الذكاء الاصطناعي (AI) هو ما يمكّن الآلات من التعلم من التجارب، والتكيف مع المدخلات الجديدة، وتنفيذ مهام تشبه المهام التي يقوم به البشر. تعتمد أغلب تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي نسمع عنها اليوم، ابتداء من أجهزة الحاسب الآلي التي تلعب الشطرنج إلى السيارات ذاتية القيادة، بشكل كبير على التعلم العميق ومعالجة اللغات الطبيعية.
باستخدام هذه التقنيات، يمكن تدريب أجهزة الحاسب الآلي على إنجاز مهام محددة عبر معالجة كميات ضخمة من البيانات والتعرف على الأنماط داخلها.
يشير مفهوم الذكاء الاصطناعي إلى الأنظمة الحاسوبية القادرة على أداء مهام معقدة كانت في السابق تتطلب العقل البشري، مثل التفكير واتخاذ القرارات وحل المشكلات. في عصرنا الحالي، يعبر مصطلح “الذكاء الاصطناعي” عن مجموعة واسعة من التقنيات التي تشغل العديد من الخدمات والمنتجات التي نستخدمها يوميًا، بدءًا من التطبيقات التي توصي بالبرامج التلفزيونية وصولًا إلى الدردشة الآلية التي تقدم الدعم للعملاء في الوقت الحقيقي.
لكن، هل كل هذه الأمثلة تمثل الذكاء الاصطناعي كما نتخيله؟ وإن لم يكن الأمر كذلك، فلماذا نستخدم المصطلح بشكل متكرر؟
في هذا المقال، ستتعرف على الذكاء الاصطناعي، تطوره وتاريخه، ما يقوم به فعلًا، وأنواعه المختلفة.
تاريخ وتطور الذكاء الاصطناعي
تعود جذور الذكاء الاصطناعي إلى عام 1956، حين تم صياغة هذا المصطلح لأول مرة، إلا أن شعبيته تزايدت بشكل ملحوظ في العصر الحالي بفضل الزيادة الهائلة في كميات البيانات، وتطور الخوارزميات المتقدمة، وتحسن قدرات الحوسبة والتخزين.
شهدت الأبحاث المبكرة في مجال الذكاء الاصطناعي في خمسينيات القرن الماضي استكشاف العديد من المواضيع منها مثلاً حل المشكلات. وفي الستينيات، أبدت وزارة الدفاع الأمريكية اهتماماً بالذكاء الاصطناعي، وبدأت بتدريب أجهزة الحاسب الآلي على محاكاة التفكير البشري الأساسي.
وعلى سبيل المثال، نجحت وكالة مشاريع الأبحاث المتطورة الدفاعية (DARPA) عام 2003 في تطوير مساعد شخصي ذكي يدعى CALO من خلال دمج العديد من تقنيات الذكاء الاصطناعي، وذلك قبل ظهور سيري وأليكسا وكورتانا بوقت طويل.
أبرز مراحل تطور الذكاء الاصطناعي
- 1950s الشبكات العصبية
أثارت الأعمال المبكرة في مجال الشبكات العصبية الحماس لفكرة “الآلات المفكِرة”.
- 1980s تعلم الآلة
أصبح تعلم الآلة هو السائد، مع تطور التطبيقات العملية.
- 2011 التعلم العميق
حققت طفرات التعلم العميق قفزات كبيرة في تطوير الذكاء الاصطناعي.
- اليوم: الذكاء الاصطناعي التوليدي
يشهد الذكاء الاصطناعي التوليدي انتشارًا واسعًا، باعتباره تقنية مبتكرة تعيد تشكيل المستقبل.
ما هي أبرز 3 تقنيات رقمية يعتمد عليها الذكاء الاصطناعي؟
- تعلم الآلة
- التعلم العميق
- معالجة اللغة الطبيعية
الذكاء الاصطناعي العام \ Artificial General Intelligence
يشير إلى الذكاء الاصطناعي الذي يمتلك قدرات معرفية شبيهة بالإنسان، بما في ذلك الفهم، والاستدلال، والتعلم، وحل المشكلات في مجالات متعددة
الذكاء الاصطناعي الضيق مقابل الذكاء الاصطناعي العام:
الذكاء الاصطناعي الضعيف (الذكاء الضيق) weak AI : يشير إلى الأنظمة المصممة لأداء مهام محددة. تقوم بوظيفة واحدة (مثل تصنيف الصور أو لعب الشطرنج) ولا تمتلك القدرة على الفهم أو الذكاء العام. معظم تطبيقات الذكاء الاصطناعي المستخدمة اليوم تمثل ذكاءً اصطناعياً ضعيفاً.
إن مصطلح الذكاء الاصطناعي يطلق اليوم لوصف العديد من التقنيات مثل تعلم الآلة والتعلم العميق ومعالجة اللغات الطبيعية وغيرها، ولكن جميع هذه التقنيات تمثل ذكاءً ضيقاً.
الذكاء الاصطناعي القوي Strong AI أو الذكاء العام AGI: يشير إلى الذكاء الاصطناعي الذي يمتلك قدرات معرفية شبيهة بالإنسان، بما في ذلك الفهم، والاستدلال، والتعلم، وحل المشكلات في مجالات متعددة. هذا النوع من الذكاء الاصطناعي لم يتحقق بعد ولكنه هدف البحث المستقبلي.
