اشترك

الاستمرار بالحساب الحالي

شارك
شارك


تمثل تكنولوجيا التعلم الآلي العنصرَ الأساسي في تخفيض النفقات وتحسين الإنتاجية وإسعاد العمال.

2020-04-06 17:52:51

09 أكتوبر 2018
Article image
تقدمة: pwc
عندما نفكر في الأتمتة فغالباً ما تتبادر إلى أذهاننا أمثلة نموذجية، مثل الروبوتات الموجودة في المصانع ومرشِّحات البريد المزعج وأدوات الاختبار الآلي للبرمجيات، ولكن ماذا لو شهدت الأتمتة عمليات تطوير هائلة تجعلها أكثر ذكاء من خلال دمج هذه الأدوات مع تقنيات التعلم الآلي؟ تخيَّل عالَماً تقوم فيه أدوات الأتمتة بمراقبة الكيفية التي نعمل بها، ثم تستخدم معلومات موجَّهة بالذكاء الاصطناعي لتُخبرنا فورًا كيف نؤدي بشكل أفضل (أو كيف نرتقي بالجهود التي نبذلها في العمل بما فيه صالحنا). هذا ليس ضرباً من الخيال؛ فالأتمتة الذكية أصبحت على مشارف حياتنا الواقعية، وستُحدث تغييراً عميقاً في أساليب عملنا. وقد أصبحت أدوات الأتمتة اليوم معزولة بشكل كبير ومقسَّمة إلى مجالات خاصة بها؛ فلا يتفاعل روبوت الدردشة على الويب عادةً مع موظف خدمة العملاء ما لم تتم برمجته لتمرير التحكم في سير المحادثات عند استيفاء شروط معينة، بل إنه يتبع تعليماته البرمجية فقط، ولا يُغير من مسار عمله ما لم يتلقَّ أمراً بذلك، وعندما نطوِّر نظاماً كهذا يجب أولاً أن نحدِّد ما نريد أتمتته بالضبط، ومن ثم نصمِّم ونطوِّر البوت حتى يحقق هذا الغرض بالضبط. غير أن كل هذا سيتغير، بدءاً من الأساسيات. سيقرر التعلم الآلي العملية التي يجب أتمتتها بالضبط هكذا ستعمل الأتمتة في المستقبل: بدلاً من تحديد العملية التي نرغب في أتمتتها، سيقوم برنامج تعلم آلي بمراقبة طريقة عملنا، وجمع البيانات القديمة والتنقيب فيها من أجل تحديد الفرص الممكنة للأتمتة، ومن ثم ستقوم أداة ذكاء اصطناعي بافتراض حلٍّ على شكل تغيير مؤتمت للعملية، ومحاكاة كيفية تحسين هذا التغيير للإنتاجية أو نتائج العمل. وبعد ذلك

أدخل بريدك الإلكتروني واقرأ المقال مجاناً

أنشئ حساباً مجاناً واقرأ مقالتين مجاناً كل شهر من أوسع تشكيلة محتوى أنتجته ألمع العقول العالمية والعربية.

مصطلح اليوم


DATA HARVESTING

حصاد البيانات

عملية جمع البيانات من شبكات التواصل الاجتماعي ومواقع الويب ومصادر الإنترنت الأخرى بهدف استخراج وتمثيل وتحليل التوجهات والأنماط الموجودة فيها واستخدامها لأغراض مختلفة أهمها الإعلان.