Lakhasly

يشرح هذا النص الذكاء الاصطناعي (AI) كتكنولوجيا تحاكي القدرات البشرية في حل المشكلات، مثل التعرف على الصور وكتابة النصوص. يستخدم AI بيانات من مصادر متعددة لتحسين العمليات التجارية، كدعم العملاء وإنشاء محتوى تسويقي. يغطي النص أنواعًا مختلفة من تقنيات AI، بما في ذلك توليد الصور والنصوص والكلام، والذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط. كما يستعرض تاريخ AI، من أبحاث تورينج إلى التطورات الحديثة، موضحًا الفرق بين AI، وتعلّم الآلة، والتعلم العميق. يناقش النص الذكاء الاصطناعي العام (AGI) كهدف بحثي مستقبلي، بالإضافة إلى تطبيقات AI الحالية في مجالات متنوعة كالتوصيات وتجارب التسوق والرعاية الصحية. يُبرز النص استخدامات AI في الأعمال، مثل روبوتات المحادثة ومعالجة المستندات، مع ذكر مثال على شركة Deriv التي استخدمت AI لزيادة الكفاءة. أخيرًا، يوضح النص مكونات بنية تطبيق AI، وكيفية تدريب نماذج AI، والتحديات في تنفيذها، ودور AWS في توفير الخدمات والأدوات اللازمة للعمل مع AI.

انتقل إلى المحتوى الرئيسي
انقر هنا للعودة إلى صفحة Amazon Web Services الرئيسة
ما هي الحوسبة السحابية›الذكاء الاصطناعي
ما هو الذكاء الاصطناعي (AI)؟
الذكاء الاصطناعي (AI) هو تقنية ذات قدرات حل تشبه قدرات الإنسان في حل المشكلات. يبدو أن الذكاء الاصطناعي في العمل يحاكي الذكاء البشري - يمكنه التعرف على الصور وكتابة القصائد وإجراء تنبؤات قائمة على البيانات.
إنشاء حساب AWS
ما هو AI؟
الذكاء الاصطناعي والذي يُعرف اختصارًا بـ AI هو تقنية ذات قدرات حل تشبه قدرات الإنسان في حل المشكلات. يبدو أن الذكاء الاصطناعي في العمل يحاكي الذكاء البشري - يمكنه التعرف على الصور وكتابة القصائد وإجراء تنبؤات قائمة على البيانات.

تجمع المؤسسات الحديثة كمياتٍ كبيرةً من البيانات من مصادر متنوعة مثل أجهزة الاستشعار الذكية والمحتوى الذي ينشئه الإنسان وأدوات المراقبة وسجلات النظام. تقوم تقنيات الذكاء الاصطناعي بتحليل البيانات واستخدامها لمساعدة العمليات التجارية بفعالية. على سبيل المثال، يمكن لتقنية الذكاء الاصطناعي الاستجابة للمحادثات البشرية في دعم العملاء، وإنشاء صور ونصوص أصلية للتسويق، وتقديم اقتراحات ذكية للتحليلات.

في النهاية، يتعلق الذكاء الاصطناعي بجعل البرامج أكثر ذكاءً لتفاعلات المستخدم المخصصة وحل المشكلات المعقدة.

أشكال ملونة
ما هي بعض أنواع تقنيات الذكاء الاصطناعي؟
زادت تطبيقات وتقنيات الذكاء الاصطناعي بشكل كبير في السنوات القليلة الماضية. فيما يلي بعض الأمثلة على تقنيات الذكاء الاصطناعي الشائعة التي ربما واجهتها.
إنشاء الصور
إنشاء النصوص
توليد الكلام والتعرف عليه
الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط (Multimodal AI)
تاريخ الذكاء الاصطناعي
في بحثه المنشور عام 1950 بعنوان «آلات الحوسبة والذكاء»، درس Alan Turing ما إذا كانت الآلات تستطيع التفكير. في هذا الورقة البحثية، صاغ تورنج لأول مرة المصطلح الذكاء الاصطناعي وعرضه كمفهوم نظري وفلسفي. ومع ذلك، فإن الذكاء الاصطناعي، كما نعرفه اليوم، هو نتيجة الجهد الجماعي للعديد من العلماء والمهندسين على مدى عدة عقود.

