استخدامات وأمثلة وتطبيقات الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي

مقدمة في الذكاء الاصطناعي

كيف يتم استخدام 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 .”

فئات الذكاء الاصطناعي

يندرج الذكاء الاصطناعي عمومًا تحت فئتين رئيسيتين:

الذكاء الاصطناعي الضيق (narrow AI)

يشار 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 الأجهزة قد تبدو ذكية إلا أنها تعمل في ظل قيود وقيود أكثر بكثير من أبسط ذكاء بشري.

الذكاء الاصطناعي العام (AI general)

 يُشار إليه أحيانًا باسم “الذكاء الاصطناعي القوي” وهو نوع الذكاء الاصطناعي الذي نراه في الأفلام مثل الروبوتات من Westworld أو البيانات من Star Trek: The Next Generation. الذكاء الاصطناعي العام هو آلة تتمتع بذكاء عام ومثل الإنسان يمكنها تطبيق تلك الذكاء لحل أي مشكلة.

بسط الذكاء الاصطناعي الضیق

إن الذكاء الاصطناعي الضيق يحيط بنا في كل مكان وهو بسهولة أنجح عملية تحقيق للذكاء الاصطناعي حتى الآن. من خلال تركيزه على أداء مهام محددة شهد الذكاء الاصطناعي الضيق العديد من الاختراقات في العقد الماضي والتي كان لها “فوائد مجتمعية كبيرة وساهمت في الحيوية الاقتصادية للأمة” وفقًا لـ “الاستعداد لمستقبل الذكاء الاصطناعي” تقرير عام 2016 الصادر عن إدارة أوباما.

تتضمن بعض الأمثلة على Narrow AI ما يلي:

  • بحث جوجل
  • برنامج التعرف على الصور
  • سيري وأليكسا ومساعدين شخصيين آخرين
  • سيارات ذاتية القيادة
  • واتسون آي بي إم

التعلم الآلي والتعلم العميق

يتم دعم الكثير من الذكاء الاصطناعي الضيق من خلال اختراقات في التعلم الآلي والتعلم العميق. قد يكون فهم الفرق بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق أمرًا محيرًا. يقدم رأس المال الاستثماري فرانك تشين لمحة عامة جيدة عن كيفية التمييز بينهما مشيرًا إلى:

“الذكاء الاصطناعي عبارة عن مجموعة من الخوارزميات والذكاء لمحاولة محاكاة الذكاء البشري. التعلم الآلي هو أحدها والتعلم العميق هو أحد تقنيات التعلم الآلي.”

التعلم الآلي واستخدامه الواسع في المجالات المختلفة

ببساطة يغذي التعلم الآلي بيانات الكمبيوتر ويستخدم تقنيات إحصائية لمساعدته على “تعلم” كيفية التحسن تدريجيًا في مهمة ما دون أن تكون مبرمجًا بشكل خاص لهذه المهمة مما يلغي الحاجة إلى ملايين الأسطر من التعليمات البرمجية المكتوبة. يتكون التعلم الآلي من كل من التعلم الخاضع للإشراف (باستخدام مجموعات البيانات المصنفة) والتعلم غير الخاضع للإشراف (باستخدام مجموعات البيانات غير المسماة).

التعلم العميق هو نوع من التعلم الآلي الذي يدير المدخلات من خلال بنية شبكة عصبية مستوحاة من الناحية البيولوجية. تحتوي الشبكات العصبية على عدد من الطبقات المخفية التي يتم من خلالها معالجة البيانات مما يسمح للآلة بالتعمق “بعمق” في تعلمها وإجراء الاتصالات وترجيح المدخلات للحصول على أفضل النتائج.

شرح التعلم العميق (Deep Learning) وأهم الخوارزميات الشائعة

بسط الذكاء العام الاصطناعي

إن إنشاء آلة بذكاء على مستوى الإنسان يمكن تطبيقه على أي مهمة هو الكأس المقدسة للعديد من باحثي الذكاء الاصطناعي لكن البحث عن الذكاء الاصطناعي العام كان محفوفًا بالصعوبات.

إن البحث عن “خوارزمية عالمية للتعلم والعمل في أي بيئة” (Russel and Norvig 27) ليس جديدًا لكن الوقت لم يخفف من صعوبة إنشاء آلة بمجموعة كاملة من القدرات المعرفية.

لطالما كان الذكاء الاصطناعي العام مصدر إلهام للخيال العلمي البائس حيث تجتاح الروبوتات فائقة الذكاء البشرية لكن الخبراء يتفقون على أنه ليس شيئًا يجب أن نقلق بشأنه في أي وقت قريب.

استخدامات وأمثلة وتطبيقات الذكاء الاصطناعي

تاريخ موجز للذكاء الاصطناعي

ظهرت الروبوتات الذكية والكائنات الاصطناعية لأول مرة في الأساطير اليونانية القديمة في العصور القديمة. كان تطوير أرسطو للقياس المنطقي واستخدامه للاستدلال الاستنتاجي لحظة رئيسية في سعي البشرية لفهم ذكائها. في حين أن الجذور طويلة وعميقة فإن تاريخ الذكاء الاصطناعي كما نفكر فيه اليوم يمتد لأقل من قرن. فيما يلي نظرة سريعة على بعض أهم الأحداث في مجال الذكاء الاصطناعي.

