مقدمة في الذكاء الاصطناعي - الذكاء الاصطناعي - ثالث ثانوي

10 10 .1 أساسيات الذكاء الاصطناعي سيتعرف الطالب في هذه الوحدة على تاريخ الذكاء الاصطناعي ) - Artificial Intelligence) وتطبيقاته. كما سيتعلم المزيد حول هياكل البيانات المتقدمة، مثل الطوابير، والمكدسات، والقوائم المترابطة، والمُخطَّطات، والأشجار الثنائية، وسيستخدم هذه التراكيب لاحقًا لإنشاء مشاريع الذكاء الاصطناعي. أهداف التعلم بنهاية هذه الوحدة سيكون الطالب قادرًا على أن : V يَذكُر معالم تاريخ الذكاء الاصطناعي (AI). يُعَدِّد أمثلة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي (AI). > يصف عمليات هيكل بيانات المكدّس. > يصف عمليات هيكل بيانات الطابور. V يُحدد الاختلافات بين هيكل بيانات المكدّس وهيكل بيانات الطابور. يصف العمليات الرئيسة المطبقة على البيانات في القائمة المترابطة. يشرح استخدام هيكل بيانات الشجرة. > يُحدد الاختلافات بين هيكل بيانات الشجرة وهيكل بيانات المخطّط. > يستخدم لغة برمجة البايثون (Python لاستكشاف هياكل البيانات المعقدة. الأدوات > مفكرة جوبيتر (Jupyter Notebook) Ministry of Education 2024-1446

الدرس الأول مقدمة في الذكاء الاصطنا. عي رابط الدرس الرقمي www.ien.edu.sa ما الذكاء الاصطناعي؟ What is Artificial Intelligence (AI) الذكاء الاصطناعي (AI) هو أحد مجالات علوم الحاسب الآلي التي وكلاء الذكاء الاصطناعي (Al Agents) وكيل الذكاء الاصطناعي هو بتصميم وتطبيق البرامج القادرة على محاكاة القدرات المعرفية البشرية. تظهر برنامج يعمل نيابةً عن المستخدم هذه البرامج الخصائص التي تصف السلوك البشري عادةً، مثل حل المشكلات، أو النظام في إدراك بيئته، وصنع والتعلّم، وصُنع القرارات والاستدلال، والتخطيط، واتخاذ القرارات، إلخ. القرارات، واتخاذ الإجراءات وفقًا لها ، وقد يكون الوكيل بسيطًا أو معقدًا ، ذاتي التحكّم أو شبه ذاتي التحكّم ، أو يعمل في بيئات متنوعة، مثل المستندة إلى الويب، أو المادية أو الافتراضية. الشبكات العصبية وكلاء الذكاء الاصطناعي التعلم الشبكات العصبية :(Neural Networks) العميق الشبكات العصبية هي نوع من برامج الحاسب المصممة لمحاكاة الذكاء الاصطناعي رؤية الحاسب معالجة اللغات الطبيعية طريقة عمل الدماغ البشري، وهي مكونة من خلايا وطبقات عصبية يمكنها معالجة المعلومات ونقلها . تعلم الروبوتية الآلة شكل :1.1 بعض مجالات الذكاء الاصطناعي وزارة التعليم 11 Ministry of Education 2024-1446

12 الذكاء الاصطناعي والمجالات الأخرى Al and Other Fields يرتبط الذكاء الاصطناعي (AI) ارتباطًا وثيق الصلة بعدة مجالات أخرى تشمل: الفلسفة (Philosophy) : هي أصل العلوم الحديثة، وتُعنى بدراسة المشكلات التي تمثل أُسس الذكاء الاصطناعي، مثل أصل المعرفة وتمثيلها ، والاستدلال المستند إلى القواعد والمنطق ، والتحليل القائم على الأهداف، والصلة بين المعرفة والتصرُّف. الرياضيات (Mathematics) : هي جوهر الذكاء الاصطناعي، حيث تُقدم له لبنات البناء الأساسية مثل: المنطق، والحوسبة، ونظرية الاحتمالات. نظرية القرار (Decision Theory) تُعنى بدراسة الخصائص المنطقية والرياضية لعملية صنع القرار، حيث تحلّل عملية اتخاذ القرارات في نظام تكون فيه بيئة القرار غير واضحة، وتُطبق الأطر والأساليب النظرية في هذا المجال باستمرار لحلّ مشكلات الذكاء الاصطناعي. علم الأعصاب (Neuroscience) : يُعنى بدراسة الجهاز العصبي البشري، وقد توصل علم الأعصاب إلى نتيجة رئيسة عملت كمبدأ إرشادي للذكاء الاصطناعي، وهي أن مجموعة من الخلايا البسيطة يمكن أن تؤدي إلى نتائج معقدة