الذكاء الاصطناعي. كان مصطلح "الذكاء الاصطناعي" يستخدم سابقا لوصف الآلات التي تحاكي وتعرض المهارات المعرفية "البشرية" المرتبطة بالعقل البشري ، مثل "التعلم" و "حل المشكلات". ومنذ ذلك الحين تم رفض هذا التعريف من قبل كبار الباحثين الذكاء الاصطناعي الذين يصفون الآن الذكاء الاصطناعي من حيث العقلانية والتصرف بعقلانية ، مما لا يحد من كيفية التعبير عن الذكاء.
اين يكون الذكاء الاصطناعي
ويشمل الذكاء الاصطناعي التطبيقات محركات بحث الويب المتقدمة، وأنظمة التوصية، وفهم الكلام البشري، والسيارات ذاتية القيادة، واتخاذ القرارات آليا، والتنافس على أعلى مستوى في أنظمة الألعاب الاستراتيجية.
ومع تزايد قدرة الآلات، غالبا ما تتم إزالة المهام التي تعتبر تتطلب "ذكاء" من تعريف الذكاء الاصطناعي، وهي ظاهرة تعرف باسم التأثير الذكاء الاصطناعي.
تأسس الذكاء الاصطناعي
تأسس الذكاء الاصطناعي كتخصص أكاديمي في عام 1956 ، وفي السنوات التي تلت ذلك شهد عدة موجات من التفاؤل ،
وكانت شائعة في الخيال، كما هو الحال في رواية فرانكشتاين لماري شيلي أو رواية "آر يو" لكاريل تشابيك. أثارت هذه الشخصيات ومصائرها العديد من القضايا نفسها التي نوقشت الآن في أخلاقيات الذكاء الاصطناعي.
بدأت دراسة التفكير الميكانيكي أو "الرسمي" مع الفلاسفة وعلماء الرياضيات في العصور القديمة. أدت دراسة المنطق الرياضي مباشرة إلى نظرية آلان تورينج للحساب ، والتي اقترحت أن الآلة ، عن طريق خلط الرموز البسيطة مثل "0" و "1" ، يمكن أن تحاكي أي فعل يمكن تصوره من الاستنباط الرياضي. تعرف هذه البصيرة القائلة بأن أجهزة الكمبيوتر الرقمية يمكنها محاكاة أي عملية تفكير رسمي باسم أطروحة الكنيسة-تورينغ. هذا ، إلى جانب الاكتشافات المتزامنة في علم الأعصاب ونظرية المعلومات وعلم التحكم الآلي ، دفع الباحثين إلى النظر في إمكانية بناء دماغ إلكتروني.
ماهو اول عمل معترف به في الذكاء الاصطناعي
كان أول عمل معترف به الآن بشكل عام على أنه الذكاء الاصطناعي هو التصميم الرسمي ل McCullouch and Pits لعام 1943 ل "الخلايا العصبية الاصطناعية" الكاملة من Turing.
بحلول عام 1950 ، ظهرت رؤيتان لكيفية تحقيق ذكاء الآلة. كانت إحدى الرؤى، المعروفة باسم الذكاء الاصطناعي الرمزي أو GOFAI، هي استخدام أجهزة الكمبيوتر لإنشاء تمثيل رمزي للعالم والأنظمة التي يمكن أن تفكر في العالم. ومن بين المؤيدين ألن نيويل وهربرت أ. سيمون ومارفن مينسكي. ويرتبط ارتباطا وثيقا بهذا النهج نهج "البحث الإرشادي"، الذي يشبه الذكاء بمشكلة استكشاف مساحة من الاحتمالات للحصول على إجابات. سعت الرؤية الثانية ، المعروفة باسم النهج الاتصالي ، إلى تحقيق الذكاء من خلال التعلم. سعى أنصار هذا النهج ، وأبرزهم فرانك روزنبلات ، إلى Perceptron بطرق مستوحاة من اتصالات الخلايا العصبية. قارن جيمس مانيكا وآخرون بين النهجين والعقل والدماغ. يجادل مانييكا بأن المناهج الرمزية هيمنت على الدفع نحو الذكاء الاصطناعي في هذه الفترة، ويرجع ذلك جزئيا إلى ارتباطه بالتقاليد الفكرية لديكارت وبول وغوتلوب فريج وبرتراند راسل وغيرهم. تم دفع النهج الاتصالية القائمة على علم التحكم الآلي أو الشبكات العصبية الاصطناعية إلى الخلفية ولكنها اكتسبت أهمية جديدة في العقود الأخيرة.
