يجب أن تعلم | للاطلاع | في صلب الموضوع | رقم اليوم | شخصية اليوم | مصطلح اليوم
ما هي لغات البرمجة المستخدمة في تطوير الذكاء الاصطناعي؟
تماماً مثل تطوير أي برامج أو تطبيق، يملك مطورو الذكاء الاصطناعي مجموعة متنوعة من اللغات لاستخدامها في عملهم. لا توجد لغة مثالية يمكن القول إنها أفضل لغة برمجة. ويعتمد الاختيار على الوظيفة المطلوبة من الذكاء الاصطناعي المراد تطويره.
لا تنتهي النقاشات حول أفضل لغة برمجة لتطوير الذكاء الاصطناعي أبداً. ولا توجد إجابة دقيقة لسؤال أي لغة برمجة يجب أن تستخدمها. إليك 5 لغات البرمجة هي الأكثر استخداماً في تطوير الذكاء الاصطناعي:
1- بايثون (Python)
بايثون هي لغة البرمجة المفضلة بالنسبة لمعظم مطوري الذكاء الاصطناعي بفضل بساطة تركيبها وكونها متعدد الاستخدامات. تعد لغة بايثون سهلة التعلم بالنسبة للمبتدئين، وهي أقل تعقيداً مقارنة بلغات البرمجة الأخرى مثل جافا.
يعتبر الكثيرون بايثون لغة برمجة الذكاء الاصطناعي الأكثر أهمية، أو على الأقل الأكثر نجاحاً. مكتبات هذه اللغة والأدوات المتاحة لتطويرها متنوعة للغاية ويمكن استخدامها لتطوير أي شيء تريده، خاصة في مجال الذكاء الاصطناعي. غالباً ما يعتمد مطورو التعلم العميق أو التعلم الآلي على هذه اللغة أيضاً.
2- جافا (Java)
جافا هي لغة برمجة أخرى يمكن استخدامها لتطوير الذكاء الاصطناعي، وهي مطلوبة بشدة في هذا القطاع. مثل لغة بايثون، تعد جافا لغة متعددة الأنماط. بناء الجملة فيها يشبه بناء جملة لغات سي (C) وسي بلس بلس (++C)، وتعد مناسبة في تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي لمعالجة اللغات الطبيعية.
3- سي بلس بلس (++C)
لغة سي بلس بلس هي أسرع لغة برمجة لتطوير الذكاء الاصطناعي، يتم استغلال سرعتها في المشاريع التي تتطلب تنفيذاً أسرع ووقت استجابة أقصر. لهذا السبب، تستخدم هذه اللغة في تطوير محركات البحث والألعاب. كما أنها فعّالة في تطوير تكنولوجيات الذكاء الاصطناعي الإحصائية.
4- ليسب (LISP)
ليسب هي لغة برمجة قديمة تم إجراء تحسينات عليها لجعلها قوية. لكن على الرغم من ذلك، تستخدم هذه اللغة بشكلٍ أقل من اللغات الثلاثة السابقة، خاصة في تطوير الذكاء الاصطناعي. يعتبر البعض أن ليسب هي أفضل لغة برمجة للذكاء الاصطناعي نظراً لما تمنحه من حرية للمطورين. في الواقع، المرونة الكبيرة هي سبب استخدامها في هذا المجال.
للمزيد حول لغات البرمجة المستخدمة في الذكاء الاصطناعي، تابع قراءة المقالة على موقعنا عبر هذا الرابط
الذكاء الاصطناعي يدعم الأشخاص الذين يعانون من صعوبات التعلم
تسعى دراسة جديدة بقيادة جامعة لوفبرا البريطانية ومستشفى "ليسترشاير بارتنرشيب" إلى استخدام الذكاء الاصطناعي في تحسين صحة ورفاهية الأشخاص الذين يعانون من صعوبات التعلم.
في الوقت الحالي، يعاني شخص واحد من بين كل 100 شخص من إعاقة في التعلم. ومن بين هؤلاء، يعاني أكثر من 65% من مشكلتين صحيتين أو أكثر على المدى الطويل، فيما يُعرف باسم الأمراض المتعددة طويلة الأمد (MLTCs)، كما يقل متوسط أعمارهم المتوقعة بـ 20 عاماً عن المتوسط العام في المملكة المتحدة. ومع ذلك، فإن أعراض اعتلال الصحة الجسدية للأشخاص الذين يعانون من صعوبات التعلم غالباً ما تُنسب خطأً إلى مشكلة سلوكية، ما يؤدي إلى نتائج رعاية صحية سيئة أو رعاية غير فعالة.