1940-1980

1980-2006

من 2007 إلى الوقت الحاضر
1940-1980
في عام 1943، اقترح Warren McCulloch وWalter Pitts نموذجًا للخلايا العصبونية الاصطناعية، ووضع الأساس للشبكات العصبية، وهي التكنولوجيا الأساسية داخل الذكاء الاصطناعي.

بعد ذلك بسرعة، في عام 1950، نشر Alan Turing «آلات الحوسبة والذكاء»، حيث قدم مفهوم اختبار تورينج (Turing Test) لتقييم ذكاء الآلة.

أدى ذلك إلى قيام طلاب الدراسات العليا Marvin Minsky وDean Edmonds ببناء أول آلة شبكية عصبية تُعرف باسم SNARC، وقام Frank Rosenblatt بتطوير Perceptron الذي يعد أحد أقدم نماذج الشبكة العصبونية، وقام Joseph Weizenbaum بإنشاء ELIZA؛ وهو من أوائل روبوتات الدردشة لمحاكاة معالج نفسي روجيري بين عامي 1951 و1969.

من عام 1969 حتى عام 1979، أظهر Marvin Minsky قيود الشبكات العصبونية، مما تسبب في انخفاض مؤقت في أبحاث الشبكات العصبونية. حدث «كساد الذكاء الاصطناعي» الأول بسبب انخفاض التمويل وقيود الأجهزة والحوسبة.

رجال الأعمال الشباب يعملون معًا في مشروع جديد

الذكاء الاصطناعي في المستقبل
تعمل جميع تقنيات الذكاء الاصطناعي الحالية ضمن مجموعة من المعلمات المحددة مسبقًا. على سبيل المثال، لا أن تنشئ نماذج الذكاء الاصطناعي مواقع ويب إن كانت مدرَّبة على التعرف على الصور وتوليدها.

الذكاء العام الاصطناعي (AGI) هو مجال أبحاث نظرية حول الذكاء الاصطناعي يحاول إنشاء برنامج بذكاء يشبه الإنسان والقدرة على التعليم الذاتي. الهدف هو أن يكون البرنامج قادرًا على أداء المهام التي لم يتم تدريبها أو تطويرها بالضرورة.

الذكاء الاصطناعي العام هو مسعى نظري لتطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي مع ضبط النفس الذاتي والفهم الذاتي المعقول والقدرة على تعلم مهارات جديدة. يمكنها حل المشكلات المعقدة في البيئات والسياقات التي لم يتم تدريسها عند إنشائها. يظل الذكاء العام الاصطناعي مع القدرات البشرية مفهومًا نظريًا وهدفًا بحثيًا. إنه أحد المستقبل المحتمل للذكاء الاصطناعي.

اقرأ المزيد عن الذكاء الاصطناعي العام»

الذكاء الاصطناعي في المستقبل
كيف يتم استخدام الذكاء الاصطناعي اليوم؟
الذكاء الاصطناعي موجود في كل مكان اليوم، ويعمل خلف الكواليس لتشغيل تطبيقاتك المفضلة.
توصية المحتوى
تجارب تسوق مخصصة
الرعاية الصحية
التنبؤات
إدارة حركة المرور
أمثلة الذكاء الاصطناعي للأعمال
يتضمن الذكاء الاصطناعي مجموعةً كبيرةً من الاستخدامات. على الرغم من أنها ليست قائمة شاملة، إلا أن هناك أمثلة تسلط الضوء على حالات الاستخدام المتنوعة للذكاء الاصطناعي للمؤسسات.

روبوتات المحادثة والمساعدين الأذكياء

معالجة المستندات الذكية

مراقبة أداء التطبيقات

الصيانة التنبؤية

الأبحاث الطبية
روبوتات المحادثة والمساعدين الأذكياء
تشارك روبوتات المحادثة المدعومة بالذكاء الاصطناعي والمساعدين الأذكياء في محادثات أكثر تعقيدًا وشبيهًا بالبشر. يمكنهم فهم السياق وتوليد ردود متماسكة للغة الطبيعية المعقدة واستفسارات العملاء. إنهم يتفوقون في دعم العملاء والمساعدة الافتراضية وإنشاء المحتوى لتوفير تفاعلات مخصصة. تسمح قدرة التعلم المستمر لهذه النماذج بتكييف أدائها وتحسينه بمرور الوقت، مما يعزز تجربة المستخدم وكفاءته.

