الذكاء الاصطناعي (AI) هو مصطلح يشير إلى الأنظمة أو التقنيات التي يمكن أن تتعلم من البيانات التي تم جمعها ويمكنها أداء الأنشطة التي تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا. هناك عدة طرق يمكن للذكاء الاصطناعي أن يعبر فيها عن نفسه.
الذكاء الاصطناعي في منتصف الطريق
تستخدم Chatbots الذكاء الاصطناعي لفهم مشاكل المستهلك بشكل أسرع وتقديم حلول أكثر فاعلية. يحلل الذكاء الاصطناعي مجموعة كبيرة من البيانات النصية لاستخراج المعلومات المهمة التي تساعد في التخطيط. استنادًا إلى أنماط مشاهدة المستخدمين ، يمكن لأدوات التوصية اقتراح البرامج التلفزيونية لهم تلقائيًا.
الذكاء الاصطناعي لا يتعلق بشكل معين أو وظيفة معينة بقدر ما يتعلق بالقدرة على التفكير وتحليل البيانات. على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي غالبًا ما يصور عالماً يحكمه روبوتات عالية الكفاءة شبيهة بالبشر ، إلا أنه لا يُفترض أن يعمل بهذه الطريقة. يسعى إلى تعزيز الإمكانات والفوائد البشرية بشكل كبير. هذا يجعله أحد الأصول التجارية القيمة للغاية.
لغة الذكاء الاصطناعي
التطبيقات التي تؤدي أنشطة معقدة كانت تتطلب في السابق مدخلات بشرية ، مثل لعب الشطرنج أو خدمة العملاء عبر الإنترنت ، يشار إليها الآن باسم تطبيقات الذكاء الاصطناعي. غالبًا ما تستخدم العبارة كمرادف لحقولها الفرعية مثل التعلم العميق والتعلم الآلي. ومع ذلك ، هناك اختلافات. على سبيل المثال ، يركز التعلم الآلي على تطوير الأنظمة التي تتعلم من البيانات التي تستهلكها أو تزيد من أدائها. على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي (AI) هو تعلم آلي ، ليس كل الذكاء الاصطناعي هو التعلم الآلي.
تستثمر العديد من الشركات بكثافة في فرق علوم البيانات للاستفادة الكاملة من الذكاء الاصطناعي. علم البيانات هو مجال متعدد التخصصات يجمع بين الخبرة من مختلف المجالات ، بما في ذلك الإحصاء وعلوم الكمبيوتر والعلوم الأخرى ، مع الفهم العلمي لتحليل البيانات التي تم جمعها من مجموعة متنوعة من المصادر. يستخدم علم البيانات المنهجيات العلمية وغيرها لاستخراج القيمة من البيانات.
كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يفيد الشركات
الهدف الأساسي للذكاء الاصطناعي هو محاكاة وقمع كيفية إدراك البشر لبيئتهم والتفاعل معها. يتم ترسيخه بسرعة كأساس للابتكار.
فيما يلي بعض الطرق التي يمكن للذكاء الاصطناعي أن يفيد بها عملك الآن بعد أن أصبح بإمكانه الوصول إلى تقنيات التعلم الآلي المختلفة لتحديد الأنماط في البيانات وإجراء التنبؤات:
توفير معرفة أكثر شمولاً بالكم الهائل من البيانات المتاحة أتمتة العمليات المعقدة وشديدة التكرار مع التنبؤات