الجزء الأول: كيف يخدم الذكاء الاصطناعي مجال التصميم؟!

مقدمة

الذكاء الاصطناعي هو أحد التقنيات السائدة في العديد من المجالات والصناعات في هذه الأيام. يضع العديد من العلماء والمفكرين آمالهم فيه بينما هناك آخرون يرون أنه تكنولوجيا خطيرة يمكن أن تشكل ضررًا كبيرًا على الإنسان في المستقبل. وحول هذه المنظورين المتناقضتين تم تقديم الذكاء الاصطناعي في العديد من أفلام الخيال العلمي والأعمال الفنية وكذلك آراء العلماء البارزين ومناقشات المهتمين بالمستقبل كصورة تعطينا الأمل بتحويل العالم إلى مكان أفضل للعيش من خلال جعل حياة البشر أسهل بكثير أو كصورة تروعنا ويمثل فيها الذكاء الاصطناعي تهديد للبشرية. ومع ذلك، فإن كلا الصورتين لهما نقطة واحدة مشتركة وهي قبول حقيقة أن الذكاء الاصطناعي لديه الكثير من الإمكانات. وبالفعل لديه الكثير من الإمكانات فلقد بدأ الذكاء الاصطناعي في إظهار أنه ليس فقط يستطيع أداء المهام بسرعة أكبر من أداء البشر ولكن يمكنه أيضًا التفكير بطريقة إبداعية. وبذلك أصبح للذكاء الاصطناعي تأثير قوي على صناعة التصميم.
إذا تحدثنا عن صناعة التصميم فسوف نعرف أن لديها أيضًا نفس المنظورين المتناقضتين حول الذكاء الاصطناعي. بالنسبة للبعض يمثل الذكاء الاصطناعي مستقبل لصناعة التصميم والتي ستسمح للمصممين البشريين بالتصميم بشكل أفضل وأسهل. بينما بالنسبة للآخرين يمثل الذكاء الاصطناعي تهديدًا للمصممين وتخوّف من أن يحل محل المصممين البشر. ولعل أحد الجوانب التي تخيف البعض أكثر من غيرها هو أن الذكاء الاصطناعي أظهر بعض القدرات المعرفية التي تشبه قدرات الإنسان فأصبحت الآلات تستطيع نسبيا التفكير والتعلم مثل البشر. على سبيل المثال، يمكن لأجهزة الذكاء الاصطناعي تلقي مدخلات بتنسيقات بصرية وحسية وسمعية ويمكنها أيضًا تخزينها في ذاكرتها. أي أن أنظمة الذكاء الاصطناعي يمكنها أن ترى وتسمع وتشعر بكل ما يحدث في محيطها. وتعمل هذه القدرات المعرفية بمساعدة إنترنت الأشياء والمستشعرات المرتبطة بأنظمة الذكاء الاصطناعي. ومن ناحية أخرى تصبح هذه القدرات للذكاء الاصطناعي مفيدة للغاية إذا كانت تساعد في تصميم موقع ويب معين أو شعار منتج. ذلك لأن هذه القدرات تسمح لأنظمة الذكاء الاصطناعي بالتحقق من ملاءمة الأشياء والأصوات المختلفة لمهمة معينة والأداء بدقة أكبر. وفيما يلي بعض المهام التي يمكن أن تؤديها أنظمة الذكاء الاصطناعي باستخدام قدرتها المعرفية المصطنعة:

  1. تحديد الأشكال والألوان ورموز النص وأنماط التصميم والميزات الأخرى للكائنات.
  2. تصنيف بيانات الإدخال المختلفة واستخدام جزء معين من البيانات عند الحاجة.
  3. ذاكرتهم أفضل من ذاكرة الإنسان ويمكنهم تذكر البيانات لفترة أطول.

والأن بعد هذه المقدمة الموجزة دعونا نتطرق إلى بعض الأساسيات المرتبطة بالمجالين.

