10 برامج للذكاء الاصطناعي قد تجدها مفيدة في عام 2023

ما هي برامج الذكاء الاصطناعي؟

برنامج AI (الذكاء الاصطناعي) هو برنامج أو نظام يستخدم خوارزميات متقدمة لتقليد خصائص معينة للذكاء البشري ، مثل التعلم وحل المشكلات واتخاذ القرار والإدراك. هناك أنواع مختلفة من برامج الذكاء الاصطناعي ، كل منها مصمم لأداء مهمة محددة أو مجموعة من المهام.

يعد برنامج التعلم الآلي (ML) أحد أكثر أنواع برامج الذكاء الاصطناعي شيوعًا. تسمح خوارزميات التعلم الآلي للأنظمة البرمجية بتحسين أدائها تلقائيًا من خلال التجربة ، دون أن تتم برمجتها بشكل صريح. يمكن القيام بذلك باستخدام مجموعة متنوعة من التقنيات ، مثل التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف والتعلم المعزز.

نوع آخر من برامج الذكاء الاصطناعي هو برنامج رؤية الكمبيوتر. تسمح خوارزميات الرؤية الحاسوبية لأجهزة الكمبيوتر بتفسير وفهم المعلومات المرئية من العالم ، مثل الصور ومقاطع الفيديو. يمكن استخدام هذا في مهام مثل التعرف على الأشياء والتعرف على الوجه ومعالجة الصور.

يعد برنامج معالجة اللغة الطبيعية (NLP) نوعًا شائعًا آخر من برامج الذكاء الاصطناعي. تسمح خوارزميات البرمجة اللغوية العصبية لأجهزة الكمبيوتر بفهم وتفسير اللغة البشرية ، مثل الكلام والنص. يمكن استخدام هذا في مهام مثل التعرف على الكلام وترجمة اللغة وتوليف النص إلى كلام.

هناك أيضًا برنامج AI لوحدة معالجة الروبوتات والروبوتات ، وتستخدم هذه البرامج للتحكم في الروبوتات وجعلها قادرة على الإحساس والتفكير والتصرف في البيئة.

بشكل عام ، يعد برنامج الذكاء الاصطناعي مجالًا واسعًا ويمكن العثور عليه في العديد من الصناعات والمجالات ، مثل الرعاية الصحية والتمويل والتصنيع وتجارة التجزئة والنقل وغيرها الكثير. من المهم ملاحظة أن برنامج الذكاء الاصطناعي ليس برنامجًا مستقلاً ، وغالبًا ما يتم استخدامه مع تقنيات أخرى مثل البيانات الضخمة والحوسبة السحابية لتحقيق النتائج المرجوة.

10 من أفضل برامج الذكاء الاصطناعي

فيما يلي قائمة بعشرة برامج للذكاء الاصطناعي قد تجدها مفيدة في عام 2023:

1. TensorFlow

TensorFlow هي مكتبة مفتوحة المصدر للتعلم الآلي يمكن استخدامها في مجموعة واسعة من المهام ، من التعرف على الصور والكلام إلى معالجة اللغة الطبيعية. إنه مناسب بشكل خاص للتعلم العميق ، ويمكن استخدامه لتدريب ونشر الشبكات العصبية واسعة النطاق على مجموعة متنوعة من الأنظمة الأساسية ، بما في ذلك أجهزة الكمبيوتر المكتبية والخوادم والأجهزة المحمولة. يتم دعم TensorFlow من قبل مجتمع كبير ونشط ، مما يجعل من السهل العثور على البرامج التعليمية ، ونماذج التعليمات البرمجية النموذجية ، والنماذج المدربة مسبقًا.

2. Google Cloud ML Engine

Google Cloud ML Engine عبارة عن نظام أساسي لبناء نماذج التعلم الآلي ونشرها على البنية التحتية السحابية لـ Google. يوفر مجموعة قوية من الأدوات للتدريب ونشر النماذج ، بما في ذلك الضبط التلقائي للمعلمات الفائقة ودعم التدريب الموزع. كما أنه يجعل من السهل استخدام النماذج المدربة مسبقًا من مكتبة نماذج الذكاء الاصطناعي من Google ، بما في ذلك نماذج التعرف على الصور والكلام.

3. Amazon SageMaker

Amazon SageMaker عبارة عن نظام أساسي مُدار بالكامل لبناء نماذج التعلم الآلي والتدريب عليها ونشرها على البنية التحتية السحابية في Amazon. يوفر مجموعة واسعة من الأدوات للعمل مع التعلم الآلي ، بما في ذلك الخوارزميات مسبقة الصنع وبيئة التطوير القائمة على الكمبيوتر المحمول. كما أنه يجعل من السهل استخدام النماذج المدربة مسبقًا من مكتبة نماذج الذكاء الاصطناعي في Amazon ، بما في ذلك نماذج التعرف على الصور والكلام.

4. التعلم الآلي من Microsoft Azure

Microsoft Azure Machine Learning عبارة عن نظام أساسي قائم على السحابة لإنشاء نماذج التعلم الآلي ونشرها وإدارتها على النظام الأساسي السحابي Azure من Microsoft. يوفر مجموعة قوية من الأدوات للتدريب ونشر النماذج ، بما في ذلك الضبط التلقائي للمعلمات الفائقة ودعم التدريب الموزع. كما أنه يجعل من السهل استخدام النماذج المدربة مسبقًا من مكتبة نماذج الذكاء الاصطناعي التابعة لـ Microsoft ، بما في ذلك نماذج التعرف على الصور والكلام.

5. OpenCV

OpenCV هي مكتبة رؤية حاسوبية مفتوحة المصدر يمكن استخدامها لمعالجة الصور والفيديو. يوفر مجموعة واسعة من وظائف معالجة الصور ، بما في ذلك اكتشاف الميزات وتجزئة الصورة والتعرف على الأشياء. ويتضمن أيضًا نماذج مُدربة مسبقًا للقيام بمهام مثل اكتشاف الأشياء والتعرف على الوجه.

6. NLTK

NLTK هي مكتبة Python لمعالجة اللغة الطبيعية التي يمكن استخدامها في مهام مثل تصنيف النص ، والترميز ، والاشتقاق. يتضمن مجموعة واسعة من النماذج والخوارزميات المدربة مسبقًا لمعالجة اللغة الطبيعية ، بما في ذلك دعم تحليل المشاعر والتعرف على الكيانات المسماة.

7. جنسيم

Gensim هي مكتبة مفتوحة المصدر لنمذجة الموضوعات في Python. يوفر مجموعة قوية من الأدوات لإنشاء نماذج الموضوعات وتحليلها ، بما في ذلك دعم تخصيص Latent Dirichlet (LDA) والتحليل الدلالي الكامن (LSA).

8. كراس

Keras هي مكتبة شبكات عصبية عالية المستوى يمكن تشغيلها فوق TensorFlow والخلفية الأخرى. إنه مصمم لتسهيل بناء نماذج التعلم العميق وتجربتها. توفر Keras واجهة سهلة الاستخدام للعمل مع الشبكات العصبية ولديها الكثير من النماذج المدربة مسبقًا.

9. سباسي

spaCy هي مكتبة مفتوحة المصدر لمعالجة اللغة الطبيعية في Python وهي مصممة خصيصًا للاستخدام الإنتاجي. تم تحسينه للاستخدام السريع والذاكرة ويوفر مجموعة واسعة من الميزات لمعالجة اللغة الطبيعية ، بما في ذلك دعم التعرف على الكيانات المسماة وتصنيف النص.