الأربعينيات

    (1943) نشر وارن ماكولوغ ووالتر بيتس “حساب منطقي للأفكار الجوهرية في النشاط العصبي.” اقترحت الورقة أول نموذج رياضي لبناء شبكة عصبية.

    (1949) في كتابه The Organization of Behavior: A Neuropsychology Theory يقترح دونالد هب نظرية أن المسارات العصبية تنشأ من التجارب وأن الروابط بين الخلايا العصبية تصبح أقوى كلما تم استخدامها بشكل متكرر. يستمر تعلم Hebbian في كونه نموذجًا مهمًا في الذكاء الاصطناعي.

الخمسينيات

    (1950) نشر آلان تورينج “آلات الحوسبة والذكاء ويقترح ما يعرف الآن باسم اختبار تورينج وهي طريقة لتحديد ما إذا كانت الآلة ذكية.

    وقام خريجو جامعة هارفارد، مارفن مينسكي ودين إدموندز ببناء SNARC أول كمبيوتر شبكة عصبية.

    وقام كلود شانون بنشر مقالة بعنوان “برمجة الكمبيوتر للعب الشطرنج”.

    ونشر إسحاق أسيموف “القوانين الثلاثة للروبوتات”.

    (1952) قام آرثر صموئيل بتطوير برنامج التعلم الذاتي للعب لعبة الداما.

    (1954) تترجم تجربة الترجمة الآلية Georgetown-IBM تلقائيًا 60 جملة روسية مختارة بعناية إلى الإنجليزية.

    (1956) تمت صياغة عبارة الذكاء الاصطناعي في “مشروع بحث دارتموث الصيفي حول الذكاء الاصطناعي.” بقيادة جون مكارثي، المؤتمر الذي حدد نطاق وأهداف الذكاء الاصطناعي يعتبر على نطاق واسع ولادة الذكاء الاصطناعي كما نعرفه اليوم.

    (1956) أظهر ألين نيويل وهربرت سيمون نظرية المنطق (LT) أول برنامج تفكير.

    (1958) قام John McCarthy بتطوير لغة برمجة الذكاء الاصطناعي Lisp ونشر مقالة بعنوان Programs with Common Sense. اقترحت الورقة النظرية الافتراضية Advice Taker وهي نظام ذكاء اصطناعي كامل لديه القدرة على التعلم من التجربة بشكل فعال مثل البشر.

    (1959) قام Allen Newell و Herbert Simon و JC Shaw بتطوير برنامج حل المشكلات العام (GPS) وهو برنامج مصمم لتقليد الإنسان في حل المشكلات.

    وقام هربرت جيلنتر بتطوير برنامج Geometry Theorem Prover.

    وصاغ آرثر صموئيل مصطلح التعلم الآلي أثناء عمله في شركة IBM.

    وأسس جون مكارثي ومارفن مينسكي مشروع الذكاء الاصطناعي لمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا.

الستينيات

    (1963) بدأ جون مكارثي مختبر الذكاء الاصطناعي في ستانفورد.

    (1966) تقرير اللجنة الاستشارية للمعالجة التلقائية للغات (ALPAC) من قبل الحكومة الأمريكية يوضح عدم إحراز تقدم في أبحاث الترجمات الآلية وهي مبادرة رئيسية للحرب الباردة مع وعد بالترجمة الآلية والفورية للغة الروسية. يؤدي تقرير ALPAC إلى إلغاء جميع مشروعات الترجمة الآلية التي تمولها الحكومة.

    (1969) تم تطوير أول أنظمة الخبراء الناجحة في DENDRAL برنامج XX و MYCIN  المصمم لتشخيص التهابات الدم تم إنشاؤه في ستانفورد.

السبعينيات

    (1972) تم إنشاء لغة البرمجة المنطقية PROLOG.

    (1973) تقرير Lighthill  الذي يوضح بالتفصيل خيبات الأمل في أبحاث الذكاء الاصطناعي أصدرته الحكومة البريطانية ويؤدي إلى تخفيضات شديدة في تمويل مشاريع الذكاء الاصطناعي.

    (1974-1980) الإحباط من التقدم في تطوير الذكاء الاصطناعي يؤدي إلى تخفيضات كبيرة في DARPA في المنح الأكاديمية. بالاقتران مع تقرير ALPAC السابق و تقرير Lighthill  للعام السابق جف تمويل الذكاء الاصطناعي وأكشاك البحث. تُعرف هذه الفترة باسم “شتاء الذكاء الاصطناعي الأول”.

الثمانينيات

    (1980) طورت شركات المعدات الرقمية R1 (المعروف أيضًا باسم XCON)  وهو أول نظام خبير تجاري ناجح. تم تصميم R1 لتكوين أوامر لأنظمة الكمبيوتر الجديدة حيث بدأ طفرة استثمارية في الأنظمة الخبيرة التي ستستمر معظم العقد منهية فعليًا أول شتاء AI.

