الذكاء الاصطناعي

ما هو الذكاء الاصطناعي؟

بأبسط العبارات، يشير مصطلح الذكاء الاصطناعي (AI) إلى الأنظمة أو الأجهزة التي تحاكي الذكاء البشري لأداء المهام والتي يمكنها أن تحسن من نفسها استنادًا إلى المعلومات التي تجمعها. يتجلى الذكاء الاصطناعي في عدد من الأشكال. بعض هذه الأمثلة:

• تستخدم روبوتات المحادثة الذكاء الاصطناعي لفهم مشكلات العملاء بشكل أسرع وتقديم إجابات أكثر كفاءة
• القائمون على الذكاء الاصطناعي يستخدمونه لتحليل المعلومات الهامة من مجموعة كبيرة من البيانات النصية لتحسين الجدولة
• يمكن لمحركات التوصية تقديم توصيات مؤتمتة للبرامج التلفزيونية استنادًا إلى عادات المشاهدة للمستخدمين

إن الذكاء الاصطناعي يتعلق بالقدرة على التفكير الفائق وتحليل البيانات أكثر من تعلقه بشكل معين أو وظيفة معينة. وعلى الرغم من أن الذكاء الاصطناعي يقدم صورًا عن الروبوتات عالية الأداء الشبيهة بالإنسان التي تسيطر على العالم، إلا أنه لا يهدف إلى أن يحل محل البشر. إنه يهدف إلى تعزيز القدرات والمساهمات البشرية بشكل كبير. مما يجعله أصلاً ذات قيمة كبيرة من أصول الأعمال.

إن المبدأ الرئيسي للذكاء الاصطناعي هو أن يحاكي ويتخطى الطريقة التي يستوعب ويتفاعل بها البشر مع العالم من حولنا. الأمر الذي أصبح سريعًا الركيزة الأساسية لتحقيق الابتكار. ‏‫بعد أن أصبح الذكاء الاصطناعي مزودًا بأشكال عدة من التعلم الآلي التي تتعرف على أنماط البيانات بما يُمكّن من عمل التنبؤات، يمكن للذكاء الاصطناعي إضافة قيمة إلى أعمالك من خلال:

• توفير فهم أكثر شمولية لفيض البيانات المتوفرة
• الاعتماد على التنبؤات من أجل أتمتة المهام ذات التعقيد الشديد فضلًا عن المهام المعتادة

هناك ثلاثة عوامل تحث على تطوير الذكاء الاصطناعي عبر الصناعات:

• توفر إمكانية الحوسبة عالية الأداء بسهولة وبأسعار معقولة. إن وفرة قدرة الحوسبة في مجال الأعمال في السحابة، مكّن من الوصول السهل للقدرة على الحوسبة بأداء عالٍ وبأسعار معقولة. وقبل هذا التطور، كانت بيئات الحوسبة الوحيدة المتاحة للذكاء الاصطناعي غير قائمة على السحابة وتحتاج إلى تكاليف باهظة.
• وجود كميات كبيرة من البيانات المتاحة للتعلم. يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى التعلم من خلال الكثير من البيانات لإجراء التنبؤات الصحيحة. وقد أدى ظهور أدوات مختلفة لجمع البيانات المُصنفة، بالإضافة إلى إمكانية المنظمات من تخزين هذه البيانات ومعالجتها بسهولة وبتكلفة ميسورة سواء البيانات الهيكلية أو غير الهيكلية، إلى تمكن المزيد من المنظمات من إنشاء خوارزميات الذكاء الاصطناعي وتدريبها.
• توفر تقنية الذكاء الاصطناعي التطبيقي ميزة تنافسية. تدرك الشركات بشكل متزايد الميزة التنافسية لتطبيق رؤى الذكاء الاصطناعي على أهداف الأعمال وجعلها أولوية على مستوى الأعمال. على سبيل المثال، يمكن أن تساعد التوصيات المستهدفة التي تقدمها تقنية الذكاء الاصطناعي على اتخاذ قرارات أفضل بشكل أسرع. كما يمكن للعديد من ميزات وقدرات الذكاء الاصطناعي أن تؤدي إلى خفض التكاليف وتقليل المخاطر وتسريع الوقت للوصول إلى السوق وغير ذلك الكثير.