مثل الفكر ، والعمل، والوعي. كما أن الشبكات العصبية الاصطناعية تُحاكي البنيات العصبية الموجودة في الدماغ البشري. علم النفس المعرفي (Cognitive Psychology) : هو أحد فروع علم النفس، ويُعنى بدراسة طريقة تفكير البشر. ولطالما كان الفضل في تحقيق الانجازات والتقدّم في مجال الذكاء الصناعي راجعا إلى الاكتشافات التي تم تحقيقها في هذا المجال، والتي ساعدت على توفير الرؤى التي تساعد أجهزة الحاسب على محاكاة التفكير البشري. علوم الحاسب والهندسة (Computer Science and Engineering: تُعدُّ علوم الحاسب والهندسة حجر الأساس لتوفير البرمجيات والأجهزة اللازمة للذكاء الاصطناعي للانتقال من المبادئ النظرية إلى التطبيقات العملية. وقد واكب التقدم في الذكاء الاصطناعي باستمرار التطورات في أنظمة التشغيل والبرمجة، واللغات، والسعة التخزينية، والذاكرة، وقوة معالجة البيانات. ، علم التحكم الآلي (Cybernetics) : يُعنى بدراسة الأنظمة التي تحقق الحالة المرجوة باستلام المعلومات من بيئتها وتعديل سلوكها وفقًا لذلك. الفرق الرئيس بين علم التحكّم الآلي وبين الذكاء الاصطناعيّ هو أن الأول يستخدم الرياضيات لنمذجة الأنظمة المغلقة التي يمكن وصفها بالكامل باستخدام متغيرات محددة، بينما يستخدم الذكاء الاصطناعي الاستدلال المنطقي والحوسبة للتغلب على هذه القيود ودراسة المشكلات المعقدة مثل: فهم اللغة والمعلومات المرئية وتوليدهما. ول علم اللغويات (Linguistics هو الدراسة العلمية للغة البشرية، فلطالما كان فهم اللغة البشرية وتوليدها مجالًا رئيسًا في تطبيقات الذكاء الاصطناعي، كما أدى إلى نشوء حقول فرعية مثل معالجة اللغات الطبيعية (Natural Language Processing - NLP) واللغويات الحاسوبية ( Computational Linguistics). علم الرؤية (Vision Science : هو الدراسة العلمية للإدراك البصري. ويُعدّ تعليم أجهزة الحاسب كيفية فهم الصور، والرسوم المتحركة، ومقاطع الفيديو وتوليدها أحد أكثر تطبيقات الذكاء الاصطناعي إثارة، وتحديدًا في المجالات الفرعية للتعلّم العميق ورؤية الحاسب. معلومة استخدم مصطلح الذكاء الاصطناعي رسميًا للمرة الأولى في عام 1956، مما يجعله أحد أحدث المجالات العلمية نسبيًا. وزارة التعليم Ministry of Education 2024-1446

الحاسب ذكيًا أم لا. اختبار تورنغ Turing Test قد يكون اختبار تورنغ هو الطريقة الأكثر شهرة لتعريف الذكاء الاصطناعي، ويعود تاریخ اقتراحه إلى عام 1950، حيث أجرى العالم تورنغ تجربة لمعرفة ما إذا كان اختبار تورنغ (Turing Test يقيس اختبار تورنغ قدرة الآلة على وأثناء الاختبار، يتوجب على الحاسب أن يجيب عن بعض الأسئلة المكتوبة التي يقدمها إظهار سلوك ذكي مكافئ لسلوك الموجه البشري Human Respondent. يُعدُّ الاختبار ناجحا إذا لم يتمكن الإنسان أو غير قابل للتمييز عنه. الموجّه من معرفة ما إذا كانت الإجابة مكتوبة بواسطة إنسان أم بواسطة الحاسب. لاجتياز الاختبار بنجاح، يجب أن يتمتع الحاسب بالإمكانات الموضحة في الجدول التالي: الحاسب المجيب الموجه البشري الإنسان المجيب المجيب الأول المجيب الثاني شكل :1.2 تمثيل اختبار تورنغ وزارة التعليم 13. Ministry of Education 2024-1446

