stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
تطبيقات الذكاء الاصطناعي
التعليم

طالع أيضًا: الذكاء الاصطناعي في التعليم
يُعد الذكاء الاصطناعي في التعليم مصطلحًا جامعًا،  يُطبق على مجموعة واسعة من المجالات المترابطة،  والتي تشمل التجسيد البشري، والذكاء الاصطناعي التوليدي، واتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات، وأخلاقيات الذكاء الاصطناعي، والمراقبة الصفية، وخصوصية البيانات، ومهارات الذكاء الاصطناعي.
يساهم الذكاء الاصطناعي في الارتقاء بمستوى التعليم، حيث يوجه اهتمامه إلى قضايا جوهرية كصلة المعرفة والمساواة التعليمية. ينبغي أن يُسخَّر تطور الذكاء الاصطناعي في ميادين التعليم والتكنولوجيا لتعزيز القدرات البشرية في المجالات التي لا يستطيع الذكاء الاصطناعي أن يحل محل الإنسان فيها. وتدرك اليونسكو مستقبل الذكاء الاصطناعي في التعليم كأداة لتحقيق الهدف الرابع من أهداف التنمية المستدامة، ألا وهو توفير تعليم جيد منصف وشامل للجميع. كما يؤكد المنتدى الاقتصادي العالمي على دور الذكاء الاصطناعي في تطوير قدرات الطلاب بشكل عام وتحويل عملية التدريس إلى عملية أكثر متعة.
التعلّم الشخصي
تُعدّ أنظمة التدريس المدعومة بالذكاء الاصطناعي، مثل خان أكاديمي ودولينجو وكارنيجي للتعلم، في طليعة تقديم التعليم الشخصي. تستغل هذه المنصات خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحليل أنماط التعلم الفردية ومواطن القوة والضعف لدى كل طالب، مما يتيح تخصيص المحتوى ليناسب سرعة كل طالب وأسلوبه في التعلم.
الفعالية الإدارية
في المؤسسات التعليمية، يُستخدم الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد لأتمتة المهام الروتينية مثل تتبع الحضور والتصحيح والتقويم، مما يسمح للمعلمين بتخصيص المزيد من الوقت للتدريس التفاعلي والمشاركة المباشرة مع الطلاب. علاوة على ذلك، تُستخدم أدوات الذكاء الاصطناعي لمراقبة تقدم الطلاب وتحليل سلوكيات التعلم والتنبؤ بالتحديات الأكاديمية، مما يسهل التدخلات السريعة والاستباقية للطلاب المعرضين لخطر التراجع.
المخاوف الأخلاقية والخصوصية
يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا أن يخلق بيئة غير صالحة ذات تأثيرات انتقامية، ويتحقق هذا عندما تمنع التكنولوجيا المجتمع من التقدم وتسبب آثارًا سلبية غير مقصودة على المجتمع. يعد الاستخدام الموسع للتكنولوجيا الذي قد يعيق قدرة الطلاب على التركيز ويبقيهم في المهمة بدلًا من مساعدتهم على التعلم والنمو من الأمثلة على التأثير الانتقامي. ومن المعروف أيضًا أن الذكاء الاصطناعي يؤدي إلى فقدان التدخلات البشرية والتعاصر.
المالية

لطالما اعتمدت المؤسسات المالية على الشبكات العصبية الاصطناعية للكشف عن المعاملات أو المطالبات الشاذة وإحالتها للتحقيق اليدوي. وقد شهد مجال الخدمات المصرفية انطلاقة حقيقية لاستخدام الذكاء الاصطناعي منذ عام 1987، عندما أسس بنك سيكيوريتي باسيفيك ناشيونال بنك فريق عمل متخصصًا لمكافحة الاحتيال، وذلك لمواجهة الاستخدام غير المصرح به للبطاقات الائتمانية. ولا يزال هذا المجال يشهد تطورًا مستمرًا، حيث تستخدم شركات مثل كاسيستو ومونيستريم تقنيات الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.
تتجاوز تطبيقات الذكاء الاصطناعي في القطاع المصرفي نطاق الكشف عن الاحتيال، حيث تستخدم البنوك هذه التقنيات في تنظيم العمليات المحاسبية، وإدارة الاستثمارات العقارية، وحتى في تداول الأسهم. تتميز هذه التقنيات بقدرتها على التفاعل مع التغيرات التي قد تحدث في بيئة الأعمال بشكل فوري. كما تساهم في مكافحة الجرائم المالية من خلال مراقبة الأنماط السلوكية للكشف عن أي انحرافات أو شذوذ غير طبيعي.
لقد أدى استخدام الذكاء الاصطناعي في تطبيقات مثل التداول عبر الإنترنت وصنع القرار إلى تحول جذري في النظريات الاقتصادية السائدة. فعلى سبيل المثال، أصبحت منصات البيع والشراء القائمة على الذكاء الاصطناعي قادرة على تقدير منحنيات العرض والطلب الفردية، مما يتيح لها تطبيق أسعار مخصصة لكل عميل. وبفضل هذه التقنيات، تقلصت حدة تفاوت المعلومات في الأسواق، مما أدى إلى زيادة كفاءتها. كما أن تطبيق الذكاء الاصطناعي في القطاع المالي يساهم في تخفيف القيود التمويلية التي تواجهها المؤسسات غير الحكومية، خاصة الشركات الصغيرة والناشئة.
المالية > التداول والاستثمار