أهمية الذكاء الاصطناعي 

في الأول من سبتمبر عام 2017، خاطب الرئيس الروسي فلاديمير بوتين مجموعة من الطلاب الروس من جميع أنحاء البلاد في أول يوم لهم في المدرسة قال: “الذكاء الاصطناعي هو المستقبل، ليس فقط لروسيا، ولكن للبشرية جمعاء ومن يصبح القائد في هذا المجال سيصبح حاكم العالم أجمع”.

“الذكاء الاصطناعي أصبح المورد الأقوى الذي سيحدد مصير الأمم في الأزمنة المقبلة”. Nicholas Berggren and Nathan Gardens في الواشنطن بوست –  سبتمبر 2018  

 وذكرت صحيفة “جلوبال تايمز  Global Times ” الصينية أنه في عام 2017 وضع مجلس الدولة الصيني خططًا طموحة لتصبح الصين الدولة الرائدة عالميًا في مجال الذكاء الاصطناعي، وحسب الخطة الموضوعة ستصل استثمارات الصين في الذكاء الاصطناعي إلى 150 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2030. وتوقعت مؤسسة الاستشارات “Mackenzie” في تقرير صدر في أواخر نوفمبر من العام الماضي، أن تحل الروبوتات والذكاء الاصطناعي محل 800 مليون عامل بحلول عام 2030، أي خُمس مجموع القوى العاملة في العالم. 

إن تكامل البيم مع الذكاء الاصطناعي يعطي القوة ويضمن للشركة الفوز بالمشاريع وتقليل المخاطر، حيث أن الذكاء الاصطناعي وتعلُّم الآلة  Artificial Intelligence and machine learning يتسلّلان لقطّاع البناء والإنشاء.

البيم الآن لم يعد خياراً بل أصبح واقعاً في الشركات الهندسية لأنه يوفر الوقت والمال ويتنبّأ بالتكلفة قبل بدء المشروع حتى في مرحلة المناقصة. 

تعريف الذكاء الاصطناعي: هو قدرة الآلة على محاكاة العقل البشري وطريقة عمله، مثل قدرته على التفكير، والاكتشاف والاستفادة من التجارب السابقة. ومنذ التطوّر الذي شهده الحاسوب في منتصف القرن العشرين، تمَّ اكتشاف أنَّ الحاسوب باستطاعته القيام بمهمات أكثر تعقيداً ممّا اعتقدنا، حيث يمكنه اكتشاف إثباتات للنّظريات الرياضيّة المعقّدة، بالإضافة لقدرته على لعب الشطرنج بمهارة كبيرة. ومع ذلك، بالرغم من إيجابيّاته الكثيرة من سرعة في المعالجة وسعة تخزينية عالية إلا أنّه للآن لايوجد أي برنامج باستطاعته مجاراة مرونة العقل البشري خصوصاً بما يتعلق بقيامه بالمهمات التي تتطلب الاستنتاجات اليومية التلقائية لما يتم التّعرض له.

تعلُّم الآلة Machine Learning، ويُشار له اختصارًا بـ ML، يمكن تبسيط مفهوم تعلُّم الآلة بأنه أحد الفروع المنبثقة عن علم الذكاء الاصطناعي (AL) القائمة على برمجة الحواسيب بمختلف أشكالها لتصبح قادرة على أداء المهام وتنفيذ الأوامر الموكولة إليها بالاعتماد على البيانات المتوفرة لديها وتحليلها مع تقييد التدخل البشري في توجيهها أو تغييبه تمامًا. ويشار إلى أن مصطلح تعلم الآلة قد ظهر بإيعازٍ من رائد الذكاء الاصطناعي Arthur Samuel في سنة 1959 ضمن نطاقِ عمل مختبرات  IBM، ومن الجديرِ بالذكر فإن الآلة في هذه الحالة يجب أن تعتمد على تحليل البيانات المدخلة إليها مسبقًا لمواجهة الأوامر والمهام المطلوبة منها، فيكون دور العنصر البشري ضئيلًا جدًا في نهاية المطاف.

