دعونا نتعمق في هذا الموضوع من العصور القديمة حتى عام 2022.
العصور القديمة
بدأ الذكاء الاصطناعي (AI) بالخرافات والأساطير والقصص عن كائنات اصطناعية تتمتع بالذكاء أو الوعي الذي ابتكره الحرفيون الرئيسيون. حاول الفلاسفة اليونانيون الأوائل تصوير عملية التفكير البشري على أنها تلاعب يشبه الآلة بالرموز لتشكيل النظريات.
خيال لاحق
تم إنشاء أفكار حول الرجال المصطنعين وآلات التفكير في الأدب الخيالي ، مثل رواية فرانكشتاين لماري شيلي أو روبوتات روسوم العالمية لكاريل شابك ، والتكهنات ، مثل كتاب صموئيل بتلر "داروين بين الآلات" ، وفي الأحداث الواقعية ، بما في ذلك إدغار آلان بو "لاعب الشطرنج مايلزل".
أوتوماتا
لقد ابتكر الحرفيون من كل حضارة ، بما في ذلك يان شي ، بطل الإسكندرية ، والجزري ، وبيير جاكيه دروز ، وولفجانج فون كيمبلن ، آلات بشرية واقعية. كانت التماثيل المصرية القديمة واليونانية المقدسة أول إنسان آلي معروف. اعتقد المؤمنون أن الحرفيين قد وهبوا هذه الشخصيات بعقول حقيقية / خلال عصر القرون الوسطى ، قيل أن هذه الآلات الأسطورية تستجيب للاستفسارات الموجهة إليهم.
التفكير الرسمي
يعتمد الذكاء الاصطناعي على فكرة أن الفكر البشري يمكن أن يكون آليًا. كان هناك الكثير من الدراسة في "التفكير" الرسمي - أو "الميكانيكي". اخترع الفلاسفة الصينيون والهنود واليونانيون منهجيات استنتاج رسمية في الألفية الأولى قبل الميلاد. تم تطويرها من قبل فلاسفة مثل أرسطو (الذي كتب تحليلًا دقيقًا للقياس المنطقي) ، وإقليدس (الذي كانت عناصره نموذجًا للتفكير الرسمي) ، والخوارزمي (الذي ابتكر الجبر ويعود إليه الفضل في إعطاء اسمه لـ "الخوارزمية") ) ، ومفكرين مدرسيين أوروبيين مثل وليام أوكهام.
ابتكر الفيلسوف الإسباني رامون لول (1232–1315) عدة آلات منطقية لخلق المعرفة عبر الإجراءات المنطقية. أشار إلى أجهزته على أنها كائنات ميكانيكية يمكنها الجمع بين الحقائق الأساسية التي لا جدال فيها باستخدام عمليات منطقية بسيطة لإنتاج كل المعرفة الممكنة. أحيا جوتفريد لايبنيز أفكار يوي.
حقق لايبنيز وتوماس هوبز ورينيه ديكارت في القرن السادس عشر إمكانية اختزال كل الفكر العقلاني في الجبر أو الهندسة. والسبب ، حسب هوبز ، "ليس سوى حساب". تخيل لايبنيز لغة عالمية للاستدلال (صفاته العالمية) من شأنها أن تختزل النقاش إلى الحساب بحيث "لن تكون هناك حاجة لمزيد من الخلاف بين فلاسفة أكثر من بين اثنين من المحاسبين. ويكفي أن يأخذوا أقلام الرصاص. هذه صاغ المفكرون لأول مرة فرضية نظام الرموز الفيزيائية ، والتي ستصبح في النهاية المعتقد المركزي لدراسة الذكاء الاصطناعي.
في القرن العشرين ، طور المنطق المنطقي الرياضي الاختراق الحاسم الذي جعل الذكاء الاصطناعي يبدو عمليًا. أرست مثل هذه الأعمال الأساس لكتاب بول "قوانين الفكر" و Begriffsschrift لـ Frege. في عام 1913 ، نشر راسل ووايتهيد مبادئ الرياضيات ، وهي دراسة رسمية لأسس الرياضيات ، مبنية على نظام فريجه.
كانت الاستجابة التي تلقوها غير متوقعة من ناحيتين. بادئ ذي بدء ، أثبتوا أن هناك حدودًا لما يمكن أن يحققه المنطق الرياضي. ومع ذلك ، في المرتبة الثانية والأكثر أهمية (بالنسبة للذكاء الاصطناعي) ، أشار بحثهم إلى أن أي استدلال رياضي قد يكون آليًا ضمن هذه المعلمات.
