مدخل الى الذكاء الإصطناعي وتعلم الآلة

تاطم لا تاووذلذل رذذاذل تاطل:ل ن تالعلا 113 . هــذا يســمى تحيــز )أخــذ العينــات (أن تكــون متحيــزة أيضًــا إذا كانــت المشــكلة فــي طريقــة تجميــع البيانــات أخــذ العينــات. وهــو مــا حــدث أثنــاء الانتخابــات الرئاســية )العينــات (مــن أحــد الأمثلــة المشــهورة فــي تحيــز البيانــات The Literary، والّتــي تنافــس فيهــا لانــدون مقابــل روزفلــت: إذ أجــرت مجلــة1936الأمريكيــة عــام ملاييــن شــخص تطلــب منهــم رأيهــم فــي 10 اســتطلاعًا كبيــرًا جــدًا، فأرســلت بريــدًا لحوالــيDigest مليــون إجابــة، وتوقــع بثقــة عاليــة أن2.4المرشــح المناســب للرئاســة حصــل هــذا الاســتطلاع علــى مــن 62% مــن الأصــوات ولكــن كانــت المفارقــة عندمــا فــاز روزفلــت بنســبة 57%لانــدون ســيحصل علــى . دقيقــة! كيــف حــدث ذلــك؟ 56الأصــوات فــي الحقيقــة وبعــد التدقيــق فــي حيثيــات الموضــوع تبيــن أن العيــب كان فــي طريقــة تجميــع وكانــت المشــاكل علــى الشــكل التالــي:)وتســمى أحيانًــا طريقــة أخــذ العينــات(البيانــات حصلــت المجلــة علــى العناويــن محصــورة بفئــة محــددة مــن الشــعب: )أو العينــات (البيانــات الأشــخاص الّذيــن سترســل لهــم الاســتطلاع مــن خــلال أدلــة الهاتــف، وقوائــم المشــتركين فــي المجــلات، وقوائــم عضويــة الأنديــة، ومــا شــابه مــن ذلــك. ولكــن مــن المُلاحــظ أن جميــع الأشــخاص يندرجــون تحــت الطبقــة الغنيــة مــن المجتمــع، والّذيــن هــم أكثــر عُرضــة للتصويــت علــى المرشــح .)ومــن هنــا لانــدون كان المرشــح المثالــي(الجمهــوري مــن النــاس 25% فــي الحصيلــة الكليــة للاســتطلاع أجــاب أقــل مــننســبة عــدد المشــاركين: الذيــن أرســل لهــم الاســتطلاع، وهــذا تحيــز فــي طريقــة جمــع البيانــات، مــن خلال اســتبعاد الأشــخاص الّذيــن لا يهتمــون كثيــرًا بالسياســة، والأشــخاص الّذيــن لا يحبــون الاشــتراك فــي المجلــة ومــا إلــى ذلــك. هــذا هــو نــوع خــاص مــن التحيــز لأخــذ العينــات يســمى تحيــز عــدم الاســتجابة. ولكــن مــن ناحيــة أخــرى، كيــف يمكننــا الحصــول علــى مجموعــة بيانــات تدريــب كبيــرة وصحيحــة وشــاملة لــكلّ الحــالات؟ لا بــد أن ذلــك ســيكلفنا الكثيــر مــن الوقــت والجهــد والمــال! . . البيانات ذات جودة ضعيفة التي (فــي حــال كانــت بيانــات التدريــب الخاصــة بــك مليئــة بالأخطــاء، والقيــم المتطرفــة، والضوضــاء ، فســيصعب علــى النظــام اكتشــاف )يمكــن أن تحــدث بســبب القياســات ذات الجــودة الضعيفــة والمنخفضــة الأنمــاط الأساســية، لذلــك مــن غيــر المرجــح أن يعمــل نظامــك بصــورة جيــدة. غالبًــا مــا يســتثمر مهندســي

