hotchpotch/wikipedia-multilingual-ir-pairs huggingface dataset:
تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحكومة
تطور الولايات المتحدة ودول أخرى تطبيقات الذكاء الاصطناعي لمجموعة من المهام العسكرية. تتمثل التطبيقات العسكرية الرئيسية للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في تعزيز القيادة والسيطرة، والاتصالات، والمستشعرات، والتكامل والتوافق التشغيلي. تجري أبحاث الذكاء الاصطناعي حاليًا في مجالات جمع المعلومات الاستخبارية وتحليلها، واللوجستيات، والعمليات السيبرانية، وعمليات المعلومات، والقيادة والتحكم، وفي مجموعة متنوعة من المركبات شبه المستقلة والمستقلّة. تتيح تقنيات الذكاء الاصطناعي التنسيق بين المستشعرات والمستجيبات، واكتشاف التهديدات وتحديدها، ووضع علامات على مواقع العدو، واستحواذ الهدف، والتنسيق وإلغاء تضارب النيران المشتركة الموزعة بين المركبات القتالية والدبابات المترابطة وداخل الفرق المأهولة وغير المأهولة (إم يو إم-تي). دمج الذكاء الاصطناعي في العمليات العسكرية في العراق وسوريا.
في عام 2023، اختبرت وزارة الدّفاع الأمريكية ذكاءً اصطناعيًا توليديًا قائمًا على نماذج لغة كبيرة لـ رقمنة البيانات ودمجها عبر الجيش.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحكومة
في الحرب الفلسطينية الإسرائيلية 2023 استخدمت إسرائيل نظامين للذكاء الاصطناعي لتحديد أهداف الضربات. استخدم النظام الأول، "Habsora" (ويعني "الإنجيل")، لتجميع قائمة بالمباني المستهدفة، بينما تولى النظام الثاني، "Lavender"، إعداد قائمة بالأشخاص المستهدفين، حيث شملت هذه القائمة 37 ألف شخص يُشتبه في انتمائهم إلى حركة حماس.
تضمنت قائمة المباني منازل فلسطينيين في غزة يُعتقد أن أصحابها مرتبطون بنشطاء حماس. أدى استخدام الذكاء الاصطناعي في استهداف الأهداف المدنية، إلى جانب تغيير السياسة الإسرائيلية الذي أزال القيود على استهداف المناطق المدنية، إلى أعداد غير مسبوقة من القتلى المدنيين. ووفقًا لمسؤولي الجيش الإسرائيلي، فإن هذا النهج يعالج مشكلة سابقة تتمثل في نفاد الأهداف لسلاح الجو. باستخدام هذا النظام توسع "بنك الأهداف" ليشمل منازل تعود لأعضاء صغار في حماس، مما زاد من نطاق الضربات بشكل كبير. وقد وصف مصدر داخلي هذه العمليات بأنها "مصنع اغتيال جماعي".
تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحكومة
في عام 2024، درّب الجيش الأمريكيّ الذّكاء الاصطناعيّ على تحديد أهداف الغارات الجوية أثناء عملياته في العراق وسوريا. وفي العام ذاته أنشأ مختبر صيني في كلية العمليات المشتركة لجامعة الدفاع الوطني في شيجياتشوانغ قائدًا عسكريًا للذكاء الاصطناعي، لاستخدامه في عمليات محاكاة الحرب على نطاق واسع في دور رئيس الأركان.
شهد الإنفاق العسكري العالمي السنوي على الروبوتات ارتفاعًا ملحوظًا، فارتفع من 5.1 مليار دولار أمريكي في عام 2010 إلى 7.5 مليار دولار أمريكي في عام 2015. وأصبحت الطائرات المسيرة العسكرية القادرة على العمل بشكل مستقل أمرًا شائع الاستخدام. وقد طور الجيش الأوكراني طائرات مسيرة انتحارية مستقلة بهدف تقويض فعالية التدخل الروسي الجوي. وعلى الجانب الآخر يتجنب العديد من الباحثين الانخراط في التطبيقات العسكرية للروبوتات.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي الصحة
