واليوم، تستخدم 35% من الشركات الذكاء الاصطناعي، وتخطط 42% أخرى لتطبيقه في المستقبل. خوارزمية
4 فوائد بايثون لعمل الذكاء الاصطناعي
بايثون هي واحدة من اللغات الأكثر شعبيةالبرمجة في العالم: يستخدمها 48% من المتخصصين في تكنولوجيا المعلومات. وفي نهاية عام 2022، أصبح رائدًا في تصنيف IEEE Spectrum ومؤشر TIOBE وحصل على المركز الثاني في استطلاع JetBrains.
تصدرت Python أفضل اللغات الشائعة في فهرس TIOBE للعام الثاني.
هناك العديد من الميزات التي يتم اختيار Python من قبل متخصصي ML:
1. النحو البسيط
ينعكس هذا المبدأ في فلسفة لغة "Zen Python":
- الجميل خير من القبيح.
- الصريح أفضل من الضمني.
- بسيط هو أفضل من المجمع.
- المقروئية مهمة.
- إذا كان من الصعب شرح التنفيذ ، فإن الفكرة سيئة.
- إذا كان من السهل شرح التنفيذ ، فمن المرجح أن تكون الفكرة جيدة.
تساعد البنية الواضحة للغة على اختبار الفرضيات وتطوير البرامج وتصحيحها بشكل أسرع ، كما يساهم الرمز البسيط المقروء في النشر السريع للأفكار وتبادل الخبرات.
2. مكتبات جاهزة
في واحدة من الكتالوجات الأكثر شعبيةبرنامج مكتوب بلغة Python، لدى PyPI الآن أكثر من 400 مشروع. من بينها، على سبيل المثال، هناك تلك التي تعمل على تبسيط وتسريع العمليات الحسابية المعقدة بشكل كبير، وتطوير خوارزميات تعلم الآلة والعمل مع البيانات:
أمثلة المشاريع في PyPI
- TensorFlow هي مكتبة تعلم آلي مفتوحة المصدر من Google تتيح لك إنشاء الشبكات العصبية وتدريبها.
- PyTorch هو منافس لـ TensorFlow على Facebook. هذه المكتبة أسهل في الاستخدام للمستخدمين بسبب واجهة برمجة التطبيقات سهلة الاستخدام.
- يوفر Scikit-Learn وظائف تسمح لك بتوسيع نطاق البيانات وترميزها لنماذج التعلم الآلي ، بالإضافة إلى بنائها وتقييمها.
- يساعد Pandas في معالجة وتحليل البيانات الجدولية، فضلاً عن إعدادها لمزيد من التدريب على الخوارزميات.
- تم تصميم NumPy للعمل مع المصفوفات والمصفوفات متعددة الأبعاد ، والتي تستخدم على نطاق واسع في تحليل البيانات.
- Gensim - مكتبة غير خاضعة للرقابةالنمذجة المواضيعية وتحليل التشابه للوثائق. يتم استخدامه على نطاق واسع لمهام مثل تلخيص النص وتجميع المستندات. على سبيل المثال ، إذا قمت بتدريب ذكاء اصطناعي واستخدمت الوظيفة most_similar () ، يمكنك العثور على كلمات مشابهة لما كتبته.
3. عبر منصة
سيكون نفس الكود المكتوب بلغة بايثونالعمل بشكل جيد على قدم المساواة على أنظمة التشغيل المختلفة. يؤدي هذا إلى تسريع عملية التطوير بشكل كبير، حيث ليست هناك حاجة لإنشاء إصدارات منفصلة لأنظمة التشغيل Windows وLinux وmacOS، وبالتالي اختبار كل منها لاحقًا.
أيضًا ، يمكن للمبرمجين الذين يكتبون AI في Python على أنظمة تشغيل مختلفة التعاون بسهولة في مشروع ما ، مما يساعد على تقليل تكلفة التطوير عبر الأنظمة الأساسية للشركات.
4. مجتمع المطورين
المطورين الذين يستخدمون Pythonاتحدوا في مجتمعات حول العالم ، حيث يتبادلون المعرفة في مختلف مجالات استخدام لغة البرمجة ، بما في ذلك التعلم الآلي. على سبيل المثال ، تستضيف MoscowPython بانتظام لقاءات حيث يشارك المبرمجون قضاياهم وأفضل الممارسات.
ما تحتاج إلى معرفته إلى جانب Python لتنفيذ الحلول القائمة على الذكاء الاصطناعي
على عكس الحلول المفتوحة القائمة على الآلةالتعلم والشبكات العصبية ، مثل ChatGPT و Midjourney ، يمكن للمطورين الذين لديهم خلفية تقنية معينة فقط تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي وتنفيذها. يتم تدريب هؤلاء المتخصصين ، على سبيل المثال ، في علم الإنترنت في دورة عالم البيانات. بالإضافة إلى Python ، يجب أن يعرفوا:
- الرياضيات العليا.حل المشاكل الرياضية يساعدتطوير التفكير الخوارزمي - المهارة التي يقوم عليها عمل أي مطور في مجال التعلم الآلي. لإنشاء أدوات الذكاء الاصطناعي، تحتاج إلى إعادة التعلم أو تحسين موضوعات من دورة جامعية:
- الجبر الخطي (مفهوم العددية والمتجهة والمصفوفة والموترة والإجراءات عليها)؛
- التحليل الرياضي (المشتقات ، حساب المتجه / المصفوفة / خوارزميات التدرج) ؛
- نظرية الاحتمالات والإحصاء (أساسيات الإحصاء ، أساسيات العمل بالاحتمالات ، المتغيرات العشوائية ، نظرية بايز ، التوزيعات).
