الذكاء الاصطناعي على راحتك: رحلة نحو عالم من التطبيقات المحمولة

هل تخيلت يومًا أن جهازك المحمول سيتحول إلى مساعد ذكي يقرأ أفكارك؟ تخيل أنك تقف أمام خزانة ملابسك، تفكر في فستان معين، وإذ بِتطبيقك يُنير الشاشة لعرض الفستان المثالي الذي تُفكر به، من دون أن تُنطق بكلمة!

قد تبدو هذه الرؤية من الخيال العلمي، لكنها تُصبح واقعًا مع تصاعد وتيرة تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي للأجهزة المحمولة. تتسارع خطوات التطور في هذا المجال، تُصبح معها هذه التطبيقات أكثر ذكاءً، قادرة على فهم سلوكنا، وتقديم خدمات مخصصة تُلبي احتياجاتنا بدقة.

ولكن، لا تخلو هذه الرحلة من التحديات فإنشاء مثل هذه التطبيقات يُشبه بناء مدينة ذكية على رقاقة صغيرة. فمن الضروري إيجاد حلول تقنية تُوازن بين قوة المعالجة التي تحتاجها خوارزميات الذكاء الاصطناعي والموارد المحدودة للأجهزة المحمولة.

فكيف نُدمج العقل الاصطناعي في هذه "المدن الصغيرة"؟ يُمكننا الاستفادة من التقنيات التالية:

• التعلم الآلي على الهاتف: نُقوم بتدريب نماذج التعلم الآلي على "بيانات الهاتف" المحدودة لإنشاء تطبيقات محلية تُوفر تجربة سلسة وفورية للمستخدم، كأن تُساعدك على تصنيف صور الطعام أو التعرف على الأغاني.

مثال:

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
import pandas as pd

data = pd.read_csv("food_images.csv") 
X = data[['width', 'height', 'color_average']]  #  مُحددات  تصنيف الطعام
y = data['food_type']  #  نوع الطعام  

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)  #  نموذج  التعلم الآلي 
model.fit(X_train, y_train)

#  التعرف على نوع الطعام  
new_image = [200, 150, [255, 255, 255]]  #  مُحددات صورة جديدة
prediction = model.predict([new_image])  #  التنبؤ 
print(f"نوع الطعام: {prediction}")

مُلاحظات:

• يتم تدريب "نموذج" التعلم الآلي على "بيانات الهاتف" "food_images.csv" في هذه اللغة python.

• يتم "التنبؤ" بتصنيف "صورة جديدة" تُقدم كـ "مُحددات" "new_image" .

• الحوسبة السحابية: نُقدم البيانات إلى "سحاب" مُعدّ للتعامل مع "حسابات معقدة" للحصول على نتائج أفضل تُقدم للمستخدم.

مثال:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten

#  تحميل  نموذج  التعلم الآلي  من  "السحاب"  
model = tf.keras.models.load_model('cloud_model.h5')  

image = tf.keras.preprocessing.image.load_img("new_image.jpg", target_size=(224, 224)) 
image_array = tf.keras.preprocessing.image.img_to_array(image)
image_array = tf.expand_dims(image_array, 0) 
prediction = model.predict(image_array)
print(f"التنبؤ: {prediction}")

مُلاحظات:

• يتم تحميل "نموذج" التعلم الآلي "cloud_model.h5" المُدرّب "على السحاب" في هذه اللغة "python".

• يتم "التنبؤ" على "صورة جديدة" "new_image.jpg" .

• الحوسبة الحدودية: نُدمج "وحدة معالجة خاصة" في "جهاز الهاتف" لِتُعالج البيانات بِكفاءة أعلى، تُوفر وقت استجابة أسرع وتحافظ على خصوصية البيانات بِشكل أفضل.

مثال:

#include <iostream>
#include <vector>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>

//  نُعرف  دالة  التعرف  على  الوجوه  
void detect_face(cv::Mat image) {
  //  تنفيذ  عملية  التعرف  على  الوجوه  
  //  ...
  std::cout << "تم التعرف على الوجه!" << std::endl; 
}

int main() {
  //  قراءة  الصورة 
  cv::Mat image = cv::imread("image.jpg");

  //  التعرف  على  الوجوه  
  detect_face(image);
  return 0;
}

مُلاحظات:

• يتم "التعرف على الوجوه" في "وقت حقيقي" بِاستخدام "وحدة معالجة مخصصة" في "جهاز الهاتف" في هذه اللغة "C++" .

مع تطور هذه "المدن الصغيرة" تُصبح تطبيقات الذكاء الاصطناعي على الأجهزة المحمولة أكثر قوة وتُقدم إمكانيات مُذهلة سواء في مجال الصحة مع تطبيقات التشخيص المُبكر، أو التعليم مع تطبيقات التعلم المُخصصة، أو حتى في مجال الأمن مع تطبيقات التعرف على الوجوه.

ولكن، لا نُمكن الذكاء الاصطناعي من التحكم بِحياتنا دون تحديد أُطُر أخلاقية واضحة لِضمان استخدامه بِمسؤولية وِتجنب استغلاله لِأهداف خبيثة.

مع التقدم في مجال هندسة الحاسوب التُلية سوف نُشهد تطبيقات الذكاء الاصطناعي على الأجهزة المحمولة تُصبح أكثر ذِكاءً وتُساهم في تحسين حياتنا بِأشكال مُختلفة. فهل تُشاطِرني الرأي في أن المُستقبل يُخبِئ لنا مُفاجآت مُذهلة في هذا المجال؟

لا تنس أن تُشارك أفكارك وَتَشَجّع الآخرين على الانضمام إلى هذه الرحلة المُثيرة مع الذكاء الاصطناعي.