استخدامات الذكاء الاصطناعي AI في الصحة و التمويل و التعلم الآلي

 

استخدامات الذكاء الاصطناعي كثيرة ومتعددة، والذكاء الاصطناعي (AI) هو مجال سريع النمو ، مع مجموعة واسعة من التطبيقات في مختلف الصناعات.

يتضمن استخدام الخوارزميات وأنظمة الكمبيوتر لأداء المهام التي تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا ، مثل اتخاذ القرار والتعرف على الأنماط وفهم اللغة.

 

 

الذكاء الاصطناعي AI :

هو فرع من فروع علوم الكمبيوتر يتعامل مع إنشاء آلات ذكية يمكنها يساعد في أداء بعض المهام البشرية في العديد من مجالات الحياة، مثل الإدراك البصري والتعرف على الكلام واتخاذ القرار وترجمة اللغة. 

 

يمكن تقسيم أنظمة الـ artificial intelligence إلى فئتين رئيسيتين: الذكاء الاصطناعي الضيق أو الضعيف ، المصمم لأداء مهام محددة ، والذكاء الاصطناعي العام أو القوي ، القادر على أداء أي مهمة فكرية يستطيع الإنسان القيام بها.

 

يعد التعلم الآلي إحدى أفضل التقنيات الرئيسية المستخدمة في AI، وهي طريقة لتعليم أجهزة الكمبيوتر للتعلم من البيانات دون أن تتم برمجتها بشكل صريح. تُستخدم خوارزميات التعلم الآلي لتدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي ، مما يسمح لها بتحسين أدائها بمرور الوقت. هناك عدة أنواع مختلفة من التعلم الآلي ، بما في ذلك التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف والتعلم المعزز.

 

يتم استخدامه في مجموعة واسعة من التطبيقات و المجالات ، بما في ذلك السيارات ذاتية القيادة والمساعدات الافتراضية والتشخيص الطبي والتنبؤ المالي. لديها القدرة على إحداث ثورة في العديد من الصناعات وتغيير الطريقة التي نعيش ونعمل بها. ومع ذلك ، فإنه يثير أيضًا قضايا أخلاقية ومجتمعية مهمة ، مثل إمكانية الاستغناء عن الوظائف والحاجة إلى زيادة الشفافية.

 

الذكاء الاصطناعي هو مجال سريع التطور ، وتحدث تطورات جديدة في كل وقت. يعمل الباحثون والشركات على تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر قوة وتنوعًا في القطاعات المختلفة ، بالإضافة إلى معالجة الآثار الأخلاقية والمجتمعية للذكاء الاصطناعي أيضا.

 

استخدامات الذكاء الاصطناعي :

• الرعاية الصحية:

يتم استخدامه في مجال الرعاية الصحية لتحسين دقة التشخيص والمساعدة في الإجراءات الجراحية والمساعدة في تطوير الأدوية.

تتضمن أمثلة تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية والصحة و الطب ما يلي:

1. تحليل الصور للتصوير الطبي بطرق متقدمة ، مثل الأشعة المقطعية والأشعة السينية ، للمساعدة في الكشف عن الأمراض مثل السرطان.
2. قدرته على معالجة اللغة الطبيعية لحفظ السجلات الطبية وتحليلها ، لتحسين كفاءة ودقة إدارة بيانات المرضى.
3. استخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي فى توفير التحليلات التنبؤية لتحديد المرضى المعرضين لمخاطر عالية وخطط العلاج الشخصية.

• التمويل: 

استخدامات الذكاء الاصطناعي في صناعة التمويل لتحسين كفاءة ودقة التحليل المالي واتخاذ القرار في المؤسسات.

يتضمن أهم الاستخدامات في التمويل ما يلي:

1. تحليل مخاطر الائتمان ، باستخدام الخوارزميات للتنبؤ باحتمالية تخلف المقترض عن سداد قرض.
2. التداول الخوارزمي ، من استخدامات الذكاء الاصطناعي تحليل بيانات السوق وإجراء التداولات في الوقت الفعلي.
3. يساعد الذكاء الاصطناعي أيضًا في كشف الاحتيال لتحديد المعاملات المالية المشبوهة والإبلاغ عنها.

• البيع بالتجزئة:

 

استخدامات الـ AI  في صناعة البيع بالتجزئة لتحسين خدمة العملاء وكفاءة إدارة سلسلة التوريد.
تتضمن أمثلة يمكن للذكاء الاصطناعي العمل عليها في البيع بالتجزئة ما يلي:

1. مساعدي التسوق الافتراضي ، باستخدام روبوتات الدردشة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي لمساعدة العملاء في احتياجات التسوق الخاصة بهم.
2. يمكن من خلاله إدارة المخزون لتحسين مستويات المخزون والتنبؤ بالطلب المستقبلي.
3. توصيات المنتجات المخصصة ، باستخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل سلوك العملاء وتفضيلاتهم.