14 جدول 1.1 إمكانات الحاسب لاجتياز اختبار تورنغ 1 2 3 4 5 معالجة اللغات الطبيعية لتمكين الحاسب من فهم الأسئلة والرد عليها. تمثيل المعرفة لتنظيم المعلومات وتخزينها واسترجاعها خلال أداء الاختبار. الاستدلال المؤتمت؛ لاستخدام المعلومات المخزنة للإجابة عن الأسئلة. تعلُّم الآلة للتكيف مع هياكل اللغات الجديدة مثل: بناء جُمل مختلفة، أو إيجاد مفردات لغوية مختلفة، لم يرها من قبل، أو ليست مخزّنة ضمن المعلومات. رؤية الحاسب؛ حتى يتمكن من الاستجابة للإشارات البصرية التي يتلقاها من الموجه عبر وسائط نقل الصور والفيديو. 6 الروبوتية؛ حتى يتمكن من استقبال الأشياء التي يتلقاها من الموجه عبر المنفذ ويعالجها. تغطي الإمكانات الموضحة بالأعلى جزءًا كبيرًا من مجال الذكاء الاصطناعي الواسع. سنستعرض هذه الإمكانات فيما يلي: معالجة اللغات الطبيعية (NLP) هو أحد فروع الذكاء الاصطناعي الذي يمنح أجهزة الحاسب القدرة على فهم الإنسان واللغة الطبيعية. تمثيل المعرفة (Knowledge Representation) في الذكاء الاصطناعي يشير إلى عملية ترميز المعرفة البشرية في شكل مقروء آليًا لتتمكن الأنظمة المستندة إلى الذكاء الاصطناعي من معالجتها واستخدامها. تأتي هذه المعرفة في صور عدة تشمل الحقائق، والقواعد ، والمفاهيم، والعلاقات، والعمليات. الاستدلال المؤتمت (Automated Reasoning) يُشير إلى قدرة الأنظمة المستندة إلى الذكاء الاصطناعي على استنتاج المعرفة الجديدة وتقديم الاستنتاجات المنطقية وفقًا لمجموعة من القواعد والفرضيات المقدمة. رؤية الحاسب (Computer Vision) هي مجال الذكاء الاصطناعي الذي يُمكِّن الحاسب من تفسير وفهم المعلومات المرئية من العالم الحقيقي، مثل الصور ومقاطع الفيديو. الروبوتية (Robotics) هي فرع الذكاء الاصطناعي الذي يُعنى بتصميم الروبوت، وبنائه، واستخدامه. ويتضمن الجمع بين التقنيات المتنوعة مثل: تعلم الآلة، ورؤية الحاسب، وأنظمة التحكّم لابتكار آلات ذكية ذاتية التحكم أو تتطلب الحد الأدنى من التوجيه البشري. وزارة التعليم Ministry of Education 2024-1446

و الذكاء الاصطناعي: تاريخ ممتد لتسعة عقود Artificial Intelligence: 9 Decades of History بالرغم من أن عمر الذكاء الاصطناعي لا يتجاوز 100 عام، إلا أنه يتمتع بتاريخ غني يمتد منذ الأربعينيات من القرن الماضي حتى اليوم. وفيما يلي استعراض للإنجازات البارزة في مجال الذكاء الاصطناعي في كل عقد. : الأربعينيات: البداية وأول خلية عصبية اصطناعية 1987-1993: تُعرف هذه الفترة باسم ثاني شتاء للذكاء الاصطناعي. 1943 أقترح النموذج الأول المبني على الخلايا العصبية الاصطناعية فطبيعة أنظمة الذكاء الاصطناعي في المراحل المبكرة كانت مستندة على بحيث يمكن لكل خلية عصبية أن تكون في حالة نشطة ( تشغيل ) أو غير القواعد، والتي بدورها قيدت من قابليتها للتطبيق وجعلتها غير قادرة نشطة (إيقاف ) وذلك وفق المحاكاة التي تتلقاها من الخلايا العصبية على حل مشاكل الحياة الواقعية الرئيسة. الأخرى المجاورة والمتصلة بها. 1997: تحقق الفوز الأول لبرنامج الذكاء الاصطناعي على بطل العالم 1948: في هذا العام ظهر روبوتان إلمر والسي (Elmer and Elsie ) في الشطرنج، حيث نجح الحاسب العملاق ديب بلو ( Deep Blue ) في وهما روبوتان ذاتيا التحكُّم يمكنهما التنقل حول العقبات باستخدام هزيمة بطل العالم في الشطرنج جاري كاسبارو (Gary Kasparo). الألفينيات فترة الانتشار واسع النطاق، والدعم الكبير للمكونات الضوء واللمس خمسينات القرن الماضي: نشأة الذكاء الاصطناعي المادية والبرمجية، وتطورها 1950 ظهر اختبار تورنغ وهو اختبار يحدِّد قدرة الآلة على إظهار سلوك 2005 : طوَّرت جامعة ستانفورد (Stanford University) السيارة ذكي مكافئ لسلوك الإنسان أو يصعب تمييزه عنه. إلى جانب ظهور العديد ذاتية القيادة ستانلي (STANLEY) التي فازت في تحدي السيارات ذاتية من مفاهيم الذكاء الاصطناعي الرئيسة مثل: تعلُّم الآلة، والخوارزميات القيادة. كما بدأ الجيش الأمريكي الاستثمار في الروبوتات ذاتية التحكّم. الجينية، والتعلم المعزّز. 2009: استخدمت وحدات معالجة الرسومات (Graphics Processing Units - GPS لتدريب الشبكات العصبية 1951 صُمم حاسب التعزيز التناظري العصبي العشوائي (Stochastic Neural Analog Reinforcement Computer-SNARC) للتعلُّم العميق للمرة الأولى. أدى استخدام المكونات المادية المتخصصة كأول حاسب يعمل بالشبكات العصبية. إلى تسارع وتيرة تدريب الشبكات المعقدة على مجموعات كبيرة جدًا من 1958: صُورت لغة ليسب ( Lisp) ، وهي لغة برمجة مُصمَّمة خصيصًا البيانات، مما أدى بدوره إلى عصر جديد من التعلم العميق والذكاء للذكاء الاصطناعي. وفي العام نفسه، نُشرت ورقة بحثية حول متلقي الاصطناعي. المشورة الافتراضي ( Hypothetical Advice Taker)، وهو نظام العقدين الثاني والثالث من القرن الحادي والعشرين العصر الذكاء الاصطناعي القادر على التعلُّم من التجربة تماما مثل البشر. الذهبي الستينيات والسبعينيات من القرن الماضي: أول شتاء للذكاء 2011 هزم نظام الإجابة على الأسئلة المعروف باسم واتسون (Watson) أفضل لاعبين في العالم في برنامج المسابقات الأميركي الاصطناعي 1964 ظهر برنامج إليزا ELIZA) وهو أول برنامج لمعالجة اللغات جيوباردي Jeopardy) ، حيث تمكن واتسون من فهم الأسئلة والإجابة الطبيعية وهي الأصل الذي تفرّع منه جميع روبوتات الدردشة اليوم. عليها بنجاح، مما شكّل طفرة في استخدام الذكاء الاصطناعي لفهم اللغة الطبيعية. 1974-1980: تُعرف هذه الفترة باسم أول شتاء للذكاء الاصطناعي. حيث انخفض تمويل مشروعات الذكاء الاصطناعي في هذه الفترة نظرا :2012 ظهر نظام الذكاء الاصطناعي الذي يُترجم فوريًا اللغة لقلة التقدم المحرز في هذا المجال، وانخفاض تأثيره في تطبيقات الحياة الإنجليزية المنطوقة إلى اللغة الصينية المنطوقة. اليومية. أحد الانتقادات الرئيسة كانت عدم قدرة تقنيات الذكاء الاصطناعي 2021 ظهر نظام القيادة الذاتية الكامل الذي يستخدم الشبكات على معالجة مشكلة الانفجار التوافقي التي جعلت قابلية تطبيقها محدودة العصبية المدربة على سلوك مئات الآلاف من السائقين. على بعض المشكلات ومجموعات البيانات الصغيرة للغاية. الثمانينيات والتسعينيات من القرن الماضي وثاني شتاء للذكاء الاصطناعي 2022 ظهر روبوت دردشة المحوِّل التوليدي مُسبق التدريب 99 (Generative Pre-trained Transformer - ChatGPT) روبوت الدردشة المبني على مجموعة كبيرة من النماذج اللغوية. هذه 1980: أطلق أول نظام خبير تجاري ناجح مُصمَّم لمحاكاة القدرة على النماذج مُهيئة بدقة باستخدام كل من تقنيات التعلم الموجه والمعزّز المحاكاة صُنع القرار مثل الإنسان. المحادثات البشرية. 15. وزارة التعليم Ministry of Education 2024-1446

تطبيقات الذكاء الاصطناعي Applications of Al الذكاء الاصطناعي هو تقنية سريعة التطور لديها القدرة على تحول مجموعة واسعة من القطاعات والصناعات. في هذه الوحدة ستستكشف تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتنوعة، وكيفية استخدامها في إجراء تحسينات وابتكارات في مجموعة متنوعة من القطاعات والصناعات. المساعدون الافتراضيون Virtual Assistants واحدة من أشهر تطبيقات الذكاء الاصطناعي هي تطبيقات المساعدين الافتراضيين الذين يمكنهم التواصل مع المستخدمين عبر التفاعلات النصية أو الصوتية، ويمكن الوصول إليهم الأحـ أجهزة المادية مثل الهواتف الذكية والأجهزة اللوحية أو مكبرات الصوت الذكية، عبر ويمكن استخدامهم لأداء مجموعة واسعة من المهام مثل: إعداد التذكيرات، والإجابة على الأسئلة، وتشغيل الوسائط الصوتية، وطلب المنتجات أو الخدمات. أحد الأمثلة الأكثر شهرة على تطبيقات الذكاء الاصطناعي في هذا المجال هو