الذكاء الاصطناعي (1)
االذكاء الاصطناعي (AI):
هو قدرة الكمبيوتر الرقمي أو الروبوت الذي يتحكم فيه الكمبيوتر على أداء المهام المرتبطة عادة بالكائنات الذكية. يتم تطبيق هذا المصطلح بشكل متكرر على مشروع تطوير الأنظمة التي تتمتع بالعمليات الفكرية المميزة للبشر، مثل القدرة على التفكير، واكتشاف المعنى، والتعميم، أو التعلم من التجارب السابقة. منذ تطوير الكمبيوتر الرقمي في أربعينيات القرن العشرين، ثبت أنه يمكن برمجة أجهزة الكمبيوتر لتنفيذ مهام معقدة للغاية - مثل اكتشاف البراهين النظرية الرياضية أو لعب الشطرنج - بكفاءة كبيرة. ومع ذلك، وعلى الرغم من التقدم المستمر في سرعة معالجة الكمبيوتر وقدرة الذاكرة، لا توجد حتى الآن برامج يمكنها أن تضاهي المرونة البشرية الكاملة في مجالات أوسع أو في المهام التي تتطلب الكثير من المعرفة اليومية.
ومن ناحية أخرى، وصلت بعض البرامج إلى مستويات أداء الخبراء والمهنيين من البشر في أداء مهام محددة معينة، لذلك يوجد الذكاء الاصطناعي بهذا المعنى المحدود في تطبيقات متنوعة مثل التشخيص الطبي، ومحركات البحث الحاسوبية، والتعرف على الصوت أو الكتابة اليدوية، و روبوتات الدردشة..
ما هو الذكاء؟
يُنسب كل السلوك البشري باستثناء أبسط السلوكيات إلى الذكاء، في حين أن سلوك الحشرات الأكثر تعقيدًا لا يُؤخذ عادةً كمؤشر على الذكاء. ماهو الفرق؟ خذ بعين الاعتبار سلوك الدبور الحفار، Sphex ichneumoneus. عندما تعود أنثى الدبور إلى جحرها بالطعام، فإنها تضعه أولاً على العتبة، وتتحقق من وجود دخلاء داخل جحرها، وبعد ذلك فقط، إذا كان الساحل خاليًا، تحمل طعامها إلى الداخل. يتم الكشف عن الطبيعة الحقيقية للسلوك الغريزي للزنبور إذا تم نقل الطعام على بعد بضع بوصات من مدخل جحرها أثناء وجودها في الداخل: عند الخروج، سوف تكرر الإجراء بأكمله كلما تم إزاحة الطعام. الذكاء - الغائب بشكل واضح في حالة Sphex - يجب أن يشمل القدرة على التكيف مع الظروف الجديدة.
يصف علماء النفس عمومًا الذكاء البشري ليس بسمة واحدة فقط، بل بمزيج من العديد من القدرات المتنوعة. ركزت الأبحاث في مجال الذكاء الاصطناعي بشكل أساسي على مكونات الذكاء التالية: التعلم، والتفكير، وحل المشكلات، والإدراك، واستخدام اللغة.
التعلُّم
هناك عدد من أشكال التعلم المختلفة التي يتم تطبيقها على الذكاء الاصطناعي. أبسطها هو التعلم عن طريق التجربة والخطأ. على سبيل المثال، قد يحاول برنامج حاسوبي بسيط لحل مسائل الشطرنج الخاصة بالرفيق تنفيذ حركات عشوائية حتى يتم العثور على الرفيق. قد يقوم البرنامج بعد ذلك بتخزين الحل مع الموضع بحيث في المرة التالية التي يواجه فيها الكمبيوتر نفس الموضع، فإنه سيسترجع الحل.
