شارك
الرئيسية
1 دقيقةما هي خوارزمية التحسين المستمر؟
هي خوارزمية تنتج سلسلة من الحلول، حيث يكون كل حل أفضل من الحل السابق. تم تصميم الخوارزمية لتشغيلها لفترة محدودة من الوقت، مع القدرة أيضاً على مواصلة البحث عن حل أفضل إذا كان هناك مزيداً من الوقت.
أهمية خوارزمية التحسين المستمر
تعد خوارزمية التحسين المستمر أداة قوية تستخدم في مجموعة متنوعة من تطبيقات الذكاء الاصطناعي، إلا أنها ليست مضمونة دائماً لإيجاد أفضل حل ممكن، ولكنها ستجد دائماً حلاً بسرعة.
يمكن استخدامها لإيجاد طريق من موقع إلى آخر. ستجد الخوارزمية أولاً طريقاً سريعاً وسهل الاتباع، إذا كان هناك المزيد من الوقت، ستبحث الخوارزمية بعد ذلك عن طريق أفضل قد يكون أسرع أو أقصر.
تطبيقات خوارزمية التحسين المستمر
هناك العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي، إليك بعضاً منها:
- التعلم الآلي: تعد طريقة لتعليم الحواسيب التعلم من البيانات، دون برمجتها صراحة.
- معالجة اللغات الطبيعية: يتضمن ذلك تعليم الحواسيب لفهم اللغة البشرية والاستجابة بطريقة طبيعية للبشر.
- الروبوتية: يتضمن ذلك استخدام الروبوتات لتنفيذ مهام كان من الصعب أو المستحيل على البشر القيام بها.
- التحليلات التنبؤية: تعد طريقة لاستخدام البيانات التاريخية للحصول على تنبؤات حول الأحداث المستقبلية.
- الرؤية الحاسوبية: وهي قدرة أجهزة الكمبيوتر على تفسير وفهم الصور الرقمية.
تحديات خوارزمية التحسين المستمر
ليس هناك شك في أن الذكاء الاصطناعي يتطور بسرعة. ومع ذلك، لا تزال هناك العديد من القيود على ما يمكن أن يفعله الذكاء الاصطناعي. فيما يلي أهم قيود:
- يمكن أن تكون الخوارزمية في الذكاء الاصطناعي متحيزة وغير عادلة.
- قد تكون مبهمة وغامضة أحياناً.
- يمكن استخدام الخوارزميات بشكل سيئ، مثلاً يمكن استخدام أنظمة التعرف على الوجه للمراقبة الجماعية، ويمكن استخدام الطائرات المسيّرة في عمليات القتل المستهدف.