سيري Siri) من شركة آبل (Apple). وهناك شركات أخرى طوّرت مساعدين افتراضيين مثل أليكسا Alexa) التابع لشركة أمازون (Amazon) ، والمساعد الافتراضي لقوقل Google's Assistant) ، وكورتانا (Cortana) التابع لشركة مايكروسوفت (Microsoft) . وبمرور الوقت تطورت قدرة هذه التطبيقات على الفهم والاستجابة لعدد متزايد من الأوامر والاستفسارات والرد عليها. على سبيل المثال، يمكن استخدام المساعد الافتراضي للتحكم في الأجهزة المنزلية الذكية مثل: التحكم في درجة الحرارة، والإضاءة، والأجهزة الكهربائية. وقد يتمثل المساعد الافتراضي في صورة روبوتات الدردشة المتخصصة المصمَّمة عادةً لتقديم المعلومات والإجابة على الأسئلة في مجال محدد، على سبيل المثال، في تطبيقات خدمة العملاء تُستخدم روبوتات الدردشة المبنية على تقنية الذكاء الاصطناعي في الإجابة على أسئلة العملاء حول المنتجات 93% 03:35 PM What Can I Help You With? Mobile all أو الخدمات، وتحديد المشكلات وعلاجها، وتقديم المعلومات حول طلباتهم وحساباتهم. شكل 1.3 المحادثة مع روبوت الدردشة يمكن الوصول إلى روبوتات الدردشة عبر مجموعة واسعة من القنوات مثل: مواقع الويب وتطبيقات المراسلة ووسائل التواصل الاجتماعي، ويمكنها تقديم خدمات المساعدة على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع. يمكنك الاطلاع على مثال لأحد تطبيقات روبوت الدردشة في الشكل 1.3. الروبوتية Robotics ارتبط الذكاء الاصطناعي منذ بداياته بالروبوتية، فإذا كان الروبوت هو التصوير المادي للكائن الاصطناعي، فإن الذكاء الاصطناعي يمثل دماغ الروبوت، ويمنحه القدرة على الشعور بالبيئة من حوله، واتخاذ القرارات والتكيف مع الظروف المتغيرة. كما يمكن للروبوتات الذكية تطبيق هذه الإمكانات والقدرات لأداء مجموعة واسعة من المهام دون التدخل البشري، مثل: مهام التصنيع والاستكشاف، والبحث والإنقاذ ، والعديد من المهام الأخرى. الشكل 1.4 يوضّح خط تجميع روبوتي في مصنع سيارات. 6 وزارة التعليم Ministry of Education 2024-1446 1000 شكل :1.4 خط تجميع روبوتي في مصنع سيارات 16

إن أحد أقدم الأمثلة على تطبيق الذكاء الاصطناعي في الروبوتية هو تطوير روبوتات المصانع المستخدمة في أداء المهام مثل: اللحام، والدهانات، والتجميع. منذ ذلك الحين، تطوّر استخدام الذكاء الاصطناعي في الروبوتية إلى حد كبير، مع تطور الخوارزميات المتقدمة واستخدام تعلم الآلة لتحسين أداء الروبوت. وكانت إحدى الإنجازات البارزة في استخدام الذكاء الاصطناعي في الروبوتية تطوير الروبوتات البشرية، مثل: روبوت هوندا أسيمو (Honda's ASIMO) وقد سُمّي بذلك اختصارًا لمفهوم الخطوة المتقدمة في النقل الإبداعي (Advanced Step in Innovative Mobility) والذي قدّم للمرة الأولى في عام 2000 وكان قادرًا على السير وأداء المهام الأساسية. شكل 1.5 الروبوت بيبر الروبوتات الشبيهة بالبشر Humanlike Robots طوّرت شركة الدبران روبوتكس (Aldebaran Robotics الروبوتان الشبيهان بالبشر بيبر (Pepper ) وناو (Nao) ، اللذان صُمِّما لأغراض البحث والتطوير في مجال التفاعل بين الإنسان والروبوت، وقد استخدما على نطاق واسع في مجالات البحث، والتعليم، والترفيه. أما بيبر (Pepper) فهو روبوت اجتماعي مُصمَّم للتفاعل مع الأشخاص بصورة طبيعية باستخدام كاميرا، وميكروفونات ، ومستشعرات اللمس لإدراك البيئة من حوله ، والاستجابة لتصرفات وعواطف الأشخاص من حوله. يتمتع هذا الروبوت بالعديد من الخصائص التي تسمح له بالتعرّف على الوجوه، وفهم الكلام، والاستجابة للإيماءات. الشكل 1.5 يعرض صورة للروبوت بيبر. أما ناو (Nao) فهو روبوت مدمج أصغر