تعلم أساسيات الذكاء الاصطناعي حتى يكون لك مكان في المستقبل ولا تستبدل بآلة

سمعنا جميعًا عن تعلم اساسيات الذكاء الاصطناعي التي بدأت جميع الحكومات بإدخالها في التعليم الاساسي، فإذا كنت حتى هذا اليوم لا تعلم شيء عن هذا المجال، فحاول قراءة تلك السطور جيدًا، حتى تعرف قيمة الأمر، وإذا كنت ما زالت طالب وتنتظر حتى أن تحصل على شهادتك الجامعية لتجد وظيفة مناسب، فأريدأن أقول لك إذا اكتفيت بها ربما لن تجد لك مكان في المستقبل القريب.

اساسيات الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي يعتمد على لغة برمجة شهيرة وهي من أسهل اللغات التي تشبه اللغة البشرية العادية، مما يجعلها سهلة على الكبار والصغار تعلمها، وليس يجب أن تكون متمكن من الرياضيات والخوارزميات كي تتعلمها.

• يعتمد الذكاء الاصطناعي  artificial intellegence  على لغة الباثيون، التي على لارغم من أنها قريبة العهد مقارنة بعدد من لغات البرمجة الأخرى إلا أنها انتشرت بشكل كبير بسبب سهولة تعلمها.
• نوعية البيانات التي تستخدم في تدريب أي موديل ذكاء اصطناعي تنقسم إلى ثلاثة أنواع رئيسية، وهي البيانات التي لها عنوان label ويطلق عليها supervised وبيانات ليس لها عنوان ويطلق عليها unsupervised، أما النوع الثالث يكون خليط بين الاثنين.
• أما بالنسبة لطريقة التدريب أو التعلمة فهي تنقسم إلى خمسة أنواع وهي supervised,unsupervised, semi supervised,reinforcmentself supervised>

مهن لن تكون موجوة بسبب الذكاء الاصطناعي

بمجرد أن تتعلم اساسيات الذكاء الاصطناعي وتتطرق إلى التعمق به ودراسته بشكل جيد سوف تعرف أنه قادر بشكل فعلي على أن يستبدل عدد كبير من المهن بروبوتات الذكاء الاصطناعي.

• مهنة كاتب المحتوى، فمن خلال   RNN وهو ما يسمى  Recruent neural vetwork يستطيع الموديل أن يصنع محتوى يشبه لحد كبير المكتوب المكتوب بشكل بشري، بالإضافة إلى أنه لديه الثكير من المعلومات تفوق ما يمكن أن يتوفر للانسان.
• موظف خدمة العملاء، وهي بالفعل تم استبدالها في العديد من الشركات بالمتحدث اللآلي.
• تصميم الصور، من خلال شبكات CNN وهي ما يطلق عليها  Convolution neural network.

ما هي عيوب AI

على الرغم من أن اساسيات الذكاء الاصطناعي وجميع جوانبه بها العديد من المزايا، إلا أنه له عدد من العيوب.

• مشكلات أخلاقية حيث أن البيانات تكون متاحة للجميع.
• تتسب في وجود حالات كثيرة من النصب والاحتال بسبب القدرة على توليد صور ومحاداثات وكذلك فيديوهات غير موجودة.
• الحاجة على بروسيسور عالي السرعة يستطيع معالجة الكم الهائل من البيانات التي تستخدم في تدريب موديل الذكاء الاصطناعي مثل GPU,TPU