• وسائل النقل:

يتم استخدامه في صناعة النقل لتحسين كفاءة وسلامة أنظمة النقل كالآتي:

1. السيارات ذاتية القيادة ، وذلك للتحكم في المركبة واتخاذ القرارات بشأن تشغيلها.
2. التنبؤ بحركة المرور وإدارتها ، لتحليل بيانات حركة المرور وتحسين تدفق المركبات على الطريق.
3. إدارة الأسطول ، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يستخدم لتحسين المسارات وجدولة المركبات لتقليل التكاليف وزيادة الكفاءة.

• التعرف على الصور: 

من استخدامات الذكاء الاصطناعي هو التعرف على الصور من خلال عملية تسمى التعرف على الصور. هذا نوع من التعلم الآلي يسمح للكمبيوتر بتحديد وفهم محتويات الصورة. تتضمن العملية عادةً تدريب نموذج على مجموعة بيانات من الصور المصنفة ، حيث يتعلم النموذج تحديد الأنماط والميزات في الصور. بمجرد تدريب النموذج ، يمكن استخدامه لتصنيف الصور الجديدة التي لم يسبق لها مثيل من قبل.

 

هناك أنواع مختلفة من النماذج التي يمكن استخدامها للتعرف على الصور ، مثل الشبكات العصبية (CNN) ونماذج التعلم العميق. يتم تدريب هذه النماذج باستخدام مجموعة بيانات كبيرة من الصور والتسميات المقابلة لها ، ويتعلمون التعرف على الأنماط والميزات في الصور. بمجرد التدريب ، يمكن بعد ذلك استخدام النموذج لتصنيف الصور الجديدة من خلال مقارنة ميزاتها بتلك التي تعلمها أثناء التدريب.

 

تطبيق تعديل الصور: كل ما تحتاج أن تعرفه عن تطبيق Chat GPT الذكاء الاصطناعي 

 

 

بعض المعلومات عن استخدامات الذكاء الاصطناعي وتطوراته:

• التطورات في معالجة اللغة الطبيعية (NLP): حققت البرمجة اللغوية العصبية تقدمًا كبيرًا في السنوات الأخيرة ، مع تطوير النماذج التي يمكنها فهم وتوليد لغة تشبه الإنسان. وقد أدى ذلك إلى إنشاء روبوتات محادثة ومساعدين افتراضيين أكثر تطوراً ، فضلاً عن تحسين الترجمة الآلية.
• تطوير خوارزميات ذكاء اصطناعي أكثر قوة وكفاءة: يعمل الباحثون باستمرار على تحسين خوارزميات الذكاء الاصطناعي ، مما يجعلها أسرع وأكثر دقة وأكثر قدرة على التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة. وهذا يشمل تطوير بنى الشبكات العصبية الجديدة واستخدام تقنيات مثل التعلم المعزز والنماذج التوليدية.
• تزايد استخدامه في مختلف الصناعات: يتم اعتماده بشكل متزايد في مجموعة واسعة من الصناعات ، بما في ذلك الرعاية الصحية والتمويل والنقل والتصنيع. وقد أدى ذلك إلى تطوير تطبيقات وخدمات جديدة ، مثل تحليل التصوير الطبي ، واكتشاف الاحتيال ، والمركبات ذاتية القيادة.
• مخاوف بشأن القضايا الأخلاقية والتحيز: مع انتشار الذكاء الاصطناعي ، هناك مخاوف متزايدة بشأن القضايا الأخلاقية مثل التحيز والشفافية والمساءلة. يعمل الباحثون وواضعو السياسات على معالجة هذه المخاوف من خلال تطوير تقنيات جديدة لضمان أن تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي عادلة وغير منحازة ، ومن خلال وضع مبادئ توجيهية ولوائح لاستخدام الـ AI .
• من المهم أن نلاحظ أنه مجال سريع التطور وأن هناك تطورات جديدة تحدث طوال الوقت ، لذلك من الصعب التنبؤ بالضبط بما ستكون عليه حالة الذكاء الاصطناعي في عام 2023. ولكن ، يمكننا أن نتوقع أن يستمر الذكاء الاصطناعي أيضًا في التقدم وأن يصبح أكثر فأكثر. مندمجًا في حياتنا اليومية ، سواء في الإعدادات الشخصية أو المهنية.

 

الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي:

هو محاكاة للذكاء البشري في آلات مبرمجة للتفكير والتعلم مثل البشر. التعلم الآلي (ML) هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي تتضمن استخدام الخوارزميات والنماذج الإحصائية لتمكين الآلات من تحسين أدائها بالخبرة. بعبارات أبسط ، هو المفهوم الأوسع للآلات التي تكون قادرة على تنفيذ المهام بطريقة تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا ، في حين أن التعلم الآلي هو المجال المحدد لتعلم الآلات من البيانات.

 

في نهاية هذه المقالة يمكن تلخيصها في الهدف الأساسي وهو استخدامات تقنية حديثة مثل  Artificial Intelligence في تحليل ومعالجة البيانات من أجل القيام بالعديد من وظائف و الأعمال و مهارات البشر في مجالات مثل الطب و التعليم و التسويق والكثير من القطاعات الأخرى، كما أنه سيظل في تطور مستمر.

 

 

للمزيد: دورة الذكاء الاصطناعي