5 حقائق مهمة يجب أن تعرفها عن تدريب إنترنت الأشياء

لقد أحدث الذكاء الاصطناعي تأثيرًا قويًا على العالم. وصل التعلم الآلي الآن إلى مستواه المتقدم ، ولسنا بحاجة إلى تعليم الآلات المهام المعقدة مثل ترجمة النصوص أو التعرف على الصور. هذا التقدم في كل من الممارسة ، وكذلك النظرية ، جعل التعلم الآلي ممكنًا. لقد تحولت مجموعة واسعة من الصناعات ونجحت في جعل تطبيقات الأعمال الذكية للسيارات ذاتية القيادة. هناك بعض الأشياء التي تثير دهشتنا نتجت عن الذكاء الاصطناعي.

دعونا نلقي نظرة على ما هو الذكاء الاصطناعي؟

يُطلق على الذكاء الاصطناعي (AI) أيضًا اسم ذكاء الآلة ، كما يوحي الاسم: الذكاء الذي تظهره الآلات على عكس ذكائنا الطبيعي المعروف الذي يظهره الأشخاص والمخلوقات المختلفة. من جذورها التي تعود إلى منتصف عام 1956 في كلية دارتموث ، تم تقديم كلمة "الذكاء الاصطناعي" من قبل مجموعة من علماء الرياضيات والباحثين الذين تم الحصول عليهم من اجتماع لتوليد أفكار جديدة يمكن من خلالها للآلات والروبوتات حل ومحاكاة بعض التحديات في المجتمع. من هذه النقطة ، تم تحديد الاهتمام بالروبوتات التي تتولى السيطرة على العالم في الثقافة والأفلام الشعبية ، لا سيما في الصور المتحركة القديمة في السبعينيات. يتمتع الذكاء الاصطناعي بمجموعة واسعة من التطورات ، على سبيل المثال ، الأنظمة المستندة إلى القواعد والأنظمة المنطقية التي تمكن الروبوتات وأجهزة الكمبيوتر من معالجة المشكلات. أصبح الذكاء الاصطناعي (AI) أسرع من أي وقت مضى ليس شيئًا غير متوقع. منذ عام 2010 ، تطورت بمعدل تطوير سنوي متفاقم يبلغ حوالي 60 ٪.

ومع ذلك ، بينما يمكننا المضي قدمًا بشأن ما ينوي الذكاء الاصطناعي لمستقبلنا ، فمن الذي سيصنع هذا الذكاء الاصطناعي بدقة؟ أو مرة أخرى ، والأفضل من ذلك ، ما هي الدول التي تقود تحول الذكاء الاصطناعي؟ فيما يتعلق بالذكاء الاصطناعي ، ليست كل البلدان متشابهة. فيما يلي أفضل خمس دول دافعة بالنظر إلى عدد الأوراق البحثية المنشورة كل عام. 1 - الصين 2 - الولايات المتحدة الأمريكية 3 - اليابان 4 - المملكة المتحدة 5 - ألمانيا.

أهمية الذكاء الاصطناعي

نشر معهد أكسنتشر للأداء العالي بحثًا يكشف أنه بحلول عام 2035 ، يمكن للذكاء الاصطناعي من صنع الإنسان (AI) أن يعزز بشكل سريع معدلات التنمية الاقتصادية السنوية في الاقتصادات المتقدمة.

فكر التحقيق في الناتج الاقتصادي في كل ناتج في عام 2035 في ظل وضع معياري بالنظر إلى الافتراضات الحالية مقابل افتراض واحد يشير إلى التطور المتوقع بمجرد استيعاب تأثير الذكاء الاصطناعي في الاقتصاد. في المملكة المتحدة ، يمكن أن يشمل الذكاء الاصطناعي 814 مليار دولار أمريكي إضافية للاقتصاد ، مما يوسع معدل التنمية السنوي لـ GVA من 2.5 في المائة إلى 3.9 في المائة. في الولايات المتحدة ، ارتفع معدل التطوير السنوي من 2.6 في المائة إلى 4.6 في المائة - وهو مبلغ إضافي قدره 8.3 تريليون دولار أمريكي من صافي القيمة المدرجة (GVA) مع تضمين اعتمادات واسعة النطاق للذكاء الاصطناعي.