يعتمد التداول الخوارزمي على أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تتخذ قرارات تداولية بسرعة فائقة تفوق قدرات البشر بكثير، مما يتيح تنفيذ ملايين الصفقات يوميًا دون تدخل بشري مباشر. يشكل هذا النوع من التداول ذو التردد العالي قطاعًا ينمو بوتيرة متسارعة. وقد أصبحت العديد من البنوك والصناديق الاستثمارية وشركات التداول تمتلك محافظ استثمارية كاملة تُدار بالكامل بواسطة الذكاء الاصطناعي. وبالرغم من أن أنظمة التداول الآلية تستخدم بشكل أساسي من قبل كبار المستثمرين المؤسسيين، إلا أنها باتت متاحة أيضًا لشركات أصغر حجمًا تمتلك أنظمة ذكاء اصطناعي خاصة بها.
تلجأ المؤسسات المالية الكبرى إلى الذكاء الاصطناعي لمساعدتها في عمليات الاستثمار. فعلى سبيل المثال، تستخدم شركة بلاك روك محرك الذكاء الاصطناعي الخاص بها علاء الدين  داخليًا وخارجيًا لمساعدة العملاء في اتخاذ قرارات استثمارية مدروسة. ويعتمد هذا المحرك على معالجة اللغة الطبيعية لتحليل النصوص مثل الأخبار وتقارير الوسطاء الماليين ومشاركات وسائل التواصل الاجتماعي، ثم يقيم المزاج العام للشركات ويمنحها تقييمًا رقميًا. وبالمثل، تستخدم بنوك مثل يو بي إس ودويتشه بنك نظام SQREEM (نموذج الاختزال والاستخراج الكمي المتسلسل) لاستخراج البيانات وتطوير نماذج تفصيلية للعملاء، مما يساهم في تقديم خدمات إدارة ثروات مخصصة.
المالية > الاكتتاب

تعتمد شركة "أبستارت" المتخصصة في الإقراض عبر الإنترنت على تقنية التعلم الآلي كأداة أساسية في عملية تقييم الملاءة الائتمانية لعملائها.
أما منصة "زامل" التابعة لشركة زست فاينانس، فتستخدم بدورها تقنية التعلم الآلي في مجال التقييم الائتماني. تعمل هذه المنصة على تحليل مجموعة واسعة من البيانات، بما في ذلك سجلات المعاملات التجارية للعميل وكيفية تعبئته للنموذج، وذلك بهدف تقييم مدى جدية المديونية. وتتميز هذه المنصة بقدرتها الفائقة على تحديد الدرجات الائتمانية للأفراد الذين يمتلكون سجلات ائتمانية محدودة، مما يجعلها أداة قيمة في هذا المجال.
المالية > التدقيق

يمكّن الذكاء الاصطناعي من إجراء مراجعة مستمرة، مما يؤدي إلى تقليل مخاطر المراجعة وزيادة مستوى التأكيد وتقليل مدتها. تتيح المراجعة المستمرة المدعومة بالذكاء الاصطناعي مراقبة الأنشطة المالية والإبلاغ عنها في الوقت الفعلي، مما يزود الشركات برؤى آنية يمكن أن تساهم في اتخاذ قرارات سريعة.
المالية > مكافحة غسيل الأموال

يمكن لبرامج الذكاء الاصطناعي، مثل LaundroGraph، دعم مكافحة غسل الأموال عبر معالجة البيانات غير المكتملة وتقليل الأخطاء. يواجه هذا المجال تحديات مثل نقص البيانات المصنفة واختلال التوازن فيها،  مما يستدعي تطوير تقنيات جديدة كالتعلم غير الخاضع للإشراف وتعزيز التعاون بين الأوساط الأكاديمية والصناعة. تستخدم المصارف التعلم الآلي لتحسين كفاءة المراقبة وكشف العمليات المشبوهة بسرعة وفعالية.
المالية > التاريخ