فهم الأساسيات : الذكاء الاصطناعي و الصور

ما هو الذكاء الاصطناعي؟

هو قدرة الحاسوب أو البرنامج الالة على التفكير مثل الإنسان. تعلم الإله هو جزء من الذكاء الاصطناعي وهو إعطاء الآلة مهارات التعلم من الأمثلة دون برمجة صريحة. التعلم العميق هو جزء من تعلم الآلة ويمكن الالة من تدريب نفسها لأداء مهمة. الشبكات العصبية الاصطناعية هي نظام معالجة للمعلومات له مميزات أداء معينة بأسلوب يحاكي الشبكات العصبية الحيوية. لقد طورت الشبكات العصبية كأمثلة رياضية معتمدة على طريقة التفكير البشري وكيفية معالجة الأعصاب للمعلومات.

ما تعريف الصورة Image ؟

الصورة الرقمية هي التي تم انشاءها او نسخها وتخزينها بشكل الإلكتروني. وهي تمثيل الصور الثنائية الأبعاد على الحاسوب بواسطة الصفر والواحد وتتكون كل صورة رقمية من وحدة ضوئية (بكسل) وهو أصغر وحدة في الصورة وكل صورة هي مصفوفة تحتوي على صفوف وأعمدة من الوحدات الضوئية (بكسل) وكلما زادت عدد الوحدات الضوئية كلما كانت الصورة أوضح.

الصورة الرقمية

كيف يرى الكمبيوتر الصورة؟

يرى الكمبيوتر الصورة عن طريق تحويل الصورة إلى أرقام . والوحدة الضوئية (بكسل) هو أصغر وحدة في الصورة.

كيف يرى الكمبيوتر الصور
الوحدة الضوئية (بكسل) هو أصغر وحدة في الصورة

لون الصور Color of Images

نظام الألوان RGB يتكون من ثلاثة قنوات الأحمر والأخضر والأزرق

وتنقسم الصور الرقمية إلى: 

  1. صورة ثنائية: وهي الصورة التي تحتوي على اللونين الأبيض والأسود فقط ويحمل كل بكسل بها إما 0 أو 1 .
  2. صورة متدرجة الرمادي: وهي الصورة التي تحتوي على الأبيض والأسود مع تدرجات الرمادي وتمثل شدتها بأرقام من 0 إلى 255 حيث يمثل الواحد اللون الأبيض و عندما تكون 255 فأن اللون لهذا البكسل يكون أسود وبقية الأرقام تمثل في شدتها درجات الرمادي.
  3. الصور الملونة: هي الصور الرقمية التي تدعم الألوان عن طريق تخصيص ثالثة خانات (قنوات) بكل بكسل لتحديد شدة الثالثة الألوان الأساسية (الأحمر والأخضر والأزرق)
الفرق بين الصورة ثنائية اللون ( أبيض وأسود) وصورة من تدرجات الرمادي والصورة الملونة

ما هو معالجة الصور Image Processing ؟

معالجة البيانات المكونة لصورة ما بغرض تحسينها أو إرسالها أو استخراج معلومات محددة منها. معالجة الصورة هي أحد فروع علم الحاسوب تهتم بإجراء عمليات على الصور بهدف تحسينها أو استخلاص بعض المعلومات منها وتستخدم نظم معالجة الصورة في الكثير من التطبيقات. وتكتسب المعالجة الرقمية للصور أهمية كبيرة في ميدان إدراك الصور وميدان التعرف على الأنماط والأشكال.

