التعلم الآلي (Machine Learning):
يعد التعلم الآلي أحد فروع الذكاء الاصطناعي الذي يعتمد على تدريب الآلات لتعلم الأنماط من البيانات. من خلال خوارزميات خاصة، يتم تدريب الآلة على مجموعة من البيانات لتتمكن من اتخاذ قرارات دقيقة بناءً على هذه البيانات.
التعلم العميق (Deep Learning):
هو نوع متقدم من التعلم الآلي يعتمد على الشبكات العصبية متعددة الطبقات. يسمح هذا النوع من التعلم للآلات بالتعرف على الأنماط المعقدة، مثل التعرف على الصور أو فهم اللغة الطبيعية.
الشبكات العصبية الاصطناعية (Artificial Neural Networks):
شبكات مستوحاة من دماغ الإنسان، تتكون من طبقات من الخلايا العصبية الاصطناعية التي تتصل ببعضها البعض لتبادل المعلومات. تتيح هذه الشبكات للآلات “التفكير” وتنفيذ المهام المعقدة.
الخوارزميات (Algorithms):
الخوارزميات هي مجموعة من التعليمات أو القواعد التي تستخدمها الآلات لحل المشكلات. في الذكاء الاصطناعي، يتم استخدام خوارزميات متطورة لتحليل البيانات، اتخاذ القرارات، وتحسين أداء النظام.
الذكاء الاصطناعي القوي مقابل الذكاء الاصطناعي الضعيف:
الذكاء الاصطناعي الضعيف (Weak AI): يشير إلى الأنظمة التي تم تصميمها لأداء مهمة محددة فقط، مثل أنظمة التوصية أو المساعدين الذكيين (مثل Siri وGoogle Assistant).
الذكاء الاصطناعي القوي (Strong AI): هو الذكاء الاصطناعي الذي يتجاوز القدرة البشرية في مجموعة من الأنشطة المعرفية، ويسعى لإنشاء آلة يمكنها محاكاة الذكاء البشري بشكل كامل.