكاءً بشريًا. يمكن القول إن الذكاء الاصطناعي يتألف في جوهره من البرمجيات (الشفرة أو الكود) التي تم إنشاؤها لتنفيذ وتنظيم العمليات المعقدة واتخاذ القرارات بناءً على البيانات المتاحة لها.

ولكن على الرغم من أن الكود هو الجزء الأساسي من الذكاء الاصطناعي، إلا أن هناك جوانبًا أخرى هامة في تطوير نظم الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، يشمل ذلك:

• البيانات يعتمد أداء أنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على البيانات التي تم تدريبها عليها. يتم استخدام مجموعة كبيرة من البيانات لتعليم النماذج والخوارزميات الذكاء الاصطناعي.
• الخوارزميات تشمل الذكاء الاصطناعي مجموعة واسعة من الخوارزميات التي تستخدم لتحليل البيانات وتعلم منها واتخاذ القرارات. هذه الخوارزميات تعتبر جزءًا مهمًا من النظم الذكاء الاصطناعي.
• تطبيقات الذكاء الاصطناعي يتم استخدام الذكاء الاصطناعي في تطبيقات مختلفة، مثل تحسين محركات البحث، وتطبيقات التعلم الآلي، والترجمة الآلية، والألعاب، والروبوتات الذكية، والعديد من المجالات الأخرى.

يمكن القول إن الذكاء الاصطناعي يعتمد بشكل رئيسي على البرمجيات والخوارزميات، ولكنه أيضًا يشمل استخدام البيانات وتطبيقات متنوعة لتحقيق وظائفه واستخداماته المختلفة.

كلا، الذكاء الصنعي ليس مجرد كود، و لا يمكنك بأي شكل أن تبني نموذج جيد فقط بمعرفة الكود.

قد يمكنك نسخ برنامج سبق و كتبه شخص آخر خبير و لكن أي مشكلة ستظهر معك لن تستطيع حلها و ذلك لأن حل مشاكل الذكاء الصنعي بشكل عام يتطلب معرفة جيدة بعدة فروع من الرياضيات و منها الاحتمالات و الإحصاء و الجبر الخطي و التحليل الرياضي.

الكود هو أسهل الأمور في الذكاء الصنعي، يمكنك تعلم ذلك في شهر فقط في حال كنت جيداً في البرمجة، و لكن من المستحيل ان تصبح خبيراً بأقل من سنتين إلا في حال كنت على إطلاع على مجالات الرياضيات التي سبق و ذكرتها، عندها يمكنك تعلم الذكاء الصنعي بسرعة.

الذكاء الاصطناعي (AI) هو مجال من مجالات علوم الكمبيوتر يركز على إنشاء آلات ذكية، أي آلات قادرة على التفكير والتعلم والتصرف بشكل مستقل، وأحد أقوى أدوات الذكاء الاصطناعي هو التعلم الآلي (ML)، وهو فرع من الذكاء الاصطناعي يركز على تطوير الخوارزميات التي يمكنها تعلم من البيانات دون أن يتم برمجتها بشكل صريح.

أحد أكثر أنواع التعلم الآلي شيوعًا هو التعلم الخاضع للإشراف، والذي يتضمن تدريب الخوارزمية على مجموعة بيانات من المدخلات والمخرجات، أي  تدريب الخوارزمية على مجموعة بيانات من الصور والعلامات المقابلة لها، مثل "قطة" أو "كلب". بعد التدريب، يمكن استخدام الخوارزمية لتحديد الأنواع الموجودة في الصور الجديدة.

وهناك نوع آخر من التعلم الآلي يسمى التعلم غير الخاضع للإشراف، والذي لا يتضمن مجموعة بيانات من العلامات. بدلاً من ذلك، يتم تدريب الخوارزمية على مجموعة بيانات من المدخلات فقط، مثل تدريب الخوارزمية على مجموعة بيانات من الصور، دون أن يتم تزويدها بالعلامات، وبعد التدريب، يمكن استخدام الخوارزمية لاكتشاف الأنماط في الصور، مثل مجموعات الألوان أو الأشكال.

