في أكتوبر 1950، نشر آلان تورينج، عالم حاسوب بريطاني رائد، مقالا بعنوان “ماكينات الحوسبة والذكاء” في مجلة MIND التي أثارت ما كان يبدو في ذلك الوقت للكثيرين مثل الخيال العلمي.
وتساءل تورينج حينها: “ألا يجوز للآلات أن تنفذ شيئا ما يجب أن يوصف بأنه تفكير ولكنه مختلف تماما عما يفعله الرجل؟”.
يعتقد تورينج أنهم يستطيعون، وأنه كان من الممكن إنشاء برنامج لجهاز كمبيوتر رقمي مكّنه من مراقبة بيئته وتعلم أشياء جديدة، من لعب الشطرنج إلى فهم لغة الإنسان والتحدث بها.
وكان يعتقد أن الآلات في نهاية المطاف يمكنها تطوير القدرة على القيام بذلك من تلقاء نفسها، دون توجيه بشري، وتنبأ بأنها ستتنافس مع الرجال في جميع المجالات الفكرية البحتة.
بعد مرور ما يقرب من 70 عاما، أصبحت رؤية تورينج واقعا، حيث يمنح الذكاء الاصطناعي، الآلات القدرة على التعلم من التجربة وأداء المهام الإدراكية، وهو نوع من الأشياء التي بدا أن الدماغ البشري قادر على القيام بها.
ينتشر الذكاء الاصطناعي بسرعة في جميع أنحاء الحضارة، ويعد ببذل قصارى جهده لتمكين المركبات ذاتية الحركة من التنقل في الشوارع إلى تقديم تنبؤات أكثر دقة عن الأعاصير.
على المستوى اليومي، يحدد الذكاء الاصطناعي الإعلانات التي ستظهر لك على شبكة الإنترنت، وتفوض تلك المدونات الصديقة التي تنبثق عند زيارة موقع ويب للتجارة الإلكترونية للإجابة على أسئلتك وتقديم خدمة العملاء.
ويقوم المساعدون الشخصيون المدعومون من قبل الذكاء الاصطناعي في الأجهزة المنزلية الذكية التي يتم تنشيطها بالصوت بأداء عدد لا يحصى من المهام، بدءًا من التحكم في أجهزة التلفاز وأجراس الأبواب والإجابة على الأسئلة ومساعدتنا في العثور على أغانينا المفضلة.
نظرا لكون تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي أصبحت أكثر تطوراً وقدرة، فمن المتوقع أن يعزز الاقتصاد العالمي بشكل كبير، مما يخلق نشاطا إضافيًا بقيمة 13 تريليون دولار بحلول عام 2030، وفقًا لتوقعات معهد ماكينزي العالمي.
تقول سارة جيتس، استراتيجيّة منصة التحليلات في SAS، وهي شركة عالمية للبرامج والخدمات تركز على تحويل البيانات إلى معلومات استخبارية للعملاء: “لا يزال تطبيق الذكاء الاصطناعي مبكرًا، لكن التبني يتسارع ويستخدم في جميع الصناعات”.
كيف يعمل الذكاء الاصطناعي
يوضح فاسانت هونافار، أستاذ ومدير مختبر أبحاث الذكاء الاصطناعي بجامعة ولاية بنسلفانيا: “الذكاء الاصطناعى عبارة عن عائلة من التقنيات التي تؤدي مهام يُعتقد أنها تتطلب ذكاء إذا قام بها البشر”.
يصف Honavar فئتين رئيسيتين من الذكاء، فهناك ذكاء ضيق، والذي يحقق الكفاءة في مجال محدد بدقة، مثل تحليل الصور من الأشعة السينية ومسح التصوير بالرنين المغناطيسي في الأشعة.
وعلى النقيض من ذلك، فإن الذكاء العام هو قدرة أشبه بالإنسان على التعلم عن أي شيء والتحدث عنه.
“قد تكون الآلة جيدة في بعض التشخيصات في مجال الأشعة، ولكن إذا سألتها عن لعبة البيسبول، فستكون جاهلة”، كما أوضح هونافار، لأن براعة البشر الفكرية “لا تزال بعيدة عن متناول الذكاء الاصطناعي في هذه المرحلة.”
وفقا لهونافار، هناك نوعان من القطع الأساسية للذكاء الاصطناعي، أحدها هو الجزء الهندسي – أي أدوات البناء التي تستخدم الذكاء بطريقة ما، والآخر هو علم الذكاء، أو بالأحرى، كيفية تمكين الآلة من الخروج بنتيجة مماثلة لما يمكن أن يخرجه الدماغ البشري، حتى لو حقق الجهاز ذلك من خلال عملية مختلفة تماما.
وقال Kurt Cagle، كاتب، عالم البيانات والمستقبل الذي هو مؤسس شركة استشارية Semantical: الذكاء الاصطناعي هو “أساسا نتائج محاولتنا لفهم ومضاهاة الطريقة التي يعمل بها الدماغ وتطبيق ذلك لإعطاء وظائف شبيهة بالمخ للأنظمة المستقلة الأخرى (مثل الطائرات بدون طيار والروبوتات والوكلاء)”.
وعلى الرغم من أن البشر لا يفكرون حقًا مثل أجهزة الكمبيوتر التي تستخدم الدوائر وأشباه الموصلات والوسائط المغناطيسية بدلاً من الخلايا البيولوجية لتخزين المعلومات، إلا أن هناك بعض أوجه التشابه المثيرة.