يستخدم الذكاء الاصطناعي غالبًا في الرعاية الصحية للتصنيف، سواءً لأتمتة التقييم الأولي للتصوير المقطعي المحوسب أو تخطيط كهربائية القلب أو لتحديد المرضى الذين يعرضون صحة السكان لمخاطر عالية. يتسع نطاق التطبيقات بسرعة. يطبق الذكاء الاصطناعي مثلًا في مشكلة الجرعات عالية التكلفة؛ إذ تشير النتائج إلى أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يوفر 16 مليار دولار. وجدت دراسة رائدة في كاليفورنيا في عام 2016 أن الصيغة الرياضية المطورة بمساعدة الذكاء الاصطناعي حددت بشكل صحيح الجرعة الدقيقة من الأدوية المثبطة للمناعة التي يجب إعطاؤها لمرضى الأعضاء. وقد أشارت الأبحاث الحالية إلى أن أمراض الأوعية الدموية غير القلبية تُعالج أيضًا بالذكاء الاصطناعي. بالنسبة لبعض الاضطرابات، يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي أن تساعد في التشخيص والعلاجات الموصى بها وتوقع النتائج ومتابعة تقدم المريض. ومع تقدم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، من المتوقع أن يصبح أكثر أهمية في صناعة الرعاية الصحية.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي الصحة
يسهم الكشف المبكر عن الأمراض، كالسّرطان، في إنقاذ الأرواح، ولتحقيق ذلك، بات الذكاء الاصطناعي حجر الزاوية. فخوارزمياته قادرة على تشخيص الأمراض عبر تحليل كميات ضخمة ومعقدة من البيانات الطبية. على سبيل المثال، يستخدم نظام "واتسون" من شركة آي بي إم في تمشيط السجلات الطبية والتجارب السريرية للوصول إلى تشخيص دقيق للمرضى. كما يسعى مشروع "هانوفر" من مايكروسوفت إلى مساعدة الأطباء في اختيار العلاجات المناسبة لمرض السرطان من بين آلاف الخيارات الدوائية واللقاحات. ويهدف هذا المشروع إلى جمع وتحليل جميع الأوراق البحثية ذات الصلة، للتنبؤ بأكثر العلاجات فعالية لكل مريض على حدة، مع التركيز بشكل خاص على سرطان النخاع النقوي. وفي سياق آخر، أثبتت دراسة أخرى أن الذكاء الاصطناعي قادر على تشخيص سرطان الجلد بدقة مماثلة للأطباء المتخصصين. كما يوجد مشروع آخر يراقب المرضى ذوي المخاطر العالية من خلال طرح أسئلة عليهم بناءً على البيانات التي تم جمعها من تفاعلاتهم مع الأطباء. وفي دراسة استخدمت تقنيات التعلم الانتقالي، تمكن الذكاء الاصطناعي من تشخيص أمراض العيون بدقة عالية، واقترح الخيارات العلاجية المناسبة.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي الصحة
أظهرت دراسة أخرى جراحة باستخدام روبوت مستقل. أشرف الفريق على الروبوت أثناء قيامه بجراحة الأنسجة الرخوة، وخياطة أمعاء الخنزير بدقة تفوقت على جراح بشري. تُستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية كأنظمة دعم القرار السريري للتشخيص الطبي،  مثل تكنولوجيا معالجة المفاهيم في برامج سجلات المرضى الإلكترونية.
ومن بين المهام الصحية الأخرى التي يُعتقد أنها مناسبة للذكاء الاصطناعي قيد التطوير:
تساهم الروبوتات الداعمة بالذكاء الاصطناعي في تقليص الحاجة إلى توظيف كوادر بشرية لتأدية المهام الروتينية في مراكز الاتصال.
يمكن للتعلم الآلي عبر تحليل المشاعر أن يكشف عن إرهاق العاملين، مما يساهم في الوقاية من الإجهاد المفرط. وبالمثل، تساهم أنظمة دعم القرار في منع الكوارث الصناعية وتعزيز كفاءة الاستجابة لها في حال وقوعها. أما بالنسبة للعمال الذين يؤدون أعمالًا يدوية تتطلب التعامل مع مواد، فيمكن الاستعانة بالتحليلات التنبؤية لتقليل خطر الإصابات العضلية الهيكلية. كما يمكن للبيانات التي تجمعها الأجهزة الاستشعارية القابلة للارتداء أن تحسّن مراقبة الصحة في بيئة العمل وتقييم المخاطر وإجراء البحوث ذات الصلة.[كيف؟]
تطبيقات الذكاء الاصطناعي الصحة
يمكن للذكاء الاصطناعي أن يصنف مطالبات تعويض العمال بشكل آلي. ويمكن لأنظمة الواقع الافتراضي المدعومة بالذكاء الاصطناعي أن تعزز التدريب على السلامة من خلال تمكين المتدربين من التعرف على المخاطر بشكل أفضل. كما يمكن للذكاء الاصطناعي أن يكتشف الحالات التي تكاد تحدث فيها حوادث بكفاءة أعلى، مما يساهم في تقليل معدلات الحوادث التي غالبًا ما يتم الإبلاغ عنها بشكل ناقص.
