الذكاء الاصطناعي الضعيف Weak AI

1 دقيقة

ما هو الذكاء الاصطناعي الضعيف؟

هو الذكاء الاصطناعي ذو القدرة المحدودة، ويشير إلى توظيف خوارزميات محددة لتنفيذ بعض مهام حل المشكلات أو التفكير التي لا ترقى لمستوى القدرات المعرفية البشرية.

أهمية الذكاء الاصطناعي الضعيف

على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي الضعيف محصور بمهام محددة، فإنه يوفر وقتاً وجهداً في مهام تستغرق وقتاً طويلاً مثل تحليل البيانات والتنبؤ.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي الضعيف

فيما يلي بعض تطبيقات الذكاء الاصطناعي الضعيف:

  • معالجة اللغات الطبيعية: تستخدم أنظمة الذكاء الاصطناعي الضعيف لإجراء معالجة وإنتاج للنصوص وترجمة اللغات.
  • القطاع المالي: يستخدم لمشاريع مثل تقييم الائتمان، وتحديد المعاملات الاحتيالية، وإدارة المحافظ، والتنبؤ بالنتائج المالية.
  • ألعاب الفيديو: يطبق الذكاء الاصطناعي على ألعاب الفيديو لإنشاء تصميمات أكثر ذكاءً ويقدّم تجارب متخصصة للاعبين.
  • معالجة الصور والفيديو: يقوم الذكاء الاصطناعي الضعيف بمعالجة الصور ومقاطع الفيديو لتطبيقات مثل التعرف على الأشياء تجزئة الصور الرقمية والتعرف على الوجه.
  • الرعاية الصحية: يستخدم في تشخيص الأمراض، والتنبؤ بالنتائج السريرية، وتطوير الأدوية، وتخطيط العلاج الفردي.
  • النقل: يعمل الذكاء الاصطناعي الضعيف على تحسين الطرق وتحسين كفاءة حركة المرور وتقليل استهلاك الوقود.

تحديات استخدام الذكاء الاصطناعي الضعيف

يواجه الذكاء الاصطناعي الضعيف تحدياتٍ عدة، إليك أبرزها:

  • لا يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي الضعيف إكمال المهام التي لم تُطوّر كونها غير قادرة على التكيُّف.
  • لا يمكن أن تتكيف أنظمة الذكاء الاصطناعي الضعيف مع السياقات أو المهام الجديدة، إذ تقتصر على الواجبات المخصصة التي أنشئت من أجلها فقط.
  • تحتاج أنظمة الذكاء الاصطناعي الضعيف إلى المزيد من الإبداع والقدرة على تطوير مفاهيم جديدة.

ما الفرق بين الذكاء الاصطناعي الضعيف والقوي؟

يختلف الذكاء الاصطناعي الضعيف عن القوي في محورين أساسيين وهما:

  • الهدف: تهدف أنظمة الذكاء الاصطناعي الضعيف بشكل أساسي إلى إنجاز عمليات محددة، بينما تهدف أنظمة الذكاء الاصطناعي القوي لامتلاك الوعي الذاتي والقدرات التحليلية، ما يمكنها من القيام بمجموعة واسعة من المهام العامة.

طريقة التعلم: يعتمد الذكاء الاصطناعي الضعيف على مجموعات بيانات محددة لتعلم الأنماط وأداء المهام المتكررة، وعادةً ما يعالج البيانات عن طريق تصنيفها بناءً على معايير محددة مسبقاً، بينما يعتمد الذكاء الاصطناعي العام على كميات كبيرة من البيانات لأداء المهام العامة بهدف محاكاة العمليات المعرفية للدماغ البشري.