التعلّم المُتعمّق أو التعلّم العميق (Deep Learning) هو مجال بحث جديد يتناول إيجاد نظريات وخوارزميات تتيح للآلة أن تتعلم بنفسها عن طريق محاكاة الخلايا العصبية في جسم الإنسان، و أحد فروع العلوم التي تتناول علوم الذكاء الاصطناعي، ُيعد فرع من فروع علوم التعلم الآلي، تركز معظم أبحاث التعلم المتعمق على إيجاد أساليب استنباط درجة عالية من المتجردات بتحليل مجموعة بيانات ضخمة باستخدام متحولات خطية وغير خطية.

من ناحية أخرى، هناك بعض التطبيقات التي استطاعت أن تُضاهي مستوى أداء الخبراء والمحترفين بالقيام بمهمات محددة، ومن هذه التطبيقات المحدودة التي استطاع الذكاء الاصطناعي القيام بها هي التشخيص الطبي، محركات بحث الحاسوب وقدرته على التعرف على الصوت والكتابة اليدوية.

بأبسط العبارات، يشير مصطلح الذكاء الاصطناعي (AI) إلى الأنظمة أو الأجهزة التي تحاكي الذكاء البشري لأداء المهام والتي يمكنها أن تُحسّن من نفسها استنادًا إلى المعلومات التي تجمعها. يتجلى الذكاء الاصطناعي في عدد من الأشكال، بعض هذه الأمثلة:

• تستخدم روبوتات المحادثة الذكاء الاصطن
  اعي لفهم مشكلات العملاء بشكل أسرع وتقديم إجابات أكثر كفاءة. 

• القائمون على الذكاء الاصطناعي يستخدمونه لتحليل المعلومات الهامة من مجموعة كبيرة من البيانات النصيّة لتحسين الجدولة. 

• يمكن لمحركات التّوصية تقديم توصيات مؤتمتة للبرامج التلفزيونية استنادًا إلى عادات المشاهدة للمستخدمين. 

والذكاء  الاصطناعي لا يقتصر على إنتاج الإنسان الآلي والعمليات الاصطناعية فقط بينما هو أحدث علوم التكنولوجيا الذي يهدف إلى محاكاة العقل البشري وأنماط عملها لتنفيذ المهام بدقة وسرعة أكبر من العقل البشري وذلك من خلال القدرة على التحليل والاستنتاج واتخاذ القرار والمقدرة على حل المشاكل وإزالة العقبات بسرعة ودقة تفوق العقل البشري”علم وهندسة صنع آلات ذكية” (Jon, 1955)، مضيفاَ أنه لا يسعى لأن يحتل الذكاء الاصطناعي دور العقل البشري كما يعتقد البعض بينما تم تطوير علم الذكاء  الاصطناعي من أجل مساعدة العقل البشري على تطوير الأعمال فى ظل منظومة أصبحت أكثر تعقيداً.

صورة “ما الذي يحتاجه الجهاز ليكون ذكي” 

إنّ الذكاء الاصطناعي يتعلّق بالقدرة على التفكير الفائق وتحليل البيانات أكثر من تعلقه بشكل معين أو وظيفة معينة، وعلى الرغم من أن الذكاء الاصطناعي يقدم صورًا عن الروبوتات عالية الأداء الشبيهة بالإنسان التي تسيطر على العالم، إلا أنه لا يهدف إلى أن يحل محل البشر. إنه يهدف إلى تعزيز القدرات والمساهمات البشرية بشكل كبير. مما يجعله أصلاً ذو قيمة كبيرة ضمن أصول الأعمال.

وتشير الإحصائيات إلى أنه تساهم 10 تطبيقات رئيسة للذكاء الاصطناعي في تخفيض تكلفة مشاريع البنية التحتية العملاقة بنسب تصل إلى 50%. 

• الذكاء  الاصطناعي في التصميم 

يمكن للذكاء الاصطناعي أن يوفّر حلولاً للتصميم ويختار الأفضل مثل تصميم وتوزيع شبكة إطفاء الحريق أو الصرف ومن خلال بعض القواعد يمكن دراسة أفضل السيناريوهات وإعادة جدولة مهام المشروع، كما يمكنه اكتشاف أفضل حلول للتعارضات ودراسة الحلول الافضل والاختيار بينهم، كما يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي في تقييم النموذج والتأكد من مطابقته للمعايير. 

