الجريدة الرسمية23759 )2024 سمبريد 30( 1446 آلخرةا ىداجم 28 - 7365 عدد
8 مؤطر2: المكونات الثالثةللذكاء الاصطناعي 1.بنية تحتية مادية مالئمة:
⁃تُعد قدرات الحوسبة والتخزين محددات أساسية لمعالجة الكمياتالهائلة من المعطيات، الضرورية للذكاء الاصطناعي. وتضم مراكز المعطيات معدات مثل الخوادم، وحداتالمعالجة المركزية (CPU)، ووحدات معالجة الرسومات (GPU)، ووحدات معالجة المتوترات (TPU) .المصممة خصيصًا لتدريب خوارزميات الذكاء الاصطناعي ⁃توفر البنية التحتية السحابية8 إمكانية التدبيرالافتراضي للموارد الحاسوبية والتخزين، مما يتيح المزيد من المرونة والقابلية للتوسع بناء على الطلب.
⁃يكتسي الارتباط بشبكةالأنترنت، سواء ً على المستوى الوطني أوالدولي، أهمية قصوى في ضمان التواصل بين مراكز المعطيات والمستخدمين النهائيين لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. كما يحتاج المواطنون والأجهزة المتصلة (IoT) أيضًا إلى الولوج إلى شبكات أنترنت ذات صبيب عال من أجل الاستخدام الأمثل لهذه التكنولوجيات.
2.خوارزمياتفعالة9 :
تشكلنماذج التعلم الآلي (machine learning) والتعلم العميق (deep learning) الركائز الأساسية للذكاء الاصطناعي. وتقوم هذه النماذج على خوارزميات معقدة قادرة على معالجة وتحليل المعطياتمن أجل تقديم توقعات أو اتخاذ قرارات بشكل آني.
⁃يعتمد التعلم الآلي على خوارزميات تتعلم منالمعطياتالسابقة من أجل القيام بتوقعات أو اتخاذ وتُستخدم هذه النماذج في مجموعة واسعة من التطبيقات حيث يتم تعديل .قرارات بشكل آني الخوارزميات باستمرار بناء ً على المعطيات المتراكمة.
⁃التعلم العميق، وهو أحد فروع التعلم الآلي، يستخدم الشبكات العصبيةالعميقة لمعالجة كميات هائلة منالمعطياتوحل المهام المعقدة مثل التعرف على الصور أو فهم اللغة.
3.المعطيات،التي تعتبر وقودالذكاء الاصطناعي10 :
تضطلع المعطيات بدور أساسي في كل مراحل تطوير الذكاء الاصطناعي.وخالل مرحلة التصميم، تتأثر هندسة النظام بشكل مباشر بنوع المعطيات التي سيتم استخدامها لتشغيله (نصوص، صور، ملفات صوتية، فيديوهات إلخ).
وال يزال تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي يعتمد اليومفي جزء كبير منهعلى المعطيات التي يقوم بوسمها الإنسان بشكل يدوي(وسمالمعطيات: تعريفهاووضعها في سياقها).غير أنهمعتقدم البحث في مجال الذكاء الاصطناعي، أصبح بمقدور الخوارزميات التعلمبطريقة مستقلة، بفضل تقنيات التعلم الآلي غير الخاضع لإلشراف (unsupervised learning).ففي ظلهذا النمط من التعلم،تقوم الخوارزميات بتحديد المعطيات والدوافعغير المعلنةفي المعطيات دون الحاجة إلى الارتكاز علىعمليات وسموتعريف مسبقة.
8 رأي المجلس الاقتصادي والاجتماعي والبيئيبعنوان "التكنولوجيا السحابية (cloud)، رافعة استعجالية لتسريع التحول الرقمي"،2023.
9 Deep Learning, Ian Goodfellow, Yoshua Bengio & Aaron Courville, MIT Press, 2016 10 رأي المجلس الاقتصادي والاجتماعي والبيئي حول موضوع "المعطيات المفتوحة: تحرير المعطيات العمومية في خدمة النمو والمعرفة"،2013 ووحدات المعالجة - - - - -