مفاهيم الذكاء الاصطناعي - التقنية رقمية 2 - ثاني ثانوي
القسم الأول
الوحدة الأولى: علم البيانات
الوحدة الثانية: الذكاء الاصطناعي
الوحدة الثالث: البرمجة المتقدمة باستخدام لغة ترميز النص التشعبي HTML
القسم الثاني
الوحدة الأولى: التصميم الرسومي
الوحدة الثانية: التسويق الإلكتروني
الوحدة الثالثة: البرمجة المتقدمة باستخدام لغة ترميز النص التشعبي
64 الوحدة الثانية: الذكاء الاصطناعي ستتعرف في هذه الوحدة على مفاهيم الذكاء الاصطناعي، وستركز على تعلم الآلة والمهام المختلفة التي يمكن للآلة أن تتعلمها، وستنشئ أيضًا نموذج تعلم الآلة الخاص بك. وفي النهاية ستتعلم كيفية استخدام نموذج تعلم الآلة في برنامج سكراتش Scratch). أهداف التعلم ستتعلم في هذه الوحدة: > دور الذكاء الاصطناعي والبيانات في التحول الرقمي للمجتمعات. > المفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي. > أهمية تعلم الآلة في الذكاء الاصطناعي. > تحديد أنواع تعلم الآلة. > أخلاقيات البيانات في الذكاء الاصطناعي. > التطبيقات المختلفة لتعلم الآلة. > كيفية إنشاء نموذج تعلم الآلة. كيفية برمجة نموذج تعلم الآلة في سكراتش. الأدوات > منصة تعلم الآلة للأطفال (Machine Learning for Kids) سكراتش MIT) Scratch) وزارة التعليم Ministry of Education 2024-1446
الدرس الأول: مفاهيم الذكاء الاصطناعي رابط الدرس الرقمي www.ien.edu.sa التحول الرقمي أحدث ظهور التقنيات الرقمية مجموعة من التغييرات التي أثرت على مختلف جوانب الحياة اليومية والحياة الشخصية والوظائف والمدن والمجتمع بشكل عام. ويعد التحول الرقمي (Digital transformation أحد تلك المتغيرات، فهو عملية تحول في طريقة العمل بالاعتماد على التقنيات الرقمية الجديدة لزيادة الإنتاج وتحسين العمل. تأثير التحول الرقمي على الشركات والمجتمع بشكل عام فإن أكبر التغييرات التي أحدثها التحول الرقمي هي طريقة التواصل بين الأفراد وسرعة تدفق المعلومات عبر الأجهزة وبين الأفراد وهذا يعني أن جميع أنواع الصناعات تتقدم بسرعة كبيرة، وتؤثر على جوانب الحياة. وكلما كانت التقنيات أكثر تقدمًا، زادت البيانات الناتجة عنها والتي يتم تغذيتها من خلال هذه التقنيات مرة أخرى مما ينشأ عنه عصر جديد من التغيرات المستمرة حيث يوفر فيه الابتكار إمكانيات جديدة للشركات والمجتمعات في السنوات القادمة. أمثلة على التحول الرقمي في الأعمال والمجتمع: عالم الأعمال التواصل الكتابي حصلت شركات الطاقة والبناء في عام 2010 على أعلى قيمة سوقية للأسهم، بينما في عام 2020 تم استبدالها بشركات تستخدم نماذج أعمال مبنية على البيانات (شركات مثل جوجل وأمازون تستخدم البيانات لاتخاذ القرارات. كانت المراسلات الورقية شائعة الاستخدام، ولكن الآن أصبح كل شيء عبر رسائل الدردشة ووسائل التواصل الاجتماعية. يفضل الأفراد مشاهدة منصات البث التلفزيونية أو الأجهزة اللوحية، بدلًا من الذهاب إلى وسائل الترفيه التسوق المعاملات المالية الأحداث المباشرة أو السينما. يُعدُّ التصفح والتسوق من المتاجر الإلكترونية أمرًا شائع الاستخدام، بدلًا من الذهاب إلى المتاجر للحصول على مستلزماتهم مثل الأجهزة الإلكترونية والكتب والمواد الغذائية والملابس وغيرها. أصبحت الخدمات المصرفية الإلكترونية عبر الإنترنت تحل محل معظم المعاملات المالية، سواء لأغراض خاصة أو لأغراض تجارية. وزارة التعدي Ministry of Education 2024-1446