تاطم لا تاووذلذل رذذاذل تاطل:ل ن تالعلا 114 وعلمــاء البيانــات جهدهــم ووقتهــم فــي تنظيــف بيانــات التدريــب فــي محاولــة منهــم للحصــول علــى بيانــات نســتطيع مــن خــلال تعليــم الآلــة. فمثــلاً: إذا كانــت بعــض الأمثلــة واضحــة بأنهــا شــاذة، فقــد يكــون مــن الأفضــل تجاهلهــا أو محاولــة إصلاح الأخطــاء الموجــودة بهــا يدويًا. مــن عملائــك 5%علــى ســبيل المثــال، لــم يُحــدِّد (إذا كانــت بعــض الحــالات تفتقــد بعــض الميــزات ، فيجــب عليــك أن تُقــرِّر مــا إذا كنــت تريــد تجاهــل هــذه الســمة تمامًــا، أو تجاهــل هــذه )أعمارهــم بقيــم مثــل: متوســط أعمــار العمــلاء، أو بــأي (الحــالات بالمجمــل، أو تريــد مــلء القيــم المفقــودة ، أو يمكنــك أيضًــا تدريــب نمــوذج واحــد مــع )طريقــة أخــرى تراهــا مناســبة لاســتبدال القيــم الفارغــة هــذه الميــزة ونمــوذج آخــر بدونهــا والموازنــة بيــن النتائــج، وهكــذا. . . الميزات التي لا علاقة لها بالموضوع يشاع قول في مجتمع العلمي لتعلم الآلة وهو: المدخلات الخاطئة تؤدي حتمًا لمخرجات خاطئة. هــذه نقطــة دقيقــة جــدًا، ففــي الحقيقــة إن الميــزات الّتــي لا علاقــة لهــا بموضــوع المســألة أو المشــكلة لــن توصلنــا إلــى النتائــج المرجــوة أبــدًا، ولــن يكــون نظامــك قــادرًا علــى التعلّــم إلا إذا كانــت بيانــات التدريــب تحتــوي علــى ميــزات كافيــة وذات صِلــة، وليــس الكثيــر مــن الميــزات الّتــي لا علاقــة لهــا بالموضــوع. هــذه الجزئيــة مهمــة جــدًا فــي نجــاح مشــروع التعلّــم الآلــة. ومــن كثــرة أهميتهــا أوجــد بعــض الباحثيــن مســمى خــاص يتضمــن كافــة العمليــات الّتــي تنــدرج فــي هــذا الســياق وهــي هندســة الميــزات ، وغالبًا ما تتضمن عمليات هذه الهندسة على ما يلي:)Feature engineering( اختيــار أكثــر الميــزات المفيــدة والتــي لهــا علاقــة بالموضــوع لتدريــب الخوارزمية اختيــار الميــزة: عليهــا مــن بيــن جميــع الميــزات الأخــرى الموجودة. دمج بعض الميزات الموجودة لإنتاج ميزة أكثر فائدة.استخراج الميزات: إنشاء ميزات جديدة من خلال جلب بيانات جديدة.إنشاء ميزات جديدة: والآن بعــد أن اطلعنــا علــى العديــد مــن الأمثلــة علــى التحديــات الّتــي تواجهنــا فــي طريقــة التعامــل مــع البيانــات، لنلــقِ نظــرة علــى بعــض التحديــات الّتــي تواجهنــا فــي طريقــة تعاملنــا مــع الخوارزميــات.

تاطم لا تاووذلذل رذذاذل تاطل:ل ن تالعلا 115 . .فرط تخصيص بيانات التدريب لنفتــرض أنــك تــزور بلــدًا أجنبيًــا، وأقــدم ســائق ســيارة الأجــرة علــى ســرقتك، فغالبًــا مــا ســتميل للقــول بــأن جميــع ســائقي ســيارات الأجــرة فــي ذلــك البلــد لصــوص. فــي الواقــع إن التعميــم المفــرط هــو شــيئ نقــوم بــه نحــن معشــر البشــر فــي كثيــر مــن الأحيــان، وللأســف يمكــن أن تقــع الآلات فــي نفــس الفــخ ، )Overfitting(إذا لــم نكــن حذريــن. فــي تعلّــم الآلــة، يُطلَــق علــى هــذه المشــكلة اســم فــرط التخصيــص وتشــير هــذه المشــكلة إلــى أن النمــوذج يــؤدي عمــلاً جيــدًا مــع بيانــات التدريــب، ولكنــه لا يســتطيع أن يُعمِّــم التعلّــم علــى البيانــات الجديــدة. يحــدث فــرط التخصيــص