ما وراء ChatGPT و Bard و Bing AI: صعود الذكاء الاصطناعي وتأثيره على حياتنا اليومية

اكتسبت هذه الخطوة زخمًا في التسعينيات حيث بدأ التعلم الآلي والشبكات العصبية في الظهور. أدت الخوارزميات التي يمكن أن تتعلم من البيانات والتكيف مع المعلومات الجديدة إلى تطورات في التعرف على الأنماط ومعالجة اللغة الطبيعية. تسببت البيانات الضخمة وقوة الحوسبة المتقدمة في زيادة مفاجئة في مقدمة الذكاء الاصطناعي بعد عام 2000. في الآونة الأخيرة ، أحدثت الاختراقات في التعلم العميق (DL) ثورة في مشهد الذكاء الاصطناعي. بدأت الشبكات العصبية للتعلم العميق ذات الطبقات المتعددة في التفوق في المهام الثقيلة مثل التعرف على الصور وترجمة اللغة وما إلى ذلك.

لعقود من الزمان ، كانت تقنية الذكاء الاصطناعي نشطة تحت السطح وكانت بالفعل العمود الفقري للعديد من التقنيات التي نستخدمها ، بما في ذلك بحث Google و Gmail ، لكنها جذبت خيال الجمهور والصناعة بأكثر الطرق التي يمكن تخيلها مع الجمهور الافراج عن دردشة GPT. فجأة ، بدا عالم الخيال العلمي لذكاء خارج الدماغ البشري أقرب من أي وقت مضى ، إن لم يكن موجودًا بالفعل. واحدًا تلو الآخر ، بدأ الكشف عن تطورات الذكاء الاصطناعي في مختلف الجبهات التكنولوجية لإثارة وقلق عامة الناس والعلماء والمشرعين. من الواضح أن الذكاء الاصطناعي سيصبح أكثر اندماجًا في المجتمع وسيغير الطريقة التي نعيش بها ، ربما بشكل لا رجوع فيه.

دعونا نلقي نظرة على كيفية قيام منتجات الذكاء الاصطناعي في المجالات المختلفة بإعادة تعريف حياتنا اليوم.

الذكاء الاصطناعي في الأجهزة الشخصية

الهواتف الذكية والمساعدات الافتراضية

لقد حول الذكاء الاصطناعي على الهواتف والمساعدين الافتراضيين كيفية تفاعلنا مع أجهزتنا ، مما يوفر تفاعلات صوتية مريحة إلى ميزات الكاميرا المتقدمة. تعمل مجموعة كبيرة من التطبيقات والأدوات في هواتفنا المحمولة وأجهزتنا الشخصية بالفعل على تسخير قوة الذكاء الاصطناعي لجعل الحياة أسهل.

1. مساعدين صوت

يمكن لهؤلاء المساعدين الافتراضيين المدعومين بالذكاء الاصطناعي فهم أوامر اللغة الطبيعية وتقديم استجابات مناسبة ، مما يجعل التفاعلات بدون استخدام اليدين مريحة.

مثال: Siri و Google Assistant و Cortana و Alexa

2. التعرف على الكلام

يتيح التعرف على الكلام المستند إلى AI النسخ الدقيق للكلمات المنطوقة ، مما يسهل وظيفة تحويل الصوت إلى نص والبحث الصوتي.

مثال: المساعدون الافتراضيون مثل Siri و Google Assistant و Alexa

3. التعرف على الصور

تساعد طاقة الذكاء الاصطناعي الهواتف الذكية على تصنيف الصور واكتشاف الأشياء وحتى مساعدة ضعاف البصر.

مثال: Google Lens و CamFind و BioID و Flow و LeafSnap و Calorie Mama

4. الكاميرا الذكية

يعزز الذكاء الاصطناعي كاميرات الهواتف الذكية بميزات مثل الوضع الرأسي للقطات الفنية والوضع الليلي للحصول على تصوير أفضل في الإضاءة المنخفضة.

مثال: Microsoft Pix ، كاميرا Photoshop ، Picai ، Focos ، Halide ، Specter-AI

5. الترجمة اللغوية

تساعد تطبيقات الترجمة اللغوية المستندة إلى الذكاء الاصطناعي المستخدمين على التواصل عبر حواجز اللغة ، مما يجعل السفر والتفاعلات العالمية أكثر سهولة.

مثال: مترجم جوجل ، مترجم مايكروسوفت ، ترجمة ياندكس ، ديب إل ، مترجم

6. الرسائل الصوتية إلى نص

يحول الذكاء الاصطناعي الرسائل الصوتية إلى نصوص ، مما يسهل على المستخدمين التواصل بسرعة وسرية من خلال الرسائل النصية.

مثال: مساعد جوجل ، Speechnote ، DragonAnywhere ، Transcribe

7. إدارة البريد الإلكتروني

يدعم الذكاء الاصطناعي إدارة البريد الإلكتروني من خلال اقتراح الردود الذكية. كما أنه يحسن الإنتاجية من خلال تصنيف الرسائل على أساس الصلة بالموضوع.

مثال: Gmail ، الرد السريع ، البريد الهام

8. تدوين الملاحظات الافتراضية

يعزز الذكاء الاصطناعي الاجتماعات الافتراضية من خلال توفير نسخ فورية وتقليل ضوضاء الخلفية ، مما يضمن السرعة وسهولة الاستخدام ومصداقية السجلات.