10. PyTorch

PyTorch هي مكتبة تعلم آلي مفتوحة المصدر تشبه TensorFlow ويمكن استخدامها في مجموعة واسعة من المهام مثل رؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغة الطبيعية. إن إطار عمل الرسم البياني الحسابي الديناميكي لـ PyTorch والقدرة على إجراء العمليات الحسابية أثناء التنقل ، يجعله مناسبًا بشكل خاص للمهام التي تتطلب المرونة والنماذج الأولية السريعة. توفر PyTorch أيضًا وصولاً سهلاً إلى النماذج المدربة مسبقًا ، ولديها مجتمع متزايد يعمل على تطوير نماذج وبرامج تعليمية جديدة.

تجدر الإشارة إلى أن برنامج الذكاء الاصطناعي هو مجال سريع التطور ، ويتم تطوير أدوات وتقنيات جديدة طوال الوقت. لذلك ، من المهم مواكبة أحدث التطورات وتجربة الأدوات المختلفة للعثور على الأدوات التي تعمل بشكل أفضل لحالة الاستخدام الخاصة بك. بالإضافة إلى ذلك ، قد يكون لبعض هذه الأدوات حدود استخدام للإصدار المجاني ، لذا يرجى التحقق من الأسعار وشروط الاستخدام قبل استخدامها في الإنتاج.

كيف يمكن لبرامج الذكاء الاصطناعي تحسين الإنتاجية؟

يتمتع الذكاء الاصطناعي بإمكانية تحسين الإنتاجية بشكل كبير في مجموعة متنوعة من الصناعات والتطبيقات. تتضمن بعض الطرق التي يمكن للذكاء الاصطناعي القيام بذلك:

1. أتمتة المهام المتكررة : يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لأتمتة المهام المتكررة ، مثل إدخال البيانات ، واستفسارات خدمة العملاء ، والجدولة ، وتحرير الموظفين للتركيز على المزيد من المهام عالية المستوى التي تتطلب خبرة بشرية.
2. تحسين عملية صنع القرار : يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل كميات كبيرة من البيانات وإجراء تنبؤات ، مما يوفر للشركات رؤى قيمة يمكن أن تساعدهم في اتخاذ قرارات مستنيرة.
3. الصيانة التنبؤية : يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بمتى من المحتمل أن تتعطل المعدات ، مما يسمح بإجراء الصيانة الوقائية قبل حدوث المشكلة.
4. التخصيص : يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتخصيص المنتجات والخدمات ، مما يوفر للعملاء تجربة أكثر تخصيصًا.
5. التحسين : يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين العمليات المختلفة في شركة مثل سلسلة التوريد والخدمات اللوجستية والإنتاج التي يمكن أن تزيد من الكفاءة وتقليل التكاليف.
6. برنامج Chatbot الذكي : يمكن استخدام Chatbot المستند إلى AI للتعامل مع استفسارات العملاء ، والتي يمكن الإجابة عليها على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع من خلال آلية توجيه مناسبة وتدرك السياق ، كما يمكن استخدامه لإنشاء قوائم العملاء المحتملين وجدولة المواعيد.

بشكل عام ، يتمتع الذكاء الاصطناعي بإمكانية زيادة الإنتاجية بشكل كبير من خلال تبسيط العمليات وتوفير رؤى قيمة وأتمتة المهام المتكررة. ومع ذلك ، تجدر الإشارة إلى أنه لا يمكن تحقيق الإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي إلا عندما يتم تنفيذه بالاقتران مع الخبرة والمعرفة البشرية.

برنامج AI لتحسين الوسائط المتعددة

أحدث الذكاء الاصطناعي (AI) ثورة في طريقة تحرير الوسائط المتعددة وتحسينها ، مما يوفر إمكانيات جديدة للإبداع والكفاءة. من برامج تحرير الصور مثل Adobe Photoshop و GIMP ، إلى الأدوات المتخصصة مثل Topaz Labs و DeepArt.io ، هناك مجموعة واسعة من البرامج المدعومة بالذكاء الاصطناعي المتاحة لتحسين الوسائط المتعددة. سواء كنت تبحث عن تحسين دقة صورة ما ، أو إزالة الكائنات غير المرغوب فيها ، أو إنشاء نسخ مبسطة من صورك ، فإن هذه الأدوات تجعل من السهل أكثر من أي وقت مضى تحقيق نتائج بجودة احترافية. في هذه المقالة ، سنلقي نظرة على بعض أكثر برامج الذكاء الاصطناعي شيوعًا وقوة لتحسين الوسائط المتعددة ، واستكشاف كيف يمكن استخدامها لتحسين الصور ومقاطع الفيديو والملفات الصوتية الخاصة بك.

