المشاركات

التعلم المعزز العميق

 التعلم المعزز العميق  يعتمد التعلم المعزز العميق  على الشبكات العصبية الاصطناعية لتحليل البيانات واتخاذ القرارات يستخدم خوارزميات لتحسين أدائه يستخدم هذا النوع من الذكاء الاصطناعي في العديد من المجالات مثل ألعاب الفديو و الروبوتات يساعد التعلم المعزز العميق في الآلآت أكثر ذكاء وقدرة على التصرف وهو من التقنيات التي ستاتي في المستقبل . التعلم المعزز العميق وتطبيقاته التعلم المعزز العميق ( Deep Reinforcement Learning ) أهم التقنيات الحديثة في مجال الذكاء الاصطناعي هو عبارة عن دمج بين وحدتين أساسيتين : الوحده الأولى التعلم و الوحده الثانيه التعلم العميق  التعلم المعزز سواء كان روبوت أو برنامج حاسوب من خلال التفاعل مع البيئة يحصل على مكافأت أو عقوبة وفقا لنتائج أفعاله ان يتعلم كيفية اتخاذ افضل القرارات لتحقيق أعلى مكافأت ممكنة على المدى البعيد التعلم العميق فهو يعتمد على الشبكات العصبية الاصطناعية هذه الشبكات قادرة على كميات كبيرة من البيانات و استخلاص الأنماط منها بطريقة عالية وفعالة  الجمع بين هذه الوحدتين نحصل على التعلم المعزز العميق الذي يمكن الآلات من اتخاذ قر...

الشبكات العصبية الاصطناعية

 الشبكات العصبية الاصطناعية  الشبكات العصبية الاصطناعية من اهم الذكاء الاصطناعي استلهمت فكرتها من طريقة عمل تتكون هذه الشبكات  من مجموعة من العقد او الخلايا العصبية المرتبطة و تعمل على معالجة المعلومات بطريقة مشابهة لعمل الخلايا العصبية البيولوجية تدريب الشبكة العصبية الاصطناعية باستخدم بيانات ضخمة تتعلم من خلال التكرار و التقليل الخطأ تستخدم هذه الشبكات في العديد من المجالات مثل ترجمة اللغات و تحليل البيات الطبية و قيادة السيارات الذاتية . تتكون الشبكة من ثلاث طبقات : الطبقة الإدخالية التي تستقبل البيانات و الطبقات الخفية التي تقوم بعمليات و الطبقة الإخراجية التي تنتج النتيجة و تستخدم خوارزميات مثل الانتشار العكسي لتحديث الروبط بين العقد و تحسين أداء النموذج يعتبر هذا النوع من النماذج قويا للغاية في التعرف على الأنماط يحتاج إلى قدر كبير من البيانات و مع تطور تقنيات الحوسبة أصبحت الشبكات العصبية أداء فعالة في دعم اتخاذ القرار الآلي و بهذا فان الشبكات العصبية الاصطناعية تمثل خطوة متقدمة تمكن الآلات من الفهم و تفتح افاق واسعة لتطبيقات مستقبلية . توجد أنواع من الشبكات العصبي...

الاعتماد الزائد على الانظمة الذكية

 الاعتماد الزائد على الأنظمة الذكية مقدمة مع التطور السريع في تقنيات الذكاء الاصطناعي و الأنظمة الذكية أصبحت الكثير من جوانب حياتنا اليومية سواء في العمل او التعليم او الحياة الشخصية تعتمد بشكل متزايد على هذه الأنظمة لكن هذا التوسع يثير تساؤلات مهمة حول مخاطر الاعتماد الزائد على التكنولوجيا الذكية. المخاطر المحتملة للاعتماد المفرط 1. ضعف التفكير النقدي و المهارات البشرية عندما يعتمد الإنسان كليا على النظام الذكي يبدأ في فقدان مهاراته التحليلية مثل حل المشكلات أو التفكير الإبداعي. 2. الثقة العمياء في النتائج قد يتعامل البعض مع مخرجات الأنظمة الذكيه كأنها "صحيحة دائما" رغم أنها قد تحتوي على تحيز أو اخطاء في البيانات أو البرمجة. 3. فقدان السيطرة البشرية في بعض الحالات يصعب إيقاف أو تغيير قرارات الأنظمة الخاصة في المجالات الحساسة كالبورصة أو الرعاية الصحية. 4. الاعتمادية العالية تعني هشاشة عند تعطل الأنظمة أو اختراقها قد يؤدي ذلك إلى شلل في قطاعات كاملة مثل النقل أو الاتصالات أو الخدمات المالية. 5. تأثير  سلبي على التفاعل البشري قد تقل المحادثات البشرية و التعاون المباشر في العمل...