يستطيع برنامج ألفافولد 2 تحديد البنية الثلاثية الأبعاد للبروتينات المطوية في غضون ساعات معدودة، مقارنة بالشهور التي تستغرقها الطرق التقليدية. وقد تم توظيفه لتوفير نماذج هيكلية لجميع البروتينات الموجودة في جسم الإنسان، فضلًا عن غالبية البروتينات المعروفة علمياً، والتي تزيد عن 200 مليون بروتين.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي الكيمياء والأحياء
يُوظَّف التعلم الآلي على نطاق واسع في مجال تصميم الأدوية،  حيث يُسهم في التنبؤ بخصائص الجزيئات واستكشاف الفضاءات الكيميائية الشاسعة. كما تُستغل شبكات التفاعلات الحاسوبية، التي تجمع بين التخليق الحاسوبي وخوارزميات الذكاء الاصطناعي،  في دراسة أصول الحياة على الأرض،  وتطوير الأدوية وتصميم مسارات لإعادة تدوير مئتين من المواد الكيميائية الصناعية إلى أدوية ومواد زراعية هامة. تشير الأبحاث إلى أن مختلف مجالات الكيمياء الحاسوبية يمكن أن تستفيد من التعلم الآلي،  بما في ذلك اكتشاف الأدوية وتطويرها وإعادة استخدامها وتحسين إنتاجية الصناعات الدوائية وتصميم التجارب السريرية. كما يُستعان بالتعلم الآلي في تصميم البروتينات ذات وظائف محددة سلفًا.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي الكيمياء والأحياء
في أحد التطبيقات العملية، أسهمت قواعد البيانات المدعومة بالتعلم الآلي في اختصار المدة الزمنية اللازمة لتطوير دواء يستهدف إنزيمات الجين DDR1 المرتبطة بأنواع محددة من السرطان والتليف، لتصل إلى 46 يومًا فقط، وذلك بفضل جودة البيانات العالية. ولا يقتصر دور التعلم الآلي على حقل الأدوية فحسب، بل يمتد إلى فك شفرة الأحياء البشرية،  حيث يُساعد في ربط أنماط التعبير الجيني بأنماط التفعيل الوظيفي وتحديد الحمض النووي الوظيفي. ويُعدّ أداة أساسية في أبحاث الجينات. علاوة على ذلك، يتجاوز نطاق تطبيق التعلم الآلي ليصل إلى مجالات الحيويا التركيبية وأحياء الأمراض،  وتكنولوجيا النانو،  وعلوم المواد،  مثل تطوير المواد النانوية والبنى الحيوية النانوية.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي الكيمياء والأحياء
توجد نماذج أولية لأجهزة روبوتية علمية، من بينها الروبوتات المجسدة التي تُعرف بـ"علماء الروبوت"، والتي تعرض نمطًا جديدًا من التعلم الآلي يتجاوز الإطار التقليدي. علاوة على ذلك، يسعى الباحثون جاهدين لتطوير أجهزة "حاسوبية حيوية" قادرة على التعلّم،  حيث يتم استخدامها في زراعة مستشعرات حيوية داخل الكائنات الحية للتحكم في الأطراف الاصطناعية على سبيل المثال. كما طُورت خلايا عصبية اصطناعية بوليمرية تعمل بشكل مباشر في البيئات الحيوية، تعرف بالخلايا العصبية الهجينة التي تجمع بين المكونات الاصطناعية والحيوية.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي الكيمياء والأحياء
إذا أصبحت محاكاة الدماغ بالكامل ممكنة من خلال المسح وإعادة بناء الدماغ الكيميائي-الحيوي على الأقل، كما يفترض نموذج النسخ الرقمي في كتاب "عصر المحاكاة" باستخدام الشبكات العصبية الفيزيائية، فقد يكون لهذا تطبيقات واسعة تتعدى النطاق البشري المعتاد. غير أن ذلك سيفرض على المجتمع تحديات أخلاقية كبيرة، وأخطارًا مجتمعية، ومشاكل أخلاقية جوهرية، ككيفية بناء مثل هذه الأنظمة واستخدامها أو حتى إرسالها إلى الفضاء، مقارنة بأنواع أخرى من الذكاء الاصطناعي الصناعي أو شبه الصناعي، الأقل إنسانية أو الواعية. وبديلًا عن مسح الدماغ، أو مكملًا له، يمكن استخدام أساليب الهندسة العكسية لدراسة بنية الدماغ ووظائفه. كما توجد فئة فرعية من الذكاء الاصطناعي تعرف بالذكاء المجسد، تشمل أنظمة روبوتية متحركة تتكون من روبوت واحد أو أكثر، قادرة على التعلم والتفاعل مع العالم المادي.