في مقال نُشر مؤخرًاً، بعنوان “التصميم المعماري بمساعدة الذكاء الاصطناعي  Artificial Intelligence Aided Architectural Design “، ناقش Jan Cudzi Kacper Radziszewski أساليب مختلفة لتنفيذ خوارزميات قائمة على الذكاء لتحسين  التصميم، تشير إلى أن الخوارزميات التطورية “أصبحت مسألة تهم الفنانين والمصممين والمهندسين المعماريين”، مضيفين أن تطبيقاتهم في التصميم المعماري تمت دراستها منذ فترة طويلة. يلاحظون أن الخوارزميات التّطورية يمكن أن تساعد المصممين على حل المشكلات عن طريق تحسين أشياء مثل الهيكل الانشائي واختيار المواد.

ربما تكمُن الفرصة الأكثر إثارة مع الخوارزميات التطورية الذكية في مراحل التصميم المبكرة. على سبيل المثال، تقوم خوارزمية METABUILD بتقييم النماذج والبيانات الأخرى المتعلقة بأداء الطاقة والإضاءة والراحة الحرارية وجودة الهواء لإنشاء خيارات تصميم تلبي أو تتجاوز أهداف الاستدامة. والأفضل من ذلك، أنه يقيم عوامل أداء التكلفة للحد من نفقات دورة الحياة والحفاظ على فعالية التكلفة.

التصميمات التي تأخذ حقًا الاستدامة والراحة والتكلفة في الاعتبار بجدية ستنتج مبانٍ أفضل. ويمكننا توليد تلك التصميمات بمساعدة الذكاء الاصطناعى.

أغمض عينيك وتخيل ما يلي ( لا
اعرف كيف ستقرأ وأنت مغمض العينين) تصميم المبنى في المستقبل يكون أن تتكلم في المايك مع الحاسوب وتقول له  كما في فيلم HER وبرنامج siri الايفون: أريدك أن تصمم لي منزلاً مساحته خمس أدوار على مساحة 200 متر بتصميم لوكوربوزيه، وفي خلال ثواني يقوم الحاسوب بالتصميم المعماري والانشائي والكهروميكانيكا بأفضل تصميم صديق للبيئة  ونموذج BIM خالِِ من التّعارضات. 

متى يكون هذا ؟ قريباً بفضل الذكاء الاصطناعي الذي يتطور كل ثانية وقد تطور كثيراً وقت قراءتك المقال عن وقت نشره مختلفاً عن وقت كتابته وسيكون تطور عندما تنهى المقال “عندما يطور الإنسان الذكاء الاصطناعي ستتمكن من الاعتماد على نفسها بشكل منفصل عن الإنسان، حيث ستقوم بإعادة تصميم نفسها بمعدل فائق في التزايد.”

وإن كان Patrick Hebron من شركة ادوبي يعتقد أن الذكاء  الاصطناعي لن يدخل في التصميم “لا أساس لهذا الكلام من الصحة أنّ الذكاء الاصطناعي يمكن أن يحل محل البشر، وخاصة كمصممين.”

• الذكاء  الاصطناعي في التنفيذ 

يمكن للروبوتات والـ drones  والطّابعات ثلاثيّة الأبعاد أن تأخذ تصميم الـ BIM وتطبقه بالموقع مباشرةً ومن خلال الذكاء  الاصطناعي يمكن التغلب على المشاكل المفاجئة التى يمكن ان تحدث. كما يتم الآن مراقبة سير العمل بالموقع ودراسته وهناك خوارزميات ذكاء صناعي لمعالجة الصور ومعالجة البيانات  لتقليل الحوادث كما يمكن تحليل الصور ومعرفة وتحديد العمال الذين لا يرتدون خوذات السلامة، ويمكن متابعة الشاحنات لمعرفة أماكنها حتى يستعد العمال قبل وصولها مباشرة. 

• الذكاء  الاصطناعي في التشغيل 

يمكن إدارة المبنى تلقائياً وإدارة أعمال الصّيانة والتحكُّم في التكييف والإنارة وتوفير الطاقة  بشكل رائع من خلال الذكاء الاصطناعي.

الوجه الأسود للذكاء  الاصطناعي 

قام إيلون ماسك  بتغريد صورةٍ تعيد النقاش حول أمان الذكاء الاصطناعي، الطريف في الأمر أنها احتوت على صورةِ إعلانٍ لإدمان المقامرة تقول: “الآلات هي من سينتصر في النهاية”، مع العلم بأن ذلك لا يشير بوضوحٍ إلى آلات القمار، ويقول ماسك في خطابه الأكثر خطورةً: “إن الخطر الذي يشكّله الذكاء الاصطناعي أكبر من الخطر الذي تشكّله كوريا الشمالية”. 