اختبار تورينج
يعد اختبار تورينج هدفًا طويل المدى لأبحاث الذكاء الاصطناعي - فهل سنكون قادرين على إنشاء جهاز كمبيوتر يمكنه انتحال شخصية بشرية بشكل كافٍ بحيث لا يستطيع القاضي المشبوه معرفة الفرق؟ لقد اتبعت مسارًا مشابهًا لكثير من أبحاث الذكاء الاصطناعي منذ بدايتها. في البداية ، بدا أنه صعب ولكنه قابل للتنفيذ (بمجرد وصول تقنية الأجهزة).
على الرغم من عقود من الدراسة والتحسينات التكنولوجية الهامة ، لا يزال اختبار تورينج بمثابة هدف لباحثي الذكاء الاصطناعي بينما يكشف أيضًا عن مدى بعدنا عن تحقيقه.
في عام 1950 ، نشر عالم الرياضيات وعالم الكمبيوتر الإنجليزي آلان تورينج ورقة بعنوان "آلات الحوسبة والذكاء" ، والتي انطلقت في مجال أصبح يُعرف باسم الذكاء الاصطناعي. كان هذا قبل سنوات من قيام جون مكارثي بصياغة مصطلح الذكاء الاصطناعي. بدأ المقال بسؤال بسيط: "هل تستطيع الآلات التفكير؟" بعد ذلك ، اقترح تورينج طريقة لتحديد ما إذا كانت الآلات تستطيع التفكير ، والتي أصبحت تُعرف باسم اختبار تورينج. تم تطوير "لعبة التقليد" كاختبار بسيط يمكن استخدامه لتحديد ما إذا كانت الآلات تفكر. على افتراض أن الكمبيوتر المبرمج ليبدو تمامًا مثل الإنسان الفكري قد أظهر حقًا أن أجهزة الكمبيوتر يمكنها التفكير.
على الرغم من أن الناس يواصلون الجدل حول ما إذا كان بإمكان الآلات التفكير في الفضاء الإلكتروني واختباره ، فمن الواضح أن آلان تورينج ومعياره المقترح قدموا رؤية قوية ومفيدة لمجال الذكاء الاصطناعي. هذه الورقة ، التي كتبها آلان تورينج نفسه ، قدمت مساهماته الأساسية في أبحاث الذكاء الاصطناعي ومهدت الطريق لعلوم الكمبيوتر الحديثة. يُنظر إلى اختبار تورينج على نطاق واسع على أنه علامة بارزة في مجال الذكاء الاصطناعي ويمكن اعتباره هدفًا لسنوات عديدة قادمة مع كونه أيضًا علامة فارقة في تتبع التقدم في مجال الذكاء الاصطناعي بأكمله.
علم التحكم الآلي والشبكات العصبية المبكرة
ألهم اختراع الكمبيوتر إجراء تحقيقات مبكرة في الآلات الذكية. ظهر التقاء الأفكار خلال أواخر الثلاثينيات والأربعينيات وأوائل الخمسينيات من القرن الماضي ، مما ألهم الأعمال السابقة في علم الأعصاب. ركزت أعمال نوربرت وينر وكلود شانون على التحكم في الشبكات الكهربائية واستقرارها. وصفت نظرية المعلومات لكلود شانون الإشارات الرقمية (إشارات الكل أو لا شيء). أثبت مفهوم Alan Turing النظرية للحوسبة أن أي نوع من الحسابات يمكن تمثيله رقميًا. اقترحت الصلة الوثيقة بين هذه الأفكار إمكانية بناء دماغ إلكتروني.
الروبوتات مثل سلاحف W. Gray Walter ، وكذلك Johns Hopkins Beast ، هي أمثلة على العمل في هذا المجال. كانت هذه الآلات مدفوعة بالإلكترونيات التناظرية والغريزة بدلاً من أجهزة الكمبيوتر أو الإلكترونيات الرقمية أو التفكير الرمزي. كانت تسيطر عليها الدوائر التناظرية بالكامل.
في عام 1943 ، قام والتر بيتس ووارن ماكولوتش بالتحقيق في شبكات من الخلايا العصبية الاصطناعية المثالية وأظهروا كيف يمكنهم أداء العمليات المنطقية الأساسية. كانوا أول من وصف ما أطلق عليه الباحثون لاحقًا اسم الشبكة العصبية. كان الشاب مارفن مينسكي ، الذي كان طالب دراسات عليا يبلغ من العمر 24 عامًا ، مستوحى من بيتس ومكولوتش. في عام 1951 (مع دين إدموندز) ، أنشأ أول آلة للشبكة العصبية ، SNARC. على مدار الخمسين عامًا القادمة ، سيكون مينسكي أحد أهم رواد الذكاء الاصطناعي والمبتكرين.