تتميز الحواسيب الحيوية، وإن كانت صناعية وبالغة الذكاء، بخصائص تميزها عادةً عن نظيراتها الصناعية القائمة على السيليكون. مع ذلك، فإن إمكانية دمجها أو استعمالها في تصميم أحدهما الآخر أمرٌ وارد. ورغم كفاءة الذكاء الاصطناعي وشفافية خوارزمياته وخلوه من التحيز، واقتصاره على بيانات ضخمة ونقية، إلا أن بعض المهام قد لا تصلح للتنفيذ به بشكل مناسب إذا كانت المقاييس أو القيم أو البيانات الأساسية غير ملائمة. ويُطلق على الأنشطة البشرية التي تعتمد على الحوسبة كأداة ضمن أنظمة أوسع مصطلح "مدعومة بالحاسوب"، مثل استخدام الذكاء الاصطناعي في مهام محددة دون الاعتماد الكلي على نتائجه. [بحاجة لمصدر]
أشارت دراسة إلى أن النظام الحيوي يُمثل قيدًا على تطور الذكاء الاصطناعي، حيث أبرزت أننا لن نتمكن من تطوير تقنيات تحاكي الذكاء البشري ما لم نفهم النظام الحيوي فهمًا عميقاً، وننجح في صياغة نموذج دقيق له وتقليده. وحتى في حال توفر هذا الفهم الشامل، لا يزال هناك احتمال ألا نتوصل إلى حل تقني قادر على محاكاة الذكاء الطبيعي بالكامل. وتجدر الإشارة إلى أن هناك مجالات بحثية واعدة تسعى إلى دمج الحيويا والذكاء الاصطناعي، مثل مجال الروبوتات الحيوية الذي يهدف إلى تطوير روبوتات تحاكي الكائنات الحية في بنيتها ووظائفها.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي علم الفلك والأنشطة الفضائية وعلم الأجسام الطائرة المجهولة
يستخدم الذكاء الاصطناعي في علم الفلك لتحليل الكميات المتزايدة من البيانات المتاحة والتطبيقات، وخاصة في مجالات "التصنيف، والانحدار، والتجميع، والتنبؤ، والتوليد، والاكتشاف، وتطوير رؤى علمية جديدة". على سبيل المثال، يُستخدم لاكتشاف الكواكب الخارجية، والتنبؤ بالنشاط الشمسي، والتمييز بين الإشارات والتأثيرات الآلية في علم فلك الموجات الثقالية. كما يمكن استخدامه في الأنشطة الفضائية مثل استكشاف الفضاء، بما في ذلك تحليل بيانات مهام الفضاء، واتخاذ القرارات العلمية في الوقت الحقيقي للمركبات الفضائية، وتجنب الحطام الفضائي، والتشغيل الأكثر استقلالية.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي علم الفلك والأنشطة الفضائية وعلم الأجسام الطائرة المجهولة
وفي سياق البحث عن حياة ذكية خارج كوكب الأرض (SETI)، استخدمت تقنيات التعلم الآلي في مسعى لتمييز الموجات الكهرومغناطيسية ذات المنشأ الاصطناعي ضمن البيانات المتاحة،  مثل الملاحظات الفورية،  وغيرها من المؤشرات التكنولوجية، كالكشف عن الشذوذ عن القواعد الطبيعية. وفي سياق دراسة الأجسام الطائرة المجهولة، يستخدم مشروع "سكاي كام 5" بقيادة البروفيسور هاكان كايال،  ومشروع "غاليلو" بقيادة البروفيسور أبراهام آفي لوب،  تقنيات التعلم الآلي لاكتشاف وتصنيف أنواع محددة من الأجسام الطائرة المجهولة. ويسعى مشروع "غاليلو" كذلك لاكتشاف نوعين آخرين من المؤشرات التكنولوجية المحتملة خارج كوكب الأرض مستعينًا بالذكاء الاصطناعي، وهما الأجسام بين النجمية الشبيهة بجسم "أومواموا"، والأقمار الصناعية الاصطناعية غير الأرضية.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي علم الفلك والأنشطة الفضائية وعلم الأجسام الطائرة المجهولة
يتصوّر "لويب" إمكانية أن يكشف مشروع بحثي عن ما يشبه "رواد فضاء اصطناعيين". وفي عام 2021 أكد في مقال رأي أن الذكاء الاصطناعي "سيتفوق" حتمًا على الذكاء الطبيعي. وعلى نحو مماثل أشار مارتن ريس إلى احتمال وجود حضارات أكثر مما نتوقع، وأن أغلبها قد يكون اصطناعيًا. وعلى وجه الخصوص، قد تشمل تطبيقات الذكاء الاصطناعي المستقبلية أشكالًا متقدمة من الذكاء العام الاصطناعي قادرة على استعمار الفضاء، أو أنواعًا أكثر تخصصًا منه موجهة نحو الرحلات الفضائية.
من ناحية أخرى، أثيرت مخاوف تتعلق بالذكاء العام الاصطناعي القادر على استعمار الفضاء، أو حتى استعمار فضائي يقوم على الذكاء الطبيعي. ومن بين هذه المخاوف: "سلامة اللقاءات مع ذكاء اصطناعي غريب"،  ومخاطر المعاناة أو الأهداف العكسية،  والمسؤولية الأخلاقية والقانونية الناشئة عن آثار الاستعمار الفضائي،  أو حتى خطر خروج الذكاء الاصطناعي عن السيطرة كما صور في أعمال الخيال العلمي. وقد وصف "لويب" إمكانية وجود "رواد فضاء اصطناعيين" يخضعون لـ"تطور خاضع للإشراف"،  مما يفتح آفاقًا أوسع للنقاش حول مفاهيم التطور الموجه والارتقاء والبذر الموجه واستعمار الفضاء.
