آفاق الذكاء الصنعي ومتطلباته كمهنة

لقد بات من المغري جداً الخوض في مجال الذكاء الصنعي Artificial Intelligence (AI) من كل جوانبه سواء التعليمية أو التطبيقية منها، خاصة وأن منتجاته قد غزت مختلف جوانب الحياة اليومية بما فيها الصناعية والطبية وغيرهما بما يساعد على جعل حياة إنسان المستقبل أفضل. سوف نحاول في هذا المقال تقديم فكرة عن ماهية الذكاء الصنعي والمتطلبات التي يجب على من يريد امتهان العمل به تحقيقها.

ما هو الذكاء الصنعي؟

بحسب John McCarthy الذي يعتبر الأب الشرعي للذكاء الصنعي: "إنه العلم الهندسي الذي يقوم على فكرة تصنيع آلات ذكية، وخاصة البرامج الحاسوبية الذكية"، بمعنى آخر هو الوسيلة التي تسمح لآلة إلكترونية بالتفكير بذكاء.

يقال عن روبوت أو آلة بأنه ذكي إذا ما كان قادراً على تحقيق مهمته بنفسه والتعلم من أخطائه كما يفعل الطفل البشري. وبالتالي تتمثل رؤية الذكاء الصنعي في الوصول إلى بناء آلة قادرة على التفكير والتعلم والتصرف والفهم بشكل مستقل مثل البشر ولربما تتجاوزهم، ناهيك عن القدرة على التكيف مع الحالات الجديدة تبعاً للحالات التي تحدث حالياً.

الفرق بين الذكاء الصنعي وتعلم الآلة؟

يعتبر هذان المصطلحان مترابطان بشكل ما لذلك يخطئ البعض في استخدامها بشكل تبادلي، والحق أن تعلم الآلة (Machine learning) هو فرع من فروع الذكاء الصنعي وحسب. كما نعلم، الذكاء الصنعي هو "الذكاء" فما الذي يجعله كذلك؟ هي بالطبع البيانات ومن يقدم هذه البيانات له؟ حسناً، إن تعلم الآلة هو من يقدم البيانات للذكاء الصنعي، أي أن تعلم الآلة هو مجموعة فرعية من الذكاء الصنعي، بل يمكن القول إنه العمود الفقري له. بدون تعلم الآلة لا يمكن إنجاز أي مهمة، لذلك يعتبر استيعاب هذا المفهوم أمراً أساسياً إذا ما أردت احتراف الذكاء الصنعي، وسوف نحاول في مقال آخر التطرق بشكل خاص إلى موضوع تعلم الآلة.

أنواع الذكاء الصنعي؟

الذكاء الصنعي الضعيف: ويعرف أيضاً بالذكاء الصنعي المحدود، وهو ذلك المستخدم من أجل حل مشكلة محددة وحيدة.

الذكاء الصنعي القوي: يدعى أيضاً بالذكاء الصنعي العام (AGI ) Artificial general intelligence، ويهدف إلى تحقيق تفكير جدلي حججي يحاكي دماغ الإنسان، وبحيث تنتج عنه آلة قادرة على تنفيذ جميع المهام التي ينفذها الإنسان عادة بالشكل المناسب.

الذكاء الصنعي الفائق: وهي المرحلة الأخيرة من الذكاء الصنعي التي تتمكن فيها الآلة من تجاوز البشر، والحق أن هذه الفكرة تلقى معارضة شديدة من الباحثين والمشاهير.

تطبيقات الذكاء الصنعي

لقد بدأ الذكاء الصنعي بالفعل كما سبق وأشرنا في المقدمة بملامسة مفاصل حياتنا اليومية، ومن بين الأمثلة على ذلك نذكر:

-العمليات الجراحية والبيولوجيا

-العمليات الإنتاجية المؤتمتة

-الإعلانات على الفيسبوك واليوتيوب التي تقترح عليك أشياء في فلك اهتماماتك جراء تحليلها للمحفوظات أو ملفات تعريف الارتباط الخاصة بك.