وحذّر خبراء مثل Stephen Hawking منذ فترةٍ طويلةٍ من قدرة الذكاء الاصطناعي على تدمير البشرية. في مقابلة أجراها عام 2014، ذكر الفيزيائي الشهير: “أن تطوير الذكاء الاصطناعي بإمكانه إنهاء الجنس البشري”.   بل إنه يرى أن انتشار الأتمتة سيشكّل ضررًا على الطبقة المتوسطة. 

وقال Michael Vassar، كبير موظفي العلوم في MetaMed Research: “إذا اختُرعَ ذكاءٌ اصطناعيٌّ عامٌ artificial general intelligence أعظم من الإنسان دون حذرٍ كافٍ، فمن المؤكد أن الأجناس البشرية سوف تنقرض في وقتٍ قصيرٍ جدًا”.

 ومن الواضح، على الأقل في المجتمع العلمي، أن التنمية غير المقيدة للذكاء الاصطناعي قد لا تكون في مصلحة البشرية. وتُبذل حاليًا جهودٌ للبدء في صياغة بعض هذه القواعد لضمان تطوير الذكاء الاصطناعي، الموجَّه أخلاقيًا، فقدّم معهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات Institute of Electrical and Electronics Engineers أوّل مسودةٍ من المبادئ التوجيهيةِ التي يُؤمل أن توجِّه المطورين في الاتجاه الصحيح. 

ويقول Stephen Hawking: “تطوير الذكاء الاصطناعي بإمكانه إنهاء الجنس البشري”. بالإضافة إلى ذلك، فإن أكبر الأسماء في التكنولوجيا تجتمع معًا للتنظيم الذاتي قبل اتخاذ الحكومات أيّة خطواتٍ.

 وقد بدأ بالفعل الباحثون والعلماء من شركات التكنولوجيا الكبيرة مثل Google, Amazon, Microsoft, IBM ، Facebook بمناقشاتٍ لضمان تحقيق الذكاء الاصطناعي المنفعة للإنسانية وليس تهديدها. 

مازال الطريق طويلًا أمام الذكاء الاصطناعي قبل تشكيله تهديدًا، ومع ذلك، فإنّ التقدّم يمضي نحو الأمام على قدمٍ وساقٍ. 

 كما ترى في العديد من المجالات، وليس فقط صناعات البناء، يوجد خوف حقيقي من الذكاء الاصطناعي. آلات سوف تغلب البشر؟ وفقًا ل Eleni Vasilaki ، أستاذ العلوم العصبية الحاسوبية بجامعة شيفيلد ، فإن هذا الخوف في غير محله. “في نهاية المطاف،  ليس لمجرد أن الذكاء الاصطناعي يمكنه أن يتعلم، لا يتبع ذلك حقًا أنها ستتعلم فجأة جميع جوانب الذكاء البشري وتفوقنا”، مضيفاً أنه يتعين علينا التأكد من أننا نستخدم هذه التقنيات بشكل مفيد، “التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي، أدوات يمكن استخدامها بطريقة صحيحة أو خاطئة، مثل كل شيء آخر، إنها الطريقة التي يتم استخدامها والتي يجب أن تهمُّنا، وليس الأساليب نفسها “.

الوجه الأبيض للذكاء  الاصطناعي

يعتقد Mark Zuckerberg, Bill Gates, Amit Ray and Ray Kurzweil أنّ الاستفادة التي سنكسبها من الذكاء الاصطناعي ستكون أكبر بكثير من الأذى المحتمل له، ويعد الكاتب الأميركي الشهير وعالم الكمبيوتر والمخترع Ray Kurzweil  من الأصوات العديدة التي تؤمن بأنه يمكن للذكاء الاصطناعي أن يفيدنا، وقال: “لطالما كانت التكنولوجيا سلاحًا ذا حدين، فالنار وفرت لنا التدفئة ووسيلة للطبخ وفي نفس الوقت حرقت منازلنا. قُتل في الحرب العالمية الثانية 50 مليون شخص، وكان سبب ذلك بالتأكيد هو قوة التكنولوجيا في ذلك الوقت”