يمكن توظيف هذه الطريقة أيضًا في توليد مجموعات بيانات من التوقيعات الطيفية لجزيئات قد تساهم في إنتاج أو استهلاك مواد كيميائية محددة - مثل الفوسفين الذي يُحتمل أن يكون قد رُصد في كوكب الزهرة - مما يُسهم في تفادي التعيينات الخاطئة، وإذا ما تحسنت دقتها، يمكن الاستعانة بها في عمليات الكشف والتعرف المستقبلية على الجزيئات في الكواكب الأخرى.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي مجالات بحثية أخرى
في أبريل 2024، نشرت آلية المشورة العلمية للمفوضية الأوروبية تقريرًا استعرضت فيه الفرص والتحديات التي يفرضها الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي. ومن فوائده تسريع البحث والابتكار، وأتمتة سير العمل، وتعزيز نشر العمل العلمي. أما التحديات فكانت "قيود تتعلق بالشفافية، والإعادة، والتفسير"، والأداء غير الدقيق، والمخاطر الناتجة عن سوء الاستخدام أو الاستخدام غير المقصود، والمخاوف الاجتماعية مثل انتشار المعلومات المضللة وزيادة التفاوتات.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي مجالات بحثية أخرى
يمكن للتعلم الآلي أن يسهم بشكل فعال في ترميم النصوص القديمة وإسنادها إلى مؤلفيها الأصليين. كما يمكن توظيفه في فهرسة تلك النصوص، مما ييسر عملية البحث والدراسة فيها. ولا يقتصر دوره على ذلك، بل يمكن أن يكون عونًا كبيرًا في تصنيف الشظايا النصية. وفي مجال آخر، يمكن الاستعانة بالذكاء الاصطناعي لدراسة الجينومات وتتبع التاريخ الجيني للإنسان. فقد أمكن من خلاله الكشف عن تزاوج بين الإنسان الحديث وأنواع بشرية قديمة، مما أدى إلى اكتشاف مجموعة سكانية سابقة لم تكن من النياندرتال ولا إنسان دينيسوفا. ولا يتوقف الأمر عند هذا الحد، بل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يوفر لنا وسيلة "غير غازية وغير مدمرة" لدراسة الهياكل الداخلية للبقايا الأثرية.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي مجالات بحثية أخرى
توقف الباحثون عند تطوير نظام تعلم عميق قادر على استيعاب الفيزياء البديهية من البيانات البصرية المتعلقة بمحاكاة بيئات ثلاثية الأبعاد، وذلك بالاستناد إلى نهج مبتكر مستوحى من دراسات الإدراك البصري عند الرضع. وفي سياق متصل، قام باحثون آخرون بتطوير خوارزمية تعلم آلي تستطيع اكتشاف المجموعات الأساسية من المتغيرات التي تحكم أنظمة فيزيائية متنوعة، والتنبؤ بسلوكياتها الديناميكية المستقبلية من خلال تحليل تسجيلات فيديو لهذه السلوكيات. وفي المستقبل، قد يتسنى لنا استخدام مثل هذه الأنظمة المتقدمة لأتمتة عملية اكتشاف القوانين الفيزيائية التي تحكم الأنظمة المعقدة.
يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين المواد واكتشافها مثل اكتشاف المواد المستقرة والتنبؤ ببنيتها البلورية.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي مجالات بحثية أخرى
في نوفمبر 2023 أعلن باحثون في شركة ديب مايند ومختبر لورنس بيركلي الوطني عن تطويرهم لنظام ذكاء اصطناعي أسموه "ج نوم" (GNoME). وقد حقق هذا النظام قفزة نوعية في مجال علوم المواد باكتشافه لأكثر من مليوني مادة جديدة في فترة زمنية وجيزة نسبيًا. يستند نظام "ج نوم" إلى تقنيات التعلم العميق لاستكشاف الهياكل المادية المحتملة بكفاءة عالية، مما أدى إلى زيادة كبيرة في تحديد بنى البلورات غير العضوية المستقرة. وقد تم التحقق من دقة تنبؤات النظام من خلال تجارب روبوتية مستقلة، حيث أظهرت نتائج واعدة بنجاح بلغ 71%. وأصبحت بيانات المواد المكتشفة حديثًا متاحة للباحثين من خلال قاعدة بيانات مشروع المواد، مما يتيح لهم فرصة فريدة لاكتشاف مواد بخصائص مرغوبة لتطبيقات متنوعة. يمثل هذا التطور نقلة نوعية في مستقبل الاكتشاف العلمي، حيث يعكس مدى تكامل الذكاء الاصطناعي في أبحاث علوم المواد. ومن المتوقع أن يساهم هذا التكامل في تسريع وتيرة الابتكار المادي وتقليل التكاليف المرتبطة بتطوير المنتجات. كما يشير استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق إلى إمكانية تقليل أو حتى القضاء على التجارب المخبرية اليدوية، مما يتيح للعلماء التركيز بشكل أكبر على تصميم وتحليل المركبات الفريدة.