66 الذكاء الاصطناعي الذكاء الاصطناعي ) - Artificial Intelligence) هو علم وهندسة صناعة الآلات الذكية وخاصة برامج الحاسب الذكية. ويشير الذكاء الاصطناعي إلى الأنظمة التي تحاكي الذكاء البشري لأداء المهام واتخاذ القرارات مع تحسين نفسها بشكل متكرر بناءً على البيانات التي يتم جمعها. ويوجد الذكاء الاصطناعي في عدد من النماذج محركات التوصية (Recommendation engines) يمكنها تقديم توصيات مؤتمتة بشأن التسوق والبرامج التلفزيونية بناءً على عادات التسوق ومشاهدة التلفزيون لدى المستخدمين توفر المنصات المختلفة مثل: يوتيوب (Youtube) وأمازون (Amazon) ولينكد إن (Linkedin) وغيرها محركات توصية. روبوتات المحادثة لدعم العملاء Customer support chatbots) تستخدم الذكاء الاصطناعي لفهم مشكلات العملاء وتقديم إجابات أفضل. واعتمدت العديد من المنصات على الإنترنت مثل: أمتراك (Amtrak) وموقع البريد السعودي وخدمة المحادثة التفاعلية من وزارة الصحة السعودية على رقم مركز الصحة 937. > المساعد الذكي Intelligent assistant) يؤدي المهام ويدون مواعيد الاجتماعات للمستخدم عن طريق تحليل المعلومات الشخصية في رسائل البريد الإلكتروني والرسائل النصية. من أشهر أمثلة المساعد الذكي: أبل يري Apple Siri) ومايكروسوفت کورتانا (Microsoft Cortana) وأمازون أليكسا (Amazon Alexa). NCAI المركز الوطني للذكاء الاصطناعي National Center for Al يُعد المركز الوطني للذكاء الاصطناعي (National Center for AL- (NCAI) أحد الركائز الرئيسة لقيادة الذكاء الإصطناعي في المملكة العربية السعودية لتحقيق ريادتها عالميًا في التطوير والابتكار في هذا المجال. دور الذكاء الاصطناعي والبيانات في التحول الرقمي يُعدُّ الذكاء الاصطناعي والبيانات من العوامل الدافعة إلى التحول الرقمي، حيث أصبحت التعاملات الحديثة أكثر تعقيدًا ويؤدي ذلك إلى كميات كبيرة من البيانات. يتمكن الذكاء الاصطناعي من تصفية كل هذه البيانات وتقديم رؤى عنها، عندها سيتمكن الأفراد من استخدام تفكيرهم الناقد وخبرتهم لاتخاذ قرارات تطويرية في أعمالهم وحياتهم الشخصية. 1]: "verified" 1611 AL ... وزارة التعليم Ministry of Education 2024-1446
مفاهيم الذكاء الاصطناعي تعلم الآلة (Machine Learning) تعلم الآلة هو مجال فرعي من الذكاء الاصطناعي حيث يهتم بتطوير خوارزميات تمكن أجهزة الحاسب من فهم أنماط التعلم من البيانات المتاحة والقيام بتنبؤات أو تصنيفات أو قرارات بناءً على البيانات الجديدة. الشبكة العصبية (Neural Network) الشبكة العصبية هي نموذج حوسبي في الذكاء الاصطناعي مستوحى من الشبكات العصبية البيولوجية للدماغ. معالجة اللغات الطبيعية (Natural Language Processing - NLP) معالجة اللغات الطبيعية هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يهتم بفهم أو توليد اللغة البشرية سواء كانت على شكل نص أو كلام. تُستخدم معالجة اللغات الطبيعية فى العديد من التطبيقات المختلفة مثل: ترجمة اللغة والمكالمات في الهاتف المحمول، والتنبؤ بالنص، ويستخدمها أيضًا المساعد الذكي ليتمكن من فهم