“تأثير خوارزميات الذكاء الاصطناعي على تطور الاكتشافات العلمية”

– *الشبكات العصبية التلافيفية (CNN):* تُستخدم في تحليل الصور الطبية للكشف المبكر عن الأمراض.

– *خوارزميات التعلم المعزز (Reinforcement Learning):* تُستخدم في تطوير أنظمة تحكم ذاتية في الروبوتات والمركبات.

– *خوارزميات التجميع (Clustering):* تُستخدم في تصنيف البيانات الجينية وتحديد الأنماط المشتركة.

*التحديات المستقبلية:*

على الرغم من الفوائد الكبيرة، تواجه خوارزميات الذكاء الاصطناعي تحديات مثل:

– *التحيز في البيانات:* قد تؤدي البيانات غير المتوازنة إلى نتائج غير دقيقة.

– *فهم القرارات:* صعوبة تفسير كيفية وصول الخوارزميات إلى قرارات معينة.

– *الأخلاقيات:* ضرورة ضمان استخدام الذكاء الاصطناعي بطرق أخلاقية ومسؤولة.