لعبة الذكاء الاصطناعي
في عام 1951 ، أنشأ كريستوفر ستراشي وديتريش برينز برامج لعبة الداما لآلة Ferranti Mark 1 في جامعة مانشستر. وصل برنامج المدقق الخاص بـ Arthur Samuel ، والذي تم إنشاؤه في منتصف الخمسينيات وأوائل الستينيات ، في النهاية إلى مستوى مهارة الهواة. سيستمر استخدام الذكاء الاصطناعي في الألعاب عبر التاريخ كمقياس للتقدم في الذكاء الاصطناعي.
ورشة عمل دارتموث 1956: ولادة الذكاء الاصطناعي
في عام 1956 ، استضاف مؤتمر دارتموث مارفن مينسكي ، وجون مكارثي ، واثنين من كبار العلماء في شركة IBM: كلود شانون وناثان روتشستر. وجاء في الاقتراح "يمكن بناء آلة لتكرار أي جانب من جوانب الذكاء البشري". كان من بين المشاركين راي سولومونوف ، وأوليفر سيلفريدج ، وترينشارد مور ، وآرثر صموئيل ، وألين نيويل ، وهربرت إيه سيمون - وجميعهم سيواصلون إنشاء مشاريع ذكاء اصطناعي مهمة خلال العقود الأولى من الدراسة. في المؤتمر ، كشف نيويل وسيمون النقاب عن "The Logic Theorist" بينما حث مكارثي الحضور على قبول "الذكاء الاصطناعي" كاسم مجالهم. كان مؤتمر دارتموث عام 1956 هو الحدث الذي أعطى الذكاء الاصطناعي اسمه والغرض والنجاح الأول ، بالإضافة إلى اللاعبين الرئيسيين واللحظات الحاسمة.
الذكاء الاصطناعي الرمزي 1956-1974
بالنسبة لمعظم الناس ، كانت السنوات التي أعقبت ورشة Dartmouth Workshop ببساطة "مذهلة": كانت أجهزة الكمبيوتر تحل مشاكل الكلمات الجبرية ، وتثبت النظريات الهندسية ، وتتعلم التحدث باللغة الإنجليزية. في أواخر الستينيات من القرن الماضي ، كان عدد قليل من الناس يعتقدون أن مثل هذا السلوك "الذكي" من قبل الآلات كان ممكنًا. في السر والمطبوعات ، أعرب الأكاديميون عن تفاؤل كبير بأن آلة ذكية بالكامل سيتم تطويرها في غضون أقل من 20 عامًا. اجتذب المجال الجديد تمويلًا كبيرًا من الوكالات الحكومية مثل DARPA.
شتاء عام 1974-1980 الأول للذكاء الاصطناعي
في السبعينيات ، واجه الذكاء الاصطناعي انتقادات ونكسات مالية. لم يدركوا الصعوبات التي واجهها باحثو الذكاء الاصطناعي. لقد تم رفع توقعاتهم الضخمة إلى ما هو أبعد بكثير مما كان معقولاً ، وعندما فشلت الفوائد الموعودة في الظهور ، تلاشى التمويل الحكومي للذكاء الاصطناعي. في الوقت نفسه ، لمدة عشر سنوات بعد نقد مارفن مينسكي المدمر للمدركين ، ظل مجال الاتصال (أو الشبكات العصبية) كامنًا. على الرغم من نظرة الجمهور السلبية للذكاء الاصطناعي في أواخر السبعينيات ، تم استكشاف أفكار جديدة في البرمجة المنطقية ، والاستدلال المنطقي ، ومجموعة متنوعة من المجالات الأخرى.
بوم 1980-1987
منذ الأيام الأولى للذكاء الاصطناعي ، كانت المعرفة مصدر قلق كبير. تم تبني الأنظمة الخبيرة ، وهي شكل من أشكال برامج الذكاء الاصطناعي ، من قبل الشركات في جميع أنحاء العالم في الثمانينيات وأصبحت المعرفة محور أبحاث الذكاء الاصطناعي الرئيسية. في التسعينيات ، استثمرت الحكومة اليابانية بكثافة في الذكاء الاصطناعي من خلال مبادرة الكمبيوتر من الجيل الخامس. كانت عودة الارتباطية في أعمال جون هوبفيلد وديفيد روميلهارت في أوائل الثمانينيات لحظة أخرى مشجعة. مرة أخرى ، نجح الذكاء الاصطناعي.