على سبيل المثال، واجه Deriv، أحد أكبر وسطاء الإنترنت في العالم، تحديات في الوصول إلى كميات هائلة من البيانات الموزعة عبر منصات مختلفة. قامت بتطبيق مساعد مدعوم بالذكاء الاصطناعي لاسترداد ومعالجة البيانات من مصادر متعددة عبر دعم العملاء والتسويق والتوظيف. باستخدام الذكاء الاصطناعي، خفضت Deriv الوقت المستغرق في تأهيل الموظفين الجدد بنسبة 45 بالمائة وقللت أوقات مهام التوظيف بنسبة 50 بالمائة.

تعرف على المزيد حول روبوتات المحادثة والمساعدين الأذكياء »

امرأة على الجسر مع هاتف في سترة صفراء

مزايا الذكاء الاصطناعي للأعمال
يمكن لمؤسستك دمج إمكانات الذكاء الاصطناعي لتحسين عمليات الأعمال لديك وتحسين تجارب العملاء وتسريع الابتكار.
الأتمتة بذكاء
تعزيز الإنتاجية
التغلب على المشكلات المعقدة
إنشاء تجارب عملاء جديدة
ما الفرق بين تعلّم الآلة والتعلم العميق والذكاء الاصطناعي؟
الذكاء الاصطناعي (AI) هو مصطلح شامل للاستراتيجيات والتقنيات المختلفة لجعل الآلات أكثر شبهًا بالبشر. وهي تشمل كل شيء من السيارات ذاتية القيادة إلى المكانس الكهربائية الآلية والمساعدين الأذكياء مثل Alexa. في حين يقع تعلّم الآلة والتعلم العميق تحت مظلة الذكاء الاصطناعي، ليست كل أنشطة الذكاء الاصطناعي هي تعلّم الآلة والتعلم العميق. على سبيل المثال، يُظهر الذكاء الاصطناعي التوليدي قدرات إبداعية تشبه الإنسان وهو شكل متقدم جدًا من التعلم العميق.

تعلُّم الآلة

التعلم العميق
تعلُّم الآلة
على الرغم من أنك قد ترى استخدام مصطلحي الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة بالتبادل في العديد من الأماكن، إلا أن تعلّم الآلة يعد تقنيًا واحدًا من بين العديد من فروع الذكاء الاصطناعي الأخرى. إنه علم تطوير الخوارزميات والنماذج الإحصائية لربط البيانات. وتستخدم أنظمة الكمبيوتر لوغاريتمات التعلم الآلي لمعالجة كميات كبيرة من البيانات السابقة والتعرّف على أنماط البيانات. في السياق الحالي، يشير تعلّم الآلة إلى مجموعة من التقنيات الإحصائية تسمى نماذج تعلّم الآلة التي يمكنك استخدامها بشكل مستقل أو لدعم تقنيات الذكاء الاصطناعي الأخرى الأكثر تعقيدًا.

اقرأ عن تعلّم الآلة»

اقرأ عن الذكاء الاصطناعي مقابل تعلّم الآلة»

مخطط Venn يوضح العلاقة بين تعلّم الآلة والتعلم العميق والذكاء الاصطناعي

كيف يعمل الذكاء الاصطناعي؟
تستخدم أنظمة الذكاء الاصطناعي مجموعة من التقنيات للعمل. تختلف التفاصيل، لكن المبادئ الأساسية تظل كما هي: فهي تحول جميع أنواع البيانات، مثل النصوص والصور ومقاطع الفيديو والصوت، إلى تمثيلات رقمية وتحدد الأنماط والعلاقات بينها رياضيًا. وبالتالي، تحتاج تقنيات الذكاء الاصطناعي إلى التدريب - فهي تتعرض لكميات كبيرة من مجموعات البيانات الموجودة «للتعلم» - على غرار تعلم البشر من أرشيفات المعرفة الموجودة. فيما يلي بعض التقنيات التي تجعل الذكاء الاصطناعي يعمل.