من ناحية أخرى ، إنها الاقتصادات النامية حيث من المحتمل أن يكون للذكاء الاصطناعي تأثير هائل. لقد دخلنا للتو فترة يميل فيها التغيير الجوهري المدفوع بالابتكار إلى مواجهة تحديات مختلفة في تطوير الجوانب المالية. لابتكار الذكاء الاصطناعي ، على وجه التحديد ، تداعيات تكوينية قوية بدرجة كبيرة. هناك العديد من الصعوبات تجاه استخدام هذه التكنولوجيا. الأساس ، على سبيل المثال ، ليس مجهزًا لدمج جميع التطورات في الذكاء الاصطناعي ، لذا فهو ليس مثالًا على تصميم شيء جديد ثم إسقاطه بعد ذلك في اقتصاد نامٍ. ومع ذلك ، في حين أن الحاجة الأساسية يجب أن تكون إنشاء البنية التحتية - أطر الطاقة والأعمال الزراعية - اتصالات الجيل التالي بحيث يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي ، فهناك الآن طرق مختلفة يمكن تطبيقها.

يمكن أن تستفيد ثلاثة مجالات مهمة من الذكاء الاصطناعي

1. الزراعة

هناك نوعان من الشواغل بالنسبة لغالبية الأفراد في البلدان النامية: الحصول على الغذاء والمياه. إعطاء الغذاء ، إلى مزارع أصحاب الحيازات الصغيرة الأصليين ، يجب أن يكون لديها القدرة على خلق ما يكفي. من ناحية أخرى ، في الوقت الحالي ، فحص الإطار ، وأطر التوسع الريفي المجهزة لدعم مزارع أصحاب الحيازات الصغيرة غير كافية للأسف. يُعد الذكاء الاصطناعي مناسبًا لتوسيع محصول الأراضي الزراعية المزروعة في البلدان النامية ، مع استخدام حسابات التعلم الآلي كجزء من تكنولوجيا الطائرات بدون طيار لكل من النباتات وتخصيب البذور بسرعة تفوق القدرات البشرية. استخدام آخر للذكاء الاصطناعي لإدارة الأغذية في الاقتصادات النامية هو التمييز بين الدليل على الإصابة بالعدوى في المحاصيل بحيث يمكن معالجتها بسهولة أكبر. شجعت مجموعة من المحللين في ولاية بنسلفانيا والمعهد الفيدرالي السويسري للتكنولوجيا (EPFL) نظامًا من أجهزة الكمبيوتر يحتوي على أكثر من 53000 صورة لنباتات صحية وغير صحية تحاول إدراك أمراض نباتية معينة. يمتلك الإطار القدرة على التعرف على المنتجين والعدوى - من الصور - بمعدل دقة يصل إلى 99.35٪. سيعطي هذا الابتكار مقدمة لإثبات يمكن التعرف عليه من أمراض المحاصيل الميدانية باستخدام الهواتف.

2. توفير الموارد

بالنسبة للمنظمات غير الحكومية والمؤسسات ، فإن معرفة الأماكن المطلوبة للأصول أمر لا غنى عنه لمساعدة أولئك الذين هم في أمس الحاجة إليها. إذا لم يتم استخدام الأصول التي يمكن الوصول إليها بشكل مناسب ، فإن النقص يعطي بصمة أكبر. هذه منطقة أخرى يمكن أن يساعد فيها الذكاء الاصطناعي بشكل كبير. يمكن استخدامه لمعرفة كيفية تحليل العوامل المختلفة في هذه الأثناء بطريقة لا يمكن للناس أن تظهر ، على سبيل المثال ، حيث يمكن أن يحدث النقص ، وعدد الأفراد الذين من المحتمل أن يؤثر عليهم ، وما هو مطلوب لتسوية المشكلة. على سبيل المثال ، "الحصاد" هي شركة ناشئة تستخدم آلة تكتشف كيفية تفكيك معلومات الأقمار الصناعية عن سطح الأرض. إنهم يسعون إلى تحديد المناطق التي تحتاج إلى اهتمام بالمياه والأجهزة اللازمة للزراعة لتمكين المنظمات من توزيع الأموال بشكل أكثر فعالية. أشار الرئيس التنفيذي لشركة Harvesting الناشئة للتعلم الآلي ، Ruchit Garg ، إلى الذكاء الاصطناعي ، "إننا نتوقع أنه عند استخدام هذا الابتكار سيكون لدينا القدرة على الفصل بين هذه القرى والمزارعين وجعل البنوك أو الحكومات تنقل الدولارات إلى الأفراد المناسبين".

