هل تستطيع الآلات التفكير؟ - آلان
تورينج 1950
بعد أقل من عقد على كسر لغز التشفير
النازي ومساعدة قوات الحلفاء على الفوز في الحرب العالمية الثانية ، غيّر عالم
الرياضيات آلان تورينج التاريخ للمرة الثانية بسؤال بسيط: "هل تستطيع الآلات
التفكير؟"
حددت ورقة تورينج "الآلات
الحاسوبية والذكاء" (1950) ، واختبار تورينج اللاحق ، الهدف الأساسي والرؤية
للذكاء الاصطناعي.
ما هو الذكاء الاصطناعي في جوهره ؟!
الذكاء الاصطناعي هو فرع علوم
الكمبيوتر الذي يهدف إلى الإجابة على سؤال تورينج بالإيجاب. إنها محاولة لتكرار أو
محاكاة الذكاء البشري في الآلات.
أثار الهدف الواسع للذكاء الاصطناعي
العديد من الأسئلة والنقاشات. لدرجة أنه لا يوجد تعريف فردي للمجال مقبول عالميًا.
القيد الرئيسي في تعريف الذكاء
الاصطناعي على أنه "آلات بناء ذكية" هو أنه لا يفسر بالفعل ما هو الذكاء
الاصطناعي؟ ما الذي يجعل الآلة ذكية؟
في كتابهم الرائد الذكاء الاصطناعي:
نهج حديث ، يتناول المؤلفان ستيوارت راسل وبيتر نورفيج السؤال من خلال توحيد عملهم
حول موضوع العوامل الذكية في الآلات.
مع أخذ ذلك في الاعتبار ، فإن الذكاء الاصطناعي
هو "دراسة العوامل التي تتلقى تصورات من البيئة وأداء الإجراءات".
يواصل نورفيج ورسل
استكشاف أربعة مناهج مختلفة حددت تاريخيا مجال الذكاء الاصطناعي:
1- التفكير البشري
2- التفكير بعقلانية
3- يتصرف بشكل إنساني
4- يتصرف بعقلانية
تتعلق الفكرتان الأوليان بعمليات
التفكير والاستدلال ، بينما تتعامل الأفكار الأخرى مع السلوك.
يركز نورفيج ورسل بشكل خاص على العوامل
العقلانية التي تعمل لتحقيق أفضل النتائج ،
مشيرة إلى أن "جميع المهارات اللازمة
لاختبار تورينج تسمح أيضًا للوكيل بالتصرف بعقلانية". (راسل ونورفيج 4).
يعرف باتريك وينستون ، أستاذ فورد
للذكاء الاصطناعي وعلوم الكمبيوتر في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا ، الذكاء
الاصطناعي على أنه "خوارزميات ممكّنة بسبب القيود ،
مكشوفة من خلال تمثيلات تدعم النماذج التي
تستهدف الحلقات التي تربط التفكير والإدراك والعمل معًا."
في حين أن هذه التعريفات قد تبدو مجردة
للشخص العادي ، إلا أنها تساعد في تركيز المجال كمجال لعلوم الكمبيوتر وتوفر
مخططًا لدمج الآلات والبرامج مع التعلم الآلي ومجموعات فرعية أخرى من الذكاء
الاصطناعي.
أثناء مخاطبة حشدًا في تجربة الذكاء
الاصطناعي في اليابان في عام 2017 ، بدأ الرئيس التنفيذي لشركة DataRobot جيريمي أتشين خطابه من خلال تقديم
التعريف التالي لكيفية استخدام الذكاء الاصطناعي اليوم:
"الذكاء الاصطناعي هو نظام كمبيوتر قادر
على أداء المهام التي تتطلب عادة الذكاء البشري ... والعديد من أنظمة الذكاء
الاصطناعي هذه تعمل عن طريق التعلم الآلي ، وبعضها يعمل عن طريق التعلم العميق
وبعضها يعمل بأشياء مملة للغاية مثل القواعد . "
انواع الذكاء الاصطناعي؟
يقع الذكاء
الاصطناعي بشكل عام تحت فئتين عريضتين:
1- الذكاء الاصطناعي الضيق:
يشار إليه أحيانًا باسم "الذكاء
الاصطناعي الضعيف" ، يعمل هذا النوع من الذكاء الاصطناعي في سياق محدود وهو
عبارة عن محاكاة للذكاء البشري. غالبًا ما يركز الذكاء الاصطناعي الضيق على أداء مهمة
واحدة بشكل جيد للغاية وعلى الرغم من أن هذه الآلات قد تبدو ذكية ، إلا أنها تعمل
تحت قيود وقيود أكثر بكثير من حتى الذكاء البشري الأساسي.
2- الذكاء الاصطناعي العام او (القوي) :
وهو النـوع الذي نشاهده في الافلام امثلة الربوتات او الاجهزة الذكيـة
او الماكينـات الذكية وهي قادرة على حل اي مشـكلة مهما كانـت .
.
Star Trakو Westworld مثال لافلام الذكاء الاصطناعي
أمثلة
استخدامات الذكاء الاصطناعي :
أ- المساعدون
الذكيون.
ب- أدوات رسم خرائط الأمراض والتنبؤ.
ج- التصنيع والروبوتات بدون طيار.
د- العلاج و الرعاية الصحية المحسنة و المخصصة.
ذ- روبوتات محادثة للتسويق وخدمة العملاء
.Robo-Advisors
ز- لتداول الأسهم
ه- مرشحات البريد المزعج على البريد
الإلكتروني.