لذلك، تعاون العلماء في الجامعة والمستشفى لمعالجة هذه المشكلة. ومن خلال مشروع "فك التشفير" (Decode)، سيستخدم الفريق التعلم الآلي لفهم أفضل لـ"الأمراض المتعددة طويلة الأمد" لدى الأشخاص الذين يعانون من صعوبات التعلم. سيقوم الباحثون بتحليل بيانات الرعاية الصحية للأشخاص الذين يعانون من صعوبات التعلم من إنجلترا وويلز لمعرفة ما هي احتمالية حدوث هذه الأمراض معاً، وما الذي يحدث مع مرور الوقت، والدور الذي تلعبه العوامل الأخرى مثل نمط الحياة والوضع المالي والمواقف الاجتماعية في الأمراض طويلة المدى التي تصيبهم.
الهدف النهائي هو إنشاء نموذج جديد مشترك لرعاية الأشخاص الذين يعانون من صعوبات التعلم، يضم الإرشادات السريرية المتعددة ذات الصلة بالأمراض طويلة الأمد السائدة لدى هؤلاء الأشخاص، بتنسيق يمكن لجميع المستخدمين الوصول إليه. وفي نهاية المطاف، يأمل الباحثون أن يؤدي هذا الأمر إلى تمكين مقدمي خدمات الرعاية الطبية والاجتماعية من التعامل مع هذه الأمراض بشكل أفضل، وفي بعض الحالات يمكن منعها نهائياً من التطور.
الرابط (إنجليزي)
الذكاء الاصطناعي يقود الانتصار على البشر
منذ فوز حاسوب "ديب بلو" على بطل الشطرنج غاري كاسباروف، في 11 مايو 1997، أثبتت الآلة أنها تستطيع التفوق على البشر في مهام معقدة، لكنها لم تتمكن من مجاراتهم، من حيث القدرة على التكيف وتنفيذ مهام متنوعة.
يقول المتخصص في الذكاء الاصطناعي، فيليب روليه، لوكالة فرانس برس، إنّ فوز "ديب بلو"، شكّل حدثاً "مدهشاً من الناحية الثقافية"، لكنه "كان مجرّد نجاح جيّد من الجانب التكنولوجي". ويوضح المشارك في تأسيس "أرتيفاكت"، وهي شركة متخصصة في الاستشارات والتطوير التكنولوجي في هذا المجال، يعمل فيها 800 موظف، أنّ نجاح "ديب بلو"، لم يمثّل ضمنياً سوى فوز لـ "القوة المتوحشة".
وتحقق الآلة نجاحات في الشطرنج، بفضل قوتها الحاسوبية الهائلة، التي تتيح لها تحديد كل الاحتمالات المرتبطة بتطورات اللعب خلال مباراة، واستنتاج النقلات التي تتيح الفوز. لكنّ الثورة الفعلية، تتمثل في ما يتم تطويره حالياً داخل المختبرات، والذي يشمل التعلم الآلي (أو التلقائي)، والشبكات العصبية الاصطناعية، التي أحرزت تقدماً كبيراً للذكاء الاصطناعي، خلال العقد الفائت.
وفي حين أتقن "ديب بلو" لعبة الشطرنج، بفضل بنية كاملة من القواعد المنطقية، طوّرها البشر فيه، تتولى الآلات الجديدة بنفسها، وضع قواعدها الخاصة، ضمن فترة تعلّم تستوعب خلالها كميات هائلة من البيانات. ويقول فيليب روليه إنّ ما يحدث، يشكل "انتقالاً من البرمجة المفروضة إلى البرمجة بالتعلم".
وتأثير البرمجة بالتعلم في الألعاب بالغ الأهمية، إذ ألحقت الخوارزمية "ألفاغو"، التابعة لشركة "ديب مايند"، والقائمة على التعلّم الآلي، الهزيمة عام 2017، بأفضل لاعب في العالم، الصيني كي جي. وأوضح النائب الفرنسي وعالم الرياضيات، سيدريك فيلاني، الذي أعدّ تقريراً تأسيسياً عن الذكاء الاصطناعي عام 2018، أنّ الهزيمة التي أُلحقت بالبشر جراء ابتكار "ألفاغو"، برهنت أنّ "الإنسان أقلّ براعة مما كان يعتقد. وتبيّن أن بعض تفاصيل الخوارزمية التي اعتُقد بدايةً أنها كانت بمثابة أخطاء أوّلية، تشكل في الواقع إنجازات مهمة جداً". وتتخطى هذه التطورات البالغة الأهمية، عالم الألعاب، إذ لم يعد أمام الجهاز إنجازات كثيرة لتحقيقها.
الرابط
|