الشبكة العصبونية

معالجة اللغة الطبيعية

رؤية الكمبيوتر

التعرف على الكلام

الذكاء الاصطناعي المولّد
الشبكة العصبونية
تشكل الشبكات العصبونية الاصطناعية جوهر تقنيات الذكاء الاصطناعي. إنها تحاكي المعالجة التي تحدث في الدماغ البشري. يحتوي الدماغ على ملايين الخلايا العصبية التي تعالج المعلومات وتحللها. الشبكة العصبونية الاصطناعية تستخدم الخلايا العصبونية الاصطناعية التي تعالج المعلومات معًا. تستخدم كل خلية عصبية اصطناعية، أو عقدة، عمليات حسابية رياضية لمعالجة المعلومات وحل المشكلات المعقدة.

اقرأ عن الشبكات العصبونية »

أنواع مختلفة من الأشكال الملونة

ما المكونات الرئيسية في بنية تطبيق الذكاء الاصطناعي؟
بنية الذكاء الاصطناعي تتكون من ثلاث طبقات أساسية. تعمل جميع الطبقات على البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات لتوفير موارد الحوسبة والذاكرة اللازمة للذكاء الاصطناعي.
الطبقة الأولى: طبقة البيانات
الطبقة الثانية: طبقة النموذج
الطبقة الثالثة: طبقة التطبيق
خيارات تدريب الذكاء الاصطناعي للمبتدئين
يبدأ تدريب الذكاء الاصطناعي عادةً بأساسيات البرمجة وعلوم الكمبيوتر. يجب أن تتعلم لغات مثل Python، إلى جانب الرياضيات والإحصاء والجبر الخطي.

يمكنك بعد ذلك الانتقال إلى تدريب أكثر تخصصًا. احصل على درجة الماجستير في الذكاء الاصطناعي أو تعلم الآلة أو علوم البيانات لاكتساب فهم أعمق وخبرة عملية. تتضمن هذه البرامج عادةً موضوعات مثل الشبكات العصبية ومعالجة اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر بعمق.

ومع ذلك، فإن التعليم الرسمي ليس المسار الوحيد. يمكنك استخدام الدورات التدريبية عبر الإنترنت للتعلم وفقًا لسرعتك وإتقان مهارات محددة. على سبيل المثال، للذكاء الاصطناعي المولّد على AWS شهادات من خبراء AWS حول موضوعات مثل:

: مقدمة إلى الذكاء الاصطناعي المولّد
الذكاء الاصطناعي المولّد للمديرين التنفيذيين
:أساسيات الذكاء الاصطناعي المولّد للأعمال
ما هي التحديات في تنفيذ الذكاء الاصطناعي؟
تؤدي العديد من التحديات إلى تعقيد تنفيذ الذكاء الاصطناعي واستخدامه. تعتبر حواجز الطرق التالية من أكثر التحديات شيوعًا.

حوكمة الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي المسؤول

قيود البيانات

الصعوبات الفنية
حوكمة الذكاء الاصطناعي
يجب أن تلتزم سياسات حوكمة البيانات بالقيود التنظيمية وقوانين الخصوصية. لتنفيذ الذكاء الاصطناعي، يجب عليك إدارة جودة البيانات والخصوصية والأمان. تتحمل المسؤولية عن بيانات العملاء وحماية الخصوصية. لإدارة أمان البيانات، يجب أن تفهم مؤسستك كيفية استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي لبيانات العملاء والتفاعل معها عبر كل طبقة.

صورة لأيدي شخص أثناء العمل على جهاز كمبيوتر

كيف تساعدك AWS في تلبية متطلبات الذكاء الاصطناعي؟
تجعل AWS الذكاء الاصطناعي في متناول المزيد من الأشخاص - من البنائين وعلماء البيانات إلى محللي الأعمال والطلاب. من خلال المجموعة الأكثر شمولاً من خدمات وأدوات وموارد الذكاء الاصطناعي، تقدم AWS خبرة عميقة لأكثر من 100000 عميل لتلبية متطلبات أعمالهم وإطلاق العنان لقيمة بياناتهم. يمكن للعملاء البناء والتوسع مع AWS على أساس الخصوصية والأمان الشامل وحوكمة الذكاء الاصطناعي للتحول بمعدل غير مسبوق. يتضمن الذكاء الاصطناعي على AWS خدمات الذكاء الاصطناعي المدربة مسبقًا للذكاء الجاهز والبنية التحتية للذكاء الاصطناعي لتحقيق أقصى قدر من الأداء وخفض التكاليف.

