ما هو AI؟
الذكاء الاصطناعي والذي يُعرف اختصارًا بـ AI هو تقنية ذات قدرات حل تشبه قدرات الإنسان في حل المشكلات. يبدو أن الذكاء الاصطناعي في العمل يحاكي الذكاء البشري - يمكنه التعرف على الصور وكتابة القصائد وإجراء تنبؤات قائمة على البيانات.
تجمع المؤسسات الحديثة كمياتٍ كبيرةً من البيانات من مصادر متنوعة مثل أجهزة الاستشعار الذكية والمحتوى الذي ينشئه الإنسان وأدوات المراقبة وسجلات النظام. تقوم تقنيات الذكاء الاصطناعي بتحليل البيانات واستخدامها لمساعدة العمليات التجارية بفعالية. على سبيل المثال، يمكن لتقنية الذكاء الاصطناعي الاستجابة للمحادثات البشرية في دعم العملاء، وإنشاء صور ونصوص أصلية للتسويق، وتقديم اقتراحات ذكية للتحليلات.
في النهاية، يتعلق الذكاء الاصطناعي بجعل البرامج أكثر ذكاءً لتفاعلات المستخدم المخصصة وحل المشكلات المعقدة.
ما هي بعض أنواع تقنيات الذكاء الاصطناعي؟
زادت تطبيقات وتقنيات الذكاء الاصطناعي بشكل كبير في السنوات القليلة الماضية. فيما يلي بعض الأمثلة على تقنيات الذكاء الاصطناعي الشائعة التي ربما واجهتها.
تاريخ الذكاء الاصطناعي
في بحثه المنشور عام 1950 بعنوان «آلات الحوسبة والذكاء»، درس Alan Turing ما إذا كانت الآلات تستطيع التفكير. في هذا الورقة البحثية، صاغ تورنج لأول مرة المصطلح الذكاء الاصطناعي وعرضه كمفهوم نظري وفلسفي. ومع ذلك، فإن الذكاء الاصطناعي، كما نعرفه اليوم، هو نتيجة الجهد الجماعي للعديد من العلماء والمهندسين على مدى عدة عقود.
1940-1980
في عام 1943، اقترح Warren McCulloch وWalter Pitts نموذجًا للخلايا العصبونية الاصطناعية، ووضع الأساس للشبكات العصبية، وهي التكنولوجيا الأساسية داخل الذكاء الاصطناعي.
بعد ذلك بسرعة، في عام 1950، نشر Alan Turing «آلات الحوسبة والذكاء»، حيث قدم مفهوم اختبار تورينج (Turing Test) لتقييم ذكاء الآلة.
أدى ذلك إلى قيام طلاب الدراسات العليا Marvin Minsky وDean Edmonds ببناء أول آلة شبكية عصبية تُعرف باسم SNARC، وقام Frank Rosenblatt بتطوير Perceptron الذي يعد أحد أقدم نماذج الشبكة العصبونية، وقام Joseph Weizenbaum بإنشاء ELIZA؛ وهو من أوائل روبوتات الدردشة لمحاكاة معالج نفسي روجيري بين عامي 1951 و1969.
من عام 1969 حتى عام 1979، أظهر Marvin Minsky قيود الشبكات العصبونية، مما تسبب في انخفاض مؤقت في أبحاث الشبكات العصبونية. حدث «كساد الذكاء الاصطناعي» الأول بسبب انخفاض التمويل وقيود الأجهزة والحوسبة.
1980-2006
في الثمانينيات، كان هناك اهتمام متجدد وتمويل حكومي لأبحاث الذكاء الاصطناعي في المقام الأول في الترجمة والنسخ. خلال هذا الوقت، أصبحت الأنظمة الخبيرة، مثل MYCIN، شائعة لأنها تحاكي عمليات صنع القرار البشري في مجالات محددة مثل الطب. مع إحياء الشبكات العصبونية في الثمانينيات، نشر David Rumelhart وJohn Hopfield أوراقًا بحثية حول تقنيات التعلم العميق تُظهر أن أجهزة الكمبيوتر يمكن أن تتعلم من التجارب السابقة
في الفترة من 1987 إلى 1997، وبسبب العوامل الاجتماعية والاقتصادية الأخرى وازدهار الدوت كوم (dot-com)، ظهر الذكاء الاصطناعي من جديد على الواجهة. أصبحت أبحاث الذكاء الاصطناعي أكثر تفصيلا، حيث قامت الفرق بحل المشكلات الخاصة بالمجال عبر حالات الاستخدام المختلفة.
شهدنا إنجازات كبيرة في مجال الذكاء الاصطناعي بدءًا من عام 1997 وحتى عام 2006 تقريبًا بما في ذلك برنامج الشطرنج Deep Blue من IBM الذي هزم بطل الشطرنج العالمي غاري كاسباروف (Garry Kasparov). بالإضافة إلى ذلك، نشرت Judea Pearl كتابًا تضمن نظرية الاحتمالات والقرار في أبحاث الذكاء الاصطناعي، وقام Geoffrey Hinton وآخرون بتعميم التعلم العميق، مما أدى إلى عودة ظهور الشبكات العصبونية. ومع ذلك، ظلت الفائدة التجارية محدودة.
من 2007 إلى الوقت الحاضر
من عام 2007 إلى عام 2018، أدى التقدم في الحوسبة السحابية إلى زيادة إمكانية الوصول إلى قوة الحوسبة والبنية التحتية للذكاء الاصطناعي. أدى ذلك إلى زيادة التبني. الابتكار والتقدم في تعلّم الآلة. تضمنت التطورات بنية الشبكة العصبونية الالتفافية (CNN) المسماة AlexNet، والتي طورها Alex Krizhevsky وIlya Sutskever وGeoffrey Hinton للفوز في مسابقة ImageNet، حيث عرضت قوة التعلم العميق في التعرف على الصور وأتقن AlphaZero من Google ألعاب الشطرنج وshogi وGo بدون بيانات بشرية، بالاعتماد على اللعب الذاتي.
في عام 2022، اشتهرت روبوتات الدردشة التي تستخدم الذكاء الاصطناعي (AI) ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) لإجراء محادثات تشبه تصرفات الإنسان وإكمال المهام مثل ChatGPT من شركة OpenAI. حيث عُرفت على نطاق واسع بقدراتها على المحادثة، وتجديد الاهتمام بالذكاء الاصطناعي وتطوره.
الذكاء الاصطناعي في المستقبل
تعمل جميع تقنيات الذكاء الاصطناعي الحالية ضمن مجموعة من المعلمات المحددة مسبقًا. على سبيل المثال، لا أن تنشئ نماذج الذكاء الاصطناعي مواقع ويب إن كانت مدرَّبة على التعرف على الصور وتوليدها.
الذكاء العام الاصطناعي (AGI) هو مجال أبحاث نظرية حول الذكاء الاصطناعي يحاول إنشاء برنامج بذكاء يشبه الإنسان والقدرة على التعليم الذاتي. الهدف هو أن يكون البرنامج قادرًا على أداء المهام التي لم يتم تدريبها أو تطويرها بالضرورة.
الذكاء الاصطناعي العام هو مسعى نظري لتطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي مع ضبط النفس الذاتي والفهم الذاتي المعقول والقدرة على تعلم مهارات جديدة. يمكنها حل المشكلات المعقدة في البيئات والسياقات التي لم يتم تدريسها عند إنشائها. يظل الذكاء العام الاصطناعي مع القدرات البشرية مفهومًا نظريًا وهدفًا بحثيًا. إنه أحد المستقبل المحتمل للذكاء الاصطناعي.
