تعتمد تقنيات الذكاء الاصطناعي، خاصة في التعلم الآلي والتعلم العميق، على مجموعة أساسية من فروع الرياضيات. أبرزها الجبر الخطي المستخدم في تمثيل البيانات والمتجهات والمصفوفات وعمليات الضرب والتفكيك، وحساب التفاضل والتكامل الذي يُستفاد منه في حساب المشتقات وتحديث الأوزان أثناء عملية التدريب باستخدام خوارزميات الانتشار الخلفي، والاحتمالات والإحصاء لفهم البيانات غير المؤكدة، بناء النماذج الاحتمالية، وتقدير التوزيعات والتنبؤات، بالإضافة إلى نظرية التحسين Optimization التي تُستخدم لإيجاد الحلول المثلى وتقليل دوال الخطأ. كما تلعب نظرية المعلومات والجبر التجريدي أدوارًا مساندة في قياس كمية المعلومات، وفهم البنى الرياضية للنماذج. هذه الركائز الرياضية هي الأساس الذي يقوم عليه تطوير الخوارزميات وتفسير نتائجها في الذكاء الاصطناعي الحديث.
ا.م.د. علاء طعيمة عبد الكاظم
أستاذ مساعد دكتور في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق