ما هو الذكاء الاصطناعي؟

 

 ما هو الذكاء الاصطناعي؟

الذكاء الاصطناعي هو فرع واسع النطاق لعلوم الكمبيوتر يهتم ببناء آلات ذكية قادرة على أداء المهام التي تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا.

كيف يعمل الذكاء الاصطناعي؟

ما هو الذكاء الاصطناعي؟

بعد أقل من عقد من مساعدة قوات الحلفاء على الفوز في الحرب العالمية الثانية من خلال كسر آلة التشفير النازية Enigma ، غيّر عالم الرياضيات Alan Turing التاريخ مرة ثانية بسؤال بسيط: "هل يمكن للآلات أن تفكر؟"

ما هو الذكاء الاصطناعي؟

حددت ورقة تورينج عام 1950 بعنوان "آلات الحوسبة والذكاء" واختبار تورينج اللاحق الهدف الأساسي والرؤية للذكاء الاصطناعي. الذكاء الاصطناعي في جوهره هو فرع علوم الكمبيوتر الذي يهدف إلى الإجابة على سؤال تورينج بالإيجاب. إنه محاولة لتكرار أو محاكاة الذكاء البشري في الآلات. لقد أدى الهدف التوسعي للذكاء الاصطناعي إلى إثارة العديد من الأسئلة والنقاشات. لدرجة أنه لا يوجد تعريف واحد للمجال مقبول عالميًا.

هل يمكن للآلات أن تفكر؟ - آلان تورينج ، 1950



تعريف الذكاء الاصطناعي

يتمثل القيد الرئيسي في تعريف الذكاء الاصطناعي على أنه مجرد "آلات بناء ذكية" في أنه لا يشرح في الواقع ماهية الذكاء الاصطناعي وما الذي يجعل الآلة ذكية. الذكاء الاصطناعي هو علم متعدد التخصصات له مناهج متعددة ، لكن التطورات في التعلم الآلي والتعلم العميق تخلق نقلة نوعية في كل قطاع تقريبًا من صناعة التكنولوجيا.


في كتابهم الذكاء الاصطناعي: نهج حديث ، يتعامل المؤلفان ستيوارت راسل وبيتر نورفيج مع مفهوم الذكاء الاصطناعي من خلال توحيد عملهما حول موضوع العوامل الذكية في الآلات. مع وضع هذا في الاعتبار ، فإن الذكاء الاصطناعي هو "دراسة العوامل التي تتلقى تصورات من البيئة وتؤدي الإجراءات.".

يواصل نورفيج ورسل استكشاف أربعة مناهج مختلفة حددت تاريخياً مجال الذكاء الاصطناعي:

تعريف الذكاء الاصطناعي: أربعة أنواع من الأساليب

  1. التفكير الإنساني: تقليد الفكر القائم على العقل البشري.
  2. التفكير بعقلانية: محاكاة الفكر القائم على التفكير المنطقي.
  3. التصرف الإنساني: التصرف بطريقة تحاكي السلوك البشري.
  4. التصرف بعقلانية: التصرف بطريقة تهدف إلى تحقيق هدف معين.

تتعلق الفكرتان الأوليان بعمليات التفكير والاستدلال ، بينما تتعامل الفكرتان الأخريان مع السلوك. يركز نورفيج ورسل بشكل خاص على الوكلاء العقلانيين الذين يعملون لتحقيق أفضل نتيجة ، مشيرين إلى أن "جميع المهارات اللازمة لاختبار تورينج تسمح أيضًا للوكيل بالتصرف بعقلانية.".


عرّف الأستاذ السابق في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وعلوم الكمبيوتر ، باتريك وينستون ، الذكاء الاصطناعي بأنه "خوارزميات ممكّنة بالقيود ، مكشوفة من خلال التمثيلات التي تدعم النماذج المستهدفة في الحلقات التي تربط التفكير والإدراك والعمل معًا.".


في حين أن هذه التعريفات قد تبدو مجردة بالنسبة للشخص العادي ، إلا أنها تساعد في تركيز المجال كمجال لعلوم الكمبيوتر وتوفر مخططًا لغرس الآلات والبرامج باستخدام ML ومجموعات فرعية أخرى من الذكاء الاصطناعي.

الأنواع الأربعة للذكاء الاصطناعي

يمكن تقسيم الذكاء الاصطناعي إلى أربع فئات ، بناءً على نوع وتعقيد المهام التي يستطيع النظام تنفيذها. على سبيل المثال ، تندرج تصفية الرسائل غير المرغوب فيها تلقائيًا ضمن أكثر فئات الذكاء الاصطناعي أساسية ، بينما تعد الإمكانات البعيدة للآلات التي يمكنها إدراك أفكار الأشخاص وعواطفهم جزءًا من مجموعة فرعية مختلفة تمامًا من الذكاء الاصطناعي.

ما هي الأنواع الأربعة للذكاء الاصطناعي؟

  1. الآلات التفاعلية: قادرة على إدراك والتفاعل مع العالم أمامها لأنها تؤدي مهامًا محدودة
  2. ذاكرة محدودة: قادرة على تخزين البيانات والتنبؤات السابقة لإبلاغ التنبؤات بما قد يحدث بعد ذلك
  3. نظرية العقل: قادرة على اتخاذ القرارات بناءً على تصوراتها عن شعور الآخرين واتخاذ القرارات
  4. الوعي الذاتي: قادر على العمل بوعي على مستوى الإنسان وفهم وجوده.


آلات رد الفعل

تتبع الآلة التفاعلية أبسط مبادئ الذكاء الاصطناعي ، وكما يوحي اسمها ، فهي قادرة فقط على استخدام ذكائها لإدراك العالم الذي أمامه والتفاعل معه. لا يمكن للآلة التفاعلية تخزين ذاكرة ، ونتيجة لذلك ، لا يمكنها الاعتماد على التجارب السابقة لإبلاغ عملية صنع القرار في الوقت الفعلي.


إن إدراك العالم بشكل مباشر يعني أن الآلات التفاعلية مصممة لإكمال عدد محدود فقط من المهام المتخصصة. لا يُعد تضييق الرؤية العالمية لآلة تفاعلية عن قصد أي نوع من تدابير خفض التكاليف ، ويعني بدلاً من ذلك أن هذا النوع من الذكاء الاصطناعي سيكون أكثر موثوقية وموثوقية - سوف يتفاعل بنفس الطريقة مع نفس المحفزات في كل مرة.


أحد الأمثلة الشهيرة على الآلة التفاعلية هو Deep Blue ، الذي صممه IBM في التسعينيات كجهاز كمبيوتر عملاق يلعب الشطرنج وهزم المعلم العالمي الكبير غاري كاسباروف في إحدى الألعاب. كان ديب بلو قادرًا فقط على تحديد القطع على رقعة الشطرنج ومعرفة كيفية كل حركة بناءً على قواعد الشطرنج ، والاعتراف بالموقع الحالي لكل قطعة وتحديد الخطوة الأكثر منطقية في تلك اللحظة. لم يكن الكمبيوتر يتابع التحركات المستقبلية المحتملة من قبل الخصم أو يحاول وضع القطع الخاصة به في وضع أفضل. حواء

كان يُنظر إلى المنعطف باعتباره واقعًا خاصًا به ، منفصلًا عن أي حركة أخرى تم إجراؤها مسبقًا.


مثال آخر على الآلة التفاعلية للعب الألعاب هو برنامج AlphaGo من Google. AlphaGo غير قادر أيضًا على تقييم الحركات المستقبلية ولكنه يعتمد على شبكته العصبية لتقييم تطورات اللعبة الحالية ، مما يمنحها ميزة على Deep Blue في لعبة أكثر تعقيدًا. كما تفوق AlphaGo على المنافسين العالميين في اللعبة ، حيث هزم بطل Go لي سيدول في عام 2016.


على الرغم من محدودية النطاق وعدم سهولة تغييره ، يمكن للذكاء الاصطناعي التفاعلي أن يصل إلى مستوى من التعقيد ، ويوفر الموثوقية عند إنشائه لإنجاز المهام القابلة للتكرار.

ذاكرة محدودة

ذاكرة محدودة للذكاء الاصطناعي القدرة على تخزين البيانات والتنبؤات السابقة عند جمع المعلومات وتقييم القرارات المحتملة - بشكل أساسي البحث في الماضي بحثًا عن أدلة حول ما قد يحدث بعد ذلك. الذاكرة المحدودة يعد الذكاء الاصطناعي أكثر تعقيدًا ويوفر إمكانيات أكبر من الأجهزة التفاعلية.


ذاكرة محدودة يتم إنشاء الذكاء الاصطناعي عندما يقوم فريق باستمرار بتدريب نموذج في كيفية تحليل واستخدام البيانات الجديدة أو بناء بيئة الذكاء الاصطناعي بحيث يمكن تدريب النماذج وتجديدها تلقائيًا.


عند استخدام ذاكرة محدودة AI في ML ، يجب اتباع ست خطوات: يجب إنشاء بيانات التدريب ، ويجب إنشاء نموذج ML ، ويجب أن يكون النموذج قادرًا على إجراء تنبؤات ، ويجب أن يكون النموذج قادرًا على تلقي ردود فعل بشرية أو بيئية ، تلك التعليقات يجب تخزينها كبيانات ، ويجب تكرار هذه الخطوات كدورة.


