أسئلة يتكرر طرحها عن الذكاء الاصطناعي:

ما هو الذكاء الاصطناعي؟

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

مقدمة في الذكاء الاصطناعي

ما هي الأنواع الأربعة للذكاء الاصطناعي؟

  • آلات رد الفعل (reactive machines)
  • ذاكرة محدودة (limited memory)
  • نظرية العقل (theory of mind)
  • الوعي الذاتي (self-awareness)

ما هي الأمثلة على الذكاء الاصطناعي؟

  • Siri و Alexa ومساعدين أذكياء آخرين
  • سيارات ذاتية القيادة
  • مستشارو الروبوت
  • روبوتات المحادثة
  • مرشحات البريد الإلكتروني العشوائي
  • توصيات Netflix
الذكاء الاصطناعي

كيف يعمل الذكاء الاصطناعي؟

مناهج ومفاهيم الذكاء الاصطناعي

بعد أقل من عقد من كسر آلة التشفير النازية Enigma ومساعدة قوات الحلفاء على الفوز في الحرب العالمية الثانية غيّر عالم الرياضيات Alan Turing التاريخ مرة أخرى بسؤال بسيط: “هل يمكن للآلات أن تفكر؟”

حددت ورقة تورينج “الحوسبة الآلية والذكاء” (1950) واختبار تورينج اللاحق الهدف الأساسي والرؤية للذكاء الاصطناعي.

AI في جوهره هو فرع علوم الكمبيوتر الذي يهدف إلى الإجابة على سؤال تورينج بالإيجاب. إنه محاولة لتكرار أو محاكاة الذكاء البشري في الآلات.

أدى الهدف التوسعي للذكاء الاصطناعي إلى إثارة العديد من الأسئلة والنقاشات. لدرجة أنه لا يوجد تعريف واحد للمجال مقبول عالميًا.

القيد الرئيسي في تعريف AI على أنه مجرد “آلات بناء ذكية” هو أنه لا يفسر في الواقع ما هو الذكاء الاصطناعي؟ ما 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 كتابهما الرائد بعنوان AI: نهج حديث يتعامل المؤلفان ستيوارت راسل وبيتر نورفيج مع السؤال 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.” (راسل ونورفيج الثامن)

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

  • التفكير بطريقة إنسانية
  • التفكير بعقلانية
  • التصرف بإنسانية
  • التصرف بعقلانية

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.” (راسل ونورفيج 4).

يعرّف باتريك وينستون أستاذ الذكاء الاصطناعي وعلوم الكمبيوتر في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي على أنه “خوارزميات ممكّنة بواسطة قيود 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 بالتعلم الآلي ومجموعات فرعية أخرى من AI.

الذكاء الاصطناعي

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 الذاكرة 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 من المهام المتخصصة فحسب. لا يُعد تضييق الرؤية العالمية للآلة التفاعلية نوعًا من تدابير خفض التكاليف عمدًا ويعني بدلاً من ذلك أن هذا النوع من الذكاء الاصطناعي سيكون أكثر موثوقية ـ سوف يتفاعل بنفس الطريقة مع نفس المحفزات في كل مرة.

أحد الأمثلة الشهيرة للآلة التفاعلية هو Deep Blue الذي صممه IBM في التسعينيات كجهاز كمبيوتر عملاق يلعب الشطرنج وهزم القائد 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 خصمه أو يحاول وضع قطعه الخاصة في وضع أفضل. كان يُنظر إلى كل منعطف على أنه واقعه الخاص ومنفصل عن أي حركة أخرى تم القيام بها مسبقًا.

مثال آخر على الآلة التفاعلية للعب الألعاب هو برنامج AlphaGo من Googleـ. AlphaGo غير قادر أيضًا على تقييم الحركات المستقبلية ولكنه يعتمد على شبكته العصبية لتقويم 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) عام 2016.

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

ذاكرة محدودة

يمتلك الذكاء الاصطناعي للذاكرة المحدودة القدرة على تخزين البيانات والتنبؤات السابقة عند جمع المعلومات وموازنة القرارات المحتملة – بشكل أساسي البحث في الماضي بحثًا عن أدلة حول ما قد يحدث بعد ذلك. يعد AI الاصطناعي للذاكرة المحدودة أكثر تعقيدًا ويوفر إمكانيات أكبر من الآلات 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 الذاكرة المحدودة للذكاء الاصطناعي في التعلم الآلي يجب اتباع ست خطوات: يجب إنشاء بيانات التدريب وإنشاء نموذج التعلم الآلي. كذلك يجب أن يكون النموذج قادرًا على إجراء تنبؤات وأن يكون النموذج قادرًا على تلقي ردود فعل بشرية أو بيئية يجب تخزين هذه التعليقات كبيانات ويجب تكرار هذه الخطوات كدورة.

هناك ثلاثة نماذج رئيسية للتعلم الآلي تستخدم ذاكرة محدودة للذكاء الاصطناعي:

  • التعلم المعزز (reinforcement learning) الذي يتعلم عمل تنبؤات أفضل من خلال المحاولات والأخطاء المتكررة.
  • الذاكرة طويلة المدى (LSTM) والتي تستخدم البيانات السابقة للمساعدة في توقع العنصر 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 المسارات المعدلة 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 AI.

يعتمد المفهوم على الافتراض النفسي لفهم أن الكائنات الحية الأخرى لديها أفكار ومشاعر تؤثر على سلوك الذات. فيما يتعلق بآلات الذكاء الاصطناعي فهذا يعني أن AI يمكنه فهم شعور 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 صنع القرار ومجموعة 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 AI في وقت ما في المستقبل فإن الخطوة الأخيرة هي أن يصبح الذكاء الاصطناعي مدركًا لذاته. يمتلك هذا النوع من الذكاء الاصطناعي وعيًا على مستوى الإنسان ويفهم وجوده في العالم، فضلاً عن وجود الآخرين وحالتهم العاطفية. سيكون قادرًا على فهم ما قد يحتاجه الآخرون ليس فقط بناءً على ما يوصلونه إليهم ولكن كيف يقومون بتوصيله.

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

منشور ذات صلة

اترك تعليقاً

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

السلة