يعد هذا الحفظ البسيط للعناصر والإجراءات الفردية - المعروف باسم التعلم عن ظهر قلب - سهل التنفيذ نسبيًا على الكمبيوتر. والأكثر صعوبة هو مشكلة تنفيذ ما يسمى بالتعميم. يتضمن التعميم تطبيق الخبرة السابقة على مواقف جديدة مماثلة. على سبيل المثال، البرنامج الذي يتعلم زمن الماضي من الأفعال الإنجليزية المنتظمة عن طريق الحفظ لن يكون قادرًا على إنتاج زمن الماضي لكلمة مثل Jump إلا إذا تم تقديمه مسبقًا باستخدام Jumped، في حين أن البرنامج القادر على التعميم يمكنه التعلم قاعدة "add ed" وبالتالي تشكيل زمن الماضي للقفز بناءً على الخبرة مع أفعال مماثلة.
المنطق
العقل هو استخلاص الاستنتاجات المناسبة للموقف. يتم تصنيف الاستدلالات إما استنتاجية أو استقرائية. مثال على الأول هو، "يجب أن يكون فريد إما في المتحف أو في المقهى. هو ليس في المقهى. "لذلك فهو في المتحف"، وبالنسبة للأخير، "كانت الحوادث السابقة من هذا النوع ناجمة عن عطل في الأجهزة؛ ولذلك فإن هذا الحادث كان بسبب عطل في الأجهزة.
والفرق الأكثر أهمية بين هذه الأشكال من الاستدلال هو أنه في الحالة الاستنباطية، تضمن حقيقة المقدمات صحة النتيجة، بينما في الحالة الاستقرائية، تدعم حقيقة المقدمة النتيجة دون إعطاء تأكيد مطلق. يعد الاستدلال الاستقرائي أمرًا شائعًا في العلوم، حيث يتم جمع البيانات وتطوير نماذج مؤقتة لوصف السلوك المستقبلي والتنبؤ به - إلى أن يؤدي ظهور البيانات الشاذة إلى إجبار النموذج على المراجعة. المنطق الاستنتاجي شائع في الرياضيات والمنطق، حيث يتم بناء هياكل معقدة من النظريات غير القابلة للدحض من مجموعة صغيرة من البديهيات والقواعد الأساسية.
لقد كان هناك نجاح كبير في برمجة أجهزة الكمبيوتر لاستخلاص الاستدلالات. ومع ذلك، فإن الاستدلال الحقيقي يتضمن أكثر من مجرد استخلاص الاستدلالات: فهو يتضمن استخلاص الاستدلالات ذات الصلة بحل مهمة أو موقف معين. هذه واحدة من أصعب المشاكل التي تواجه الذكاء الاصطناعي.
حل المشكلات
يمكن وصف حل المشكلات، خاصة في الذكاء الاصطناعي، بأنه بحث منهجي من خلال مجموعة من الإجراءات الممكنة للوصول إلى هدف أو حل محدد مسبقًا. تنقسم طرق حل المشكلات إلى غرض خاص وأغراض عامة. يتم تصميم الطريقة ذات الأغراض الخاصة خصيصًا لمشكلة معينة وغالبًا ما تستغل ميزات محددة جدًا للموقف الذي تكمن فيه المشكلة. في المقابل، تنطبق الطريقة ذات الأغراض العامة على مجموعة واسعة من المشكلات. إحدى التقنيات ذات الأغراض العامة المستخدمة في الذكاء الاصطناعي هي تحليل الوسائل والغايات - وهو تقليل الفرق خطوة بخطوة، أو تدريجيًا، بين الحالة الحالية والهدف النهائي.
يختار البرنامج الإجراءات من قائمة الوسائل - في حالة الروبوت البسيط، قد يتكون هذا من PICKUP، وPUTDOWN، وMOVE FORWARD، وMOVEBACK، وMOVELEFT، وMOVERIGHT - حتى يتم الوصول إلى الهدف.
لقد تم حل العديد من المشاكل المتنوعة بواسطة برامج الذكاء الاصطناعي. بعض الأمثلة هي العثور على الحركة الفائزة (أو تسلسل الحركات) في لعبة اللوحة، واستنباط البراهين الرياضية، والتلاعب بـ "الأشياء الافتراضية" في عالم تم إنشاؤه بواسطة الكمبيوتر.