مثال: تكبير ، فرق ، ثعالب الماء ، اليراعات

9. المساعدين الشخصيين

يمكن لبعض المساعدين المدعومين بالذكاء الاصطناعي أداء مهام مثل إعداد التذكيرات وإجراء الحجوزات وجدولة المواعيد وتوفير الوقت للمستخدمين.

مثال: Clara و Samsung Bixby و Google Duplex (توقف)

أجهزة منزلية ذكية تعمل بالذكاء الاصطناعي

توفر الأجهزة المنزلية الذكية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي الراحة والأتمتة والأمان المعزز ، مما يجعلها ضرورية للأسر الحديثة. وتشمل هذه السماعات الذكية ، والمساعدين الافتراضيين ، وأنظمة الإضاءة ، والثرموستات والكاميرات الأمنية.

مكبرات صوت ذكية مع مساعدين افتراضيين

تأتي مكبرات الصوت الذكية المزودة بتقنية الذكاء الاصطناعي مع مساعدين افتراضيين مدمجين يستجيبون للأوامر الصوتية ، ويتحكمون في الأجهزة المنزلية الذكية ، ويجيبون على الأسئلة ، ويقدمون مهارات وخدمات متنوعة.

مثال: Amazon Echo و Alexa و Google Nest Hub و Apple Homepod

أنظمة الإضاءة الذكية

تشتمل أنظمة الإضاءة الذكية على مكونين: المصابيح الذكية والمفاتيح الذكية. تتعامل المصابيح الذكية مع ثلاثة أنشطة: التعتيم وتغيير درجة الحرارة وتغيير اللون. تسمح أنظمة الإضاءة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي للمستخدمين بالتحكم في الأضواء وتشغيلها آليًا ، وضبط اللون والسطوع ، وتعيين الجداول الزمنية من خلال الأوامر الصوتية أو تطبيقات الهواتف الذكية.

مثال: Helvar ، نظام الإضاءة الذكي Philips Hue ، لمبات LIFX الذكية

منظمات الحرارة الذكية

تتعلم منظمات الحرارة الذكية هذه العادات المنزلية لتحسين جداول التدفئة والتبريد ، مما يؤدي إلى توفير الطاقة وتحسين الراحة.

مثال: ترموستات ذكي Ecobee ، ترموستات تعلم Nest

كاميرات مراقبة ذكية

قادر على اكتشاف الحركة والتعرف على الوجوه لتحديد الأشخاص والحيوانات والمركبات ، وتقديم تنبيهات في الوقت الفعلي والمراقبة عن بعد.

مثال: Ring Video doorbell، Arlo Pro 4، Nest cam IQ

أجهزة إنذار الدخان وأول أكسيد الكربون الذكية

هذه تستخدم التعلم الآلي للتمييز بين الإنذارات الكاذبة والتهديدات الحقيقية ، وتوفير التنبيهات والإشعارات في الوقت المناسب.

مثال: Nest Protect ، أول تنبيه عند الاتصال الآمن والصوت

أجهزة تتبع التكنولوجيا واللياقة البدنية القابلة للارتداء

بفضل المستشعرات المتقدمة وقدرات التعلم الآلي ، تقدم الأجهزة القابلة للارتداء التي تعمل بالذكاء الاصطناعي رؤى مخصصة وملاحظات في الوقت الفعلي لمساعدة المستخدمين على البقاء في صدارة رفاهيتهم.

فيما يلي بعض الأجهزة القابلة للارتداء وأجهزة تتبع اللياقة البدنية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي:

بعض الساعات الذكية وأجهزة تتبع اللياقة البدنية

سلسلة Apple Watch:قدرات متطورة لتتبع الصحة واللياقة البدنية مع تدريب شخصي وتحليل ضربات القلب.

فيتبيت سينس: أدوات إدارة الإجهاد ومستشعر درجة حرارة الجلد ومسح ECG ومتعقب التمرين للحصول على رؤى عامة عن الرفاهية.

Garmin Venu 2 / 2S / plus:تتبع النوم ومراقبة طاقة الجسم ومقياس تأكسج النبض لتتبع اللياقة البدنية الشامل.

تحسين الصحة والأداء

Whoop Strap 4.0:مراقبة تقلب معدل ضربات القلب وتحسين الإجهاد في الوقت الفعلي للأداء الرياضي.

بيوستراب:رؤى شخصية حول النوم والتعافي والأنشطة اليومية للحفاظ على نمط حياة صحي.

متتبع استقلاب التجويف:تحليل التمثيل الغذائي القائم على الذكاء الاصطناعي لتوصيات التغذية واللياقة الشخصية.

العافية وتتبع النوم

خاتم أورا:حلقة ذكية تقدم رؤى شخصية للنوم والنشاط من أجل الروتين الأمثل.

Amazfit Bip U Pro:مراقبة الإجهاد وتحليل النوم وتتبع مستوى الأكسجين في الدم للحصول على رؤى صحية شاملة.

عقال موسى S:التأمل المدعوم بالذكاء الاصطناعي وتعقب النوم مع ردود الفعل على نشاط الدماغ في الوقت الحقيقي للاسترخاء.

تدريب شخصي للياقة البدنية:

موف الآن / HR:تدريب صوتي في الوقت الفعلي أثناء التدريبات لتحسين الأداء وتحسينه.

الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية

من بين النوعين العريضين من الذكاء الاصطناعي ، التنبؤية والتوليدية ، يعتبر النوع الأول أكثر قيمة في الطب ، كما يقول بعض الخبراء. يستخدم الذكاء الاصطناعي التنبئي نماذج رياضية تستخدم أنماطًا من الماضي للتنبؤ بالمستقبل. لقد أحدث هذا ثورة في التشخيص الطبي والتصوير من خلال تعزيز الدقة والكفاءة والتدخل المبكر. على سبيل المثال ، طور الباحثون في Mount Sinai Health System ، نيويورك ، خوارزمية ذكاء اصطناعي يمكنها التنبؤ ببدء الإنتان قبل ساعات من ظهور الأعراض السريرية.

أفادت صحيفة Guardian أن باحثين في المعهد الوطني لأبحاث الصحة والرعاية في المملكة المتحدة أظهروا أن سماعة طبية ذكية سهلة الاستخدام يمكن أن تكتشف قصور القلب في الرعاية الأولية. حددت السماعة الطبية المدعومة بالذكاء الاصطناعي الأشخاص المصابين بفشل القلب بشكل صحيح تسع مرات من أصل 10 مرات.

يُنظر أيضًا إلى الذكاء الاصطناعي على أنه أكثر كفاءة في التنبؤ بسرطان الرئة في وقت أبكر من المنهجيات الحالية. لقد وجدت الدراسات أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يساعد في تحديد ما إذا كانت الخلايا غير الطبيعية التي تظهر في الأشعة المقطعية سرطانية أم لا. تنبأت أنواع مختلفة من أنظمة الذكاء الاصطناعي المستخدمة في حالات مختلفة بالسرطان بشكل أكثر دقة من درجة Brock القياسية ، والتي تُستخدم لتقييم احتمالية تشخيص وحدة الرئة على أنها سرطان في غضون 2-4 سنوات.

وفقًا لبعض التقارير ، أنشأت Mayo Clinic أكثر من 160 خوارزمية للذكاء الاصطناعي في أمراض القلب والأعصاب والأشعة وتخصصات أخرى ، تم نشر 40 منها بالفعل في رعاية المرضى.

التشخيص الطبي والتصوير

تحلل خوارزميات التعلم الآلي البيانات الطبية لتحديد الأنماط والمساعدة في الكشف المبكر عن المرض. على سبيل المثال ، يمكن للأنظمة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي تفسير الصور الطبية مثل الأشعة السينية والتصوير بالرنين المغناطيسي ، مما يساعد أخصائيي الأشعة في تحديد الحالات الشاذة. تستخدم PathAI ، وهي شركة ناشئة ، الذكاء الاصطناعي لتحليل شرائح علم الأمراض واكتشاف الخلايا السرطانية بدقة عالية. طورت شركة Google’s Deep Mind نموذجًا للذكاء الاصطناعي يمكنه اكتشاف أمراض العيون بدقة مثل اعتلال الشبكية السكري من فحوصات شبكية العين.

وجدت الدراسات أيضًا أن الذكاء الاصطناعي في فحص سرطان الثدي آمن ويمكن أن يقلل عبء العمل على اختصاصي الأشعة بمقدار النصف تقريبًا.

أصبح تحليل كميات كبيرة من البيانات الطبية لاشتقاق تشخيص أكثر دقة ممكنًا باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي. يستخدم Enlitic ، مطور التصوير بالذكاء الاصطناعي ، الذكاء الاصطناعي لمراجعة الصور الطبية وتقديم نتائج آلية.

اكتشاف الأدوية والطب الشخصي

لقد غيّر الذكاء الاصطناعي مجال اكتشاف الأدوية من خلال تسريع تحديد الأدوية المرشحة المحتملة وتحسين عملية تطوير الدواء. يتم استخدام خوارزميات وأدوات الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد في الفحص الافتراضي ، والتنبؤ بالتفاعلات بين الأدوية والعقاقير ، وإعادة استخدام الأدوية ، والتنبؤ بالسمية ، وتحسين التجارب السريرية.

تستخدم Watson Health من شركة IBM الذكاء الاصطناعي لتحليل السجلات الطبية واقتراح خيارات العلاج الشخصية للمرضى ، مما يعرض إمكانات الذكاء الاصطناعي في اتخاذ القرارات الطبية.

الذكاء الاصطناعي في مراقبة المريض عن بعد

يمكن للعديد من أجهزة الذكاء الاصطناعي المساعدة في مراقبة المرضى عن بُعد وتوفير بيانات دقيقة في الوقت الفعلي لأخصائيي الرعاية الصحية.

وتشمل هذه:

أجهزة مراقبة العلامات الحيوية:تعمل أجهزة مراقبة العلامات الحيوية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي على تتبع معدل ضربات قلب المريض وضغط الدم ودرجة الحرارة وغيرها من المؤشرات الصحية الرئيسية ، مما يتيح التدخلات في الوقت المناسب.

أجهزة تتبع الصحة القابلة للارتداء:يمكن للأجهزة القابلة للارتداء مثل الساعات الذكية وأحزمة اللياقة المجهزة بالذكاء الاصطناعي أن تراقب باستمرار معدل ضربات القلب وأنماط النوم ومستويات النشاط ، وحتى اكتشاف المخالفات التي قد تشير إلى مشاكل صحية.

موزعات حبوب منع الحمل الذكية:تعمل موزعات الحبوب المزودة بتقنية الذكاء الاصطناعي على تذكير المرضى بتناول أدويتهم ، وتوزيع الجرعات المناسبة ، ويمكنهم التنبيه t مقدمي الرعاية الصحية في حالة فقدان الجرعات.

أجهزة مراقبة تخطيط القلب عن بعد:تسجل هذه الأجهزة بيانات مخطط كهربية القلب الخاصة بالمريض وتنقلها إلى الأطباء لتحليلها ، مما يساعد في الكشف المبكر عن تشوهات القلب.