هناك ثلاثة نماذج رئيسية للغة ML تستخدم ذاكرة محدودة للذكاء الاصطناعي:

التعلم المعزز ، الذي يتعلم عمل تنبؤات أفضل من خلال المحاولة والخطأ المتكررة.

الذاكرة طويلة المدى (LSTM) ، والتي تستخدم البيانات السابقة للمساعدة في التنبؤ بالعنصر التالي في تسلسل. ترى LTSM أن المعلومات الأحدث هي الأكثر أهمية عند إجراء تنبؤات وخصم البيانات من الماضي ، على الرغم من استمرار استخدامها لتكوين استنتاجات.

شبكات الخصومة التوليدية التطورية (E-GAN) ، والتي تتطور بمرور الوقت ، وتنمو لاستكشاف مسارات معدلة قليلاً بناءً على التجارب السابقة مع كل قرار جديد. يسعى هذا النموذج باستمرار إلى مسار أفضل ويستخدم عمليات المحاكاة والإحصاءات ، أو الصدفة ، للتنبؤ بالنتائج خلال دورة الطفرة التطورية.

 

نظرية العقل

نظرية العقل هي مجرد نظرية. لم نحقق بعد القدرات التكنولوجية والعلمية اللازمة للوصول إلى المستوى التالي من الذكاء الاصطناعي.


يعتمد المفهوم على الافتراض النفسي لفهم أن الكائنات الحية الأخرى لديها أفكار وعواطف تؤثر على سلوك الذات. فيما يتعلق بآلات الذكاء الاصطناعي ، فإن هذا يعني أن الذكاء الاصطناعي يمكنه فهم كيف يشعر البشر والحيوانات والآلات الأخرى واتخاذ القرارات من خلال التفكير الذاتي والتصميم ، ثم استخدام هذه المعلومات لاتخاذ قراراتهم بأنفسهم. بشكل أساسي ، يجب أن تكون الآلات قادرة على استيعاب مفهوم "العقل" ومعالجته ، وتقلبات المشاعر في اتخاذ القرار وسلسلة من المفاهيم النفسية الأخرى في الوقت الفعلي ، مما يخلق علاقة ثنائية الاتجاه بين الناس والذكاء الاصطناعي.


الوعي الذاتي

بمجرد أن يتم إنشاء نظرية العقل ، في وقت ما في مستقبل الذكاء الاصطناعي ، فإن الخطوة الأخيرة ستكون أن يصبح الذكاء الاصطناعي مدركًا لذاته. يمتلك هذا النوع من الذكاء الاصطناعي وعيًا على مستوى الإنسان ويفهم وجوده في العالم ، بالإضافة إلى وجود الآخرين وحالتهم العاطفية. سيكون قادرًا على فهم ما قد يحتاجه الآخرون ليس فقط على أساس ما يوصلونه إليهم ولكن كيف ينقلونه.


يعتمد الوعي الذاتي في الذكاء الاصطناعي على كل من فهم الباحثين البشريين لفرضية الوعي ثم تعلم كيفية تكرار ذلك بحيث يمكن بناؤه في الآلات.


لماذا الذكاء الاصطناعي مهم؟

للذكاء الاصطناعي العديد من الاستخدامات - من تعزيز تطوير اللقاح إلى أتمتة الكشف عن الاحتيال المحتمل.


شهد نشاط السوق الخاص للذكاء الاصطناعي عامًا قياسيًا في عام 2021 ، وفقًا لـ CB Insights ، مع زيادة التمويل العالمي بنسبة 108٪ مقارنة بعام 2020. وبسبب اعتماده السريع ، يُحدث الذكاء الاصطناعي موجات في مجموعة متنوعة من الصناعات.


وجد تقرير Business Insider Intelligence لعام 2022 عن الذكاء الاصطناعي في الخدمات المصرفية أن أكثر من نصف شركات الخدمات المالية تستخدم بالفعل حلول الذكاء الاصطناعي لإدارة المخاطر وتوليد الإيرادات. يمكن أن يؤدي تطبيق الذكاء الاصطناعي في الأعمال المصرفية إلى توفير ما يزيد عن 400 مليار دولار.


بالنسبة للطب ، أشار تقرير لمنظمة الصحة العالمية لعام 2021 إلى أنه في حين أن دمج الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية يأتي مع تحديات ، فإن التكنولوجيا "تحمل وعدًا كبيرًا" ، حيث يمكن أن تؤدي إلى فوائد مثل السياسة الصحية الأكثر استنارة والتحسينات في دقة تشخيص المرضى. .


