الذكاء الإصطناعي
هو سلوك وخصائص معينة تتسم بها البرامج الحاسوبية تجعلها تحاكي القدرات الذهنية البشرية وأنماط عملها . من أهم هذه الخاصيات القدرة على التعلم والإستنتاج ورد الفعل على أوضاع لم تبرمج في الآلة. إلا أن هذا المصطلح جدلي نظراً لعدم توفر تعريف محدد للذكاء .
هو سلوك وخصائص معينة تتسم بها البرامج الحاسوبية تجعلها تحاكي القدرات الذهنية البشرية وأنماط عملها . من أهم هذه الخاصيات القدرة على التعلم والإستنتاج ورد الفعل على أوضاع لم تبرمج في الآلة. إلا أن هذا المصطلح جدلي نظراً لعدم توفر تعريف محدد للذكاء .
الذكاء الإصطناعي فرع من علم الحاسوب . تُعرف الكثير من المؤلفات الذكاء الإصطناعي على أنه " دراسة وتصميم العملاء الأذكياء " ، والعميل الذكي هو نظام يستوعب بيته ويتخذ المواقف التي تزيد من فرصته في النجاح في تحقيق مهمته أو مهمة فريقه . صاغ عالم الحاسوب جون مكارثي هذا المصطلح بالأساس في عام 1956 وعرفه بنفسه بأنه " علم وهندسة صنع الآلات الذكية .
تأسس هذا المجال على إفتراض أن ملكة الذكاء يمكن وصفها بدقة بدرجة تمكن الآلة من محاكاتها . وهذا يثير جدلاً فلسفياً حول طبيعة العقل البشري وحدود المناهج العلمية وهى قضايا تناولتها نقاشات وحكايات أسطورية وخيالية وفلسفية منذ القدم . كما يدور جدل عن ماهية الذكاء وأنواعه التي يمتلكها الإنسان ، وكيفية محاكاتها بالآلة . كان ومازال الذكاء الإصطناعي سبباً لأفكار شديدة التفاؤل ، ولقد عانى نكسات فادحة عبر التاريخ واليوم أصبح جزءاً أساسياً من صناعة التكنولوجيا ، حاملاً عبء أصعب المشاكل في علوم الحاسوب الحديثة .
إن بحوث الذكاء الإصطناعي من الأبحاث عالية التخصص والتقنية ، لدرجة أن بعض النقاد ينتقدون " تفكك" هذا المجال . تتمحور المجالات الفرعية للذكاء الإصطناعي حول مشاكل معينة ، وتطبيق أدوات خاصة وحول إختلافات نظرية قديمة في الآراء . تتضمن المشاكل الرئيسية للذكاء الإصطناعي قدرات مثل التفكير المنطقي والقدرة على تحريك وتغيير الأشياء . كما ولا يزال الذكاء العام هدفاً بعيد المدى لبعض الأبحاث في هذا المجال .
ــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ
* التمثيل الرمزي Symbolic Representation
أنها تستخدم أساساً رموزاً غير رقمية وهي في هذا تشكل نقضاً صارخاً للفكرة السائدة أن الحاسب لايستطيع أن يتناول سوى الأرقام ، فعلى المستوى القاعدي يتكون الحاسب من الأجهزة الثنائية (Binary devices ) ولا يمكن لهذه الأجهزة أن تتخذ إلا أحد وضعين أتفق على أن يرمز لهما بـ"1 أو صفر " . وقد أدي إختيار هذين الرمزين الرقميين إلى إنتشار الفكرة القائلة إن الحاسب لا يستطيع أن يتقهم سوى ( نعم أو لا ) ، وأنه لا يستطيع تمييز ظلال المعنى بينهما . ولكن إذا نظرنا على نفس المستوى للإنسان ، مستوى الخلايا العصبية neurons ، لوجدنا أن الفهم الإنساني يعتمد أيضاً على الوضع الثنائي مما يشير إلى إمكانية التعبير عن الأفكار والتصورات والمفاهيم البالغة التعقيد وإتخاذ القرارات بتشكيلات متطورة من هذه الأوضاع أو الحالات الثنائية . ولا شك أن إمكانية التعبير عن التصورات العليا والمعقدة بواسطة الرموز الثنائية التي يفهمها الحاسب تجعل محاكاة عملية إتخاذ القرارات ممكنة .