أجهزة مراقبة الجهاز التنفسي:تساعد أجهزة مراقبة الجهاز التنفسي المدعومة بالذكاء الاصطناعي في إدارة حالات مثل الربو ومرض الانسداد الرئوي المزمن (COPD) من خلال تتبع وظائف الرئة وتنبيه كل من المرضى والأطباء إلى التغييرات.

أنظمة الكشف عن السقوط:تستخدم هذه الأنظمة الذكاء الاصطناعي للكشف عن حالات السقوط في المرضى المسنين وتنبيه مقدمي الرعاية أو خدمات الطوارئ تلقائيًا للحصول على المساعدة الفورية.

الذكاء الاصطناعي في النقل

يستمر تطبيق الذكاء الاصطناعي في النقل في التطور السريع ، ومن المرجح أن ينمو تأثيره على السلامة والكفاءة والاستدامة داخل الصناعة في السنوات القادمة.

المركبات ذاتية القيادة

يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا رئيسيًا في تطوير السيارات ذاتية القيادة وغيرها من المركبات ذاتية القيادة. تستخدم هذه الأنظمة أجهزة استشعار وكاميرات وخوارزميات متقدمة لإدراك البيئة واتخاذ القرارات والتنقل في الطرق بأمان دون تدخل بشري.

مثال:Tesla Autopilot و Waymo لمشروع السيارة ذاتية القيادة من Google و Cruise Origin بواسطة General Motors و Aurora Driver و Neuro R2

إدارة المرور

يتم استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين تدفق حركة المرور وإدارة الازدحام في المناطق الحضرية. يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحليل بيانات حركة المرور في الوقت الفعلي من الكاميرات وأجهزة الاستشعار وأجهزة GPS للتنبؤ بالاختناقات المرورية وتخفيفها.

مثال: حفل SiTraffic من Siemens Mobility ، Streetlytics من Citilabs ، Optima من PTV Group ،

الصيانة الوقائية

يتم استخدام الذكاء الاصطناعي لمراقبة صحة المركبات والبنية التحتية للنقل. من خلال تحليل البيانات من المستشعرات والمكونات ، يمكن للذكاء الاصطناعي التنبؤ بوقت الحاجة للصيانة ، مما يساعد على منع الأعطال وتقليل وقت التوقف عن العمل.

مثال: IBM IoT للسيارات ، و Honeywell Forge لشركات الطيران ، و Railnova لمشغلي السكك الحديدية

ركوب الخيل وتوجيهها

تعمل الخوارزميات المدعومة بالذكاء الاصطناعي على تشغيل منصات طلب الركوب ، وتحديد أفضل المسارات ومواءمة الركاب مع السائقين بكفاءة.

مثال: Uber و Lyft (الولايات المتحدة وكندا) و Didi Chuxing (الصين) و Ola (الهند)

تحسين النقل العام

يتم استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين جداول وطرق النقل العام ، مع مراعاة عوامل مثل طلب الركاب وأنماط حركة المرور وظروف الطقس لتقديم خدمات أكثر كفاءة وموثوقية.

مثال: Moveit و Optibus و TransitScreen و Swiftly و Trafi

الشحن والخدمات اللوجستية

يتم تطبيق الذكاء الاصطناعي لتحسين العمليات اللوجستية وسلسلة التوريد في مجال النقل. يساعد في تخطيط المسار وتتبع البضائع وإدارة المستودعات والتنبؤ بالطلب.

مثال: Flexport و ClearMetal و Fourkites و Convoy و Loadsmart

بنية تحتية ذكية

يستخدم الذكاء الاصطناعي لإدارة البنية التحتية الذكية للنقل ، مثل إشارات المرور التكيفية التي تضبط التوقيت بناءً على ظروف حركة المرور في الوقت الفعلي. وتشمل المجالات الأخرى إدارة طاقة المباني ، وإدارة المياه ، والإنارة الذكية للشوارع ، والصيانة التنبؤية للبنية التحتية.

مثال: سيمنز ، ABB ، سيسكو ، هانيويل ، إريكسون وشنايدر إلكتريك.

توقع الحوادث والحوادث

يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تحليل البيانات والأنماط التاريخية للتنبؤ بالحوادث المحتملة أو الحوادث المتعلقة بالنقل ، مما يتيح تدابير السلامة الاستباقية.

مثال: Fleet Complete و Mobileye و Netradyne و NoTraffic و Verizon Connect.

خدمة العملاء والخبرة

تُستخدم روبوتات المحادثة والمساعدات الافتراضية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي لتوفير دعم العملاء في خدمات النقل ومعالجة الاستفسارات وحل المشكلات.

مثال: Lyft ، Skiplagged ، Amelia ، Satisfi Labs.

الأمن والمراقبة

يتم تطبيق الذكاء الاصطناعي في أمن النقل لتعزيز المراقبة واكتشاف التهديدات في المطارات ومحطات القطار والبنية التحتية الحيوية الأخرى.

مثال: BriefCam ، Hikvision ، Qognify ، أنظمة الأمن بوش

كفاءة الطاقة

يتم استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين استهلاك الطاقة في المركبات الكهربائية وأنظمة النقل ، وزيادة كفاءتها وتقليل انبعاثات الكربون.

مثال: شركات مثل Tesla و BMW و Ford و Wymo من Google – تستخدم جميعها الذكاء الاصطناعي لتحسين استخدام الطاقة في سياراتهم.