اين نشأ مجال أبحاث الذكاء الاصطناعي
ولد مجال أبحاث الذكاء الاصطناعي في ورشة عمل في كلية دارتموث في عام 1956.
أصبح الحاضرون مؤسسي وقادة أبحاث الذكاء الاصطناعي.
أنتجوا هم وطلابهم برامج وصفتها الصحافة بأنها "مذهلة":
كانت أجهزة الكمبيوتر تتعلم استراتيجيات الداما ، وتحل المسائل الكلامية في الجبر ، وتثبت النظريات المنطقية وتتحدث الإنجليزية.
بحلول منتصف 1960s ، تم تمويل الأبحاث في الولايات المتحدة بشكل كبير من قبل وزارة الدفاع وأنشئت مختبرات في جميع أنحاء العالم.
كان الباحثون في 1960s و 1970s مقتنعين بأن الأساليب الرمزية ستنجح في نهاية المطاف في إنشاء آلة مع الذكاء العام الاصطناعي واعتبروا هذا هو هدف مجالهم.
وتوقع هربرت سايمون أن "الآلات ستكون قادرة، في غضون عشرين عاما، على القيام بأي عمل يمكن للرجل القيام به".
ووافق مارفن مينسكي على ذلك، وكتب: "في غضون جيل ... سيتم حل مشكلة إنشاء "الذكاء الاصطناعي" بشكل كبير". وقد فشلوا في إدراك صعوبة بعض المهام المتبقية. تباطأ التقدم وفي عام 1974 ، ردا على انتقادات السير جيمس لايتهيل
والضغط المستمر من الكونغرس الأمريكي لتمويل مشاريع أكثر إنتاجية، قطعت الحكومتان الأمريكية والبريطانية الأبحاث الاستكشافية في الذكاء الاصطناعي. وسيطلق على السنوات القليلة التالية فيما بعد "شتاء الذكاء الاصطناعي"، وهي الفترة التي كان فيها الحصول على تمويل لمشاريع الذكاء الاصطناعي أمرا صعبا.
في أوائل 1980s ، تم إحياء الذكاء الاصطناعي البحث من خلال النجاح التجاري للأنظمة الخبيرة.
شكل من أشكال الذكاء الاصطناعي
برنامج يحاكي المعرفة والمهارات التحليلية للخبراء البشريين. بحلول عام 1985 ، وصل سوق الذكاء الاصطناعي إلى أكثر من مليار دولار. وفي الوقت نفسه، ألهم مشروع الجيل الخامس من الكمبيوتر في اليابان الحكومتين الأمريكية والبريطانية لاستعادة تمويل البحث الأكاديمي.
انهيار سوق Lisp Machine
ومع ذلك ، بدءا من انهيار سوق Lisp Machine في عام 1987 ، سقط الذكاء الاصطناعي مرة أخرى في سمعة سيئة ، وبدأ شتاء ثان أطول أمدا.
بدأ العديد من الباحثين يشككون في أن النهج الرمزي سيكون قادرا على تقليد جميع عمليات الإدراك البشري ، وخاصة الإدراك والروبوتات والتعلم والتعرف على الأنماط. بدأ عدد من الباحثين في النظر في مناهج "رمزية فرعية" لمشاكل الذكاء الاصطناعي محددة. رفض باحثو الروبوتات ، مثل رودني بروكس ، الذكاء الاصطناعي الرمزية وركزوا على المشاكل الهندسية الأساسية التي من شأنها أن تسمح للروبوتات بالتحرك والبقاء على قيد الحياة وتعلم بيئتها.
تم إحياء الاهتمام بالشبكات العصبية و "الاتصالية" من قبل جيفري هينتون وديفيد روميلهارت وغيرهم في منتصف 1980s.
تم تطوير أدوات الحوسبة الناعمة في 1980s ، مثل الشبكات العصبية ، والأنظمة الغامضة ، ونظرية النظام الرمادي ، والحساب التطوري والعديد من الأدوات المستمدة من الإحصاءات أو التحسين الرياضي.
الذكاء الاصطناعي استعادت سمعتها تدريجيا في أواخر 1990s وأوائل القرن 21st من خلال إيجاد حلول محددة لمشاكل محددة. سمح التركيز الضيق للباحثين بإنتاج نتائج يمكن التحقق منها ، واستغلال المزيد من الأساليب الرياضية ، والتعاون مع المجالات الأخرى.
ماهي الحلول التي طورها الذكاء الاصطناعي؟
بحلول عام 2000 ، كانت الحلول التي طورها الذكاء الاصطناعي الباحثين تستخدم على نطاق واسع ، على الرغم من أنه في 1990s نادرا ما كانت توصف بأنها "ذكاء اصطناعي".