-المنافسون في الألعاب على الإنترنت قد يكونون برامج حاسبية وليس أشخاصاً حقيقيين.

-السيارات ذاتية القيادة أو المركبات ذاتية القيادة

-عند البحث في غوغل، يقدم نوع ما من الذكاء الصنعي المقترحات إليك.

-يستعمل مترجم غوغل google translate على الإنترنت الذكاء الصنعي بدوره.

-مقترحات الأفلام من Netflix تستند إلى الأفلام التي تابعتها من قبل.

وغيرها الكثير.

متطلبات احتراف مهنة في هندسة الذكاء الصنعي؟

- شهادة هندسة: يفضل أن تكون شهادة بعلوم الكمبيوتر

- السيطرة على المفاهيم الرياضياتية التالية بشكل خاص: الحساب، نظرية المخططات، نظرية الإحصاء والاحتمالات، الجبر الخطي، المصفوفات، الأشعة، التوابع، التحليل العددي

-اللغات: يجب أن تكون مسيطراً على عدة لغات أهمها الإنكليزية، وكذلك الإسبانية والصينية والعربية وغيرها، والمزيد أفضل

- العلوم: الفيزياء و البيولوجيا

- المعرفة في الميكانيك والكهرباء والإلكترون ميزة مهمة أيضاً

- لغات البرمجة: Python, Java, C/C++, JavaScript, R, Scala, LISP, Prolog، وأهمها Python, C.

ما هي إذاً المهام المطلوبة من مهندس في الذكاء الصنعي؟

- البحث عن خوارزميات تعلم الآلة المناسبة

- تحويل النماذج الأولية لعلوم البيانات

- تطوير تطبيقات تعلم الآلة

- العمل عن قرب مع المهندسين الكهربائيين وفرق الروبوتيك

- تشغيل اختبارات تعلم الآلة

- تدريب النظم عند الحاجة

- اختيار مجموعات البيانات وتقنيات تمثيل البيانات المناسبة

المهن المتوفرة لمهندس الذكاء الصنعي؟

بناء على ما تقدم، يمكن لمهندس ذكاء صنعي احتراف واحدة من المهن العشر التالية بحسب ميوله ومهاراته:

1- مهندس تعلم الآلة: يمثل مهندسو تعلم الآلة نقطة التقاطع بين مهندسي البرمجيات software engineering وعلم البيانات data science ، وهم يقومون بتوفير أدوات بيانات وأطر عمل هائلة من أجل إنشاء نماذج علم بيانات قابلة للقياس وجاهزة للإنتاج يمكنها معالجة تيرابايت من بيانات الزمن الحقيقي. لعل أعمال مهندس تعلم الآلة هي الأفضل لكل من كانت لديه خلفية جيدة تجمع بين علم البيانات والبحث التطبيقي وهندسة البرمجيات.

2- عالم بيانات data scientist : يقوم علماء البيانات بجمع البيانات وتحليلها والتعمق فيها لغايات واسعة الطيف، وهم يستعملون من أجل ذلك أدوات تكنولوجية وعمليات وخوارزميات من أجل استخلاص المعرفة من البيانات وتمييز نماذج ذات معنى. يمكن أن يكون هذا العمل بسيطاً يتمحور حول مجرد تعريف الحالات الشاذة في بيانات سلاسل زمنية أو معقداً من قبيل التنبؤ بأحداث مستقبلية وتقديم توصيات ومقترحات. هذه المهنة تتطلب عادة الحصول على شهادة دكتوراه في علوم الحاسب.