ابدأ مع AI على AWS من خلال إنشاء حساب مجاني اليوم!
Service
Amazon Q
مساعد يعمل بالذكاء الاصطناعي المولّد (Generative AI) ومصمم للعمل الذي يمكن تخصيصه لاحتياجاتك

اقرأ المزيد عن المساعدين الذين يعملون بالذكاء الاصطناعي المولّد
Service
Amazon Bedrock
يقدم مجموعة مختارة من نماذج التأسيس (FMs) عالية الأداء ومجموعة واسعة من القدرات. يمكنك تجربة العديد من أفضل نماذج التأسيس (FMs) وتخصيصها بشكل خاص ببياناتك.

قراءة المزيد حول نماذج التأسيس
Service
Amazon SageMaker
يقدم أدوات لتدريب نماذج التأسيس (FMs) مسبقًا من الصفر حتى يمكن استخدامها داخليًا.

قراءة المزيد عن خدمة تعلم الآلة (ML)
Service
Amazon Rekogniton
تُستخدم في أتمتة وتبسيط وتوسعة نطاق التعرف على الصور وتحليل الفيديو

قراءة المزيد عن التعرف على الصور
Service
Amazon Textract
تُستخدم في استخراج النص المطبوع وتحليل الكتابة اليدوية وجمع البيانات تلقائيًا من أي مستند

قراءة المزيد عن استخراج النص
Service
Amazon Transcribe
تُستخدم في تحويل الكلام إلى نص، واستخراج معلومات ورؤى أساسية حول الأعمال من ملفات الفيديو، وتحسين نتائج الأعمال

قراءة المزيد عن تحويل الكلام إلى نص
الأسئلة الشائعة
إلى ما يرمز الاختصار AI؟
ماذا يعني الذكاء الاصطناعي (AI)؟
كيف يمكنني بدء استخدام الذكاء الاصطناعي لعملي؟
كيف يمكنني بدء استخدام الذكاء الاصطناعي في حياتي اليومية؟
برامج AWS التدريبية المجانية
يمكنك الوصول إلى أكثر من 500 دورة تدريبية رقمية في مختلف الأدوار ومستويات المهارات والمجالات لبناء مهاراتك في سحابة AWS

تعرّف على AWS
ما المقصود بـ AWS؟
ما المقصود بالحوسبة السحابية؟
إمكانية الوصول في AWS
الشمول والتنوع والمساواة في AWS
ما المقصود بـ DevOps؟
ما المقصود بالحاوية؟
ما المقصود بمخزن البيانات؟
ما المقصود بالذكاء الاصطناعي (AI)؟
ما المقصود بالذكاء الاصطناعي المولّد؟
ما المقصود بتعلّم الآلة (ML)؟
أمان سحابة AWS
ما الجديد
المدونات
التصريحات الصحفية
الموارد الخاصة بخدمة AWS
بدء الاستخدام
التدريب والشهادات
مكتبة حلول AWS
مركز التصميم
المنتج والأسئلة التقنية الشائعة
تقارير المحللين
شركاء AWS
المطورون على AWS
مركز المطورين
مجموعات تطوير البرمجيات والأدوات
.NET على AWS
Python على AWS
Java على AWS
PHP على AWS
JavaScript على AWS
المساعدة
تواصَل معنا
احصل على مساعدة من الخبراء
قدّم تذكرة لقسم الدعم
AWS re:Post
مركز المعرفة
نظرة عامة على AWS Support
الشؤون القانونية
وظائف AWS
Amazon جهة عمل تحرص على تحقيق مبدأ تكافؤ الفرص: للأقليات / المرأة / متحدي الإعاقة / المحاربين القدماء / الهوية الجنسية / التوجه الجنسي / السن.
اللغة عربي Bahasa Indonesia Deutsch English Español Français Italiano Português Tiếng Việt Türkçe Ρусский ไทย 日本語 한국어 中文 (简体) 中文 (繁體)
الخصوصية | إمكانية الوصول | شروط الموقع | تفضيلات ملفات تعريف الارتباط | حقوق الطبع والنشر © لعام 2024 لصالح شركة Amazon Web Services, Inc. أو الشركات التابعة لها. جميع الحقوق محفوظة.