عندمــا يكــون النمــوذج معقــدًا جــدًا بالنســبة لكميــة بيانــات التدريــب وضجيجهــا، وبعــض الحلــول الممكنــة فــي هــذه الحالــة هــي: فمثــلاً، نختــار نمــوذج خطــي بــدلاً مــن (تبســيط النمــوذج عــن طريــق تحديــد نمــوذج بمعلمــات أقــل ، عــن طريــق تقليــل عــدد الســمات فــي بيانــات التدريــب أو عــن )نمــوذج متعــدد الحــدود عالــي الدرجــة طريــق تقييــد النمــوذج. جمع المزيد من بيانات التدريب. مثــل إجــراء عمليــة إصــلاح أخطــاء البيانــات وإزالــة القيــم (تقليــل الضوضــاء فــي بيانــات التدريــب .)المتطرفــة ومــا إلــى ذلك . . قلة تخصيص بيانات التدريب هــو عكــس فــرط التخصيــص، ويحــدث ذلــك عندمــا يكــون )Underfitting(إن قلــة التخصيــص نموذجــك بســيطًا جــدًا فــي طريقــة تعرفــه علــى البنيــة المخفيــة فــي البيانــات. وإليــك بعــض الطــرق الّتــي تســاعدنا علــى إصــلاح هــذه المشــكلة هــي: .)Parameters(اختيار نموذج أكثر قوة، مع المزيد من الوسطاء .)الاستعانة بمختص هندسة الميزات(تغذية النموذج بميزات أفضل لخوارزمية التعلّم تقليل القيود على النموذج. هنــاك موضــوع آخــر مهــم جــدًا وهــو أنــه بمجــرد قيامــك بتدريــب نمــوذج، هــذا لا يعنــي بــأن النمــوذج ســيتمكن حتمًــا مــن التعميــم علــى كافــة الحــالات الجديــدة. إذ يجــب علينــا فحصــه واختبــاره وتقييمــه لمعرفــة ذلــك وقــد نحتــاج أحيانًــا لإعــادة ضبطــه إذا لــزم الأمــر، لنــرى كيــف ســننفذ ذلــك.

تاطم لا تاووذلذل رذذاذل تاطل:ل ن تالعلا 116 . .عملية الاختبار والتحقق إحــدى الطــرق المســتخدمة لمعرفــة مــدى تعميــم نمــوذج علــى الحــالات الجديــدة هــي بتجربتــه مباشــرة علــى الحــالات الجديــدة، وذلــك بنشــر النمــوذج للمســتخدمين ومراقبــة مــدى جــودة أدائــه. يمكــن أن يكــون هــذا الخيــار جيــدًا، ولكــن تعســفيًا جــدًا لأنــه إذا كان النمــوذج الخــاص بــك ســيئًا للغايــة، فحتمًــا سيشــتكي المســتخدمون منــه، لــذا فهــذا الخيــار مســتبعد. الخيــار الأفضــل هــو تقســيم بياناتــك إلــى مجموعتيــن: مجموعــة للتدريــب ومجموعــة للاختبــار. كمــا تلاحــظ مــن الأســماء، يتــدرب النمــوذج الخــاص بــك مــن خــلال مجموعــة التدريــب، ويختبــر مــا تعلمــه علــى مجموعــة الاختبــار. يســمى معــدل الخطــأ فــي الحــالات الجديــدة خطــأ التعميــم، ومــن خــلال تقييــم نموذجــك فــي مجموعــة الاختبــار، تحصــل علــى تقديــر لهــذا الخطــأ. تخبــرك هــذه القيمــة بمــدى جــودة أداء نموذجــك فــي الحــالات الّتــي لــم يراهــا مــن قبــل. لمجموعــة 20% و)Training( مــن البيانــات لمجموعــة بيانــات التدريــب 80%مــن الشــائع اســتخدام . كمــا أنــه يوجــد العديــد مــن الطــرق الأخــرى للتقســيم مثــل طريقــة تقســيم )Testing(بيانــات الاختبــار )Validation(البيانــات إلــى ثــلاث مجموعــات: مجموعــة للتدريــب، مجموعــة للاختبــار، مجموعــة للتحقــق .)hyper-parametersمثلاً لاختيــار (والّتــي تســتخدم لاختيار أفضــل الإعدادات لخوارزميات تعلّــم الآلة. ولكــي لا يخــرج الكتــاب عــن عنوانــه الرئيســي ســنكتفي بهــذه الطرائــق حاليًــا وســنحاول التطــرق لهــا لاحقًــا فــي الجــزء التالــي بالتفصيــل الكاملــة عنــد ورودهــا. . . المفاهيم الضرورية للتوسع بمجال تعلم الآلة إلــى الآن لا نــزال فــي طــور الحديــث عــن مدخــل بســيط لمجــال الــذكاء الاصطناعــي وتعلّــم الآلــة ولا بــد أنــك تســأل نفســك مــاذا لــو أردت أن أحتــرف هــذا المجــال؟ مــا الّــذي يتوجــب علــي تعلمــه مــن المجــالات الأخــرى مثــل الإحصــاء والرياضيــات؟ هــل فعــلاً يمكننــي إكمــال طريقــي فــي هــذا المجــال بــدون أن أتعلــم المفاهيــم الأساســية فــي الإحصــاء والرياضيــات؟ فــي الحقيقــة لا يوجــد إجابــة موحــدة لهــذا الســؤال لنســتطيع فيهــا تعميــم الأمــر علــى كلّ المتعلميــن، وذلــك لأن الأمــر مرهــون بمــدى ســرعتك فــي التعلــم وخلفيتــك العلميــة الســابقة، فبعــض المتعلميــن يســتطيعون الدخــول فــي هــذا المجــال إذا كانــوا قادميــن مــن هندســة علــوم الحاســوب بســهولة نســبية وبــدون أن يطلعــوا علــى المفاهيــم الرياضيــة والإحصائيــة؛ لأنهــم غالبًــا تعلموهــا أثنــاء دراســتهم للهندســة،

تاطم لا تاووذلذل رذذاذل تاطل:ل ن تالعلا 117 والبعــض الأخــر مــن المتعلميــن لديهــم ســرعة بديهــة عاليــة وشــغف قــوي لهــذا المجــال فيتعلمــون الفكــرة الإحصائيــة أو الرياضيــة بمجــرد تطبيقهــم لهــا فــي مثــال مــا. لــذا فــإن الأمــر يعتمــد اعتمــادًا كليًــا عليــك، وسنســتعرض أهــم الأفــكار الرئيســية الّتــي يتوجــب عليــك معرفتهــا قبــل إكمــال رحلتــك التعليميــة. ســنعتمد علــى نفــس الركائــز الّتــي تتبناهــا شــركة غوغــل أثنــاء عنــد تعليمهــا للمبتدئيــن فــي هــذا .Machine Learning Crash Courseالمجــال، أي دورة . . . المتطلبات المعرفية الأساسية عمومًــا يفضــل أن يكــون لديــك معرفــة جيــدة للمتغيــرات والمعــادلات الخطيــة والرســوم البيانيــة والوســائل الإحصائيــة. )Histograms( للــدوال والتوابــع والمخططــات أو المُدرَّجــات البيانيــة )Graphs( بالإضافــة إلــى ذلــك مــن الناحيــة المثاليــة يجــب أن تكــون إمكانياتــك البرمجيــة جيــدة إلــى حــد مــا. كمــا . إلا أنــه )Rمثــل لغــة البايثــون ولغــة (يفضــل أن تكــون لــك معرفــة بلغــات البرمجــة الخاصــة بتعلــم الآلــة إذا لــم يكــن لديــك معرفــة بهــا فــلا بــأس بذلــك إذ يمكنــك تعلــم الأساســيات فقــط وإكمــال طريقــك فــي تعلّم الآلة. . . . الجبر الدوال الرياضية، المعاملات الرياضية، المتغيرات الرياضية المعادلات الخطية ، المُعادلات اللوغاريتمية اللوغاريتمات الدالة السينية . . . الجبر الخطي رتبة الموتر، )tensor( الموتر ضرب المصفوفات . . . علم المثلثات ولا دالــة التنشــيط ، نتعــرف عليهــا باعتبارهــا tanhدوال المثلثــات وأهمهــا دالــة الظــل الزائديــة حاجــة لمعرفــة متعمقــة بهــا.