مقالات شبيهة:
“أحد الأشياء التي بدأنا اكتشافها هو أن شبكات الرسوم البيانية مثيرة للاهتمام حقا عندما تبدأ الحديث عن مليارات العقد، والعقل هو في الأساس شبكة رسم بياني، وإن كان ذلك حيث يمكنك التحكم في نقاط القوة من خلال تغيير مقاومة الخلايا العصبية قبل حريق شرارة بالسعة، “يوضح Cagle.
“تمنحك الخلايا العصبية المفردة بمفردها كمية محدودة للغاية من المعلومات، ولكنها تطلق ما يكفي من الخلايا العصبية ذات القوة المتفاوتة معًا، وينتهي بك الأمر بنمط يتم إطلاقه فقط استجابة لأنواع معينة من المحفزات، الإشارات الكهربائية المعدلة عادةً من خلال DSPs [أي معالجة الإشارات الرقمية] التي نسميها شبكية العين والقوقعة. ”
يقول هونافار: “معظم تطبيقات الذكاء الاصطناعي كانت موجودة في المجالات التي تحتوي على كميات كبيرة من البيانات”، ولاستخدام مثال الأشعة مرة أخرى، فإن وجود قواعد بيانات كبيرة للأشعة السينية ومسح التصوير بالرنين المغناطيسي التي تم تقييمها من قبل أخصائي الأشعة البشرية، يجعل من الممكن تدريب آلة لمحاكاة هذا النشاط.
تعمل الذكاء الاصطناعي من خلال الجمع بين كميات كبيرة من البيانات مع خوارزميات ذكية – سلسلة من التعليمات – التي تسمح للبرنامج بالتعلم من أنماط وميزات البيانات، كما يوضح كتاب SAS التمهيدي حول الذكاء الاصطناعي.
في محاكاة الطريقة التي يعمل بها الدماغ، تستخدم الذكاء الاصطناعي مجموعة من الحقول الفرعية المختلفة، كما يشير كتاب SAS.
يعمل التعلم الآلي على أتمتة بناء النماذج التحليلية، للعثور على رؤى خفية في البيانات دون أن تتم برمجتها للبحث عن شيء معين أو استخلاص استنتاج معين.
تقلل الشبكات العصبية مجموعة الدماغ من الخلايا العصبية المترابطة، وتقوم بنقل المعلومات بين الوحدات المختلفة للعثور على الروابط واستخلاص المعنى من البيانات.
يستخدم التعلم العميق شبكات عصبية كبيرة والكثير من القوة الحاسوبية للعثور على أنماط معقدة في البيانات، لتطبيقات مثل التعرف على الصور والكلام.
الحوسبة الإدراكية تدور حول خلق “تفاعل طبيعي يشبه الإنسان”، حسب تعبير SAS، بما في ذلك استخدام القدرة على تفسير الكلام والرد عليه.
تستخدم رؤية الكمبيوتر التعرف على الأنماط والتعلم العميق لفهم محتوى الصور ومقاطع الفيديو، وتمكين الآلات من استخدام الصور في الوقت الحقيقي لفهم ما يدور حولها.
تتضمن معالجة اللغة الطبيعية تحليل وفهم اللغة البشرية والرد عليها.
عقود من البحث
يعود مفهوم الذكاء الاصطناعي إلى أربعينيات القرن العشرين، وتم تقديم مصطلح “الذكاء الاصطناعي” في مؤتمر عقد عام 1956 في كلية دارتموث، وعلى مدار العقدين التاليين، طور الباحثون برامج لعبت ألعابا وقاموا بالتعرف البسيط على الأنماط والتعلم الآلي.
وقد طور فرانك روزنبلات، عالم جامعة كورنيل، جهاز “بيرسبترون”، أول شبكة عصبية اصطناعية، تعمل على جهاز كمبيوتر بحجم 5 أطنان (4.5 طن متري) من أجهزة كمبيوتر آي بي إم بحجم الغرفة.
وفي منتصف الثمانينات من القرن الماضي تم تطوير موجة ثانية من الشبكات العصبية متعددة الطبقات الأكثر تعقيدا للتعامل مع المهام ذات المستوى الأعلى، وفقا لهونافار.
في التسعينات والألفينيات من القرن الماضي، ساعدت الابتكارات التكنولوجية الأخرى – الويب وأجهزة الكمبيوتر القوية بشكل متزايد – في تسريع تطوير الذكاء الاصطناعي.
يقول هونافار: “مع ظهور الويب، أصبحت كميات كبيرة من البيانات متاحة في شكل رقمي”. “بدأ تسلسل الجينوم والمشاريع الأخرى في توليد كميات هائلة من البيانات، والتطورات في الحوسبة مكنت من تخزين هذه البيانات والوصول إليها، ويمكننا تدريب الآلات على القيام بمهام أكثر تعقيدا.
الذكاء الاصطناعي والروبوتات
تختلف الذكاء الاصطناعي عن الروبوتات، ولكنهما مرتبطان، حيث تستشعر الآلات بيئتها، وتؤدي الحسابات وتقوم بالمهام المادية إما بنفسها أو تحت إشراف الأشخاص، من أعمال المصنع والطهي إلى الهبوط على كواكب أخرى.