هل يتم استخدام خورزميات الذكاء الاصطناعي كما هي مطور ذكاء اصطناعي، أم علي تطوير الخوارزميات وما هي علاقة الرياضيات بذلك؟

ستعتمد على الخوارزميات الموجودة التي تم تطويرها واختبارها من قبل الآخرين.

مثل خوارزميات التعلم العميق الشائعة مثل شبكات ResNet و Transformer، متاحة في مكتبات مثل TensorFlow و PyTorch.

وستبقى كذلك، وفي مراحل متقدمة من مسيرتك قد تتمكن من التطوير على خوارزمية موجودة، أو العمل على تطوير خوارزمية جديدة مع فريق عمل لكن ذلك ليس بالهين لكون الأمر يتطلب فهم عميق للرياضيات وعلوم الحاسوب.

وبخصوص الرياضيات ستجد تفصيل هنا:

عامًة تصميم خوارزميات جديدة يعتمد على نماذج رياضية معقدة تُشتق من مجالات مثل الجبر والحساب التفاضلي والتكامل ونظرية الأعداد.

حيث يتم ذلك باستخدام طرق رياضية صارمة مثل الإثباتات الرياضية وتحليل التعقيد ليضمن إثبات صحة الخوارزميات أنها تعمل بشكل صحيح وتُنتج النتائج المتوقعة.

ولتحسين أداء الخوارزميات تُستخدم تقنيات رياضية مثل التحسين والتقريب، وتهدف إلى زيادة كفاءة الخوارزميات وتقليل وقت تشغيلها.

شكراا لحضرتك

بشكل عام استخدام الخوارزميات والطرق  والادوات الموجودة سابقا هي طريقة لتسريع عملية حل المشكلة لديك وتجعلك تركز بشكل اكبر على المشكلة التي تحاول حلها لكن في بعض الحالات قد تتطر الى تعديل على الطرق الموجودة لكي تتكيف مع مشكلتك ويعد ذلك نوع من التطوير وقد تقوم بخلق حلول غير موجودة مسبقا.

والرياضيات تلعب دورًا مهما في تطوير الخوارزميات وفهمها. فهي توفر الأدوات الرياضية اللازمة لوصف وتحليل المشاكل وتطوير الخوارزميات المناسبة لحلها اي انها توجه العقل نحو طرق حل المشكلة.

تتضمن الرياضيات المجالات:

•  الجبر الخطي
• الاحتمالات والإحصاء
• التحليل العددي
• التفاضل والتكامل
• وغيرها من الفروع التي تساهم في فهم وتحليل الظواهر التي يتعامل معها الذكاء الاصطناعي.    

مثال عن فائدة الرياضيات في حل مشكلة التبوؤ:
يوجد العديد من خوارزميات التعلم الالي قائمة على الاحصاء وقانين الاحتمال ومنها شجرة القرار (Decision tree )
حيث تعتمد بشل كبير على قوانين الاحتمال لايجاد حلها مثل الانتروبي(entropy) او  ال(Gini)   يتم استخدام هذين المقياسين عند بناء شجرة القرار لتحديد السمة الأفضل لتقسيم البيانات في كل عقدة. يتم اختيار السمة التي تقلل entropy أو الـ Gini بشكل أكبر بعد عملية التقسيم.
حيث تعبر عن مدى الفوضى او العشوائية في اتخاذ القرار والمعادلات التالية تبين انها قوانين احتمالية رياضية 
حيث (P) تعبر عن احتمالية كل فئة .وتعد الرياضيات حجر اساس لفهم الخورميات والمثال الافضل لفهم مدى اهمية الرياضيات في الذكاء الاصطناعي هي ان الذكاء الاصطناعي يحاول دائما تقليل نسبة الخطأ في انجاز المهام كي يصبح يحاكي عمل وذكاءالبشر ويعتبر الرياضيات هي الادات التي تؤمن جميع الطرق لتقييم الخطأ رياضيا لانه اكثر الانواع دقة هي التقييم الرياضي .
 

شكراا لحضرتك