يُستخدم التعلم الآلي في شتى أنواع الهندسة العكسية. فعلى سبيل المثال، تم توظيفه في إعادة هندسة أجزاء من المواد المركبة، مما أتاح إنتاج مكونات ذات جودة عالية دون الحاجة إلى تصاريح مسبقة. كما ساهم في الفهم السريع لسلوك البرامج الضارة. ويمكن استغلاله في إعادة هندسة نماذج الذكاء الاصطناعي. علاوة على ذلك، يمكن للتعلم الآلي أن يقوم بتصميم المكونات من خلال عملية شبيهة بالهندسة العكسية للمكونات الافتراضية الغائبة، مثل التصميم الجزيئي العكسي لتحقيق وظيفة محددة مسبقاً،  أو تصميم البروتينات لتلائم مواقع وظيفية معينة. ويمكن للهندسة العكسية للشبكات البيولوجية، بفضل التعلم الآلي، أن تُنمذج التفاعلات البيولوجية بطريقة مفهومة للإنسان، وذلك بالاستناد إلى بيانات سلاسل زمنية لمستويات التعبير الجيني.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي القانون
صار الذكاء الاصطناعي ركيزة أساسية في المهن القانونية، حيث تقوم الخوارزميات وتعلم الآلة بتولي بعض المهام التي كانت تُؤتمن عليها سابقًا المحامون المبتدئون. ورغم انتشار استخدامه، لا يُتوقع أن يحل محل أغلب الأعمال التي يضطلع بها المحامون في المنظور القريب. وتستغل صناعة الاكتشاف الإلكتروني تعلم الآلة لتقليص البحث اليدوي.
بدأت أجهزة إنفاذ القانون في توظيف أنظمة التعرف على الوجوه لتحديد المشتبه بهم اعتمادًا على البيانات البصرية. وقد أظهرت هذه الأنظمة دقة بالغة تفوق شهادة الشهود، علاوة على قدرتها الفائقة على التعرف على الأفراد حتى في ظروف الإضاءة الخافتة أو جودة الفيديو المنخفضة، متجاوزة بذلك قدرات الإنسان. تستخدم المحاكم الأمريكية نظام "كومباس" التجاري لتقييم احتمال عودة المدانين إلى ارتكاب الجرائم. ومن أبرز المخاوف المتعلقة بهذا الأمر، التحيز الخوارزمي، حيث قد تتأثر خوارزميات الذكاء الاصطناعي بالتحيزات الكامنة في البيانات المدخلة إليها. وقد أشارت منظمة "بروبوبليكا" إلى أن نظام "كومباس" يميل إلى تقييم احتمال عودة المدانين السود إلى الإجرام بمعدل أعلى مقارنة بالبيض.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي القانون
وفي خطوة رائدة، أطلقت مدينة هانغتشو الصينية في عام 2019، محكمة إلكترونية تجريبية تعتمد على الذكاء الاصطناعي للبت في المنازعات التجارية الإلكترونية وقضايا الملكية الفكرية ذات الصلة.(ص.124) ويقوم الأطراف في هذه المحكمة بتمثيل أنفسهم عبر مؤتمرات الفيديو، بينما يتولى الذكاء الاصطناعي مهمة تقييم الأدلة وتطبيق القواعد القانونية ذات الصلة.(ص.124)
تطبيقات الذكاء الاصطناعي الخدمات
من بين التطبيقات الأخرى للذكاء الاصطناعي استخدامه في مجال الموارد البشرية، حيث يمكنه فحص السير الذاتية وترتيب المرشحين بناءً على مؤهلاتهم، والتنبؤ بنجاح المرشحين في أدوار معينة، وأتمتة المهام الروتينية للتواصل عبر روبوتات الدردشة.
