أنواع خوارزميات الذكاء الاصطناعي

عند التأمل في مصطلح "خوارزميات الذكاء الاصطناعي" نرى أنّه يتكون من شقين "خوارزميات"، و"الذكاء الاصطناعي"، وتُعرف "الخوارزمية" بأنّها مجموعة إرشادات منظمة تساعد الكمبيوتر في إجراء عملية حسابية، وتتيح للكمبيوتر معرفة ما يجب القيام به ومتى يقوم به، أمّا تعريف "الذكاء الاصطناعي" فهو جزء من علوم الكمبيوتر يركز على تطوير أجهزة الكمبيوتر بهدف محاكاة الذكاء البشري، وفي الحقيقة هناك تفاوت في مستويات الذكاء الاصطناعي بين أجهزة الكمبيوتر، ومع ذلك فلا غنى للذكاء الاصطناعي عن الخوارزميات؛ لأنه بدونها لن يكون هناك مكان لبدء عملية البرمجة، وسنتطرق في الأسطر القادمة إلى الحديث عن أشهر أنواع خوارزميات الذكاء الاصطناعي.

اقرأ أيضًا: ما هو الفرق بين الذكاء الاصطناعي وتعلم الالة.

سنتعرف فيما يلي على أنواع خوارزميات الذكاء الاصطناعي والتي تنقسم إلى ثلاثة أنواع كما يلي:

وهي تقنية تعلم خاضعة للإشراف تُستخدم لتحديد فئة الملاحظات على أساس مجموعة من البيانات المدخلة؛ بمعنى أن البرنامج يتعلم من مجموعة البيانات والملاحظات المدخلة؛ ليقوم بدوره في تصنيف الملاحظة الجديدة إلى فئات ومجموعات وليس إلى قيمة. الهدف الرئيسي من خوارزميات التنصيف هو تحديد فئة مجموعة بيانات معنية ثم التنبؤ بمخرجات هذه البيانات، ويمكن أن يأتي التصنيف ثنائيًا في حال وجود نتيجتين محتملتين للفئة مثل: نعم أو لا، ذكر أو أنثى، وقد يأتي التصنيف متعدد الفئات في حال وجود أكثر من نتيجتين مثل: تصنيفات أنواع المحاصيل، وتصنيفات أنواع الموسيقى، ومن الأمثلة على تطبيقات خوارزميات التصنيف ما يأتي:

ومن الأمثلة على بعض أنواع خوارزميات التصنيف الشائعة ما يأتي:

تقوم خوارزميات الانحدار بالتنبؤ بقيم البيانات الجديدة (المخرجات) بناءً على خصائص البيانات المدخلة إلى النظام، وتعدّ خوارزميات الانحدار ضمن عائلة خوارزميات التعلم الآلي الخاضعة للإشراف، ويمكن الاستفادة من هذه الخوارزميات مثلًا في التنبؤ بقيمة العقارات بناءً على الموقع والحجم والعوامل الأخرى، ومن أهم التطبيقات على خوارزميات الانحدار التنبؤ المالي، والتسويق، والتنبؤ بأحوال الطقس، وغيرها، من الأمثلة على الأنواع الشائعة من خوارزميات الانحدار ما يأتي:

خوارزميات التجميع: هي عبارة عن أسلوب للتعلم الآلي غير خاضعة للإشراف، وهي أسلوب شائع لتحليل البيانات الإحصائية، يتضمن هذا الأسلوب تجميع البيانات ثم تصنيف نقاط البيانات إلى مجموعات، وكل مجموعة تكون متشابهة في نفس الخصائص والسمات، وتكون مختلفة عن باقي المجموعات، تُستخدم هذه الخوارزمية في المجال الطبي، كما تستخدمها مصانع المحركات للتنبؤ بكمية انبعاث ثاني أكسيد الكربون.

إنّ طريقة عمل خوارزميات الذكاء الاصطناعي مبنية على عملية الإدخال والإخراج؛ بمعنى كل برنامج أو جهاز كمبيوتر يقوم بأخذ المدخلات المتمثلة بالبيانات والمعلومات وغيرها، ثم يختار الخوارزمية المناسبة بناءً على نوعية العمل؛ ليقوم الكمبيوتر بتطبيقها خطوة بخطوة لتوليد المخرجات، فعلى سبيل المثال محرك البحث عبارة عن خوارزمية تأخذ استعلام البحث كمدخل وتبحث في قاعدة البيانات الخاصة به عن العناصر ذات الصلة بالكلمات الموجودة في الاستعلام. ثم تخرج النتائج.

وبشكلٍ مُبسط يمكن تصور الخوارزميات كمخطط انسيابي؛ يؤدي الإدخال إلى خطوات وأسئلة تحتاج إلى معالجة بالترتيب، وعند اكتمال كل قسم من المخطط الانسيابي؛ تكون النتيجة التي تم إنشاؤها هي الإخراج.