لقد تركت منظمة العفو الدولية بصماتها على الترفيه. تشير التقديرات إلى أن السوق العالمية للذكاء الاصطناعي في وسائل الإعلام والترفيه ستصل إلى 99.48 مليار دولار بحلول عام 2030 ، من قيمة 10.87 مليار دولار في عام 2021 ، وفقًا لـ Grand View Research. يشمل هذا التوسع استخدامات الذكاء الاصطناعي مثل التعرف على الانتحال وتطوير رسومات عالية الدقة.

إيجابيات وسلبيات الذكاء الاصطناعي

بينما يُنظر إلى الذكاء الاصطناعي بالتأكيد على أنه أصل مهم وسريع التطور ، فإن هذا المجال الناشئ يأتي مع نصيبه من الجوانب السلبية.


قام مركز بيو للأبحاث باستطلاع آراء 10260 أمريكيًا في عام 2021 حول مواقفهم تجاه الذكاء الاصطناعي. ووجدت النتائج أن 45 في المائة من المستجيبين متحمسون وقلقون بنفس القدر ، و 37 في المائة قلقون أكثر من حماسهم. بالإضافة إلى ذلك ، قال أكثر من 40٪ من المشاركين في الاستطلاع إنهم يعتبرون السيارات ذاتية القيادة ضارة بالمجتمع. ومع ذلك ، لقيت فكرة استخدام الذكاء الاصطناعي لتحديد انتشار المعلومات الخاطئة على وسائل التواصل الاجتماعي قبولًا جيدًا ، حيث وصفها ما يقرب من 40 بالمائة ممن شملهم الاستطلاع بأنها فكرة جيدة.


يُعد الذكاء الاصطناعي بمثابة نعمة لتحسين الإنتاجية والكفاءة مع تقليل احتمالية حدوث خطأ بشري في نفس الوقت ، ولكن هناك عيوبًا مثل تكاليف التطوير وإمكانية أن تحل الآلات الآلية محل الوظائف البشرية.


كيف يتم استخدام الذكاء الاصطناعي؟ أمثلة على الذكاء الاصطناعي

أثناء مخاطبة حشد في تجربة الذكاء الاصطناعي اليابانية في عام 2017 ، بدأ جيريمي أشين ، الرئيس التنفيذي لشركة DataRobot ، حديثه من خلال تقديم التعريف التالي لكيفية استخدام الذكاء الاصطناعي اليوم:

"الذكاء الاصطناعي هو نظام كمبيوتر قادر على أداء المهام التي تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا ... العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه مدعومة بالتعلم الآلي ، وبعضها مدعوم بالتعلم العميق وبعضها مدعوم بأشياء مملة للغاية مثل القواعد . "


يندرج الذكاء الاصطناعي عمومًا تحت فئتين رئيسيتين:

ذكاء اصطناعي ضيق: يُشار إليه أحيانًا باسم "الذكاء الاصطناعي الضعيف" ، ويعمل هذا النوع من الذكاء الاصطناعي في سياق محدود وهو محاكاة للذكاء البشري. غالبًا ما يركز الذكاء الاصطناعي الضيق على أداء مهمة واحدة بشكل جيد للغاية وعلى الرغم من أن هذه الآلات قد تبدو ذكية ، إلا أنها تعمل في ظل قيود وقيود أكثر بكثير من أبسط ذكاء بشري.

الذكاء الاصطناعي العام (AGI): يُشار إليه أحيانًا باسم "الذكاء الاصطناعي القوي" ، وهو نوع الذكاء الاصطناعي الذي نراه في الأفلام - مثل الروبوتات من Westworld أو بيانات الشخصية من Star Trek: The Next Generation. الذكاء الاصطناعي العام هو آلة تتمتع بذكاء عام ، ومثل الإنسان ، يمكنها تطبيق هذه الذكاء لحل أي مشكلة.

ضيق الذكاء الاصطناعي

إن الذكاء الاصطناعي الضيق ، أو الذكاء الاصطناعي الضعيف كما يُطلق عليه غالبًا ، يحيط بنا في كل مكان وهو بسهولة أكثر إدراك ناجح للذكاء الاصطناعي حتى الآن. لديها وظائف محدودة قادرة على المساعدة في أتمتة مهام محددة.


بسبب هذا التركيز ، شهد الذكاء الاصطناعي الضيق اختراقات عديدة في العقد الماضي كان لها "فوائد مجتمعية كبيرة وساهمت في الحيوية الاقتصادية للأمة" ، وفقًا لتقرير صدر عام 2016 عن إدارة أوباما.


أمثلة على الذكاء الاصطناعي: الذكاء الاصطناعي الضيق

  • Siri و Alexa ومساعدين أذكياء آخرين
  • سيارات ذاتية القيادة
  • بحث جوجل
  • روبوتات المحادثة
  • مرشحات البريد الإلكتروني العشوائي
  • توصيات Netflix

تعليقات