الذكاء الاصطناعي في الاتصال

يعزز الذكاء الاصطناعي التواصل من خلال توفير تفاعلات أكثر طبيعية وفاعلية ، وتخصيص المحتوى والتجارب ، وأتمتة المهام المتكررة ، وبالتالي توفير الوقت وتحسين الإنتاجية. يستخدم الذكاء الاصطناعي في جوانب مختلفة من الاتصال لتحسين الكفاءة والتخصيص وتجربة المستخدم. فيما يلي بعض الطرق التي يتم بها استخدام الذكاء الاصطناعي في الاتصال:

معالجة اللغة الطبيعية (NLP): تمكّن تقنية البرمجة اللغوية العصبية المدعومة بالذكاء الاصطناعي الآلات من فهم وتفسير اللغة البشرية. تُستخدم هذه الإمكانية في المساعدين الظاهريين وروبوتات المحادثة وأنظمة التعرف على الصوت للتفاعل مع المستخدمين بشكل طبيعي وفعال أكثر.

روبوتات المحادثة والمساعدين الافتراضيين: يتم دمج روبوتات المحادثة والمساعدات الافتراضية التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي في مواقع الويب وتطبيقات المراسلة ومنصات خدمة العملاء لتوفير ردود فورية على الاستفسارات وتقديم دعم مخصص ، وبالتالي تعزيز التواصل بين الشركات والعملاء.

تحليل المشاعر: يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحليل النص أو الكلام لتحديد مشاعر أو عواطف المتحدث أو الكاتب. تُستخدم هذه التقنية لقياس ملاحظات العملاء ومشاعرهم على وسائل التواصل الاجتماعي والمراجعات وقنوات الاتصال الأخرى.

التعرف على الكلام: يمكن لأنظمة التعرف على الكلام التي تعمل بالذكاء الاصطناعي تحويل اللغة المنطوقة إلى نص مكتوب. تُستخدم هذه التقنية في الأجهزة التي يتم التحكم فيها بالصوت وخدمات النسخ والمساعدات الصوتية.

الترجمة الآلية: يستخدم الذكاء الاصطناعي في أدوات ترجمة اللغة لترجمة النص أو الكلام تلقائيًا من لغة إلى أخرى ، مما يسهل التواصل متعدد اللغات ويكسر حواجز اللغة.

التسويق والمحتوى المخصص: يتم استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات المستخدم وسلوكه لتقديم محتوى ورسائل تسويقية مخصصة. يساعد هذا الشركات على تكييف اتصالاتها مع التفضيلات والاهتمامات الفردية.

تصفية البريد الإلكتروني: يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحليل محتوى البريد الإلكتروني والبيانات الوصفية لتصفية البريد العشوائي وتحديد أولويات رسائل البريد الإلكتروني المهمة في صناديق الوارد الخاصة بالمستخدمين ، مما يؤدي إلى تحسين كفاءة الاتصال بشكل عام.

الرسائل النصية التنبؤية: تم دمج الذكاء الاصطناعي في تطبيقات المراسلة ولوحات المفاتيح لتقديم اقتراحات نصية تنبؤية ، مما يجعل الاتصال أسرع وأكثر كفاءة.

المساعدين الصوتيين للمنازل الذكية: تسمح المساعدين الصوتيين المدعومين بالذكاء الاصطناعي للمستخدمين بالتحكم في الأجهزة المنزلية الذكية من خلال أوامر اللغة الطبيعية ، مما يتيح التواصل السلس بين المستخدمين وأجهزتهم الذكية.

توليد المحتوى: يتم استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء محتوى ، مثل المقالات الإخبارية والتقارير وأوصاف المنتجات ، بناءً على تحليل البيانات والقوالب المحددة مسبقًا.

اصطناع الكلام: يحول تركيب الكلام المستند إلى الذكاء الاصطناعي ، أو تقنية تحويل النص إلى كلام ، النص المكتوب إلى كلمات منطوقة. يستخدم هذا في العديد من التطبيقات ، بما في ذلك الكتب الصوتية وأنظمة الملاحة وأدوات الوصول.

الذكاء الاصطناعي في التعليم

ساعد الذكاء الاصطناعي في مواجهة بعض التحديات الرئيسية في التعليم من خلال ممارسات التدريس والتعلم المبتكرة. إلى جانب تصحيح العيوب في طرق التدريس ، مهد الذكاء الاصطناعي ، بمساعدة التعلم عن بعد ، الطريق أمام فصول دراسية رقمية على مدار الساعة توفر حلولاً فورية.

التعلم الشخصي وأنظمة التكيف

يختلف كل طالب من حيث سرعة التعلم وعمق المعرفة والخبرات الحية ونقاط مرجعية أخرى. في الفصل الدراسي ، لا يستطيع المعلم تخصيص الدروس لكل طالب ، لكن الذكاء الاصطناعي يمكنه ذلك. تسمح أدوات الذكاء الاصطناعي بنهج شخصي بناءً على مستوى معرفة الطالب وذكائه. يحلل خبرات التعلم السابقة للطالب ويحدد نقاط الضعف لتقديم دروس أو حلول مناسبة لكل طالب. حتى الأهداف المحددة لكل منها مختلفة لمجرد أن قدراتها مختلفة. في الأساس ، تقوم منظمة العفو الدولية بتكييف المواد التعليمية بناءً على متطلبات الطالب: هذا هو التعلم المخصص.

