ما هي تطورات الذكاء الاصطناعي التي يحتاجها السوق في عام 2023

أصبح تقدم وابتكار تقنيات الذكاء الاصطناعي قيمة كبيرة واعدة للشركات والصناعات الأخرى. في عصر الرقمنة ، نرى بالفعل كيف تؤثر تقنيات الذكاء الاصطناعي على الحياة اليومية. ويؤثر بشكل خاص على العديد من الأفراد في منازلهم وأماكن عملهم وفي كل مكان حولهم.

أثرت فوائد تقنية الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على الصناعات الأخرى مثل الزراعة والسيارات والرعاية الصحية والقانونية والتصنيع. منذ تطوير الذكاء الاصطناعي لا يزال مستمرا. لا يزال هناك متسع كبير للمطورين لتحسين برامجهم للتأثير على السوق بكفاءة وفعالية.

بالتأكيد ، في مستقبل العالم الرقمي ، سنقدم مساحة كبيرة للميزات الجديدة. مع ظهور المزيد والمزيد من تطورات الذكاء الاصطناعي. ستزداد قدرات الذكاء الاصطناعي لمواكبة النمو المتسارع للبيانات. وبالتالي ، إليك بعض التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي التي سيحتاجها السوق في عام 2020.

تعزيز التعلم

التعلم المعزز هو الفئة الثالثة الشائعة لخوارزميات التعلم الآلي. وهو إطار يستخدم الخبرة المتسلسلة في صنع القرار على غرار التجربة والخطأ. بعد اتخاذ الإجراء المناسب من خلال التفاعل مع البيئة للتعلم. تنتقل طريقة خوارزمية التعلم الآلي هذه نحو هدف يكسب مكافأة.

تختلف خوارزمية التعلم المعزز تمامًا عن خوارزمية التعلم الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف. التعلم الخاضع للإشراف مسؤول عن تعلم مجموعات البيانات المسماة وبناء نظام قادر على التنبؤ بإمكانيات مجموعات جديدة من البيانات. على سبيل المثال ، العثور على سعر سيارة جديدة بالنظر إلى أسعار السيارات في موقع معين.

من ناحية أخرى ، فإن خوارزمية التعلم غير الخاضعة للإشراف هي المسؤولة عن إيجاد أوجه التشابه. وأيضًا الاتصال بين البيانات غير المسماة وكذلك تجميعها. على سبيل المثال ، يمكن أن توفر خوارزمية التعلم غير الخاضعة للإشراف الألوان والأحجام والأبعاد والعديد من المعلمات لمجموعة من الصور غير المسماة.

ما يجعل خوارزمية التعلم المعزز فريدة من نوعها عن الشكلين الشائعين الآخرين هو أنها لا تستخدم تقنيات التعرف على البيانات على الرغم من كونها إطار عمل. وبالتالي ، يستخدمها مطورو ألعاب الفيديو ببطء على أجهزة الكمبيوتر لتحديد الحركات التي يحتاجونها للتغلب على اللعبة.

تعد خوارزمية التعلم المعزز جديدة إلى حد ما في التعلم الآلي. وبالتالي ، لا يوجد سوى عدد قليل من أجهزة الألعاب والروبوتات التي تتضمن الخوارزمية. ومع ذلك ، فإن العديد من الصناعات تضع بالفعل اهتمامها على خوارزمية التعلم المعزز لاكتشاف استخداماتها وفوائدها بالإضافة إلى الاستمرار في تجربتها.

الاستخدامات المحتملة للتعلم المعزز

كان هناك الكثير من الاعتبار حول كيفية استخدام السوق لتقنيات التعلم المعزز. ومع ذلك ، قدمت بعض الصناعات أفكارها حول كيفية دمج تقنيات التعلم المعزز لمساعدة مكان العمل والقوى العاملة.

في صناعة الرعاية الصحية ، يمكن أن تساعد آلات التعلم المعزز في تحديد سياسات العلاج المختلفة للأمراض المزمنة مثل الربو والسكري وانفصام الشخصية وغير ذلك. في مستويات التعليم العالي ، يمكن استخدام التعلم المعزز لأنظمة التعلم الشخصية والتدريس من خلال أنظمة تدريس الذكاء المبنية على البيانات.

الاحصاء الكمية

سيحتاج السوق إلى طريقة جديدة للحوسبة لمواجهة مجموعات ضخمة ومعقدة من البيانات. لأن طريقة الحوسبة التقليدية لا تحظى بفرصة. الحوسبة الكمومية هي تقنية ذكاء اصطناعي سيحتاجها السوق بالتأكيد. لأنه يمكن أن يؤثر على اختراقات جديدة في العديد من المجالات.

يمكن لبعض هذه الاختراقات أن تحسن بشكل كبير المرافق لإفادة الجميع مثل طرق التعلم الآلي لتشخيص الأمراض في وقت أقرب. من الإنجازات الأخرى التي تحققت بفضل الحوسبة الكمومية خوارزميات لتوجيه الموارد بسرعة ، والأدوية لإنقاذ الأرواح ، وحتى بناء مواد جديدة لصنع هياكل وأجهزة فعالة.

سمح ابتكار التكنولوجيا لأجهزة الكمبيوتر الكمومية بمعالجة المزيد من البيانات بشكل مضاعف عن طريق إجراء الحسابات. يعتمد على احتمالية حالة الكائن. علاوة على ذلك ، فإن تفوق الحوسبة الكمومية هو مصطلح يستخدم لأجهزة الكمبيوتر الكمومية التي تتفوق على أجهزة الكمبيوتر الكلاسيكية في إدارة أي مهمة معينة.

مكّنت أجهزة الكمبيوتر الكمومية المطورين من حساب العمليات الحسابية بشكل أسرع من أي وقت مضى ، متفوقةً بذلك على أي كمبيوتر عملاق بمكونات عالية الجودة ومكلفة. ومع ذلك ، فإن وحدة المعلومات المخزنة التي تستخدمها أجهزة الكمبيوتر الكمومية هي بتات أو كيوبتات.

لا يزال هناك الكثير من الثغرات مثل عدم وجود تماسك أو إنتاج أجهزة كمبيوتر غير ضرورية. يجد الباحثون والمطورون طريقة للحفاظ على تماسك الكيوبت لتقليل معدلات الخطأ في الحسابات الأساسية.

تقارب الذكاء الاصطناعي والتقنيات الجديدة

أحد العوامل الحيوية في تطوير الذكاء الاصطناعي هو اتحاده مع التقنيات الناشئة الأخرى. التقارب بين الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء هو شيء سيحتاجه السوق لأن صعود العملة المشفرة يتزايد بشكل كبير.

من الابتكارات الأخرى التي نتجت عن تقارب الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء السيارات ذاتية القيادة. أصبحت السيارات ذاتية القيادة ممكنة باستخدام أجهزة استشعار في جميع أنحاء السيارة للحصول على بيانات في الوقت الفعلي ممكّنة فقط عن طريق إنترنت الأشياء. جنبًا إلى جنب مع البرامج والبرامج الأخرى لإجراء قرارات تستند إلى الحكم لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي.

سيحتاج السوق إلى تقارب الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء. لأنه يمكن اتخاذ الإجراءات الذكية من خلال اتخاذ القرارات بناءً على البيانات التي تم جمعها. ومع ذلك ، لا يمكن أن تحدث كل هذه الإجراءات إلا إذا احتوت التقنيات على خوارزميات الذكاء الاصطناعي الموجودة في التعلم العميق ، وهي مجموعة فرعية من التعلم الآلي.

نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي لا يزال غير مثالي ، فإن تكامل تقنية أخرى تخريبية يمكن أن يسد ثغرات الذكاء الاصطناعي لتحسينه. يمكن أن يساعد دمج Blockchain و AI في إصلاح نقاط ضعف بعضهما البعض لإفادة السوق. تكمن مشكلة الذكاء الاصطناعي في مشكلات الخصوصية والثقة ، في حين أن تقنية Blockchain هي مشكلات تتعلق بالأمان وقابلية التوسع.

يمكن أن يؤدي الجمع بين التقنيتين المعطلتين معًا إلى السماح لهم بمعالجة مشكلاتهم الخاصة. تتمثل فائدة دمجها في تمكين Blockchain من تشغيل أسواق البيانات اللامركزية للمساعدة في الشفافية والجدارة بالثقة في خوارزميات الذكاء الاصطناعي.

يبعد

لا يزال أمام الذكاء الاصطناعي طريق طويل. لا يزال المطورون يقومون بتحسين استخدامها وفوائدها في السوق لمنع حدوث أخطاء. من الواضح للعديد من الصناعات كيف تعمل تقنيات الذكاء الاصطناعي على تحسين مكان عملها. كما أنه يساعد قوتهم العاملة على أن تصبح أكثر كفاءة وإنتاجية.

إن تطويرات الذكاء الاصطناعي التي سيحتاجها السوق للعام المقبل ليست سوى عدد قليل من التطورات والابتكارات التكنولوجية في الخط. عاجلاً أم آجلاً ، سيتم إطلاق اتجاهات جديدة للتقنيات لجعل السوق أفضل وكذلك لمساعدة حياة المستهلكين بشكل أسهل.

اقرأ المزيد كيف يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في الأمن السيبراني