يشير الذكاء الاصطناعي العام (AGI) إلى حالة نظرية تكون فيها الأنظمة الحاسوبية قادرة على تحقيق أو تجاوز مستوى الذكاء البشري. بمعنى آخر، الذكاء الاصطناعي العام هو “الذكاء الحقيقي” كما تم تصويره في العديد من المقالات، وروايات الخيال العلمي، والبرامج التلفزيونية، والأفلام، والقصص المصورة.
لا يوجد اتفاق تام بين الباحثين حول كيفية التعرف على الذكاء الاصطناعي العام. ولكن من أشهر الطرق المعروفة لاختبار ذكاء الآلة هو “اختبار تورينغ Turing test”، أو ما يُعرف بلعبة المحاكاة، الذي طرحه عالم الرياضيات وعالم الحاسوب الشهير آلان تورينج في ورقة بحثية عام 1950.
وقد وصف تورينج تجربة تعتمد على تواصل نصي بين “محقق” بشري، وآلة، وإنسان آخر، بهدف الحكم على من الذي كتب الردود. إذا لم يتمكن المحقق من التمييز بين الإنسان والآلة بشكل موثوق، فإن الآلة تُعتبر ذكية وفقًا لتورينغ.
وبشكل عام، لا يزال هناك خلاف بين الباحثين والفلاسفة حول ما إذا كنا نقترب بالفعل من تحقيق الذكاء الاصطناعي العام، أو إذا كان لا يزال بعيد المنال، أو حتى مستحيلًا تمامًا.
أنواع الذكاء الاصطناعي
مع سعي الباحثين لتطوير أشكال متقدمة من الذكاء الاصطناعي، يصبح من الضروري فهم أكثر دقة لماهية الذكاء أو حتى الوعي.
وفي هذا السياق، يمكننا تصنيف الذكاء الاصطناعي إلى أربعة أنواع رئيسية، نوضحها بإيجاز كما يلي:-
- الآلات التفاعلية
تعتبر الآلات التفاعلية أبسط أنواع الذكاء الاصطناعي. حيث لا تمتلك هذه الآلات معرفة بالأحداث السابقة، بل تقتصر على “التفاعل” مع ما يحدث أمامها في اللحظة الحالية.
لهذا السبب، يمكن لهذه الآلات أداء مهام محددة ومتقدمة ضمن نطاق ضيق جدًا، لكنها غير قادرة على أداء أي مهام خارج هذا السياق المحدود بالوقت الحالي.
- الآلات ذات الذاكرة المحدودة
تمتلك الآلات ذات الذاكرة المحدودة قدرة على استيعاب بعض الأحداث الماضية، مما يمكنها من التفاعل بشكل أعمق مع العالم من حولها مقارنةً بالآلات التفاعلية.
على سبيل المثال، تستخدم السيارات ذاتية القيادة نوعًا من الذاكرة المحدودة لاتخاذ قرارات أثناء القيادة مثل الانعطاف، مراقبة السيارات الأخرى، وضبط السرعة.
لكن هذه الآلات لا تستطيع تكوين فهم شامل للعالم نظرًا لأن استرجاعها للأحداث الماضية محدود جدًا ويُستخدم في إطار زمني ضيق.
- الآلات التي تعتمد على ” نظرية العقل”
تشير الآلات التي يقوم عملها على “نظرية العقل” إلى شكل مبكر من الذكاء الاصطناعي العام.
بالإضافة إلى قدرتها على إنشاء تمثيلات للعالم الحقيقي. ويمكن لهذه الآلات أن تفهم وجود كائنات أخرى في هذا العالم. ومع ذلك، هذا النوع من الذكاء الاصطناعي لا يزال غير متحقق بشكل مثالي حتى الآن.
- الآلات ذات الوعي الذاتي
تعتبر الآلات ذات الوعي الذاتي النوع الأكثر تقدمًا نظريًا من الذكاء الاصطناعي. ستكون هذه الآلات قادرة على فهم العالم، والآخرين، وذاتها.
هذا هو المفهوم الذي يتبادر إلى الأذهان عندما نتحدث عن تحقيق الذكاء الاصطناعي العام (AGI). ومع ذلك، يبقى تحقيق هذا الواقع بعيد المنال في الوقت الحالي.
وبشكل عام، يُعد الذكاء الاصطناعي أحد أبرز التقنيات التي تشكل مستقبل العالم، مع قدرته على أداء مهام كانت تتطلب في السابق الذكاء البشري.
وبينما يستمر تطور هذه التقنية بوتيرة سريعة، يظل تحقيق الذكاء الاصطناعي العام (AGI) بعيد المنال، لكن إمكانية الوصول إليه تفتح آفاقًا جديدة لمستقبل التفاعل بين الإنسان والآلة.
ومع ذلك، يجب أن يُرافق هذا التقدم وعي بتحدياته ومخاطره المحتملة، لضمان استخدام هذه التقنية بطريقة تساهم في تحسين حياة البشر وتعزيز التطور التقني والاقتصادي بشكل متوازن ومستدام.
