الذكاء الاصطناعي التوليدي هو نوع من الذكاء الاصطناعي قادر على إنشاء محتوى جديد، مثل النصوص والصور والصوت والفيديو، بناءً على البيانات التي تم تدريبه عليها. على عكس أنظمة الذكاء الاصطناعي التقليدية التي تحلل وتصنف البيانات الموجودة، يستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي نماذج التعلم الآلي، وخاصة التعلم العميق، لفهم الأنماط والهياكل في البيانات، ثم لإنشاء بيانات جديدة وأصلية تشبه بيانات التدريب ولكنها ليست نسخة طبق الأصل منها.

يُحدث الذكاء الاصطناعي (AI) ثورة في القطاع الطبي، مقدماً حلولاً متقدمة للتشخيص والعلاج والبحث. خوارزميات التعلم الآلي قادرة على تحليل كميات هائلة من البيانات الطبية، وتحديد أنماط قد تفوت عين الإنسان. يؤدي هذا إلى تشخيصات أكثر دقة، وخطط علاج مخصصة، وتنبؤ بالأوبئة. الجراحة الروبوتية، التي يتحكم فيها الذكاء الاصطناعي، تزيد من دقة العمليات، مما يقلل المخاطر. بالإضافة إلى ذلك، يلعب الذكاء الاصطناعي دوراً رئيسياً في تطوير الأدوية الجديدة، وتسريع عملية الاكتشاف والاختبار.

تستخدم شركة أوثرام للتكنولوجيا الحيوية، ومقرها تكساس، تقنية متطورة لتسلسل الحمض النووي (DNA) بالاشتراك مع بيانات من مواقع علم الأنساب لحل العديد من "القضايا الباردة" التي ظلت دون حل لسنوات. وقد أثبتت هذه الطريقة فعاليتها بشكل كبير في الكشف عن الجناة، مما أكسب الشركة سمعة ممتازة في مجال التحقيقات الجنائية.

ويصف جاستن وو، مدير منظمة Project Justice الخيرية، أوثرام بأنها "غوغل الجريمة"، مشيرًا إلى قدرتها على تحديد الجناة في قضايا القتل المعلقة.

الذكاء الاصطناعي (AI) هو مجال في علوم الكمبيوتر يتعامل مع إنشاء أنظمة قادرة على أداء مهام تتطلب عادةً الذكاء البشري. تشمل هذه المهام التعلم وحل المشكلات والتعرف على الأنماط وفهم اللغة الطبيعية واتخاذ القرارات. يهدف الذكاء الاصطناعي إلى محاكاة القدرات المعرفية البشرية مثل التعلم من التجربة والتكيف مع المواقف الجديدة وفهم المفاهيم المعقدة. تشمل الأساليب المختلفة للذكاء الاصطناعي التعلم الآلي والتعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية والرؤية الحاسوبية. يجد الذكاء الاصطناعي تطبيقات في مجموعة واسعة من الصناعات، من الرعاية الصحية والتمويل إلى النقل والترفيه.

الذكاء الاصطناعي (AI) هو تقنية تسمح لأجهزة الكمبيوتر بأداء مهام تتطلب عادةً الذكاء البشري، مثل التعلم وحل المشكلات واتخاذ القرارات. في السنوات الأخيرة، حقق الذكاء الاصطناعي تقدمًا كبيرًا، وأصبح تأثيره على المجتمع واضحًا بشكل متزايد. يقوم الذكاء الاصطناعي بالفعل بتحويل مختلف الصناعات، من الرعاية الصحية إلى النقل، ومن المتوقع أن يستمر في إحداث تأثير عميق على حياتنا في المستقبل.

تتخذ أستراليا خطوات حاسمة لتنظيم وصول القُصّر إلى المنصات الإلكترونية. اعتباراً من 10 ديسمبر 2025، سيدخل قانون جديد حيز التنفيذ في البلاد، يلزم عمالقة مثل "تويتش" و"فيسبوك" و"إنستغرام" و"تيك توك" بحظر الوصول للمستخدمين الذين تقل أعمارهم عن 16 عاماً. هذا التحديث يجعل التشريعات الأسترالية من بين الأكثر صرامة في العالم فيما يتعلق بحماية الأطفال على الإنترنت.

يعمل الذكاء الاصطناعي (AI) على تغيير العديد من جوانب حياتنا بسرعة، والتعليم ليس استثناءً. يفتح تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي آفاقًا جديدة لتخصيص التعلم، وأتمتة المهام الإدارية، وزيادة إتاحة الموارد التعليمية.

الشبكات العصبية، المستوحاة من بنية الدماغ البشري، هي حجر الزاوية في الذكاء الاصطناعي (AI) الحديث. تتكون من عقد مترابطة، أو خلايا عصبية، منظمة في طبقات: مدخلات، مخفية، ومخرجات. تتلقى كل خلية عصبية إشارات دخل، تعالجها، وتنقل إشارة خرج إلى الخلايا العصبية التالية. يتم تدريب الشبكة العصبية عن طريق تعديل أوزان الروابط بين الخلايا العصبية بناءً على بيانات التدريب. تتيح هذه العملية للشبكة التعرف على الأنماط وتصنيف البيانات وإجراء التنبؤات.

تناقش المقالة الحلول التكنولوجية الجديدة التي تهدف إلى معالجة المشكلات البيئية العالمية. يتم النظر في مجالات مثل الطاقة المتجددة، والمدن الذكية، وإعادة تدوير النفايات، والزراعة المستدامة. يتم إيلاء اهتمام خاص لدور الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة في تحسين استخدام الموارد وتقليل التأثير على البيئة.

يُحدث الذكاء الاصطناعي (AI) ثورة في مجال البحث والتطوير (R&D)، مقدماً فرصاً غير مسبوقة لتسريع الاكتشافات وتحسين العمليات وتعزيز الابتكار. من تحليل كميات هائلة من البيانات إلى نمذجة الأنظمة المعقدة، أصبح الذكاء الاصطناعي أداة لا غنى عنها للباحثين والمطورين. تسمح تقنيات التعلم الآلي، مثل التعلم العميق، بتحديد الأنماط المخفية في البيانات، مما يؤدي إلى اختراقات في مجالات مثل اكتشاف الأدوية وعلوم المواد وعلم الفلك. يُستخدم الذكاء الاصطناعي أيضاً لأتمتة المهام المتكررة، مثل تحليل الصور ومعالجة اللغة الطبيعية، مما يوفر وقتاً ثميناً للعلماء للقيام بعمل أكثر تعقيداً.