تاطم لا تاووذلذل رذذاذل تاطل:ل ن تالعلا 118 . . .الإحصاء الانحراف المعياري، والمتوسط، والوسيط، والقيم المتطرفة أو الشاذة القدرة على قراءة المخططات والتدرجات البيانية . . . أساسيات البرمجة ولتكن بلغة بايثون عمومًا يجب أن نتعلم المفاهيم الأساسية لأي لغة برمجة وسنضرب مثلاً عن لغة البايثون: البرمجة بلغة بايثونكتاب لغة بايثونتوثيق هي:)والمشمولة بالمرجعين السابقين(فالمواضيع الأساسية التي يجب أن تتقنها تعريف التوابع وكيفية استدعائها، وكيفية استخدام الطرق المختلفة للمعاملات إنشــائها (، وطــرق Sets، المجموعــات Lists، القوائــم Dictionariesأنــواع البيانــات: القواميــس )والوصــول إليهــا وكيفيــة المــرور عليهــا الحلقات التكرارية بأنواعها الكتل الشرطية، والتعابير الشرطية تنسيق السلاسل النصية المتغيرات، وطرق الإسناد، وأنواع البيانات الأساسية )متقدم واختياري( list comprehensionsفهم كيفية استعمال . . . التعامل مع الطرفية المحلية والسحابية لتشــغيل تماريــن البرمجــة علــى جهــازك المحلــي أو فــي وحــدة تحكــم ســحابية، يجــب أن تتعلــم :)console(كيفيــة العمــل مــع الطرفيــة سطر أوامر لينكس Bashتوثيق الطرفية مدخل إلى طرفية لينكس كتابة سكربتات الصدفةسلسلة مدخل إلى

تاطم لا تاووذلذل رذذاذل تاطل:ل ن تالعلا 119 . . . للمواضيع المتقدمة)اختياري(حساب التفاضل والتكامل .)لن تضطر إلى حسابه وإنما لفكرته( الاشتقاقمفهوم أو الانحدار.التدرج .)التي ترتبط ارتباطًا وثيقًا بالتدرجات أو الإنحدار ( الاشتقاق الجزئي backpropagationمــن أجــل فهــم كامــل وشــامل لخوارزميــة ( Chain ruleقاعــدة السلســلة .)المختصــة بتدريــب الشــبكات العصبيــة . 9 .الخلاصة والآن بعــد أن تعرفنــا علــى الكثيــر مــن الأفــكار حــول تعلّــم الآلــة. قــد يــراودك شــعور بأنــك مشــوشٌ بعــض الشــيء وهــذا أمــر طبيعــي جــدًا يفضــل أن تراجــع الفقــرات الّتــي تعتقــد بأنــك لــم تركــز عليهــا كثيــرًا أو يمكنــك ببســاطة التركيــز علــى مــا يهمــك مــن هــذا الكتــاب فقــط، وعمومًــا لنراجــع أبــرز مــا تحدثنــا عنــه، ونلقــي نظــرة علــى الصــورة الكاملــة للأمــر، عمومًــا تكــون خطــوات بنــاء أي نظــام يعتمــد علــى تعلّــم الآلــة علــى الشــكل التالــي: كلّ شــيء بــدءًا مــن اختيــار مــكان الحصــول علــى البيانــات، مــع التركيز جمــع البيانــات وإعدادهــا: علــى مــدى نظافتها وشــموليتها. وتعــرف أيضًــا بهندســة الميــزات وهــي جميــع التغييــرات الّتــي تطــرأ اختيــار الميــزات المناســبة: علــى البيانــات مــن لحظــة تنظيفهــا وإعــادة بنائهــا فــي بعــض الحــالات إلــى حيــن إدخالهــا فــي نمــوذج تعلّــم الآلــة. اختيار خوارزمية تعلّم الآلة المناسبة وتدريب نموذجنا الأول. ويشمل ذلك اختيار المقاييس المناسبة إلى جانب التقييم الفعلي.اختبار وتقييم نموذجنا: تشمل عملية تحسين النموذج إلى أقصى حد ممكن.التغيير والتبديل للنماذج وضبطها: ولا ننسَ أيضًا بعض الملاحظات الأخرى المهمة: تعلّــم الآلــة يتعلــق بجعــل الآلات تتحســن بــأداء بعــض المهــام مــن خــلال تعلّمهــا مــن البيانــات، بــدلاً مــن الاضطــرار إلــى ترميــز القواعــد بشــكل صريــح. هنــاك العديــد مــن الأنــواع المختلفــة لأنظمــة تعلّــم الآلــة لا يمكننــا أبــدًا الادعــاء بأنــه يوجــد طريقــة أفضــل مــن جميــع الطــرق الأخــرى فــي جميــع الحــالات، فهــذا الادعــاء خاطــئ تمامًــا. إذ يعتمــد الأمــر كلــه علــى الحالــة الّتــي تواجههــا فمثــلاً يمكنــك الأخــذ بعيــن الاعتبــار علــى البيانــات أولاً،

