تقنيات الذكاء الاصطناعي.. التطبيقات والمستقبل

يمتلك الذكاء الاصطناعي للذاكرة المحدودة القدرة على تخزين البيانات والتنبؤات السابقة عند جمع المعلومات وموازنة القرارات المحتملة في المقال التالي تقنيات الذكاء الاصطناعي.. التطبيقات والمستقبل

تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI)

هو قدرة الحاسوب الرقمي أو الروبوت الذي يتم التحكم فيه عن طريق الكمبيوتر على أداء المهام المرتبطة بشكل شائع بالكائنات الذكية. يتم تطبيق المصطلح بشكل متكرر على مشروع تطوير الأنظمة التي تتمتع بالعمليات الفكرية المميزة للإنسان، مثل القدرة على التفكير، أو اكتشاف المعنى، أو التعميم، أو التعلم من التجارب السابقة. منذ تطوير الكمبيوتر الرقمي في الأربعينيات من القرن الماضي، تم إثبات أنه يمكن برمجة أجهزة الكمبيوتر للقيام بمهام معقدة للغاية - على سبيل المثال، اكتشاف البراهين للنظريات الرياضية أو لعب الشطرنج - بإتقان كبير. ومع ذلك، على الرغم من التقدم المستمر في سرعة معالجة الكمبيوتر وسعة الذاكرة، لا توجد حتى الآن برامج يمكن أن تضاهي المرونة البشرية في مجالات أوسع أو في المهام التي تتطلب الكثير من المعرفة اليومية. من ناحية أخرى، حققت بعض البرامج مستويات أداء الخبراء والمهنيين البشريين في أداء مهام معينة محددة، بحيث يوجد الذكاء الاصطناعي بهذا المعنى المحدود في تطبيقات متنوعة مثل التشخيص الطبي ومحركات البحث على الكمبيوتر والتعرف على الصوت أو خط اليد.

طريقة عمل تقنيات الذكاء الاصطناعي

ذاكرة محدودة يتم إنشاء الذكاء الاصطناعي عندما يقوم فريق بتدريب نموذج في كيفية تحليل واستخدام البيانات الجديدة أو بناء بيئة الذكاء الاصطناعي بحيث يمكن تدريب النماذج وتجديدها تلقائيًا. عند استخدام الذاكرة المحدودة للذكاء الاصطناعي في التعلم الآلي، يجب اتباع ست خطوات:

• إنشاء بيانات التدريب.
• إنشاء نموذج التعلم الآلي.
• أن يكون النموذج قادرًا على إجراء تنبؤات.
• أن يكون النموذج قادرًا على تلقي ردود فعل بشرية أو بيئية.
• تخزين هذه التعليقات كبيانات.
• تكرار هذه الخطوات كدورة.

فئات تقنيات الذكاء الاصطناعي

يندرج الذكاء الاصطناعي عمومًا تحت فئتين رئيسيتين:

• الذكاء الاصطناعي الضيق: يشار إليه أحيانًا باسم "الذكاء الاصطناعي الضعيف"، ويعمل هذا النوع من الذكاء الاصطناعي في سياق محدود وهو 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 في ظل قيود أكثر بكثير من أبسط ذكاء بشري.
• الذكاء الاصطناعي العام (AGI): يُشار إليه أحيانًا باسم "الذكاء الاصطناعي القوي"، وهو نوع من الذكاء الاصطناعي نراه في الأفلام، مثل الروبوتات من Westworld أو البيانات من Star Trek: The Next Generation. الذكاء الاصطناعي العام هو آلة تتمتع بذكاء عام، ومثل الإنسان، يمكنها تطبيق هذه الذكاء لحل أي مشكلة.

مستقبل تقنيات الذكاء الاصطناعي

ظهرت الروبوتات الذكية والكائنات الاصطناعية لأول مرة في الأساطير اليونانية القديمة في العصور القديمة. كان تطوير أرسطو للقياس المنطقي واستخدامه للاستدلال الاستنتاجي لحظة رئيسية في سعي البشرية لفهم ذكائها. في حين أن الجذور طويلة وعميقة، فإن تاريخ الذكاء الاصطناعي كما نفكر فيه اليوم يمتد أقل من قرن. فيما يلي نظرة سريعة على بعض أهم الأحداث في مجال الذكاء الاصطناعي.

الأربعينيات

• (1943) نشر وارن ماكولوغ ووالتر بيتس "حساب منطقي للأفكار الجوهرية في النشاط العصبي." اقترحت الورقة أول نموذج رياضي لبناء شبكة عصبية.
• (1949) في كتابه تنظيم السلوك: نظرية نفسية عصبية، يقترح دونالد هب نظرية أن المسارات العصبية تنشأ من التجارب وأن الروابط بين الخلايا العصبية تصبح أقوى كلما زاد استخدامها. يستمر تعلم Hebbian في كونه نموذجًا مهمًا في الذكاء الاصطناعي.

الخمسينيات

• (1950) نشر آلان تورينج "آلات الحوسبة والذكاء، ويقترح ما يعرف الآن باسم اختبار تورينج، وهي طريقة لتحديد ما إذا كانت الآلة ذكية.
• (1950) قام خريجو جامعة هارفارد، مارفن مينسكي ودين إدموندز، ببناء SNARC، أول كمبيوتر شبكة عصبية.
• (1950) قام كلود شانون بنشر مقالة بعنوان "برمجة الكمبيوتر للعب الشطرنج".

الستينيات

• (1963) بدأ جون مكارثي مختبر الذكاء الاصطناعي في ستانفورد.
• (1966) تقرير اللجنة الاستشارية للمعالجة التلقائية للغات (ALPAC) من قبل حكومة الولايات المتحدة يوضح عدم إحراز تقدم في مسار الآلة.

العقود الحديثة

• (2016) أول "إنسان آلي"، إنسان آلي اسمه صوفيا، تم إنشاؤه بواسطة Hanson Robotics وهو قادر على التعرف على الوجه والتواصل اللفظي وتعبيرات الوجه.
• (2018) أطلقت Google محرك معالجة اللغة الطبيعية BERT، مما يقلل من الحواجز في الترجمة والفهم من خلال تطبيقات التعلم الآلي.
• (2018) أطلقت شركة Waymo خدمة Waymo One، مما يسمح للمستخدمين في جميع أنحاء منطقة Phoenix الحضرية بطلب سيارة بيك آب من إحدى سيارات الشركة ذاتية القيادة.
• (2020) أطلقت Baidu خوارزمية Linear Fold AI الخاصة بها للفرق العلمية والطبية التي تعمل على تطوير لقاح خلال المراحل الأولى من جائحة SARS-CoV-2. الخوارزمية قادرة على التنبؤ بتسلسل الحمض النووي الريبي للفيروس في 27 ثانية فقط، أي 120 مرة أسرع من الطرق الأخرى.