3. الرعاية الصحية

ألحقت عدوى الإيبولا الدمار بمجموعة الشعوب الأفريقية ، كما حدث في العديد من التفجيرات على مر السنين. على حساب الإيبولا ، صرحت باربرا هان ، عالمة بيئة الأمراض في معهد كاري لدراسات النظم البيئية ، "باستخدام استراتيجيات التعلم الآلي التي تم إنشاؤها للذكاء الاصطناعي ، يمكننا توحيد المعلومات من البيئة والجغرافيا الحيوية والرفاهية العامة للتمييز بين أنواع الخفافيش ذات المستوى العالي. احتمالية إيواء الإيبولا والفيروسات الخيطية المختلفة. يعد فهم الأنواع التي تمتلك هذه العدوى ، وأين توجد ، أمرًا أساسيًا لتوقع التداعيات المستقبلية. وجهة النظر الأساسية المفضلة لتعلم الآلة هي قدرتها على إدارة التعقيدات. مع وجود عوامل مختلفة تتواصل في وقت واحد ، قد يكون من الصعب تفسير الاكتشافات. يتجنب التعلم الآلي هذا. حول هذه المسألة ، يقول هان: "الحساب لا يهتم كثيرًا بكيفية تواصل العوامل ؛ هدفها الوحيد هو تضخيم التنفيذ البصيرة. في هذه المرحلة ، يمكن للعلماء البشريين أن يصعدوا. '.

يعد ابتكار التعلم الآلي هو أفضل طريقة لفهم انتشار المرض والتخفيف من حدته. نحن نتطلع إلى المستقبل حيث يمكن للتعلم الآلي أن يميز العدوى بشكل معقول ، ويبني علاجًا ، ويعثر على المكان الذي من المحتمل أن ينتشر فيه المرض على الفور ، وبعد ذلك ينقل العلاج إلى هناك في مركبات ذاتية الحكم ، كل ذلك بتعاون بشري ضئيل. هناك العديد من الجسور التي يجب عبورها قبل أن يتحول ذلك إلى حقيقة. ومع ذلك ، في حين أن الذكاء الاصطناعي في البلدان المتقدمة سيكون له تأثير ملحوظ ، فقد يكون ضروريًا لبقائهم الاستثنائي ، ومن الأهمية بمكان أن يتم عمل كل شيء لضمان إعداد الإطار لاستغلال كل تقدم في الابتكار.

هل يمكن لدول العالم الثالث التعلم؟

سيكون الذكاء الاصطناعي (AI) "ميزة مميزة" في تحسين حياة فقراء العالم ، كما أشار جاك هيداري صاحب رؤية الأعمال الابتكارية في نيويورك. ويقول إن الابتكار المتوقع أن يزعج الأطر الغذائية والتأمينات الاجتماعية المهدرة وغير الملائمة في البلدان النامية أمر في متناول اليد. سيكون الذكاء الاصطناعي ميزة مميزة وميزة المليارات. يعاني اليوم ملياري شخص في العالم من الجوع ، لذا فإن تصحيح التشتت غير المتوازن للأغذية وإدارة الإطار الزراعي الشامل يعد بداية جيدة. التقدم ، على سبيل المثال ، أدى نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) إلى توسيع العائد في الدول التي تم إنشاؤها ، ومع ذلك ، لم يتم استخدامه على نطاق واسع كجزء من إنشاء الدول. في الوقت الحالي ، يمكننا تسوية هذا المجال مع الهواتف الذكية والوصول إلى السحابة.