يُبسط الذكاء الاصطناعي عملية التوظيف والبحث عن عمل عبر تقييم المهارات والرواتب وتفضيلات المستخدمين، مما يسهل مطابقة الباحثين مع الوظائف المناسبة. كما يحسب الأجور المناسبة، ويبرز المعلومات الأساسية في السير الذاتية باستخدام معالجة اللغة الطبيعية. تشمل التطبيقات منشئي السير الذاتية الاحترافية وروبوتات الدردشة لتحسين تجربة المستخدمين.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي الخدمات
يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا رئيسيًا في تطوير المساعدين الافتراضيين (الأفاتار) لتقليل تكاليف التشغيل والتدريب، كما نجحت شركات مثل "بايبستريم" في أتمتة خدمة العملاء. تعتمد تطبيقات مثل جوجل على تحليل اللغة لتحديد مشاعر العملاء والاستجابة لها، بينما تستخدم أمازون روبوت محادثة لإنجاز مهام متعددة وربط العملاء بممثلين عند الحاجة. كما يشهد الذكاء الاصطناعي التوليدي مثل شات جي بي تي انتشارًا كبيرًا في أتمتة المهام ودعم اتخاذ القرار في عالم الأعمال.
في قطاع الضيافة، يُستغل الذكاء الاصطناعي في تقليص المهام الروتينية وتحليل الاتجاهات والتفاعل مع النزلاء والتنبؤ باحتياجاتهم. وتتخذ خدمات الفنادق المدعومة بالذكاء الاصطناعي أشكالًا متنوعة منها روبوتات المحادثة، والمساعدون الصوتيون الافتراضيون، وروبوتات الخدمة.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي وسائل الإعلام
تُجري تطبيقات الذكاء الاصطناعي تحليلًا دقيقًا لمحتوى الوسائط المتعددة، كالأفلام والبرامج التلفزيونية والإعلانات المرئية والمحتوى الذي ينتجه المستخدم، وذلك باستعانتها بتقنيات حديثة، أبرزها الرؤية الحاسوبية.
ومن بين التطبيقات العملية لهذا النوع من التحليل: تحليل الصور للتعرف على الأجسام والأوجه، وتحليل الفيديوهات للتعرف على المشاهد والأجسام والأوجه أيضاً. ويمكن لهذا التحليل أن ييسر عملية البحث عن الوسائط، وأن يولد مفردات وصفية دقيقة للمحتوى، وأن يرصد مدى التزام المحتوى بالسياسات المحددة، كالتأكد من ملاءمة المحتوى للأوقات المخصصة للعرض التلفزيوني. كما يمكن تحويل الكلام إلى نص لأغراض الأرشفة وغيرها، واكتشاف الشعارات والمنتجات وأوجه المشاهير بهدف عرض إعلانات ملائمة.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي وسائل الإعلام
في شهر يناير 2016، مولت هيئة البرامج للأبحاث والتطور التكنولوجي مشروعًا أُطلق عليه اسم "إن في دي"، وذلك بغرض مساعدة الصحفيين والباحثين على كشف الوثائق المزيفة. وقد جرى تقديم الأدوات التي يتضمنها هذا المشروع على شكل إضافات للمتصفحات. وفي وقت لاحق خصصت وكالة مشاريع الأبحاث الدفاعية المتقدمة (داربا) مبلغ 68 مليون دولار للعمل على تطوير تقنيات قادرة على كشف الوثائق المزيفة التي أنتجتها تقنيات التزييف العميق.
وفي يونيو 2016 طوّرت مجموعة الحوسبة البصرية في جامعة ميونخ التقنية وجامعة ستانفورد برنامج "فيس تو فيس"،  وهو برنامج مصمم لإنشاء مقاطع فيديو مزيفة من خلال تحريك صور الوجوه بشكل يحاكي تعبيرات وجه شخص آخر. وقد أثبت هذا البرنامج نجاحه في تحريك وجوه شخصيات بارزة مثل باراك أوباما وفلاديمير بوتين.
في شهر سبتمبر 2018 اقترح السيناتور الأمريكي مارك وارنر فرض عقوبات على شركات وسائل التواصل الاجتماعي التي تتساهل في نشر الوثائق المزيفة التي أنتجتها تقنيات التزييف العميق عبر منصاتها.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي وسائل الإعلام
شهد مجال تقنيات التزييف العميق تطورًا ملحوظاً، لا سيما في مجال توليد الأصوات المزيفة،  كما طورت برامج الذكاء الاصطناعي قدراتها على كشف الوثائق المزيفة واستنساخ الأصوات البشرية.
يُستخدَم الذكاء الاصطناعي في مجال المراقبة المرئية من خلال برامج حاسوبية تقوم بتحليل الأصوات والصور الواردة من كاميرات المراقبة بهدف التعرف على الأشخاص والمركبات والأجسام والأحداث. ويتم برمجة هذه البرامج بواسطة المتخصصين في مجال الأمن لتحديد المناطق المحظورة ضمن مجال رؤية الكاميرا (كمنطقة مسيجة أو موقف للسيارات دون الأرصفة أو الشوارع العامة المحيطة)، وتحديد أوقات محددة في اليوم (كبعد ساعات العمل) للممتلكات التي تخضع للمراقبة بالكاميرات. وعند اكتشاف أيّ متسلل يخالف القاعدة المحددة بعدم السماح لأي شخص بالتواجد في تلك المنطقة خلال ذلك الوقت، يقوم الذكاء الاصطناعي بإرسال إشعار فوري.