شتاء الذكاء الاصطناعي الثاني 1987-1993
في الثمانينيات ، اتبع عالم الأعمال التجارية للذكاء الاصطناعي النمط الكلاسيكي للفقاعة الاقتصادية. كان سبب الانهيار هو عدم قدرة الموردين التجاريين على إنتاج مجموعة متنوعة من الحلول العملية. فشلت مئات الشركات ورفض كثير من المستثمرين الاستثمار فيها. يعتقد الكثيرون أن التكنولوجيا لم تكن قابلة للتطبيق ، ومع ذلك استمر البحث في التقدم. دعا العديد من الخبراء ، مثل Rodney Brooks و Hans Moravec ، إلى نوع جديد تمامًا من الذكاء الاصطناعي.
منظمة العفو الدولية 1993-2011
لقد وصل مجال الذكاء الاصطناعي ، الذي مضى عليه أكثر من نصف قرن ، إلى بعض أهدافه الأساسية. يتم استخدامه حاليًا بشكل فعال في جميع أنحاء قطاع التكنولوجيا ، وإن كان بهدوء إلى حد ما. كان بعضها نتيجة لتحسين القدرة الحاسوبية ، بينما جاء البعض الآخر من خلال التركيز على قضايا منعزلة محددة والسعي لتحقيق أعلى مستويات المساءلة العلمية. ومع ذلك ، كانت سمعة الذكاء الاصطناعي في عالم الأعمال أقل من كونها ممتازة. في الميدان ، كان هناك اتفاق محدود حول سبب عجز الذكاء الاصطناعي عن الوفاء بوعده بذكاء على المستوى البشري في الستينيات. تم تقسيم الذكاء الاصطناعي إلى عدد من التخصصات المميزة ، كل منها يركز على قضية أو طريقة مختلفة ، بينما يعطي مع ذلك الوهم بأنهم يعملون لتحقيق نفس الهدف.
"انتصار الأذكياء"
بدأ باحثو الذكاء الاصطناعي في إنشاء واستخدام مناهج رياضية متطورة بمعدل أكبر من أي وقت مضى. تم بالفعل تناول العديد من القضايا التي يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى معالجتها من قبل الأكاديميين في مجالات مثل الرياضيات والهندسة الكهربائية والاقتصاد وبحوث العمليات. سمحت اللغة الرياضية المشتركة بمزيد من التعاون بين المجالات المتنوعة وتحقيق نتائج قابلة للقياس والتحقق ؛ أصبح الذكاء الاصطناعي الآن تخصصًا "علميًا" أكثر جدية ، وفقًا لما ذكره راسل ونورفيج (2003).
تم دمج نظرية الاحتمالية والقرار في الذكاء الاصطناعي منذ أن قدم عمل Judea Pearl المؤثر عام 1988 نظرية الاحتمال والقرار إلى المجال. شبكات Bayesian ، ونماذج Markov المخفية ، ونظرية المعلومات ، والنمذجة العشوائية ، والتحسين الكلاسيكي ليست سوى عدد قليل من التقنيات الجديدة العديدة المستخدمة. تم تطوير التمثيلات الرياضية أيضًا لنماذج "الذكاء الحسابي" مثل الشبكات العصبية والخوارزميات التطورية.
التنبؤات (أو "أين HAL 9000؟")
في عام 1968 ، تنبأ آرثر سي كلارك وستانلي كوبريك أنه بحلول عام 2001 ، سيكون للآلة ذكاء يمكن مقارنته بالبشر أو تفوقهم. استند HAL 9000 ، شخصية الذكاء الاصطناعي التي صمموها ، إلى الفكرة التي يتبناها العديد من كبار خبراء الذكاء الاصطناعي بأن مثل هذا الجهاز سيتم تطويره بحلول عام 2001.