3- مطور أعمال تجارية ذكية: يقوم مطور الأعمال التجارية الذكية بمعالجة البيانات الداخلية والخارجية المعقدة من أجل تحديد الميول. على سبيل المثال، في شركة خدمات مالية، قد يكون هناك شخص يراقب بيانات السوق من أجل المساعدة في اتخاذ قرارات استثمارية. في شركة إنتاجية، قد يكون هناك شخص يراقب ميول البيع من أجل تحديد استراتيجية التوزيع. من ناحية أخرى، وعلى خلاف محلل البيانات، لا يقوم مطورو الأعمال التجارية الذكية بإنشاء تقارير بأنفسهم، فهم مسؤولون عادة عن التصميم والنمذجة وصيانة البيانات المعقدة في منصات بيانات غيمية cloud data platform ذات إمكانيات وصول كبيرة من أجل السماح للمستخدمين المعنيين بالقرار باستعمال لوحات العمل الخاصة بهم.

4- عالم أبحاث research scientist : يعتبر دور العالم البحثي الأكثر أكاديمية في الذكاء الصنعي. يطرح هؤلاء العلماء مسائل جديدة وإبداعية يجب على الذكاء الصنعي الإجابة عنها، وهم خبراء في عدة مجالات في الذكاء الصنعي، بما في ذلك الرياضيات وتعلم الآلة والتعلم العميق deep learning والإحصاء. كما الحالة مع علماء البيانات، يجب على هؤلاء الباحثين التمتع بدرجة دكتوراه في علوم الحاسب.

5- مهندس البيانات الضخمة big data : تشير البيانات الضخمة إلى مجموعات البيانات الكبيرة جدًا أو المعقدة بحيث لا يمكن التعامل معها بواسطة برامج تطبيقات معالجة البيانات التقليدية. يقوم مهندسو البيانات الضخمة بتطوير نظم تواصل تسمح للعديد من قطاعات الأعمال التجارية والتكنولوجية بالتخاطب بفعالية. بالمقارنة مع علماء البيانات، يمكن أن يكون هذا الدور أكثر انخراطاً في العمل، ذلك أن مهندسي البيانات الكبيرة والبنائين يقومون عادة بمهام التخطيط والتصميم وتطوير بيئات البيانات الكبيرة على نظم Hadoop, Spark. يفضل أن يمتلك هؤلاء المهندسون درجة الدكتوراه في الرياضيات أو علوم الحاسب أو الحقول العلمية ذات الصلة.

6- مهندس برمجيات software engineer : يقوم مهندسو البرمجيات في حقل الذكاء الصنعي ببناء تطبيقات الذكاء الصنعي، وهم بذلك يربطون مهام التطوير من قبيل كتابة الشيفرة والتكامل المستمر والتحكم بالجودة وإدارة واجهات التخاطب البرمجية وغيرها من أجل مهام الذكاء الصنعي. يقوم هؤلاء المهندسون بتطوير وصيانة البرمجيات التي يستعملها العلماء. يجب أن يبقى هؤلاء المهندسون على اطلاع محدث على تكنولوجيات الذكاء الصنعي الحديثة.

7- بناء البرمجيات software build : في تطوير البرمجيات ، البناء هو عملية تحويل ملفات التعليمات البرمجية المصدر إلى أداة برمجية قائمة بذاتها يمكن تشغيلها على جهاز كمبيوتر. يقوم بناء البرمجيات بتصميم وصيانة النظم والأدوات والمنصات والمعايير التقنية. يقوم بناء البرمجيات في الذكاء الصنعي بهذا العمل من أجل تكنولوجيا الذكاء الصنعي، وهو بذلك ينشئ هيكلية الذكاء الصنعي ويخطط وينفذ الحلول ويختار مجموعة الأدوات من أجل ضمان تدفق سلس للبيانات.

8- محلل البيانات data analyst : لوقت طويل، كان محلل البينات ذلك الشخص الذي يجمع وينظف ويعالج ويحلل البيانات من أجل استنباط ما فيها، ولقد كانت هذه المهام بشكل أو بآخر تكرارية مملة. لكن مع صعود الذكاء الصنعي، فقد تمت أتمتة جل العمل. بناء على ذلك، تطور دور محلل البيانات بحيث انضم إلى المجموعة الجديدة من أعمال الذكاء الصنعي، وهكذا باتت مسؤوليته تحضير البيانات من أجل نماذج تعلم الآلة وبناء تقارير ذات معنى استناداً على النتائج.