يُحب الدكتور أميت راي Amit Ray  أن يركز على الجوانب الإيجابية والوردية للذكاء الاصطناعي، وفي كتابه “ذكاء اصطناعي خارق رحيم AI 5.0” قال: “إن الذكاء الاصطناعي هو أفضل وسيلة لتغيير المجتمع وإلغاء عدم المساواة، على صعيدٍ ما، فإن البشرية الآن على وشك أن تدخل في عصر عبودية للذكاء الاصطناعي والتكنولوجيات الحيوية، وعلى صعيد آخر، فإن البشرية على وشك التحرر من الآلام والمعاناة بمساعدة الذكاء الاصطناعي وغيره من التقنيات. وفي ظل هذا النمو المتسارع للذكاء الاصطناعي، فإن التوقيت هو كل شيء، والأمر متروك لنا في كيفية استخدام هذه الأدوات القوية. يمكن منع إساءة استخدام الذكاء الاصطناعي، عبر تطوير أجزاء معقدة من المشاعر العميقة، مثل الحب والرحمة في خوارزميات التعلم”.

قال الرئيس التنفيذي لشركة “فيسبوك”،Mark Zuckerber ، إنه متفائل بخصوص الذكاء الاصطناعي. وذات مرة علّق على أحدهم: “أنا لا أفهم هؤلاء الناس الرافضين الذين يحشدون سيناريوهات نهاية العالم. إنه لأمر سلبي حقًا، وأعتقد بأنه فعل غير مسؤول إلى حدٍ كبير”.

وأخيرًا، فإن فكرة التفرد التكنولوجي (أو الذكاء الفائق للآلة) تعود على الأقل إلى رائد الذكاء الاصطناعي Ray Solomonoff  الذي حذّر في عام 1967: “على الرغم من عدم وجود آفاق للآلات الذكية للغاية في المستقبل القريب، إلا أن الأخطار والمشاكل المحتملة صعبة وجدية جدًا. سيكون من الجيد أن يكرّس عدد كبير من البشر الأذكياء كثيراً من التفكير لهذه المشاكل قبل ظهورها”.

كيف أبدأ ؟؟ أفضل بداية هي تعلم لغة البايثون Python 

إن برامج الذكاء الاصطناعي ليست حكراً على لغة واحدة من اللّغات. فتتم كتابة هذه البرامج باستخدام تقريبًا جميع اللغات ومنها:

C/C++, Java, Lisp, Prolog, Python 

على الرغم من أن استخدام لغة بايثون في مجال الذكاء الاصطناعي أمرا حديثا إلا أنّها تعتبر من أفضل وأسرع اللُّغات في التّعامل مع برامج هذا المجال. 

تتمتّع بايثون بالعديد من المميزات حال ذكرنا لمجال الذكاء الاصطناعي فهي:

1- لديها مصادر عديدة أو ما يعرف بالـ documentation

2- لغة سهلة وبسيطة حتى تتعلمها عند مقارنتها بغيرها من لغات الـ OOP او لغات البرمجة الكائني

3- ايضا تمتلك لغة بايثون العديد من المكتبات التي تتعامل مع الصور مثل  
Python Imaging Library و VTK و Mayaو 3D Visualization Toolkits والكثير من الأدوات الأخرى التي تخدم التطبيقات الالكترونية والعلمية.

1- تم تصميمها بشكل جيد وسريع للغاية، مما يجعلها مناسبة جدا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.

2- هي أيضًا مفيدة علي مدي واسع للبرامج النصية الصغيرة، وكذلك تطبيقات المؤسسات الكبيرة.

3- تعتبر من ضمن الُّلغات مفتوحة المصدر open source وهذه ايضا ميزة رائعة.

بعض مكتبات بايثون العامة المستخدمة في الذكاء الإصطناعي.

1. – AIMA

2. – PyDatalog

3. – SimpleAI

4. – EasyAI

المراجع 

• B.J.Copeland (27-3-2018), “Artificial intelligence” 

•  kris-bondi, “The House That Learns: How AI Makes Smart Homes Smarter”،  

•  COMMON APPLICATIONS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN HEALTHCARE”, novatiosolutions.com,