تقنيات البحث بالذكاء الاصطناعي
تقنيات البحث بالذكاء الاصطناعي ، هي خوارزميات تُستخدم لإيجاد حل أو مسار مثالي في مساحة البحث. تُستخدم هذه التقنيات في تطبيقات مختلفة مثل ممارسة الألعاب وتخطيط المسار ومعالجة اللغة الطبيعية سنذكر لكم عبر موقعنا منصة مكة التربوية بعض تقنيات البحث الشائعة في الذكاء الاصطناعي هي:
البحث بالذكاء الاصطناعي
- البحث عن النطاق الأول (BFS): تستكشف هذه التقنية جميع العقد على مستوى العمق الحالي قبل الانتقال إلى المستوى التالي.
- بحث العمق الأول (DFS): تستكشف هذه التقنية جميع العقد الموجودة على طول المسار حتى تصل إلى طريق مسدود أو تجد حلاً.
- البحث الموحد عن التكلفة (UCS): تعمل هذه التقنية على توسيع العقدة بأقل تكلفة أولاً.
- 4. A * بحث: تجمع هذه التقنية بين BFS و UCS باستخدام دالة إرشادية لتقدير تكلفة الوصول إلى الهدف.
- البحث الجشع الأفضل أولاً: تعمل هذه التقنية على توسيع العقدة الأقرب إلى الهدف بناءً على وظيفة الكشف عن مجريات الأمور.
- تسلق المنحدرات: تبدأ هذه التقنية بحل أولي وتقوم بتحسينه بشكل متكرر عن طريق إجراء تغييرات صغيرة حتى تصل إلى الحل الأمثل.
- التلدين المحاكي: هذه التقنية مشابهة لتسلق التلال ولكنها تسمح بالحركات العرضية التي قد لا تحسن الحل لتجنب الوقوع في مشكلة محلية.
- الخوارزميات الجينية: تستخدم هذه التقنية مبادئ الانتقاء الطبيعي وعلم الوراثة لإيجاد الحل الأمثل عن طريق توليد وتطوير مجموعات من الحلول المحتملة بمرور الوقت.
- الرضا المقيّد: تتضمن هذه التقنية إيجاد حل يلبي مجموعة من القيود أو القواعد ، غالبًا ما تستخدم في جدولة المشاكل أو مشاكل تخصيص الموارد.
- 10. Beam Search: هذه التقنية مشابهة لـ BFS ولكنها تتعقب فقط عددًا ثابتًا من العقد في كل مستوى ، مما يسمح باستكشاف أسرع لمساحات البحث الكبيرة.
أنواع الذكاء الاصطناعي
- الذكاء الاصطناعي الضيق: هو الذكاء الذي يتخصص في مجال واحد. على سبيل المثال ، هناك أنظمة ذكاء اصطناعي يمكنها التغلب على بطل العالم في لعبة الشطرنج ، وهو الشيء الوحيد الذي تفعله.
- الذكاء الاصطناعي العام: يشير هذا النوع إلى أجهزة الكمبيوتر ذات مستوى الذكاء البشري في جميع المجالات ، أي يمكنها أداء أي مهمة فكرية يمكن لأي شخص القيام بها. تصميم هذا النوع من الذكاء أصعب بكثير من الذكاء الاصطناعي الضيق ، وحتى اليوم لم يصل إلى هذا المستوى بعد.
- الذكاء الاصطناعي الخارق: الفكر الأكثر ذكاءً من أفضل العقول البشرية في كل مجال تقريبًا بما في ذلك الإبداع العلمي والحكمة العامة والمهارات الاجتماعية.
أهمية الذكاء الاصطناعي
- يؤثر الذكاء الاصطناعي على مستقبل كل قطاع صناعي وكل إنسان على هذا الكوكب. كما أنه المحرك الرئيسي لجميع التقنيات الناشئة مثل جمع البيانات الضخمة ، والروبوتات ، وإنترنت الأشياء. من المتوقع أن يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا أكبر في السنوات القادمة.