9- مهندس الروبوتيك robotics engineer : قد يكون مهندس الروبوتيك من الأوائل الذين امتهنوا الذكاء الصنعي، وذلك لأن الروبوتات الصناعية قد انتشرت للغاية منذ خمسينيات القرن الماضي. لقد خطى الروبوتيك خطوات كبيرة منتقلاً من خطوط التجميع إلى تعليم اللغة الإنكليزية. تستعمل الرعاية الصحية حالياً الروبوتات لإجراء العمليات الجراحية، كما تم بناء الروبوتات الشبيهة بالإنسان Humanoid لتقدم المساعدات الشخصية، وكان مهندسو الروبوتيك المحور المحرك لتحقيق كل ذلك. يقوم مهندسو الروبوتيك ببناء وصيانة روبوتات مقادة بالذكاء الصنعي.

10- مهندس معالجة اللغة الطبيعيةNatural Language Processing: يختص مهندسو معالجة اللغة الطبيعية (NLP) باللغة البشرية، بما في ذلك اللغات المحكية والمكتوبة. يستعمل المهندسون الذين يعملون على المساعدات الصوتية والتعرف على الكلام ومعالجة المستندات وغيرها تكنولوجا NLP. تتوقع الشركات من مثل هؤلاء المهندسين معرفة باللسانيات الحاسوبية بشكل خاص، كما أن عليهم امتلاك مهارات في بنى البيانات والنمذجة والتحليل اللفظي القواعدي وغيرها من المهارات ذات الصلة.

أهم الاختصاصات طلبا في سوق العمل

مهندس تعلم الآلة: واحدة من أكثر الوظائف المرغوبة في مجال الذكاء الاصطناعي. تفضل شركات التوظيف المرشحين الحاصلين على درجة الماجستير أو الدكتوراه في علوم الكمبيوتر أو الرياضيات مع معرفة عملية بلغات البرمجة الحديثة مثل Python و Java و Scala.

متوسط الراتب سنويا: 121106 دولارًا

مهندس الروبوتيك: يفضل أن يكون حائزا على درجة البكالوريوس في هندسة الروبوتات، الهندسة الميكانيكية، الهندسة الكهربائية والميكانيكية، الهندسة الكهربائية شرط أساسي.

متوسط الراتب سنويا: 83،241 دولارًا

عالم بيانات datascientist: يتمتع علماء البيانات بتعليم عالٍ، ومعظمهم حاصل على درجة الماجستير أو الدكتوراه، على الرغم من تفضيل الحصول على درجة متقدمة في علوم الكمبيوتر، إلا أنه ليس شرطًا أساسيًا. المهارات التقنية الأكثر رواجًا هي المعرفة المتعمقة بـ SAS و R وPython

متوسط الراتب سنويا: 117.345 دولارًا

عالم أبحاث Research Scientist : مطلوب درجة البكالوريوس في علوم الكمبيوتر أو الهندسة أو مجال ذي صلة ، أو يفضل الجمع بين الشهادات والخبرة أثناء العمل لهذا الدور. المرشحون ذوو الخبرة في تصميم مستودعات البيانات واستخراج البيانات

متوسط الراتب سنويا: 83.490 دولارًا

الخلاصة

إن المعارف والمهارات والشهادات المطلوبة من الراغبين في العمل في مهن الذكاء الصنعي مرتفعة للغاية، وهي تتطلب المثابرة والجهد، ولكن العوائد كبيرة تصل إلى عشرات آلاف الدولارات سنوياً، لذلك قد تكون جديرة بالاهتمام وبذل الوقت إذا ما توفرت الرغبة والإمكانيات.
كتب ومراجع مهمة ذات صلة