أجهزة كمبيوتر أسرع، وتحسينات خوارزمية، والوصول إلى كميات كبيرة من البيانات مكنت من تحقيق تقدم في التعلم الآلي والإدراك؛ بدأت أساليب التعلم العميق المتعطشة للبيانات تهيمن على معايير الدقة حوالي عام 2012.
وفقا لجاك كلارك من بلومبرغ ، كان عام 2015 عاما بارزا للذكاء الاصطناعي ، حيث زاد عدد مشاريع البرامج التي تستخدم الذكاء الاصطناعي داخل Google من "استخدام متقطع" في عام 2012 إلى أكثر من 2700 مشروع. ويعزو ذلك إلى زيادة في الشبكات العصبية بأسعار معقولة، بسبب ارتفاع البنية التحتية للحوسبة السحابية وزيادة في أدوات البحث ومجموعات البيانات. في استطلاع عام 2017 ، ذكرت واحدة من كل خمس شركات أنها "أدرجت الذكاء الاصطناعي في بعض العروض أو العمليات". زادت كمية الأبحاث في الذكاء الاصطناعي بنسبة 50٪ في السنوات 2015-2019.
أصبح العديد من الباحثين الأكاديميين قلقين من أن الذكاء الاصطناعي لم تعد تسعى لتحقيق الهدف الأصلي المتمثل في إنشاء آلات متعددة الاستخدامات وذكية بالكامل. تتضمن الكثير من الأبحاث الحالية الذكاء الاصطناعي إحصائية ، والتي تستخدم بأغلبية ساحقة لحل مشاكل محددة ، حتى التقنيات الناجحة للغاية مثل التعلم العميق. وقد أدى هذا القلق إلى المجال الفرعي للذكاء الاصطناعي العام ، الذي كان لديه العديد من المؤسسات الممولة تمويلا جيدا بحلول عام 2010.
المجال الفرعي للذكاء الاصطناعي
المجال الفرعي للذكاء الاصطناعي العام ، الذي كان لديه العديد من المؤسسات الممولة تمويلا جيدا بحلول عام 2010.
الاهداف
تم تقسيم المشكلة العامة لمحاكاة الذكاء إلى مشاكل فرعية. تتكون هذه من سمات أو قدرات معينة يتوقع الباحثون أن يعرضها نظام ذكي. وقد حظيت السمات الموصوفة أدناه بأكبر قدر من الاهتمام.
الاستدلال وحل المشكلات
طور الباحثون الأوائل خوارزميات تقلد المنطق خطوة بخطوة الذي يستخدمه البشر عند حل الألغاز أو إجراء استنتاجات منطقية.بحلول أواخر 1980s و 1990s ، طورت الذكاء الاصطناعي الأبحاث طرقا للتعامل مع المعلومات غير المؤكدة أو غير المكتملة ، باستخدام مفاهيم من الاحتمالات والاقتصاد.
أثبتت العديد من هذه الخوارزميات أنها غير كافية لحل مشاكل التفكير الكبيرة لأنها شهدت "انفجارا توافقيا": فقد أصبحت أبطأ أضعافا مضاعفة مع نمو المشكلات بشكل أكبر.
حتى البشر نادرا ما يستخدمون الاستنتاج خطوة بخطوة الذي يمكن أن تكون عليه أبحاث الذكاء الاصطناعي المبكرة. إنهم يحلون معظم مشاكلهم باستخدام أحكام سريعة وبديهية.
تمثيل المعرفة وهندسة المعرفة
السماح لبرامج الذكاء الاصطناعي بالإجابة على الأسئلة بذكاء وإجراء خصومات حول حقائق العالم الحقيقي.
تمثيل "ما هو موجود" هو أنطولوجيا: مجموعة من الأشياء والعلاقات والمفاهيم والخصائص الموصوفة رسميا حتى يتمكن وكلاء البرمجيات من تفسيرها.
تسمى الأنطولوجيات الأكثر عمومية الأنطولوجيا العليا ، والتي تحاول توفير أساس لجميع المعارف الأخرى والعمل كوسطاء بين أنطولوجيات المجال التي تغطي معرفة محددة حول مجال معرفي معين. سيحتاج البرنامج الذكي حقا أيضا إلى الوصول إلى المعرفة المنطقية. مجموعة الحقائق التي يعرفها الشخص العادي. عادة ما يتم تمثيل دلالات الأنطولوجيا في منطق الوصف ، مثل لغة أنطولوجيا الويب، والشكل الرمزي الفرعي لمعظم المعارف المنطقية.
تعليقات
إرسال تعليق
شكرا لك على تواصلك معنا ...