تاطم لا تاووذلذل رذذاذل تاطل:ل ن تالعلا 120 وعلــى مــا نريــد مــن الآلــة أن تتعلمــه منهــا ثانيًــا والســرعة المطلوبــة للخوارزميــة ثالثًــا ومــا إلــى ذلــك من المحددات. مــن الأفضــل دومًــا أن تناقــش كيفيــة التغلــب علــى التحديــات الموجــودة فــي البيانــات والخوارزميــات لأن ذلــك ســوف يختصــر عليــك الكثيــر مــن الوقــت والجهــد، والمــال! إلــى هنــا نكــون انتهينــا مــن جميــع الأفــكار الأساســية لهــذا المجــال فأرجــو أنــك حظيــت برحلــة ممتعــة وشــيّقة، وأســأل الله أن أكــون قــد وفقــت فــي نقــل المعلومــات الأساســية والكاملــة لهــذا المجــال بطريقــة ســهلة ومبســطة، وأتمنــى بــأن يســاعدك هــذا الكتــاب علــى تحديــد وجهتــك القادمــة، وبالتأكيــد لــن يخلــو أي عمــل بشــري مــن الأخطــاء، وهــذا الكتــاب ليــس اســتثناءً لــذا يســعدني دومًــا ســماع كافــة ملاحظاتكــم .البريــد الإلكترونــي وتصويباتكــم واقتراحاتكــم عبــر وأخيرًا قد تكون هذه هي النهاية بالنسبة للكتاب، ولكنها حتمًا بداية الرحلة بالنسبة لك. . 0 .مراجع إضافية Hands on Machine Learning with Scikit Learn Keras and TensorFlowكتــاب الطبعة الثانية. الدورة التدريبية لتعلم الآلة المقدمة من غوغل

تالزلمح 121 .المصادر 1 - Linn, A. )2018, May 15(. Microsoft researchers win ImageNet computer vision challenge. Retrieved 2020, from httpsأblogs.microsoft.com/ai/microsoft-researchers-win-imagenet- computer-vision-challenge/ 2 - Castelvecchi, D. )n.d.(www. nature.com/news/deep-learning-boosts-google-translate-tool-1.20696 3 - Oord, A. V., & Dieleman, S. )2016(A Generative Model for Raw Audio. Retrieved 2020, deepmind.com/blog/article/wavenet-generative-model-raw-audio 4 - Oord, A. V., & Dieleman, S. )2016(A Generative Model for Raw Audio. Retrieved 2020, deepmind.com/blog/article/wavenet-generative-model-raw-audio 5 - Jadhav, A. )2019(. Emotion Detection and Recognition )EDR( Market to Reach $33.9 Billion www.alliedmarketresearch.com/press-release/emotion- detection-and-recognition-market.html 6 - Metz, C. )2017, June 03(. Google‘s Hand-Fed AI Now Gives Answers, Not Just Search Results. www.wired.com/2016/11/googles-search-engine-can-now-answer- questions-human-help/ 7 - Filippova, K., & Alfonseca, E. )1970, January 01(. Fast k-best Sentence Compression. Retrieved research.google/pubs/pub44820/ 8 - Graves, A., Wayne, G., Reynolds, M. et al. Hybrid computing using a neural network with dynamic external memory. Nature 538, 471–476 )2016(doi.org/10.1038/nature20101 9 - Jm, & Hernandez, A. )2020, January 28(. 50 Car Accident Statistics -Reasearch & carsurance.net/blog/car-accident-statistics/ 10techcrunch.com/2017/02/21/exyn-unveils-ai-to-help-drones-fly-autonomously- even-indoors-or-off-the-grid/ 11 - Kolodny, L. )2017, February 21(. Exyn unveils AI to help drones fly autonomously, even indoors techcrunch.com/2017/02/21/exyn-unveils-ai-to-help- drones-fly-autonomously-even-indoors-or-off-the-grid/ 12 - Crowe, S., & Rangel, J. )2019, November 19(. Exyn Technologies Closes $16M Series A for aerial www.therobotreport.com/exyn-technologies-closes-16m- series-a-for-aerial-autonomy-software/ 13 - Agencies. )2013, May 27(. Motorists spend 106 days looking for parking spots. Retrieved 2020, www.telegraph.co.uk/motoring/news/10082461/Motorists-spend-106-days-looking- for-parking-spots.html