بحلول عام 2016 ، وصل سوق السلع والأجهزة والبرامج المتعلقة بالذكاء الاصطناعي إلى أكثر من 8 مليارات دولار ، مع وصول الاهتمام بالذكاء الاصطناعي إلى "الهوس". بدأت تطبيقات البيانات الضخمة تتخطى مجال الإحصاء. على سبيل المثال ، تم استخدام البيانات الضخمة لتدريب النماذج في علم البيئة ومجموعة متنوعة من التطبيقات الاقتصادية. أدى التقدم في التعلم العميق (خاصة الشبكات العصبية التلافيفية العميقة والشبكات العصبية المتكررة) إلى تعزيز التقدم والبحث في معالجة الصور والفيديو ، وتحليل النص ، وحتى التعرف على الكلام.
البيانات الكبيرة
البيانات الضخمة هو مصطلح يستخدم لوصف كميات هائلة من البيانات الرقمية التي تتجاوز قدرات برامج التطبيقات النموذجية. يتطلب مجموعة جديدة تمامًا من نماذج المعالجة للتعامل مع هذا المستوى من اتخاذ القرار والبصيرة وتحسين العملية. في عصر البيانات الضخمة ، عرّف فيكتور ماير شونبيرج وكينيث كوك البيانات الضخمة على أنها "تُستخدم جميع البيانات للتحليل بدلاً من التقييم العشوائي (مسح العينة).
فيما يلي خمس خصائص مهمة للبيانات الضخمة: الحجم ، والسرعة ، والتنوع ، والقيمة ، والصدق (مقترح من قبل شركة IBM). لا تتمثل أهمية تقنية البيانات الضخمة في إتقان معلومات البيانات الضخمة ، ولكن التركيز على الأجزاء المهمة. بعبارة أخرى ، إذا تم تشبيه البيانات الضخمة بالاقتصاد ، فإن مفتاح الربحية في هذا القطاع هو تحسين "القدرة العملية" للبيانات وتحويلها إلى "قيمة مضافة".
الذكاء العام الاصطناعي
تُعرف القدرة على حل أي مشكلة ، بدلاً من حل مشكلة معينة ، بالذكاء العام. يشير الذكاء الاصطناعي العام (أو "AGI") إلى البرامج التي قد تطبق الفكر على مجموعة متنوعة من المشكلات بنفس الطريقة التي يستطيع بها البشر.
جادل باحثو الذكاء الاصطناعي في أوائل العقد الأول من القرن الحالي بأن تطوير الذكاء الاصطناعي قد تخلى إلى حد كبير عن الهدف الأصلي للمجال المتمثل في إنشاء ذكاء عام اصطناعي. تم إنشاء دراسة AGI كتخصص فرعي منفصل وكانت هناك مؤتمرات أكاديمية ومختبرات ودورات جامعية مخصصة لأبحاث الذكاء الاصطناعي العام وكذلك اتحادات خاصة وشركات جديدة بحلول عام 2010.
يُعرف الذكاء العام الاصطناعي أيضًا باسم "الذكاء الاصطناعي القوي" أو "الذكاء الاصطناعي الكامل" أو نوع الذكاء الاصطناعي بدلاً من "الذكاء الاصطناعي الضعيف" أو "الذكاء الاصطناعي الضيق".
الذكاء الاصطناعي عام 2022
أصبح الذكاء الاصطناعي (AI) واقعًا تجاريًا وتنظيميًا للعديد من القطاعات. حتى لو لم تكن فوائد الذكاء الاصطناعي واضحة دائمًا ، فقد أظهر نفسه قادرًا على تحسين كفاءة العملية وتقليل الأخطاء والعمل واستخراج الأفكار من البيانات الضخمة.
يتحدث الناس عما سيكون عليه الشيء الكبير القادم في العالم عندما يتعلق الأمر بالاتجاهات المدعومة بالذكاء الاصطناعي. نعرض هنا مجموعة من أكثر اتجاهات الذكاء الاصطناعي إثارة للاهتمام والتي يمكن توقعها في عام 2022:
- تنفيذ الذكاء الاصطناعي المدفوع بالعائد على الاستثمار ؛
- تحليلات الفيديو
- نموذج الأعمال "كخدمة" ؛
- تحسين الأمن السيبراني ؛
- منظمة العفو الدولية في Metaverse ؛
- نسيج بيانات
- الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي مع إنترنت الأشياء (IoT) ؛
- الذكاء الاصطناعي الرائد في التشغيل الآلي المفرط.
استنتاج
للذكاء الاصطناعي تأثير كبير على مستقبل كل قطاع من قطاعات العلم والاقتصاد والإنتاج وكل شخص. ساهم الذكاء الاصطناعي في تطوير تقنيات مبتكرة مثل البيانات الضخمة والروبوتات وإنترنت الأشياء منذ البداية ، وسيستمر في التطور.