مثال: منصتا Queirum و Carnegie Learning ، Duolingo ، Khan Academy ، DreamBox ، Coursera

مدرسو الذكاء الاصطناعي والفصول الافتراضية

روبوتات الدردشة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي هي مدرسين متاحين على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع وتقدم حلولاً للطلاب بسرعة. من الناحية الفنية ، تصبح جلسة تدريس فردية في أي وقت من اليوم (على سبيل المثال: Plaito). يصبح ذلك فصلًا دراسيًا افتراضيًا. التعليقات أيضًا فورية تقريبًا ، حيث تعمل أدوات الذكاء الاصطناعي (مثل: Century Tech) على تسريع عملية التعلم. لكل طالب طريقة مختلفة للتعلم ، ويمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي فك شفرة أسلوب تعلم الطالب وتقديم الدعم وفقًا لذلك.

مثال: Squirrel AI و CogniFit و ScribeSense و Google Classroom و Blackboard Learn و Microsoft Teams Education

الذكاء الاصطناعي في الدرجات والتقييم

أوراق الدرجات والأعمال الإدارية الأخرى هي مهام متكررة. يمكن أن يستغرق تقييم أنماط التعلم وقتًا طويلاً. قال استطلاع أجرته شركة Osfted في صحيفة The Daily Telegraph بلندن: يقضي المعلمون 31 في المائة من وقتهم في التخطيط للدروس وتصحيح الاختبارات والقيام بالأعمال الإدارية. يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي أتمتة هذه العمليات بسهولة ، مما يسمح للمدرسين بالتركيز أكثر على التدريس.

مثال: Zipgrade و Extempore و VidGrid و GradeCam و FastBridge و Gradescope

الذكاء الاصطناعي في التمويل والتجارة

في مجال التمويل ، يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في تخصيص الخدمات والمنتجات ، وخلق الفرص ، وإدارة المخاطر والاحتيال ، وتمكين الشفافية والامتثال ، وأتمتة العمليات ، وخفض التكاليف. في التجارة الإلكترونية ، يستخدم الذكاء الاصطناعي الخوارزميات والبرامج لتحسين كفاءة العمليات من خلال تحسين خدمة العملاء وتخصيص تجربة التسوق وتعزيز الأمن السيبراني والتنبؤ باتجاهات السوق وأتمتة المهام المتكررة.

خدمات استشارية مالية مدعومة بالذكاء الاصطناعي

يستخدم الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالأسعار وتحركات السوق. يمكن للمستشار المالي الذي يستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي (على سبيل المثال: مايكل وجارفيس إنفست) تقديم مشورة أفضل حيث يمكنه استخلاص الحقائق المالية ذات الصلة وتقديمها بوضوح وتقديم رؤى قائمة على البيانات والتوصية بالعديد من الخيارات. تساعد تقنية الذكاء الاصطناعي المستشارين الماليين على فهم متطلبات عملائهم وتفضيلاتهم بشكل أفضل وتقديم حلول استثمارية مخصصة تناسب أهدافهم المالية. سيؤدي ذلك إلى تحسين كفاءة التكلفة وتوفير عوائد أفضل للعملاء.

مثال: ويذرفرونت ، الجوز ، أفضل ، التحوط ، إليفيست

التداول الخوارزمي وتحليل السوق

في التداول الخوارزمي ، يتم تداول أجهزة الكمبيوتر القائمة على الذكاء الاصطناعي دون تدخل بشري. تتبع برامج الذكاء الاصطناعي (على سبيل المثال: Trade Ideas و TrendSpider) مجموعة من التعليمات لإجراء عملية تداول لتحقيق أرباح بسرعة وتكرار يستحيلان على المتداول البشري. وفقًا لـ Investopedia ، تستند التعليمات إلى التوقيت أو السعر أو الكمية أو أي نموذج رياضي.

يمكن لأدوات أبحاث السوق المدعومة بالذكاء الاصطناعي (على سبيل المثال: Crayon و Awario) توفير رؤى دقيقة وفي الوقت المناسب لاتجاهات السوق وسلوك المستهلك والمنافسة. يمكن أن تساعد هذه الأدوات في اتخاذ قرارات مستنيرة بشكل أسرع مع تقليل التكاليف وتقليل الأخطاء. يمكنهم تحديد فرص السوق الجديدة والاتجاهات الناشئة بناءً على البيانات.

كشف الاحتيال والأمن

يلعب AI و ML (التعلم الآلي) دورًا مهمًا في اكتشاف الاحتيال عبر الإنترنت في المعاملات ، مثل بطاقات الائتمان أو الخدمات المصرفية أو التجارة الإلكترونية. تعمل هذه التقنيات (مثل: Splunk and Simility) على تحليل كميات كبيرة من البيانات واكتشاف الأنماط والشذوذ التي قد تشير إلى أنشطة احتيالية مثل الاحتيال في الدفع أو سرقة الهوية أو هجمات التصيد الاحتيالي. يمكن أن تتكامل الحلول القائمة على الذكاء الاصطناعي (على سبيل المثال: Kount) مع أنظمة الأمان الأخرى ، مثل التحقق من الهوية والمصادقة البيومترية ، لتوفير نهج أكثر شمولاً لمنع الاحتيال ، وفقًا لتقرير على موقع Cointelegraph.

توصيات التسوق الشخصية

التسوق المخصص هو تخصيص تجارب التسوق لتناسب تفضيلات العميل واحتياجاته وسلوكه. تسمح أدوات الذكاء الاصطناعي بالتواصل الشخصي (على سبيل المثال: Klaviyo) ، واسترداد المنتج mmendations والإعلانات المستهدفة والأسعار المخصصة (على سبيل المثال: Prisync). أصبح ذلك أسهل مع الذكاء الاصطناعي ، الذي يستخدم البيانات لتحديد الأنماط والتنبؤ بتفضيلات العميل وسلوكياته. ويساعد الشركات على تلبية أذواق العملاء الأفراد في الوقت الفعلي.