تالزلمح 122 14 - Hwang, Y. )2017, February 14(Predicting Parking Difficulty. www.iotforall.com/machine-learning-application-predicting-parking- difficulty/ 15 - Weiler, N. )2019, April 19(. Synthetic Speech Generated from Brain Recordings. Retrieved 2020, www.ucsf.edu/news/2019/04/414296/synthetic-speech-generated-brain-recordings 162010. British Journal Ophthalmology Online First published December 1, 2011 as 10.1136/bjophthalmol-2011-300539. 17 - Griffin, M. )2020, March 02(. Brain implant helps a blind woman regain her sight and play www.fanaticalfuturist.com/2020/03/brain-implant- helps-a-blind-woman-regain-her-sight-and-play-computer-games/ 18 - Macaulay, T. )2020, May 19(. New AI from DeepMind and Google can detect a common cause thenextweb.com/neural/2020/05/19/new-ai-from- deepmind-and-google-can-detect-a-common-cause-of-blindness/ Metz, C. )2016, November 29(. Google’s AI Reads Retinas to Prevent Blindness in Diabetics. Retrieved www.wired.com/2016/11/googles-ai-reads-retinas-prevent-blindness- text=Demonstrating this promise, Google researchers,leading cause blindness among adults. 19www.cancerresearchuk.org/health-professional/ cancer-statistics/worldwide-cancer 20 - Kontzer, T. )2016, September 19( أ blogs.nvidia.com/blog/2016/09/19/deep-learning- breast-cancer-diagnosis/ 21 - Wouters OJ, McKee M, Luyten J. Estimated Research and Development Investment Needed to Bring a New Medicine to Market, 2009-2018. JAMA. 2020;323)9(10.1001/ jama.2020.1166 22 - Masige, S. )2019, July 09(. Australian researchers just released the world‘s first AI-developed www.businessinsider. com.au/australian-researchers-just-released-the-worlds-first-ai-developed-vaccine-and-it- could-prevent-another-horror-flu-season-2019-7 23 - United Nation. )2020(www.un.org/ en/observances/older-persons-day 24 - Furness, D. )2016, October 06(. Deep Learning Algorithms Help Farmers Identify Crop Disease. www.digitaltrends.com/computing/ai-crop-disease/ 25 - Simon, M. )2016, May 25(. The Future of Humanity‘s Food Supply Is in the Hands of AI. www.wired.com/2016/05/future-humanitys-food-supply-hands-ai/

تالزلمح 123 26 - Brokaw, A. )2016, August 04(. This startup uses machine learning and satellite imagery to www.theverge.com/2016/8/4/12369494/descartes- artificial-intelligence-crop-predictions-usda 27 - Irvine, M. )2014, September 22(. Defend Your Home With Artificial Intelligence. Retrieved from www.popsci.com/article/gadgets/defend-your-home-artificial-intelligence 28 - Russon, M. )2016, October 06(. CIA using deep learning neural networks to predict social www.ibtimes.co.uk/cia-using-deep- learning-neural-networks-predict-social-unrest-five-days-before-it-happens-1585115 29 - Sawers, P. )2016, April 14(. Identity verification startup Onfido raises $25 million to inject venturebeat.com/2016/04/14/identify- verification-startup-onfido-raises-25-million-to-inject-more-trust-into-the-sharing-economy/ 30 - Metz, C. )2016, January 25(. The Rise of the Artificially Intelligent Hedge Fund. Retrieved from www.wired.com/2016/01/the-rise-of-the-artificially-intelligent-hedge-fund/ 31 - Schreiber, D. )2017(www. lemonade.com/blog/lemonade-sets-new-world-record/ 32 - Shead, S. )2016, July 21(. Google‘s $500 million purchase of DeepMind just got very interesting. uk.businessinsider.com/googles-400-million-acquisition-of-deepmind-is- looking-good-2016-7 33 - UCL. )2016(www.ucl.ac.uk/ news/news-articles/1016/241016-AI-predicts-outcomes-human-rights-trials 34 - Ward, A. )2016, September 14(. ’It gives them their lives back‘ - Slaughters chief on what AI www.legalweek.com/sites/legalweek/2016/09/14/ slaughters-strikes-deal-with-ai-technology-startup-luminance/?slreturn=20170116173944 35 - Armasu, L. )2017, January 