الأمر وإرجاع الاستجابة. تعلم الآلة يُعدُّ تعلُّم الآلة أحد أهم المجالات الفرعية لتقنيات الذكاء الاصطناعي نظرًا لقدرته على التعميم، فيمكنه تحليل البيانات ثم اكتشاف الأنماط . ومن خلال ذلك يمكنه التعامل مع البيانات الجديدة ثم توفير رؤى جديدة معتمدًا على الأنماط الموجودة في البيانات المستخدمة لتدريب النموذج. يشبه الأمر قيام المعلم بشرح بعض التمارين للطالب ومن ثمَّ يمكن للطالب حل مجموعة مشكلات جديدة دون توجيه من المعلم. ما الذي يمكن أن تتعلمه الآلة؟ يمكن للآلة أن تتعلم استخراج الأنماط والرؤى من كميات البيانات الكبيرة من خلال الإشراف عليها عن طريق المبرمج في البداية، حيث يوجه المشرف النموذج في البداية من خلال البرمجة الدقيقة للوصول إلى النتائج المرجوة، وبعد الانتهاء من مرحلة التدريب يكتسب النموذج قدرة جديدة وتصبح البيانات هي ما يوجه النموذج إلى النتائج والرؤى الأحدث. معلومة للمزيد من المعلومات يمكنك زيارة الموقع الخاص بالهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي sdaia.gov.sa. وزارة التعليم Ministry of Education 2024-1446
68 أنواع تعلم الآلة التعلم الموجه (Supervised learning) في التعلُّم الموجّه، يُغذي المستخدم الخوارزمية ببيانات تاريخية أو بيانات تدريبية وتحاول التنبؤ بالقيم الجديدة للبيانات التي لم يتم إدخالها في الخوارزمية بعد وتسمى هذه البيانات أيضًا بيانات الاختبار. تُوجد طريقتان للتعلُّم الموجه : تحليل الانحدار (Regression analysis يُستخدم لتوقع رقم مثل السعر المستقبلي للأسهم، وتحليل التصنيف (Classification analysis) يُستخدم لتعيين بيانات إلى فئة محددة مثل تصنيف صورة معينة على أنها قارب أو سفينة. على سبيل المثال، في الوحدة الأولى أنشأت ملف إكسل وقمت بتغذية الخوارزمية ببيانات العائد الشهري لعام 2018 وتوقعت الخوارزمية العائد الشهري المقابل لعام 2022. التعلم غير الموجه (Unsupervised learning) لها. ومع في التعلم غير الموجّه، تُوجد لديك كميات كبيرة من البيانات غير مُسمّاة ولا يمكن إجراء تنبؤ أو تحليل انحدار ذلك يمكنك العثور على أنماط في البيانات غير المهيكلة من خلال المراقبة والتجميع. تستخدم شركات البيع بالتجزئة الكبرى نماذج التعلم غير الموجه لتصنيف عملائها حسب المشتريات التي يفضلونها وذلك لتحسين حملات التسويق والمبيعات. التعلم التعزيزي (Reinforcement learning) في التعلم التعزيزي لا يتم إعطاء الخوارزمية بيانات الإدخال، ولكن يتفاعل الوسيط (برنامج جهاز الحاسب) مع البيئة لتحديد بيانات الإدخال المناسبة. يحتاج الوسيط للوصول إلى الحالة النهائية أو الرابحة ويتم ذلك من خلال إجراء سلسلة من الحلقات المستمرة للحصول على المكافآت الصغيرة أو العقوبات، وتُعد لعبة الشطرنج مثال على هذا النوع من الخوارزميات. وزارة التعليم Ministry of Education 2024-1446