و- أدوات مراقبة وسائل التواصل الاجتماعي
للمحتوى الخطير أو الأخبار الكاذبة.
. Spotifyو Netflixي- تطبيقات الاغاني او البرامج التلفزيونية مثل
ان
الحصول على الة بمستوى ذكاء الانسـان او اعلى يتعبر الكأس المقدسة للعديد من
الباحثين .
لكـن
البحث عن تلك الالة كان محفوفا بالمخاطر والصعوبات ولم يتمكن العلماء والباحثين
الى تاريخنا هذا للوصول الى مبتغاهم.
لكن يمكننا
القول انهم اقتربو كثيرا بأعتماد كلي على الذكاء الاصطناعي.
تاريخ
الذكاء الاصطناعي :
ظهرت
الروبوتات والكائنات
الاصطناعية لأول مرة في الأساطير اليونانية القديمة في العصور القديمة.
كان تطور أرسطو للقياس المنطقي واستخدامه للمنطق
الاستنتاجي لحظة مهمة في سعي البشرية لفهم ذكائها.
في
حين أن الجذور طويلة وعميقة ، فإن تاريخ الذكاء الاصطناعي كما نفكر فيه اليوم يمتد
إلى أقل من قرن.
فيما يلي نظرة سريعة على بعض أهم الأحداث في
الذكاء الاصطناعي :.
:1943
ينشر
وارين ماكولو ووالتر بيتس "حسابًا منطقيًا للأفكار المتأصلة في النشاط
العصبي". اقترحت الورقة النموذج الرياضي الأول لبناء شبكة عصبية.
:1949
في
كتابه تنظيم السلوك: نظرية عصبية نفسية ، يقترح دونالد هيب نظرية أن المسارات
العصبية يتم إنشاؤها من التجارب وأن الروابط بين الخلايا العصبية تصبح أقوى كلما
زاد استخدامها. لا يزال تعلم هيبيان نموذجًا مهمًا في الذكاء الاصطناعي.
:1950
ينشر
آلان تورينج
"Computing Machinery and Intelligence ، ،
وهي طريقة لتحديد ما إذا كانت الآلة ذكية أم لا.
ينشر
كلود شانون مقال "برمجة حاسوب للعب الشطرنج.
ينشر
إسحاق أسيموف "القوانين الثلاثة للروبوتات."
:1952
قام
آرثر صموئيل بتطوير برنامج التعلم الذاتي للعب لعبة الداما.
:1954
تترجم
تجربة الترجمة الآلية من Georgetown-IBM
تلقائيًا 60 جملة روسية مختارة بعناية إلى
الإنجليزية.
:1956
إن
عبارة "الذكاء الاصطناعي" قد صيغت في "مشروع دارتموث للأبحاث
الصيفية حول الذكاء الاصطناعي".
وبقيادة جون مكارثي ، يعتبر المؤتمر ، الذي حدد
نطاق وأهداف الذكاء الاصطناعي ، على نطاق واسع ولادة الذكاء الاصطناعي كما نعرفه
اليوم.
يُظهر
كل من Allen Newell و Herbert Simon المنطق
المنطقي (LT) ،
برنامج المنطق الأول.
:1958
يقوم
جون مكارثي بتطوير لغة برمجة الذكاء الاصطناعي ليسب وينشر ورقة "البرامج ذات
الشعور العام".
واقترحت الورقة على تطبيق النصيحة الافتراضية ،
وهو نظام ذكاء اصطناعي كامل قادر على التعلم من التجربة بنفس فعالية البشر.
:1987-1993
مع
تحسن تكنولوجيا الحوسبة ، ظهرت بدائل أرخص ، وانهار سوق ماكينات Lisp في
عام 1987 ، مما أدى إلى "الشتاء AI الثاني".
خلال
هذه الفترة ، أثبتت الأنظمة الخبيرة أنها مكلفة للغاية في صيانتها وتحديثها ،
وأصبحت في النهاية غير ملائمة.
أنهت
اليابان مشروع FGCS في
عام 1992 ، مشيرة إلى الفشل في تحقيق الأهداف الطموحة المحددة قبل عقد من الزمن.
DARPA أنهت مبادرة الحوسبة الاستراتيجية
في عام 1993 بعد أن أنفقت ما يقرب من 1 مليار دولار وأقل بكثير من التوقعات.
نشرت
القوات الأمريكية DART ، وهي أداة تخطيط وجدولة لوجستية آلية ، خلال
حرب الخليج.
:1997
فوز
ديب بلو من آي بي إم على بطل الشطرنج العالمي غاري كاسباروف.
:2005
يبدأ
الجيش الأمريكي في الاستثمار في الروبوتات المستقلة مثل "الكلب "Boston
Dynamic و
"PackBot" من
iRobot.
:2008
تحقق Google اختراقات
في التعرف على الكلام وتقدم الميزة في تطبيق
iPhone الخاص بها.
:2012
أندرو
نغ ، مؤسس مشروع التعلم العميق للدماغ من
Google ، يغذي شبكة عصبية باستخدام خوارزميات التعلم
العميق 10 ملايين مقطع فيديو كمجموعة تدريب.
تعلمت الشبكة العصبية التعرف على قطة دون أن يتم
إخبارها عن قطة ، والدخول في عصر الاختراق للشبكات العصبية وتمويل التعلم العميق.
:2014
أول
سيارة ذاتية القيادة لاجتياز اختبار القيادة الرسمي.
ليست هناك تعليقات:
إرسال تعليق