    (1982) أطلقت وزارة التجارة الدولية والصناعة اليابانية مشروع الجيل الخامس لأنظمة الكمبيوتر الطموح. الهدف من FGCS هو تطوير أداء يشبه الكمبيوتر العملاق ومنصة لتطوير الذكاء الاصطناعي.

    (1983) رداً على FGCS اليابانية أطلقت الحكومة الأمريكية مبادرة الحوسبة الإستراتيجية لتوفير الأبحاث الممولة من DARPA في الحوسبة المتقدمة والذكاء الاصطناعي.

    (1985) تنفق الشركات أكثر من مليار دولار سنويًا على الأنظمة الخبيرة وينبثق قطاع كامل يُعرف باسم سوق ماكينات Lisp لدعمها. تقوم شركات مثل Symbolics و Lisp Machines Inc. ببناء أجهزة كمبيوتر متخصصة للعمل على لغة برمجة الذكاء الاصطناعي Lisp.

    (1987-1993) مع تحسن تكنولوجيا الحوسبة ظهرت بدائل أرخص وانهار سوق آلة Lisp في عام 1987 مما أدى إلى “شتاء الذكاء الاصطناعي الثاني”. خلال هذه الفترة أثبتت الأنظمة الخبيرة أنها باهظة الثمن للغاية في الصيانة والتحديث وفي النهاية فقدت شعبيتها.

التسعينيات

    (1991) القوات الأمريكية تنشر DART وهي أداة تخطيط وجدولة لوجستية مؤتمتة أثناء حرب الخليج.

    (1992) أنهت اليابان مشروع FGCS في عام 1992 مستشهدة بالفشل في تحقيق الأهداف الطموحة التي تم تحديدها قبل عقد من الزمن.

    (1993) DARPA أنهت مبادرة الحوسبة الإستراتيجية في عام 1993 بعد إنفاق ما يقرب من 1 مليار دولار دون التوقعات.

    (1997) ديب بلو من شركة IBM يتفوق على بطل العالم في الشطرنج جاري كاسباروف

2000s

    (2005) ستانلي سيارة ذاتية القيادة تفوز بتحدي DARPA الكبير.

    (2005) بدأ الجيش الأمريكي في الاستثمار في الروبوتات المستقلة مثل Big Dog من Boston Dynamics و  PackBot من iRobot.

    (2008) حققت Google اختراقات في التعرف على الكلام وقدمت الميزة في تطبيق iPhone الخاص بها.

2010-2014

    (2011) واتسون من شركة IBM يتفوق على المنافسة في لعبة Jeopardy !.

    (2011) Apple تطلق Siri وهو مساعد افتراضي يعمل بالذكاء الاصطناعي من خلال نظام التشغيل iOS الخاص بها.

    (2012) أندرو نج مؤسس مشروع Google Brain Deep Learning يغذي شبكة عصبية باستخدام خوارزميات التعلم العميق 10 ملايين مقطع فيديو على YouTube كمجموعة تدريب. تعلمت الشبكة العصبية التعرف على القطة دون إخبارها بماهية القطة مما أدى إلى دخول حقبة اختراق للشبكات العصبية وتمويل التعلم العميق.

    (2014) جوجل تصنع أول سيارة ذاتية القيادة تجتاز اختبار قيادة الدولة.

    (2014) تم إطلاق موقع Amazon’s Alexa وهو منزل افتراضي

2015-2021

    (2016) هزم برنامج AlphaGo من Google DeepMind بطل العالم Go لي سيدول. كان يُنظر إلى تعقيد اللعبة الصينية القديمة على أنه عقبة رئيسية يجب إزالتها في الذكاء الاصطناعي.

    (2016) أول “إنسان آلي مواطن” إنسان آلي اسمه صوفيا تم إنشاؤه بواسطة Hanson Robotics وهو قادر على التعرف على الوجه والتواصل اللفظي وتعبيرات الوجه.

    (2018) أطلقت Google محرك معالجة اللغة الطبيعية BERT مما يقلل من الحواجز في الترجمة والفهم من خلال تطبيقات التعلم الآلي.

    (2018) أطلقت شركة Waymo خدمة Waymo One الخاصة بها مما يسمح للمستخدمين في جميع أنحاء منطقة Phoenix الحضرية بطلب سيارة بيك آب من إحدى سيارات الشركة ذاتية القيادة.

    (2020) أطلقت Baidu خوارزمية LinearFold AI الخاصة بها للفرق العلمية والطبية التي تعمل على تطوير لقاح خلال المراحل المبكرة من جائحة SARS-CoV-2. الخوارزمية قادرة على التنبؤ بتسلسل الحمض النووي الريبي للفيروس في 27 ثانية فقط أي 120 مرة أسرع من الطرق الأخرى.

منشور ذات صلة
المصنف بایز الساذج 4 Minutes

المصنف بایز الساذج

حسن خنفري

يعتمد المصنف بايز الساذج (Naive Bayes classifier) على نظرية بايز مع افتراضات الاستقلال بين المتنبئين. […]

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

السلة