50 عامًا من التعرف على الأنماط: تحتفل FAU بالعمل الرائد في مجال الذكاء الاصطناعي!

50 عامًا من التعرف على الأنماط: تحتفل FAU بالعمل الرائد في مجال الذكاء الاصطناعي!

في 14 أكتوبر 2025، احتفل رئيس قسم التعرف على الأنماط في جامعة فريدريش ألكسندر (FAU) بالذكرى الخمسين لتأسيسه. يمثل هذا علامة فارقة مهمة لمؤسسة تعتبر رائدة في مجال الذكاء الاصطناعي (AI) في ألمانيا. وكانت FAU أول جامعة في البلاد تنشئ مثل هذا الكرسي، مما يضع الأساس للعديد من التطورات في مجال التعرف على الأنماط والتعلم الآلي.

لعب الكرسي، الذي أسسه هاينريش نيمان في عام 1975، دورًا حاسمًا في البحث في التصنيف التلقائي لمحتوى الصورة والتعرف على الكلام الآلي. على الرغم من أن المشهد التكنولوجي قد تغير بشكل كبير منذ تلك الأيام الأولى، إلا أن أهمية التعرف على الأنماط في الذكاء الاصطناعي لا تزال غير منقوصة. يقول الباحثون: “لم يكن من الممكن التنبؤ بتطور الذكاء الاصطناعي في ذلك الوقت، حيث كانت أحجام البيانات المتاحة وأحجام الذاكرة صغيرة”. اليوم، وبفضل التقدم في موارد الحوسبة والخوارزميات، يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي أن تتعلم تلقائيًا من كميات كبيرة من البيانات.

الطريق إلى الذكاء الاصطناعي الحديث

اليوم، تعتمد الأساليب الشائعة على الأساليب الإحصائية التي تجعل من الممكن التعرف على الأنماط في البيانات. حققت الخوارزميات، وخاصة الشبكات العصبية، تقدمًا كبيرًا في السنوات الأخيرة. تم تطوير الأفكار الأولى حول الشبكات العصبية في السنوات الأولى للقسم، لكنها لم تشهد طفرة إلا مع إدخال معالجات الرسومات السريعة وتغلغل الإنترنت على نطاق أوسع.

تنشط أكثر من 20 مجموعة بحثية في جامعة FAU في الأبحاث الحالية. وتركز هذه الدورات على جوانب مختلفة من الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك الروبوتات الذكية المساعدة، والأسس الرياضية للتعلم الآلي والتطبيقات في العلوم الإنسانية الرقمية. في عام 2017، تم إطلاق مختبر التعلم الآلي وتحليل البيانات (MaD Lab)، وفي عام 2020 تم تأسيس أقسام الذكاء الاصطناعي في الهندسة الطبية الحيوية (AIBE)، وعلوم البيانات (DDS)، والعلوم الإنسانية الرقمية والدراسات الاجتماعية (DHSS) مع التركيز بشكل واضح على المناهج متعددة التخصصات.

التحديات والتداعيات الاجتماعية

على الرغم من التقدم المذهل في مجال الذكاء الاصطناعي، لا تزال هناك تحديات. هناك مشاكل لا يستطيع الذكاء الاصطناعي حلها، مثل فهم اللغات غير المعروفة أو التعرف على الألفاظ بدون سياق. ومع ذلك، يرى الباحثون الفرص والتهديدات المحتملة المرتبطة بتطوير الذكاء الاصطناعي. يمكن أن تتعرض بعض الملفات الشخصية للخطر، وفي الوقت نفسه يتم إنشاء حرية إبداعية جديدة.

أحد العناصر الأساسية في وحدة تحليل الذكاء الاصطناعي هو التدريب، والذي، بالإضافة إلى البحث، يضع قيمة كبيرة على الآثار الأخلاقية للذكاء الاصطناعي. يتناول أعضاء هيئة التدريس، بما في ذلك البروفيسور إيفان دابروك والبروفيسور فنسنت مولر، الآثار الاجتماعية لهذه التقنيات. يتم تنظيم موضوع أخلاقيات الذكاء الاصطناعي في خمس مجموعات بحثية رئيسية: أسس الذكاء الاصطناعي، والذكاء الاصطناعي الشامل، والذكاء الاصطناعي المضمن، وAI4health، وأخلاقيات الذكاء الاصطناعي والتأثير المجتمعي. تتمتع المجموعتان الأخيرتان بأهمية خاصة حيث تعتبر إرلانغن مركزًا صحيًا ضمن أجندة التكنولوجيا الفائقة في بافاريا، ويتم تطبيق الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد في مجالات مثل الصحة والتصنيع والعلوم الإنسانية الرقمية.

إن التحديات التي تواجهها وحدة الذكاء الاصطناعي عديدة، ولكن البحث والتطوير المستمر يقدمان مساهمة حاسمة في تشكيل مستقبل الذكاء الاصطناعي. يظل كرسي التعرف على الأنماط بمثابة محور أساسي في هذا التخصص المثير والمتطور بسرعة والذي سيكون موجودًا في كل مكان في السنوات القادمة.

لمزيد من المعلومات، تقدم FAU، من بين أمور أخرى، رؤى شاملة في مجال الذكاء الاصطناعي على موقعها على الإنترنت fau.de بالإضافة إلى مزيد من التفاصيل حول أنشطتهم البحثية ai.fau.digital ومعلومات أساسية عن الذكاء الاصطناعي wirtschaftsforum.de.