حجمًا مُصمَّم للتفاعل مع البشر ، ويحتوي هذا الروبوت مثل السابق على مجموعة من المستشعرات التي تسمح له بإدراك البيئة من حوله ، إلى جانب الكاميرات، والميكروفونات للتعرّف على الكلام والوجوه. ويمتاز هذا الروبوت بأنه قابل للتخصيص والبرمجة بدرجة توافقية عالية، مما يجعله الخيار الأمثل للباحثين والدارسين الذين يرغبون في دراسة وتطوير تطبيقات جديدة للروبوتات الشبيهة بالبشر في عام 2017 كانت الروبوت صوفيا (Sophia) أول روبوت يحصل على الجنسية السعودية، وفي عام 2023 طورت المملكة العربية السعودية سارة Sarah)، وهي الروبوت التفاعلي الأول من نوعه. السيارات ذاتية القيادة Self-Driving Cars كان الإنجاز المهم الآخر هو تطوير السيارات ذاتية القيادة كما في الشكل 1.6 وهي سيارات تستخدم الذكاء الاصطناعي للانتقال عبر الطرق واتخاذ القرارات حول كيفية التفاعل الآمن مع المركبات الأخرى ومع المشاة. أحد المتطلبات الرئيسة لهذه التطبيقات هو القدرة على معالجة البيانات المرئية مثل الصور ومقاطع الفيديو وفهمها ، ويشار إلى ذلك عادة باسم رؤية الحاسب (Computer Vision) ، ويمكن استخدام خوارزميات رؤية الحاسب للتعرُّف على الكائنات، والأشخاص، والخصائص الأخرى في الصور ومقاطع الفيديو، إلى جانب فهم سياق المحتوى ومعناه. ولهذا المجال العديد من التطبيقات غير الروبوتية مثل: التعرف على الوجه وإدارة المحتوى، وتحليل الوسائط. وكان أحد الإنجازات البارزة في استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل الصور ومقاطع الفيديو تطوير خوارزميات التعلم العميق، التي يمكنها تحليل كميات كبيرة من البيانات وتحديد الأنماط المعقدة في الصور ومقاطع الفيديو. 40 شكل 1.6 سيارة ذاتية القيادة SELF DRIVING MODE وزارة التعليم 17. Ministry of Education 2024-1446

المجالات التي تأثرت بالذكاء الاصطناعي Industries Affected by Al التعليم Education على مدى العقود القليلة الماضية، كانت هناك العديد من الإنجازات الرئيسة لاستخدام الذكاء الاصطناعي في التعليم. بما في ذلك تطوير أنظمة مزايا الذكاء الاصطناعي في التعليم التدريس القائمة على الذكاء الاصطناعي التي تستخدم تقنيات معالجة Al benefits in education اللغات الطبيعية للتفاعل مع الطلبة وتقديم الملاحظات حول أعمالهم. ثم يوفر وقت المعلمين والأساتذة ظهرت منصات التعلم التكيفي التي تستخدم خوارزميات تعلم الآلة الجامعيين. محفّزًا. لتخصيص العملية التعليمية لكل طالب استنادًا إلى نقاط قوته وضعفه. بعدها، طُوِّرت أنظمة التصحيح القائمة على الذكاء الاصطناعي التي • يُمكن مُعلِّمي الذكاء الاصطناعي Al Tutors مساعدة الطلبة. تستخدم خوارزميات معالجة اللغات الطبيعية وتعلم الآلة لتصحيح الواجبات المكتوبة وتقديم الملاحظات. وفي الآونة الأخيرة، حدث دمج بين يساعد المعلِّم على أن يصبح معلّما المساعدين الافتراضيين وروبوتات الدردشة في مجال التعليم لتقديم الدعم المخصص للطلبة والإجابة على أسئلتهم بشكل فوري. يمكن استخدام تقدم الوظائف المستندة على الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات حول أداء الطلبة، وخياراتهم المفضلة الذكاء الاصطناعي الملاحظات في التعليم، وغيرها من العوامل الأخرى اللازمة لوضع خطط تعليمية لكل من الطلبة والمعلمين. مخصصة للطلبة، وتقديم التوصيات بشأن المواد أو الأنشطة التي من المرجح أن تفيدهم بفعالية. الرعاية الصحية Healthcare الرعاية الصحية هي مجال آخر حقق تقدمًا كبيرًا بفضل الذكاء الاصطناعي. كانت الابتكارات الأولى في صورة الأنظمة التشخيصية القائمة على الذكاء الاصطناعي واستخدامه في اكتشاف الأدوية. ثم