- اللغة الإنجليزية.بدون معرفة هذه اللغة الأجنبية ، من المستحيل أن تصبح متخصصًا مطلوبًا في مجال الذكاء الاصطناعي: تظهر جميع المقالات والتطورات الجديدة أولاً في المصادر الأجنبية.
- قواعد البيانات (DB)التي تستخدم للتخزين والتنظيمالبيانات ، التي يتم تدريب نماذج التعلم الآلي والشبكات العصبية عليها لاحقًا. لاسترداد المعلومات بشكل صحيح من قاعدة البيانات ، من المهم أيضًا معرفة أساسيات SQL (لغة الاستعلام الهيكلية).
ما هي التقنيات القائمة على الذكاء الاصطناعي التي يمكن لأي شركة استخدامها
تعتمد معظم حلول المؤسسات علىالذكاء الاصطناعي - تطورات داخلية باهظة الثمن ، يتطلب إنشائها فريقًا من متخصصي تكنولوجيا المعلومات والمديرين. على سبيل المثال ، في البنوك ، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي في منتجات القروض للتسجيل: بفضل هذا ، من الممكن اتخاذ قرار تلقائيًا بشأن إصدار قرض. يتم أيضًا تنفيذ هذه الأدوات في الإنتاج ، على سبيل المثال ، في BMW ، يتم استخدام AI لتقييم صور المكونات وتحديد الانحرافات عن المعيار فيها في الوقت الفعلي.
ومع ذلك، هناك أيضًا تقنيات يمكن لأي شركة استخدامها: ولهذا السبب، يتخذون حلاً جاهزًا ويعدلونه ليناسب احتياجاتهم الخاصة.
1. رؤية الحاسوب
هذه مجموعة من التقنيات التي تسمحمساعدة الشبكات العصبية على معالجة المعلومات المرئية من الكاميرات. بفضل الرؤية الآلية، يمكنك التعرف على الرموز الشريطية والنصوص والصور وما إلى ذلك. الناس، وكذلك وجوههم وحركاتهم على وجه التحديد. على سبيل المثال، يسمح لك نظام القياسات الحيوية بالتحقق من هويتك للوصول إلى المكتب أو لدفع ثمن السلع والخدمات، وفي Pyaterochka يتم استخدامه "للتعرف" على العملاء المنتظمين من أجل تقديم خصومات لهم تلقائيًا، والتعرف على السارقين المتسلسلين. باستخدام نظام التعرف على الإيماءات، يمكنك التلويح بيدك لطلب تبديل الموسيقى أو تغيير مستوى صوت المسار. وهكذا، قامت جوجل بتطبيقه في الأجهزة المحمولة ومكبرات الصوت الذكية، كما قامت هواوي بتطبيقه في هاتفها الذكي الرائد.
تعمل هذه الأدوات على زيادة الأمان ومستوى الخدمة ، لأنه لا يتعين على الشخص إدخال بيانات إضافية للتحقق أو الضغط على الأزرار للتحكم في المعدات.
2. RPA (روبوتات العمليات التجارية)
حسب تكنولوجيا المعلومات والاتصالات.تستخدم موسكو ، وكل ثاني ممثل للأعمال المتوسطة و 40٪ من الشركات الصغيرة برامج قائمة على الذكاء الاصطناعي لأتمتة مجموعة متنوعة من المهام. على سبيل المثال ، تساعد الخدمة الروسية Directum RX في تصنيف رسائل البريد الإلكتروني والوثائق الواردة حسب النوع لتقليل وقت المعالجة ، بينما يتحقق RPA محلي آخر من شركة Sherpa من الأطراف المقابلة قبل إبرام اتفاقية.
3. النماذج التنبؤية
يمكن استخدام هذه الأدوات بشكل مطلقمجالات مختلفة: من البيع بالتجزئة (للتنبؤ بالمبيعات في محلات السوبر ماركت، كما تفعل X5 Retail Group لكل متجر من متاجرها البالغ عددها 16000 متجرًا) إلى الخدمات اللوجستية لتخطيط عمليات التسليم. بفضل استخدام مثل هذه التقنيات، من الممكن التنبؤ بالطلب على الموارد والمواد الخام والعمالة، بالإضافة إلى إنشاء استراتيجيات أكثر فعالية لتطوير الأعمال، وضبط العمليات التسويقية والمالية، وتحسين تجربة المستخدم.
