هي عملية حسابية مكثّفة لمعالجة خوارزميات التعلم الآلي، وعادةً ما تستخدم الأنظمة والبرامج المُسرعة، إذ تتوصل لرؤى جديدة من مجموعات البيانات الضخمة.
تعد من أكثر التقنيات أهمية، إذ نعيش في عصر يتمحور حول البيانات، كما يمكن لحوسبة الذكاء الاصطناعي التعرف على أنماط لا يستطيع الإنسان العثور عليها.
تعود فكرة حوسبة الذكاء الاصطناعي إلى عالم الرياضيات البريطاني آلان تورينغ والذي ساعد في فك الرسائل المشفرة في الحرب العالمية الثانية عام 1936.
تحولت رؤية تورينغ إلى حقيقة في عام 2012 عندما طوّر الباحثون نماذج ذكاء اصطناعي يمكنه التعرف على الصور بشكل أسرع وأكثر دقة من البشر.
يقسم العمل إلى ثلاث مراحل رئيسية:
تسمى نماذج الذكاء الاصطناعي الشبكات العصبونية لأنها تشبه الاتصالات العصبية في الدماغ البشري. يسمى أكثر النماذج شيوعاً في الذكاء الاصطناعي التعلم العميق ويحتوي على طبقات من الدخل والخرج إضافة لعدد من الطبقات المخفية.
تحتوي كل طبقة على معادلات رياضية للعثور على الأنماط من أجل الحصول على توقعات صحيحة حول أي بيانات جديدة.
تتعدد أشكال التطبيقات بدءاً من معالجة اللغات الطبيعية والتعرف على الصور إلى تطوير السيارات ذاتية القيادة والأمن والحماية من التزوير، إضافة، للمساعدين الافتراضيين والتعليم وغيرها المزيد من التطبيقات المهمة في حياتنا.