أخلاقيات البيانات في الذكاء الاصطناعي أخلاقيات البيانات دراسة مخصصة للوائح الأخلاقية المتعلقة باستخدام البيانات من قبل الشركات والحكومات يُعد هذا في الوقت الحالي مهمًا لأن كل جزء من الحياة تقريبًا يتأثر بالخوارزميات الذكية المدفوعة باستهلاك البيانات. تزداد الحاجة إلى وجود لوائح قانونية وأخلاقية معيارية لجميع الأطراف التي لديها إمكانية الوصول إلى البيانات؛ لحماية الناس من الاستغلال. أمثلة على أخلاقيات البيانات غير الجيدة في الذكاء الاصطناعي: التحيز والتمييز مسؤولية القرار يمكن لتقنيات الذكاء الاصطناعي التعرف على الأنماط المجتمعية التي تسبب عدم المساواة والتهميش والعنصرية تجاه مجموعة من الأفراد. إذا كانت معظم القرارات تعتمد على نتائج أنشئت بواسطة الذكاء الاصطناعي، فهناك لبس حول الطرف الذي يتحمل مسؤولية القرار الشخص الذي برمج نموذج الذكاء الاصطناعي أم الآلة. قد يضيف مشرفو نموذج الذكاء الاصطناعي في بعض الأحيان بعض التحيزات النتائج غير المبررة الاجتماعية الخاصة بهم إلى النموذج الذي يعملون على تدريبه، مما قد يؤدي إلى مشكلات يصعب تحديد مصدرها. تحتاج تقنيات الذكاء الاصطناعي إلى الكثير من البيانات التي يقدمها الأشخاص عن انتهاك الخصوصية حياتهم الخاصة دون موافقتهم في بعض الأحيان. مع استخدام الأتمتة بشكل مفرط، لم يعد هناك تفاعل بين الأفراد بشكل كاف مما العزلة الاجتماعية يؤدي إلى الشعور بالوحدة أو العزلة الاجتماعية. إذا لم يُصمم نموذج الذكاء الاصطناعي بشكل صحيح، واستخدم الأفراد قراراته دون النتائج غير الموثوقة تفكير، فقد يؤدي ذلك إلى نتائج خطيرة. وزارة التعوي 69 Ministry of Education 2024-1446
الآثار المترتبة على استخدام الذكاء الاصطناعي في الشركات والمجتمع ستُقْدِمُ الشركات والحكومات في المستقبل القريب على تطبيق الذكاء الاصطناعي في وظائفها اليومية، وستظهر بعض التوجهات والتي ستصبح مقياسًا جديدًا في الوقت المناسب. وبشكل أكثر تحديدًا سيتم تطبيق أنظمة الذكاء الاصطناعي في كل مكان تقريبًا، مما يسمح للأفراد باتخاذ قرارات واضحة وإستراتيجية بشكل أكبر. إن كمية البيانات التي تُنتج حتى الآن يعجز العقل البشري عن فهمها، ولذلك ستكون هذه الأنظمة قادرة على توفير التوضيح والإرشاد. وستوجد أيضًا حوكمة عامة للبيانات من خلالها؛ ستتواصل الشركات والحكومات عن طريق البيانات بمجموعة موحدة من القواعد في وقت قريب. ستكون جميع الأنظمة تقريبًا قادرة على التعرف والعمل مع بعضها البعض بشكل مستقل ضمن إطار عمل مشترك ودون إشراف من قبل أي فرد. الوظائف في الذكاء الاصطناعي هناك العديد من الوظائف الجديدة التي أحدثها الذكاء الاصطناعي، منها: علماء البيانات ومهندسي البيانات ومهندسي التعلم الآلي ومهندسي عمليات البيانات ومهندسي عمليات التعلم الآلي. وسيحتاج مهندسو البرمجيات والإحصائيون والمحللون وخبراء المجال التقليديون إلى تعزيز معارفهم ومهاراتهم ليتمكنوا من استيعاب متطلبات الذكاء الاصطناعي الجديدة في عملهم. مع المزيد من التقدم في هذا المجال، ستظهر المزيد من الوظائف أو التخصصات الجديدة وتصبح شائعة. أمثلة على الوظائف في الذكاء الاصطناعي: عالم بيانات يحول متطلبات العمل إلى حلول تعلم آلي. 001011 111111 111 1001 001 1 0005 17110000 وزارة التعليم Ministry of Education 2024-1446 مهندس بیانات يستخرج البيانات ويُعدّ بيانات نموذج تعلم الآلة. مهندس التعلم الآلي يصمم نموذج تعلم الآلة ويشرف عليه ويدربه. يقوم ببناء قنوات الاتصال التقنية لجمع مهندس عملیات المعلومات من أنظمة المصادر المختلفة ويتابع سير العمل بين علماء البيانات ومهندسي البيانات البيانات ومهندسي التعلم الآلي. مهندس عمليات التعلم يُعدُّ مسؤولًا عن الدعم الفني وصيانة نماذج تعلم الآلي الآلة. 70
تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الحياة التصنيع يُحسن كفاءة الإنتاج والقدرة التصنيعية للآلات الذاتية والذكية. التجزئة ات العملاء بواسطة الخ ناريوهات التسوق المدن يُقلل من تكاليف الطاقة والمواصلات في المدن الذكية ويناسب ذلك احتياجات المواطنين. الطب يُحسن التشخيص الطبي للمريض ويطور الأدوية الشخصية. 00 Al النقل يبدأ استخدام المركبات أو القطارات ذاتية القيادة. الخدمات المصرفية يُحلّل الدخل والإنفاق ويقدم توصيات للإدخار التطورات المستقبلية في مجال الذكاء الاصطناعي أو الاستثمارات. مفهوم الذكاء الاصطناعي متواجد منذ الخمسينات من القرن الماضي، عندما تم بناء الآلات "الذكية" الأولى. منذ ذلك الحين، تغيرت أشياء كثيرة في مجال الذكاء الاصطناعي المتنامي باستمرار. تقريبًا كل مجال نعرفه اليوم قد تأثر أو سيتأثر قريبًا بتطور الذكاء الاصطناعي فمثلًا: > مجال المعدات والمكونات التقنية بدلًا من استخدام وحدات المعالجة المركزية (Central Processing Units (CPU لمعالجة بيانات نماذج الذكاء الاصطناعي، يوجد الآن جيل جديد من المعالجات تسمى وحدات المعالجة العصبية Neural Processing Units NPU التي تم إنشاؤها خصيصًا لإجراء حسابات للشبكات العصبية. يمكن أن تكون وحدات المعالجة العصبية أسرع 25 مرة من وحدات المعالجة المركزية في تطبيقات الذكاء الاصطناعي. > مجال الأنظمة المستقلة: تستخدم المركبات ذاتية القيادة ومساعدات الإنتاج التعاوني والروبوتات المحلية التي تتطلب الكشف السريع عن الأشياء وحدات المعالجة العصبية للعمل على نماذج التنبؤ مثل الشبكات العصبية العميقة التي تعتبر أسرع بكثير من وحدات المعالجة المركزية التقليدية. مجال الصحة والبيولوجيا تُستخدم الشبكات العصبية العميقة في مجال اكتشاف الأدوية، التنبؤ بانتشار الفيروس والمشاكل البيولوجية الأخرى مثل اكتشاف كيفية عمل أجزاء معينة من الدماغ ، كيف تتفاعل الجينات مع بعضها البعض، وكيف تنثني البروتينات وأكثر. سيتمكن كل جهاز تقريبًا من استخدام عمليات الذكاء الاصطناعي التي ستحدث تغييرات جذرية في الحياة اليومية والمجتمع بشكل عام في السنوات القادمة. وزارة التعايور Ministry of Education 2024-1446
لنطبق معًا تدريب 1 زُر الموقع الإلكتروني: www.amazon.com وابحث عن لوحة مفاتيح مناسبة ثم راجع المنتجات الموصى بها واشرح سبب توصية الموقع لك بهذه المنتجات. زر الموقع الإلكتروني للهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي(سدايا): www.sdaia.gov.sa واكتب بعض الأمثلة عن إنجازات الهيئة. تدريب 2 72 72 وزارة التعليم Ministry of Education 2024-1446
تدريب 3 اذكر الاختلاف بين أنواع تعلم الآلة الثلاثة. تدريب 4 اشرح لماذا لا يمكنك اتخاذ القرارات بناءً على النتائج التي أنشئت بواسطة الذكاء الاصطناعي؟ وزارة التعدد Ministry of Education 2024-1446
تدريب 5 ارسم خريطة مفاهيمية توضح علاقة تعلم الآلة بالوظائف الجديدة التي أنشأها الذكاء الاصطناعي. وزارة التعليم Ministry of Education 2024-1446 تدريب 6 صف مدينة المستقبل التي ستستخدم تقنية الذكاء الاصطناعي. 74