الذكاء الاصطناعي والترفيه

كيف يتم استخدام الذكاء الاصطناعي في الموسيقى وتوليد الفن؟

تحظى الموسيقى والفن المصنوع من الذكاء الاصطناعي بالاهتمام ، مما أدى إلى إثارة خطاب حول إمكاناتهما كمستقبل للصناعة أو ظاهرة عابرة.

الذكاء الاصطناعي في الموسيقى

مع ظهور أدوات رقمية جديدة طوال الوقت ، يستشهد معهد الموسيقى بالجوانب الإيجابية للموسيقى التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي: فمن المحتمل أن يبسط العملية الإبداعية ، مما يسمح للفنانين بالتركيز بشكل أكبر على جودة عملهم (بدلاً من الكمية) ، والتمتع بالقدرة لتخصيص تجربة الاستماع.

طرق تساعد الذكاء الاصطناعي في إنشاء الموسيقى

تعبير: يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي والشبكات العصبية ونماذج التعلم العميق تحليل كميات ضخمة من البيانات الموسيقية وفهم الأنماط الموجودة في الأنواع الموسيقية المختلفة ، واستخدامها لإنتاج قطع من الألحان أو التناغمات ، أو حتى إنتاج مقطوعات موسيقية كاملة.

ترتيب الموسيقى: يساعد الذكاء الاصطناعي أيضًا في الترتيبات الموسيقية من خلال التوصية بالأدوات الموسيقية وتعاقب الأوتار والتناغم بناءً على أسلوب ونوع المقطوعات الموسيقية.

تنظيم الموسيقى: يستخدم الذكاء الاصطناعي لتنظيم قوائم التشغيل المخصصة ، والتوصيات الصوتية ، بناءً على تفضيلات المستخدم والبيانات التاريخية. يساعد هذا المستخدمين على اكتشاف موسيقى جديدة تتناسب مع أذواقهم.

إلهام موسيقي: يمكن أن تكون هذه القدرة على الترتيب والتوصية مفيدة بشكل خاص للمؤلفين والمنسقين الذين يبحثون عن إلهام جديد أو يواجهون عقبات إبداعية.

أمثلة على تطبيقات الملحن المستندة إلى الذكاء الاصطناعي:MuseNet من OpenAI و AIVA (فنان افتراضي للذكاء الاصطناعي) و Amper Music و Google Magenta Project و IBM Watson Beat و AideR و Ecrett Music و Humtap و Bandlab

الذكاء الاصطناعي في الفن

يثير المجال الناشئ للفن الذي يولده الذكاء الاصطناعي الإثارة والقلق. تعمل مولدات الفن بالذكاء الاصطناعي باستخدام خوارزميات التعلم الآلي (استنادًا إلى البيانات الضخمة من اللوحات والرسومات والفنون الأخرى) وتقنيات التعلم العميق ، لإنشاء عمل فني جديد.

هناك عدة طرق لاستخدام الذكاء الاصطناعي في توليد الفن:

توليد الصور الفنية: شبكات الخصومة التوليدية (GANs) ، على وجه الخصوص ، قد تنتج الفن عن طريق إنتاج صور جديدة بناءً على بيانات التدريب. يمكن أن تكون الرسومات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي بمثابة نقطة انطلاق وإلهام للفنانين.

نقل النمط: خوارزميات الذكاء الاصطناعي قادرة على نقل جماليات قطعة فنية إلى أخرى.

نص إلى فن

يمكن للذكاء الاصطناعي ترجمة الأوصاف النصية أو المطالبات إلى فن بصري.

مثال: CM3leon “مُدرَّب” لتحقيق أداء متطور لتوليد النص إلى صورة.

الفن التفاعلي: تشجع الأعمال الفنية والتركيبات التفاعلية المدعومة بالذكاء الاصطناعي تفاعل الجمهور. يحلل الذكاء الاصطناعي مدخلات المتفرج ويستجيب – في الوقت الفعلي – لإنتاج تجارب فنية ديناميكية وغامرة.

أدوات إبداعية

على سبيل المثال ، يقوم AI Colorizer بتحويل الصور بالأبيض والأسود إلى صور ملونة. يمكن أن تساعد الفرش التي تعمل بالذكاء الاصطناعي في الرسم والتوضيح الرقمي.

تنظيم الفن: تساعد الخوارزميات القائمة على الذكاء الاصطناعي الفنانين على اكتشاف فن جديد والتوصية بالمعارض ضمن منطقة جغرافية معينة ، على سبيل المثال.

الفن التعاوني

يمكن للذكاء الاصطناعي أن “يتعاون” مع فنانين بشريين لإكمال قطعة ما بشكل مشترك.

إمكانات الذكاء الاصطناعي في الموسيقى / الفن تثير الجدل حول الإبداع مقابل التأليف. تنشأ مخاوف بشأن قدرة الذكاء الاصطناعي على استبدال الفنانين البشريين. من المهم الموازنة بين القوة الإبداعية للذكاء الاصطناعي والتفرد البشري.