* الإجتهاد Heuristics
تحدد السمة الثنائية لبرامج الذكاء الإصطناعي بنوعية المسائل التي تتناولها . فهى في العادة ليس لها حل خوارزمي معروف ، ونعني بذلك عدم وجود سلسلة من الخطوات المحددة التي يؤدي أتباعها إلى ضمان الوصول إلى حل للمسألة . وطالما لا يوجد حل خوارزمي للمسائل التي يعالجها الذكاء الإصطناعي فلابد إذن من الإلتجاء إلى الإجتهاد ، أي إلى الطرق غير المنهجية والتي لا ضمان لنجاحها . ويتمثل (الإجتهاد) في إختيار إحدى طرق الحل التي تبدو ملائمة مع إبقاء الفرصة في نفس الوقت للتغيير إلى الحل المنشود في وقت مناسب .
* تمثيل المعرفة Knowledge Representation
تختلف برامج الذكاء الإصطناعي عن برامج الإحصاء في أن بها ( تمثيل للمعرفة ) . فهي تعبر عن تطابق بين العالم الخارجي والعمليات الأستدلالية الرمزية بالحاسب . ويمكن فهم تمثيل المعرفة هذا بيسر لأنه عادة لا يستخدم رموزاً رقمية . فقد يستخدم أحد برامج التشخيص العلاجي القاعدة التالية في تشخيص حالة المريض بالأنفلونزا :
إذا كانت درجة حرارة المريض عالية ، ويشعر بآلام عضلية وصداع ، فإن هناك إحتمالاً قوياً بأنه يعاني من الأنفلونزا .
ويكون التعبير عن مثل هذه القاعدة في برامج الذكاء الإصطناعي بوضوح وإيجاز وبلغة أقرب ما تكون إلى لغتنا الطبيعية ( اللغات الطبيعية هي اللغات الإنسانية التى لم يخترعها إنسان معين ولم تنشأ بقرار ، وترتبط بحضارات وتراث الشعوب كاللغات العربية والألمانية والأنجليزية وغيرها تختلف عن لغات البرمجة و الأسبرانتو التي صممت لأغراض معينة ) ، وليس بلغة الحاسب الدنيا هي (لغات البرمجة التي تستخدم الرمزين صفر وواحد وهى لغات البرمجة الأولى قبل تصميم لغات برمجة " عليا" مثل باسكال وبيسك و فورتران وتستخدم هذه اللغات كلمات مألوفة من اللغة الإنجليزية مثل type , print, directory, save, then ) . والتعبير عن هذه القاعدة في البرامج التقليدية يتطلب إضافة جداول كثيرة ومتعددة للتعبير عن هذه العلاقة بين الأعراض المرضية وتلك الأمراض التي يحتمل أن تسببها . وحتى في هذه الحالة سيكون من الصعب جداً على البرنامج أن يفسر طريقة توصله إلى الحل كما تفعل برامج الذكاء الإصطناعي .
* البيانات غير الكاملة
تتمثل السمة الرابعة لبرامج الذكاء الإصطناعي في قدرتها على التوصيل لحل المسائل حتى في حالة عدم توفر جميع البيانات اللازمة وقت الحاجة لإتخاذ القرار . ويحدث ذلك كثيراً في الطب حين لا يكون نتائج جاهزة وحالة المريض لا تسمح بالإنتظار ولا يستطيع الطبيب في هذه الحالة إنتظار نتائج التحاليل التي سيستفيد منها بالتأكيد ويضطر إلى إتخاذ قرار سريع .
ويترتب على نقص البيانات اللازمة كون النتيجة التي تم التوصيل إليها غير مؤكدة ، أو كونها أقل صواباً مع إحتمال خطئها في بعض الأحيان . وكثيراً ما نتخذ قرارات في حياتنا العملية مع غياب جميع البيانات أحياناً نيتجة لطبيعة المسألة نفسها . ومثال ذلك لاعب البريدج الذي لا يعرف سوى الأوراق التي في يديه وعليه أن يتوصل إلى تقديرات قد تخطئ وقد تصيب عن توزيع الأوراق الأخرى ولا بديل له عن التخمين
* البيانات المضاربة Conflicting Data
أما السمة الخامسة لبرامج الذكاء الإصطناعي فهى قدرتها على التعامل مع بيانات قد يناقض بعضها بعضاً ، وهذا ما نسميه البيانات المتناقضة ونعني بها ببساطة تلك البيانات المتناقضة ونعني بها ببساطة تلك البيانات التي يشوبها بعض الأخطاء . ويوضح ذلك المثال التالي حيث يرمز كل من أ ، ب ، ج إلى حدث يمكن ملاحظته ، بينها يدل الرقم أمام كل قانون على مدى صحته . وتتراوح الأرقام من +10 (وتعني أن القانون صحيح تماماً ) ، إلى -10 (وتعني أن القانون غير صحيح بالمرة ) . ويفترض في كلتا الحالتين أن أ و ب قد لو حظاً بالفعل .
ــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ
* الإستنتاج ، والتفكير المنطقي ، و المقدرة على حل المشكلات
وضع الباحثون الأوائل في علم الذكاء الإصطناعي الخوارزميات التي تحاكي التفكير المنطقي المتسلسل الذي يقوم به البشر عند حل الألغاز ، ولعب الطاولة أو الإستنتاجات المنطقية . وفي الثمانينيات والتسعينيات ، أدت أبحاث الذكاء الإصطناعي إلى التوصل لوسائل ناجحة للغاية للتعامل مع المعلومات غير المؤكدة أو غير الكاملة ، مستخدمة في ذلك مفاهيم من الإحتمالية والأقتصاد.
بالنسبة للمشاكل الصعبة ، تتطلب معظم هذه الخوارزميات موارد حسابية هائلة ــ مما يؤدي إلى " إنفجار إندماجي " : أي يصبح مقدار الذاكرة أو الوقت اللازم للحواسيب فلكي عندما تتجاوز المشكلة حجماً معيناً . البحث عن خوارزميات أكثر قدرة علىحل المشكلات هو أولوية قصوى لأبحاث الذكاء الإصطناعي .
* التعلم
كان تعلم الآلة محورياً في أبحاث الذكاء الإصطناعي منذ البداية . التعلم بدون إشراف هو القدرة على إيجاد أنماط في عدد كبير من المدخلات . التعلم تحت الإشراف يشمل كلا من التصنيف ( القدرة على تحديد إلى أي فئة ينتمي شئ ما ، بعد رؤية عدداً من النماذج لعدة أشياء من فئات عدة ) ، والتراجع ( إكتشاف ألية مستمرة من شأنها أن تولد نواتج من المدخلات ، في ضوء مجموعة من المدخلات والمخرجات العددية من الأمثلة ) . في التعلم التقويمي يكافأ العامل على الإستجابة الحسنة ويعاقب على الأستجابة السيئة . يمكن تحليل هذه الإستجابات من حيث نظرية القرار ، وذلك بإستخدام مفاهيم مثل المنفعة . التحليل الرياضي لخوارزميات تعلم الآلة وأدائها هو فرع من علوم الكمبيوتر النظرية المعروفة بإسم نظرية التعلم الحسابية .
* الإبداع
هو مجال فرعي للذكاء الإصطناعي ، يتناول الإبداع من الناحية النظرية ( من المنظور الفلسفي والنفسي ) والعملية على حد سواء ( من خلال تطبيقات معينة لنظم تولد مخرجات يمكن أن تعتبر إبداعية )
* ألية عمل اللغة الطبيعية
المعالجة الطبيعية للغة تعطي الآلات القدرة على قراءة وفهم اللغات التي يتحدثها البشر . يأمل كثير من الباحثين أن يكون نظام معالجة اللغة الطبيعة قويا بما يكفي لأكتساب المعرفة من تلقاء نفسه ، من خلال قراءة النصر الحالي المتاح عبر الإنترنت . بعض التطبيقات المباشرة لمعالجة اللغة الطبيعية ، تشمل إسترجاع المعلومات أو تحليل النصوص و ترجمة الآلية .
....
كما حذر إيلون ماسك من أن موصلة السير في إنتاج روبوتات إصطناعية وتطوير الذكاء الإصطناعي إلى مستويات كبيرة ، يمكن أن ينتج عنه خطوة تفوق خطوة إستخدام الأسلحة النووية .
كما أن معرفته بالذكاء الأصطناعي يثير قلقه من مدى الخطورة ، التي تمثله الروبوتات الحديثة على البشر في المستقبل إذا استمر تطورها بذات الطريقة .
ولفت ماسك إلى خطأ إعتقاد بعض الخبراء بأن الذكاء الإصطناعي سيظل تحت السيطرة ، وأن البشر سيظلون أكثر ذكاء من الروبوتات بسبب قدرتهم على إكتساب مهارات جديدة بإستمرار ، مشيراً إلى أن بعض الروبوتات أستطاعت أن تغير هذا الأمر بتطويرذكاءها بصورة آلية .
وأوضح ماسك إلى أن هناك فرق بين إستخدام الذكاء الإصطناعي في نطاقات محددة مثل السيارات التي تسير بدون قائد ، وبين إطلاق العنان لأشياء تستخدم الذكاء الإصطناعي بصورة مطلقة وبقدرات غير محدودة ، مشيراً إلى أنه يجب أن يجرى تطوير تلك الأمور بعناية فائقة حتى لا تتحول إلى خطر يهدد حياة البشر .
