الدرس الأول: التنبؤ باستخدام نموذج الذكاء الاصطناعي

يُعَرَّفُ (الذَّكَاءُ الِاصْطِنَاعِيُّ - Artificial Intelligence / AI) بِأَنَّهُ: قُدْرَةُ الْآلَاتِ وَالْأَنْظِمَةِ الْحَاسُوبِيَّةِ عَلَى مُحَاكَاةِ الْقُدُرَاتِ الذِّهْنِيَّةِ الْبَشَرِيَّةِ؛ مِثْلَ التَّعَلُّمِ، وَالِاسْتِنْتَاجِ، وَالتَّفْكِيرِ، وَاتِّخَاذِ الْقَرَارَاتِ. وَيُعَدُّ (النَّمُوذَجُ التَّنَبُّؤِيُّ - Predictive Model) أَحَدَ أَبْرَزِ تَطْبِيقَاتِ تَعَلُّمِ الْآلَةِ (Machine Learning)؛ حَيْثُ يَقُومُ النِّظَامُ بِتَحْلِيلِ كَمِّيَّاتٍ هَائِلَةٍ مِنْ بَيَانَاتِ الْمَاضِي (Historical Data) لِاكْتِشَافِ الْأَنْمَاطِ وَالْعَلَاقَاتِ الْخَفِيَّةِ فِيهَا، ثُمَّ اسْتِخْدَامِ هَذِهِ الْأَنْمَاطِ لِلتَّنَبُّؤِ بِمَا سَيَحْدُثُ فِي الْمُسْتَقْبَلِ عِنْدَ إِدْخَالِ بَيَانَاتٍ جَدِيدَةٍ لَمْ يَرَهَا مِنْ قَبْلُ.

يَمُرُّ بِنَاءُ نَمُوذَجِ التَّنَبُّؤِ بِأَرْبَعِ مَرَاحِلَ أَسَاسِيَّةٍ مُتَتَابِعَةٍ: 1. (جَمْعُ وَتَنْظِيفُ الْبَيَانَاتِ - Data Collection & Preprocessing): جَمْعُ بَيَانَاتٍ دَقِيقَةٍ وَشَامِلَةٍ تَتَعَلَّقُ بِالْمَوْضُوعِ وَحَذْفُ الْأَخْطَاءِ وَالْقِيَمِ الشَّاذَّةِ. 2. (تَدْرِيبُ النَّمُوذَجِ - Model Training): تَمْكِينُ خَوَارِزْمِيَّاتِ التَّعَلُّمِ مِنْ دِرَاسَةِ بَيَانَاتِ التَّدْرِيبِ لِرَبْطِ الْمُدْخَلَاتِ بِالنَّتَائِجِ. 3. (اخْتِبَارُ وَتَقْيِيمُ النَّمُوذَجِ - Model Testing & Evaluation): قِيَاسُ دِقَّةِ النَّمُوذَجِ بِاسْتِخْدَامِ بَيَانَاتِ اخْتِبَارٍ مُنْفَصِلَةٍ لَمْ تُسْتَخْدَمْ فِي التَّدْرِيبِ لِمَعْرِفَةِ نِسْبَةِ الْخَطَأِ. 4. (نَشْرُ النَّمُوذَجِ وَالتَّنَبُّؤُ - Deployment): اسْتِخْدَامُ النَّمُوذَجِ فِي الْبِيئَةِ الْفِعْلِيَّةِ لِإِعْطَاءِ تَنَبُّؤَاتٍ لَحْظِيَّةٍ.

تَنْتَشِرُ نَمَاذِجُ التَّنَبُّؤِ بِالذَّكَاءِ الِاصْطِنَاعِيِّ فِي شَتَّى الْمَجَالَاتِ الْحَيَوِيَّةِ؛ وَأَبْرَزُهَا: 1. (الْأَرْصَادُ الْجَوِّيَّةُ وَالطَّقْسُ): التَّنَبُّؤُ بِحَرَكَةِ الرِّيَاحِ وَسُقُوطِ الْأَمْطَارِ وَالْعَوَاصِفِ قَبْلَ وُقُوعِهَا بِأَيَّامٍ لِحِمَايَةِ الْأَرْوَاحِ. 2. (الرِّعَايَةُ الصِّحِّيَّةُ وَالطِّبُّ): التَّنَبُّؤُ بِاحْتِمَالِيَّةِ إِصَابَةِ الْمَرْضَى بِأَمْرَاضٍ مُعَيَّنَةٍ (مِثْلَ السُّكَّرِيِّ أَوْ أَمْرَاضِ الْقَلْبِ) بِنَاءً عَلَى التَّحَالِيلِ وَالْعَوَامِلِ الْوِرَاثِيَّةِ. 3. (التِّجَارَةُ وَالِاقْتِصَادُ): التَّنَبُّؤُ بِسُلُوكِ الْمُسْتَهْلِكِينَ، وَأَسْعَارِ السِّلَعِ، وَمُعَدَّلَاتِ الطَّلَبِ عَلَى الْمُنْتَجَاتِ. 4. (الْمُرُورُ وَالنَّقْلُ الذَّكِيُّ): التَّنَبُّؤُ بِالِاخْتِنَاقَاتِ الْمُرُورِيَّةِ وَاقْتِرَاحُ الْمَسَارَاتِ الْبَدِيلَةِ.

تَعْتَمِدُ دِقَّةُ أَيِّ نَمُوذَجِ ذَكَاءٍ اصْطِنَاعِيٍّ عَلَى مَبْدَأٍ عِلْمِيٍّ شَهِيرٍ: (جَوْدَةُ النَّتَائِجِ مِنْ جَوْدَةِ الْمُدْخَلَاتِ - Garbage In, Garbage Out)؛ فَإِذَا كَانَتْ بَيَانَاتُ التَّدْرِيبِ مَغْلُوطَةً أَوْ غَيْرَ كَافِيَةٍ أَوْ مُتَحَيِّزَةً، سَيُعْطِي النَّمُوذَجُ تَنَبُّؤَاتٍ خَاطِئَةً كَارِثِيَّةً. لِذَلِكَ يَجِبُ أَنْ تَكُونَ الْبَيَانَاتُ: شَامِلَةً، وَمُتَنَوِّعَةً، وَمُحَدَّثَةً، وَخَالِيَةً مِنَ التَّحَيُّزِ (Bias)؛ مَعَ إِجْرَاءِ عَمَلِيَّاتِ إِعَادَةِ تَدْرِيبٍ مُسْتَمِرَّةٍ (Retraining) لِلْحِفَاظِ عَلَى كَفَاءَةِ النَّظَامِ.