الذكاء الاصطناعي في أنظمة التوصية للأفلام والبرامج التلفزيونية

نظام التوصية هو برنامج ذكاء اصطناعي (AI) ، مرتبط عادةً بالتعلم الآلي ، والذي يستفيد من البيانات الضخمة لتقديم المشورة أو الترويج لمزيد من العناصر للعملاء ، وفقًا لمسرد NVIDIA.

يتحقق من سلوك المشتركين ويحدد الاتجاهات والأنماط في صنع القرار. على سبيل المثال ، يمكن أن تقترح خوارزمية التوصية نفس العرض التلفزيوني لك إذا شاهد العديد من الأشخاص فيلم حركة معين مرة أخرى.

عملية التوصية في YouTube ، على سبيل المثال ، تفحص أنماط المشاهدة الخاصة بك ، وتطابقها مع المستخدمين المماثلين ، وتقترح المحتوى ذي الصلة. إشارات مثل سجل المشاهدة ، وعمليات البحث ، والاشتراكات ، والموقع ، واقتراحات التأثير على الوقت ، مما يعزز الصلة المحلية.

الذكاء الاصطناعي في ألعاب الفيديو والواقع الافتراضي

في ألعاب الفيديو ، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي لتطوير شخصيات غير لاعب (NPCs ، مصممة لتشبه اللاعبين الحقيقيين) الذين يتصرفون بطرق إبداعية وذكية ، مما ينتج عنه تجارب ديناميكية وفردية. تسمح خوارزميات الذكاء الاصطناعي التي تتحكم فيها بالتفاعل والتكيف مع بيئتهم. في ألعاب الواقع الافتراضي (VR) ، يمكن استخدام إدخال كاميرا واحد أو أكثر لتوفير معلومات تتبع الحركة باستخدام الذكاء الاصطناعي. يتيح ذلك دمج منظور المستخدم وتجربة الواقع الافتراضي أو الواقع المعزز بسلاسة. تستخدم الكثير من ألعاب الواقع الافتراضي والواقع المعزز الذكاء الاصطناعي لإنشاء المستويات والشخصيات وآليات اللعبة. مثال: لعبة “Dungeon Alchemist” تستخدم الذكاء الاصطناعي لإنشاء الشخصيات ومواقع اللعبة. آخر: أنشأ فريق Nvidia روبوتًا داخل لعبة Minecraft الشهيرة على الإنترنت ، والتي تسمى Voyager ، والتي تستخدم GPT-4 لحل المشكلات داخل اللعبة. يعد تطوير المشاهد ثلاثية الأبعاد من صورة واحدة دراسة أخرى للذكاء الاصطناعي.

أنظمة المراقبة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي

يساعد الذكاء الاصطناعي في التحليل الذكي للأخطار المحتملة. بالإضافة إلى ذلك ، قد يكتشف المجرمين المحتملين من خلال مراقبة كيفية سير العملاء في جميع أنحاء المتجر. ويمكنه أيضًا ابتكار طرق لتحديد موقع الأشياء والحقائب المفقودة في الأماكن العامة ، بما في ذلك المطارات. إذا شوهد على CCTV ، يمكن أن يساعد التعلم العميق القائم على الذكاء الاصطناعي أيضًا في حل الجريمة. يستخدم الذكاء الاصطناعي للمراقبة بالفيديو برامج الكمبيوتر لتحليل البيانات الصوتية والمرئية من كاميرات المراقبة ، بمساعدة التحليلات السلوكية في البيئات النشطة. باستخدام تحليلات الفيديو المدعومة بالذكاء الاصطناعي ، يمكن اكتشاف الحالات الشاذة في أقل من ثانية ، مما يساعد في صنع القرار البشري.

القياسات الحيوية والتعرف على الوجه

يمكن للذكاء الاصطناعي تعزيز الأمن بشكل كبير. في الإمارات العربية المتحدة ، يتم استخدام التعرف على الوجه بدلاً من الهوية الوطنية.

يمكن استخدام التعرف على الوجوه والقياسات الحيوية للأغراض الروتينية ، بما في ذلك فتح الأدوات وتأكيد الهويات وتعزيز الأمان. أصبح التعلم العميق (DL) والتعلم الآلي (ML) شائعين الآن بين الشركات المصنعة لتحليل الوجه ، مما يسهل التعرف على الوجه بشكل أسهل وأكثر دقة في مجال التعرف على الوجوه.

كيف يعزز الذكاء الاصطناعي المصادقة

تتخطى الشركات بشكل متزايد كلمات المرور وتتحقق من المستخدمين باستخدام المصادقة البيومترية ، والتي تستخدم الذكاء الاصطناعي لتأكيد هوية المستخدم على أي جهاز من خلال صورة شخصية أو بصمة أو التعرف على الصوت. يساعد DL و ML أيضًا في تحسين “نسبة القبول الخاطئ” (مقياس إحصائي لتحديد احتمال وجود نظام أمان بيولوجي يسمح بالوصول غير المصرح به للمستخدم) عبر مجموعات سكانية مختلفة.

الذكاء الاصطناعي – الاتجاه والتأثير

تمتد طفرة الذكاء الاصطناعي في الثقافة الشعبية إلى الموسيقى وتحويل الإبداع والتسويق والتوزيع وما بعده. لقد تم استخدامه في أنظمة المراقبة والرعاية الصحية. هذا الاتجاه يحمل فوائد وعقبات. في حين أنها تعد بالابتكار ، تنشأ مخاوف أخلاقية وقانونية. يعد الاستخدام المسؤول أمرًا حيويًا لإحداث ثورة حقيقية ومبتكرة في الذكاء الاصطناعي ، مع مراعاة التأثير البشري المحتمل.