4. النماذج التوليدية
تقوم الشركات بتنفيذ خوارزميات الذكاء الاصطناعي بنشاطإنشاء الصور والنصوص ومقاطع الفيديو في خدماتك لتحسين تجربة المستخدم. وهكذا أعلن Duolingo عن وظائف جديدة في التطبيق تعتمد على GPT-4: في إحداها يمكن للمستخدم ممارسة لغة أجنبية في حوار مع شخصيات الخدمة، وفي أخرى معرفة المزيد عن إجابته في الدرس بالترتيب لفهم، على سبيل المثال، لماذا يرتكب الشخص نفس الخطأ. وفي المكاتب المعمارية الحديثة يستخدمون خدمات التصميم التوليدي، مما يساعد على تحسين الحلول التي توصلوا إليها، على سبيل المثال، استبدال مجموعة من عدة أجزاء في الرسم بنفس القطعة بمكون واحد.
آفاق تطوير الذكاء الاصطناعي
وفقا لشركة أبحاث أمريكيةوفقًا لمؤسسة جارتنر، فإن جميع التقنيات الرقمية الثورية المقرر إصدارها خلال الأعوام الستة إلى الثماني المقبلة تقريبًا مرتبطة بالذكاء الاصطناعي، وبالتالي فإن الحاجة إلى استخدام مثل هذه التقنيات ستزداد. حددت في بحثها ثلاثة اتجاهات تكنولوجية رئيسية:
1.خوارزميات التعلم الذاتي،تسمح لك باستخدام المصفوفات الكبيرةالبيانات دون إعدادها الأولي (ما يسمى "الترميز"). يعتبر هذا النهج أكثر صلة بالمهام المتعلقة برؤية الكمبيوتر ، على سبيل المثال ، عندما تحتاج إلى التحقق من توقيعات اليد أو تحديد المسافة إلى كائن ما في مقطع فيديو ، ومهام معالجة اللغة الطبيعية ، حيث يتم تغذية المستندات النصية إلى النماذج كمدخلات ومن ثم يمكن التنبؤ بالجمل التالية باستخدام الذكاء الاصطناعي أو اكتشاف العبارات "السامة" تلقائيًا.
2.الحوسبة العصبيةسيجعل من الممكن محاكاة عمل الإنسان بشكل أكثر دقةالدماغ عن طريق إنشاء المزيد من الخلايا العصبية الاصطناعية في شبكة واحدة. على سبيل المثال، قام مشروع OpenWorm بالفعل بتطوير نسخة من الجهاز العصبي للدودة المستديرة Caenorhabditis elegans، والتي تتكون من 302 خلية عصبية. سيؤدي ذلك إلى تحسين دقة منتجات الذكاء الاصطناعي وتحسين أدائها.
3.الذكاء الاصطناعي المتمحور حول الإنسان(الذكاء الاصطناعي المتمحور حول الإنسان ، HCAI).على عكس التقنيات الموضحة أعلاه ، فإن الهدف من هذا المنتج ليس استبدال الأشخاص ، ولكن جعلهم أصدقاء مع الذكاء الاصطناعي في أقصى عدد من الصناعات والتطبيقات من خلال التعاون. تعمل شركات تكنولوجيا المعلومات العالمية مثل Google على تطوير الذكاء الاصطناعي ، والذي يترك مكانًا افتراضيًا لأي شخص. بفضل HCAI ، سيتمكن المتخصصون من اتخاذ قرارات أفضل وأسرع ، وسيعمل الذكاء الاصطناعي بشكل أكثر أمانًا وكفاءة.
في السنوات القادمة ، حجم التقنيات التي تعتمد علىسوف يتكاثر التعلم الآلي والشبكات العصبية. إذا كان حجم السوق العالمية يقدر في عام 2022 بنحو 136.6 مليون دولار ، فمن المتوقع بحلول عام 2030 أن ينمو إلى 1.811.8 مليار دولار.اليوم بالفعل ، الشركات التي لا تركز على تطوير وتنفيذ الذكاء الاصطناعي لم تبدأ فقط في التخلف عن الركب المزيد من المؤسسات التكنولوجية ، ولكن يخاطرون بمغادرة عملائهم للمنافسين الذين يدعمون الذكاء الاصطناعي: قد تخسر Google عقدًا بقيمة 23 مليار دولار مع Samsung حيث تفكر الأخيرة في استبدال محرك بحث الشركة بمنتج Bing من Microsoft ، والذي يدمج برنامج chatbot. لذلك ، من المستحسن أن تحدد الشركة تقنيات الذكاء الاصطناعي التي يمكنها تنفيذها من أجل تحسين العمليات الداخلية وزيادة جاذبيتها في السوق.
قراءة المزيد:
يشرح علماء الأحياء الأهمية التطورية للاستمناء في الرئيسيات
درس علماء الآثار الرومان القدماء المدفونين في الجص "توابيت"
يُسمى محليًا شائعًا يدمر الحمض النووي البشري
صورة الغلاف: صورة pressfoto على Freepik