مفالاتنا

المفهوم الشائع للذكاء الاصطناعي

ما هو الـ AI

هناك الكثير من الضجة حول الذكاء الاصطناعي في الوقت الراهن، ويبدو أن مصطلح AI يتم طرحه كثيرًا خاصة مع العديد من المفاهيم التي يضيع وسطها المتلقي. لذا السؤال الذي يجب أن نطرحه، ما هو المفهوم الشائع للذكاء الاصطناعي بالضبط ؟، و لتوضيح الأمور أكثر نريد فقط أن نقوم بعمل لمحة شاملة و سريعة حول الموضوع.

أولاً وقبل أن نبدأ، دعونا نلقي نظرة على التعريف السائد له. و تجنباً للإلتباس و نكون أكثر شفافيةً لا بد أن نعود إلى الشرح الأقدم و الأكثر نقاءً للذكاء الاصطناعي من الوقت الذي تم فيه صياغة الفكرة الرسمية وتعريف الـ AI لأول مرة بواسطة جاي مكارتني في 1955.

المفهوم الشائع للذكاء الاصطناعي

في مؤتمر Dartmouth و بالنظر لتلك الأعمال البحثية الكثيرة التي قام بها آخرون مثل Alan Turing قبل ذلك. كان ما يعملون عليه مجالًا غير محدد قبل عام 1955. حتى اقترح مكارثي اقتباسًا لكل جانب من جوانب التعلم، أو أي ميزة أخرى من حيث المبدأ تمكن من وصف الذكاء بدقة. بحيث يمكن صنع آلة لمحاكاته، وبذل محاولة لمعرفة كيفية جعل هذه الآلة تستخدم لغة تجريدية وصياغة حل لأنواعٍ من المشكلات المخصصة الآن للبشر أنفسهم.

يحدد اقتراح عام 1955 سبعة مجالات من الذكاء الاصطناعي، اليوم هي بالتأكيد أكثر من ذلك، لكن سنعرف السبعة الأصلية منها:

  1. محاكاة الوظائف العليا للدماغ البشري
  2. برمجة الكمبيوتر لاستخدام لغة عامة 
  3. ترتيب الخلايا العصبية الافتراضية بطريقة تمكنهم من تكوين مفاهيم 
  4. تحديد وقياس مدى تعقيد المشكلة 
  5. التحسين الذاتي 
  6. التجريد المحدد على أنه جودة التعامل مع الأفكار بدلاً من الأحداث 
  7. العشوائية والإبداع

بعد 65 عامًا يُعتقد أننا أكملنا مشاكل المجال الواقعية التعقيد مع تحسين الذات إلى حد ما على الأقل، و لكن جانب العشوائية والإبداع قد بدأ للتو.

وفقًا لجاك كوبلاند كاتب لعدة كتب عن الذكاء الاصطناعي. أن أهم عوامل الذكاء هي "التعلم" المقصود به التعلم الذي يمكّن المتعلم حتى يكون قادرا على تطوير أفضل الحلول في المواقف التي لم يتم مواجهتها من قبل. أي التفكير المنطقي باستخلاص استنتاجات مناسبة للظرف و حل المشكلات. طبعا مع وجود شبكة لمثل هذه البيانات، والعثور على إدراك X ، مع تحليل السؤال والبيئة و الميزات والعلاقات بين الأشياء.

بمثال تقريبي أكثر، السيارات ذاتية القيادة هي مثال على فهم اللغة من خلال اتباع بنائي للجملة و القواعد الأخرى المشابهة للإنسان. لذا أصبح لدينا الآن فهم للذكاء الاصطناعي والذكاء لتجميعهما قليلاً. و لترسيخ المفهوم الأكثر لماهية الذكاء الاصطناعي. إليك بعض الأمثلة: كقدرة الكمبيوتر للتعلم الآلي بالإستناد للذكاء الاصطناعي و التعرف على أنماط الروبوتات لمعالجة اللغة الطبيعية، وإدارة المعرفة. هناك أيضًا أنواع مختلفة من الذكاء الاصطناعي من حيث النهج، فعلى سبيل المثال، يقوم الذكاء الاصطناعي القوي والذكاء الاصطناعي الضعيف  بمحاكاة الدماغ البشري من خلال بناء أنظمة تفكر.