وضع الباحثون الأوائل في علم الذكاء الإصطناعي الخوارزميات التي تحاكي التفكير المنطقي المتسلسل الذي يقوم به البشر عند حل الألغاز ، ولعب الطاولة أو الإستنتاجات المنطقية . وفي الثمانينيات والتسعينيات ، أدت أبحاث الذكاء الإصطناعي إلى التوصل لوسائل ناجحة للغاية للتعامل مع المعلومات غير المؤكدة أو غير الكاملة ، مستخدمة في ذلك مفاهيم من الإحتمالية والأقتصاد.
بالنسبة للمشاكل الصعبة ، تتطلب معظم هذه الخوارزميات موارد حسابية هائلة ــ مما يؤدي إلى " إنفجار إندماجي " : أي يصبح مقدار الذاكرة أو الوقت اللازم للحواسيب فلكي عندما تتجاوز المشكلة حجماً معيناً . البحث عن خوارزميات أكثر قدرة علىحل المشكلات هو أولوية قصوى لأبحاث الذكاء الإصطناعي .
* التعلم
كان تعلم الآلة محورياً في أبحاث الذكاء الإصطناعي منذ البداية . التعلم بدون إشراف هو القدرة على إيجاد أنماط في عدد كبير من المدخلات . التعلم تحت الإشراف يشمل كلا من التصنيف ( القدرة على تحديد إلى أي فئة ينتمي شئ ما ، بعد رؤية عدداً من النماذج لعدة أشياء من فئات عدة ) ، والتراجع ( إكتشاف ألية مستمرة من شأنها أن تولد نواتج من المدخلات ، في ضوء مجموعة من المدخلات والمخرجات العددية من الأمثلة ) . في التعلم التقويمي يكافأ العامل على الإستجابة الحسنة ويعاقب على الأستجابة السيئة . يمكن تحليل هذه الإستجابات من حيث نظرية القرار ، وذلك بإستخدام مفاهيم مثل المنفعة . التحليل الرياضي لخوارزميات تعلم الآلة وأدائها هو فرع من علوم الكمبيوتر النظرية المعروفة بإسم نظرية التعلم الحسابية .
* الإبداع
هو مجال فرعي للذكاء الإصطناعي ، يتناول الإبداع من الناحية النظرية ( من المنظور الفلسفي والنفسي ) والعملية على حد سواء ( من خلال تطبيقات معينة لنظم تولد مخرجات يمكن أن تعتبر إبداعية )
* ألية عمل اللغة الطبيعية
المعالجة الطبيعية للغة تعطي الآلات القدرة على قراءة وفهم اللغات التي يتحدثها البشر . يأمل كثير من الباحثين أن يكون نظام معالجة اللغة الطبيعة قويا بما يكفي لأكتساب المعرفة من تلقاء نفسه ، من خلال قراءة النصر الحالي المتاح عبر الإنترنت . بعض التطبيقات المباشرة لمعالجة اللغة الطبيعية ، تشمل إسترجاع المعلومات أو تحليل النصوص و ترجمة الآلية .
....
كما حذر إيلون ماسك من أن موصلة السير في إنتاج روبوتات إصطناعية وتطوير الذكاء الإصطناعي إلى مستويات كبيرة ، يمكن أن ينتج عنه خطوة تفوق خطوة إستخدام الأسلحة النووية . كما أن معرفته بالذكاء الأصطناعي يثير قلقه من مدى الخطورة ، التي تمثله الروبوتات الحديثة على البشر في المستقبل إذا استمر تطورها بذات الطريقة .
ولفت ماسك إلى خطأ إعتقاد بعض الخبراء بأن الذكاء الإصطناعي سيظل تحت السيطرة ، وأن البشر سيظلون أكثر ذكاء من الروبوتات بسبب قدرتهم على إكتساب مهارات جديدة بإستمرار ، مشيراً إلى أن بعض الروبوتات أستطاعت أن تغير هذا الأمر بتطويرذكاءها بصورة آلية .
وأوضح ماسك إلى أن هناك فرق بين إستخدام الذكاء الإصطناعي في نطاقات محددة مثل السيارات التي تسير بدون قائد ، وبين إطلاق العنان لأشياء تستخدم الذكاء الإصطناعي بصورة مطلقة وبقدرات غير محدودة ، مشيراً إلى أنه يجب أن يجرى تطوير تلك الأمور بعناية فائقة حتى لا تتحول إلى خطر يهدد حياة البشر .
