• يلعب الذكاء الاصطناعي المحدود دورًا حاسمًا في التكنولوجيا الحديثة من خلال التفوق في التطبيقات المحددة.
  • يعتقد بعض المعلقين أن الذكاء الاصطناعي المحدود قد يكون خطيرًا بسبب هذا «الهشاشة» وقد يفشل بشكل غير متوقع.

الذكاء الاصطناعي المحدود، أو الضيق، هو خوارزمية تعلم مصممة لأداء مهمة واحدة محددة. عندما يتقن خوارزمية التعلم مهمة معينة، فإنه يحل مشكلة مماثلة تلقائيًا. وهو يختلف عن الذكاء الاصطناعي العام، ولكنه يقلد أيضًا التفكير المعقد للبشر. إنه يتفوق في مجاله المخصص، لكنه يفتقر إلى المرونة والقدرة على التكيف للذكاء الاصطناعي العام. في هذه المقالة، اكتشف أفضل 10 أمثلة على الذكاء الاصطناعي المحدود.

اقرأ أيضًا:ما هو الذكاء الاصطناعي المحدود؟

1. المساعدون الافتراضيون: Siri وGoogle Assistant وAlexa

تم تصميمهذه المساعدات القائمة على الذكاء الاصطناعيللتعامل مع مهام محددة مثل تعيين التذكيرات وإرسال الرسائل النصية أو الإجابة على الأسئلة. يستخدمون معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لفهم أوامر المستخدمين والرد عليها، لكن قدراتهم محدودة بالوظائف والأوامر المحددة مسبقًا.

2. مرشحات البريد العشوائي: مرشح البريد العشوائي في Gmail، مرشح البريد غير المرغوب فيه في Outlook

تستخدم مرشحات البريد العشوائي الذكاء الاصطناعي لتحليل رسائل البريد الإلكتروني الواردة وتحديد الرسائل غير المرغوب فيها أو المشبوهة. يقومون بتقييم ميزات مثل الكلمات الرئيسية ومعلومات المرسل والأنماط لتصفية البريد العشوائي والحفاظ على صندوق الوارد الخاص بك منظمًا.

3. أنظمة التوصية: توصيات Netflix، اقتراحات منتجات Amazon

تحلل محركات التوصيةسلوك المستخدم وتفضيلاته وتفاعلاته السابقة لاقتراح منتجات أو أفلام أو موسيقى قد تعجب المستخدم. يتم تدريب هذه الأنظمة على مجموعات بيانات ضخمة لتقديم اقتراحات مخصصة في مجالها المحدد.

اقرأ أيضًا:التداول الخوارزمي يُلام على انقطاعات منصات تبادل العملات المشفرة

اقرأ أيضًا:فهم التنقيب في البيانات وأهميته في الأعمال

4. روبوتات الدردشة لخدمة العملاء: Drift وIntercom وZendesk Chat

تم تصميم روبوتات الدردشة للتفاعل مع العملاء والإجابة على الأسئلة الشائعة. يستخدمون ردودًا مكتوبة مسبقًا والذكاء الاصطناعي للتعامل مع الاستفسارات والمشكلات الروتينية، مما يساعد الشركات على إدارة خدمة العملاء بكفاءة دون تدخل بشري.

5. المركبات ذاتية القيادة: Waymo وTesla Autopilot

تستخدم السيارات ذاتية القيادة الذكاء الاصطناعي لمعالجة البيانات من أجهزة الاستشعار والكاميرات والرادار للتنقل واتخاذ قرارات القيادة. إنها مبرمجة للتعامل مع مهام القيادة المحددة مثل الحفاظ على المسار والتحكم التكيفي في السرعة والفرملة التلقائية، لكنها لا تستطيع تنفيذ وظائف خارج هذه المعلمات.

6. أنظمة التعرف على الصور: Google Photos، التعرف على الصور في Facebook

يمكن لأنظمة التعرف على الصور القائمة على الذكاء الاصطناعي تحديد وتصنيف الأشياء والوجوه والمشاهد في الصور. على سبيل المثال، يمكن لـ Google Photos التعرف تلقائيًا على الأشخاص في الصور، ويمكن لـ Facebook اقتراح التعرف على الوجوه.

7. برامج تحويل الكلام إلى نص: Dragon NaturallySpeaking، Google Dictation

تقوم هذه الأدوات بتحويل الكلام المنطوق إلى نص مكتوب. تُستخدم على نطاق واسع في خدمات النسخ وتطبيقات تدوين الملاحظات والتواصل بدون استخدام اليدين. يتم تدريب الذكاء الاصطناعي على التعرف على الكلمات المنطوقة ونسخها بدقة في سياقه المحدد.

8. خوارزميات التداول المالي: أنظمة التداول الخوارزمية، المستشارون الآليون

تستخدم خوارزميات التداول المالي الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات السوق وتنفيذ الصفقات واتخاذ قرارات الاستثمار بناءً على معايير محددة مسبقًا. يقدم المستشارون الآليون توصيات استثمارية مخصصة ويديرون المحافظ باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي.

9. أدوات التشخيص الصحي: IBM Watson for Health، PathAI

يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية تحليل الصور الطبية وسجلات المرضى والبيانات الأخرى للمساعدة في تشخيص الأمراض والتوصية بالعلاجات. هذه الأدوات متخصصة في مهام مثل تحديد الأورام في الصور الإشعاعية أو التنبؤ بنتائج المرضى.

10. أدوات الترجمة اللغوية: Google Translate، DeepL

يمكن لخدمات الترجمة القائمة على الذكاء الاصطناعي تحويل النص من لغة إلى أخرى. يستخدمون تقنيات التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية لفهم النص وترجمته، على الرغم من أنهم قد لا يلتقطون السياق أو الفروق الدقيقة بشكل كامل في الترجمات الأكثر تعقيدًا.