20(. AI System Scores Better Than 75% Of Americans In Visual www.tomshardware.com/news/ai-system-takes- intelligence-test,33462.html 36 - BBC. )2011, February 17(. IBM‘s Watson supercomputer crowned Jeopardy king. Retrieved www.bbc.co.uk/news/technology-12491688 37 - Simonite, T. )2017(www. technologyreview.com/2017/01/18/154516/ai-software-learns-to-make-ai-software/ 38 - Prado, G. M. )2015, September 16(. A new program can recreate how Vincent van Gogh painted uk.businessinsider.com/the-science-how-vincent-van-gogh-saw- the-world-2015-9 39 - Merchant, B. )2015(www.vice. com/en/article/vvbxxd/the-poem-that-passed-the-turing-test

تالزلمح 124 40 - Mascarenhas, H. )2016, July 06(. Associated Press to expand its sports coverage by using AI to www.ibtimes.co.uk/associated-press- expand-its-sports-coverage-by-using-ai-write-minor-league-baseball-articles-1568804 41 - The Guardian. )2016, June 10(. This is what happens when an AI-written screenplay is made www.theguardian.com/technology/2016/jun/10/artificial- intelligence-screenplay-sunspring-silicon-valley-thomas-middleditch-ai 42 - Nightingale, J., & Reingold, E. )n.d.(. Artificial Neural Networks Technology. Retrieved from www2.psych.utoronto.ca/users/reingold/courses/ai/cache/neural4.html 43 - Turing, A. M. )1950(433-460. Retrieved from cogprints.org/499/1/turing.html 44 - Roberts, E. )n.d.(//أ cs.stanford.edu/people/eroberts/courses/soco/projects/neural-networks/History/history1.html 45 - Rifkin, G. )2016(. Marvin Minsky, pioneer in artificial intelligence, dies at 88. Retrieved from thetech.com/2016/01/28/minsky-v135-n38 46 - The New York Times Archives. )1988, August 16(. Learning, Then Talking. Retrieved from www.nytimes.com/1988/08/16/science/learning-then-talking.html 47 - CancerNetwork. )2000(. Computer Technology Helps Radiologists Spot Overlooked Small www.cancernetwork.com/view/computer-technology-helps- radiologists-spot-overlooked-small-breast-cancers 48 - Hull, G., & Ranade, S. )1994(. Performance measurements and operational characteristics of the Storage Tek ACS 4400 tape library with the Cray Y-MP EL. In NASA CONFERENCE PUBLICATION )pp. 229-229(. NASA. 49 - Buskirk, E. V. )2009(. BellKor’s Pragmatic Chaos Wins $1 Million Netflix Prize by Mere Minutes. www.wired.com/2009/09/bellkors-pragmatic-chaos-wins-1-million- netflix-prize/ 50 - Prado, K. S. )2017(//أ towardsdatascience.com/how-dbscan-works-and-why-should-i-use-it-443b4a191c80 51 - Johnson, D. )2016(. After 2,500 Years, a Chinese Gaming Mystery is Solved. Retrieved from motherboard.vice.com/en_us/article/vv7ejx/after-2500-years-a-chinese-gaming-mystery- is-solved 52 - Kasparov, G. K., & Greengard, M. )2018(Where machine intelligence ends and 10.1038/544413a 53 - Ilic, A., & Kuvshynov, O. )2017(. Evaluating boosted decision trees for billions of users. engineering.fb.com/ml-applications/evaluating-boosted-decision-trees-for- billions-of-users/

تالزلمح 125 54 - WIRED Staff. )2012(//أ www.wired.com/2012/06/google-x-neural-network/ 55 - Banko, M., & Brill, E. )2001, July(. Scaling to very very large corpora for natural language disambiguation. In Proceedings of the 39th annual meeting of the Association for Computational Linguistics )pp. 26-33(. 56 - Deturck, D. )n.d.(The 1936 Literary Digest Poll. Retrieved from https://www. math.upenn.edu/~deturck/m170/wk4/lecture/case1.html