بعض مراحل عملية معالجة الصور الرقمية

يعد تحليل الصور مجالاً يجمع بين الرؤية بالحاسب ومعالجة الصور ويمكن تقسيم العمليات التي يستخدم فيها الحاسب في هذا المجال إلى ثالث مستويات: 
1. عمليات ذات مستوى منخفض والتي تتضمن إزالة التشوه وتحسين التباين, ويمكن وصف هذه العمليات بأنها تلك العمليات التي يكون دخلها صورة وخرجها صورة.
2. عمليات ذات مستوى متوسط والتي تتضمن تقسيم الصورة الى مناطق أو عناصر ثم وصف هذه كما تشمل ايضا آليات التعرف على العناصر اختزالها الى تمثيل صالح للمعالجة بالحاسب. ويمكن وصف عمليات المستوى المتوسط بكونها عمليات يكون دخلها صورة وخرجها خصائص وسمات مستخلصة من هذه الصورة.
3. عمليات ذات مستوى عالي وهذه تتضمن فهم أو إدراك منطقي لمجموعة من العناصر التي تم التعرف عليها. وفي قمة هذا المستوى تأتى عمليات التعلم واكتساب المعرفة المرتبطة بالرؤية بالحاسب.

تعتمد جودة الصورة الرقمية على عدد الوحدات الضوئية (بكسل) المكونة لها فكلما ازدادت عدد الوحدات الضوئية (بكسل) كلنا حصلنا على نوعية أفضل. فإذا تم تكبير الصورة الرقمية إلى حد معين نلاحظ ظهور تشوه معين ناتج عن كون الصورة مركبة من هذه الوحدات الضوئية لذا كلما كان عدد الوحدات الضوئية كبيراً كلما تأخر ظهور هذا التشوه عند التكبير .بمعنى كلما استطعنا تكبير الصورة أكثر. وهذا يدعونا للتساؤل عن سبب التشوه أو الضوضاء Noise.

ما هي الضوضاء التشوه Noise ؟

يدعى ضجيج الصورة أو التشوه و هو الاختلاف العشوائي للسطوع أو معلومات الألوان في الصور التي ينتجها المستشعر ودائرة الماسح الضوئي أو الكاميرا الرقمية.

صورة مشوشة Noise
إزالة الضوضاء والتشوه Noise

تعزيز اللون  Color Enhancement

تصحيح اللون أو ضبطه. والغرض منه هو الحصول على تفاصيل أدق للصورة وتسليط الضوء على المعلومات المفيدة. 

تعزيز اللون

شحذ Sharpening

شحذ هي تقنية معالجة الصور لجعل الخطوط العريضة للصورة الرقمية تبدو أكثر وضوحا.

Sharpening

تجزئة Segmentation

تجزئة الصورة هي عملية تقسيم صورة رقمية إلى شرائح متعددة (مجموعات من البكسل ، تُعرف أيضًا باسم كائنات الصورة).

تجزئة Segmentation

كشف الحد Edge Detection 

يعتبر Edge edge تقنية لمعالجة الصور للعثور على حدود الكائنات داخل الصور. وهو يعمل عن طريق الكشف عن الانقطاعات في السطوع. يستخدم الكشف عن الحافة لتجزئة الصور واستخراج البيانات في مجالات مثل معالجة الصور و رؤية الحاسب.

كشف الحد Edge Detection 

اكتشاف الميزة والتعرف Feature Detection & Recognition

في رؤية الحاسب ومعالجة الصور يشير مفهوم اكتشاف الميزة إلى الأساليب التي تهدف إلى حساب التجريد من معلومات الصورة لاتخاذ القرارات المحلية لكل نقطة في الصورة إذا ما كانت هناك ميزة من نوع معين فيها أم لا. وتلك المميزات التي تكتشف تكون سبيل لتعرف على محتويات الصورة فيما بعد.

اكتشاف الميزة والتعرف Feature Detection & Recognition

في نهاية هذا الجزء هناك مكتبات بايثون يمكن أن تساعدك في مجال رؤية الحاسب ومعالجة الصور أشهرها Matplotlib ، OpenCV ، Numpy ، Pillow انصحك بمعرفتها والاطلاع عليها.

الجزء الثاني : أبرز الجوانب التي خدم فيها الذكاء الاصطناعي مجال التصميم
الجزء الثالث : التطبيق العملي