هناك مجموعة متنوعة من أدوات برامج الذكاء الاصطناعي المتاحة لتحسين الوسائط المتعددة. وفيما يلي بعض الأمثلة على ذلك:

1. Adobe Photoshop : برنامج تحرير صور شائع يحتوي على مجموعة واسعة من الميزات ، بما في ذلك العديد من التحسينات المدعومة بالذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال ، يحتوي على ميزة تسمى "Adobe Sensei" يمكنها إزالة الكائنات غير المرغوب فيها تلقائيًا من الصورة ، وميزة تسمى "Adobe Neural Filters" يمكنها تطبيق مجموعة متنوعة من التأثيرات الفنية والأسلوبية على الصورة.
2. GIMP : GIMP هو بديل مجاني ومفتوح المصدر لبرنامج Photoshop يحتوي أيضًا على بعض الميزات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال ، يحتوي على ميزة تسمى "المقص الذكي" والتي يمكنها تلقائيًا تتبع كائن في صورة ، وميزة تسمى "Heal Selection" يمكنها إزالة الكائنات غير المرغوب فيها تلقائيًا.
3. Topaz Labs : هذه شركة تنتج مجموعة متنوعة من البرامج المدعومة بالذكاء الاصطناعي لتحرير الصور ، بما في ذلك Topaz AI Gigapixel ، والذي يمكنه تلقائيًا زيادة دقة الصورة ، و Topaz AI Denoise ، والذي يمكنه إزالة الضوضاء تلقائيًا من الصورة.
4. DeepArt.io عبارة عن نظام أساسي عبر الإنترنت يمكنه تلقائيًا إنشاء مجموعة متنوعة من الإصدارات المنمقة من الصورة ، واستخدام نموذج التعلم العميق للتأكد من أن الإخراج ممتع من الناحية الفنية.
5. Video Enhancer AI وهو برنامج يستخدم الذكاء الاصطناعي لتحسين جودة مقاطع الفيديو تلقائيًا عن طريق ضبط الدقة واللون والمزيد.
6. محسن الصوت AI ، يستخدم نماذج AI لتحسين جودة الصوت تلقائيًا ، عن طريق إزالة الضوضاء وضبط المستويات والمزيد.

هذه مجرد أمثلة قليلة على العديد من أدوات برامج الذكاء الاصطناعي المتاحة لتحسين الوسائط المتعددة. اعتمادًا على احتياجاتك الخاصة ، قد تكون هناك أدوات أخرى أكثر ملاءمة لك.

بعض عيوب استخدام برامج الذكاء الاصطناعي

هناك عدة عيوب لاستخدام برمجيات الذكاء الاصطناعي ، ومنها:

1. تكلفة عالية : قد يكون تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي وتنفيذها مكلفًا ، حيث يتطلب معدات متخصصة وفريقًا من الخبراء ذوي المعرفة في هذا المجال.
2. الافتقار إلى القابلية للتفسير : قد يكون من الصعب تفسير وفهم العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي ، خاصة تلك التي تستخدم التعلم العميق ، كيف توصلوا إلى قراراتهم. هذا يمكن أن يجعل من الصعب تحديد وتصحيح الأخطاء في النظام.
3. الافتقار إلى الشفافية : قد تُعتبر بعض نماذج الذكاء الاصطناعي "صندوقًا أسود" لأنه يصعب على البشر فهم كيفية عملها. هذا يمكن أن يجعل من الصعب على المنظمات أن تكون مسؤولة عن أفعالها وقراراتها.
4. التحيز : يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي أن تديم التحيزات الموجودة في البيانات المستخدمة لتدريبها بل وتضخمها. هذا يمكن أن يؤدي إلى قرارات غير عادلة وتمييزية.
5. الاعتماد : قد تعاني المنظمات التي تعتمد بشكل كبير على أنظمة الذكاء الاصطناعي إذا فشل النظام أو لم تعد البيانات التي يعتمد عليها دقيقة.
6. إزاحة الوظائف : يمكن أن يؤدي الاستخدام المتزايد للذكاء الاصطناعي في مكان العمل إلى إزاحة الوظائف حيث تتولى الآلات والخوارزميات المهام التي كان يقوم بها البشر سابقًا.
7. مخاوف أخلاقية : يمكن أن تثير أنظمة الذكاء الاصطناعي عددًا من المخاوف الأخلاقية ، مثل انتهاكات الخصوصية والمراقبة واحتمال إساءة الاستخدام أو الإساءة.
8. نقص الذكاء العاطفي : أنظمة الذكاء الاصطناعي غير قادرة حاليًا على فهم أو الاستجابة لاحتياجات الإنسان العاطفية وغير قادرة على توليد المشاعر الخاصة بها.

تجدر الإشارة إلى أنه يمكن التخفيف من هذه العيوب من خلال الاستخدام السليم للذكاء الاصطناعي ، بمعنى إنشاء نظام ذكاء اصطناعي مسؤول يأخذ في الاعتبار العيوب المذكورة أعلاه ، لضمان الاستخدام العادل والأخلاقي للذكاء الاصطناعي.

هل الذكاء الاصطناعي خطير؟

هناك الكثير من الجدل حول ما إذا كان الذكاء الاصطناعي خطيرًا أم لا. من ناحية ، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يفيد المجتمع بشكل كبير من خلال أتمتة المهام وجعلها أكثر كفاءة ، وأيضًا من خلال توفير إمكانات جديدة مثل التشخيص الطبي ، وإنشاء منتجات وخدمات جديدة ، وحتى إجراء تنبؤات يمكن أن تنقذ الأرواح.

ومع ذلك ، هناك أيضًا مخاوف من إمكانية استخدام الذكاء الاصطناعي بطرق ضارة بالمجتمع ، مثل تطوير أسلحة مستقلة أو من خلال استخدامها لاتخاذ قرارات تميز ضد مجموعات معينة من الناس. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن تؤدي أنظمة الذكاء الاصطناعي التي لم يتم تصميمها أو استخدامها بشكل مسؤول إلى فقدان الوظائف وعواقب اقتصادية سلبية أخرى.

ترتبط المخاطر المحتملة للذكاء الاصطناعي إلى حد كبير بحالات الاستخدام المحتملة بدلاً من التكنولوجيا نفسها ، ويمكن استخدام الذكاء الاصطناعي مثل أي تقنية أخرى في الخير أو الشر. لذلك ، من المهم التأكد من تطوير الذكاء الاصطناعي واستخدامه بشكل مسؤول ، مع وجود لوائح ورقابة مناسبة لتقليل المخاطر والعواقب السلبية.

علاوة على ذلك ، هناك القليل من المخاوف حول حقيقة أنه إذا وصل الذكاء الاصطناعي إلى مستوى من الذكاء يتجاوز الذكاء البشري (المعروف باسم الذكاء الاصطناعي العام أو الذكاء الاصطناعي القوي) وهو القدرة على فهم أو تعلم أي مهمة فكرية يستطيع الإنسان القيام بها. سيكون مثل هذا النظام قادرًا على التغلب على البشر ، وإذا لم يتم التعامل معه بشكل صحيح ، فقد يؤدي إلى عواقب غير مقصودة. ومع ذلك ، ما زلنا بعيدين عن إنشاء الذكاء الاصطناعي العام ، وهناك الكثير من الأبحاث والمناقشات المستمرة حول مخاطر وفوائد الذكاء الاصطناعي العام وأفضل السبل للاستعداد لوصوله.