والذكاء الاصطناعي ليس مجرد كود. فقط بل هو مجال معقد يتضمن مجالات علمية وهندسية وفلسفية مختلفة، وكما أشرت التعلم الآلي هو أحد أقوى الأدوات التي تم تطويرها في مجال الذكاء الاصطناعي، وهو أداة لها القدرة على إحداث ثورة في العديد من الصناعات.

وبخصوص الرياضيات ستجد هنا شرح مفصل لتلك النقطة:

لا، الذكاء الاصطناعي (AI) ليس مجرد كود فقط. بل هو مجموعة من التقنيات والنماذج التي تسمح بمحاكاة القدرة على التفكير والتعلم واتخاذ القرارات بشكل مشابه للبشر .

البرمجة والكود هي جزء من تطوير الذكاء الاصطناعي، حيث يتم كتابة الخوارزميات والنماذج والبرامج التي تسمح للأنظمة الاصطناعية بتحليل البيانات والتعلم منها. ولكن تشمل التتطبيقات الحديثة للذكاء الاصطناعي أيضًا العديد من العناصر الأخرى مثل:

1. تجميع البيانات: تحتاج أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى البيانات للتعلم منها، وتكون جودة وكمية البيانات مهمة للحصول على نتائج دقيقة.
2. تدريب النماذج: بعد جمع البيانات، يتم تدريب النماذج الاصطناعية باستخدام البيانات المتاحة، ويكون هذا الجزء من عملية الذكاء الاصطناعي غالبًا وقتًا مكثفًا.
3. تطوير الخوارزميات: يعمل المطورون على إنشاء خوارزميات متقدمة تمكن الأنظمة الاصطناعية من أداء المهام المعقدة.

باختصار، الذكاء الاصطناعي يتضمن الكود ولكنه يشمل أيضًا البيانات والتدريب والخوارزميات والتطبيقات، وكلها تعمل معًا لتحقيق القدرة على التفكير والتعلم الذاتي.

وليك هذا الرابط اذا كنت تريد بدء رحلتك في عالم الذكاء الاصطناعي 

الذكاء الاصطناعي (AI) ليس مجرد برمجة. على الرغم من أن البرمجة هي جزء أساسي في بناء نظام AI، إلا أنها ليست الجانب الوحيد. ينطوي الذكاء الاصطناعي على تطوير خوارزميات ونماذج يمكنها التعلم من البيانات واتخاذ توقعات أو قرارات استنادًا إلى هذا التعلم. تُبنى هذه الخوارزميات باستخدام لغات البرمجة، ولكنها تتطلب أيضًا خبرة في الرياضيات والإحصاء وعلوم الكمبيوتر للتصميم والتدريب والتقييم.

يشمل الذكاء الاصطناعي استخدام تقنيات مختلفة مثل التعلم الآلي، والتعلم العميق، ومعالجة اللغة الطبيعية، ورؤية الحاسوب، وغيرها، لتمكين الحواسيب من أداء المهام التي تتطلب عادة الذكاء البشري. تعتمد هذه التقنيات على نماذج رياضية وإحصائية تمكن الحواسيب من تحليل وتفسير البيانات. على سبيل المثال، تتعلم خوارزميات التعلم الآلي من البيانات من خلال تحديد الأنماط واتخاذ توقعات بناءً على تلك الأنماط. تستخدم خوارزميات التعلم العميق شبكات عصبية اصطناعية لتعلم التمثيلات التسلسلية للبيانات، مما يمكنها من التعرف على أنماط معقدة في الصور والكلام.

يفضل البحث عن ال  generative ai 

حيث أن نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية (generative ai )تتعلم أنماط وهيكل بيانات تدريب المدخلات الخاصة بهم ، ثم تنشئ بيانات جديدة لها خصائص متشابهة وهذه النماذج مثل chatgpt وغيره الكثير