دمجه مع السجلات الصحية الإلكترونية لاستخراج المعلومات ذات الصلة، وفي العقد الثاني من القرن الحادي والعشرين، طورت أنظمة التطبيب عن بعد القائمة على الذكاء الاصطناعي. واليوم، يُساعد الذكاء الاصطناعي الحديث في إنشاء خطط علاجية مخصصة للمريض، واستخدام أجهزة تقنية يرتديها لمتابعة حالتة الصحية. ويلعب الذكاء الاصطناعي دورًا كبيرًا في مجال الرعاية الصحية، فهو يُمكِّن الأطباء ومقدّمى خدمات الرعاية الصحية الآخرين من تحليل كميات كبيرة من البيانات واتخاذ القرارات حول رعاية المرضى. قد تأتي البيانات من مصادر متنوعة مثل: السجلات الطبية، والفحوصات المعملية، وكذلك الصور مثل: الأشعة السينية أو الأشعة المقطعية ، كما تُستخدم خوارزميات رؤية الحاسب الحديثة بصورة متكررة للكشف عن التشوهات والمساعدة في التشخيص الطبي. وزارة التعليم Ministry of Education 2024-1446 2 شكل :1.7 تحليل البيانات الصحية 18

الزراعة والنمذجة المناخية Agriculture and Climate Modeling يُستخدم الذكاء الاصطناعي في الزراعة لتحسين إنتاج المحاصيل الزراعية ورفع كفاءة الممارسات الزراعية. ويتحقق ذلك بالتحليل المستمر للبيانات حول حالة التربة وأنماط الطقس والعوامل الأخرى للتنبؤ بأفضل وقت لزراعة المحاصيل الزراعية وريَّها .وحصادها. كما يُستخدَم الذكاء الاصطناعي في مراقبة المحاصيل طوال الوقت وتحديد المشكلات التي قد تصيبها مثل: الآفات أو الأمراض، مما يسمح للمزارعين باتخاذ اللازم قبل أن تؤثر تلك المشكلات على جودة المحاصيل الزراعية، وأحد الأمثلة المبتكرة على تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الزراعة هو استخدام خوارزمية صُنع القرارات البسيطة لتحسين مواعيد الري ومن الإنجازات الرئيسة الأخرى استخدام شبكات المستشعرات لمراقبة المحاصيل الزراعية، ومعايرة التطبيقات العلاجية الرئيسة مثل الأسمدة والمبيدات. وفي الآونة الأخيرة، استخدمت الصور الملتقطة بالطائرات المسيَّرة والأقمار الصناعية لتحليل المحاصيل الزراعية على نطاق واسع، كما في الشكل 1.8 الذي يعرض طائرة مُسيَّرة تُستخدم لتسميد أحد الحقول. و لک شكل 1.8 التسميد باستخدام الطائرات المسيرة أما النمذجة المناخية فهي مجال آخر يرتبط ارتباطًا وثيقًا بالزراعة، وقد تأثر كثيرًا بالذكاء الاصطناعي الذي بدأت تطبيقاته في هذا المجال في وقت مبكر، مع تطوير أنظمة التنبؤ بالطقس القائمة عليه. ولاحقًا، استخدم الذكاء الاصطناعي لتحليل كميات كبيرة من البيانات حول التغيرات المناخية والتنبؤ بالأنماط المستقبلية، وتأتي هذه البيانات من مصادر متنوعة، بما في ذلك صور الأقمار الصناعية، وملاحظات محطات الطقس والمحاكاة الحاسوبية. واليوم، يُستخدم الذكاء الاصطناعي في مجموعة واسعة من تطبيقات النمذجة المناخية مثل: التنبؤ بآثار التغيرات المناخية على مناطق محددة ، وتحليل وفهم أسباب الظواهر الجوية المتطرفة وفهمها ، ووضع الاستراتيجيات الفعّالة للتخفيف من التغيرات المناخية أو التكيف معها. 19 وزارة التعليم Ministry of Education 2024-1446

الطاقة Energy أثر الذكاء الاصطناعي كثيراً على مجال الطاقة، وذلك عن طريق تمكين الشركات من ترشيد استخدامها وتقليل الهدر، وتحسين الكفاءة. أحد الأمثلة على ذلك استخدام خوارزميات تعلُّم الآلة لتحليل البيانات حول استخدامات الطاقة وتحديد ائق تقليل الهدر وترشيد الاستهلاك في التسعينيات من القرن الماضي، استخدم الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بموارد الطاقة المتجددة وتحسين استخدامها. وكان تطورًا رئيسًا مكَّن شركات الطاقة من التخطيط بصورة أفضل لدمج موارد الطاقة طرائـ المتجددة