- بفضل الذكاء الاصطناعي ، يتطور مجال الرعاية الصحية بسرعة متزايدة ، ويصاحب ذلك زيادة كبيرة في كمية البيانات والتحديات من حيث التكلفة ونتائج المريض. لذلك ، تم استخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي لتقليل هذه الصعوبات ، كما يستخدم الذكاء الاصطناعي لتجنب الاختبارات المعملية الروتينية غير الضرورية ، ولتضييق دائرة التحليلات. الأدوات المخبرية التي قد يحتاجها المريض ، لتحسين سير العمل السريري ، والتنبؤ بالأمراض المكتسبة من المستشفى.
- كما يزيد الذكاء الاصطناعي من كفاءة وسرعة تنفيذ الأعمال ، ويزيد من قيمتها ، ويساهم في التطوير المستمر للأعمال ، ويزيد من عدد المتعاملين مع هذه الأعمال بسبب التطوير المستمر للأدوات والبرامج ذات الصلة.
- والذكاء الاصطناعي مهم في حياتنا اليومية. أحدث استخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي ثورة كبيرة في صناعة السيارات ، حيث يستخدم برنامج القيادة الذاتية من جوجل والذي يستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي لتقليل معدل الحوادث وتقليل الازدحام المروري ، كما يتم استخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مواقع التجارة الإلكترونية للحصول على صورة واضحة عن سلوك السيارات. يقوم العملاء بإجراء عمليات شراء عبر الإنترنت وتقديم توصيات ، كما تستخدم الشبكات الاجتماعية تطبيقات الذكاء الاصطناعي مثل Facebook لاكتشاف صور المستخدمين التي تم اختراقها.
مزايا تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحليلات البيانات الضخمة
أضافت تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحليلات البيانات العديد من المزايا التي جعلت تحليل البيانات في موقع متميز. ومن أهم هذه المزايا:
- تحليلات البيانات أصبحت آلية. أنظمة الذكاء الاصطناعي قادرة على تحليل البيانات بشكل مستقل. بناءً على نتائج التحليل ، يمكنهم اتخاذ إجراءات آلية أو طرح أفكار للموظفين الذين يمكنهم تحديد أفضل مسار للعمل.
- أصبح إعداد التقارير مؤتمتًا الآن ، مما يسهل الوصول إلى البيانات. تمكين إنشاء اللغة الطبيعية (NLG) لإعداد التقارير التلقائية.
- أصبح الوصول إلى Analytics أسهل. يمكن للمستخدمين استخدام اللغة الطبيعية للعثور على إجابات بسهولة وببساطة دون الحاجة إلى علماء البيانات لاستخراج الرؤى من البيانات. هذا مدعوم من قبل استعلام اللغة الطبيعية (يسمى أيضًا تفاعل اللغة الطبيعية – NLI أو تفاعل مستخدم اللغة الطبيعية – NLUI). تسمح هذه التطورات بإضفاء الطابع الديمقراطي على التحليلات وعلماء بيانات المواطنين لمعالجة كميات كبيرة من البيانات بسرعة.
- ينمو نطاق التحليلات بفضل الذكاء الاصطناعي. حدت البيانات غير المهيكلة والمعلومات الشخصية من نطاق التحليلات قبل تقدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي ، ولكن الآن ، يمكن للشركات استخدام هذه البيانات بشكل مباشر أو غير مباشر في جهودها التحليلية.
شاهد ايضا. مميزات الذكاء الاصطناعي
الى هنا عبر موقع منصة مكة التربوية نصل الى ختام مقالنا الذي كان بعنوان تقنيات البحث بالذكاء الاصطناعي وذكرنا ايضا تقنيات بالذكاء الاصطناعي pdf وكذلك ايضا موقع الذكاء الاصطناعي وايضا تطبيقات الذكاء الاصطناعي بالاضافة الى مجالات الذكاء الاصطناعي وكذلك ايضا التحدث مع الذكاء الاصطناعي واخيرا أهمية الذكاء الاصطناعي