يكمن عار دول العالمين الثالث والثاني في الطريقة التي لا يدرك بها خبراء الإدارة في هذه الدول القيام بأشياء أكثر ذكاءً ، وهو ما قد نتفق عليه جميعًا. ولكن هناك عامل آخر يضيف إلى الظرف إلى حد كبير وهو مجموعة الفلسفة القانونية لإدارة مجموعة متنوعة من المكاتب أو الخدمات الحكومية. لقد أثرت الأموال أو المعدات السيئة ، مهما كان الوضع ، على قضايا العالم الثالث لتكرارها في سنوات كان من الممكن أن تغمرها منهجية مشروعة لتكييفها. تم استخدام عبارة "البلدان النامية" من قبل العديد في جميع أنحاء العالم لتمييز الدول التي لا تزال في طريقها نحو صنع علامة اقتصادية. يختار اقتصاد الأمة بشكل منهجي تصنيف الدولة في الدليل العالمي.

السلطات الحكومية لا تولي اهتماما لعدد كبير من القضايا التي ينظر فيها الأفراد في هذه البلدان. الحقوق غير مضمونة. أولئك الذين هم تحت خط العوز يتراجعون أكثر بينما الطبقة الحصرية تزدهر اجتماعيًا وماليًا. من بين الكثير من الظلال الاجتماعية للحقد في هذه الأنظمة الاجتماعية ، فإن تلك التي تسللت إلى أكثر من غيرها وأضرت ببنيتها هي الانحطاط. تُباع الأسهم في عدد كبير من هذه البلدان ، ولا يتعامل أحد مع الفقراء والفئات الدقيقة من عامة الناس بينما يقدر القادر الخضوع للانحطاط لمختلف الهياكل والتحرر من كل مساهمة. ومن التناقض أن هذا التهديد قد طمس كل جزء في هذه البلدان. خطر على عامة الناس ، التحط من قدر كل شيء جعل كل جمعية إدارية تتعثر من أناقتها ، ولا أحد يشعر بالخطأ حيال ذلك.

في الواقع ، حتى في الخدمات ومكاتب الدولة ، فإن "غياب الاعتبار" و "عدم الرغبة في التغيير" هو سبب مثل هذا الوضع المثير للشفقة. الرفاهية ، والتمويل ، والتدريب ، والسكك الحديدية ، والأصول المشتركة ، يتم استخدام كل قسم من الأقسام لإضافاتهم. لا يتم استخدام أي من الأصول والرسوم التي يدفعها المواطنون للاستخدام اللائق في القطاعات المنفصلة. لا يوجد إطار عمل مناسب يمكن الوصول إليه للمتخصصين بهدف أن يتمكنوا من أخذ جرعة من الأمراض وأدويتهم. لا يمكن للأفراد الحصول على علاج شرعي للأمراض البسيطة في العديد من هذه الدول. في قسم التعليمات ، تتدهور الجودة مع مرور كل عام. لم يتم فعل أي شيء ، في الواقع ، للعناية بالإعدادات المختلفة مثل السكك الحديدية والشوارع وجميع وسائل النقل والتطورات في حالة غير ملحوظة إذا ما قورنت مع البلدان التي تم إنشاؤها أو حتى شبه المتقدمة.

حقيقة الأمر هي أنه لا يوجد نهج عمل مثبت ولا توجد بيئة ابتكار مؤهلة في مثل هذه البلدان من قبل أي من هيئات الإشراف لضمان مجتمع مزدهر ماليًا وجدير بالملاحظة بشكل مبتكر. مع وجود العديد من الدول الآن في كل يوم تسعى لضمان حصول سكانها على كل مكتب في بلدهم إلى حد ما مثل البلدان المتقدمة ، فإنهم يرفضون تمامًا هذه الحقيقة المتمثلة في أن التكنولوجيا الصحيحة جنبًا إلى جنب مع المنهجية الصحيحة دون شك يمكن أن تحقق التقدم ويمكن أن تساعد تحقيق مثل هذه الارتفاعات.