برز الذكاء الاصطناعي في الثمانينيات في قطاع التمويل بفضل الأنظمة الخبيرة مثل "برو-تيدر"، الذي توقع انخفاض مؤشر داو جونز وساهم في تحسين الاستراتيجيات الاستثمارية. كما طورت أنظمة مثل "بلان باور" خططًا مالية شخصية. وفي التسعينيات ساعدت أنظمة مثل FAIS في اكتشاف غسل الأموال، لكنها استُبدلت لاحقًا بالتعلم الآلي. اليوم يدعم الذكاء الاصطناعي الشركات الناشئة، ما يعزز الاستثمار في هذا المجال.
الحكومة

المقالة الرئيسة: الذكاء الاصطناعي في الحكومة
يتكون الذكاء الاصطناعي في الحكومة من التطبيقات والأنظمة. يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي المقترن بأنظمة التعرف على الوجه لعمليات مراقبة الجمهور. وتستخدم مراقبة الجمهور بالفعل في بعض أجزاء الصين. وشارك الذكاء الاصطناعي أيضًا في انتخابات بلدية مدينة تاما في عام 2018.
في عام 2019، جهزت مدينة بنغالورو التكنولوجية في الهند لتنشر أنظمة إشارات المرور مدارة بواسطة الذكاء الاصطناعي عبر 387 إشارة مرور في المدينة. تضمن هذا النظام استخدام الكاميرات للتأكد من كثافة حركة المرور وبالتالي حساب الوقت اللازم لتخفيف حجم المرور الذي سيحدد مدة الإشارة لحركة مرور المركبات عبر الشوارع.
الحكومة > الجيش

لمعلوماتٍ أكثر: طائرة مسيرة قتالية سباق التسلح بالذكاء الاصطناعي
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.
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".
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.
الصحة > الرعاية الصحية

المقالة الرئيسة: الذكاء الاصطناعي في المجال الصحي
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.
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.
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:
الفحص الطبي.
تحليل أصوات القلب.
الروبوتات المساعدة لكبار السن.
تحليل السجلات الطبية.
إدارة الأدوية.
مساعدة المكفوفين.
ابتكار الأدوية  (مثل تحديد الأدوية المرشحة  واستخدام بيانات فحص الأدوية الموجودة، مثل تلك المستخدمة في أبحاث إطالة العمر).
التدريب السريري.
التنبؤ بنتائج العمليات الجراحية.
التنبؤ بمسار مرض فيروس نقص المناعة البشرية (الإيدز).
التعرف على بصمات الجينوم الممرضة للمسببات المرضية الجديدة،  أو التعرف على المُمْرِضات عن طريق البصمات الفيزيائية (بما في ذلك مسببات الأمراض الوبائية).
المساعدة في ربط الجينات بوظائفها،  أو تحليل الجينات،  وتحديد الأهداف البيولوجية الجديدة.
المساعدة في تطوير المؤشرات الحيوية.
المساعدة في تصميم العلاجات المخصصة للأفراد في الطب الشخصي.
الصحة > الصحة والسلامة في مكان العمل

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.
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.
الصحة > الكيمياء الحيوية

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.
الكيمياء والأحياء

طالع أيضًا: روبوتات مخبرية كيمياء حاسوبية
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.
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.
الكيمياء والأحياء > أنواع جديدة للتعلم الآلي

طالع أيضًا: استدلال آلي عقل اصطناعي
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.
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.
الكيمياء والأحياء > أنواع جديدة للتعلم الآلي > الأشباح الرقمية

المقالة الرئيسة: البعث بعد الموت
الكيمياء والأحياء > أنواع جديدة للتعلم الآلي > الحوسبة الحيوية في الذكاء الاصطناعي

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.
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.
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.
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.
علم الفلك والأنشطة الفضائية وعلم الأجسام الطائرة المجهولة > التطبيقات المستقبلية أو غير البشرية

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.
علم الفلك والأنشطة الفضائية وعلم الأجسام الطائرة المجهولة > الكيمياء الفلكية

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.
مجالات بحثية أخرى > دليل التأثيرات العامة

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.
مجالات بحثية أخرى > علم الآثار والتاريخ وتصوير المواقع

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.
مجالات بحثية أخرى > الفيزياء

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.
مجالات بحثية أخرى > علم المواد

يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين المواد واكتشافها مثل اكتشاف المواد المستقرة والتنبؤ ببنيتها البلورية.
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.