وقد تم توظيف خوارزميات الذكاء الاصطناعي للكشف عن مقاطع الفيديو المزيفة التي تم توليدها باستخدام تقنيات التعلم العميق.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي وسائل الإعلام
تبوأ الذكاء الاصطناعي مكانة متميزة في حقل إنتاج الفيديو، حيث تشهد هذه الصناعة تطورًا سريعًا لأدوات وبرامج مبنية على تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي. هذه الأدوات قادرة على توليد مقاطع فيديو جديدة أو تعديل المقاطع الحالية. ومن أبرز الأدوات المستعملة حاليًا في هذا المجال: دال-إي وميدجورني و"رن واي". وقد استطاعت استوديوهات "وايمارك" استثمار الإمكانات التي تتيحها كل من "دال-إي" و"ميدجورني" لإنتاج فيلم كامل اعتمد بشكل كلي على الذكاء الاصطناعي في صيف عام 2023، وحمل عنوان "الصقيع".
ولا تتوقف جهود هذه الاستوديوهات عند هذا الحد، بل تسعى إلى توظيف الذكاء الاصطناعي في صناعة الإعلانات والتسويق، بغية توفير الوقت والجهد في إنتاج محتوى بصري جذاب للشركات. وفي هذا الصدد، يؤكد إيف بيرجكويست، مدير مشروع الذكاء الاصطناعي وعلم الأعصابعلم الأعصاب في وسائل الإعلام بمركز تكنولوجيا الترفيه بجامعة جنوب كاليفورنيا، أن صناعة السينما، وخاصة فرق ما بعد الإنتاج في هوليوود، قد بدأت بالفعل في تبني الذكاء الاصطناعي التوليدي، ويتوقع أن يشهد المستقبل توسعًا أكبر في اعتماد هذه التكنولوجيا الثورية.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي وسائل الإعلام
ابتكر دايفيد كوب ذكاءً اصطناعيًا يُدعى "إميلي هاول"، وحقق شهرة واسعة في مجال الموسيقى الحاسوبية القائمة على الخوارزميات. وقد تم تسجيل الخوارزمية المستخدمة في "إميلي هاول" كبراءة اختراع أمريكية. وفي عام 2012، أنتج الذكاء الاصطناعي "إياموس" أول ألبوم كلاسيكي مكتمل.
يقوم الذكاء الاصطناعي الافتراضي "AIVA" بتأليف موسيقى سيمفونية، لا سيما الموسيقى الكلاسيكية المصممة للصوتيات السينمائية. ويُعد هذا الإنجاز الأول من نوعه عالميًا، حيث يُعتبر أول مؤلف افتراضي معترف به من قِبل جمعية مهنية موسيقية.
يُنتج برنامج ميلوميكس موسيقى حاسوبية تُستخدم لتخفيف التوتر والألم. كما استفاد برنامج "واتسون بيت" من التعلم المعزز وشبكات الاعتقاد العميق لتأليف الموسيقى بناءً على لحن أولي بسيط وأسلوب محدد. وقد تم نشر البرنامج كمصدر مفتوح، وتعاون موسيقيون مثل تارين ساوثرن مع المشروع لإنتاج مقطوعات موسيقية. أما أغنية "عيون عليك" للمغنية الكورية الجنوبية هايون، فقد أُلفت باستخدام الذكاء الاصطناعي تحت إشراف ملحنين حقيقيين، من بينهم الملحن نوفو.
تطبيقات الذكاء الاصطناعي وسائل الإعلام
تبيع شركة "نارتيف ساينس" أخبارًا وتقارير مولدة آليًا. تقوم الشركة بتلخيص الأحداث الرياضية بالاستناد إلى البيانات الإحصائية للمباراة، كما تولد تقارير مالية وتحليلات عقارية. وتولد شركة "أوتوماتد إنسايتس" ملخصات ومعاينات مخصصة لمستخدمي "ياهو سبورتس فانتاسي فوتبول".
أما شركة "يسيوب" فتستخدم الذكاء الاصطناعي لتحويل البيانات المنظمة إلى تعليقات وتوصيات بلغة طبيعية. وتكتب "يسيوب" تقارير مالية، وملخصات تنفيذية، ومستندات مبيعات أو تسويق مخصصة، وأكثر من ذلك بلغات متعددة، من بينها الإنجليزية والإسبانية والفرنسية والألمانية.
أنتجت شركة "تايلزبين" قصصًا مُشابهة لحكايات إيسوب، وأكد مارك ريدل وفاديم بوليتكو أن جوهر رواية القصص هو إدارة التجربة، أو "كيفية تحقيق التوازن بين الحاجة إلى تقدم متسق للقصة ووكالة المستخدم، والتي غالبًا ما تكون متعارضة".