فالطريقتين تعطينا نظرة ثاقبة عن كيف يعمل الدماغ، لكننا ما زلنا بعيدين عن مرحلة الابداع. لكن ما يجب أن نعلمه أن الذكاء الاصطناعي الضعيف هو نظام يتصرف مثل الإنسان ولكنه لا يعطينا نظرة ثاقبة حول كيفية عمل الدماغ. و الذكاء الاصطناعي العميق نوضحه أكثر لما حدث في مواجهة الشطرنج ( لمعلومات أكثر حول الذكاء و الشطرنج و العلاقة بينهما يمكنك مراجعة هذا المقال ) المشهروة بين اللاعب الروسي كاسباروف و روبوت IBM "ديب بلو". حيث يمثل مثالاً على معالجته لملايين الحركات قبل أن يقوم بأي حركة فعلية علىالطاولة، إلا أنه لا يتوقف عند هذا الحد.

يوجد في الواقع نوع جديد من الأرضية الرابطة بين الذكاء الاصطناعي القوي والضعيف. أين يكون فيه النظام مستوحى من التفكير البشري ولكن لا يتعين عليه الالتزام به. هناك اختبارات له أيضاً مثل البشر، حيث يطلع على الكثير من البيانات من أجل تعرف على الأنماط والتراكمات ليولد دليلاً لقول "مرحبًا".

يحاكي AI  بنية الدماغ البشري باستخدام الشبكات العصبية ولكنه لا يتبع وظيفتها بالضبط. حيث يستخدم النظام العقد التي تعمل كخلايا عصبية اصطناعية تربط المعلومات بين الشبكات العصبية الأعمق قليلاً. هي في الواقع مجموعة فرعية من التعلم الآلي، و كل ما تعلمه يحدث آليًا.

يشير التعلم الآلي إلى الخوارزميات التي تمكن البرنامج من تحسين أدائه بمرور الوقت لأنه يحصل على المزيد من البيانات. هذا ما يسمى بالبرمجة عن طريق أمثلة المدخلات والمخرجات بدلاً من مجرد الترميز بحيث يكون هذا أكثر منطقية.

دعنا نستخدم مثالاً عن ذلك، لن يكون لدى المبرمج أي فكرة عن كيفية برمجة جهاز كمبيوتر للتعرف على قط. و لكن يمكنه إنشاء برنامج به شكل من الذكاء يمكنه من تعلم القيام بذلك إذا أعطى البرنامج بيانات و صور كافية في شكل قطط ودعها تعالج وتصنف. ثم عندما تعطي البرنامج صورة لقط جديد لم يسبق أن صادفها من قبل سيكون قادرًا على معرفة أنه قط بسهولة نسبية، حسنًا قبل أن ننتهي من المفهوم الأخير فإن معظم خوارزميات الذكاء الاصطناعي هي أنظمة خبيرة .

ما هو النظام الخبير

ربط البيانات

التعريف المستشهد به غالبًا للنظام الخبير هو أنه نظام يستخدم المعرفة البشرية في الكمبيوتر لحل المشكلات. هذا عادة ما يستفسر عن الخبرة البشرية بشكل أساسي و هو التطبيق العملي لقاعدة بيانات المعرفة، و بالتالي يمكن القول أننا حصلنا للتو على أول نظام غير خبير مثبت. كذلك النظام الخبير يعني أنه يمكن استخدام خوارزمياته وتطبيقها على أشياء أخرى.

اليوم، نأمل أن يتم تمديد هذه الآليات لمساعدتنا على معالجة بعض أصعب مشاكل المجتمع وأكثرها إلحاحًا، من نمذجة المناخ، إلى تحليل الأمراض المعقدة... كما يمكن أن تعمل الخوارزميات أيضا كأساس يتم تطبيقه على المشكلات المعقدة للغاية .


تلخيصا لكل ما سبق، عن ما هو مفهوم الذكاء الاصطناعي الشائع، أو الذكاء الاصطناعي بشكل عام، و هو آلة أو برنامج كمبيوتر يتعلم كيفية القيام بالمهام التي تتطلب أشكالًا من الذكاء عادةً ما يقوم بها البشر، والشيء الآخر الذي يجب إضافته يأتي الذكاء بأشكال عديدة وله العديد من الجوانب المختلفة اليوم.

لدينا إذن أنواع المختلفة من AI التي تعتبر جيدة لمجموعات فرعية معينة من الذكاء، لذلك  وعلى كل حال، نآمل أن يوضح ذلك الأمور لأن الكثير من الناس كانوا مرتبكين بشأن ماهية الذكاء الاصطناعي في الواقع.


المصدر 

1

تعليقات
ليست هناك تعليقات
إرسال تعليق