في عملياتها. شكل 1.9 الطاقة الكهربائية النظيفة من الألواح الكهروضوئية الشمسية شهد العقد الأول من القرن الحادي والعشرين دمج الذكاء الاصطناعي في الشبكات الذكية، التي تستخدم خوارزميات تعلُّم الآلة في تحليل البيانات حول استخدام الطاقة وضبط العرض والطلب طوال الوقت، حيث ساهم ذلك في تحسين كفاءة توزيع الطاقة والحد من الهدر ، وفي العقد الثاني من القرن الحادي والعشرين، استُخدِم الذكاء الاصطناعي لتطوير أنظمة تخزين الطاقة التي يمكنها تخزين الطاقة الزائدة واستخدامها عند الحاجة. وكان تطورًا رئيسًا مكن شركات الطاقة من إدارة الاستخدام المتقطّع بشكل أفضل الموارد الطاقة المتجددة مثل: الطاقة الشمسية وطاقة الرياح. يعرض الشكل 1.9 الألواح الكهروضوئية الشمسية، وفي السنوات الأخيرة، استُخدِم الذكاء الاصطناعي لزيادة كفاءة استخدام الطاقة بتحليل البيانات حول استخدام الطاقة وتحديد طرائق الحد من الهدر، وشمل ذلك تطوير الأنظمة المستندة على الذكاء الاصطناعي التي تُستخدم في تحسين استخدام الطاقة في المباني، والمصانع، ومن قبل كبار مستهلكي الطاقة. كما استخدم الذكاء الاصطناعي في صناعة النفط والغاز لتحليل البيانات حول الحفر والإنتاج وتحسين العمليات. تطبيق القانون Law Enforcement يُستخدم الذكاء الاصطناعي بكثافة في مجال تطبيق القانون للتنبؤ بالجرائم والحيلولة دون وقوعها . وعلى وجه التحديد ، يُستخدم الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات من مصادر مختلفة، مثل: سجلات الجرائم، ووسائل التواصل الاجتماعي، وكاميرات المراقبة لتحديد أنماط وتوجهات الأنشطة الإجرامية والتنبؤ بها . على سبيل المثال طُوِّر الذكاء الاصطناعي في التعرف على الوجوه (شكل 1.10) . ولاحقًا، دمج في أنظمة إرسال قوات الشرطة واستخدم لمراقبة منصات وسائل التواصل الاجتماعي بحثًا عن التهديدات المحتملة. وفي الآونة الأخيرة، استخدم الذكاء الاصطناعي لتطوير طائرات مُسيَّرة لمراقبة وتحليل تسجيلات الفيديو من الكاميرات التي يرتديها ضباط تطبيق القانون. كما لعب الذكاء الاصطناعي دورًا كبيرًا في تمكين الجهات المسؤولة من تحليل كميات كبيرة من البيانات، وتحديد الأنماط والتوجهات، واتخاذ القرارات المستنيرة حول كيفية منع الجريمة والتصدي لها. tororororotto:bi شكل 1.10: تقنيات التعرف على الوجه وتحديد الهوية الشخصية وزارة التعليم Ministry of Education 2024-1446 20

1 2 تمرينات حدد الجملة الصحيحة والجملة الخاطئة فيما يلي: .1 . وضع علماء الرياضيات الأسس لفهم الحوسبة والمنطق حول الخوارزميات. .2. يُحدِّد اختبار تورنغ ما إذا كان الحاسب يتمتع بسلوك شبيه بالإنسان أم لا. 3. كان المر (Elmer) والسي (Elsie) أول روبوتين يتنقلان حول العقبات باستخدام الضوء واللمس. .4 استُخدِم الذكاء الاصطناعي فقط في الروبوتات المستخدمة في الصناعات التحويلية. 5. لم يكن للذكاء الاصطناعي أي تأثير يُذكر في مجال الطاقة. ما الذكاء الاصطناعي (AI)؟ 3 اشرح بإيجاز بعض تطبيقات الذكاء الاصطناعي المستخدمة في الحياة اليومية. صحيحة خاطئة 21 وزارة التعليم Ministry of Education 2024-1446

22 4 وضّح بعض الأحداث التاريخية الرئيسة التي أثرت في تطور الذكاء الاصطناعي في الأربعينيات والخمسينيات من القرن الماضي. 5 اشرح كيف استخدمت التطبيقات التجارية تقنيات الذكاء الاصطناعي للمرة الأولى في العقد الثاني من القرن الحادي والعشرين. 6 لخص كيفية استخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التصدي لتغيرات المناخ عبر النمذجة المناخية والتحسينات في مجال الطاقة. وزارة التعليم Ministry of Education 2024-1446